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नॉलेज लाइब्रेरी

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।

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950 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह खोजपरक विश्लेषण ऐतिहासिक US इक्विटी पैनल का परिचय देता है, इसके कच्चे और समायोजित मूल्य फ़ील्ड समझाता है और समय के साथ टिकर कवरेज की जाँच करता है। यह सक्रिय टिकरों की सालाना संख्या की तुलना पहली और आखिरी दर्ज टिप्पणियों से करता है और दिखाता है कि ऐतिहासिक…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक GJR-GARCH मॉडल का उपयोग करके S&P 500 इक्विटी और विकल्प अध्ययन के लिए सशर्त-अस्थिरता विशेषताएँ बनाती है। पिछले मूल्यों पर आधारित तय नियमों के विपरीत, फ़िट की गई विशेषताएँ अपने अनुमान अवधि पर निर्भर करती हैं। इसलिए विधि रीफ़िट का कार्यक्रम तय करती…

इक्विटीऑप्शंसअस्थिरताबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण नोटबुक समझाती है कि नए बैकटेस्ट चलाने के बजाय रजिस्ट्री परिणामों से कंपनी-विशेषताओं पर आधारित US इक्विटी रणनीति का आकलन कैसे करें। यह अनिश्चितता को ध्यान में रखने वाले प्रदर्शन आँकड़े पढ़ती है, साझा आधार पर कॉन्फ़िगरेशन रैंक करती है और चुनी गई…

इक्विटीबैकटेस्टिंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ वित्तीय टाइम-सीरीज़ डेटा के लिए इस्तेमाल होने वाले डेटाबेस इंजनों का बेंचमार्क बताता है। इसमें बल्क लेखन, पूर्ण स्कैन, समय-सीमा क्वेरी, OHLCV एग्रीगेशन और ट्रेड तथा कोट डेटा के ऐज़-ऑफ़ जॉइन की तुलना है। पद्धति क्लाइंट-साइड रूपांतरण को लेखन लागत…

बाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ वित्तीय डेटा सेट की सफ़ाई के तरीके बताता है और समझाता है कि प्रीप्रोसेसिंग को प्रशिक्षण तथा परीक्षण विभाजनों के अनुरूप कैसे रखें। मुख्य सीख यह है कि स्केलिंग और विंसोराइज़ेशन जैसे रूपांतरण केवल प्रशिक्षण डेटा से अनुमानित करें; पूरा डेटा सेट…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीइक्विटीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ पोर्टफ़ोलियो के तय रीबैलेंस से पहले पोज़िशन बंद करने के तीन नियम समझाता है: निश्चित हानि स्टॉप, पोज़िशन के सर्वोत्तम मूल्य से मापा गया ट्रेलिंग स्टॉप और तय होल्डिंग अवधि के बाद बंद होने वाला समय-आधारित निकास। ये अतिरिक्त नियंत्रण केवल पोज़िशन…

इक्विटीजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बेंचमार्किंग, जोखिम-आरोपण और कारक शोध के इनपुट के रूप में सार्वजनिक Fama-French तथा AQR कारक प्रतिफल डेटा सेट प्रस्तुत करता है। इसमें Fama-French लाइब्रेरी के बाज़ार, आकार, मूल्य, लाभप्रदता, निवेश और मोमेंटम कारक, साथ ही गुणवत्ता, कम बीटा और…

फ़ैक्टर निवेशइक्विटीसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ऑफ़लाइन मशीन-लर्निंग पाइपलाइन और QuantConnect के LEAN इंजन के बीच तैनाती की सीमा दिखाती है। यह ETF केस स्टडी रजिस्ट्री से पूर्वानुमान सेट चुनती है, प्रशिक्षण और पूर्वानुमान के स्रोत-इतिहास की पुष्टि करती है और प्लेटफ़ॉर्म द्वारा उपयोग किए जा सकने…

मशीन लर्निंगऑर्डर निष्पादनबैकटेस्टिंगपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक आकलन करती है कि क्या Binance परपेचुअल-फ़्यूचर्स डेटा ऐसे क्रॉस-सेक्शनल रणनीति का समर्थन कर सकता है जो कॉन्ट्रैक्ट को प्रीमियम के आधार पर रैंक करके लॉन्ग और शॉर्ट पोज़िशन लेती है। यह न मॉडल फ़िट करती है, न पूर्वानुमान बनाती है। इसके बजाय, यह फ़ंडिंग…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्ससांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक कई केस स्टडी से ली गई रणनीतियों पर अनुमानित ट्रेडिंग लागत के प्रभाव की तुलना करती है। यह हर तैनात रणनीति कॉन्फ़िगरेशन के लागत-संवेदनशीलता बैकटेस्ट पढ़ती है, केस स्टडी की अपनी अनुमानित लागत पर सकल शार्प की शुद्ध शार्प से तुलना करती है और उस लागत का…

बैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधनऑर्डर निष्पादनसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पाथ सिग्नेचर को ऐसी निश्चित-लंबाई की विशेषताओं के रूप में समझाती है जो टाइम सीरीज़ में अवलोकनों का क्रम और संयुक्त आकार बनाए रखती हैं। इसमें बताया गया है कि सिग्नेचर का पहला स्तर कुल बदलाव दर्ज करता है, जबकि दूसरे स्तर के पद निर्देशांक-युग्मों के…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक चुनी हुई वास्तविक केस-स्टडी रणनीतियों पर Backtrader, Zipline Reloaded और एक आंतरिक ट्रेडिंग फ़्रेमवर्क के परिणामों की समानता की तुलना करती है। इसमें दोनों बाहरी इंजनों के लिए ETF और US इक्विटी-पैनल तुलना, और Backtrader के लिए CME फ़्यूचर्स तथा…

बैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह मॉड्यूल जोखिम-समायोजित गति स्कोर का उपयोग करके मासिक ETF आवंटन आधार तय करता है: पिछला संचयी प्रतिफल, वार्षिकीकृत वास्तविक अस्थिरता से विभाजित। जब 10-वर्ष और 2-वर्ष की प्रतिफल-वक्र ढलान एक सीमा से अधिक होती है, तब यह सर्वोच्च रैंक वाली परिसंपत्तियाँ चुनता…

इक्विटीबहु-एसेटमोमेंटमअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ ट्रेडिंग केस स्टडी में मॉडल प्रशिक्षण, पूर्वानुमान, कारणात्मक अनुमान और बैकटेस्ट दर्ज करने वाली रन-लॉग प्रणाली समझाता है। इसमें बताया गया है कि कॉन्फ़िगरेशन केस स्टडी सेटिंग से प्रशिक्षण मेनू और मॉडल प्रीसेट तक कैसे जाते हैं, फिर डेटा फ़ाइलें,…

बैकटेस्टिंगमशीन लर्निंगसांख्यिकीपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह कॉन्फ़िगरेशन क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स के लिए लॉन्ग-शॉर्ट रणनीति शोध कार्यप्रवाह तय करता है। इसमें वॉल्यूम के आधार पर चुना गया 19-एसेट यूनिवर्स, हर आठ घंटे के फ़ंडिंग निपटान से मेल खाते निर्णय और फ़ंडिंग समय पर निष्पादन शामिल हैं। मुख्य लक्ष्य अगले आठ…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सकैरीऔसत की ओर वापसी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक 57 लेखांकन और कीमत-आधारित विशेषताओं का अगले महीने के US स्टॉक रिटर्न के व्यक्तिगत पूर्वानुमानकों के रूप में मूल्यांकन करती है। यह मासिक क्रॉस-सेक्शनल रैंक सहसंबंधों की गणना करती है, समय के साथ उनका औसत निकालती है और क्रमिक निर्भरता तथा कई…

इक्विटीफ़ैक्टर निवेशसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह अध्याय ट्रेडिंग विचार को दस्तावेज़ीकृत विशेषता विनिर्देश में बदलने का ढाँचा प्रस्तुत करता है। यह शोधकर्ताओं से विशेषता की अवधि को इच्छित निर्णय के अनुरूप रखने, प्रेरक परिकल्पना बताने और पूर्वानुमान संकेतों को संदर्भगत स्थिति चरों से अलग पहचानने को कहता…

तकनीकी संकेतकमशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह मार्गदर्शिका कारणात्मक प्रभाव के अनुमान और कारणात्मक संरचना की खोज में अंतर बताती है और आम शोध प्रश्नों को उपयुक्त Python लाइब्रेरी से जोड़ती है। जब समायोजन संरचना ज्ञात हो या स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट हो, तब EconML और DoWhy प्रभावों का अनुमान लगाते हैं;…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह अवलोकन इक्विटी, क्रिप्टो, विदेशी मुद्रा, फ़्यूचर्स, ऑप्शन और बहु-परिसंपत्ति पोर्टफोलियो से जुड़ी नौ ट्रेडिंग केस स्टडी के कॉन्फ़िगरेशन डेटा को समेकित करता है। यह हर अध्ययन के यूनिवर्स, डेटा आवृत्ति, निर्णय की गति, लागत मॉडल और सिग्नल से पोज़िशन तक के…

बहु-एसेटबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधनऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक यह जाँचने के लिए एक नियतात्मक ढाँचा प्रस्तुत करती है कि बैकटेस्ट और लाइव ट्रेडिंग पाइपलाइन एक समान व्यवहार करती हैं या नहीं। यह उन चरणों की तुलना करती है जो कीमत की बारों को निर्णयों में बदलते हैं: विशेषता गणना, पूर्वानुमान, सिग्नल और ऑर्डर आकार।…

बैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स बाज़ार की प्रति घंटा बारों में एक निश्चित विक्रय ऑर्डर को समयबद्ध करने के लिए रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग एजेंट को प्रशिक्षित करती है। इसकी स्थिति में लैग्ड रिटर्न, अस्थिरता, पिछले घंटे का वॉल्यूम, स्पॉट के मुकाबले परपेचुअल…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सऑर्डर निष्पादनमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक नौ केस स्टडी में OLS, Ridge, Lasso और ElasticNet सहित रैखिक-मॉडल नतीजों को एकत्र करती है। यह हर अध्ययन के प्राथमिक लेबल पर सबसे मज़बूत पूर्ण कॉन्फ़िगरेशन की तुलना करती है, फिर नियमितीकरण, फ़ोल्ड-स्तर के सूचना गुणांक, स्थिरता, वैकल्पिक अवधियों,…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंगफ़ैक्टर निवेश
Machine Learning for Trading

यह केस स्टडी TabM—एक पैरामीटर-कुशल न्यूरल एन्सेम्बल—का मूल्यांकन दूसरे मॉडल परिवारों की तरह ही समय-बिंदु पर उपलब्ध CME फ़्यूचर्स विशेषता पंक्तियों और वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड पर करती है। यह अधिकांश पैरामीटर साझा करते हुए मॉडल विविधता का औसत लेने के तरीके के रूप…

फ़्यूचर्समशीन लर्निंगबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचने का कार्यप्रवाह प्रस्तुत करती है कि छह-महीने का हालिया अवधि छोड़कर मापा गया मोमेंटम 21-दिन के आगे के रिटर्न को प्रभावित करता है या नहीं, और क्या बाज़ार की अस्थिरता के साथ यह प्रभाव बदलता है। यह अस्थिरता और यील्ड कर्व नियंत्रणों तथा…

इक्विटीमोमेंटममशीन लर्निंगसांख्यिकी