नॉलेज लाइब्रेरी

यह दस्तावेज़ न्यूरल नेटवर्क के पूर्वानुमान का अध्ययन करता है, जहाँ इनपुट और रिटर्न के बीच संबंध समय के साथ बदलता है। इसमें ऑनलाइन अर्ली स्टॉपिंग प्रस्तावित है—एक प्रशिक्षण तरीका जिसका उद्देश्य मॉडल को पहले से यह जाने बिना बदलते फलन के अनुरूप ढलने देना है कि…

यह काम ऑनलाइन वित्तीय बाज़ारों में कई समय-पैमाने पर ट्रेडिंग गतिविधि के पैटर्न पहचानने के लिए गैर-ऋणात्मक टेन्सर गुणनखंडन (NTF) का उपयोग करता है। पहले इस विधि को कृत्रिम डेटा से दिखाया जाता है, फिर इसे इटली के ऑनलाइन बाज़ार e-MID के अंतरबैंक लेनदेन पर लागू…

यह दस्तावेज़ कीमतों या रिटर्न का सीधे पूर्वानुमान लगाने के बजाय बाज़ार की अवस्थाओं को वर्गीकृत करके रणनीतियाँ बनाने का वर्णन करता है। लेबल अवस्थाओं को परिभाषित करते हैं, और मूविंग एवरेज जैसी बाज़ार विशेषताएँ उन लेबलों में अंतर करने की क्षमता के आधार पर चुनी…

यह दस्तावेज़ जाँचता है कि बाज़ार स्थितियों को सीधे पोर्टफ़ोलियो वज़न में बदलने वाले मॉडल पारंपरिक क्रॉस-एसेट फ़्यूचर्स रणनीतियों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं या नहीं। इसमें सोलह तरल CME फ़्यूचर्स पर अलग-अलग नीतियों को अवकलनीय Sharpe-अनुपात उद्देश्य से…

यह दस्तावेज़ प्रस्तावित USDCHF ट्रेडिंग रणनीति का खाका देता है, जिसमें सोने के बाज़ार की गतिशीलता को अंतर-बाज़ार फ़िल्टर के रूप में इस्तेमाल किया जाता है। यह दोनों बाज़ारों को युग्मित हिडन मार्कोव मॉडल से मॉडल करता है, मुद्रा जोड़े का अलग से विश्लेषण करने के…

यह शोध जाँचता है कि सोशल मीडिया की भावना और ध्यान के माप दस क्रिप्टोकरेंसी के दैनिक लॉग प्रतिफल का पूर्वानुमान करने में मदद कर सकते हैं या नहीं। इसके पूर्वानुमान कारकों में Twitter और Reddit की भावना, Google Trends सूचकांक और ट्रेडिंग मात्रा शामिल हैं।…

यह दस्तावेज़ ऐसी क्रिप्टोकरेंसी ट्रेडिंग प्रणाली बताता है जो कई समय-सीमाओं की रुझान जानकारी को निकट-अवधि की कीमत दिशा का पूर्वानुमान करने वाले न्यूरल नेटवर्क के साथ जोड़ती है। यह बाज़ार कीमतों, ऑन-चेन मापों और ऑर्डर-बुक गतिविधि को खरीद और बिक्री दबाव संकेतों…

यह शोध अस्थिर समय-श्रृंखलाओं का मॉडल बनाने का तरीका प्रस्तुत करता है, जिसमें v-ट्रांसफ़ॉर्म किसी स्थिर श्रृंखला के सीमांत वितरण के क्वांटाइल को पूर्वानुमेय अस्थिरता संकेतक के क्वांटाइल से जोड़ते हैं। इन ट्रांसफ़ॉर्म को कोपुला के रूप में व्यक्त करने से मॉडल…

यह अध्ययन निरंतर फ़्यूचर्स ट्रेडिंग में डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग लागू करता है और असतत तथा निरंतर, दोनों प्रकार के एक्शन स्पेस की जाँच करता है। यह पुरस्कार फ़ंक्शनों में अस्थिरता स्केलिंग शामिल करता है, ताकि पोज़िशन आकार बाज़ार की अस्थिरता के अनुसार बदलें।…

यह शोध मूल्य-से-उपयोगिता अनुपात प्रस्तुत करता है, जिसका उद्देश्य बिटकॉइन के बाज़ार मूल्य की तुलना ब्लॉकचेन-आधारित मूलभूत उपयोगिता माप से करना है। लेखक मौद्रिक सिद्धांत और बिटकॉइन की UTXO लेखा संरचना का उपयोग करके यह माप निकालते हैं, फिर इसकी तुलना मौजूदा…

यह शोध ऐतिहासिक रीप्ले बैकटेस्ट की एक सीमा पर चर्चा करता है: वे यह मॉडल नहीं करते कि बाज़ार किसी रणनीति की कार्रवाइयों पर कैसी प्रतिक्रिया दे सकता है। इसमें अलग-अलग रणनीतियों वाले ट्रेडरों की परस्पर क्रिया दर्शाने के लिए बहु-एजेंट सिमुलेशन का वर्णन है, जिससे…

यह शोध ट्रेडिंग के लिए दो डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग विधियों, डबल डीप क्यू-नेटवर्क और प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन, का मूल्यांकन करता है। उनके प्रदर्शन की तुलना 2019 से 2023 तक के दैनिक डेटा का उपयोग करके खरीदकर-रखने वाले बेंचमार्क से की गई है। वर्णित…

