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।
950 दस्तावेज़
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 लेख अनुभवजन्य परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण और निवेश प्रदर्शन मूल्यांकन में यादृच्छिक नियंत्रण लागू करता है। इसमें ज्यामितीय रैंडम वॉक—जिन्हें मार्कोव चेन मोंटे कार्लो विधियों का एक वर्ग बताया गया है—का उपयोग निवेशक की बाधाएँ पूरी करने वाले यादृच्छिक…
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 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 शोध मुख्यभूमि चीन के शेयरों में टाइम-सीरीज़ मोमेंटम और विपरीत-रुझान प्रभावों की जाँच करता है। यह प्रमुख शेयर सूचकांकों पर टाइम-सीरीज़ मोमेंटम रणनीतियाँ लागू करता है और जाँचता है कि प्रदर्शन का संबंध कंपनी-विशिष्ट विशेषताओं से है या नहीं। मुख्य रिपोर्टेड…
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…
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…
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…
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 दस्तावेज़ अधिकतम ड्रॉडाउन के वितरण का विश्लेषण करके स्टॉप-लॉस सीमा चुनने का व्यवस्थित तरीका प्रस्तावित करता है। यह स्टॉप चयन को उपलब्ध जानकारी के आधार पर अपेक्षित रिटर्न अधिकतम करने के लक्ष्य से निर्देशित निर्णय के रूप में प्रस्तुत करता है और शोध तथा…
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…
यह अध्ययन देखता है कि पूँजी को दूसरी जगह लगाने वाले लिक्विडिटी प्रदाताओं और उसे वहीं बनाए रखने वालों के रिटर्न में कैसे अंतर होता है। यह निष्क्रिय प्रदर्शन का अनुमान लगाने के दो तरीके प्रस्तुत करता है: एक संक्षिप्त लिक्विडिटी स्थितियों की पहचान करके स्वैप के…
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…
अध्ययन बोलिंजर बैंड के सांख्यिकीय आधार को रोलिंग रिग्रेशन समय-श्रृंखला मॉडल से जोड़कर जाँचता है। यह ढाँचा पेयर्स ट्रेडिंग पर लागू करता है और बैंड-आधारित रणनीतियों के लिए ट्रेड अवधि तथा रिटर्न के बीच संबंध निकालता है। लेखक बोलिंजर बैंड के चल औसत को रैंडम वॉक…
यह दस्तावेज़ समान-भारित और बाज़ार पूंजीकरण-भारित इक्विटी पोर्टफोलियो के बीच आवंटन बदलने वाली सक्रिय रणनीति बताता है। इसका आधार यह है कि समान भार ने अक्सर लंबी अवधि में बेहतर प्रदर्शन किया है, लेकिन बाज़ार संकेंद्रण और सहसंबंध बढ़ने पर पीछे रह सकता है।…
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 प्रारंभिक विश्लेषण औसत-वापसी ट्रेडिंग रणनीति के लिए जोड़ीदार शेयरों के बीच स्प्रेड का मॉडल बनाने में ऑर्नस्टीन–उह्लेनबेक प्रक्रिया लागू करता है। यह उस तरीके की तुलना एक सरल विधि से करता है, जो रोलिंग विंडो में स्प्रेड के औसत और मानक विचलन का अनुमान लगाती…
यह अध्ययन लगभग 0.7 से 19 ट्रेडिंग दिनों की होल्डिंग अवधि वाले 4,000 वास्तविक अमेरिकी इक्विटी ट्रेडिंग पोर्टफोलियो का विश्लेषण करता है। इसमें बताया गया है कि प्रति शेयर सेंट पोर्टफोलियो टर्नओवर के विपरीत अनुपात में बदलते हैं, जबकि पोर्टफोलियो रिटर्न का…
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 कार्य सहप्रसरण या सहसंबंध मैट्रिक्स के स्पेक्ट्रम से निकले संकट संकेतकों पर आधारित व्यवस्थित ट्रेडिंग रणनीतियों का वर्णन करता है। संकेतकों का एक समूह प्रत्येक तारीख के आइगेनवैल्यू वितरण की तुलना शांत या अशांत बाज़ारों के संदर्भ वितरण से करता है। दूसरा…
यह अध्ययन 2010 से 2018 तक ऊर्जा, धातु और कृषि क्षेत्रों की 17 भारतीय कमोडिटी के स्पॉट मूल्यों पर पेयर रणनीति की जाँच करता है। यह प्रशिक्षण नमूने पर Johansen कॉइंटीग्रेशन परीक्षणों से दीर्घकालिक रूप से संबंधित कमोडिटी जोड़ियाँ चुनता है, फिर प्रत्येक चयनित…
यह शोध जाँचता है कि स्थानीय अस्थिरता मॉडल AUD/USD वैनिला ऑप्शन की हेजिंग के लिए उपयोगी है या नहीं। स्थानीय अस्थिरता, अस्थिरता को समय और अंतर्निहित विनिमय दर पर निर्भर होने देकर Black-Scholes का विस्तार करती है, और इसे निहित-अस्थिरता सतह के अनुरूप अंशांकित…