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।
1,066 दस्तावेज़
यह नोटबुक S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन अध्ययन में मुख्य लेबल का पूर्वानुमान करने के लिए पैच्ड ट्रांसफ़ॉर्मर फ़िट करती है। यह हर शेयर की ऐतिहासिक इनपुट विंडो को लगातार पैचों में बाँटती है और ध्यान के लिए हर पैच को एक टोकन मानती है। ध्यान विंडो के दूर-दराज़…
यह दस्तावेज़ बताता है कि चुने हुए फ़्यूचर्स उत्पादों के लिए साप्ताहिक CFTC Commitment of Traders डेटा कैसे प्राप्त करें और हर उत्पाद का इतिहास Parquet फ़ाइल में कैसे सहेजें। COT रिपोर्ट मंगलवार की पोज़िशनिंग दर्ज करती हैं और शुक्रवार को जारी होती हैं; ट्रेडर…
यह खोजपरक विश्लेषण Binance परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट के प्रति घंटा OHLCV डेटा को आठ घंटे के प्रीमियम इंडेक्स के साथ प्रोफ़ाइल करता है। यह डेटासेट कवरेज, समय के साथ बदलती कॉन्ट्रैक्ट सदस्यता, इकाइयों, गुम मानों और कच्चे बार की OHLC संगति जाँचता है। प्रीमियम दशमलव…
यह कोड वित्तीय फ़ीचर्स से पूर्वानुमान के लिए पर्यवेक्षित ऑटोएन्कोडर आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है। एक एन्कोडर सामान्यीकृत इनपुट को संपीड़ित करके बॉटलनेक में रखता है, जबकि एक डिकोडर नियमितीकरण के कार्य के रूप में इनपुट का पुनर्निर्माण करता है। पुनर्निर्मित…
यह कॉन्फ़िगरेशन S&P 500 के घटकों पर साप्ताहिक एट-द-मनी स्ट्रैडल बेचने के अध्ययन का वर्णन करता है। पोज़िशन शुक्रवार को खोली जाती हैं और समाप्ति तक रखी जाती हैं; ऑप्शन डेल्टा में बदलाव होने पर रोज़ाना शेयर हेज लगाए जाते हैं। पोर्टफ़ोलियो पूँजी को एक-दूसरे पर…
यह नोटबुक ETF स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर मॉडल समझाती है, जो अलग-अलग फ़ंडों के मूल्य रिटर्न पर भारों की एकल शृंखला फिट करता है। उन मॉडलों से अलग, जो फ़ंड एक्सपोज़र और फ़ैक्टर रिटर्न का अलग-अलग अनुमान लगाते हैं, यह मूल्य निर्धारण त्रुटियों पर दो नेटवर्क…
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 तैनात ट्रेडिंग मॉडल की निगरानी का कार्यप्रवाह प्रस्तुत करती है, जिसमें लाइव डेटा के ऑफ़लाइन विकल्प के रूप में होल्डआउट पूर्वानुमानों का उपयोग होता है। विचलन की गणना से पहले यह आने वाले फ़ीचर पैनल की पुष्टि करती है, फिर जनसंख्या स्थिरता सूचकांक…
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…