Investigación sobre sistemas de trading que se sostienen en mercados en vivo.https://marketmaker.cc/eshttps://marketmaker.cc/es/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/https://marketmaker.cc/es/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/Return-direction classifiers are imbalanced problems, and 0.5 is the wrong decision threshold. Comparing scale_pos_weight, focal loss, and precision-constrained threshold optimization on crypto data - plus the engineering differences between XGBoost, LightGBM, and CatBoost.Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningxgboostgradient-boostingquantpredictionhttps://marketmaker.cc/es/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/https://marketmaker.cc/es/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/DCC-GARCH tells you when crypto dependence tightens. Transfer entropy tells you which way it points. A directed information-flow measure, its null calibration, and an honest account of what it does and does not add over average pairwise correlation.Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencetransfer-entropyinformation-theorycryptonetworkhttps://marketmaker.cc/es/blog/trade-classification-algorithms/https://marketmaker.cc/es/blog/trade-classification-algorithms/Reconstructing trade direction from OHLCV, bar history, or venues without an aggressor flag - the classic rules, the stale-quote problem, bulk volume classification, and how to measure them against crypto's free ground truth.Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructuretrade-classificationLee-Readyorder-flowdeep-learninghttps://marketmaker.cc/es/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/https://marketmaker.cc/es/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/Los modelos de secuencia alimentados con datos de ticks aún suponen un espaciado regular. Tres formas de decirle a un Transformer cuándo ocurrió realmente un tic (codificación continua en escala de tiempo que se puede aprender, estado latente ODE-RNN y delta_t como característica simple) y la ablación que decide entre ellas.Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 GMTHFTtick-datadeep-learninghigh-frequencypredictionhttps://marketmaker.cc/es/blog/synthetic-control-trading-evaluation/https://marketmaker.cc/es/blog/synthetic-control-trading-evaluation/This series has priced the selection route to a false edge - DSR prices the winner, PBO prices the search. Neither touches confounding: the strategy that made money because volatility doubled the week you deployed it. The Synthetic Control Method builds a weighted counterfactual from a donor pool of untouched instruments and gives you a falsification criterion and a placebo p-value.Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencesynthetic-controlcounterfactualevaluationeconometricshttps://marketmaker.cc/es/blog/probabilistic-forecasting-trading/https://marketmaker.cc/es/blog/probabilistic-forecasting-trading/Cómo evaluar honestamente una distribución predictiva: CRPS como regla de puntuación adecuada, el histograma PIT como diagnóstico de calibración y muestreo DeepAR en GluonTS.Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMTforecastingprobabilisticquantile-regressionDeepARuncertaintyhttps://marketmaker.cc/es/blog/pinn-options-pricing/https://marketmaker.cc/es/blog/pinn-options-pricing/Poner las PDE de fijación de precios de Heston, de límite libre y de difusión de salto en una pérdida de red neuronal: el residuo del precio logarítmico, el truco de la autograduación parcial mixta y lo que aún necesita medirse.Wed, 19 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningPINNoptionsBlack-ScholesPDEhttps://marketmaker.cc/es/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/https://marketmaker.cc/es/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/How PCMCI's two-stage MCI test recovers directed causal links between crypto assets where correlation and bivariate Granger cannot - the construction, the tigramite pipeline, and the real-data study it still needs.Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencePCMCIcausal-discoverytime-seriescryptohttps://marketmaker.cc/es/blog/order-flow-imbalance-prediction/https://marketmaker.cc/es/blog/order-flow-imbalance-prediction/Turning raw book updates into a signed flow quantity: the CKS event decomposition, multi-level OFI with PCA reduction, and Lee-Ready trade classification - plus an honest accounting of what the headline R-squared actually measures.Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureorder-flowimbalancepredictionHFThttps://marketmaker.cc/es/blog/neural-ode-continuous-finance/https://marketmaker.cc/es/blog/neural-ode-continuous-finance/Neural ODEs, Neural SDEs and continuous normalizing flows for irregularly-sampled market data - and the one ablation that decides whether continuous dynamics are worth their solver cost.Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningneural-ODEcontinuous-timeSDEdynamicshttps://marketmaker.cc/es/blog/multi-task-learning-trading/https://marketmaker.cc/es/blog/multi-task-learning-trading/Does jointly predicting return, volume, and volatility actually help? Measuring loss-balancing schemes and diagnosing negative transfer through gradient cosine similarity - with a classical baseline and purged walk-forward folds.Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningmulti-taskshared-representationpredictionauxiliaryhttps://marketmaker.cc/es/blog/model-pruning-low-latency-trading/https://marketmaker.cc/es/blog/model-pruning-low-latency-trading/Magnitude and structured pruning, the Lottery Ticket Hypothesis, movement pruning, distillation and 2:4 sparsity - the methods behind shrinking a trading model, and what still has to be measured before any of it ships.Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressionpruninglottery-ticketlatencydeploymenthttps://marketmaker.cc/es/blog/liquidity-prediction-execution/https://marketmaker.cc/es/blog/liquidity-prediction-execution/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.Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureliquidityexecutionpredictionorder-bookhttps://marketmaker.cc/es/blog/koopman-operator-market-dynamics/https://marketmaker.cc/es/blog/koopman-operator-market-dynamics/Dynamic Mode Decomposition fits a linear operator to nonlinear market dynamics. The only question that matters: do the fitted modes persist from one window to the next, and does the rolling spectral radius lead realised volatility? Here is the measurement protocol and the code to run it.Wed, 12 Aug 2026 00:00:00 GMTmathematicsKoopmandynamical-systemsspectralpredictionhttps://marketmaker.cc/es/blog/knowledge-distillation-trading-models/https://marketmaker.cc/es/blog/knowledge-distillation-trading-models/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.Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressiondistillationlatencyHFTdeploymenthttps://marketmaker.cc/es/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/https://marketmaker.cc/es/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/Selection bias in the search is not the only way a regression fools you. When the regressor is correlated with the error, more data makes the estimate more confidently wrong. Instrumental variables applied to the one endogeneity problem this blog has already left open: permanent impact from net taker flow.Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceinstrumental-variables2SLSeconometricsendogeneityhttps://marketmaker.cc/es/blog/hawkes-process-order-arrival/https://marketmaker.cc/es/blog/hawkes-process-order-arrival/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.Sun, 09 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureHawkes-processpoint-processorder-arrivalcryptoHFThttps://marketmaker.cc/es/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/https://marketmaker.cc/es/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/Hamiltonian Neural Networks are provably stable - but stability is worthless if the conserved quantity does not exist. Learning a scalar H via autograd, symplectic integration, and the falsification test that decides whether a financial (q, p) pair is canonical at all.Sat, 08 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningHamiltonianphysics-informeddynamicsconservationhttps://marketmaker.cc/es/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/https://marketmaker.cc/es/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/Granger causality on crypto prices done two ways - differenced returns and Toda-Yamamoto on levels - with a correct Wald implementation, an effective-N corrected causality matrix, and a rolling-stability test of whether the lag is tradeable at all.Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceGranger-causalitylead-lagcryptoVARhttps://marketmaker.cc/es/blog/gaussian-processes-trading/https://marketmaker.cc/es/blog/gaussian-processes-trading/Diseño de kernel para series de tiempo financieras (rugosidad materna, composición periódica local, mezclas espectrales) y la probabilidad marginal como regularizador que no necesita conjunto de validación. Además de la lista honesta de lo que aún debe medirse antes de que algo sea comercializable.Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMTbayesiangaussian-processkerneluncertaintynon-parametrichttps://marketmaker.cc/es/blog/fourier-neural-operator-finance/https://marketmaker.cc/es/blog/fourier-neural-operator-finance/El aprendizaje del operador mapea espacios funcionales completos, no puntos: cómo el operador neuronal de Fourier parametriza un operador de solución PDE en el espacio de frecuencia, qué compra para el precio de opciones y cuáles de sus afirmaciones aún necesitan medirse en hardware real.Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningFNOPDEoperator-learningoptionshttps://marketmaker.cc/es/blog/flash-attention-trading-models/https://marketmaker.cc/es/blog/flash-attention-trading-models/Flash Attention hace que un contexto comercial de 23,400 pasos sea computacionalmente libre: mosaico, softmax en línea y un límite de IO de N^2 d^2 / M. Si ese contexto más largo mejora el modelo es una cuestión aparte, y debe medirse, no afirmarse.Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningattentionFlash-AttentionGPUoptimizationhttps://marketmaker.cc/es/blog/ensemble-methods-trading/https://marketmaker.cc/es/blog/ensemble-methods-trading/Tres cosas sobre el comercio de conjuntos que este blog no ha cubierto: por qué el término de covarianza (no el recuento de modelos) domina el error del conjunto, cómo funciona el apilamiento como una capa de combinación de señales con metacaracterísticas desplegadas y si la compensación de rotación entre muchas señales en realidad reduce el costo de ejecución.Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningensemblebaggingstackingalphahttps://marketmaker.cc/es/blog/double-ml-causal-trading/https://marketmaker.cc/es/blog/double-ml-causal-trading/Todos los modelos en este blog hasta ahora responden 'que predice que'. Double ML responde 'que causa que' - con un error estandar que puedes defender. El modelo parcialmente lineal, ortogonalidad de Neyman, cross-fitting purgado en datos de libro de ordenes y un relato honesto de por que un intervalo de confianza DML valido sobrevive exactamente a una pregunta preespecificada.Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencedouble-MLtreatment-effecteconometricsquanthttps://marketmaker.cc/es/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/https://marketmaker.cc/es/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/Cada backtest en este blog estima una media condicional. Los bosques causales estiman un efecto de tratamiento condicional en su lugar - tau(x) en lugar de mu(x) - con división honesta, una representación de pesos de núcleo adaptativo y una prueba de calibración que te dice si la heterogeneidad que encontraste es real.Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencecausal-forestheterogeneous-effectseconometricstreatmenthttps://marketmaker.cc/es/blog/bayesian-neural-networks-trading/https://marketmaker.cc/es/blog/bayesian-neural-networks-trading/Cada regla de dimensionamiento en este blog trata la incertidumbre como un solo número. MC Dropout y los deep ensembles la dividen en ignorancia del modelo y ruido de mercado - y ambos merecen tamaños de posición diferentes.Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMTbayesianuncertaintyneural-networkriskposition-sizinghttps://marketmaker.cc/es/blog/automl-systematic-trading/https://marketmaker.cc/es/blog/automl-systematic-trading/Generación automatizada de características (tsfresh, Featuretools), búsqueda de modelos consciente del presupuesto (el optimizador frugal en costes de FLAML) y la fábrica de alfas formularios de WorldQuant: las partes del proceso de investigación que esta serie sobre búsqueda y sobreajuste nunca cubrió, y lo que sus propios resultados dicen al respecto.Thu, 30 Jul 2026 00:00:00 GMTAutoMLNASfeature-engineeringautomationquanthttps://marketmaker.cc/es/blog/liquidation-cascades-trading-signal/https://marketmaker.cc/es/blog/liquidation-cascades-trading-signal/Cada posición apalancada anuncia el precio al que debe venderse. Cómo construir el gráfico de profundidad de liquidaciones en cadena y el mapa de calor de liquidaciones de CEX, modelar la dinámica de una cascada como un número de reproducción y operar el flujo forzado como una señal en lugar de temerlo solo como un riesgo.Wed, 29 Jul 2026 00:00:00 GMTliquidacionescascadaseñal de tradingDeFiperpetuoslibro de órdenesmicroestructura de mercadocriptohttps://marketmaker.cc/es/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/https://marketmaker.cc/es/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/Перевод статьи на esTue, 28 Jul 2026 00:00:00 GMTuniswapdefimarket makingdelta hedginglvrjit liquidityquantethereumhttps://marketmaker.cc/es/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/https://marketmaker.cc/es/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/El MEV dejó de ser un bot solitario y se convirtió en una línea de montaje: searcher, builder, relay, proposer. Un recorrido técnico por la separación proposer-builder (PBS), la subasta de bloques de ofertas selladas de MEV-Boost, por qué el margen del searcher se licita, las subastas de flujo de órdenes como el nuevo foso (moat), y cómo difiere el modelo Jito de Solana.Mon, 27 Jul 2026 00:00:00 GMTmevpbsmev-boostflashbotsjitoorder flow auctiondefiethereumhttps://marketmaker.cc/es/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/https://marketmaker.cc/es/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/Encontrar un ciclo de arbitraje on-chain es la mitad fácil. La mitad difícil es ganar la subasta de prioridad a sobre cerrado contra todos los demás buscadores que encontraron el mismo ciclo. Un desglose técnico de la atomicidad, los préstamos flash, el backrunning y dónde sobrevive realmente el beneficio del arbitraje, incluyendo CEX-DEX no atómico.Sun, 26 Jul 2026 00:00:00 GMTarbitrageflash loansmevdefibackrunningcex-dexethereumatomicityhttps://marketmaker.cc/es/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/https://marketmaker.cc/es/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/Pérdida impermanente, apalancamiento de liquidez concentrada y pérdida versus reequilibrio derivados de los primeros principios. Las formas cerradas, el resultado σ²/8, el markout por bloque y la condición exacta de tarifa versus volatilidad bajo la cual un LP realmente supera el holding.Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 GMTdefiammpérdida impermanentelvruniswapcreación de mercadovolatilidadquanthttps://marketmaker.cc/es/blog/child-order-execution-tactics/https://marketmaker.cc/es/blog/child-order-execution-tactics/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.Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 GMTejecuciónórdenes hijastácticas de órdenesposición en colamaker-takerórdenes icebergmicroestructurapythonhttps://marketmaker.cc/es/blog/slippage-cost-models-backtest/https://marketmaker.cc/es/blog/slippage-cost-models-backtest/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.Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMTslippagecostos de transacciónimpacto de mercadobacktestejecucióntcaley de raíz cuadradamodelos de costoshttps://marketmaker.cc/es/blog/smart-order-routing-crypto/https://marketmaker.cc/es/blog/smart-order-routing-crypto/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.Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMTejecuciónenrutamiento inteligente de órdenesmicroestructura de mercadofragmentación de liquidezcriptoquantpythontcahttps://marketmaker.cc/es/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/https://marketmaker.cc/es/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/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.Tue, 21 Jul 2026 00:00:00 GMTmaker takercomisiones de tradingrebatesselección adversamarket makingejecuciónmicroestructura de mercadobacktesthttps://marketmaker.cc/es/blog/implementation-shortfall-tca-execution/https://marketmaker.cc/es/blog/implementation-shortfall-tca-execution/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.Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMTejecucióntcaimplementation-shortfallmarkoutscostos-de-transacciónalgotradingbacktestmicroestructura-de-mercadohttps://marketmaker.cc/es/blog/onchain-liquidations-aave-compound/https://marketmaker.cc/es/blog/onchain-liquidations-aave-compound/Cómo funcionan realmente las liquidaciones en Aave v3 y Compound: la matemática del health factor, los close factors, los bonos de liquidación, los disparadores del oráculo de Chainlink y lo que hace falta para operar un bot de liquidación con flash loans en 2026.Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 GMTdefiliquidacionesaavecompoundmevchainlinkflash loanscriptohttps://marketmaker.cc/es/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/https://marketmaker.cc/es/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/Cómo funciona realmente Uniswap v3 por dentro: reservas virtuales, liquidez L, sqrtPriceX96, matemática de ticks, feeGrowthInside, y por qué una posición de LP es un payoff corto en volatilidad. Con fórmulas exactas y un ejemplo numérico resuelto.Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 GMTuniswapdefiammliquidez concentradacreación de mercadolvrquantethereumhttps://marketmaker.cc/es/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/https://marketmaker.cc/es/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/Cada swap que envías a un RPC público es una orden límite visible que nadie está obligado a respetar. Un análisis técnico de cómo funciona la extracción de MEV: ordenamiento del mempool, matemática del sandwich en Uniswap v2, PGAs, Flashbots y defensas para traders.Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMTmevsandwich attackfrontrunningmempoolflashbotsdefiethereumhttps://marketmaker.cc/es/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/https://marketmaker.cc/es/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/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.Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMTsimulación de fillsbacktestórdenes límiteposición en colafills parcialesmarket makingejecuciónmicroestructura de mercadohttps://marketmaker.cc/es/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/https://marketmaker.cc/es/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/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.Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutiontwapvwappovimplementation-shortfallcurva-de-volumenalgotradingbacktesthttps://marketmaker.cc/es/blog/almgren-chriss-optimal-execution/https://marketmaker.cc/es/blog/almgren-chriss-optimal-execution/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.Tue, 14 Jul 2026 00:00:00 GMTejecuciónalmgren-chrissimpacto de mercadoejecución óptimatwapquantpythoncriptohttps://marketmaker.cc/es/blog/volatility-targeting-garch-strategy/https://marketmaker.cc/es/blog/volatility-targeting-garch-strategy/Un pronóstico de volatilidad GARCH solo vale algo si mejora una decisión de trading. Construimos una estrategia cripto con targeting de volatilidad, evaluamos honestamente la calidad del pronóstico y comparamos GARCH contra las referencias de volatilidad realizada y EWMA en un backtest walk-forward.Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHvolatility-targetingbacktestingriskcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/es/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/https://marketmaker.cc/es/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/Las correlaciones en cripto no son constantes - se disparan hacia 1 en cada caída. DCC-GARCH modela una matriz de correlación variable en el tiempo, dando ratios de cobertura dinámicos para pairs trading y un riesgo de cartera honesto y variable en el tiempo.Sun, 12 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHDCCcorrelationportfoliopairs-tradingcryptohttps://marketmaker.cc/es/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/https://marketmaker.cc/es/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/El GARCH(1,1) simple trata igual las buenas y las malas noticias y asume shocks gaussianos. EGARCH, GJR-GARCH y las innovaciones Student-t/skew-t corrigen ambos problemas, y te dan un VaR y una Expected Shortfall honestos para cripto.Sat, 11 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHEGARCHriskVaRcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/es/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/https://marketmaker.cc/es/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/Cómo el modelo GARCH(1,1) captura el agrupamiento de volatilidad en cripto, cómo ajustarlo por máxima verosimilitud con la librería arch, y cómo convertir los pronósticos de varianza condicional en dimensionamiento de posiciones y stops dinámicos.Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHriskforecastingcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/es/blog/honest-negative-no-robust-edge/https://marketmaker.cc/es/blog/honest-negative-no-robust-edge/El cierre del arco de búsqueda y sobreajuste, y termina en un resultado negativo - el correcto. Una búsqueda de doble timeframe sobre un solo símbolo (ETHUSDT) encontró una configuración con +16.35% fuera de muestra y +2.62% en un holdout intacto; el ratio de Sharpe deflactado, contando ~37,000 pruebas, lo deflactó a 0.00. Una pasada entre instrumentos sobre cinco majors (ETH/BTC/SOL/BNB/XRP, ~1.18M de barras de 1m cada uno), seleccionando por la mediana fuera de muestra, lo remata definitivamente: doble DSR 0.24 / PBO 0.264, triple DSR 0.14 / PBO 0.327 - ambos fallan los filtros. El campeón es rentable en 1 de 5 símbolos y negativo en el resto. Para esto existe el aparato anti-sobreajuste: para impedir que despliegues el mejor del ruido como alfa.Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestsobreajustesharpe-deflactadopboresultado-negativovalidaciónhttps://marketmaker.cc/es/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/https://marketmaker.cc/es/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/Los backtests multi-timeframe filtran el futuro a través de una vela de temporalidad superior en formación, cuyo cierre final aún no existe. No se puede llegar a la confianza mediante revisión de código - hay que probarlo. Reproducimos exactamente la regla de vela cerrada del bot en vivo, y luego demostramos que no hay filtración con una sonda de futuro desplazado: perturbamos cada vela futura y verificamos que cada señal y operación pasada permanece idéntica bit a bit. 25/25 comprobaciones de paridad superadas, y la sonda tiene mordiente.Wed, 08 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestsesgo look-aheadmulti-timeframefiltración de datosvalidaciónhttps://marketmaker.cc/es/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/https://marketmaker.cc/es/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/La ventaja de la GPU sobre la CPU crece con el tamaño del batch - de 54.5x con un combo por llamada hasta 359.6x con 61 en nuestro precómputo de indicadores multi-timeframe - porque un sweep pequeño no puede amortizar el overhead de lanzamiento de kernels y de transferencia. Descomponemos un titular de 167x en una victoria algorítmica de 27x que también ayuda a la CPU y una victoria de hardware de 6.2x, mostramos que la ventaja real de la GPU frente a la mejor CPU es solo 3.2x en single-timeframe y 6.2x en multi, y damos una guía de decisión sobre cuán ancho debe ser un sweep antes de que valga la pena apostar por una GPU.Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestperformancegpurooflineoptimización