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Ogni backtest in questo blog stima una media condizionale. I causal forests stimano un effetto di trattamento condizionale invece — tau(x) invece di mu(x) — con honest splitting, una rappresentazione di pesi kernel adattivi e un test di calibrazione che ti dice se l'eterogeneita che hai trovato è reale.

Ogni regola di sizing in questo blog tratta l'incertezza come un unico numero. MC Dropout e i deep ensembles la dividono in ignoranza del modello e rumore di mercato — e entrambi meritano dimensioni di posizione diverse.

Automated feature generation (tsfresh, Featuretools), budget-aware model search (FLAML's cost-frugal optimizer), and the WorldQuant formulaic alpha factory — the parts of the research pipeline this blog's search-and-overfit arc never covered, and what the arc's own results say about them.

Ogni posizione a leva rende noto il prezzo al quale deve essere venduta. Come costruire il grafico della profondità di liquidazione on-chain e la heatmap delle liquidazioni CEX, modellare la dinamica della cascata come un numero di riproduzione e tradare il flusso forzato come un segnale invece di temerlo soltanto come un rischio.

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Il MEV ha smesso di essere un bot solitario ed è diventato una catena di montaggio: searcher, builder, relay, proposer. Un'analisi tecnica della separazione proposer-builder, dell'asta di blocchi a offerte sigillate di MEV-Boost, del perché il margine del searcher viene offerto via, delle aste di order flow come nuovo fossato (moat) e di come il modello Jito di Solana differisce.

Trovare un ciclo di arbitraggio on-chain è la metà facile. La metà difficile è vincere l'asta prioritaria a busta chiusa contro ogni altro "searcher" che ha trovato lo stesso ciclo. Una ripartizione tecnica di atomicità, flash loan, backrunning e dove il profitto dell'arbitraggio sopravvive effettivamente, incluso CEX-DEX non atomico.