Approfondimenti sul trading con IA, l'analisi di mercato e il futuro della DeFi.
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Come funziona l'arbitraggio del funding rate tra exchange crypto, perché i tassi differiscono su Binance, Bybit, OKX e dYdX, e come costruire un sistema di monitoraggio ed esecuzione per estrarre profitto da queste discrepanze.
Approfondimento sulle estensioni SQL time-series di QuestDB: SAMPLE BY, ASOF JOIN, HORIZON JOIN, WINDOW JOIN, LATEST ON e pattern di query di trading nel mondo reale.
Viste materializzate, analisi del libro degli ordini con array 2D e architettura di riferimento per una piattaforma di trading algoritmico basata su QuestDB.
Approfondimento sull'architettura di storage a tre livelli di QuestDB — WAL, storage colonnare e Parquet su object storage — e principi di progettazione degli schemi per i sistemi di trading algoritmico.
Analizziamo le tecnologie di comunicazione a tutti i livelli di una piattaforma di trading algoritmico: dai protocolli di connettività con gli exchange (REST, WebSocket, FIX) all'IPC interno, ai message broker e agli archivi di dati.
Perché perdere il 50% richiede una crescita del 100% per recuperare, come il trascinamento della volatilità distrugge il capitale anche nei mercati laterali, e quali formule ogni trader algoritmico deve conoscere per costruire la gestione del rischio.
Come estrarre le massime prestazioni da Rust per l'esecuzione di arbitraggio multi-leg: io_uring, order book lock-free, LMAX Disruptor, SIMD, macchine a stati tipo e arena allocator.