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

2,057 دستاویزات

Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک رجسٹرڈ NASDAQ-100 مائیکرو اسٹرکچر بیک ٹیسٹس کو ماڈل تربیت یا دوبارہ بیک ٹیسٹ چلائے بغیر اسٹریٹیجی کے جائزے میں تبدیل کرتی ہے۔ یہ رجسٹری سے پیمانے اور ماخذی سلسلہ پڑھتی، ضرورت کے وقت اخذ کردہ گروہ اور جوڑی دار موازنہ کے جدول بناتی، اور مشترک تاریخوں…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچربیک ٹیسٹنگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک NASDAQ ٹوٹل ویو-ITCH پیغام بہ آرڈر ڈیٹا کو بائنری شکل سے منظم ریکارڈز میں ڈی کوڈ کرنا سکھاتی ہے۔ یہ پیغام کی ساخت اور ہر قسم کے مخصوص لے آؤٹس سمجھاتی، فیلڈز کھول کر دکھاتی، اور نصف شب سے نینو سیکنڈز میں دیے گئے وقت اور ضمنی اعشاری مقامات والے صحیح…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرہائی فریکوئنسی ٹریڈنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ فیچر اسٹورز تربیتی ڈیٹا اور لائیو ماڈل اِن پٹس کو ہم آہنگ کیسے رکھتے ہیں۔ یہ فیچر ویوز کو ان کی اینٹیٹی کلید، واقعے کے وقت، قابلِ استعمال مدت اور فیچر کالمز کے ذریعے بیان کرتی ہے، پھر تاریخی تربیت کے لیے وقت کے مطابق جوڑ کا تازہ ترین…

مشین لرننگبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹحصص
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ توثیق سے منتخب FX اسٹریٹیجی متناسب لین دین کے اخراجات میں تبدیلی کا کیا جواب دیتی ہے۔ ہر پیش گوئی لیبل کے لیے یہ سگنل، اثاثہ مختص کرنے اور رسک اوورلے کے نتائج سے بنیادی اسٹریٹیجی چنتی ہے، پھر اس کی شناخت کے دوسرے اجزا برقرار رکھتے ہوئے…

فاریکسبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک رجسٹرڈ توثیقی بیک ٹیسٹس سے CME فیوچرز کیس اسٹڈی کی ترتیب منتخب کرنے کا طریقہ بیان کرتی ہے۔ یہ سگنل، اثاثہ مختص کرنے اور رسک مینجمنٹ کے مراحل کے امیدواروں کو یکجا کرتی، پھر سب سے مضبوط توثیقی شارپ والی ترتیب چنتی ہے۔ ریٹرن کے دونوں ادوار کو ایک ساتھ…

فیوچرزبیک ٹیسٹنگشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایک ماہانہ ETF مومینٹم اور ییلڈ کرو ریجیم اسٹریٹیجی کو دو طریقوں سے نافذ کرتی ہے: ویکٹرائزڈ ریٹرن حساب اور مرحلہ وار اکاؤنٹ کی نقل۔ دونوں میں ہدفی وزن، اثاثے، تاریخیں اور کل ٹریڈنگ لاگت یکساں ہیں، اس لیے موازنہ نفاذی انتخاب پر مرکوز رہتا ہے، مثلاً…

حصصمومینٹمبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز نو ٹریڈنگ کیس اسٹڈیز کی جانچ کے لیے پانچ دروازوں کا عمل بیان کرتی ہے: سگنل کے معیار سے توثیق، لین دین کے اخراجات، ہولڈ آؤٹ کارکردگی اور شواہد کے معیار تک۔ یہ دروازے مجموعی ہیں، اس لیے اسٹریٹیجی آخری مرحلے تک صرف اسی صورت پہنچتی ہے جب وہ پہلے کے ہر…

بیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹمشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک کرپٹو فنڈنگ ریٹ کی سمت کے ماڈل کی تعیناتی کی مشق دکھاتی ہے۔ یہ بائنانس سے حاصل کردہ تاریخی پرپیچوئل ڈیٹا پر تین کلاسوں والا لائٹ جی بی ایم ماڈل تربیت دیتی ہے، پھر OKX سے لائیو گھنٹہ وار بارز اور فنڈنگ ریٹس حاصل کرتی، ڈیٹا کو اسٹریٹیجی کے آٹھ گھنٹے…

