नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक उस शॉर्ट यूरोपीय कॉल के लिए सीखी हुई और विश्लेषणात्मक हेज की तुलना करती है जिसमें रीबैलेंसिंग डिस्क्रीट है और ट्रेडिंग पर आनुपातिक लागत लगती है। यह हेज लाभ, टर्नओवर लागत और ऑप्शन पेऑफ़ से स्व-वित्तपोषित अंतिम P&L परिभाषित करती है, फिर अपेक्षित…

यह उपयोगिता निर्दिष्ट सत्र अवधियों में दर्ज किए गए ऑप्शंस स्ट्रैडल के प्रीमियम में पूर्ण सापेक्ष बदलाव मापती है। यह सकारात्मक बोली और बोली से ऊपर माँग वाले युग्मित कॉल और पुट कोटेशन से वैध स्ट्रैडल प्रीमियम बनाती है, फिर दर्ज किए गए सटीक प्रतीक, स्ट्राइक और…

यह नोटबुक हर उत्पाद के तीन अनुबंध अवधियों से क्रॉस-सेक्शनल फ़्यूचर्स फ़ीचर मैट्रिक्स बनाने का तरीका बताती है। यह एक्सचेंज से सेटल की गई कीमतों से कैरी और वक्र वक्रता निकालती है, जबकि रिटर्न, मोमेंटम और अस्थिरता मापने के लिए रोल-समायोजित कीमतें इस्तेमाल करती…

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 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 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 नोटबुक 10-सत्र डेल्टा-हेज्ड S&P 500 विकल्प रिटर्न लेबल के लिए केवल वैलिडेशन वाले निदान प्रस्तुत करती है। यह वित्तीय पूर्वानुमानकर्ताओं को निहित अस्थिरता पर निर्भर और स्वतंत्र समूहों में व्यवस्थित करती है, फिर एकल अस्थिरता फ़ीचर, हर समूह और सभी फ़ीचर उपयोग…

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स के क्रॉस-सेक्शन के लिए नियम-आधारित फ़ीचर बनाती है, जिनका केंद्र निकटवर्ती डिलीवरी कॉन्ट्रैक्ट के अंतर से मिलने वाला कैरी है। यह मोमेंटम, अस्थिरता, कर्व आकार और कैलेंडर फ़ीचर भी बनाती है। डिज़ाइन में मौजूदा अवधि संरचना बताने वाली कच्ची…

यह डेटा-अन्वेषण USDT-मार्जिन वाले क्रिप्टो परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट के आठ-घंटे के प्रीमियम सूचकांक अवलोकनों की जाँच करता है और समझाता है कि प्रीमियम का फ़ंडिंग भुगतान से क्या संबंध है। सूचकांक, मूल्य सूचकांक के सापेक्ष निष्पादन योग्य प्रभावी बोली और माँग कीमतों…

यह नोटबुक अंतर्निहित रिटर्न से S&P 500 ऑप्शंस शोध के लिए मॉडल-आधारित फ़ीचर बनाती है। यह GJR-GARCH फ़िट करती है, जो नकारात्मक रिटर्न झटकों को अतिरिक्त भार देता है, और एक स्टोकेस्टिक-वोलैटिलिटी मॉडल, जिसका अव्यक्त विचरण MCMC से अनुमानित और पार्टिकल फ़िल्टर से…

यह विश्लेषण विकल्प श्रृंखला की संरचना समझाता है और S&P 500 विकल्पों के 2020 के एक हिस्से में आठ अंतर्निहित परिसंपत्तियों की जाँच करता है। यह मनीनेस, आंतरिक और समय मूल्य, ग्रीक्स, निहित वोलैटिलिटी, तथा वोलैटिलिटी स्क्यू और टर्म स्ट्रक्चर से मिलने वाली जानकारी…

यह व्यवहार्यता विश्लेषण मॉडल फ़िट करने से पहले पूछता है कि S&P 500 घटकों पर साप्ताहिक, डेल्टा-हेज्ड शॉर्ट-स्ट्रैडल रणनीति का डेटा और धारणाएँ उचित हैं या नहीं। यह समझाता है कि समान स्ट्राइक और समाप्ति वाले कॉल और पुट मिलकर स्ट्रैडल कैसे बनाते हैं, निहित और…

यह परिवेश एक मार्केट मेकर का मॉडल बनाता है जो इन्वेंटरी, अस्थिरता और अलग-अलग क्रिया विकल्पों के जवाब में कोट का केंद्र और स्प्रेड समायोजित करता है। सिंथेटिक कीमतें GARCH प्रक्रिया से उत्पन्न सशर्त अस्थिरता का उपयोग करती हैं, जबकि ऑर्डर असंतुलन समय के साथ…

