नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक दो अवधियों में ETF रिटर्न के पूर्वानुमान के लिए LightGBM मॉडल की तुलना ridge आधाररेखा से करती है। यह समझाती है कि पेड़ व्यवस्था-निर्भर परस्पर प्रभाव खोज सकते हैं—जैसे बाज़ार तनाव में मोमेंटम का अलग व्यवहार—जबकि लालची विभाजन अत्यधिक सहसंबद्ध फ़ीचर…

यह नोटबुक ईथर ट्रेडिंग के लिए DeFi कुल लॉक मूल्य श्रृंखला को वैकल्पिक डेटा के रूप में परखती है। समीक्षा चार प्रश्नों पर केंद्रित है: क्या श्रृंखला फ़ॉरवर्ड रिटर्न से जुड़ी है, क्या डेटा विश्वसनीय और पुनर्निर्मित किया जा सकता है, क्या इसका उपयोग कानूनी रूप से…

यह नोटबुक 13F फ़ाइलिंग की संस्थागत होल्डिंग्स पर संरचित ग्राफ़-शैली रिट्रीवल की तुलना एम्बेडिंग-आधारित वेक्टर रिट्रीवल से करती है। यह एक निश्चित कटऑफ़ पर समय-बिंदु होल्डिंग स्नैपशॉट बनाती है, स्टॉक यूनिवर्स सीमित करती है और स्टॉक धारकों, संस्थागत होल्डिंग्स…

यह नोटबुक हारने वाले ट्रेडों को उनके निर्णयों से जुड़ी मॉडल व्याख्याओं से जोड़ने का वर्कफ़्लो दिखाती है। यह मूल्य और मैक्रोइकॉनॉमिक डेटा से एकल-एसेट SPY फ़ीचर पैनल बनाती है, पहले के अवलोकनों पर LightGBM मॉडल प्रशिक्षित करती है और बाद के अवलोकनों से ट्रेड…

यह नोटबुक 15-मिनट बैकटेस्ट वर्कफ़्लो का वर्णन करती है, जिसमें NASDAQ-100 स्टॉक्स के पूर्वानुमान शामिल हैं। पहले यह रैंडम-सिग्नल पाइपलाइन जाँच चलाती है: चूँकि लागत के बाद रैंडम ट्रेडिंग में नुकसान होना चाहिए, लगातार लाभकारी परिणाम लुकअहेड, असंरेखित डेटा या…

यह नोटबुक NASDAQ ITCH ट्रेड डेटा से बाज़ार माइक्रोस्ट्रक्चर माप बनाती है, ट्रेडों को इंट्राडे बार में समेकित करती है और तरलता प्रॉक्सी को ऑर्डर-फ़्लो संकेतों तथा ऑर्डर-बुक स्थिति से अलग करती है। समेकन से पहले यह टिक नियम से अलग-अलग ट्रेड वर्गीकृत करती है,…

यह डेमो Alpaca के USD स्पॉट बाज़ार से जुड़ा हमेशा चालू क्रिप्टो ट्रेडिंग लूप प्रस्तुत करता है। यह परपेचुअल फ़्यूचर्स केस-स्टडी यूनिवर्स को प्लेटफ़ॉर्म पर समर्थित स्पॉट पेयर से मैप करता है और स्पष्ट करता है कि वहाँ केवल कुछ एसेट ट्रेड किए जा सकते हैं। उदाहरण…

यह नोटबुक एक ही ETF रिटर्न पैनल से PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib और skfolio के पोर्टफ़ोलियो आवंटनों की तुलना करती है। यह प्रशिक्षण अवधि में आवंटकों को फ़िट करती है, जाँचती है कि समतुल्य उद्देश्य और संरेखित भार सॉल्वर सहनशीलता के भीतर मेल खाते हैं, और बाद के…

यह नोटबुक उस रणनीति के लिए फ़ॉरवर्ड-रिटर्न लेबल बनाती है जो सूचीबद्ध ऑप्शन संकेत पढ़ती है और अंतर्निहित शेयरों में ट्रेड करती है। यह दैनिक शेयर कीमतों को स्प्लिट और लाभांश के लिए समायोजित करती है, स्थायी प्रतिभूति पहचानकर्ता का उपयोग करती है और इच्छित प्रवेश…

यह नोटबुक अनुमान लगाती है कि केवल बचे हुए US इक्विटी का समान-भार पोर्टफ़ोलियो उन कंपनियों को शामिल करने वाले पोर्टफ़ोलियो की तुलना में रिटर्न कितना बढ़ाकर दिखा सकता है जो डेटासेट से निकल गईं। पहले यह जाँचती है कि पैनल में निकास कब दर्ज होने शुरू हुए; उपयोगी…

यह नोटबुक अलग-अलग बाज़ार अवधियों में ETF मोमेंटम फ़ीचर और क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स फ़ीचर के लिए कोवैरिएट ड्रिफ्ट की निगरानी दिखाती है। यह Population Stability Index की तुलना करती है, जो अलग-अलग फ़ीचर वितरणों में बदलाव मापता है, Wasserstein दूरी से और ऐसे…

यह नोटबुक बार-बार रीबैलेंस की जाने वाली NASDAQ-100 रणनीति पर लेनदेन लागत के प्रभाव का अध्ययन करती है। पहले यह मौजूदा लागत-पूर्व बैकटेस्ट पर आधार-अंक लागत मान्यताएँ लागू करती है, ताकि दिखाया जा सके कि लागत बढ़ने पर Sharpe कैसे बदलता है। फिर यह साझा समान-भार…

