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۔
768 دستاویزات
یہ نوٹ بک ETF کے آئندہ منافع کی پیش گوئی کے لیے split-conformal prediction، conformalized quantile regression اور adaptive conformal inference کا موازنہ کرتی ہے۔ واک فارورڈ فولڈز میں یہ ایک ذیلی مجموعے پر تربیت دیتی ہے، دوسرے پر وقفے کی غلطیوں کی پیمائش کرتی…
یہ مشترکہ یوٹیلٹی ماڈیول مقداری تحقیق کے لیے ایک مشترک گریڈینٹ بوسٹنگ پائپ لائن فراہم کرتا ہے۔ یہ گنجائش کے پیشگی خاکے متعین کرتا اور معیاری پیرامیٹر ناموں کو LightGBM، XGBoost، CatBoost اور scikit-learn ہسٹوگرام بوسٹنگ کی متعلقہ ترتیبات سے ملاتا ہے۔ یہ رن…
یہ نوٹ بک کی ورڈ پر مبنی ESG سرخیوں کی پائپ لائن کا جائزہ لیتی ہے اور اس کے منظم درجہ بند کنندہ آؤٹ پٹ کا موازنہ ان تقاضوں سے کرتی ہے جنہیں بازیافت سے تقویت یافتہ متن تخلیق کرنے والے معاون کو پورا کرنا ہوگا۔ کی ورڈز کی پہلی فہرست سرخیاں منتخب کرتی ہے اور…
یہ نوٹ بک SHAP استعمال کرکے ٹوکن کی سطح پر FinBERT کے تین زمروں والے مالیاتی جذبات کے امکانات کی وضاحت کرتی ہے۔ یہ ماڈل چیک پوائنٹ مقرر کرتی، آؤٹ پٹ لیبلز کو واضح طور پر ہم آہنگ کرتی، پھر دیکھتی ہے کہ بنائی گئی متعدد سرخیوں میں کون سے ٹوکن پیش گوئی کردہ زمرے…
یہ نوٹ بک مکمل ڈیٹاسیٹس لوڈ کرنے کے بجائے پارکیٹ اسکیماؤں کو پڑھ کر نو مارکیٹ کیس اسٹڈیز میں ماڈل پر مبنی فیچر کالموں کی فہرست تیار کرتی ہے۔ یہ شناختی فیلڈز کو خارج کرتی، مارکیٹ کے لحاظ سے کالم گنتی ہے، اور ناموں میں موجود ٹوکنز سے فیچر خاندان مختص کرتی ہے،…
یہ کیس اسٹڈی ایس اینڈ پی 500 ایکویٹی اور آپشنز فیچر پینل پر سلسلہ وار ماڈلز کا تقابل کرتی ہے۔ اس میں ایک LSTM شامل ہے، جو سابقہ ونڈو میں گیٹڈ حالت برقرار رکھتا ہے، اور ایک این لینیئر بیس لائن، جو تازہ ترین سطح نکال کر خطی نقشہ فٹ کرتی ہے۔ بیس لائن یہ جانچتی…
یہ نوٹ بک ٹائم گین کے پانچ حصوں والے ڈھانچے کی وضاحت کرتی ہے: ایمبیڈر اور ریکوری نیٹ ورک خام مشاہدات اور پوشیدہ جگہ کے درمیان نقشہ بناتے ہیں، سپروائزر زمانی منتقلیاں سیکھتا ہے، اور جنریٹر و ڈسکریمنیٹر مخالفانہ انداز میں تربیت پاتے ہیں۔ یہ مرحلہ وار تربیت…
یہ نوٹ بک گھومتی ہوئی ETF منافع کی ونڈوز کو کنولوشنل نیورل نیٹ ورک کے لیے دو چینل کی تصاویر میں بدلتی ہے۔ گریمیئن اینگولر سمیشن فیلڈ ہر ونڈو کے اندر قدروں کو دوبارہ اسکیل کرکے زاویوں میں بدلتا ہے اور وقت کی جگہوں کے جوڑوں کے درمیان مثلثاتی تعلقات درج کرتا…
