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

354 دستاویزات

Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک سمجھاتی ہے کہ ماڈل کی غیر یقینی ایک نقطہ تخمینے سے بڑھ کر معلومات فراہم کر سکتی ہے۔ یہ ایک اسٹوکاسٹک وولیٹیلٹی ماڈل فٹ کرتی ہے جس میں پوشیدہ لاگ وولیٹیلٹی وقت کے ساتھ بدلتی ہے اور ریٹرنز اسٹوڈنٹ-ٹی تقسیم کی پیروی کرتے ہیں۔ پوسٹیریئر پھیلاؤ، وقفے کی…

اتار چڑھاؤمشین لرننگشماریاترسک مینجمنٹ
Machine Learning for Trading

یہ تحقیقی تجزیہ آپشن معاہدوں اور چین کی ساخت کا تعارف دیتا، پھر آٹھ بنیادی اثاثوں پر ایس اینڈ پی 500 آپشنز کے 2020 نمونے کا جائزہ لیتا ہے۔ یہ مانی نیس، اندرونی اور زمانی قدر، مضمر اتار چڑھاؤ، یونانی پیمانے، اور یہ بتاتا ہے کہ اسٹرائیک، میعاد اور کال یا پٹ کی…

آپشنزحصصاتار چڑھاؤڈیریویٹوز کی قیمت بندی
Machine Learning for Trading

یہ باب رسک مینجمنٹ کو اسٹریٹیجی کی تیاری اور لائیو آپریشنز کا حصہ پیش کرتا ہے۔ اس میں ویلیو ایٹ رسک اور کنڈیشنل ویلیو ایٹ رسک سے انتہائی خطرے کی پیمائش، ڈرا ڈاؤن کی گہرائی اور بحالی، ایکسپوژر کی تقسیم، اسٹریس ٹیسٹنگ، موافق کنٹرولز اور نگرانی شامل ہیں۔ بیان…

رسک مینجمنٹاتار چڑھاؤبیک ٹیسٹنگپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک منٹ کی سطح کے NASDAQ-100 ڈیٹا سے تین طریقوں کے ذریعے فیچرز بناتی ہے: قریب المدت ویریئنس کی پیش گوئی کے لیے متحرک ہیٹروجینیئس آٹوریگریسیو ریگریشن، حالیہ سرگرمی کے متواتر نمونے بیان کرنے کے لیے فورئیر ٹرانسفارم، اور قیمت، آرڈر فلو اور ٹریڈ کی شدت میں…

حصصاتار چڑھاؤمشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ ڈبل مشین لرننگ سے جانچتا ہے کہ آیا مشاہدہ شدہ مخدوش کرنے والے عوامل کی ایڈجسٹمنٹ کے بعد مضمر اور حقیقی اتار چڑھاؤ کا فرق بعد کے ایکویٹی منافع سے وابستہ ہے۔ یہ حقیقی اتار چڑھاؤ، ایکویٹی مومینٹم اور رسک ریورسل اسکیو کو متعلقہ کنٹرولز کے طور پر شناخت…

حصصآپشنزاتار چڑھاؤمشین لرننگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ مارچ 16، 2020 کے مارکیٹ کریش کے دوران AAPL کے ٹک سطح کے AlgoSeek تجارتی اور کوٹ ڈیٹا کا جائزہ لیتا ہے۔ یہ معمول کے اوقاتِ تجارت تک فلٹر کرتا، تجارتی اندراجات کو NBBO اپ ڈیٹس سے الگ کرتا، اور دن کے اندر سرگرمی، اسپریڈز، تجارتی حجم، مقام کی تقسیم اور…

حصصمارکیٹ مائیکرو اسٹرکچرآرڈر پر عمل درآمداتار چڑھاؤ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ GJR-GARCH ماڈل استعمال کرتے ہوئے S&P 500 ایکویٹی اور آپشنز کے مطالعے کے لیے مشروط اتار چڑھاؤ کے فیچرز بناتا ہے۔ ماضی کی قیمتوں پر مبنی مستقل اصولوں کے برعکس، فٹ کیے گئے فیچرز کا انحصار تخمینے کی مدت پر ہوتا ہے۔ اس لیے طریقہ دوبارہ فٹ کرنے کا شیڈول طے…

حصصآپشنزاتار چڑھاؤبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ دستاویز تحقیق کے لیے ایس اینڈ پی 500 کی بڑی آپشن چینز کو روزانہ فی سمبل ڈیٹا سیٹس میں تبدیل کرنے کا طریقہ بیان کرتی ہے۔ اس کا سطحی خلاصہ میعاد کے گروہوں میں ہدفی مطلق ڈیلٹا کے قریب ترین آپشنز چنتا ہے، پھر متعدد مدتوں کے لیے اٹ دی منی امپلاڈ وولیٹیلٹی،…

