یہ نوٹ بک ایک منٹ کے NASDAQ-100 مائیکرو اسٹرکچر فیچرز پر لانگ شارٹ ٹرم میموری نیٹ ورک فٹ کرنے کا طریقہ بیان کرتی ہے تاکہ کئی افقوں کے لیے مستقبل کے ریٹرنز کی پیش گوئی کی جا سکے۔ ماڈل پچھلے مشاہدات کی ترتیب کو مرحلہ وار پراسیس کرتا اور سیکھتا ہے کہ پہلے کے کن…
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
768 دستاویزات
یہ تربیتی یوٹیلٹی ڈیپ پی ایم طرز کے ماڈل کے لیے اصلاحی عمل بیان کرتی ہے۔ یہ مضبوط شارپ پر مبنی نقصان سے ماڈل کے پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے ایڈم ڈبلیو استعمال کرتی ہے، جس میں فارورڈ ریٹرنز، اتار چڑھاؤ کی اسکیلنگ، ماسکس، ٹرانزیکشن لاگت اور ترتیب دیے گئے…
یہ تجزیہ اس بات کا تخمینہ لگاتا ہے کہ آیا حالیہ مدت کو چھوڑ کر مومینٹم کا تعلق ای ٹی ایف کے مستقبل کے ریٹرنز میں سببی تبدیلی سے ہے، بجائے اس کے کہ یہ پوچھا جائے کہ مومینٹم ریٹرنز کی کتنی اچھی پیش گوئی کرتا ہے۔ ڈبل مشین لرننگ متعین مخدوش عوامل کی مدد سے نتیجے…
یہ نوٹ بک اوورلیپ کرنے والی قیمت سے اخذ کردہ خصوصیات کی مدد سے ETF ریٹرنز کی پیش گوئی کرنے والے خطی ماڈلز کا موازنہ کرتی ہے۔ چونکہ متعدد ریٹرن افق اور انڈیکیٹر خاندان ایک جیسی معلومات ظاہر کر سکتے ہیں، اس لیے عام کم از کم مربعات قریباً یکساں خصوصیات کو غیر…
یہ نوٹ بک دیکھتی ہے کہ ای ٹی ایف کے ریٹرن کی پیش گوئیاں غیر یقینی کیسے ظاہر کر سکتی ہیں، اور مونٹی کارلو ڈراپ آؤٹ کا ڈیپ اینسمبلز سے موازنہ کرتی ہے۔ بار بار پیش گوئی کے دوران ڈراپ آؤٹ فعال رہتا ہے، جبکہ اینسمبل الگ الگ تربیت یافتہ نیٹ ورکس کے اختلاف کو ناپتا…
یہ نوٹ بک متعدد ٹریڈنگ کیس اسٹڈیز سے رجسٹرڈ ڈبل مشین لرننگ تخمینے جمع کرتی ہے اور ان کی غیر یقینی اور تشخیصی پیمانوں کا موازنہ کرتی ہے۔ یہ ہر مطالعے کی رجسٹری سے موجودہ قطاریں لوڈ کرتی، رجسٹری کی سالمیت اور لیبلز کی یکتائی جانچتی، کوریج واضح کرتی، اور HAC…
یہ نوٹ بک ایس اینڈ پی 500 آپشنز کے مطالعے میں پیش گوئی کے لیے پہلے سے مقرر LSTM ماڈل فٹ کرتی ہے۔ نیٹ ورک ہر سمبل کی تاریخ کی زمانی ترتیب والی ونڈوز لیتا ہے اور دستی طور پر بنائے گئے فیچرز پر مکمل انحصار کرنے کے بجائے سیشنز کے دوران معلومات کو ظاہر کرنے کے…
یہ نوٹ بک مالیاتی خبروں کے جملوں کو مثبت، غیر جانب دار یا منفی درجہ دینے کے تین طریقوں کا موازنہ کرتی ہے: لوجسٹک ریگریشن کے ساتھ TF-IDF کے لفظی اور عبارتی فیچرز، کلاسیفائر کے ساتھ اوسط جامد لفظی ویکٹرز، اور پہلے سے تربیت یافتہ فن برٹ جذباتی ماڈل۔ طریقوں کی…
