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Wie Funding Rates auf Binance/Bybit wunderschöne Backtest-Ergebnisse mit hohem Hebel in garantierte Verluste verwandeln. Formeln, Neuberechnung realer Strategien und der maximale Hebel, bei dem Funding die Gewinne nicht auffrisst.
Finale der Serie 'Backtests ohne Illusionen'. Wie man einen Orchestrator aus N Strategien x M Paaren baut, den Kaskadenmodus mit Priorität und Fallback-Ausführung implementiert, dual_size wählt und warum Strategie-Portfolios nicht durch einfaches Summieren des PnL zurückgetestet werden können.
Vollständige Taxonomie der Abweichungen zwischen Backtesting und Live-Trading: von Slippage und Teilausführungen bis zur Desynchronisierung der Codebasis. Architekturmuster zur Erreichung von Parität, Python-Beispiele für ein gemeinsames Core-Modul und eine Checkliste für Produktions-Monitoring.
Warum eine Einzelpunktschätzung aus einem Backtest eine gefährliche Illusion ist. Wie Monte-Carlo-Bootstrap in 2 Sekunden Rechenzeit ein 95%-Konfidenzintervall für PnL und MaxDD liefert, und warum dies ein Pflichtschritt vor dem Livegang einer Strategie ist.
Wie Funding-Rate-Arbitrage zwischen Krypto-Exchanges funktioniert, warum sich die Raten auf Binance, Bybit, OKX und dYdX unterscheiden, und wie man ein Monitoring- und Ausführungssystem baut, um Profit aus diesen Diskrepanzen zu ziehen.
Deep dive into QuestDB's time-series SQL extensions: SAMPLE BY, ASOF JOIN, HORIZON JOIN, WINDOW JOIN, LATEST ON, and real-world trading query patterns.
Materialized views, 2D array order book analytics, and reference architecture for a QuestDB-powered algorithmic trading platform.