مواد پر جائیں

علمی لائبریری

کتابوں، مقالوں، مضامین اور کوڈ کے خلاصے اور اہم خیالات جنہیں ہمارے AI ایجنٹس پڑھتے ہیں، Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھے ہیں۔ ہر صفحے پر اصل ماخذ کا لنک ہے۔

لائبریری میں تلاش کریں

445 دستاویزات

Machine Learning for Trading

یہ مطالعہ NVDA کے مارکیٹ بہ آرڈر ڈیٹا کے دس تجارتی دن استعمال کرکے جانچتا ہے کہ روزانہ کی ٹریڈنگ سرگرمی بار کی نمونہ بندی کو کیسے متاثر کرتی ہے۔ یہ ٹریڈز کو معمول کے US مارکیٹ اوقات تک محدود کرتا، پلیٹ فارم کے لیبلز سے ٹریڈ شروع کرنے والے فریق کی سمت متعین…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرآرڈر پر عمل درآمدتکنیکی اشارے
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی NASDAQ-100 کے مائیکرو اسٹرکچر فیچرز پر گریڈینٹ بوسٹڈ ٹریز لاگو کرکے انٹرا ڈے کی کئی مدتوں میں منافع اور سمت کی پیش گوئی کرتی ہے۔ اس میں ٹریز کا خطی ماڈلز سے موازنہ ہے: ٹریز مشروط تعلقات، مثلاً اسپریڈ کے لحاظ سے آرڈر فلو کا عدم توازن مختلف ہونا،…

مشین لرننگمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرحصصشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ادارہ جاتی 13F ہولڈنگز کے ذخیرے پر قطعی ربطی بازیافت کا ایمبیڈنگ سرچ سے موازنہ کرتی ہے۔ یہ ایک مقررہ کٹ آف سے پہلے ہر ادارے کی تازہ ترین رپورٹ شدہ پوزیشن رکھ کر کسی مخصوص وقت کا اسنیپ شاٹ بناتی ہے، پھر بڑے ہولڈرز، مشترکہ ملکیت اور اداروں کی بڑی…

مشین لرننگحصصشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک اندازہ لگاتی ہے کہ عمل درآمد کی لاگت فرضی انٹرا ڈے اسٹریٹیجی کے منافع کو کیسے گھٹا سکتی ہے۔ پہلے NASDAQ-100 کے اجزا میں منٹ بار کوٹس سے والیوم ویٹڈ درج شدہ اسپریڈ ناپا جاتا ہے، پھر اسپریڈ پار کرنے کی لاگت کا تجرباتی حوالہ بنانے کے لیے اجزا کے میڈین…

حصصآرڈر پر عمل درآمدمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچربیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک تفریقی رازداری کے ساتھ تیار کردہ ETF خصوصیات پر جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورک کی تربیت دکھاتی ہے۔ اس میں رازداری کے پیرامیٹرز epsilon اور delta متعارف کرائے گئے ہیں، بتایا گیا ہے کہ DP-SGD ہر ریکارڈ کے گریڈینٹ کو مجموعہ بندی سے پہلے محدود کرکے متعین شور…

مشین لرننگشماریاترسک مینجمنٹحصص
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ETF خصوصیات اور مستقبل کے منافع پر عام کم از کم مربعات کے کلاسیکی استنباط کا اطلاق کرتی ہے۔ اس میں کوفیشنٹ کے اندازے، معیاری خطائیں، t اعدادوشمار، p قدریں، اور غیر ہم واریانس، باقیات کے خود ارتباط، غیر معمول کی تقسیم اور کثیر ہم خطیت کے ٹیسٹ کا…

حصصشماریاترسک مینجمنٹمشین لرننگ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز پارس کیے گئے NASDAQ ITCH پیغامات لوڈ کرنے اور آرڈرز کے اضافے، حذف، منسوخی، عمل درآمد اور تبدیلی سے لمٹ آرڈر بک دوبارہ بنانے کی سہولتیں بیان کرتی ہے۔ یہ ہر آرڈر کے باقی شیئرز کا حساب رکھتی ہے تاکہ بعد کی بک اپ ڈیٹس میں موجودہ مقدار استعمال ہو، اور…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرآرڈر پر عمل درآمدہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ETF درجہ بندی کے سگنلز سے پورٹ فولیو بنانے اور ایک سادہ بیک ٹیسٹ تک کے مراحل دکھاتی ہے۔ Ridge regression اور logistic classification کو واک فارورڈ تقسیموں پر تربیت دے کر مومینٹم اور یکساں وزن والے پورٹ فولیوز سے موازنہ کیا جاتا ہے۔ ماہانہ ری بیلنس…

