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

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August 3, 2026
#machine-learning

Ensemble-Methoden: Kombination schwacher Lernender für robustes Alpha

Drei Dinge über den Handel mit Ensembles wurden in diesem Blog nicht behandelt: Warum der Kovarianzterm – und nicht die Modellanzahl – den Ensemblefehler dominiert, wie Stacking als Signalkombinationsschicht mit Out-of-Fold-Metafunktionen funktioniert und ob die Umsatzverrechnung über viele Signale hinweg tatsächlich die Ausführungskosten senkt.

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

Double Machine Learning: Einen Kausalen Parameter Schätzen, Statt Renditen Vorhusagen

Jedes Modell in diesem Blog beantwortet bislang 'was sagt was voraus?'. Double ML beantwortet 'was verursacht was?' — mit einem Standardfehler, den Sie verteidigen können. Das partiell lineare Modell, Neyman-Orthogonalität, purgiertes Cross-Fitting auf Orderbuchdaten und eine ehrliche Darstellung, warum ein gültiges DML-Konfidenzintervall genau einer vorab spezifizierten Frage standhält.

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

Causal Forests für heterogene Behandlungseffekte im Trading

Jedes Backtest in diesem Blog schätzt einen bedingten Mittelwert. Causal Forests schätzen stattdessen einen bedingten Behandlungseffekt — tau(x) statt mu(x) — mit honest splitting, einer adaptiven Kernel-Gewichtsdarstellung und einem Kalibrierungstest, der Ihnen sagt, ob die gefundene Heterogenität echt ist.

#causal-inference#causal-forest#heterogeneous-effects
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July 30, 2026
#AutoML

AutoML für systematische Handelspipelines

Automatisierte Feature-Generierung (tsfresh, Featuretools), budgetbewusste Modellsuche (der kostensparende Optimierer von FLAML) und die WorldQuant-Formel-Alpha-Fabrik – die Teile der Forschungspipeline, die im Such- und Overfit-Bogen dieses Blogs nie behandelt wurden, und was die eigenen Ergebnisse des Bogens über sie aussagen.

#AutoML#NAS#feature-engineering
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