آپشنزاتار چڑھاؤڈیریویٹوز کی قیمت بندی
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک نو ایکویٹی، بانڈ، کرنسی اور کموڈیٹی فیکٹر اور مارکیٹ سیریز کے ماہانہ منافع کو گاوسی مکسچر ماڈلز سے کلسٹر کرتی ہے۔ نامکمل ڈیٹا والے مہینے ہٹانے کے بعد، یہ سیریز کو معیاری بناتی ہے تاکہ پیمانے کے فرق کلسٹرنگ پر غالب نہ آئیں۔ ممکنہ کلسٹر تعداد کا…

کئی اثاثوں پر مبنیفیکٹر سرمایہ کاریمشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ تعلیمی نوٹ بک مقداری تحقیق میں استعمال ہونے والے قیمت اور حجم سے اخذ کردہ فیچرز کا جائزہ لیتی ہے۔ اس میں مختلف دورانیوں کے سادہ اور لاگرتھمی منافع، ایک مدت چھوڑ کر مومینٹم، رات بھر اور انٹرا ڈے منافع، متحرک اوسط سے فاصلہ، رجحان اور الٹ پھیر کے پیمانے،…

حصصتکنیکی اشارےاتار چڑھاؤمومینٹم
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی S&P 500 کے اجزا پر مختصر، ایٹ دی منی اسٹریڈلز کا جائزہ لیتی ہے، جو ہفتہ وار داخل کیے جاتے ہیں اور روزانہ ڈیلٹا ہیج کے ساتھ میعاد تک رکھے جاتے ہیں۔ اس کا بنیادی طریقۂ کار میعاد تک رکھنے کے منافع کا ماڈل بنانا ہے: آپشن پوزیشن پر داخلے کا اسپریڈ…

آپشنزاتار چڑھاؤبیک ٹیسٹنگآرڈر پر عمل درآمد
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک مصنوعی ETF منافع کی سیریز بنانے کے لیے Diffusion-TS کو ڈھالنے کا طریقہ بیان کرتی ہے۔ اس کا ڈینوائزر صاف سیریز کو کثیر رقمی رجحان، فوئری موسمی جزو اور باقیاتی جزو کے مجموعے کے طور پر پیش گوئی کرتا ہے؛ جبکہ وقت کے ڈومین اور فوئری ڈومین کے مشترکہ لاس…

مشین لرننگشماریاتاتار چڑھاؤکئی اثاثوں پر مبنی
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک مالیاتی زمانی سلسلے بنانے کے لیے غیر مشروط سگ ویسرسٹین GAN پیش کرتی ہے۔ یہ سیکھے ہوئے حقیقی بمقابلہ مصنوعی امتیاز کار کی جگہ متوقع پاتھ سگنیچرز پر مبنی فاصلہ استعمال کرتی ہے؛ یہ پاتھ کی مسلسل حرکات کے ریاضیاتی خلاصے ہیں۔ نیورل جنریٹر شور سے پاتھ…

مشین لرننگشماریاتحصصاتار چڑھاؤ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک روزانہ ETF ریٹرنز سے بتاتی ہے کہ GARCH ماڈلز اتار چڑھاؤ کے جھرمٹ کو کیسے پکڑ کر اسے ہر سیشن کا فیچر بناتے ہیں۔ پہلے بصری تشخیص اور ARCH-LM ٹیسٹ سے جانچا جاتا ہے کہ آیا مربع ریٹرنز کا انحصار اپنے ہی پچھلے وقفوں پر ہے۔ پھر GARCH(1,1) ماڈل حالیہ جھٹکے…

اتار چڑھاؤشماریاترسک مینجمنٹحصص
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی ایسے فیچرز بناتی ہے جن سے تحقیق کی جا سکے کہ آیا ایٹ دی منی مضمر واریئنس، ایس اینڈ پی 500 کے ناموں میں بعد کی حقیقی واریئنس سے زیادہ ہے، اور آیا یہ فرق سکیورٹیز کے درمیان بدلتا ہے۔ یہ واریئنس پریمیم، اتار چڑھاؤ، آپشن مارکیٹ کے حالات اور متعلقہ…

آپشنزاتار چڑھاؤحصصبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک آپشنز مارکیٹ کی خصوصیات پر گریڈینٹ بوسٹڈ ٹری ماڈلز فٹ کرتی ہے، جن میں مضمر اتار چڑھاؤ، اسکیو، ٹرم اسٹرکچر اور ویرینس رسک پریمیم جیسے پیش گوئی کے اشارے شامل ہیں۔ یہ واک فارورڈ توثیق استعمال کرتے ہوئے درختوں کی گنجائش اور ریگریشن لاس کے انتخاب کا…

