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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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2,238 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह नोटबुक सिंथेटिक दैनिक ETF रिटर्न शृंखलाएँ बनाने के लिए Diffusion-TS को अनुकूलित करती है। इसका डिनॉइज़र मूल शृंखला का पूर्वानुमान लगाता है और उस पूर्वानुमान को बहुपदीय ट्रेंड, चुने हुए फ़ूरिए घटकों तथा अवशेष में विघटित करता है। समय-डोमेन और आवृत्ति-डोमेन…

मशीन लर्निंगअस्थिरतासांख्यिकीबहु-एसेट
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वास्तविक होल्डआउट आर्टिफ़ैक्ट से तैनात वित्तीय मॉडल के लिए निगरानी कार्यविधि बनाती है। ड्रिफ्ट मापने से पहले यह जाँचती है कि आने वाला फ़ीचर डेटा भरा हुआ और संरचनात्मक रूप से वैध है, फिर संदर्भ और वर्तमान विंडो की तुलना करती है। फ़ीचर वितरण में…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधनइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बिटकॉइन परपेचुअल बाज़ार डेटा पर लॉन्ग-ओनली RSI औसत-उलटाव नियम के ज़रिए VectorBT से वेक्टराइज़्ड बैकटेस्टिंग का परिचय देती है। यह क्लोज़-आधारित RSI निकालती है, पिछले दिन का मान निचली सीमा से नीचे होने पर प्रवेश करती है और ऊपरी सीमा से ऊपर होने पर…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सऔसत की ओर वापसीतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पोज़िशन आकार को अधिकतम प्रतिकूल और अनुकूल एक्सकर्शन के विश्लेषण से जोड़ती है। यह स्थिर-अंश आकार निर्धारण दिखाती है, जिसमें प्रति-ट्रेड जोखिम बजट और प्रवेश से स्टॉप तक की दूरी से शेयर संख्या तय होती है, जिस पर संकेंद्रण सीमा भी लागू होती है। यह…

पोज़िशन का आकार तय करनाजोखिम प्रबंधनअस्थिरताबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि SHAP वाले ETF पैनल के लिए Ridge प्रतिगमन पूर्वानुमानों की व्याख्या कैसे करें। रैखिक मॉडल में, हर फ़ीचर का एट्रिब्यूशन उसके गुणांक और प्रशिक्षण पृष्ठभूमि के माध्य से फ़ीचर के विचलन के गुणनफल के बराबर होता है, इसलिए एट्रिब्यूशन की जाँच…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीइक्विटीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बिड-आस्क कोट के बिना दैनिक ओपन, हाई, लो, क्लोज़ और वॉल्यूम वाले ऐतिहासिक डेटा से स्प्रेड अनुमानित करने की दो विधियों की तुलना करती है। कॉर्विन-शुल्त्ज़ दैनिक और दो-दिवसीय हाई-लो दायरों की तुलना से स्प्रेड को अस्थिरता से अलग करता है और मानता है कि…

बाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक SEC की वार्षिक और त्रैमासिक फ़ाइलिंग को बाद के सेंटिमेंट, विषय और एम्बेडिंग विश्लेषण के लिए उपयुक्त संरचित टेक्स्ट में बदलने की कार्यविधि प्रस्तुत करती है। यह इच्छित अनुभागों को फ़ॉर्म-विशिष्ट मद संख्या से जोड़ती है और बताती है कि प्रबंधन चर्चा…

इक्विटीबाज़ार भावनाघटना आधारितसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि सशर्त ऑटोएन्कोडर इंस्ट्रूमेंटेड प्रमुख-घटक मॉडल को कैसे विस्तारित करता है: न्यूरल नेटवर्क स्टॉक विशेषताओं को कारक एक्सपोज़र में बदलता है, जबकि मॉडल एक्सपोज़र-गुणा-कारक-रिटर्न संरचना बनाए रखता है। यह प्रत्येक प्रशिक्षण विंडो के विन्यस्त…

