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 ناپتی ہے کہ سگنل، تخصیص، اور خطرہ جاتی تہہ کے مراحل میں پہلے ہی منتخب کی گئی اسٹریٹیجیز پر ٹریڈنگ اخراجات کا کیا اثر ہوتا ہے۔ لاگت بدلنے سے پہلے ہر لیبل کے لیے توثیق پر منتخب ایک ترتیب مقرر کرتی ہے، تاکہ منحنی ہر لاگت کی سطح پر اسٹریٹیجی دوبارہ…

حصصبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز بتاتی ہے کہ ایسے کیس اسٹڈی میں نقصان روکنے، پیچھے چلنے والے اسٹاپ، اور وقت پر مبنی اخراج کی جانچ کیوں نہیں ہو سکتی جس کا بیک ٹیسٹ وزن پورے مہینے برقرار رکھتا ہے اور صرف ماہانہ حاصل شدہ آئندہ منافع دیکھتا ہے۔ ایسے اصول داخلے اور اخراج کے درمیان…

حصصرسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز ایس اینڈ پی 500 حصص کے لیے ایڈجسٹ شدہ حصص قیمتوں کی تاریخ کو آپشنز کی مضمر اتار چڑھاؤ سطحوں کے خلاصوں سے ملا کر کراس سیکشنل خصوصیات کی میٹرکس بنانے کا طریقہ بیان کرتی ہے۔ یہ خصوصیات کو کردار، اِن پٹ، گزشتہ مدت، اور مشاہدہ ہونے میں تاخیر کے لحاظ سے…

حصصآپشنزاتار چڑھاؤمومینٹم
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایک ہی پیش گوئی کے سوال کا جواب دینے والے یکساں تحقیقی ایجنٹس کے پینل کو چلاتی یا دوبارہ چلاتی ہے، پھر ان کی پیش گوئیاں، تلاش کی سرگرمی، اور گفتگو کے آثار دیکھتی ہے۔ ہر ایجنٹ کی الگ ٹریسنگ متوازی کالز کے دوران نسبت محفوظ رکھتی ہے۔ مثال دکھاتی ہے کہ…

مشین لرننگشماریاتمارکیٹ کا مزاجبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ زمانی کنولوشنل نیٹ ورک (TCN) ترتیب وار مالیاتی ڈیٹا سے منافع کی پیش گوئی کیسے کر سکتا ہے۔ سببی کنولوشنز یقینی بناتے ہیں کہ کسی وقت کا آؤٹ پٹ صرف موجودہ اور پہلے کے اِن پٹس پر منحصر ہو۔ پھیلاؤ تہہ در تہہ جیومیٹریائی انداز میں ریسیپٹو…

مشین لرننگحصصمومینٹمشماریات
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی US حصص کے محفوظ شدہ ماڈل پیش گوئیوں کو لانگ شارٹ، مساوی وزن والے پورٹ فولیوز میں بدلتی ہے۔ یہ کئی اندراجی طریقوں کو آزماتی ہے، ہر طریقہ لانگ پوزیشنز کے لیے بلند ترین درجہ پانے والے نام اور شارٹ پوزیشنز کے لیے کم ترین درجہ پانے والے نام منتخب…

امریکی مارکیٹیںحصصمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز پیش گوئی کے اسکورز کو ٹریڈنگ سگنلز میں بدلنے کے کئی طریقے بیان کرتی ہے: مقررہ حدیں، ہر اثاثے کے لیے متحرک صدکیے، اور کراس سیکشنل صدکیے۔ مقررہ حدیں منتخب اسکور سطح استعمال کرتی ہیں؛ متحرک حدیں اثاثے کے حالیہ اسکور کی تقسیم کے مطابق ڈھلتی ہیں؛ کراس…

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

یہ نوٹ بک رجسٹرڈ تحقیقی آرٹیفیکٹس کے ذریعے منتخب فارن ایکسچینج اسٹریٹیجی اور اس کی ہولڈ آؤٹ نسبت کا جائزہ لیتی ہے۔ یہ منجمد توثیقی امیدواروں کے مجموعے سے انتخاب دہراتی ہے، اور اہل، سالوینٹ بیک ٹیسٹس کو توثیقی شارپ کی بنیاد پر ایک قطعی فیصلہ کن اصول سے درجہ…

