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…
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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यह नोटबुक वास्तविक सप्लाई-चेन नॉलेज ग्राफ़ और संस्थागत 13F होल्डिंग्स को मशीन-लर्निंग फ़ीचर में बदलती है। यह केंद्रीयता और निर्भरता संकेतकों जैसे नेटवर्क माप निकालती है, आपूर्तिकर्ता संकेंद्रण और प्रतिस्पर्धी जोखिम का अनुमान लगाती है और होल्डर विस्तार,…
तनाव की स्थिति में बाज़ार माइक्रोस्ट्रक्चर कैसे बदलता है, यह दिखाने के लिए यह नोटबुक मार्च 16, 2020 के बाज़ार क्रैश के दौरान AAPL ट्रेड और कोट रिकॉर्ड की जाँच करती है। यह टेप को नियमित ट्रेडिंग घंटों तक सीमित करती है, ट्रेड प्रिंट को राष्ट्रीय सर्वोत्तम बोली…
यह ट्यूटोरियल पिछली अवधि के जोखिम-समायोजित मोमेंटम रैंकिंग और ट्रेज़री यील्ड कर्व के व्यवस्था फ़िल्टर से मासिक ETF रोटेशन सिम्युलेटर बनाता है। हर महीने के अंत में नियम हाल के मूल्य इतिहास के आधार पर दस फ़ंड को रैंक करता है; जोखिम-स्वीकार अवधि में शीर्ष तीन…
यह नोटबुक ETF पूर्वानुमान रणनीति के लिए संचालन चक्र दिखाती है: बाज़ार डेटा रीफ़्रेश करना, वित्तीय विशेषताओं की फिर से गणना करना, Ridge मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना, परिनियोजन आर्टिफ़ैक्ट सहेजना, मौजूदा क्रॉस-सेक्शनल पूर्वानुमान बनाना, बैकटेस्ट इंजन में…
यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल ETF रिटर्न के पूर्वानुमान के लिए LightGBM की तुलना एक न्यूनतम मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन, TabM और वैकल्पिक रूप से TabPFN से करती है। मॉडलों का मूल्यांकन साझा वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड पर रैंक सूचना गुणांक से किया जाता है; समयक्रमानुसार सत्यापन…
यह नोटबुक बाज़ार गतिविधि को मॉडल किए गए ट्रेडिंग खर्चों और रणनीति क्षमता में बदलने का ढाँचा विकसित करती है। इसमें वर्गमूल इम्पैक्ट मॉडल प्रस्तुत किया गया है, अस्थिरता और औसत दैनिक वॉल्यूम को मुख्य इनपुट बताया गया है, और बाज़ार डेटा से मिलने वाले मानों को उन…
यह दस्तावेज़ ट्रेड, कोट और लिमिट ऑर्डर बुक के अध्ययन के लिए इक्विटी बाज़ार डेटा के चार स्रोतों की तुलना करता है: AlgoSeek TAQ, Databento मार्केट बाय ऑर्डर, NASDAQ ITCH और IEX HIST। यह हर स्रोत की बारीकी, कवरेज, लागत या पहुँच की शर्तें, स्टोरेज की ज़रूरतें,…
यह नोटबुक LEAN इंजन के परिणामों को ऐसे ऑडिट से अलग रखती है जो सुरक्षित रखे गए वास्तविक रणनीति रन की तुलना मेल खाते ML4T बैकटेस्ट प्रोफ़ाइल से करता है। इसमें चार समर्थित वर्कलोड पहचाने गए हैं: ETF आवंटन, क्रिप्टो परपेचुअल फ़ंडिंग, USD-कोटेड FX आवंटन और US…
यह नोटबुक गुमनाम फ़र्म विशेषताओं और रिटर्न के पैनल पर रैंडम फ़ॉरेस्ट की तुलना XGBoost, LightGBM और CatBoost से करती है। डेटासेट में समयानुसार प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण विभाजन हैं। मॉडल का मूल्यांकन मुख्य माप के रूप में स्पीयरमैन रैंक सूचना गुणांक और…
यह नोटबुक पंजीकृत, पूर्ण-कवरेज उम्मीदवारों से सत्यापन कॉन्फ़िगरेशन दोबारा बनाकर चुनी हुई S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन रणनीति का आकलन करती है। यह समान-भार आधाररेखा से शुरू होकर आवंटन, जोखिम नियंत्रण और लागत संवेदनशीलता तक चयन क्रम को देखती है, फिर अलग पूर्वानुमान…
यह नोटबुक अलग-अलग केस स्टडी में तैयार किए गए वित्तीय फ़ीचर की सूची और हर बाज़ार अध्ययन के लिए रजिस्ट्री में दर्ज सबसे मज़बूत सूचना गुणांक प्रस्तुत करती है। यह फ़ीचर और फ़ीचर-नाम परिवार गिनती है, फ़ीचर-स्पेस के आकारों की तुलना करती है और विभिन्न परिसंपत्ति…