प्रस्तावित तरीका विदेशी मुद्रा दर के पूर्वानुमान को सांख्यिकीय आर्बिट्राज के साथ जोड़ता है और कीमत देखने तथा ट्रेड निष्पादित करने के बीच की देरी को ध्यान में रखता है। पहले चरण में विनिमय दर का पूर्वानुमान असतत-समय के स्पेसियोटेम्पोरल ग्राफ़ पर एज-स्तरीय…

क्लस्टरलॉब मार्केट-बाय-ऑर्डर डेटा से व्यक्तिगत बाज़ार घटनाओं को छह समय-निर्भर विशेषताओं का उपयोग करके समूहित करता है और के-मीन्स++ क्लस्टरिंग लागू करता है। परिणामी समूहों की व्याख्या दिशात्मक, अवसरवादी और मार्केट-मेकिंग प्रतिभागियों के रूप में की जाती है।…

यह अध्ययन ऐतिहासिक डेटा-आधारित डीप लर्निंग ढाँचा प्रस्तुत करता है, जो पोर्टफ़ोलियो की जोखिम संवेदनशीलताओं को सीधे प्रशिक्षण में शामिल करके व्यवस्थित विकल्प ट्रेडिंग करता है। इसका उद्देश्य प्रदर्शन-केंद्रित लॉस को चुने हुए जोखिम कारकों के प्रति एक्सपोज़र पर…

अध्ययन ट्रेडिंग गतिविधि का वर्णन करने और संदिग्ध स्कैम की पहचान करने के लिए लेनदेन डेटा की मदद से यूनिस्वैप V2 पर धोखाधड़ी वाले टोकन की जाँच करता है। इसकी पहचान पद्धति दोष-संबंध के आधार पर अनुमान लगाने वाली युक्ति को मशीन लर्निंग तकनीकों के साथ जोड़ती है;…

यह अध्ययन वित्तीय पूर्वानुमान के लिए सुपरवाइज़्ड ऑटोएन्कोडर और ट्रेडिंग रणनीति के प्रदर्शन पर उनके प्रभाव की पड़ताल करता है। इसमें सीखे गए प्रतिनिधित्व को फ्रैक्शनली डिफरेंशिएटेड फ़ीचर और ट्रिपल बैरियर लेबल के साथ जोड़ा गया है और जाँचा गया है कि प्रशिक्षण के…

यह दस्तावेज़ समय-श्रृंखला डेटा से ट्रेडिंग के लिए अटेंशन और LSTM का हाइब्रिड, मोमेंटम ट्रांसफ़ॉर्मर प्रस्तुत करता है। इसका अटेंशन तंत्र मॉडल को पहले के समय-बिंदुओं से जोड़ता है, जबकि कई अटेंशन हेड अलग-अलग समय-मानों पर चल रही बाज़ार गतिशीलता को दर्शा सकते…

दस्तावेज़ कंपनियों की 10-K और 10-Q फ़ाइलिंग से निकाले गए भाषा मापों पर आधारित शेयर चयन रणनीति बताता है। भाषिक समृद्धि शब्दावली की विविधता दर्शाती है, भाषिक घनत्व सूचना देने वाली भाषा का अनुपात मापता है और विशिष्ट घनत्व वित्त-संबंधी शब्दों की सघनता पकड़ता है।…

यह ट्यूटोरियल क्रिप्टोकरेंसी बाज़ार विश्लेषण तैयार करने और वितरित करने का दृश्य वर्कफ़्लो बताता है। तय समय पर डेटा अनुरोध 15-मिनट, प्रति घंटा और दैनिक कैंडल इकट्ठा करते हैं; वर्कफ़्लो उन्हें लेबल करके जोड़ता है। अलग समाचार अनुरोध हाल के लेख जुटाता है, उन्हें…

यह रिलीज़ घोषणा मशीन लर्निंग आधारित ट्रेडिंग सिस्टम बनाने की टूलकिट MLFinLab में हुए बदलाव बताती है। अब बार जनरेशन टाइमस्टैम्प को DataFrame इंडेक्स के रूप में लौटाता है, जिससे आउटपुट आगे के फ़ंक्शनों के अनुरूप होता है और इंडेक्स को हाथ से बदलने की ज़रूरत…

यह लेख Online Decision Transformer (ODT) समझाता है, जो किसी परिवेश के साथ जारी अंतःक्रिया के ज़रिए Decision Transformer को फ़ाइन-ट्यून करने का तरीका है। यह देखता है कि आधार मॉडल हाल की अवस्थाओं, कार्रवाइयों और शेष रिटर्न मानों के आधार पर कार्रवाइयाँ कैसे…

यह नोटबुक पहले से चुने गए US इक्विटी मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान बनाने का वर्णन करती है। चूँकि मॉडल विकल्प और रणनीति सेटिंग सत्यापन परिणामों से चुने गए थे, वही परिणाम स्वतंत्र रूप से चयन की गुणवत्ता स्थापित नहीं कर सकते। नोटबुक केस अध्ययन…

यह नोटबुक तैनात ट्रेडिंग मॉडल की निगरानी का कार्यप्रवाह प्रस्तुत करती है, जिसमें लाइव डेटा के ऑफ़लाइन विकल्प के रूप में होल्डआउट पूर्वानुमानों का उपयोग होता है। विचलन की गणना से पहले यह आने वाले फ़ीचर पैनल की पुष्टि करती है, फिर जनसंख्या स्थिरता सूचकांक…