यह नोटबुक बताती है कि केस-स्टडी रजिस्ट्री से मॉडल प्रयोग कैटलॉग कैसे फिर बनाया जाए और उसकी सामग्री की MLflow से तुलना कैसे की जाए। यह प्रयोगों को प्रशिक्षण रन, पूर्वानुमान सेट और बैकटेस्ट रन के क्रम में ट्रैक करती है तथा हर चरण को पिछले चरण से जोड़ती है।…
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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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यह खोजपरक विश्लेषण क्रिप्टो परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट के प्रति-घंटा OHLCV और आठ-घंटे के प्रीमियम इंडेक्स का प्रोफ़ाइल बनाता है। यह प्रतीक और तारीख़ कवरेज, बदलती कॉन्ट्रैक्ट सदस्यता, प्रीमियम की इकाइयों और वितरण, OHLC अखंडता, अनुपलब्ध मानों और प्रति-घंटा कीमतों…
यह नोटबुक Yahoo Finance, लंबे इतिहास वाले अमेरिकी इक्विटी आर्काइव और FRED मैक्रोइकॉनॉमिक श्रृंखलाओं के बीच साझा OHLCV इंटरफ़ेस दिखाती है। यह बाद की रोटेशन केस स्टडी के लिए ETF यूनिवर्स बनाती है, ऐतिहासिक और मौजूदा स्रोतों को जोड़ने का तरीका दिखाती है और…
यह केस स्टडी ऐसे फ़ीचर बनाती है जिनसे जाँचा जा सके कि एट-द-मनी इम्प्लाइड वैरिएंस, S&P 500 नामों के बाद के रियलाइज़्ड वैरिएंस से अधिक है या नहीं और यह अंतर प्रतिभूतियों के बीच बदलता है या नहीं। यह स्ट्रैडल कोट और अंतर्निहित कीमतों को जोड़कर वैरिएंस प्रीमियम,…
यह नोटबुक किसी ETF यूनिवर्स में आगे के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए साधारण न्यूनतम वर्गों की तुलना Ridge, LASSO और Elastic Net से करती है। सभी मॉडल समान वॉक-फ़ॉरवर्ड फोल्ड का उपयोग करते हैं, जिनमें पर्ज गैप लेबल की अवधि के अनुरूप है; इसलिए अंतर असंगत…
यह नोटबुक इक्विटी, ईटीएफ, फ़्यूचर्स, विदेशी मुद्रा और क्रिप्टो परपेचुअल में ट्रेडिंग लागत का अनुमान लगाने के लिए इकाइयों को ध्यान में रखने वाला ढाँचा विकसित करती है। पहले यह ट्रेड किए गए वॉल्यूम को उन गतिविधि मापों से अलग करती है जिन्हें डॉलर टर्नओवर में…
यह अध्याय इक्विटी, मैक्रोइकॉनॉमिक श्रृंखलाओं, फ़्यूचर्स, क्रिप्टो और प्रेडिक्शन मार्केट में समय-संगत फ़ंडामेंटल तथा वैकल्पिक डेटा अनुसंधान बनाने की रूपरेखा देता है। इसकी मुख्य विधियाँ हैं बाइ-टेम्पोरल स्टोरेज और ऐज़-ऑफ़ क्वेरी, स्रोत के अनुसार प्रकाशन समय,…
यह नोटबुक विविधीकृत ETF यूनिवर्स के लिए लॉन्ग-ओनली, हमेशा पूरी तरह निवेशित मीन-वैरिएंस ढाँचा बनाती है। यह व्यवहार्य पोर्टफ़ोलियो और कुशल फ्रंटियर तैयार करती है, फिर अनुमानित रिटर्न और कोवैरिएंस का उपयोग करके अधिकतम-शार्प और न्यूनतम-वैरिएंस वेट निकालती है। यह…
यह नोटबुक मापती है कि निष्पादन लागत पहले से चुने गए क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स कॉन्फ़िगरेशन को कैसे प्रभावित करती है। यह मॉडल, चेकपॉइंट, प्रवेश नियम, आवंटन और जोखिम नियंत्रण स्थिर रखती है, फिर ट्रेड किए गए नॉशनल पर राउंड-ट्रिप शुल्कों के ग्रिड में बैकटेस्ट…
यह नोटबुक US स्टॉक्स के तरल उपसमुच्चय पर प्रधान घटक विश्लेषण से सकल-एक्सपोज़र-सामान्यीकृत ईजेन-पोर्टफ़ोलियो बनाती है और छिपे जोखिम कारकों के रूप में उनकी भूमिका का अध्ययन करती है। यह समझाए गए विचरण की जाँच करती है, क्षेत्रीय ETF सहसंबंधों से घटकों की…
यह नोटबुक ओवरलैप होते कीमत-व्युत्पन्न फ़ीचरों से ETF रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने वाले रैखिक मॉडलों की तुलना करती है। चूँकि कई रिटर्न क्षितिज और संकेतक परिवार मिलती-जुलती जानकारी दर्ज कर सकते हैं, साधारण न्यूनतम वर्ग निकट-दोहराव वाले फ़ीचरों को अस्थिर, विपरीत…
यह कॉन्फ़िगरेशन फ़र्म विशेषताओं के आधार पर रैंक किए गए मासिक लॉन्ग-शॉर्ट US इक्विटी पोर्टफ़ोलियो का वर्णन करता है। इसमें 46 विशेषताओं वाला पूर्ण-अभिलेख ब्रह्मांड, माह-अंत निर्णय, अगले खुलने पर निष्पादन, लॉन्ग और शॉर्ट हिस्सों में समान वेटिंग तथा उधार सहित…
