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۔
2,057 دستاویزات
یہ نوٹ بک Yahoo Finance، WikiPrices اور FRED کے درمیان یکساں OHLCV انٹرفیس دکھاتی ہے، پھر ان ذرائع سے موجودہ ETF ڈیٹا، طویل تاریخ والے حصص اور معاشی سلسلے حاصل کرتی ہے۔ یہ حصول کے لیے ترجیحی ترتیب پر مبنی متبادل طریقہ بیان کرتی اور ہر مشاہدے کا ذریعہ درج…
یہ نوٹ بک متعدد منٹ کے افق پر آئندہ منافع کی پیش گوئی کے لیے NASDAQ-100 مائیکرو اسٹرکچر خصوصیات پر طویل مختصر مدتی حافظے کا نیٹ ورک فٹ کرتی ہے۔ سیدھے کیے گئے خطی ماڈل کے برعکس، ایک LSTM ہر مشاہدے کو ترتیب سے پراسیس کرتا اور سیکھتا ہے کہ ماضی کی کتنی معلومات…
یہ باب وضاحت کرتا ہے کہ ہر فیصلے کے وقت دستیاب معلومات کا لحاظ رکھتے ہوئے مالی مشین لرننگ ماڈلز کا جائزہ کیسے لیا جائے۔ یہ تربیت، توثیق اور آخری ہولڈ آؤٹ میں فرق کرتا ہے، اور بتاتا ہے کہ بے ترتیب طور پر خلط ملط کیے گئے k-fold توثیق میں ماضی کی پیش گوئی کرتے…
یہ نوٹ بک متعدد ٹریڈنگ کیس اسٹڈیز کی رجسٹریوں سے استفسار کرتی اور سگنل، تخصیص، لاگت اور خطرے کے موازنوں کے لیے مختلف ڈیٹا سیٹس کی جدولیں بناتی ہے۔ یہ توثیق میں درجہ بند ترتیبوں کے مجموعے کے تشخیصی پیمانے رپورٹ کرتی ہے، جن میں پہلے اور دسویں شارپ کا فرق، فولڈ…
یہ اختتامی نوٹ بک متنوع ETF کائنات میں مشترک سگنل استعمال کرتے ہوئے مساوی وزن، الٹا اتار چڑھاؤ، اوسط-تغیر کی اصلاح اور درجہ وار رسک پیریٹی کا موازنہ کرتی ہے۔ ایک رولنگ رج ماڈل رفتار، متحرک اوسط سے فاصلے اور اتار چڑھاؤ کی خصوصیات استعمال کرکے آئندہ منافع کا…
یہ نوٹ بک ہر کیس اسٹڈی کا منتخب سگنل مقرر رکھ کر پورٹ فولیو کی تخصیص کو الگ سے جانچتی اور تخصیص کے مرحلے کے بیک ٹیسٹ کا موازنہ کرتی ہے۔ اس میں مساوی وزن، الٹا اتار چڑھاؤ، اسکور وزن، اوسط-تغیر کی اصلاح، رسک پیریٹی اور درجہ وار رسک پیریٹی جیسے طریقے شامل ہیں۔…
یہ نوٹ بک مختلف کیس اسٹڈیز میں پورٹ فولیو مختص کرنے کے طریقوں کا موازنہ کرتی ہے، جبکہ ہر مطالعے کی منتخب سگنل پیش گوئی مقرر رکھی جاتی ہے۔ یہ اسی بنیادی پیش گوئی سے وابستہ تخصیص کے مرحلے کے بیک ٹیسٹ لوڈ کرتی ہے، پھر مساوی وزن، الٹا اتار چڑھاؤ، اوسط-تغیر کی…
یہ نوٹ بک ایک ہی سمبل اور تجارتی دن کے لیے DataBento کے مارکیٹ بہ آرڈر پیغامات سے NASDAQ لمٹ آرڈر بک کی تشکیلِ نو بیان کرتی ہے۔ اس میں ایک ماڈیولر انجن پیش کیا گیا ہے جو ہر آرڈر کی حالت ٹریک کرتا، آرڈرز کو قیمت کی سطحوں پر جمع کرتا اور بولی اور طلب کے رخ…
یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ توازنِ نو کی رفتار ETF کے اعلیٰ درجہ والے مومینٹم پورٹ فولیو کی خرید و فروخت، مجموعی کارکردگی اور لاگت کے بعد نتائج کو کیسے متاثر کرتی ہے۔ یہ روزانہ، ہفتہ وار، ہر دو ہفتے اور ماہانہ نظام الاوقات میں تاریخی ہدفی وزنوں کی تبدیلی سے خرید…
یہ نوٹ بک دو مدتوں کے لیے ETF ریٹرنز کی پیش گوئی میں LightGBM ماڈلز کا رِج بنیادی معیار سے موازنہ کرتی ہے۔ یہ بتاتی ہے کہ درخت ادوار کے تابع باہمی اثرات کیسے دریافت کر سکتے ہیں، مثلاً مارکیٹ دباؤ میں مومینٹم کا مختلف برتاؤ؛ جبکہ جب فیچرز میں باہمی ارتباط…
یہ نوٹ بک ایتھر کی ٹریڈنگ کے لیے ڈی فائی ٹوٹل ویلیو لاکڈ سیریز کو متبادل ڈیٹا کے طور پر جانچتی ہے۔ جائزے کو چار سوالات کے گرد منظم کیا گیا ہے: کیا سیریز مستقبل کے ریٹرنز سے تعلق رکھتی ہے، کیا ڈیٹا درست اور دوبارہ تشکیل دینے کے قابل ہے، کیا اس کا استعمال…
یہ نوٹ بک 13F فائلنگز سے ادارہ جاتی ہولڈنگز پر ساختہ گراف طرز کی بازیافت کا ایمبیڈنگ پر مبنی ویکٹر بازیافت سے موازنہ کرتی ہے۔ یہ ایک مقررہ کٹ آف پر وقت کے مطابق ہولڈنگز کا اسنیپ شاٹ بناتی ہے، اسٹاک کائنات محدود کرتی ہے، اور اسٹاک رکھنے والوں، اداروں کی…
یہ نوٹ بک نقصان والی ٹریڈز کو ان کے فیصلوں سے متعلق ماڈل تشریحات کے ساتھ جوڑنے کا ورک فلو دکھاتی ہے۔ یہ قیمت اور میکرو اکنامک ڈیٹا سے واحد اثاثے کا SPY فیچر پینل بناتی ہے، پہلے کے مشاہدات پر LightGBM ماڈل تربیت دیتی ہے، اور بعد کے مشاہدات سے ٹریڈ ریکارڈ اور…
یہ نوٹ بک 15 منٹ کے بیک ٹیسٹ ورک فلو کو NASDAQ-100 اسٹاکس کی پیش گوئیوں پر بیان کرتی ہے۔ پہلے یہ بے ترتیب سگنل کی بنیادی جانچ کرتی ہے: چونکہ اخراجات کے بعد بے ترتیب ٹریڈنگ کو نقصان ہونا چاہیے، مسلسل منافع بخش نتیجہ لیکیج، غلط طور پر ہم آہنگ ڈیٹا یا لاگت نہ…
یہ نوٹ بک NASDAQ ITCH ٹریڈ ڈیٹا سے مارکیٹ مائیکرو اسٹرکچر کے پیمانے بناتی ہے، ٹریڈز کو اندرونِ روز بارز میں جمع کرتی ہے، اور لیکویڈیٹی کے قائم مقام پیمانوں کو آرڈر فلو سگنلز اور آرڈر بک کی حالت سے الگ کرتی ہے۔ یہ جمع کرنے سے پہلے ٹک رول کے ذریعے انفرادی…
یہ ڈیمو Alpaca کی USD اسپاٹ مارکیٹ سے منسلک مسلسل چلنے والا کرپٹو ٹریڈنگ لوپ بیان کرتا ہے۔ یہ پرپیچوئل فیوچرز کے کیس اسٹڈی کی کائنات کو پلیٹ فارم کے معاون اسپاٹ جوڑوں سے ملاتا ہے، اور واضح کرتا ہے کہ وہاں صرف ایک ذیلی مجموعہ ٹریڈ ہو سکتا ہے۔ مثال کا سگنل…
