नॉलेज लाइब्रेरी

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 नोटबुक कई asset class के long-short momentum उदाहरण से फ़्यूचर्स बैकटेस्टिंग की कार्यविधि समझाती है। यह बताती है कि कॉन्ट्रैक्ट विनिर्देश multiplier के ज़रिए मूल्य उतार-चढ़ाव को डॉलर लाभ और हानि में कैसे बदलते हैं, और notional exposure कॉन्ट्रैक्ट आकार…

यह नोटबुक जाँचती है कि ETF momentum बैकटेस्ट मानी गई ट्रेडिंग फीस के प्रति कितना संवेदनशील है। यह रणनीति के भार और ट्रेडिंग शेड्यूल स्थिर रखती है, प्रति-leg लागत की अलग-अलग दरों पर simulator फिर चलाती है, और वृद्धि, Sharpe ratio तथा ड्रॉडाउन की तुलना करती…

नोटबुक अनुमान लगाती है कि बचे हुए US शेयरों का समान-भार पोर्टफ़ोलियो शुरुआती पूरे universe की तुलना में रिटर्न को कितना बढ़ा-चढ़ाकर दिखा सकता है। पहले यह देखती है कि पैनल में प्रतीकों के हटने का रिकॉर्ड कब से है; दर्ज निकास केवल डेटासेट के अंतिम वर्षों में…

यह विश्लेषण फ़र्म की विशेषताओं पर आधारित मासिक US इक्विटी रणनीति की पंजीकृत बैकटेस्ट pipeline पढ़ता है। इसमें Sharpe की अनिश्चितता, probability और deflated Sharpe माप, paired रणनीति तुलना, holdout में क्षय और micro-cap की कम तरलता दर्शाने के लिए बनाया गया…

यह नोटबुक पात्र पूर्ण-कवरेज उम्मीदवारों में सत्यापन Sharpe के आधार पर सबसे ऊपर आने वाली allocation lineage पर पोज़िशन-स्तर के stop loss, trailing stop और समय-आधारित exit का मूल्यांकन करती है। हर overlay की तुलना उसके अपने बिना-overlay parent से की जाती है,…

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 S&P 500 की उस विकल्प रणनीति के पोर्टफ़ोलियो भार नियमों की तुलना करती है जो straddle बेचती है। चुने गए प्रतीक और रणनीति की अन्य सेटिंग स्थिर रखकर समान-भार baseline को ऐसे allocator से बदला जाता है जो या तो मॉडल पूर्वानुमानों या underlying-return…

यह नोटबुक पहले से चुने गए क्रिप्टो परपेचुअल कॉन्फ़िगरेशन पर निष्पादन लागतों का प्रभाव मापती है। यह मॉडल, checkpoint, entry rule, allocator और risk control को स्थिर रखती है, फिर ट्रेड किए गए notional पर round-trip शुल्कों के घोषित ग्रिड में रणनीति दोबारा…

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 केवल-पठन विश्लेषण कई मॉडल परिवारों के सत्यापन पूर्वानुमानों को साथ रखता है, ताकि जाँचा जा सके कि वे पूर्ण हैं या नहीं, वे शेयरों की रैंकिंग कितनी अच्छी करते हैं, क्या रैंकिंग कौशल अलग-अलग फोल्ड में बना रहता है, और क्या ऊपर से समान दिखने वाले मॉडल अलग…

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 जोखिम-प्रीमियम PCA समझाती है, जो प्रशिक्षण अवधि के औसत रिटर्न का भारित बाहरी गुणनफल जोड़कर रिटर्न सहप्रसरण मैट्रिक्स बदलती है। इसके प्रमुख आइगेनवेक्टर स्थिर फ़ैक्टर पोर्टफ़ोलियो परिभाषित करते हैं; भार बढ़ाने से फ़ैक्टर औसत रिटर्न समझाने वाली दिशाओं…

यह नोटबुक पहले चुने गए S&P 500 विकल्प मॉडल के लिए आउट-ऑफ़-सैंपल पूर्वानुमान समूह बनाने का वर्णन करती है। यह सत्यापन परिणामों से विन्यास तय करती है, होल्डआउट-पूर्व डेटा पर उस विन्यास को फिर से फिट करती है और होल्डआउट विंडो के लिए पूर्वानुमान पंजीकृत करती है।…

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 नोटबुक व्यापक US शेयर-बाज़ार समूह की रैंकिंग के लिए कीमत-आधारित विशेषताएँ बनाती है। इसमें मोमेंटम, अस्थिरता, मूविंग एवरेज और तकनीकी संकेतक समूहों का वर्णन है, फिर एक-सत्र आगे के रिटर्न लेबल के विरुद्ध उनका मूल्यांकन किया जाता है। इसका मुख्य डिज़ाइन नियम…

यह अध्याय रणनीति डिज़ाइन और लाइव संचालन के हिस्से के रूप में जोखिम प्रबंधन प्रस्तुत करता है। इसमें वैल्यू एट रिस्क और कंडीशनल वैल्यू एट रिस्क से टेल जोखिम मापना, ड्रॉडाउन की गहराई और रिकवरी, एक्सपोज़र का विघटन, तनाव परीक्षण, अनुकूली नियंत्रण और शासन शामिल…

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 DeFi Llama के कुल लॉक्ड मूल्य डेटा को Ether ट्रेडिंग शोध पाइपलाइन के संभावित इनपुट के रूप में परखती है। यह संकेत की मज़बूती, डेटा गुणवत्ता, कानूनी उपयुक्तता और व्यावसायिक मूल्य को अलग रखती है; कानूनी मुद्दे और पुराने ऐतिहासिक संस्करणों को फिर से…

यह नोटबुक पहले के आवंटन चरण द्वारा चुनी गई क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स पोज़िशनों के स्तर पर निकास का मूल्यांकन करती है। यह निश्चित हानि-स्टॉप, हर पोज़िशन के सर्वोत्तम मूल्य से जुड़े ट्रेलिंग स्टॉप और तय होल्डिंग अवधि के बाद समय-आधारित निकास परिभाषित करती है।…

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 नोटबुक केस स्टडी बैकटेस्ट में जोखिम ओवरले की तुलना करती है, जिनमें स्टॉप, ट्रेलिंग स्टॉप, हानि-सीमा, ड्रॉडाउन-ब्रेकर और अस्थिरता-लक्ष्य नियम शामिल हैं। यह हर अध्ययन के ओवरले परिणाम लोड करती है, जहाँ उपलब्ध हो वहाँ आवंटन-चरण के बैकटेस्ट से आधाररेखा चुनती…