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नॉलेज लाइब्रेरी

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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80 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह नोटबुक दिखाती है कि व्यापक आर्थिक अवलोकनों को उन तारीखों के साथ कैसे संरेखित करें जब ट्रेडर वास्तव में उन्हें जान सकते थे। यह उस अवधि में अंतर करती है जिसे कोई मान मापता है और उसके प्रकाशन की तारीख में, अवधि की लंबाई और एजेंसी के विलंब शेड्यूल से रिलीज़…

बहु-एसेटबैकटेस्टिंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक नौ केस स्टडी की बैकटेस्ट रजिस्ट्री से क्वेरी करके आगे के विश्लेषण के लिए तुलनीय तालिकाएँ तैयार करती है। यह एसेट वर्ग और डेटा आवृत्ति के अनुसार परिणाम व्यवस्थित करती है, फिर संकेत, आवंटन, लागत और जोखिम चरणों में प्रदर्शन के साथ मॉडल परिवार की…

बैकटेस्टिंगसांख्यिकीपोर्टफोलियो निर्माणजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ नौ केस स्टडी से मॉडल-आधारित फ़ीचर आर्टिफ़ैक्ट की बाज़ार-पार सूची प्रस्तुत करता है। यह पंक्तियाँ लोड करने के बजाय parquet स्कीमा पढ़ता है, पहचान कॉलम हटाता है, फ़ीचर कॉलम गिनता है, और नामों को GARCH, छिपी Markov अवस्थाओं, रेजीम संकेतकों, Kalman…

बहु-एसेटमशीन लर्निंगसांख्यिकीइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ क्रॉस-सेक्शनल ETF मोमेंटम और रोटेशन परिकल्पना के लिए फ़ीचर मैट्रिक्स बनाने और उसकी जाँच करने का तरीका बताता है। यह हर फ़ीचर का लुकबैक और सूचना लैग परिभाषित करता है, फिर पिछड़े रिटर्न, जोखिम-समायोजित रिटर्न, अस्थिरता, ट्रेंड और रेजीम माप,…

इक्विटीबहु-एसेटमोमेंटमतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह यूटिलिटी मॉड्यूल कई एसेट की वित्तीय समय-श्रृंखलाओं के लिए डीप लर्निंग कार्यप्रवाहों को सहारा देता है। यह डेटासेट उपनामों का समाधान करके मानक केस स्टडी डेटा लोड करता है, फिर हर प्रतीक के लिए स्वतंत्र रूप से स्लाइडिंग-विंडो अनुक्रम बनाता है। अनुक्रम फ़ंक्शन…

मशीन लर्निंगबहु-एसेटबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह अध्याय रणनीति शोध को निष्पादित किए जा सकने वाले निर्णय-प्रक्रिया के डिज़ाइन और मूल्यांकन के रूप में प्रस्तुत करता है—शुरुआती आर्थिक विचार से लेकर पोज़िशन आकार, सीमाओं, लागत और लाइव जैसी जाँच तक। यह मॉडल बनाने से पहले रणनीति परिवारों तथा संभावित…

बैकटेस्टिंगमशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक मॉडल फ़िट करने या पूर्वानुमान बनाने से पहले जाँचती है कि ऐतिहासिक ETF डेटा मासिक रैंकिंग रणनीति का समर्थन कर सकता है या नहीं। यह पिछले वर्ष की तरलता से ट्रेड योग्य यूनिवर्स जाँचती है, रीबैलेंस तारीखों पर योग्य फ़ंड गिनती है, प्रति-शेयर कमीशन और…

बहु-एसेटबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक अस्थिर अनुमानों पर निर्भरता घटाने के लिए बनाई गई छह लॉन्ग-ओनली ETF आवंटन विधियों की तुलना करती है। यह सहप्रसरण का उपयोग करने वाले अनुमानकों पर Ledoit-Wolf सहप्रसरण श्रिंकेज लागू करती है और माध्य-विचरण अधिकतम शार्प की तुलना न्यूनतम विचरण, जोखिम…

बहु-एसेटइक्विटीनिश्चित आयपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक LightGBM पूर्वानुमान मॉडल के लिए एकल-उद्देश्य हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग की तुलना बहुउद्देश्यीय खोज से करती है। आधार मॉडल सत्यापन सूचना गुणांक (IC) को अधिकतम करता है। NSGA-II खोज इसके बजाय IC को अधिकतम करते हुए सामान्यीकृत पूर्वानुमान टर्नओवर को…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

यह साझा विश्लेषण मॉड्यूल विभिन्न परिसंपत्ति वर्गों में ट्रेडिंग की बाधाओं का अनुमान लगाने के तरीके बताता है। इसमें बिड-आस्क स्प्रेड के लिए उच्च-निम्न और रिटर्न-स्वसहप्रसरण अनुमानक, रोलिंग औसत वॉल्यूम माप, और वर्गमूल बाज़ार प्रभाव तथा काइल के मूल्य-प्रभाव…

ऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक इक्विटी, क्रिप्टो परपेचुअल, फ़्यूचर्स, ETF और विदेशी मुद्रा में ट्रेडिंग लागतों का अनुमान लगाने के लिए इकाई-सचेत ढाँचा विकसित करती है। यह शेयर वॉल्यूम, अनुबंध वॉल्यूम, आधार-परिसंपत्ति वॉल्यूम और मूल्य-अद्यतन गणनाओं में अंतर करती है; गतिविधि को डॉलर…

ऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

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…

बैकटेस्टिंगसांख्यिकीपोर्टफोलियो निर्माणफ़ैक्टर निवेश
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि मापी गई अवधि की मुहर वाला मैक्रो पैनल ट्रेडिंग बैकटेस्ट में भविष्य की जानकारी लीक कर सकता है। यह मुहर लगी तारीख़ में अवधि जोड़कर और फिर एजेंसी कार्यक्रमों पर आधारित सतर्क प्रकाशन-विलंब लागू करके प्रकाशन तारीख़ों का अनुमान लगाती है।…

बैकटेस्टिंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधनबहु-एसेट
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक विविधीकृत ETF ब्रह्मांड के लिए DeePM नामक एंड-टू-एंड पोर्टफोलियो नीति लागू करती है। इसका मॉडल समयगत विशेषताओं, परिसंपत्ति मेटाडेटा, क्रॉस-सेक्शनल अटेंशन और मैक्रो ग्राफ़ पूर्वधारणा को जोड़ता है; यह परिसंपत्ति वर्गों के भीतर और चुने हुए आर्थिक आधार…

बहु-एसेटपोर्टफोलियो निर्माणमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह फ़ीचर-इंजीनियरिंग नोटबुक ऐसे चर बनाती है जिनके लिए एक एसेट के मूल्य इतिहास से आगे की जानकारी चाहिए। फ़्यूचर के लिए यह एक ही समय पर देखे गए निकट और दूरस्थ कॉन्ट्रैक्ट स्तरों से वार्षिकीकृत रोल यील्ड, और तीन अवधियों से टर्म-स्ट्रक्चर ढलान तथा वक्रता निकालती…

फ़्यूचर्सऑप्शंसकैरीअस्थिरता
Machine Learning for Trading

दस्तावेज़ मशीन लर्निंग ट्रेडिंग शोध कार्यप्रवाह प्रस्तुत करता है, जो डेटा और फ़ीचर निर्माण से मॉडल प्रशिक्षण, बैकटेस्टिंग, लेनदेन लागत, पोर्टफ़ोलियो और जोखिम निर्णय, परिनियोजन तथा निगरानी तक विचारों को आगे बढ़ाता है। इसमें खोजपरक समायोजन और अंतिम मूल्यांकन…

मशीन लर्निंगबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधनपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ ETF बाज़ार डेटा लोड करने की विधि बताता है, जिसमें वैकल्पिक प्रतीक और तारीख फ़िल्टर तथा लौटाए गए प्रतीकों की नियत सीमा शामिल है। इसका मुख्य विश्लेषणात्मक बिंदु मापी जा रही राशि के अनुसार मूल्य श्रृंखला चुनना है: रिटर्न के लिए समायोजित मूल्य…

इक्विटीबहु-एसेटसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक समर्थित वास्तविक-डेटा रणनीति वर्कलोड पर VectorBT Pro और VectorBT OSS की ML4T के साथ मौजूदा ऑडिट तुलना प्रस्तुत करती है। VectorBT के दोनों संस्करण ETF आवंटन, USD-कोटेड विदेशी मुद्रा आवंटन और US इक्विटी पैनल में शामिल हैं। Pro अनुबंध गुणकों और…

बहु-एसेटइक्विटीफ़्यूचर्सविदेशी मुद्रा
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ETF रिटर्न के पैनल में संबंध खोजने के चार तरीकों की तुलना करती है: समकालीन रैखिक DAG के लिए NOTEARS, विलंबित और तात्कालिक संरचना के लिए VAR-LiNGAM, सशर्त-स्वतंत्रता परीक्षणों के लिए PCMCI, और युग्म-आधारित पूर्वानुमान स्क्रीन के रूप में Granger…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंगबहु-एसेट
Machine Learning for Trading

यह ट्यूटोरियल बताता है कि बाज़ार डेटा को एक बार डाउनलोड करने से आगे कैसे व्यवस्थित करें। इसमें एकल प्रतीक या बैच लाने, पूर्वनिर्धारित और कस्टम प्रतीक समूहों तथा Hive-विभाजित Parquet स्टोरेज के लिए एकीकृत प्रबंधक प्रस्तुत है। इसमें तारीख़-सीमाएँ पूछना,…

बहु-एसेटइक्विटीबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

यह उपयोगिता परिसंपत्ति समूह लेबल और समूहों के बीच वैकल्पिक लिंक से बूलियन परिसंपत्ति-से-परिसंपत्ति आसन्नता मैट्रिक्स बनाती है। एक ही मैक्रो समूह में रखी परिसंपत्तियाँ आपस में जुड़ती हैं, और दिया गया हर समूह-पार किनारा दोनों समूहों के सभी सदस्यों को दोनों…

बहु-एसेटमशीन लर्निंगपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

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…

बहु-एसेटसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह ऑडिट ETF आवंटन, CME फ़्यूचर्स, फ़ंडिंग वाले क्रिप्टो परपेचुअल, विदेशी मुद्रा और US इक्विटी के लिए साझा ऐतिहासिक इनपुट पर कई बैकटेस्टिंग इंजनों की तुलना करता है। हर समर्थित जोड़ी को समान सामग्री-पते वाला बाज़ार डेटा और स्थिर मॉडल लक्ष्य मिलता है, जिससे…

बैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनबहु-एसेटफ़्यूचर्स
Machine Learning for Trading

यह डेटासेट नोट मोमेंटम रणनीति और वित्तीय शोध उदाहरणों की व्यापक शृंखला में इस्तेमाल होने वाले विविध एक्सचेंज-ट्रेडेड फ़ंड संग्रह का वर्णन करता है। यह 2006 से शुरू होने वाले दैनिक ओपन, हाई, लो, क्लोज़ और वॉल्यूम अवलोकन देता है, जिन्हें US इक्विटी शैलियों और…

बहु-एसेटइक्विटीनिश्चित आयकमोडिटी