नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक ऐसी रणनीति के लिए संभावित फ़ीचर छाँटती है जो एट-द-मनी स्ट्रैडल बेचकर समाप्ति तक रखती है। हर ट्रेडिंग दिन यह उपलब्ध नामों की किसी फ़ीचर के आधार पर क्रॉस-सेक्शनल रैंकिंग की तुलना उनके अंतिम स्ट्रैडल परिणामों की रैंकिंग से करती है, फिर सत्यापन अवधियों…

यह दस्तावेज़ बताता है कि अवलोकन तारीख़ और बाद के ट्रेडिंग सत्र की समायोजित क्लोज़िंग कीमतों से ETF के दैनिक आगे-के-प्रतिफल लेबल कैसे बनाए जाएँ। यह मुख्य मासिक-अवधि लेबल और छोटा साप्ताहिक विकल्प बनाता है; पात्रता फ़िल्टर लागू करने से पहले हर टिकर के पूरे,…

यह नोटबुक ETF के आगे के प्रतिफल का पूर्वानुमान करने के लिए स्प्लिट-कॉन्फ़ॉर्मल पूर्वानुमान, कॉन्फ़ॉर्मलाइज़्ड क्वांटाइल प्रतिगमन और अनुकूली कॉन्फ़ॉर्मल अनुमान की तुलना करती है। वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड में यह एक उपसमूह पर प्रशिक्षण देती है, दूसरे पर अंतराल…

यह साझा यूटिलिटी मॉड्यूल मात्रात्मक शोध के लिए सामान्य ग्रेडिएंट-बूस्टिंग पाइपलाइन प्रदान करता है। यह क्षमता प्रीसेट तय करता है और मानक पैरामीटर नामों को LightGBM, XGBoost, CatBoost तथा scikit-learn histogram boosting की संबंधित सेटिंग में बदलता है। यह CPU…

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…

यह नोटबुक ADIA Lab की कारण-खोज चुनौती को किसी ज्ञात सिम्युलेटर परिवार के भीतर पैटर्न सीखने के बेंचमार्क के रूप में देखती है। इसके कार्य में ज्ञात निर्देशित चक्रीय ग्राफ़ों के साथ कई सिंथेटिक डेटासेट दिए जाते हैं, फिर मॉडलों का मूल्यांकन इस आधार पर होता है कि…

यह अध्ययन BTC/USDT ऑर्डर निष्पादन के लिए Double Deep Q-Learning की तुलना K-means से विभाजित विशेषज्ञ मिश्रणों और समान पैरामीटर वाले सघन नेटवर्कों से करता है। मूल्यांकन में Binance की लिमिट ऑर्डर बुक के पाँच-मिनट के औसत डेटा का उपयोग होता है और निष्पादन कमी,…

यह शोधपत्र रैखिक प्रतिगमन और गैर-रैखिक मशीन लर्निंग मॉडल, दोनों से संघीय निधि दरों का अनुमान लगाकर टेलर नियम का पुनर्मूल्यांकन करता है। रैखिक तरीके में साधारण न्यूनतम वर्ग मुद्रास्फीति, मुद्रास्फीति अंतर और उत्पादन अंतर के गुणांकों का अनुमान लगाता है;…

यह नोटबुक पूरे डेटासेट लोड करने के बजाय Parquet स्कीमा पढ़कर नौ बाज़ार केस-अध्ययनों में मॉडल-आधारित फ़ीचर कॉलम की सूची बनाती है। यह पहचान फ़ील्ड हटाती है, बाज़ार के अनुसार कॉलम गिनती है और नामों में मौजूद टोकन से फ़ीचर परिवार तय करती है; इनमें अस्थिरता मॉडल,…

यह केस अध्ययन S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन फ़ीचर पैनल पर अनुक्रम मॉडल की तुलना करता है। इसमें LSTM को रखा गया है, जो लुकबैक विंडो में गेटेड अवस्था बनाए रखता है; इसकी तुलना N-Linear आधाररेखा से होती है, जो नवीनतम स्तर हटाकर रैखिक मैपिंग फ़िट करती है। यह आधाररेखा…

यह नोटबुक TimeGAN की पाँच-भाग वाली संरचना समझाती है: एम्बेडर और रिकवरी नेटवर्क कच्चे अवलोकनों और अव्यक्त स्थान के बीच मैप करते हैं, सुपरवाइज़र समयगत संक्रमण सीखता है, और जनरेटर तथा डिस्क्रिमिनेटर प्रतिकूल तरीके से प्रशिक्षित होते हैं। यह चरणबद्ध प्रशिक्षण…

यह नोटबुक रोलिंग ETF रिटर्न विंडो को कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के लिए दो-चैनल छवियों में बदलती है। ग्रामियन एंगुलर समेशन फ़ील्ड हर विंडो के भीतर मानों को पुनः स्केल करता है, उन्हें कोणों में मैप करता है, और समय की स्थितियों के युग्मों के बीच त्रिकोणमितीय…

