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।
867 दस्तावेज़
यह डेटासेट मार्गदर्शिका मशीन-लर्निंग आधारित परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण अनुसंधान में प्रयुक्त गुमनाम कंपनियों और विशेषताओं के मासिक US इक्विटी पैनल का वर्णन करती है। डेटा में लेखांकन और तकनीकी विशेषताएँ, रिटर्न, तथा एक दशक के अंतर से अलग की गई पूर्वनिर्धारित…
यह नोटबुक बाद के मॉडलिंग के लिए ETF विशेषताओं के बड़े समूह को उम्मीदवारों तक सीमित करने की कार्यप्रणाली प्रस्तुत करती है। यह आगे के रिटर्न के विरुद्ध क्रॉस-सेक्शनल स्पीयरमैन सूचना गुणांक के आधार पर विशेषताओं की रैंकिंग करती है; इनकी गणना प्रत्येक तारीख के…
यह नोटबुक बताती है कि स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर (SDF) इक्विटी विकल्प सिग्नलों के क्रॉस-सेक्शन का मूल्य कैसे तय करता है। एक्सपोज़र और कारक प्रतिफल का अनुमान लगाने वाले कारक मॉडलों से अलग, SDF दृष्टिकोण एक ऐसे यादृच्छिक चर का अनुमान लगाता है जो परिसंपत्ति…
यह दस्तावेज़ गुप्त कारकों को शेयरों में प्रतिफल के साझा पैटर्न के रूप में प्रस्तुत करता है; हर शेयर की लोडिंग किसी पैटर्न के प्रति उसका एक्सपोज़र बताती है। यह प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण की तुलना इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण से करता है: पहला…
यह नोटबुक मासिक कंपनी विशेषताओं पर सारणीबद्ध डेटा के लिए न्यूरल नेटवर्क डिज़ाइन TabM का अध्ययन करती है। यह तीन पूर्वनिर्धारित कॉन्फ़िगरेशन की तुलना करती है, जिनमें अन्य प्रशिक्षण सेटिंग स्थिर रखते हुए छिपी परत की चौड़ाई और एन्सेम्बल सदस्यता बढ़ती है। साझा…
यह अध्याय मशीन-लर्निंग ट्रेडिंग प्रणालियों की तैनाती के बाद के शासन की रूपरेखा देता है। यह तकनीकी विफलताओं—जहाँ समान इनपुट अलग आउटपुट देते हैं—को सांख्यिकीय क्षय से अलग करता है, जहाँ आउटपुट अब प्रतिफल का पूर्वानुमान नहीं करते। इसका ढाँचा चलती प्रदर्शन माप और…
यह सूचकांक अव्यक्त कारकों को उन साझा पैटर्न के रूप में प्रस्तुत करता है जो शेयरों के प्रतिफल के साथ चलने के तरीके से निकाले जाते हैं; हर शेयर की लोडिंग उस पैटर्न के प्रति उसका एक्सपोज़र बताती है। यह प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण की तुलना इंस्ट्रूमेंटल…
यह विश्लेषण समझाता है कि CME फ़्यूचर्स पूर्वानुमान मॉडलों की सूची के लिए सूचना गुणांकों को कैसे पढ़ें। यह हर तारीख़ के IC को उत्पादों के बीच अनुमानित और वास्तविक प्रतिफल के रैंक सहसंबंध के रूप में परिभाषित करता है, फिर उन दैनिक मानों का विभिन्न फ़ोल्ड में…
यह नोटबुक मंदी के प्रश्न पर तीन अन्यथा समान शोध एजेंट चलाती है: या तो सहेजे गए कैप्चर को दोबारा चलाकर, या लाइव मॉडल और खोज को समानांतर चलाकर। यह हर एजेंट की संभावना, विश्वास, साक्ष्य जुटाने की गतिविधि और बातचीत का क्रम दर्ज करती है, फिर मानी गई एजेंट…
यह नोटबुक वैश्विक विशेषता महत्त्व, व्यक्तिगत पूर्वानुमान व्याख्याओं, निर्भरता आलेखों और जोड़ीगत अंतःक्रिया मानों के साथ LightGBM प्रतिफल पूर्वानुमानों को समझाने के लिए TreeSHAP का उपयोग करती है। यह SHAP रैंकिंग की तुलना क्रमचय महत्त्व और ट्री-आधारित अशुद्धता…
यह नोटबुक विविधीकृत ETF ब्रह्मांड के लिए DeePM नामक एंड-टू-एंड पोर्टफोलियो नीति लागू करती है। इसका मॉडल समयगत विशेषताओं, परिसंपत्ति मेटाडेटा, क्रॉस-सेक्शनल अटेंशन और मैक्रो ग्राफ़ पूर्वधारणा को जोड़ता है; यह परिसंपत्ति वर्गों के भीतर और चुने हुए आर्थिक आधार…
यह नोटबुक वित्तीय सुर्खियों को शेयर-स्तरीय सिग्नल में बदलती है और आगे के प्रतिफल के आधार पर उनका मूल्यांकन करती है। यह सुर्खियों की एम्बेडिंग बनाती है, चलती हुई एम्बेडिंग आधाररेखा से अर्थगत दूरी के रूप में समाचार आश्चर्य मापती है और आश्चर्य को भावना की दिशा…
