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۔
2,057 دستاویزات
یہ رہنما کین فرنچ ڈیٹا لائبریری اور AQR کے عوامی عامل منافع کے ڈیٹا سیٹس بیان کرتا ہے، جن میں مارکیٹ، سائز، ویلیو، منافع بخشی، سرمایہ کاری، مومینٹم، کوالٹی اور کم بیٹا عوامل شامل ہیں۔ یہ ماہانہ یا یومیہ مشاہدات ڈاؤن لوڈ اور لوڈ کرنے، تاریخ کے لحاظ سے فلٹر…
یہ نوٹ بک ڈبل مشین لرننگ استعمال کرکے اندازہ لگاتی ہے کہ آیا پرپیچوئل فیوچرز کے پریمیم میں انحراف کے بعد اگلے آٹھ گھنٹوں کے منافع سے کوئی تعلق ہے، اور آیا یہ تخمینی تعلق زیادہ اور کم اتار چڑھاؤ والی مارکیٹوں میں مختلف ہے۔ یہ کرپٹو علامتوں پر پینل ڈیزائن بیان…
یہ نوٹ بک امکان کی پیش گوئیوں کا جائزہ لینے اور پیش گوئی کے عمل کو منظم کرنے کا طریقہ بتاتی ہے۔ یہ بریئر اور لاگ اسکور، متوقع کیلیبریشن خطا اور شارپنس کا موازنہ کرتی ہے؛ دکھاتی ہے کہ ریلی ایبلٹی ڈایاگرام کہاں پیش گوئیاں حد سے زیادہ یا کم پراعتماد ظاہر کرتے…
تعیناتی کا یہ مظاہرہ بڑی FX جوڑیوں کے کراس سیکشن کے تاریخی یومیہ ڈیٹا پر رِج ماڈل کو دوبارہ تربیت دیتا ہے، انٹرایکٹو بروکرز کے پیپر سیشن کے ذریعے موجودہ بارز حاصل کرتا ہے، جوڑیوں کی درجہ بندی کرتا ہے اور لانگ باسکٹ بناتا ہے۔ اس میں بروکر سے رابطہ، مختصر فیچر…
یہ سبق ETF کے کراس سیکشنل سگنلز کو لانگ اونلی، مساوی وزن والے ٹاپ ٹین پورٹ فولیوز میں بدلتا ہے اور رِج ریگریشن اور لاجسٹک کلاسیفیکیشن کا مومینٹم اور مساوی وزن والے بنیادی طریقوں سے موازنہ کرتا ہے۔ ماڈلز واک فارورڈ تربیتی ادوار پر فٹ کیے جاتے ہیں، فارورڈ…
یہ مطالعہ جانچتا ہے کہ آیا ماہانہ US اسٹاک منافع پر خطی ماڈل کی ناقص فٹنگ اس کے مربع خطا کے مقصد کی وجہ سے ہے۔ اس میں غیر وِنسرائز شدہ فارورڈ منافع کا ہدف، فیچرز اور واک فارورڈ فولڈز یکساں رکھ کر مربع خطا، مطلق خطا اور ہیوبر نقصان سے تربیت یافتہ بوسٹڈ ٹری…
یہ نوٹ بک ایک مقررہ آرڈر کو طے شدہ مدت میں لیکویڈیٹ کرنے کے لیے پراکسمل پالیسی آپٹیمائزیشن ایجنٹ کی تربیت دیتی ہے۔ یہ سیکھی ہوئی رفتارِ نفاذ کی پالیسی کا موازنہ TWAP اور المگرین–کرِس شیڈول سے کرتی ہے، عمل درآمد کی کمی ناپتی ہے اور دیکھتی ہے کہ ہر اسٹریٹیجی…
یہ نوٹ بک ریڈماکر اینٹی سیرم (RAS) پروٹوکول پیش کرتی ہے، جو محدود اسٹریٹیجیز یا سگنلز میں سے انتخاب کے لیے کارکردگی کے تخمینوں کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔ تجرباتی ریڈماکر پیچیدگی اندازہ لگاتی ہے کہ امیدواروں کی کارکردگی کا میٹرکس بے ترتیب علامات کے ساتھ کتنی ہم آہنگ…
