नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक स्थिर वैलिडेशन उम्मीदवार सेट से चुने गए FX पेयर्स कॉन्फ़िगरेशन को फिर बनाती है, फिर उसके वैलिडेशन और होल्डआउट साक्ष्य का आकलन करती है। चयन में पात्र वैलिडेशन Sharpe का उच्चतम मान लिया जाता है और बराबरी पर बैकटेस्ट पहचान का नियतात्मक टाई-ब्रेकर लागू…

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 बताती है कि वैलिडेशन परिणामों से कॉन्फ़िगरेशन चुने जाने के बाद क्रिप्टो परपेचुअल फ़ंडिंग रणनीति के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान कैसे बनाए जाएँ। यह पात्र वैलिडेशन बैकटेस्ट में सबसे ऊँचा Sharpe प्राप्त करती है, मॉडल परिवार, लेबल, चेकपॉइंट और रणनीति…

यह साझा यूटिलिटी मॉड्यूल टाइम-सीरीज़ डबल मशीन लर्निंग (DML) के साथ ट्रेडिंग डेटा के कारणात्मक विश्लेषण में सहायता करता है। इसमें बताए गए टूल में एम्बार्गो के साथ वॉक-फ़ॉरवर्ड आकलन, नुइसेंस मॉडल और खंडन-जाँच शामिल हैं। ब्लॉक परम्यूटेशन प्लेसीबो परीक्षणों में…

यह नोटबुक TSMixer समझाती है, एक टाइम-सीरीज़ न्यूरल नेटवर्क जो दो कार्रवाइयों को बारी-बारी से करता है: हर फ़ीचर के लिए लुकबैक दिनों पर साझा रैखिक मैप, और हर दिन स्वतंत्र रूप से लागू किया गया साझा फ़ीचर MLP। रेज़िडुअल कनेक्शन और प्री-नॉर्मलाइज़ेशन स्टैक को…

यह केस स्टडी 500 शेयरों में वैरिएंस रिस्क प्रीमियम की तुलना के लिए 30-दिवसीय एट-द-मनी स्ट्रैडल और अंतर्निहित कीमत डेटा से फ़ीचर बनाती है। यह कई अवधियों में निहित अस्थिरता की तुलना वास्तविक अस्थिरता से करती है, ऑप्शन बाज़ार लागत और जोखिम संकेतक जोड़ती है, और…

यह केस स्टडी बताती है कि वैलिडेशन डेटा पर मॉडल और रणनीति के विकल्प तय होने के बाद होल्डआउट अवधि के लिए पूर्वानुमान कैसे बनाए जाएँ। यह पहले चुने गए कॉन्फ़िगरेशन को प्राप्त करती है, उसकी प्रशिक्षण विशिष्टता फिर से बनाती है और होल्डआउट शुरू होने से पहले उपलब्ध…

यह नोटबुक एक LSTM आवंटक बनाती है, जो हाल के ETF रिटर्न और अस्थिरता फ़ीचर को सीधे लॉन्ग-ओनली पोर्टफ़ोलियो वेट में बदलता है। Softmax आउटपुट वेट को गैर-ऋणात्मक और पूरी तरह निवेशित रखता है, जबकि अवकलनीय Sharpe-अनुपात उद्देश्य नेटवर्क को अलग रिटर्न-पूर्वानुमान…

यह नोटबुक कंपनी और फ़ाइलिंग प्रकार के आधार पर SEC फ़ाइलिंग देखने के लिए EdgarTools का परिचय देती है। यह स्थायी CIK पहचानकर्ता से जारीकर्ताओं को खोजने, वार्षिक और त्रैमासिक रिपोर्ट प्राप्त करने, XBRL वित्तीय विवरण निकालने और अंदरूनी लोगों के Form 4 तथा…

यह नोटबुक हाल के फ़ीचर की क्रमबद्ध विंडो से शेयर रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने वाले LSTM अनुक्रम मॉडल का वर्णन करती है। हर उदाहरण में एक शेयर के लिए लगातार 60 सत्र होते हैं; लिस्टिंग अंतराल, ट्रेडिंग रोक या अन्य रुकावटों को पार करने वाली विंडो हटा दी जाती हैं,…

यह विश्लेषण जाँचता है कि क्या दैनिक ऑप्शन डेटा S&P 500 के घटकों पर एट-द-मनी स्ट्रैडल बेचने, शेयरों का डेल्टा हेज करने और कॉन्ट्रैक्ट को एक्सपायरी तक रखने वाली साप्ताहिक रणनीति का समर्थन कर सकता है। यह बताता है कि कॉल और पुट मिलकर स्ट्रैडल कैसे बनाते हैं,…

यह संदर्भ इक्विटी इंडेक्स, ट्रेज़री, ऊर्जा, धातु, मुद्रा, ब्याज दर, कृषि, पशुधन और क्रिप्टो में 35 CME फ़्यूचर्स उत्पादों के सूचीबद्ध कॉन्ट्रैक्ट महीनों का सार देता है। यह एक्सचेंज की माह-कोड प्रणाली समझाता है और मासिक, तिमाही तथा उत्पाद-विशिष्ट द्विमासिक…

