नॉलेज लाइब्रेरी

यह दस्तावेज़ इक्विटी ऑप्शन विश्लेषण शोध परिवेश में स्टॉक रिटर्न का पूर्वानुमान करने वाला सुपरवाइज़्ड ऑटोएन्कोडर फ़ैक्टर मॉडल समझाता है। PCA, IPCA और अनसुपरवाइज़्ड कंडीशनल ऑटोएन्कोडर से अलग, इसका प्रशिक्षण उद्देश्य क्रॉस-सेक्शन के पुनर्निर्माण को आगे के…

यह दस्तावेज़ चुनी गई CME फ़्यूचर्स रणनीति के निश्चित आउट-ऑफ़-सैंपल बैकटेस्ट का वर्णन करता है। कॉन्फ़िगरेशन, पूर्वानुमान, आवंटक, रीबैलेंसिंग अंतराल, संकेंद्रण और लेनदेन लागत मान्यताएँ पहले के शोध चरणों से ली जाती हैं और होल्डआउट अवधि पर बिना बदलाव लागू की…

यह नोटबुक संबंधित परिवारों में समूहित फ़ीचर कॉलम का उपयोग करके CME फ़्यूचर्स उत्पादों के क्रॉस-सेक्शन के लिए रैखिक पूर्वानुमान मॉडल का अध्ययन करती है; इनमें कैरी, मोमेंटम, वोलैटिलिटी और रोलिंग जोखिम माप शामिल हैं। चूँकि एक परिवार के कॉलम अक्सर सहसंबद्ध होते…

यह शैक्षिक विश्लेषण एक ही कार्य पर चार न्यूरल नेटवर्क डिज़ाइनों की तुलना करता है: हाल के रिटर्न विंडो से अगले दैनिक रिटर्न का पूर्वानुमान। आठ एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड का संयुक्त सेट बाज़ार के विविध एक्सपोज़र देता है। मॉडल विंडो को अलग-अलग तरीकों से संसाधित करते…

यह नोटबुक FX जोड़ों के अध्ययन के मानक सत्यापन पूर्वानुमानों के पूरे सेट का ऑडिट करती है। यह मॉडल पहचान, आर्टिफ़ैक्ट उपलब्धता, पूर्णता, कॉन्फ़िगर किए गए लेबल का कवरेज और यह जाँचती है कि जोड़े गए कॉन्फ़िगरेशन घोषित मेनू से मेल खाते हैं या नहीं। पहले के…

यह नोटबुक FX जोड़ों के अध्ययन के पंजीकृत सत्यापन पूर्वानुमानों का ऑडिट करती है। यह जाँचती है कि कैटलॉग में कॉन्फ़िगर की गई मॉडल आबादी, पूर्ण पूर्वानुमान सेट, उपलब्ध आर्टिफ़ैक्ट और वर्तमान मॉडल पहचान शामिल हैं। फिर यह लेबल, परिवार, कॉन्फ़िगरेशन और चेकपॉइंट के…

यह नोटबुक NLinear का मूल्यांकन करती है—एक सरल अनुक्रम मॉडल, जो पीछे देखने की अवधि के नवीनतम देखे गए स्तर को घटाकर बनी अनुक्रम को रैखिक रूपांतरण से पूर्वानुमान में बदलता है। यह वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड पर ETF मॉडल आबादी को फ़िट करती है और उसकी तुलना रैखिक तथा…

यह केस स्टडी क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स में रिटर्न और दिशा का पूर्वानुमान करने के लिए रैखिक मॉडल फ़िट करती है। इसका फ़ीचर मैट्रिक्स परपेचुअल प्रीमियम के बदलावों से भरा है—कॉन्ट्रैक्ट और स्पॉट मूल्य के बीच का अंतर, जो फ़ंडिंग भुगतान तय करता है। यह Ridge की…

यह नोटबुक इक्विटी रिटर्न के लिए कंडीशनल ऑटोएन्कोडर प्रस्तुत करती है, जिसमें एक न्यूरल नेटवर्क स्टॉक विशेषताओं को नॉनलाइनियर फ़ैक्टर लोडिंग में बदलता है, जबकि दूसरा नेटवर्क विशेषता-प्रबंधित पोर्टफ़ोलियो रिटर्न से उसी समय के अव्यक्त फ़ैक्टर निकालता है। विशेषता…

यह नोटबुक मापती है कि लेनदेन लागत एक निश्चित CME फ़्यूचर्स रणनीति कॉन्फ़िगरेशन को कैसे प्रभावित करती है। यह साझा सत्यापन-चरण प्रक्रिया से रिपोर्ट किया गया कॉन्फ़िगरेशन चुनती है, लागत परीक्षणों में उसका जोखिम ओवरले बनाए रखती है और घोषित कुल लागत ग्रिड लागू…

यह नोटबुक तुलना करती है कि असतत पुनर्संतुलन और ट्रेडों पर आनुपातिक लागत होने पर शॉर्ट यूरोपीय कॉल को किन तरीकों से हेज किया जा सकता है। यह स्व-वित्तपोषित अंतिम P&L को परिभाषित करती है, फिर Heston के सिम्युलेटेड मूल्यों पर अपेक्षित शॉर्टफ़ॉल (पूँछ-हानि)…

यह नोटबुक LightGBM पूर्वानुमान मॉडल के लिए एकल-उद्देश्य हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग की तुलना बहुउद्देश्यीय खोज से करती है। आधार मॉडल सत्यापन सूचना गुणांक (IC) को अधिकतम करता है। NSGA-II खोज इसके बजाय IC को अधिकतम करते हुए सामान्यीकृत पूर्वानुमान टर्नओवर को…