رسک پریمیم PCA تربیتی اوسط منافع کے ویکٹر کا وزنی بیرونی ضرب شامل کرکے کوواریئنس میٹرکس میں ترمیم کرتا ہے۔ اس کے سب سے بڑے ایگن ویکٹر جامد فیکٹر پورٹ فولیوز متعین کرتے ہیں: وزن صفر ہو تو عام PCA حاصل ہوتا ہے، جبکہ مثبت وزن فیکٹرز کو اوسط منافع سے وابستہ…
یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ ویلیڈیشن ڈیٹا پر کنفیگریشن منتخب کرنے کے بعد ایک غیر استعمال شدہ ہولڈ آؤٹ مدت کے لیے پیش گوئیاں کیسے بنائی جائیں۔ یہ منتخب کنفیگریشن طے کرتی ہے، ہولڈ آؤٹ کے لیے اس کی تربیتی تخصیص دوبارہ بناتی ہے، اور دستیاب زمانی سلسلے اور منتخب لیبل…
یہ کنفیگریشن وقت کے مطابق NASDAQ-100 کائنات میں آرڈر فلو سگنلز کے انٹرا ڈے مطالعے کو بیان کرتی ہے۔ یہ ہر جائزے کی مدت سے پہلے دستیاب لیکویڈیٹی معلومات کے ذریعے لاگت کے لحاظ سے چھنا ہوا ذیلی مجموعہ متعین کرتی ہے، کئی پیش گوئی افق کے لیے فیصلہ جاتی نظام بتاتی…
یہ نوٹ بک گاوسی مکسچر ماڈل کے ذریعے فیکٹر اور اثاثہ جاتی طبقوں کے منافع کی نو سیریز کے مشترکہ رویے سے مہینوں کو گروپ کرتی ہے۔ یہ ماہانہ مشاہدات کو معیاری بناتی ہے، نامکمل قدر والے مہینے نکالتی ہے، اور کلسٹرز کی ممکنہ تعداد کا BIC، AIC اور سلہوئٹ اسکور سے…
یہ نوٹ بک ایک پیش گوئی ایجنٹ بناتی ہے جو ری ایکٹ لوپ میں استدلال اور کارروائی کے درمیان باری باری چلتا ہے۔ اس کی کارروائیوں کا دائرہ جان بوجھ کر محدود ہے: ایجنٹ شواہد تلاش کر سکتا ہے یا احتمالی پیش گوئی دے سکتا ہے۔ دو طریقوں پر مشتمل مشترکہ انٹرفیس لوپ کو…
یہ نوٹ بک ADIA لیب کے علّی دریافت چیلنج کو معلوم سمیولیٹر خاندان کے اندر پیٹرن سیکھنے کے بینچ مارک کے طور پر دیکھتی ہے۔ اس کام میں معلوم ڈائریکٹڈ ایسی کلک گراف کے ساتھ کئی مصنوعی ڈیٹا سیٹس دیے جاتے ہیں، پھر ماڈلز کو علاج اور نتیجے کے لحاظ سے ہر متغیر کے…
یہ نوٹ بک منتخب CME فیوچرز ماڈل کنفیگریشن کے لیے ہولڈ آؤٹ پیش گوئیاں تیار کرنے کا طریقہ بیان کرتی ہے۔ کنفیگریشن ویلیڈیشن نتائج سے منتخب کی جاتی ہے، پھر ہولڈ آؤٹ ونڈو کھلنے سے پہلے ختم ہونے والے ڈیٹا پر دوبارہ فٹ ہوتی ہے۔ لیبل بفر تربیتی مشاہدات اور جائزے کی…
یہ نوٹ بک ٹیل-GAN کی وضاحت کرتی ہے، جو مالیاتی منافع کے منظرنامے بناتے ہوئے ویلیو ایٹ رسک (VaR) اور ایکسپیکٹڈ شارٹ فال (ES) کو ہدف بنانے کا جنریٹو ایڈورسریئل طریقہ ہے۔ یہ تفریقی ترتیب استعمال کرتی ہے تاکہ گریڈینٹس کو کوانٹائل تخمینوں سے گزرنے دیا جا سکے، اور…
