नॉलेज लाइब्रेरी

यह खोजपरक विश्लेषण नौ समूहों में एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड के दैनिक पैनल की रूपरेखा देखता है। यह समय के साथ सिंबल कवरेज जाँचता है, पैनल की वर्गीकरण शब्दकोश से तुलना करता है, नल और शून्य-वॉल्यूम अवलोकनों की समीक्षा करता है, और समूह के अनुसार मूल्य-बार क्रम तथा…

यह विश्लेषण सेक्टर एक्सचेंज-ट्रेडेड फ़ंड के रिटर्न पर सहसंबंध-आधारित प्रधान घटक विश्लेषण लागू करता है। विघटन से पहले रिटर्न को मानकीकृत करने से हर सेक्टर का विचरण एक इकाई हो जाता है, इसलिए प्रमुख घटक सबसे अधिक अस्थिर सेक्टर के प्रभुत्व के बजाय सह-गति बताते…

यह दस्तावेज़ साझा बैकटेस्ट रनर के कार्यान्वयन सिद्धांतों का वर्णन करता है और प्रदर्शन का वार्षिकीकरण करते समय रिटर्न ग्रिड की सही व्याख्या पर केंद्रित है। यह रिटर्न अवलोकनों के बीच सामान्य अंतराल से देखी गई सैंपलिंग आवृत्ति का अनुमान लगाता है, असामान्य रूप…

यह प्रयोग मासिक ETF रैंकिंग के लिए ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री मॉडल, टेबुलर न्यूरल नेटवर्क और लेटेंट-फ़ैक्टर मॉडल के सत्यापन पूर्वानुमान जोड़ता है। पहले यह z-स्कोर से पूर्वानुमानों को क्रॉस-सेक्शन में मानकीकृत करता है, फिर उनका औसत लेता है। एन्सेम्बल का मूल्यांकन…

यह ट्यूटोरियल ETF क्रॉस-सेक्शनल संकेतों को लॉन्ग-ओनली, समान-वेट वाले शीर्ष-दस पोर्टफ़ोलियो में बदलता है और Ridge रिग्रेशन तथा लॉजिस्टिक वर्गीकरण की तुलना मोमेंटम और समान-वेट बेसलाइन से करता है। मॉडल वॉक-फ़ॉरवर्ड प्रशिक्षण विंडो पर फिट किए जाते हैं,…

यह संदर्भ इक्विटी पोज़िशन और अंदरूनी गतिविधि के अध्ययन के लिए सार्वजनिक SEC फ़ाइलिंग के दो स्रोतों का वर्णन करता है। त्रैमासिक 13F रिपोर्ट संस्थागत होल्डिंग देती हैं, या तो चुने हुए प्रबंधकों के समूह के लिए या पूरी फ़ाइलिंग अवधि को कवर करने वाले थोक डेटा के…

यह नोटबुक वास्तविक सप्लाई-चेन नॉलेज ग्राफ़ और संस्थागत 13F होल्डिंग्स को मशीन-लर्निंग फ़ीचर में बदलती है। यह केंद्रीयता और निर्भरता संकेतकों जैसे नेटवर्क माप निकालती है, आपूर्तिकर्ता संकेंद्रण और प्रतिस्पर्धी जोखिम का अनुमान लगाती है और होल्डर विस्तार,…

यह ट्यूटोरियल पिछली अवधि के जोखिम-समायोजित मोमेंटम रैंकिंग और ट्रेज़री यील्ड कर्व के व्यवस्था फ़िल्टर से मासिक ETF रोटेशन सिम्युलेटर बनाता है। हर महीने के अंत में नियम हाल के मूल्य इतिहास के आधार पर दस फ़ंड को रैंक करता है; जोखिम-स्वीकार अवधि में शीर्ष तीन…

यह नोटबुक अलग-अलग केस स्टडी में तैयार किए गए वित्तीय फ़ीचर की सूची और हर बाज़ार अध्ययन के लिए रजिस्ट्री में दर्ज सबसे मज़बूत सूचना गुणांक प्रस्तुत करती है। यह फ़ीचर और फ़ीचर-नाम परिवार गिनती है, फ़ीचर-स्पेस के आकारों की तुलना करती है और विभिन्न परिसंपत्ति…

यह नोटबुक पहले से फ़र्मों के बीच रैंक की गई विशेषताओं वाले प्रकाशित पैनल से US फ़र्म-विशेषता अध्ययन के लिए मासिक मॉडल मैट्रिक्स बनाती है। यह बिना ट्रांसफ़ॉर्म फ़िट किए या रोलिंग विंडो निकाले, उसी फ़र्म-माह पंक्ति के मानों से संयुक्त फ़ीचर और इंटरैक्शन जोड़ती…

यह नोटबुक FX जोड़ी के पूर्वानुमानों को आधार ट्रेडिंग परिणामों में बदलती है। हर निर्णय समय पर यह जोड़ियों का क्रम तय करती है, समान आकार के लॉन्ग और शॉर्ट हिस्से लेती है और चुने गए पूर्वानुमान कॉन्फ़िगरेशन तथा चेकपॉइंट को मौजूदा बैकटेस्ट इंजन से चलाती है। समान…

यह नोटबुक समान मासिक ETF मोमेंटम रणनीति के दो सिमुलेशन की तुलना करती है। दोनों में लक्ष्य भार, समूह, तारीखें और कुल ट्रेडिंग लागत एक जैसी हैं। एक पिछड़े हुए भार और परिसंपत्ति रिटर्न से रिटर्न निकालता है; दूसरा फ़िल, शेयर और नकदी का हिसाब रखते हुए ऑर्डर क्रम…

