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Comment les funding rates sur Binance/Bybit transforment de superbes résultats de backtest à fort levier en pertes garanties. Formules, recalcul de stratégies réelles et le levier maximal auquel le funding ne dévore pas les profits.
Final de la série 'Backtests sans illusions'. Comment construire un orchestrateur à partir de N stratégies x M paires, implémenter le mode cascade avec priorité et exécution de secours, choisir dual_size, et pourquoi les portefeuilles de stratégies ne peuvent pas être backtestés en additionnant simplement le PnL.
Taxonomie complète des divergences entre le backtesting et le trading en direct : du slippage et des exécutions partielles à la désynchronisation du code. Modèles architecturaux pour atteindre la parité, exemples Python d'un module core partagé et une checklist de monitoring en production.
Pourquoi une estimation ponctuelle issue d'un backtest est une illusion dangereuse. Comment le bootstrap Monte Carlo, en 2 secondes de calcul, vous donne un intervalle de confiance à 95 % pour le PnL et le MaxDD, et pourquoi c'est une étape obligatoire avant de lancer une stratégie en production.
Comment fonctionne l'arbitrage de funding rate entre exchanges crypto, pourquoi les taux diffèrent sur Binance, Bybit, OKX et dYdX, et comment construire un système de surveillance et d'exécution pour tirer profit de ces écarts.
Deep dive into QuestDB's time-series SQL extensions: SAMPLE BY, ASOF JOIN, HORIZON JOIN, WINDOW JOIN, LATEST ON, and real-world trading query patterns.
Materialized views, 2D array order book analytics, and reference architecture for a QuestDB-powered algorithmic trading platform.