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 پوچھتا ہے کہ آیا کرپٹو کرنسی کے سرمایہ کار اسٹاک سرمایہ کاروں سے مختلف انداز میں ٹریڈ کرتے ہیں، اور ان رویوں کے ثبوت کے طور پر اثاثوں کی قیمتوں کی تاریخیں استعمال کرتا ہے۔ پہلے، ایک ہی مدت میں مشاہدہ شدہ کرپٹو کرنسی اور اسٹاک کی ٹائم سیریز کو متعدد…
یہ مطالعہ دیکھتا ہے کہ آیا ٹوئٹر کے روزانہ جذبات اسٹاک کے منافع کی پیش گوئی اور ٹریڈنگ کے فیصلوں میں مدد دے سکتے ہیں۔ اس میں مشین لرننگ سے جذباتی اشارے کا جائزہ لیا گیا ہے اور اسی اشارے سے ٹریڈنگ پالیسی اخذ کرنے کے لیے ری انفورسمنٹ لرننگ، خاص طور پر کیو…
منی فیڈ بڑے لسانی ماڈل ایجنٹوں کے ذریعے وفاقی اوپن مارکیٹ کمیٹی کے اجلاسوں کی نقل کا ایک خاکہ ہے۔ اس کا مقصد اجلاس کے ارکان اور کمیٹی کے فیصلہ سازی کے عمل کی نمائندگی کرنا ہے، اور توجہ صرف وفاقی فنڈز شرح میں تبدیلیوں کے اثرات کے مطالعے سے ہٹا کر یہ ماڈل کرنے…
ڈی پی ایم کو متنوع میکرو پورٹ فولیوز کے انتظام کے لیے مکمل گہری تعلیم کا نظام بتایا گیا ہے۔ اس کا ڈیزائن تاخیر پر مبنی علّی طریقے سے غیر ہم وقت منڈی ڈیٹا کو سنبھالتا ہے، معاشی معلومات سے آگاہ گراف کے ذریعے اثاثوں کے باہمی تعلقات محدود کرتا ہے، اور ایسے مضبوط…
دستاویز چینی اسٹاک کے لیے دن کے اندر ایک اسٹریٹیجی بیان کرتی ہے جو منڈی کی ٹی+1 ٹریڈنگ پابندی کے تحت کام کرتی ہے۔ یہ شنگھائی اور شینزین ایکسچینجوں کے شائع کردہ اسٹاک ڈیٹا سے کثیر پرت پرسیپٹر (MLP) کی پیش گوئیوں کو مارکووٹز پورٹ فولیو اصلاح کے ساتھ ملاتی ہے۔…
یہ مقالہ ایک مصنوعی اسٹاک مارکیٹ بیان کرتا ہے جس میں بڑے لسانی ماڈلز مختلف اسٹریٹیجیز، معلومات اور وسائل رکھنے والے مقابل ایجنٹس کے طور پر کام کرتے ہیں۔ مارکیٹ میں مسلسل آرڈر بک، مارکیٹ اور لمٹ آرڈرز، جزوی تکمیل، منافعِ حصص اور توازن پر کلیئرنگ شامل ہیں۔…
یہ مطالعہ جانچتا ہے کہ آیا جملے کی سطح کا سیاق و سباق خبروں کے موضوعاتی ماڈلز کو بہتر کرتا ہے، جو قاعدہ بند سرمایہ کاری کے لیے اثاثہ قیمت بندی کے عوامل بنانے میں استعمال ہوتے ہیں۔ یہ لیٹنٹ ڈیریشلے ایلوکیشن کا موازنہ منجمد جملہ ٹرانسفارمر کے بعد کے کے مینز…
یہ مطالعہ مصنوعی ملٹی اثاثہ ایکویٹی ڈیٹا میں ویرینس کو دو بار شمار کرنے کے مسئلے سے نمٹتا ہے۔ جب مکمل اثاثہ منافع پیدا کرنے والے ماڈلز کو مارکیٹ فیکٹر کے ساتھ ملایا جاتا ہے تو سیمولیٹ کیے گئے منافع میں مارکیٹ ویرینس دو بار شامل ہو سکتی ہے۔ مجوزہ اصلاح مارکیٹ…
