नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक 57 लेखांकन और कीमत-आधारित विशेषताओं का अगले महीने के US स्टॉक रिटर्न के व्यक्तिगत पूर्वानुमानकों के रूप में मूल्यांकन करती है। यह मासिक क्रॉस-सेक्शनल रैंक सहसंबंधों की गणना करती है, समय के साथ उनका औसत निकालती है और क्रमिक निर्भरता तथा कई…

यह प्रदर्शन USD स्पॉट ब्रोकर से जुड़ी लगातार चलने वाली क्रिप्टो रणनीति के परिचालन स्वरूप का वर्णन करता है। यह परपेचुअल फ़्यूचर्स केस स्टडी के बड़े यूनिवर्स को उपलब्ध स्पॉट युग्मों के छोटे सेट से जोड़ता है, फिर मोमेंटम ज़ेड-स्कोर प्रॉक्सी को ब्रोकर-संबद्ध लूप…

यह अध्याय ट्रेडिंग विचार को दस्तावेज़ीकृत विशेषता विनिर्देश में बदलने का ढाँचा प्रस्तुत करता है। यह शोधकर्ताओं से विशेषता की अवधि को इच्छित निर्णय के अनुरूप रखने, प्रेरक परिकल्पना बताने और पूर्वानुमान संकेतों को संदर्भगत स्थिति चरों से अलग पहचानने को कहता…

यह मार्गदर्शिका कारणात्मक प्रभाव के अनुमान और कारणात्मक संरचना की खोज में अंतर बताती है और आम शोध प्रश्नों को उपयुक्त Python लाइब्रेरी से जोड़ती है। जब समायोजन संरचना ज्ञात हो या स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट हो, तब EconML और DoWhy प्रभावों का अनुमान लगाते हैं;…

यह अवलोकन इक्विटी, क्रिप्टो, विदेशी मुद्रा, फ़्यूचर्स, ऑप्शन और बहु-परिसंपत्ति पोर्टफोलियो से जुड़ी नौ ट्रेडिंग केस स्टडी के कॉन्फ़िगरेशन डेटा को समेकित करता है। यह हर अध्ययन के यूनिवर्स, डेटा आवृत्ति, निर्णय की गति, लागत मॉडल और सिग्नल से पोज़िशन तक के…

यह नोटबुक यह जाँचने के लिए एक नियतात्मक ढाँचा प्रस्तुत करती है कि बैकटेस्ट और लाइव ट्रेडिंग पाइपलाइन एक समान व्यवहार करती हैं या नहीं। यह उन चरणों की तुलना करती है जो कीमत की बारों को निर्णयों में बदलते हैं: विशेषता गणना, पूर्वानुमान, सिग्नल और ऑर्डर आकार।…

यह नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स बाज़ार की प्रति घंटा बारों में एक निश्चित विक्रय ऑर्डर को समयबद्ध करने के लिए रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग एजेंट को प्रशिक्षित करती है। इसकी स्थिति में लैग्ड रिटर्न, अस्थिरता, पिछले घंटे का वॉल्यूम, स्पॉट के मुकाबले परपेचुअल…

यह नोटबुक माइक्रोस्ट्रक्चर पैटर्न दिखाने के लिए NASDAQ ITCH-से निकले ट्रेड और ऑर्डर डेटा का उपयोग करती है। यह टिक-स्तर के ट्रेड रिटर्न में नकारात्मक प्रथम-क्रम स्वसहसंबंध की जाँच मध्य-मूल्य रिटर्न से तुलना करके करती है और अलग-अलग तरलता स्तर दर्शाने के लिए…

यह नोटबुक नौ केस स्टडी में OLS, Ridge, Lasso और ElasticNet सहित रैखिक-मॉडल नतीजों को एकत्र करती है। यह हर अध्ययन के प्राथमिक लेबल पर सबसे मज़बूत पूर्ण कॉन्फ़िगरेशन की तुलना करती है, फिर नियमितीकरण, फ़ोल्ड-स्तर के सूचना गुणांक, स्थिरता, वैकल्पिक अवधियों,…

यह केस स्टडी TabM—एक पैरामीटर-कुशल न्यूरल एन्सेम्बल—का मूल्यांकन दूसरे मॉडल परिवारों की तरह ही समय-बिंदु पर उपलब्ध CME फ़्यूचर्स विशेषता पंक्तियों और वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड पर करती है। यह अधिकांश पैरामीटर साझा करते हुए मॉडल विविधता का औसत लेने के तरीके के रूप…

यह प्रदर्शन एकल ऑर्डर कार्यप्रवाह को बड़े बाज़ार मूल्य वाली US स्टॉक्स के निश्चित यूनिवर्स के लिए दैनिक रीबैलेंस तक बढ़ाता है। यह बताता है कि मौजूदा ब्रोकर पोज़िशनों की मॉडल लक्ष्यों से तुलना कैसे करें, अंतर के लिए ऑर्डर कैसे बनाएँ और चाहें तो पेपर ट्रेडिंग…

यह शैक्षिक नोटबुक मात्रात्मक शोध में उपयोग की जाने वाली कीमत और वॉल्यूम से निकली विशेषताओं का सर्वेक्षण करती है। इसमें अलग-अलग अवधियों के सरल और लघुगणकीय रिटर्न, एक अवधि छोड़कर मापा गया मोमेंटम, ओवरनाइट और इंट्राडे रिटर्न, मूविंग एवरेज से दूरी, ट्रेंड और…

यह नोटबुक जाँचने का कार्यप्रवाह प्रस्तुत करती है कि छह-महीने का हालिया अवधि छोड़कर मापा गया मोमेंटम 21-दिन के आगे के रिटर्न को प्रभावित करता है या नहीं, और क्या बाज़ार की अस्थिरता के साथ यह प्रभाव बदलता है। यह अस्थिरता और यील्ड कर्व नियंत्रणों तथा…

यह केस स्टडी S&P 500 के घटकों पर एट-द-मनी शॉर्ट स्ट्रैडल का मूल्यांकन करती है, जिन्हें हर सप्ताह खोला जाता है और दैनिक डेल्टा हेज के साथ समाप्ति तक रखा जाता है। इसकी मुख्य पद्धतिगत पसंद परिपक्वता तक होल्ड करने के रिटर्न का मॉडल बनाना है: ऑप्शन पोज़िशन पर…

यह नोटबुक प्रीप्रोसेसिंग या विशेषता इंजीनियरिंग से पहले वित्तीय डेटासेट के लिए पुनः उपयोग योग्य निदान सर्वेक्षण बनाती है। यह समय-अनुक्रम के डेटा प्रकार, रिक्त टाइमस्टैम्प, क्रम और विशिष्टता की जाँच करती है; सटीक और कुंजी-आधारित डुप्लिकेट ढूँढ़ती है; फ़ील्ड,…

यह नोटबुक दो प्रीट्रेंड टाइम-सीरीज़ फ़ाउंडेशन मॉडल, Chronos और TinyTimeMixer, की तुलना एक LSTM और दंडित रैखिक आधाररेखा से एक ETF पैनल पर करती है। प्रत्येक मॉडल को एकचर ऐतिहासिक संदर्भ मिलता है; प्रीट्रेंड मॉडल उस इनपुट श्रृंखला का पूर्वानुमान लगाते हैं और…

यह अध्याय मात्रात्मक ट्रेडिंग शोध में कारणात्मक दावों के मूल्यांकन का एक ढाँचा प्रस्तुत करता है। यह पहले उपचार, परिणाम, लक्ष्य अनुमान, प्रतितथ्य और समायोजन सेट की स्पष्ट परिभाषाएँ देता है, फिर शोध प्रश्नों को विधियों से जोड़ता है: निरंतर एक्सपोज़र के लिए डबल…

यह नोटबुक कई आगे की अवधियों के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक-मिनट के अंतराल पर देखी गई NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर विशेषताओं पर रैखिक मॉडल फिट करती है। इसका उद्देश्य अधिक अभिव्यक्तिशील मॉडल से पहले एक सरल आधाररेखा स्थापित करना है। स्प्रेड और असंतुलन…

यह नोटबुक बताती है कि पहले से चुनी हुई FX रणनीति का होल्डआउट पूर्वानुमानों पर मूल्यांकन कैसे करें। यह चुने हुए कॉन्फ़िगरेशन की पंजीकृत बैकटेस्ट विशिष्टता का पुनः उपयोग करती है और सिग्नल, आवंटन, जोखिम नियंत्रण, रीबैलेंस नियम, लागत और खाते की सेटिंग्स को स्थिर…

यह दस्तावेज़ 1962 से मार्च 2018 तक लगभग 3,200 कंपनियों को कवर करने वाले दैनिक US इक्विटी डेटासेट का वर्णन करता है। इसमें डीलिस्ट की गई कंपनियाँ शामिल हैं, इसलिए ऐतिहासिक शोध में यह उपयोगी है, जहाँ विफल या डीलिस्ट हुई कंपनियों को छोड़ने से नतीजे विकृत हो सकते…

यह फ़ीचर मूल्यांकन CME फ़्यूचर्स के भविष्य के रिटर्न के मुकाबले वित्तीय और मॉडल-व्युत्पन्न उम्मीदवारों की छँटाई करता है। हर फ़ीचर के लिए यह डेटा कवरेज और बासीपन जाँचता है, फ़ीचर मानों और भविष्य रिटर्न के बीच दैनिक क्रॉस-सेक्शनल रैंक सहसंबंध मापता है, ओवरलैप…

यह नोटबुक मूल्यांकन करती है कि लेनदेन लागत की मान्यताएँ एक चुने हुए S&P 500 इक्विटी और विकल्प आवंटन के सत्यापन Sharpe को कैसे प्रभावित करती हैं। जहाँ उपलब्ध हो, यह स्थिर उम्मीदवार समूह से चुने गए कॉन्फ़िगरेशन को आगे ले जाती है, फिर उसी क्रम को कारोबार की गई…

यह नोटबुक raw PyTorch, sktime और Darts में एकचर SPY मूल्य पूर्वानुमान के कार्यान्वयनों की तुलना करती है। इसका मुख्य उद्देश्य व्यावहारिक प्रयास का आकलन करना है: कोड की लंबाई, इंटरफ़ेस आवश्यकताएँ, इंस्टॉलेशन की सफलता और फ़िट तथा पूर्वानुमान का संयुक्त समय।…

यह अध्याय तर्क देता है कि टिकाऊ ट्रेडिंग शोध ऐसी अनुशासित प्रक्रिया पर निर्भर करता है जो बदलते बाज़ार, शोरयुक्त साक्ष्य और कार्यान्वयन लागत के अनुकूल हो सके। यह संरचनात्मक बदलाव, व्यवस्थाओं, डेटा ड्रिफ़्ट और कॉन्सेप्ट ड्रिफ़्ट के बीच अंतर बताता है, फिर…