Approfondimenti sul trading con IA, l'analisi di mercato e il futuro della DeFi.
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Come capire la propria posizione nella coda a un livello di prezzo trasforma lo scalping da intuizione a problema ingegneristico
Come utilizzare i grandi modelli linguistici per estrarre segnali di trading da investor call, report e notizie. Prompting chain-of-thought, estrazione strutturata, backtesting dei segnali.
Una guida completa all'arbitraggio statistico per i mercati crypto. Cointegrazione, filtro di Kalman, strategie basis, arbitraggio cross-exchange. Con backtest e codice Python.
Ogni algoritmo lascia un'impronta digitale unica. Impara a leggerla — e saprai chi è dall'altra parte del tuo trade.
Perché il PnL annuale grezzo è una metrica inadeguata per confrontare strategie con diversi tempi di trading. Come calcolare il rendimento effettivo, perché serve fill_efficiency e perché una strategia con PnL del 27% può superare quella con il 300%.
Come la granularità adattiva dei dati accelera i backtest e risparmia spazio di archiviazione: drill-down da 1m a 1s, 100ms e trade grezzi solo dove il prezzo si è mosso significativamente o il volume è aumentato, non sull'intera serie storica.
Come precalcolare i timeframe e gli indicatori dalle candele al minuto, salvarli in parquet e utilizzarli per il testing di massa delle strategie senza ricalcoli ridondanti.