یہ ثبوتی اسکرپٹ ماڈل کی پیش گوئیوں سے پورٹ فولیو وزن اور بیک ٹیسٹنگ تک CME فیوچرز کی ایک محدود تحقیقی ورک فلو چلاتا ہے۔ یہ جانچتا ہے کہ پیش گوئیاں عین متوقع پروڈکٹ، ٹائم اسٹیمپ اور فولڈ کیز کا احاطہ کرتی ہیں، فٹ کیے گئے اسٹیٹس اور پیش گوئی کی فائلیں درج شدہ…
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
881 دستاویزات
یہ نوٹ بک مومینٹم کی سابقہ خصوصیات سے 21 دن کے ETF منافع کی پیش گوئی کے لیے ٹرانسفارمر کے دو ڈیزائن کا موازنہ کرتی ہے۔ PatchTST لگاتار دنوں کو پیچز میں گروپ کرتا ہے اور ہر ٹوکن میں مقامی ساخت کی مختصر ترتیب رکھتا ہے۔ اس کے برعکس، iTransformer ہر خصوصیت کی…
یہ نوٹ جذبات کے لیبل والے مالی خبروں کے چھوٹے ذخیرے پر اسکیپ گرام لفظ2ویک ماڈل تربیت دے کر قریبی الفاظ سے حاصل ہونے والی باتوں کا جائزہ لیتا ہے۔ طریقہ الفاظ کو ان کے سیاق کے مطابق ظاہر کرتا ہے۔ مثال میں نفع اور نقصان قریب الفاظ بن جاتے ہیں کیونکہ مالی…
یہ نوٹ مجموعی منافع کو خالص کارکردگی میں بدلنے کا وضاحتی طریقہ دیتا ہے، جس میں ٹریڈنگ کی رکاوٹوں، فنانسنگ اور فنڈ اخراجات کی الگ ماڈل سازی کی جاتی ہے۔ پیرامیٹرائزڈ لاگت کا مجموعہ ٹرن اوور اور سودے کے حجم سے ٹریڈنگ لاگت، قرض کے استعمال اور شارٹ نمائش سے…
یہ ماڈیول تحقیقی ایجنٹوں کے لیے تلاش کا انٹرفیس بیان کرتا ہے، جس میں لائیو فراہم کنندہ اور متعین نقلی فراہم کنندہ ہے۔ تلاش نتیجوں کی تعداد محدود کر سکتی اور اشاعت کی تاریخ کی آخری حد لاگو کر سکتی ہے، جس سے آخری تاریخ یا اس کے بعد کی تاریخ والے نتائج ہٹاکر…
یہ ماڈیول ابتدا سے انتہا تک پورٹ فولیو سیکھنے کے لیے قابلِ تفریق مقصد مقرر کرتا ہے۔ یہ اثاثہ سطح کے محدود خطرہ وزن کو اتار چڑھاؤ کے پیمانے سے پورٹ فولیو نمائش میں بدلتا، دستیاب اثاثوں کے اوسط مجموعی منافع کا حساب کرتا اور اختیاری طور پر پچھلے وزنوں سے تبدیلی…
یہ نوٹ بتاتا ہے کہ مشروط خودکار انکوڈر، آلہ بند PCA کو ETF منافع کی ماڈل سازی کے لیے کیسے وسعت دیتا ہے۔ دونوں طریقے فنڈ کی خصوصیات کو عامل نمائشوں میں بدل کر انہیں عامل منافع سے ملاتے ہیں؛ خودکار انکوڈر IPCA کے خطی خصوصیت سے نمائش نقشے کی جگہ عصبی نیٹ ورک…
یہ کیس اسٹڈی بتاتی ہے کہ ماہانہ مشاہدات سے بنے US فرم خصوصیات کے پورٹ فولیوز میں اسٹاپ لاس، ٹریلنگ اسٹاپ اور دیگر پوزیشن سطح کے اضافی قواعد کی آزمائش کیوں نہیں ہو سکتی۔ ویکٹرائزڈ بیک ٹیسٹ پورے مہینے کے حاصل شدہ آئندہ منافع پر وزن کا ایک ویکٹر لاگو کرتا ہے،…
