Recherche sur des systèmes de trading qui tiennent sur les marchés réels.https://marketmaker.cc/frhttps://marketmaker.cc/fr/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/trade-classification-algorithms/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/https://marketmaker.cc/fr/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/Les modèles de séquence alimentés par les données de ticks supposent toujours un espacement régulier. Trois façons d'indiquer à un transformateur quand un tick s'est réellement produit - codage continu à échelle de temps apprenable, état latent ODE-RNN et delta_t en tant que fonctionnalité simple - et l'ablation qui décide entre elles.Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 GMTHFTtick-datadeep-learninghigh-frequencypredictionhttps://marketmaker.cc/fr/blog/synthetic-control-trading-evaluation/https://marketmaker.cc/fr/blog/synthetic-control-trading-evaluation/Cette série a évalué la voie de sélection à un faux avantage : le DSR fixe le prix du gagnant, le DPB fixe le prix de la recherche. Ni l’une ni l’autre ne touche à la confusion : la stratégie qui a rapporté de l’argent parce que la volatilité a doublé la semaine où vous l’avez déployée. La méthode de contrôle synthétique construit un contrefactuel pondéré à partir d'un pool de donneurs d'instruments intacts et vous donne un critère de falsification et une valeur p placebo.Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencesynthetic-controlcounterfactualevaluationeconometricshttps://marketmaker.cc/fr/blog/probabilistic-forecasting-trading/https://marketmaker.cc/fr/blog/probabilistic-forecasting-trading/Comment évaluer honnêtement une distribution prédictive : le CRPS comme règle de notation appropriée, l'histogramme PIT comme diagnostic d'étalonnage et l'échantillonnage DeepAR dans GluonTS.Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMTforecastingprobabilisticquantile-regressionDeepARuncertaintyhttps://marketmaker.cc/fr/blog/pinn-options-pricing/https://marketmaker.cc/fr/blog/pinn-options-pricing/Placer les PDE de tarification Heston, à frontière libre et à diffusion par saut dans une perte de réseau neuronal - le résidu de prix logarithmique, l'astuce d'autogradation mixte-partielle et ce qui doit encore être mesuré.Wed, 19 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningPINNoptionsBlack-ScholesPDEhttps://marketmaker.cc/fr/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/order-flow-imbalance-prediction/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/neural-ode-continuous-finance/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/multi-task-learning-trading/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/model-pruning-low-latency-trading/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/liquidity-prediction-execution/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/koopman-operator-market-dynamics/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/knowledge-distillation-trading-models/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/hawkes-process-order-arrival/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/https://marketmaker.cc/fr/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/fr/blog/gaussian-processes-trading/https://marketmaker.cc/fr/blog/gaussian-processes-trading/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.Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMTbayesiangaussian-processkerneluncertaintynon-parametrichttps://marketmaker.cc/fr/blog/fourier-neural-operator-finance/https://marketmaker.cc/fr/blog/fourier-neural-operator-finance/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.Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningFNOPDEoperator-learningoptionshttps://marketmaker.cc/fr/blog/flash-attention-trading-models/https://marketmaker.cc/fr/blog/flash-attention-trading-models/Flash Attention crée un contexte de trading de 23 400 étapes sans calcul : mosaïque, softmax en ligne et limite d'E/S de N^2 d^2 / M. La question de savoir si ce contexte plus long améliore le modèle est une question distincte, et elle doit être mesurée et non affirmée.Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningattentionFlash-AttentionGPUoptimizationhttps://marketmaker.cc/fr/blog/ensemble-methods-trading/https://marketmaker.cc/fr/blog/ensemble-methods-trading/Trois choses sur les ensembles commerciaux que ce blog n'a pas abordées : pourquoi le terme de covariance (et non le nombre de modèles) domine l'erreur d'ensemble, comment l'empilement fonctionne comme une couche de combinaison de signaux avec des méta-fonctionnalités hors du champ de pli, et si la compensation du chiffre d'affaires sur de nombreux signaux réduit réellement le coût d'exécution.Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningensemblebaggingstackingalphahttps://marketmaker.cc/fr/blog/double-ml-causal-trading/https://marketmaker.cc/fr/blog/double-ml-causal-trading/Tous les modèles de ce blog répondent jusqu'à présent 'qu'est-ce qui prédit quoi ?'. Double ML répond 'qu'est-ce qui cause quoi ?' - avec une erreur standard que vous pouvez défendre. Le modèle partiellement linéaire, l'orthogonalité de Neyman, le cross-fitting purgé sur les données de carnet d'ordres et un compte rendu honnête de la raison pour laquelle un intervalle de confiance DML valide survit à exactement une question prédéfinie.Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencedouble-MLtreatment-effecteconometricsquanthttps://marketmaker.cc/fr/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/https://marketmaker.cc/fr/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/Chaque backtest sur ce blog estime une moyenne conditionnelle. Les forêts causales estiment un effet de traitement conditionnel à la place - tau(x) plutôt que mu(x) - avec un splitting honnête, une représentation de poids de noyau adaptatif et un test de calibration qui vous dit si l'hétérogénéité que vous avez trouvée est réelle.Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencecausal-forestheterogeneous-effectseconometricstreatmenthttps://marketmaker.cc/fr/blog/bayesian-neural-networks-trading/https://marketmaker.cc/fr/blog/bayesian-neural-networks-trading/Chaque règle de dimensionnement dans ce blog traite l'incertitude comme un seul nombre. MC Dropout et les deep ensembles la divisent en ignorance du modèle et bruit de marché - et les deux méritent des tailles de position différentes.Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMTbayesianuncertaintyneural-networkriskposition-sizinghttps://marketmaker.cc/fr/blog/automl-systematic-trading/https://marketmaker.cc/fr/blog/automl-systematic-trading/Génération automatisée de fonctionnalités (tsfresh, Featuretools), recherche de modèles tenant compte du budget (l'optimiseur économique de FLAML) et usine alpha de formules WorldQuant - les parties du pipeline de recherche que l'arc de recherche et de surajustement de ce blog n'a jamais couvertes, et ce que les propres résultats de l'arc en disent.Thu, 30 Jul 2026 00:00:00 GMTAutoMLNASfeature-engineeringautomationquanthttps://marketmaker.cc/fr/blog/liquidation-cascades-trading-signal/https://marketmaker.cc/fr/blog/liquidation-cascades-trading-signal/Chaque position a effet de levier annonce le prix auquel elle doit etre vendue. Comment construire le graphique de profondeur des liquidations on-chain et la heatmap des liquidations des perps CEX, modeliser la dynamique des cascades comme un nombre de reproduction et trader le flux force comme un signal au lieu de le craindre uniquement comme un risque.Wed, 29 Jul 2026 00:00:00 GMTliquidationscascadesignal de tradingdefiperpetuelscarnet d'ordresmicrostructure de marchecryptohttps://marketmaker.cc/fr/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/https://marketmaker.cc/fr/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/Перевод статьи на frTue, 28 Jul 2026 00:00:00 GMTuniswapdefimarket makingdelta hedginglvrjit liquidityquantethereumhttps://marketmaker.cc/fr/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/https://marketmaker.cc/fr/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/Le MEV n'est plus un bot solitaire mais une chaîne d'assemblage : chercheur, constructeur, relais, proposant. Une analyse technique de la séparation proposant-constructeur (PBS), de l'enchère de blocs à offre scellée de MEV-Boost, pourquoi la marge du chercheur est surenchérie, les enchères de flux d'ordres comme nouveau fossé, et comment le modèle Jito de Solana diffère.Mon, 27 Jul 2026 00:00:00 GMTmevpbsmev-boostflashbotsjitoorder flow auctiondefiethereumhttps://marketmaker.cc/fr/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/https://marketmaker.cc/fr/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/Trouver un cycle d'arbitrage on-chain est la partie facile. La partie difficile est de gagner l'enchère prioritaire à l'aveugle contre tous les autres 'searchers' qui ont trouvé le même cycle. Une analyse technique de l'atomicité, des flash loans, du backrunning et de la survie réelle des profits d'arbitrage - y compris le CEX-DEX non atomique.Sun, 26 Jul 2026 00:00:00 GMTarbitrageflash loansmevdefibackrunningcex-dexethereumatomicityhttps://marketmaker.cc/fr/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/https://marketmaker.cc/fr/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/La perte impermanente, l'effet de levier de la liquidité concentrée et la perte par rapport au rééquilibrage (LVR) dérivés des principes fondamentaux. Les formes fermées, le résultat σ²/8, le markout par bloc et la condition exacte frais-contre-volatilité sous laquelle un LP surpasse réellement le HODL.Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 GMTdefiammperte impermanentelvruniswaptenue de marchévolatilitéquanthttps://marketmaker.cc/fr/blog/child-order-execution-tactics/https://marketmaker.cc/fr/blog/child-order-execution-tactics/Almgren-Chriss et VWAP ne font que fixer les budgets de tranche - l'exécution se gagne dans la couche tactique. Timers d'escalade, arithmétique du seuil de rentabilité maker-taker, sémantique de file d'attente amend vs cancel-replace sur Binance/OKX/CME, anti-signalisation des iceberg orders, et une machine à états Python par tranche.Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 GMTexécutionordres enfantstactiques d'ordresposition dans la filemaker-takericeberg ordersmicrostructurepythonhttps://marketmaker.cc/fr/blog/slippage-cost-models-backtest/https://marketmaker.cc/fr/blog/slippage-cost-models-backtest/Remplacez le slippage constant en bps par des courbes de coûts dépendant de la taille, de la volatilité et de la liquidité : la loi racine carrée, l'ajustement de courbes à partir de fills TCA ou de données publiques, les multiplicateurs de stress par régime, et pourquoi le classement de vos stratégies se réorganise.Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMTslippagecoûts de transactionimpact de marchébacktestexécutiontcaloi racine carréemodèles de coûtshttps://marketmaker.cc/fr/blog/smart-order-routing-crypto/https://marketmaker.cc/fr/blog/smart-order-routing-crypto/Pourquoi le SOR crypto est plus difficile que le routage actions : pas de tape consolidée, liquidité fantôme, capital préfinancé. Une optimisation convexe du routage avec mathématiques et Python, des tactiques maker-aware, et des classements de markout par venue issus de votre propre TCA.Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutionsmart order routingmicrostructure de marchéfragmentation de la liquiditécryptoquantpythontcahttps://marketmaker.cc/fr/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/https://marketmaker.cc/fr/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/Maker vs taker est un arbitrage de sélection adverse déguisé en grille tarifaire. Break-even corrigé via Glosten-Milgrom, vrais paliers de frais crypto et remises en token, histoire du rebate mining, valeur du rebate en fonction de la position dans la file, et modélisation des frais par palier dans un backtest.Tue, 21 Jul 2026 00:00:00 GMTmaker takerfrais de tradingrebatessélection adversemarket makingexécutionmicrostructure de marchébacktesthttps://marketmaker.cc/fr/blog/implementation-shortfall-tca-execution/https://marketmaker.cc/fr/blog/implementation-shortfall-tca-execution/L'implementation shortfall de Perold transformé en pipeline TCA opérationnel pour bots crypto : décomposition par rapport au prix d'arrivée, courbes de markout à t+1s/10s/60s, ~200 lignes de Python sur vos propres exécutions, et réinjection des résultats dans le modèle de coût de votre backtest.Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutiontcaimplementation-shortfallmarkoutscoûts-de-transactionalgotradingbacktestmicrostructure-de-marchéhttps://marketmaker.cc/fr/blog/onchain-liquidations-aave-compound/https://marketmaker.cc/fr/blog/onchain-liquidations-aave-compound/Comment fonctionnent réellement les liquidations sur Aave v3 et Compound : mathématiques du health factor, close factors, bonus de liquidation, déclencheurs des oracles Chainlink, et ce qu'il faut pour faire tourner un bot de liquidation par flash loan en 2026.Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 GMTdefiliquidationsaavecompoundmevchainlinkflash loanscryptohttps://marketmaker.cc/fr/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/https://marketmaker.cc/fr/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/Comment Uniswap v3 fonctionne réellement sous le capot : réserves virtuelles, liquidité L, sqrtPriceX96, mathématiques des ticks, feeGrowthInside, et pourquoi une position LP est un payoff short-volatilité. Avec les formules exactes et un exemple numérique détaillé.Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 GMTuniswapdefiammliquidité concentréetenue de marchélvrquantethereumhttps://marketmaker.cc/fr/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/https://marketmaker.cc/fr/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/Chaque swap que vous envoyez à un RPC public est un ordre à cours limité visible que personne n'est tenu d'honorer. Une analyse technique du fonctionnement de l'extraction de MEV : ordonnancement du mempool, mathématiques du sandwich sur Uniswap v2, PGA, Flashbots et défenses du trader.Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMTmevsandwich attackfrontrunningmempoolflashbotsdefiethereumhttps://marketmaker.cc/fr/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/https://marketmaker.cc/fr/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/Cinq échelons de fidélité de simulation des fills - des fills au prix de clôture jusqu'aux modèles probabilistes de position dans la file d'attente. Les fills partiels comme machine à états, les bornes de probabilité de fill sur ordre limite comme fourchette de PnL, et une boucle de calibration face aux fills réels.Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMTsimulation des fillsbacktestordres limitesposition dans la file d'attentefills partielsmarket makingexécutionmicrostructure de marchéhttps://marketmaker.cc/fr/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/https://marketmaker.cc/fr/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/TWAP, VWAP et POV sont des paris sur une prévision de volume. Nous décortiquons les hypothèses cachées de chaque scheduler, construisons des courbes de volume intraday crypto, et confrontons les trois sur des données L2 rejouées.Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 GMTexécutiontwapvwappovimplementation-shortfallcourbe-de-volumealgotradingbacktesthttps://marketmaker.cc/fr/blog/almgren-chriss-optimal-execution/https://marketmaker.cc/fr/blog/almgren-chriss-optimal-execution/Dérivation complète du modèle d'exécution optimale d'Almgren-Chriss : impact linéaire, trajectoire en sinh/cosh, frontière efficiente, et code Python fonctionnel pour calibrer eta, gamma et sigma à partir des données L2 et des trades de Binance.Tue, 14 Jul 2026 00:00:00 GMTexécutionalmgren-chrissimpact de marchéexécution optimaletwapquantpythoncryptohttps://marketmaker.cc/fr/blog/volatility-targeting-garch-strategy/https://marketmaker.cc/fr/blog/volatility-targeting-garch-strategy/Une prévision de volatilité GARCH ne vaut quelque chose que si elle améliore une décision de trading. Nous construisons une stratégie crypto à volatilité ciblée, évaluons honnêtement la qualité des prévisions et comparons GARCH aux références de volatilité réalisée et EWMA dans un backtest walk-forward.Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHvolatility-targetingbacktestingriskcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/fr/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/https://marketmaker.cc/fr/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/Les corrélations crypto ne sont pas constantes - elles bondissent vers 1 à chaque drawdown. DCC-GARCH modélise une matrice de corrélation variable dans le temps, offrant des ratios de couverture dynamiques pour le pairs trading et un risque de portefeuille honnête, variable dans le temps.Sun, 12 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHDCCcorrelationportfoliopairs-tradingcryptohttps://marketmaker.cc/fr/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/https://marketmaker.cc/fr/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/Le GARCH(1,1) classique traite les bonnes et les mauvaises nouvelles de la même façon et suppose des chocs gaussiens. EGARCH, GJR-GARCH et les innovations Student-t/skew-t corrigent les deux - et donnent une VaR et une Expected Shortfall honnêtes pour les cryptos.Sat, 11 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHEGARCHriskVaRcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/fr/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/https://marketmaker.cc/fr/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/Comment le modèle GARCH(1,1) capture le regroupement de volatilité (clustering) dans les cryptos, comment l'estimer par maximum de vraisemblance avec la bibliothèque arch, et comment transformer des prévisions de variance conditionnelle en dimensionnement de position et en stops dynamiques.Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHriskforecastingcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/fr/blog/honest-negative-no-robust-edge/https://marketmaker.cc/fr/blog/honest-negative-no-robust-edge/L'aboutissement de l'arc recherche-et-surapprentissage, et il se termine sur un resultat negatif - le bon. Une recherche mono-actif en double timeframe sur ETHUSDT a trouve une configuration valant +16,35 % en out-of-sample et +2,62 % sur un holdout intact ; le Deflated Sharpe Ratio, tenant compte des ~37 000 essais, l'a deflate a 0,00. Une passe cross-instrument sur cinq majors (ETH/BTC/SOL/BNB/XRP, ~1,18 M de barres 1m chacun), avec selection par la mediane out-of-sample, l'acheve pour de bon : DSR dual 0,24 / PBO 0,264, DSR triple 0,14 / PBO 0,327 - les deux echouent aux seuils. Le champion est profitable sur 1 des 5 symboles et negatif sur les autres. Voila a quoi sert l'appareillage anti-surapprentissage : vous empecher de deployer le meilleur du bruit en le prenant pour de l'alpha.Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestsurapprentissagedeflated-sharpepboresultat-negatifvalidationhttps://marketmaker.cc/fr/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/https://marketmaker.cc/fr/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/Les backtests multi-timeframe laissent fuiter le futur à travers une bougie de timeframe supérieur en cours de formation, dont la clôture finale n'existe pas encore. On ne peut pas se contenter d'une revue de code pour en avoir la certitude - il faut le tester. Nous reproduisons exactement la règle de bougie clôturée du bot live, puis prouvons l'absence de fuite avec une sonde à futur perturbé : on perturbe chaque bougie future et on vérifie que chaque signal et chaque trade passés restent identiques bit à bit. 25/25 tests de parité, et la sonde a du mordant.Wed, 08 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestbiais de look-aheadmulti-timeframefuite de donnéesvalidationhttps://marketmaker.cc/fr/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/https://marketmaker.cc/fr/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/L'avance du GPU sur le CPU grandit avec la taille de batch - de 54.5x à un combo par appel jusqu'à 359.6x à 61 sur notre précalcul d'indicateurs multi-timeframe - parce qu'un petit sweep ne peut pas amortir le surcoût de lancement des kernels et de transfert. Nous décomposons un 167x d'affiche en un gain algorithmique de 27x qui profite aussi au CPU et un gain matériel de 6.2x, montrons que la vraie avance GPU contre meilleur CPU n'est que de 3.2x en single-timeframe et de 6.2x en multi, et donnons un guide de décision sur la largeur qu'un sweep doit atteindre avant qu'un GPU mérite l'investissement.Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestperformancegpurooflineoptimisation