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नॉलेज लाइब्रेरी

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।

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755 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वित्तीय समय-श्रृंखला में बदलाव पहचानने के तरीकों का सर्वेक्षण करती है और उदाहरण के रूप में SPY का उपयोग करती है। यह Zivot–Andrews परीक्षण की तुलना करती है, जो यूनिट-रूट परिकल्पना जाँचते हुए एक ब्रेक का अनुमान लगाता है, PELT और बाइनरी सेगमेंटेशन से,…

इक्विटीसांख्यिकीमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह खोजपरक विश्लेषण नौ समूहों में एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड के दैनिक पैनल की रूपरेखा देखता है। यह समय के साथ सिंबल कवरेज जाँचता है, पैनल की वर्गीकरण शब्दकोश से तुलना करता है, नल और शून्य-वॉल्यूम अवलोकनों की समीक्षा करता है, और समूह के अनुसार मूल्य-बार क्रम तथा…

इक्विटीपोर्टफोलियो निर्माणऑर्डर निष्पादनजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक डिफ़रेंशियल प्राइवेसी के साथ दैनिक ETF फ़ीचर पर जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क के प्रशिक्षण का प्रदर्शन करती है। यह प्राइवेसी गारंटी और बजट बताती है, फिर Opacus का उपयोग करके ग्रेडिएंट एकत्र करने और कैलिब्रेटेड नॉइज़ जोड़ने से पहले प्रत्येक नमूने के…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीइक्विटीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह अध्याय सिंथेटिक वित्तीय डेटा बनाने के तरीकों और यह तय करने का सर्वेक्षण करता है कि परिणाम उपयोगी है या नहीं। यह वास्तविक बाज़ार मार्गों की सीमित संख्या और बार-बार रणनीति खोजने से दिखने वाला बैकटेस्ट प्रदर्शन बढ़ जाने के जोखिम से शुरू होता है। यह…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह केस स्टडी FX पोज़िशन के लिए घोषित स्थिर और ट्रेलिंग स्टॉप नियमों की तुलना करती है। यह पहले सीलबंद सत्यापन समूह से हर लेबल के लिए एक मूल रणनीति चुनती है, फिर केवल पोज़िशन जोखिम नियम बदलती है। चूँकि स्टॉप होल्डिंग अवधि के भीतर मूल्य बदलावों पर प्रतिक्रिया…

विदेशी मुद्राजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण साझा क्रॉस-एसेट पैनल पर कई परिवारों के पंजीकृत ETF पूर्वानुमान मॉडल की तुलना करता है। यह सूचना गुणांकों से आकलन करता है कि प्रत्येक मॉडल बाद के रिटर्न के आधार पर फ़ंड को कितनी अच्छी तरह रैंक करता है, विश्वास अंतराल और फ़ोल्ड-स्तरीय निरंतरता देखता…

बहु-एसेटमशीन लर्निंगसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह यूटिलिटी रणनीति बैकटेस्ट के समूहों के लिए चयन-पूर्वाग्रह और प्रदर्शन-अनिश्चितता मेट्रिक्स निकालती है। यह परिवार, चरण-और-लेबल तथा लेबल स्तर पर समूह बनाती है, फिर डिफ्लेटेड शार्प अनुपात, प्रभावी परीक्षणों की संख्या, जटिलता-समायोजित अग्रणी सीमा, White’s…

बैकटेस्टिंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण बताता है कि CME फ़्यूचर्स डेटा उत्पादों, समाप्त होने वाले कॉन्ट्रैक्ट्स और वॉल्यूम के आधार पर रोल की गई निरंतर शृंखलाओं में कैसे व्यवस्थित है। यह E-mini S&P 500 डेटा से दिखाता है कि अलग-अलग कॉन्ट्रैक्ट की ट्रेडिंग अवधि सीमित होती है और रोल के…

