नॉलेज लाइब्रेरी

यह दस्तावेज़ लॉग-ऑप्टिमल पोर्टफ़ोलियो समस्या हल करने के लिए डेटा-आधारित स्लाइडिंग-विंडो विधि का वर्णन करता है। पोर्टफ़ोलियो वज़न का एक निश्चित समूह देने के बजाय, यह तरीका समय के साथ बदलते वज़न देता है। इससे डेटा की चलती विंडो का उपयोग करके पोर्टफ़ोलियो आवंटन…

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 अध्ययन जाँचता है कि लगभग 2009 से अल्पकालिक ट्रेंड-अनुसरण प्रतिफल क्यों कमजोर हुए हैं। यह 1995–2025 के दौरान तरल वायदा अनुबंधों के क्रॉस-सेक्शन का विश्लेषण CTA प्रॉक्सी के साथ करता है और संकेत की गति तथा परिसंपत्ति वर्ग के अनुसार परिणामों की तुलना करता है।…

यह शोधपत्र जाँचता है कि क्या मैक्रो और बाजार संकेत ग्रोथ और डिफेंसिव ETF बास्केट के बीच आवंटन का समय तय कर सकते हैं। यह काम नए अल्फ़ा कारक की खोज के बजाय शैली-आवंटन के रूप में देखता है: कारक-विश्लेषण में ग्रोथ-माइनस-डिफेंसिव पोर्टफोलियो के पहचाने जा सकने…

यह अध्ययन बिटकॉइन स्पॉट कीमतों का उपयोग करके ऐतिहासिक अस्थिरता, घातीय चल औसत ARCH, GARCH और EGARCH मॉडलों की तुलना करता है। इसमें बताया गया है कि नमूने के भीतर फिट और नमूने से बाहर पूर्वानुमान, दोनों में GARCH और EGARCH विकल्पों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।…

यह अध्ययन US इक्विटी के पोर्टफ़ोलियो के लिए सशर्त फ़ैक्टर मॉडल पर आधारित सांख्यिकीय आर्बिट्राज विधि बनाता है। स्टेट-स्पेस मॉडल रिटर्न को फ़ैक्टर मानों और छिपे, समय के साथ बदलते फ़ैक्टर जोखिम प्रीमियम के शोरयुक्त संयोजन के रूप में देखता है। ऑनलाइन फ़िल्टरिंग…

यह शोधपत्र ऑटोरेग्रेसिव कंडीशनल ड्यूरेशन मॉडल में लाइकलिहुड-आधारित सांख्यिकीय अनुमान के लिए बूटस्ट्रैप प्रक्रियाएँ विकसित करता है। चूँकि प्रेक्षण एक निश्चित समयावधि में दर्ज अवधियाँ होते हैं, इसलिए प्रेक्षणों की संख्या यादृच्छिक हो सकती है; अवधियों की…

यह प्रस्तावित प्रणाली बड़े शेयरों के बीच अस्थिरता संबंधों का उपयोग करके रुझान संकेत बनाती है। पहले यह सहसंबंध और स्वसहसंबंध विश्लेषण, तकनीकी संकेतक, परिकल्पना परीक्षण, सांख्यिकीय मॉडल और चर चयन से कीमत डेटा का अध्ययन करती है। फिर NYSE और NasdaqGS के नौ बड़े…

दस्तावेज़ QTMRL प्रस्तुत करता है, जो तकनीकी संकेतकों से इक्विटी ट्रेडिंग निर्णय लेने के लिए बनाया गया रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग एजेंट है। इसका इनपुट डेटासेट विभिन्न क्षेत्रों के प्रतिनिधि S&P 500 शेयरों के दैनिक मूल्य और मात्रा डेटा को उन विशेषताओं के साथ…

अध्ययन स्वचालित हाई-फ़्रीक्वेंसी बिटकॉइन ट्रेडिंग ढाँचा प्रस्तावित करता है, जो लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमरी (LSTM) मूल्य मॉडल को प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (PPO) से जोड़ता है। इसमें कीमतें एजेंट की अवस्थाएँ, ट्रेड कार्रवाइयाँ और रिटर्न इनाम के रूप में निरूपित…

यह अध्ययन जाँचता है कि सार्वजनिक Binance BTCUSDT परपेचुअल वायदा अभिलेख समय-बिंदु पर वैध कारक शोध को समर्थन देते हैं या नहीं। यह घटना, प्रकाशन और उपलब्धता के समय में अंतर करता है तथा प्रस्ताव, ऑडिट, मूल्यांकन और होल्डआउट चरणों को अलग रखता है। बिना अंतराल वाले…

शोधपत्र DNN-फ़ॉरवर्डटेस्टिंग नाम की रणनीति चयन प्रक्रिया प्रस्तावित करता है। केवल ऐतिहासिक कीमतों पर परिणाम देखकर ट्रेडिंग रणनीति चुनने के बजाय, यह पहले डीप फ़ीड-फ़ॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क से संभावित भावी मूल्य पथ का पूर्वानुमान लगाता है और उन अनुमानों पर…