यह अध्याय नौ केस स्टडी का संश्लेषण करता है, जिनमें मशीन लर्निंग संकेतों को पोर्टफ़ोलियो निर्माण, ट्रेडिंग लागत, जोखिम ओवरले और स्थिर होल्डआउट मूल्यांकन के चरणों से गुज़ारा गया है। यह केवल शार्प के आधार पर रणनीतियों की रैंकिंग करने के बजाय प्रत्येक केस स्टडी…

यह आकलन एक US इक्विटी रणनीति को स्थिर वैलिडेशन बैकटेस्ट समूह से होल्डआउट मूल्यांकन तक ट्रेस करता है। यह नियतात्मक नियम लागू करता है: सबसे ऊँचा वैलिडेशन शार्प वाला उम्मीदवार चुनें और बराबरी होने पर बैकटेस्ट हैश से फैसला करें। रजिस्ट्री रिकॉर्ड चुनी गई रणनीति…

यह नोटबुक चुने गए NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर कॉन्फ़िगरेशन को उसके रजिस्ट्रीकृत होल्डआउट पूर्वानुमानों पर चलाती है। मॉडल, आवंटन विधि, संकेंद्रण, रीबैलेंस समय-सारणी, जोखिम ओवरले और लागत मान्यताएँ पहले के काम से ली जाती हैं और बिना बदलाव लागू होती हैं; नोटबुक…

यह नोटबुक US इक्विटी पैनल में पोज़िशन का आकार तय करने के तरीकों की तुलना करती है, जबकि मॉडल, चेकपॉइंट, रीबैलेंस तारीखें और चुने गए स्टॉक स्थिर रखती है। पूर्वानुमान-आधारित तरीके पूर्वानुमान की मात्रा या अंतराल की अनिश्चितता के अनुसार पूँजी तय करते हैं; उलटी…

यह नोटबुक बताती है कि US इक्विटी बैकटेस्ट के स्थिर समूह से एक रणनीति कैसे चुनें और अलग होल्डआउट अवधि में उसका आकलन कैसे करें। यह पुष्टि करती है कि उम्मीदवारों में आवश्यक डेटा और प्रोटोकॉल पहचान समान हैं, फिर वैलिडेशन शार्प के आधार पर उन्हें रैंक करती है;…

यह नोटबुक दैनिक SPY रिटर्न पर तीन रैखिक समय-श्रृंखला मॉडल, एक ट्रांसफ़ॉर्मर एनकोडर और बिना पैरामीटर वाले पूर्वानुमानों की तुलना करती है। रैखिक तरीके ऐतिहासिक अवधि को कई दिनों के पूर्वानुमान में बदलते हैं; कुछ संस्करण सहज घटक को शेष हिस्से से अलग करते हैं या…

यह नोटबुक जाँचती है कि ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री, NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर फ़ीचर में वे गैर-रैखिक संबंध खोज सकते हैं जिन्हें रैखिक मॉडल चूक सकता है। इसका ध्यान इस संभावना पर है कि स्प्रेड के अनुसार ऑर्डर-फ़्लो असंतुलन रिटर्न का अलग पूर्वानुमान करता है: ट्री…

यह नोटबुक मात्रात्मक केस स्टडी पर बार-बार काम करने के लिए ऑपरेटर-शैली के शोध एजेंट की व्याख्या करती है। मॉडल को पहले से तय पूर्वानुमान कार्रवाइयों तक सीमित रखने के बजाय यह फ़ाइलों, शेल कमांड, रजिस्ट्री प्रश्नों और डेटा निरीक्षण के सामान्य टूल देती है। एजेंट…

यह व्यवहार्यता विश्लेषण जाँचता है कि उपलब्ध US स्टॉक पैनल से दैनिक लॉन्ग-शॉर्ट इक्विटी रैंकिंग रणनीति पर शोध किया जा सकता है या नहीं। यह कीमत और पिछली अवधि के टर्नओवर की सीमाओं से समय-बिंदु आधारित ब्रह्मांड बनाता है, अनुपाती ट्रेडिंग लागतों की तुलना प्रति…

यह नोटबुक पहले के वैलिडेशन चरणों में चुने गए कॉन्फ़िगरेशन को -2021 से पहले के इतिहास पर फिर से प्रशिक्षित करती है और 2021 होल्डआउट के लिए पूर्वानुमान जारी करती है। यह दर्ज उम्मीदवार समूह से चुना गया कॉन्फ़िगरेशन लेती है या समूह उपलब्ध न होने पर वही रैंकिंग…

यह नोटबुक वित्तीय शोध के लिए अनुक्रमित किए जाने से पहले वार्षिक रिपोर्टों के संग्रह का ऑडिट करती है। यह वित्तीय अवधि के अंत और सार्वजनिक फ़ाइलिंग की तारीख के बीच की देरी मापती है और दिखाती है कि समय-बिंदु आधारित उपयोगों में प्रकाशन तारीख क्यों लेनी चाहिए। यह…

यह नोटबुक वित्तीय केस स्टडी के मौजूदा वॉक-फ़ॉरवर्ड मॉडल नतीजों को जोड़कर LSTM, NLinear, TSMixer, TCN और PatchTST की तुलना रैखिक, ग्रेडिएंट-बूस्टेड और सारणीबद्ध न्यूरल नेटवर्क आधार मॉडलों से करती है। इसका मुख्य माप औसत दैनिक स्पीयरमैन सूचना गुणांक है, जिसे…