नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक अध्ययन करती है कि मॉडल द्वारा परिसंपत्तियों की रैंकिंग के बाद आवंटन नियम ETF रणनीतियों को कैसे प्रभावित करते हैं। यह पूर्वानुमान सेट और रीबैलेंस कैलेंडर को स्थिर रखती है, हर तुलना के लिए वही टॉप-k बास्केट चुनती है और उस बास्केट के भीतर दिए गए भार…

यह नोटबुक मूल्यांकन करती है कि पंजीकृत ETF पूर्वानुमान सेट को पोर्टफ़ोलियो में बदलने पर उनका प्रदर्शन कैसा रहता है। यह हर वैलिडेशन पूर्वानुमान सेट को घोषित प्रवेश योजनाओं, जैसे अलग-अलग टॉप-k होल्डिंग, के साथ जोड़ती है और ट्रेडिंग कैलेंडर, रीबैलेंस की गति तथा…

यह अध्याय बाज़ार, मौलिक और वैकल्पिक स्रोतों के वित्तीय डेटा का मानचित्र प्रस्तुत करता है, फिर तुलना करता है कि परिसंपत्ति वर्ग कीमतों, तरलता और अवलोकनों के अर्थ को कैसे प्रभावित करते हैं। यह बताता है कि टाइमस्टैम्प, समायोजन, पहचानकर्ता और संशोधन डेटासेट की…

यह दस्तावेज़ केस अध्ययन मूल्यांकन सेटिंग्स से वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन विभाजन बनाने का साझा तरीका बताता है। यह फ़ोल्ड निर्माण कैलेंडर-सचेत विभाजक को सौंपता है, पैनल पंक्तियों को संरेखित रखने के लिए अद्वितीय टाइमस्टैम्प पर काम करता है और परिभाषित होल्डआउट सीमा से…

यह नोटबुक एक कैलेंडर वर्ष में दो US इक्विटी लीनियर-मॉडल विन्यासों की वास्तविक सत्यापन पूर्वानुमान त्रुटियों पर दो क्रमिक पहचान विधियाँ लागू करती है। दो-खिड़की औसत-परिवर्तन पहचान विधि त्रुटि परिमाण में बदलाव खोजती है, जबकि खराब-दिन आवृत्ति मॉनिटर देखता है कि…

यह दस्तावेज़ मौजूदा वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन विनिर्देश से एकल होल्डआउट प्रशिक्षण अंतराल निकालने का तरीका बताता है। यह अध्ययन कॉन्फ़िगरेशन में घोषित होल्डआउट तारीखें लेता है, सत्यापन फ़ोल्डों में सबसे शुरुआती प्रशिक्षण आरंभ का उपयोग करता है और सबसे चौड़े लेबल…

यह नोटबुक S&P 500 शेयरों पर शॉर्ट एट-द-मनी स्ट्रैडल के आगे के प्रतिफल लेबल विकसित करती है। चूँकि दैनिक पैनल का नाममात्र 30-दिवसीय स्ट्रैडल हर सत्र में अलग अनुबंध दर्शाता है, कीमतों की खिसकी हुई शृंखला उपकरणों को मिला देगी। इसके बजाय लेबल दर्ज किए गए सटीक कॉल…

यह नोटबुक स्थिर NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर बैकटेस्ट में स्टॉप-लॉस, ट्रेलिंग-स्टॉप और समय-आधारित निकास ओवरले की तुलना करती है। रणनीति हर पंद्रह मिनट में निर्णय लेती है, जबकि जोखिम नियम हर मिनट कीमतों पर नज़र रखते हैं; इससे ओवरले संकेतों के बीच भी पोज़िशन से…

यह अध्ययन NSE 500 शेयरों से बनाए गए भौतिक मोमेंटम पोर्टफ़ोलियो का दैनिक, साप्ताहिक, मासिक और वार्षिक अवधियों में मूल्यांकन करता है। यह 2014–2021 के ऐतिहासिक प्रतिफल और जोखिम प्रोफ़ाइल की जाँच करता है और हर अवधि के सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले पोर्टफ़ोलियो…

यह नोटबुक ऐसी रणनीति के लिए संभावित फ़ीचर छाँटती है जो एट-द-मनी स्ट्रैडल बेचकर समाप्ति तक रखती है। हर ट्रेडिंग दिन यह उपलब्ध नामों की किसी फ़ीचर के आधार पर क्रॉस-सेक्शनल रैंकिंग की तुलना उनके अंतिम स्ट्रैडल परिणामों की रैंकिंग से करती है, फिर सत्यापन अवधियों…

यह नोटबुक ETF के आगे के प्रतिफल का पूर्वानुमान करने के लिए स्प्लिट-कॉन्फ़ॉर्मल पूर्वानुमान, कॉन्फ़ॉर्मलाइज़्ड क्वांटाइल प्रतिगमन और अनुकूली कॉन्फ़ॉर्मल अनुमान की तुलना करती है। वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड में यह एक उपसमूह पर प्रशिक्षण देती है, दूसरे पर अंतराल…

यह अध्ययन BTC/USDT ऑर्डर निष्पादन के लिए Double Deep Q-Learning की तुलना K-means से विभाजित विशेषज्ञ मिश्रणों और समान पैरामीटर वाले सघन नेटवर्कों से करता है। मूल्यांकन में Binance की लिमिट ऑर्डर बुक के पाँच-मिनट के औसत डेटा का उपयोग होता है और निष्पादन कमी,…