یہ نوٹ بک ایک ہی ETF ریٹرن پینل استعمال کرتے ہوئے PyPortfolioOpt، Riskfolio-Lib، اور skfolio کی پورٹ فولیو تخصیصات کا موازنہ کرتی ہے۔ یہ تربیتی مدت میں تخصیص کنندگان کو فِٹ کرتی ہے، جانچتی ہے کہ مساوی مقاصد اور ہم آہنگ وزن سولور کی رواداری کی حدود میں متفق…
یہ نوٹ بک ایسی اسٹریٹیجی کے لیے مستقبل کے ریٹرن لیبلز بناتی ہے جو لسٹڈ آپشن سگنلز پڑھ کر بنیادی حصص ٹریڈ کرتی ہے۔ یہ روزانہ حصص کی قیمتوں کو اسپلٹس اور ڈیویڈنڈز کے لیے ایڈجسٹ کرتی ہے، مستقل سیکیورٹی شناخت استعمال کرتی ہے، اور مطلوبہ داخلے اور اخراج پر قابلِ…
یہ نوٹ بک اندازہ لگاتی ہے کہ زندہ رہنے والی US ایکویٹیز کا یکساں وزن والا پورٹ فولیو ان فرموں کو شامل کرنے والے پورٹ فولیو کے مقابلے میں ریٹرنز کو کتنا بڑھا چڑھا کر دکھا سکتا ہے جو ڈیٹاسیٹ سے نکل گئیں۔ پہلے یہ دیکھتی ہے کہ پینل اخراج کب ریکارڈ کرتا ہے، اور…
یہ نوٹ بک مختلف مارکیٹ ادوار میں ETF مومینٹم فیچرز اور کرپٹو پرپیچوئل فیوچرز فیچرز کے لیے کوویریئیٹ ڈرفٹ کی نگرانی دکھاتی ہے۔ یہ پاپولیشن اسٹیبیلٹی انڈیکس کا موازنہ کرتی ہے، جو انفرادی فیچر تقسیم میں تبدیلی ناپتا ہے، واسرسٹین فاصلے اور ایسے ڈومین کلاسیفائر…
یہ نوٹ بک بار بار توازنِ نو کی جانے والی NASDAQ-100 اسٹریٹیجی پر لین دین کے اخراجات کے اثرات کا مطالعہ کرتی ہے۔ پہلے یہ اخراجات لاگو ہونے سے پہلے کے موجودہ بیک ٹیسٹس پر بیسس پوائنٹ لاگت کے مفروضے لاگو کرتی ہے تاکہ دکھایا جا سکے کہ اخراجات بڑھنے پر شارپ کیسے…
یہ نوٹ بک آلہ جاتی پرنسپل کمپوننٹ تجزیے کی وضاحت کرتی ہے، جس میں پوشیدہ عوامل کی لوڈنگز ہر حصص کو ایک مقررہ لوڈنگ دینے کے بجائے قابلِ مشاہدہ اسٹاک خصوصیات پر منحصر ہوتی ہیں۔ خصوصیات سے عاملانہ ایکسپوژرز تک مشترک نقشہ ایسے اسٹاکس کے لیے لوڈنگز بنا سکتا ہے جو…
یہ نوٹ بک لانگ اونلی، مکمل سرمایہ کاری والے مارکووٹز فریم ورک کی تشکیل کرتی ہے، جس میں قابلِ عمل پورٹ فولیوز، مؤثر سرحد، زیادہ سے زیادہ شارپ اور کم سے کم تغیر کے حل شامل ہیں۔ یہ وضاحت کرتی ہے کہ پورٹ فولیو کا تغیر کوواریئنس میٹرکس پر کیسے منحصر ہے اور جب…
یہ نوٹ بک ماڈل رینکنگز کو سادہ کرپٹو پرپیچوئل فیوچرز پورٹ فولیوز میں بدلتی ہے تاکہ بعد کے تجربات پوزیشن سائز، اخراجات یا رسک کنٹرولز بدلنے کے اثرات ناپ سکیں۔ یہ داخلے کے قواعد لاگو کرتی ہے، مثلاً لانگ کے لیے سب سے زیادہ اسکور والے اور شارٹ کے لیے سب سے کم…