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

نوٹ بک ویلیو ایٹ رسک کو نقصان کے کوانٹائل اور مشروط ویلیو ایٹ رسک، یا متوقع شارٹ فال، کو اس حد سے آگے کے اوسط نقصان کے طور پر بیان کرتی ہے۔ یہ وسیع ایکویٹی ETF کے لیے ایک روزہ دم کے خطرے کا چار طریقوں سے تخمینہ لگاتی ہے: تجرباتی تاریخی کوانٹائلز، گاوسی ماڈل،…

حصصاتار چڑھاؤرسک مینجمنٹشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک رجسٹرڈ اور مکمل کوریج والے امیدواروں سے توثیقی کنفیگریشن دوبارہ بنا کر منتخب ایس اینڈ پی 500 ایکویٹی اور آپشنز اسٹریٹیجی کا جائزہ لیتی ہے۔ یہ مساوی وزن والے بنیادی معیار سے شروع ہوکر سرمایہ کی تقسیم، رسک کنٹرولز اور اخراجات کی حساسیت تک انتخابی…

حصصآپشنزبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک رجسٹرڈ بیک ٹیسٹس اور مقررہ انتخابی عمل سے ہفتہ وار ایس اینڈ پی 500 آپشنز اسٹریڈل اسٹریٹیجی کا جائزہ لیتی ہے۔ مائع کائنات کی پابندی لگانے کے بعد یہ رجسٹری سے منتخب کنفیگریشن اخذ کرتی ہے، پھر اسٹریٹیجی چننے کے لیے ہولڈ آؤٹ استعمال کیے بغیر توثیقی اور…

آپشنزحصصبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ مطالعہ NVDA کے مارکیٹ بائی آرڈر ڈیٹا سے آرڈر فلو کے دباؤ کا منٹ کی سطح پر پیمانہ بناتا ہے۔ یہ آرڈرز کے اضافے، منسوخی اور تکمیل کو ان کی سمت کے مطابق نشان زد کرتا، واقعات کو حجم اور درمیانی قیمت سے فاصلے کے لحاظ سے وزن دیتا اور نتیجے کی دباؤ سیریز کو ہموار…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرآرڈر پر عمل درآمدشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایک مشروط آٹواینکوڈر پیش کرتی ہے جو آلہ بند پوشیدہ فیکٹر ماڈل کی ساخت برقرار رکھتے ہوئے فرم کی خصوصیات سے فیکٹر ایکسپوژرز تک خطی نقشے کو نیورل نیٹ ورک سے بدلتی ہے۔ ماہانہ ریٹرنز کو خصوصیات سے متعین ایکسپوژرز اور ماہانہ فیکٹر ریٹرنز کے حاصل ضرب کے…

حصصمشین لرننگفیکٹر سرمایہ کاریشماریات
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز آئندہ ایکویٹی منافع اور خطرے کے مطابق تعدیل شدہ منافع کی پیش گوئی کے لیے آپشنز کی سطح سے اخذ کردہ خصوصیات پر ٹی اے بی ایم، یعنی مشترک وزن والا نیورل اینسمبل، فٹ کرتی ہے۔ اس کے اجزا ایک مشترکہ دو تہوں والا نیٹ ورک، الگ ایکٹیویشن اسکیلنگ اور آؤٹ پٹ…

حصصآپشنزمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ ترتیب سے متعلق نوٹ تین جماعتی لیبلز پر L1 لاجسٹک ریگریشن کے لیے ساگا سولور اور چھوٹی کنورجنس ٹالرنس کے انتخاب کی وضاحت کرتی ہے۔ یہ ناسڈیک مائیکرو اسٹرکچر پینل پر رن ٹائم پیمائشوں اور آؤٹ آف سیمپل لاگ لاس و درستگی کے رپورٹ شدہ نتائج کا حوالہ دے کر ساگا کا…

مشین لرننگشماریاتحصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچر
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک کمپنی کی خصوصیات سے مستقبل کے منافع کی پیش گوئی کے لیے زیرِ نگرانی آٹواینکوڈر کا مطالعہ کرتی ہے۔ یہ محدود گنجائش والی نیورل نیٹ ورک بوتل نیک برقرار رکھتی ہے مگر متعلقہ ماڈلز میں استعمال ہونے والی مشروط عامل کی تشریح اور قیمت بندی کی پابندی ہٹا دیتی…

