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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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950 दस्तावेज़

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 CME फ़्यूचर्स रिटर्न के पूर्वानुमान के लिए प्रिंसिपल-कंपोनेंट आधाररेखा समझाती है। PCA को प्रशिक्षण फ़ोल्ड के उत्पाद-रिटर्न पैनल पर फिट किया जाता है, इसलिए इसके घटक कॉन्ट्रैक्टों में सह-गति की दिशाएँ दिखाते हैं, संपीड़ित कैरी, मोमेंटम या अस्थिरता…

फ़्यूचर्सफ़ैक्टर निवेशसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक दैनिक ग्रिड पर प्रयुक्त उसी पाँच-सत्र फ़ॉरवर्ड रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने वाले साप्ताहिक-ग्रिड अनुक्रम मॉडल की तुलना करती है। शुक्रवार को सैंपल लेने से वह लेबल लगभग एक-चरण-आगे का लक्ष्य बन जाता है, जिससे अगले अवलोकन का पूर्वानुमान लगाने के लिए बने…

इक्विटीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ अनुमानित राउंड-ट्रिप ट्रेडिंग लागत का उपयोग करके सत्यापन और होल्डआउट बैकटेस्ट के लिए इक्विटी का स्थिर समूह चुनने का तरीका बताता है। प्रॉक्सी प्रति शेयर अनुमानित लागत को औसत शेयर मूल्य के अनुपात में लेकर उसमें माध्यिका हाफ-स्प्रेड का दोगुना…

इक्विटीऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक इक्विटी-ऑप्शन फ़ीचर से बने स्टॉक-रिटर्न लक्ष्यों पर वेट-शेयरिंग न्यूरल एन्सेंबल TabM लागू करती है। इसके सदस्य एक साझा दो-लेयर नेटवर्क बैकबोन का उपयोग करते हैं, जिनमें सक्रियण स्केलिंग वेक्टर और आउटपुट हेड अलग-अलग होते हैं और उनकी भविष्यवाणियों का…

इक्विटीऑप्शंसमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक आठ-घंटे के क्रिप्टो परपेचुअल पैनल के लिए फ़ॉरवर्ड मूल्य-रिटर्न लेबल बनाने का तरीका बताती है। यह बार-ओपन टाइमस्टैम्प को उस समय पर शिफ्ट करती है जब पूर्ण बार का डेटा उपलब्ध होता है, फिर प्रेडिक्टर फ़ीचर जोड़ने से पहले कॉन्ट्रैक्ट मूल्य श्रृंखला पर…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सऔसत की ओर वापसीसांख्यिकी
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यह अध्याय सिंथेटिक वित्तीय डेटा बनाने के तरीकों और यह तय करने का सर्वेक्षण करता है कि परिणाम उपयोगी है या नहीं। यह वास्तविक बाज़ार मार्गों की सीमित संख्या और बार-बार रणनीति खोजने से दिखने वाला बैकटेस्ट प्रदर्शन बढ़ जाने के जोखिम से शुरू होता है। यह…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह केस स्टडी FX पोज़िशन के लिए घोषित स्थिर और ट्रेलिंग स्टॉप नियमों की तुलना करती है। यह पहले सीलबंद सत्यापन समूह से हर लेबल के लिए एक मूल रणनीति चुनती है, फिर केवल पोज़िशन जोखिम नियम बदलती है। चूँकि स्टॉप होल्डिंग अवधि के भीतर मूल्य बदलावों पर प्रतिक्रिया…

विदेशी मुद्राजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बताता है कि दैनिक स्थिर-अवधि ऑप्शन शृंखला वास्तव में रखी गई पोज़िशन की रिटर्न शृंखला क्यों नहीं होती। यह समान स्ट्राइक और समाप्ति वाले कॉल तथा पुट लेग चुनता है, जो तरलता, अवधि, अस्थिरता-अनुमान और डेल्टा फ़िल्टर पास करते हैं; फिर लक्ष्य अवधि और…

ऑप्शंसअस्थिरताबैकटेस्टिंगडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक US स्टॉक फ़ीचर्स की सपाट तालिका पर TabM लागू करती है और इसे दंडित रैखिक मॉडल तथा ट्री एन्सेम्बल के बीच रखती है। हर एन्सेम्बल सदस्य न्यूरल नेटवर्क बैकबोन साझा करता है, लेकिन उसका अपना स्केलिंग वेक्टर और आउटपुट लेयर होता है; सदस्य पूर्वानुमानों का…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण साझा क्रॉस-एसेट पैनल पर कई परिवारों के पंजीकृत ETF पूर्वानुमान मॉडल की तुलना करता है। यह सूचना गुणांकों से आकलन करता है कि प्रत्येक मॉडल बाद के रिटर्न के आधार पर फ़ंड को कितनी अच्छी तरह रैंक करता है, विश्वास अंतराल और फ़ोल्ड-स्तरीय निरंतरता देखता…

बहु-एसेटमशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह यूटिलिटी रणनीति बैकटेस्ट के समूहों के लिए चयन-पूर्वाग्रह और प्रदर्शन-अनिश्चितता मेट्रिक्स निकालती है। यह परिवार, चरण-और-लेबल तथा लेबल स्तर पर समूह बनाती है, फिर डिफ्लेटेड शार्प अनुपात, प्रभावी परीक्षणों की संख्या, जटिलता-समायोजित अग्रणी सीमा, White’s…

बैकटेस्टिंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण बताता है कि CME फ़्यूचर्स डेटा उत्पादों, समाप्त होने वाले कॉन्ट्रैक्ट्स और वॉल्यूम के आधार पर रोल की गई निरंतर शृंखलाओं में कैसे व्यवस्थित है। यह E-mini S&P 500 डेटा से दिखाता है कि अलग-अलग कॉन्ट्रैक्ट की ट्रेडिंग अवधि सीमित होती है और रोल के…

