Execution & Market Making
From TWAP/VWAP and Almgren-Chriss to TCA, slippage models, and the Avellaneda-Stoikov market maker — how to turn a signal into fills without paying the spread twice.
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Jul 15, 2026 #esecuzioneTWAP vs VWAP vs POV: scegliere un benchmark di esecuzione (e sapere quando ciascuno ti inganna)
TWAP, VWAP e POV sono scommesse su una previsione di volume. Sezioniamo le ipotesi nascoste di ogni scheduler, costruiamo curve di volume intraday per le cripto ed eseguiamo tutti e tre a confronto diretto su dati L2 riprodotti.
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Jul 14, 2026 #esecuzioneAlmgren-Chriss senza fumo negli occhi: esecuzione ottimale implementabile in un pomeriggio
Derivazione completa del modello di esecuzione ottimale di Almgren-Chriss: impatto lineare, la traiettoria sinh/cosh, la frontiera efficiente e codice Python funzionante per calibrare eta, gamma e sigma da dati L2 e trade di Binance.
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Jul 24, 2026 #esecuzioneDentro la slice: le tattiche sui child order tra scheduler ed exchange
Almgren-Chriss e VWAP fissano solo i budget delle slice — l'esecuzione si vince nel livello tattico. Timer di escalation, matematica del break-even maker-taker, semantica di coda tra amend e cancel-replace su Binance/OKX/CME, anti-signaling degli iceberg e una state machine Python per slice.
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Jul 22, 2026 #executionSmart Order Routing nel crypto: un ordine, dodici venue, nessun NBBO
Perché lo SOR crypto è più difficile del routing azionario: nessun consolidated tape, liquidità fantasma, capitale prefinanziato. Un'ottimizzazione convessa del routing con matematica e Python, tattiche maker-aware e classifiche di markout per venue dalla tua stessa TCA.
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Jul 21, 2026 #maker takerLa decisione maker-taker: fasce di commissione, rebate e il vero costo di attraversare lo spread
Maker vs taker è un trade di adverse selection travestito da schedule di commissioni. Matematica del break-even corretto via Glosten-Milgrom, fasce di commissione reali su crypto e sconti in token, storia del rebate mining, valore del rebate in funzione della coda, e come modellare le commissioni a fasce in un backtest.
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Jul 23, 2026 #slippageCurve di slippage, non costanti di slippage: modelli di costo che sopravvivono al contatto con il trading live
Sostituisci lo slippage a bps costanti con curve di costo dipendenti da size, volatilità e liquidità: la square-root law, il fitting delle curve da fill TCA o dati pubblici, i moltiplicatori di stress per regime, e perché la classifica delle tue strategie si ribalta.
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Jul 16, 2026 #simulazione dei fillSimulazione dei fill: la scala dal fantasy del close-price alla realtà queue-aware
Cinque gradini di fedeltà nella simulazione dei fill — dai fill al prezzo di chiusura ai modelli probabilistici di posizione in coda. I fill parziali come macchina a stati, i limiti di probabilità di fill come bracket di PnL, e un loop di calibrazione contro i fill live.
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Jul 20, 2026 #esecuzioneImplementation shortfall e TCA fai-da-te: misurare quanto costa davvero l'esecuzione
L'implementation shortfall di Perold trasformato in una pipeline TCA funzionante per bot crypto: decomposizione a prezzo di arrivo, curve di markout a t+1s/10s/60s, ~200 righe di Python sui tuoi fill, e reinserimento dei risultati nel cost model del backtest.
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May 17, 2025 #market makingCostruire un Algoritmo di Market Making per Coppie Crypto con il Modello Avellaneda-Stoikov
Una guida passo-passo per costruire un algoritmo di market making per le coppie USD+/wETH e USD+/cbbtc usando il modello Avellaneda-Stoikov e PPO. Caratteristiche del trading onchain, gestione dell'inventario, addestramento RL.
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Aug 13, 2026 #microstructureUpdating the Volume Curve Intraday: Does Adaptive Forecasting Actually Help?
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.
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Mar 18, 2026 #algotradingPnL per Tempo Attivo: La Metrica che Cambia il Ranking delle Strategie
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%.