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 مطالعہ چینی تجزیہ کار رپورٹس پر قدرتی زبان کی پروسیسنگ لاگو کرتا ہے اور ان کا لہجہ مثبت، غیر جانب دار یا منفی قرار دینے کے لیے حسبِ ضرورت بنایا گیا BERT ماڈل استعمال کرتا ہے۔ یہ دیکھتا ہے کہ آیا رپورٹ کے جذبات بعد کے اسٹاک نتائج، بشمول زائد عوائد، اتار…
مطالعہ بٹ کوائن، ایتھیریم اور لائٹ کوائن کی مختصر مدتی حرکتوں کی درجہ بندی کے لیے تاریخی قیمتیں اور تکنیکی اشاریے استعمال کرتا ہے۔ یہ ایک گھنٹے کے افق میں اوپر اور نیچے کی حرکت شناخت کرنے کی درجہ بندی کے طریقوں کی صلاحیت کا موازنہ کرتا ہے، اور مثبت و منفی…
مطالعہ جانچتا ہے کہ آیا COVID-19 کے صحت سے متعلق اشاریے بٹ کوائن کے منافع کی پیش گوئی میں اضافی قدر فراہم کرتے ہیں۔ یہ وبا سے متعلق خصوصیات، مثلاً ویکسینیشن، ہسپتال میں داخلے اور ٹیسٹنگ کے پیمانوں کے ساتھ اور ان کے بغیر تربیت یافتہ لائٹ جی بی ایم رجریشن…
یہ مطالعہ اتار چڑھاؤ والی کرپٹو کرنسی منڈیوں میں جوڑی ٹریڈنگ کے لیے نفاذی تہہ کے طور پر گہری تقویتی سیکھ آزماتا ہے۔ اس کا فریم ورک پہلے امیدوار جوڑیوں کو چھانٹتا اور درجہ بندی کرتا ہے، پھر نفاذ کے فیصلے کرنے کے لیے Long Short-Term Memory تہہ والا Proximal…
یہ کام مالی ٹائم سیریز کو آرڈر پیغامات کی ترتیب کے طور پر ماڈل کرنے کے لیے ایک جنریٹو پری ٹرینڈ ٹرانسفارمر پیش کرتا ہے۔ ماڈل ڈسکریٹ ایونٹ سمیولیٹر کے اندر آرڈر بنانے والے انجن کے طور پر کام کرتا ہے، جس کا مقصد لمٹ آرڈر بک کی حرکیات دہرانا اور متعامل منڈی کے…
EverMine یہ جانچنے کا فریم ورک ہے کہ آیا تحقیقی ایجنٹس طویل مدتی الفا دریافت کے دوران قابلِ استعمال مہارتیں، آلات اور قواعد جمع کرنے سے بہتر ہوتے ہیں۔ یہ تحقیقی حالت کو تحقیق کی تاریخ، موجودہ فیکٹر پورٹ فولیو اور جمع شدہ صلاحیتوں کے ذریعے ظاہر کرتا ہے۔ مماثل…
یہ مطالعہ زیادہ خطرے والے ماحول کے لیے تقویتی سیکھ پر مبنی پورٹ فولیو مینیجر تجویز کرتا ہے۔ یہ خرید و فروخت کے دونوں رخوں کو قرض دینے اور ادھار لینے کے ساتھ ملاتا ہے، منافع و نقصان کو انعام کے طور پر استعمال کرتا ہے، اور منفی رخ کے خطرے کے انتظام اور سرمایہ…
یہ مقالہ طویل مدت میں دولت بڑھانے کے لیے منظم سرمایہ کاری کا ایسا طریقہ تجویز کرتا ہے جو مختصر مدتی ETF خریداری کے فیصلوں کی ترتیب پر مبنی ہے۔ یہ روایتی روزانہ منظم سرمایہ کاری کے مقابلے میں رقوم جمع کرنے کے وقت کو بہتر بنانے کے لیے ارتقائی الگورتھم کو گہری…
