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नॉलेज लाइब्रेरी

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।

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1,066 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ परिसंपत्ति-मूल्य निर्धारण मॉडलों की तुलना के लिए उपयोग किए जाने वाले Chen, Pelger और Zhu के मासिक US इक्विटी पैनल का परिचय देता है। इसमें आर्थिक विषय के आधार पर समूहित 46 फ़र्म विशेषताएँ, अगले महीने के अतिरिक्त रिटर्न, और समय-क्रमित प्रशिक्षण,…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारफ़ैक्टर निवेशसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

दस्तावेज़ 60 सेटलमेंट वाली विंडो के आधार पर क्रिप्टो परपेचुअल फ़ंडिंग प्रीमियम का पूर्वानुमान करने वाला टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क समझाता है। चार कारणात्मक कन्वोल्यूशन ब्लॉक तीन के कर्नेल और 1, 2, 4 तथा 8 के डाइलेशन का उपयोग करते हैं। उनका रिसेप्टिव…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्समशीन लर्निंगऔसत की ओर वापसी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक स्वाभाविक रूप से अनियमित टाइमस्टैम्प वाली समय-श्रृंखलाएँ बनाने के लिए GT-GAN-प्रेरित संरचना बताती है, जैसे टिक, वॉल्यूम या डॉलर बार। एक GRU-ODE एनकोडर अवलोकनों को लेटेंट अवस्थाओं में बदलता है, जबकि ODE-आधारित जनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर घटक निरंतर-समय…

मशीन लर्निंगहाई फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंगबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक मॉडलिंग से पहले बाज़ार श्रृंखलाओं को समझने की प्रक्रिया बताती है। इसमें रुझान, अस्थिरता के समूह और भारी टेल पहचानने के लिए SPY की कीमतों और रिटर्न, VIX के स्तरों तथा रिटर्न वितरण के चार्ट से शुरुआत होती है। फिर यह समझाती है कि Augmented…

इक्विटीसांख्यिकीअस्थिरताजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक SPY के दैनिक रिटर्न के ज़रिए फ़्रीक्वेंसी-डोमेन विश्लेषण और ट्रेडिंग फ़ीचर के स्रोत के रूप में उसकी सीमाएँ समझाती है। वेवलेट अपघटन उतार-चढ़ाव को क्रमशः धीमे होते समय-पैमाने के बैंड में अलग करता है, जबकि स्पेक्ट्रल अनुमान बताते हैं कि रिटर्न का…

इक्विटीसांख्यिकीअस्थिरतातकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक TWS या Gateway के ज़रिए Interactive Brokers से रणनीति जोड़ने की परिचालन प्रक्रिया बताती है। यह जाँचती है कि सत्र पेपर खाता है, खाते के मान और पोज़िशन पढ़ती है, और लाइव फ़ीड शुरू होने से पहले रणनीति की स्थिति आरंभ करने के लिए ऐतिहासिक बार माँगती है।…

ऑर्डर निष्पादनजोखिम प्रबंधनमोमेंटमइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पूर्वानुमान मॉडल में बाज़ार की स्थितियों को शामिल करने के तीन तरीकों की तुलना करती है: स्थिति संबंधी जानकारी छोड़ना, अस्थिर स्थिति की फ़िल्टर की गई संभावना को एक फ़ीचर के रूप में जोड़ना, या स्पष्ट रूप से निर्धारित स्थितियों के लिए अलग-अलग विशेषज्ञ…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंगतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि challenger मॉडल को पूँजी देने से पहले shadow mode में कैसे परखा जाए। यह स्थिर incumbent और उम्मीदवार के संग्रहित पूर्वानुमानों की तुलना करती है, समान-भार वाली ranked long-short book बनाती है, दोनों पर एक ही transaction-cost नियम लागू…

मशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक SEC फाइलिंग खोजने और कंपनी का संरचित डेटा निकालने के लिए EdgarTools का सर्वेक्षण करती है। इसमें स्थिर CIK से फाइल करने वाली संस्थाओं की पहचान, form के अनुसार फाइलिंग प्राप्त करना और XBRL-tagged वार्षिक रिपोर्ट को वित्तीय विवरण तालिकाओं में बदलना…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारबैकटेस्टिंगघटना आधारित
Machine Learning for Trading

यह केस-स्टडी विस्तृत US इक्विटी पैनल में फ़ॉरवर्ड रिटर्न के पूर्वानुमान के लिए linear मॉडल को baseline के रूप में उपयोग करती है। यह बताती है कि एक-दूसरे पर चढ़ते मूल्य और volume फ़ीचर collinearity क्यों बनाते हैं, जिससे ordinary least squares coefficient…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण नौ ट्रेडिंग केस-स्टडी के पंजीकृत double machine learning उपचार प्रभावों की तुलना करता है। यह हर अध्ययन की registry से मौजूदा नतीजे लोड करता है, registry की अखंडता और दोहराए गए label जाँचता है, और कवरेज को स्पष्ट रखता है। प्रभाव और confidence…

सांख्यिकीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंगइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक दैनिक पोर्टफ़ोलियो रिटर्न और मिलान किए गए SPY benchmark से ETF allocation बैकटेस्ट का आकलन करने का ढाँचा देती है। इसमें Sharpe, Sortino, Calmar और अधिकतम ड्रॉडाउन जैसे जोखिम और रिटर्न माप; rolling माप; ड्रॉडाउन से उबरना; benchmark के सापेक्ष alpha,…

