नॉलेज लाइब्रेरी

दस्तावेज़ रोलिंग ETF रिटर्न विंडो को पारंपरिक कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के लिए दो-चैनल वाली छवियों में बदलने की प्रक्रिया बताता है। Gramian angular field सामान्यीकृत अवलोकनों को कोणों में बदलता और कोणों के जोड़े के संबंध दर्ज करता है; Markov transition…

यह दस्तावेज़ परिसंपत्ति-मूल्य निर्धारण मॉडलों की तुलना के लिए उपयोग किए जाने वाले Chen, Pelger और Zhu के मासिक US इक्विटी पैनल का परिचय देता है। इसमें आर्थिक विषय के आधार पर समूहित 46 फ़र्म विशेषताएँ, अगले महीने के अतिरिक्त रिटर्न, और समय-क्रमित प्रशिक्षण,…

दस्तावेज़ 60 सेटलमेंट वाली विंडो के आधार पर क्रिप्टो परपेचुअल फ़ंडिंग प्रीमियम का पूर्वानुमान करने वाला टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क समझाता है। चार कारणात्मक कन्वोल्यूशन ब्लॉक तीन के कर्नेल और 1, 2, 4 तथा 8 के डाइलेशन का उपयोग करते हैं। उनका रिसेप्टिव…

यह नोटबुक स्वाभाविक रूप से अनियमित टाइमस्टैम्प वाली समय-श्रृंखलाएँ बनाने के लिए GT-GAN-प्रेरित संरचना बताती है, जैसे टिक, वॉल्यूम या डॉलर बार। एक GRU-ODE एनकोडर अवलोकनों को लेटेंट अवस्थाओं में बदलता है, जबकि ODE-आधारित जनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर घटक निरंतर-समय…

यह नोटबुक पूर्वानुमान मॉडल में बाज़ार की स्थितियों को शामिल करने के तीन तरीकों की तुलना करती है: स्थिति संबंधी जानकारी छोड़ना, अस्थिर स्थिति की फ़िल्टर की गई संभावना को एक फ़ीचर के रूप में जोड़ना, या स्पष्ट रूप से निर्धारित स्थितियों के लिए अलग-अलग विशेषज्ञ…

यह नोटबुक बताती है कि challenger मॉडल को पूँजी देने से पहले shadow mode में कैसे परखा जाए। यह स्थिर incumbent और उम्मीदवार के संग्रहित पूर्वानुमानों की तुलना करती है, समान-भार वाली ranked long-short book बनाती है, दोनों पर एक ही transaction-cost नियम लागू…

यह केस-स्टडी विस्तृत US इक्विटी पैनल में फ़ॉरवर्ड रिटर्न के पूर्वानुमान के लिए linear मॉडल को baseline के रूप में उपयोग करती है। यह बताती है कि एक-दूसरे पर चढ़ते मूल्य और volume फ़ीचर collinearity क्यों बनाते हैं, जिससे ordinary least squares coefficient…

यह विश्लेषण नौ ट्रेडिंग केस-स्टडी के पंजीकृत double machine learning उपचार प्रभावों की तुलना करता है। यह हर अध्ययन की registry से मौजूदा नतीजे लोड करता है, registry की अखंडता और दोहराए गए label जाँचता है, और कवरेज को स्पष्ट रखता है। प्रभाव और confidence…

यह नोटबुक बताती है कि मॉडल की अनिश्चितता बिंदु अनुमान से आगे की जानकारी कैसे दे सकती है। इसमें stochastic volatility मॉडल fit किया जाता है, जिसमें latent log volatility समय के साथ बदलती है और रिटर्न Student-t distribution का अनुसरण करते हैं। Sampler…

यह मूल्यांकन ढाँचा वित्तीय retrieval-augmented generation pipeline में विफलता के चार प्रकार अलग करता है: प्रासंगिक प्रमाण ढूँढ़ना, उत्तरों को उस प्रमाण पर आधारित रखना, जिन प्रश्नों का उत्तर नहीं दिया जा सकता उनसे इनकार करना, और पुनःप्राप्त पाठ में असुरक्षित…

यह नोटबुक विवादित probability forecast पर bull-versus-bear बहस के कई दौर प्रस्तुत करती है। दोनों पक्ष साझा research-agent सारांशों के आधार पर तर्क देते हैं, दूसरे पक्ष की पिछली स्थिति देखते हैं और अपनी probability बदलते हैं। प्रक्रिया तब रुकती है जब…

यह नोटबुक विदेशी मुद्रा के मूल्य इतिहास से fitted-model फ़ीचर बनाती है, जो सीधे पुराने मूल्यों से निकाले गए indicator के पूरक हैं। इसमें तीन तरीके बताए गए हैं: state-space filter, जो धीरे-धीरे बदलते मूल्य स्तर और संबंधित मात्राओं का अनुमान लगाता है; दो-state…

