नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक AAPL एक्सचेंज ट्रेड के एक दिन से बनाए गए टाइम बार की तुलना टिक, वॉल्यूम, डॉलर, इम्बैलेंस और रन बार से करती है। पहले चार सैंपलिंग तरीकों में अवलोकनों को बीते समय, ट्रेड संख्या, ट्रेड किए गए शेयर या ट्रेड की गई नाममात्र राशि के आधार पर समूहित किया…

यह नोटबुक S&P 500 विकल्प शोध के लिए पहले से घोषित मॉडल समूह के एक सदस्य के रूप में PatchTST, एक ट्रांसफ़ॉर्मर-शैली अनुक्रम मॉडल, को फ़िट करती है। यह लुकबैक सीरीज़ को निश्चित लंबाई के पैच में बाँटती है, उन्हें टोकन के रूप में एम्बेड करती है और विंडो में…

यह दस्तावेज़ उन लेबलों के लिए दो निदान परिभाषित करता है जिनकी आगे के रिटर्न विंडो एक-दूसरे पर चढ़ती हैं: पूल्ड पैनल ऑटोकॉरिलेशन और लेबल विशिष्टता पर आधारित प्रभावी सैंपल आकार। ऑटोकॉरिलेशन मूल बार ग्रिड पर अनुरोधित दूरी पर केवल एक ही इकाई के भीतर अवलोकनों के…

यह नोटबुक दिखाती है कि अनुमान अवधि के सहसंबंध नेटवर्क से इक्विटी यूनिवर्स का वर्णन और नेटवर्क-विविधीकृत पोर्टफोलियो कैसे बनाया जाए। यह मूल्यांकन से पहले उपलब्ध डेटा का उपयोग करके तरल सिंबल चुनती है, रिटर्न सहसंबंधों को दूरियों में बदलती है और न्यूनतम…

यह खोजपरक विश्लेषण पुराने Quandl WIKI US इक्विटी पैनल की जाँच करता है। इसका ध्यान मूल्य परंपराओं, डेटा कवरेज और इस बात पर है कि उसका इतिहास बैकटेस्ट में क्या समर्थन कर सकता है। यह कच्चे मूल्यों, जो ट्रेड किए गए मूल्य स्तर दिखाते हैं, और समायोजित मूल्यों, जो…

यह नोटबुक शार्प अनुपात को सैंपलिंग अनिश्चितता वाले अनुमान के रूप में देखती है। यह सैंपल की लंबाई, विषमता और कर्टोसिस को ध्यान में रखते हुए विश्वास अंतराल और संभाव्य शार्प गणनाएँ विकसित करती है, फिर न्यूनतम ट्रैक रिकॉर्ड और सांख्यिकीय शक्ति की योजना से अनुमान…

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 साझा आवंटन मॉड्यूल क्रॉस-सेक्शनल पूर्वानुमानों को पोर्टफ़ोलियो वज़न में बदलता है। यह लॉन्ग पोज़िशन या लॉन्ग-शॉर्ट पोर्टफ़ोलियो के शीर्ष और निचले समूह चुनने के लिए स्कोर के आधार पर परिसंपत्तियों की रैंकिंग करता है। पोज़िशन वज़न कन्फ़ॉर्मल पूर्वानुमान…

यह नोटबुक मिनट-स्तर के NASDAQ-100 डेटा से तीन प्रक्रियाओं द्वारा फ़ीचर बनाती है: निकट-अवधि विचरण पूर्वानुमान के लिए रोलिंग हेटेरोजीनियस ऑटोरेग्रेसिव प्रतिगमन, हाल की गतिविधि की आवधिक संरचना बताने के लिए फ़ूरियर रूपांतरण, और कीमत, ऑर्डर फ़्लो तथा ट्रेड…

यह विश्लेषण स्थल की गतिविधि बताने और टिकर, पक्ष तथा ऑर्डर विशेषताओं से जुड़ी ट्रेड तालिका बनाने के लिए NASDAQ TotalView-ITCH संदेशों का उपयोग करता है। यह संदेश प्रकारों की गिनती करता है, ट्रेडिंग की तुलना कहीं अधिक संख्या में होने वाली कोटिंग और हटाने की…

यह डेटासेट मार्गदर्शिका FRED शृंखलाएँ प्राप्त करने, अवलोकनों को दैनिक कैलेंडर के साथ संरेखित करने और विश्लेषण के लिए चुने गए संकेतक लोड करने का कार्यप्रवाह बताती है। उदाहरणों में ट्रेज़री प्रतिफल, 10-वर्ष और 2-वर्ष का अंतर, VIX, रोज़गार माप, मुद्रास्फीति,…

यह नोटबुक आकलन करती है कि जारी किए गए US फर्म पैनल से फर्म विशेषताओं पर आधारित मासिक लॉन्ग–शॉर्ट रणनीति का अध्ययन किया जा सकता है या नहीं। यह डेटा एन्कोडिंग, समय के साथ उपलब्ध समूह में बदलाव, हर रीबैलेंस पर दोनों पक्ष भरने के लिए पर्याप्त फर्मों की उपलब्धता,…

यह नोटबुक वित्तीय घटना ग्राफ़ का विश्लेषण करते हुए घटना होने, सार्वजनिक होने और ग्राफ़ पाइपलाइन द्वारा निकाले जाने के समय में अंतर करना दिखाती है। यह टाइमस्टैम्प वाले 8-K संबंध लोड करती है, प्रकटीकरण और निष्कर्षण में देरी मापती है और सार्वजनिक प्रकटीकरण…

