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।
2,238 दस्तावेज़
यह अध्ययन बिटकॉइन और S&P 500 के दैनिक रिटर्न वितरणों की तुलना करता है, जिसमें पूँछ संभावनाओं तथा लाभ और हानि की गंभीरता पर ध्यान दिया गया है। यह फ़ास्ट फ़्रैक्शनल फ़ूरियर ट्रांसफ़ॉर्म और संयुक्त न्यूटन–कोट्स क्वाड्रेचर को मिलाने वाली संख्यात्मक प्रक्रिया से…
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 शोध सांख्यिकीय आर्बिट्राज में उपयोग होने वाले माध्य-प्रत्यावर्ती स्प्रेड के मॉडलिंग के लिए अवस्था-अंतरिक्ष तरीका विकसित करता है, जिसमें पेयर ट्रेडिंग भी शामिल है। यह देखे गए स्प्रेड को छिपी अवस्थाओं के शोरयुक्त माप मानता है और अस्थायी बाज़ार अक्षमताओं की…
यह शोध बहु-स्तरीय स्टोकेस्टिक अस्थिरता के तहत फ़्यूचर्स पर डेरिवेटिव की कीमतों का प्रथम-क्रम सन्निकटन निकालने की विधि प्रस्तुत करता है। यह सिंगुलर पर्टर्बेशन तरीके का विकल्प देता है और पेऑफ़ नियमितता के बारे में अतिरिक्त धारणाओं के बिना काम करने के लिए बनाई…
यह अध्ययन जुलाई 2010 से अगस्त 2023 तक के मासिक अवलोकनों से जाँचता है कि मौद्रिक नीति अनिश्चितता (MPU) का बिटकॉइन रिटर्न से क्या संबंध है। यह दो रिटर्न व्यवस्थाओं में अंतर करने के लिए Markov Switching Means VAR मॉडल लागू करता है, जिन्हें दस्तावेज़ कम और अधिक…
यह अध्ययन Amazon स्टॉक और बिटकॉइन के दैनिक बंद भावों पर Twin-Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), निरंतर-एक्शन रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग विधि, लागू करता है। ट्रेडिंग कार्रवाई में चुनी जाने वाली पोज़िशन और ट्रेड किए जाने वाले शेयरों की संख्या,…
यह कार्य सहप्रसरण या सहसंबंध मैट्रिक्स के स्पेक्ट्रम से निकले संकट संकेतकों पर आधारित व्यवस्थित ट्रेडिंग रणनीतियों का वर्णन करता है। संकेतकों का एक समूह प्रत्येक तारीख के आइगेनवैल्यू वितरण की तुलना शांत या अशांत बाज़ारों के संदर्भ वितरण से करता है। दूसरा…
यह शोध निरंतर-समय वाला बाज़ार मॉडल प्रस्तुत करता है जिसमें मार्केट मेकर मूल्य-आधारित निवेशकों, ट्रेंड फ़ॉलोअर और विपरीत दिशा में ट्रेड करने वालों के बीच लेनदेन निपटाता है। एजेंट अलग-अलग विलंब के साथ बाज़ार जानकारी संसाधित करते हैं और उनकी जोखिम-विमुखता बीते…
यह शोध अवस्था-निर्भर हॉक्स प्रक्रियाएँ विकसित करता है, जिनमें घटना गणना और बदलती बाज़ार अवस्था एक-दूसरे को प्रभावित करती हैं। अवस्था, स्व-उत्तेजना और पार-उत्तेजना को नियंत्रित करने वाले उत्तेजना कर्नेल तय करती है, जबकि गणना प्रक्रिया की घटनाएँ अवस्था में…
यह अध्ययन 2010 से 2018 तक ऊर्जा, धातु और कृषि क्षेत्रों की 17 भारतीय कमोडिटी के स्पॉट मूल्यों पर पेयर रणनीति की जाँच करता है। यह प्रशिक्षण नमूने पर Johansen कॉइंटीग्रेशन परीक्षणों से दीर्घकालिक रूप से संबंधित कमोडिटी जोड़ियाँ चुनता है, फिर प्रत्येक चयनित…
यह शोध जाँचता है कि स्थानीय अस्थिरता मॉडल AUD/USD वैनिला ऑप्शन की हेजिंग के लिए उपयोगी है या नहीं। स्थानीय अस्थिरता, अस्थिरता को समय और अंतर्निहित विनिमय दर पर निर्भर होने देकर Black-Scholes का विस्तार करती है, और इसे निहित-अस्थिरता सतह के अनुरूप अंशांकित…
यह अध्ययन Level 3 लिमिट ऑर्डर बुक डेटा से कीमतों की अस्थिरता और अपेक्षित रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय भौतिकी से प्रेरित विधि प्रस्तावित करता है। यह ऑर्डर को भौतिक प्रणाली के तत्वों के रूप में दर्शाता है और बुक की स्थिति बताने के लिए गतिज…
यह शोध बाज़ार के ऑर्डर पर आधारित एक सरलीकृत असंतुलन मूल्य-निर्माण मॉडल से अध्ययन करता है कि ट्रेडिंग शैलियाँ बाज़ार की गतिशीलता को कैसे प्रभावित करती हैं। इसका विश्लेषणात्मक ढाँचा दूसरे क्रम का दोलनशील मूल्य व्यवहार उत्पन्न करता है। केवल मूल्य निवेश यह…
यह अध्ययन जाँचता है कि बिटकॉइन रिटर्न पहले के शोध में बताए गए भारी-पूँछ पैटर्न का अनुसरण करते हैं या नहीं, और समय के साथ अस्थिरता कैसा व्यवहार करती है। पहले के अनुमानों में संचयी-रिटर्न पूँछ सूचकांक लगभग दो था, जबकि कई अन्य परिसंपत्तियों में यह लगभग तीन…
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 जाँचता है कि व्यापक रूप से देखे जाने के बावजूद लीवरेज प्रभाव कुछ परिसंपत्तियों के रिटर्न वितरण को बहुत कम प्रभावित करता हुआ क्यों दिख सकता है। लीवरेज प्रभाव परिसंपत्ति रिटर्न और अस्थिरता में बदलावों के बीच आम तौर पर नकारात्मक संबंध को दर्शाता…
यह दस्तावेज़ लॉग-ऑप्टिमल पोर्टफ़ोलियो समस्या हल करने के लिए डेटा-आधारित स्लाइडिंग-विंडो विधि का वर्णन करता है। पोर्टफ़ोलियो वज़न का एक निश्चित समूह देने के बजाय, यह तरीका समय के साथ बदलते वज़न देता है। इससे डेटा की चलती विंडो का उपयोग करके पोर्टफ़ोलियो आवंटन…
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 शोध एक मॉडल-विहीन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का वर्णन करता है, जो परिसंपत्तियों के एक समूह की ऐतिहासिक कीमतें लेकर पोर्टफ़ोलियो वज़न देता है। इसे रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग से प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें संचयी रिटर्न पुरस्कार के रूप में काम करता है।…
यह शोधपत्र सांख्यिकीय आर्बिट्राज में पोर्टफोलियो निर्माण की समस्या पर केंद्रित है: कई जोड़ियों के संकेत परस्पर टकरा सकते हैं, जिससे प्रतिभूतियों के बड़े समूह में अवसरों को मिलाना कठिन होता है। यह प्रतिभूतियों के बीच वरीयता संबंधों को ग्राफ के रूप में दर्शाने…
यह शोधपत्र परिसंपत्ति प्रतिफलों का वर्णन करने और मूल्य के बढ़ने, घटने तथा दायरे में रहने वाले व्यवहार में अंतर करने के लिए सीमित मिश्रण मॉडल प्रस्तुत करता है। यह भारी पूँछों और उच्च कर्टोसिस को समायोजित करते हुए प्रतिफल पैटर्न दर्शाने के लिए गामा और गॉसियन…
यह अध्ययन जाँचता है कि क्या बिटकॉइन के सात बड़े परपेचुअल-वायदा परिसमापन कैस्केड घटना से पहले क्रिटिकल स्लोइंग डाउन दिखाते हैं। यह ट्रेंड हटाए गए मूल्य डेटा के साथ लीवरेज और ऑर्डर-प्रवाह मापों का विश्लेषण करता है, रोलिंग विचरण तथा एक-अंतराल ऑटोकोरिलेशन पर…
यह शोध-प्रबंध केंद्रित तरलता वाले स्थिर-उत्पाद स्वचालित बाजार निर्माताओं के लिए मॉडल और रणनीतियाँ विकसित करता है। इसमें बड़े ऑर्डर और सांख्यिकीय आर्बिट्राज सहित तरलता लेने वाले, तथा एक या कई पूल में पोज़िशन सँभालने वाले तरलता प्रदाता शामिल हैं। बाजार डेटा…
यह लेख गॉसियन प्रक्रिया मॉडल में अनुकूलित ट्रेडिंग रणनीति का स्थिर-अवस्था टर्नओवर निकालता है। यह टर्नओवर को परिसंपत्ति की तरलता, जोखिम-विमुखता और अल्फ़ा पूर्वानुमानों के ऑटोकोरिलेशन से जोड़ता है तथा मॉडल की मान्यताओं के तहत बंद-रूप व्यंजक देता है। यह परिणाम…