فاریکسبیک ٹیسٹنگشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز رجسٹرڈ ٹریڈنگ اسٹریٹیجیز کے موازنے اور منظم کیس اسٹڈی جائزے تیار کرنے کی سہولتوں کا بیان ہے۔ رینکنگ کا بنیادی طریقہ پورٹ فولیو پیمانے نکالنے سے پہلے واپسی کے سلسلوں کو ان کے عین مشترک ٹائم اسٹیمپس تک محدود کرتا ہے، تاکہ ہر امیدوار کا فیصلہ ایک ہی…

بیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹپورٹ فولیو کی تشکیلشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ETF کے ریٹرن کی پیش گوئی کے کام میں sklearn HistGradientBoosting، XGBoost، LightGBM، اور CatBoost کا موازنہ کرتی ہے۔ یہ CPU اور، جہاں معاونت موجود ہو، GPU رنز میں کراس سیکشنل انفارمیشن کوایفیشنٹ، تربیت کا وقت، اور عمل کی میموری ناپتی ہے، اور ہلکے،…

مشین لرننگبیک ٹیسٹنگشماریاتحصص
Machine Learning for Trading

نوٹ بک جانچتی ہے کہ مقررہ ماہانہ ETF مومینٹم اسٹریٹیجی نے اتار چڑھاؤ، رجحان اور ییلڈ کرو کی حالتوں میں کیسی کارکردگی دکھائی۔ کیفیت کے لیبل اس طرح بنائے گئے ہیں کہ وہ بیان کردہ واپسی سے پہلے معلوم ہوں: اتار چڑھاؤ اور انڈیکس کا رجحان پچھلے کلوز استعمال کرتے…

کئی اثاثوں پر مبنیمومینٹماتار چڑھاؤبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک کراس سیکشنل اسٹاک پیش گوئیوں کو لانگ۔شارٹ پورٹ فولیوز میں بدلتی ہے: ہر دوبارہ توازن پر اسٹاک رینک کرتی، ہر پوزیشن کے لیے برابر سرمایہ سے اوپر کے k خریدتی اور نیچے کے k کو شارٹ کرتی ہے۔ برابر وزن ایک بنیادی طریقہ فراہم کرتا ہے جو زیادہ پیچیدہ مختص…

حصصمشین لرننگبیک ٹیسٹنگپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ETF تحقیق کے لیے فیچر انتخاب کا طریقۂ کار پیش کرتی ہے، جس کا مقصد بہت سی ممکنہ تبدیلیوں اور لک بیکس کو بعد کی ماڈلنگ کے لیے چھوٹے مجموعے تک محدود کرنا ہے۔ یہ فیچرز اور مستقبل کی واپسیوں کے درمیان کراس سیکشنل اسپیئرمن انفارمیشن کوایفیشنٹس نکالتی ہے،…

مشین لرننگشماریاتفیکٹر سرمایہ کاریبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک مشترک بیک ٹیسٹ انجن سے ماڈل کی پیش گوئیوں کو NASDAQ-100 ٹریڈنگ اسٹریٹیجیز کے طور پر جانچتی ہے۔ پہلے بے ترتیب سگنلز کے ساتھ پائپ لائن کی جانچ ہوتی ہے: اخراجات کے بعد مسلسل منافع ہو تو لک اہیڈ، غیر مطابق ڈیٹا یا وصول نہ کی گئی لاگت جیسے مسائل کا…

حصصامریکی مارکیٹیںبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ماڈل فِٹ کرنے یا پیش گوئیاں بنانے سے پہلے جانچتی ہے کہ پندرہ منٹ کی کراس سیکشنل اسٹاک رینکنگ اسٹریٹیجی قابلِ عمل ہے یا نہیں۔ یہ NASDAQ-100 کوٹ ڈیٹا، درمیانی قیمت کی واپسی اور ہولڈ آؤٹ سے پہلے کی ترقیاتی مدت استعمال کرتے ہوئے اسٹریٹیجی کی اہل…

حصصامریکی مارکیٹیںمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچربیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ کوڈ بیان کرتا ہے کہ کیس اسٹڈی کی ترتیب سے بیک ٹیسٹ کی ترتیبات کیسے طے ہوتی ہیں اور رن کی شناخت ٹریڈ کیے گئے مجموعے اور پیش گوئی کی عمر میں تبدیلیوں کو کیسے شمار کرتی ہے۔ بنیادی سبق یہ ہے کہ پورٹ فولیو یا پیش گوئیوں کا مجموعہ بدلنے والی ہر چھانٹی حکمتِ…

بیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدرسک مینجمنٹپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