یہ دستاویز وقت کے ساتھ آگے بلیک–شولز مساوات حل کر کے آپشن کی قیمتوں کی پیش گوئی کا ایک تجرباتی طریقہ بیان کرتی ہے۔ مسئلے کی ناقص وضع بندی کے باعث یہ ریگولرائزیشن استعمال کرتا ہے؛ اس کام میں یکتائی، استحکام اور تقارب سے متعلق قضیے مرتب کیے گئے ہیں۔ انفرادی…
یہ دستاویز مکانی و زمانی مومینٹم اسٹریٹیجیز پیش کرتی ہے، جو کسی اثاثے کی اپنی مومینٹم تاریخ کو دوسرے اثاثوں کے مقابلے میں اس کے مومینٹم سے جوڑتی ہیں۔ یہ طریقہ پورٹ فولیو میں ٹریڈنگ سگنلز سیکھنے کے لیے نیورل نیٹ ورکس استعمال کرتا ہے اور ٹائم سیریز و کراس…
یہ مطالعہ ڈی سینٹرلائزڈ قرض پروٹوکول کے معاہدوں کو آپشنز کے طور پر ماڈل کرتا ہے: قرض لینے والے آپشن خریدار اور قرض دینے والے فروخت کنندہ ہیں، جبکہ قرض کی قدر کے مقابلے میں ضمانت کا تناسب پریمیم کے تعین میں مدد دیتا ہے۔ معاہدے کی قدر جانچنے کے لیے آربٹریج سے…
یہ کام جانچتا ہے کہ کیا ڈیپ ری اِنفورسمنٹ لرننگ ایسے ماحول میں بہترین ٹریڈنگ اسٹریٹیجیز اخذ کر سکتی ہے جنہیں بیان کرنا آسان مگر ریاضیاتی طور پر مشکل ہو۔ مصنفین ڈیپ ڈیٹرمنسٹک پالیسی گریڈینٹ پر توجہ دیتے ہیں، جو ماحول کے ساتھ تعامل کے ذریعے اعمال چننے کی…
دستاویز مارکیٹ ماڈل کی غیر یقینی صورت میں منافع بخش رہنے کی کوشش کرنے والی شماریاتی آربٹریج اسٹریٹیجیز تلاش کرنے کے ڈیٹا پر مبنی طریقے کی وضاحت کرتی ہے۔ یہ کئی سیکیورٹیز کو اکٹھا دیکھنے کے لیے ڈیپ نیورل نیٹ ورکس استعمال کرتا ہے، اس طرح پہلے کوائنٹیگریٹڈ…
یہ دستاویز شور والی مارکیٹ میں ٹریڈنگ کے کن اندازوں کے برقرار رہنے کا جائزہ لینے کے لیے ایک بڑے ایجنٹ پر مبنی نقلی مطالعے کا استعمال کرتی ہے۔ اس کے MAS-Utopia ماڈل میں پانچ اقسام کے 10,000 ایجنٹس شامل ہیں اور پانچ سال کا ہائی فریکوئنسی ڈیٹا استعمال ہوتا ہے۔…
CTBench مصنوعی کرپٹو کرنسی ٹائم سیریز جانچنے کا معیار ہے، جس کی بنیاد مارکیٹ کی مسلسل ٹریڈنگ، بلند اتار چڑھاؤ اور تیزی سے بدلتے رجیم ہیں۔ یہ 452 ٹوکنز کا ڈیٹا جمع کرتا ہے اور چار مارکیٹ رجیمز میں جنریشن کے آٹھ نمائندہ ماڈلز جانچتا ہے۔ اس کے 13 پیمانے پیش…
یہ مطالعہ ایسے لمٹ آرڈر بک کا ماڈل بناتا ہے جس میں صرف خودکار رینفورسمنٹ لرننگ ٹریڈرز موجود ہیں۔ خرد سطح کے آرڈر میچنگ انجن کے ذریعے، یہ دیکھتا ہے کہ ایجنٹس کا باہمی عمل مجموعی آرڈر فلو اور مارکیٹ پر اثر کو کیسے تشکیل دیتا ہے۔ ماڈل منظم قیمت دریافت اور…