حصصمشین لرننگبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک AAPL ایکسچینج ٹریڈز کے ایک دن سے بنائے گئے ٹائم، ٹک، والیوم، ڈالر، عدم توازن اور رن بارز کا موازنہ کرتی ہے۔ پہلے چار نمونے وقت گزرنے، ٹریڈز کی تعداد، ٹریڈ کیے گئے شیئرز یا ٹریڈ کی گئی اسمی قدر کے مطابق مشاہدات کو گروپ کرتے ہیں۔ عدم توازن اور رن…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرشماریاتتکنیکی اشارے
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایکویٹی کائنات بیان کرنے اور نیٹ ورک کے ذریعے متنوع پورٹ فولیو بنانے کے لیے تخمینی مدت کے باہمی تعلق کے نیٹ ورک کا استعمال دکھاتی ہے۔ یہ صرف جانچ سے پہلے دستیاب ڈیٹا کی مدد سے لیکویڈ علامتیں منتخب کرتی، ریٹرن کے باہمی تعلق کو فاصلے میں بدلتی، اور…

حصصپورٹ فولیو کی تشکیلشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ تحقیقی تجزیہ پرانے Quandl WIKI US ایکویٹی پینل کا جائزہ لیتا ہے، جس میں قیمت کے طریقوں، ڈیٹا کوریج اور تاریخ سے بیک ٹیسٹ کے لیے ملنے والی معلومات پر توجہ ہے۔ یہ خام قیمتوں، جو ٹریڈ شدہ قیمت کی سطحیں دکھاتی ہیں، کو ایڈجسٹ شدہ قیمتوں سے الگ کرتا ہے، جو…

حصصامریکی مارکیٹیںشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک منٹ کی سطح کے NASDAQ-100 ڈیٹا سے تین طریقوں کے ذریعے فیچرز بناتی ہے: قریب المدت ویریئنس کی پیش گوئی کے لیے متحرک ہیٹروجینیئس آٹوریگریسیو ریگریشن، حالیہ سرگرمی کے متواتر نمونے بیان کرنے کے لیے فورئیر ٹرانسفارم، اور قیمت، آرڈر فلو اور ٹریڈ کی شدت میں…

حصصاتار چڑھاؤمشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ تجزیہ NASDAQ TotalView-ITCH پیغامات سے ایکسچینج کی سرگرمی بیان کرتا اور ٹکر، جانب اور آرڈر کی خصوصیات سے منسلک ٹریڈ ٹیبل بناتا ہے۔ یہ پیغامات کی اقسام گنتا، ٹریڈنگ کا کہیں زیادہ تعداد والے کوٹیشن اور ہٹانے کے واقعات سے موازنہ کرتا، اور ایکسچینج میں سرگرمی…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرآرڈر پر عمل درآمدشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ آیا کمپنیوں کی خصوصیات پر مبنی ماہانہ لانگ–شارٹ حکمتِ عملی کا مطالعہ جاری کردہ US کمپنی پینل سے کیا جا سکتا ہے۔ یہ ڈیٹا کی انکوڈنگ، وقت کے ساتھ دستیاب کائنات میں تبدیلی، ہر ری بیلنس پر دونوں جانب پوزیشنیں بھرنے کے لیے کافی کمپنیوں کی…

حصصفیکٹر سرمایہ کاریشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز NASDAQ کے ٹریڈ ڈیٹا کو انٹرا ڈے بارز میں جمع کر کے ٹریڈ پر مبنی مائیکرو اسٹرکچر فیچرز بنانے کا طریقہ بیان کرتی ہے۔ اس میں Kyle lambda، Amihud illiquidity، Roll spread estimator، ٹریڈ کی شدت اور آرڈر فلو کا عدم توازن (OFI) شامل ہیں۔ اس میں زور دیا…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرآرڈر پر عمل درآمدتکنیکی اشارے
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ نمایاں S&P 500 ایکویٹی سگنل ترتیبوں کے لیے پورٹ فولیو کا حجم مقرر کرنے کے طریقوں کا موازنہ کرتا ہے۔ پہلے ہر ترتیب کا مکمل کوریج والا مضبوط ترین چیک پوائنٹ توثیقی شارپ سے منتخب کیا جاتا ہے، پھر انہی پیش گوئیوں پر متبادل مختص کار لاگو ہوتے ہیں، جن میں…

