नॉलेज लाइब्रेरी

यह कार्य कंपनी की पहचान के बजाय बाज़ार पूंजीकरण में रैंक के आधार पर इक्विटी दर्शाने का प्रस्ताव करता है। इसकी प्रेरणा यह है कि पारंपरिक नाम-आधारित निरूपण शोरयुक्त और अस्थिर हो सकते हैं, जिससे डीप न्यूरल नेटवर्क के लिए पैटर्न सीखना कठिन होता है। रैंक स्पेस…

यह अध्ययन चीनी विश्लेषक रिपोर्टों पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण लागू करता है और उनके लहजे को सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक वर्गीकृत करने के लिए अनुकूलित BERT मॉडल का उपयोग करता है। यह जाँचता है कि रिपोर्ट का भाव बाद के शेयर परिणामों, जिनमें अतिरिक्त रिटर्न,…

यह अध्ययन बिटकॉइन, एथेरियम और लाइटकॉइन में अल्पकालिक उतार-चढ़ाव वर्गीकृत करने के लिए ऐतिहासिक मूल्यों और तकनीकी संकेतकों का उपयोग करता है। इसमें वर्गीकरण विधियों की तुलना इस आधार पर की जाती है कि वे एक घंटे की अवधि में ऊपर और नीचे की चालों की पहचान कैसे करती…

यह अध्ययन जाँचता है कि बिटकॉइन रिटर्न का पूर्वानुमान करते समय COVID-19 के स्वास्थ्य संकेतक पूर्वानुमान क्षमता बढ़ाते हैं या नहीं। इसमें महामारी-संबंधी विशेषताओं, जिनमें टीकाकरण, अस्पताल में भर्ती और परीक्षण के माप शामिल हैं, के साथ और बिना प्रशिक्षित…

यह अध्ययन अस्थिर क्रिप्टोकरेंसी बाज़ारों में पेयर ट्रेडिंग के लिए निष्पादन की पूरक परत के रूप में डीप रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग का परीक्षण करता है। इसका ढाँचा पहले संभावित जोड़ियों को छाँटता और क्रम देता है, फिर निष्पादन के निर्णय लेने के लिए प्रॉक्सिमल पॉलिसी…

यह कार्य वित्तीय समय-श्रृंखलाओं को ऑर्डर संदेशों के क्रम के रूप में मॉडल करने के लिए एक जनरेटिव प्रीट्रेन्ड ट्रांसफ़ॉर्मर प्रस्तुत करता है। यह मॉडल डिस्क्रीट-इवेंट सिम्युलेटर के भीतर ऑर्डर-निर्माण इंजन के रूप में काम करता है, जिसका उद्देश्य लिमिट ऑर्डर बुक…

एवरमाइन यह जाँचने का एक ढाँचा है कि क्या शोध एजेंट दीर्घकालिक अल्फ़ा खोज के दौरान पुनः उपयोग योग्य कौशल, उपकरण और नियम जमा करके बेहतर होते हैं। यह शोध इतिहास, मौजूदा कारक पोर्टफोलियो और संचित क्षमताओं के ज़रिए शोध की स्थिति दर्शाता है। समान संसाधन वाले…

यह अध्ययन उच्च-जोखिम वाले संदर्भ के लिए रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग पोर्टफोलियो प्रबंधक प्रस्तावित करता है। यह दोतरफ़ा लेनदेन को उधार देने और लेने के साथ जोड़ता है, इनाम के रूप में लाभ-हानि का उपयोग करता है और नुकसान के जोखिम के प्रबंधन तथा पूँजी के उपयोग को…

यह शोधपत्र लंबी अवधि में संपत्ति बढ़ाने के उद्देश्य से व्यवस्थित निवेश का एक तरीका प्रस्तावित करता है, जो अल्पकालिक ETF खरीद निर्णयों के क्रम पर आधारित है। यह पारंपरिक दैनिक व्यवस्थित निवेश की तुलना में अंशदान का समय बेहतर करने के लिए विकासवादी एल्गोरिदम को…

स्टॉकजीपीटी दैनिक शेयर रिटर्न को संख्यात्मक टोकन के क्रम के रूप में देखता है और भविष्य के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए ऑटोरेग्रेसिव मॉडल को प्रशिक्षित करता है। इसका अटेंशन तंत्र रिटर्न इतिहास से सीधे समयगत पैटर्न सीखने के लिए बनाया गया है, ताकि…

यह दस्तावेज़ ब्लैक–शोल्स समीकरण को समय में आगे हल करके विकल्प कीमतों का पूर्वानुमान लगाने की एक अनुभवजन्य विधि बताता है। समस्या का समाधान सुव्यवस्थित नहीं होने के कारण, विधि नियमितीकरण का उपयोग करती है; इस कार्य में एकमात्रता, स्थिरता और अभिसरण से जुड़े…

यह दस्तावेज़ स्थान-काल संबंधी मोमेंटम रणनीतियाँ प्रस्तुत करता है, जो किसी परिसंपत्ति के अपने मोमेंटम इतिहास को दूसरी परिसंपत्तियों के सापेक्ष उसके मोमेंटम के साथ जोड़ती हैं। यह तरीका पोर्टफोलियो में ट्रेडिंग संकेत सीखने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है…

