नॉलेज लाइब्रेरी

यह कार्य RADAR प्रस्तावित करता है—स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर ढाँचे के अंतर्गत पोर्टफ़ोलियो अनुकूलन में उपयोग होने वाले बाज़ार स्थिति निरूपण सीखने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड डिफ्यूज़न ढाँचा। इसकी प्रेरणा यह है कि बाज़ार अलग-अलग व्यवस्थाओं के बीच बदलते हैं,…

यह अध्ययन बिटकॉइन लिमिट ऑर्डर बुक डेटा में असामान्य प्रेक्षणों की पहचान के लिए तेरह सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग मॉडलों की तुलना करता है। यह मॉडलों का एक साझा ढाँचे में मूल्यांकन करता है, जिसका उद्देश्य रियल-टाइम विसंगति पहचान है और जिसका संभावित उपयोग हेरफेर…

Tail-GAN डेटा-आधारित परिदृश्य जनरेटर है, जिसे उच्च-आयामी मल्टी-एसेट पोर्टफ़ोलियो के लिए यथार्थपरक संयुक्त मूल्य-गतिशीलता का सिमुलेशन करने के लिए बनाया गया है; इसमें वितरण के टेल में होने वाले नुकसान पर ज़ोर है। जोखिम में मूल्य (Value-at-Risk) और अपेक्षित…

यह शोधपत्र आय-घोषणा के बाद ड्रिफ्ट (PEAD) पर पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग लागू करता है। यह इक्विटी विसंगति है जिसमें आय समाचार के बाद भी रिटर्न में बदलाव जारी रहता है। इसका मॉडल 1,106 Russell 1000 कंपनियों के 1997 से 2018 तक के तिमाही घोषणा डेटा से बनाए गए…

यह अध्ययन US इक्विटी कोट और ट्रेड के उच्च-आवृत्ति डेटाबेस पर डीप लर्निंग का उपयोग करके मॉडल बनाता है कि ऑर्डर बुक की आपूर्ति और माँग बाद के मूल्य परिवर्तनों से कैसे जुड़ती हैं। यह कीमतों और ऑर्डर प्रवाह के इतिहास से मूल्य चाल की दिशा का पूर्वानुमान जाँचता है…

यह शोधपत्र अमेरिकी थोक बिजली बाज़ारों में वर्चुअल बिडिंग के लिए जोखिम-सीमित पोर्टफोलियो अनुकूलन का तरीका प्रस्तुत करता है। यह बाज़ार में मांग और आपूर्ति के संतुलन से बनी निर्भरताओं का उपयोग करके आवर्ती न्यूरल नेटवर्क से घंटों के बीच के लोकेशनल मार्जिनल मूल्य…

यह दस्तावेज़ प्राकृतिक गैस वायदा ट्रेडिंग के लिए डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का व्यावहारिक तरीका प्रस्तुत करता है। इसमें बताया गया है कि रणनीति का शार्प अनुपात ट्रेंड-फ़ॉलोइंग और माध्य-वापसी आधाररेखाओं तथा पहले के साहित्य के परिणामों से अधिक है। यह ट्रेडिंग…

यह दस्तावेज़ एक गहरे LSTM मॉडल और चार US स्टॉक सूचकांकों के लिए ट्रेडिंग रणनीति का वर्णन करता है। केवल इस आधार पर ट्रेड करने के बजाय कि मॉडल वृद्धि का अनुमान देता है या गिरावट का, रणनीति प्रत्येक अनुमानित रिटर्न की पूर्वानुमानों के वितरण में स्थिति का उपयोग…

दस्तावेज़ केवल लॉन्ग पोज़िशन रखने वाले USD/TWD ट्रेडिंग एजेंट का वर्णन करता है, जो अल्पकालिक रुझानों के क्वांटम लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (QLSTM) पूर्वानुमानों को क्वांटम एसिंक्रोनस एडवांटेज Actor-Critic (QA3C) के साथ जोड़ता है। इसकी अवस्था में QLSTM विशेषताएँ…

यह दस्तावेज़ कंपनियों के बीच संबंधों के प्रतिनिधि के रूप में विशेषता सदिश संबंध प्रस्तावित करता है। यह पहले यूक्लिडीय समानता मापकर और फिर समानता सीखने के लिए क्वांटम कॉग्निशन मशीन लर्निंग लागू करके विशेषताओं से संबंधों का अनुमान लगाता है। लक्ष्य कंपनियों के…

यह दस्तावेज़ सांख्यिकीय आर्बिट्राज के लिए ऑनलाइन लर्निंग तरीका प्रस्तुत करता है। यह औसत-वापसी मॉडलों पर आधारित परिचित रणनीतियों से इसकी तुलना करता है, जिनकी तकनीकें ऐसी मान्यताओं पर निर्भर करती हैं जो सामान्य गैर-स्थिर स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के लिए विफल हो…

DeepTrust ऐसी जानकारी खोजने और परखने का ढाँचा है जो इक्विटी कीमतों में चरम बदलावों की व्याख्या कर सकती है। इसकी प्रक्रिया के तीन भाग हैं: ऐतिहासिक कीमतों से असामान्य चालों की मशीन-लर्निंग पहचान, खोज स्थितियों के अनुसार बदलते प्रश्नों से Twitter पर संबंधित…

