नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक ETF फ़ीचर का एक-एक करके मूल्यांकन करती है और फ़ीचर मान तथा बाद के मासिक प्रतिफल के बीच तारीख-दर-तारीख रैंक सूचना गुणांक निकालती है। यह वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन तारीखों पर वित्तीय और मॉडल-व्युत्पन्न फ़ीचर की स्क्रीनिंग करती है, फिर हर फ़ीचर की IC शृंखला…

यह नोटबुक बाद के प्रतिफल के आधार पर US इक्विटी की रैंकिंग के लिए उम्मीदवार फ़ीचर का मूल्यांकन करती है। यह दैनिक क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक निकालती है, समयगत निर्भरता का ध्यान रखने वाले अनिश्चितता अनुमानों से उनका औसत संक्षेपित करती है और कई उम्मीदवारों की…

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…

यह नोटबुक तीन-वर्गीय वित्तीय वाक्य भावना के लिए तीन ट्रांसफ़ॉर्मर चेकपॉइंट फ़ाइन-ट्यून करने और सटीकता, मैक्रो F1 तथा कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स से उनका मूल्यांकन करने का तरीका दिखाती है। यह स्तरीकृत ट्रेन, सत्यापन और परीक्षण विभाजन उपयोग करती है, ताकि वर्ग…

यह नोटबुक डबल मशीन लर्निंग से सतत ETF मोमेंटम माप के आगे के प्रतिफल पर समायोजित प्रभाव का अनुमान लगाती है। यह असमायोजित रिग्रेशन की तुलना DML अनुमानों से करती है, जो हालिया और दीर्घकालीन अस्थिरता, बाज़ार व्यवस्था तथा यील्ड कर्व ढलान को नियंत्रित करते हैं।…

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 विश्लेषण स्प्रेड, डेप्थ असंतुलन, साइन किए गए वॉल्यूम और अस्थिरता जैसे इंट्राडे माइक्रोस्ट्रक्चर फ़ीचर से अगले 15-मिनट प्रतिफल के आधार पर NASDAQ-100 शेयरों की रैंकिंग करने वाले पूर्वानुमान मॉडलों की तुलना करता है। इसमें पूरे कवरेज वाले तुलनीय पूर्वानुमान…

यह नोटबुक आगे के ETF प्रतिफल का पूर्वानुमान करने के लिए sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM और CatBoost की तुलना करती है। यह मॉडल-जटिलता प्रीसेट के अनुसार क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक, प्रशिक्षण समय और मेमोरी उपयोग मापती है; जहाँ समर्थित हो, वहाँ…

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 US इक्विटी फ़ीचर अध्ययन समझाता है कि पहले के अवलोकनों में भविष्य का डेटा आने दिए बिना अनुमानित मॉडलों से फ़ीचर कैसे बनाएँ। इसका अनुमान शेड्यूल इतिहास वार्म-अप से शुरू होता है, हर आउटपुट ब्लॉक से पहले के डेटा पर पैरामीटर फिट करता है और अगले ब्लॉक से पहले…

यह नोटबुक सभी फ़ंड में साझा एक वैश्विक फ़ंक्शन से ETF अनुक्रमों पर TSMixer लागू करती है। हर उदाहरण में एक फ़ंड का अपना इतिहास और सहचर चर होता है; पैनल में समयगत और फ़ीचर अंतःक्रियाएँ सीखी जाती हैं, लेकिन एक फ़ंड के अवलोकन सीधे दूसरे फ़ंड के पूर्वानुमान में…

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 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…

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 दस्तावेज़ NASDAQ 100 के मिनट-स्तरीय माइक्रोस्ट्रक्चर फ़ीचर पर टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क फिट करने का वर्णन करता है। कारणात्मक कन्वोल्यूशन भविष्यवाणी को बाद के अवलोकन इस्तेमाल करने से रोकते हैं, जबकि डाइलेशन लगातार परतों को कई समय-स्तरों के पैटर्न…

यह नोटबुक समाप्ति तक शॉर्ट-विकल्प रिटर्न पर विचरण जोखिम प्रीमियम के प्रभाव का डबल मशीन लर्निंग विश्लेषण निर्दिष्ट करके चलाती है। निष्पादन से पहले यह उपचार, परिणाम, कन्फ़ाउंडर, समय-निर्धारण, नुइसेंस मॉडल, समय-आधारित क्रॉस-वैलिडेशन डिज़ाइन, कोवेरिएंस अनुमानक…

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 केस स्टडी समाप्ति तक रखे गए शॉर्ट एट-द-मनी स्ट्रैडल के रिटर्न पर नियमितीकृत रैखिक मॉडल फिट करती है। इस ट्रेड में कॉल और पुट प्रीमियम मिलते हैं, जिससे अधिकतम लाभ सीमित रहता है, लेकिन अंतर्निहित एसेट में तेज़ बदलाव होने पर नुकसान बहुत बड़ा हो सकता है। फ़ीचर…

यह दस्तावेज़ बताता है कि प्रयोग रजिस्ट्री किसी मॉडल को उसके प्रशिक्षण कॉन्फ़िगरेशन से लेकर भविष्यवाणियों और बैकटेस्ट परिणामों तक कैसे ट्रैक कर सकती है। हर चरण को मानकीकृत विनिर्देश से निकली एक पहचान मिलती है, जिससे बार-बार किए गए समान रन उसी रिकॉर्ड से…

यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक को उद्देश्य बनाकर Optuna के TPE सैंपलर से LightGBM हाइपरपैरामीटर ट्यून करना दिखाती है। यह बूस्टिंग राउंड की संख्या चुनने के लिए अर्ली स्टॉपिंग को कस्टम प्रूनिंग कॉलबैक के साथ जोड़ती है, जो मध्यवर्ती सत्यापन IC जाँचता है।…

यह नोटबुक अध्ययन करती है कि Ridge, Lasso और Elastic Net तब कैसे काम करते हैं, जब क्रिप्टो परपेचुअल फ़ीचर मैट्रिक्स एक आर्थिक मात्रा—प्रीमियम—को कई तरीकों से मापती है। इनपुट में प्रीमियम स्तर, बदलाव, अस्थिरता, मानकीकृत स्थिति, रैंक और संबंधित फ़ंडिंग माप…

यह नोटबुक परीक्षित रणनीतियों के समूह में से विजेता चुनने का हिसाब रखने के लिए राडेमाखर एंटी-सीरम प्रोटोकॉल दिखाती है। यह उम्मीदवार प्रदर्शन पथों से अनुभवजन्य जटिलता का अनुमान लगाती है और बताती है कि उम्मीदवारों के बीच निर्भरता समायोजन को कैसे बदलती है।…