یہ نوٹ CME فیوچرز پر ماڈل پیش گوئیوں کی جانچ کے لیے سگنل مرحلے کا بنیادی معیار قائم کرتا ہے۔ ہر ہفتہ وار فیصلے پر یہ مصنوعات کو متوقع منافع کے لحاظ سے درجہ دیتا، اوپر والے گروہ کو خریدتا، نیچے والے کو شارٹ کرتا اور ہر پوزیشن کو مساوی وزن دیتا ہے۔ یہ دونوں…
یہ نوٹ بٹ کوائن دائمی فیوچرز کے غیر معمولی پریمیم سے متعلق دو علّی سوالات کا موازنہ کرتا ہے: آیا پریمیم کی حالت آئندہ منافع بتاتی ہے، اور آیا یہ بعد میں پریمیم کے پلٹنے کی پیش گوئی کرتی ہے۔ علاج متعین حد سے بلند پریمیم زیڈ اسکور کا دو حالتی اشارہ ہے۔ ڈیزائن…
یہ نوٹ مالی زمانی سلسلوں کی ماڈل سازی کے فیصلے کا طریقۂ کار پیش کرتا ہے۔ ابتدا میں SPY کی قیمتوں اور منافع، VIX کی سطحوں اور منافع کی تقسیم کے گراف سے سرکتے ہوئے لیول، مجتمع حرکتیں اور موٹی دُموں کی شناخت کی جاتی ہے۔ پھر ڈکی فلر کا افزوں ٹیسٹ، جس کا صفر…
یہ ترتیب صرف طویل پوزیشن والے ETF کی درجہ بندی اور دوبارہ توازن کا تجربہ مقرر کرتی ہے۔ یہ 100-ETF کا وسیع یونیورس بیان کرتی ہے، جس میں حصص، بانڈ، اجناس اور علاقائی نمائش شامل ہیں؛ فیصلے ماہانہ اور عمل درآمد اگلی مارکیٹ کھلنے پر ہے۔ مرکزی لیبل 21 دن کے منافع…
یہ نوٹ گریڈینٹ بوسٹنگ پیش گوئیوں کے گرد پیش گوئی کے وقفے بناتا اور اسپلٹ کنفارمل پیش گوئی کا کوانٹائل رجریشن، کنفارملائزڈ کوانٹائل رجریشن اور انکولی کنفارمل استنباط سے موازنہ کرتا ہے۔ اسپلٹ کنفارمل زمانی ترتیب کے مطابق تربیت اور پیمانہ بندی کے حصے بناتا،…
یہ بینچ مارک ایک ہی قطعی طور پر متعین OHLCV پینل کے ساتھ CSV، پارکیٹ، فیدر (ایرو IPC) اور HDF5 کا موازنہ کرتا ہے۔ یہ لکھنے کا وقت، میموری میں مواد لانے کے بعد پڑھنے کا وقت، فائل کا حجم اور صرف منتخب کالم پڑھنے کے اثرات ناپتا ہے۔ وقت ناپنے کے طریقے میں ایک…
یہ ETF خصوصیات کا مطالعہ ماڈل سے حاصل ہونے والے تین ان پٹ بناتا ہے: پوشیدہ مارکوف ماڈل (HMM) جو مارکیٹ کے نظام کا اندازہ لگاتا ہے، حوالہ فنڈز کی جزوی طور پر تفریق شدہ قیمتیں، اور ہر ETF کی GARCH(1,1) مشروط اتار چڑھاؤ۔ اس میں زور دیا گیا ہے کہ مستقبل کی…
یہ نوٹ زبان کے ماڈل کے کلائنٹ، تلاش کے آلے اور محدود باریوں کے چکر سے پیش گوئی کرنے والا ایجنٹ بناتا ہے۔ ایجنٹ شواہد تلاش کرکے دلیل کے ساتھ دو ممکنہ نتائج میں سے ایک کا امکان دیتا ہے۔ اس کا جواب پارسر عام فارمیٹنگ کی خامیوں کو سنبھالتا اور تلاش و پیش گوئی کے…
