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

689 دستاویزات

Machine Learning for Trading

یہ دستاویز کیس اسٹڈی کے پیراکیٹ ڈیٹا سے براہ راست فیچر اسٹور کے تصورات دکھاتی ہے۔ فیچر ویو میں اکائی کی کلید، واقعے کا ٹائم اسٹیمپ، قابلِ استعمال مدت اور فیچر کالم متعین ہوتے ہیں۔ ماڈل کی تربیت کے لیے تاریخی قدروں کو اس فیصلے کے وقت سے جوڑا جاتا ہے جب وہ…

مشین لرننگبیک ٹیسٹنگشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ تجزیاتی نوٹ بتاتا ہے کہ نئی بیک ٹیسٹنگ کے بجائے رجسٹری کے نتائج سے فرم کی خصوصیات پر مبنی US ایکویٹی اسٹریٹیجی کا جائزہ کیسے لیا جائے۔ یہ غیر یقینی کو ملحوظ رکھنے والے کارکردگی کے اعدادوشمار دیکھتا، مشترک بنیاد پر ترتیبوں کی درجہ بندی کرتا، اور منتخب…

حصصبیک ٹیسٹنگشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

دستاویز پورٹ فولیو کے مقررہ دوبارہ توازن سے پہلے پوزیشنیں بند کرنے کے تین اصول بیان کرتی ہے: نقصان کی مقررہ حد، پوزیشن کی بہترین قیمت سے ناپا جانے والا ٹریلنگ اسٹاپ، اور وقت پر اخراج جو مقررہ ہولڈنگ مدت کے بعد پوزیشن بند کرتا ہے۔ چونکہ یہ اضافی کنٹرول صرف…

حصصرسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ادارہ جاتی 13ایف انکشافات کو مینیجرز اور اسٹاک ملانے والے دو حصوں کے گراف میں بدلتی، پھر اسٹاک کی سطح پر ملکیت کے فیچرز اخذ کرتی ہے۔ یہ مینیجر اور اسٹاک کی تکراری پوزیشنیں یکجا کرتی، جاری کنندہ کے نام معیاری بناتی، آپشن کی قطاریں خارج کرتی اور…

حصصشماریاتپورٹ فولیو کی تشکیلامریکی مارکیٹیں
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ آیا بائننس پرپیچوئل فیوچرز کا ڈیٹا ایسی کراس سیکشنل اسٹریٹیجی کے لیے موزوں ہے جو پریمیم کی بنیاد پر کنٹریکٹس کو درجہ بند کر کے لانگ اور شارٹ پوزیشنیں لیتی ہے۔ یہ ماڈل فٹ یا پیش گوئی نہیں کرتی۔ اس کے بجائے، یہ فنڈنگ تصفیے کے اوقات میں…

کرپٹوپرپیچوئل فیوچرزشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک متعدد کیس اسٹڈیز سے لی گئی اسٹریٹجیز پر فرض کردہ ٹریڈنگ لاگت کے اثرات کا موازنہ کرتی ہے۔ یہ ہر نافذ شدہ اسٹریٹیجی کنفیگریشن کے لیے لاگت کی حساسیت والے بیک ٹیسٹس پڑھتی، کیس اسٹڈی کی اپنی فرض کردہ لاگت پر مجموعی شارپ اور خالص شارپ کا موازنہ کرتی، اور…

بیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹآرڈر پر عمل درآمدشماریات
Machine Learning for Trading

یہ کنفیگریشن کرپٹو پرپیچوئل فیوچرز کے لیے لانگ اور شارٹ اسٹریٹیجی کی تحقیقی ورک فلو متعین کرتی ہے۔ یہ حجم کی بنیاد پر منتخب 19 اثاثوں کی یونیورس، آٹھ گھنٹے کے فنڈنگ تصفیوں سے ہم آہنگ فیصلے، اور فنڈنگ کے ٹائم اسٹیمپ پر ایگزیکیوشن مقرر کرتی ہے۔ بنیادی ہدف اگلے…

