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Exploration approfondie du trading par IA, de l'analyse de marché et de l'avenir de la DeFi.

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August 11, 2026
#model-compression

Knowledge Distillation: Compressing Trading Models for Low-Latency Deployment

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.

#model-compression#distillation#latency
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August 9, 2026
#microstructure

Hawkes Processes for Order Arrival and Market Event Modeling

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.

#microstructure#Hawkes-process#point-process
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August 6, 2026
#bayesian

Processus gaussiens pour la modélisation des prix non paramétriques

Conception de noyau pour les séries temporelles financières — rugosité de Matern, composition localement périodique, mélanges spectraux — et vraisemblance marginale en tant que régulariseur qui ne nécessite aucun ensemble de validation. Plus la liste honnête de ce qui doit encore être mesuré avant que tout cela soit échangeable.

#bayesian#gaussian-process#kernel
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August 5, 2026
#deep-learning

Opérateur neuronal de Fourier pour la modélisation financière basée sur la PDE

L'apprentissage des opérateurs cartographie des espaces de fonctions entiers, pas des points - comment l'opérateur neuronal de Fourier paramétre un opérateur de solution PDE dans l'espace de fréquence, ce qu'il achète pour la tarification des options et lesquelles de ses affirmations doivent encore être mesurées sur du matériel réel.

#deep-learning#FNO#PDE
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