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.
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Jul 15, 2026 #executionTWAP vs VWAP vs POV: cómo elegir un benchmark de ejecución (y saber cuándo cada uno te miente)
TWAP, VWAP y POV son apuestas sobre un pronóstico de volumen. Diseccionamos los supuestos ocultos de cada programador de órdenes, construimos curvas de volumen intradía para cripto y enfrentamos a los tres cara a cara sobre datos L2 replayeados.
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Jul 14, 2026 #ejecuciónAlmgren-Chriss sin rodeos: ejecución óptima que puedes implementar en una tarde
Derivación completa del modelo de ejecución óptima de Almgren-Chriss: impacto lineal, la trayectoria sinh/cosh, la frontera eficiente y código Python funcional para calibrar eta, gamma y sigma a partir de datos de L2 y operaciones de Binance.
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Jul 24, 2026 #ejecuciónDentro del slice: tácticas de órdenes hijas entre tu scheduler y el exchange
Almgren-Chriss y VWAP solo fijan presupuestos de slice — la ejecución se gana en la capa táctica. Temporizadores de escalada, matemática de break-even maker-taker, semántica de cola en amend vs cancel-replace en Binance/OKX/CME, anti-señalización de iceberg, y una máquina de estados en Python por slice.
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Jul 22, 2026 #ejecuciónEnrutamiento inteligente de órdenes en cripto: una orden, doce plazas, sin NBBO
Por qué el SOR en cripto es más difícil que el enrutamiento en renta variable: sin cinta consolidada, liquidez fantasma, capital prefinanciado. Una optimización de enrutamiento convexa con matemática y Python, tácticas conscientes del rol maker, y tablas de clasificación de markouts por plaza a partir de tu propio TCA.
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Jul 21, 2026 #maker takerLa decisión maker-taker: niveles de comisiones, rebates y el verdadero costo de cruzar el spread
Maker vs taker es una operación de selección adversa disfrazada de esquema de comisiones. Matemática del punto de equilibrio vía Glosten-Milgrom, niveles de comisiones reales en cripto y descuentos por token, historia del rebate mining, valor del rebate condicionado a la cola, y cómo modelar comisiones escalonadas en un backtest.
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Jul 23, 2026 #slippageCurvas de slippage, no constantes de slippage: modelos de costos que sobreviven al contacto con el trading en vivo
Reemplaza el slippage constante en bps por curvas de costo dependientes del tamaño, la volatilidad y la liquidez: la ley de raíz cuadrada, el ajuste de curvas a partir de fills de TCA o datos públicos, multiplicadores de estrés por régimen, y por qué se reordena el ranking de tus estrategias.
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Jul 16, 2026 #simulación de fillsSimulación de fills: la escalera desde la fantasía del precio de cierre hasta la realidad consciente de la cola
Cinco peldaños de fidelidad en la simulación de fills — desde fills al precio de cierre hasta modelos probabilísticos de posición en cola. Fills parciales como máquina de estados, límites de probabilidad de fill como banda de PnL, y un bucle de calibración contra fills en vivo.
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Jul 20, 2026 #ejecuciónImplementation shortfall y TCA casero: midiendo lo que la ejecución realmente te cuesta
El implementation shortfall de Perold convertido en un pipeline de TCA funcional para bots cripto: descomposición del precio de llegada, curvas de markout en t+1s/10s/60s, ~200 líneas de Python sobre tus propios fills, y cómo retroalimentar los resultados a tu modelo de costos de backtest.
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May 17, 2025 #market makingConstruyendo un algoritmo de market making para pares cripto usando el modelo Avellaneda-Stoikov
Una guía paso a paso para construir un algoritmo de market making para los pares USD+/wETH y USD+/cbbtc usando el modelo Avellaneda-Stoikov y PPO. Particularidades del trading onchain, gestión de inventario, entrenamiento RL.
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Aug 13, 2026 #microstructureUpdating 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.
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Mar 18, 2026 #algotradingPnL por tiempo activo: la métrica que cambia el ranking de estrategias
Por qué el PnL anual bruto es una métrica pobre para comparar estrategias con distinto tiempo de trading. Cómo calcular el retorno efectivo, por qué se necesita fill_efficiency, y por qué una estrategia con 27% de PnL puede superar a una con 300%.