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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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2,238 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह नोटबुक एक ETF केस अध्ययन के दर्ज बैकटेस्ट को अनिश्चितता-सचेत रणनीति मूल्यांकन में समेटती है। यह ब्लॉक-बूटस्ट्रैप विश्वास अंतराल वाले प्रदर्शन माप पढ़ती है और क्रमिक कार्यप्रवाह चरणों, रणनीति रूपों तथा होल्डआउट परिणामों की तुलना के लिए युग्मित बूटस्ट्रैप…

बैकटेस्टिंगसांख्यिकीपोर्टफोलियो निर्माणफ़ैक्टर निवेश
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि मापी गई अवधि की मुहर वाला मैक्रो पैनल ट्रेडिंग बैकटेस्ट में भविष्य की जानकारी लीक कर सकता है। यह मुहर लगी तारीख़ में अवधि जोड़कर और फिर एजेंसी कार्यक्रमों पर आधारित सतर्क प्रकाशन-विलंब लागू करके प्रकाशन तारीख़ों का अनुमान लगाती है।…

बैकटेस्टिंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधनबहु-एसेट
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वैश्विक विशेषता महत्त्व, व्यक्तिगत पूर्वानुमान व्याख्याओं, निर्भरता आलेखों और जोड़ीगत अंतःक्रिया मानों के साथ LightGBM प्रतिफल पूर्वानुमानों को समझाने के लिए TreeSHAP का उपयोग करती है। यह SHAP रैंकिंग की तुलना क्रमचय महत्त्व और ट्री-आधारित अशुद्धता…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकीफ़ैक्टर निवेश
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक विविधीकृत ETF ब्रह्मांड के लिए DeePM नामक एंड-टू-एंड पोर्टफोलियो नीति लागू करती है। इसका मॉडल समयगत विशेषताओं, परिसंपत्ति मेटाडेटा, क्रॉस-सेक्शनल अटेंशन और मैक्रो ग्राफ़ पूर्वधारणा को जोड़ता है; यह परिसंपत्ति वर्गों के भीतर और चुने हुए आर्थिक आधार…

बहु-एसेटपोर्टफोलियो निर्माणमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वित्तीय सुर्खियों को शेयर-स्तरीय सिग्नल में बदलती है और आगे के प्रतिफल के आधार पर उनका मूल्यांकन करती है। यह सुर्खियों की एम्बेडिंग बनाती है, चलती हुई एम्बेडिंग आधाररेखा से अर्थगत दूरी के रूप में समाचार आश्चर्य मापती है और आश्चर्य को भावना की दिशा…

इक्विटीफ़ैक्टर निवेशबाज़ार भावनामशीन लर्निंग
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यह दस्तावेज़ बताता है कि पहले से चुनी गई US इक्विटी रणनीति का कॉन्फ़िगरेशन स्थिर रखते हुए होल्डआउट डेटा पर मूल्यांकन कैसे करें। यह चुने गए मॉडल की प्रशिक्षण पहचान और चेकपॉइंट से सही होल्डआउट पूर्वानुमान सेट निकालता है, फिर स्थापित आवंटक, संकेंद्रण नियम,…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारबैकटेस्टिंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक कंपनी की वार्षिक फ़ाइलिंग से आपूर्तिकर्ता, ग्राहक और प्रतिस्पर्धी संबंध निकालने तथा उन्हें ज्ञान ग्राफ़ में संग्रहित करने की प्रक्रिया दिखाती है। एक स्थानीय भाषा मॉडल फ़ाइलिंग के पाठ से संभावित विषय–संबंध–इकाई त्रिक बनाता है। इसके बाद कार्यप्रवाह…

इक्विटीमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बताता है कि तीन फ़िट किए गए समय-श्रृंखला मॉडलों से मुद्रा-जोड़ी की विशेषताएँ कैसे बनाई जाएँ: धीरे-धीरे बदलते मूल्य स्तर का अनुमान लगाने वाला अवस्था-अंतरिक्ष फ़िल्टर, डॉलर की अस्थिरता व्यवस्थाओं के लिए दो-अवस्था वाला हिडन मार्कोव मॉडल, और ARIMA…

विदेशी मुद्रासांख्यिकीअस्थिरताबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक मापती है कि सिग्नल, आवंटन और जोखिम ओवरले चरणों के बाद चुनी गई रणनीतियों पर ट्रेडिंग लागत का क्या असर पड़ता है। लागत बदलने से पहले यह हर लेबल के लिए सत्यापन में चुने गए एक कॉन्फ़िगरेशन को स्थिर रखती है, ताकि वक्र हर लागत स्तर पर रणनीति फिर से चुनने…

इक्विटीबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादनजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ स्वचालित ट्रेडिंग रोकने के लिए एक साझा अवस्था मशीन प्रस्तुत करता है, जिसमें बंद, खुली और अर्ध-खुली अवस्थाएँ हैं। यह जीवनचक्र चार स्थितियों पर लागू होता है: पोर्टफोलियो ड्रॉडाउन, दैनिक हानि, लगातार हानि वाले सत्र और सिस्टम विलंबता। रिकवरी…

