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Impermanenter Verlust, Hebelwirkung konzentrierter Liquidität und Verlust-versus-Rebalancing, abgeleitet von ersten Prinzipien. Die geschlossenen Formen, das σ²/8-Ergebnis, der Per-Block-Markout und die exakte Gebühren-versus-Volatilitäts-Bedingung, unter der ein LP tatsächlich das HODLn übertrifft.

Almgren-Chriss und VWAP legen nur die Slice-Budgets fest — gewonnen wird die Ausführung in der Taktik-Schicht. Eskalationstimer, Maker-Taker-Break-even-Rechnung, Amend- vs. Cancel-Replace-Queue-Semantik bei Binance/OKX/CME, Iceberg-Anti-Signaling und eine Python-Zustandsmaschine pro Slice.

Ersetzen Sie konstante Slippage in bps durch größen-, volatilitäts- und liquiditätsabhängige Kostenkurven: das Quadratwurzelgesetz, das Fitten von Kurven aus TCA-Fills oder öffentlichen Daten, Regime-Stressmultiplikatoren und warum sich Ihr Strategie-Ranking neu sortiert.

Warum Smart Order Routing in Crypto schwieriger ist als im Aktienhandel: kein konsolidiertes Tape, Phantom-Liquidität, vorfinanziertes Kapital. Eine konvexe Routing-Optimierung mit Mathematik und Python, Maker-bewusste Taktiken und venue-spezifische Markout-Ranglisten aus der eigenen TCA.

Maker versus Taker ist ein Adverse-Selection-Trade im Gewand eines Gebührenmodells. Break-even-Rechnung via Glosten-Milgrom, reale Krypto-Gebührenstufen und Token-Rabatte, die Geschichte des Rebate-Minings, warteschlangenabhängiger Rebate-Wert und das Modellieren gestaffelter Gebühren in einem Backtest.

Perolds Implementation Shortfall, umgesetzt in eine funktionierende TCA-Pipeline für Krypto-Bots: Arrival-Price-Dekomposition, Markout-Kurven bei t+1s/10s/60s, ~200 Zeilen Python über die eigenen Fills, und die Rückführung der Ergebnisse in das Kostenmodell des Backtests.

Wie Liquidationen bei Aave v3 und Compound wirklich funktionieren: Health-Factor-Mathematik, Close Factors, Liquidationsboni, Chainlink-Oracle-Trigger und was es 2026 braucht, um einen Flash-Loan-Liquidationsbot zu betreiben.