नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक दैनिक FX जोड़ी डेटा पर टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क फिट करने की साझा कार्यप्रणाली बताती है। हर तारीख को अलग विशेषता पंक्ति मानने के बजाय, मॉडल लगातार अवलोकनों की निश्चित पिछली अवधि का उपयोग करता है। रनर पात्र पूर्वानुमान तारीखें तय करता है,…

यह केस अध्ययन G10 स्पॉट मुद्रा जोड़ियों के छोटे, सहसंबद्ध समूह में दैनिक गति और कैरी संकेतों का मूल्यांकन करता है। इसका कार्यप्रवाह व्यवहार्यता जाँच और आगे के रिटर्न लेबल से लेकर निर्मित और मॉडल-आधारित विशेषताओं, क्रॉस-वैलिडेशन, कई मॉडल परिवारों, कारणात्मक…

यह नोटबुक ऐतिहासिक गति विशेषताओं से आगे के ETF रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए TSMixer को अनुकूलित करती है। इसकी संरचना समय-अक्ष पर साझा रैखिक रूपांतरण और प्रत्येक तारीख पर अलग से लागू विशेषता MLP के बीच बारी-बारी से काम करती है। पूर्व-सामान्यीकरण और…

यह नोटबुक बताती है कि अनेक परीक्षणों में से चुने जाने पर रणनीति के देखे गए शार्प अनुपात को समायोजित क्यों करना चाहिए। इसमें डिफ्लेटेड शार्प अनुपात (DSR) प्रस्तुत है, जो चुने गए परिणाम की तुलना ऐसे बेंचमार्क से करता है जो परीक्षण की गई रणनीतियों की संख्या और…

यह नोटबुक पर्यवेक्षित ऑटोएनकोडर को दैनिक US इक्विटी के लिए अनुकूलित करती है। मॉडल रैंक किए गए मूल्य और वॉल्यूम गुणों का पुनर्निर्माण करता है, जबकि सहायक और मुख्य वर्गीकरण शीर्ष, साझा गुप्त निरूपण को प्रशिक्षित करके कई आगे की अवधियों में यह अनुमान लगाते हैं…

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 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 नोटबुक पहले चुनी गई S&P 500 इक्विटी और विकल्प रणनीति को अलग 2021 होल्डआउट अवधि के पूर्वानुमानों पर लागू करती है। यह आवंटक, संकेंद्रण नियम, जोखिम ओवरले और ट्रेडिंग लागत सहित चुने गए कॉन्फ़िगरेशन को बिना बदलाव आगे रखती है और माँगती है कि होल्डआउट…

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 एक ETF केस अध्ययन के दर्ज बैकटेस्ट को अनिश्चितता-सचेत रणनीति मूल्यांकन में समेटती है। यह ब्लॉक-बूटस्ट्रैप विश्वास अंतराल वाले प्रदर्शन माप पढ़ती है और क्रमिक कार्यप्रवाह चरणों, रणनीति रूपों तथा होल्डआउट परिणामों की तुलना के लिए युग्मित बूटस्ट्रैप…

यह नोटबुक बताती है कि मापी गई अवधि की मुहर वाला मैक्रो पैनल ट्रेडिंग बैकटेस्ट में भविष्य की जानकारी लीक कर सकता है। यह मुहर लगी तारीख़ में अवधि जोड़कर और फिर एजेंसी कार्यक्रमों पर आधारित सतर्क प्रकाशन-विलंब लागू करके प्रकाशन तारीख़ों का अनुमान लगाती है।…

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 दस्तावेज़ बताता है कि पहले से चुनी गई US इक्विटी रणनीति का कॉन्फ़िगरेशन स्थिर रखते हुए होल्डआउट डेटा पर मूल्यांकन कैसे करें। यह चुने गए मॉडल की प्रशिक्षण पहचान और चेकपॉइंट से सही होल्डआउट पूर्वानुमान सेट निकालता है, फिर स्थापित आवंटक, संकेंद्रण नियम,…

यह दस्तावेज़ बताता है कि तीन फ़िट किए गए समय-श्रृंखला मॉडलों से मुद्रा-जोड़ी की विशेषताएँ कैसे बनाई जाएँ: धीरे-धीरे बदलते मूल्य स्तर का अनुमान लगाने वाला अवस्था-अंतरिक्ष फ़िल्टर, डॉलर की अस्थिरता व्यवस्थाओं के लिए दो-अवस्था वाला हिडन मार्कोव मॉडल, और ARIMA…

यह नोटबुक मापती है कि सिग्नल, आवंटन और जोखिम ओवरले चरणों के बाद चुनी गई रणनीतियों पर ट्रेडिंग लागत का क्या असर पड़ता है। लागत बदलने से पहले यह हर लेबल के लिए सत्यापन में चुने गए एक कॉन्फ़िगरेशन को स्थिर रखती है, ताकि वक्र हर लागत स्तर पर रणनीति फिर से चुनने…

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 बताता है कि उस केस स्टडी में स्टॉप-लॉस, ट्रेलिंग स्टॉप और समय-आधारित निकास का मूल्यांकन क्यों नहीं हो सकता जहाँ बैकटेस्ट पूरे महीने वेट रखता है और केवल वास्तविक मासिक आगे का रिटर्न देखता है। ऐसे नियम एंट्री और निकास के बीच मूल्य पथ पर निर्भर…

यह दस्तावेज़ पंजीकृत NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर बैकटेस्टों की रणनीति-आकलन प्रक्रिया बताता है। यह मॉडल प्रशिक्षित करने या बैकटेस्ट फिर चलाने के बजाय मौजूदा रन पढ़ता है, चुनी गई रणनीति की वंशावली का पता लगाता है, उम्मीदवारों की समान-वेट बेंचमार्क से तुलना…

यह दस्तावेज़ S&P 500 शेयरों के लिए समायोजित शेयर-मूल्य इतिहास और संक्षेपित विकल्प निहित-अस्थिरता सतहों को मिलाकर क्रॉस-सेक्शनल फ़ीचर मैट्रिक्स बनाने का वर्णन करता है। इसमें विशेषताओं को भूमिका, इनपुट, लुकबैक और दृश्यता-विलंब के आधार पर व्यवस्थित किया गया है।…

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 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 दिखाती है कि स्पष्ट निष्पादन लागतें किसी काल्पनिक इंट्राडे रणनीति के सकल रिटर्न को कैसे घटा सकती हैं। यह crossing spread को NASDAQ-100 घटकों में वॉल्यूम-भारित कोटेड स्प्रेड की माध्यिका पर आधारित करती है, फिर अनुमानित प्रभाव, स्लिपेज और शुल्क जोड़कर…