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AI ट्रेडिंग, बाजार विश्लेषण और DeFi के भविष्य के बारे में गहराई से जानें।

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August 4, 2026
#deep-learning

क्या पूरे दिन का प्रसंग दस मिनट के प्रसंग को मात देता है? फ़्लैश ध्यान और अनुक्रम-लंबाई प्रश्न

फ्लैश अटेंशन 23,400-स्टेप ट्रेडिंग संदर्भ को कम्प्यूटेशनल रूप से मुक्त बनाता है - टाइलिंग, ऑनलाइन सॉफ्टमैक्स, और एन^2 डी^2 / एम का एक आईओ बाउंड। क्या वह लंबा संदर्भ मॉडल को बेहतर बनाता है यह एक अलग प्रश्न है, और इसे मापा जाना चाहिए, दावा नहीं किया जाना चाहिए।

#deep-learning#attention#Flash-Attention
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August 3, 2026
#machine-learning

संयोजन विधियाँ: मजबूत अल्फा के लिए कमजोर शिक्षार्थियों का संयोजन

ट्रेडिंग संयोजनों के बारे में तीन बातें इस ब्लॉग में शामिल नहीं की गई हैं: सहप्रसरण शब्द - मॉडल गणना नहीं - संयोजन त्रुटि पर हावी क्यों है, स्टैकिंग आउट-ऑफ-फोल्ड मेटा-फीचर्स के साथ सिग्नल-संयोजन परत के रूप में कैसे काम करती है, और क्या कई सिग्नलों में टर्नओवर नेटिंग वास्तव में निष्पादन लागत को कम करती है।

#machine-learning#ensemble#bagging
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August 2, 2026
#causal-inference

डबल मशीन लर्निंग: रिटर्न की भविष्यवाणी के बजाय एक कारणीय पैरामीटर का अनुमान लगाना

इस ब्लॉग का हर मॉडल अब तक यह उत्तर देता है 'क्या क्या की भविष्यवाणी करता है?'। डबल एमएल उत्तर देता है 'क्या क्या का कारण बनता है?' — एक मानक त्रुटि के साथ जिसे आप बचा सकते हैं। आंशिक रूप से रेखीय मॉडल, Neyman orthogonality, ऑर्डर बुक डेटा पर purged cross-fitting, और ईमानदार खाता कि एक मान्य DML विश्वास अंतराल केवल एक पूर्व-निर्धारित प्रश्न पर बना रहता है।

#causal-inference#double-ML#treatment-effect
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August 1, 2026
#causal-inference

ट्रेडिंग में विषमधर्मी उपचार प्रभावों के लिए कॉज़ुअल फ़ॉरेस्ट

इस ब्लॉग पर हर बैकटेस्ट एक सशर्त माध्य का अनुमान लगाता है। कॉज़ुअल फ़ॉरेस्ट इसके बजाय एक सशर्त उपचार प्रभाव का अनुमान लगाते हैं — tau(x) mu(x) के बजाय — ईमानदार विभाजन, एक अनुकूली-कर्नेल वेट प्रतिनिधित्व और एक कैलिब्रेशन परीक्षण के साथ जो आपको बताता है कि क्या आपके द्वारा पाई गई विषमधर्मता वास्तविक है।

#causal-inference#causal-forest#heterogeneous-effects
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July 31, 2026
#bayesian

एपिस्टेमिक बनाम एलेटोरिक: रिटर्न मॉडल नहीं जानता उसे मापना

इस ब्लॉग में हर पोजिशन-साइज़िंग नियम अनिश्चितता को एक एकल संख्या मानता है। MC ड्रॉपआउट और डीप एनसेंबल्स इसे मॉडल अज्ञानता और बाज़ार शोर में विभाजित करते हैं — और दोनों को अलग-अलग पोजिशन आकार चाहिए।

#bayesian#uncertainty#neural-network
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July 30, 2026
#AutoML

व्यवस्थित ट्रेडिंग पाइपलाइनों के लिए ऑटोएमएल

स्वचालित फ़ीचर जेनरेशन (tsfresh, फ़ीचरटूल्स), बजट-जागरूक मॉडल खोज (FLAML की लागत-मितव्ययी ऑप्टिमाइज़र), और वर्ल्डक्वांट फ़ॉर्मूलाइक अल्फा फ़ैक्टरी - इस ब्लॉग के खोज-और-ओवरफ़िट आर्क के अनुसंधान पाइपलाइन के कुछ हिस्सों को कभी कवर नहीं किया गया, और आर्क के स्वयं के परिणाम उनके बारे में क्या कहते हैं।

#AutoML#NAS#feature-engineering
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July 29, 2026
#लिक्विडेशन

ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में लिक्विडेशन कैस्केड: मजबूर, पहले से घोषित फ्लो को पढ़ना

हर लीवरेज्ड पोजीशन उस कीमत का संकेत देती है जिस पर उसे बेचना अनिवार्य होगा। ऑन-चेन लिक्विडेशन डेप्थ चार्ट और CEX लिक्विडेशन हीटमैप कैसे बनाएं, कैस्केड डायनेमिक्स को reproduction number के रूप में मॉडल करें, और मजबूर फ्लो को केवल जोखिम मानने के बजाय सिग्नल की तरह ट्रेड करें।

#लिक्विडेशन#कैस्केड#ट्रेडिंग सिग्नल
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