यह शोधपत्र Deep Momentum Networks प्रस्तुत करता है, जो डीप लर्निंग को समय-शृंखला मोमेंटम में प्रयुक्त अस्थिरता-स्केलिंग रूपरेखा के साथ जोड़ते हैं। एक न्यूरल नेटवर्क रुझान अनुमान और पोज़िशन आकार साथ-साथ सीखता है; इसके पैरामीटर संकेत के Sharpe अनुपात को…

यह शोधपत्र मिड-LSTM प्रस्तावित करता है—बाज़ार विसंगतियों को ध्यान में रखते हुए मध्यावधि में शेयर कीमतों का पूर्वानुमान करने के लिए बनाया गया गहन-अधिगम मॉडल। इसका डिज़ाइन बाज़ार रुझानों को छिपी अवस्थाओं के रूप में दर्शाता है। वर्णित दृष्टिकोण पहले छिपी…

यह शोधपत्र रुझान-अनुसरण संकेतों पर आधारित पोर्टफ़ोलियो ढाँचा विकसित करता है। यह स्व-सहसंबंध मॉडल को रुझानों के सहप्रसरण और जोखिम प्रीमियम से जोड़ता है तथा रुझान सहप्रसरण मैट्रिक्स के मॉडल निर्दिष्ट करता है। परिणामी इष्टतम पोर्टफ़ोलियो को चार घटकों में बाँटा…

यह अध्ययन बिटकॉइन कीमत के समय के साथ पावर लॉ का पालन करने के दावों की जाँच करता है और देखता है कि पैटर्न संरचनात्मक रूप से मजबूत है या पूर्वानुमान में उपयोगी। यह बिटकॉइन के चरम-प्रासंगिक वितरणों पर क्लॉसेट–शालिज़ी–न्यूमैन प्रोटोकॉल लागू करता है और…

यह दस्तावेज़ शेयर और क्रिप्टो बाज़ारों में एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग रणनीतियों को डिज़ाइन करने, लागू करने और परखने की सामान्य प्रक्रिया प्रस्तुत करता है। इसमें चार उदाहरण हैं: मूविंग एवरेज क्रॉसओवर, मात्रा-भारित निष्पादन दृष्टिकोण, भावना-आधारित ट्रेडिंग और…

यह अध्ययन ऐसी गतिशील क्रिप्टोकरेंसी पेयर्स ट्रेडिंग रणनीति का मूल्यांकन करता है जो कॉइन्टेग्रेशन परीक्षणों और अनुमानित माध्य-प्रत्यावर्तन गति के आधार पर परिसंपत्तियाँ चुनती है और पीछे देखने की अवधि को समायोजित करती है। इसमें अलग-अलग परिदृश्यों में…

E-TRENDS इक्विटी रुझानों में अगले दिन होने वाले बदलावों के पूर्वानुमान के लिए LSTM ढाँचा प्रस्तुत करता है। यह 30 सबसे बड़े S&P 500 शेयरों पर केंद्रित है और 2005 से 2025 तक के बाज़ार चक्रों में सत्यापन का वर्णन करता है। रुझान के स्तर का सीधे पूर्वानुमान लगाने…

यह शोधपत्र सांख्यिकीय आर्बिट्राज के लिए पोर्टफ़ोलियो डिज़ाइन समस्या प्रस्तुत करता है, जिसमें मज़बूत औसत-वापसी व्यवहार वाली अंतर्निहित परिसंपत्तियों के संयोजन खोजे जाते हैं। इसका उद्देश्य निवेश बजट की सीमा लागू करते हुए औसत-वापसी की मज़बूती मापने वाले मानदंड…

यह अध्ययन जाँचता है कि कोई बड़ा भाषा मॉडल कंपनी समाचार का उपयोग करके क्रॉस-सेक्शनल मोमेंटम रणनीति को बेहतर बना सकता है या नहीं। इसमें S&P 500 के घटकों के दैनिक रिटर्न को उच्च-आवृत्ति समाचार के साथ जोड़ा गया है, फिर ChatGPT से यह आँकलन करने को कहा गया है कि…

यह समीक्षा इक्विटी, ETF, केंद्रीयकृत क्रिप्टो बाजारों, परपेचुअल फ़्यूचर्स और ऑन-चेन गतिविधि में AI अनुप्रयोगों का आकलन करती है। इसमें निवेश प्रतिफल तक पहुँचने की प्रक्रिया को क्रम के रूप में रखा गया है: उस समय उपलब्ध डेटा को विश्वसनीय संकेत, व्यावहारिक…

यह शोधपत्र पोर्टफोलियो प्रबंधन के लिए डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंट प्रस्तुत करता है, जो प्रतिफल पाने की कोशिश और जोखिम संयम के बीच संतुलन रखता है। इसकी लक्ष्य नीति ट्यून किए जा सकने वाले पैरामीटर से यह समायोजित करती है कि एजेंट इष्टतम कार्रवाई को कितनी…