जोखिम प्रबंधनऑर्डर निष्पादनसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक पूछती है कि क्या अनुक्रम मॉडल परपेचुअल फंडिंग प्रीमियम के इतिहास के हाथ से बनाए गए सारांशों से बेहतर हो सकते हैं। यह क्रमबद्ध विंडो पढ़ने वाले सरल रैखिक मॉडल NLinear की तुलना दो-परत वाले LSTM से करती है। दोनों में विशेषताओं का क्रम, वॉक-फ़ॉरवर्ड…

क्रिप्टोमशीन लर्निंगपरपेचुअल फ़्यूचर्सबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बताता है कि उस केस स्टडी में स्टॉप-लॉस, ट्रेलिंग स्टॉप और समय-आधारित निकास का मूल्यांकन क्यों नहीं हो सकता जहाँ बैकटेस्ट पूरे महीने वेट रखता है और केवल वास्तविक मासिक आगे का रिटर्न देखता है। ऐसे नियम एंट्री और निकास के बीच मूल्य पथ पर निर्भर…

इक्विटीजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगपोज़िशन का आकार तय करना
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यह दस्तावेज़ पंजीकृत NASDAQ-100 माइक्रोस्ट्रक्चर बैकटेस्टों की रणनीति-आकलन प्रक्रिया बताता है। यह मॉडल प्रशिक्षित करने या बैकटेस्ट फिर चलाने के बजाय मौजूदा रन पढ़ता है, चुनी गई रणनीति की वंशावली का पता लगाता है, उम्मीदवारों की समान-वेट बेंचमार्क से तुलना…

इक्विटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाबैकटेस्टिंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ वैकल्पिक डेटा, फ़ाइलिंग, समाचार और मूल्य स्रोतों से कंपनी नामों को सिक्योरिटी से जोड़ने की चरणबद्ध विधि प्रस्तुत करता है। यह पहले तय भरोसा-क्रम में उपलब्ध पहचानकर्ताओं से जोड़ता है, मेल न खाने वाले रिकॉर्ड सुरक्षित रखता है और जाँचता है कि संदर्भ…

इक्विटीसांख्यिकीमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधन
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ S&P 500 शेयरों के लिए समायोजित शेयर-मूल्य इतिहास और संक्षेपित विकल्प निहित-अस्थिरता सतहों को मिलाकर क्रॉस-सेक्शनल फ़ीचर मैट्रिक्स बनाने का वर्णन करता है। इसमें विशेषताओं को भूमिका, इनपुट, लुकबैक और दृश्यता-विलंब के आधार पर व्यवस्थित किया गया है।…

इक्विटीऑप्शंसअस्थिरतामोमेंटम
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक साझा पूर्वानुमान प्रश्न का उत्तर देने वाले एक जैसे शोध एजेंटों का समूह चलाती या फिर से चलाती है, फिर उनके पूर्वानुमान, खोज गतिविधि और बातचीत के रिकॉर्ड जाँचती है। हर एजेंट का अलग ट्रेस समानांतर कॉल के दौरान श्रेय सुरक्षित रखता है। उदाहरण दिखाता है…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीबाज़ार भावनाबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह फ़ीचर-इंजीनियरिंग नोटबुक ऐसे चर बनाती है जिनके लिए एक एसेट के मूल्य इतिहास से आगे की जानकारी चाहिए। फ़्यूचर के लिए यह एक ही समय पर देखे गए निकट और दूरस्थ कॉन्ट्रैक्ट स्तरों से वार्षिकीकृत रोल यील्ड, और तीन अवधियों से टर्म-स्ट्रक्चर ढलान तथा वक्रता निकालती…

फ़्यूचर्सऑप्शंसकैरीअस्थिरता
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल US कंपनी-विशेषता अध्ययन के लिए मासिक कुल-रिटर्न लेबल तय करती है और जाँचती है कि परिणाम डेटा प्रदाता की पंक्तियों के साथ कैसे संरेखित होते हैं। पैनल पिछले महीने की विशेषताओं को उस महीने के रिटर्न से जोड़ता है जो पंक्ति की तारीख है;…

इक्विटीअमेरिकी बाज़ारमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक दिखाती है कि स्पष्ट निष्पादन लागतें किसी काल्पनिक इंट्राडे रणनीति के सकल रिटर्न को कैसे घटा सकती हैं। यह crossing spread को NASDAQ-100 घटकों में वॉल्यूम-भारित कोटेड स्प्रेड की माध्यिका पर आधारित करती है, फिर अनुमानित प्रभाव, स्लिपेज और शुल्क जोड़कर…

इक्विटीऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाजोखिम प्रबंधन
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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…

मशीन लर्निंगइक्विटीमोमेंटमसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

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…

इक्विटीहाई फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंगबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

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,…

अमेरिकी बाज़ारइक्विटीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

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…

मशीन लर्निंगपोर्टफोलियो निर्माणपोज़िशन का आकार तय करनाबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

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…

विदेशी मुद्राबैकटेस्टिंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधन