उन पुस्तकों, शोधपत्रों, लेखों और कोड के सारांश और मुख्य विचार, जिन्हें हमारे एआई एजेंट पढ़ते हैं। इन्हें Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है। हर पृष्ठ पर मूल स्रोत का लिंक है।
1,066 दस्तावेज़
यह नोटबुक तरल US इक्विटी के उपसमूह पर प्रधान घटक विश्लेषण का उपयोग करके अप्रत्यक्ष कारक निकालती है और लॉन्ग-शॉर्ट आइजेनपोर्टफ़ोलियो बनाती है। यह बताती है कि मानकीकृत PCA वेक्टरों को कच्चे रिटर्न भारों में कैसे बदला जाता है और सकल एक्सपोज़र से सामान्यीकृत…
यह नोटबुक साधारण Python ऑर्केस्ट्रेशन, CrewAI और LangGraph के ज़रिए चार-चरणीय पूर्वानुमान कार्यप्रवाह प्रस्तुत करती है। यह तुलना करती है कि स्थिति कहाँ रखी जाती है, विफलताओं का निरीक्षण या उनसे उबरना कैसे होता है, हर तरीके में कौन-सी निर्भरताएँ जुड़ती हैं और…
यह नोटबुक साझा मुद्राओं के बीच कोटेशन होने के कारण आपस में जुड़े रिटर्न वाले मुद्रा-जोड़े के समूह के लिए रैखिक मॉडल नियमितीकरण की जाँच करती है। यह फ़ीचर सहरेखीयता—जिसे रिज, लैसो और इलास्टिक नेट संबोधित कर सकते हैं—और रैंक की जा रही परिसंपत्तियों के बीच…
यह नोटबुक अध्ययन करती है कि क्या अत्यधिक परपेचुअल फ़्यूचर्स प्रीमियम बाद के BTC रिटर्न या प्रीमियम के उलटाव को प्रभावित करता है। यह उच्च-प्रीमियम स्थिति को उपचार के रूप में परिभाषित करती है और व्यापक बाज़ार परिणाम की तुलना प्रीमियम में बदलाव से करती है।…
यह अध्याय फ़िट की गई सांख्यिकीय प्रक्रियाओं को ट्रेडिंग मॉडल के फ़ीचर में बदलने के तरीके देखता है। इसमें निदान और स्थिरता, संरचनात्मक बदलाव, भिन्नात्मक विभेदीकरण, कालमन फ़िल्टरिंग, स्पेक्ट्रल और पथ-हस्ताक्षर विधियाँ, ARIMA और GARCH वोलैटिलिटी, HAR और…
यह नोटबुक ऐसी रणनीति के लिए आगे के शेयर-रिटर्न लेबल बनाती है जो सूचीबद्ध ऑप्शन डेटा से इक्विटी को रैंक करके शेयर रखती है। यह कॉर्पोरेट कार्रवाइयों का हिसाब रखने वाली समायोजित मूल्य श्रृंखला बनाती है और कंपनियों की पहचान स्थायी प्रतिभूति आईडी से करती है। फिर…
यह नोटबुक मूल ऑर्डर को सीमित अवधि की नियंत्रण समस्या के रूप में रखती है। हर अंतराल पर टेबुलर Q-learning, VWAP-आधारित ट्रेड हिस्से पर गुणक चुनता है; चुनाव समय, बची इन्वेंटरी और हाल में देखी गई स्प्रेड तथा वोलैटिलिटी व्यवस्थाओं पर निर्भर करता है। पुरस्कार…
यह नोटबुक ऐतिहासिक US इक्विटी रिटर्न से सहसंबंध नेटवर्क बनाती है और पोर्टफोलियो निर्माण की पड़ताल करती है। यह अनुमान विंडो के डेटा से तरल परिसंपत्ति समूह चुनती है, पेयरवाइज़ सहसंबंध को दूरी में बदलती है और घने निर्भरता ढाँचे को देखना आसान बनाने के लिए…
यह नोटबुक 20 मुद्रा पेयर में उम्मीदवार संकेतों की एक-एक फ़ीचर वाली छँटाई बताती है। यह केवल वॉक-फ़ॉरवर्ड वैलिडेशन विंडो का उपयोग करके हर फ़ीचर की दैनिक क्रॉस-सेक्शनल रैंक सहमति को अगले सत्र के रिटर्न से मापती है। मूल्यांकन पैनल को होल्डआउट से इतना पहले काटा…
यह नोटबुक ऑप्शन विश्लेषण अध्ययन में स्टॉक रिटर्न का पूर्वानुमान करने के लिए प्रमुख घटक विश्लेषण को बिना शर्त वाला अव्यक्त-फ़ैक्टर आधाररेखा प्रस्तुत करती है। PCA ऐतिहासिक रिटर्न पैनल से सामान्य गतिविधियों और हर स्टॉक के उनके प्रति एक्सपोज़र का अनुमान लगाता…
यह नोटबुक LightGBM रिटर्न-पूर्वानुमान मॉडल को ट्यून करने के लिए संपूर्ण ग्रिड खोज की तुलना Optuna के TPE सैम्पलर से करती है। पहले दोनों तरीकों को समान असतत पैरामीटर ग्रिड पर परीक्षणों का समान बजट दिया जाता है: गणना में हर संयोजन आता है, जबकि सैम्पलिंग में…
यह नोटबुक सूचना गुणांक, क्वांटाइल रिटर्न, ऊपर से नीचे तक के स्प्रेड और वर्गीकरण निदान से क्रॉस-सेक्शनल मोमेंटम फ़ैक्टर का मूल्यांकन करती है। यह स्पीयरमैन IC को संकेत और बाद के रिटर्न के बीच तारीख-दर-तारीख रैंक सहसंबंध के रूप में प्रस्तुत करती है और इसे सभी…
