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।
1,366 दस्तावेज़
यह अध्याय रिटर्न और विशेषता पैनलों में साझा संरचना खोजने के तरीकों का सर्वेक्षण करता है—PCA और eigenportfolios से लेकर IPCA, risk-premium PCA, सशर्त ऑटोएन्कोडर, stochastic discount factor के अनुमान और supervised autoencoders तक। इसका मुख्य अंतर उन कारकों के…
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…
नोटबुक वित्तीय ज्ञान ग्राफ़ बनाने के लिए लक्षित S&P 100 10-K और 8-K फ़ाइल डेटा का पूर्वावलोकन करती है। यह स्कीमा की पूर्णता, कंपनी और एक्सेशन कुंजियों की विशिष्टता, फ़ॉर्म की संगति, फ़ाइल वर्ष और दर्ज पाठ लंबाई जाँचती है। वार्षिक रिपोर्ट व्यवसाय विवरण,…
यह नोटबुक जाँचती है कि चार घंटे का स्पॉट FX डेटा दैनिक क्रॉस-सेक्शनल रणनीति के लिए उपयोगी है या नहीं, जो मोमेंटम और कैरी से मुद्रा युग्मों की रैंकिंग करती है, सबसे मज़बूत युग्म खरीदती है और सबसे कमज़ोर बेचती है। यह मॉडल फ़िट या पूर्वानुमान नहीं करती। इसके…
यह नोटबुक समाप्ति तक S&P 500 ऑप्शन रिटर्न पर वैरिएंस रिस्क प्रीमियम के प्रभाव का डबल मशीन लर्निंग विश्लेषण घोषित करके चलाती है। निष्पादन से पहले यह लक्षित मात्रा, देखे गए समय, भ्रमकारी कारक, समय-आधारित क्रॉस-वैलिडेशन व्यवस्था, सहायक मॉडल, HAC सहप्रसरण…
यह नोटबुक अनुमान लगाती है कि हस्तक्षेप के अंतर्गत क्रिप्टो परपेचुअल प्रीमियम ज़ेड-स्कोर का अगले आठ घंटे के रिटर्न से संबंध है या नहीं; इसमें कीमत की अस्थिरता, फ़ंडिंग दर और प्रीमियम का हालिया औसत से विचलन समायोजित किया जाता है। डबल मशीन लर्निंग परिणाम और…
यह नोटबुक मानकीकृत ETF डेटा लोडिंग, फ़ीचर रजिस्ट्री और संकेत निदान को जोड़ने वाला कार्यप्रवाह प्रस्तुत करती है। यह दिखाती है कि इंडिकेटर मेटाडेटा कैसे खोजें, डिफ़ॉल्ट या स्पष्ट पैरामीटर से फ़ीचर कैसे निकालें और दोहराए जा सकने वाले पाइपलाइन के लिए…
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 अध्ययन NVDA के मार्केट-बाय-ऑर्डर डेटा से ऑर्डर फ़्लो दबाव का मिनट-स्तरीय माप बनाता है। यह ऑर्डर जोड़ने, रद्द करने और भरने की घटनाओं को पक्ष के अनुसार चिह्नित करता है, घटनाओं को आकार और मध्य कीमत से दूरी के आधार पर वेट देता है और फिर दबाव श्रृंखला को स्मूद…
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…
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;…
यह दस्तावेज़ ETF बाज़ार डेटा लोड करने की विधि बताता है, जिसमें वैकल्पिक प्रतीक और तारीख फ़िल्टर तथा लौटाए गए प्रतीकों की नियत सीमा शामिल है। इसका मुख्य विश्लेषणात्मक बिंदु मापी जा रही राशि के अनुसार मूल्य श्रृंखला चुनना है: रिटर्न के लिए समायोजित मूल्य…
यह नोटबुक GJR-GARCH(1,1) मॉडल से S&P 500 शेयरों के लिए मॉडल-आधारित सशर्त अस्थिरता फ़ीचर बनाती है, फिर वास्तविक अस्थिरता के मुकाबले मापे गए ऑप्शन-निहित अस्थिरता स्प्रेड की तुलना मॉडल पूर्वानुमान के मुकाबले मापे गए स्प्रेड से करती है। अनुमानित पैरामीटर में…
यह CME फ़्यूचर्स अध्ययन कई प्रशिक्षण चेकपॉइंट पर पूर्वानुमान दर्ज करते हुए ग्रेडिएंट-बूस्टिंग ट्री की क्षमता और लॉस फ़ंक्शन बदलता है। ट्री लीफ़ की संख्या नियंत्रित करती है कि मॉडल फ़ीचर स्पेस को कितनी बारीकी से बाँटता है, जबकि स्क्वेयर्ड, एब्सोल्यूट और…
यह नोटबुक अध्ययन करती है कि रिज रेग्युलराइज़ेशन के विकल्प ETF पैनल पर सूचना गुणांक को कैसे प्रभावित करते हैं और हाइपरपैरामीटर खोज रिपोर्ट किए गए प्रदर्शन को कैसे बढ़ा-चढ़ाकर दिखा सकती है। पहले यह वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड में अल्फ़ा ग्रिड के विस्तृत दायरे का…
यह नोटबुक एक निश्चित FX-पेयर यूनिवर्स के लिए एक, पाँच और 21-सत्र के फ़ॉरवर्ड स्पॉट रिटर्न बनाने की विधि बताती है। पहले यह न्यूयॉर्क रोलओवर कैलेंडर से चार-घंटे की बार को ट्रेडिंग सत्रों में बाँटती है, फिर शिफ़्ट से पहले पंक्तियाँ हटाए बिना रिटर्न बनाती है।…
यह नोटबुक इंस्ट्रूमेंटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (IPCA) बताती है, जो हर ETF के फ़ैक्टर एक्सपोज़र को उस फ़ंड के देखे गए फ़ीचर मानों का साझा रैखिक फलन मानती है। अल्टरनेटिंग लीस्ट स्क्वेयर फ़ंड और तारीख के अवलोकनों पर फ़ीचर-से-एक्सपोज़र मैप तथा फ़ैक्टर…