नॉलेज लाइब्रेरी

यह दस्तावेज़ फिर से देखता है कि आम तौर पर अध्ययन किए जाने वाले सात कंपनी वित्तीय अनुपात शेयर रिटर्न से कैसे जुड़े हैं। यह अनुपातों के स्थान में अवलोकनों को द्वि-आयामी ग्राफ़ के रूप में दिखाने के लिए टोपोलॉजिकल डेटा विश्लेषण, विशेष रूप से Ball Mapper…

यह शोधपत्र मल्टी-फ़ैक्टर इनसेप्शन नेटवर्क (MFIN) प्रस्तुत करता है, जो मूल्य रिटर्न और अन्य बार-बार अद्यतन होने वाले संकेतों का उपयोग करके कई क्रिप्टोकरेंसी में ट्रेडिंग का ढाँचा है। यह क्रिप्टो परिसंपत्तियों के सीमित इतिहास की समस्या से निपटने के लिए नेटवर्क…

यह अध्ययन 30 शेयरों के पोर्टफ़ोलियो के लिए अनुकूलित ट्रेडिंग रणनीति विकसित करने में डीप रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग की पड़ताल करता है। यह दैनिक कीमतों को प्रशिक्षण डेटा और ट्रेडिंग परिवेश के रूप में इस्तेमाल करता है, फिर एजेंट की तुलना Dow Jones Industrial…

यह दस्तावेज़ EPEC बाज़ार में बिजली की स्पॉट कीमतों के पूर्वानुमान के लिए हाइब्रिड तरीकों के अध्ययन की रूपरेखा देता है। मॉडल के घटकों में एक साधारण पूर्वानुमान, फ़ूरियर विश्लेषण, ARMA और GARCH मॉडल, औसत की ओर लौटने वाली जंप-डिफ्यूज़न प्रक्रिया और रिकरंट…

अध्ययन वित्तीय समाचार से निकाली गई भावना को तकनीकी संकेतकों और समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के साथ जोड़ने वाला ट्रेडिंग तरीका बताता है। यह भावना विश्लेषण के लिए GPT-2 और FinBERT का उपयोग करता है, प्राप्त संकेतों को गति और रुझान मापों के साथ जोड़ता है, और…

यह शोधपत्र Bitcoin और Ethereum के संबंध का अध्ययन करने तथा Ethereum रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए आयाम-घटाने के तरीकों का मूल्यांकन करता है। डेटासेट में लॉग रिटर्न और अतिरिक्त सहचर शामिल हैं। लेखक पहले दोनों क्रिप्टोकरेंसी के संबंध के प्रारंभिक माप के…

यह दस्तावेज़ उच्च-आवृत्ति मार्केट मेकिंग की ऐसी रूपरेखा प्रस्तुत करता है जो टिक-स्तर के बाज़ार डेटा को समय-समय पर मिलने वाले पूर्वानुमान संकेतों के साथ जोड़ती है। यह मार्केट मेकिंग के निर्णय तय करते समय तेज़ ऑर्डर-स्तरीय जानकारी और कम बार मिलने वाले…

यह अध्ययन क्रिप्टोकरेंसी जोखिम को अस्थिरता पूर्वानुमान के रूप में देखता है और क्रिप्टो बाज़ार के बीस तत्वों में गणना किए गए जोखिम मापों पर मशीन लर्निंग मॉडल लागू करता है। यह कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क, लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी मॉडल, बाइडायरेक्शनल LSTM और…

यह शोधपत्र एक ऑटोरेग्रेसिव मॉडल विकसित करता है, जो टोकनयुक्त लिमिट ऑर्डर बुक संदेश बनाता है; एक सिम्युलेटर इनका उपयोग बुक की स्थिति अपडेट करने के लिए करता है। इसकी संरचना में सरलीकृत संरचित स्टेट-स्पेस लेयर हैं, जो संदेशों और स्थितियों के लंबे अनुक्रमों को…

यह अध्ययन इंट्राडे बिटकॉइन रिटर्न फ़ंक्शनों का पूर्वानुमान लगाने के लिए फ़ंक्शनल प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण (FPCA) लागू करता है। यह फ़ंक्शनल अवलोकनों और असतत-समय की गतिशीलता के बीच संबंध के रूप में Karhunen–Loève डायनेमिक फ़ैक्टर मॉडल प्रस्तुत करता है और…

यह लेख XGB-Chiarella प्रस्तुत करता है, जो इंट्राडे मूल्य व्यवहार को पुनरुत्पादित करने के लिए विस्तारित Chiarella एजेंट-आधारित बाज़ार मॉडल का कैलिब्रेशन करने की विधि है। सिम्युलेटेड बाज़ार में फ़ंडामेंटल, मोमेंटम और नॉइज़ ट्रेडर शामिल हैं। मूल…

QuantNet कई इक्विटी बाज़ारों में ट्रेडिंग रणनीतियाँ बनाने के लिए एक लर्निंग आर्किटेक्चर है। हर बाज़ार का अपना एन्कोडर और डिकोडर है: एन्कोडर स्थानीय बाज़ार डेटा को निरूपित करता है, साझा वैश्विक मॉडल कई बाज़ारों की जानकारी संसाधित करता है और डिकोडर स्थानीय तथा…