حصصمشین لرننگفیکٹر سرمایہ کاریبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ قابلِ عملیت کا تجزیہ جانچتا ہے کہ آیا US کمپنی خصوصیات پر مبنی ماہانہ لانگ شارٹ اسٹریٹیجی کا دستیاب پینل کے ساتھ جائزہ لیا جا سکتا ہے۔ یہ تصدیق کرتا ہے کہ پیمائشیں درجہ بندی کی صورت میں درج ہیں، بتاتا ہے کہ کمپنیاں کتنی مدت تک مشاہدے میں رہتی ہیں، ہر ری…

حصصفیکٹر سرمایہ کاریبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایک ہی ماہانہ ETF مومینٹم اسٹریٹیجی کی دو سیمولیشنز کا موازنہ کرتی ہے۔ دونوں یکساں ہدفی وزن، کائنات، تاریخیں اور مجموعی ٹریڈنگ لاگت استعمال کرتی ہیں۔ ایک تاخیر شدہ وزن اور اثاثوں کے منافع سے منافع کا حساب کرتی ہے؛ دوسری آرڈرز کو یکے بعد دیگرے چلاتی…

حصصمومینٹمبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک منافع کی پیش گوئی اور یہ دعویٰ کرنے میں فرق کرتی ہے کہ مومینٹم ان منافع کا سبب بنتا ہے۔ یہ تازہ ترین مہینے کو چھوڑ کر اسٹاک کے گزشتہ سال کے منافع کو اثرانداز متغیر اور آئندہ منافع کو نتیجہ سمجھتی ہے۔ حالیہ اتار چڑھاؤ، غیر لیکویڈ ہونے کی درجہ بندی…

حصصمومینٹممشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک متعدد ٹریڈنگ کیس اسٹڈیز کے لائٹ جی بی ایم نتائج یکجا کرتی اور خطی و ٹی اے بی ایم بنیادی ماڈلز سے ان کا موازنہ کرتی ہے۔ یہ ہر کیس اسٹڈی کے لیے سب سے زیادہ IC اسکور والی تشکیل کا جائزہ لیتی، ہٹروسکیڈاسٹیسٹی اور خود ارتباط کے لیے درست کیے گئے وقفے…

مشین لرننگشماریاتبیک ٹیسٹنگحصص
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ آیا سیکھے گئے گراف ایمبیڈنگز US اسٹاکس کے ٹیبلر ماڈل میں پیش گوئی کی اضافی معلومات دیتے ہیں۔ یہ ہدف کی مدت سے پہلے ناپے گئے مطلق منافع کے باہمی ارتباط سے ایک نیٹ ورک بناتی ہے، اسی سابقہ تاریخ سے مومینٹم، اتار چڑھاؤ اور رجحان کی خصوصیات…

حصصمشین لرننگبیک ٹیسٹنگمومینٹم
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز ایس اینڈ پی 500 آپشنز کے مطالعے کے لیے LSTM سلسلہ وار ماڈل بیان کرتی ہے۔ زمانی کراس سیکشنل ماڈلز کے برعکس، جو کسی علامت کی تاریخ کا خلاصہ کرنے کے لیے تیار کردہ خصوصیات پر انحصار کرتے ہیں، LSTM تاریخ وار ونڈوز لیتا ہے اور سیکھتا ہے کہ سلسلے کے کون…

آپشنزحصصمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایک ملین قطاروں کے مقررہ OHLCV پینل سے CSV، Parquet، Feather، اور HDF5 ذخیرہ کاری کا موازنہ کرتی ہے۔ یہ لکھنے کا وقت، مکمل طور پر لوڈ شدہ پڑھنے کا وقت، فائل کا حجم، اور صرف دو کالم منتخب کرنے والی قرأتیں ناپتی ہے۔ وقت ناپنے کی پالیسی میں لکھنے کی…

حصصشماریاتآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک مالیاتی سرخیوں کو اسٹاک سطح کے سگنلز میں بدلنے کا عمل پیش کرتی ہے۔ یہ خبری مواد کو صاف اور معیاری بناتی، ٹکر اور تاریخ کے گروپوں میں عین اور سابقہ متن سے ملتے جلتے نقل شدہ مواد کو ہٹاتی، اور سرخی کے معنی ظاہر کرنے کے لیے جملوں کے ایمبیڈنگز استعمال…

