सामग्री पर जाएं

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।

लाइब्रेरी में खोजें

2,238 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ क्रॉस-सेक्शनल ETF मोमेंटम और रोटेशन परिकल्पना के लिए फ़ीचर मैट्रिक्स बनाने और उसकी जाँच करने का तरीका बताता है। यह हर फ़ीचर का लुकबैक और सूचना लैग परिभाषित करता है, फिर पिछड़े रिटर्न, जोखिम-समायोजित रिटर्न, अस्थिरता, ट्रेंड और रेजीम माप,…

इक्विटीबहु-एसेटमोमेंटमतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ दैनिक डेटा को शुक्रवार को सैंपल करके पाँच-सत्रीय इक्विटी रिटर्न पूर्वानुमान को नए रूप में प्रस्तुत करता है। लेबल पाँच-सत्रीय रिटर्न ही रहता है, लेकिन साप्ताहिक ग्रिड पर यह लगभग एक मॉडल चरण जितना होता है। नोटबुक प्रत्यक्ष रिग्रेशन—जो एक निश्चित…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ पहले के सत्यापन चरणों में चुने गए कॉन्फ़िगरेशन को सभी पात्र pre-2021 इतिहास पर फिर से फिट करने और फिर 2021 होल्डआउट के लिए पूर्वानुमान बनाने का वर्णन करता है। यह घोषित मूल्यांकन अवधि, लेबल बफ़र, सत्यापन फ़ोल्ड और फ़ीचर कवरेज से प्रशिक्षण अवधि तय…

इक्विटीऑप्शंसमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक इक्विटी ऑप्शन विश्लेषण पर ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री का मूल्यांकन करती है, जहाँ निहित अस्थिरता, स्क्यू, टर्म स्ट्रक्चर और वेरिएंस रिस्क प्रीमियम जैसे फ़ीचर बाज़ार की अपेक्षाएँ दर्शाते हैं। यह पूछती है कि क्या गैर-रैखिक मॉडल उन पूर्वानुमानों को सशर्त…

ऑप्शंसइक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचती है कि ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री मुद्रा जोड़ों की क्रॉस-सेक्शनल रैंकिंग में दंडित रैखिक मॉडल से बेहतर हैं या नहीं। FX यूनिवर्स में समान मुद्राएँ साझा करने वाले जोड़े हैं, इसलिए अवलोकन निर्भर हैं: एक मुद्रा की चाल कई जोड़ों के रिटर्न को एक साथ…

विदेशी मुद्रामशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह यूटिलिटी मॉड्यूल कई एसेट की वित्तीय समय-श्रृंखलाओं के लिए डीप लर्निंग कार्यप्रवाहों को सहारा देता है। यह डेटासेट उपनामों का समाधान करके मानक केस स्टडी डेटा लोड करता है, फिर हर प्रतीक के लिए स्वतंत्र रूप से स्लाइडिंग-विंडो अनुक्रम बनाता है। अनुक्रम फ़ंक्शन…

मशीन लर्निंगबहु-एसेटबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक हाल की 10-K फ़ाइलिंग के अंशों और वित्तीय शोध प्रश्नों के तय समूह पर स्थानीय रूप से चलाए गए दो ओपन-वेट एम्बेडिंग मॉडलों की तुलना करती है। यह दो-वाक्य वाले अंश बनाती है, दोनों मॉडलों से समान दस्तावेज़ और प्रश्न एम्बेड करती है, और प्रासंगिकता के…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक चार-चरणीय पूर्वानुमान कार्यप्रवाह को संचालित करने के तीन तरीकों की तुलना करती है: Python में प्रत्यक्ष संयोजन, भूमिका-आधारित प्रॉम्प्ट वाला CrewAI रूप, और LangGraph रूप, जो नेटिव कार्यान्वयन जैसी विशेषज्ञ कक्षाओं को काम सौंपता है। यह देखती है कि…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक अल्प-अवधि मूल्य दबाव का अध्ययन करने के लिए NASDAQ-100 कोट और ट्रेड डेटा से मिनट-स्तरीय फ़ीचर बनाती है। यह सामान्यीकृत ऑर्डर-फ़्लो असंतुलन को मुख्य संभावित सिग्नल मानती है और स्प्रेड, गहराई, मूल्य प्रभाव, एक्सचेंज के बाहर की ट्रेडिंग, अस्थिरता तथा…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बैकटेस्ट के दौरान परपेचुअल फ़्यूचर्स पोज़िशनों पर फ़ंडिंग नकदी प्रवाह लागू करने के लिए लेज़र का वर्णन करता है। प्रत्येक फ़ंडिंग टाइमस्टैम्प पर यह नकद समायोजन निकालने के लिए पोज़िशन की चिह्नित मात्रा, मौजूदा मार्क, किसी भी कॉन्ट्रैक्ट गुणक और…

परपेचुअल फ़्यूचर्सबैकटेस्टिंगडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारणजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचती है कि चार घंटे का स्पॉट FX डेटा मोमेंटम और कैरी के आधार पर मुद्रा जोड़ों की रैंकिंग करने वाली दैनिक क्रॉस-सेक्शनल रणनीति को सहारा दे सकता है या नहीं। यह जाँचती है कि घोषित इंस्ट्रूमेंट हर निर्णय बिंदु पर उपलब्ध हैं या नहीं, यूनिवर्स में…

विदेशी मुद्रामोमेंटमकैरीसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स रणनीतियों पर स्टॉप-लॉस, ट्रेलिंग-स्टॉप और निश्चित अवधि वाले निकास को ओवरले के रूप में आँकती है। प्रत्येक पूर्वानुमान अवधि के लिए यह पहले के सिग्नल और आवंटन नतीजों से चुने गए सबसे मज़बूत सत्यापन-Sharpe पैरेंट पर कॉन्फ़िगर किए गए नियम…

फ़्यूचर्सजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगकैरी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वित्तीय और मॉडल-आधारित फ़ीचरों की जाँच करती है कि वे आगे के रिटर्न के आधार पर शेयरों की रैंकिंग कर सकते हैं या नहीं। यह दैनिक क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक निकालती है, क्रमिक निर्भरता का ध्यान रखते हुए अनिश्चितता का अनुमान लगाती है, कई उम्मीदवारों की…

इक्विटीसांख्यिकीफ़ैक्टर निवेशबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक अलग-अलग परिपक्वताओं पर ट्रेज़री यील्ड में बदलावों पर प्रमुख घटक विश्लेषण लागू करती है। बदलावों का मानकीकरण हर परिपक्वता को समान प्रभाव देता है; परिणामी घटकों की व्याख्या स्तर बदलाव, ढलान का तेज़ या सपाट होना, और वक्रता बदलाव के रूप में की जाती है।…

निश्चित आयसांख्यिकीजोखिम प्रबंधनपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक दैनिक SPY रिटर्न पर तीन रैखिक पूर्वानुमान मॉडलों, एक Transformer encoder और दो पैरामीटर-रहित पूर्वानुमानों की तुलना करती है। रैखिक मॉडल ऐतिहासिक विंडो से कई दिनों का पूर्वानुमान बनाते हैं; कुछ रूप पहले स्मूद किए गए घटक को अलग करते हैं या अंतिम…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक FX जोड़ों के लिए NLinear पूर्वानुमान रन कॉन्फ़िगर करती है। मॉडल निश्चित लगातार लुकबैक का उपयोग करता है और देखे गए अंतिम स्तर को घटाता है, जिससे उसका फिट उस अवधि के बदलावों पर केंद्रित होता है। यह साझा मॉडल-योजना कार्यप्रवाह के ज़रिए लुकबैक,…

