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।
113 दस्तावेज़
यह नोटबुक वित्तीय इकाई पहचान के लिए ट्रांसफ़ॉर्मर को फ़ाइन-ट्यून करके पाठ के अंशों को संगठन, व्यक्ति, धनराशि, तारीख और प्रतिशत के संरचित फ़ील्ड में बदलना दिखाती है। यह BIO सीमा लेबल प्रस्तुत करती है और समझाती है कि शब्द-स्तरीय एनोटेशन को सबवर्ड टोकन के साथ…
यह नोटबुक दस्तावेज़-आधारित वित्तीय सहायक के सुरक्षा नियमों का छह हाथ से बनाए मामलों से मूल्यांकन करती है। मामलों में प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, अविश्वसनीय सामग्री के गढ़े हुए आँकड़े, कार्रवाई के प्रयास और ऐसी सामग्री के उद्धरण शामिल हैं जिसे प्राप्त नहीं किया गया…
यह नोटबुक छोटे, भावना-लेबल वाले वित्तीय समाचार कॉर्पस पर Skip-gram Word2Vec मॉडल प्रशिक्षित करती है और जाँचती है कि निकटतम पड़ोसी क्या दिखाते हैं। यह विधि शब्दों को उन संदर्भों के आधार पर निरूपित करती है जिनमें वे आते हैं। उदाहरण में, लाभ और हानि निकट पड़ोसी…
यह नोटबुक भाषा-मॉडल क्लाइंट, खोज टूल और सीमित टर्न लूप से पूर्वानुमान एजेंट बनाती है। एजेंट साक्ष्य खोजता है और तर्क सहित बाइनरी संभाव्यता देता है। उसका प्रतिक्रिया-पार्सर आम फ़ॉर्मैटिंग त्रुटियाँ संभालता है और खोज तथा पूर्वानुमान कार्रवाइयों को मान्य करता…
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 नोटबुक वित्तीय समाचार वाक्यों को सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक वर्गीकृत करने के तीन तरीकों की तुलना करती है: लॉजिस्टिक प्रतिगमन के साथ TF-IDF शब्द और शब्द-युग्म फ़ीचर, लॉजिस्टिक प्रतिगमन के साथ औसत पूर्व-प्रशिक्षित GloVe वेक्टर, और पूर्व-प्रशिक्षित…
यह नोटबुक बाद के टेक्स्ट विश्लेषण के लिए 10-K और 10-Q फ़ाइलिंग से कथात्मक अनुभाग निकालना समझाती है। यह फ़ॉर्म के अनुसार आइटम नंबरों का मानचित्र बनाती है, अनुच्छेद सीमाएँ बचाते हुए फ़ाइलिंग HTML को रूपांतरित करती है, पृष्ठ की अतिरिक्त सामग्री साफ़ करती है और…
यह नोटबुक समझाती है कि कई एजेंटों के प्रायिकता पूर्वानुमानों को कैसे जोड़ा जाए और परिणामी प्रायिकताओं का अंशांकन कैसे किया जाए। इसमें Neyman extremization प्रस्तुत है, जो पैनल के आकार और मानी गई युग्म-वार सहसंबद्धता के अनुसार औसत पूर्वानुमान को आधार दर से…
यह नोटबुक ट्रेड-स्तर का ऐसा डायग्नोस्टिक कार्यप्रवाह दिखाती है जो वास्तव में हुए नुकसान को मॉडल की SHAP व्याख्याओं से जोड़ता है। यह विलंबित मूल्य और अस्थिरता फीचर तथा मैक्रो इनपुट से अगले सत्र के SPY रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए LightGBM मॉडल…
यह नोटबुक ऐसा शोध एजेंट तैयार करती है जो साक्ष्य खोजता है और द्विआधारी प्रश्न के लिए संरचित संभाव्यता देता है। यह कार्रवाई पार्स करने और सत्यापित करने, बारी की सीमा तथा तर्क और सहायक रन विवरण दर्ज करने वाले सहेजे गए पूर्वानुमान आर्टिफ़ैक्ट का वर्णन करती है।…
यह मॉड्यूल बहु-एजेंट पूर्वानुमान पाइपलाइन के दो घटक बताता है। एक बहस एजेंट तेजी और मंदी के तर्कों के बीच बारी-बारी से चलता है; हर पक्ष को दूसरे के दावों का उत्तर देना और समर्थनकारी साक्ष्य के साथ संभाव्यता अनुमान देना होता है। यह हर दौर दर्ज करता है और…
यह नोटबुक तीन-वर्गीय वित्तीय वाक्य भावना के लिए तीन ट्रांसफ़ॉर्मर चेकपॉइंट फ़ाइन-ट्यून करती है और उनकी सटीकता, मैक्रो F1, भ्रम मैट्रिक्स, पैरामीटर संख्या तथा प्रशिक्षण समय की तुलना करती है। यह Financial PhraseBank के स्तरीकृत प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण…
यह नोटबुक कीवर्ड-आधारित ESG सुर्खी पाइपलाइन की जाँच करती है और उसके संरचित वर्गीकारक आउटपुट की तुलना उन आवश्यकताओं से करती है जिन्हें पुनर्प्राप्ति-वर्धित जनरेशन सहायक को पूरा करना होगा। पहली कीवर्ड सूची सुर्खियाँ चुनती है और दूसरी उन्हें पर्यावरण, सामाजिक…
यह नोटबुक FinBERT की तीन-वर्गीय वित्तीय भावना संभावनाओं को टोकन स्तर पर समझाने के लिए SHAP का उपयोग करती है। यह मॉडल चेकपॉइंट तय करती है, आउटपुट लेबल स्पष्ट रूप से संरेखित करती है, फिर कुछ निर्मित सुर्खियों में देखती है कि कौन-से टोकन अनुमानित वर्ग की…
दस्तावेज़ शेयर की गतिशीलता का एक विश्लेषणीय स्टोकेस्टिक मॉडल प्रस्तुत करता है, जो स्वस्थ और संकटग्रस्त स्थितियों के बीच स्विच करता है। यह ढाँचा वास्तविक क्रेडिट डिफॉल्ट स्वैप स्प्रेड को अपेक्षित शेयर प्रतिफल से जोड़ता है और स्प्रेड को भविष्य के इक्विटी…
यह नोटबुक ऐसा पूर्वानुमान एजेंट बनाती है जो ReAct लूप में तर्क और कार्रवाइयों के बीच अदल-बदल करता है। इसकी कार्रवाई का दायरा जानबूझकर छोटा है: एजेंट प्रमाण खोज सकता है या संभाव्यता पूर्वानुमान प्रस्तुत कर सकता है। दो विधियों वाला साझा इंटरफ़ेस लूप को अलग-अलग…
यह मार्गदर्शिका साप्ताहिक फ़्यूचर्स पोज़िशनिंग डेटा के स्रोत के रूप में सार्वजनिक CFTC Commitment of Traders रिपोर्ट का परिचय देती है। यह Traders in Financial Futures रिपोर्ट—जो डीलर, एसेट मैनेजर और लीवरेज्ड मनी जैसे प्रतिभागियों को वर्गीकृत करती है—को…
यह अध्याय खुले वित्तीय शोध में भाषा मॉडल को अधिक उपयोगी बनाने के तरीके के रूप में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन प्रस्तुत करता है, जहाँ बिना समर्थन के दावे और मनगढ़ंत बातें महँगी पड़ सकती हैं। यह दस्तावेज़ ग्रहण और संरचना के अनुसार दस्तावेज़ों को खंडों में बाँटने…
यह दस्तावेज़ बताता है कि चुने हुए फ़्यूचर्स उत्पादों के लिए साप्ताहिक CFTC Commitment of Traders डेटा कैसे प्राप्त करें और हर उत्पाद का इतिहास Parquet फ़ाइल में कैसे सहेजें। COT रिपोर्ट मंगलवार की पोज़िशनिंग दर्ज करती हैं और शुक्रवार को जारी होती हैं; ट्रेडर…
शोधपत्र देखता है कि बिटकॉइन रिटर्न और अस्थिरता का गूगल ट्रेंड्स ध्यान से क्या संबंध है। यह क्रिप्टोकरेंसी पर केंद्रित ध्यान को गूगल खोज डेटा से बने व्यापक अनिश्चितता माप से अलग करता है। बताए गए परिणाम बिटकॉइन और उस सामान्य अनिश्चितता सूचकांक के बीच संबंध…
यह अध्ययन पूछता है कि ऑर्डर जमा करने के लिए एजेंट चुने जाने के बाद भी ट्रेडिंग में भाषा मॉडल परिवारों की विविधता बनी रहती है या नहीं। तीन मॉडल परिवारों के निश्चित मिश्रण वाले कृत्रिम बाज़ारों में समाचार की अलग-अलग प्रस्तुतियाँ बदल देती हैं कि कौन-से परिवार…
यह शोध-पत्र जाँचता है कि Google खोज गतिविधि अगले दिन सूचकांक के मध्यक से बेहतर प्रदर्शन करने वाले S&P 100 शेयरों का पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकती है या नहीं। यह पिछड़े वित्तीय चरों को खोज क्वेरी वॉल्यूम के साथ जोड़ता है और परिणामों का वर्गीकरण करने के…
FedNLP को फ़ेडरल रिज़र्व के संचार का विश्लेषण करने वाली बहु-घटक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणाली के रूप में प्रस्तुत किया गया है; ये संचार लंबे और समझने में कठिन हो सकते हैं। यह कई विश्लेषण कार्यों में पारंपरिक मशीन लर्निंग से लेकर डीप न्यूरल नेटवर्क तक की…
यह दस्तावेज़ मूल्य उतार-चढ़ाव का विश्लेषण ट्रेंड-फ़ॉलोइंग और ट्रेंड-विरोधी ट्रेडरों से जुड़ी प्रभावी शक्तियों के आधार पर करने वाला मॉडल बताता है। इसका उद्देश्य चुने हुए अंतराल में कौन-सा व्यवहार हावी है, इसका अनुमान लगाना है; ट्रेडिंग नियम बताना नहीं। विधि…