नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक कोई मॉडल फिट करने से पहले जाँचती है कि दैनिक US इक्विटी रैंकिंग रणनीति के निष्पक्ष मूल्यांकन के लिए पर्याप्त उपयोगी डेटा है या नहीं। यह ऐतिहासिक घटकों के साथ समय-बिंदु यूनिवर्स बनाने का तरीका बताती है; ट्रेड करने की योग्यता छाँटने के लिए प्रकाशित…

यह नोटबुक पूर्वानुमान, संकेंद्रण और आवंटन नियम स्थिर रखते हुए दो लागत ग्रिड में अग्रणी ETF आवंटन कॉन्फ़िगरेशन का पुनर्मूल्य निर्धारण करती है। यह केस अध्ययन के प्रति-शेयर कमीशन और आधे-स्प्रेड मॉडल की तुलना बेसिस-पॉइंट ग्रिड से करती है। पहला मॉडल दिखाता है कि…

यह मार्गदर्शिका कारणात्मक प्रश्नों को Python लाइब्रेरी से जोड़ती है और मान ली गई कारणात्मक संरचना के तहत प्रभावों का अनुमान लगाने तथा डेटा से संभावित संरचनाएँ खोजने के बीच अंतर स्पष्ट करती है। यह समायोजित उपचार प्रभावों के लिए डबल मशीन लर्निंग, DoWhy से…

यह केस अध्ययन बताता है कि क्रॉस-सेक्शनल विदेशी मुद्रा रणनीति के लिए फ़ॉरवर्ड-रिटर्न लेबल कैसे बनाए जाएँ, जो मुद्रा जोड़ियों की रैंकिंग करके उनके सापेक्ष क्रम के अनुसार खरीदती या बेचती है। पहले यह न्यूयॉर्क क्लोज़ परंपरा का उपयोग करके चार-घंटे के स्पॉट बार को…

यह नोटबुक जाँचती है कि क्या पोर्टफ़ोलियो निर्माण लागत से हारी हर-बार NASDAQ-100 रणनीति को बचा सकता है। यह घोषित चयन यूनिवर्स का उपयोग करके आधारभूत पूर्वानुमानों में अग्रणी विकल्प चुनती है, फिर पूरे यूनिवर्स पर आवंटन की तुलना करती है। यह होल्डिंग की संख्या…

यह अध्याय शोध से लाइव निष्पादन तक का मार्ग बताता है, जिसमें रणनीति तर्क बैकटेस्ट, पेपर ट्रेडिंग और लाइव सेटिंग में चल सकता है। इसमें ब्रोकर और प्लेटफ़ॉर्म एकीकरण, डिप्लॉयमेंट चक्र, डेटा और फ़ीचर समानता जाँच, ऑर्डर जीवनचक्र प्रबंधन और परिचालन तैयारी शामिल…

यह नोटबुक एक क्रॉस-सेक्शनल परिकल्पना के लिए फ़ीचर बनाती है: पर्पेचुअल फ़्यूचर्स में असामान्य रूप से महँगी लॉन्ग पोज़िशन, भीड़भाड़ वाले ट्रेड खुलने पर तुलनात्मक कमजोरी से पहले आ सकती है। यह फ़ंडिंग दरों और प्रीमियम-इंडेक्स डेटा को स्तरों, ऐतिहासिक ज़ेड-स्कोर,…

यह नोटबुक BTC/USDT पर्पेचुअल बार के लिए केवल लॉन्ग वाली RSI औसत-वापसी रणनीति को घटना-आधारित बैकटेस्टिंग इंजन से लागू करती है। यह इंट्राडे अवलोकनों को UTC दैनिक बार में समेकित करती है, लाभ और हानि के साधारण रोलिंग RSI की गणना करती है, संकेतक ओवरसोल्ड सीमा से…

यह व्यवहार्यता विश्लेषण जाँचता है कि क्या कोट डेटा ऐसी बाज़ार-तटस्थ, क्रॉस-सेक्शनल रणनीति के लिए पर्याप्त हैं जो NASDAQ-100 के घटकों की हर पंद्रह मिनट में रैंकिंग करती है और रैंकिंग के दोनों छोरों पर पोज़िशन रखती है। यह जाँचता है कि क्या पर्याप्त पात्र…

यह अध्याय कृत्रिम वित्तीय डेटा बनाने के पारंपरिक तरीकों की व्याख्या करता है, जिनमें सतत-समय मूल्य प्रक्रियाएँ, GARCH वोलैटिलिटी, बूटस्ट्रैप री-सैंपलिंग और मॉडल तुलना शामिल हैं। यह बताता है कि ज्यामितीय ब्राउनियन गति, जंप-डिफ्यूज़न, मीन रिवर्ज़न और Heston…

यह दस्तावेज़ न्यूरल नीति नेटवर्क की संरचना बताता है, जो परिसंपत्ति-स्तर की समय-श्रृंखला और संदर्भ को सीमित पोर्टफ़ोलियो जोखिम वज़न में बदलता है। प्रति-परिसंपत्ति आधार में संदर्भ एम्बेडिंग, फ़ीचर-वार मॉड्यूलेशन, परिवर्ती चयन, LSTM और कारणात्मक कालिक अटेंशन…

यह खोजपरक विश्लेषण जाँचता है कि सबसे हाल का महीना छोड़कर बना बारह-महीने का मोमेंटम संकेत, 100-ETF यूनिवर्स में अगले महीने के रिटर्न से जुड़ा है या नहीं। यह समायोजित समापन कीमतों से मासिक पैनल बनाता है, हर महीने पात्र ईटीएफ को क्विंटाइल में क्रम देता है और…

