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

146 دستاویزات

Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک منتخب حقیقی کیس اسٹڈی اسٹریٹیجیز پر بیک ٹریڈر، زِپ لائن ری لوڈڈ اور اندرونی ٹریڈنگ فریم ورک کے درمیان مطابقت کے موازنے پیش کرتی ہے۔ اس میں دونوں بیرونی انجنز کے لیے ETF اور US ایکویٹی پینل کے موازنے، اور بیک ٹریڈر کے لیے CME فیوچرز اور USD میں قیمت…

بیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرحصص
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی TabM، یعنی پیرامیٹرز کے مؤثر استعمال والے نیورل جوڑا ماڈل، کو وہی وقت کے مطابق معلوم CME فیوچرز فیچر قطاروں اور واک فارورڈ فولڈز پر جانچتی ہے جو دوسرے ماڈل خاندان استعمال کرتے ہیں۔ یہ TabM کو زیادہ تر پیرامیٹرز مشترک رکھتے ہوئے ماڈل تغیرات کا…

فیوچرزمشین لرننگبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک پری پروسیسنگ یا فیچر انجینئرنگ سے پہلے مالی ڈیٹا سیٹس کے لیے دوبارہ استعمال کے قابل تشخیصی جائزہ بناتی ہے۔ یہ وقت کے اشاریے کی ڈیٹا قسم، خالی ٹائم اسٹیمپس، ترتیب اور انفرادیت جانچتی ہے؛ عین اور کلید پر مبنی نقلیں تلاش کرتی ہے؛ فیلڈ، اثاثے اور تاریخ…

شماریاتحصصکرپٹوفیوچرز
Machine Learning for Trading

یہ فیچر جائزہ CME فیوچرز کے مستقبل کے منافع کے مقابل مالی اور ماڈل سے اخذ کردہ امیدواروں کی چھان بین کرتا ہے۔ ہر فیچر کے لیے یہ ڈیٹا کی دستیابی اور پرانے پن کو جانچتا، فیچر قدروں اور مستقبل کے منافع کے درمیان روزانہ کراس سیکشنل درجہ جاتی باہمی تعلق ناپتا،…

فیوچرزشماریاتمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ باہمی تعلق رکھنے والی خصوصیات کے گروہوں سے بنے CME فیوچرز ماڈل پر ریگولرائزیشن کا کیا اثر ہوتا ہے، جن میں کیری، رولنگ شارپ، مومینٹم اور اتار چڑھاؤ کے پیمانے شامل ہیں۔ یہ رِج، لاسو اور ایلاسٹک نیٹ کا موازنہ کرتی ہے: رِج خصوصیات برقرار…

فیوچرزمشین لرننگشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک فیوچرز کے ہر منافع کے افق کے لیے توثیق میں سب سے اونچے درجے کے سگنل یا تخصیص کی اسٹریٹیجی پر ترتیب دیے گئے اسٹاپ لاس، ٹریلنگ اسٹاپ اور وقت پر اخراج کے قواعد لاگو کرتی ہے۔ ہر قاعدے کو اپنی بنیادی اسٹریٹیجی پر جانچا جاتا ہے؛ پیرامیٹر پہلے سے مقرر…

فیوچرزاثاثہ رکھنے کی لاگت یا آمدناوسط کی جانب واپسیرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایکویٹیز، ای ٹی ایف، فیوچرز، زرمبادلہ اور کرپٹو پرپیچوئلز میں ٹریڈنگ کے اخراجات کا تخمینہ لگانے کے لیے اکائیوں سے باخبر فریم ورک بناتی ہے۔ پہلے یہ ٹریڈ شدہ والیوم کو ایسی سرگرمی کی پیمائشوں سے الگ کرتی ہے جنہیں ڈالر ٹرن اوور میں تبدیل نہیں کیا جا…

آرڈر پر عمل درآمدمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچررسک مینجمنٹفیوچرز
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک فیوچرز کی پیش گوئی کے لیے LSTM اور NLinear سیکوئنس ماڈلز کا جائزہ لیتی ہے۔ ہر فیصلے کے لیے ایک فیچر قطار استعمال کرنے والے ماڈلز کے برعکس، سیکوئنس ماڈلز ماضی کے مشاہدات کی ترتیب وار ونڈوز لیتے ہیں اور ممکن ہے کہ ایسے نمونے سیکھیں جو مقررہ خلاصوں…