फ़्यूचर्सकमोडिटीबहु-एसेटबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ साझा बैकटेस्ट रनर के कार्यान्वयन सिद्धांतों का वर्णन करता है और प्रदर्शन का वार्षिकीकरण करते समय रिटर्न ग्रिड की सही व्याख्या पर केंद्रित है। यह रिटर्न अवलोकनों के बीच सामान्य अंतराल से देखी गई सैंपलिंग आवृत्ति का अनुमान लगाता है, असामान्य रूप…

बैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधनसांख्यिकीपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक शीर्ष रैंक वाले ETF और CME फ़्यूचर्स के लिए समान-वज़न, सकारात्मक-स्कोर-वज़न और कॉन्फ़ॉर्मल-चौड़ाई-वज़न आवंटनों की तुलना करती है। यह पहले के सत्यापन फ़ोल्ड के अवशेषों से इकाई-विशिष्ट स्प्लिट-कॉन्फ़ॉर्मल अंतराल चौड़ाई का अनुमान लगाती है और उन…

इक्विटीफ़्यूचर्सपोज़िशन का आकार तय करनाजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ सशर्त अव्यक्त-कारक मॉडल के नियंत्रण के रूप में पर्यवेक्षित ऑटोएन्कोडर प्रस्तुत करता है। यह 57 इनपुट को संकरे बॉटलनेक से संपीड़ित करते हुए फ़र्म की विशेषताओं को सीधे फ़ॉरवर्ड रिटर्न से जोड़ता है। समान बॉटलनेक वाले सशर्त ऑटोएन्कोडर से तुलना का…

इक्विटीमशीन लर्निंगफ़ैक्टर निवेशसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि स्टॉक स्प्लिट और नकद लाभांश कच्ची ऐतिहासिक मूल्य शृंखलाओं को कैसे बाधित करते हैं और गणना किए गए रिटर्न को विकृत करते हैं। यह बैकवर्ड समायोजन दिखाती है, जिसमें बाद की कॉर्पोरेट कार्रवाइयों के लिए ऐतिहासिक कीमतों को पुनः मापित किया जाता…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
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यह NASDAQ-100 अध्ययन देखता है कि लेनदेन लागत बार-बार रीबैलेंस की जाने वाली इक्विटी रणनीति को कैसे प्रभावित करती है। यह लागत से निपटने के दो संभावित तरीकों को अलग रखता है: अधिक तरल और कम लागत वाले नामों तक ट्रेड किए जाने वाले यूनिवर्स को सीमित करना, और…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
Machine Learning for Trading

यह प्रयोग मासिक ETF रैंकिंग के लिए ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री मॉडल, टेबुलर न्यूरल नेटवर्क और लेटेंट-फ़ैक्टर मॉडल के सत्यापन पूर्वानुमान जोड़ता है। पहले यह z-स्कोर से पूर्वानुमानों को क्रॉस-सेक्शन में मानकीकृत करता है, फिर उनका औसत लेता है। एन्सेम्बल का मूल्यांकन…

बहु-एसेटमशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ भविष्य के अवलोकनों का उपयोग किए बिना फिट किए गए मॉडल फ़ीचर बनाने की साझा विधियाँ प्रस्तुत करता है। हिडन मार्कोव मॉडल के लिए, यह वर्तमान समय तक के अवलोकनों पर आधारित फ़िल्टर्ड अवस्था प्रायिकताओं को स्मूद की गई प्रायिकताओं से अलग बताता है, जो पूरी…

मशीन लर्निंगअस्थिरतासांख्यिकीबैकटेस्टिंग
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यह दस्तावेज़ पूर्वानुमान अवशेषों को प्रति-इकाई अनिश्चितता चौड़ाइयों में बदलने की वॉक-फ़ॉरवर्ड विधि बताता है, जिनका उपयोग पोज़िशन आकार तय करने में होता है। हर निर्णय समय पर कैलिब्रेशन में ऐसे अवशेष लिए जाते हैं जिनके परिणाम तय हो चुके हों; लैग पूर्वानुमान…

पोज़िशन का आकार तय करनाजोखिम प्रबंधनसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
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यह केस स्टडी क्रिप्टो स्थायी वायदा रणनीतियों के स्थिर पूल में से एक कॉन्फ़िगरेशन चुनती है; पूल में कई रिटर्न और दिशा लेबल, पोर्टफ़ोलियो आकार निर्धारण विधियाँ तथा जोखिम ओवरले शामिल हैं। यह सबसे ऊँचा सत्यापन शार्प चुनती है, फिर ब्लॉक-बूटस्ट्रैप अंतराल,…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि प्रायिकता पूर्वानुमानों का मूल्यांकन और पूर्वानुमान पाइपलाइन का संचालन कैसे करें। यह Brier और log स्कोर, अपेक्षित कैलिब्रेशन त्रुटि और तीक्ष्णता की तुलना करती है; दिखाती है कि विश्वसनीयता आरेख कहाँ पूर्वानुमान अति-आत्मविश्वासी या कम…

सांख्यिकीमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह ट्यूटोरियल ETF क्रॉस-सेक्शनल संकेतों को लॉन्ग-ओनली, समान-वेट वाले शीर्ष-दस पोर्टफ़ोलियो में बदलता है और Ridge रिग्रेशन तथा लॉजिस्टिक वर्गीकरण की तुलना मोमेंटम और समान-वेट बेसलाइन से करता है। मॉडल वॉक-फ़ॉरवर्ड प्रशिक्षण विंडो पर फिट किए जाते हैं,…

इक्विटीबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनपोर्टफोलियो निर्माण