नॉलेज लाइब्रेरी

यह मॉड्यूल जाँचों का वर्णन करता है कि पूर्वानुमान और बैकटेस्ट इनपुट किसी अध्ययन द्वारा निर्दिष्ट सत्रों और फ़ोल्डों को कवर करते हैं या नहीं। सापेक्ष जाँच उम्मीदवार मॉडलों की एक-दूसरे से तुलना करती हैं, इसलिए उनमें साझा विफलता छूट सकती है: पुरानी फ़ोल्ड…

यह नोटबुक रिटर्न का पूर्वानुमान करने और यह दावा करने में अंतर करती है कि मोमेंटम उनका कारण है। यह नवीनतम महीने को छोड़कर, पिछले वर्ष के शेयर रिटर्न को ट्रीटमेंट और आगे के रिटर्न को परिणाम मानती है। हाल की अस्थिरता, अलिक्विडिटी रैंक और वॉल्यूम अनुपात को…

यह नोटबुक कई ट्रेडिंग केस अध्ययनों के LightGBM परिणामों का एकत्रीकरण करती है और उनकी तुलना रैखिक तथा TabM आधार मॉडलों से करती है। यह हर केस अध्ययन के लिए सर्वोच्च-IC कॉन्फ़िगरेशन की जाँच करती है, विषम-वैरिएंस और स्वसहसंबंध-संगत अंतराल रिपोर्ट करती है, और…

यह उपयोगिता क्वांटिटेटिव रिसर्च पाइपलाइन से बने डेटा आर्टिफ़ैक्ट की निदान प्रक्रिया बताती है। यह संख्यात्मक कॉलम में रिक्त मान, गैर-सीमित मान, शून्य, अलग-अलग मानों की संख्या, क्वांटाइल और टेल व्यवहार का प्रोफ़ाइल बनाती है, फिर विन्यास योग्य सलाहकारी सीमाएँ…

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…

यह नोटबुक स्प्लिट कॉन्फ़ॉर्मल पूर्वानुमान से ग्रेडिएंट बूस्टिंग पूर्वानुमानों के आसपास पूर्वानुमान अंतराल बनाती है। यह पहले के प्रशिक्षण खंड पर मॉडल फ़िट करती है, बाद के कैलिब्रेशन खंड में निरपेक्ष अवशेष मापती है और अंतराल की चौड़ाई तय करने के लिए…

यह नोटबुक चार संदर्भ ETF आवंटनों की तुलना ऐतिहासिक संकट अवधियों, हाथ से तय किए गए समकालिक परिसंपत्ति झटकों, Student-t मोंटे कार्लो सिमुलेशन और बाज़ार व्यवस्था के आँकड़ों से करती है। यह अधिकतम ड्रॉडाउन का माप समझाती है और चक्रवृद्धि रिटर्न, ड्रॉडाउन तथा अन्य…

यह नोटबुक नियतात्मक दस लाख पंक्तियों वाले OHLCV पैनल के साथ CSV, Parquet, Feather और HDF5 स्टोरेज की तुलना करती है। यह लिखने का समय, डेटा को पूरी तरह लोड करने का पढ़ने का समय, फ़ाइल का आकार और केवल दो कॉलम चुनकर पढ़ने का समय मापती है। समय मापने की नीति में…

यह नोटबुक वित्तीय सुर्खियों को शेयर-स्तरीय संकेतों में बदलने की प्रक्रिया प्रस्तुत करती है। यह समाचार कॉर्पस को साफ़ और मानकीकृत करती है, टिकर-तिथि समूहों के भीतर सटीक और प्रीफ़िक्स से मेल खाने वाले डुप्लिकेट हटाती है, और सुर्खियों का अर्थ दर्शाने के लिए…

यह नोटबुक एक पूर्वानुमान एजेंट बनाती है जो वेब खोज और प्रायिकता पूर्वानुमान के बीच बारी-बारी से काम करता है। दो विधियों वाला छोटा भाषा-मॉडल इंटरफ़ेस उसी लूप को मॉक, स्थानीय या व्यावसायिक प्रदाता के साथ चलने देता है। एजेंट को प्रेडिक्शन-मार्केट प्रश्न मिलता…

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…

यह विश्लेषण रजिस्ट्री से केस स्टडी के ओवरले बैकटेस्ट लेकर और आवंटन-चरण की आधाररेखा, या उसके अभाव में संकेत-चरण की आधाररेखा, के मुकाबले शार्प तथा अधिकतम ड्रॉडाउन मापकर जोखिम ओवरले की तुलना करता है। यह कॉन्फ़िगरेशन को नियम प्रकारों में बाँटता है, फिर हर अध्ययन…