दस्तावेज़ बताता है कि S&P 500 विकल्पों के लिए रैखिक, ग्रेडिएंट-बूस्टिंग, टेबलर डीप-लर्निंग और अनुक्रम मॉडल के सत्यापन पूर्वानुमानों की तुलना कैसे करें। निदान रिपोर्ट करने से पहले यह जाँचता है कि हर पंजीकृत पूर्वानुमान समूह अपनी पात्रता अनुबंध के अनुसार पूरा…

दस्तावेज़ बताता है कि डबल मशीन लर्निंग (DML) स्प्रेड, अल्पकालिक अस्थिरता और पिछले रिटर्न का हिसाब रखने के बाद अनुमान लगाती है कि खरीदार-आरंभित वॉल्यूम का हिस्सा भविष्य के रिटर्न को प्रभावित करता है या नहीं। यह क्रॉस-फ़िटिंग से उपचार और परिणाम, दोनों को उन…

यह नोटबुक मॉडल प्रशिक्षित किए या बैकटेस्ट दोबारा चलाए बिना पंजीकृत NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर बैकटेस्ट को रणनीति आकलन में बदलती है। यह रजिस्ट्री से मेट्रिक्स और वंशावली पढ़ती है, ज़रूरत पड़ने पर व्युत्पन्न समूह और युग्मित तुलना तालिकाएँ बनाती है, और समान…

यह नोटबुक पहले से चुने गए CME फ़्यूचर्स कॉन्फ़िगरेशन को होल्डआउट पूर्वानुमानों पर लागू करती है। इसमें स्थापित आवंटक, रीबैलेंस कार्यक्रम, संकेंद्रण नियम और लेनदेन लागत की धारणाएँ उपयोग होती हैं। इसकी मुख्य पद्धतिगत बात है कि होल्डआउट का मूल्यांकन करने से पहले…

यह नोटबुक पंजीकृत सत्यापन बैकटेस्ट से CME फ़्यूचर्स केस-स्टडी कॉन्फ़िगरेशन चुनने की प्रक्रिया बताती है। यह सिग्नल, आवंटन और जोखिम-प्रबंधन चरणों के उम्मीदवारों को एकत्र करती है, फिर सबसे मजबूत सत्यापन शार्प वाले कॉन्फ़िगरेशन को चुनती है। रिटर्न की दोनों…

यह दस्तावेज़ नौ ट्रेडिंग केस अध्ययनों के मूल्यांकन की पाँच-चरणीय प्रक्रिया समझाता है, जो संकेत गुणवत्ता से शुरू होकर सत्यापन, लेन-देन लागत, होल्डआउट प्रदर्शन और प्रमाण गुणवत्ता तक जाती है। चरण संचयी हैं, इसलिए रणनीति अंतिम चरण तक तभी पहुँचती है जब वह हर लागू…

यह नोटबुक वोलैटिलिटी मापों की तुलना करती है, विषम ऑटोरिग्रेसिव (HAR) मॉडल फ़िट करती है और हर्स्ट घातांकों से खुरदरापन का अनुमान लगाती है। पहले यह इंट्राडे वास्तविकीकृत विचरण की तुलना दैनिक एस्टिमेटर से करती है, रात भर के रिटर्न को सत्र गतिविधि से अलग करती है…

यह नोटबुक कंडीशनल ऑटोएन्कोडर प्रस्तुत करती है, जो शेयर विशेषताओं से फ़ैक्टर एक्सपोज़र तक के रैखिक मैपिंग को न्यूरल नेटवर्क से बदलकर इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण का विस्तार करती है। यह एक्सपोज़र और फ़ैक्टर रिटर्न की संरचना बनाए रखती है, साथ ही…

यह उपयोगिता मॉड्यूल सत्यापन और होल्डआउट डेटा पर पूर्वानुमान मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए तालिकाएँ और चित्र बनाता है। इसके निदान में सूचना गुणांक के विश्वास अंतराल, सत्यापन से होल्डआउट तक क्षय, चयन-समायोजित बैकटेस्ट आँकड़े, फ़ोल्ड-स्तरीय तुलना, व्यवस्था…

यह प्रशिक्षण उपयोगिता DeePM-शैली मॉडल के लिए अनुकूलन चक्र बताती है। यह मज़बूत शार्प-उन्मुख लॉस से मॉडल पैरामीटर अपडेट करने के लिए AdamW का उपयोग करती है और फ़ॉरवर्ड रिटर्न, वोलैटिलिटी स्केलिंग, मास्क, लेन-देन लागत तथा कॉन्फ़िगर किए गए बर्न-इन और सॉफ्ट-मिन…

यह दस्तावेज़ केस अध्ययन के Parquet डेटा के साथ सीधे फ़ीचर-स्टोर अवधारणाएँ दिखाता है। फ़ीचर व्यू में एंटिटी कुंजी, घटना टाइमस्टैम्प, उपयोगी अवधि और फ़ीचर कॉलम निर्दिष्ट होते हैं। मॉडल प्रशिक्षण के लिए ऐतिहासिक मान उस निर्णय समय से जोड़े जाते हैं जब वे ज्ञात…