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…
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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950 दस्तावेज़
यह दस्तावेज़ सीमित संख्या में इंट्राडे पोज़िशन रखने का घटना-आधारित तरीका प्रस्तुत करता है। पूर्वानुमानों को उपलब्ध नवीनतम स्कोर से प्राइस बार के साथ संरेखित किया जाता है और वैकल्पिक ताज़गी सीमा लागू की जा सकती है। एंट्री सिग्नल हर एसेट के लिए अलग से निकाले…
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 पंजीकृत शोध आर्टिफ़ैक्ट का उपयोग करके चुनी गई विदेशी मुद्रा रणनीति और उसकी होल्डआउट वंशावली की समीक्षा करती है। यह स्थिर सत्यापन उम्मीदवार-समूह से चुनाव दोहराती है और पात्र, पूँजी-संपन्न रणनीतियों के बैकटेस्ट को सत्यापन Sharpe के आधार पर एक…
यह दस्तावेज़ पंजीकृत ट्रेडिंग रणनीतियों की तुलना करने और सुव्यवस्थित केस-स्टडी आकलन बनाने की उपयोगिताओं का वर्णन करता है। एक प्रमुख रैंकिंग विधि पोर्टफ़ोलियो मेट्रिक्स की गणना से पहले रिटर्न श्रृंखलाओं को उनके बिल्कुल समान साझा टाइमस्टैम्प तक सीमित करती है,…
यह नोटबुक ETF रिटर्न-पूर्वानुमान कार्य में sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM और CatBoost की तुलना करती है। यह CPU और, जहाँ समर्थित हो, GPU रन में क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक, प्रशिक्षण समय और प्रक्रिया मेमोरी मापती है; इसके लिए हल्के, मध्यम और…
यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल शेयर पूर्वानुमानों को लॉन्ग-शॉर्ट पोर्टफ़ोलियो में बदलती है: हर रीबैलेंस पर शेयर रैंक करती है, शीर्ष k खरीदती है और निचले k को शॉर्ट करती है, जिसमें हर पोज़िशन में समान पूँजी लगती है। समान वेटिंग आधाररेखा देती है, जिससे विस्तृत आवंटक…
यह नोटबुक जाँचती है कि अलग-अलग तरलता वाले शेयरों में बाज़ार प्रभाव मोमेंटम रणनीति के बैकटेस्ट नतीजों को कैसे बदलता है। यह ऑर्डर का आकार और रणनीति समान रखती है, निर्माण अवधि से तरलता और अस्थिरता का अनुमान लगाती है और बाद की मूल्यांकन अवधि में वर्गमूल प्रभाव…
दस्तावेज़ लंबी पोज़िशन वाली बिटकॉइन RSI माध्य-प्रत्यावर्तन नियम के लिए VectorBT कार्यप्रवाह दिखाता है। यह दैनिक बंद कीमतों से RSI की गणना करता है, पिछले दिन का मान निचली सीमा से नीचे जाने पर प्रवेश करता है और ऊपरी सीमा पार करने पर बाहर निकलता है। संकेतों को…
नोटबुक वैल्यू एट रिस्क को हानि क्वांटाइल और कंडीशनल वैल्यू एट रिस्क, यानी अपेक्षित कमी, को उस सीमा से आगे की औसत हानि के रूप में समझाती है। यह व्यापक इक्विटी ETF के लिए एक-दिवसीय टेल जोखिम का अनुमान चार तरीकों से लगाती है: अनुभवजन्य ऐतिहासिक क्वांटाइल,…
यह नोटबुक चुनी गई क्रिप्टो परपेचुअल फ़ंडिंग रणनीति के लिए होल्डआउट पूर्वानुमान बनाने की प्रक्रिया बताती है। यह सत्यापन नतीजों से कॉन्फ़िगरेशन तय करती है, चुने गए चेकपॉइंट को आगे ले जाती है और ऐसे डेटा से नया प्रशिक्षण विनिर्देश बनाती है जो होल्डआउट विंडो से…
यह नोटबुक बताती है कि सहप्रसरण अनुमान शोरयुक्त होने पर हाइरार्किकल रिस्क पैरिटी, माध्य-विचरण आवंटन का विकल्प कैसे है। HRP सहसंबंध दूरियों का उपयोग करके परिसंपत्तियों के क्लस्टर बनाता है, उन्हें पदानुक्रम के अनुसार क्रम देता है, फिर क्रमबद्ध समूह को बार-बार…
यह दस्तावेज़ सत्यापन डेटा पर चुने गए कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करके आरक्षित NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर होल्डआउट अवधि के लिए पूर्वानुमान बनाने की प्रक्रिया समझाता है। चुने गए मॉडल को केवल उस इतिहास पर फिर फ़िट किया जाता है जो होल्डआउट से पहले समाप्त होता है;…
यह दस्तावेज़ आगे के इक्विटी रिटर्न और जोखिम-समायोजित रिटर्न का पूर्वानुमान करने के लिए ऑप्शन से निकाले गए फ़ीचरों पर TabM, एक वेट-शेयरिंग न्यूरल एन्सेम्बल, फ़िट करता है। इसके सदस्य अलग-अलग सक्रियण स्केलिंग और आउटपुट हेड के साथ एक साझा दो-परत नेटवर्क इस्तेमाल…
यह दस्तावेज़ शोध एजेंटों के लिए बातचीत के प्रतिलेख से अलग एक संरचित स्थिति रिकॉर्ड प्रस्तुत करता है। रिकॉर्ड में प्रश्न और कटऑफ़, जुटाए गए साक्ष्य, अनसुलझे प्रश्न, टूल-कॉल इतिहास, जाँच के नतीजे और संश्लेषण की स्थिति रखी जाती है। साक्ष्य और टूल ट्रेस अलग रखने…
यह नोटबुक मुद्रा युग्मों के रिटर्न का पूर्वानुमान करने के लिए रैखिक मॉडल के नियमितीकरण की जाँच करती है। यह इनपुट फ़ीचरों के बीच बहुसहसंबद्धता को परिसंपत्तियों की परस्पर निर्भरता से अलग करती है: मुद्रा युग्मों में अंतर्निहित मुद्राएँ साझा होती हैं, इसलिए उनके…
यह नोटबुक दैनिक OHLCV डेटा का जीवनचक्र समझाती है: शुरुआती इतिहास लोड करना, थोड़े ओवरलैप वाला डेल्टा प्राप्त करना, छूटे हुए सत्रों का पता लगाना और हर प्रतीक की ताज़गी व सत्यापन संबंधी समस्याओं का सार देना। इसमें बताया गया है कि अपडेट विंडो को प्रदाता की आखिरी…
यह नोटबुक ETF शोध के लिए फ़ीचर-चयन कार्यप्रवाह प्रस्तुत करती है, जिसका उद्देश्य बाद के मॉडलिंग के लिए कई संभावित फ़ीचर निर्माणों और लुकबैक विकल्पों में से एक छोटा समूह चुनना है। यह फ़ीचर और फ़ॉरवर्ड रिटर्न के बीच क्रॉस-सेक्शनल स्पीयरमैन सूचना गुणांक निकालती…
यह नोटबुक साझा बैकटेस्ट इंजन से मॉडल पूर्वानुमानों का NASDAQ-100 ट्रेडिंग रणनीतियों के रूप में मूल्यांकन करती है। पहले यह यादृच्छिक सिग्नल से पाइपलाइन की जाँच करती है: लागत के बाद लगातार लाभ दिखे तो लुकअहेड, असंरेखित डेटा या शुल्क न लगने जैसी समस्याएँ हो…
यह नोटबुक मॉडल फिट करने या पूर्वानुमान करने से पहले जाँचती है कि पंद्रह-मिनट की क्रॉस-सेक्शनल स्टॉक-रैंकिंग रणनीति व्यवहार्य है या नहीं। इसमें NASDAQ-100 कोट डेटा, मिडपॉइंट रिटर्न और होल्डआउट-पूर्व विकास विंडो से रणनीति के पात्र यूनिवर्स, राउंड-ट्रिप…
यह कोड बताता है कि केस स्टडी कॉन्फ़िगरेशन से बैकटेस्ट सेटिंग कैसे तय होती हैं और ट्रेड किए गए यूनिवर्स तथा पूर्वानुमान की आयु में बदलाव रन पहचान को कैसे प्रभावित करते हैं। मुख्य बात यह है कि पोर्टफ़ोलियो या पूर्वानुमान सेट बदलने वाला हर फ़िल्टर रणनीति…
दस्तावेज़ रणनीति रिटर्न की दो बाहरी बेंचमार्क से तुलना के तरीके बताता है: दैनिक SPY कुल रिटर्न और फ़ामा-फ़्रेंच बाज़ार रिटर्न, जो बाज़ार जोखिम प्रीमियम तथा जोखिम-मुक्त दर जोड़कर बनते हैं। इसमें तारीख फ़िल्टर और संरेखण सहायक फ़ंक्शन दिए गए हैं, जिनमें उन…
दस्तावेज़ NASDAQ-100 के एक-मिनट के फ़ीचर से कई अवधियों के फ़ॉरवर्ड रिटर्न का पूर्वानुमान करने हेतु सरल रैखिक अनुक्रम मॉडल फिट करने की विधि बताता है। हर इनपुट में एक स्टॉक का पिछला घंटा शामिल है, जिसे नवीनतम अवलोकन से हुए बदलाव के रूप में व्यक्त किया गया है;…