यह दस्तावेज़ रिटर्न को ओवरलैप करती विंडो में बाँटकर और हर विंडो को अनुभवजन्य वितरण मानकर बाज़ार की स्थितियाँ पहचानने का तरीका बताता है। यह मेल खाते, क्रमबद्ध क्वांटाइल के ज़रिए विंडो के बीच दूरी मापता है, इसलिए पूरे वितरण के अंतर—चरम नुकसान कहाँ आते हैं, यह…
यह नोटबुक पंजीकृत बैकटेस्ट और निश्चित चयन प्रक्रिया से साप्ताहिक S&P 500 ऑप्शन स्ट्रैडल रणनीति का आकलन करती है। तरल यूनिवर्स की पाबंदी लगाने के बाद यह रजिस्ट्री से चुना हुआ कॉन्फ़िगरेशन निकालती है, फिर रणनीति चुनने में होल्डआउट का उपयोग किए बिना सत्यापन और…
यह नोटबुक एक सशर्त ऑटोएन्कोडर प्रस्तुत करती है, जो संरचित अव्यक्त फ़ैक्टर मॉडल को बनाए रखते हुए फ़र्म विशेषताओं से फ़ैक्टर एक्सपोज़र तक के रैखिक मानचित्र की जगह न्यूरल नेटवर्क रखती है। मासिक रिटर्न को विशेषता-आधारित एक्सपोज़र और मासिक फ़ैक्टर रिटर्न के…
यह केस स्टडी समाप्ति तक रखे गए शॉर्ट एट-द-मनी स्ट्रैडल के रिटर्न पर नियमितीकृत रैखिक मॉडल फ़िट करती है। प्रीमियम आय लाभ को सीमित करती है, जबकि नुकसान बिना सीमा बढ़ सकता है; इसलिए कुछ गंभीर नुकसान वर्ग-त्रुटि प्रतिगमन उद्देश्य पर हावी हो जाते हैं। नोटबुक दंड…
यह नोटबुक वास्तविक ETF डेटा से जाँचती है कि लुकबैक, बाज़ार स्थिति और क्रियान्वयन में उचित बदलावों के बावजूद मोमेंटम संकेत उपयोगी रहता है या नहीं। यह मोमेंटम और आगे के रिटर्न के बीच क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक निकालती है, फिर प्रदर्शन को प्रतिक्रिया-सतह पर…
यह नोटबुक कुछ बड़ी US कंपनियों की हालिया 10-K फ़ाइलिंग के अंशों से सूचना-पुनर्प्राप्ति कार्य पर स्थानीय रूप से चलाए गए दो ओपन-वेट एम्बेडिंग मॉडल की तुलना करती है। दोनों मॉडल को तकनीकी, जोखिम और सामान्य व्यावसायिक विषयों को शामिल करने वाली निश्चित क्वेरी और…
यह नोटबुक पहले से फ़र्मों के बीच रैंक की गई विशेषताओं वाले प्रकाशित पैनल से US फ़र्म-विशेषता अध्ययन के लिए मासिक मॉडल मैट्रिक्स बनाती है। यह बिना ट्रांसफ़ॉर्म फ़िट किए या रोलिंग विंडो निकाले, उसी फ़र्म-माह पंक्ति के मानों से संयुक्त फ़ीचर और इंटरैक्शन जोड़ती…
यह नोटबुक S&P 500 ऑप्शन शोध के लिए मॉडल-आधारित चार विशेषताएँ बनाती है: GJR-GARCH और स्टोकेस्टिक वोलैटिलिटी से अगले दिन के वोलैटिलिटी पूर्वानुमान, साथ ही प्रत्येक पूर्वानुमान और ऑप्शन बाज़ार की निहित वोलैटिलिटी के बीच के अंतर। यह बताती है कि हर रीफ़िट तिथि पर…
यह दस्तावेज़ मौजूदा क्रिप्टो परपेचुअल ट्रेडिंग रणनीति में जोड़े गए पोज़िशन-स्तरीय निकासों का अध्ययन करता है: निश्चित स्टॉप लॉस, ट्रेलिंग स्टॉप और समय-आधारित निकास। इसमें बताया गया है कि ये नियंत्रण केवल अंतर्निहित रणनीति द्वारा चुनी गई पोज़िशन बंद करते हैं,…
यह दस्तावेज़ बताता है कि पूर्वानुमान एजेंट का खोज इंटरफ़ेस उसके प्रमाण को कैसे सीमित कर सकता है और उसकी गतिविधि को ऑडिट योग्य बना सकता है। प्रदाता-निरपेक्ष प्रोटोकॉल स्रोत, प्रकाशन तिथि, प्रासंगिकता स्कोर और सामग्री वाले टाइप किए गए परिणाम लौटाता है, जबकि…
यह कॉन्फ़िगरेशन नोट तीन-वर्गीय लेबलों पर L1 लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए saga सॉल्वर और अधिक सख़्त कन्वर्जेन्स टॉलरेंस चुनने का कारण बताता है। यह saga की तुलना liblinear से करता है और Nasdaq माइक्रोस्ट्रक्चर पैनल पर रनटाइम मापन तथा रिपोर्ट किए गए आउट-ऑफ़-सैंपल…
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…