آپشنزمشین لرننگاتار چڑھاؤبیک 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 نوٹ بک بتاتی ہے کہ پوشیدہ مارکوف ماڈلز منافع اور حالیہ اتار چڑھاؤ سے غیر مشاہدہ شدہ مارکیٹ حالتوں کا اندازہ کیسے لگاتے ہیں۔ پہلے سادہ موازنے کے اصول متعین کیے جاتے ہیں: دباؤ کے لیے اتار چڑھاؤ انڈیکس کی حد اور رجحان کے لیے طویل متحرک اوسط کے مقابلے میں…

مشین لرننگشماریاتاتار چڑھاؤتکنیکی اشارے
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ڈبل مشین لرننگ کے ذریعے تخمینہ لگاتی ہے کہ آیا پرپیچوئل فیوچرز کا پریمیم زیڈ اسکور چھ قبل از علاج کنٹرولز کے لیے ایڈجسٹ کرنے کے بعد اگلے آٹھ گھنٹے کے منافع سے وابستہ ہے۔ یہ الگ فِٹس اور علاج بہ حکومتِ بازار تعامل کے ذریعے بلند اور کم اتار چڑھاؤ…

کرپٹوپرپیچوئل فیوچرزمشین لرننگشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک S&P 500 اسٹاکس پر مختصر، اٹ دی منی اسٹرَیڈلز کے آئندہ منافع کے لیبل تیار کرتی ہے۔ چونکہ روزانہ پینل کا بظاہر 30-روزہ اسٹرَیڈل ہر سیشن میں مختلف کنٹریکٹ ہوتا ہے، اس لیے قیمتوں کی سلسلہ وار منتقلی مختلف انسٹرومنٹس کو ملا دے گی۔ اس کے بجائے لیبل میں…

آپشنزاتار چڑھاؤڈیریویٹوز کی قیمت بندیشماریات
Machine Learning for Trading

یہ نوٹ بک ٹیل-GAN کی وضاحت کرتی ہے، جو مالیاتی منافع کے منظرنامے بناتے ہوئے ویلیو ایٹ رسک (VaR) اور ایکسپیکٹڈ شارٹ فال (ES) کو ہدف بنانے کا جنریٹو ایڈورسریئل طریقہ ہے۔ یہ تفریقی ترتیب استعمال کرتی ہے تاکہ گریڈینٹس کو کوانٹائل تخمینوں سے گزرنے دیا جا سکے، اور…

مشین لرننگرسک مینجمنٹاتار چڑھاؤپورٹ فولیو کی تشکیل
Machine Learning for Trading

یہ کیس اسٹڈی اَیٹ دی منی شارٹ اسٹرَیڈلز کے میعاد تک کے منافع کی پیش گوئی کرنے والے گریڈینٹ بوسٹنگ ماڈلز کا موازنہ کرتی ہے۔ اس میں درختوں کی گنجائش اور فٹنگ کے تین مقاصد بدلے جاتے ہیں: مربع خطا، مطلق خطا، اور ہیوبر لاس۔ واک فارورڈ توثیق میں دو ادوار استعمال…

آپشنزاتار چڑھاؤمشین لرننگبیک ٹیسٹنگ
Machine Learning for Trading

یہ کنفیگریشن ایس اینڈ پی 500 کے اجزا پر ہفتہ وار اَیٹ دی منی اسٹرَیڈل فروخت کرنے کے مطالعے کی وضاحت کرتی ہے۔ پوزیشنیں جمعے کو کھولی جاتی ہیں اور میعاد ختم ہونے تک رکھی جاتی ہیں، جبکہ آپشن ڈیلٹا میں تبدیلی سے روزانہ اسٹاک ہیج شروع ہوتے ہیں۔ پورٹ فولیو سرمایہ…

آپشنزاتار چڑھاؤرسک مینجمنٹبیک ٹیسٹنگ
arXiv papers

یہ کام نامکمل مارکیٹ میں پاور یوٹیلٹی رکھنے والے سرمایہ کار کی لامحدود مدت کی سرمایہ کاری اور کھپت کا مطالعہ کرتا ہے، جہاں مواقع کا انحصار ایک اسٹوکاسٹک فیکٹر پر ہے۔ یہ محدود حالتوں والے فیکٹرز اور Itô ڈفیوژنز کے طور پر ماڈل کیے گئے فیکٹرز دونوں کا جائزہ…

پورٹ فولیو کی تشکیلرسک مینجمنٹاتار چڑھاؤشماریات