यह नोटबुक बताती है कि S&P 500 कंपनियों के तिमाही MD&A खुलासों को ट्रेडिंग फ़ीचर में बदलने का कार्यप्रवाह कैसे बनाया जाए। इसमें फाइलिंग की स्वीकृति तिथियों को समय-बिंदु आधार बनाया जाता है; एक ही तारीख पर किसी कंपनी की कई फाइलिंग हों तो नवीनतम अवधि वाली…

यह अध्याय टाइम सीरीज़ के लिए डीप लर्निंग का व्यावहारिक प्रश्न से सर्वेक्षण करता है: अवलोकनों का क्रम वह जानकारी कब देता है जो क्रॉस-सेक्शनल पूर्वानुमान से छूट जाती है, और कौन-से मॉडल डिज़ाइन उसका उपयोग कर सकते हैं? इसमें recurrent नेटवर्क और उनकी क्रमिक…

यह नोटबुक TabM लागू करती है, एक सारणीबद्ध न्यूरल आर्किटेक्चर जो एन्सेंबल सदस्यों में दो-परत वाला विशेषता नेटवर्क साझा करता है। हर सदस्य साझा प्रतिनिधित्व को अपने सीखे हुए वेक्टर से स्केल करता है और अपनी आउटपुट परत उपयोग करता है; सदस्य पूर्वानुमानों का औसत…

यह नोटबुक ETF रिटर्न के Ridge रिग्रेशन पूर्वानुमानों को समझाने के लिए SHAP का उपयोग करती है। रैखिक मॉडल में विशेषता एट्रिब्यूशन का फिट किए गए गुणांकों और पृष्ठभूमि विशेषता मूल्यों से विचलन के साथ बंद-रूप संबंध होता है, जिससे विश्लेषण व्याख्याकार को सटीक…

यह नोटबुक इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (IPCA) प्रस्तुत करती है, जो फ़र्म विशेषताओं से रिटर्न का पूर्वानुमान करने का एक लेटेंट-फ़ैक्टर तरीका है। हर विशेषता को सीधे रिटर्न वज़न देने के बजाय, IPCA हर फ़र्म के फ़ैक्टर एक्सपोज़र को उसकी विशेषताओं का…

यह विश्लेषण वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन परिणामों से परिसंपत्तियों के पार ETF पैनल पर पंजीकृत मॉडल परिवारों की तुलना करता है। मॉडल 21-ट्रेडिंग-दिवसीय रिटर्न का पूर्वानुमान करते हैं और उनका आकलन क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक से होता है, जो मापता है कि हर तारीख पर…

यह नोटबुक प्रति घंटा BTC, ETH और SOL परपेचुअल डेटा पर दो-मॉडल निकास डिज़ाइन की जाँच करती है। प्रवेश वर्गीकारक असामान्य रूप से मज़बूत आगे के रिटर्न पहचानता है; इसकी अनुमानित प्रायिकता तकनीकी विशेषताओं के साथ अलग मॉडल में जाती है, जो अनुमान लगाता है कि अगले…

यह दस्तावेज़ मॉडल प्रशिक्षण और रोलिंग अनुमान के लिए समय-श्रृंखला पैनल तैयार करने वाली डेटासेट उपयोगिताओं का वर्णन करता है। प्रशिक्षण डेटासेट विन्यस्त अनुक्रम लंबाई, तारीख सीमाओं और स्ट्राइड के अनुसार विशेषताओं, आगे के रिटर्न, अस्थिरता पैमाने और मास्क के…

यह विश्लेषण परपेचुअल फ़्यूचर्स फ़ंडिंग के लिए कई मॉडल परिवारों के सत्यापन पूर्वानुमानों की तुलना करता है। यह समझाता है कि सूचना गुणांक बाद के रिटर्न की रैंकिंग मापता है, AUC ऊपर और नीचे के परिणामों का क्रम मापता है, और लॉग लॉस प्रायिकता गुणवत्ता आँकते हुए…

यह केस स्टडी FX-जोड़ी लेबल का पूर्वानुमान करने के लिए LSTM मॉडल विन्यस्त करती है। इसमें आवर्ती मॉडल की संचित छिपी अवस्था की तुलना निश्चित लुकबैक रूपांतरणों और कन्वोल्यूशनल रिसेप्टिव फ़ील्ड से की गई है, जबकि अन्य मॉडलों से तुलना अलग विश्लेषण के लिए रखी गई है।…

यह केस स्टडी कई इंट्राडे अवधियों में रिटर्न और दिशा का पूर्वानुमान करने के लिए NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर विशेषताओं पर ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री लागू करती है। यह ट्री की तुलना रैखिक मॉडल से करती है: ट्री सशर्त संबंध खोज सकते हैं, जैसे स्प्रेड के अनुसार…

यह नोटबुक चार चरणों वाली पूर्वानुमान प्रणाली बनाती है: शोध एजेंटों का समूह, प्रायिकता समेकन, प्रतिकूल बहस और ऐसा पर्यवेक्षक जो असहमतियाँ पहचानता है, स्पष्ट करने वाले साक्ष्य खोजता है और अंतिम प्रायिकता देता है। पर्यवेक्षक का प्रभाव उसके बताए गए आत्मविश्वास…