فیوچرزمشین لرننگبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی متنوع CME فیوچرز میں ہفتہ وار لانگ شارٹ، کیری کی درجہ بندی پر مبنی اسٹریٹیجیوں کو روزانہ کے ڈیٹا، واک فارورڈ ماڈل جائزے اور کمیشن، اسپریڈ اور رول سلپیج کی لاگت کے ساتھ آزماتی ہے۔ یہ مختلف ماڈل خاندانوں میں سگنل کے معیار کا تقابل کرتی، پھر پورٹ…

فیوچرزاثاثہ رکھنے کی لاگت یا آمدنمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک CME فیوچرز کے پینل کے لیے نیورل اسٹوکاسٹک ڈسکاؤنٹ فیکٹر ماڈل پیش کرتی ہے۔ یہ ماڈل مصنوعاتی منافع اور مشاہدہ کی جا سکنے والی خصوصیات، مثلاً کیری، مومینٹم اور اتار چڑھاؤ، دونوں استعمال کرکے پوشیدہ عوامل بناتا اور طے شدہ مستقبل کے منافع کی مدتوں کے…

فیوچرزمشین لرننگفیکٹر سرمایہ کاریبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ایک اثاثے کی قیمتوں کی تاریخ سے آگے کے ڈیٹا سے فیچرز بنانے کی وضاحت کرتی ہے۔ یہ ایک ہی وقت کے قریبی اور مؤخر فیوچرز کنٹریکٹ کی قیمتوں سے سالانہ رول ییلڈ اخذ کرتی ہے، اور تین میعادوں سے منحنی کا معمول پر لایا گیا ڈھلوان اور بٹر فلائی خمیدگی نکالتی…

فیوچرزآپشنزاثاثہ رکھنے کی لاگت یا آمدناتار چڑھاؤ
Machine Learning for Trading

یہ کنفیگریشن ہفتہ وار فیوچرز کی تحقیقی کائنات متعین کرتی ہے جس میں ایکویٹی انڈیکس، سرکاری بانڈز، توانائی، دھاتیں، کرنسیاں، زراعت اور مویشی شامل ہیں۔ یہ جمعہ کی سیٹلمنٹ کو فیصلہ جاتی لمحہ اور پیر کے آغاز کو عمل درآمد کا وقت مقرر کرتی ہے۔ اسٹریٹیجی کا فریم ورک…

فیوچرزکئی اثاثوں پر مبنیاثاثہ رکھنے کی لاگت یا آمدنمومینٹم
Machine Learning for Trading

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…

فیوچرزمشین لرننگشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک حقیقی اسٹریٹیجی کے آڈٹ سے محفوظ نتائج کا جائزہ لیتی ہے، جس میں LEAN انجن کا مماثل ML4T بیک ٹیسٹ پروفائلز سے موازنہ کیا گیا ہے۔ یہ منجمد ان پٹس کے تحت معاون اثاثہ جاتی طبقوں کے کام کی نشاندہی کرتی ہے اور سودوں کی تکمیل، قدر بندی، قدر بندی کے ٹائم…

بیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمدحصصفیوچرز
Machine Learning for Trading

نوٹ بک روزانہ ایکویٹیز اور فی گھنٹہ کرپٹو پرپیچوئل فیوچرز کے لیے حصول، توثیق، ماخذ کی لیبلنگ اور ذخیرے پر مشتمل مکمل پائپ لائنز تیار کرتی ہے۔ ایکویٹی کی مثال تاریخی WikiPrices ڈیٹا کو نسبتاً حالیہ Yahoo فیڈ سے جوڑتی ہے۔ چونکہ فراہم کنندگان کی اسپلٹ ایڈجسٹمنٹ…

حصصکرپٹوفیوچرزمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچر
Machine Learning for Trading

یہ ڈیٹا رہنما مسلسل CME فیوچرز کنٹریکٹس کے مجموعے کو بیان کرتا ہے جو ایکویٹی اشاریوں، شرحوں، توانائی، دھاتوں، کرنسیوں، زراعت اور مویشیوں پر محیط ہے۔ یہ فی گھنٹہ ماخذ ڈیٹا اور اس سے اخذ کردہ روزانہ فریکوئنسی، کنٹریکٹ کی متعدد مدتوں، پراڈکٹ ترتیب اور لوڈر کے…

فیوچرزکئی اثاثوں پر مبنیاجناسبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک CME فیوچرز کے منافع کے پینل سے پرنسپل کمپوننٹ فیکٹرز بناتی ہے، کیری، مومنٹم یا اتار چڑھاؤ جیسی انجینیئر کردہ خصوصیات سے نہیں۔ PCA پروڈکٹس میں تغیر کی وضاحت کرنے والی سمتیں تلاش کرتا ہے؛ پہلی سمت مشترکہ مارکیٹ حرکت جیسی لگ سکتی ہے، جبکہ بعد کے…

فیوچرزفیکٹر سرمایہ کاریمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز فیوچرز کے منافع کے لیے لیٹنٹ فیکٹر کے دو طریقے متعارف کراتی ہے۔ پرنسپل کمپوننٹ اینالیسس ایسی غیر مربوط سمتیں تلاش کرتا ہے جو منافع کے تغیر کی زیادہ سے زیادہ وضاحت کریں، جبکہ نیورل اسٹاکسٹک ڈسکاؤنٹ فیکٹر متوقع منافع کے کراس سیکشن سے متعلق امتزاج…

فیوچرزمشین لرننگشماریاتبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک منتخب CME فیوچرز ماڈل کنفیگریشن کے لیے ہولڈ آؤٹ پیش گوئیاں تیار کرنے کا طریقہ بیان کرتی ہے۔ کنفیگریشن ویلیڈیشن نتائج سے منتخب کی جاتی ہے، پھر ہولڈ آؤٹ ونڈو کھلنے سے پہلے ختم ہونے والے ڈیٹا پر دوبارہ فٹ ہوتی ہے۔ لیبل بفر تربیتی مشاہدات اور جائزے کی…

فیوچرزبیک ٹیسٹنگمشین لرننگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ رہنما عوامی CFTC کمٹمنٹ آف ٹریڈرز رپورٹس کو ہفتہ وار فیوچرز پوزیشننگ ڈیٹا کے ماخذ کے طور پر متعارف کراتا ہے۔ یہ ٹریڈرز اِن فنانشل فیوچرز رپورٹ میں ڈیلرز، اثاثہ مینیجرز اور لیوریجڈ منی جیسے شرکا کی درجہ بندی کو، کموڈیٹی فیوچرز کے لیے استعمال ہونے والی غیر…

فیوچرزاجناسمارکیٹ کا مزاجبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک رجسٹرڈ توثیقی بیک ٹیسٹس میں سے CME فیوچرز کیس اسٹڈی منتخب کرتی ہے، جن میں سگنل قواعد، تخصیص اور رسک اوورلیز شامل ہیں۔ یہ دونوں منافع کے دورانیوں میں امیدواروں کا موازنہ کرتی ہے اور سب سے زیادہ توثیقی شارپ والا کنفیگریشن منتخب کرتی ہے۔ لاگت کی…

فیوچرزبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

دستاویز بیان کرتی ہے کہ CME فیوچرز مطالعہ توثیقی ڈیٹا پر ماڈل کنفیگریشن منتخب کرنے کے بعد ہولڈ آؤٹ مدت کے لیے پیش گوئیاں کیسے بناتا ہے۔ منتخب کنفیگریشن اور چیک پوائنٹ توثیقی نتائج سے واپس حاصل کیے جاتے ہیں، پھر ماڈل ہولڈ آؤٹ شروع ہونے سے پہلے دستیاب تاریخ…

فیوچرزبیک ٹیسٹنگرسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز وضاحت کرتی ہے کہ منتخب فیوچرز مصنوعات کے لیے ہفتہ وار CFTC کمٹمنٹ آف ٹریڈرز ڈیٹا کیسے حاصل کیا جائے اور ہر مصنوعات کی تاریخ پیراکیٹ فائل میں کیسے محفوظ کی جائے۔ COT رپورٹس منگل کی پوزیشننگ درج کرتی ہیں اور جمعے کو جاری ہوتی ہیں؛ مالیاتی فیوچرز اور…

فیوچرزاجناسمارکیٹ کا مزاج
arXiv papers

دستاویز کا استدلال ہے کہ روایتی ٹائم سیریز تجزیے میں مالی منافع تقریباً تصادفی دکھائی دے سکتے ہیں، جبکہ ان میں جدید کثیر متغیری شماریات سے قابلِ شناخت نمونے پھر بھی موجود ہو سکتے ہیں۔ یہ نیوکلیئر فزکس میں استعمال ہونے والے طریقوں سے متاثر ایک تجزیہ بیان کرتی…

فیوچرزرجحان کی پیرویاتار چڑھاؤشماریات