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 بک وضاحت کرتی ہے کہ حجم میں شرکت کی حد ہر مارکیٹ وقفے کے دوران پُر ہونے والے اصل آرڈر کی مقدار کو کیسے محدود کرتی ہے۔ بروکر مشاہدہ شدہ ٹریڈنگ حجم سے مجاز حصے کا حساب کرتا اور نہ پُر ہونے والی مقدار آگے لے جاتا ہے۔ شرکت کی کم حدیں مارکیٹ پر اثر کم کرتی…

آرڈر پر عمل درآمدمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچررسک مینجمنٹحصص
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز روزانہ ETF ڈیٹا سیٹ کی وضاحت کرتی ہے جو مومینٹم اور مختلف اثاثوں پر مشتمل تحقیق کے لیے امیدوار مجموعے کے طور پر بنایا گیا ہے۔ اس میں نو زمرے شامل ہیں، مثلاً US اور بین الاقوامی ایکویٹیز، مقررہ آمدنی، اجناس، خصوصی فنڈز اور کرنسیاں۔ ڈیٹا یاہو فنانس…

کئی اثاثوں پر مبنیمومینٹمحصصمقررہ آمدنی
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک حقیقی ETF ڈیٹا اور قیمت سے اخذ کردہ مومینٹم مثال استعمال کرتے ہوئے واحد فیکٹر کا جائزہ دکھاتی ہے۔ یہ مستقبل کے منافع کے مقابل کراس سیکشنل اسپیئرمن انفارمیشن کوایفیشنٹس ناپتی، دورانیوں کا موازنہ کرتی، اور روزانہ کراس سیکشنل آئی سیز کی اوسط اور ایک…

حصصمومینٹمشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی NASDAQ-100 مائیکرو اسٹرکچر اسٹریٹیجی کے لیے مالی اور ماڈل پر مبنی امیدوار خصوصیات کو مستقبل کے منافع کے مقابل جانچتی ہے۔ یہ وقت کے ساتھ کراس سیکشنل رینک انفارمیشن کوایفیشنٹس شمار کرتی، انحصار اور متعدد ٹیسٹوں کے لیے استنباط ایڈجسٹ کرتی، اور…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرشماریاتمشین لرننگ
Machine Learning for Trading

یہ باب بازیافت سے تقویت یافتہ تخلیق کو زبان کے ماڈلز کے ذریعے غیر متعین مالی تحقیق کو زیادہ مفید بنانے کا طریقہ پیش کرتا ہے، جہاں بے بنیاد دعووں اور گھڑی ہوئی معلومات کی لاگت زیادہ ہو سکتی ہے۔ یہ دستاویزات کے اندراج اور ساخت سے باخبر ٹکڑوں میں تقسیم سے لے کر…

مشین لرننگشماریاتحصصمارکیٹ کا مزاج
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک منٹ بارز اور NBBO کوٹس کے ذریعے NASDAQ-100 اسٹاکس کے لیے آگے کے اِنٹرا ڈے منافع کے لیبل بنانے کی وضاحت کرتی ہے۔ یہ سگنل کے بعد اگلے بار سے مخصوص مستقبل کے اختتامی وقت تک منافع متعین کرتی ہے، بِڈ-آسک باؤنس کم کرنے کے لیے کوٹ کے وسطی نرخ استعمال کرتی…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرآرڈر پر عمل درآمدشماریات
Machine Learning for Trading

دستاویز روزانہ مارکیٹ ڈیٹا تازہ رکھنے کا عملی طریقۂ کار پیش کرتی ہے: ابتدائی تاریخ لوڈ کریں، تھوڑا سا متداخل اضافی ڈیٹا حاصل کریں، غائب تاریخیں دیکھیں، اور تازگی و توثیق کے مسائل کی نگرانی کریں۔ یہ اوورلیپ حالیہ بارز میں فراہم کنندہ کی نظرثانی شدہ تبدیلیاں…

حصصبیک ٹیسٹنگشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایس اینڈ پی 500 ایکویٹی اور آپشنز کے مطالعے میں بنیادی لیبل کی پیش گوئی کے لیے پیچیڈ ٹرانسفارمر فٹ کرتی ہے۔ یہ ہر اسٹاک کی تاریخی ان پٹ ونڈو کو مسلسل پیچز میں تقسیم کرتی ہے اور توجہ کے لیے ہر پیچ کو ایک ٹوکن سمجھتی ہے۔ توجہ ونڈو کے دور دراز حصوں کا…

حصصآپشنزمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ کوڈ مالی خصوصیات سے پیش گوئی کے لیے زیر نگرانی آٹواینکوڈر فن تعمیر پیش کرتا ہے۔ ایک انکوڈر معمول پر لائی گئی معلومات کو ایک محدود تہہ میں سمیٹتا ہے، جبکہ ڈیکوڈر انہیں باقاعدہ کاری کے عمل کے طور پر دوبارہ تشکیل دیتا ہے۔ ایک معاون پیش گوئی ہیڈ دوبارہ تشکیل…

مشین لرننگحصصشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ETF اسٹاکسٹک ڈسکاؤنٹ فیکٹر ماڈل کی وضاحت کرتی ہے، جو فنڈز کے قیمت منافع پر وزن کی ایک واحد سیریز فٹ کرتا ہے۔ ان ماڈلز کے برعکس جو فنڈ ایکسپوژرز اور فیکٹر منافع الگ الگ تخمینہ کرتے ہیں، یہ قیمت بندی کی غلطیوں کے مطابق دو نیٹ ورکس کو تربیت دیتا ہے:…

حصصشماریاتمشین لرننگپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پہلے سے منتخب US ایکویٹی ماڈل کی ترتیب کے لیے ہولڈ آؤٹ پیش گوئیاں بنانے کا طریقہ بیان کرتی ہے۔ چونکہ ماڈل کے انتخاب اور اسٹریٹیجی کی ترتیبات توثیقی نتائج کی بنیاد پر طے ہوئیں، وہی نتائج انتخاب کے معیار کو آزادانہ طور پر ثابت نہیں کر سکتے۔ نوٹ بک…

حصصمشین لرننگبیک ٹیسٹنگامریکی مارکیٹیں
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک GReaT پیش کرتی ہے، جو لسانی ماڈل سے مصنوعی مالیاتی ٹیبلز بنانے کا طریقہ ہے۔ یہ ہر قطار کو متن میں بدلتی ہے، ETF فیچرز پر GPT پر مبنی ماڈل کو فائن ٹیون کرتی ہے، اور تیار شدہ متن کو واپس عددی اور زمرہ جاتی کالمز میں پارس کرتی ہے۔ مثال کے فیچرز میں…

مشین لرننگحصصشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ US ایکویٹی پینل کے لیے ماڈل پر مبنی فیچرز کیسے بنائے جائیں، تاکہ مستقبل کے مشاہدے تاریخی قدروں پر اثر انداز نہ ہوں۔ اس کا مرکزی طریقہ تخمینے کا شیڈول ہے: ماڈلز ابتدائی تربیتی مدت استعمال کرتے ہیں، صرف اس بلاک سے پہلے کے ڈیٹا پر فٹ ہوتے…

حصصمشین لرننگشماریاتاتار چڑھاؤ