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۔
827 دستاویزات
یہ نوٹ بک منجمد توثیقی امیدواروں کے مجموعے سے منتخب FX جوڑیوں کی ترتیب دوبارہ بناتی ہے، پھر اس کے توثیقی اور ہولڈ آؤٹ شواہد کا جائزہ لیتی ہے۔ انتخاب اہل توثیقی امیدواروں میں بلند ترین شارپ سے ہوتا ہے، اور برابری کی صورت میں بیک ٹیسٹ شناخت کا مقررہ اصول لاگو…
یہ نوٹ بک ایک US حصص کے پینل کے لیے گریڈینٹ بوسٹنگ کا مطالعہ کرتی ہے، اور تین مستقبل کے منافع کے افقوں پر درخت کی گنجائش، مقصدی فعل اور تربیتی چیک پوائنٹ بدلتی ہے۔ یہ بتاتی ہے کہ کم گہرے درخت فیچر تعاملات سیکھ سکتے ہیں، جبکہ گنجائش بڑھنے سے شور پر فٹ ہونے کا…
یہ نوٹ بک بتاتی ہے کہ توثیقی نتائج سے ترتیب منتخب ہونے کے بعد کرپٹو پرپیچوئل فنڈنگ حکمتِ عملی کے لیے ہولڈ آؤٹ پیش گوئیاں کیسے بنائی جائیں۔ یہ اہل توثیقی بیک ٹیسٹس میں بلند ترین شارپ منتخب کرتی، ماڈل خاندان، لیبل، چیک پوائنٹ اور حکمتِ عملی کی ترتیب منتقل…
یہ نوٹ بک TSMixer، ٹائم سیریز نیورل نیٹ ورک، کی وضاحت کرتی ہے جو دو عمل باری باری کرتا ہے: ہر فیچر کے لیے پچھلے دنوں پر ایک مشترک خطی نقشہ، اور مشترک فیچر MLP جو ہر دن پر الگ لاگو ہوتا ہے۔ ریزیڈیول کنکشنز اور پری نارملائزیشن تہوں کو سہارا دیتے ہیں، جبکہ…
یہ کیس اسٹڈی 30 روزہ اٹ دی منی اسٹریڈلز اور بنیادی قیمتوں کے ڈیٹا سے S&P 500 حصص کے ویرینس رسک پریمیم کا موازنہ کرنے کے لیے فیچرز تیار کرتی ہے۔ یہ متعدد افقوں پر مضمر اتار چڑھاؤ کو حقیقی اتار چڑھاؤ سے ناپتی ہے، آپشن مارکیٹ کے لاگت اور رسک اشاریے شامل کرتی…
یہ کیس اسٹڈی بتاتی ہے کہ توثیقی ڈیٹا پر ماڈل اور حکمتِ عملی کے انتخاب کے بعد ہولڈ آؤٹ مدت کے لیے پیش گوئیاں کیسے تیار کی جائیں۔ یہ پہلے سے منتخب ترتیب طے کرتی، اس کی تربیتی تخصیص دوبارہ بناتی اور ہولڈ آؤٹ شروع ہونے سے پہلے دستیاب ڈیٹا ہی سے اسے دوبارہ فٹ…
یہ نوٹ بک ایک LSTM الاکیٹر بناتی ہے جو حالیہ ETF منافع اور اتار چڑھاؤ کے فیچرز کو براہِ راست صرف لانگ پورٹ فولیو وزنوں میں بدلتا ہے۔ سوفٹ میکس آؤٹ پٹ وزنوں کو غیر منفی اور مکمل سرمایہ کاری شدہ رکھتا ہے، جبکہ قابلِ تفریق شارپ تناسب کا مقصد نیٹ ورک کو الگ…
یہ نوٹ بک کمپنی اور فائلنگ کی قسم کے لحاظ سے SEC فائلنگز دیکھنے کے لیے EdgarTools متعارف کراتی ہے۔ یہ مستقل CIK شناخت کاروں سے جاری کنندگان تلاش کرنے، سالانہ اور سہ ماہی رپورٹیں حاصل کرنے، XBRL مالیاتی گوشوارے نکالنے، اور اندرونی افراد کے Form 4 اور ادارہ…