यह दस्तावेज़ आधिकारिक Binance USD-M परपेचुअल फ़ंडिंग रिकॉर्ड डाउनलोड करने, उन्हें सामान्यीकृत करने और कॉलमनर फ़ाइल में कैश करने की पाइपलाइन बताता है। अनुरोधित प्रतीकों और तारीख़ सीमा के लिए मासिक संग्रह एक साथ प्राप्त किए जाते हैं। रिकॉर्ड को UTC टाइमस्टैम्प…

यह नोटबुक TabM, एक वेट-शेयरिंग न्यूरल एन्सेंबल, को US इक्विटी पैनल पर लागू करती है, जहाँ हर शेयर और सत्र के लिए एक फ़ीचर पंक्ति है। साझा दो-परत बैकबोन कई सदस्यों को इनपुट देता है; हर सदस्य का अपना स्केलिंग वेक्टर और आउटपुट परत होती है। उनकी भविष्यवाणियों का…

यह विश्लेषण क्रिप्टो परपेचुअल-फ़्यूचर्स के उम्मीदवारों के स्थिर समूह से एक कॉन्फ़िगरेशन चुनता है, जिसमें पूर्वानुमान के चार लेबल और रणनीति के कई चरण शामिल हैं। यह सबसे ऊँचा सत्यापन शार्प चुनता है और लेबल, विभाजन तथा निष्पादन विवरण को तुलनीय उम्मीदवार की…

यह नोटबुक US शेयरों की रैंकिंग के लिए आगे के रिटर्न लक्ष्य तय करती है और समझाती है कि उनकी अवधि वास्तविक ट्रेडिंग सत्रों से कैसे मेल खाए। रिटर्न के लिए विभाजन और लाभांश-समायोजित कीमतों का उपयोग होता है, लेकिन शेयर ट्रेड करने योग्य है या नहीं, यह तय करने के…

यह नोटबुक स्पॉट की तुलना में परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट के प्रीमियम पर बने फ़ीचरों का उपयोग करके क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स के लिए ग्रेडिएंट बूस्टिंग कॉन्फ़िगरेशन की तुलना करती है। इसमें ट्री क्षमता और लॉस फ़ंक्शन बदले जाते हैं—squared, absolute और Huber लॉस…

यह नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स के लिए मॉडल-आधारित फ़ीचर बनाती है: प्रति-परिसंपत्ति सशर्त अस्थिरता पूर्वानुमान GJR-GARCH से और पूरे बाज़ार की तनाव-अवधि संभावना, फ़ंडिंग निपटानों पर फ़िट किए गए दो-अवस्था वाले गॉसियन हिडन मार्कोव मॉडल से। बीते बारों से…

यह केस अध्ययन क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स के लिए शोध पाइपलाइन की रूपरेखा देता है और नियमित निपटान पर लॉन्ग तथा शॉर्ट पोज़िशन के बीच होने वाले फ़ंडिंग भुगतानों को संभावित रिटर्न स्रोत मानता है। इसमें लेबल निर्माण और वित्तीय फ़ीचर से लेकर सांख्यिकीय तथा…

यह विश्लेषण नौ ट्रेडिंग केस अध्ययनों में फ़ीचर छँटाई के नतीजों की तुलना करता है और पूछता है कि जाँच में पास हुए फ़ीचर मज़बूत रणनीतियों का पूर्वानुमान करते हैं या नहीं। इसकी जाँच Benjamini–Hochberg गलत-खोज नियंत्रण को केस अध्ययन की प्रभाव-आकार सीमा और…

यह नोटबुक DeePM का वर्णन करती है, जो बदलती बाज़ार स्थितियों में प्रदर्शन सुधारने के लिए बनाई गई शुरू से अंत तक की ETF पोर्टफ़ोलियो नीति है। इसके घटकों में अस्थिरता-सामान्यीकृत रिटर्न और ट्रेंड फ़ीचर, LSTM-आधारित मॉडल, चर चयन, कंडीशनिंग परतें और…

यह केस अध्ययन ETF मोमेंटम पर कारणात्मक अनुमान लागू करता है और पूछता है कि आगे के रिटर्न पर इसका प्रभाव बाज़ार की अस्थिरता के साथ बदलता है या नहीं। इसमें निरंतर मोमेंटम ट्रीटमेंट, 21-दिवसीय आगे के रिटर्न का परिणाम, अस्थिरता और यील्ड-कर्व नियंत्रण तथा औसत और…

यह नोटबुक US इक्विटी में रिटर्न का पूर्वानुमान करने के लिए एक सरल अनुक्रम-मॉडल आधाररेखा के रूप में NLinear प्रस्तुत करती है। प्रत्येक उदाहरण में एक शेयर के लिए 60 लगातार सत्रों की विंडो है और फ़ीचर समय के क्रम में रखे गए हैं। हर फ़ीचर के लिए मॉडल उसका नवीनतम…

यह नोटबुक देखे गए मूल्य पथों से ट्रिपल-बैरियर चौड़ाई तय करने के लिए अधिकतम अनुकूल और प्रतिकूल उतार-चढ़ाव का विश्लेषण करती है। बार के बंद भाव पर लॉन्ग एंट्री के लिए, यह आगे की होल्डिंग अवधि में सबसे ऊँचा उच्च और सबसे नीचा निम्न मापती है; शॉर्ट पोज़िशन में…