यह नोटबुक यूरोपीय कॉल और पुट के लिए Black-Scholes मूल्य निर्धारण विकसित करती है, पुट-कॉल समानता जाँचती है और Brent रूट-फ़ाइंडिंग से निहित अस्थिरता निकालती है। यह Delta, Gamma, Vega, Theta और Rho भी परिभाषित करती है तथा ग्राफ़ से दिखाती है कि मनीनेस और…

यह नोटबुक S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन अध्ययन में सीक्वेंस पूर्वानुमान के लिए पैच्ड ट्रांसफ़ॉर्मर का वर्णन करती है। यह समय-विंडो को लगातार खंडों में बाँटती है और हर खंड को एक टोकन के रूप में दर्शाती है, जिससे छोटे सीक्वेंस पर काम करते हुए अटेंशन विंडो के…

यह नोटबुक बदलते US इक्विटी पैनल के लिए इंस्ट्रूमेंटेड प्रमुख घटक विश्लेषण (IPCA) समझाती है। पारंपरिक PCA हर शेयर को एक फ़िट की हुई लोडिंग देता है, जो प्रशिक्षण नमूने से अनुपस्थित शेयरों को स्वाभाविक रूप से शामिल नहीं कर सकती और कंपनी की विशेषताएँ बदलने पर भी…

यह नोटबुक व्यापक साझा उतार-चढ़ाव को कम कारकों से दर्शाने के लिए US शेयर रिटर्न के पैनल पर प्रमुख घटक विश्लेषण लागू करती है। हर कारक साझा बदलाव की एक दिशा है, और प्रत्येक शेयर की लोडिंग उस दिशा के प्रति उसका एक्सपोज़र बताती है। कारकों और लोडिंग से…

यह नोटबुक कई मिनट-स्तरीय हॉराइज़न पर आगे के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर फ़ीचर पर एक लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क फ़िट करती है। समतल किए गए रैखिक मॉडल से अलग, एक LSTM प्रत्येक अवलोकन को क्रम से संसाधित करता है और सीखता है…

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…

यह कॉन्फ़िगरेशन नोट उन सेटिंग्स में अंतर करता है जो बैकटेस्ट की पहचान में दिखाई देती हैं और उन सेटिंग्स में जो वास्तव में सिम्युलेटेड ट्रेडिंग लागत को प्रभावित करती हैं। वर्णित केस स्टडी में सभी पंजीकृत रन वेक्टराइज़्ड, रिटर्न-टू-एक्सपायरी पथ का उपयोग करते…

यह US इक्विटी केस स्टडी भविष्य के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने और यह दावा करने में अंतर करती है कि मोमेंटम उन रिटर्न का कारण है। इसमें नवीनतम महीने को छोड़कर पिछले वर्ष के किसी शेयर के रिटर्न को उपचार, आगे के रिटर्न को परिणाम, और हाल की अस्थिरता, अतरलता रैंक…

यह नोटबुक NASDAQ ITCH-से प्राप्त ट्रेड रिकॉर्ड का उपयोग करके इंट्राडे ट्रेडिंग गतिविधि की जाँच करती है। यह अलग-अलग ट्रेडों को समय-आधारित बार में पुनर्नमूना करती है और गतिविधि के तीन स्तरों में से प्रत्येक से चुने गए एक टिकर के लिए शेयर वॉल्यूम, ट्रेडों की…

यह ETF फ़ीचर नोटबुक बताती है कि फ़िट किए गए सांख्यिकीय मॉडल अपने अनुमानित पैरामीटरों के ज़रिए भविष्य की जानकारी लीक कर सकते हैं, भले ही उनके फ़ॉर्मूले पिछली टिप्पणियों का उपयोग करते हों। इसका उपाय वॉक-फ़ॉरवर्ड रीफ़िट शेड्यूल है: शुरुआत में बर्न-इन अवधि रखें,…

यह नोटबुक US इक्विटी पैनल के लिए ग्रेडिएंट बूस्टिंग का अध्ययन करती है और तीन फ़ॉरवर्ड-रिटर्न क्षितिज पर ट्री क्षमता, उद्देश्य फ़ंक्शन तथा प्रशिक्षण चेकपॉइंट बदलती है। यह बताती है कि उथले ट्री फ़ीचर परस्पर क्रियाएँ सीख सकते हैं, जबकि क्षमता बढ़ाने से शोर पर…

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…