इक्विटीफ़ैक्टर निवेशमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह अध्ययन वित्तीय और GJR-GARCH अस्थिरता फ़ीचर को आगे के इक्विटी रिटर्न के विरुद्ध जाँचता है। प्रत्येक सत्र में यह स्टॉक्स के बीच फ़ीचर और बाद के रिटर्न का रैंक सहसंबंध निकालता है, फिर औसत संबंध, वॉक-फ़ॉरवर्ड वैलिडेशन विंडो में संगति और कई उम्मीदवारों की जाँच…

इक्विटीऑप्शंससांख्यिकीमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह संदर्भ सेंटिमेंट विश्लेषण, टेक्स्ट फ़ीचर विकास और समाचार को रिटर्न से जोड़ने वाले प्रयोगों में उपयोग किए गए दो वित्तीय समाचार कॉर्पस का वर्णन करता है। FNSPID सुर्खियों को स्टॉक टिकर से जोड़ता है और व्यापक ऐतिहासिक अवधि समेटता है; पूर्ण संग्रह के साथ इसका…

इक्विटीबाज़ार भावनामशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक उन क्रिप्टो परपेचुअल रणनीतियों पर आवंटन की छह विधियों की तुलना करती है जो आधारभूत चयन प्रक्रिया पार कर चुकी हैं। यह प्रत्येक रणनीति के पूर्वानुमान और प्रवेश नियम स्थिर रखती है, फिर पूँजी आवंटन का तरीका बदलती है: एक आवंटक मॉडल स्कोर इस्तेमाल करता…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सपोज़िशन का आकार तय करनापोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक शॉर्ट यूरोपीय कॉल के लिए डीप हेजिंग दिखाती है। यह ज्यामितीय ब्राउनियन गति से अंतर्निहित मूल्य-पथों का अनुकरण करती है, बेंचमार्क के रूप में ब्लैक-स्कोल्स डेल्टा निकालती है और हेज पोज़िशन चुनने के लिए अर्ध-पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करती…

ऑप्शंसमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधनडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारण
Machine Learning for Trading

यह मॉड्यूल तय करता है कि वैलिडेशन चरणों और रणनीति लेबलों में होल्डआउट चयन फ़ील्ड कैसे बनाई जाती है। यह उन विसंगतियों को संबोधित करता है जिनसे स्थिर उम्मीदवार समूह और लाइव पुनर्निर्माण अलग-अलग कॉन्फ़िगरेशन चुन सकते हैं, या बाद के विश्लेषण में विजेता के बजाय…

बैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधनपोर्टफोलियो निर्माणसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह फ़ीचर-इंजीनियरिंग मॉड्यूल व्यवस्थित मैक्रो पोर्टफोलियो मॉडल के लिए दैनिक मूल्य डेटा तैयार करता है। यह अनुमानित अस्थिरता से समायोजित विभिन्न अवधि के रिटर्न, कई बहु-पैमाना MACD संकेत और लॉग कीमतों के रोलिंग ज़ेड-स्कोर बनाता है। रिटर्न अवधि के लिए तय सूची या…

