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 نوٹ انفرادی US اسٹاکس کی شائع شدہ فرم خصوصیات پر رِج، لاسو اور ایلاسٹک نیٹ ماڈلز فٹ کرتا ہے۔ فیچرز میں قدر، منافع آوری، سرمایہ کاری، حجم، مومینٹم، ریورسل، خطرہ اور لیکویڈیٹی شامل ہیں۔ واک فارورڈ فولڈز ترتیبوں کا تقابل ممکن بناتے ہیں، جبکہ پنلٹی کی مختلف…

حصصفیکٹر سرمایہ کاریمشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی ETF منافع کے لیبلز پر گریڈینٹ بوسٹڈ درخت فٹ کرتی اور ان کا ایک ایسے خطی بنیادی ماڈل سے موازنہ کرتی ہے جس نے مضبوط رِج ریگولرائزیشن کے تحت اچھی کارکردگی دکھائی۔ یہ بتاتی ہے کہ درخت تعاملات کیسے دریافت کر سکتے ہیں، مثلاً مارکیٹ کے دباؤ کی مختلف…

حصصمشین لرننگشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ GJR-GARCH ماڈل استعمال کرتے ہوئے S&P 500 ایکویٹی اور آپشنز کے مطالعے کے لیے مشروط اتار چڑھاؤ کے فیچرز بناتا ہے۔ ماضی کی قیمتوں پر مبنی مستقل اصولوں کے برعکس، فٹ کیے گئے فیچرز کا انحصار تخمینے کی مدت پر ہوتا ہے۔ اس لیے طریقہ دوبارہ فٹ کرنے کا شیڈول طے…

حصصآپشنزاتار چڑھاؤبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ تجزیاتی نوٹ بتاتا ہے کہ نئی بیک ٹیسٹنگ کے بجائے رجسٹری کے نتائج سے فرم کی خصوصیات پر مبنی US ایکویٹی اسٹریٹیجی کا جائزہ کیسے لیا جائے۔ یہ غیر یقینی کو ملحوظ رکھنے والے کارکردگی کے اعدادوشمار دیکھتا، مشترک بنیاد پر ترتیبوں کی درجہ بندی کرتا، اور منتخب…

حصصبیک ٹیسٹنگشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز مالی ڈیٹا سیٹس کی صفائی کے طریقے پیش کرتی اور بتاتی ہے کہ پری پروسیسنگ کو تربیت اور جانچ کی تقسیم کے مطابق کیسے رکھا جائے۔ بنیادی سبق یہ ہے کہ اسکیلنگ اور وِنسرائزیشن جیسی تبدیلیوں کا تخمینہ صرف تربیتی ڈیٹا سے لگائیں؛ پورا ڈیٹا سیٹ استعمال کرنے سے…

مشین لرننگشماریاتحصصبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

دستاویز پورٹ فولیو کے مقررہ دوبارہ توازن سے پہلے پوزیشنیں بند کرنے کے تین اصول بیان کرتی ہے: نقصان کی مقررہ حد، پوزیشن کی بہترین قیمت سے ناپا جانے والا ٹریلنگ اسٹاپ، اور وقت پر اخراج جو مقررہ ہولڈنگ مدت کے بعد پوزیشن بند کرتا ہے۔ چونکہ یہ اضافی کنٹرول صرف…

حصصرسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز معیار بندی، رسک کی نسبت اور فیکٹر تحقیق کے اِن پٹس کے طور پر عوامی فاما فرنچ اور AQR فیکٹر منافع کے ڈیٹا سیٹس کا تعارف کراتی ہے۔ یہ فاما فرنچ لائبریری کے مارکیٹ، سائز، ویلیو، منافع بخشی، سرمایہ کاری اور مومنٹم فیکٹر بیان کرتی ہے، اور ساتھ AQR…

فیکٹر سرمایہ کاریحصصشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک بعد کے متنی تجزیے کے لیے 10-کے اور 10-کیو فائلنگز سے بیانیہ حصے اخذ کرنے کا طریقہ بیان کرتی ہے۔ یہ فارم کے مطابق آئٹم نمبرز کا نقشہ بناتی، پیراگراف کی حدود محفوظ رکھتے ہوئے فائلنگ HTML کو تبدیل کرتی، صفحے کے غیر متعلقہ حصے صاف کرتی اور فہرستِ…