یہ نوٹ بک ترتیب وار فیچر کھڑکیوں سے اسٹاک منافع کی پیش گوئی کے لیے بنیادی معیار کے طور پر NLinear متعارف کراتی ہے۔ ہر نمونے میں ایک اسٹاک کے 60 مسلسل سیشن ہوتے ہیں۔ ہر فیچر کے لیے ماڈل اس کی تازہ ترین قدر منہا کرتا، حاصل شدہ تاریخ کو خطی تہہ سے ایک قدر میں…
یہ حوالہ ایکویٹی پوزیشنوں اور اندرونی افراد کی سرگرمی کے مطالعے کے لیے عوامی SEC فائلنگ کے دو ذرائع بیان کرتا ہے۔ سہ ماہی 13F رپورٹیں ادارہ جاتی ہولڈنگز فراہم کرتی ہیں، منتخب مینیجرز کے مجموعے کے لیے بھی یا مکمل فائلنگ مدت کے بڑے ڈیٹا کے طور پر بھی۔ فارم 4…
یہ نوٹ بک مارچ 16، 2020 کے باقاعدہ سیشن میں ہر AAPL ٹریڈ کے لیے اس وقت کی قومی بہترین بولی اور پیشکش (NBBO) دوبارہ بناتی ہے۔ یہ کوٹ اور ٹریڈ واقعات کو زمانی ترتیب میں ملاتی، تازہ ترین بولی اور پیشکش آگے لے جاتی، اور درست مثبت اسپریڈ کے بغیر ٹریڈز نکال دیتی…
یہ نوٹ بک ایس اینڈ پی 500 اختیارات کے شارٹ اسٹریڈل منافع کے ہدف پر TabM نیورل ماڈل فٹ کرتی ہے اور خطی اور بوسٹنگ طریقوں کے اسی فیچر پینل پر ماڈل کی تین گنجائشوں کا موازنہ کرتی ہے۔ TabM اینسمبل ارکان میں نیورل بنیادی ڈھانچا مشترک رکھتا ہے، جبکہ سیکھے گئے ہر…
یہ نوٹ بک مختصر یورپی کال کے لیے ڈیپ ہیجنگ کا مظاہرہ کرتی ہے۔ یہ جیومیٹرک براؤنین موشن کے راستے نقل کرتی، بلیک–شولز ڈیلٹا ہیجنگ کو بنیادی معیار بناتی، اور اختتامی نقصانات کے مشروط ویلیو ایٹ رسک مقصد کو کم کرنے والی بنیادی پوزیشنیں منتخب کرنے کے لیے نیم…
یہ نوٹ بک ایس اینڈ پی 500 ایکویٹی اور اختیارات کی تقسیم کے لیے پوزیشن سطح کے کنٹرول جانچتی ہے۔ یہ مقررہ اسٹاپ لاس، ٹریلنگ اسٹاپ اور وقت پر اخراج کا ہر اسٹریٹیجی کے اپنے بغیر اوورلے بنیادی معیار سے موازنہ کرتی ہے۔ یہ توثیقی شارپ سے اہل اسٹریٹیجی سلسلہ منتخب…
یہ دستاویز غیر ملکی زرمبادلہ کے OHLCV ڈیٹاسیٹ کی وضاحت کرتی ہے، جس میں OANDA سے روزانہ اور چار گھنٹے کے بارز کے ساتھ G10 بڑے جوڑے اور کراسز شامل ہیں۔ یہ بتاتی ہے کہ ڈیٹا ڈاؤن لوڈ، لوڈ، جوڑے یا تاریخ کی حد کے مطابق فلٹر اور کوریج کے خلاصوں اور سالانہ اتار…
یہ دستاویز انسٹرومنٹڈ PCA کی مثال پیش کرتی ہے، جس میں اثاثہ فیکٹر لوڈنگز کو منافع سے پہلے مشاہدہ شدہ خصوصیات کے خطی افعال کے طور پر ماڈل کیا جاتا ہے۔ یہ خصوصیات سے لوڈنگ نقشہ اور مشاہدہ شدہ فیکٹرز کا تخمینہ باری باری کم از کم مربعات سے لگاتی ہے، پھر گردش سے…