کرپٹوپرپیچوئل فیوچرزاسپاٹ مارکیٹیںمشین لرننگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک اتار چڑھاؤ کی پیمائشوں کا موازنہ کرتی، ہیٹروجینیئس آٹوریگریسیو (HAR) ماڈل فٹ کرتی اور ہرسٹ ایکسپوننٹس سے کھردرے پن کا اندازہ لگاتی ہے۔ پہلے یہ انٹراڈے ریئلائزڈ ویریئنس کا روزانہ کے تخمینوں سے تقابل کرتی ہے، رات بھر کے ریٹرنز کو سیشن کی سرگرمی سے…

اتار چڑھاؤشماریاتتکنیکی اشارےبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک مشروط آٹواینکوڈر پیش کرتی ہے، جو انسٹرومنٹڈ پرنسپل کمپوننٹ تجزیے کو اس طرح وسعت دیتا ہے کہ اسٹاک کی خصوصیات سے فیکٹر ایکسپوژر تک خطی نقشے کی جگہ نیورل نیٹ ورک استعمال ہوتا ہے۔ یہ ایکسپوژر اور فیکٹر ریٹرن کی ساخت برقرار رکھتے ہوئے خصوصیات اور لوڈنگز…

مشین لرننگحصصشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ یوٹیلیٹی ماڈیول توثیقی اور ہولڈ آؤٹ ڈیٹا پر پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کی جانچ کے لیے جدول اور شکلیں تیار کرتا ہے۔ اس کی تشخیص میں انفارمیشن کوایفیشنٹس کے اعتماد کے وقفے، توثیق سے ہولڈ آؤٹ تک کارکردگی میں کمی، انتخاب کے اثرات کے مطابق درست کیے گئے بیک ٹیسٹ…

شماریاتمشین لرننگبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایک متحد مینیجر، پہلے سے متعین یا حسبِ ضرورت سمبل کائناتوں اور تقسیم شدہ Parquet اسٹوریج کے ذریعے مالیاتی ٹائم سیریز حاصل اور برقرار رکھنے کا طریقۂ کار پیش کرتی ہے۔ اس میں ایک یا متعدد سمبلز کو یکے بعد دیگرے یا متوازی حاصل کرنا، اسٹوریج میں ڈیٹا…

کئی اثاثوں پر مبنیحصصبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ باب مصنوعی مالیاتی ڈیٹا بنانے کے کلاسیکی طریقے سمجھاتا ہے، جن میں مسلسل وقت کے قیمت عمل، GARCH والیٹیلیٹی، بوٹسٹریپ ری سیمپلنگ اور ماڈلز کا موازنہ شامل ہیں۔ یہ بتاتا ہے کہ جیومیٹرک براؤنین موشن، جمپ ڈفیوژن، مین ریورژن اور Heston جیسے ماڈلز ریٹرنز،…

شماریاتاتار چڑھاؤرسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز ایک نیورل پالیسی نیٹ ورک کا ڈھانچہ بیان کرتی ہے جو اثاثے کی سطح کی ٹائم سیریز اور سیاق و سباق کو محدود پورٹ فولیو رسک وزن میں تبدیل کرتا ہے۔ ہر اثاثے کی بنیادی ساخت میں سیاقی ایمبیڈنگز، فیچر کے لحاظ سے ماڈیولیشن، ویری ایبل سلیکشن، ایک LSTM اور…

مشین لرننگپورٹ فولیو کی تشکیلرسک مینجمنٹحصص
Machine Learning for Trading

یہ ابتدائی تجزیہ جانچتا ہے کہ تازہ ترین ماہ کو چھوڑنے والا بارہ ماہ کا مومینٹم سگنل، 100-ETF کائنات میں اگلے ماہ کے ریٹرنز سے وابستہ ہے یا نہیں۔ یہ ایڈجسٹ شدہ اختتامی قیمتوں سے ماہانہ پینل بناتا ہے، ہر ماہ اہل ETFs کو کوئنٹائلز میں رینک کرتا ہے، اور مساوی…