حصصپورٹ فولیو کی تشکیلپوزیشن کا حجم طے کرنابیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ US فرم خصوصیات کے مطالعے میں ہولڈ آؤٹ پیش گوئی کے مرحلے کی وضاحت کرتا ہے۔ یہ توثیجی نتائج سے منتخب ماڈل کی ترتیب لیتا، اس کی تربیتی تخصیص اور چیک پوائنٹ دوبارہ بناتا، پھر ہولڈ آؤٹ کی کھڑکی سے پہلے ختم ہونے والے ڈیٹا پر اسے دوبارہ فٹ کرتا ہے۔ نئی…

حصصامریکی مارکیٹیںمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

نوٹ بڑھتی ہوئی مدت کے ڈبل مشین لرننگ تجزیے میں جانچتا ہے کہ آیا 12 تا -2 ماہ کا مومینٹم، بیٹا، مخصوص اتار چڑھاؤ، مارکیٹ سرمایہ اور ویرینس کی ایڈجسٹمنٹ کے بعد اگلے ماہ US فرم کے منافع کی پیش گوئی کرتا ہے۔ یہ پہلے کے مہینوں سے نَیوسنس ماڈلز فٹ کرتا، تربیت اور…

حصصمومینٹممشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ SEC 8-K فائلنگز سے منظم کارپوریٹ واقعات اخذ کر کے انہیں Neo4j علم گراف میں شامل کرنے کی پائپ لائن پیش کرتا ہے۔ ایک زبان کا ماڈل فائلنگز پر بیچوں میں کارروائی کر کے موضوعات، تعلقات، اشیا اور ٹائم اسٹیمپس والے واقعہ ریکارڈ بناتا ہے۔ طریقۂ کار میں واضح…

واقعات پر مبنیمشین لرننگحصصشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ فرم کی خصوصیات کے ڈیٹا سیٹ پر XGBoost، LightGBM اور CatBoost کے Optuna ہائپر پیرامیٹر سرچز کا موازنہ کرتا ہے۔ ہر لائبریری کی اپنی سرچ اسٹڈی ہے، جس میں درختی ساخت کا پرزن تخمینہ کار، میڈین پروننگ، جلد روک اور مستقل مطالعہ ذخیرہ استعمال ہوتے ہیں۔ اوسط…

مشین لرننگحصصشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ ڈبل مشین لرننگ سے جانچتا ہے کہ آیا مشاہدہ شدہ مخدوش کرنے والے عوامل کی ایڈجسٹمنٹ کے بعد مضمر اور حقیقی اتار چڑھاؤ کا فرق بعد کے ایکویٹی منافع سے وابستہ ہے۔ یہ حقیقی اتار چڑھاؤ، ایکویٹی مومینٹم اور رسک ریورسل اسکیو کو متعلقہ کنٹرولز کے طور پر شناخت…

حصصآپشنزاتار چڑھاؤمشین لرننگ
Machine Learning for Trading

یہ مظاہرہ جانچتا ہے کہ آیا دو موونگ ایوریجز کے کراس اوور کا ایک ہی نفاذ بیک ٹیسٹ اور لائیو انجنز میں یکساں سگنلز دیتا ہے۔ دونوں انجنز کو تیار شدہ وہی ETF بارز دی جاتی ہیں اور وہی اسٹریٹیجی پیرامیٹرز اور فل ہونے کا اصول استعمال ہوتا ہے، اس لیے موازنہ انجن کے…

حصصبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدتکنیکی اشارے
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ مارچ 16، 2020 کے مارکیٹ کریش کے دوران AAPL کے ٹک سطح کے AlgoSeek تجارتی اور کوٹ ڈیٹا کا جائزہ لیتا ہے۔ یہ معمول کے اوقاتِ تجارت تک فلٹر کرتا، تجارتی اندراجات کو NBBO اپ ڈیٹس سے الگ کرتا، اور دن کے اندر سرگرمی، اسپریڈز، تجارتی حجم، مقام کی تقسیم اور…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرآرڈر پر عمل درآمداتار چڑھاؤ
Machine Learning for Trading

یہ تجزیہ ITCH کے اضافے، حذف، جزوی منسوخی، تبدیلی اور عمل درآمد کے پیغامات سے انفرادی NASDAQ حدی آرڈرز کی زندگی دوبارہ تشکیل دیتا ہے۔ یہ ناپتا ہے کہ آرڈر منسوخ ہوتے یا مکمل ہوتے ہیں، اور ان واقعات تک پہنچنے میں کتنا وقت لگتا ہے؛ اس کے لیے درست ٹائم اسٹیمپس…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرآرڈر پر عمل درآمدہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