नॉलेज लाइब्रेरी

यह अध्याय खुले वित्तीय शोध में भाषा मॉडल को अधिक उपयोगी बनाने के तरीके के रूप में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन प्रस्तुत करता है, जहाँ बिना समर्थन के दावे और मनगढ़ंत बातें महँगी पड़ सकती हैं। यह दस्तावेज़ ग्रहण और संरचना के अनुसार दस्तावेज़ों को खंडों में बाँटने…

यह नोटबुक ऐसे फ़ीचर विकसित करती है जिनके लिए कई एसेट सीरीज़ चाहिए। यह कॉइंटीग्रेशन के लिए Engle-Granger और Johansen परीक्षणों की तुलना करती है, समझाती है कि साथ-साथ चलना अपने आप में स्थिर स्प्रेड का अर्थ क्यों नहीं है, और पूरे नमूने के रिग्रेशन तथा आगे अपडेट…

यह केस स्टडी एट-द-मनी शॉर्ट स्ट्रैडल के समाप्ति तक रिटर्न का पूर्वानुमान करने वाले ग्रेडिएंट बूस्टिंग मॉडल की तुलना करती है। इसमें ट्री क्षमता और फ़िटिंग के तीन उद्देश्य बदले जाते हैं: वर्ग त्रुटि, निरपेक्ष त्रुटि और Huber लॉस। वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन दो…

यह नोटबुक S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन अध्ययन में मुख्य लेबल का पूर्वानुमान करने के लिए पैच्ड ट्रांसफ़ॉर्मर फ़िट करती है। यह हर शेयर की ऐतिहासिक इनपुट विंडो को लगातार पैचों में बाँटती है और ध्यान के लिए हर पैच को एक टोकन मानती है। ध्यान विंडो के दूर-दराज़…

यह कोड वित्तीय फ़ीचर्स से पूर्वानुमान के लिए पर्यवेक्षित ऑटोएन्कोडर आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है। एक एन्कोडर सामान्यीकृत इनपुट को संपीड़ित करके बॉटलनेक में रखता है, जबकि एक डिकोडर नियमितीकरण के कार्य के रूप में इनपुट का पुनर्निर्माण करता है। पुनर्निर्मित…

यह नोटबुक ETF स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर मॉडल समझाती है, जो अलग-अलग फ़ंडों के मूल्य रिटर्न पर भारों की एकल शृंखला फिट करता है। उन मॉडलों से अलग, जो फ़ंड एक्सपोज़र और फ़ैक्टर रिटर्न का अलग-अलग अनुमान लगाते हैं, यह मूल्य निर्धारण त्रुटियों पर दो नेटवर्क…

MintEval जाँचता है कि भाषा मॉडल ट्रेडर के निर्देशों को ऐसे कोड में बदलते हैं या नहीं जो इच्छित रणनीति के अनुसार व्यवहार करे। यह संयोज्य घटकों से संदर्भ रणनीतियाँ बनाता है, उन्हें बोलचाल के निर्देशों में बदलता है और मॉडल से उनका कार्यान्वयन करवाता है। तैयार…

यह शोधपत्र किसी व्यक्ति के जीवनकाल में पोर्टफ़ोलियो चयन का अध्ययन करता है, जब आय स्टोकेस्टिक हो और निवेश में शेयर, बॉन्ड तथा जीवन बीमा शामिल हों। उद्देश्य में उपभोग, मृत्यु लाभ और अंतिम संपत्ति का हिसाब रखा जाता है। उत्तल ट्रेडिंग बाधा उन प्रतिबंधों को…

यह अध्ययन जाँचता है कि क्या proximal policy optimization विश्लेषणात्मक हल वाले सतत-समय ब्रोकर-ट्रेडर खेल में ब्रोकर के ट्रेडिंग-गति निर्णय सीख सकता है। यह सतत-समय उद्देश्य से असतत पुरस्कार निकालता है और ग्रिड परिशोधन तथा एक-चरण पहचान से कार्यान्वयन की जाँच…

दस्तावेज़ साइन किए गए, भारित रिटर्न-सहसंबंध ग्राफ़ के रूप में दर्शाई गई परिसंपत्तियों का क्लस्टर बनाने के लिए Graph-based Coalition Structure Generation एल्गोरिदम, GCS-Q, के उपयोग का वर्णन करता है। इसकी प्रेरणा यह है कि सामान्य क्लस्टरिंग तरीके साइन किए गए…

यह शोधपत्र तीन actor-critic रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम—Proximal Policy Optimization, Advantage Actor Critic और Deep Deterministic Policy Gradient—को मिलाकर स्वचालित स्टॉक-ट्रेडिंग का तरीका बताता है। एजेंटों को निवेश रिटर्न अधिकतम करने के उद्देश्य से…

यह अध्ययन डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके अल्पकालिक ट्रेडिंग पूर्वानुमान को लिमिट-ऑर्डर लगाने और लिमिट ऑर्डर बुक में इन्वेंटरी संबंधी निर्णयों में बदलता है। यह ऐतिहासिक ऑर्डर-बुक संदेशों से बने सिम्युलेटेड NASDAQ इक्विटी परिवेश में एजेंट को…

