नॉलेज लाइब्रेरी

यह नोटबुक तीन-वर्गीय वित्तीय वाक्य भावना के लिए तीन ट्रांसफ़ॉर्मर चेकपॉइंट फ़ाइन-ट्यून करने और सटीकता, मैक्रो F1 तथा कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स से उनका मूल्यांकन करने का तरीका दिखाती है। यह स्तरीकृत ट्रेन, सत्यापन और परीक्षण विभाजन उपयोग करती है, ताकि वर्ग…

यह नोटबुक बताती है कि पूर्वानुमान एजेंट के लिए खोज टूल कैसे डिज़ाइन करें, ताकि साक्ष्य की संरचना एकसमान हो, उसका स्रोत खोजा जा सके और मॉडल तक उसका रास्ता ऑडिट किया जा सके। साझा क्लाइंट प्रोटोकॉल विभिन्न प्रदाताओं से टाइप किए गए परिणाम लौटाता है और इसमें…

यह नोटबुक चार समाचार-आधारित संकेतों—भारित आश्चर्य, औसत भावना, भावना में बदलाव और लेख कवरेज—का आगे के शेयर रिटर्न के मुकाबले मूल्यांकन करती है। यह दैनिक क्रॉस-सेक्शनल स्पीयरमैन सूचना गुणांक निकालती है, उसका औसत, परिवर्तनशीलता, सूचना अनुपात और टी-सांख्यिकी…

यह नोटबुक समाचार पाठ से निकले चार संकेतों का मूल्यांकन करती है: भारित आश्चर्य, औसत भावना, भावना मोमेंटम और लेख कवरेज। यह पहले के फ़ीचर-निर्माण चरण में तैयार फ़ॉरवर्ड रिटर्न का उपयोग करती है, फिर हर संकेत और रिटर्न अवधि के लिए दैनिक क्रॉस-सेक्शनल Spearman…

यह नोटबुक वैकल्पिक डेटा स्रोतों के रूप में Polymarket के क्रिप्टो में सेटल होने वाले घटना अनुबंधों की तुलना विनियमित Kalshi मंच से करती है। यह बताती है कि पहुँच के नियम, सेटलमेंट एसेट, पोज़िशन सीमाएँ और लिस्टिंग नीतियाँ कीमतों को प्रभावित करने वाले…

यह नोटबुक तेज़ी और मंदी के पक्षों के बीच कई दौर की पूर्वानुमान बहस प्रस्तुत करती है। हर पक्ष किसी घटना की अधिक या कम संभावना के तर्क देता है, बाद के दौर में दूसरे पक्ष का पिछला तर्क देखता है और संभावना के साथ सहायक साक्ष्य बताता है। मुख्य निदान समय के साथ…

यह नोटबुक ESG सुर्खियों के लिए एक कार्यप्रवाह लागू करती है: यह कीवर्ड से समाचार चुनती है, हर चुनी हुई सुर्खी को पर्यावरण, सामाजिक या शासन श्रेणी में रखती है और नमूना सुर्खियों का FinBERT भावना स्कोर निकालती है। यह नमूना लेने से पहले चुने गए समूह की श्रेणी…

यह नोटबुक वित्तीय पाठ को नकारात्मक, तटस्थ या सकारात्मक वर्गीकृत करने वाले निश्चित FinBERT मॉडल पर टोकन-स्तरीय SHAP लागू करती है। यह चेकपॉइंट के लेबल क्रम को सुरक्षित रखने के लिए मॉडल अनुमान को आवरण में रखती है, फिर चुने हुए आधाररेखा की तुलना में छिपाए गए…

यह रिकॉर्ड बहु-एजेंट प्रक्रिया का दस्तावेज़ है, जो अनुमान लगाती है कि 2026 के अंत तक संयुक्त राज्य मंदी में जाएगा या नहीं। एजेंट आर्थिक संकेतक और पूर्वानुमान खोजते हैं, अलग-अलग संभावनाएँ बनाते हैं, बहस के ज़रिए तर्कों की तुलना करते हैं और अद्यतन संभावना के…

यह नोटबुक मंदी के प्रश्न पर तीन अन्यथा समान शोध एजेंट चलाती है: या तो सहेजे गए कैप्चर को दोबारा चलाकर, या लाइव मॉडल और खोज को समानांतर चलाकर। यह हर एजेंट की संभावना, विश्वास, साक्ष्य जुटाने की गतिविधि और बातचीत का क्रम दर्ज करती है, फिर मानी गई एजेंट…

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…

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…

यह नोटबुक FinMarBa हेडलाइन पर पूर्व-प्रशिक्षित वित्तीय भावना मॉडल का मूल्यांकन करती है और बताती है कि परिणाम भावना-हस्तांतरण की साफ़ जाँच क्यों नहीं है। FinBERT को पाठ की भावना के मानवीय निर्णयों पर प्रशिक्षित किया गया था, जबकि FinMarBa के नकारात्मक, तटस्थ…