जोखिम-प्रीमियम PCA प्रशिक्षण औसत-रिटर्न सदिश का भारित बाहरी गुणनफल जोड़कर सहप्रसरण मैट्रिक्स को बदलता है। इसके अग्रणी आइगेनवेक्टर स्थिर फ़ैक्टर पोर्टफ़ोलियो परिभाषित करते हैं: भार शून्य होने पर साधारण PCA मिलता है, जबकि धनात्मक भार फ़ैक्टरों को औसत रिटर्न से…

यह नोटबुक सत्यापन डेटा पर कॉन्फ़िगरेशन चुनने के बाद, अप्रयुक्त होल्डआउट अवधि के लिए पूर्वानुमान बनाने की विधि बताती है। यह चुने गए कॉन्फ़िगरेशन का निर्धारण करती है, होल्डआउट के लिए उसका प्रशिक्षण विनिर्देश फिर बनाती है, और उपलब्ध समयरेखा तथा चुने गए लेबल की…

यह कॉन्फ़िगरेशन समय-बिंदु-विशिष्ट NASDAQ-100 यूनिवर्स में ऑर्डर-फ़्लो संकेतों के इंट्राडे अध्ययन का वर्णन करता है। यह हर मूल्यांकन अवधि से पहले उपलब्ध लिक्विडिटी जानकारी का उपयोग करके लागत-छँटा उपसमूह तय करता है, कई पूर्वानुमान अवधियों के लिए निर्णय…

यह नोटबुक नौ फ़ैक्टर और परिसंपत्ति-वर्ग रिटर्न श्रृंखलाओं के संयुक्त व्यवहार के आधार पर महीनों को समूहित करने के लिए गॉसियन मिक्सचर मॉडल का उपयोग करती है। यह मासिक अवलोकनों को मानकीकृत करती है, अनुपलब्ध मान वाले महीनों को हटाती है, और संभावित क्लस्टर…

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 नोटबुक चुने गए CME फ़्यूचर्स मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान बनाने की विधि बताती है। कॉन्फ़िगरेशन सत्यापन परिणामों से चुना जाता है, फिर होल्डआउट अवधि शुरू होने से पहले समाप्त होने वाले डेटा पर दोबारा फ़िट किया जाता है। लेबल बफ़र प्रशिक्षण…

यह नोटबुक Tail-GAN समझाती है, जो जोखिम पर मूल्य (VaR) और अपेक्षित कमी (ES) को लक्ष्य करते हुए वित्तीय रिटर्न परिदृश्य बनाने की एक जनरेटिव प्रतिकूल विधि है। यह विभेद्य सॉर्टिंग का उपयोग करती है, ताकि ग्रेडिएंट क्वांटाइल अनुमानों से होकर आगे बढ़ सकें, और जोखिम…

यह फ़ीचर इंजीनियरिंग नोटबुक बताती है कि फ़ंडामेंटल, मैक्रोइकॉनॉमिक डेटा और कैलेंडर संदर्भ के ज़रिए धीमी जानकारी तेज़ ट्रेडिंग संकेतों को कैसे संदर्भ दे सकती है। इसमें बुक-टू-मार्केट और अर्निंग्स यील्ड जैसे वैल्यू अनुपात, रिटर्न ऑन इक्विटी और एक्रुअल्स जैसे…

यह नोटबुक बताती है कि सत्यापन फ़ोल्ड पर मॉडल और रणनीति के चुनाव के बाद चुने गए NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर कॉन्फ़िगरेशन के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान कैसे बनाएँ। यह चुने गए प्रशिक्षण विनिर्देश को फिर बनाती है, केस स्टडी की घोषित विंडो से होल्डआउट फ़ोल्ड…

यह नोटबुक कई केस स्टडी में पाँच लेटेंट-फ़ैक्टर एस्टिमेटर के पंजीकृत सत्यापन परिणामों का संश्लेषण करती है। पहले यह हर पैनल के लिए परिणाम वाले एस्टिमेटर का मानचित्र बनाती है, फिर औसत दैनिक स्पीयरमैन रैंक सूचना गुणांक (IC) के आधार पर अग्रणी एस्टिमेटर की पहचान…

यह केस स्टडी NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर रणनीति के लिए उम्मीदवार वित्तीय और मॉडल-आधारित फ़ीचर को फ़ॉरवर्ड रिटर्न के विरुद्ध छाँटती है। यह समय के साथ क्रॉस-सेक्शनल रैंक सूचना गुणांक की गणना करती है, निर्भरता और बहु-परीक्षण के अनुसार निष्कर्ष समायोजित करती है,…