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।
2,238 दस्तावेज़
यह नोटबुक मार्च 16, 2020 के बाज़ार क्रैश के दौरान AAPL के टिक-स्तर के AlgoSeek ट्रेड और कोट डेटा की जाँच करती है। यह नियमित ट्रेडिंग घंटों तक डेटा सीमित करती है, ट्रेड प्रिंट को NBBO अपडेट से अलग करती है और इंट्राडे गतिविधि, स्प्रेड, ट्रेड के आकार, वेन्यू…
यह विश्लेषण अलग-अलग NASDAQ लिमिट ऑर्डर का पुनर्निर्माण ITCH के ऐड, डिलीट, आंशिक रद्दीकरण, रिप्लेस और निष्पादन संदेशों से करता है। यह सटीक टाइमस्टैम्प और लॉग-स्केल अवधि वितरणों के आधार पर मापता है कि ऑर्डर रद्द होते हैं या भरते हैं और इन घटनाओं तक पहुँचने में…
यह नोटबुक अलग-अलग US शेयरों के प्रकाशित कंपनी फ़ीचर पर रिज, लासो और इलास्टिक नेट मॉडल फिट करती है। फ़ीचर में वैल्यू, लाभप्रदता, निवेश, आकार, मोमेंटम, रिवर्सल, जोखिम और तरलता शामिल हैं। वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड कॉन्फ़िगरेशन की तुलना योग्य रखते हैं, जबकि पेनल्टी…
यह केस स्टडी ETF रिटर्न लेबल पर ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री फिट करती है और उनकी तुलना ऐसे रैखिक आधार मॉडल से करती है जिसने मजबूत रिज प्रतिगमन के तहत अच्छा प्रदर्शन किया। इसमें बताया गया है कि ट्री इंटरैक्शन खोज सकते हैं—जैसे बाज़ार तनाव की अलग-अलग स्थितियों में…
यह खोजपरक विश्लेषण ऐतिहासिक US इक्विटी पैनल का परिचय देता है, इसके कच्चे और समायोजित मूल्य फ़ील्ड समझाता है और समय के साथ टिकर कवरेज की जाँच करता है। यह सक्रिय टिकरों की सालाना संख्या की तुलना पहली और आखिरी दर्ज टिप्पणियों से करता है और दिखाता है कि ऐतिहासिक…
यह नोटबुक GJR-GARCH मॉडल का उपयोग करके S&P 500 इक्विटी और विकल्प अध्ययन के लिए सशर्त-अस्थिरता विशेषताएँ बनाती है। पिछले मूल्यों पर आधारित तय नियमों के विपरीत, फ़िट की गई विशेषताएँ अपने अनुमान अवधि पर निर्भर करती हैं। इसलिए विधि रीफ़िट का कार्यक्रम तय करती…
यह विश्लेषण नोटबुक समझाती है कि नए बैकटेस्ट चलाने के बजाय रजिस्ट्री परिणामों से कंपनी-विशेषताओं पर आधारित US इक्विटी रणनीति का आकलन कैसे करें। यह अनिश्चितता को ध्यान में रखने वाले प्रदर्शन आँकड़े पढ़ती है, साझा आधार पर कॉन्फ़िगरेशन रैंक करती है और चुनी गई…
यह दस्तावेज़ वित्तीय टाइम-सीरीज़ डेटा के लिए इस्तेमाल होने वाले डेटाबेस इंजनों का बेंचमार्क बताता है। इसमें बल्क लेखन, पूर्ण स्कैन, समय-सीमा क्वेरी, OHLCV एग्रीगेशन और ट्रेड तथा कोट डेटा के ऐज़-ऑफ़ जॉइन की तुलना है। पद्धति क्लाइंट-साइड रूपांतरण को लेखन लागत…
यह दस्तावेज़ वित्तीय डेटा सेट की सफ़ाई के तरीके बताता है और समझाता है कि प्रीप्रोसेसिंग को प्रशिक्षण तथा परीक्षण विभाजनों के अनुरूप कैसे रखें। मुख्य सीख यह है कि स्केलिंग और विंसोराइज़ेशन जैसे रूपांतरण केवल प्रशिक्षण डेटा से अनुमानित करें; पूरा डेटा सेट…
यह दस्तावेज़ पोर्टफ़ोलियो के तय रीबैलेंस से पहले पोज़िशन बंद करने के तीन नियम समझाता है: निश्चित हानि स्टॉप, पोज़िशन के सर्वोत्तम मूल्य से मापा गया ट्रेलिंग स्टॉप और तय होल्डिंग अवधि के बाद बंद होने वाला समय-आधारित निकास। ये अतिरिक्त नियंत्रण केवल पोज़िशन…
यह दस्तावेज़ बेंचमार्किंग, जोखिम-आरोपण और कारक शोध के इनपुट के रूप में सार्वजनिक Fama-French तथा AQR कारक प्रतिफल डेटा सेट प्रस्तुत करता है। इसमें Fama-French लाइब्रेरी के बाज़ार, आकार, मूल्य, लाभप्रदता, निवेश और मोमेंटम कारक, साथ ही गुणवत्ता, कम बीटा और…
यह नोटबुक बाद के टेक्स्ट विश्लेषण के लिए 10-K और 10-Q फ़ाइलिंग से कथात्मक अनुभाग निकालना समझाती है। यह फ़ॉर्म के अनुसार आइटम नंबरों का मानचित्र बनाती है, अनुच्छेद सीमाएँ बचाते हुए फ़ाइलिंग HTML को रूपांतरित करती है, पृष्ठ की अतिरिक्त सामग्री साफ़ करती है और…
