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 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 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 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 US स्टॉक्स के तरल उपसमुच्चय पर प्रधान घटक विश्लेषण से सकल-एक्सपोज़र-सामान्यीकृत ईजेन-पोर्टफ़ोलियो बनाती है और छिपे जोखिम कारकों के रूप में उनकी भूमिका का अध्ययन करती है। यह समझाए गए विचरण की जाँच करती है, क्षेत्रीय ETF सहसंबंधों से घटकों की…

यह कॉन्फ़िगरेशन फ़र्म विशेषताओं के आधार पर रैंक किए गए मासिक लॉन्ग-शॉर्ट US इक्विटी पोर्टफ़ोलियो का वर्णन करता है। इसमें 46 विशेषताओं वाला पूर्ण-अभिलेख ब्रह्मांड, माह-अंत निर्णय, अगले खुलने पर निष्पादन, लॉन्ग और शॉर्ट हिस्सों में समान वेटिंग तथा उधार सहित…

यह नोटबुक ETFs के क्रॉस-सेक्शन का मूल्य निर्धारण करने वाला स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर मॉडल प्रस्तुत करती है। फ़ंड एक्सपोज़र और फ़ैक्टर रिटर्न का अलग-अलग अनुमान लगाने के बजाय यह नेटवर्क को साझा डिस्काउंट-फ़ैक्टर श्रृंखला खोजने के लिए प्रशिक्षित करती है,…

यह नोटबुक वित्तीय और मॉडल-व्युत्पन्न फ़ीचरों की बाद के रिटर्न के आधार पर ETF रैंक करने की क्षमता की स्क्रीनिंग करती है। यह प्रत्येक तारीख पर फ़ीचर के क्रॉस-सेक्शनल रैंक की तुलना आगे के रिटर्न रैंक से करके सूचना गुणांक निकालती है, फिर परिणामी समय श्रृंखला की…

यह डेटा यूटिलिटी Chen, Pelger और Zhu एसेट-प्राइसिंग डेटासेट पर काम में सहायता करती है, जिसमें स्टॉक रिटर्न, फ़र्म विशेषताएँ, मैक्रोइकॉनॉमिक श्रृंखलाएँ और विभाजन-पूर्व विशेषता टेन्सर शामिल हैं। इसकी रूपांतरण विधि प्रकाशित प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण…

यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल S&P 500 अध्ययन के लिए पूर्वानुमानकारी, संरचनात्मक और कारणात्मक मॉडल के साक्ष्यों की तुलना करती है, जो इक्विटी फीचर को निहित अस्थिरता, स्क्यू और टर्म स्ट्रक्चर जैसे ऑप्शन-आधारित मापों के साथ जोड़ता है। यह साप्ताहिक फ़ॉरवर्ड-रिटर्न…

यह नोटबुक बताती है कि PCA बिना फ़ीचर वाला अव्यक्त-कारक आधार मॉडल है, जिसका उपयोग ETF रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए होता है। यह हर लेबल के प्रशिक्षण-विंडो रिटर्न मैट्रिक्स का अपघटन करती है और पूर्वानुमान बनाने के लिए हर फ़ंड की लोडिंग तथा अनुमानित कारक…

यह नोटबुक CME फ्यूचर्स के पैनल के लिए न्यूरल स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर मॉडल प्रस्तुत करती है। मॉडल अव्यक्त कारक बनाने और घोषित आगे के रिटर्न क्षितिजों के लिए पूर्वानुमान देने हेतु उत्पाद रिटर्न तथा कैरी, मोमेंटम और अस्थिरता जैसी देखी जा सकने वाली…

यह प्रयोग जाँचता है कि चुना गया मासिक US इक्विटी लॉन्ग-शॉर्ट संकेत स्मॉल-कैप शेयरों पर कितना निर्भर करता है। यह सत्यापन पूर्वानुमानों से सबसे छोटे चतुर्थांश को हटाने वाला विलंबित बाज़ार-इक्विटी फ़िल्टर लागू करता है, फिर मॉडल को दोबारा प्रशिक्षित किए बिना वही…

यह नोटबुक बताती है कि कंडीशनल ऑटोएन्कोडर स्टॉक रिटर्न को विशेषता-निर्भर फ़ैक्टर लोडिंग और अव्यक्त कारकों के गुणनफल के रूप में कैसे मॉडल करता है। पहले संयुक्त क्रॉस-सेक्शनल न्यूनतम वर्ग फ़िट से विशेषता-प्रबंधित पोर्टफ़ोलियो रिटर्न का अनुमान लगाया जाता है, फिर…

