नॉलेज लाइब्रेरी

यह US इक्विटी फ़ीचर अध्ययन समझाता है कि पहले के अवलोकनों में भविष्य का डेटा आने दिए बिना अनुमानित मॉडलों से फ़ीचर कैसे बनाएँ। इसका अनुमान शेड्यूल इतिहास वार्म-अप से शुरू होता है, हर आउटपुट ब्लॉक से पहले के डेटा पर पैरामीटर फिट करता है और अगले ब्लॉक से पहले…

यह नोटबुक सभी फ़ंड में साझा एक वैश्विक फ़ंक्शन से ETF अनुक्रमों पर TSMixer लागू करती है। हर उदाहरण में एक फ़ंड का अपना इतिहास और सहचर चर होता है; पैनल में समयगत और फ़ीचर अंतःक्रियाएँ सीखी जाती हैं, लेकिन एक फ़ंड के अवलोकन सीधे दूसरे फ़ंड के पूर्वानुमान में…

यह नोटबुक US फ़र्म रिटर्न के क्रॉस-सेक्शन का मूल्य निर्धारण करने के लिए स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर (SDF) मॉडल का वर्णन करती है। पहले फ़ैक्टरों का अनुमान लगाकर फिर उन्हें लागू करने के बजाय, यह सीधे नो-आर्बिट्राज शर्त के तहत फ़र्म-माह भार सीखती है:…

यह नोटबुक नौ केस स्टडी की बैकटेस्ट रजिस्ट्री से क्वेरी करके आगे के विश्लेषण के लिए तुलनीय तालिकाएँ तैयार करती है। यह एसेट वर्ग और डेटा आवृत्ति के अनुसार परिणाम व्यवस्थित करती है, फिर संकेत, आवंटन, लागत और जोखिम चरणों में प्रदर्शन के साथ मॉडल परिवार की…

यह नोटबुक ऑफ़लाइन मशीन-लर्निंग पाइपलाइन और QuantConnect के LEAN ट्रेडिंग इंजन के बीच परिनियोजन सेतु प्रस्तुत करती है। यह रजिस्ट्री से मॉडल रन को पुनरुत्पाद्य रूप से चुनती है, उसकी होल्डआउट भविष्यवाणियाँ तारीख़-सूचकांक वाले JSON के रूप में निर्यात करती है और…

यह नोटबुक चार समाचार-आधारित संकेतों—भारित आश्चर्य, औसत भावना, भावना में बदलाव और लेख कवरेज—का आगे के शेयर रिटर्न के मुकाबले मूल्यांकन करती है। यह दैनिक क्रॉस-सेक्शनल स्पीयरमैन सूचना गुणांक निकालती है, उसका औसत, परिवर्तनशीलता, सूचना अनुपात और टी-सांख्यिकी…

यह दस्तावेज़ NASDAQ 100 के मिनट-स्तरीय माइक्रोस्ट्रक्चर फ़ीचर पर टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क फिट करने का वर्णन करता है। कारणात्मक कन्वोल्यूशन भविष्यवाणी को बाद के अवलोकन इस्तेमाल करने से रोकते हैं, जबकि डाइलेशन लगातार परतों को कई समय-स्तरों के पैटर्न…

यह दस्तावेज़ S&P 500 ऑप्शन स्ट्रैडल का एक-वर्षीय आउट-ऑफ़-सैंपल बैकटेस्ट बताता है। इसमें होल्डआउट से पहले के इतिहास पर दोबारा फिट किए गए मॉडल की भविष्यवाणियों के साथ पहले से चुनी गई रणनीति, आवंटन, संकेंद्रण, साप्ताहिक एंट्री शेड्यूल, हेज नियम और ट्रेडिंग लागत…

यह नोटबुक समाप्ति तक शॉर्ट-विकल्प रिटर्न पर विचरण जोखिम प्रीमियम के प्रभाव का डबल मशीन लर्निंग विश्लेषण निर्दिष्ट करके चलाती है। निष्पादन से पहले यह उपचार, परिणाम, कन्फ़ाउंडर, समय-निर्धारण, नुइसेंस मॉडल, समय-आधारित क्रॉस-वैलिडेशन डिज़ाइन, कोवेरिएंस अनुमानक…

यह विश्लेषण अगले महीने के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए मासिक US स्टॉक विशेषताओं पर प्रशिक्षित कई मॉडल परिवारों की भविष्यवाणियों की तुलना करता है। इसका ध्यान क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक पर है, जो मापता है कि कोई मॉडल हर महीने शेयरों को कितनी अच्छी तरह…

यह केस स्टडी समाप्ति तक रखे गए शॉर्ट एट-द-मनी स्ट्रैडल के रिटर्न पर नियमितीकृत रैखिक मॉडल फिट करती है। इस ट्रेड में कॉल और पुट प्रीमियम मिलते हैं, जिससे अधिकतम लाभ सीमित रहता है, लेकिन अंतर्निहित एसेट में तेज़ बदलाव होने पर नुकसान बहुत बड़ा हो सकता है। फ़ीचर…

यह दस्तावेज़ बताता है कि प्रयोग रजिस्ट्री किसी मॉडल को उसके प्रशिक्षण कॉन्फ़िगरेशन से लेकर भविष्यवाणियों और बैकटेस्ट परिणामों तक कैसे ट्रैक कर सकती है। हर चरण को मानकीकृत विनिर्देश से निकली एक पहचान मिलती है, जिससे बार-बार किए गए समान रन उसी रिकॉर्ड से…

यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक को उद्देश्य बनाकर Optuna के TPE सैंपलर से LightGBM हाइपरपैरामीटर ट्यून करना दिखाती है। यह बूस्टिंग राउंड की संख्या चुनने के लिए अर्ली स्टॉपिंग को कस्टम प्रूनिंग कॉलबैक के साथ जोड़ती है, जो मध्यवर्ती सत्यापन IC जाँचता है।…

यह अध्याय पोर्टफ़ोलियो निर्माण को रिटर्न पूर्वानुमान, जोखिम अनुमान और सीमाओं को वज़न, लीवरेज तथा पुनर्संतुलन निर्णयों में बदलने की प्रक्रिया के रूप में प्रस्तुत करता है। यह आवंटक के विकल्प दर्ज करने, लीकेज से बचने और पूर्वानुमान को आकार निर्धारण से अलग रखने…

यह नोटबुक समझाती है कि पोज़िशन-स्तर के निकास का मूल्यांकन और उन्हें पोर्टफ़ोलियो-व्यापी नियंत्रणों के साथ संयोजित कैसे करें। तय स्टॉप-लॉस, टेक-प्रॉफ़िट और समय-आधारित निकास की तुलना ट्रेलिंग और कसते हुए स्टॉप से की जाती है; स्केल्ड निकास क्रमिक लाभ सीमाओं पर…

यह नोटबुक अध्ययन करती है कि Ridge, Lasso और Elastic Net तब कैसे काम करते हैं, जब क्रिप्टो परपेचुअल फ़ीचर मैट्रिक्स एक आर्थिक मात्रा—प्रीमियम—को कई तरीकों से मापती है। इनपुट में प्रीमियम स्तर, बदलाव, अस्थिरता, मानकीकृत स्थिति, रैंक और संबंधित फ़ंडिंग माप…

यह दस्तावेज़ क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर और संबंधित ऑन-चेन श्रृंखलाओं के डेटा अभिगम तथा संरेखण के नियम बताता है। यह समझाता है कि प्रीमियम-सूचकांक बार अपने खुलने के समय पर टाइमस्टैम्प किए जाते हैं: आठ घंटे का बार उस अंतराल के अंत में होने वाले फ़ंडिंग निपटान तक…

यह अध्ययन पंजीकृत मॉडल पूर्वानुमानों को तुलनीय S&P 500 ऑप्शन रणनीतियों में बदलता है। साप्ताहिक निर्णय तारीखों पर यह अनुमानित रिटर्न की रैंक बनाता है, तरल ब्रह्मांड तक छाँटता है और सबसे ऊँची रैंक वाले प्रतीकों पर समान-वज़न एट-द-मनी स्ट्रैडल बेचता है। हर…

यह नोटबुक परीक्षित रणनीतियों के समूह में से विजेता चुनने का हिसाब रखने के लिए राडेमाखर एंटी-सीरम प्रोटोकॉल दिखाती है। यह उम्मीदवार प्रदर्शन पथों से अनुभवजन्य जटिलता का अनुमान लगाती है और बताती है कि उम्मीदवारों के बीच निर्भरता समायोजन को कैसे बदलती है।…

यह नोटबुक नौ बाज़ार केस स्टडी के नतीजों को जोड़कर संचयी रणनीति-छँटाई फ़नल बनाती है। यह क्रम से जाँचती है कि मॉडल का सूचना गुणांक सकारात्मक है या नहीं, चुने हुए कॉन्फ़िगरेशन का सत्यापन शार्प सकारात्मक है या नहीं, प्रदर्शन लागू लेनदेन-लागत व्यवस्था में बना…

यह नोटबुक सिखाती है कि बाद में बाज़ार सूक्ष्म-संरचना विश्लेषण के लिए NASDAQ TotalView-ITCH बाइनरी संदेशों को कैसे डिकोड करें और संरचित डेटा के रूप में सहेजें। इसमें संदेश फ़्रेमिंग, निश्चित-चौड़ाई वाले फ़ील्ड लेआउट, बिग-एंडियन मान, आधी रात से मापे गए…

यह नोटबुक कई समयावधियों में भविष्य के US इक्विटी रिटर्न की दिशा का पूर्वानुमान करने वाले सुपरवाइज़्ड ऑटोएनकोडर की व्याख्या करती है। इसका एनकोडर पुनर्निर्माण डिकोडर, सहायक क्लासिफ़ायर और मुख्य क्लासिफ़ायर को इनपुट देता है। संयुक्त प्रशिक्षण पुनर्निर्माण…

यह नोटबुक वित्तीय डेटा पाइपलाइन में उपयोग होने वाले कामों पर pandas और Polars की तुलना करती है। इनमें रोलिंग गणनाएँ, समूहित OHLCV सारांश, विंडो आँकड़े, फ़िल्टरिंग, जॉइन, लेज़ी फ़ाइल स्कैन, मेमोरी उपयोग और स्ट्रिंग प्रोसेसिंग शामिल हैं। यह कॉन्फ़िगर की जा…

यह दस्तावेज़ नौ केस स्टडी से मॉडल-आधारित फ़ीचर आर्टिफ़ैक्ट की बाज़ार-पार सूची प्रस्तुत करता है। यह पंक्तियाँ लोड करने के बजाय parquet स्कीमा पढ़ता है, पहचान कॉलम हटाता है, फ़ीचर कॉलम गिनता है, और नामों को GARCH, छिपी Markov अवस्थाओं, रेजीम संकेतकों, Kalman…