यह अध्ययन विकेंद्रीकृत ऋण प्रोटोकॉल के अनुबंधों को विकल्पों के रूप में मॉडल करता है: उधारकर्ता विकल्प खरीदार और ऋणदाता विक्रेता की भूमिका में होते हैं, जबकि ऋण-मूल्य अनुपात प्रीमियम तय करने में मदद करता है। अनुबंध का मूल्य समझने के लिए यह आर्बिट्राज-रहित…

यह कार्य जाँचता है कि क्या डीप रीइनफ़ोर्समेंट लर्निंग ऐसे परिवेशों में इष्टतम ट्रेडिंग रणनीतियाँ प्राप्त कर सकती है जिन्हें वर्णित करना आसान, लेकिन गणितीय रूप से चुनौतीपूर्ण है। लेखक डीप डिटरमिनिस्टिक पॉलिसी ग्रेडिएंट पर ध्यान देते हैं, जो परिवेश के साथ…

दस्तावेज़ बाज़ार मॉडल की अनिश्चितता के बीच लाभदायक बने रहने की कोशिश करने वाली सांख्यिकीय आर्बिट्राज रणनीतियाँ खोजने की डेटा-आधारित विधि बताता है। यह कई प्रतिभूतियों पर एक साथ विचार करने के लिए डीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, जिससे पहले सह-एकीकृत…

यह दस्तावेज़ शोरयुक्त बाज़ार में टिकने वाली ट्रेडिंग शैलियों की जाँच के लिए बड़े एजेंट-आधारित सिमुलेशन का उपयोग करता है। इसके MAS-Utopia मॉडल में पाँच प्रकार के 10,000 एजेंट हैं और पाँच वर्षों का उच्च-आवृत्ति डेटा लागू किया गया है। सिमुलेशन में लेन-देन…

यह शोधपत्र अध्ययन करता है कि पूँजीगत लाभ कर और वास्तव में हुए घाटों से मिलने वाले कर लाभ शेयर ट्रेडिंग के निर्णयों को कैसे प्रभावित करते हैं। इसमें रीइनफ़ोर्समेंट लर्निंग परिवेश में औसत कर आधार का उपयोग प्रस्तावित है, जिससे एजेंट करों को शामिल करने और उन्हें…

CTBench सिंथेटिक क्रिप्टोकरेंसी समय-श्रृंखलाओं के मूल्यांकन का बेंचमार्क है। इसकी प्रेरणा बाज़ार की निरंतर ट्रेडिंग, उच्च अस्थिरता और तेज़ व्यवस्था-परिवर्तनों से मिलती है। यह 452 टोकन का डेटा जुटाता है और चार बाज़ार व्यवस्थाओं में आठ प्रतिनिधि जनरेशन मॉडलों…

यह शोधपत्र उस स्थिति में इष्टतम ट्रेडिंग का अध्ययन करता है जब संकेत एक औसत की ओर लौटने वाली Ornstein-Uhlenbeck प्रक्रिया का अनुसरण करता है, जिसके पैरामीटर छिपी व्यवस्थाओं के अनुसार बदलते हैं। यह अवलोकनों से संकेत के गुप्त माध्य, प्रत्यावर्तन गति और अस्थिरता…

यह अध्ययन पूरी तरह स्वायत्त रीइन्फोर्समेंट लर्निंग ट्रेडरों से भरी लिमिट ऑर्डर बुक का मॉडल बनाता है। सूक्ष्म ऑर्डर-मिलान इंजन से यह जाँचता है कि एजेंटों की अंतःक्रियाएँ कुल ऑर्डर प्रवाह और बाज़ार प्रभाव को कैसे आकार देती हैं। मॉडल व्यवस्थित कीमत खोज और…

यह दस्तावेज़ बड़े भाषा मॉडल पर आधारित क्रिप्टोकरेंसी ट्रेडिंग एजेंट CryptoTrade का वर्णन करता है। इसका तरीका ऑन-चेन जानकारी को—जिसे लेखक पारदर्शी और अपरिवर्तनीय बताते हैं—समाचार जैसे ऑफ-चेन संकेतों के साथ जोड़ता है, जो समयानुकूल संदर्भ दे सकते हैं। एक…

यह अध्ययन जाँचता है कि डीप हेजिंग स्थिति और डेल्टा हेजिंग स्थिति का अंतर सांख्यिकीय आर्बिट्राज बन सकता है या नहीं। यह पूर्ण-बाज़ार मान्यताओं के तहत निकाले गए पहले के दावे पर विचार करता है और पूछता है कि क्या ऐसा ही निष्कर्ष GARCH-आधारित बाज़ार मॉडल में भी…

DeepUnifiedMom एक पोर्टफोलियो निर्माण ढाँचा है जो कई समय-सीमाओं के समय-श्रृंखला मोमेंटम संकेतों को जोड़ता है। यह एकीकृत पोर्टफोलियो बनाने के लिए बहु-कार्य सीख और बहु-द्वार विशेषज्ञ-मिश्रण संरचना का उपयोग करता है। इसका लक्ष्य उस मोमेंटम व्यवहार को पकड़ना है…

यह पेपर इष्टतम ट्रेडिंग का अध्ययन करता है, जहाँ सांख्यिकीय आर्बिट्राज संकेत छिपे हुए कारकों से आता है जो कीमतों में उछाल और प्रसरण पैदा करते हैं। ट्रेडर के ऑर्डर उद्धृत कीमतों और निष्पादन कीमतों को भी प्रभावित कर सकते हैं, इसलिए समस्या में बाज़ार की अनिश्चित…