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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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436 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

दस्तावेज़ बताता है कि इंट्राडे बार में एकत्रित NASDAQ ट्रेड डेटा से ट्रेड-आधारित माइक्रोस्ट्रक्चर फ़ीचर कैसे बनाएँ। इसमें Kyle lambda, Amihud illiquidity, Roll spread estimator, ट्रेड तीव्रता और ऑर्डर फ़्लो असंतुलन (OFI) शामिल हैं। यह ज़ोर देता है कि एकत्र…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक NASDAQ TotalView-ITCH संदेश-प्रति-ऑर्डर डेटा को उसके बाइनरी प्रारूप से संरचित रिकॉर्ड में डिकोड करना सिखाती है। यह संदेश फ़्रेमिंग और प्रकार-विशिष्ट लेआउट समझाती है, फ़ील्ड अनपैक करने का प्रदर्शन करती है, और आधी रात से नैनोसेकंड में व्यक्त…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाहाई फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंगऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक मापती है कि सत्यापन में चुनी गई FX रणनीति आनुपातिक लेनदेन लागत में बदलाव पर कैसी प्रतिक्रिया देती है। हर पूर्वानुमान लेबल के लिए, यह सिग्नल, आवंटन और जोखिम-ओवरले परिणामों में से मूल रणनीति चुनती है, फिर पहचान के अन्य फ़ील्ड बनाए रखते हुए लागत ग्रिड…

विदेशी मुद्राबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक एक मासिक ETF मोमेंटम और यील्ड-कर्व व्यवस्था रणनीति को दो तरीकों से लागू करती है: वेक्टराइज़्ड रिटर्न गणित और क्रमिक खाता सिमुलेशन। दोनों समान लक्ष्य वेट, परिसंपत्ति, तारीख़ और कुल ट्रेडिंग लागत उपयोग करते हैं, जिससे तुलना निष्पादन के चुनावों पर…

इक्विटीमोमेंटमबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक क्रिप्टो फ़ंडिंग-दर दिशा मॉडल के डिप्लॉयमेंट अभ्यास को दिखाती है। यह ऐतिहासिक Binance-व्युत्पन्न पर्पेचुअल डेटा पर तीन-वर्गीय LightGBM मॉडल प्रशिक्षित करती है, फिर OKX से लाइव प्रति घंटा बार और फ़ंडिंग दरें प्राप्त करती है, डेटा को रणनीति की…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सस्पॉट बाज़ारमशीन लर्निंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक एकीकृत प्रबंधक, पूर्वनिर्धारित या कस्टम प्रतीक यूनिवर्स और विभाजित Parquet स्टोरेज के साथ वित्तीय समय-श्रृंखलाएँ प्राप्त करने और बनाए रखने का वर्कफ़्लो प्रस्तुत करती है। इसमें एकल और समानांतर बहु-प्रतीक फ़ेचिंग, डेटा स्टोरेज में लोड करना, चुनी हुई…

बहु-एसेटइक्विटीबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादन
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यह नोटबुक कोई मॉडल फिट करने से पहले जाँचती है कि दैनिक US इक्विटी रैंकिंग रणनीति के निष्पक्ष मूल्यांकन के लिए पर्याप्त उपयोगी डेटा है या नहीं। यह ऐतिहासिक घटकों के साथ समय-बिंदु यूनिवर्स बनाने का तरीका बताती है; ट्रेड करने की योग्यता छाँटने के लिए प्रकाशित…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पूर्वानुमान, संकेंद्रण और आवंटन नियम स्थिर रखते हुए दो लागत ग्रिड में अग्रणी ETF आवंटन कॉन्फ़िगरेशन का पुनर्मूल्य निर्धारण करती है। यह केस अध्ययन के प्रति-शेयर कमीशन और आधे-स्प्रेड मॉडल की तुलना बेसिस-पॉइंट ग्रिड से करती है। पहला मॉडल दिखाता है कि…