یہ فیچر انجینئرنگ نوٹ بک بتاتی ہے کہ بنیادی عوامل، معاشی ڈیٹا اور کیلنڈر کے سیاق سے نسبتاً سست معلومات تیز تر ٹریڈنگ سگنلز کو کیسے سیاق فراہم کر سکتی ہیں۔ اس میں بک ٹو مارکیٹ اور ارننگز ییلڈ جیسے ویلیو ریشوز، ریٹرن آن ایکویٹی اور ایکروئلز جیسے کوالٹی پیمانے،…
یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ ویلیڈیشن فولڈز پر ماڈل اور اسٹریٹیجی کے انتخاب کے بعد منتخب NASDAQ-100 مائیکرو اسٹرکچر کنفیگریشن کے لیے ہولڈ آؤٹ پیش گوئیاں کیسے تیار کی جائیں۔ یہ منتخب تربیتی تخصیص دوبارہ بناتی ہے، کیس اسٹڈی کی بیان کردہ مدت سے ہولڈ آؤٹ فولڈ اخذ کرتی…
یہ نوٹ بک کیس اسٹڈیز کے ایک مجموعے میں مخفی فیکٹر کے پانچ تخمینہ کاروں کے رجسٹرڈ توثیقی نتائج یکجا کرتی ہے۔ پہلے یہ نقشہ بناتی ہے کہ ہر پینل کے لیے کن تخمینہ کاروں کے نتائج موجود ہیں، پھر روزانہ اوسط اسپیئرمن رینک انفارمیشن کوایفیشنٹ (IC) کے لحاظ سے نمایاں…
یہ کیس اسٹڈی NASDAQ-100 مائیکرو اسٹرکچر اسٹریٹیجی کے لیے مالی اور ماڈل پر مبنی امیدوار خصوصیات کو مستقبل کے منافع کے مقابل جانچتی ہے۔ یہ وقت کے ساتھ کراس سیکشنل رینک انفارمیشن کوایفیشنٹس شمار کرتی، انحصار اور متعدد ٹیسٹوں کے لیے استنباط ایڈجسٹ کرتی، اور…
یہ باب بازیافت سے تقویت یافتہ تخلیق کو زبان کے ماڈلز کے ذریعے غیر متعین مالی تحقیق کو زیادہ مفید بنانے کا طریقہ پیش کرتا ہے، جہاں بے بنیاد دعووں اور گھڑی ہوئی معلومات کی لاگت زیادہ ہو سکتی ہے۔ یہ دستاویزات کے اندراج اور ساخت سے باخبر ٹکڑوں میں تقسیم سے لے کر…
یہ نوٹ بک ایسی خصوصیات تیار کرتی ہے جن کے لیے متعدد اثاثوں کی سیریز درکار ہیں۔ یہ اینگل-گرینجر اور جوہانسن کو انٹیگریشن ٹیسٹوں کا موازنہ کرتی ہے، وضاحت کرتی ہے کہ محض ساتھ حرکت کرنے سے اسٹیشنری اسپریڈ لازم نہیں آتا، اور پورے نمونے کی ریگریشن اور آگے بڑھتے…
یہ کیس اسٹڈی اَیٹ دی منی شارٹ اسٹرَیڈلز کے میعاد تک کے منافع کی پیش گوئی کرنے والے گریڈینٹ بوسٹنگ ماڈلز کا موازنہ کرتی ہے۔ اس میں درختوں کی گنجائش اور فٹنگ کے تین مقاصد بدلے جاتے ہیں: مربع خطا، مطلق خطا، اور ہیوبر لاس۔ واک فارورڈ توثیق میں دو ادوار استعمال…
یہ نوٹ بک ایس اینڈ پی 500 ایکویٹی اور آپشنز کے مطالعے میں بنیادی لیبل کی پیش گوئی کے لیے پیچیڈ ٹرانسفارمر فٹ کرتی ہے۔ یہ ہر اسٹاک کی تاریخی ان پٹ ونڈو کو مسلسل پیچز میں تقسیم کرتی ہے اور توجہ کے لیے ہر پیچ کو ایک ٹوکن سمجھتی ہے۔ توجہ ونڈو کے دور دراز حصوں کا…