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۔
1,238 دستاویزات
یہ مطالعہ روزانہ، ہفتہ وار، ماہانہ اور سالانہ افق پر NSE 500 اسٹاک سے بنائے گئے فزیکل مومینٹم پورٹ فولیوز کا جائزہ لیتا ہے۔ یہ 2014–2021 کے تاریخی منافع اور خطرے کے پروفائلز کا جائزہ لیتا اور ہر افق کے بہترین کارکردگی والے پورٹ فولیو کا NIFTY 50 پورٹ فولیو…
یہ نوٹ بک مالی اور ماڈل سے اخذ کردہ فیچرز کی اس صلاحیت کی اسکریننگ کرتی ہے کہ وہ بعد کے ریٹرنز کے مطابق ETFs کی درجہ بندی کر سکیں۔ یہ ہر تاریخ کا انفارمیشن کوایفیشنٹ فیچر کی کراس سیکشنل درجہ بندیوں کو فارورڈ ریٹرن کی درجہ بندیوں سے ملا کر نکالتی ہے، پھر حاصل…
یہ نوٹ بک 20 کرنسی جوڑوں کے لیے امیدوار خصوصیات کو ایک وقت میں الگ الگ فارورڈ ریٹرنز کے مقابل جانچتی ہے۔ یہ تجزیہ واک فارورڈ توثیقی ادوار تک محدود رکھتی ہے، ہر سیشن کو اس کا فولڈ نشان دیتی ہے، اور ہولڈ آؤٹ سے پہلے ایک حفاظتی خلا چھوڑتی ہے تاکہ لیبلز اس محفوظ…
یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ متعدد ایجنٹوں کی احتمالی پیش گوئیوں کو کیسے ملائیں اور حاصل شدہ احتمالات کو کیسے کیلیبریٹ کریں۔ یہ Neyman extremization پیش کرتی ہے، جو پینل کے حجم اور فرض کردہ باہمی تعلق کے مطابق اوسط پیش گوئی کو بنیادی شرح سے دور لے جاتی ہے۔ کم فرض…
یہ ڈیٹا یوٹیلٹی Chen، Pelger اور Zhu کے اثاثہ قیمتوں کے ڈیٹا سیٹ پر کام میں مدد دیتی ہے، جس میں اسٹاک ریٹرنز، کمپنی کی خصوصیات، میکرو اکنامک سیریز اور اسپلٹ سے پہلے کے فیچر ٹینسرز شامل ہیں۔ اس کا کنورژن طریقہ شائع شدہ ٹریننگ، توثیق اور ٹیسٹ ٹینسرز سے Parquet…
یہ ماڈیول کئی ماڈل خاندانوں کے لیے واک فارورڈ ٹریننگ اور توثیقی فولڈز تیار کرنے کا مشترک طریقہ بیان کرتا ہے۔ یہ مہنگے، ماڈل سے آزاد کام—وقت کی ونڈوز کاٹنا، ہر فولڈ کی ماڈل پر مبنی خصوصیات لگانا، غائب لیبل والی قطاریں ہٹانا، اور ٹریننگ ڈیٹا کا نمونہ لینا—بعد…
یہ نوٹ بک پرپیچوئل فیوچرز کی فنڈنگ تحقیق کے لیے کئی ماڈل خاندانوں کی توثیقی پیش گوئیوں کا تقابل کرتی ہے۔ یہ بتاتی ہے کہ انفارمیشن کوایفیشنٹ پیش گوئیوں اور بعد کے ریٹرنز کے درمیان درجہ جاتی تعلق ناپتا ہے، AUC اوپر یا نیچے کے لیبلز کی درجہ بندی ناپتا ہے، اور…
یہ نفاذ بتاتا ہے کہ ڈیپ لرننگ مطالعات میں استعمال ہونے والے پینل ڈیٹا کے لیے بیچوں میں سیکوئنس ونڈوز کیسے بنائے جائیں۔ ونڈوز ہر اثاثے کے مشاہدات کو مسلسل قطاروں میں سمیٹنے کے بجائے پینل کے متوقع کیلنڈر کے مطابق چلتی ہیں۔ غائب سیشن غیر مشاہدہ شدہ خلیوں کی…
