नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक US कंपनियों के रिटर्न के क्रॉस-सेक्शन का मूल्य निर्धारण करने वाले स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर (SDF) मॉडल को समझाती है। यह ऐसे भार सीखता है जिनसे डिस्काउंट किए गए एसेट रिटर्न नो-आर्बिट्राज मोमेंट शर्तें पूरी करें, बजाय रिटर्न पूर्वानुमान लॉस को…

यह कार्यान्वयन एसेट प्राइसिंग संबंधों की जाँच के लिए न्यूरल स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर मॉडल और प्रतिकूल मोमेंट नेटवर्क का विवरण देता है। SDF नेटवर्क एसेट विशेषताओं को, वैकल्पिक रूप से LSTM से मिले व्यापक आर्थिक व्यवस्था निरूपण के साथ, एसेट भारों में बदलता…

यह मॉडल एडैप्टर लंबी अवधि की टाइम-सीरीज़ पूर्वानुमान वास्तुकला PatchTST को अदिश रिग्रेशन पर लागू करता है। यह समय और फ़ीचर के अनुसार व्यवस्थित क्रम स्वीकार करता है, उन्हें बैकबोन के लिए पुनर्व्यवस्थित करता है और प्रति-फ़ीचर आउटपुट को एक पूर्वानुमान में घटाता…

दस्तावेज़ एक एब्लेशन अध्ययन बताता है कि क्या सीखे गए ग्राफ़ एम्बेडिंग सामान्य सारणीबद्ध फ़ीचर से आगे जाकर स्टॉक रिटर्न के पूर्वानुमान सुधारते हैं। यह ऐतिहासिक स्टॉक-रिटर्न सहसंबंधों से नेटवर्क बनाता है, पूर्वानुमान विंडो से पहले उपलब्ध जानकारी का उपयोग करके…

यह दस्तावेज़ रणनीति चयन के चरणों में युग्मित प्रदर्शन तुलना बनाने वाला प्रोड्यूसर बताता है। यह संकेत चयन और समान-भार संदर्भ के बीच, होल्डआउट और सत्यापन चयन के बीच, तथा आवंटन, लागत-संवेदनशीलता और जोखिम-ओवरले बदलावों के बीच तुलना बनाता है। अधिकतर तुलना युग्मित…

यह नोटबुक अनाम फ़र्म विशेषताओं से शेयर रिटर्न का पूर्वानुमान करने के लिए Random Forest बैगिंग की तुलना XGBoost, LightGBM और CatBoost से करती है। यह पहले से तय समय-आधारित प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण विभाजन इस्तेमाल करती है; Spearman रैंक सूचना गुणांक को…

नोटबुक रिटर्न की हर विंडो को अनुभवजन्य वितरण मानती है और एक-आयामी Wasserstein दूरी के अनुसार विंडो का क्लस्टर बनाती है। समान आकार के नमूनों में क्रमबद्ध करने से सर्वोत्तम क्वांटाइल मिलान मिलता है; इसलिए दूरी रिटर्न वितरण के अंतर—टेल की स्थिति समेत—दर्शाती…

यह अध्याय-अवलोकन मान्य बाज़ार डेटा से मॉडल मूल्यांकन तक के शोध चरणों का खाका देता है। इसमें विभाजन के अनुसार प्रीप्रोसेसिंग, एन्कोडिंग और गुम डेटा संबंधी निर्णय, फिर निष्पादन के अनुरूप लक्ष्य निर्माण शामिल हैं—जैसे निश्चित-अवधि और घटना-आधारित लेबल। लेबल का…

यह नोटबुक कॉर्पोरेट 10-K फ़ाइलिंग के अंशों पर पुनर्प्राप्ति पाइपलाइन बनाती है। यह फ़ाइलिंग का स्थिर समूह लोड करती है, पाठ को वाक्य-विंडो में बाँटती है, स्थानीय एम्बेडिंग बनाती है और अंशों को वेक्टर डेटाबेस में इंडेक्स करती है। मापी गई रन पुनर्प्राप्ति पर…

यह कॉन्फ़िगरेशन नोट समझाता है कि L1-दंडित तीन-वर्गीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन स्पष्ट रूप से कड़ी की गई टॉलरेंस के साथ SAGA का उपयोग क्यों करता है। यह Nasdaq 100 माइक्रोस्ट्रक्चर पूर्वानुमान पैनल पर SAGA और liblinear की तुलना करता है। मापी गई रन में SAGA की फ़िटिंग…

यह नोटबुक पाथ सिग्नेचर को निश्चित लंबाई वाले फ़ीचर के रूप में प्रस्तुत करती है, जो टाइम-सीरीज़ विंडो में अवलोकनों का क्रम और संयुक्त ज्यामिति सुरक्षित रखते हैं। पहला स्तर हर निर्देशांक का कुल बदलाव दर्ज करता है; दूसरा निर्देशांक-युग्मों के बीच चिह्नित…

यह नोटबुक बताती है कि विस्तारित-विंडो डबल मशीन लर्निंग विश्लेषण में Beta, IdioVol, LME और Variance को नियंत्रित करने के बाद 12-से--2-महीने का मोमेंटम अगले महीने के US फ़र्म रिटर्न का पूर्वानुमान देता है या नहीं। सहायक मॉडल पहले के निर्णय महीनों पर प्रशिक्षित…

