Deep dives into AI trading, market analysis, and the future of DeFi.
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Wie man Timeframes und Indikatoren aus Minutenkerzen vorberechnet, sie in Parquet speichert und für Massentests von Strategien nutzt, ohne redundante Neuberechnungen.
Why a single train/test split does not protect against overfitting, how walk-forward optimization systematically verifies parameter robustness, and why a strategy with +3342% PnL@ML on 21 parameters is a ticking time bomb without WFO.
Why 10 crypto pairs don't provide 10x diversification, how to calculate effective_N via correlation_factor, and how many pairs you really need to monitor for 80-90% orchestrator slot utilization.
Detaillierter Vergleich von Polars und Pandas bei Algotrading-Aufgaben: Benchmarks für Filterung, Aggregation, Rolling-Signalberechnungen, I/O und Speicherverbrauch. Hybride Polars + Numba-Architektur für maximale Backtest-Performance.
Warum das Finden der besten Strategieparameter nur die halbe Arbeit ist. Wie man visuell und quantitativ ein stabiles Plateau von einer fragilen Spitze unterscheidet, und warum Optuna-Konturdiagramme ein Pflichtschritt vor dem Produktivstart einer optimierten Strategie sind.
Warum eine erschöpfende Suche bei 12+ Parametern unmöglich ist, wie der Koordinatenabstieg Wechselwirkungen übersieht und wie Optuna mit einem TPE-Sampler in 500 Iterationen findet, was OAT in 96 nicht finden kann. Praktische Codebeispiele, Sampler-Vergleich und Multi-Objective-Optimierung.
Warum eine auf ETHUSDT optimierte Strategie bei Altcoins versagen kann. Wie man richtig über Paar-Gruppen (Blue Chips, Large Caps, Shitcoins) hinweg testet und welcher Cross-Symbol-Robustheitswert als ausreichend gilt.