یہ نوٹ بک حالیہ فیچرز کی ترتیب وار ونڈوز سے حصص کے منافع کی پیش گوئی کے لیے LSTM سلسلہ ماڈل بیان کرتی ہے۔ ہر مثال ایک حصص کے لیے مسلسل 60 سیشن استعمال کرتی ہے؛ لسٹنگ کے وقفوں، ٹریڈنگ معطلی یا دیگر رکاوٹوں سے گزرنے والی ونڈوز خارج کی جاتی ہیں تاکہ منقطع…
یہ تجزیہ جانچتا ہے کہ آیا روزانہ آپشن ڈیٹا ایسی ہفتہ وار حکمتِ عملی کی مدد کر سکتا ہے جو S&P 500 کے اجزا کے اٹ دی منی اسٹریڈلز فروخت کرے، حصص کا ڈیلٹا ہیج کرے اور معاہدوں کو میعاد ختم ہونے تک رکھے۔ یہ بتاتا ہے کہ کالز اور پٹس مل کر اسٹریڈل کیسے بناتے ہیں،…
یہ حوالہ 35 CME فیوچرز مصنوعات کے درج شدہ معاہدہ مہینوں کا خلاصہ پیش کرتا ہے، جن میں حصص اشاریے، ٹریژریز، توانائی، دھاتیں، کرنسیاں، شرحِ سود، زراعت، مویشی اور کرپٹو شامل ہیں۔ یہ ایکسچینج کا مہینے کے کوڈ کا نظام بیان کرتا ہے اور ماہانہ، سہ ماہی اور مخصوص…
یہ دستاویز سرکاری Binance USD-M پرپیچوئل فنڈنگ ریکارڈ ڈاؤن لوڈ کرنے، معمول کے مطابق بنانے اور کالمی فائل میں محفوظ کرنے کی پائپ لائن بیان کرتی ہے۔ مطلوبہ علامتوں اور تاریخ کی حد کے لیے ماہانہ آرکائیوز بیک وقت حاصل کیے جاتے ہیں۔ ریکارڈز کو UTC ٹائم اسٹیمپس…
یہ نوٹ بک ایک US حصص کے پینل پر TabM، وزن بانٹنے والا نیورل اینسمبل، لاگو کرتی ہے جس میں ہر حصص اور سیشن کے لیے فیچر کی ایک قطار ہے۔ مشترک دو تہوں والا بیک بون کئی ارکان کو معلومات دیتا ہے، اور ہر رکن کا اپنا اسکیلنگ ویکٹر اور آؤٹ پٹ تہہ ہے؛ ان کی پیش گوئیوں…
یہ تجزیہ کرپٹو پرپیچوئل فیوچرز کے امیدواروں کے منجمد مجموعے سے ایک ترتیب منتخب کرتا ہے، جس میں پیش گوئی کے چار لیبل اور حکمتِ عملی کے کئی مراحل شامل ہیں۔ یہ بلند ترین توثیقی شارپ منتخب کرتا ہے اور لیبل، تقسیم اور عمل درآمد کی تفصیلات کو قابلِ موازنہ امیدوار…
یہ نوٹ بک US اسٹاکس کی درجہ بندی کے لیے آئندہ منافع کے اہداف متعین کرتی ہے اور وضاحت کرتی ہے کہ ان کے دورانیے حقیقی ٹریڈنگ سیشنز سے کیسے مطابقت رکھیں۔ منافع کے لیے تقسیم اور ڈیویڈنڈ کے مطابق ایڈجسٹ شدہ قیمتیں استعمال ہوتی ہیں، جبکہ اسٹاک کے قابلِ تجارت ہونے…
یہ نوٹ بک کرپٹو پرپیچوئل فیوچرز کے لیے گریڈینٹ بوسٹنگ کی ترتیبات کا موازنہ کرتی ہے، جس میں فیچرز پرپیچوئل معاہدوں کے اسپاٹ پر پریمیم کے گرد بنائے گئے ہیں۔ یہ درخت کی گنجائش اور نقصان کے فنکشن بدلتی ہے، جن میں مربع، مطلق اور Huber نقصانات شامل ہیں، اور ہر…