इक्विटीऑर्डर निष्पादनबैकटेस्टिंगपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचती है कि क्या पोर्टफ़ोलियो निर्माण लागत से हारी हर-बार NASDAQ-100 रणनीति को बचा सकता है। यह घोषित चयन यूनिवर्स का उपयोग करके आधारभूत पूर्वानुमानों में अग्रणी विकल्प चुनती है, फिर पूरे यूनिवर्स पर आवंटन की तुलना करती है। यह होल्डिंग की संख्या…

इक्विटीपोर्टफोलियो निर्माणपोज़िशन का आकार तय करनाऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

यह अध्याय शोध से लाइव निष्पादन तक का मार्ग बताता है, जिसमें रणनीति तर्क बैकटेस्ट, पेपर ट्रेडिंग और लाइव सेटिंग में चल सकता है। इसमें ब्रोकर और प्लेटफ़ॉर्म एकीकरण, डिप्लॉयमेंट चक्र, डेटा और फ़ीचर समानता जाँच, ऑर्डर जीवनचक्र प्रबंधन और परिचालन तैयारी शामिल…

ऑर्डर निष्पादनजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक BTC/USDT पर्पेचुअल बार के लिए केवल लॉन्ग वाली RSI औसत-वापसी रणनीति को घटना-आधारित बैकटेस्टिंग इंजन से लागू करती है। यह इंट्राडे अवलोकनों को UTC दैनिक बार में समेकित करती है, लाभ और हानि के साधारण रोलिंग RSI की गणना करती है, संकेतक ओवरसोल्ड सीमा से…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सऔसत की ओर वापसीतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह व्यवहार्यता विश्लेषण जाँचता है कि क्या कोट डेटा ऐसी बाज़ार-तटस्थ, क्रॉस-सेक्शनल रणनीति के लिए पर्याप्त हैं जो NASDAQ-100 के घटकों की हर पंद्रह मिनट में रैंकिंग करती है और रैंकिंग के दोनों छोरों पर पोज़िशन रखती है। यह जाँचता है कि क्या पर्याप्त पात्र…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह खोजपरक विश्लेषण जाँचता है कि सबसे हाल का महीना छोड़कर बना बारह-महीने का मोमेंटम संकेत, 100-ETF यूनिवर्स में अगले महीने के रिटर्न से जुड़ा है या नहीं। यह समायोजित समापन कीमतों से मासिक पैनल बनाता है, हर महीने पात्र ईटीएफ को क्विंटाइल में क्रम देता है और…

बहु-एसेटमोमेंटमसांख्यिकीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक समय-भारित औसत मूल्य (TWAP) निष्पादन नियम के प्रदर्शनों से व्यवहार क्लोनिंग और इनवर्स रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग (IRL) की तुलना करती है। व्यवहार क्लोनिंग देखी गई बाज़ार स्थितियों को सीधे कार्रवाइयों में बदलती है, जबकि IRL निष्पादन फ़ीचर पर रैखिक…

ऑर्डर निष्पादनमशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह प्रदर्शन जाँचता है कि डुअल मूविंग एवरेज क्रॉसओवर का एक कार्यान्वयन बैकटेस्ट और लाइव इंजन में समान सिग्नल देता है या नहीं। दोनों इंजन को समान तैयार ETF बार मिलते हैं और वे समान रणनीति पैरामीटर तथा फ़िल कन्वेंशन इस्तेमाल करते हैं, इसलिए तुलना इंजन के…