यह नोटबुक बताती है कि कई फ़ैक्टरों या रणनीतियों में खोज करने से चुने गए विजेता का दिखने वाला प्रदर्शन कैसे बढ़ जाता है, भले ही हर अनुमान सही ढंग से निकाला गया हो। शोर फ़ैक्टरों का सिम्युलेटेड समूह दिखाता है कि सबसे बड़ा सूचना गुणांक संयोग से प्रभावशाली दिख…

यह नोटबुक साझा ETF मोमेंटम रणनीति इंटरफ़ेस को Alpaca से जोड़ना दिखाती है; डिफ़ॉल्ट रूप से सिम्युलेटेड ऑफ़लाइन पथ उपलब्ध है। यह बताती है कि रणनीति, ऑर्डर लॉग और शैडो-मोड रैपर स्थिर रहते हुए ब्रोकर और बाज़ार-डेटा अडैप्टर कैसे बदले जा सकते हैं। लाइव पेपर…

यह नोटबुक केस-अध्ययन बैकटेस्ट से लिए गए रणनीति लागत परीक्षणों में सकल और शुद्ध शार्प की तुलना करती है। लागू किए गए हर रणनीति कॉन्फ़िगरेशन के लिए यह दर्ज कलाकृतियों से प्रति-लेग लागत की मान्यता और रीबैलेंसिंग आवृत्ति पढ़ती है, अनुमानित लागत पर शार्प का…

यह नोटबुक बताती है कि वर्णित S&P 500 शॉर्ट-स्ट्रैडल इंजन के लिए सामान्य लक्ष्य-भार जोखिम ओवरले अनुपयुक्त क्यों है। इंजन साप्ताहिक समूहों को पूँजी के निश्चित हिस्से देता है और हर समूह के भीतर भारों को सामान्यीकृत करके उनका योग एक करता है। इसलिए उन भारों को…

यह नोटबुक मापती है कि चुनी गई US फ़र्म-विशेषता रणनीति का सत्यापन प्रदर्शन, अनुमानित कमीशन और स्लिपेज बदलने पर कैसे बदलता है। यह घोषित लागत ग्रिड में उसी कॉन्फ़िगरेशन को फिर चलाती है और प्रत्येक कुल शुल्क को कमीशन तथा स्लिपेज के बीच बराबर बाँटती है। रणनीति…

यह नोटबुक नौ फ़ैक्टर और परिसंपत्ति-वर्ग रिटर्न श्रृंखलाओं के संयुक्त व्यवहार के आधार पर महीनों को समूहित करने के लिए गॉसियन मिक्सचर मॉडल का उपयोग करती है। यह मासिक अवलोकनों को मानकीकृत करती है, अनुपलब्ध मान वाले महीनों को हटाती है, और संभावित क्लस्टर…

यह नोटबुक चुने गए CME फ़्यूचर्स मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान बनाने की विधि बताती है। कॉन्फ़िगरेशन सत्यापन परिणामों से चुना जाता है, फिर होल्डआउट अवधि शुरू होने से पहले समाप्त होने वाले डेटा पर दोबारा फ़िट किया जाता है। लेबल बफ़र प्रशिक्षण…

यह नोटबुक Tail-GAN समझाती है, जो जोखिम पर मूल्य (VaR) और अपेक्षित कमी (ES) को लक्ष्य करते हुए वित्तीय रिटर्न परिदृश्य बनाने की एक जनरेटिव प्रतिकूल विधि है। यह विभेद्य सॉर्टिंग का उपयोग करती है, ताकि ग्रेडिएंट क्वांटाइल अनुमानों से होकर आगे बढ़ सकें, और जोखिम…

यह Python मॉड्यूल दैनिक आउट-ऑफ़-सैंपल रिटर्न से रणनीति बैकटेस्ट की अनिश्चितता मापने के तरीके बताता है। यह रिटर्न-सीरीज़ आँकड़ों के लिए स्थिर ब्लॉक बूटस्ट्रैप अंतराल, ऑटोकॉरिलेशन और गैर-सामान्यता के अनुसार समायोजित शार्प मानक त्रुटि, तथा औसत रिटर्न के लिए…

यह नोटबुक बताती है कि वॉल्यूम भागीदारी सीमा प्रत्येक बाज़ार अंतराल में मूल ऑर्डर की भर सकने वाली मात्रा को कैसे सीमित करती है। ब्रोकर देखे गए ट्रेड वॉल्यूम से अनुमत हिस्सा निकालता है और बिना भरी शेष मात्रा अगले अंतराल में ले जाता है। कम भागीदारी सीमा बाज़ार…

यह नोटबुक सिग्नल नियमों, आवंटन और जोखिम ओवरले के पंजीकृत सत्यापन बैकटेस्ट में से CME फ़्यूचर्स केस स्टडी चुनती है। यह दोनों रिटर्न क्षितिजों में उम्मीदवारों की तुलना करती है और सबसे ऊँचे सत्यापन शार्प वाला कॉन्फ़िगरेशन चुनती है। लागत संवेदनशीलता चुने गए…

यह केस स्टडी एट-द-मनी शॉर्ट स्ट्रैडल के समाप्ति तक रिटर्न का पूर्वानुमान करने वाले ग्रेडिएंट बूस्टिंग मॉडल की तुलना करती है। इसमें ट्री क्षमता और फ़िटिंग के तीन उद्देश्य बदले जाते हैं: वर्ग त्रुटि, निरपेक्ष त्रुटि और Huber लॉस। वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन दो…