नॉलेज लाइब्रेरी

यह अध्ययन जाँचता है कि बिटकॉइन रिटर्न पहले के शोध में बताए गए भारी-पूँछ पैटर्न का अनुसरण करते हैं या नहीं, और समय के साथ अस्थिरता कैसा व्यवहार करती है। पहले के अनुमानों में संचयी-रिटर्न पूँछ सूचकांक लगभग दो था, जबकि कई अन्य परिसंपत्तियों में यह लगभग तीन…

यह दस्तावेज़ अधिकतम ड्रॉडाउन और उसके बाद होने वाली रिकवरी पर आधारित स्टॉक चयन नियमों की जाँच करता है। विभिन्न इक्विटी बाज़ारों में, इन मापों से बने पोर्टफ़ोलियो के बारे में बताया गया है कि वे कीमत की दिशा का पूर्वानुमान करते हैं और अलग-अलग स्टॉक के रिटर्न…

यह दस्तावेज़ जाँचता है कि व्यापक रूप से देखे जाने के बावजूद लीवरेज प्रभाव कुछ परिसंपत्तियों के रिटर्न वितरण को बहुत कम प्रभावित करता हुआ क्यों दिख सकता है। लीवरेज प्रभाव परिसंपत्ति रिटर्न और अस्थिरता में बदलावों के बीच आम तौर पर नकारात्मक संबंध को दर्शाता…

यह दस्तावेज़ लॉग-ऑप्टिमल पोर्टफ़ोलियो समस्या हल करने के लिए डेटा-आधारित स्लाइडिंग-विंडो विधि का वर्णन करता है। पोर्टफ़ोलियो वज़न का एक निश्चित समूह देने के बजाय, यह तरीका समय के साथ बदलते वज़न देता है। इससे डेटा की चलती विंडो का उपयोग करके पोर्टफ़ोलियो आवंटन…

यह शोधपत्र परिसंपत्ति प्रतिफलों का वर्णन करने और मूल्य के बढ़ने, घटने तथा दायरे में रहने वाले व्यवहार में अंतर करने के लिए सीमित मिश्रण मॉडल प्रस्तुत करता है। यह भारी पूँछों और उच्च कर्टोसिस को समायोजित करते हुए प्रतिफल पैटर्न दर्शाने के लिए गामा और गॉसियन…

यह अध्ययन जाँचता है कि क्या बिटकॉइन के सात बड़े परपेचुअल-वायदा परिसमापन कैस्केड घटना से पहले क्रिटिकल स्लोइंग डाउन दिखाते हैं। यह ट्रेंड हटाए गए मूल्य डेटा के साथ लीवरेज और ऑर्डर-प्रवाह मापों का विश्लेषण करता है, रोलिंग विचरण तथा एक-अंतराल ऑटोकोरिलेशन पर…

यह लेख गॉसियन प्रक्रिया मॉडल में अनुकूलित ट्रेडिंग रणनीति का स्थिर-अवस्था टर्नओवर निकालता है। यह टर्नओवर को परिसंपत्ति की तरलता, जोखिम-विमुखता और अल्फ़ा पूर्वानुमानों के ऑटोकोरिलेशन से जोड़ता है तथा मॉडल की मान्यताओं के तहत बंद-रूप व्यंजक देता है। यह परिणाम…

यह दस्तावेज़ तब पोर्टफोलियो वृद्धि के अनुकूलन का अध्ययन करता है जब परिसंपत्तियों के अपेक्षित प्रतिफल अनिश्चित हों। इसमें अपूर्ण, उच्च-आयामी बाजार पर विचार किया गया है, जहाँ परिसंपत्ति मूल्य स्टोकेस्टिक कारकों पर निर्भर करते हैं। ड्रिफ्ट को पूरी तरह तय करने…

यह शोधपत्र बायेज़ियन सह-एकीकृत वेक्टर ऑटो-रिग्रेशन के लिए अनुकूली मैट्रिक्स-वैरिएट मार्कोव चेन मोंटे कार्लो विधि विकसित करता है। यह ग्रिडी गिब्स सैंपलिंग की जगह स्वचालित अनुकूली मेट्रोपोलिस तरीका अपनाता है, जिसका उद्देश्य सहसंबद्ध पैरामीटर ब्लॉकों वाली…

यह शोधपत्र उच्च-आवृत्ति अवलोकनों से औसत की ओर लौटती मूल्य-गतिशीलता का अनुमान लगाने का अध्ययन करता है, जहाँ बाजार सूक्ष्म-संरचना का शोर पैरामीटर अनुमानों को पक्षपाती कर सकता है। यह ऑर्नस्टीन–उलेनबेक प्रक्रिया के लिए अधिकतम-संभाव्यता अनुमानक प्रस्तावित करता…

यह अध्ययन जोड़ी ट्रेडिंग से प्रेरित होकर, औसत की ओर लौटते मूल्य स्प्रेड में ट्रेड करने के लिए समय-निर्धारण विधि विकसित करता है। यह स्प्रेड को ऑर्नस्टीन–उलेनबेक प्रक्रिया के रूप में मॉडल करता है और लेन-देन लागत शामिल करते हुए पोज़िशन खोलने तथा बंद करने को…