यह नोटबुक कंपनी की वार्षिक फ़ाइलिंग से आपूर्तिकर्ता, ग्राहक और प्रतिस्पर्धी संबंध निकालने तथा उन्हें ज्ञान ग्राफ़ में संग्रहित करने की प्रक्रिया दिखाती है। एक स्थानीय भाषा मॉडल फ़ाइलिंग के पाठ से संभावित विषय–संबंध–इकाई त्रिक बनाता है। इसके बाद कार्यप्रवाह…
यह नोटबुक पूछती है कि क्या अनुक्रम मॉडल परपेचुअल फंडिंग प्रीमियम के इतिहास के हाथ से बनाए गए सारांशों से बेहतर हो सकते हैं। यह क्रमबद्ध विंडो पढ़ने वाले सरल रैखिक मॉडल NLinear की तुलना दो-परत वाले LSTM से करती है। दोनों में विशेषताओं का क्रम, वॉक-फ़ॉरवर्ड…
यह दस्तावेज़ वैकल्पिक डेटा, फ़ाइलिंग, समाचार और मूल्य स्रोतों से कंपनी नामों को सिक्योरिटी से जोड़ने की चरणबद्ध विधि प्रस्तुत करता है। यह पहले तय भरोसा-क्रम में उपलब्ध पहचानकर्ताओं से जोड़ता है, मेल न खाने वाले रिकॉर्ड सुरक्षित रखता है और जाँचता है कि संदर्भ…
यह नोटबुक साझा पूर्वानुमान प्रश्न का उत्तर देने वाले एक जैसे शोध एजेंटों का समूह चलाती या फिर से चलाती है, फिर उनके पूर्वानुमान, खोज गतिविधि और बातचीत के रिकॉर्ड जाँचती है। हर एजेंट का अलग ट्रेस समानांतर कॉल के दौरान श्रेय सुरक्षित रखता है। उदाहरण दिखाता है…
यह फ़ीचर-इंजीनियरिंग नोटबुक ऐसे चर बनाती है जिनके लिए एक एसेट के मूल्य इतिहास से आगे की जानकारी चाहिए। फ़्यूचर के लिए यह एक ही समय पर देखे गए निकट और दूरस्थ कॉन्ट्रैक्ट स्तरों से वार्षिकीकृत रोल यील्ड, और तीन अवधियों से टर्म-स्ट्रक्चर ढलान तथा वक्रता निकालती…
यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल US कंपनी-विशेषता अध्ययन के लिए मासिक कुल-रिटर्न लेबल तय करती है और जाँचती है कि परिणाम डेटा प्रदाता की पंक्तियों के साथ कैसे संरेखित होते हैं। पैनल पिछले महीने की विशेषताओं को उस महीने के रिटर्न से जोड़ता है जो पंक्ति की तारीख है;…
यह नोटबुक बताती है कि टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क (TCN) क्रमबद्ध वित्तीय डेटा से रिटर्न का पूर्वानुमान कैसे लगा सकता है। कारणात्मक कन्वोल्यूशन सुनिश्चित करते हैं कि किसी समय का आउटपुट केवल मौजूदा और पहले के इनपुट पर निर्भर हो। डाइलेशन परतों में ज्यामितीय…
यह केस स्टडी US शेयरों के लिए सहेजे गए मॉडल पूर्वानुमानों को लॉन्ग-शॉर्ट, समान-वेट पोर्टफ़ोलियो में बदलती है। यह कई एंट्री योजनाओं को आज़माती है; हर योजना लॉन्ग पोज़िशन के लिए सबसे ऊँचे रैंक वाले नाम और शॉर्ट पोज़िशन के लिए सबसे नीचे रैंक वाले नाम चुनती है,…
यह दस्तावेज़ पूर्वानुमान स्कोर को ट्रेडिंग सिग्नल में बदलने के कई तरीके बताता है: स्थिर कटऑफ़, प्रति-एसेट रोलिंग पर्सेंटाइल और क्रॉस-सेक्शनल पर्सेंटाइल। स्थिर सीमाएँ चुने गए स्कोर स्तर का उपयोग करती हैं; रोलिंग सीमाएँ किसी एसेट के हालिया स्कोर वितरण के…
यह नोटबुक मासिक Federal Reserve आर्थिक डेटा—बेरोज़गारी, federal funds दर, ट्रेज़री यील्ड कर्व और मुद्रास्फीति—से वर्णनात्मक बाज़ार चरण बनाती है। इसमें अलग-अलग प्रकाशन आवृत्तियों वाली श्रृंखलाओं को संरेखित करना, बढ़ते स्तरों को बदलाव की दरों में बदलना और बिना…
यह नोटबुक एक सिम्युलेटेड मार्केट-मेकिंग कार्य बनाती है, जिसमें proximal policy optimization एजेंट कोट का झुकाव और स्प्रेड की चौड़ाई चुनता है। वातावरण में प्रति घंटा क्रिप्टो perpetual-futures रिटर्न के अनुरूप कैलिब्रेट की गई GARCH अस्थिरता प्रक्रिया,…
यह अध्याय रिटर्न और विशेषता पैनलों में साझा संरचना खोजने के तरीकों का सर्वेक्षण करता है—PCA और eigenportfolios से लेकर IPCA, risk-premium PCA, सशर्त ऑटोएन्कोडर, stochastic discount factor के अनुमान और supervised autoencoders तक। इसका मुख्य अंतर उन कारकों के…