यह नोटबुक संस्थागत 13F disclosures को प्रबंधकों और शेयरों जोड़ने वाले द्विभागी ग्राफ़ में बदलती है, फिर शेयर-स्तरीय स्वामित्व विशेषताएँ निकालती है। यह प्रबंधक-शेयर की दोहराई गई पोज़िशन समेकित करती है, जारीकर्ता के नाम सामान्यीकृत करती है, विकल्प पंक्तियाँ…
यह दस्तावेज़ बताता है कि शोध के लिए S&P 500 विकल्प चेन को रोज़ के प्रति-प्रतीक डेटा सेट में कैसे घटाएँ। सतह सारांश परिपक्वता समूहों में लक्ष्य निरपेक्ष डेल्टा के सबसे निकट विकल्प चुनता है, फिर कई अवधियों की एट-द-मनी निहित अस्थिरता, 25-डेल्टा पुट-कॉल स्क्यू,…
यह नोटबुक ऑफ़लाइन मशीन-लर्निंग पाइपलाइन और QuantConnect के LEAN इंजन के बीच तैनाती की सीमा दिखाती है। यह ETF केस स्टडी रजिस्ट्री से पूर्वानुमान सेट चुनती है, प्रशिक्षण और पूर्वानुमान के स्रोत-इतिहास की पुष्टि करती है और प्लेटफ़ॉर्म द्वारा उपयोग किए जा सकने…
यह नोटबुक आकलन करती है कि क्या Binance परपेचुअल-फ़्यूचर्स डेटा ऐसे क्रॉस-सेक्शनल रणनीति का समर्थन कर सकता है जो कॉन्ट्रैक्ट को प्रीमियम के आधार पर रैंक करके लॉन्ग और शॉर्ट पोज़िशन लेती है। यह न मॉडल फ़िट करती है, न पूर्वानुमान बनाती है। इसके बजाय, यह फ़ंडिंग…
यह नोटबुक कई केस स्टडी से ली गई रणनीतियों पर अनुमानित ट्रेडिंग लागत के प्रभाव की तुलना करती है। यह हर तैनात रणनीति कॉन्फ़िगरेशन के लागत-संवेदनशीलता बैकटेस्ट पढ़ती है, केस स्टडी की अपनी अनुमानित लागत पर सकल शार्प की शुद्ध शार्प से तुलना करती है और उस लागत का…
यह नोटबुक पाथ सिग्नेचर को ऐसी निश्चित-लंबाई की विशेषताओं के रूप में समझाती है जो टाइम सीरीज़ में अवलोकनों का क्रम और संयुक्त आकार बनाए रखती हैं। इसमें बताया गया है कि सिग्नेचर का पहला स्तर कुल बदलाव दर्ज करता है, जबकि दूसरे स्तर के पद निर्देशांक-युग्मों के…
यह नोटबुक चुनी हुई वास्तविक केस-स्टडी रणनीतियों पर Backtrader, Zipline Reloaded और एक आंतरिक ट्रेडिंग फ़्रेमवर्क के परिणामों की समानता की तुलना करती है। इसमें दोनों बाहरी इंजनों के लिए ETF और US इक्विटी-पैनल तुलना, और Backtrader के लिए CME फ़्यूचर्स तथा…
यह मॉड्यूल जोखिम-समायोजित गति स्कोर का उपयोग करके मासिक ETF आवंटन आधार तय करता है: पिछला संचयी प्रतिफल, वार्षिकीकृत वास्तविक अस्थिरता से विभाजित। जब 10-वर्ष और 2-वर्ष की प्रतिफल-वक्र ढलान एक सीमा से अधिक होती है, तब यह सर्वोच्च रैंक वाली परिसंपत्तियाँ चुनता…
यह दस्तावेज़ ट्रेडिंग केस स्टडी में मॉडल प्रशिक्षण, पूर्वानुमान, कारणात्मक अनुमान और बैकटेस्ट दर्ज करने वाली रन-लॉग प्रणाली समझाता है। इसमें बताया गया है कि कॉन्फ़िगरेशन केस स्टडी सेटिंग से प्रशिक्षण मेनू और मॉडल प्रीसेट तक कैसे जाते हैं, फिर डेटा फ़ाइलें,…
यह कॉन्फ़िगरेशन क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स के लिए लॉन्ग-शॉर्ट रणनीति शोध कार्यप्रवाह तय करता है। इसमें वॉल्यूम के आधार पर चुना गया 19-एसेट यूनिवर्स, हर आठ घंटे के फ़ंडिंग निपटान से मेल खाते निर्णय और फ़ंडिंग समय पर निष्पादन शामिल हैं। मुख्य लक्ष्य अगले आठ…
यह नोटबुक संस्थागत 13F होल्डिंग्स को प्रबंधकों और शेयरों को जोड़ने वाले ग्राफ़ में बदलती है। इसमें क्षेत्र संबंध और ऐसी होल्डिंग कड़ियाँ हैं जिनमें शेयरों की संख्या, मूल्य, रिपोर्टिंग अवधि और सार्वजनिक फ़ाइलिंग की तारीख शामिल होती है। यह साझा स्वामित्व और…
यह नोटबुक नौ इक्विटी, बॉन्ड, मुद्रा और कमोडिटी कारक तथा बाज़ार श्रृंखलाओं के मासिक प्रतिफलों को गॉसियन मिश्रण मॉडल से समूहित करती है। अधूरे डेटा वाले महीनों को हटाने के बाद, यह श्रृंखलाओं को मानकीकृत करती है ताकि पैमाने के अंतर समूह निर्धारण पर हावी न हों।…