دستاویز CryptoTrade کو بیان کرتی ہے، جو ایک بڑی زبان کے ماڈل پر مبنی کرپٹوکرنسی ٹریڈنگ ایجنٹ ہے۔ اس کا طریقہ آن چین معلومات کو، جنہیں مصنفین شفاف اور ناقابلِ تغیر قرار دیتے ہیں، آف چین اشاروں مثلاً خبروں کے ساتھ ملاتا ہے، جو بروقت تناظر فراہم کر سکتے ہیں۔…
یہ مقالہ بہترین ٹریڈنگ کا مطالعہ کرتا ہے، جب شماریاتی آربیٹریج کا سگنل پوشیدہ عوامل سے آتا ہے جو قیمتوں میں اچانک چھلانگ اور مسلسل پھیلاؤ پیدا کرتے ہیں۔ ٹریڈر کے آرڈرز کوٹ کی گئی قیمتوں اور عمل درآمد کی قیمتوں پر بھی اثر ڈال سکتے ہیں، اس لیے مسئلے میں مارکیٹ…
یہ مطالعہ زیترا اور نیسڈیک اسٹاک ہوم میں درج بٹ کوائن اور ایتھیریم ایکسچینج ٹریڈڈ مصنوعات میں دن کے اندر بے قاعدگیوں کا جائزہ لیتا ہے، جس کے لیے جنوری 2024 سے دسمبر 2025 تک ایک منٹ کے بار استعمال کیے گئے۔ بنیادی طریقہ بائیں دُم کے حد سے بڑھے مشاہدات پر…
یہ مطالعہ پوچھتا ہے کہ آیا بڑے زبان کے ماڈل سے چلنے والا ایک جنریٹو ایجنٹ متنوع ایجنٹ ماڈلز میں بیان کردہ بنیادی تجزیے اور رجحان کی پیروی کے رویوں کے امتزاج میں تبدیلیاں دہرا سکتا ہے۔ ایجنٹ موجودہ معلومات سے یہ احتمال متعین کرتا ہے کہ کون سی اسٹریٹیجی اپنائی…
یہ مطالعہ جانچتا ہے کہ آیا ڈیپ ہیجنگ پوزیشن اور ڈیلٹا ہیجنگ پوزیشن کا فرق شماریاتی آربٹریج بن سکتا ہے۔ یہ مکمل مارکیٹ کے مفروضوں کے تحت اخذ کردہ سابقہ دعوے پر غور کرتا اور پوچھتا ہے کہ کیا اسی طرح کا نتیجہ GARCH پر مبنی مارکیٹ ماڈل میں بھی برقرار رہتا ہے، جو…
DeepUnifiedMom پورٹ فولیو کی تشکیل کا ایک فریم ورک ہے جو متعدد زمانی افقوں کے ٹائم سیریز مومنٹم سگنلز یکجا کرتا ہے۔ یہ ملٹی ٹاسک لرننگ اور ملٹی گیٹ مکسچر آف ایکسپرٹس ساخت استعمال کرکے متحد پورٹ فولیوز بناتا ہے؛ مقصد ایسے مومنٹم رویے کو پکڑنا ہے جو کم زمانی…
یہ دستاویز ہائی فریکوئنسی اسٹاک ٹریڈنگ کا ایک مجوزہ الگورتھم بیان کرتی ہے جو خرید و فروخت کے سگنل بنانے کے لیے نیورل نیٹ ورک کی پیش گوئیاں استعمال کرتا ہے۔ اس میں تین طریقوں کا موازنہ ہے: کراس اینٹروپی لاس اور quasi-Newton طریقے سے بہتر کی گئی لاجسٹک…
یہ فریم ورک مصنوعی آپشنز بنانے میں موجود دوری مسئلے سے نمٹتا ہے: مضمر اتار چڑھاؤ عموماً مشاہدہ شدہ آپشن قیمتوں سے اخذ کیا جاتا ہے، جبکہ مصنوعی قیمتوں کے لیے مضمر اتار چڑھاؤ اِن پٹ درکار ہوتا ہے۔ پہلے یہ Jump Hidden Markov Model سے متعدد اثاثوں کے ایکویٹی…