यह नोटबुक चार संदर्भ ETF आवंटनों की तुलना ऐतिहासिक संकट अवधियों, हाथ से तय किए गए समकालिक परिसंपत्ति झटकों, Student-t मोंटे कार्लो सिमुलेशन और बाज़ार व्यवस्था के आँकड़ों से करती है। यह अधिकतम ड्रॉडाउन का माप समझाती है और चक्रवृद्धि रिटर्न, ड्रॉडाउन तथा अन्य…

यह नोटबुक एक LSTM आवंटक बनाती है, जो हाल के ETF रिटर्न और अस्थिरता फ़ीचर को सीधे लॉन्ग-ओनली पोर्टफ़ोलियो वेट में बदलता है। Softmax आउटपुट वेट को गैर-ऋणात्मक और पूरी तरह निवेशित रखता है, जबकि अवकलनीय Sharpe-अनुपात उद्देश्य नेटवर्क को अलग रिटर्न-पूर्वानुमान…

यह नोटबुक एक से तीस वर्ष तक की अवधि वाले आठ ट्रेज़री स्थिर-अवधि यील्ड में बदलावों पर प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण लागू करती है। यह बिना यील्ड बदलाव वाली फ़ॉरवर्ड-फ़िल्ड कैलेंडर पंक्तियाँ हटाती है और PCA से पहले शेष अवलोकनों को मानकीकृत करती है, ताकि हर…

यह स्क्रिप्ट SEC 13F फ़ाइलों से संस्थागत होल्डिंग दो तरीकों से जुटाती है: चुने हुए प्रबंधकों की फ़ाइलें प्राप्त कर सकती है या SEC की त्रैमासिक बल्क फ़ाइलें डाउनलोड कर सकती है। दोनों तरीकों में होल्डिंग को साझा स्कीमा में सामान्यीकृत किया जाता है; बल्क तरीका…

यह नोटबुक DeePM का वर्णन करती है, जो बदलती बाज़ार स्थितियों में प्रदर्शन सुधारने के लिए बनाई गई शुरू से अंत तक की ETF पोर्टफ़ोलियो नीति है। इसके घटकों में अस्थिरता-सामान्यीकृत रिटर्न और ट्रेंड फ़ीचर, LSTM-आधारित मॉडल, चर चयन, कंडीशनिंग परतें और…

यह समापन नोटबुक विविधीकृत ETF समुच्चय पर समान भार, उलटी अस्थिरता, माध्य-विचरण अनुकूलन और पदानुक्रमित जोखिम समता की तुलना करती है। रोलिंग Ridge मॉडल संवेग, मूविंग एवरेज से दूरी और अस्थिरता विशेषताओं का उपयोग कर आगे के प्रतिफल का अनुमान लगाता है और ETF में…

यह नोटबुक प्रत्येक केस स्टडी के चुने हुए संकेत को स्थिर रखकर पोर्टफोलियो आवंटन को अलग से देखती है और आवंटन चरण के बैकटेस्ट की तुलना करती है। इसमें समान भार, उलटी अस्थिरता, स्कोर भारांकन, माध्य-विचरण अनुकूलन, जोखिम समता और पदानुक्रमित जोखिम समता जैसी विधियाँ…

यह नोटबुक हर केस स्टडी के चुने हुए संकेत पूर्वानुमान को स्थिर रखते हुए पोर्टफ़ोलियो आवंटन विधियों की तुलना करती है। यह उसी स्पाइन पूर्वानुमान से जुड़े आवंटन-चरण के बैकटेस्ट लोड करती है और फिर समान भार, उलटी वोलैटिलिटी, मीन-वैरिएंस ऑप्टिमाइज़ेशन, जोखिम समता,…

यह नोटबुक 13F फ़ाइलिंग की संस्थागत होल्डिंग्स पर संरचित ग्राफ़-शैली रिट्रीवल की तुलना एम्बेडिंग-आधारित वेक्टर रिट्रीवल से करती है। यह एक निश्चित कटऑफ़ पर समय-बिंदु होल्डिंग स्नैपशॉट बनाती है, स्टॉक यूनिवर्स सीमित करती है और स्टॉक धारकों, संस्थागत होल्डिंग्स…

यह नोटबुक एक ही ETF रिटर्न पैनल से PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib और skfolio के पोर्टफ़ोलियो आवंटनों की तुलना करती है। यह प्रशिक्षण अवधि में आवंटकों को फ़िट करती है, जाँचती है कि समतुल्य उद्देश्य और संरेखित भार सॉल्वर सहनशीलता के भीतर मेल खाते हैं, और बाद के…

यह नोटबुक लॉन्ग-ओनली, पूरी तरह निवेशित Markowitz ढाँचा बनाती है, जिसमें संभव पोर्टफ़ोलियो, कुशल फ्रंटियर, अधिकतम-Sharpe और न्यूनतम-वैरिएंस समाधान शामिल हैं। यह बताती है कि पोर्टफ़ोलियो वैरिएंस कोवैरिएंस मैट्रिक्स पर कैसे निर्भर करता है और एसेट्स के एक साथ न…

यह नोटबुक मॉडल रैंकिंग को सरल क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स पोर्टफ़ोलियो में बदलती है, ताकि बाद के प्रयोग पोज़िशन आकार, लागत या जोखिम नियंत्रण बदलने के प्रभाव को माप सकें। इसमें प्रवेश नियम लागू होते हैं, जैसे लॉन्ग के लिए सबसे अधिक स्कोर वाले और शॉर्ट के लिए…