यह नोटबुक वित्तीय सुर्खियों को शेयर-स्तरीय संकेतों में बदलने की प्रक्रिया प्रस्तुत करती है। यह समाचार कॉर्पस को साफ़ और मानकीकृत करती है, टिकर-तिथि समूहों के भीतर सटीक और प्रीफ़िक्स से मेल खाने वाले डुप्लिकेट हटाती है, और सुर्खियों का अर्थ दर्शाने के लिए…

यह नोटबुक एक पूर्वानुमान एजेंट बनाती है जो वेब खोज और प्रायिकता पूर्वानुमान के बीच बारी-बारी से काम करता है। दो विधियों वाला छोटा भाषा-मॉडल इंटरफ़ेस उसी लूप को मॉक, स्थानीय या व्यावसायिक प्रदाता के साथ चलने देता है। एजेंट को प्रेडिक्शन-मार्केट प्रश्न मिलता…

यह नोटबुक मात्रात्मक इक्विटी शोध के लिए कच्ची SEC Form 4 XML फ़ाइलों से इनसाइडर लेनदेन निकालना समझाती है। यह XML पार्सर का उपयोग करती है ताकि हर ट्रेड का कोड, तारीख, शेयर संख्या, मूल्य और दिशा उसके लेनदेन ब्लॉक से जुड़े रहें, जबकि जारीकर्ता और…

यह नोटबुक FinMarBa की वित्तीय सुर्खियों पर पूर्व-प्रशिक्षित FinBERT लागू करती है और जाँचती है कि उसकी सटीकता Financial PhraseBank मूल्यांकन में बताए गए आँकड़ों से बहुत कम क्यों है। मुख्य निदान लेबलों का स्रोत है: PhraseBank लेबल वाक्य की भावना पर…

यह अध्याय वित्तीय पाठ निरूपणों का सर्वेक्षण करता है—शब्दकोशों और शब्द-गणना से लेकर TF-IDF, स्थिर एम्बेडिंग, आवर्ती नेटवर्क और ट्रांसफ़ॉर्मर तक। यह इनके बीच के समझौते समझाता है: सरल तरीके तेज़, व्याख्यायोग्य और वित्त के अनुसार ढलने योग्य हैं, जबकि…

यह संदर्भ Financial Phrasebank का परिचय देता है, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल को प्रशिक्षित या मूल्यांकित करने के लिए वित्तीय समाचार वाक्यों का लेबल किया हुआ संग्रह है। मानव एनोटेटर सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक भावना लेबल देते हैं। संग्रह चार सहमति…

यह नोटबुक तिमाही SEC 10-Q प्रबंधन चर्चा और विश्लेषण पाठ से दो संभावित इक्विटी सिग्नल बनाने का तरीका दिखाती है। FinBERT पाठ खंडों को सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक भाव देता है; खंड स्कोर को औसत भावना और फ़ाइलिंग के भीतर प्रसरण में समेकित किया जाता है।…

यह नोटबुक वित्तीय समाचार वाक्यों को सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक वर्गीकृत करने के तीन तरीकों की तुलना करती है: लॉजिस्टिक रिग्रेशन के साथ TF-IDF शब्द और वाक्यांश विशेषताएँ, क्लासिफ़ायर के साथ औसत स्थिर शब्द-वेक्टर, और पहले से प्रशिक्षित FinBERT भावना मॉडल।…

यह नोटबुक SEC की वार्षिक और त्रैमासिक फ़ाइलिंग को बाद के सेंटिमेंट, विषय और एम्बेडिंग विश्लेषण के लिए उपयुक्त संरचित टेक्स्ट में बदलने की कार्यविधि प्रस्तुत करती है। यह इच्छित अनुभागों को फ़ॉर्म-विशिष्ट मद संख्या से जोड़ती है और बताती है कि प्रबंधन चर्चा…

यह संदर्भ सेंटिमेंट विश्लेषण, टेक्स्ट फ़ीचर विकास और समाचार को रिटर्न से जोड़ने वाले प्रयोगों में उपयोग किए गए दो वित्तीय समाचार कॉर्पस का वर्णन करता है। FNSPID सुर्खियों को स्टॉक टिकर से जोड़ता है और व्यापक ऐतिहासिक अवधि समेटता है; पूर्ण संग्रह के साथ इसका…

यह दस्तावेज़ तिमाही SEC 13F बल्क फ़ाइलिंग को संस्थागत होल्डिंग पैनल में बदलने का कार्यप्रवाह बताता है। यह हर मैनेजर के लिए फ़ाइलिंग तारीख़ के अनुसार नवीनतम फ़ाइलिंग चुनता है, प्रतिभूतियों की पहचान के लिए फ़ाइलकर्ता द्वारा भरे गए कंपनी नामों के बजाय CUSIP का…