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नॉलेज लाइब्रेरी

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।

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130 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह डेटासेट गाइड इक्विटी सूचकांक, दरों, ऊर्जा, धातुओं, मुद्राओं, कृषि और पशुधन में फैले सतत CME फ़्यूचर्स कॉन्ट्रैक्टों के संग्रह का वर्णन करती है। यह घंटेवार स्रोत डेटा और उससे निकाली गई दैनिक आवृत्ति, कई कॉन्ट्रैक्ट अवधि, उत्पाद कॉन्फ़िगरेशन और लोडर के…

फ़्यूचर्सबहु-एसेटकमोडिटीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ओवरलैप होती रिटर्न विंडो और उनसे जुड़े मोमेंटम, वोलैटिलिटी तथा ऑसिलेटर मापों से बने ETF फ़ीचर पर रैखिक मॉडलों की तुलना करती है। ऐसे पूर्वानुमानकर्ता सहसंबद्ध होते हैं, जिससे साधारण न्यूनतम वर्ग गुणांक अस्थिर हो जाते हैं। प्रयोग वॉक-फ़ॉरवर्ड…

बहु-एसेटमशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह अध्याय बाज़ार, मौलिक और वैकल्पिक स्रोतों के वित्तीय डेटा का मानचित्र प्रस्तुत करता है, फिर तुलना करता है कि परिसंपत्ति वर्ग कीमतों, तरलता और अवलोकनों के अर्थ को कैसे प्रभावित करते हैं। यह बताता है कि टाइमस्टैम्प, समायोजन, पहचानकर्ता और संशोधन डेटासेट की…

बहु-एसेटसांख्यिकीबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पूरे डेटासेट लोड करने के बजाय Parquet स्कीमा पढ़कर नौ बाज़ार केस-अध्ययनों में मॉडल-आधारित फ़ीचर कॉलम की सूची बनाती है। यह पहचान फ़ील्ड हटाती है, बाज़ार के अनुसार कॉलम गिनती है और नामों में मौजूद टोकन से फ़ीचर परिवार तय करती है; इनमें अस्थिरता मॉडल,…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबहु-एसेट
Machine Learning for Trading

यह रिकॉर्ड इस शोध रन का दस्तावेज़ है कि निर्दिष्ट समाधान नियम के तहत 2026 के अंत तक संयुक्त राज्य में मंदी आएगी या नहीं; नियम लगातार तिमाही GDP संकुचन या NBER की मंदी-तिथि पर आधारित है। तीन एजेंटों ने वृद्धि पूर्वानुमान, मंदी संकेतक, मौद्रिक नीति की…

सांख्यिकीअमेरिकी बाज़ारबहु-एसेट
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक नौ फ़ैक्टर और परिसंपत्ति-वर्ग रिटर्न श्रृंखलाओं के संयुक्त व्यवहार के आधार पर महीनों को समूहित करने के लिए गॉसियन मिक्सचर मॉडल का उपयोग करती है। यह मासिक अवलोकनों को मानकीकृत करती है, अनुपलब्ध मान वाले महीनों को हटाती है, और संभावित क्लस्टर…

फ़ैक्टर निवेशमशीन लर्निंगसांख्यिकीबहु-एसेट
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ मोमेंटम और क्रॉस-एसेट शोध के उम्मीदवार समूह के रूप में दैनिक ETF डेटासेट का वर्णन करता है। इसमें नौ श्रेणियाँ हैं, जिनमें US और अंतरराष्ट्रीय इक्विटी, निश्चित आय, कमोडिटी, विशेष फ़ंड और मुद्राएँ शामिल हैं। डेटा Yahoo Finance से आता है, और साथ का…

बहु-एसेटमोमेंटमइक्विटीनिश्चित आय
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ऐसे फ़ीचर विकसित करती है जिनके लिए कई एसेट सीरीज़ चाहिए। यह कॉइंटीग्रेशन के लिए Engle-Granger और Johansen परीक्षणों की तुलना करती है, समझाती है कि साथ-साथ चलना अपने आप में स्थिर स्प्रेड का अर्थ क्यों नहीं है, और पूरे नमूने के रिग्रेशन तथा आगे अपडेट…

बहु-एसेटपेयर ट्रेडिंगऔसत की ओर वापसीसांख्यिकी
arXiv papers

दस्तावेज़ साइन किए गए, भारित रिटर्न-सहसंबंध ग्राफ़ के रूप में दर्शाई गई परिसंपत्तियों का क्लस्टर बनाने के लिए Graph-based Coalition Structure Generation एल्गोरिदम, GCS-Q, के उपयोग का वर्णन करता है। इसकी प्रेरणा यह है कि सामान्य क्लस्टरिंग तरीके साइन किए गए…

