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۔
445 دستاویزات
یہ نوٹ بک ماڈل فٹ کرنے سے پہلے جانچتی ہے کہ آیا روزانہ US ایکویٹی درجہ بندی کی اسٹریٹیجی کے پاس منصفانہ جائزے کے لیے کافی قابلِ استعمال ڈیٹا ہے۔ یہ بتاتی ہے کہ تاریخی اجزا استعمال کر کے وقت کے مطابق کائنات کیسے بنائیں؛ قابلِ ٹریڈ ہونے کی چھانٹی کے لیے درج…
یہ نوٹ بک پہلے سے منتخب US ایکویٹیز کی ترتیب کو ہولڈ آؤٹ پیش گوئیوں پر چلاتی ہے۔ منتخب ماڈل، پیش گوئیاں، تخصیص کنندہ، ارتکاز، رسک اوورلے، ری بیلنس کی رفتار اور لین دین کی لاگت کے مفروضے پہلے کے مراحل سے وراثت میں آتے ہیں۔ اس کا بنیادی طریقہ تربیتی شناخت اور…
یہ نوٹ بک ادارہ جاتی ایکویٹی ہولڈنگز کو SEC 13ف فائلنگ سے ایسے گراف کے طور پر ماڈل کرتی ہے جو مینیجرز کو سکیورٹیز سے جوڑتا ہے، جبکہ تجمیع کے لیے شعبہ جاتی تعلقات بھی رکھتا ہے۔ اس کی اسکیما سہ ماہی کے اختتام کی رپورٹ کی تاریخ اور بعد کی فائلنگ کے دستیاب ہونے…
یہ نوٹ بک پہلے سے منتخب ETF ترتیب کو اس کی مختص ہولڈ آؤٹ مدت پر لاگو کرتی ہے۔ یہ منتخب تربیتی شناخت اور چیک پوائنٹ سے مطابقت رکھنے والی ہولڈ آؤٹ پیش گوئیاں اخذ کرتی ہے، پھر ہولڈ آؤٹ پر ٹیوننگ کیے بغیر اسٹریٹیجی کی موجودہ ارتکاز، تخصیص، رسک اوورلے، ری بیلنس…
یہ جائزہ طریقۂ کار NASDAQ-100 کے دن کے اندر کے پینل کے لیے مالی اور ماڈل پر مبنی خصوصیات کو آئندہ منافع کے مقابلے میں جانچتا ہے۔ پہلے آخری ٹیسٹ مدت الگ رکھی جاتی ہے اور وہ مشاہدات خارج کیے جاتے ہیں جن کے آئندہ لیبل اسی مدت میں طے ہوتے۔ ہر خصوصیت کے لیے لیبل…
یہ دستاویز NASDAQ ڈیٹا لنک کے وکی پرائسز آرکائیو سے حاصل کردہ روزانہ US ایکویٹیز ڈیٹاسیٹ بیان کرتی ہے۔ اس میں 1962 سے مارچ 2018 تک ہزاروں کمپنیاں شامل ہیں، بشمول ڈی لسٹ شدہ فرمیں؛ اس لیے یہ تاریخی تحقیق میں بقا کے تعصب کو کم کرنے کے لیے مفید ہے۔ قیمتیں…
یہ دستاویز سگنل کے محرک، آمدنی کے اعلان یا معاشی اجرا جیسے واقعات کے آس پاس ریٹرنز ناپنے کا طریقہ بتاتی ہے۔ اس کی عملی مثال نقدشیل ای ٹی ایف میں مومینٹم بریک آؤٹس استعمال کرتی ہے۔ ہر واقعے کے لیے واقعے سے پہلے کی تخمینی ونڈو پر فِٹ کیا گیا مارکیٹ ماڈل معمول…
یہ نوٹ بک مالیاتی زمانی سلسلے بنانے کے لیے غیر مشروط سگ ویسرسٹین GAN پیش کرتی ہے۔ یہ سیکھے ہوئے حقیقی بمقابلہ مصنوعی امتیاز کار کی جگہ متوقع پاتھ سگنیچرز پر مبنی فاصلہ استعمال کرتی ہے؛ یہ پاتھ کی مسلسل حرکات کے ریاضیاتی خلاصے ہیں۔ نیورل جنریٹر شور سے پاتھ…
