नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक पहले से चुने गए US इक्विटी मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान बनाने का वर्णन करती है। चूँकि मॉडल विकल्प और रणनीति सेटिंग सत्यापन परिणामों से चुने गए थे, वही परिणाम स्वतंत्र रूप से चयन की गुणवत्ता स्थापित नहीं कर सकते। नोटबुक केस अध्ययन…

यह नोटबुक GReaT प्रस्तुत करती है, जो भाषा मॉडल से सिंथेटिक वित्तीय तालिकाएँ बनाने की विधि है। यह हर पंक्ति को पाठ में बदलती है, ETF फ़ीचर पर GPT-आधारित मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करती है और बनाए गए पाठ को वापस मिश्रित संख्यात्मक व श्रेणीगत कॉलम में पार्स करती है।…

यह नोटबुक बताती है कि US इक्विटी पैनल के लिए मॉडल-आधारित फ़ीचर कैसे बनाएँ ताकि भविष्य के अवलोकन ऐतिहासिक मूल्यों को प्रभावित न करें। इसकी मुख्य विधि अनुमान कार्यक्रम है: मॉडल आरंभिक अवधि का उपयोग करते हैं, जिस ब्लॉक का वर्णन करना है उससे पहले के डेटा पर ही…