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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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67 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 मार्गदर्शिका बताती है कि प्रति घंटा निरंतर फ़्यूचर्स डेटा को CME ट्रेडिंग सत्रों के अनुरूप दैनिक बार में कैसे बदलें। सत्र 4 PM सेंट्रल टाइम पर समाप्त होता है, इसलिए रविवार शाम के बार सोमवार के सत्र में आते हैं और क्लोज़ के बाद के बार आम तौर पर अगली सत्र…

फ़्यूचर्सकमोडिटीबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाबैकटेस्टिंग
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 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 नोटबुक मापती है कि लेनदेन लागत एक निश्चित CME फ़्यूचर्स रणनीति कॉन्फ़िगरेशन को कैसे प्रभावित करती है। यह साझा सत्यापन-चरण प्रक्रिया से रिपोर्ट किया गया कॉन्फ़िगरेशन चुनती है, लागत परीक्षणों में उसका जोखिम ओवरले बनाए रखती है और घोषित कुल लागत ग्रिड लागू…

फ़्यूचर्सकमोडिटीबैकटेस्टिंगऑर्डर निष्पादन
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक बताती है कि फ़्यूचर्स अनुबंध विनिर्देश बैकटेस्ट लेखांकन को कैसे प्रभावित करते हैं। इसमें दिखाया गया है कि अनुबंध गुणक मूल्य बदलाव को डॉलर P&L में कैसे बदलता है, आकार निर्धारण के लिए मूल्य और गुणक का गुणनफल नाममात्र मूल्य कैसे तय करता है, और…

फ़्यूचर्सकमोडिटीमोमेंटमपोज़िशन का आकार तय करना
Machine Learning for Trading

यह डेटासेट नोट मोमेंटम रणनीति और वित्तीय शोध उदाहरणों की व्यापक शृंखला में इस्तेमाल होने वाले विविध एक्सचेंज-ट्रेडेड फ़ंड संग्रह का वर्णन करता है। यह 2006 से शुरू होने वाले दैनिक ओपन, हाई, लो, क्लोज़ और वॉल्यूम अवलोकन देता है, जिन्हें US इक्विटी शैलियों और…

बहु-एसेटइक्विटीनिश्चित आयकमोडिटी
Machine Learning for Trading

यह विश्लेषण बताता है कि CME फ़्यूचर्स डेटा उत्पादों, समाप्त होने वाले कॉन्ट्रैक्ट्स और वॉल्यूम के आधार पर रोल की गई निरंतर शृंखलाओं में कैसे व्यवस्थित है। यह E-mini S&P 500 डेटा से दिखाता है कि अलग-अलग कॉन्ट्रैक्ट की ट्रेडिंग अवधि सीमित होती है और रोल के…

फ़्यूचर्सकमोडिटीबहु-एसेटबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह संदर्भ इक्विटी इंडेक्स, ट्रेज़री, ऊर्जा, धातु, मुद्रा, ब्याज दर, कृषि, पशुधन और क्रिप्टो में 35 CME फ़्यूचर्स उत्पादों के सूचीबद्ध कॉन्ट्रैक्ट महीनों का सार देता है। यह एक्सचेंज की माह-कोड प्रणाली समझाता है और मासिक, तिमाही तथा उत्पाद-विशिष्ट द्विमासिक…

फ़्यूचर्सबाज़ार की सूक्ष्म संरचनाबैकटेस्टिंगकमोडिटी
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ समान-भार वैलिडेशन शार्प के आधार पर क्रमबद्ध आधाररेखा से चुनी गई CME फ़्यूचर्स रणनीतियों के लिए वैकल्पिक पोज़िशन-आकार तरीकों की तुलना करता है। समान भार हर चुने गए उत्पाद को बराबर मानता है, हालाँकि फ़्यूचर्स अनुबंधों की वोलैटिलिटी और सह-चाल बहुत…

फ़्यूचर्सकमोडिटीपोज़िशन का आकार तय करनापोर्टफोलियो निर्माण
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 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

यह नोटबुक CME फ़्यूचर्स रिटर्न के क्रॉस-सेक्शनल पूर्वानुमान के लिए ग्रेडिएंट बूस्टिंग का अध्ययन करती है। यह लीफ़-गणना प्रोफ़ाइल से ट्री क्षमता बदलती है और वर्गित-त्रुटि, निरपेक्ष-त्रुटि तथा ह्यूबर उद्देश्यों की तुलना करती है, जो चरम अवशिष्टों के फ़िटिंग पर…

फ़्यूचर्सकमोडिटीमशीन लर्निंगबैकटेस्टिंग
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

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 डेटासेट गाइड इक्विटी सूचकांक, दरों, ऊर्जा, धातुओं, मुद्राओं, कृषि और पशुधन में फैले सतत CME फ़्यूचर्स कॉन्ट्रैक्टों के संग्रह का वर्णन करती है। यह घंटेवार स्रोत डेटा और उससे निकाली गई दैनिक आवृत्ति, कई कॉन्ट्रैक्ट अवधि, उत्पाद कॉन्फ़िगरेशन और लोडर के…