बहु-एसेटपोर्टफोलियो निर्माणसांख्यिकीमशीन लर्निंग
arXiv papers

दस्तावेज़ कई परिसंपत्तियों वाला मॉडल प्रस्तुत करता है जिसमें दो तरह के निवेशक हैं: फ़ंडामेंटलिस्ट, जो स्टॉक कीमतों और बुनियादी मूल्य के बीच कथित अंतर पर प्रतिक्रिया देते हैं, और चार्टिस्ट, जो कीमत के रुझान का उपयोग करते हैं। दोनों समूह स्थिर सापेक्ष…

बहु-एसेटइक्विटीऔसत की ओर वापसीतकनीकी संकेतक
arXiv papers

यह दस्तावेज़ स्टोकेस्टिक फ़ैक्टर मॉडल में दीर्घकालीन निवेश का अध्ययन करता है, जहाँ निवेशक मज़बूत अपेक्षित पावर उपयोगिता अधिकतम करते हैं। मज़बूती का अर्थ एक ही मान लिए गए मॉडल के तहत अनुकूलन करने के बजाय प्रतिकूल वैकल्पिक मॉडल को ध्यान में रखना है। लेखक द्वैत…

बहु-एसेटजोखिम प्रबंधनपोर्टफोलियो निर्माणसांख्यिकी
arXiv papers

यह अध्ययन विचार करता है कि ऐसी कई परिसंपत्तियों में ट्रेंड-फ़ॉलोइंग रणनीतियाँ कैसे आवंटित करें जिनके प्रतिफल सहसंबद्ध हो सकते हैं। गॉसियन बाज़ार और रैखिक रणनीतियों की मान्यताओं के अंतर्गत यह पोर्टफोलियो के औसत और विचरण के सूत्र निकालता है, फिर उनसे…

ट्रेंड फ़ॉलो करनापोर्टफोलियो निर्माणसांख्यिकीबहु-एसेट
arXiv papers

DeepUnifiedMom एक पोर्टफोलियो निर्माण ढाँचा है जो कई समय-सीमाओं के समय-श्रृंखला मोमेंटम संकेतों को जोड़ता है। यह एकीकृत पोर्टफोलियो बनाने के लिए बहु-कार्य सीख और बहु-द्वार विशेषज्ञ-मिश्रण संरचना का उपयोग करता है। इसका लक्ष्य उस मोमेंटम व्यवहार को पकड़ना है…

मोमेंटममशीन लर्निंगपोर्टफोलियो निर्माणबहु-एसेट
arXiv papers

शोधपत्र सतत समय में एक धनात्मक, मीन-रिवर्टिंग परिसंपत्ति के संतुलन मूल्य का विश्लेषण करता है, जहाँ निवेशकों की मीन-रिवर्शन गति और परिसंपत्ति के दीर्घकालिक औसत के बारे में मान्यताएँ अलग-अलग हैं। इसका मुख्य नतीजा मूल्य बुलबुले के अस्तित्व की एक शर्त है, जो…

औसत की ओर वापसीसांख्यिकीबहु-एसेट
arXiv papers

यह शोधपत्र शेयर-बॉन्ड और शेयर, बॉन्ड तथा सोने के स्थिर आवंटनों की तुलना ऐसे लॉन्ग-ओनली डायनामिक पोर्टफ़ोलियो से करता है जिनमें नकदी भी रखी जा सकती है। पोर्टफ़ोलियो सार्वजनिक डेटा का उपयोग करते हैं, हर महीने पुनर्संतुलित होते हैं और रिटर्न, वोलैटिलिटी,…

इक्विटीनिश्चित आयकमोडिटीबहु-एसेट
arXiv papers

यह शोध वित्तीय परिसंपत्तियों में देखी जाने वाली रफ अस्थिरता को कई परिसंपत्ति मूल्यों को जोड़ने वाली सूक्ष्म गतिशीलताओं से जोड़ता है। पहले के बहुत से मॉडल एक ही परिसंपत्ति पर केंद्रित रहे हैं, जबकि लेखक जाँचते हैं कि उच्च आवृत्ति की अंतःक्रियाओं से बहुचर रफ…

