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।
867 दस्तावेज़
यह नोटबुक एक केंद्रित परीक्षण प्रस्तुत करती है: क्या परपेचुअल फ़ंडिंग फ़ीचरों का सीखा हुआ अनुक्रम निरूपण प्रीमियम, यानी परपेचुअल और स्पॉट कीमतों के अंतर, के हाथ से बनाए सारांशों से बेहतर है। यह NLinear की तुलना आवर्ती LSTM से करती है; NLinear हाल की विंडो के…
यह नोटबुक जाँचती है कि क्या SHAP फ़ीचर एट्रिब्यूशन मॉडल छँटाई, जोखिम निर्णयों या रिपोर्टिंग के लिए पर्याप्त स्थिर हैं। ETF पूर्वानुमान कार्य का उपयोग करके यह पहले ऐसे परीक्षण नमूने खोजती है जिनके पूर्वानुमान करीब हैं, लेकिन SHAP प्रोफ़ाइल अलग हैं। फिर यह…
यह नोटबुक 20 मुद्रा युग्मों के उम्मीदवार फ़ीचरों का एक-एक करके आगे के रिटर्न के विरुद्ध मूल्यांकन करती है। विश्लेषण को वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन अवधियों तक सीमित रखा जाता है, हर सत्र पर उसका फोल्ड अंकित होता है और होल्डआउट से पहले एक बफ़र अंतर छोड़ा जाता है, ताकि…
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 डेटा यूटिलिटी Chen, Pelger और Zhu एसेट-प्राइसिंग डेटासेट पर काम में सहायता करती है, जिसमें स्टॉक रिटर्न, फ़र्म विशेषताएँ, मैक्रोइकॉनॉमिक श्रृंखलाएँ और विभाजन-पूर्व विशेषता टेन्सर शामिल हैं। इसकी रूपांतरण विधि प्रकाशित प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण…
यह नोटबुक जाँचती है कि वित्तीय विशेषताएँ 10-सत्रीय डेल्टा-हेज्ड विकल्प रिटर्न लेबल को समझाने में मदद करती हैं या नहीं। इसमें एक निहित-अस्थिरता विशेषता, निहित-अस्थिरता पर निर्भर और स्वतंत्र विशेषताओं के समूहों तथा पूरे विशेषता-समुच्चय का उपयोग करने वाले Ridge…
यह मॉड्यूल कई मॉडल परिवारों के लिए वॉक-फ़ॉरवर्ड प्रशिक्षण और सत्यापन फ़ोल्ड तैयार करने का साझा तरीका बताता है। यह बाद के मॉडल-विशिष्ट रूपांतरणों से महँगे, मॉडल-स्वतंत्र काम को अलग करता है—जैसे समय विंडो काटना, फ़ोल्ड-विशिष्ट मॉडल-आधारित फीचर लागू करना,…
यह नोटबुक फ़्यूचर्स पूर्वानुमान के लिए LSTM और NLinear अनुक्रम मॉडल का मूल्यांकन करती है। हर निर्णय पर एक फीचर पंक्ति इस्तेमाल करने वाले मॉडलों से अलग, अनुक्रम मॉडल अतीत के क्रमबद्ध अवलोकनों की विंडो लेते हैं और उन पैटर्न को सीख सकते हैं जिन्हें तय सारांश…
यह नोटबुक स्थायी फ़्यूचर्स फ़ंडिंग शोध के लिए कई मॉडल परिवारों के सत्यापन पूर्वानुमानों की तुलना करती है। यह बताती है कि सूचना गुणांक पूर्वानुमानों और बाद के रिटर्न के बीच रैंक-संबंध मापता है, AUC ऊपर या नीचे के लेबल की रैंकिंग मापता है, और लॉग लॉस…
यह कार्यान्वयन बताता है कि डीप-लर्निंग अध्ययनों में उपयोग किए जाने वाले पैनल डेटा के लिए बैच किए गए अनुक्रम विंडो कैसे बनाएँ। विंडो पैनल के अपेक्षित कैलेंडर का पालन करती हैं; वे हर परिसंपत्ति के अवलोकनों को लगातार पंक्तियों में नहीं समेटतीं। अनुपलब्ध सत्र…
यह नोटबुक बाज़ार और कंपनी डेटा साफ़ करने के व्यावहारिक तरीके प्रस्तुत करती है, जिनमें डुप्लिकेट सँभालना, अंतराल चिह्न, डोमेन फ़िल्टर, रिवर्सल-आधारित स्पाइक पहचान, आउट्लायर क्लिपिंग, श्रेणीबद्ध एन्कोडिंग और अलग-अलग आवृत्तियों वाले डेटासेट संरेखित करना शामिल…
यह नोटबुक जाँचती है कि समान पूर्वानुमान होने पर या अलग यादृच्छिक सीड और संरचना से मॉडल फिर फिट करने पर SHAP एट्रिब्यूशन स्थिर रहते हैं या नहीं। ETF फ़ॉरवर्ड रिटर्न का उपयोग करके यह ऐसे नमूना-युग्म खोजती है जिनके पूर्वानुमान करीब हों, लेकिन SHAP प्रोफ़ाइल अलग…
