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 نوٹ بک کیس اسٹڈی رجسٹری سے ماڈل تجربات کی فہرست دوبارہ بنانے اور اس کے مشمولات کا ایم ایل فلو سے موازنہ کرنے کا طریقہ بتاتی ہے۔ یہ تربیتی رنز، پیش گوئیوں کے مجموعوں اور بیک ٹیسٹ رنز کے دوران تجربات کا سراغ لگاتی ہے اور ہر مرحلے کو پچھلے مرحلے سے جوڑتی ہے۔…

مشین لرننگبیک ٹیسٹنگشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایکویٹیز، ای ٹی ایف، فیوچرز، زرمبادلہ اور کرپٹو پرپیچوئلز میں ٹریڈنگ کے اخراجات کا تخمینہ لگانے کے لیے اکائیوں سے باخبر فریم ورک بناتی ہے۔ پہلے یہ ٹریڈ شدہ والیوم کو ایسی سرگرمی کی پیمائشوں سے الگ کرتی ہے جنہیں ڈالر ٹرن اوور میں تبدیل نہیں کیا جا…

آرڈر پر عمل درآمدمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچررسک مینجمنٹفیوچرز
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک متنوع ETF کائنات کے لیے لانگ اونلی، مکمل سرمایہ کاری والا اوسط واریئنس فریم ورک بناتی ہے۔ یہ قابلِ عمل پورٹ فولیوز اور مؤثر فرنٹیئر بناتی ہے، پھر تخمینی ریٹرنز اور کوویریئنس استعمال کرکے زیادہ سے زیادہ شارپ اور کم سے کم واریئنس کے وزن حل کرتی ہے۔…

کئی اثاثوں پر مبنیپورٹ فولیو کی تشکیلشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پیش گوئیوں، ارتکاز اور تخصیص کے قواعد کو مستقل رکھتے ہوئے سرکردہ ETF تخصیص کی ترتیبات کو اخراجات کے دو گرڈز پر دوبارہ قیمت دیتی ہے۔ یہ کیس اسٹڈی کے فی حصص کمیشن اور نصف بِڈ اَسک اسپریڈ والے ماڈل کا موازنہ بیسس پوائنٹ گرڈ سے کرتی ہے؛ پہلا ماڈل ETF…

حصصآرڈر پر عمل درآمدبیک ٹیسٹنگپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پہلے سے منتخب کرپٹو پرپیچوئل فیوچرز ترتیب پر نفاذ کے اخراجات کے اثرات ناپتی ہے۔ یہ ماڈل، چیک پوائنٹ، داخلے کا قاعدہ، تخصیص اور رسک کنٹرول مستقل رکھ کر ٹریڈ شدہ نوٹیشنل پر راؤنڈ ٹرپ چارجز کی مختلف سطحوں پر بیک ٹیسٹ دوبارہ چلاتی ہے۔ ہر لیبل کے لیے…

کرپٹوپرپیچوئل فیوچرزآرڈر پر عمل درآمدبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک US اسٹاکس کے ایک زیادہ نقدشیل ذیلی مجموعے پر پرنسپل کمپوننٹ تجزیہ استعمال کرکے مجموعی نمائش کے مطابق نارملائزڈ ایگن پورٹ فولیوز بناتی اور پوشیدہ رسک عوامل کے طور پر ان کا کردار دیکھتی ہے۔ یہ وضاحت شدہ تغیر کا جائزہ لیتی، شعبہ جاتی ETF ارتباط کے…

حصصفیکٹر سرمایہ کاریشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ ترتیب فرم کی خصوصیات کی بنیاد پر درجہ بند ماہانہ لانگ شارٹ US ایکویٹی پورٹ فولیوز بیان کرتی ہے۔ اس میں 46 خصوصیات پر مشتمل مکمل ریکارڈز کی کائنات، ماہ کے اختتام پر فیصلے، اگلے اوپن پر نفاذ، لانگ اور شارٹ حصوں میں مساوی وزن، اور قرض لینے سمیت نمایاں لین…

حصصفیکٹر سرمایہ کاریمومینٹمبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ فریم ورک روزانہ US ایکویٹی OHLCV ڈیٹا پر ڈیٹا کے معیار کی جانچ دکھاتا ہے۔ ساختی توثیق قیمتوں کے تعلق، مثبت قیمتوں، غیر منفی حجم، گم شدہ قدروں، دہرائی گئی تاریخوں، زمانی ترتیب، پرانی قیمتوں اور انتہائی منافع کو جانچتی ہے۔ نوٹ بک معلوم خرابیاں داخل کرکے اور…

حصصشماریاترسک مینجمنٹامریکی مارکیٹیں
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ماہانہ ETF rotation بیک ٹیسٹ بناتی ہے، پورٹ فولیو منافع سے لے کر simulated trades تک۔ یہ گزشتہ risk-adjusted منافع سے دس فنڈز کی درجہ بندی کرتی، Treasury yield-curve regime کے ذریعے سرکردہ فنڈز اور دفاعی بانڈ allocation میں انتخاب کرتی، اور اگلے…

بیک ٹیسٹنگمومینٹمآرڈر پر عمل درآمدپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک مقررہ NASDAQ-100 microstructure بیک ٹیسٹس پر stop-loss، trailing-stop اور وقت پر اخراج کے overlays کا موازنہ کرتی ہے۔ اسٹریٹیجی ہر پندرہ منٹ میں فیصلے کرتی ہے، جبکہ خطرے کے قواعد ہر منٹ قیمتیں دیکھتے ہیں، جس سے overlay کو signal updates کے درمیان…

رسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگپوزیشن کا حجم طے کرناحصص
arXiv papers

یہ مطالعہ BTC/USDT آرڈر عمل درآمد کے لیے Double Deep Q-Learning کا K-means سے تقسیم کردہ ماہرین کے امتزاج اور مساوی پیرامیٹرز والے گھنے نیٹ ورکس سے موازنہ کرتا ہے۔ جائزے میں Binance کے پانچ منٹ کے اوسط شدہ limit order book ڈیٹا کو استعمال کرکے نفاذی شارٹ…

کرپٹوآرڈر پر عمل درآمدمشین لرننگمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچر
arXiv papers

یہ مطالعہ روزانہ، ہفتہ وار، ماہانہ اور سالانہ افق پر NSE 500 اسٹاک سے بنائے گئے فزیکل مومینٹم پورٹ فولیوز کا جائزہ لیتا ہے۔ یہ 2014–2021 کے تاریخی منافع اور خطرے کے پروفائلز کا جائزہ لیتا اور ہر افق کے بہترین کارکردگی والے پورٹ فولیو کا NIFTY 50 پورٹ فولیو…

حصصمومینٹمشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پیمائش کرتی ہے کہ اٹ دی منی S&P 500 آپشن اسٹرَیڈلز کا توثیقی شارپ، مفروضہ ایگزیکیوشن لاگتوں اور آپشنز کے دو دائروں میں کیسے بدلتا ہے۔ یہ اسپریڈ لاگت کو کوٹ کیے گئے آپشن ہاف اسپریڈ کے حصے کے طور پر ظاہر کرتی ہے، کیونکہ آپشن پریمیم اور بنیادی اثاثے…

آپشنزامریکی مارکیٹیںبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک فیوچرز کی پیش گوئی کے لیے LSTM اور NLinear سیکوئنس ماڈلز کا جائزہ لیتی ہے۔ ہر فیصلے کے لیے ایک فیچر قطار استعمال کرنے والے ماڈلز کے برعکس، سیکوئنس ماڈلز ماضی کے مشاہدات کی ترتیب وار ونڈوز لیتے ہیں اور ممکن ہے کہ ایسے نمونے سیکھیں جو مقررہ خلاصوں…

فیوچرزمشین لرننگبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ US ایکویٹی پینل پر بنی اسٹریٹیجیز ٹریڈنگ کی رگڑ برداشت کر سکتی ہیں یا نہیں، اس کا جائزہ کیسے لیں۔ یہ توثیقی شارپ سے ہر لیبل کے لیے ایک کنفیگریشن مقرر کرتی ہے، پھر اسی اسٹریٹیجی کی قیمت مقررہ لاگت کی سطحوں پر دوبارہ طے کرتی ہے۔ اس سے…

حصصبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ آیا SHAP کی فیچر انتسابات اس وقت مستحکم رہتی ہیں جب پیش گوئیاں ملتی جلتی ہوں یا مختلف رینڈم سیڈز اور آرکیٹیکچرز سے ماڈلز دوبارہ فٹ کیے جائیں۔ ETF کے فارورڈ ریٹرنز استعمال کرکے یہ ایسے نمونوں کے جوڑے تلاش کرتی ہے جن کی پیش گوئیاں قریب…

