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

98 دستاویزات

Machine Learning for Trading

یہ دستاویز CME فیوچرز اسٹریٹیجیز کے لیے متبادل پوزیشن سائزنگ طریقوں کا موازنہ کرتی ہے، جنہیں برابر وزن کی توثیقی شارپ سے درجہ بند بنیادی نمونے میں سے چنا گیا ہے۔ برابر وزن ہر منتخب مصنوعے کو یکساں سمجھتا ہے، حالانکہ فیوچرز کنٹریکٹس کی وولیٹیلیٹی اور باہمی…

فیوچرزاجناسپوزیشن کا حجم طے کرناپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز بروکر ریپر کی مثال دیتی ہے جو ٹریڈ آگے بھیجنے سے پہلے آرڈرز اور پورٹ فولیو کی حالت جانچتا ہے۔ اس کے کنٹرولز میں ہر آرڈر کے حصص اور مالیت کی حد، پوزیشن کی نمائش کی حد، آرڈر کی رفتار کی حد، اثاثوں کی اجازت اور ممانعت کی فہرستیں، اور ہنگامی روک شامل…

رسک مینجمنٹپوزیشن کا حجم طے کرناآرڈر پر عمل درآمدبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک 21-روزہ مستقبل کے ETF منافع کو اوپر یا نیچے کے ہدف میں بدلتی ہے اور زمانی ترتیب والے واک فارورڈ فولڈز پر L1 اور L2 ریگولرائزڈ لاجسٹک ریگریشن جانچتی ہے۔ یہ ہر فولڈ کے تربیتی ڈیٹا سے فیچرز کو اسکیل کرتی ہے، پھر درستگی، پریسیژن، ریکال، F1، ROC AUC اور…

مشین لرننگشماریاتپوزیشن کا حجم طے کرناحصص
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ یکساں اشاروں کے باوجود دو بیک ٹیسٹنگ انجن مختلف نتائج کیوں دے سکتے ہیں۔ یہ پہلے سے شمار کردہ ETF اسٹریٹیجی کو مستقل رکھتی ہے، اس کی پیش گوئیوں سے ایک متعین پورٹ فولیو بناتی ہے، اور عمل درآمد کی ترتیبات ایک ایک کرکے بدلتی ہے۔ ان ترتیبات…

بیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ آرڈر کے حجم کے ساتھ مارکیٹ امپیکٹ کیسے بڑھتا ہے، اور اسٹریٹیجی کی گنجائش سمجھنے کے لیے مربع جذر والا شرکت کا ماڈل استعمال کرتی ہے۔ یہ مارکیٹ ڈیٹا سے دستیاب معلومات، مثلاً اتار چڑھاؤ اور اوسط یومیہ حجم، کو امپیکٹ کوایفیشنٹ سے الگ کرتی…

مارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرآرڈر پر عمل درآمدرسک مینجمنٹپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک دیکھتی ہے کہ ای ٹی ایف کے ریٹرن کی پیش گوئیاں غیر یقینی کیسے ظاہر کر سکتی ہیں، اور مونٹی کارلو ڈراپ آؤٹ کا ڈیپ اینسمبلز سے موازنہ کرتی ہے۔ بار بار پیش گوئی کے دوران ڈراپ آؤٹ فعال رہتا ہے، جبکہ اینسمبل الگ الگ تربیت یافتہ نیٹ ورکس کے اختلاف کو ناپتا…

حصصمشین لرننگشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پوزیشن سائزنگ کو زیادہ سے زیادہ ناموافق اور موافق ایکسکرژن کے تجزیے سے جوڑتی ہے۔ یہ مقررہ تناسب کی سائزنگ دکھاتی ہے، جس میں ہر ٹریڈ کا رسک بجٹ اور انٹری سے اسٹاپ تک کا فاصلہ حصص کی تعداد طے کرتا ہے، جبکہ ارتکاز کی حد لاگو رہتی ہے۔ یہ تاخیری انفرادی…

پوزیشن کا حجم طے کرنارسک مینجمنٹاتار چڑھاؤبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک چھ سرمایہ مختص کرنے کے طریقوں کا ان کرپٹو پرپیچوئل اسٹریٹیجیز پر موازنہ کرتی ہے جو بنیادی انتخابی مراحل سے گزر چکی ہیں۔ یہ ہر اسٹریٹیجی کی پیش گوئیاں اور داخلے کے قواعد مقرر رکھتی، پھر سرمایہ مختص کرنے کا طریقہ بدلتی ہے: ایک طریقہ ماڈل اسکور، کئی…

کرپٹوپرپیچوئل فیوچرزپوزیشن کا حجم طے کرناپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک متوقع لاگ دولت کو زیادہ سے زیادہ کرکے دو ممکنہ نتائج والی شرط کے لیے کیلی کا حجم اخذ کرتی ہے، پھر دکھاتی ہے کہ شرط کا حجم نقلی دولت کے راستوں کی تقسیم کو کیسے بدلتا ہے۔ یہ طریقہ مسلسل منافع اور کئی اثاثوں والے پورٹ فولیوز تک پھیلاتی ہے، جہاں معروف…

پوزیشن کا حجم طے کرنارسک مینجمنٹپورٹ فولیو کی تشکیلشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پہلے سے منتخب کردہ ETF اسٹریٹیجی کو محفوظ ہولڈ آؤٹ مدت پر جانچتی ہے۔ یہ تربیتی شناخت اور چیک پوائنٹ سے مطابقت رکھنے والی پیش گوئیاں حاصل کرتی، پہلے سے طے شدہ اسٹریٹیجی کی تفصیل اور ٹریڈنگ لاگتیں لاگو کرتی، اور نتیجے کا بیک ٹیسٹ رجسٹر کرتی ہے۔ ہولڈ…

بیک ٹیسٹنگپورٹ فولیو کی تشکیلرسک مینجمنٹپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز FX اسٹریٹیجیز کے لیے توثیق کے مرحلے میں مقررہ اور ٹریلنگ اسٹاپ قواعد کا موازنہ بیان کرتی ہے۔ ہر منافع کے لیبل کے لیے یہ سگنل اور تخصیص کے نتائج کے ایک بند گروہ سے بنیادی اسٹریٹیجی منتخب کرتی ہے، پھر بنیادی شناخت برقرار رکھتے ہوئے متعین پوزیشن سطح…

فاریکسرسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی CME فیوچرز کے لیے پوزیشن کے حجم کے متبادل طریقوں کا یکساں وزن کی بنیاد سے موازنہ کرتی ہے۔ یہ بتاتی ہے کہ الٹے اتار چڑھاؤ کے مطابق حجم ہر کنٹریکٹ کا اپنا اتار چڑھاؤ استعمال کرتا ہے، جبکہ کوواریئنس پر مبنی طریقے پروڈکٹس کے باہمی تعلق کو بھی ملحوظ…

فیوچرزپوزیشن کا حجم طے کرناپورٹ فولیو کی تشکیلرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ گریڈینٹ بوسٹنگ پیش گوئیوں کے گرد پیش گوئی کے وقفے بناتا اور اسپلٹ کنفارمل پیش گوئی کا کوانٹائل رجریشن، کنفارملائزڈ کوانٹائل رجریشن اور انکولی کنفارمل استنباط سے موازنہ کرتا ہے۔ اسپلٹ کنفارمل زمانی ترتیب کے مطابق تربیت اور پیمانہ بندی کے حصے بناتا،…

مشین لرننگشماریاترسک مینجمنٹپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پوزیشن سائزنگ کو زیادہ سے زیادہ ناموافق اور موافق ایکسکرژن کے تجزیے سے جوڑتی ہے۔ یہ فکسڈ فریکشنل سائزنگ دکھاتی ہے، جس میں حصص کی تعداد پورٹ فولیو کے رسک بجٹ اور انٹری سے اسٹاپ تک فاصلے کی بنیاد پر طے ہوتی ہے، اور پوزیشن کے ارتکاز کی حد بھی رکھی…

پوزیشن کا حجم طے کرنارسک مینجمنٹاتار چڑھاؤبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ آیا ماڈل پر مبنی پوزیشن سائزنگ US کمپنی خصوصیات کی حکمتِ عملی میں مساوی وزن سے بہتر ہے۔ یہ اسکور وزن کا موازنہ کرتی ہے، جو زیادہ پیش گوئی شدہ اسکور والے ناموں کو زیادہ مختص کرتا ہے، کنفارمل وزن سے، جو پیش گوئی کے وقفے کم قابلِ اعتماد…

حصصپوزیشن کا حجم طے کرناپورٹ فولیو کی تشکیلبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک لانگ ETF سودوں سے نکلنے کے طریقوں کا موازنہ کرتی ہے: مقررہ منافع اہداف اور اسٹاپ، ٹریلنگ اسٹاپ، ATR کے مطابق پیمانہ شدہ رکاوٹیں، مشین لرننگ سگنل اور ان کے امتزاج۔ یہ اشارے اور سودوں کی نقل تیار کرتی ہے، پھر اوسط معیاری خطا سے سودوں کے منافع، جیت کی…

حصصرسک مینجمنٹپوزیشن کا حجم طے کرنااتار چڑھاؤ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک کئی اثاثہ جاتی طبقات میں لانگ شارٹ مومینٹم کی مثال کے ذریعے فیوچرز بیک ٹیسٹنگ کے طریقۂ کار کا تعارف کراتی ہے۔ یہ بتاتی ہے کہ کنٹریکٹ کی خصوصیات ملٹی پلائر کے ذریعے قیمت کی تبدیلی کو ڈالر کے منافع اور نقصان میں کیسے بدلتی ہیں، اور نوٹیشنل ایکسپوژر…

فیوچرزمومینٹمبیک ٹیسٹنگپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک اہل مکمل کوریج امیدواروں میں توثیقی شارپ کے لحاظ سے سب سے اوپر آنے والی تخصیص کی ترتیب پر پوزیشن سطح کے اسٹاپ لاس، ٹریلنگ اسٹاپ اور وقت پر اخراج کا جائزہ لیتی ہے۔ ہر اضافی قاعدے کا موازنہ اس کی اپنی بغیر قاعدے والی بنیادی صورت سے کیا جاتا ہے تاکہ…

حصصآپشنزرسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایس اینڈ پی 500 آپشنز کی اسٹریٹیجی کے لیے پورٹ فولیو وزن دینے کے قواعد کا موازنہ کرتی ہے جو اسٹریڈلز فروخت کرتی ہے۔ یہ منتخب علامتوں اور اسٹریٹیجی کی دوسری ترتیبات کو مقرر رکھتی، پھر برابر وزن کی بنیادی صورت کو ایسے تخصیص کنندگان سے بدلتی ہے جو یا…

آپشنزحصصپورٹ فولیو کی تشکیلپوزیشن کا حجم طے کرنا
Machine Learning for Trading

یہ باب رسک مینجمنٹ کو اسٹریٹیجی کی تیاری اور لائیو آپریشنز کا حصہ پیش کرتا ہے۔ اس میں ویلیو ایٹ رسک اور کنڈیشنل ویلیو ایٹ رسک سے انتہائی خطرے کی پیمائش، ڈرا ڈاؤن کی گہرائی اور بحالی، ایکسپوژر کی تقسیم، اسٹریس ٹیسٹنگ، موافق کنٹرولز اور نگرانی شامل ہیں۔ بیان…

رسک مینجمنٹاتار چڑھاؤبیک ٹیسٹنگپورٹ فولیو کی تشکیل
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 مشترکہ تخصیصی ماڈیول کراس سیکشنل پیش گوئیوں کو پورٹ فولیو وزن میں بدلتا ہے۔ یہ اسکور کے مطابق اثاثوں کی درجہ بندی کرکے لانگ پوزیشنیں یا لانگ–شارٹ پورٹ فولیو کے لیے اوپری اور نچلی باسکٹ منتخب کرتا ہے۔ پوزیشن کے وزن کنفارمل پیش گوئی کے وقفے کی چوڑائی پر…

پورٹ فولیو کی تشکیلپوزیشن کا حجم طے کرنارسک مینجمنٹشماریات
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

دستاویز پورٹ فولیو کے مقررہ دوبارہ توازن سے پہلے پوزیشنیں بند کرنے کے تین اصول بیان کرتی ہے: نقصان کی مقررہ حد، پوزیشن کی بہترین قیمت سے ناپا جانے والا ٹریلنگ اسٹاپ، اور وقت پر اخراج جو مقررہ ہولڈنگ مدت کے بعد پوزیشن بند کرتا ہے۔ چونکہ یہ اضافی کنٹرول صرف…

حصصرسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگپوزیشن کا حجم طے کرنا