حصصمشین لرننگمارکیٹ کا مزاجفیکٹر سرمایہ کاری
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک روزانہ OHLCV ڈیٹا کے لیے مارکیٹ ڈیٹا کا لائف سائیکل سمجھاتی ہے: ابتدائی تاریخ لوڈ کریں، چھوٹا اوورلیپ کرنے والا اضافہ حاصل کریں، غائب سیشنز شناخت کریں، اور ہر سمبل کی تازگی اور توثیقی مسائل کا خلاصہ بنائیں۔ یہ بتاتی ہے کہ اپ ڈیٹ کی ونڈو فراہم کنندہ…

حصصشماریاتبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک تشخیص کرتی ہے کہ مقررہ، صرف لانگ ETF مومینٹم بنیادی معیار نے 2010 سے 2024 تک مارکیٹ حالات میں کیسی کارکردگی دکھائی۔ یہ ہر روزانہ ریٹرن کو اتار چڑھاؤ اور رجحان کے ان پیمانوں سے لیبل کرتی ہے جو اس ریٹرن کے آغاز سے پہلے معلوم تھے، جبکہ پھیلتے ہوئے…

حصصمومینٹمرجحان کی پیرویاتار چڑھاؤ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پہلے سے منتخب فرم خصوصیات کی پیش گوئیوں اور پورٹ فولیو کی مقررہ ترتیب کو ایک سالہ ہولڈ آؤٹ مدت پر لاگو کرتی ہے۔ یہ پیش گوئیوں، تخصیص، ارتکاز، دوبارہ توازن، یا لین دین کی لاگت کے بارے میں کوئی نیا فیصلہ نہیں کرتی، تاکہ ہولڈ آؤٹ نمونہ سے باہر جانچ کے…

حصصفیکٹر سرمایہ کاریپوزیشن کا حجم طے کرنابیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک 13F فائلنگز سے بنائے گئے ادارہ جاتی ہولڈنگز گراف پر صرف پڑھنے کے لیے سوال جواب کا طریقۂ کار دکھاتی ہے۔ قدرتی زبان سے ڈیٹابیس سوالات بنانے کے بجائے، یہ عین معاون سوالات کو مقررہ اداروں والے پہلے سے تحریر شدہ Cypher ٹیمپلیٹس کی طرف بھیجتی ہے۔…

حصصمشین لرننگآرڈر پر عمل درآمدرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک NASDAQ-100 انٹرا ڈے اسٹریٹیجی میں اعلیٰ ترین تخصیص کے مرحلے کی ترتیبوں پر پوزیشن سطح کے اسٹاپ لاس، ٹریلنگ اسٹاپ، اور وقت پر اخراج کا جائزہ لیتی ہے۔ فیصلے ہر پندرہ منٹ بعد ہوتے ہیں، جبکہ بیک ٹیسٹ انجن ہر منٹ پوزیشنوں کی نگرانی کرتا ہے، اس لیے کوئی…

حصصرسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک S&P 500 ایکویٹی اور آپشنز کے مطالعے میں سلسلہ وار پیش گوئی کے لیے پیچڈ ٹرانسفارمر بیان کرتی ہے۔ یہ ایک زمانی ونڈو کو متصل بلاکس میں تقسیم کرکے ہر بلاک کو ایک ٹوکن کے طور پر ظاہر کرتی ہے، جس سے توجہ مختصر سلسلے پر کام کرتے ہوئے ونڈو کے دور دراز حصوں…

حصصآپشنزمشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک بدلتے ہوئے US ایکویٹیز پینل کے لیے انسٹرومنٹڈ پرنسپل کمپوننٹ اینالیسس (IPCA) کی وضاحت کرتی ہے۔ روایتی PCA ہر اسٹاک کو ایک فِٹ شدہ لوڈنگ دیتا ہے، جو تربیتی نمونے میں شامل نہ ہونے والے اسٹاکس کا فطری طور پر احاطہ نہیں کر سکتا اور کمپنی کی خصوصیات…

حصصفیکٹر سرمایہ کاریمشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ ETF فیچر نوٹ بک وضاحت کرتی ہے کہ فِٹ کیے گئے شماریاتی ماڈل اپنے تخمینی پیرامیٹرز کے ذریعے مستقبل کی معلومات لیک کر سکتے ہیں، اگرچہ ان کے فارمولے ماضی کے مشاہدات استعمال کرتے ہوں۔ اس کا حل واک فارورڈ ری فِٹ شیڈول ہے: ابتدا میں برن اِن کی اجازت دیں، ہر ری…

حصصمشین لرننگشماریاتاتار چڑھاؤ