دستاویز اسٹریٹیجی کی واپسیوں کا دو بیرونی بینچ مارکس سے موازنہ کرنے کے طریقے بتاتی ہے: روزانہ SPY کل واپسی اور فاما۔فرینچ مارکیٹ واپسی، جو مارکیٹ رسک پریمیم اور بے خطر شرح جمع کر کے بنتی ہے۔ اس میں تاریخ کی چھانٹی اور مطابقت کے معاون طریقے شامل ہیں، مثلاً ان…

بیک ٹیسٹنگشماریاترسک مینجمنٹامریکی مارکیٹیں
Machine Learning for Trading

دستاویز NASDAQ-100 کے ایک منٹ کے فیچرز سے مستقبل کی مختلف مدتوں کی واپسیوں کی پیش گوئی کے لیے سادہ خطی سلسلہ ماڈل فِٹ کرنے کا طریقہ بیان کرتی ہے۔ ہر ان پٹ میں ایک اسٹاک کا پچھلا گھنٹہ شامل ہے، جسے تازہ ترین مشاہدے سے تبدیلیوں کی صورت میں ظاہر کیا گیا ہے، اور…

حصصمشین لرننگمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچربیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

دستاویز مشین لرننگ ٹریڈنگ ریسرچ کا ایسا طریقۂ کار پیش کرتی ہے جو ڈیٹا اور فیچر کی تیاری سے ماڈل کی تربیت، بیک ٹیسٹنگ، لین دین کے اخراجات، پورٹ فولیو اور خطرے کے فیصلوں، تعیناتی اور نگرانی تک خیالات کو آگے بڑھاتا ہے۔ یہ کھوجی ٹیوننگ اور حتمی جانچ کے درمیان…

مشین لرننگبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ CME فیوچرز مطالعہ گریڈینٹ بوسٹنگ درختوں کی گنجائش اور لاس فنکشن میں تبدیلی کرتے ہوئے تربیت کے متعدد چیک پوائنٹس پر پیش گوئیاں ریکارڈ کرتا ہے۔ درخت کے لیف کی تعداد طے کرتی ہے کہ ماڈل فیچر اسپیس کو کتنی باریکی سے تقسیم کرے، جبکہ اسکوائرڈ، ایبسولیٹ اور ہیوبر…

فیوچرزمشین لرننگشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ رِج ریگولرائزیشن کے انتخاب ETF پینل کے انفارمیشن کوایفیشنٹ کو کیسے متاثر کرتے ہیں اور ہائپر پیرامیٹر کی تلاش رپورٹ شدہ کارکردگی کو کیسے بڑھا چڑھا سکتی ہے۔ پہلے واک فارورڈ فولڈز میں الفا کی وسیع گرڈ جانچی جاتی ہے، ہر تربیتی فولڈ کے اندر…

حصصمشین لرننگشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پہلے سے منتخب FX حکمتِ عملی کی تفصیلات کو رجسٹرڈ ہولڈ آؤٹ پیش گوئیوں پر چلاتی ہے۔ یہ حکمتِ عملی کے سگنل، تخصیص، خطرے کے کنٹرول، دوبارہ توازن کے اصول، اخراجات اور اکاؤنٹ کی ترتیبات برقرار رکھتی ہے؛ پیش گوئیوں کا مجموعہ اور قیمت فریم کی شناخت ہولڈ…

فاریکسبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ انسٹرومنٹڈ پرنسپل کمپوننٹ اینالیسس (IPCA) کی وضاحت کرتا ہے، جو ہر ETF کی عامل نمائش کو اس فنڈ کے مشاہدہ شدہ فیچرز کا مشترک خطی تفاعل بناتا ہے۔ آلٹرنیٹنگ لَیسٹ اسکوائرز فنڈ اور تاریخ کے مشاہدات میں فیچر سے نمائش کا نقشہ اور عامل منافع بیک وقت تخمینہ…

حصصفیکٹر سرمایہ کاریمشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ منتخب کرپٹو پرپیچوئل اسٹریٹیجی ترتیبات پر لاگو چھ مختص طریقوں کا مطالعہ کرتا ہے۔ درجہ بندی اور داخلے کے قواعد مستقل رہتے ہیں، جبکہ ہر پوزیشن کے لیے مختص سرمایہ بدلتا ہے۔ طریقے ماڈل اسکور، انفرادی معاہدے کے اتار چڑھاؤ، معاہدوں کے درمیان کوواریئنس یا…

کرپٹوپرپیچوئل فیوچرزپوزیشن کا حجم طے کرناپورٹ فولیو کی تشکیل