बैकटेस्टिंगपोर्टफोलियो निर्माणजोखिम प्रबंधनसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि मॉडल की अनिश्चितता बिंदु अनुमान से आगे की जानकारी कैसे दे सकती है। इसमें stochastic volatility मॉडल fit किया जाता है, जिसमें latent log volatility समय के साथ बदलती है और रिटर्न Student-t distribution का अनुसरण करते हैं। Sampler…

अस्थिरतामशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक कई asset class के long-short momentum उदाहरण से फ़्यूचर्स बैकटेस्टिंग की कार्यविधि समझाती है। यह बताती है कि कॉन्ट्रैक्ट विनिर्देश multiplier के ज़रिए मूल्य उतार-चढ़ाव को डॉलर लाभ और हानि में कैसे बदलते हैं, और notional exposure कॉन्ट्रैक्ट आकार…

फ़्यूचर्समोमेंटमबैकटेस्टिंगपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह मूल्यांकन ढाँचा वित्तीय retrieval-augmented generation pipeline में विफलता के चार प्रकार अलग करता है: प्रासंगिक प्रमाण ढूँढ़ना, उत्तरों को उस प्रमाण पर आधारित रखना, जिन प्रश्नों का उत्तर नहीं दिया जा सकता उनसे इनकार करना, और पुनःप्राप्त पाठ में असुरक्षित…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचती है कि ETF momentum बैकटेस्ट मानी गई ट्रेडिंग फीस के प्रति कितना संवेदनशील है। यह रणनीति के भार और ट्रेडिंग शेड्यूल स्थिर रखती है, प्रति-leg लागत की अलग-अलग दरों पर simulator फिर चलाती है, और वृद्धि, Sharpe ratio तथा ड्रॉडाउन की तुलना करती…

इक्विटीमोमेंटमबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

नोटबुक अनुमान लगाती है कि बचे हुए US शेयरों का समान-भार पोर्टफ़ोलियो शुरुआती पूरे universe की तुलना में रिटर्न को कितना बढ़ा-चढ़ाकर दिखा सकता है। पहले यह देखती है कि पैनल में प्रतीकों के हटने का रिकॉर्ड कब से है; दर्ज निकास केवल डेटासेट के अंतिम वर्षों में…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक विवादित probability forecast पर bull-versus-bear बहस के कई दौर प्रस्तुत करती है। दोनों पक्ष साझा research-agent सारांशों के आधार पर तर्क देते हैं, दूसरे पक्ष की पिछली स्थिति देखते हैं और अपनी probability बदलते हैं। प्रक्रिया तब रुकती है जब…

सांख्यिकीमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह खोजपरक विश्लेषण विकल्प अनुबंधों और chain संरचना का परिचय देता है, फिर आठ underlyings पर S&P 500 विकल्पों के 2020 नमूने का प्रोफ़ाइल बनाता है। इसमें moneyness, intrinsic और time value, implied volatility, Greeks, और strike, expiration तथा call-put पक्ष से…

ऑप्शंसइक्विटीअस्थिरताडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारण
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण फ़र्म की विशेषताओं पर आधारित मासिक US इक्विटी रणनीति की पंजीकृत बैकटेस्ट pipeline पढ़ता है। इसमें Sharpe की अनिश्चितता, probability और deflated Sharpe माप, paired रणनीति तुलना, holdout में क्षय और micro-cap की कम तरलता दर्शाने के लिए बनाया गया…

इक्विटीफ़ैक्टर निवेशसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पात्र पूर्ण-कवरेज उम्मीदवारों में सत्यापन Sharpe के आधार पर सबसे ऊपर आने वाली allocation lineage पर पोज़िशन-स्तर के stop loss, trailing stop और समय-आधारित exit का मूल्यांकन करती है। हर overlay की तुलना उसके अपने बिना-overlay parent से की जाती है,…

इक्विटीऑप्शंसजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक विदेशी मुद्रा के मूल्य इतिहास से fitted-model फ़ीचर बनाती है, जो सीधे पुराने मूल्यों से निकाले गए indicator के पूरक हैं। इसमें तीन तरीके बताए गए हैं: state-space filter, जो धीरे-धीरे बदलते मूल्य स्तर और संबंधित मात्राओं का अनुमान लगाता है; दो-state…

विदेशी मुद्रामशीन लर्निंगसांख्यिकीतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक S&P 500 की उस विकल्प रणनीति के पोर्टफ़ोलियो भार नियमों की तुलना करती है जो straddle बेचती है। चुने गए प्रतीक और रणनीति की अन्य सेटिंग स्थिर रखकर समान-भार baseline को ऐसे allocator से बदला जाता है जो या तो मॉडल पूर्वानुमानों या underlying-return…

ऑप्शंसइक्विटीपोर्टफोलियो निर्माणपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पहले से चुने गए क्रिप्टो परपेचुअल कॉन्फ़िगरेशन पर निष्पादन लागतों का प्रभाव मापती है। यह मॉडल, checkpoint, entry rule, allocator और risk control को स्थिर रखती है, फिर ट्रेड किए गए notional पर round-trip शुल्कों के घोषित ग्रिड में रणनीति दोबारा…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादन