नॉलेज लाइब्रेरी

यह शोधपत्र मल्टी-फ़ैक्टर इनसेप्शन नेटवर्क (MFIN) प्रस्तुत करता है, जो मूल्य रिटर्न और अन्य बार-बार अद्यतन होने वाले संकेतों का उपयोग करके कई क्रिप्टोकरेंसी में ट्रेडिंग का ढाँचा है। यह क्रिप्टो परिसंपत्तियों के सीमित इतिहास की समस्या से निपटने के लिए नेटवर्क…

अध्ययन भौतिक वेग और द्रव्यमान की उपमाओं से मूल्य गति परिभाषित करता है, फिर इस माप से साप्ताहिक विपरीत-पक्षीय रणनीतियों के लिए परिसंपत्तियाँ चुनता है। यह तरीका दक्षिण कोरिया के KOSPI 200 और US S&P 500 के समूहों पर लागू किया गया है और बनी रणनीतियों की तुलना…

यह अध्ययन दो प्रकार के संबंधों—रिटर्न की पारस्परिक पूर्वानुमेयता और तकनीकी समानता—का उपयोग करके बदलता हुआ क्रिप्टोकरेंसी नेटवर्क बनाता है। दोनों सूचना स्रोतों को ध्यान में रखते हुए समुदायों का अनुमान लगाने के लिए यह गतिशील सहचर-सहायित स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग…

यह अध्ययन सूचना अनुपात (अस्थिरता के सापेक्ष औसत रिटर्न) का उपयोग करके देखता है कि पोर्टफोलियो की लुक-बैक अवधि के साथ मोमेंटम प्रदर्शन कैसे बदलता है। यह मोमेंटम के दो संभावित स्रोतों—धनात्मक रिटर्न ऑटोकॉरिलेशन और औसत-रिटर्न ड्रिफ़्ट—के तहत सैद्धांतिक सूचना…

यह दस्तावेज़ कमोडिटी फ़्यूचर्स के लिए एक व्यवस्थित ट्रेंड-फ़ॉलोइंग रणनीति का वर्णन करता है, जो पारंपरिक एकल-बाज़ार ट्रेंड संकेतकों को अंतर-बाज़ार संकेतों के साथ जोड़ती है। इन क्रॉस-सेक्शनल संकेतों का उद्देश्य मोमेंटम प्रसार पकड़ना है, जहाँ एक बाज़ार के रुझान…

यह दस्तावेज़ जोखिमपूर्ण और जोखिम-मुक्त परिसंपत्तियों वाले संतुलन मॉडल को प्रस्तुत करता है, जिसमें तर्कसंगत निवेशक और नॉइज़ ट्रेडर शामिल हैं। तर्कसंगत निवेशक स्थिर सापेक्ष जोखिम-परहेज़ उपयोगिता के तहत अपेक्षित रिटर्न और जोखिम के आधार पर आवंटन चुनते हैं। नॉइज़…

यह शोध क्रॉस-सेक्शनल व्यवस्थित पोर्टफ़ोलियो में परिसंपत्ति रैंकिंग के चरण पर केंद्रित है। इसका तर्क है कि सरल अनुमान-नियम और पारंपरिक रिग्रेशन या वर्गीकरण मॉडल के पूर्वानुमानों को क्रम में रखने से बनी रैंकिंग उपयुक्त नहीं हो सकती; इसकी तुलना सूचना…

यह शोध मुख्यभूमि चीन के शेयरों में टाइम-सीरीज़ मोमेंटम और विपरीत-रुझान प्रभावों की जाँच करता है। यह प्रमुख शेयर सूचकांकों पर टाइम-सीरीज़ मोमेंटम रणनीतियाँ लागू करता है और जाँचता है कि प्रदर्शन का संबंध कंपनी-विशिष्ट विशेषताओं से है या नहीं। मुख्य रिपोर्टेड…

दस्तावेज़ सूचीबद्ध कंपनियों के शेयरों की चाल में गति के प्रसार को पकड़ने के लिए बनाई गई पूर्वानुमान विधि का वर्णन करता है। यह दो प्रकार की इकाइयों—कंपनियों और उनके कार्यकारियों—वाला बाज़ार ज्ञान ग्राफ बनाता है और उनके बीच के स्पष्ट संबंधों को अंतर्निहित…

यह दस्तावेज़ अध्ययन करता है कि एक ही शेयर में एक ही दिशा में एक साथ ट्रेडिंग रणनीति के प्रदर्शन, ट्रेडिंग लागत और प्रणालीगत जोखिम को कैसे प्रभावित कर सकती है। यह ट्रेड असंतुलन में उतार-चढ़ाव पर आधारित प्रत्यक्ष भीड़ माप प्रस्तुत करता है, जो दिखा सकता है कि…

यह दस्तावेज़ एजेंट-आधारित मॉडल से अध्ययन करता है कि बाज़ार प्रभाव और मोमेंटम ट्रेडर कीमतों के उतार-चढ़ाव और ट्रेडिंग रणनीतियों को कैसे आकार देते हैं। इसका मुख्य निष्कर्ष है कि मोमेंटम का प्रभाव बाज़ार प्रभाव के स्तर पर निर्भर करता है। प्रभाव कम होने पर…

