नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक बताती है कि कंडीशनल ऑटोएन्कोडर इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण (IPCA) को कैसे आगे बढ़ाता है: यह दो-चरणीय संरचना बनाए रखता है, जिसमें फ़ंड फ़ीचर गुप्त फ़ैक्टर एक्सपोज़र से मैप होते हैं और वे एक्सपोज़र फ़ैक्टर प्रतिफल के साथ जुड़ते हैं,…

यह नोटबुक ETF प्रतिफल मॉडलों के एक परिवार का खाका देती है, जो पैनल में साझा गुप्त दिशाओं का अनुमान लगाते हैं और फ़ंड एक्सपोज़र आँकने के लिए फ़ीचर का उपयोग करते हैं। इसमें पाँच तरीकों का अंतर बताया गया है: बिना शर्त प्रधान घटक; रैखिक फ़ीचर-से-एक्सपोज़र मैप…

यह नोटबुक दिखाती है कि कई संकेतों या रणनीतियों में खोज करने से सबसे अच्छा दिखने वाला परिणाम अपने वास्तविक पूर्वानुमान मूल्य से अधिक मज़बूत क्यों लगता है। बिना वास्तविक जानकारी वाले फ़ैक्टर का अनुकरण दिखाता है कि सबसे बड़ा सूचना गुणांक चुनने से संयोगवश आकर्षक…

यह नोटबुक जारी किए गए, क्रॉस-सेक्शनल रूप से रैंक किए गए US फर्म विशेषता पैनल को फ़ैक्टर अध्ययन के लिए कुंजीयुक्त फ़ीचर मैट्रिक्स में बदलने का तरीका समझाती है। यह इनपुट को घोषित परिवारों में बाँटती है, रूपांतरण फिट किए बिना विशेषताओं और अंतःक्रियाओं को जोड़ती…

यह नोटबुक US फ़र्म रिटर्न के क्रॉस-सेक्शन का मूल्य निर्धारण करने के लिए स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर (SDF) मॉडल का वर्णन करती है। पहले फ़ैक्टरों का अनुमान लगाकर फिर उन्हें लागू करने के बजाय, यह सीधे नो-आर्बिट्राज शर्त के तहत फ़र्म-माह भार सीखती है:…

यह नोटबुक चार समाचार-आधारित संकेतों—भारित आश्चर्य, औसत भावना, भावना में बदलाव और लेख कवरेज—का आगे के शेयर रिटर्न के मुकाबले मूल्यांकन करती है। यह दैनिक क्रॉस-सेक्शनल स्पीयरमैन सूचना गुणांक निकालती है, उसका औसत, परिवर्तनशीलता, सूचना अनुपात और टी-सांख्यिकी…

यह विश्लेषण अगले महीने के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए मासिक US स्टॉक विशेषताओं पर प्रशिक्षित कई मॉडल परिवारों की भविष्यवाणियों की तुलना करता है। इसका ध्यान क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक पर है, जो मापता है कि कोई मॉडल हर महीने शेयरों को कितनी अच्छी तरह…

यह नोटबुक वित्तीय और मॉडल-आधारित फ़ीचरों की जाँच करती है कि वे आगे के रिटर्न के आधार पर शेयरों की रैंकिंग कर सकते हैं या नहीं। यह दैनिक क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक निकालती है, क्रमिक निर्भरता का ध्यान रखते हुए अनिश्चितता का अनुमान लगाती है, कई उम्मीदवारों की…

यह नोटबुक समाचार पाठ से निकले चार संकेतों का मूल्यांकन करती है: भारित आश्चर्य, औसत भावना, भावना मोमेंटम और लेख कवरेज। यह पहले के फ़ीचर-निर्माण चरण में तैयार फ़ॉरवर्ड रिटर्न का उपयोग करती है, फिर हर संकेत और रिटर्न अवधि के लिए दैनिक क्रॉस-सेक्शनल Spearman…

यह नोटबुक बताती है कि CAPM और Fama–French फ़ैक्टर रिग्रेशन से ETF रिटर्न तथा जोखिम को कैसे विभाजित करें। यह विषम-विचरण और ऑटोकॉरिलेशन के प्रति मज़बूत मानक त्रुटियों के साथ पूरे नमूने के एक्सपोज़र का अनुमान लगाती है, रोलिंग विंडो से बदलते बीटा का पता रखती है…

यह दस्तावेज़ इक्विटी ऑप्शन विश्लेषण शोध परिवेश में स्टॉक रिटर्न का पूर्वानुमान करने वाला सुपरवाइज़्ड ऑटोएन्कोडर फ़ैक्टर मॉडल समझाता है। PCA, IPCA और अनसुपरवाइज़्ड कंडीशनल ऑटोएन्कोडर से अलग, इसका प्रशिक्षण उद्देश्य क्रॉस-सेक्शन के पुनर्निर्माण को आगे के…

यह नोटबुक संबंधित परिवारों में समूहित फ़ीचर कॉलम का उपयोग करके CME फ़्यूचर्स उत्पादों के क्रॉस-सेक्शन के लिए रैखिक पूर्वानुमान मॉडल का अध्ययन करती है; इनमें कैरी, मोमेंटम, वोलैटिलिटी और रोलिंग जोखिम माप शामिल हैं। चूँकि एक परिवार के कॉलम अक्सर सहसंबद्ध होते…

