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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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34 दस्तावेज़

Machine Learning for Trading

यह नोटबुक हर उत्पाद के तीन अनुबंध अवधियों से क्रॉस-सेक्शनल फ़्यूचर्स फ़ीचर मैट्रिक्स बनाने का तरीका बताती है। यह एक्सचेंज से सेटल की गई कीमतों से कैरी और वक्र वक्रता निकालती है, जबकि रिटर्न, मोमेंटम और अस्थिरता मापने के लिए रोल-समायोजित कीमतें इस्तेमाल करती…

फ़्यूचर्सकमोडिटीकैरीमोमेंटम
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर और संबंधित ऑन-चेन श्रृंखलाओं के डेटा अभिगम तथा संरेखण के नियम बताता है। यह समझाता है कि प्रीमियम-सूचकांक बार अपने खुलने के समय पर टाइमस्टैम्प किए जाते हैं: आठ घंटे का बार उस अंतराल के अंत में होने वाले फ़ंडिंग निपटान तक…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सऑन-चेन डेटाडीफ़ाई
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचती है कि चार घंटे का स्पॉट FX डेटा मोमेंटम और कैरी के आधार पर मुद्रा जोड़ों की रैंकिंग करने वाली दैनिक क्रॉस-सेक्शनल रणनीति को सहारा दे सकता है या नहीं। यह जाँचती है कि घोषित इंस्ट्रूमेंट हर निर्णय बिंदु पर उपलब्ध हैं या नहीं, यूनिवर्स में…

विदेशी मुद्रामोमेंटमकैरीसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स रणनीतियों पर स्टॉप-लॉस, ट्रेलिंग-स्टॉप और निश्चित अवधि वाले निकास को ओवरले के रूप में आँकती है। प्रत्येक पूर्वानुमान अवधि के लिए यह पहले के सिग्नल और आवंटन नतीजों से चुने गए सबसे मज़बूत सत्यापन-Sharpe पैरेंट पर कॉन्फ़िगर किए गए नियम…

फ़्यूचर्सजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंगकैरी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स के क्रॉस-सेक्शन के लिए नियम-आधारित फ़ीचर बनाती है, जिनका केंद्र निकटवर्ती डिलीवरी कॉन्ट्रैक्ट के अंतर से मिलने वाला कैरी है। यह मोमेंटम, अस्थिरता, कर्व आकार और कैलेंडर फ़ीचर भी बनाती है। डिज़ाइन में मौजूदा अवधि संरचना बताने वाली कच्ची…

फ़्यूचर्सकमोडिटीकैरीमोमेंटम
Machine Learning for Trading

यह डेटा-अन्वेषण USDT-मार्जिन वाले क्रिप्टो परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट के आठ-घंटे के प्रीमियम सूचकांक अवलोकनों की जाँच करता है और समझाता है कि प्रीमियम का फ़ंडिंग भुगतान से क्या संबंध है। सूचकांक, मूल्य सूचकांक के सापेक्ष निष्पादन योग्य प्रभावी बोली और माँग कीमतों…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सआर्बिट्राजकैरी
Machine Learning for Trading

यह डेटासेट गाइड Binance परपेचुअल फ़्यूचर्स की कीमत और वॉल्यूम डेटा के साथ आठ घंटे का प्रीमियम इंडेक्स प्रस्तुत करती है। प्रति घंटा OHLCV रिकॉर्ड बाज़ार गतिविधि दिखाते हैं, जबकि प्रीमियम परपेचुअल और स्पॉट कीमतों के अंतर को स्पॉट के सापेक्ष मापता है। धनात्मक…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सस्पॉट बाज़ारकैरी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल फ़्यूचर्स रणनीति के फ़ॉरवर्ड रिटर्न लक्ष्य परिभाषित करती है, जो उत्पादों को टर्म स्ट्रक्चर के आधार पर क्रम देती है और मज़बूत कैरी वाले उत्पादों में लॉन्ग तथा कमज़ोर कैरी वाले उत्पादों में शॉर्ट पोज़िशन लेती है। यह रोल-समायोजित…

फ़्यूचर्सकमोडिटीकैरीसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह केस अध्ययन G10 स्पॉट मुद्रा जोड़ियों के छोटे, सहसंबद्ध समूह में दैनिक गति और कैरी संकेतों का मूल्यांकन करता है। इसका कार्यप्रवाह व्यवहार्यता जाँच और आगे के रिटर्न लेबल से लेकर निर्मित और मॉडल-आधारित विशेषताओं, क्रॉस-वैलिडेशन, कई मॉडल परिवारों, कारणात्मक…

विदेशी मुद्रामोमेंटमकैरीबैकटेस्टिंग
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 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…

विदेशी मुद्रामोमेंटमकैरीसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक फ़्यूचर्स कैरी—निकटवर्ती एक्सपायरी के बीच मूल्य अंतर—को मॉडल-आधारित फ़ीचर में बदलती है। इसमें हर उत्पाद के लिए एक-स्टेप ARIMA पूर्वानुमान, मौसमी चक्र की ताकत के रोलिंग Fourier माप, और व्यापक कैरी रीजीम का अनुमान लगाने वाला दो-स्थिति वाला हिडन…

फ़्यूचर्सकैरीमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह कॉन्फ़िगरेशन 20 FX मुद्रा जोड़ियों पर दैनिक लॉन्ग-शॉर्ट रणनीति बताता है। इसमें न्यूयॉर्क क्लोज़ पर निर्णय का समय, अगली बार निष्पादन, समान भार निर्धारण और मोमेंटम या कैरी पर आधारित रैंकिंग संकेत तय किए गए हैं। इसमें स्प्रेड और स्वैप-पॉइंट लागत, रीबैलेंसिंग…