یہ نوٹ بک مارکیٹ اور کمپنی کے ڈیٹا کو صاف کرنے کے عملی طریقے پیش کرتی ہے، جن میں نقلوں کو سنبھالنا، خلا کے نشانات، ڈومین فلٹرز، الٹ پھیر پر مبنی تیز حرکت کی شناخت، آؤٹ لائرز کو محدود کرنا، زمرہ جاتی انکوڈنگ، اور مختلف فریکوئنسی والے ڈیٹا سیٹس کو ہم آہنگ کرنا…
یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ آیا SHAP کی فیچر انتسابات اس وقت مستحکم رہتی ہیں جب پیش گوئیاں ملتی جلتی ہوں یا مختلف رینڈم سیڈز اور آرکیٹیکچرز سے ماڈلز دوبارہ فٹ کیے جائیں۔ ETF کے فارورڈ ریٹرنز استعمال کرکے یہ ایسے نمونوں کے جوڑے تلاش کرتی ہے جن کی پیش گوئیاں قریب…
یہ نوٹ بک پولی مارکیٹ کے کرپٹو میں طے ہونے والے واقعاتی کنٹریکٹس کا کالشی کے ضابطہ بند کنٹریکٹس سے تقابل کرتی ہے، اور اس بات پر توجہ دیتی ہے کہ رسائی کے قواعد اور لسٹنگ پالیسیاں ہر پلیٹ فارم کی قیمتوں اور نمائندگی کیے گئے سوالات کو کیسے تشکیل دیتی ہیں۔ یہ…
یہ نوٹ بک ٹریڈ کی سطح پر تشخیص کا ایسا طریقہ دکھاتی ہے جو حقیقی نقصان کو ماڈل کی SHAP وضاحتوں سے جوڑتا ہے۔ یہ اگلے سیشن کے SPY منافع کی پیش گوئی کے لیے تاخیری قیمت اور اتار چڑھاؤ کے فیچرز کے ساتھ میکرو اِن پٹس پر لائٹ جی بی ایم ماڈل کی تربیت کرتی ہے۔ پیش…
یہ نوٹ بک عمل درآمد کے ریکارڈ سے سیکھنے کے لیے رویے کی نقل کا تقابل معکوس تقویتی تعلم (IRL) سے کرتی ہے۔ مظاہرے TWAP شیڈول سے لیے گئے ہیں، جس کا خطرے سے غیر جانب دار مقصد معلوم ہے: اثر کو محدود رکھنے کے لیے ٹریڈز یکساں طور پر پھیلانا، جبکہ وقتی خطرے کے سامنے…
یہ نوٹ بک بڑی پوزیشن ختم کرنے کا شیڈول بنانے کے لیے المگرین–کرس کا فریم ورک پیش کرتی ہے۔ یہ عمل درآمد کی کمی کو آمد کی قیمت کے مقابل ناپتی اور دو متقابل لاگتیں ماڈل کرتی ہے: مارکیٹ امپیکٹ، جو ٹریڈنگ کی شدت بڑھنے کے ساتھ بڑھتا ہے، اور وقتی رسک، جو فروخت نہ…
یہ کیس اسٹڈی بتاتی ہے کہ کراس سیکشنل زرمبادلہ اسٹریٹیجی کے لیے مستقبل کے منافع کے لیبل کیسے بنائے جائیں، جو کرنسی پیئرز کی درجہ بندی کرتی اور نسبتی ترتیب کے مطابق خرید یا فروخت کرتی ہے۔ پہلے نیویارک کلوز کے طریقے سے چار گھنٹے کے اسپاٹ بارز کو ٹریڈنگ سیشنز…
یہ کوڈ آؤٹ آف سیمپل پیش گوئی کے جدولوں سے معیاری کارکردگی کے پیمانے نکالتا ہے، ہر فولڈ کے لیے الگ اور مجموعی خلاصے کی صورت میں۔ یہ ریگریشن اور کلاسیفیکیشن دونوں کو سنبھالتا ہے، جن میں انفارمیشن کوفیشینٹ، غلطی کے پیمانے، امتیازی پیمانے اور اداروں کی تعداد…
