नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक बताती है कि कई फ़ैक्टरों या रणनीतियों में खोज करने से चुने गए विजेता का दिखने वाला प्रदर्शन कैसे बढ़ जाता है, भले ही हर अनुमान सही ढंग से निकाला गया हो। शोर फ़ैक्टरों का सिम्युलेटेड समूह दिखाता है कि सबसे बड़ा सूचना गुणांक संयोग से प्रभावशाली दिख…

यह केस अध्ययन S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन फ़ीचर पैनल पर अनुक्रम मॉडल की तुलना करता है। इसमें LSTM को रखा गया है, जो लुकबैक विंडो में गेटेड अवस्था बनाए रखता है; इसकी तुलना N-Linear आधाररेखा से होती है, जो नवीनतम स्तर हटाकर रैखिक मैपिंग फ़िट करती है। यह आधाररेखा…

यह नोटबुक TimeGAN की पाँच-भाग वाली संरचना समझाती है: एम्बेडर और रिकवरी नेटवर्क कच्चे अवलोकनों और अव्यक्त स्थान के बीच मैप करते हैं, सुपरवाइज़र समयगत संक्रमण सीखता है, और जनरेटर तथा डिस्क्रिमिनेटर प्रतिकूल तरीके से प्रशिक्षित होते हैं। यह चरणबद्ध प्रशिक्षण…

यह नोटबुक केस-अध्ययन बैकटेस्ट से लिए गए रणनीति लागत परीक्षणों में सकल और शुद्ध शार्प की तुलना करती है। लागू किए गए हर रणनीति कॉन्फ़िगरेशन के लिए यह दर्ज कलाकृतियों से प्रति-लेग लागत की मान्यता और रीबैलेंसिंग आवृत्ति पढ़ती है, अनुमानित लागत पर शार्प का…

यह नोटबुक रोलिंग ETF रिटर्न विंडो को कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के लिए दो-चैनल छवियों में बदलती है। ग्रामियन एंगुलर समेशन फ़ील्ड हर विंडो के भीतर मानों को पुनः स्केल करता है, उन्हें कोणों में मैप करता है, और समय की स्थितियों के युग्मों के बीच त्रिकोणमितीय…

यह नोटबुक बताती है कि वर्णित S&P 500 शॉर्ट-स्ट्रैडल इंजन के लिए सामान्य लक्ष्य-भार जोखिम ओवरले अनुपयुक्त क्यों है। इंजन साप्ताहिक समूहों को पूँजी के निश्चित हिस्से देता है और हर समूह के भीतर भारों को सामान्यीकृत करके उनका योग एक करता है। इसलिए उन भारों को…

जोखिम-प्रीमियम PCA प्रशिक्षण औसत-रिटर्न सदिश का भारित बाहरी गुणनफल जोड़कर सहप्रसरण मैट्रिक्स को बदलता है। इसके अग्रणी आइगेनवेक्टर स्थिर फ़ैक्टर पोर्टफ़ोलियो परिभाषित करते हैं: भार शून्य होने पर साधारण PCA मिलता है, जबकि धनात्मक भार फ़ैक्टरों को औसत रिटर्न से…

यह नोटबुक मापती है कि चुनी गई US फ़र्म-विशेषता रणनीति का सत्यापन प्रदर्शन, अनुमानित कमीशन और स्लिपेज बदलने पर कैसे बदलता है। यह घोषित लागत ग्रिड में उसी कॉन्फ़िगरेशन को फिर चलाती है और प्रत्येक कुल शुल्क को कमीशन तथा स्लिपेज के बीच बराबर बाँटती है। रणनीति…

यह नोटबुक सत्यापन डेटा पर कॉन्फ़िगरेशन चुनने के बाद, अप्रयुक्त होल्डआउट अवधि के लिए पूर्वानुमान बनाने की विधि बताती है। यह चुने गए कॉन्फ़िगरेशन का निर्धारण करती है, होल्डआउट के लिए उसका प्रशिक्षण विनिर्देश फिर बनाती है, और उपलब्ध समयरेखा तथा चुने गए लेबल की…

यह नोटबुक चुने गए CME फ़्यूचर्स मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान बनाने की विधि बताती है। कॉन्फ़िगरेशन सत्यापन परिणामों से चुना जाता है, फिर होल्डआउट अवधि शुरू होने से पहले समाप्त होने वाले डेटा पर दोबारा फ़िट किया जाता है। लेबल बफ़र प्रशिक्षण…

यह नोटबुक बताती है कि सत्यापन फ़ोल्ड पर मॉडल और रणनीति के चुनाव के बाद चुने गए NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर कॉन्फ़िगरेशन के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान कैसे बनाएँ। यह चुने गए प्रशिक्षण विनिर्देश को फिर बनाती है, केस स्टडी की घोषित विंडो से होल्डआउट फ़ोल्ड…

यह मार्गदर्शिका साप्ताहिक फ़्यूचर्स पोज़िशनिंग डेटा के स्रोत के रूप में सार्वजनिक CFTC Commitment of Traders रिपोर्ट का परिचय देती है। यह Traders in Financial Futures रिपोर्ट—जो डीलर, एसेट मैनेजर और लीवरेज्ड मनी जैसे प्रतिभागियों को वर्गीकृत करती है—को…