यह नोटबुक इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस समझाती है, जिसमें हर स्टॉक को स्थिर भार देने के बजाय गुप्त-कारक भार देखी जा सकने वाली स्टॉक विशेषताओं पर निर्भर करते हैं। विशेषताओं से कारक एक्सपोज़र तक साझा मैपिंग, प्रशिक्षण पैनल में अनुपस्थित स्टॉक्स के…

यह नोटबुक लॉन्ग-ओनली, पूरी तरह निवेशित Markowitz ढाँचा बनाती है, जिसमें संभव पोर्टफ़ोलियो, कुशल फ्रंटियर, अधिकतम-Sharpe और न्यूनतम-वैरिएंस समाधान शामिल हैं। यह बताती है कि पोर्टफ़ोलियो वैरिएंस कोवैरिएंस मैट्रिक्स पर कैसे निर्भर करता है और एसेट्स के एक साथ न…

यह नोटबुक मॉडल रैंकिंग को सरल क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स पोर्टफ़ोलियो में बदलती है, ताकि बाद के प्रयोग पोज़िशन आकार, लागत या जोखिम नियंत्रण बदलने के प्रभाव को माप सकें। इसमें प्रवेश नियम लागू होते हैं, जैसे लॉन्ग के लिए सबसे अधिक स्कोर वाले और शॉर्ट के लिए…

यह दस्तावेज़ वित्तीय डेटासेट के लिए पुनः उपयोग योग्य निदान सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है, जिसमें इंडेक्स की अखंडता, डुप्लिकेट, अनुपस्थित मान, आउटलायर, कैलेंडर अंतराल और क्षेत्र-विशिष्ट विसंगतियाँ शामिल हैं। यह समय के प्रकार, क्रम और विशिष्टता की जाँच करता है,…

यह दस्तावेज़ साझा रणनीति इंटरफ़ेस के ज़रिए पाँच-दिवसीय ETF मोमेंटम रणनीति को Alpaca से जोड़ना दिखाता है। रणनीति SPY, QQQ और IWM में मोमेंटम ट्रैक करती है और सीमा पार होने पर सिग्नल बनाती है। ब्रोकर-विशिष्ट एडैप्टर डेटा और ऑर्डर संभालते हैं, जबकि रणनीति और…

यह दस्तावेज़ ऐसे कंपनी-रिटर्न मॉडल परिवार का परिचय देता है जो मानता है कि कुछ ही अज्ञात साझा फ़ैक्टर क्रॉस-सेक्शन के अधिकांश हिस्से को समझाते हैं। विशेषताओं से सीधे रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के बजाय ये मॉडल विशेषताओं से हर कंपनी के फ़ैक्टर एक्सपोज़र का…

यह दस्तावेज़ समान-भार वैलिडेशन शार्प के आधार पर क्रमबद्ध आधाररेखा से चुनी गई CME फ़्यूचर्स रणनीतियों के लिए वैकल्पिक पोज़िशन-आकार तरीकों की तुलना करता है। समान भार हर चुने गए उत्पाद को बराबर मानता है, हालाँकि फ़्यूचर्स अनुबंधों की वोलैटिलिटी और सह-चाल बहुत…

यह नोटबुक मॉडल पूर्वानुमान सेट को तुलनीय S&P 500 ऑप्शन बैकटेस्ट में बदलती है। हर साप्ताहिक निर्णय तारीख पर यह अनुमानित रिटर्न की रैंकिंग करती है, तरल यूनिवर्स में सबसे ऊँची रैंक वाले प्रतीक चुनती है और समान भार वाले एट-द-मनी स्ट्रैडल बेचती है। पोज़िशन…

यह नोटबुक वोलैटिलिटी, मोमेंटम और क्रॉस-सेक्शनल कैरी रैंक के लिए समायोजन के बाद यह अनुमान लगाने हेतु डबल मशीन लर्निंग का उपयोग करती है कि फ़्यूचर्स कैरी का बाद के रिटर्न पर प्रभाव है या नहीं। यह कारणात्मक व्याख्या और पूर्वानुमान प्रदर्शन में अंतर करती है:…

यह दस्तावेज़ बताता है कि पूँजी आवंटित करने से पहले शैडो मूल्यांकन में मौजूदा और उम्मीदवार मॉडल की तुलना कैसे करें। यह उनकी भूमिकाएँ और प्रमोशन सीमाएँ पहले से तय करता है, फिर पाँच आयामों पर उम्मीदवार का आकलन करता है: वार्षिकीकृत शार्प में सुधार, न्यूनतम…

यह नोटबुक Parquet स्रोतों, इकाइयों, फ़ीचर व्यू, टाइमस्टैम्प और समय-सीमा नीति के साथ Feast कॉन्फ़िगर करना दिखाती है, फिर प्रशिक्षण उदाहरणों और लाइव-जैसी वर्तमान-समय क्वेरी के लिए फ़ीचर प्राप्त करती है। यह Feast के आउटपुट की हाथ से लिखे समय-बिंदु जॉइन से…

यह नोटबुक इक्विटी फ़ैक्टर मॉडलिंग के लिए सुपरवाइज़्ड ऑटोएन्कोडर प्रस्तुत करती है। अनसुपरवाइज़्ड ऑटोएन्कोडर के विपरीत, जो क्रॉस-सेक्शन का पुनर्निर्माण करके बॉटलनेक सीखते हैं, इस मॉडल के प्रशिक्षण उद्देश्य में फ़ॉरवर्ड रिटर्न भी शामिल हैं। इसलिए लक्ष्य सीखी गई…