یہ نوٹ بک اکاؤنٹنگ اور قیمت پر مبنی خصوصیات کو اگلے مہینے کے US اسٹاک ریٹرنز کے انفرادی پیش گو کے طور پر جانچتی ہے۔ یہ ہر خصوصیت اور ریٹرن لیبل کے درمیان ماہانہ کراس سیکشنل درجہ جاتی باہمی تعلق نکالتی ہے، پھر ترقیاتی مدت کے مہینوں میں اس کا خلاصہ کرتی ہے۔…
یہ نوٹ بک CME فیوچرز کیس اسٹڈی کے امیدوار فیچرز کو آئندہ ریٹرنز کے مقابل جانچتی ہے۔ ہر فیچر کے لیے یہ فیچر کی قدروں اور بعد کے ریٹرنز کے درمیان کراس سیکشنل درجہ جاتی باہمی تعلق نکالتی ہے، تاریخوں کے لحاظ سے اس کا خلاصہ کرتی ہے، باہم متداخل ریٹرن ادوار کے لیے…
یہ نوٹ بک ایکویٹی ریٹرنز سے آزادانہ طور پر مارکیٹ کے حالات بیان کرنے کے لیے ماہانہ میکرو اکنامک اشاریوں کے کلسٹر بناتی ہے۔ یہ FRED سلسلوں کو مہینے کے اختتام کے مشاہدات سے ہم آہنگ کرتی ہے، بے روزگاری، وفاقی فنڈز کی شرح، ییلڈ کرو کی اسپریڈ اور سال بہ سال CPI…
یہ نوٹ بک مصنوعی روزانہ ETF ریٹرن سلسلے بنانے کے لیے ڈفیوژن۔TS کو اپناتی ہے۔ اس کا ڈینوائزر اصل سلسلے کی پیش گوئی کرتا ہے اور اس پیش گوئی کو پولینومیئل رجحان، منتخب فورئیر اجزا اور باقی ماندہ حصے میں تقسیم کرتا ہے۔ وقت کے دائرے اور فریکوئنسی کے دائرے کا…
یہ نوٹ بک تعینات مالیاتی ماڈل کی حقیقی ہولڈ آؤٹ فائلوں سے نگرانی کا طریقۂ کار بناتی ہے۔ ڈرفٹ ناپنے سے پہلے یہ جانچتی ہے کہ آنے والا فیچر ڈیٹا موجود اور ساختی طور پر درست ہے، پھر حوالہ جاتی اور موجودہ ونڈوز کا موازنہ کرتی ہے۔ فیچر کی تقسیم میں تبدیلیاں…
یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ SHAP پینل کی رِج ریگریشن پیش گوئیوں کی ETF کے ذریعے تشریح کیسے کی جائے۔ خطی ماڈل میں ہر فیچر سے منسوب حصہ اس کے کوفیشنٹ اور تربیتی پس منظر کے اوسط سے فیچر کے انحراف کو ضرب دینے کے برابر ہے، اس لیے ان حصوں کو بند فارم حساب سے جانچا جا…
یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ مشروط آٹو انکوڈر کس طرح انسٹرومنٹڈ پرنسپل کمپوننٹ ماڈل کو وسعت دیتا ہے: ایک نیورل نیٹ ورک اسٹاک کی خصوصیات کو فیکٹر ایکسپوژرز میں تبدیل کرتا ہے، جبکہ ماڈل ایکسپوژر اور فیکٹر ریٹرن کی وہی ساخت برقرار رکھتا ہے۔ یہ ہر تربیتی ونڈو کے مقررہ…
یہ مطالعہ مالیاتی اور GJR-GARCH اتار چڑھاؤ کے فیچرز کو آئندہ ایکویٹی ریٹرنز کے مقابل جانچتا ہے۔ ہر سیشن کے لیے یہ فیچر اور بعد کے ریٹرنز کے درمیان اسٹاکس کی درجہ بندی کا باہمی تعلق نکالتا ہے، پھر اوسط تعلق، واک فارورڈ توثیقی ادوار میں تسلسل، اور متعدد…