बहु-एसेटमोमेंटमट्रेंड फ़ॉलो करनाअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक दिखाती है कि दस प्रमुख घटकों द्वारा पकड़ी गई व्यापक गतिविधियों को नियंत्रित करने के बाद, चार प्रबंधित-पोर्टफोलियो रणनीतियाँ SPY रिटर्न को समझाने में अतिरिक्त योगदान देती हैं या नहीं। संभावित पोर्टफोलियो ETF को हालिया गति, कम अस्थिरता या अल्पकालिक…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ तिमाही SEC 13F बल्क फ़ाइलिंग को संस्थागत होल्डिंग पैनल में बदलने का कार्यप्रवाह बताता है। यह हर मैनेजर के लिए फ़ाइलिंग तारीख़ के अनुसार नवीनतम फ़ाइलिंग चुनता है, प्रतिभूतियों की पहचान के लिए फ़ाइलकर्ता द्वारा भरे गए कंपनी नामों के बजाय CUSIP का…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारसांख्यिकीबाज़ार भावना
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक NASDAQ ITCH ट्रेड रिकॉर्ड का उपयोग करके जाँचती है कि नियमित सत्र के दौरान वॉल्यूम और ट्रेडिंग गतिविधि कैसे बदलती है। यह ट्रेड को समय बार में फिर से नमूना करती है, प्रतिनिधि उच्च, मध्यम और कम गतिविधि वाले शेयरों के मूल्य और वॉल्यूम की तुलना करती है,…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनासांख्यिकीतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक स्प्रेड, डेप्थ असंतुलन, खरीद-बिक्री दिशा दर्शाने वाले वॉल्यूम और मूल्य प्रभाव जैसी इंट्राडे माइक्रोस्ट्रक्चर जानकारी का उपयोग करके NASDAQ-100 शेयरों के अगले 15-मिनट के रिटर्न की रैंकिंग करने वाले पूर्वानुमान मॉडल की तुलना करती है। यह मॉडल परिवार के…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक अपेक्षित लॉग संपदा को अधिकतम करके द्विआधारी दाँव के लिए केली आकार निकालती है, फिर दिखाती है कि दाँव का आकार सिमुलेट किए गए संपदा पथों के वितरण को कैसे बदलता है। यह ढाँचे को निरंतर रिटर्न और बहु-परिसंपत्ति पोर्टफ़ोलियो तक बढ़ाती है, जहाँ प्रचलित…

पोज़िशन का आकार तय करनाजोखिम प्रबंधनपोर्टफोलियो निर्माणसांख्यिकी
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यह नोटबुक पहले से चुनी गई ETF रणनीति का आरक्षित होल्डआउट अवधि पर मूल्यांकन करती है। यह प्रशिक्षण पहचान और चेकपॉइंट से मेल खाते पूर्वानुमान प्राप्त करती है, पहले तय किए गए रणनीति विनिर्देश और ट्रेडिंग लागत लागू करती है, और परिणामी बैकटेस्ट दर्ज करती है।…

बैकटेस्टिंगपोर्टफोलियो निर्माणजोखिम प्रबंधनपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह मॉड्यूल बताता है कि ऐतिहासिक S&P 500 मूल्य कैसे तैयार करें, जब समय के साथ टिकर प्रतीक अलग-अलग प्रतिभूतियों के लिए इस्तेमाल हो सकते हैं। यह कॉर्पोरेट कार्रवाई समायोजन कारक लागू करता है, प्रतिभूति पहचानकर्ताओं को ट्रैक करता है और पहचान सीमाएँ चिह्नित करता…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादन
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यह यूटिलिटी बताती है कि मूल गणनाएँ फिर से चलाए बिना बैकटेस्ट पहचानकर्ता बदलने वाले माइग्रेशन की पुष्टि कैसे करें। यह पंजीकृत पतों वाले कॉलम खोजने के लिए डेटाबेस स्कीमा स्कैन करती है, जिनमें पाठ दस्तावेज़ों के भीतर के संदर्भ भी शामिल हैं, फिर माइग्रेशन से…

बैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण जाँचता है कि अनेक ट्रेडिंग केस स्टडी में चुने गए संकेत आगे इस्तेमाल के लिए पर्याप्त भरोसेमंद दिखते हैं या नहीं। यह सत्यापन सूचना गुणांकों (IC) की तुलना होल्डआउट साक्ष्य से करता है, स्थिरता और पुनरुत्पादकता देखता है, और पूर्वानुमान गुणवत्ता की…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह ट्यूटोरियल परिसंपत्ति के मूल्य और वॉल्यूम इतिहास से बनी विशेषताओं का सर्वेक्षण करता है, जिनमें अलग-अलग अवधि के रिटर्न, ट्रेंड और रिवर्सल माप, कई अस्थिरता अनुमानक, अस्थिरता व्यवस्थाएँ, तरलता, टेल जोखिम और क्रॉस-सेक्शनल सामान्यीकरण शामिल हैं। यह गति संकेतों…

तकनीकी संकेतकमोमेंटमअस्थिरतामशीन लर्निंग