یہ ریکارڈ اس سوال پر لینگ گراف کی ایک پیش گوئی رن محفوظ کرتا ہے کہ آیا فیڈرل ریزرو 2026 میں اپنی ہدف شرح بڑھائے گا۔ تین ایجنٹوں نے احتمالات دیے، جس کے بعد مباحثہ اور نگران کی تازہ کاری ہوئی۔ درج شدہ نتائج میں مجموعی احتمال، مباحثے کا وسطانیہ اور نگران کا…
یہ نوٹ بک ایک ایسا تحقیقی ایجنٹ بناتی ہے جو شواہد تلاش کرکے دو ممکنہ نتائج والے سوال کے لیے منظم احتمال دیتا ہے۔ اس میں عمل کی عبارت کو سمجھنا اور جانچنا، باریوں کی حد، اور محفوظ شدہ پیش گوئی کا نتیجہ شامل ہے جس میں دلیل اور معاون رن کی تفصیلات درج ہوتی ہیں۔…
یہ نوٹ بک PCA کو ETF منافع کی پیش گوئی کے لیے فیچر سے پاک پوشیدہ عامل کی بنیادی صورت کے طور پر بیان کرتی ہے۔ یہ ہر لیبل کے تربیتی دورانیے کے منافع میٹرکس کو اجزا میں تقسیم کرتی ہے، ہر فنڈ کے لیے لوڈنگ اور اندازہ شدہ فیکٹر پریمیا استعمال کرکے پیش گوئیاں بناتی…
یہ ماڈیول متعدد ایجنٹوں پر مشتمل پیش گوئی کے نظام کے دو اجزا بیان کرتا ہے۔ مباحثہ کرنے والا ایجنٹ تیزی اور مندی کے دلائل باری باری پیش کرتا ہے، اور ہر فریق سے تقاضا کرتا ہے کہ وہ دوسرے کے دعووں کا جواب دے اور شواہد کے ساتھ احتمال کا تخمینہ پیش کرے۔ یہ ہر دور…
یہ نوٹ بک دکھاتی ہے کہ پیشگی سببی گراف متعین کیے بغیر PCMCI سے ETF اور اتار چڑھاؤ کے منافع کے درمیان تاخیر والے تعلقات کیسے تلاش کیے جائیں۔ یہ پینل پر مبنی مشروط آزادی کی جانچ کا موازنہ جوڑی وار Granger ٹیسٹوں سے کرتی ہے؛ مؤخر الذکر ہدف کی اپنی تاریخ کا لحاظ…
یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ PatchTST متواتر مارکیٹ خصوصیات کے مقررہ طوالت والے ٹکڑوں سے NASDAQ-100 لیبلز کی پیش گوئی کیسے کرتا ہے۔ توجہ کا طریقہ پچھلے گھنٹے میں ٹکڑوں کے درمیان تعلق قائم کرتا ہے اور ہر منٹ پر توجہ کے مقابلے میں ترتیب کی لمبائی گھٹاتا ہے۔ یہ ترتیب…
یہ دستاویز CME فیوچرز کے تجربے کی وضاحت کرتی ہے جس میں TabM، ایک کم پیرامیٹر والا نیورل اینسمبل، وہی بنائی گئی خصوصیتی قطاریں اور واک فارورڈ فولڈز استعمال کرتا ہے جو خطی اور گریڈینٹ بوسٹنگ ماڈلز کے لیے ہیں۔ TabM کئی نیٹ ورکس کی اوسط سے تغیر میں کمی کا کچھ…
دستاویز NLinear پیش کرتی ہے، جو اندرونِ روز خصوصیات سے NASDAQ-100 اسٹاک منافع کی پیش گوئی کرنے والا ایک سادہ سلسلہ جاتی ماڈل ہے۔ یہ مقررہ پچھلی ونڈو استعمال کرتا ہے، تازہ ترین مشاہدہ منہا کرتا ہے تاکہ ماڈل سطحوں کے بجائے تبدیلیوں پر کام کرے، اور حاصل شدہ…