यह नोटबुक इक्विटी रिटर्न के लिए कंडीशनल ऑटोएन्कोडर प्रस्तुत करती है, जिसमें एक न्यूरल नेटवर्क स्टॉक विशेषताओं को नॉनलाइनियर फ़ैक्टर लोडिंग में बदलता है, जबकि दूसरा नेटवर्क विशेषता-प्रबंधित पोर्टफ़ोलियो रिटर्न से उसी समय के अव्यक्त फ़ैक्टर निकालता है। विशेषता…

यह नोटबुक जाँचती है कि प्रकाशित निवेश फ़ैक्टर विश्वसनीय रिटर्न प्रीमियम देते हैं और एक-दूसरे में विविधीकरण लाते हैं या नहीं। यह AQR की लंबी अवधि और विभिन्न परिसंपत्ति वर्गों की श्रृंखलाओं के साथ फ़ामा-फ़्रेंच इक्विटी फ़ैक्टरों का उपयोग करती है। साहित्य में…

यह नोटबुक प्रतिकूल स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर मॉडल का दैनिक शिक्षण-उद्देश्य अनुकूलन लागू करती है। पोर्टफोलियो-भार नेटवर्क पिछले क्लोज़ पर उपलब्ध विशेषताओं और बाज़ार स्थिति से अगले दिन के अतिरिक्त रिटर्न का फ़ैक्टर बनाता है। प्रतिकूल मोमेंट नेटवर्क…

यह नोटबुक पहले चुने गए पूर्वानुमानों और पोर्टफोलियो आवंटक का उपयोग करके आरक्षित होल्डआउट अवधि में निश्चित इक्विटी-विशेषता रणनीति चलाती है। यह कॉन्फ़िगरेशन, पोज़िशन आकार, संकेंद्रण, पुनर्संतुलन की आवृत्ति और लागत धारणा स्थिर रखती है तथा होल्डआउट में प्राप्त…

यह नोटबुक आपूर्ति शृंखला ज्ञान ग्राफ़ और संस्थागत स्वामित्व फ़ाइलिंग को आगे के वित्तीय मॉडलिंग के लिए विशेषताओं में बदलती है। कंपनी नेटवर्क से यह टोपोलॉजी माप, आपूर्तिकर्ता संकेंद्रण, प्रतिस्पर्धी जोखिम और अड़चन संकेतक निकालती है। समय-बिंदु 13F होल्डिंग से…

यह डेटासेट मार्गदर्शिका मशीन-लर्निंग आधारित परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण अनुसंधान में प्रयुक्त गुमनाम कंपनियों और विशेषताओं के मासिक US इक्विटी पैनल का वर्णन करती है। डेटा में लेखांकन और तकनीकी विशेषताएँ, रिटर्न, तथा एक दशक के अंतर से अलग की गई पूर्वनिर्धारित…

यह नोटबुक बाद के मॉडलिंग के लिए ETF विशेषताओं के बड़े समूह को उम्मीदवारों तक सीमित करने की कार्यप्रणाली प्रस्तुत करती है। यह आगे के रिटर्न के विरुद्ध क्रॉस-सेक्शनल स्पीयरमैन सूचना गुणांक के आधार पर विशेषताओं की रैंकिंग करती है; इनकी गणना प्रत्येक तारीख के…

यह नोटबुक बताती है कि स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर (SDF) इक्विटी विकल्प सिग्नलों के क्रॉस-सेक्शन का मूल्य कैसे तय करता है। एक्सपोज़र और कारक प्रतिफल का अनुमान लगाने वाले कारक मॉडलों से अलग, SDF दृष्टिकोण एक ऐसे यादृच्छिक चर का अनुमान लगाता है जो परिसंपत्ति…

यह दस्तावेज़ गुप्त कारकों को शेयरों में प्रतिफल के साझा पैटर्न के रूप में प्रस्तुत करता है; हर शेयर की लोडिंग किसी पैटर्न के प्रति उसका एक्सपोज़र बताती है। यह प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण की तुलना इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण से करता है: पहला…

यह सूचकांक अव्यक्त कारकों को उन साझा पैटर्न के रूप में प्रस्तुत करता है जो शेयरों के प्रतिफल के साथ चलने के तरीके से निकाले जाते हैं; हर शेयर की लोडिंग उस पैटर्न के प्रति उसका एक्सपोज़र बताती है। यह प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण की तुलना इंस्ट्रूमेंटल…

यह नोटबुक एक ETF केस अध्ययन के दर्ज बैकटेस्ट को अनिश्चितता-सचेत रणनीति मूल्यांकन में समेटती है। यह ब्लॉक-बूटस्ट्रैप विश्वास अंतराल वाले प्रदर्शन माप पढ़ती है और क्रमिक कार्यप्रवाह चरणों, रणनीति रूपों तथा होल्डआउट परिणामों की तुलना के लिए युग्मित बूटस्ट्रैप…

यह नोटबुक वैश्विक विशेषता महत्त्व, व्यक्तिगत पूर्वानुमान व्याख्याओं, निर्भरता आलेखों और जोड़ीगत अंतःक्रिया मानों के साथ LightGBM प्रतिफल पूर्वानुमानों को समझाने के लिए TreeSHAP का उपयोग करती है। यह SHAP रैंकिंग की तुलना क्रमचय महत्त्व और ट्री-आधारित अशुद्धता…