یہ مطالعہ سم اسٹاک پیش کرتا ہے، جو صرف روایتی شعبہ جاتی یا علاقائی لیبلز پر انحصار کرنے کے بجائے ٹائم سیریز کے رویے سے ملتے جلتے اسٹاک کی شناخت کا فریم ورک ہے۔ یہ خود نگرانی پر مبنی لرننگ کو زمانی ڈومین جنرلائزیشن کے ساتھ جوڑتا ہے تاکہ ایسی نمائندگیوں کی…
یہ دستاویز خطرے سے حساس تقویتی تعلیم کا ایک فریم ورک پیش کرتی ہے، جس میں ایک ایجنٹ وقت کے ساتھ ہم آہنگ متحرک طیفی خطرے کے پیمانوں کو بہتر بناتا ہے۔ یہ مشروط قابلِ تخمینہ ہونے کی خاصیت استعمال کرکے ایسے اسکورنگ فنکشنز بناتا ہے جو سختی سے ہم آہنگ ہوں اور…
دستاویز مومینٹم کے تحت خطرہ لینے کو قلیل مدتی ایکویٹی اتار چڑھاؤ کے حقیقی وقت میں انتظام کے طور پر پیش کرتی ہے۔ مجوزہ نظام اس نظریے کو کہ خبریں حصص کی قیمتوں پر کیسے اثر انداز ہوتی ہیں، سرمایہ کاری کے مختلف افقوں کے لیے متوقع منافع کے مجرد جدولوں میں تبدیل…
یہ مطالعہ مسلسل فیوچرز میں متنوع ٹائم سیریز مومینٹم پورٹ فولیوز پر گہری کثیر کاموں والی مشین لرننگ لاگو کرتا ہے۔ بنیادی خیال یہ ہے کہ پورٹ فولیو کی تشکیل اور اتار چڑھاؤ سے متعلق کاموں کو مشترکہ طور پر سیکھا جائے، بجائے اس کے کہ مومینٹم سگنل اور اتار چڑھاؤ کے…
یہ مطالعہ ایک ایسے ہائبرڈ پلانٹ کے لیے اگلے دن کی بولی اور آپریشن کی پالیسی تیار کرتا ہے جو ہوا سے بجلی پیدا کرنے کو الیکٹرولائزر کے ساتھ ملاتا ہے۔ یہ پالیسی سیاق و سباق کی معلومات اور ڈیٹا سے سیکھی گئی خطی فیصلہ جاتی قواعد استعمال کرکے بجلی کی بولیاں طے…
یہ مطالعہ ایسے طریقے کی تجویز دیتا ہے جس سے کسی انفرادی اسٹاک کے اس خطرے سے وابستہ منافع کا تخمینہ لگایا جا سکے جو ملتے جلتے اسٹاکس میں مشترک نہیں ہوتا، حتیٰ کہ جب بنیادی خطرے کے عوامل نامعلوم ہوں۔ یہ ہر اسٹاک کے تاریخی منافع کو دوسرے اسٹاکس کے منافع پر…
یہ مقالہ مختصر مدت کی کرپٹو کرنسی قیمتوں کی پیش گوئی کے لیے موافق ٹمپورل فیوژن ٹرانسفارمر طریقہ تجویز کرتا ہے۔ یہ غیر اسٹیشنری اور قیمت میں تیز تغیر سے نمٹنے کے لیے سیریز کو متغیر لمبائی کے ذیلی سلسلوں میں تقسیم کرتا ہے جو نسبتی بلند مقامات پر ختم ہوتے ہیں:…
دستاویز تجویز کرتی ہے کہ ٹریڈنگ اسٹریٹیجیز کی جانچ کے لیے جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس کو ایل ایس ٹی ایمز کے ساتھ استعمال کر کے مصنوعی تاریخی قیمت کے راستے بنائے جائیں۔ اس کی بنیاد یہ ہے کہ نمونے کے اندر مضبوط کارکردگی کی بنا پر منتخب اسٹریٹیجی حد سے زیادہ…