फ़्यूचर्सकमोडिटीबहु-एसेटबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ साझा बैकटेस्ट रनर के कार्यान्वयन सिद्धांतों का वर्णन करता है और प्रदर्शन का वार्षिकीकरण करते समय रिटर्न ग्रिड की सही व्याख्या पर केंद्रित है। यह रिटर्न अवलोकनों के बीच सामान्य अंतराल से देखी गई सैंपलिंग आवृत्ति का अनुमान लगाता है, असामान्य रूप…

बैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधनसांख्यिकीपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक शीर्ष रैंक वाले ETF और CME फ़्यूचर्स के लिए समान-वज़न, सकारात्मक-स्कोर-वज़न और कॉन्फ़ॉर्मल-चौड़ाई-वज़न आवंटनों की तुलना करती है। यह पहले के सत्यापन फ़ोल्ड के अवशेषों से इकाई-विशिष्ट स्प्लिट-कॉन्फ़ॉर्मल अंतराल चौड़ाई का अनुमान लगाती है और उन…

इक्विटीफ़्यूचर्सपोज़िशन का आकार तय करनाजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ETF फ़ीचर्स और फ़ॉरवर्ड रिटर्न का उपयोग करके पूर्वानुमान-केंद्रित तरीकों पर जाने से पहले शास्त्रीय साधारण न्यूनतम वर्ग अनुमान का प्रदर्शन करती है। यह गुणांक परीक्षण और मानक त्रुटियों की जाँच करती है, फिर विषमविचरणशीलता, अवशेष स्वसहसंबंध और…

इक्विटीसांख्यिकीमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह NASDAQ-100 अध्ययन देखता है कि लेनदेन लागत बार-बार रीबैलेंस की जाने वाली इक्विटी रणनीति को कैसे प्रभावित करती है। यह लागत से निपटने के दो संभावित तरीकों को अलग रखता है: अधिक तरल और कम लागत वाले नामों तक ट्रेड किए जाने वाले यूनिवर्स को सीमित करना, और…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ पूर्वानुमान अवशेषों को प्रति-इकाई अनिश्चितता चौड़ाइयों में बदलने की वॉक-फ़ॉरवर्ड विधि बताता है, जिनका उपयोग पोज़िशन आकार तय करने में होता है। हर निर्णय समय पर कैलिब्रेशन में ऐसे अवशेष लिए जाते हैं जिनके परिणाम तय हो चुके हों; लैग पूर्वानुमान…

पोज़िशन का आकार तय करनाजोखिम प्रबंधनसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह केस स्टडी क्रिप्टो स्थायी वायदा रणनीतियों के स्थिर पूल में से एक कॉन्फ़िगरेशन चुनती है; पूल में कई रिटर्न और दिशा लेबल, पोर्टफ़ोलियो आकार निर्धारण विधियाँ तथा जोखिम ओवरले शामिल हैं। यह सबसे ऊँचा सत्यापन शार्प चुनती है, फिर ब्लॉक-बूटस्ट्रैप अंतराल,…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह मार्गदर्शिका Ken French Data Library और AQR के सार्वजनिक फ़ैक्टर रिटर्न डेटासेट बताती है, जिनमें बाज़ार, आकार, मूल्य, लाभप्रदता, निवेश, मोमेंटम, गुणवत्ता और कम-बीटा फ़ैक्टर शामिल हैं। इसमें बताया गया है कि मासिक या दैनिक अवलोकन कैसे डाउनलोड और लोड करें,…

फ़ैक्टर निवेशसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि प्रायिकता पूर्वानुमानों का मूल्यांकन और पूर्वानुमान पाइपलाइन का संचालन कैसे करें। यह Brier और log स्कोर, अपेक्षित कैलिब्रेशन त्रुटि और तीक्ष्णता की तुलना करती है; दिखाती है कि विश्वसनीयता आरेख कहाँ पूर्वानुमान अति-आत्मविश्वासी या कम…