यह नोटबुक प्रमुख S&P 500 इक्विटी संकेत कॉन्फ़िगरेशन के लिए पोर्टफ़ोलियो आकार तय करने के तरीकों की तुलना करती है। पहले सत्यापन शार्प से हर कॉन्फ़िगरेशन का सबसे मजबूत पूर्ण-कवरेज चेकपॉइंट चुनती है, फिर उन्हीं पूर्वानुमानों पर स्कोर-वेटिंग, कॉन्फ़ॉर्मल वेटिंग,…

यह दस्तावेज़ दर्ज करता है कि फ़ेडरल रिज़र्व 2026 में दरें बढ़ाएगा या नहीं, इसका बहु-चरणीय पूर्वानुमान कैसे बनाया गया। तीन एजेंट साक्ष्य खोजकर संभावनाएँ देते हैं, जिसके बाद बहस और पर्यवेक्षक का अपडेट होता है। उनकी राय अलग है: दो दर वृद्धि की कम संभावना बताते…

यह नोटबुक S&P 500 ऑप्शन के लिए घोषित तीन-मॉडल सीक्वेंस-लर्निंग समूह का NLinear सदस्य चलाती है। इस सदस्य को फिट करने से पहले यह पूरे समूह के अनुरोध और चेकपॉइंट तय करती है, ताकि बाद की नोटबुक उसी स्नैपशॉट पर LSTM और PatchTST मॉडल चला सकें। डिवाइस को प्रशिक्षण…

यह नोटबुक US कंपनी-फ़ीचर अध्ययन के होल्डआउट पूर्वानुमान चरण का वर्णन करती है। यह सत्यापन परिणामों से चुना गया मॉडल कॉन्फ़िगरेशन लेती है, उसकी प्रशिक्षण विशिष्टता और चेकपॉइंट फिर बनाती है और होल्डआउट विंडो से पहले समाप्त होने वाले डेटा पर दोबारा फिट करती है।…

यह कॉन्फ़िगरेशन नोट बताता है कि L1-पेनल्टी वाला तीन-वर्गीय लॉजिस्टिक प्रतिगमन scikit-learn के liblinear सॉल्वर के बजाय SAGA क्यों इस्तेमाल करता है। यह scikit-learn के नए संस्करणों में बहु-वर्गीय अनुकूलता का उल्लेख करता है और दर्ज Nasdaq-100 सूक्ष्मसंरचना…

नोटबुक बढ़ती विंडो वाले डबल मशीन लर्निंग विश्लेषण का वर्णन करती है, जो जाँचता है कि बीटा, विशिष्ट वोलैटिलिटी, बाज़ार पूँजीकरण और वैरिएंस समायोजन के बाद 12-से--2-महीने का मोमेंटम अगले महीने के US फर्म रिटर्न का पूर्वानुमान करता है या नहीं। यह पहले के महीनों…

यह नोटबुक SEC 8-K फ़ाइलिंग से संरचित कॉर्पोरेट घटनाएँ निकालने और उन्हें Neo4j नॉलेज ग्राफ़ में लोड करने की पाइपलाइन प्रस्तुत करती है। भाषा मॉडल फ़ाइलिंग को बैचों में संसाधित करके विषय, संबंध, वस्तु और टाइमस्टैम्प वाले घटना रिकॉर्ड बनाता है। कार्यप्रवाह…

यह नोटबुक कंपनी-फ़ीचर डेटासेट पर XGBoost, LightGBM और CatBoost की Optuna हाइपरपैरामीटर खोजों की तुलना करती है। हर लाइब्रेरी को ट्री-स्ट्रक्चर्ड पार्ज़ेन एस्टिमेटर, मीडियन प्रूनिंग, अर्ली स्टॉपिंग और स्थायी अध्ययन भंडारण के साथ अपना खोज-अध्ययन मिलता है। माध्य…

यह नोटबुक समय-भारित औसत मूल्य (TWAP) निष्पादन नियम के प्रदर्शनों से व्यवहार क्लोनिंग और इनवर्स रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग (IRL) की तुलना करती है। व्यवहार क्लोनिंग देखी गई बाज़ार स्थितियों को सीधे कार्रवाइयों में बदलती है, जबकि IRL निष्पादन फ़ीचर पर रैखिक…

यह नोटबुक डबल मशीन लर्निंग लागू करके जाँचती है कि देखे गए कन्फ़ाउंडर के समायोजन के बाद इम्प्लाइड और रियलाइज़्ड वोलैटिलिटी का अंतर बाद के इक्विटी रिटर्न से जुड़ा है या नहीं। यह रियलाइज़्ड वोलैटिलिटी, इक्विटी मोमेंटम और रिस्क-रिवर्सल स्क्यू को प्रासंगिक…

यह प्रदर्शन जाँचता है कि डुअल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर का एक कार्यान्वयन बैकटेस्ट और लाइव इंजन में समान सिग्नल देता है या नहीं। दोनों इंजन को समान तैयार ETF बार मिलते हैं और वे समान रणनीति पैरामीटर तथा फ़िल कन्वेंशन इस्तेमाल करते हैं, इसलिए तुलना इंजन के…

यह नोटबुक मार्च 16, 2020 के बाज़ार क्रैश के दौरान AAPL के टिक-स्तर के AlgoSeek ट्रेड और कोट डेटा की जाँच करती है। यह नियमित ट्रेडिंग घंटों तक डेटा सीमित करती है, ट्रेड प्रिंट को NBBO अपडेट से अलग करती है और इंट्राडे गतिविधि, स्प्रेड, ट्रेड के आकार, वेन्यू…