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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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32 दस्तावेज़

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 कुल लॉक मूल्य को वैकल्पिक डेटा मानती है और इस परिकल्पना का मूल्यांकन करती है कि DeFi में पूँजी की स्थितियाँ ईथर के रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकती हैं। यह TVL को प्रोटोकॉल में जमा क्रिप्टो परिसंपत्तियों का डॉलर मूल्य बताती है, फिर इस…

क्रिप्टोऑन-चेन डेटाडीफ़ाईसांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह नोटबुक ईथर ट्रेडिंग के लिए DeFi कुल लॉक मूल्य श्रृंखला को वैकल्पिक डेटा के रूप में परखती है। समीक्षा चार प्रश्नों पर केंद्रित है: क्या श्रृंखला फ़ॉरवर्ड रिटर्न से जुड़ी है, क्या डेटा विश्वसनीय और पुनर्निर्मित किया जा सकता है, क्या इसका उपयोग कानूनी रूप से…

क्रिप्टोडीफ़ाईऑन-चेन डेटासांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह केस स्टडी DeFi Llama के कुल लॉक्ड मूल्य डेटा को Ether ट्रेडिंग शोध पाइपलाइन के संभावित इनपुट के रूप में परखती है। यह संकेत की मज़बूती, डेटा गुणवत्ता, कानूनी उपयुक्तता और व्यावसायिक मूल्य को अलग रखती है; कानूनी मुद्दे और पुराने ऐतिहासिक संस्करणों को फिर से…

क्रिप्टोडीफ़ाईऑन-चेन डेटासांख्यिकी
Machine Learning for Trading

यह अध्याय तर्क देता है कि दोहराई जा सकने वाली शोध अनुशासन, किसी एक रणनीति की तुलना में ट्रेडिंग बढ़त का अधिक टिकाऊ स्रोत है। यह पक्षपात घटाने के लिए खंडनीय परिकल्पनाओं, आउट-ऑफ़-सैंपल मूल्यांकन और बहु-परीक्षण सुधारों पर आधारित कार्यप्रवाह प्रस्तुत करता है।…

मशीन लर्निंगसांख्यिकीजोखिम प्रबंधनडीफ़ाई
Machine Learning for Trading

यह अध्याय इक्विटी, मैक्रोइकॉनॉमिक श्रृंखलाओं, फ़्यूचर्स, क्रिप्टो और प्रेडिक्शन मार्केट में समय-संगत फ़ंडामेंटल तथा वैकल्पिक डेटा अनुसंधान बनाने की रूपरेखा देता है। इसकी मुख्य विधियाँ हैं बाइ-टेम्पोरल स्टोरेज और ऐज़-ऑफ़ क्वेरी, स्रोत के अनुसार प्रकाशन समय,…

बैकटेस्टिंगसांख्यिकीमशीन लर्निंगऑन-चेन डेटा
arXiv papers

यह दस्तावेज़ पाँच ब्लॉकचेन पारिस्थितिक तंत्रों में क्रिप्टो परिसंपत्ति प्रतिफलों के आपसी संबंधों की पड़ताल करता है। इसमें बताया गया है कि एक चेन पर तेज़ लाभ अक्सर दूसरी चेन पर नुकसान के साथ आता है—यह पैटर्न शेयरों में अक्सर दिखने वाली सकारात्मक सह-गति से अलग…

क्रिप्टोऑन-चेन डेटासांख्यिकीपोर्टफोलियो निर्माण
arXiv papers

यह दस्तावेज़ बड़े भाषा मॉडल पर आधारित क्रिप्टोकरेंसी ट्रेडिंग एजेंट CryptoTrade का वर्णन करता है। इसका तरीका ऑन-चेन जानकारी को—जिसे लेखक पारदर्शी और अपरिवर्तनीय बताते हैं—समाचार जैसे ऑफ-चेन संकेतों के साथ जोड़ता है, जो समयानुकूल संदर्भ दे सकते हैं। एक…

क्रिप्टोमशीन लर्निंगऑन-चेन डेटाबाज़ार भावना
arXiv papers

अध्ययन देखता है कि क्या वित्तीय और ब्लॉकचेन डेटा के साथ समाचार और सोशल मीडिया पाठ जोड़ने से बिटकॉइन और एथेरियम के मूल्य पूर्वानुमान बेहतर हो सकते हैं। इसमें पूर्व-प्रशिक्षित और फ़ाइन-ट्यून किए गए भाषा मॉडलों की तुलना शब्दकोश-आधारित भावना विधियों से की जाती…