यह Python मॉड्यूल दैनिक आउट-ऑफ़-सैंपल रिटर्न से रणनीति बैकटेस्ट की अनिश्चितता मापने के तरीके बताता है। यह रिटर्न-सीरीज़ आँकड़ों के लिए स्थिर ब्लॉक बूटस्ट्रैप अंतराल, ऑटोकॉरिलेशन और गैर-सामान्यता के अनुसार समायोजित शार्प मानक त्रुटि, तथा औसत रिटर्न के लिए…

यह नोटबुक कई केस स्टडी में पाँच लेटेंट-फ़ैक्टर एस्टिमेटर के पंजीकृत सत्यापन परिणामों का संश्लेषण करती है। पहले यह हर पैनल के लिए परिणाम वाले एस्टिमेटर का मानचित्र बनाती है, फिर औसत दैनिक स्पीयरमैन रैंक सूचना गुणांक (IC) के आधार पर अग्रणी एस्टिमेटर की पहचान…

यह नोटबुक वास्तविक ETF डेटा और कीमत से निकले मोमेंटम उदाहरण का उपयोग करके एकल-कारक मूल्यांकन दिखाती है। यह फ़ॉरवर्ड रिटर्न के विरुद्ध क्रॉस-सेक्शनल Spearman सूचना गुणांक मापती है, क्षितिजों की तुलना करती है और दैनिक क्रॉस-सेक्शनल IC का औसत निकालने तथा एक…

यह केस स्टडी NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर रणनीति के लिए उम्मीदवार वित्तीय और मॉडल-आधारित फ़ीचर को फ़ॉरवर्ड रिटर्न के विरुद्ध छाँटती है। यह समय के साथ क्रॉस-सेक्शनल रैंक सूचना गुणांक की गणना करती है, निर्भरता और बहु-परीक्षण के अनुसार निष्कर्ष समायोजित करती है,…

यह नोटबुक सिग्नल नियमों, आवंटन और जोखिम ओवरले के पंजीकृत सत्यापन बैकटेस्ट में से CME फ़्यूचर्स केस स्टडी चुनती है। यह दोनों रिटर्न क्षितिजों में उम्मीदवारों की तुलना करती है और सबसे ऊँचे सत्यापन शार्प वाला कॉन्फ़िगरेशन चुनती है। लागत संवेदनशीलता चुने गए…

यह नोटबुक बताती है कि मिनट बार और NBBO कोट का उपयोग करके NASDAQ-100 शेयरों के लिए फ़ॉरवर्ड इंट्राडे रिटर्न लेबल कैसे बनाएँ। यह संकेत के बाद अगले बार से तय भविष्य के अंतिम बिंदु तक रिटर्न परिभाषित करती है, बिड-आस्क उछाल घटाने के लिए कोट मध्यबिंदुओं का उपयोग…

यह केस स्टडी एट-द-मनी शॉर्ट स्ट्रैडल के समाप्ति तक रिटर्न का पूर्वानुमान करने वाले ग्रेडिएंट बूस्टिंग मॉडल की तुलना करती है। इसमें ट्री क्षमता और फ़िटिंग के तीन उद्देश्य बदले जाते हैं: वर्ग त्रुटि, निरपेक्ष त्रुटि और Huber लॉस। वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन दो…

दस्तावेज़ रोज़ाना बाज़ार डेटा को अद्यतन रखने का संचालन कार्यप्रवाह प्रस्तुत करता है: शुरुआती इतिहास लोड करें, थोड़े ओवरलैप वाला डेल्टा प्राप्त करें, छूटी तारीखें जाँचें और नवीनता तथा सत्यापन समस्याओं की निगरानी करें। ओवरलैप से हालिया बार में डेटा प्रदाता के…

दस्तावेज़ बताता है कि सत्यापन डेटा पर मॉडल कॉन्फ़िगरेशन चुनने के बाद CME फ़्यूचर्स अध्ययन होल्डआउट अवधि के लिए पूर्वानुमान कैसे बनाता है। चुना गया कॉन्फ़िगरेशन और चेकपॉइंट सत्यापन परिणामों से वापस प्राप्त किए जाते हैं, फिर मॉडल को केवल होल्डआउट खुलने से पहले…

यह नोटबुक S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन अध्ययन में मुख्य लेबल का पूर्वानुमान करने के लिए पैच्ड ट्रांसफ़ॉर्मर फ़िट करती है। यह हर शेयर की ऐतिहासिक इनपुट विंडो को लगातार पैचों में बाँटती है और ध्यान के लिए हर पैच को एक टोकन मानती है। ध्यान विंडो के दूर-दराज़…

यह कॉन्फ़िगरेशन S&P 500 के घटकों पर साप्ताहिक एट-द-मनी स्ट्रैडल बेचने के अध्ययन का वर्णन करता है। पोज़िशन शुक्रवार को खोली जाती हैं और समाप्ति तक रखी जाती हैं; ऑप्शन डेल्टा में बदलाव होने पर रोज़ाना शेयर हेज लगाए जाते हैं। पोर्टफ़ोलियो पूँजी को एक-दूसरे पर…

यह नोटबुक ETF स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर मॉडल समझाती है, जो अलग-अलग फ़ंडों के मूल्य रिटर्न पर भारों की एकल शृंखला फिट करता है। उन मॉडलों से अलग, जो फ़ंड एक्सपोज़र और फ़ैक्टर रिटर्न का अलग-अलग अनुमान लगाते हैं, यह मूल्य निर्धारण त्रुटियों पर दो नेटवर्क…