शोधपत्र ट्रेडिंग डीप क्यू-नेटवर्क (TDQN) प्रस्तुत करता है, जो समय के साथ शेयर बाज़ार की पोज़िशन चुनने के लिए डीप रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग तरीका है। यह DQN विधि को ट्रेडिंग के अनुरूप ढालता है और शार्प अनुपात को वह प्रदर्शन माप बनाता है जिसे रणनीति अधिकतम करना…

शोधपत्र बड़े बाज़ार पूँजीकरण वाले US शेयरों के मूल्य निर्धारण के लिए एक एकदिशीय ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल SERT प्रस्तावित करता है और स्टॉक मूल्य निर्धारण तथा फ़ैक्टर निवेश में पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफ़ॉर्मरों का उपयोग करता है। यह महामारी से पहले, महामारी के दौरान…

यह शोधपत्र AI और मशीन-लर्निंग ट्रेडिंग एजेंटों के बारे में प्रकाशित दावों को चुनौती देता है। इसका तर्क है कि पहले के कुछ मूल्यांकन सीमित संख्या में परीक्षण सत्रों और बाज़ार परिदृश्यों पर आधारित थे, जिससे एजेंटों के प्रदर्शन का भरोसेमंद आकलन करने के लिए…

यह दस्तावेज़ व्यक्तिगत एजेंटों की गतिविधियों से लीड-लैग नेटवर्क का अनुमान लगाने की विधि प्रस्तुत करता है, फिर इसे अलग-अलग ट्रेडरों के विदेशी मुद्रा डेटा पर लागू करता है। इसमें नेटवर्क की स्थिरता को इस बात की व्याख्या के रूप में प्रस्तुत किया गया है कि एक…

यह अध्ययन पूछता है कि ऑर्डर जमा करने के लिए एजेंट चुने जाने के बाद भी ट्रेडिंग में भाषा मॉडल परिवारों की विविधता बनी रहती है या नहीं। तीन मॉडल परिवारों के निश्चित मिश्रण वाले कृत्रिम बाज़ारों में समाचार की अलग-अलग प्रस्तुतियाँ बदल देती हैं कि कौन-से परिवार…

यह दस्तावेज़ क्रेडिट स्प्रेड के पूर्वानुमान का ऐसा तरीका बताता है जो एन्सेम्बल लर्निंग को पारस्परिक सूचना पर आधारित फ़ीचर चयन के साथ जोड़ता है। क्रेडिट स्प्रेड को बॉन्ड निवेश निर्णयों के लिए उपयोगी इनपुट माना गया है, और प्रस्तावित मॉडल का उद्देश्य लर्नरों को…

यह दस्तावेज़ सीमित अवधि तक स्पॉट और विकल्प कीमतों के सिम्युलेटेड पथों पर जोखिम-तटस्थ माप सीखने की संख्यात्मक विधि बताता है। इस संरचना में उत्तल लेनदेन लागत और उत्तल ट्रेडिंग बाधाएँ शामिल हैं। सीखा गया माप न्यूनतम एन्ट्रॉपी मार्टिंगेल माप है, जो विकल्प कीमतों…

यह शोधपत्र स्टोकेस्टिक फ़िल्टरिंग के लिए असिम्प्टोटिक विस्तार की विधि बताता है, जिसका उद्देश्य गैर-रैखिक स्थितियों में सशर्त वितरण का सन्निकटन करना है। यह फ़ूरियर रूपांतरण से समस्या को मोमेंटम स्पेस में बदलता है और गैर-रैखिक पदों का बहुपदी फलनों से सन्निकटन…

यह लेख मूविंग एवरेज रिवर्ज़न (MAR) प्रस्तुत करता है, जो कुछ ऑनलाइन पोर्टफ़ोलियो रणनीतियों की एक-अवधि औसत-वापसी मान्यता का बहु-अवधि विकल्प है। इसमें ऑनलाइन मूविंग एवरेज रिवर्ज़न (OLMAR) प्रस्तावित है, जो MAR पर आधारित पोर्टफ़ोलियो बनाने के लिए ऑनलाइन लर्निंग…

यह कार्य मशीन लर्निंग से सिम्युलेटेड बाज़ारों के लिए न्यूनतम समतुल्य मार्टिंगेल माप खोजता है, जिनमें ट्रेड किए जा सकने वाले साधन होते हैं, जैसे स्पॉट परिसंपत्ति और उस पर विकल्प। यह तरीका ट्रेडिंग बाधाओं वाले बाज़ारों तक बढ़ाया गया है और नियर-मार्टिंगेल माप…

यह शोधपत्र समय-श्रृंखला मॉडल सत्यापन के एक मूलभूत टकराव का अध्ययन करता है: प्रशिक्षण चरणों में पर्याप्त प्रेक्षण चाहिए, परीक्षण फ़ोल्ड में नमूने का पर्याप्त कवरेज होना चाहिए, और हर परीक्षण बिंदु से पहले प्रशिक्षण होना चाहिए। यह प्रशिक्षण की पर्याप्तता,…

यह शोध-पत्र जाँचता है कि Google खोज गतिविधि अगले दिन सूचकांक के मध्यक से बेहतर प्रदर्शन करने वाले S&P 100 शेयरों का पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकती है या नहीं। यह पिछड़े वित्तीय चरों को खोज क्वेरी वॉल्यूम के साथ जोड़ता है और परिणामों का वर्गीकरण करने के…