यह शोधपत्र तेज़ी वाले बाज़ार चरणों में भागीदारी बनाए रखते हुए पोर्टफोलियो को टेल लॉस से बचाने की एक गतिशील रणनीति बताता है। यह वैल्यू-एट-रिस्क का अधिकतम लक्ष्य स्तर तय करता है और इस जोखिम सीमा के पार जाने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए क्लासिफ़ायर उपयोग…

यह शोधपत्र उत्तल स्कोरिंग फ़ंक्शन के माध्यम से व्यक्त जोखिम उद्देश्यों वाली निर्णय समस्याओं के लिए रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग ढाँचा प्रस्तुत करता है। इस ढाँचे में विचरण, अपेक्षित शॉर्टफ़ॉल और एंट्रॉपिक वैल्यू-एट-रिस्क सहित कई माप, साथ ही औसत-जोखिम उपयोगिता…

यह शोधपत्र जाँचता है कि क्या एक फ़्यूचर्स बाज़ार की मोमेंटम जानकारी दूसरे बाज़ारों के मोमेंटम का पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकती है। यह कमोडिटी, इक्विटी, बॉन्ड और मुद्रा के 64 लगातार ट्रेड होने वाले कॉन्ट्रैक्ट में कीमतों से निकली मोमेंटम विशेषताओं के आधार…

यह अध्ययन Amazon स्टॉक और बिटकॉइन के दैनिक बंद भावों पर Twin-Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), निरंतर-एक्शन रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग विधि, लागू करता है। ट्रेडिंग कार्रवाई में चुनी जाने वाली पोज़िशन और ट्रेड किए जाने वाले शेयरों की संख्या,…

यह अध्ययन Level 3 लिमिट ऑर्डर बुक डेटा से कीमतों की अस्थिरता और अपेक्षित रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय भौतिकी से प्रेरित विधि प्रस्तावित करता है। यह ऑर्डर को भौतिक प्रणाली के तत्वों के रूप में दर्शाता है और बुक की स्थिति बताने के लिए गतिज…

यह दस्तावेज़ L2GMOM प्रस्तुत करता है, जो नेटवर्क मोमेंटम के लिए मशीन लर्निंग ढाँचा है। नेटवर्क मोमेंटम भविष्य के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने में मदद के लिए परिसंपत्तियों के बीच संबंधों का उपयोग करता है। प्रस्तावित ढाँचा पहले नेटवर्क बनाकर फिर अलग से…

यह शोध एक मॉडल-विहीन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का वर्णन करता है, जो परिसंपत्तियों के एक समूह की ऐतिहासिक कीमतें लेकर पोर्टफ़ोलियो वज़न देता है। इसे रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग से प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें संचयी रिटर्न पुरस्कार के रूप में काम करता है।…

यह शोध-प्रबंध केंद्रित तरलता वाले स्थिर-उत्पाद स्वचालित बाजार निर्माताओं के लिए मॉडल और रणनीतियाँ विकसित करता है। इसमें बड़े ऑर्डर और सांख्यिकीय आर्बिट्राज सहित तरलता लेने वाले, तथा एक या कई पूल में पोज़िशन सँभालने वाले तरलता प्रदाता शामिल हैं। बाजार डेटा…

यह शोधपत्र बायेज़ियन सह-एकीकृत वेक्टर ऑटो-रिग्रेशन के लिए अनुकूली मैट्रिक्स-वैरिएट मार्कोव चेन मोंटे कार्लो विधि विकसित करता है। यह ग्रिडी गिब्स सैंपलिंग की जगह स्वचालित अनुकूली मेट्रोपोलिस तरीका अपनाता है, जिसका उद्देश्य सहसंबद्ध पैरामीटर ब्लॉकों वाली…

यह शोधपत्र इस समस्या पर केंद्रित है कि एक ट्रेडिंग डेस्क समान परिसंपत्तियों की माँग करने वाले कई ग्राहकों के ऑर्डर कैसे निष्पादित करे, जबकि उनके ऑर्डर आकार, समय-सीमा और जोखिम प्राथमिकताएँ अलग-अलग हों। पहले भरे गए ऑर्डर कीमतें बदल सकते हैं, इसलिए कुल ट्रेडिंग…

यह अध्ययन जाँचता है कि क्या मूल्य इतिहास से आगे की जानकारी बिटकॉइन–डॉलर अस्थिरता का पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकती है। प्रस्तावित CoMForE प्रणाली ऐतिहासिक ट्रेडिंग डेटा को संबंधित ट्वीटों के भाव, सार्वजनिक रुचि के खोज-मात्रा संकेतकों और ब्लॉकचेन हैश-दर…

यह अध्ययन एक बहु-एजेंट कृत्रिम शेयर बाजार का वर्णन करता है, जिसमें एजेंट ट्रेड चुनने के लिए पिछली कीमतों की सीमित स्मृति का उपयोग करते हैं। उनकी ट्रेडिंग रणनीतियाँ स्व-शिक्षण प्रक्रिया से बदलती हैं, जिससे मॉडल यह जाँच सकता है कि आबादी बढ़ने पर बाजार का…