यह शोधपत्र उच्च-आवृत्ति ऑर्डर प्रवाह को इंट्राडे मूल्य परिवर्तनों का स्रोत मानकर मॉडल करता है और सिंथेटिक ऑर्डर अनुक्रम बनाने के लिए अनुक्रम जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क लागू करता है। इन अनुक्रमों से मूल्य पथों का सिमुलेशन किया जाता है, फिर उत्पन्न व्यवहार की…

यह शोधपत्र Agent Market Arena प्रस्तुत करता है, जो क्रिप्टोकरेंसी और स्टॉक बाज़ारों में बड़े भाषा मॉडल के ट्रेडिंग एजेंटों का मूल्यांकन करने वाला सतत, रीयल-टाइम बेंचमार्क है। यह ढाँचा सत्यापित ट्रेडिंग डेटा को विशेषज्ञों द्वारा जाँची गई खबरों और एजेंट के कई…

यह अध्ययन समन्वित क्रिप्टोकरेंसी पंप-एंड-डंप गतिविधि की जाँच करता है। इसमें एक केस स्टडी और एक निर्धारित अवधि में टेलीग्राम चैनलों के ज़रिए आयोजित घटनाओं की पड़ताल शामिल है। यह ऐसी योजनाओं से जुड़े बाज़ार पैटर्न खोजता है और एक मॉडल बनाता है, जिससे अनुमान…

यह शोधपत्र मशीन लर्निंग से स्टॉक ऑप्शन के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने और उन पूर्वानुमानों को ट्रेडिंग में लागू करने पर एक अनुवर्ती अध्ययन का वर्णन करता है। इसमें रिकरंट न्यूरल नेटवर्क और लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क की जाँच की गई है, फिर यह आकलन किया गया…

यह शोध जाँचता है कि क्या गैर-इक्विटी परिसंपत्तियों पर बनी रणनीतियाँ S&P 500 से जुड़ी एल्गोरिथ्मिक निवेश रणनीतियों में विविधता ला सकती हैं। यह LSTM पूर्वानुमानों, ARIMA-GARCH पूर्वानुमानों, मोमेंटम और विपरीत-रुझान नियमों से बने संकेतों की तुलना करता है। विचार…

यह शोध यह जाँचने के लिए एक प्रायोगिक ढाँचा प्रस्तुत करता है कि क्या बड़े भाषा मॉडल चीनी वित्तीय समाचार से उपयोगी भावना संकेत निकाल सकते हैं। यह मॉडल प्रदर्शन सुधारने के अलग-अलग तरीकों का प्रतिनिधित्व करने के लिए चुने गए तीन मॉडल कंपनी-संबंधी समाचार सारांशों…

यह शोध क्रॉस-सेक्शनल व्यवस्थित पोर्टफ़ोलियो में परिसंपत्ति रैंकिंग के चरण पर केंद्रित है। इसका तर्क है कि सरल अनुमान-नियम और पारंपरिक रिग्रेशन या वर्गीकरण मॉडल के पूर्वानुमानों को क्रम में रखने से बनी रैंकिंग उपयुक्त नहीं हो सकती; इसकी तुलना सूचना…

यह शोध उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग में सांख्यिकीय आर्बिट्राज के लिए रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग की पड़ताल करता है। इसमें एक एजेंट को अपने ट्रेडिंग परिवेश के साथ अंतःक्रिया से सीखते हुए बताया गया है और अल्पकालिक बाज़ार अवसरों के अनुसार निर्णय ढालने के तरीके के रूप में…

यह दस्तावेज़ पेयर्स ट्रेडिंग के लिए एसेटों के बीच समय के साथ बदलते संबंध पहचानने वाला डीप-लर्निंग ढाँचा बताता है। मल्टी-मोडल टेम्पोरल रिलेशन ग्राफ लर्निंग समय-श्रृंखला प्रेक्षणों को विविक्त फ़ीचर्स के साथ एक टेम्पोरल ग्राफ में जोड़ता है। इसके बाद…

यह अध्ययन पोलिश शेयरों के लिए पेयर्स ट्रेडिंग ढाँचे को इस तरह अनुकूलित करता है कि किसी एसेट की तुलना दूसरे अत्यधिक सहसंबद्ध एसेट से जोड़ने के बजाय जोखिम कारकों से बनी उसकी प्रतिकृति से की जाती है। यह प्रधान घटक विश्लेषण, एक्सचेंज-ट्रेडेड फ़ंड या Long Short…

दस्तावेज़ सूचीबद्ध कंपनियों के शेयरों की चाल में गति के प्रसार को पकड़ने के लिए बनाई गई पूर्वानुमान विधि का वर्णन करता है। यह दो प्रकार की इकाइयों—कंपनियों और उनके कार्यकारियों—वाला बाज़ार ज्ञान ग्राफ बनाता है और उनके बीच के स्पष्ट संबंधों को अंतर्निहित…

यह विधि अनेक बाज़ार जोखिम कारकों वाली वित्तीय समय-श्रृंखलाओं में विसंगतियों की पहचान करती है, जहाँ दूषित प्रेक्षण जोखिम मॉडलों और उनसे निकले मापों को विकृत कर सकते हैं। पहले यह समय-श्रृंखला डेटा को संक्षिप्त और पुनर्निर्मित करने के लिए प्रधान घटक विश्लेषण…