सांख्यिकीमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह परिनियोजन प्रदर्शन प्रमुख FX पेयर के क्रॉस-सेक्शन के ऐतिहासिक दैनिक डेटा पर Ridge मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करता है, Interactive Brokers पेपर सत्र से मौजूदा बार प्राप्त करता है, पेयरों की रैंकिंग करता है और लॉन्ग बास्केट बनाता है। यह ब्रोकर से जुड़ने,…

विदेशी मुद्राऑर्डर निष्पादनमशीन लर्निंगबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक तय अवधि में एक निश्चित ऑर्डर को लिक्विडेट करने के लिए Proximal Policy Optimization एजेंट को प्रशिक्षित करती है। यह सीखी गई गति-नीति की तुलना TWAP और Almgren–Chriss शेड्यूल से करती है, निष्पादन कमी मापती है और देखती है कि हर रणनीति कब ट्रेड करती है।…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सऑर्डर निष्पादनमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक सीमित रणनीति या संकेत वर्ग में से चयन करने पर प्रदर्शन अनुमानों को समायोजित करने के तरीके के रूप में Rademacher Anti-Serum (RAS) प्रोटोकॉल प्रस्तुत करती है। अनुभवजन्य Rademacher जटिलता अनुमान लगाती है कि उम्मीदवार प्रदर्शन मैट्रिक्स यादृच्छिक…

सांख्यिकीबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधनमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक शॉर्ट यूरोपीय कॉल के लिए डीप हेजिंग का प्रदर्शन करती है। यह ज्यामितीय ब्राउनियन गति पथों का अनुकरण करती है, बेंचमार्क के रूप में Black–Scholes डेल्टा हेजिंग का उपयोग करती है और टर्मिनल हानियों के सशर्त वैल्यू एट रिस्क उद्देश्य को न्यूनतम करने वाले…

ऑप्शंसडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारणमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक S&P 500 के इक्विटी और ऑप्शंस आवंटन के लिए पोज़िशन-स्तरीय नियंत्रणों का मूल्यांकन करती है। इसमें तय स्टॉप लॉस, ट्रेलिंग स्टॉप और समय-आधारित निकास की तुलना हर रणनीति के अपने बिना-ओवरले बेसलाइन से की जाती है। यह सत्यापन शार्प के आधार पर पात्र रणनीति…

इक्विटीऑप्शंसजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ईटीएफ और CME फ़्यूचर्स के लिए दर्ज वॉक-फ़ॉरवर्ड GBM पूर्वानुमानों का उपयोग करके समान वेटिंग, उलटी कॉनफ़ॉर्मल-चौड़ाई वेटिंग और सकारात्मक पूर्वानुमान स्कोर के अनुपात में वेटिंग की तुलना करती है। यह पिछले फ़ोल्ड के अवशेषों से एंटिटी-विशिष्ट Mondrian…

इक्विटीफ़्यूचर्सजोखिम प्रबंधनपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि GARCH अस्थिरता क्लस्टरिंग को प्रति-सत्र फ़ीचर में कैसे बदलता है। सबसे पहले रिटर्न प्लॉट और ARCH-LM परीक्षण से जाँचा जाता है कि रिटर्न के वर्ग अपने ही पिछले मानों पर निर्भर हैं या नहीं। GARCH(1,1) मॉडल में नए झटके की प्रतिक्रिया और पिछले…

अस्थिरतातकनीकी संकेतकजोखिम प्रबंधनसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक एडवर्सेरियल स्टोकेस्टिक डिस्काउंट फ़ैक्टर डिज़ाइन को दैनिक U.S. इक्विटी पर लागू करती है। पोर्टफ़ोलियो-वेट नेटवर्क अगले दिन के अतिरिक्त रिटर्न से फ़ैक्टर बनाता है, जबकि प्रतिस्पर्धी मोमेंट नेटवर्क प्राइसिंग कर्नेल को प्रशिक्षित करने में मदद करता है;…

इक्विटीफ़ैक्टर निवेशमशीन लर्निंगसांख्यिकी