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Deep dives into AI trading, market analysis, and the future of DeFi.

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August 11, 2026
#model-compression

Knowledge Distillation: Compressing Trading Models for Low-Latency Deployment

The blog's standing answer to the accuracy-vs-latency tension is a two-stage fast/slow split. Distillation is a different answer: train one small model to mimic the ensemble. The KD loss, temperature, born-again nets, early exits for a variable latency budget, and the distill-to-FPGA pipeline — plus the measurements that would decide whether it beats the two-stage split.

#model-compression#distillation#latency
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August 9, 2026
#microstructure

Hawkes Processes for Order Arrival and Market Event Modeling

Fitting a self-exciting point process to real crypto trade tape: where the three numbers (mu, alpha, beta) come from, how to estimate the branching ratio n, whether the exponential kernel survives a goodness-of-fit test, and how much n moves when you change the estimation window.

#microstructure#Hawkes-process#point-process
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August 6, 2026
#bayesian

Gaußsche Prozesse zur nichtparametrischen Preismodellierung

Kernel-Design für Finanzzeitreihen – Matern-Rauheit, lokal periodische Zusammensetzung, Spektralmischungen – und die Grenzwahrscheinlichkeit als Regularisierer, der keinen Validierungssatz benötigt. Dazu die ehrliche Auflistung dessen, was noch gemessen werden muss, bevor etwas davon handelbar ist.

#bayesian#gaussian-process#kernel
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August 5, 2026
#deep-learning

Neuronaler Fourier-Operator für PDE-basierte Finanzmodellierung

Das Lernen von Operatoren bildet ganze Funktionsräume ab, nicht Punkte – wie der neuronale Fourier-Operator einen PDE-Lösungsoperator im Frequenzraum parametrisiert, was er für die Optionspreisgestaltung kauft und welche seiner Ansprüche noch auf realer Hardware gemessen werden müssen.

#deep-learning#FNO#PDE
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