یہ نوٹ بک کرپٹو پرپیچوئل فیوچرز کے لیے ماڈل پر مبنی فیچرز تیار کرتی ہے: ہر اثاثے کے مشروط اتار چڑھاؤ کی پیش گوئیاں GJR-GARCH سے، اور فنڈنگ تصفیوں پر فٹ کیے گئے دو حالتوں والے گوسی پوشیدہ مارکوف ماڈل سے مارکیٹ بھر میں دباؤ کے دور کا امکان۔ ماضی کے بارز سے…
یہ کیس اسٹڈی کرپٹو پرپیچوئل فیوچرز کے لیے تحقیقی پائپ لائن پیش کرتی ہے، جس میں مقررہ تصفیوں پر لانگ اور شارٹ پوزیشنوں کے درمیان تبادلہ ہونے والی فنڈنگ ادائیگیوں کو ممکنہ منافع کا ذریعہ سمجھا گیا ہے۔ یہ لیبل بنانے اور مالی فیچرز سے لے کر شماریاتی اور مشین…
یہ تجزیہ نو ٹریڈنگ کیس اسٹڈیز میں فیچر چھان بین کے نتائج کا موازنہ کرتا ہے اور پوچھتا ہے کہ آیا چھان بین میں کامیاب فیچرز بہتر اسٹریٹیجیوں کی پیش گوئی کرتے ہیں۔ چھان بین میں Benjamini–Hochberg جھوٹی دریافتوں کا کنٹرول اور کیس اسٹڈی کے اثر کے حجم کی کم از کم…
یہ کیس اسٹڈی ETF مومینٹم پر علّی تخمینہ لاگو کرتی ہے اور پوچھتی ہے کہ آیا آئندہ منافع پر اس کا اثر مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کے ساتھ بدلتا ہے۔ اس میں مسلسل مومینٹم ٹریٹمنٹ، 21 دن کے آئندہ منافع کا نتیجہ، اتار چڑھاؤ اور ییلڈ کرو کے کنٹرول، اور اوسط و دور کے مطابق…
یہ نوٹ بک US ایکویٹیز کے منافع کی پیش گوئی کے لیے NLinear کو سادہ سلسلہ ماڈل کے بنیادی معیار کے طور پر متعارف کراتی ہے۔ ہر مثال میں ایک اسٹاک کے مسلسل 60 سیشنز کی ونڈو ہے، جس میں فیچرز زمانی ترتیب میں رکھے گئے ہیں۔ ہر فیچر کے لیے ماڈل اس کی تازہ ترین قدر…
یہ نوٹ بک مشاہدہ شدہ قیمتوں کے راستوں سے ٹرپل بیریئر کی چوڑائیاں منتخب کرنے میں رہنمائی کے لیے زیادہ سے زیادہ موافق اور ناموافق حرکت کے تجزیے سے مدد لیتی ہے۔ بار کے اختتامی نرخ پر لانگ پوزیشن لینے کے لیے یہ بعد کی ہولڈنگ ونڈو میں بلند ترین اور کم ترین قیمت…
یہ نوٹ بک NLinear کی جانچ کرتی ہے، جو ایک سادہ سلسلہ ماڈل ہے۔ یہ ماضی کے مشاہدات کی ہر ونڈو سے آخری مشاہدہ شدہ سطح منہا کرکے باقی قدروں سے پیش گوئی بناتا ہے۔ اس کی سادگی اسے زیادہ پیچیدہ سلسلہ جاتی ساختوں کے لیے مفید معیار بناتی ہے۔ ماڈل کو واک فارورڈ فولڈز…
دستاویز TabM نیورل نیٹ ورکس کے واک فارورڈ مطالعے کو بیان کرتی ہے، جو فرم کی خصوصیات سے ماہانہ منافع کی پیش گوئی کرتے ہیں۔ مشترک تربیتی رنر ریگریشن کے لیے مربع خطا اور کلاسیفکیشن کے لیے کراس اینٹروپی مقصد مقرر کرتا ہے، اس لیے تجربے میں نقصان کے فنکشن کے بجائے…