विदेशी मुद्रामशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह मार्गदर्शिका बताती है कि प्रति घंटा निरंतर फ़्यूचर्स डेटा को CME ट्रेडिंग सत्रों के अनुरूप दैनिक बार में कैसे बदलें। सत्र 4 PM सेंट्रल टाइम पर समाप्त होता है, इसलिए रविवार शाम के बार सोमवार के सत्र में आते हैं और क्लोज़ के बाद के बार आम तौर पर अगली सत्र…

फ़्यूचर्सकमोडिटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह कोड पुनरुत्पाद्य क्रॉस-वैलिडेशन, पात्रता ट्रैकिंग और फ़ोल्ड-सीमित समयगत फ़ीचर के लिए सुरक्षा उपाय तय करता है। यह फ़ोल्ड सीमाओं को सामान्यीकृत करता है, अनुरोधित फ़ोल्ड की तुलना समयगत आर्टिफ़ैक्ट बनाने में उपयोग की गई सीमाओं से करता है और असंगत संरचना को…

सांख्यिकीबैकटेस्टिंगमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक 10-सत्र डेल्टा-हेज्ड S&P 500 विकल्प रिटर्न लेबल के लिए केवल वैलिडेशन वाले निदान प्रस्तुत करती है। यह वित्तीय पूर्वानुमानकर्ताओं को निहित अस्थिरता पर निर्भर और स्वतंत्र समूहों में व्यवस्थित करती है, फिर एकल अस्थिरता फ़ीचर, हर समूह और सभी फ़ीचर उपयोग…

ऑप्शंसअस्थिरतासांख्यिकीमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक 21-सत्र ETF फ़ॉरवर्ड रिटर्न के पूर्वानुमान को द्विआधारी कार्य में बदलती है: सकारात्मक रिटर्न को ऊपर और बाकी सभी को नीचे लेबल किया जाता है। यह पर्ज अंतर वाले कालक्रमानुसार वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड का उपयोग करके L2 और L1-नियमितीकृत लॉजिस्टिक प्रतिगमन फ़िट…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचती है कि क्या LSTM ETF की फ़ीचर हिस्ट्री से समयगत संरचना पहचान सकता है, जिसे सपाट-फ़ीचर मॉडल चूक सकते हैं। फ़िट करने से पहले यह घोषित अनुक्रम आबादी का उपलब्ध फ़ीचर, लेबल, इकाइयों और वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्डों से मिलान करती है। अनुक्रम पूर्वानुमानों…

इक्विटीमोमेंटममशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स के क्रॉस-सेक्शन के लिए नियम-आधारित फ़ीचर बनाती है, जिनका केंद्र निकटवर्ती डिलीवरी कॉन्ट्रैक्ट के अंतर से मिलने वाला कैरी है। यह मोमेंटम, अस्थिरता, कर्व आकार और कैलेंडर फ़ीचर भी बनाती है। डिज़ाइन में मौजूदा अवधि संरचना बताने वाली कच्ची…

फ़्यूचर्सकमोडिटीकैरीमोमेंटम
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ETF के क्रॉस-सेक्शन के लिए दो ट्रेडिंग अवधियों पर क्लोज़-टू-क्लोज़ फ़ॉरवर्ड रिटर्न तय करती है; हर अवधि में समायोजित क्लोज़ से तय संख्या में सत्र बाद के क्लोज़ तक माप लिया जाता है। यह बताती है कि पात्रता फ़िल्टर करने से पहले पूरे प्रतीक इतिहास पर…

इक्विटीमोमेंटमसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह केस स्टडी NASDAQ-100 के कोट और ट्रेड डेटा से मिनट-स्तर के फ़ीचर बनाती है, ताकि जाँचा जा सके कि हाल की आक्रामक ख़रीद या बिक्री निकट-अवधि के मूल्य रुझान का पूर्वानुमान करती है या नहीं। प्रस्तावित संकेत ऑर्डर-फ़्लो असंतुलन है; स्प्रेड, ऑर्डर-बुक गहराई, मूल्य…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनामोमेंटमतकनीकी संकेतक