नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक TabM लागू करती है, एक सारणीबद्ध न्यूरल आर्किटेक्चर जो एन्सेंबल सदस्यों में दो-परत वाला विशेषता नेटवर्क साझा करता है। हर सदस्य साझा प्रतिनिधित्व को अपने सीखे हुए वेक्टर से स्केल करता है और अपनी आउटपुट परत उपयोग करता है; सदस्य पूर्वानुमानों का औसत…

यह नोटबुक पहले चुने गए S&P 500 विकल्प मॉडल के लिए आउट-ऑफ़-सैंपल पूर्वानुमान समूह बनाने का वर्णन करती है। यह सत्यापन परिणामों से विन्यास तय करती है, होल्डआउट-पूर्व डेटा पर उस विन्यास को फिर से फिट करती है और होल्डआउट विंडो के लिए पूर्वानुमान पंजीकृत करती है।…

यह नोटबुक S&P 500 विकल्प शोध के लिए पहले से घोषित मॉडल समूह के एक सदस्य के रूप में PatchTST, एक ट्रांसफ़ॉर्मर-शैली अनुक्रम मॉडल, को फ़िट करती है। यह लुकबैक सीरीज़ को निश्चित लंबाई के पैच में बाँटती है, उन्हें टोकन के रूप में एम्बेड करती है और विंडो में…

दस्तावेज़ बताता है कि S&P 500 विकल्पों के लिए रैखिक, ग्रेडिएंट-बूस्टिंग, टेबलर डीप-लर्निंग और अनुक्रम मॉडल के सत्यापन पूर्वानुमानों की तुलना कैसे करें। निदान रिपोर्ट करने से पहले यह जाँचता है कि हर पंजीकृत पूर्वानुमान समूह अपनी पात्रता अनुबंध के अनुसार पूरा…

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 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 नोटबुक GJR-GARCH मॉडल का उपयोग करके S&P 500 इक्विटी और विकल्प अध्ययन के लिए सशर्त-अस्थिरता विशेषताएँ बनाती है। पिछले मूल्यों पर आधारित तय नियमों के विपरीत, फ़िट की गई विशेषताएँ अपने अनुमान अवधि पर निर्भर करती हैं। इसलिए विधि रीफ़िट का कार्यक्रम तय करती…

यह दस्तावेज़ बताता है कि शोध के लिए S&P 500 विकल्प चेन को रोज़ के प्रति-प्रतीक डेटा सेट में कैसे घटाएँ। सतह सारांश परिपक्वता समूहों में लक्ष्य निरपेक्ष डेल्टा के सबसे निकट विकल्प चुनता है, फिर कई अवधियों की एट-द-मनी निहित अस्थिरता, 25-डेल्टा पुट-कॉल स्क्यू,…

यह केस स्टडी S&P 500 के घटकों पर एट-द-मनी शॉर्ट स्ट्रैडल का मूल्यांकन करती है, जिन्हें हर सप्ताह खोला जाता है और दैनिक डेल्टा हेज के साथ समाप्ति तक रखा जाता है। इसकी मुख्य पद्धतिगत पसंद परिपक्वता तक होल्ड करने के रिटर्न का मॉडल बनाना है: ऑप्शन पोज़िशन पर…

यह नोटबुक मूल्यांकन करती है कि लेनदेन लागत की मान्यताएँ एक चुने हुए S&P 500 इक्विटी और विकल्प आवंटन के सत्यापन Sharpe को कैसे प्रभावित करती हैं। जहाँ उपलब्ध हो, यह स्थिर उम्मीदवार समूह से चुने गए कॉन्फ़िगरेशन को आगे ले जाती है, फिर उसी क्रम को कारोबार की गई…

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 जाँचती है कि वित्तीय विशेषताएँ 10-सत्रीय डेल्टा-हेज्ड विकल्प रिटर्न लेबल को समझाने में मदद करती हैं या नहीं। इसमें एक निहित-अस्थिरता विशेषता, निहित-अस्थिरता पर निर्भर और स्वतंत्र विशेषताओं के समूहों तथा पूरे विशेषता-समुच्चय का उपयोग करने वाले Ridge…