यह नोटबुक ऑप्शन बाज़ार के फीचर पर ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री मॉडल फिट करती है, जो निहित अस्थिरता, स्क्यू, टर्म स्ट्रक्चर और वेरिएंस रिस्क प्रीमियम जैसे पूर्वानुमान संकेतों को दर्ज करते हैं। यह वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन का उपयोग करके फ़ॉरवर्ड-रिटर्न और दिशा लेबल पर…
यह केस स्टडी विविध CME फ़्यूचर्स समूह में साप्ताहिक लॉन्ग-शॉर्ट, कैरी-रैंक आधारित रणनीतियों को परखती है। इसमें दैनिक डेटा, वॉक-फ़ॉरवर्ड मॉडल मूल्यांकन और कमीशन, स्प्रेड तथा रोल स्लिपेज की लागतें शामिल हैं। यह मॉडल परिवारों के बीच संकेत गुणवत्ता की तुलना करती…
यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल S&P 500 अध्ययन के लिए पूर्वानुमानकारी, संरचनात्मक और कारणात्मक मॉडल के साक्ष्यों की तुलना करती है, जो इक्विटी फीचर को निहित अस्थिरता, स्क्यू और टर्म स्ट्रक्चर जैसे ऑप्शन-आधारित मापों के साथ जोड़ता है। यह साप्ताहिक फ़ॉरवर्ड-रिटर्न…
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 निष्पादन रिकॉर्ड से सीखने के लिए व्यवहार क्लोनिंग की तुलना इनवर्स रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग (IRL) से करती है। इसके प्रदर्शन TWAP समय-सारिणी से लिए गए हैं, जिसका जोखिम-तटस्थ उद्देश्य ज्ञात है: प्रभाव सीमित रखने के लिए ट्रेड समान रूप से बाँटना और साथ…
यह कोड आउट-ऑफ़-सैंपल पूर्वानुमान तालिकाओं से मानकीकृत प्रदर्शन मेट्रिक्स निकालता है—हर फ़ोल्ड के लिए अलग और समग्र सारांश के रूप में भी। यह प्रतिगमन और वर्गीकरण को सपोर्ट करता है, जिनमें सूचना गुणांक, त्रुटि माप, विभेदन मेट्रिक्स और इकाई गणना शामिल हैं।…
यह नोटबुक डबल मशीन लर्निंग से जाँचती है कि देखे गए कन्फ़ाउंडर के समायोजन के बाद निहित और वास्तविक अस्थिरता के स्प्रेड तथा आगे के इक्विटी रिटर्न का संबंध कायम रहता है या नहीं। यह उसी क्रॉस-फ़िट अवलोकन पर समायोजित अनुमान की तुलना साधारण नैव OLS से करती है और…
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 नोटबुक बताती है कि PCA बिना फ़ीचर वाला अव्यक्त-कारक आधार मॉडल है, जिसका उपयोग ETF रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए होता है। यह हर लेबल के प्रशिक्षण-विंडो रिटर्न मैट्रिक्स का अपघटन करती है और पूर्वानुमान बनाने के लिए हर फ़ंड की लोडिंग तथा अनुमानित कारक…
यह नोटबुक दैनिक FX पेयर्स मॉडल के लिए लागू करने का चक्र बताती है, जिसमें Interactive Brokers लाइव डेटा स्रोत और निष्पादन स्थल, दोनों है। यह ऐतिहासिक पैनल पर Ridge रिग्रेशन मॉडल प्रशिक्षित करती है, दैनिक रिटर्न, मोमेंटम, अस्थिरता और कीमत से निकले संक्षिप्त…
यह नोटबुक CME फ्यूचर्स के पैनल के लिए न्यूरल स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर मॉडल प्रस्तुत करती है। मॉडल अव्यक्त कारक बनाने और घोषित आगे के रिटर्न क्षितिजों के लिए पूर्वानुमान देने हेतु उत्पाद रिटर्न तथा कैरी, मोमेंटम और अस्थिरता जैसी देखी जा सकने वाली…
यह यूटिलिटी सार्वजनिक SEC 10-Q, 10-K और 8-K फ़ाइलिंग एकत्र करने तथा आगे के शोध के लिए उन्हें साझा सारणीबद्ध डेटासेट में बदलने का कार्यप्रवाह बताती है। यह फ़ॉर्म-विशिष्ट पाठ निष्कर्षण लागू करती है: त्रैमासिक फ़ाइलिंग से प्रबंधन चर्चा खंड मिलता है, वार्षिक…