کئی اثاثوں پر مبنیمومینٹمشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ ابتدائی تجزیہ تاریخی US ایکویٹی پینل کا جائزہ لیتا ہے، اس کی خام اور ایڈجسٹ شدہ قیمت کے فیلڈز سمجھاتا ہے، اور وقت کے ساتھ سمبل کوریج دیکھتا ہے۔ یہ فعال سمبلز کی سالانہ تعداد کا ان کے پہلے اور آخری مشاہدات سے موازنہ کرتا ہے، اور دکھاتا ہے کہ یہ سمجھنے کے…

حصصامریکی مارکیٹیںبیک ٹیسٹنگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ رہنما سببی اثر کے تخمینے کو سببی ساخت کی دریافت سے الگ کرتی ہے اور عام تحقیقی سوالات کو موزوں Python لائبریریوں سے جوڑتی ہے۔ EconML اور DoWhy معلوم یا واضح طور پر متعین ایڈجسٹمنٹ ساخت کے تحت اثرات کا تخمینہ لگاتے ہیں؛ Tigramite اور causal-learn ٹائم سیریز…

مشین لرننگشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک مائیکرو اسٹرکچر کے نمونے دکھانے کے لیے NASDAQ ITCH-سے اخذ کردہ ٹریڈ اور آرڈر ڈیٹا استعمال کرتی ہے۔ یہ ٹِک کی سطح کے ٹریڈ ریٹرنز میں منفی فرسٹ آرڈر آٹو کوریلیشن کا جائزہ لیتی ہے، اس اثر کا مڈ پرائس ریٹرنز سے موازنہ کرتی ہے، اور مختلف لیکویڈیٹی سطحوں…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرشماریاتآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ باب مقداری ٹریڈنگ تحقیق میں سببی دعووں کے جائزے کا فریم ورک پیش کرتا ہے۔ یہ ٹریٹمنٹ، نتیجے، ایسٹیمیند، کاؤنٹر فیکچوئل اور ایڈجسٹمنٹ سیٹ کی واضح تعریفوں سے شروع ہوتا ہے، پھر تحقیقی سوالات کو موزوں طریقوں سے ملاتا ہے: مسلسل ایکسپوژرز کے لیے ڈبل مشین لرننگ…

مشین لرننگشماریاتبیک ٹیسٹنگفیکٹر سرمایہ کاری
Machine Learning for Trading

یہ باب دلیل دیتا ہے کہ پائیدار ٹریڈنگ تحقیق ایک منظم عمل پر منحصر ہے جو بدلتی مارکیٹس، شور والے شواہد اور نفاذ کی لاگت کے مطابق ڈھل سکے۔ یہ ساختی تبدیلیوں، رجیمز، ڈیٹا ڈرفٹ اور کانسیپٹ ڈرفٹ میں فرق بتاتا ہے، پھر وقت کے عین مطابق ڈیٹا، واضح دائرۂ کار، تکراری…

مشین لرننگبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹشماریات
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز ایک مقررہ ETF مومینٹم اسٹریٹیجی کے لیے لاگت کی حساسیت کا تجزیہ پیش کرتی ہے۔ یہ کائنات، وزن، شیڈول اور سیمولیٹر مستقل رکھتے ہوئے فی ٹانگ فیسوں کی ایک حد پر بیک ٹیسٹ دوبارہ چلاتی ہے۔ حاصل شدہ منحنی دکھاتی ہے کہ فرض کردہ ٹریڈنگ لاگت بڑھنے پر شارپ…

حصصمومینٹمبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک فارورڈ ریٹرنز کی پیش گوئی کے لیے عام کم سے کم مربعات کا Ridge، LASSO، اور Elastic Net سے موازنہ کرتی ہے، جو ETF کائنات پر مبنی ہے۔ تمام ماڈلز ایک جیسے واک فارورڈ فولڈز استعمال کرتے ہیں، جن میں پرج گیپ لیبل کے افق کے مطابق رکھا گیا ہے، تاکہ فرق کو…

مشین لرننگحصصشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک دیکھتی ہے کہ آیا مالیاتی خصوصیات 10 سیشن کے ڈیلٹا ہیجڈ آپشنز کے ریٹرن لیبل کی وضاحت میں مدد دیتی ہیں۔ یہ ایک مضمر اتار چڑھاؤ کی خصوصیت استعمال کرنے والے Ridge ماڈلز، مضمر اتار چڑھاؤ پر منحصر اور آزاد خصوصیات کے گروپس، اور خصوصیات کے مکمل مجموعے کا…

آپشنزحصصشماریاتمشین لرننگ
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