یہ نوٹ بک روزانہ ETF ریٹرنز سے بتاتی ہے کہ GARCH ماڈلز اتار چڑھاؤ کے جھرمٹ کو کیسے پکڑ کر اسے ہر سیشن کا فیچر بناتے ہیں۔ پہلے بصری تشخیص اور ARCH-LM ٹیسٹ سے جانچا جاتا ہے کہ آیا مربع ریٹرنز کا انحصار اپنے ہی پچھلے وقفوں پر ہے۔ پھر GARCH(1,1) ماڈل حالیہ جھٹکے…
یہ نوٹ بک پیغام بہ آرڈر ڈیٹا سے ایک علامت کی NASDAQ لمٹ آرڈر بک دوبارہ بنانے کا طریقہ بتاتی ہے۔ یہ نئے آرڈرز، نفاذ، منسوخی، حذف اور تبدیلیوں پر عمل کرتے ہوئے ہر فعال آرڈر کا باقی حجم برقرار رکھتی ہے۔ تبدیلیوں کو خاص طور پر سنبھالنا ضروری ہے، کیونکہ ان سے…
یہ ماخذ ماڈیول امریکی ایکویٹی قیمتوں، انڈیکس ڈیٹا، آپشنز، مارکیٹ مائیکرو اسٹرکچر، بنیادی معلومات اور ادارہ جاتی ہولڈنگز کے لیے لوڈرز فراہم کرتا ہے۔ اس کی سب سے اہم طریقۂ کار کی تفصیل انٹراڈے ٹریڈ ڈیٹا کی دوبارہ نمونہ بندی سے متعلق ہے: اوپن، ہائی، لو، کلوز…
یہ نوٹ بک یاہو فنانس، امریکی ایکویٹیز کے طویل تاریخی آرکائیو اور FRED معاشی سلسلوں کے درمیان مشترک OHLCV انٹرفیس دکھاتی ہے۔ یہ بعد کی روٹیشن کیس اسٹڈی کے لیے ETF کائنات بناتی، تاریخی اور موجودہ ذرائع یکجا کرنے کا طریقہ دکھاتی، اور ترجیحی ترتیب کے مطابق…
یہ کیس اسٹڈی ایسے فیچرز بناتی ہے جن سے تحقیق کی جا سکے کہ آیا ایٹ دی منی مضمر واریئنس، ایس اینڈ پی 500 کے ناموں میں بعد کی حقیقی واریئنس سے زیادہ ہے، اور آیا یہ فرق سکیورٹیز کے درمیان بدلتا ہے۔ یہ واریئنس پریمیم، اتار چڑھاؤ، آپشن مارکیٹ کے حالات اور متعلقہ…
یہ باب ایکویٹیز، معاشی سلسلوں، فیوچرز، کرپٹو اور پیش گوئی کی مارکیٹوں میں وقت کے لحاظ سے ہم آہنگ بنیادی اور متبادل ڈیٹا کی تحقیق بنانے کا طریقہ بیان کرتا ہے۔ اس کے مرکزی طریقوں میں بائی ٹیمپورل ذخیرہ کاری اور ’’اس وقت تک‘‘ کے سوالات، ماخذ سے باخبر اشاعت کا…
یہ نوٹ بک پیش گوئیوں، ارتکاز اور تخصیص کے قواعد کو مستقل رکھتے ہوئے سرکردہ ETF تخصیص کی ترتیبات کو اخراجات کے دو گرڈز پر دوبارہ قیمت دیتی ہے۔ یہ کیس اسٹڈی کے فی حصص کمیشن اور نصف بِڈ اَسک اسپریڈ والے ماڈل کا موازنہ بیسس پوائنٹ گرڈ سے کرتی ہے؛ پہلا ماڈل ETF…
یہ نوٹ بک US اسٹاکس کے ایک زیادہ نقدشیل ذیلی مجموعے پر پرنسپل کمپوننٹ تجزیہ استعمال کرکے مجموعی نمائش کے مطابق نارملائزڈ ایگن پورٹ فولیوز بناتی اور پوشیدہ رسک عوامل کے طور پر ان کا کردار دیکھتی ہے۔ یہ وضاحت شدہ تغیر کا جائزہ لیتی، شعبہ جاتی ETF ارتباط کے…
یہ ترتیب فرم کی خصوصیات کی بنیاد پر درجہ بند ماہانہ لانگ شارٹ US ایکویٹی پورٹ فولیوز بیان کرتی ہے۔ اس میں 46 خصوصیات پر مشتمل مکمل ریکارڈز کی کائنات، ماہ کے اختتام پر فیصلے، اگلے اوپن پر نفاذ، لانگ اور شارٹ حصوں میں مساوی وزن، اور قرض لینے سمیت نمایاں لین…
یہ رہنما علّی سوالات کو Python لائبریریوں سے جوڑتی اور فرض کردہ علّی ساخت کے تحت اثر کا تخمینہ لگانے اور ڈیٹا سے ممکنہ ساخت دریافت کرنے کا فرق واضح کرتی ہے۔ یہ ایڈجسٹ شدہ treatment effects کے لیے double machine learning، DoWhy سے graph-based شناخت اور تردید،…
یہ فریم ورک روزانہ US ایکویٹی OHLCV ڈیٹا پر ڈیٹا کے معیار کی جانچ دکھاتا ہے۔ ساختی توثیق قیمتوں کے تعلق، مثبت قیمتوں، غیر منفی حجم، گم شدہ قدروں، دہرائی گئی تاریخوں، زمانی ترتیب، پرانی قیمتوں اور انتہائی منافع کو جانچتی ہے۔ نوٹ بک معلوم خرابیاں داخل کرکے اور…
یہ نوٹ بک ETFs کے cross-section کی قیمت بندی کے لیے stochastic discount factor ماڈل متعارف کراتی ہے۔ فنڈ exposures اور factor returns الگ الگ اندازہ کرنے کے بجائے، یہ نیٹ ورکس کو مشترک discount-factor سلسلہ تلاش کرنے کی تربیت دیتی ہے جس کا فنڈ منافع کے ساتھ…
یہ نوٹ بک مارچ 2020 کے ایک سیشن میں ہر AAPL ٹریڈ کے وقت موجود بہترین بولی اور طلب کو دوبارہ بناتی ہے، پھر Lee–Ready طریقہ لاگو کرکے اندازہ لگاتی ہے کہ ٹریڈ خریدار یا فروخت کنندہ نے شروع کی۔ یہ quote اور trade واقعات کو timestamp کی ترتیب سے ملاتی، تازہ ترین…
یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ SHAP خصوصیات کی نسبتیں ماڈل کو مختصر کرنے، خطرے کے فیصلوں یا رپورٹنگ کے لیے کافی مستحکم ہیں یا نہیں۔ ETF پیش گوئی کے کام میں یہ پہلے ایسے آزمائشی نمونے تلاش کرتی ہے جن کی پیش گوئیاں قریب ہوں مگر SHAP پروفائل مختلف ہوں۔ پھر یہ مختلف…
یہ نوٹ بک ایک LSTM ماڈل بیان کرتی ہے جو اسٹاک کی خصوصیات کی ترتیب وار ونڈوز سے US ایکویٹی پینل میں منافع کی پیش گوئی کرتا ہے۔ سادہ جدولی ماڈل کے برعکس، LSTM سیشنز کو ترتیب وار پراسیس کرتا اور ہر ونڈو میں مخفی حالت آگے لے جاتا ہے۔ سیکھی ہوئی gates کنٹرول کرتی…
یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ ٹریڈنگ سگنل یا اعلان جیسے واقعات مارکیٹ بینچ مارک سے بڑھ کر منافع کی پیش گوئی کرتے ہیں یا نہیں، یہ کیسے جانچیں۔ یہ لیکویڈ ETFs میں مومینٹم بریک آؤٹس کی مثال سے طریقۂ کار دکھاتی ہے: واقعے سے پہلے کے منافع سے market model کا تخمینہ…