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पॉज़िटिव एक्सपेक्टेड वैल्यू वाली रणनीति भी अगर बेट साइज़ गलत हो तो आपका अकाउंट उड़ा सकती है। हम केली क्राइटेरियन को फॉर्मूला की व्युत्पत्ति से लेकर रणनीतियों के पोर्टफोलियो तक समझते हैं: फुल केली क्यों खतरनाक है, फ्रैक्शनल केली आधी वोलैटिलिटी में 75% ग्रोथ कैसे देता है, और एक इंटरैक्टिव कैलकुलेटर जो दिखाता है कि केली फ्रैक्शन रिटर्न और रिस्क को कैसे बदलता है।

ZhuLinsen के daily_stock_analysis का गहन विश्लेषण — एक ओपन-सोर्स सिस्टम जो A-शेयर, हॉन्ग कॉन्ग, अमेरिका और अन्य बाज़ारों का डेटा लाता है, LLM के ज़रिए तकनीकी और समाचार विश्लेषण चलाता है, और हर ट्रेडिंग दिन आपके मैसेंजर पर एक संरचित 'डिसीज़न डैशबोर्ड' भेजता है। आर्किटेक्चर, डेटा फ़ॉलबैक, एजेंट रणनीतियाँ, सीमाएँ।

How Google's Temporal Fusion Transformer brings interpretable multi-horizon forecasting to quantitative portfolio management, with attention-based variable selection, quantile outputs, and a worked pytorch-forecasting pipeline.

गारंटीशुदा कवरेज के साथ वितरण-मुक्त भविष्यवाणी अंतराल। हम split conformal, jackknife+ और adaptive conformal inference का उपयोग करके ट्रेडिंग जोखिम को कैलिब्रेट करते हैं और बिना पैरामीट्रिक मान्यताओं के पोज़िशन का आकार तय करते हैं।

Decomposing and predicting bid-ask spreads with ML — from Roll's implicit estimator to gradient boosting and neural networks — with the units, leakage, and benchmarking pitfalls that bite in production.

DeepLOB कैसे एक CNN, एक इंसेप्शन मॉड्यूल और एक LSTM को मिलाकर कच्चे ऑर्डर बुक डेटा से मिड-प्राइस मूवमेंट का अनुमान लगाता है — आर्किटेक्चर, असली FI-2010 आंकड़े, और एक कार्यशील PyTorch पुनर्कार्यान्वयन।

Pipeline की गहराई से पड़ताल — वह समग्र एलोकेशन एल्गोरिद्म जिसे हमने HRP के ऊपर बनाया। आधार के रूप में Hierarchical Risk Parity, एजेंट सिग्नल और कॉन्फिडेंस से संचालित एक long/short ओवरले, और Hull-White वोलैटिलिटी एडजस्टमेंट के साथ CVaR के जरिए अंतिम रिस्क करेक्शन। हमारे स्पेक की पूरी गणित, साथ ही असली Rust इम्प्लीमेंटेशन।