यह अध्ययन एक बहु-एजेंट कृत्रिम शेयर बाजार का वर्णन करता है, जिसमें एजेंट ट्रेड चुनने के लिए पिछली कीमतों की सीमित स्मृति का उपयोग करते हैं। उनकी ट्रेडिंग रणनीतियाँ स्व-शिक्षण प्रक्रिया से बदलती हैं, जिससे मॉडल यह जाँच सकता है कि आबादी बढ़ने पर बाजार का…

यह शोधपत्र इस प्रश्न पर केंद्रित है कि लंबी दूरी के सहसंबंधों के कारण बाजार-ऑर्डर प्रवाह पूर्वानुमेय होने के बावजूद लंबे समय में मूल्य विसरणशील कैसे हो सकते हैं। ऑर्डरों के आम तौर पर सकारात्मक मूल्य प्रभाव के साथ ऐसी पूर्वानुमेयता ब्राउनियन-जैसी…

यह शोधपत्र विदेशी मुद्रा बाजार के उच्च-आवृत्ति ट्रेडरों के अवलोकनों से वित्तीय मूल्य-गति का सूक्ष्म विवरण तैयार करता है। यह अलग-अलग ट्रेडरों के व्यवहार-पथों का अनुसरण करता है और सामूहिक ट्रेंड-अनुसरण पैटर्न बताता है, जिसे पारंपरिक ऑर्डर-बुक मॉडल नहीं पकड़ते।…

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,…

यह अध्ययन ऑर्डर प्रवाह, मूल्य प्रभाव और तरलता जोखिम के बाजार मूल्य के बीच संबंध स्थापित करने का एक ढाँचा विकसित करता है। इसके विश्लेषण से एक अवकल समीकरण निकलता है और दो बंद-रूप हल प्राप्त होते हैं। इनमें से एक क्लासिक सूचित-ट्रेडर मॉडल से जुड़े रैखिक…

यह अध्ययन किसी स्टॉक और उसके वारंट के ऑर्डर प्रवाह डेटा का उपयोग करके बाज़ार ऑर्डरों के तात्कालिक कीमत प्रभाव का अनुमान लगाता है। यह घात नियम वाले विनिर्देशन की तुलना लॉगरिद्मिक विनिर्देशन से करता है और इस बात पर ध्यान देता है कि प्रत्येक मॉडल अपने पैरामीटर…

यह अध्ययन US इक्विटी के पोर्टफ़ोलियो के लिए सशर्त फ़ैक्टर मॉडल पर आधारित सांख्यिकीय आर्बिट्राज विधि बनाता है। स्टेट-स्पेस मॉडल रिटर्न को फ़ैक्टर मानों और छिपे, समय के साथ बदलते फ़ैक्टर जोखिम प्रीमियम के शोरयुक्त संयोजन के रूप में देखता है। ऑनलाइन फ़िल्टरिंग…

यह शोधपत्र Bitcoin रिटर्न की अस्थिरता का अनुमान लगाने के लिए sGARCH, iGARCH और tGARCH मॉडलों की तुलना करता है। हर मॉडल को Student t, generalized error और normal inverse Gaussian (NIG) वितरणों के साथ जोड़ा गया है ताकि अस्थिरता समूहबद्धता, मोटी पूँछ और विषमता…

यह शोधपत्र ऑटोरेग्रेसिव कंडीशनल ड्यूरेशन मॉडल में लाइकलिहुड-आधारित सांख्यिकीय अनुमान के लिए बूटस्ट्रैप प्रक्रियाएँ विकसित करता है। चूँकि प्रेक्षण एक निश्चित समयावधि में दर्ज अवधियाँ होते हैं, इसलिए प्रेक्षणों की संख्या यादृच्छिक हो सकती है; अवधियों की…

यह दस्तावेज़ जाँचता है कि दैनिक इक्विटी ऑर्डर प्रवाह कीमत प्रभाव दिखा सकता है और स्टॉक रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकता है या नहीं। इसमें मासिक दिशात्मक प्रवाह माप बनाए जाते हैं और Kyle’s lambda का अनुमान कीमत परिवर्तन को ऑर्डर प्रवाह पर प्रतिगमित…

यह शोधपत्र विचार करता है कि जटिल संबंधों का अनुमान लगाने वाली कम लागत की AI प्रणालियाँ ट्रेडिंग रणनीतियों द्वारा कीमतों में जानकारी शामिल करने के तरीके को कैसे बदल सकती हैं। यह निवेशकों की मान्यताओं और उनके मॉडल तथा अनुकूलित रणनीतियों की जटिलता के आधार पर…

यह शोधपत्र एक दिन से अधिक की होल्डिंग अवधि में पोर्टफ़ोलियो अस्थिरता और परिसंपत्ति जोखिम योगदान का अनुमान लगाने की जाँच करता है। समय के वर्गमूल के परिचित स्केलिंग नियम में यह मान लिया जाता है कि रिटर्न में क्रमिक सहसंबंध नहीं है। इस मान्यता के तहत अस्थिरता…

यह प्रस्तावित प्रणाली बड़े शेयरों के बीच अस्थिरता संबंधों का उपयोग करके रुझान संकेत बनाती है। पहले यह सहसंबंध और स्वसहसंबंध विश्लेषण, तकनीकी संकेतक, परिकल्पना परीक्षण, सांख्यिकीय मॉडल और चर चयन से कीमत डेटा का अध्ययन करती है। फिर NYSE और NasdaqGS के नौ बड़े…