یہ کام مسلسل وقت کے محدود افق میں دو باہم جڑے اثاثوں کے متحرک پورٹ فولیو کی آپٹیمائزیشن کے لیے مالیاتی ریاضی اور مشین لرننگ کا موازنہ کرتا ہے۔ مالیاتی ریاضی کا طریقہ کوائنٹیلیشن ماڈل استعمال کرتا ہے، جس کا مقصد قلیل مدتی خطرے کو طویل مدتی توازن سے جوڑنا ہے؛…
یہ دستاویز دن کے اندر مومینٹم ٹریڈنگ کے لیے پوشیدہ حالتوں پر مبنی طریقہ بیان کرتی ہے۔ اس میں سیکیورٹی کے شور آلودہ منافع کو ایک پوشیدہ مومینٹم حالت سے پیدا ہونے والے مشاہدات کے طور پر ماڈل کیا جاتا ہے، تاکہ رجحان پلٹنے پر ڈیجیٹل فلٹرز سے پیدا ہونے والی تاخیر…
دستاویز کرپٹو ٹریڈنگ اسٹریٹیجی کی اصلاح کا ایک فریم ورک پیش کرتی ہے جو جینیاتی الگورتھم کو متعدد ذہین ایجنٹوں کے باہمی تعاون سے جوڑتا ہے۔ اسے بدلتے بازاری حالات کے مطابق اسٹریٹیجی کے پیرامیٹر ڈھالنے کے لیے بنایا گیا ہے؛ اس میں حقیقی وقت کی بازاری خرد ساخت کی…
یہ تحقیق مومینٹم ٹرانسفارمر کی ساخت کو ایکویٹیز کے لیے ڈھالتی ہے اور اس کے مقصودہ استعمال کا ٹائم سیریز مومینٹم اور اوسط کی طرف واپسی کی اسٹریٹیجیز سے موازنہ کرتی ہے۔ ماڈل توجہ کو، جو تربیتی ونڈو میں معلومات کے درمیان تعلق قائم کر سکتی ہے، ایک LSTM کے ساتھ…
مطالعہ بٹ کوائن کی قدر کو معلوماتی خصوصیات اور ان کے باہمی تعامل سے پیدا ہونے والی قدر کے طور پر پیش کرتا ہے، جن میں مرکزیت سے آزادی، اتفاقِ رائے پر اعتماد، رمز نگاری کے ذریعے ترتیب اور سماجی بیانیے شامل ہیں۔ یہ ان جہتوں کو چار پیمانوں سے ظاہر کرتا ہے: قدر…
یہ مقالہ کرپٹو کرنسی انڈیکس اور اس کے نو اجزا کی اختتامی قیمتوں کی پیش گوئی کے لیے مشین لرننگ کے طریقے استعمال کرتا ہے۔ اس میں کہا گیا ہے کہ بہتر کارکردگی والا طریقہ شناخت کرنے کے لیے کئی الگورتھمز اور ماڈلز کا موازنہ کیا گیا، اور کام کا متعلقہ مطالعات سے…
یہ مقالہ ملٹی فریکٹل خصوصیات کا تخمینہ لگانے کے طریقوں سے مختلف زمانی پیمانوں پر بٹ کوائن کے منافع کی ساخت کا مطالعہ کرتا ہے۔ اس میں منافع کے تغیر کو زمانی اضافوں کے ساتھ طاقت کے قانون کے تعلقات کی پیروی کرتے ہوئے بیان کیا گیا ہے، جن کی خصوصیات اتار چڑھاؤ…
مقالہ MRC-LSTM پیش کرتا ہے، جو بٹ کوائن کی روزانہ USD اختتامی قیمت کی پیش گوئی کے لیے کثیر پیمانہ ریزیڈیول کنولوشنل ماڈیول کو لانگ شارٹ ٹرم میموری نیٹ ورک سے جوڑتا ہے۔ یک بعدی کنولوشنز کثیر متغیر سلسلوں میں مختلف زمانی پیمانوں پر خصوصیات دریافت اور یکجا کرنے…