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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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54 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

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…

इक्विटीअस्थिरतातकनीकी संकेतकसांख्यिकी
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 नोटबुक अल्प-अवधि मूल्य दबाव का अध्ययन करने के लिए NASDAQ-100 कोट और ट्रेड डेटा से मिनट-स्तरीय फ़ीचर बनाती है। यह सामान्यीकृत ऑर्डर-फ़्लो असंतुलन को मुख्य संभावित सिग्नल मानती है और स्प्रेड, गहराई, मूल्य प्रभाव, एक्सचेंज के बाहर की ट्रेडिंग, अस्थिरता तथा…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह केस स्टडी NASDAQ-100 के कोट और ट्रेड डेटा से मिनट-स्तर के फ़ीचर बनाती है, ताकि जाँचा जा सके कि हाल की आक्रामक ख़रीद या बिक्री निकट-अवधि के मूल्य रुझान का पूर्वानुमान करती है या नहीं। प्रस्तावित संकेत ऑर्डर-फ़्लो असंतुलन है; स्प्रेड, ऑर्डर-बुक गहराई, मूल्य…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनामोमेंटमतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक इक्विटी के NASDAQ ITCH ट्रेड के एक दिन से कई सैंपलिंग योजनाएँ बनाती है: कैलेंडर-समय, टिक, वॉल्यूम, डॉलर, इम्बैलेंस और रन बार। यह सामान्यता और ऑटोकॉरिलेशन सहित उनके सांख्यिकीय गुणों की तुलना करती है और दिखाती है कि फ़ीड में आक्रामक पक्ष का लेबल न…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनासांख्यिकीऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

दस्तावेज़ लंबी पोज़िशन वाली बिटकॉइन RSI माध्य-प्रत्यावर्तन नियम के लिए VectorBT कार्यप्रवाह दिखाता है। यह दैनिक बंद कीमतों से RSI की गणना करता है, पिछले दिन का मान निचली सीमा से नीचे जाने पर प्रवेश करता है और ऊपरी सीमा पार करने पर बाहर निकलता है। संकेतों को…

क्रिप्टोऔसत की ओर वापसीतकनीकी संकेतकबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक मानकीकृत ETF डेटा लोडिंग, फ़ीचर रजिस्ट्री और संकेत निदान को जोड़ने वाला कार्यप्रवाह प्रस्तुत करती है। यह दिखाती है कि इंडिकेटर मेटाडेटा कैसे खोजें, डिफ़ॉल्ट या स्पष्ट पैरामीटर से फ़ीचर कैसे निकालें और दोहराए जा सकने वाले पाइपलाइन के लिए…

इक्विटीतकनीकी संकेतकमोमेंटमसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह साझा फ़ीचर-इंजीनियरिंग मॉड्यूल कई केस स्टडी में उपयोग किए गए वित्तीय प्रेडिक्टर के निर्माण नियम और ऑडिट निर्धारित करता है। इसमें हर फ़ीचर परिवार की परिकल्पना, इनपुट, रोलिंग लुकबैक, सूचना लैग, भूमिका और संभावित विफलता का तरीका दर्ज है। रजिस्टर को वास्तविक…

तकनीकी संकेतकसांख्यिकीमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

नोटबुक BTC पर लॉन्ग-ओनली RSI मीन-रिवर्ज़न रणनीति के लिए रिपोर्टिंग विधि प्रस्तुत करती है। यह सकल और शुद्ध प्रदर्शन की तुलना करती है, फिर उन्हीं ट्रेडिंग तारीखों, एक्सपोज़र, निष्पादन इंजन, फ़िल टाइमिंग और लेनदेन लागत का उपयोग करके रणनीति को बाय-एंड-होल्ड…

क्रिप्टोऔसत की ओर वापसीतकनीकी संकेतकबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बताता है कि मूल्य-श्रृंखला के स्तर से जुड़ी कुछ जानकारी बनाए रखते हुए उसे अधिक स्थिर बनाने के लिए भिन्नात्मक अंतर का उपयोग कैसे किया जाता है। इसमें भिन्नात्मक अंतर के द्विपद प्रसार से लैग भार निकाले गए हैं और दिखाया गया है कि छोटे भारों को काटने…

सांख्यिकीतकनीकी संकेतकमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह प्रदर्शन एक ही दोहरी मूविंग-एवरेज क्रॉसओवर रणनीति को ऐतिहासिक बैकटेस्ट इंजन और उसी दैनिक ETF बार को दोबारा चलाने वाले लाइव इंजन, दोनों में चलाता है। रणनीति, इनपुट, पैरामीटर और फ़िल परंपरा समान रखकर परिणामी संकेत टेप की फ़ील्ड-दर-फ़ील्ड तुलना की जाती है।…

इक्विटीतकनीकी संकेतकबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

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…

इक्विटीतकनीकी संकेतकमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक इवेंट-ड्रिवन बैकटेस्टिंग इंजन में BTC/USDT पर लॉन्ग-ओनली RSI मीन-रिवर्ज़न नियम लागू करती है। यह इंट्राडे बार को UTC दैनिक OHLCV डेटा में एकत्र करती है, लाभ और हानि का रोलिंग RSI निकालती है, संकेतक निचली सीमा से नीचे जाने पर प्रवेश करती है और ऊपरी…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सऔसत की ओर वापसीतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक हस्ताक्षरित रिटर्न पूर्वानुमानों को बाइनरी पोज़िशन में बदलने के तीन तरीकों की तुलना करती है: शून्य का स्थिर कटऑफ़, प्रत्येक प्रतीक के अपने स्कोर का ट्रेलिंग पर्सेंटाइल, और प्रतीकों के बीच क्रॉस-सेक्शनल पर्सेंटाइल। यह ETF और क्रिप्टो परपेचुअल के…

मशीन लर्निंगतकनीकी संकेतकक्रिप्टोइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि GARCH अस्थिरता क्लस्टरिंग को प्रति-सत्र फ़ीचर में कैसे बदलता है। सबसे पहले रिटर्न प्लॉट और ARCH-LM परीक्षण से जाँचा जाता है कि रिटर्न के वर्ग अपने ही पिछले मानों पर निर्भर हैं या नहीं। GARCH(1,1) मॉडल में नए झटके की प्रतिक्रिया और पिछले…

अस्थिरतातकनीकी संकेतकजोखिम प्रबंधनसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ न्यूयॉर्क के 5 PM क्लोज़ पर बीस मुद्रा जोड़ियों को रैंक करने के लिए दैनिक फ़ीचर पैनल विकसित करता है। यह मानकीकृत बहु-अवधि रिटर्न और चैनल स्थिति जैसे रैंकिंग संकेतों को अस्थिरता, ड्रॉडाउन, रेंज और व्यापक डॉलर प्रॉक्सी जैसे बाज़ार स्थिति मापों से…

विदेशी मुद्राऔसत की ओर वापसीमोमेंटमअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक अस्थिरता मापने के तरीकों की तुलना करती है और खुरदरापन विश्लेषण के साथ विषम ऑटोरेग्रेसिव (HAR) अस्थिरता मॉडल विकसित करती है। यह सत्र की साकार वैरिएंस का अनुमान लगाने के लिए इंट्राडे रिटर्न का उपयोग करती है, इंट्राडे उतार-चढ़ाव को ओवरनाइट रिटर्न से…

अस्थिरतासांख्यिकीतकनीकी संकेतकइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ट्रेड डेटा से टिक और वॉल्यूम इम्बैलेंस बार बनाकर सूचना-आधारित सैंपलिंग की जाँच करती है। यह मैन्युअल टिक-इम्बैलेंस कार्यान्वयन को लाइब्रेरी सैंपलर से मिलाकर सत्यापित करती है, फिर अनुकूली, स्थिर-सीमा और रोलिंग-विंडो तरीकों की तुलना के लिए अपेक्षित…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनासांख्यिकीतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बताता है कि वेवलेट डिकम्पोज़िशन और रोलिंग स्पेक्ट्रल अनुमान अलग-अलग समय-पैमाने पर वित्तीय रिटर्न का वर्णन कैसे करते हैं। वेवलेट रिटर्न को क्रमशः धीमी अवधियों वाले घटकों में बाँटते हैं, जिससे पता चलता है कि कौन-से पैमाने सबसे अधिक बदलाव के लिए…

इक्विटीसांख्यिकीअस्थिरतातकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ETF फ़ॉरवर्ड रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने वाले LightGBM मॉडल के लिए SHAP व्याख्याएँ दिखाती है। TreeSHAP अलग-अलग पूर्वानुमानों के फ़ीचर योगदान और समेकित महत्व सारांश देता है। Beeswarm और निर्भरता प्लॉट दिखाते हैं कि फ़ीचर मान योगदान से कैसे जुड़े…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह पाइपलाइन ETF परिनियोजन कार्यप्रवाह के लिए OHLCV कीमतों और यील्ड कर्व से वित्तीय फ़ीचर बनाती है। यह कई लुकबैक अवधियों में रिटर्न और जोखिम-समायोजित रिटर्न, मोमेंटम त्वरण और अस्थिरता अनुपात निकालती है, फिर RSI, MACD, ADX, CCI, स्टोकेस्टिक मान, मूविंग-एवरेज…

इक्विटीमोमेंटमअस्थिरतातकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ मानकीकृत बाज़ार-डेटा लोडर, पहले से बने फ़ीचरों की रजिस्ट्री और सिग्नल डायग्नोस्टिक्स को जोड़ने वाला कार्यप्रवाह प्रस्तुत करता है। फ़ीचर गणना नामों, पैरामीटर शब्दकोशों या YAML से निर्दिष्ट की जा सकती है, जिससे दोहराए जा सकने वाले पाइपलाइन और…

तकनीकी संकेतकमशीन लर्निंगसांख्यिकीइक्विटी
Machine Learning for Trading

नोटबुक बताती है कि Kalshi के द्विआधारी Federal Reserve दर अनुबंधों को संभावनाओं के रूप में कैसे पढ़ें और दर सीमाओं की सीढ़ी से निहित वितरण कैसे बनाएँ। यह ज़ोर देती है कि फ़ीड में YES बोलियाँ हैं, इसलिए स्प्रेड से प्रभावित भाव निचली सीमाएँ हैं; थ्रेशोल्ड क्रम…

फ़्यूचर्ससांख्यिकीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनातकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि इंट्राडे इक्विटी रिटर्न में निरंतर मूल्य परिवर्तन को छलाँगों से कैसे अलग करें। यह रिटर्न के वर्गों से दैनिक रियलाइज़्ड वेरिएंस का अनुमान लगाती है और छलाँगों से अप्रभावित अनुमान के रूप में बाइपावर वेरिएशन का उपयोग करती है, जो निरंतर घटक…

इक्विटीअस्थिरतासांख्यिकीबाज़ार की सूक्ष्म संरचना