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…
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
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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,…
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…
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…
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…
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;…
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…
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।…
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…
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,…
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…
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…