यह विश्लेषण नौ ट्रेडिंग केस अध्ययनों में फ़ीचर छँटाई लेजरों की तुलना करता है। यह Benjamini–Hochberg गलत-खोज-दर महत्व को PROCEED निर्णय के दूसरे रास्ते से अलग करता है, जिसमें मामले के अनुसार प्रभाव-आकार की न्यूनतम सीमा और फ़ोल्डों में संकेत की स्थिरता शामिल…

यह नोटबुक अभियांत्रिक विशेषताओं—जैसे कैरी, मोमेंटम या अस्थिरता—के बजाय CME वायदा प्रतिफल पैनल से प्रमुख घटक फ़ैक्टर बनाती है। PCA ऐसी दिशाएँ खोजता है जो उत्पादों के बीच बदलाव समझाती हैं; पहला घटक साझा बाज़ार चाल जैसा दिख सकता है, जबकि बाद के घटक संभावित रूप…

यह नोटबुक दैनिक ट्रेडिंग निर्णयों के लिए धीमे बदलने वाले संदर्भ फ़ीचर बताती है: लेखांकन अनुपात, व्यापक आर्थिक स्थितियाँ और कैलेंडर एन्कोडिंग। इसमें कमाई प्रतिफल, लाभप्रदता, उपार्जन, लीवरेज और नकदी प्रवाह प्रतिफल जैसे मूल्य तथा गुणवत्ता माप शामिल हैं, और…

यह दस्तावेज़ बताता है कि तारीख़ वाले इकाई रिकॉर्ड को लैटेंट-फ़ैक्टर केस अध्ययन के लिए ऐरे में कैसे बदला जाए। एक विधि पात्रता डेटासेट से सीखी गई कवरेज सीमा पूरी करने वाली इकाइयों को रखती है, जिससे इकाइयों का सुसंगत अक्ष बनता है और अनुपलब्ध अवलोकन NaN बने रहते…

यह नोटबुक कीवर्ड-आधारित ESG सुर्खी पाइपलाइन की जाँच करती है और उसके संरचित वर्गीकारक आउटपुट की तुलना उन आवश्यकताओं से करती है जिन्हें पुनर्प्राप्ति-वर्धित जनरेशन सहायक को पूरा करना होगा। पहली कीवर्ड सूची सुर्खियाँ चुनती है और दूसरी उन्हें पर्यावरण, सामाजिक…

यह शोधपत्र यह जाँचने का तरीका विकसित करता है कि प्रतिभूतियाँ जोड़ने या निवेश संबंधी बाधाएँ ढीली करने से उन निवेशकों के अवसर बढ़ते हैं या नहीं जो प्रॉस्पेक्ट प्राथमिकताओं के आधार पर परिणामों का मूल्यांकन करते हैं। यह नेस्टेड पोर्टफोलियो सेटों के बीच…

यह नोटबुक बताती है कि कई फ़ैक्टरों या रणनीतियों में खोज करने से चुने गए विजेता का दिखने वाला प्रदर्शन कैसे बढ़ जाता है, भले ही हर अनुमान सही ढंग से निकाला गया हो। शोर फ़ैक्टरों का सिम्युलेटेड समूह दिखाता है कि सबसे बड़ा सूचना गुणांक संयोग से प्रभावशाली दिख…

जोखिम-प्रीमियम PCA प्रशिक्षण औसत-रिटर्न सदिश का भारित बाहरी गुणनफल जोड़कर सहप्रसरण मैट्रिक्स को बदलता है। इसके अग्रणी आइगेनवेक्टर स्थिर फ़ैक्टर पोर्टफ़ोलियो परिभाषित करते हैं: भार शून्य होने पर साधारण PCA मिलता है, जबकि धनात्मक भार फ़ैक्टरों को औसत रिटर्न से…

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…

यह फ़ीचर इंजीनियरिंग नोटबुक बताती है कि फ़ंडामेंटल, मैक्रोइकॉनॉमिक डेटा और कैलेंडर संदर्भ के ज़रिए धीमी जानकारी तेज़ ट्रेडिंग संकेतों को कैसे संदर्भ दे सकती है। इसमें बुक-टू-मार्केट और अर्निंग्स यील्ड जैसे वैल्यू अनुपात, रिटर्न ऑन इक्विटी और एक्रुअल्स जैसे…