यह दस्तावेज़ S&P 500 विकल्प स्ट्रैडल अध्ययन में इस्तेमाल किए गए स्रोत अवलोकन निकालने की दो-चरणीय विधि बताता है। पहले, यह समाप्ति तक दिनों, निरपेक्ष डेल्टा, निहित अस्थिरता के अभिसरण, न्यूनतम कोट और सापेक्ष बिड-आस्क स्प्रेड के आधार पर लगभग एट-द-मनी उम्मीदवारों…

यह नोटबुक SPY क्लोज़िंग कीमतों के पूर्वानुमान के लिए N-BEATS बनाती है। पूर्णतः जुड़ी हुई ब्लॉक पूरी लुकबैक विंडो प्रोसेस करती हैं और हर ब्लॉक बैककास्ट बनाती है, जिसे अगली ब्लॉक से पहले घटा दिया जाता है, साथ ही भविष्य की अवधि के लिए पूर्वानुमान भी बनाती है।…

दस्तावेज़ ऐतिहासिक और हाल के इक्विटी डेटा को मिलाने तथा प्रति-घंटा क्रिप्टो परपेचुअल डेटा तैयार करने की शुरू से अंत तक की पाइपलाइन बताता है। इसका मुख्य उदाहरण कवरेज सीमा पर WikiPrices और Yahoo के अवलोकन जोड़ता है, OHLC डेटा और टाइमस्टैम्प अंतराल मान्य करता…

यह नोटबुक शोध एजेंटों के लिए संरचित स्थिति रिकॉर्ड प्रस्तुत करती है, जो रन का प्रश्न, कटऑफ़, साक्ष्य, अनसुलझे प्रश्न, टूल इतिहास, गुणवत्ता-द्वार परिणाम और संश्लेषण स्थिति सुरक्षित रखता है। यह इस स्थिति को बातचीत ट्रेस से अलग बताती है: ट्रेस दर्ज करता है कि…

यह ट्यूटोरियल ETF और व्यापक आर्थिक डेटा में लुक-अहेड पक्षपात पहचानने और रोकने का तरीका बताता है। यह दिखाता है कि केंद्रित मूविंग औसत भविष्य के अवलोकन उपयोग करते हैं, जबकि किसी फ़ीचर के स्तर और अगले अवधि के रिटर्न के बीच साधारण सहसंबंध से डेटा रिसाव छूट सकता…

दस्तावेज़ जाँचता है कि पहले से चुने गए एक S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन आवंटन के सत्यापन प्रदर्शन को ट्रेडिंग लागत कैसे बदलती है। इसमें ट्रेड किए गए मूल्य के अनुपात के रूप में एकतरफ़ा शुल्क की सीमा जाँची जाती है और उसकी तुलना प्रति शेयर स्थिर कमीशन तथा…

यह नोटबुक साझा जोखिम फ़ैक्टर और सेक्टर रोटेशन का वर्णन करने के लिए सेक्टर ETF रिटर्न पर सहसंबंध-आधारित प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण करती है। रिटर्न को मानकीकृत करने से विघटन से पहले हर सेक्टर का विचरण एक हो जाता है, जिससे अधिक अस्थिर सेक्टर के घटकों पर हावी…

नोटबुक दैनिक ETF रिटर्न पूर्वानुमानों की अनिश्चितता का अनुमान लगाने के तरीकों के रूप में Monte Carlo dropout और deep ensembles की तुलना करती है। बार-बार की भविष्यवाणियों में dropout सक्रिय रहता है, जबकि एन्सेंबल सदस्य अलग-अलग प्रशिक्षित होते हैं; किसी भी…

यह नोटबुक वित्तीय समय-श्रृंखला में बदलाव पहचानने के तरीकों का सर्वेक्षण करती है और उदाहरण के रूप में SPY का उपयोग करती है। यह Zivot–Andrews परीक्षण की तुलना करती है, जो यूनिट-रूट परिकल्पना जाँचते हुए एक ब्रेक का अनुमान लगाता है, PELT और बाइनरी सेगमेंटेशन से,…

यह नोटबुक FinMarBa हेडलाइन पर पूर्व-प्रशिक्षित वित्तीय भावना मॉडल का मूल्यांकन करती है और बताती है कि परिणाम भावना-हस्तांतरण की साफ़ जाँच क्यों नहीं है। FinBERT को पाठ की भावना के मानवीय निर्णयों पर प्रशिक्षित किया गया था, जबकि FinMarBa के नकारात्मक, तटस्थ…

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स रिटर्न के पूर्वानुमान के लिए प्रिंसिपल-कंपोनेंट आधाररेखा समझाती है। PCA को प्रशिक्षण फ़ोल्ड के उत्पाद-रिटर्न पैनल पर फिट किया जाता है, इसलिए इसके घटक कॉन्ट्रैक्टों में सह-गति की दिशाएँ दिखाते हैं, संपीड़ित कैरी, मोमेंटम या अस्थिरता…

यह नोटबुक दैनिक ग्रिड पर प्रयुक्त उसी पाँच-सत्र फ़ॉरवर्ड रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने वाले साप्ताहिक-ग्रिड अनुक्रम मॉडल की तुलना करती है। शुक्रवार को सैंपल लेने से वह लेबल लगभग एक-चरण-आगे का लक्ष्य बन जाता है, जिससे अगले अवलोकन का पूर्वानुमान लगाने के लिए बने…