Exploration approfondie du trading par IA, de l'analyse de marché et de l'avenir de la DeFi.
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How understanding your place in the queue at a price level transforms scalping from guesswork into an engineering problem
Comment utiliser les grands modèles de langage pour extraire des signaux de trading à partir des appels avec les investisseurs, des rapports et des actualités. Chain-of-thought prompting, extraction structurée, backtesting de signaux.
A complete guide to statistical arbitrage for crypto markets. Cointegration, Kalman filter, basis strategies, cross-exchange arbitrage. With backtests and Python code.
Chaque algorithme laisse une empreinte unique. Apprenez à la lire — et vous saurez qui se trouve de l'autre côté de votre trade.
Pourquoi le PnL annuel brut est une mauvaise métrique pour comparer des stratégies avec des temps de trading différents. Comment calculer le rendement effectif, pourquoi il faut fill_efficiency, et pourquoi une stratégie avec 27% de PnL peut surpasser une stratégie à 300%.
Comment la granularité adaptative des données accélère les backtests et économise du stockage : drill-down de 1m vers 1s, 100ms et transactions brutes uniquement là où le prix a fortement bougé ou le volume a explosé, et non sur toute la série historique.
Comment précalculer les timeframes et indicateurs à partir de bougies d'une minute, les sauvegarder en parquet et les utiliser pour des tests massifs de stratégies sans recalculs redondants.