वीओएस निवेश – ट्रेडिंग अवसंरचना

एक दिए गए स्टॉक यूनिवर्स के इष्टतम शार्प अनुपात की भविष्यवाणी करने वाले एक एलएसटीएम मॉडल का निर्माण और परिनियोजन

उपयोग का मामला: वायोस निवेश के लिए इष्टतम शार्प अधिकतम स्टॉक चयन की भविष्यवाणी करना

ग्राहक: वायोस निवेश (ताइवान)

अवलोकन:

ताइवान में एक प्रमुख निवेश फर्म, वायोस निवेश, ताइवान स्टॉक एक्सचेंज (TWSE) पर सूचीबद्ध स्टॉक के इष्टतम शार्प अधिकतम चयन की भविष्यवाणी करके अपनी स्टॉक चयन रणनीति को बढ़ाने की मांग करता है। उन्नत सांख्यिकीय तकनीकों और गहन शिक्षण मॉडल का उपयोग करके, लक्ष्य अपने निवेश रिटर्न में सुधार करना और बेहतर जोखिम-समायोजित प्रदर्शन प्राप्त करना था।

उद्देश्य:

एलएसटीएम (लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी) नेटवर्क का उपयोग करके एक भविष्यसूचक मॉडल विकसित करना ताकि भविष्य के स्टॉक भार की भविष्यवाणी की जा सके जो शार्प अनुपात को अधिकतम करता है, जिससे निवेश निर्णयों में वृद्धि होगी। समाधान को वायोस निवेश के मौजूदा बुनियादी ढांचे के भीतर मजबूत, स्केलेबल और परिनियोज्य होने की आवश्यकता थी।

समाधान डिजाइन प्रक्रिया:

आवश्यकता विश्लेषण:

• वायोस निवेश के वित्तीय विश्लेषकों और आईटी टीम के साथ उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं और उद्देश्यों को समझने के लिए सहयोग किया गया।
• शार्प अनुपात सहित प्रमुख प्रदर्शन मेट्रिक्स और TWSE बाजार की बाधाओं की पहचान की गई।

डेटा तैयारी:

• मूल्य आंदोलनों, व्यापारिक मात्रा और अन्य प्रासंगिक वित्तीय संकेतकों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, TWSE से ऐतिहासिक स्टॉक डेटा एकत्र किया गया।
• मॉडल के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले इनपुट सुनिश्चित करते हुए, डेटा को साफ और पूर्व-संसाधित करने के लिए सांख्यिकीय सुधार और शोर-कम करने की तकनीकों को लागू किया गया।

मॉडल विकास:

• शार्प अनुपात को अधिकतम करने के उद्देश्य से भविष्य के स्टॉक भार की भविष्यवाणी करने के लिए एक एलएसटीएम मॉडल विकसित किया गया।
• मजबूती और सटीकता सुनिश्चित करते हुए, पायथन और गहन शिक्षण पुस्तकालयों का उपयोग करके मॉडल को लागू किया गया।

बैकटेस्टिंग और सत्यापन:

• मॉडल के प्रदर्शन को मान्य करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके व्यापक बैकटेस्टिंग की गई।
• TWSE सूचकांक पर उच्च अल्फा प्राप्त करने पर विशेष ध्यान देने के साथ, बेहतर जोखिम-समायोजित रिटर्न प्राप्त करने की मॉडल की क्षमता का मूल्यांकन किया गया।

परिनियोजन:

बुनियादी संरचना सेटअप:

• एलएसटीएम मॉडल के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल शक्ति प्रदान करने के लिए GPU समर्थन के साथ एक कुबरनेट्स क्लस्टर सेट अप किया गया।
• वायोस निवेश के मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ निर्बाध एकीकरण सुनिश्चित करते हुए, भविष्यसूचक मॉडल वाले डोकर इमेज को कुबरनेट्स क्लस्टर में तैनात किया गया।

मॉडल प्रशिक्षण और ट्यूनिंग:

• प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए हाइपरपैरामीटर को ठीक करते हुए, पूर्व-संसाधित ऐतिहासिक डेटा पर एलएसटीएम मॉडल को प्रशिक्षित किया गया।
• मॉडल को परिष्कृत करने और भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार करने के लिए प्रारंभिक परीक्षण रनों से प्राप्त प्रतिक्रिया को शामिल किया गया।

बैकटेस्टिंग परिणाम:

• वास्तविक दुनिया के ट्रेडिंग परिदृश्यों को अनुकरण करने के लिए डेमो डेटा का उपयोग करके व्यापक बैकटेस्ट चलाए गए।
• TWSE सूचकांक पर प्रति वर्ष 22 अंक का अल्फा प्राप्त किया गया, जो निवेश प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि का संकेत देता है।

जारी परीक्षण:

• लाइव डेटा पर आगे परीक्षण और सत्यापन के लिए वायोस निवेश को तैनात मॉडल प्रदान किया गया।
• मॉडल के प्रदर्शन की निरंतर निगरानी और आवश्यक समायोजन करने के लिए एक प्रतिक्रिया लूप स्थापित किया गया।

परिणाम और प्रभाव:

• अल्फा उत्पादन: बैकटेस्टिंग परिणामों ने TWSE सूचकांक पर प्रति वर्ष 22 अंक का प्रभावशाली अल्फा प्रदर्शित किया, जिससे मॉडल की निवेश रिटर्न को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने की क्षमता का पता चलता है।
• शार्प अनुपात अनुकूलन: शार्प अनुपात को अधिकतम करने के लिए स्टॉक भार को अनुकूलित करने वाला एक भविष्यसूचक मॉडल सफलतापूर्वक विकसित किया गया, जिससे बेहतर जोखिम-समायोजित रिटर्न मिलते हैं।
• स्केलेबल परिनियोजन: डोकर और कुबरनेट्स का उपयोग करके मॉडल को तैनात किया गया, जिससे स्केलेबिलिटी, विश्वसनीयता और कम्प्यूटेशनल संसाधनों का कुशल उपयोग सुनिश्चित होता है।
• वास्तविक समय की भविष्यवाणियाँ: वायोस निवेश को चल रहे पूर्वानुमानों के लिए वास्तविक समय के डेटा का लाभ उठाने में सक्षम बनाया गया, जिससे उनकी ट्रेडिंग रणनीतियाँ और निर्णय लेने की प्रक्रिया में वृद्धि हुई।

निष्कर्ष:

यह परियोजना वायोस निवेश के लिए एक अत्यधिक प्रभावी भविष्यसूचक मॉडल में परिणत हुई, जिसने उन्नत सांख्यिकीय तकनीकों और गहन शिक्षण का उपयोग करके TWSE पर स्टॉक चयन को अनुकूलित किया। सूचकांक पर महत्वपूर्ण अल्फा प्राप्त करने से, यह समाधान फर्म के निवेश प्रदर्शन को बढ़ाने का वादा करता है। GPU समर्थन के साथ कुबरनेट्स पर स्केलेबल परिनियोजन यह सुनिश्चित करता है कि वायोस निवेश बेहतर निवेश परिणामों के लिए अत्याधुनिक तकनीक का लाभ उठाना जारी रख सके।

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