विदेशी मुद्रामोमेंटमकैरीऔसत की ओर वापसी
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण बताता है कि Binance का परपेचुअल-फ़्यूचर्स प्रीमियम सूचकांक स्पॉट मूल्यों से कैसे जुड़ा है और एक्सचेंज उस प्रीमियम को आवधिक फ़ंडिंग में कैसे बदलता है। सूचकांक अंतर्निहित मूल्य सूचकांक के सापेक्ष निष्पादन योग्य इम्पैक्ट बिड और आस्क मूल्यों का उपयोग…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सकैरीआर्बिट्राज
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि चुनी गई क्रिप्टो परपेचुअल फ़ंडिंग रणनीति का बाद की होल्डआउट अवधि में मूल्यांकन कैसे किया जाए। यह होल्डआउट से पहले समाप्त होने वाले प्रशिक्षण डेटा से बने पूर्वानुमान फिर इस्तेमाल करती है, चुने हुए संकेत, आवंटन विधि और निकास ओवरले को आगे…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सकैरीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ मौजूदा क्रिप्टो परपेचुअल ट्रेडिंग रणनीति में जोड़े गए पोज़िशन-स्तरीय निकासों का अध्ययन करता है: निश्चित स्टॉप लॉस, ट्रेलिंग स्टॉप और समय-आधारित निकास। इसमें बताया गया है कि ये नियंत्रण केवल अंतर्निहित रणनीति द्वारा चुनी गई पोज़िशन बंद करते हैं,…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक डबल मशीन लर्निंग से अनुमान लगाती है कि क्या फ़्यूचर्स कैरी, अस्थिरता, मोमेंटम और क्रॉस-सेक्शनल कैरी रैंक से स्वतंत्र होकर बाद के रिटर्न का पूर्वानुमान करता है। लचीले मॉडल और क्रॉस-फ़िटिंग से यह कैरी तथा रिटर्न, दोनों को इन गड़बड़ी कारकों के सापेक्ष…

फ़्यूचर्सकैरीमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक वोलैटिलिटी, मोमेंटम और क्रॉस-सेक्शनल कैरी रैंक के लिए समायोजन के बाद यह अनुमान लगाने हेतु डबल मशीन लर्निंग का उपयोग करती है कि फ़्यूचर्स कैरी का बाद के रिटर्न पर प्रभाव है या नहीं। यह कारणात्मक व्याख्या और पूर्वानुमान प्रदर्शन में अंतर करती है:…

फ़्यूचर्सकैरीमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण जाँचता है कि कोई मॉडल फ़िट करने से पहले सेटलमेंट डेटा साप्ताहिक, क्रॉस-सेक्शनल CME फ़्यूचर्स रणनीति का समर्थन कर सकता है या नहीं। यह जाँचता है कि रीबैलेंस तारीखों पर इच्छित लॉन्ग और शॉर्ट पोर्टफ़ोलियो भरने के लिए पर्याप्त उत्पादों के भाव उपलब्ध…

फ़्यूचर्सकैरीजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक जाँचती है कि कोई मॉडल फ़िट करने से पहले डेटा साप्ताहिक, क्रॉस-सेक्शनल फ़्यूचर्स रणनीति का समर्थन कर सकता है या नहीं। यह CME उत्पादों की रैंकिंग, सबसे ऊँची रैंक वाले कॉन्ट्रैक्ट में लॉन्ग और सबसे कम रैंक वाले में शॉर्ट पोज़िशन लेने की रूपरेखा बताती…

फ़्यूचर्सकमोडिटीकैरीऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

दस्तावेज़ टर्म स्ट्रक्चर के आधार पर उत्पादों को रैंक करने वाली क्रॉस-सेक्शनल फ़्यूचर्स रणनीति के लिए अग्रिम रिटर्न लेबल बनाने का तरीका बताता है। यह रोल-समायोजित कीमतों में अंतर करता है, जो कॉन्ट्रैक्ट रोल के पार रिटर्न के लिए उपयुक्त हैं, और कच्ची सेटलमेंट…

फ़्यूचर्सकमोडिटीकैरीबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

दस्तावेज़ फ़्यूचर्स कैरी से बने तीन मॉडल-आधारित फ़ीचर बताता है: अगले सत्र के कैरी का ARIMA पूर्वानुमान, चुनी हुई चक्र-लंबाइयों के रोलिंग Fourier माप, और औसत कैरी से बाज़ार की स्थिति का अनुमान लगाने वाला दो-अवस्था हिडन मार्कोव मॉडल। इसका केंद्रीय सबक…

फ़्यूचर्सकैरीमशीन लर्निंगसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ CME फ़्यूचर्स डेटासेट का वर्णन करता है, जिसमें कई उत्पाद समूहों के लिए प्रति घंटा और दैनिक बार, निरंतर फ्रंट-मंथ कॉन्ट्रैक्ट और दो स्थगित अवधि शामिल हैं। यह डेटासेट के कवरेज, फ़ील्ड, लोड करने के विकल्प और संबंधित साप्ताहिक CFTC पोज़िशनिंग डेटा…

फ़्यूचर्सकैरीकमोडिटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक एक क्रॉस-सेक्शनल परिकल्पना के लिए फ़ीचर बनाती है: पर्पेचुअल फ़्यूचर्स में असामान्य रूप से महँगी लॉन्ग पोज़िशन, भीड़भाड़ वाले ट्रेड खुलने पर तुलनात्मक कमजोरी से पहले आ सकती है। यह फ़ंडिंग दरों और प्रीमियम-इंडेक्स डेटा को स्तरों, ऐतिहासिक ज़ेड-स्कोर,…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सकैरीबैकटेस्टिंग