यह नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल बाज़ारों के समूह के प्रति घंटा रिटर्न पर एक सामान्य ऑटोएन्कोडर को प्रशिक्षित करती है। रिटर्न को प्रशिक्षण अवधि का उपयोग करके मानकीकृत किया जाता है और न्यूरल नेटवर्क बहु-परिसंपत्ति इनपुट को पुनर्निर्मित करने से पहले उसे दो-आयामी…

यह दस्तावेज़ बताता है कि तीन फ़िट किए गए समय-श्रृंखला मॉडलों से मुद्रा-जोड़ी की विशेषताएँ कैसे बनाई जाएँ: धीरे-धीरे बदलते मूल्य स्तर का अनुमान लगाने वाला अवस्था-अंतरिक्ष फ़िल्टर, डॉलर की अस्थिरता व्यवस्थाओं के लिए दो-अवस्था वाला हिडन मार्कोव मॉडल, और ARIMA…

यह दस्तावेज़ S&P 500 शेयरों के लिए समायोजित शेयर-मूल्य इतिहास और संक्षेपित विकल्प निहित-अस्थिरता सतहों को मिलाकर क्रॉस-सेक्शनल फ़ीचर मैट्रिक्स बनाने का वर्णन करता है। इसमें विशेषताओं को भूमिका, इनपुट, लुकबैक और दृश्यता-विलंब के आधार पर व्यवस्थित किया गया है।…

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…

यह नोटबुक मासिक Federal Reserve आर्थिक डेटा—बेरोज़गारी, federal funds दर, ट्रेज़री यील्ड कर्व और मुद्रास्फीति—से वर्णनात्मक बाज़ार चरण बनाती है। इसमें अलग-अलग प्रकाशन आवृत्तियों वाली श्रृंखलाओं को संरेखित करना, बढ़ते स्तरों को बदलाव की दरों में बदलना और बिना…

नोटबुक वैल्यू एट रिस्क को हानि क्वांटाइल और कंडीशनल वैल्यू एट रिस्क, यानी अपेक्षित कमी, को उस सीमा से आगे की औसत हानि के रूप में समझाती है। यह व्यापक इक्विटी ETF के लिए एक-दिवसीय टेल जोखिम का अनुमान चार तरीकों से लगाती है: अनुभवजन्य ऐतिहासिक क्वांटाइल,…

यह नोटबुक GJR-GARCH(1,1) मॉडल से S&P 500 शेयरों के लिए मॉडल-आधारित सशर्त अस्थिरता फ़ीचर बनाती है, फिर वास्तविक अस्थिरता के मुकाबले मापे गए ऑप्शन-निहित अस्थिरता स्प्रेड की तुलना मॉडल पूर्वानुमान के मुकाबले मापे गए स्प्रेड से करती है। अनुमानित पैरामीटर में…

यह CME फ़्यूचर्स अध्ययन कई प्रशिक्षण चेकपॉइंट पर पूर्वानुमान दर्ज करते हुए ग्रेडिएंट-बूस्टिंग ट्री की क्षमता और लॉस फ़ंक्शन बदलता है। ट्री लीफ़ की संख्या नियंत्रित करती है कि मॉडल फ़ीचर स्पेस को कितनी बारीकी से बाँटता है, जबकि स्क्वेयर्ड, एब्सोल्यूट और…

यह नोटबुक एक संपूर्ण पोर्टफोलियो आवंटक बनाती है, जो LSTM से पहले Temporal Fusion Transformer-शैली का वेरिएबल-सेलेक्शन नेटवर्क रखती है। अलग-अलग गेटेड रेज़िडुअल नेटवर्क व्यक्तिगत फ़ीचर का एम्बेडिंग बनाते हैं, और सीखे गए सॉफ़्ट वेट अनुक्रम एनकोडर द्वारा…

यह सेटअप दस्तावेज़ साप्ताहिक S&P 500 इक्विटी शोध पाइपलाइन परिभाषित करता है, जो मूल्य-आधारित संकेतों के साथ ऑप्शन बाज़ार फ़ीचर का उपयोग करती है। यह पात्र यूनिवर्स, निर्णय और निष्पादन का समय, तथा अलग-अलग पूर्वानुमान क्षितिज वाले लेबलों के लिए अलग रीबैलेंस…

यह नोटबुक ग्रेडिएंट-बूस्टेड मॉडल में स्क्वेयर्ड एरर, एब्सोल्यूट एरर और Huber लॉस की तुलना करती है, जो शॉर्ट एट-द-मनी स्ट्रैडल रिटर्न का पूर्वानुमान करते हैं। लक्ष्य का लाभ सीमित है और नुकसान बहुत बड़े हो सकते हैं, इसलिए फ़िटिंग लॉस इस बात को प्रभावित कर सकता…