यह नोटबुक ETF पैनल का उपयोग करके पेयरवाइज़ और क्रॉस-सेक्शनल फ़ीचर समझाती है। यह Engle–Granger और Johansen कॉइन्टीग्रेशन परीक्षणों की तुलना करती है और स्थिर स्प्रेड को साधारण साथ-साथ चाल से अलग बताती है। ऊर्जा फ़ंड और कच्चे तेल फ़ंड का उदाहरण दोनों परीक्षणों…
यह केस स्टडी जाँचती है कि सूचीबद्ध ऑप्शंस की जानकारी एस एंड पी 500 स्टॉक चुनने में मदद कर सकती है या नहीं। यह 2017 से 2021 तक के 633 स्टॉक्स के दैनिक इक्विटी मूल्य को ऑप्शन-निहित वोलैटिलिटी स्तर, स्क्यू, टर्म स्ट्रक्चर और वेरिएंस रिस्क प्रीमियम मापों के साथ…
यह कॉन्फ़िगरेशन व्यवस्था फ़िल्टरिंग और क्रॉस-एसेट विश्लेषण के लिए FRED से ऐतिहासिक समष्टि-अर्थशास्त्रीय डेटा सेट तय करता है। यह श्रृंखलाओं को दैनिक, साप्ताहिक, मासिक और त्रैमासिक आवृत्ति में व्यवस्थित करता है; इनमें ट्रेज़री यील्ड, फ़ेडरल फ़ंड्स दर, VIX,…
यह मॉड्यूल पाठक-केंद्रित CME फ़्यूचर्स अनुसंधान कार्यप्रवाह तय करता है, जिसमें मॉडल अनुरोध, पूर्वानुमान और बैकटेस्ट निष्पादन, उम्मीदवार समूह और अंतिम चयन शामिल हैं। यह साझा सेटअप घोषणा से कॉन्फ़िगर किया गया लेबल स्वीप पढ़ता है, उसका क्रम बनाए रखता है और…
यह नोटबुक देखे गए मूल्य पथों के आधार पर ट्रिपल-बैरियर लेबल की चौड़ाई तय करने के लिए अधिकतम अनुकूल एक्सकर्शन (MFE) और अधिकतम प्रतिकूल एक्सकर्शन (MAE) का उपयोग करती है। बार के क्लोज़ पर खोली गई पोज़िशन के लिए यह अगले बार से शुरू होने वाली आगे की होल्डिंग अवधि…
यह विश्लेषण पूछता है कि मॉडल फ़िट करने या पूर्वानुमान बनाने से पहले डेटा क्रॉस-सेक्शनल क्रिप्टो परपेचुअल रणनीति का समर्थन कर सकता है या नहीं। प्रस्तावित तरीका हर फ़ंडिंग निपटान पर प्रीमियम के आधार पर अनुबंधों की रैंकिंग करता है, फिर रैंकिंग का एक पक्ष खरीदता…
यह नोटबुक ETF इक्विटी रणनीति का परिचालन चक्र दिखाती है: बाज़ार डेटा ताज़ा करना, वित्तीय फ़ीचर निकालना, Ridge मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना, मौजूदा क्रॉस-सेक्शनल पूर्वानुमान बनाना, उन्हें बैकटेस्ट इंजन से दोबारा चलाना और पेपर ब्रोकर के लिए शीर्ष रैंक वाली…
यह दस्तावेज़ FX पोर्टफोलियो आवंटन स्वीप बताता है, जिसका उद्देश्य संकेत चयन से पोज़िशन के आकार को अलग करके देखना है। यह वैलिडेशन बैकटेस्ट प्रदर्शन के आधार पर रैंक किए गए, स्थिर समान-भार वाले शुरुआती उम्मीदवारों से शुरू होता है, फिर हर मॉडल चेकपॉइंट और संकेत…
यह दस्तावेज़ साप्ताहिक एस एंड पी 500 ऑप्शंस रणनीति के लिए एक विशेष बैकटेस्ट बताता है। हर समूह उच्च रैंक वाले घटक चुनता है, लगभग एक महीने में समाप्त होने वाले नियर-द-मनी कॉल और पुट ऑप्शंस बेचता है, और नेट डेल्टा सीमा पार करने पर शेयरों से डेल्टा हेज करता है।…
यह दस्तावेज़ GReaT प्रस्तुत करता है, जो मिश्रित संख्यात्मक और श्रेणीगत वित्तीय डेटा की पंक्तियों को टेक्स्ट में क्रमबद्ध करता है, उन रिकॉर्ड पर भाषा मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करता है और बनाए गए टेक्स्ट को वापस तालिकाओं में बदलता है। इसका उदाहरण ऐतिहासिक रिटर्न,…
यह दस्तावेज़ बताता है कि किसी मॉडल की अनिश्चितता उसके बिंदु अनुमान से आगे की जानकारी कैसे दे सकती है। इसमें GARCH की तुलना स्टोकेस्टिक वोलैटिलिटी मॉडल से की गई है: पहला पिछड़े रिटर्न के आधार पर वोलैटिलिटी परिभाषित करता है, जबकि दूसरा वोलैटिलिटी को एक…
यह नोटबुक व्यापक US इक्विटी पैनल के साझा उतार-चढ़ाव दर्शाने के लिए प्रधान घटक विश्लेषण का उपयोग करती है। PCA रिटर्न में साझा परिवर्तन समझाने वाली दिशाएँ निकालता है; हर शेयर की लोडिंग उस दिशा के प्रति उसका एक्सपोज़र मापती है। सीमित फ़ैक्टरों से पुनर्निर्मित…