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

827 دستاویزات

Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پہلے کے تخصیصی مرحلے میں منتخب کیے گئے کرپٹو پرپیچوئل فیوچرز کی پوزیشنوں پر پوزیشن کی سطح کے اخراج جانچتی ہے۔ یہ مقررہ نقصان اسٹاپ، ہر پوزیشن کی بہترین قیمت سے منسلک ٹریلنگ اسٹاپ، اور مقررہ مدت تک رکھنے کے بعد اخراج متعین کرتی ہے۔ اعلان کردہ گرڈ…

کرپٹوپرپیچوئل فیوچرزرسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی LSTM ماڈل کو FX جوڑے کے لیبلز کی پیش گوئی کے لیے ترتیب دیتی ہے۔ یہ بار بار چلنے والے ماڈل کی وہ پوشیدہ حالت، جو پچھلے مراحل سے آگے برقرار رہتی ہے، کا مقررہ سابقہ مدت کی تبدیلیوں اور کنولوشنل دائرۂ اثر سے موازنہ کرتی ہے، جبکہ دیگر ماڈلز سے موازنہ…

فاریکسمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک کیس اسٹڈی بیک ٹیسٹس میں رسک اوورلے کا موازنہ کرتی ہے، جن میں اسٹاپ، ٹریلنگ اسٹاپ، نقصان کی حد، ڈرا ڈاؤن بریکر اور اتار چڑھاؤ کے ہدف کے قواعد شامل ہیں۔ یہ ہر مطالعے کے اوورلے نتائج لوڈ کرتی، جہاں دستیاب ہو وہاں تخصیص کے مرحلے کے بیک ٹیسٹ سے بنیادی…

رسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگپورٹ فولیو کی تشکیلشماریات
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی NASDAQ-100 کے مائیکرو اسٹرکچر فیچرز پر گریڈینٹ بوسٹڈ ٹریز لاگو کرکے انٹرا ڈے کی کئی مدتوں میں منافع اور سمت کی پیش گوئی کرتی ہے۔ اس میں ٹریز کا خطی ماڈلز سے موازنہ ہے: ٹریز مشروط تعلقات، مثلاً اسپریڈ کے لحاظ سے آرڈر فلو کا عدم توازن مختلف ہونا،…

مشین لرننگمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرحصصشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ادارہ جاتی 13F ہولڈنگز کے ذخیرے پر قطعی ربطی بازیافت کا ایمبیڈنگ سرچ سے موازنہ کرتی ہے۔ یہ ایک مقررہ کٹ آف سے پہلے ہر ادارے کی تازہ ترین رپورٹ شدہ پوزیشن رکھ کر کسی مخصوص وقت کا اسنیپ شاٹ بناتی ہے، پھر بڑے ہولڈرز، مشترکہ ملکیت اور اداروں کی بڑی…

مشین لرننگحصصشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک اندازہ لگاتی ہے کہ عمل درآمد کی لاگت فرضی انٹرا ڈے اسٹریٹیجی کے منافع کو کیسے گھٹا سکتی ہے۔ پہلے NASDAQ-100 کے اجزا میں منٹ بار کوٹس سے والیوم ویٹڈ درج شدہ اسپریڈ ناپا جاتا ہے، پھر اسپریڈ پار کرنے کی لاگت کا تجرباتی حوالہ بنانے کے لیے اجزا کے میڈین…

حصصآرڈر پر عمل درآمدمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچربیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ETF درجہ بندی کے سگنلز سے پورٹ فولیو بنانے اور ایک سادہ بیک ٹیسٹ تک کے مراحل دکھاتی ہے۔ Ridge regression اور logistic classification کو واک فارورڈ تقسیموں پر تربیت دے کر مومینٹم اور یکساں وزن والے پورٹ فولیوز سے موازنہ کیا جاتا ہے۔ ماہانہ ری بیلنس…

حصصمشین لرننگبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک زمانی ترتیب کے ہولڈ آؤٹ کو برقرار رکھتے ہوئے مومینٹم پورٹ فولیو کے لیے اسٹاپ لاس، ٹیک پرافٹ اور ٹریلنگ اسٹاپ کے قواعد کی ٹیوننگ دکھاتی ہے۔ اس میں ایک جہتی پیرامیٹر سویپس، مشترکہ قواعد کے گرڈز، اور بند ٹریڈز میں قیمت کی زیادہ سے زیادہ ناموافق اور…

رسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگپوزیشن کا حجم طے کرنامومینٹم
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک PatchTST، جو ٹرانسفارمر طرز کا سلسلہ ماڈل ہے، کو S&P 500 آپشنز کی تحقیق کے لیے پہلے سے متعین ماڈلز کی آبادی کے ایک رکن کے طور پر فٹ کرتی ہے۔ یہ ماضی کی سیریز کو مقررہ طوالت کے ٹکڑوں میں تقسیم کرتی، انہیں ٹوکن کے طور پر ایمبیڈ کرتی، اور توجہ کے…

آپشنزمشین لرننگبیک ٹیسٹنگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ جائزہ ٹریڈنگ کیس اسٹڈیز کو اثاثہ جاتی طبقے، کائنات کے حجم، ڈیٹا کے تعدد، فیصلے کی رفتار، لاگت کے نظام اور جانچ کے طریقۂ کار کے مطابق ترتیب دیتا ہے۔ یہ ہر مطالعے کا بیان کردہ سیٹ اپ پڑھ کر تقابلی جدول پیش کرتا ہے، جن میں تربیت اور توثیق کی ونڈوز، فولڈز کی…

کئی اثاثوں پر مبنیبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز ایسے لیبلز کے لیے دو تشخیصی پیمانے متعین کرتی ہے جن کے مستقبل کے ریٹرن کی ونڈوز ایک دوسرے سے متداخل ہوں: پولڈ پینل میں خودباہمی کا تخمینہ اور لیبل کی انفرادیت پر مبنی مؤثر نمونے کا حجم۔ خودباہمی کے جوڑے صرف ایک ہی اکائی کے مشاہدات میں اور اصل بار…

شماریاتمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایکویٹی کائنات بیان کرنے اور نیٹ ورک کے ذریعے متنوع پورٹ فولیو بنانے کے لیے تخمینی مدت کے باہمی تعلق کے نیٹ ورک کا استعمال دکھاتی ہے۔ یہ صرف جانچ سے پہلے دستیاب ڈیٹا کی مدد سے لیکویڈ علامتیں منتخب کرتی، ریٹرن کے باہمی تعلق کو فاصلے میں بدلتی، اور…

حصصپورٹ فولیو کی تشکیلشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک LSTM تخصیص کنندہ بناتی ہے جو ETF ریٹرنز اور متحرک اتار چڑھاؤ فیچرز کی سلسلوں کو براہِ راست لانگ اونلی پورٹ فولیو وزن میں بدلتا ہے۔ سافٹ میکس آؤٹ پٹ وزن کو غیر منفی اور سرمایہ کاری کو مکمل رکھتا ہے۔ ریٹرنز کی پیش گوئی کرکے انہیں اصلاح کنندہ میں دینے…

مشین لرننگپورٹ فولیو کی تشکیلبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ تحقیقی تجزیہ پرانے Quandl WIKI US ایکویٹی پینل کا جائزہ لیتا ہے، جس میں قیمت کے طریقوں، ڈیٹا کوریج اور تاریخ سے بیک ٹیسٹ کے لیے ملنے والی معلومات پر توجہ ہے۔ یہ خام قیمتوں، جو ٹریڈ شدہ قیمت کی سطحیں دکھاتی ہیں، کو ایڈجسٹ شدہ قیمتوں سے الگ کرتا ہے، جو…

حصصامریکی مارکیٹیںشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک تحقیق کے دوسرے مرحلے میں منتخب کردہ مقررہ CME فیوچرز ترتیب پر ٹرانزیکشن لاگت کے اثرات جانچتی ہے۔ یہ مجموعی لاگت کی جدول کی مختلف سطحیں لاگو کرتی ہے، ہر سطح کو کمیشن اور سلپیج میں برابر تقسیم کرتی ہے، اور منتخب خطرہ اوورلے کو بیک ٹیسٹ میں برقرار…

فیوچرزبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک PyPortfolioOpt، Riskfolio-Lib اور skfolio کا موازنہ مشترکہ ETF ریٹرن پینل پر پورٹ فولیو تخصیص کنندگان فٹ کرکے اور ان کے منجمد وزن بعد کے مشاہدات پر جانچ کر کرتی ہے۔ اس میں اوسط-خطرہ، انتہائی نقصان کا خطرہ، درجہ وار رسک پیریٹی اور جرمانہ شدہ تخصیص…