क्रिप्टोमशीन लर्निंगबाज़ार भावनाऑन-चेन डेटा
arXiv papers

यह दस्तावेज़ Real-CATS नामक डेटासेट प्रस्तुत करता है, जिसका उद्देश्य क्रिप्टोकरेंसी पते पहचानने की विधियों के विकास और मूल्यांकन में सहायता करना है। इसमें वास्तविक दुनिया की रिपोर्टों में अपराध से जुड़े बताए गए पते और एक्सचेंज ग्राहकों से जुड़े निर्दोष पते…

क्रिप्टोमशीन लर्निंगऑन-चेन डेटासांख्यिकी
arXiv papers

यह अध्ययन कई मशीन लर्निंग मॉडलों से दैनिक कीमत की दिशा का पूर्वानुमान लगाने के लिए बिटकॉइन नेटवर्क के आंतरिक डेटा और बाहरी विशेषताओं का उपयोग करता है। यह 2021 की पहली तिमाही में जुटे अनदेखे अवलोकनों पर ट्रेडिंग रणनीति के ज़रिए इन पूर्वानुमानों का मूल्यांकन…

क्रिप्टोमशीन लर्निंगजोखिम प्रबंधनबैकटेस्टिंग
arXiv papers

यह शोध Bitcoin मिक्सिंग सेवाओं द्वारा लेन-देन और पतों के ज़रिए निधियों के रास्ते छिपाने की समस्या पर केंद्रित है। लेखक मिक्सर गतिविधि पर नज़र रखने तथा मिक्सिंग लेन-देन, मिक्सर पतों और भेजने तथा पाने वाले पतों की पहचान करने के तरीकों का वर्णन करते हैं। साथ…

क्रिप्टोऑन-चेन डेटासांख्यिकीजोखिम प्रबंधन
arXiv papers

यह अध्ययन जाँचता है कि क्या ऑनचेन फ़्लो बिटकॉइन, Ethereum और Tether के इंट्राडे रिटर्न और अस्थिरता का पूर्वानुमान करते हैं। यह 2017–2023 के दौरान एक से छह घंटे के अंतराल देखता है और एक्सचेंज में आने वाले फ़्लो को निवेशकों के वॉलेट के बीच के फ़्लो से अलग करता…

क्रिप्टोऑन-चेन डेटाअस्थिरताऑप्शंस
arXiv papers

यह दस्तावेज़ क्रिप्टोकरेंसी बाज़ारों के मात्रात्मक पैटर्न की तुलना स्थापित वित्तीय बाज़ारों से जुड़े शैलीगत तथ्यों से करता है। इसमें रिटर्न वितरण, अस्थिरता क्लस्टरिंग, समयगत मल्टीफ़्रैक्टल सहसंबंध, बाज़ारों के बीच सहसंबंध और ट्रेडिंग मात्रा तथा मूल्य…

क्रिप्टोसांख्यिकीअस्थिरताबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
arXiv papers

यह दस्तावेज़ ऑनचेन ऑर्डर फ़्लो नीलामियों (OFA) से मूल्य सुधार मापने का एक ढाँचा प्रस्तुत करता है। इसमें निष्पादन लाभों को समायोज्य सिस्टम इनपुट—जैसे रूट की गुणवत्ता, गैस का उपयोग और प्राथमिकता शुल्क सेटिंग—से जोड़ने का वर्णन है, ताकि नीलामी के प्रभावों को…

क्रिप्टोऑन-चेन डेटाऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
arXiv papers

यह पेपर बहुचर Hawkes प्रक्रिया से Bitcoin ब्लॉक आगमन और कीमत की छलाँगों का मॉडल बनाता है। यह पॉइंट-प्रोसेस ढाँचा घटनाओं को ऐसी घटनाओं के रूप में दर्शाता है जो बाद की घटनाओं को उत्तेजित कर सकती हैं। इसमें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध ब्लॉकचेन आँकड़ों का उपयोग किया…