یہ حوالہ جذبات کے تجزیے، متنی خصوصیات کی تیاری اور خبروں کو منافع سے جوڑنے والے تجربات کے لیے مالی خبروں کے دو متنی ڈیٹا مجموعوں کا تعارف دیتا ہے۔ FNSPID سرخیوں کو اسٹاک ٹکروں سے جوڑتا ہے اور طویل تاریخی مدت کا احاطہ کرتا ہے؛ مکمل مجموعے کے ساتھ ایک چھوٹا…
یہ نوٹ بک مختصر یورپی کال کے لیے ڈیپ ہیجنگ دکھاتی ہے۔ یہ جیومیٹرک براؤنین حرکت سے بنیادی قیمت کے راستوں کی سیمولیشن، بلیک-شولز ڈیلٹا کو معیار کے طور پر حساب، اور ہیج پوزیشن منتخب کرنے کے لیے نیم تکراری نیورل نیٹ ورک کی تربیت کرتی ہے۔ تربیت کا مقصد اختتامی…
یہ نوٹ بک دکھاتی ہے کہ دس پرنسپل کمپوننٹس سے ناپی گئی وسیع حرکات کا حساب رکھنے کے بعد چار منظم پورٹ فولیو اسٹریٹیجیز، SPY کے منافع کی وضاحت میں اضافہ کرتی ہیں یا نہیں۔ امیدوار پورٹ فولیوز ای ٹی ایف کو حالیہ مومینٹم، کم اتار چڑھاؤ یا مختصر مدتی واپسی کی بنیاد…
یہ دستاویز ETF کے منافع کو ماڈل کرنے کے لیے آلہ جاتی پرنسپل کمپوننٹ تجزیے کی وضاحت کرتی ہے۔ عام PCA کے برعکس، جو ہر فنڈ کو عوامل کی مستقل نمائشیں دیتا ہے، IPCA ہر فنڈ کی نمائشوں کو اس کی قابلِ مشاہدہ خصوصیات کا مشترکہ خطی تابع بناتا ہے۔ یہ خصوصیات سے نمائشوں…
یہ نوٹ بک NASDAQ-100 اسٹاکس کو ان کے اگلے 15 منٹ کے منافع کے لحاظ سے درجہ بند کرنے والے پیش گوئی ماڈلز کا، انٹراڈے مائیکرو اسٹرکچر معلومات مثلاً اسپریڈ، گہرائی کے عدم توازن، دستخط شدہ حجم اور قیمت کے اثر سے موازنہ کرتی ہے۔ یہ ہر ماڈل خاندان سے ایک نمائندہ…
یہ تجزیہ جانچتا ہے کہ متعدد ٹریڈنگ مطالعات میں منتخب کیے گئے سگنل مزید استعمال کے لیے کافی قابلِ اعتماد دکھائی دیتے ہیں یا نہیں۔ یہ توثیقی معلوماتی عددی نسبت (IC) کا ہولڈ آؤٹ شواہد سے موازنہ کرتا، استحکام اور دوبارہ پیدا کیے جانے کی صلاحیت دیکھتا، اور پیش…
یہ رہنما اثاثوں کی قیمت اور حجم کی تاریخ سے بننے والی خصوصیات کا جائزہ لیتا ہے، جن میں مختلف مدتوں کے منافع، رجحان اور واپسی کے پیمانے، اتار چڑھاؤ کے متعدد تخمینے، اتار چڑھاؤ کی کیفیتیں، سیالیت، انتہائی نقصان کا خطرہ اور کراس سیکشنل نارملائزیشن شامل ہیں۔ یہ…
یہ نوٹ بک آپشن سطح کے فیچرز والے ایکویٹی پینل کے لیے انسٹرومنٹڈ پرنسپل کمپوننٹ اینالیسس (IPCA) بیان کرتی ہے۔ عام PCA کے برعکس، جو ہر اسٹاک کے ایکسپوژر کا تخمینہ اس کی منافع کی تاریخ سے لگاتا ہے، IPCA ایکسپوژر کو ہر اسٹاک کے تاریخ کے مخصوص فیچرز، مثلاً مضمر…