यह दस्तावेज़ कंपनियों के बीच संबंधों के प्रतिनिधि के रूप में विशेषता सदिश संबंध प्रस्तावित करता है। यह पहले यूक्लिडीय समानता मापकर और फिर समानता सीखने के लिए क्वांटम कॉग्निशन मशीन लर्निंग लागू करके विशेषताओं से संबंधों का अनुमान लगाता है। लक्ष्य कंपनियों के…

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…

यह दस्तावेज़ Random Matrix Theory परीक्षण का वर्णन करता है, जो ऐसे पोर्टफ़ोलियो पहचानता है जिनका वास्तविक जोखिम आउट-ऑफ़-सैंपल अपेक्षा से सांख्यिकीय रूप से अधिक है। यह इन पोर्टफ़ोलियो को क्षणिक मोड कहता है: उनके अतिरिक्त जोखिम को इस साक्ष्य के रूप में समझा…

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 L2GMOM प्रस्तुत करता है, जो नेटवर्क मोमेंटम के लिए मशीन लर्निंग ढाँचा है। नेटवर्क मोमेंटम भविष्य के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने में मदद के लिए परिसंपत्तियों के बीच संबंधों का उपयोग करता है। प्रस्तावित ढाँचा पहले नेटवर्क बनाकर फिर अलग से…

यह शोधपत्र एसेट प्राइसिंग मॉडल की तुलना के लिए दूरी-आधारित माप प्रस्तावित करता है। इसकी प्रेरणा यह चिंता है कि सांख्यिकीय परीक्षणों की शक्ति कम हो सकती है और अल्फ़ा आँकड़ों का अनुशासनहीन उपयोग हो सकता है। प्रस्तावित माप अल्फ़ा के वर्गों और मानक त्रुटियों के…

यह शोधपत्र जाँचता है कि अलग-अलग अवधियों में काम करने वाली रुझान प्रणालियाँ कमोडिटी ट्रेडिंग सलाहकार (CTA) के रिटर्न में कैसे योगदान देती हैं। यह रिटर्न को अल्पकालिक रुझान, दीर्घकालिक रुझान और बाज़ार बीटा घटकों में गतिशील रूप से अलग करने के लिए एक बेज़ियन…

यह अध्ययन वेवलेट गुणांकों से बने निरूपणों के ज़रिए शेयर मूल्य उछालों का विश्लेषण करने की एक अनसुपरवाइज़्ड विधि प्रस्तुत करता है। इसका उद्देश्य उन उछाल प्रतिरूपों में अंतर करना है जो प्रणाली की आंतरिक गतिशीलता से जुड़े हैं और जो बाहरी झटकों से जुड़े हैं।…

यह शोधपत्र Deep Momentum Networks प्रस्तुत करता है, जो डीप लर्निंग को समय-शृंखला मोमेंटम में प्रयुक्त अस्थिरता-स्केलिंग रूपरेखा के साथ जोड़ते हैं। एक न्यूरल नेटवर्क रुझान अनुमान और पोज़िशन आकार साथ-साथ सीखता है; इसके पैरामीटर संकेत के Sharpe अनुपात को…

यह शोधपत्र अध्ययन करता है कि शेयर की लगातार कीमत-वृद्धियाँ एक-दूसरे पर कैसे निर्भर करती हैं। इसमें पहली वृद्धि को धक्का और अगली को प्रतिक्रिया मानकर इन बदलावों के द्विचर प्रायिकता वितरण की जाँच की जाती है, ताकि असममित निर्भरता के पैटर्न पहचाने जा सकें। पहले…

दस्तावेज़ एप्स प्रभाव बताता है: संबंधित परिसंपत्तियों के प्रतिफलों के बीच सहसंबंध आम तौर पर प्रतिफल अवधि लंबी होने के साथ बढ़ता है। इसके बाद यह विदेशी मुद्रा और क्रिप्टोकरेंसी बाज़ारों में इस पैटर्न से कथित विचलन का वर्णन करता है। विशिष्ट अवलोकन किसी खास…

यह शोधपत्र US के शेयरों में पोर्टफ़ोलियो चयन के लिए गहन-अधिगम दृष्टिकोण बताता है। इसका अवशिष्ट स्विचिंग नेटवर्क एक मॉड्यूल से बाज़ार की स्थितियाँ पहचानता है और दूसरे से गति व उलटाव के पूर्वानुमान बनाता है; व्यवस्थाएँ बदलने पर यह दोनों प्रकार के संकेतों के…

मैक्रोएचएफ़टी मिनट-स्तर की क्रिप्टोकरेंसी ट्रेडिंग के लिए रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग दृष्टिकोण है। यह मौजूदा तरीकों की दो बताई गई चुनौतियों पर ध्यान देता है: एजेंट ज़रूरत से अधिक फ़िट हो सकते हैं और वित्तीय संदर्भ के अनुसार अपनी नीतियाँ ढालने में विफल हो सकते…