کرپٹوپرپیچوئل فیوچرزاثاثہ رکھنے کی لاگت یا آمدناوسط کی جانب واپسی
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک 57 اکاؤنٹنگ اور قیمت پر مبنی خصوصیات کو اگلے مہینے کے US اسٹاک منافع کے انفرادی پیش گوؤں کے طور پر جانچتی ہے۔ یہ ماہانہ کراس سیکشنل رینک ارتباط کا حساب لگاتی، انہیں وقت کے ساتھ اوسط کرتی، اور سیریل انحصار نیز متعدد امیدواروں کی جانچ کے لیے غیر…

حصصفیکٹر سرمایہ کاریشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ جائزہ ایکویٹیز، کرپٹو، زرمبادلہ، فیوچرز، آپشنز اور کثیر اثاثہ پورٹ فولیوز پر مشتمل نو ٹریڈنگ کیس اسٹڈیز کی ترتیب کا ڈیٹا یکجا کرتا ہے۔ یہ ہر مطالعے کی کائنات، ڈیٹا کی فریکوئنسی، فیصلہ سازی کی رفتار، لاگت کے ماڈل اور سگنل سے پوزیشن تک نقشہ بندی کا موازنہ…

کئی اثاثوں پر مبنیبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی TabM، یعنی پیرامیٹرز کے مؤثر استعمال والے نیورل جوڑا ماڈل، کو وہی وقت کے مطابق معلوم CME فیوچرز فیچر قطاروں اور واک فارورڈ فولڈز پر جانچتی ہے جو دوسرے ماڈل خاندان استعمال کرتے ہیں۔ یہ TabM کو زیادہ تر پیرامیٹرز مشترک رکھتے ہوئے ماڈل تغیرات کا…

فیوچرزمشین لرننگبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ مظاہرہ ایک آرڈر کے طریقۂ کار کو بڑے مارکیٹ ویلیو والے US اسٹاکس کی مقررہ کائنات کے روزانہ دوبارہ توازن تک بڑھاتا ہے۔ یہ بتاتا ہے کہ بروکر کی موجودہ پوزیشنوں کا ماڈل کے اہداف سے موازنہ کیسے کریں، فرق کے لیے آرڈر کیسے بنائیں، اور اختیاری طور پر پیپر ٹریڈنگ…

حصصآرڈر پر عمل درآمدرسک مینجمنٹمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچر
Machine Learning for Trading

یہ تعلیمی نوٹ بک مقداری تحقیق میں استعمال ہونے والے قیمت اور حجم سے اخذ کردہ فیچرز کا جائزہ لیتی ہے۔ اس میں مختلف دورانیوں کے سادہ اور لاگرتھمی منافع، ایک مدت چھوڑ کر مومینٹم، رات بھر اور انٹرا ڈے منافع، متحرک اوسط سے فاصلہ، رجحان اور الٹ پھیر کے پیمانے،…

حصصتکنیکی اشارےاتار چڑھاؤمومینٹم
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی S&P 500 کے اجزا پر مختصر، ایٹ دی منی اسٹریڈلز کا جائزہ لیتی ہے، جو ہفتہ وار داخل کیے جاتے ہیں اور روزانہ ڈیلٹا ہیج کے ساتھ میعاد تک رکھے جاتے ہیں۔ اس کا بنیادی طریقۂ کار میعاد تک رکھنے کے منافع کا ماڈل بنانا ہے: آپشن پوزیشن پر داخلے کا اسپریڈ…

آپشنزاتار چڑھاؤبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ پہلے سے منتخب FX اسٹریٹیجی کو ہولڈ آؤٹ پیش گوئیوں پر کیسے جانچا جائے۔ یہ منتخب ترتیب کی رجسٹرڈ بیک ٹیسٹ تصریح دوبارہ استعمال کرتی ہے اور سگنل، مختص کاری، خطرے کے کنٹرول، دوبارہ توازن کے اصول، لاگتوں اور اکاؤنٹ کی ترتیبات کو مقرر رکھتی…

فاریکسبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ لین دین کی لاگت کے مفروضے ایک منتخب S&P 500 ایکویٹی اور آپشنز مختص کاری کے توثیقی شارپ کو کیسے متاثر کرتے ہیں۔ جہاں دستیاب ہو، یہ منجمد امیدوار مجموعے سے منتخب کردہ ترتیب کو برقرار رکھتی ہے، پھر اسی سلسلۂ انتخاب کو تجارتی برائے نام قدر…

حصصآپشنزآرڈر پر عمل درآمدبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک فیوچرز کے ہر منافع کے افق کے لیے توثیق میں سب سے اونچے درجے کے سگنل یا تخصیص کی اسٹریٹیجی پر ترتیب دیے گئے اسٹاپ لاس، ٹریلنگ اسٹاپ اور وقت پر اخراج کے قواعد لاگو کرتی ہے۔ ہر قاعدے کو اپنی بنیادی اسٹریٹیجی پر جانچا جاتا ہے؛ پیرامیٹر پہلے سے مقرر…

فیوچرزاثاثہ رکھنے کی لاگت یا آمدناوسط کی جانب واپسیرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

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…

حصصامریکی مارکیٹیںبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

باب کا مؤقف ہے کہ دہرایا جا سکنے والا تحقیقی نظم، کسی ایک اسٹریٹیجی سے زیادہ پائیدار ٹریڈنگ برتری کا ذریعہ ہے۔ یہ قابلِ تردید مفروضوں، نمونے سے باہر کے جائزے اور تعصب کم کرنے کے لیے متعدد ٹیسٹوں کی اصلاح پر مبنی طریقۂ کار پیش کرتا ہے۔ پھر مقداری کیریئر کے…

مشین لرننگشماریاترسک مینجمنٹڈی فائی
Machine Learning for Trading

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…

حصصبیک ٹیسٹنگپورٹ فولیو کی تشکیلرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک دکھاتی ہے کہ بروکر ریپر آرڈر کے حجم اور پوزیشن کی حدوں، آرڈر ریٹ کی حد، اثاثہ جاتی پابندیوں اور مستقل کِل سوئچ کے ذریعے غیر محفوظ آرڈرز کیسے مسترد کر سکتا ہے۔ ایک مصنوعی بروکر فیصلوں کو قابلِ مشاہدہ بناتا ہے: آزمائشی آرڈرز وضاحت کے ساتھ قبول یا روک…

رسک مینجمنٹپوزیشن کا حجم طے کرناآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

بینچ مارک بنانے کا یہ طریقہ کیس اسٹڈی میں متعین اثاثوں سے مساوی وزن والی روزانہ منافع کی سیریز تیار کرتا ہے۔ پہلے ہر سیشن میں ہر علامت کی آخری اختتامی قیمت لی جاتی ہے، پھر اختتام سے اختتام تک منافع نکال کر دستیاب منافع کا علامتوں کے درمیان اوسط لیا جاتا ہے۔…

بیک ٹیسٹنگپورٹ فولیو کی تشکیلشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ تجزیہ نو اثاثہ جاتی گروپوں میں 100 ای ٹی ایف کی ایک مقررہ کائنات کا جائزہ لیتا ہے۔ یہ فنڈ اور سال کے لحاظ سے کوریج جانچتا ہے، تصدیق کرتا ہے کہ قیمتوں کا پینل گروپ کی ترتیب سے مطابقت رکھتا ہے، خالی اندراجات اور OHLC کی ترتیب کا جائزہ لیتا ہے، اور گروپوں کے…

کئی اثاثوں پر مبنیشماریاترسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک تخمینہ لگاتی ہے کہ آیا کرپٹو پرپیچوئل کا پریمیم زیڈ اسکور بعد کے آٹھ گھنٹے کے ریٹرنز پر اثر انداز ہوتا ہے، جب تین بیان کردہ عوامل—قیمت کا اتار چڑھاؤ، فنڈنگ کی شرح اور اوسط پریمیم انحراف—مستقل رکھے جائیں۔ چونکہ ٹریٹمنٹ مسلسل ہے، ہدف ایک ڈھلوان ہے جو…

کرپٹوپرپیچوئل فیوچرزمشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

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…

اتار چڑھاؤشماریاترسک مینجمنٹحصص