फ़्यूचर्सबहु-एसेटकमोडिटीबैकटेस्टिंग
arXiv papers

यह दस्तावेज़ स्थिर ऊर्जा भंडारण अनुकूलन का विश्लेषण विकल्प के प्रयोग की समस्या के रूप में करता है। विविधतापरक विश्लेषण से एक निहित इष्टतम प्रयोग नियम मिलता है और पता चलता है कि वह वहन लागत तथा चक्रण सीमाओं जैसी बाधाओं पर कैसे प्रतिक्रिया करता है। यह मौजूदा…

कमोडिटीऑप्शंसडेरिवेटिव का मूल्य निर्धारणऔसत की ओर वापसी
Machine Learning for Trading

यह मार्गदर्शिका साप्ताहिक फ़्यूचर्स पोज़िशनिंग डेटा के स्रोत के रूप में सार्वजनिक CFTC Commitment of Traders रिपोर्ट का परिचय देती है। यह Traders in Financial Futures रिपोर्ट—जो डीलर, एसेट मैनेजर और लीवरेज्ड मनी जैसे प्रतिभागियों को वर्गीकृत करती है—को…

फ़्यूचर्सकमोडिटीबाज़ार भावनाबैकटेस्टिंग
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ मोमेंटम और क्रॉस-एसेट शोध के उम्मीदवार समूह के रूप में दैनिक ETF डेटासेट का वर्णन करता है। इसमें नौ श्रेणियाँ हैं, जिनमें US और अंतरराष्ट्रीय इक्विटी, निश्चित आय, कमोडिटी, विशेष फ़ंड और मुद्राएँ शामिल हैं। डेटा Yahoo Finance से आता है, और साथ का…

बहु-एसेटमोमेंटमइक्विटीनिश्चित आय
Machine Learning for Trading

यह दस्तावेज़ बताता है कि चुने हुए फ़्यूचर्स उत्पादों के लिए साप्ताहिक CFTC Commitment of Traders डेटा कैसे प्राप्त करें और हर उत्पाद का इतिहास Parquet फ़ाइल में कैसे सहेजें। COT रिपोर्ट मंगलवार की पोज़िशनिंग दर्ज करती हैं और शुक्रवार को जारी होती हैं; ट्रेडर…

फ़्यूचर्सकमोडिटीबाज़ार भावना
arXiv papers

यह दस्तावेज़ सोने और बिटकॉइन में दैनिक निवेश निर्णय लेने के लिए टीम द्वारा विकसित CTP मॉडल नामक प्रणाली प्रस्तुत करता है। यह सीमित नकदी और समय की बाधा से शुरू होता है, जहाँ केवल ऐतिहासिक दैनिक कीमतें उपलब्ध हैं, और कीमत के पूर्वानुमान को निवेश जोखिम तथा…

कमोडिटीक्रिप्टोजोखिम प्रबंधन
arXiv papers

यह अध्ययन जाँचता है कि पूर्वानुमान देने से विरत रह सकने वाले वर्गीकारक ट्रेडिंग निर्णयों को कैसे आकार दे सकते हैं। मानक दिशा वर्गीकारक हमेशा बाज़ार की स्थिति सुझाता है, जबकि चयनात्मक वर्गीकारक पूर्वानुमान न देने का निर्णय लेकर पोर्टफ़ोलियो को निवेश से बाहर…

मशीन लर्निंगफ़्यूचर्सकमोडिटीबैकटेस्टिंग
arXiv papers

यह अध्ययन Bitcoin, GBP/USD, सोने और प्राकृतिक गैस की लॉग-रिटर्न श्रृंखलाओं की जटिलता की तुलना करता है। यह मल्टीफ़्रैक्टल डिट्रेंडेड फ़्लक्चुएशन विश्लेषण और रिफ़ाइंड कंपोज़िट मल्टीस्केल सैंपल एंट्रॉपी लागू करता है—ये दो तरीके विभिन्न स्केलों पर संरचना के…

क्रिप्टोविदेशी मुद्राकमोडिटीसांख्यिकी
arXiv papers

यह दस्तावेज़ बिजली प्रतिफलों के सांख्यिकीय गुणों का अध्ययन करता है और उनकी उच्च अस्थिरता तथा मज़बूत औसत-वापसी प्रवृत्ति पर प्रकाश डालता है। यह चरम मूल्य चालों को ट्रेडिंग जोखिम का स्रोत मानता है और ट्रेडिंग रणनीति प्रस्तावित करने के बजाय अलग-अलग समय पैमानों…

कमोडिटीऔसत की ओर वापसीअस्थिरतासांख्यिकी