یہ دستاویز Chen، Pelger اور Zhu کے اثاثہ قیمت بندی کے نقل آرکائیو سے حاصل کردہ قابلِ تکرار US ایکویٹیز بینچ مارک بیان کرتی ہے۔ اس میں 1967 سے 2016 تک تقریباً 1.2 ملین ماہانہ اسٹاک مشاہدات، 46 فرم خصوصیات، معاشی اشاریے، آگے کے منافع، اور پہلے سے متعین تربیتی،…
یہ دستاویز بتاتی ہے کہ TSMixer کسی اسٹاک کی حالیہ فیچر ہسٹری کو سیشنز بہ فیچرز میٹرکس کے طور پر کیسے پراسیس کرتا ہے۔ اس کے بلاکس پہلے وقت کے ساتھ فیچر کالموں میں، پھر ہر سیشن کے اندر فیچرز کے درمیان معلومات کو ملاتے ہیں۔ بلاکس کو تہہ در تہہ رکھنے سے یہ عمل…
یہ نوٹ بک ای ٹی ایف اور CME فیوچرز کے لیے درج شدہ واک فارورڈ GBM پیش گوئیاں استعمال کرتے ہوئے مساوی وزن، الٹی کنفارمل چوڑائی کے وزن اور مثبت پیش گوئی اسکور کے متناسب وزن کا موازنہ کرتی ہے۔ یہ صرف پہلے کے فولڈز کے باقیات سے ہر ادارے کے لیے مخصوص مونڈریئن…
یہ نوٹ بک زیرو شاٹ Chronos اور TinyTimeMixer کی پیش گوئیوں کا LSTM اور جرمانہ شدہ خطی ماڈل سے ETF پینل پر موازنہ کرتی ہے۔ ہر ماڈل کو یکساں یک متغیری تاریخی سیاق ملتا ہے، لیکن پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل آگے کے منافع کے لیبل کے بجائے اسی سیاقی سیریز کی پیش گوئی…
یہ نوٹ بک تخمینہ لگاتی ہے کہ آیا کرپٹو پرپیچولز پریمیم کا زیڈ اسکور مداخلت کے تحت بعد کے آٹھ گھنٹے کے منافع سے وابستہ ہے، جبکہ قیمت کے اتار چڑھاؤ، فنڈنگ ریٹ اور پریمیم کے حالیہ اوسط سے انحراف کو ایڈجسٹ کیا جاتا ہے۔ ڈبل مشین لرننگ نتیجے اور ٹریٹمنٹ کی ان مخفی…
یہ نوٹ بک جانچتی ہے کہ آیا اختیارات کی مارکیٹ کے پیمانے اسٹاکس میں مستقبل کے منافع کی درجہ بندی کر سکتے ہیں۔ یہ اختیارات سے اخذ کردہ فیچرز پر متعین خطی ماڈلز کو واک فارورڈ توثیق کے ساتھ فٹ کرتی اور رج، لاسو اور الاسٹک نیٹ کی جرمانہ قوتوں کا موازنہ کرتی ہے۔…
یہ مطالعہ پوچھتا ہے کہ آیا اختیارات کی مارکیٹ کے پیمانے مستقبل کے اسٹاک منافع کی درجہ بندی کر سکتے ہیں۔ فیچرز میں مختلف میعادوں پر مضمر اتار چڑھاؤ، پٹ کال اسکیو، ٹرم اسٹرکچر کی ڈھلوان اور ویرینس رسک پریمیم شامل ہیں۔ چونکہ بہت سے پیمانے ایک دوسرے سے ملتی جلتی…
یہ نوٹ بک روزانہ امریکی ایکویٹیز کے لیے مخالفانہ اسٹاکاسٹک ڈسکاؤنٹ فیکٹر ڈیزائن کو اپناتی ہے۔ پورٹ فولیو وزن کا نیٹ ورک اگلے دن کے زائد منافع سے ایک فیکٹر بناتا ہے، جبکہ مقابل مومنٹ نیٹ ورک پرائسنگ کرنل کی تربیت میں مدد دیتا ہے؛ الگ بیٹا نیٹ ورک اثاثہ سطح کے…