यह नोटबुक मापती है कि एट-द-मनी S&P 500 ऑप्शन स्ट्रैडल का सत्यापन Sharpe, अनुमानित निष्पादन लागतों और दो ऑप्शन ब्रह्मांडों में कैसे बदलता है। यह स्प्रेड लागत को उद्धृत ऑप्शन हाफ-स्प्रेड के अंश के रूप में व्यक्त करती है, क्योंकि ऑप्शन प्रीमियम और अंतर्निहित…

यह नोटबुक ऑप्शन बाज़ार के फीचर पर ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री मॉडल फिट करती है, जो निहित अस्थिरता, स्क्यू, टर्म स्ट्रक्चर और वेरिएंस रिस्क प्रीमियम जैसे पूर्वानुमान संकेतों को दर्ज करते हैं। यह वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन का उपयोग करके फ़ॉरवर्ड-रिटर्न और दिशा लेबल पर…

यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल S&P 500 अध्ययन के लिए पूर्वानुमानकारी, संरचनात्मक और कारणात्मक मॉडल के साक्ष्यों की तुलना करती है, जो इक्विटी फीचर को निहित अस्थिरता, स्क्यू और टर्म स्ट्रक्चर जैसे ऑप्शन-आधारित मापों के साथ जोड़ता है। यह साप्ताहिक फ़ॉरवर्ड-रिटर्न…

यह नोटबुक डबल मशीन लर्निंग से जाँचती है कि देखे गए कन्फ़ाउंडर के समायोजन के बाद निहित और वास्तविक अस्थिरता के स्प्रेड तथा आगे के इक्विटी रिटर्न का संबंध कायम रहता है या नहीं। यह उसी क्रॉस-फ़िट अवलोकन पर समायोजित अनुमान की तुलना साधारण नैव OLS से करती है और…

यह नोटबुक एक परिसंपत्ति के अकेले मूल्य इतिहास से आगे के डेटा से फ़ीचर निर्माण समझाती है। यह समकालीन फ्रंट और डिफ़र्ड अनुबंध कीमतों से वार्षिकीकृत फ्यूचर्स रोल यील्ड निकालती है और सामान्यीकृत वक्र ढलान तथा बटरफ़्लाई वक्रता की गणना के लिए तीन टेनर उपयोग करती…

नोटबुक बताती है कि अधूरे या बेमेल मूल्यांकन नमूनों को नतीजे बिगाड़ने दिए बिना S&P 500 विकल्पों के पूर्वानुमान मॉडल की तुलना कैसे करें। यह हर मॉडल की पहचान उसके परिवार, कॉन्फ़िगरेशन और चेकपॉइंट से करती है, जाँचती है कि पूर्वानुमान पंजीकृत पात्रता अनुबंधों पर…

यह नोटबुक S&P 500 शेयरों पर शॉर्ट एट-द-मनी स्ट्रैडल के आगे के प्रतिफल लेबल विकसित करती है। चूँकि दैनिक पैनल का नाममात्र 30-दिवसीय स्ट्रैडल हर सत्र में अलग अनुबंध दर्शाता है, कीमतों की खिसकी हुई शृंखला उपकरणों को मिला देगी। इसके बजाय लेबल दर्ज किए गए सटीक कॉल…

यह नोटबुक ऐसी रणनीति के लिए संभावित फ़ीचर छाँटती है जो एट-द-मनी स्ट्रैडल बेचकर समाप्ति तक रखती है। हर ट्रेडिंग दिन यह उपलब्ध नामों की किसी फ़ीचर के आधार पर क्रॉस-सेक्शनल रैंकिंग की तुलना उनके अंतिम स्ट्रैडल परिणामों की रैंकिंग से करती है, फिर सत्यापन अवधियों…

यह नोटबुक सत्यापन पूर्वानुमानों को केवल-लॉन्ग इक्विटी पोर्टफोलियो के रूप में परखती है। इसमें समान भार वाला टॉप-K चयन और हर लेबल की आवृत्ति से तय निर्णय समय-सारणी इस्तेमाल होती है। यह सीड किए गए यादृच्छिक-संकेत रन से क्लोज़-टू-नेक्स्ट-ओपन घटनाक्रम जाँचती है,…

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 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…

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…