Execution & Market Making
From TWAP/VWAP and Almgren-Chriss to TCA, slippage models, and the Avellaneda-Stoikov market maker - how to turn a signal into fills without paying the spread twice.
TWAP vs. VWAP vs. POV: die richtige Execution-Benchmark wählen (und wissen, wann jede von ihnen lügt)
TWAP, VWAP und POV sind Wetten auf eine Volumenprognose. Wir zerlegen die verborgenen Annahmen jedes Schedulers, bauen Intraday-Volumenkurven für Krypto und lassen alle drei im direkten Vergleich auf replayten L2-Daten gegeneinander antreten.
Almgren-Chriss ohne Handwedeln: Optimale Ausführung, die Sie an einem Nachmittag implementieren können
Vollständige Herleitung des Almgren-Chriss-Modells zur optimalen Ausführung: linearer Impact, die sinh/cosh-Trajektorie, die effiziente Grenze und lauffähiges Python zur Kalibrierung von Eta, Gamma und Sigma aus Binance-L2- und Trade-Daten.
Im Innern des Slice: Child-Order-Taktiken zwischen Scheduler und Börse
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.
Smart Order Routing in Crypto: Eine Order, zwölf Handelsplätze, kein NBBO
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.
Die Maker-Taker-Entscheidung: Gebührenstufen, Rebates und die wahren Kosten des Spread-Crossings
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.
Slippage-Kurven statt Slippage-Konstanten: Kostenmodelle, die den Kontakt mit dem Live-Handel überstehen
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.
Fill-Simulation: die Leiter von der Close-Preis-Fantasie zur queue-bewussten Realität
Fünf Stufen der Fill-Simulations-Genauigkeit - von Close-Preis-Fills bis zu probabilistischen Queue-Positions-Modellen. Partial Fills als Zustandsautomat, Grenzen der Limit-Fill-Wahrscheinlichkeit als PnL-Bracket und eine Kalibrierungsschleife gegen Live-Fills.
Implementation Shortfall und DIY-TCA: was Ausführung wirklich kostet
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.
Ein Market-Making-Algorithmus für Krypto-Paare mit dem Avellaneda-Stoikov-Modell
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Aufbau eines Market-Making-Algorithmus für die Paare USD+/wETH und USD+/cbbtc mit dem Avellaneda-Stoikov-Modell und PPO. Onchain-Handelsbesonderheiten, Bestandsmanagement, RL-Training.
Updating the Volume Curve Intraday: Does Adaptive Forecasting Actually Help?
Our VWAP article shipped a static, weekly-refit volume curve and called the forecaster the weakest link. This is the follow-up: a Bayesian intraday updater run against the same 500-parent BTCUSDT harness, with the IS delta conditioned on realized curve error.
PnL pro aktiver Zeit: Die Kennzahl, die Strategie-Rankings verändert
Warum der rohe Jahres-PnL eine schlechte Kennzahl ist, um Strategien mit unterschiedlicher Handelszeit zu vergleichen. Wie man die effektive Rendite berechnet, warum man fill_efficiency braucht und warum eine Strategie mit 27% PnL eine mit 300% übertreffen kann.