बहु-एसेटअस्थिरताबाज़ार की सूक्ष्म संरचनासांख्यिकी
arXiv papers

यह दस्तावेज़ वित्तीय समय-श्रृंखलाओं को अलग-अलग समय-पैमाने पर चलने वाली प्रक्रियाओं में बाँटने की विधि बताता है। इसमें इस विभाजन को सामान्यीकृत आइगेनवैल्यू समस्याओं के रूप में रखा गया है और परिसंपत्ति रिटर्न तथा कीमतों में धीमे और तेज़ घटक पहचानने के लिए…

सांख्यिकीऔसत की ओर वापसीजोखिम प्रबंधनबहु-एसेट
arXiv papers

यह शोध जाँचता है कि क्या गैर-इक्विटी परिसंपत्तियों पर बनी रणनीतियाँ S&P 500 से जुड़ी एल्गोरिथ्मिक निवेश रणनीतियों में विविधता ला सकती हैं। यह LSTM पूर्वानुमानों, ARIMA-GARCH पूर्वानुमानों, मोमेंटम और विपरीत-रुझान नियमों से बने संकेतों की तुलना करता है। विचार…

बहु-एसेटमशीन लर्निंगपोर्टफोलियो निर्माणजोखिम प्रबंधन
arXiv papers

यह दस्तावेज़ बाज़ार की स्थितियाँ बदलने पर ट्रेडिंग रणनीतियों और परिसंपत्ति आवंटन को ढालने का व्यवस्थित तरीका बताता है। इसमें वाइकॉफ़ संचय, वितरण, बढ़त और गिरावट से ढीले तौर पर जुड़े बाज़ार चरणों की पहचान और पूर्वानुमान के लिए अवस्था-परिवर्तनशील मार्कोव…

बहु-एसेटट्रेंड फ़ॉलो करनाब्रेकआउटसांख्यिकी
arXiv papers

यह कार्य RADAR प्रस्तावित करता है—स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर ढाँचे के अंतर्गत पोर्टफ़ोलियो अनुकूलन में उपयोग होने वाले बाज़ार स्थिति निरूपण सीखने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड डिफ्यूज़न ढाँचा। इसकी प्रेरणा यह है कि बाज़ार अलग-अलग व्यवस्थाओं के बीच बदलते हैं,…

मशीन लर्निंगपोर्टफोलियो निर्माणसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
arXiv papers

Tail-GAN डेटा-आधारित परिदृश्य जनरेटर है, जिसे उच्च-आयामी मल्टी-एसेट पोर्टफ़ोलियो के लिए यथार्थपरक संयुक्त मूल्य-गतिशीलता का सिमुलेशन करने के लिए बनाया गया है; इसमें वितरण के टेल में होने वाले नुकसान पर ज़ोर है। जोखिम में मूल्य (Value-at-Risk) और अपेक्षित…

बहु-एसेटमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधनपोर्टफोलियो निर्माण
arXiv papers

यह शोधपत्र जाँचता है कि क्या एक फ़्यूचर्स बाज़ार की मोमेंटम जानकारी दूसरे बाज़ारों के मोमेंटम का पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकती है। यह कमोडिटी, इक्विटी, बॉन्ड और मुद्रा के 64 लगातार ट्रेड होने वाले कॉन्ट्रैक्ट में कीमतों से निकली मोमेंटम विशेषताओं के आधार…

बहु-एसेटफ़्यूचर्समोमेंटममशीन लर्निंग
arXiv papers

यह कार्य सहप्रसरण या सहसंबंध मैट्रिक्स के स्पेक्ट्रम से निकले संकट संकेतकों पर आधारित व्यवस्थित ट्रेडिंग रणनीतियों का वर्णन करता है। संकेतकों का एक समूह प्रत्येक तारीख के आइगेनवैल्यू वितरण की तुलना शांत या अशांत बाज़ारों के संदर्भ वितरण से करता है। दूसरा…

सांख्यिकीजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगबहु-एसेट
arXiv papers

यह शोधपत्र जोखिम-साझाकरण वाली अर्थव्यवस्थाओं में संतुलन मूल्य और ट्रेडिंग रणनीतियों का अध्ययन करता है, जहाँ अलग-अलग एजेंटों को वर्गीय लेन-देन लागत का सामना करना पड़ता है। यह युग्मित अग्रगामी-पश्चगामी स्टोकेस्टिक समीकरणों की प्रणाली से संतुलन को दर्शाता है,…

बहु-एसेटजोखिम प्रबंधनसांख्यिकीऑर्डर निष्पादन