حصصمشین لرننگمارکیٹ کا مزاجواقعات پر مبنی
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ادارہ جاتی 13ایف انکشافات کو مینیجرز اور اسٹاک ملانے والے دو حصوں کے گراف میں بدلتی، پھر اسٹاک کی سطح پر ملکیت کے فیچرز اخذ کرتی ہے۔ یہ مینیجر اور اسٹاک کی تکراری پوزیشنیں یکجا کرتی، جاری کنندہ کے نام معیاری بناتی، آپشن کی قطاریں خارج کرتی اور…

حصصشماریاتپورٹ فولیو کی تشکیلامریکی مارکیٹیں
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک آف لائن مشین لرننگ پائپ لائن اور کوانٹ کنیکٹ کے LEAN انجن کے درمیان تعیناتی کی حد دکھاتی ہے۔ یہ ETF کیس اسٹڈی رجسٹری سے پیش گوئیوں کا مجموعہ منتخب کرتی، تربیت اور پیش گوئی کے ماخذ کی تصدیق کرتی، اور نمونے سے باہر الگ رکھی گئی پیش گوئیاں JSON ساخت…

مشین لرننگآرڈر پر عمل درآمدبیک ٹیسٹنگپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پاتھ سگنیچرز کو مقررہ لمبائی کے ایسے فیچرز کے طور پر بیان کرتی ہے جو ٹائم سیریز کے مشاہدات کی ترتیب اور مشترکہ ساخت محفوظ رکھتے ہیں۔ یہ وضاحت کرتی ہے کہ سگنیچر کی پہلی سطح کل تبدیلیاں ریکارڈ کرتی ہے، جبکہ دوسری سطح کی اصطلاحات نقاط کے جوڑوں کے…

حصصمشین لرننگشماریاتتکنیکی اشارے
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک منتخب حقیقی کیس اسٹڈی اسٹریٹیجیز پر بیک ٹریڈر، زِپ لائن ری لوڈڈ اور اندرونی ٹریڈنگ فریم ورک کے درمیان مطابقت کے موازنے پیش کرتی ہے۔ اس میں دونوں بیرونی انجنز کے لیے ETF اور US ایکویٹی پینل کے موازنے، اور بیک ٹریڈر کے لیے CME فیوچرز اور USD میں قیمت…

بیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرحصص
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ادارہ جاتی 13ایف ہولڈنگز کو ایسے گراف میں بدلتی ہے جو مینیجرز اور اسٹاک کو جوڑتا ہے، جس میں شعبہ جاتی تعلقات اور ہولڈنگز کے روابط شامل ہیں جو حصص، قدر، رپورٹنگ کی مدت اور عوامی فائلنگ کی تاریخ رکھتے ہیں۔ یہ مشترکہ ملکیت اور کئی مراحل پر مشتمل…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرشماریاتپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک 57 اکاؤنٹنگ اور قیمت پر مبنی خصوصیات کو اگلے مہینے کے US اسٹاک منافع کے انفرادی پیش گوؤں کے طور پر جانچتی ہے۔ یہ ماہانہ کراس سیکشنل رینک ارتباط کا حساب لگاتی، انہیں وقت کے ساتھ اوسط کرتی، اور سیریل انحصار نیز متعدد امیدواروں کی جانچ کے لیے غیر…

حصصفیکٹر سرمایہ کاریشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ مظاہرہ ایک آرڈر کے طریقۂ کار کو بڑے مارکیٹ ویلیو والے US اسٹاکس کی مقررہ کائنات کے روزانہ دوبارہ توازن تک بڑھاتا ہے۔ یہ بتاتا ہے کہ بروکر کی موجودہ پوزیشنوں کا ماڈل کے اہداف سے موازنہ کیسے کریں، فرق کے لیے آرڈر کیسے بنائیں، اور اختیاری طور پر پیپر ٹریڈنگ…

حصصآرڈر پر عمل درآمدرسک مینجمنٹمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچر
Machine Learning for Trading

یہ تعلیمی نوٹ بک مقداری تحقیق میں استعمال ہونے والے قیمت اور حجم سے اخذ کردہ فیچرز کا جائزہ لیتی ہے۔ اس میں مختلف دورانیوں کے سادہ اور لاگرتھمی منافع، ایک مدت چھوڑ کر مومینٹم، رات بھر اور انٹرا ڈے منافع، متحرک اوسط سے فاصلہ، رجحان اور الٹ پھیر کے پیمانے،…