क्रिप्टोऑन-चेन डेटासांख्यिकीऔसत की ओर वापसी
arXiv papers

यह अध्ययन जाँचता है कि क्या मूल्य इतिहास से आगे की जानकारी बिटकॉइन–डॉलर अस्थिरता का पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकती है। प्रस्तावित CoMForE प्रणाली ऐतिहासिक ट्रेडिंग डेटा को संबंधित ट्वीटों के भाव, सार्वजनिक रुचि के खोज-मात्रा संकेतकों और ब्लॉकचेन हैश-दर…

क्रिप्टोअस्थिरतामशीन लर्निंगबाज़ार भावना
arXiv papers

दस्तावेज़ के अनुसार, Lockchain Protocol Bitcoin लेनदेन के अनिवार्य चार-बाइट nLockTime फ़ील्ड को मेटा-प्रोटोकॉल के लिए संक्षिप्त मेटाडेटा हेडर की तरह इस्तेमाल करता है। एन्कोड किए गए मानों को पिछले Unix टाइमस्टैम्प की अप्रयुक्त सीमा तक सीमित करके यह प्रोटोकॉल…

क्रिप्टोऑन-चेन डेटाबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
arXiv papers

यह अध्ययन ब्लॉकचेन आँकड़ों से बिटकॉइन रखने की अवधि और आयु पर निर्भर लेनदेन गतिविधि की जाँच करता है। इसमें भारी-पूँछ वाला होल्डिंग-समय वितरण बताया गया है, जिसका औसत पावर-लॉ घातांक एक दिन से कम-से-कम 200 सप्ताह तक की अवधियों में लगभग 0.9 है। नमूनों और कीमत…

क्रिप्टोऑन-चेन डेटासांख्यिकीबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
arXiv papers

यह अध्याय देखता है कि प्रूफ़ ऑफ़ स्टेक के ज़रिए नए सिक्के जारी करने वाली क्रिप्टोकरेंसी प्रणालियों में संपत्ति और ट्रेडिंग व्यवहार कैसे विकसित होते हैं। पहले यह ट्रेडिंग के बिना संपत्ति संचय पर विचार करता है और देखता है कि प्रोटोकॉल विकेंद्रीकरण को कैसे…

क्रिप्टोऑन-चेन डेटापोर्टफोलियो निर्माणसांख्यिकी
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अध्ययन जाँचता है कि क्या क्रिप्टोकरेंसी के ऑन-चेन माप कीमतों को समझाने और जोखिम वाली परिसंपत्तियों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं। यह ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करता है, कीमत और अन्य पैरामीटरों के सहसंबंध मापता है, क्लस्टरिंग से क्रिप्टोकरेंसी के समूह…

क्रिप्टोऑन-चेन डेटामशीन लर्निंगसांख्यिकी
arXiv papers

ManiScope दृश्य विश्लेषण प्रणाली है, जिसे क्रिप्टोकरेंसी बाजारों में ट्रेड-आधारित हेरफेर जोखिम, जिसमें वॉश ट्रेडिंग भी शामिल है, का आकलन करने में उपयोगकर्ताओं की मदद के लिए बनाया गया है। इसके समन्वित दृश्य टोकन स्वामित्व वितरण, धारकों के संबंध, व्यक्तिगत…

क्रिप्टोबाज़ार की सूक्ष्म संरचनामशीन लर्निंगऑन-चेन डेटा
arXiv papers

यह अध्ययन देखता है कि क्या सार्वजनिक रूप से दिखाई गई ट्रेडिंग मंशाएँ निष्पादन लागत घटाती हैं। उदाहरण के तौर पर यह हाइपरलिक्विड पर प्रोटोकॉल के मूल TWAP ऑर्डरों को “सनशाइन ट्रेडिंग” के रूप में देखता है। यह दृश्यमान TWAP निष्पादनों की तुलना पते-स्तर के डेटा से…

क्रिप्टोपरपेचुअल फ़्यूचर्सऑर्डर निष्पादनबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
arXiv papers

यह अध्ययन पूछता है कि क्या स्वतंत्र रूप से कॉन्फ़िगर किए गए दो डेटा कलेक्टर Solana pump.fun लॉन्चपैड पर समान टोकन देखते हैं। एक पाइपलाइन समन्वित शुरुआती खरीदार वॉलेट से जुड़े समूहों का पता लगाती है; दूसरी ट्रेडर-पक्ष के ट्रेड-पूर्व अस्वीकृति फ़िल्टर के…

क्रिप्टोऑन-चेन डेटासांख्यिकीबाज़ार की सूक्ष्म संरचना