यह ढाँचा दैनिक US इक्विटी OHLCV डेटा पर डेटा-गुणवत्ता जाँच दिखाता है। संरचनात्मक सत्यापन कीमत संबंध, सकारात्मक कीमतें, गैर-ऋणात्मक मात्रा, गुम मान, दोहराई तारीखें, कालानुक्रमिक क्रम, स्थिर कीमतें और चरम रिटर्न जाँचता है। नोटबुक ज्ञात त्रुटियाँ डालकर और यह…
यह नोटबुक ETFs के क्रॉस-सेक्शन का मूल्य निर्धारण करने वाला स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर मॉडल प्रस्तुत करती है। फ़ंड एक्सपोज़र और फ़ैक्टर रिटर्न का अलग-अलग अनुमान लगाने के बजाय यह नेटवर्क को साझा डिस्काउंट-फ़ैक्टर श्रृंखला खोजने के लिए प्रशिक्षित करती है,…
यह नोटबुक पोर्टफ़ोलियो रिटर्न से सिम्युलेटेड ट्रेड तक मासिक ETF रोटेशन बैकटेस्ट बनाती है। यह पीछे के जोखिम-समायोजित रिटर्न से दस फ़ंड की रैंकिंग करती है, अग्रणी फ़ंडों और रक्षात्मक बॉन्ड आवंटन के बीच चुनने के लिए Treasury यील्ड-वक्र व्यवस्था लागू करती है, और…
यह नोटबुक क्रिप्टोकरेंसी परपेचुअल फ़्यूचर फ़ीचरों के पैनल पर TabM, एक वेट-साझाकरण न्यूरल एन्सेंबल, लागू करती है। इसके सदस्य न्यूरल आधार साझा करते हैं, लेकिन उनके स्केलिंग वेक्टर और आउटपुट लेयर अलग हैं; इससे सहसंबद्ध इनपुटों के बीच गैर-रैखिक अंतःक्रियाओं के…
यह नोटबुक मार्च 2020 के एक सत्र में हर AAPL ट्रेड के समय प्रचलित सर्वोत्तम बोली और आस्क का पुनर्निर्माण करती है। फिर यह Lee–Ready विधि से अनुमान लगाती है कि ट्रेड की पहल खरीदारों ने की या विक्रेताओं ने। यह टाइमस्टैम्प के क्रम में कोट और ट्रेड की घटनाओं को…
यह नोटबुक वित्तीय और मॉडल-व्युत्पन्न फ़ीचरों की बाद के रिटर्न के आधार पर ETF रैंक करने की क्षमता की स्क्रीनिंग करती है। यह प्रत्येक तारीख पर फ़ीचर के क्रॉस-सेक्शनल रैंक की तुलना आगे के रिटर्न रैंक से करके सूचना गुणांक निकालती है, फिर परिणामी समय श्रृंखला की…
यह नोटबुक RSI सीमाओं का उपयोग करके प्रवेश और निकास करने वाली केवल-लॉन्ग Bitcoin रणनीति के लिए ऑडिट योग्य रिपोर्ट बनाती है। यह सकल और शुद्ध परिणामों की तुलना करती है, फिर समान डेटा, वॉर्मअप, एक्सपोज़र, निष्पादन और लागतों के साथ चलाए गए खरीदो-और-रखो बेंचमार्क…
यह नोटबुक एक केंद्रित परीक्षण प्रस्तुत करती है: क्या परपेचुअल फ़ंडिंग फ़ीचरों का सीखा हुआ अनुक्रम निरूपण प्रीमियम, यानी परपेचुअल और स्पॉट कीमतों के अंतर, के हाथ से बनाए सारांशों से बेहतर है। यह NLinear की तुलना आवर्ती LSTM से करती है; NLinear हाल की विंडो के…
यह नोटबुक जाँचती है कि क्या SHAP फ़ीचर एट्रिब्यूशन मॉडल छँटाई, जोखिम निर्णयों या रिपोर्टिंग के लिए पर्याप्त स्थिर हैं। ETF पूर्वानुमान कार्य का उपयोग करके यह पहले ऐसे परीक्षण नमूने खोजती है जिनके पूर्वानुमान करीब हैं, लेकिन SHAP प्रोफ़ाइल अलग हैं। फिर यह…
यह कॉन्फ़िगरेशन दैनिक लॉन्ग-शॉर्ट US इक्विटी रणनीति का वर्णन करता है, जो मॉडल पूर्वानुमानों से व्यापक स्टॉक ब्रह्मांड की रैंकिंग करती है, शीर्ष दशांश खरीदती है और निचले दशांश को शॉर्ट करती है; प्रत्येक समूह में समान वेट हैं। इसमें अगले सत्र के खुलने पर…
यह नोटबुक 20 मुद्रा युग्मों के उम्मीदवार फ़ीचरों का एक-एक करके आगे के रिटर्न के विरुद्ध मूल्यांकन करती है। विश्लेषण को वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन अवधियों तक सीमित रखा जाता है, हर सत्र पर उसका फोल्ड अंकित होता है और होल्डआउट से पहले एक बफ़र अंतर छोड़ा जाता है, ताकि…
यह नोटबुक समझाती है कि कई एजेंटों के प्रायिकता पूर्वानुमानों को कैसे जोड़ा जाए और परिणामी प्रायिकताओं का अंशांकन कैसे किया जाए। इसमें Neyman extremization प्रस्तुत है, जो पैनल के आकार और मानी गई युग्म-वार सहसंबद्धता के अनुसार औसत पूर्वानुमान को आधार दर से…