حصصتکنیکی اشارےاتار چڑھاؤمومینٹم
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچنے کا طریقۂ کار پیش کرتی ہے کہ آیا چھ ماہ کا حالیہ مدت چھوڑنے والا مومینٹم 21 روزہ مستقبل کے منافع کو متاثر کرتا ہے اور آیا بازار کی اتار چڑھاؤ کے ساتھ اس کا اثر بدلتا ہے۔ یہ اتار چڑھاؤ اور پیداوار کے منحنی کنٹرولز اور بازار کی اتار چڑھاؤ کو…

حصصمومینٹممشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پری پروسیسنگ یا فیچر انجینئرنگ سے پہلے مالی ڈیٹا سیٹس کے لیے دوبارہ استعمال کے قابل تشخیصی جائزہ بناتی ہے۔ یہ وقت کے اشاریے کی ڈیٹا قسم، خالی ٹائم اسٹیمپس، ترتیب اور انفرادیت جانچتی ہے؛ عین اور کلید پر مبنی نقلیں تلاش کرتی ہے؛ فیلڈ، اثاثے اور تاریخ…

شماریاتحصصکرپٹوفیوچرز
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پہلے سے تربیت یافتہ دو ٹائم سیریز بنیاد ماڈلز، Chronos اور TinyTimeMixer، کا ایک LSTM اور جرمانہ شدہ لکیری بنیادی معیار کے ساتھ ETF پینل پر موازنہ کرتی ہے۔ ہر ماڈل کو یک متغیر تاریخی سیاق ملتا ہے؛ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز اسی سلسلے کی پیش گوئی…

مشین لرننگحصصمومینٹمبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک NASDAQ-100 کے مائیکرو اسٹرکچر فیچرز پر لکیری ماڈلز فٹ کرتی ہے، جو ایک منٹ کے وقفوں میں دیکھے گئے تاکہ مختلف مستقبل کے دورانیوں کے منافع کی پیش گوئی کی جا سکے۔ اس کا مقصد زیادہ اظہار پذیر ماڈلز سے پہلے ایک سادہ بنیادی معیار قائم کرنا ہے۔ چونکہ…

حصصمشین لرننگشماریاتتکنیکی اشارے
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز روزانہ کے US ایکویٹی ڈیٹا سیٹ کی وضاحت کرتی ہے، جس میں 1962 سے مارچ 2018 تک تقریباً 3,200 کمپنیاں شامل ہیں۔ اس میں ڈی لسٹ شدہ جاری کنندگان بھی ہیں، اس لیے یہ تاریخی تحقیق کے لیے مفید ہے جہاں ناکام یا ڈی لسٹ شدہ کمپنیوں کو نکالنے سے نتائج بگڑ سکتے…

حصصامریکی مارکیٹیںبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ لین دین کی لاگت کے مفروضے ایک منتخب S&P 500 ایکویٹی اور آپشنز مختص کاری کے توثیقی شارپ کو کیسے متاثر کرتے ہیں۔ جہاں دستیاب ہو، یہ منجمد امیدوار مجموعے سے منتخب کردہ ترتیب کو برقرار رکھتی ہے، پھر اسی سلسلۂ انتخاب کو تجارتی برائے نام قدر…

حصصآپشنزآرڈر پر عمل درآمدبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک SPY کی یک متغیر قیمت کی پیش گوئی کے لیے خام PyTorch، sktime، اور Darts کے نفاذ کا موازنہ کرتی ہے۔ اس کا بنیادی مقصد عملی محنت کا جائزہ لینا ہے: کوڈ کی طوالت، انٹرفیس کی ضروریات، تنصیب کی کامیابی، اور فٹ کرنے اور پیش گوئی کرنے کا مجموعی وقت۔ آخری…

حصصمشین لرننگشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ NASDAQ-100 کیس اسٹڈی جانچتی ہے کہ آیا 15 منٹ کے مائیکرو اسٹرکچر سگنلز ٹریڈنگ لاگت برداشت کر سکتے ہیں۔ طریقۂ کار آرڈر فلو، کوٹ کے پرانے پن اور نسبتی اسپریڈز کا جائزہ لیتا ہے، پھر پوری کائنات کی اسٹریٹیجی کا کم لاگت پر ٹریڈ ہونے والے اسٹاکس تک محدود…

حصصامریکی مارکیٹیںمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرآرڈر پر عمل درآمد