इक्विटीबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनतकनीकी संकेतक
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक मार्च 16, 2020 के बाज़ार क्रैश के दौरान AAPL के टिक-स्तर के AlgoSeek ट्रेड और कोट डेटा की जाँच करती है। यह नियमित ट्रेडिंग घंटों तक डेटा सीमित करती है, ट्रेड प्रिंट को NBBO अपडेट से अलग करती है और इंट्राडे गतिविधि, स्प्रेड, ट्रेड के आकार, वेन्यू…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण अलग-अलग NASDAQ लिमिट ऑर्डर का पुनर्निर्माण ITCH के ऐड, डिलीट, आंशिक रद्दीकरण, रिप्लेस और निष्पादन संदेशों से करता है। यह सटीक टाइमस्टैम्प और लॉग-स्केल अवधि वितरणों के आधार पर मापता है कि ऑर्डर रद्द होते हैं या भरते हैं और इन घटनाओं तक पहुँचने में…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनहाई फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंग
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण नोटबुक समझाती है कि नए बैकटेस्ट चलाने के बजाय रजिस्ट्री परिणामों से कंपनी-विशेषताओं पर आधारित US इक्विटी रणनीति का आकलन कैसे करें। यह अनिश्चितता को ध्यान में रखने वाले प्रदर्शन आँकड़े पढ़ती है, साझा आधार पर कॉन्फ़िगरेशन रैंक करती है और चुनी गई…

इक्विटीबैकटेस्टिंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ वित्तीय टाइम-सीरीज़ डेटा के लिए इस्तेमाल होने वाले डेटाबेस इंजनों का बेंचमार्क बताता है। इसमें बल्क लेखन, पूर्ण स्कैन, समय-सीमा क्वेरी, OHLCV एग्रीगेशन और ट्रेड तथा कोट डेटा के ऐज़-ऑफ़ जॉइन की तुलना है। पद्धति क्लाइंट-साइड रूपांतरण को लेखन लागत…

बाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादनबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ऑफ़लाइन मशीन-लर्निंग पाइपलाइन और QuantConnect के LEAN इंजन के बीच तैनाती की सीमा दिखाती है। यह ETF केस स्टडी रजिस्ट्री से पूर्वानुमान सेट चुनती है, प्रशिक्षण और पूर्वानुमान के स्रोत-इतिहास की पुष्टि करती है और प्लेटफ़ॉर्म द्वारा उपयोग किए जा सकने…

मशीन लर्निंगऑर्डर निष्पादनबैकटेस्टिंगपोर्टफोलियो निर्माण
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक कई केस स्टडी से ली गई रणनीतियों पर अनुमानित ट्रेडिंग लागत के प्रभाव की तुलना करती है। यह हर तैनात रणनीति कॉन्फ़िगरेशन के लागत-संवेदनशीलता बैकटेस्ट पढ़ती है, केस स्टडी की अपनी अनुमानित लागत पर सकल शार्प की शुद्ध शार्प से तुलना करती है और उस लागत का…

बैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधनऑर्डर निष्पादनसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक चुनी हुई वास्तविक केस-स्टडी रणनीतियों पर Backtrader, Zipline Reloaded और एक आंतरिक ट्रेडिंग फ़्रेमवर्क के परिणामों की समानता की तुलना करती है। इसमें दोनों बाहरी इंजनों के लिए ETF और US इक्विटी-पैनल तुलना, और Backtrader के लिए CME फ़्यूचर्स तथा…

बैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाइक्विटी
Machine Learning for Trading

यह मॉड्यूल जोखिम-समायोजित गति स्कोर का उपयोग करके मासिक ETF आवंटन आधार तय करता है: पिछला संचयी प्रतिफल, वार्षिकीकृत वास्तविक अस्थिरता से विभाजित। जब 10-वर्ष और 2-वर्ष की प्रतिफल-वक्र ढलान एक सीमा से अधिक होती है, तब यह सर्वोच्च रैंक वाली परिसंपत्तियाँ चुनता…

इक्विटीबहु-एसेटमोमेंटमअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह प्रदर्शन USD स्पॉट ब्रोकर से जुड़ी लगातार चलने वाली क्रिप्टो रणनीति के परिचालन स्वरूप का वर्णन करता है। यह परपेचुअल फ़्यूचर्स केस स्टडी के बड़े यूनिवर्स को उपलब्ध स्पॉट युग्मों के छोटे सेट से जोड़ता है, फिर मोमेंटम ज़ेड-स्कोर प्रॉक्सी को ब्रोकर-संबद्ध लूप…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सस्पॉट बाज़ारमोमेंटम