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AI ट्रेडिंग, बाजार विश्लेषण और DeFi के भविष्य के बारे में गहराई से जानें।

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July 14, 2026
#एक्जीक्यूशन

Almgren-Chriss बिना लाग-लपेट के: ऑप्टिमल एक्जीक्यूशन जिसे आप एक दोपहर में लागू कर सकते हैं

Almgren-Chriss ऑप्टिमल एक्जीक्यूशन मॉडल का पूरा डिराइवेशन: लीनियर इम्पैक्ट, sinh/cosh ट्रैजेक्टरी, एफिशिएंट फ्रंटियर, और Binance L2 व ट्रेड डेटा से eta, gamma, और sigma को कैलिब्रेट करने के लिए काम करने वाला Python कोड।

#एक्जीक्यूशन#Almgren-Chriss#मार्केट इम्पैक्ट
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July 13, 2026
#volatility

GARCH फोरकास्ट के साथ वोलैटिलिटी टारगेटिंग और ट्रेडिंग

GARCH वोलैटिलिटी फोरकास्ट तभी उपयोगी है जब वह किसी ट्रेडिंग निर्णय को बेहतर बनाए। हम एक वोलैटिलिटी-टारगेटेड क्रिप्टो स्ट्रैटेजी बनाते हैं, फोरकास्ट क्वालिटी का ईमानदार मूल्यांकन करते हैं, और वॉक-फॉरवर्ड बैकटेस्ट में GARCH की तुलना रियलाइज्ड-वोल और EWMA बेसलाइन से करते हैं।

#volatility#GARCH#volatility-targeting
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July 12, 2026
#volatility

DCC-GARCH: पेयर्स ट्रेडिंग और पोर्टफोलियो रिस्क के लिए डायनामिक कोरिलेशन

क्रिप्टो कोरिलेशन स्थिर नहीं होते — हर ड्रॉडाउन में ये 1 की ओर उछलते हैं। DCC-GARCH एक समय-परिवर्तनशील कोरिलेशन मैट्रिक्स मॉडल करता है, जिससे आपको पेयर्स ट्रेडिंग के लिए डायनामिक हेज रेशियो और पोर्टफोलियो रिस्क का ईमानदार, समय-परिवर्तनशील अनुमान मिलता है।

#volatility#GARCH#DCC
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July 11, 2026
#volatility

असममित और हैवी-टेल्ड GARCH: EGARCH, GJR, और Student-t

सामान्य GARCH(1,1) अच्छी और बुरी खबर को एक जैसा मानता है और गॉसियन शॉक्स की धारणा रखता है। EGARCH, GJR-GARCH, और Student-t/skew-t इनोवेशन्स दोनों समस्याओं को ठीक करते हैं — और क्रिप्टो के लिए ईमानदार VaR और Expected Shortfall देते हैं।

#volatility#GARCH#EGARCH
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July 10, 2026
#volatility

GARCH(1,1): क्रिप्टो वोलैटिलिटी का पूर्वानुमान

GARCH(1,1) मॉडल क्रिप्टो में वोलैटिलिटी क्लस्टरिंग को कैसे पकड़ता है, arch लाइब्रेरी की मदद से इसे मैक्सिमम लाइकलीहुड से कैसे फिट किया जाता है, और कंडीशनल-वेरिएंस पूर्वानुमानों को पोजीशन साइजिंग और डायनामिक स्टॉप में कैसे बदला जाता है।

#volatility#GARCH#risk
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July 9, 2026
#एल्गोट्रेडिंग

ईमानदार नकारात्मक परिणाम: हजारों बैकटेस्ट, पांच मेजर, कोई मजबूत एज नहीं

सर्च-एंड-ओवरफिट कथानक का चरम बिंदु, और यह एक नकारात्मक परिणाम पर खत्म होता है — जो सही है। ETHUSDT पर एक सिंगल-सिंबल ड्यूल-टाइमफ्रेम सर्च ने एक ऐसा कॉन्फ़िग खोजा जो out-of-sample पर +16.35% और एक अछूते holdout पर +2.62% देता था; Deflated Sharpe Ratio ने, ~37,000 ट्रायल को ध्यान में रखते हुए, इसे घटाकर 0.00 कर दिया। पांच मेजर (ETH/BTC/SOL/BNB/XRP, प्रत्येक ~1.18M 1m बार) पर एक क्रॉस-इंस्ट्रूमेंट पास, median out-of-sample के आधार पर चयन करते हुए, इसे हमेशा के लिए खत्म कर देता है: dual DSR 0.24 / PBO 0.264, triple DSR 0.14 / PBO 0.327 — दोनों गेट फेल हो जाते हैं। चैंपियन 5 में से 1 सिंबल पर लाभदायक है और बाकी पर नकारात्मक। एंटी-ओवरफिट तंत्र इसी के लिए है: आपको शोर के सबसे अच्छे हिस्से को अल्फा के रूप में शिप करने से रोकने के लिए।

#एल्गोट्रेडिंग#बैकटेस्ट#ओवरफिटिंग
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July 8, 2026
#एल्गो-ट्रेडिंग

मल्टी-Timeframe Backtests में No Look-Ahead साबित करना: भविष्य को Perturb करें, साबित करें कि अतीत उसे देख नहीं सकता

मल्टी-timeframe backtests एक बनते हुए higher-timeframe bar के जरिए भविष्य लीक करते हैं, जिसका final close अभी अस्तित्व में ही नहीं है। सिर्फ code review करके भरोसा नहीं जीता जा सकता — इसे टेस्ट करना ही पड़ता है। हम live bot के closed-bar rule को बिल्कुल वैसा ही reproduce करते हैं, फिर shifted-future probe से साबित करते हैं कि कोई leakage नहीं है: भविष्य के हर bar को perturb करें और assert करें कि अतीत का हर signal और trade bitwise अपरिवर्तित रहता है। 25/25 parity checks, और probe में असली पकड़ (teeth) है।

#एल्गो-ट्रेडिंग#बैकटेस्ट#लुक-अहेड बायस
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