یہ نوٹ سرمایہ مختص ہونے سے پہلے شیڈو موڈ میں چیلنجر ماڈل کی جانچ کا طریقہ بیان کرتا ہے۔ یہ ایک مقررہ موجودہ ماڈل اور امیدوار کی محفوظ شدہ پیش گوئیوں کا موازنہ کرتا، یکساں وزن والی درجہ بند لانگ-شارٹ پورٹ فولیوز بناتا، دونوں پر لین دین کی لاگت کا یکساں اصول…
یہ تجزیہ نو ٹریڈنگ کیس اسٹڈیز سے رجسٹرڈ ڈبل مشین لرننگ کے علاجی اثرات کا موازنہ کرتا ہے۔ یہ ہر مطالعے کی رجسٹری سے تازہ نتائج لوڈ کرتا، رجسٹری کی صحت اور دہرے لیبلز جانچتا اور کوریج واضح کرتا ہے۔ اثرات اور اعتماد کے وقفے اپنی اصل اکائیوں میں رہتے ہیں، جبکہ…
یہ دستاویز ماڈل کی تربیت اور متحرک استنباط کے لیے ٹائم سیریز پینلز تیار کرنے والے ڈیٹاسیٹ یوٹیلیٹیز بیان کرتی ہے۔ تربیتی ڈیٹاسیٹ فیچرز، فارورڈ ریٹرنز، اتار چڑھاؤ کے پیمانے اور ماسکس کے متحرک سلسلے لوٹاتا ہے؛ سلسلے کی لمبائی، تاریخ کی حدود اور قدم قابلِ ترتیب…
یہ نوٹ بک شارپ تناسب کو نمونہ جاتی غیر یقینی والے تخمینے کے طور پر دیکھتی ہے۔ یہ اعتماد کے وقفے اور احتمالی شارپ کے حساب تیار کرتی ہے جو نمونے کی مدت، ٹیڑھاپن اور کشیدگی کا حساب رکھتے ہیں؛ پھر کم از کم ریکارڈ اور شماریاتی قوت کی منصوبہ بندی سے اندازہ لگاتی…
یہ نوٹ بک قیمت کی حرکت کے سامنے باقی ایکسپوژر کے خطرے اور مارکیٹ اثر میں توازن رکھتے ہوئے پوزیشن کو ختم کرنے کا المگرین–کرس حل تیار کرتی ہے۔ یہ آمد کی قیمت کے مقابلے میں نفاذی شارٹ فال استعمال کرتی، مستقل اور عارضی اثرات الگ ماڈل کرتی اور ایک شیڈول کے نفاذی…
یہ دستاویز مخفی فیکٹرز کو ایسے مشترک ریٹرن محرکات کے طور پر متعارف کراتی ہے جن کا اندازہ فیوچرز کے باہمی اتار چڑھاؤ سے ہوتا ہے، نہ کہ انہیں نامزد پیش گوؤں کے طور پر فراہم کیا جاتا ہے۔ یہ ہر تربیتی فولڈ کے اندر فٹ کیے گئے دو طریقوں کا موازنہ کرتی ہے۔ پرنسپل…
دستاویز بتاتی ہے کہ ایس اینڈ پی 500 آپشنز کے لیے خطی، گریڈینٹ بوسٹنگ، ٹیبلر ڈیپ لرننگ اور سلسلہ جاتی ماڈلز کی توثیقی پیش گوئیوں کا موازنہ کیسے کیا جائے۔ تشخیصی نتائج دینے سے پہلے یہ جانچتی ہے کہ ہر رجسٹرڈ پیش گوئی کی آبادی اپنے اہلیت کے معاہدے کے مطابق مکمل…
یہ دستاویز بتاتی ہے کہ ڈبل مشین لرننگ (DML) اسپریڈ، قلیل مدتی اتار چڑھاؤ اور پچھلے ریٹرنز کا حساب رکھنے کے بعد یہ کیسے اندازہ لگاتی ہے کہ خریدار کے شروع کردہ حجم کا حصہ مستقبل کے ریٹرنز پر اثر ڈالتا ہے یا نہیں۔ یہ کراس فٹنگ سے علاج اور نتیجے، دونوں کو ان…