پورٹ فولیو کی تشکیلبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک منٹ کی سطح کے NASDAQ-100 ڈیٹا سے تین طریقوں کے ذریعے فیچرز بناتی ہے: قریب المدت ویریئنس کی پیش گوئی کے لیے متحرک ہیٹروجینیئس آٹوریگریسیو ریگریشن، حالیہ سرگرمی کے متواتر نمونے بیان کرنے کے لیے فورئیر ٹرانسفارم، اور قیمت، آرڈر فلو اور ٹریڈ کی شدت میں…

حصصاتار چڑھاؤمشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ آیا کمپنیوں کی خصوصیات پر مبنی ماہانہ لانگ–شارٹ حکمتِ عملی کا مطالعہ جاری کردہ US کمپنی پینل سے کیا جا سکتا ہے۔ یہ ڈیٹا کی انکوڈنگ، وقت کے ساتھ دستیاب کائنات میں تبدیلی، ہر ری بیلنس پر دونوں جانب پوزیشنیں بھرنے کے لیے کافی کمپنیوں کی…

حصصفیکٹر سرمایہ کاریشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک مالیاتی واقعات کے گراف کا تجزیہ اس طرح دکھاتی ہے کہ واقعے کے پیش آنے، عوامی ہونے اور گراف پائپ لائن کے ذریعے اخذ ہونے کے وقت میں خلط ملط نہ ہو۔ یہ وقت کے نشانات والے 8 فارم کے تعلقات لوڈ کرتی، انکشاف اور اخذ میں تاخیر ناپتی، اور عوامی انکشاف کی…

مشین لرننگشماریاتبیک ٹیسٹنگواقعات پر مبنی
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ نمایاں S&P 500 ایکویٹی سگنل ترتیبوں کے لیے پورٹ فولیو کا حجم مقرر کرنے کے طریقوں کا موازنہ کرتا ہے۔ پہلے ہر ترتیب کا مکمل کوریج والا مضبوط ترین چیک پوائنٹ توثیقی شارپ سے منتخب کیا جاتا ہے، پھر انہی پیش گوئیوں پر متبادل مختص کار لاگو ہوتے ہیں، جن میں…

حصصپورٹ فولیو کی تشکیلپوزیشن کا حجم طے کرنابیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ S&P 500 آپشنز کے لیے اعلان کردہ تین ماڈل والی سلسلہ سیکھنے کی آبادی میں NLinear ماڈل چلاتا ہے۔ اس ماڈل کو فٹ کرنے سے پہلے پوری آبادی کی درخواستیں اور چیک پوائنٹس طے کیے جاتے ہیں، تاکہ بعد کے نوٹس اسی اسنیپ شاٹ پر LSTM اور PatchTST ماڈلز چلا سکیں۔ آلے…

آپشنزامریکی مارکیٹیںمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ US فرم خصوصیات کے مطالعے میں ہولڈ آؤٹ پیش گوئی کے مرحلے کی وضاحت کرتا ہے۔ یہ توثیجی نتائج سے منتخب ماڈل کی ترتیب لیتا، اس کی تربیتی تخصیص اور چیک پوائنٹ دوبارہ بناتا، پھر ہولڈ آؤٹ کی کھڑکی سے پہلے ختم ہونے والے ڈیٹا پر اسے دوبارہ فٹ کرتا ہے۔ نئی…

حصصامریکی مارکیٹیںمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ فرم کی خصوصیات کے ڈیٹا سیٹ پر XGBoost، LightGBM اور CatBoost کے Optuna ہائپر پیرامیٹر سرچز کا موازنہ کرتا ہے۔ ہر لائبریری کی اپنی سرچ اسٹڈی ہے، جس میں درختی ساخت کا پرزن تخمینہ کار، میڈین پروننگ، جلد روک اور مستقل مطالعہ ذخیرہ استعمال ہوتے ہیں۔ اوسط…

مشین لرننگحصصشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ مظاہرہ جانچتا ہے کہ آیا دو موونگ ایوریجز کے کراس اوور کا ایک ہی نفاذ بیک ٹیسٹ اور لائیو انجنز میں یکساں سگنلز دیتا ہے۔ دونوں انجنز کو تیار شدہ وہی ETF بارز دی جاتی ہیں اور وہی اسٹریٹیجی پیرامیٹرز اور فل ہونے کا اصول استعمال ہوتا ہے، اس لیے موازنہ انجن کے…

حصصبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدتکنیکی اشارے