مشین لرننگشماریاترسک مینجمنٹحصص
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی متنوع CME فیوچرز میں ہفتہ وار لانگ شارٹ، کیری کی درجہ بندی پر مبنی اسٹریٹیجیوں کو روزانہ کے ڈیٹا، واک فارورڈ ماڈل جائزے اور کمیشن، اسپریڈ اور رول سلپیج کی لاگت کے ساتھ آزماتی ہے۔ یہ مختلف ماڈل خاندانوں میں سگنل کے معیار کا تقابل کرتی، پھر پورٹ…

فیوچرزاثاثہ رکھنے کی لاگت یا آمدنمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز بتاتی ہے کہ لائیو آرڈر کے دورانیے کو محدود حالتوں اور واقعات سے چلنے والی جائز منتقلیوں کے ذریعے کیسے ظاہر کیا جائے۔ اس میں جمع کرانا، بروکر کی تصدیق، ایکسچینج کی منظوری، جزوی اور مکمل فلز، منسوخی کی درخواستیں، مسترد ہونا، میعاد ختم ہونا اور معطل…

آرڈر پر عمل درآمدمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچررسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک واضح ٹریڈنگ، فنانسنگ اور فنڈ اخراجات کے مفروضوں کے تحت مجموعی منافع کو خالص کارکردگی میں تبدیل کرنے کا طریقہ دکھاتی ہے۔ لاگتوں میں اسپریڈ اور مارکیٹ امپیکٹ، کمیشن اور ایکسچینج فیس، مارجن سود، اسٹاک ادھار، انتظامی فیس اور انتظامی اخراجات شامل ہیں۔…

حصصآرڈر پر عمل درآمدبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک بڑی پوزیشن ختم کرنے کا شیڈول بنانے کے لیے المگرین–کرس کا فریم ورک پیش کرتی ہے۔ یہ عمل درآمد کی کمی کو آمد کی قیمت کے مقابل ناپتی اور دو متقابل لاگتیں ماڈل کرتی ہے: مارکیٹ امپیکٹ، جو ٹریڈنگ کی شدت بڑھنے کے ساتھ بڑھتا ہے، اور وقتی رسک، جو فروخت نہ…

آرڈر پر عمل درآمدمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچررسک مینجمنٹشماریات
Machine Learning for Trading

یہ کوڈ آؤٹ آف سیمپل پیش گوئی کے جدولوں سے معیاری کارکردگی کے پیمانے نکالتا ہے، ہر فولڈ کے لیے الگ اور مجموعی خلاصے کی صورت میں۔ یہ ریگریشن اور کلاسیفیکیشن دونوں کو سنبھالتا ہے، جن میں انفارمیشن کوفیشینٹ، غلطی کے پیمانے، امتیازی پیمانے اور اداروں کی تعداد…

شماریاتبیک ٹیسٹنگمشین لرننگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک روزانہ FX پیئرز ماڈل کے تعیناتی دور کا جائزہ لیتی ہے، جس میں انٹرایکٹو بروکرز لائیو ڈیٹا کا ذریعہ اور عمل درآمد کی جگہ دونوں ہے۔ یہ تاریخی پینل پر رِج ریگریشن ماڈل کی تربیت کرتی ہے، روزانہ منافع، مومینٹم، اتار چڑھاؤ اور قیمت سے اخذ کردہ مختصر فیچر…

فاریکسمشین لرننگآرڈر پر عمل درآمدرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک CME فیوچرز کے پینل کے لیے نیورل اسٹوکاسٹک ڈسکاؤنٹ فیکٹر ماڈل پیش کرتی ہے۔ یہ ماڈل مصنوعاتی منافع اور مشاہدہ کی جا سکنے والی خصوصیات، مثلاً کیری، مومینٹم اور اتار چڑھاؤ، دونوں استعمال کرکے پوشیدہ عوامل بناتا اور طے شدہ مستقبل کے منافع کی مدتوں کے…

فیوچرزمشین لرننگفیکٹر سرمایہ کاریبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ مطالعہ دو لاگتی گرڈز میں سرکردہ ETF تخصیص اور رسک کنٹرول کے امتزاج کی قیمت دوبارہ متعین کرتا ہے، جبکہ ہر رجسٹرڈ اسٹریٹیجی کی تشکیل برقرار رکھتا ہے۔ ایک گرڈ ہر ٹریڈ کے لیے بیسس پوائنٹس استعمال کرتا ہے؛ دوسرے میں فی حصص کمیشن اور نصف اسپریڈ ہے، جو اس کیس…

بیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدپورٹ فولیو کی تشکیلرسک مینجمنٹ