Ricerca su sistemi di trading che funzionano nei mercati reali.https://marketmaker.cc/ithttps://marketmaker.cc/it/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/https://marketmaker.cc/it/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/Return-direction classifiers are imbalanced problems, and 0.5 is the wrong decision threshold. Comparing scale_pos_weight, focal loss, and precision-constrained threshold optimization on crypto data - plus the engineering differences between XGBoost, LightGBM, and CatBoost.Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningxgboostgradient-boostingquantpredictionhttps://marketmaker.cc/it/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/https://marketmaker.cc/it/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/DCC-GARCH tells you when crypto dependence tightens. Transfer entropy tells you which way it points. A directed information-flow measure, its null calibration, and an honest account of what it does and does not add over average pairwise correlation.Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencetransfer-entropyinformation-theorycryptonetworkhttps://marketmaker.cc/it/blog/trade-classification-algorithms/https://marketmaker.cc/it/blog/trade-classification-algorithms/Reconstructing trade direction from OHLCV, bar history, or venues without an aggressor flag - the classic rules, the stale-quote problem, bulk volume classification, and how to measure them against crypto's free ground truth.Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructuretrade-classificationLee-Readyorder-flowdeep-learninghttps://marketmaker.cc/it/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/https://marketmaker.cc/it/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/Sequence models fed tick data still assume regular spacing. Three ways to tell a Transformer when a tick actually happened - learnable-timescale continuous encoding, ODE-RNN latent state, and delta_t as a plain feature - and the ablation that decides between them.Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 GMTHFTtick-datadeep-learninghigh-frequencypredictionhttps://marketmaker.cc/it/blog/synthetic-control-trading-evaluation/https://marketmaker.cc/it/blog/synthetic-control-trading-evaluation/Questa serie ha valutato il percorso di selezione fino a un falso limite: il DSR valuta il vincitore, il PBO valuta la ricerca. Nessuno dei due tocca la confusione: la strategia che ha fatto soldi perché la volatilità è raddoppiata nella settimana in cui l'hai implementata. Il metodo di controllo sintetico crea un controfattuale ponderato da un pool di donatori di strumenti intatti e fornisce un criterio di falsificazione e un valore p placebo.Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencesynthetic-controlcounterfactualevaluationeconometricshttps://marketmaker.cc/it/blog/probabilistic-forecasting-trading/https://marketmaker.cc/it/blog/probabilistic-forecasting-trading/Come valutare onestamente una distribuzione predittiva: CRPS come regola di punteggio adeguata, l'istogramma PIT come diagnostica di calibrazione e campionamento DeepAR in GluonTS.Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMTforecastingprobabilisticquantile-regressionDeepARuncertaintyhttps://marketmaker.cc/it/blog/pinn-options-pricing/https://marketmaker.cc/it/blog/pinn-options-pricing/Mettere le PDE dei prezzi Heston, a confine libero e con diffusione a salto in una perdita di rete neurale: il residuo del prezzo logaritmico, il trucco autogradante misto-parziale e ciò che deve ancora essere misurato.Wed, 19 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningPINNoptionsBlack-ScholesPDEhttps://marketmaker.cc/it/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/https://marketmaker.cc/it/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/How PCMCI's two-stage MCI test recovers directed causal links between crypto assets where correlation and bivariate Granger cannot - the construction, the tigramite pipeline, and the real-data study it still needs.Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencePCMCIcausal-discoverytime-seriescryptohttps://marketmaker.cc/it/blog/order-flow-imbalance-prediction/https://marketmaker.cc/it/blog/order-flow-imbalance-prediction/Turning raw book updates into a signed flow quantity: the CKS event decomposition, multi-level OFI with PCA reduction, and Lee-Ready trade classification - plus an honest accounting of what the headline R-squared actually measures.Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureorder-flowimbalancepredictionHFThttps://marketmaker.cc/it/blog/neural-ode-continuous-finance/https://marketmaker.cc/it/blog/neural-ode-continuous-finance/Neural ODEs, Neural SDEs and continuous normalizing flows for irregularly-sampled market data - and the one ablation that decides whether continuous dynamics are worth their solver cost.Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningneural-ODEcontinuous-timeSDEdynamicshttps://marketmaker.cc/it/blog/multi-task-learning-trading/https://marketmaker.cc/it/blog/multi-task-learning-trading/Does jointly predicting return, volume, and volatility actually help? Measuring loss-balancing schemes and diagnosing negative transfer through gradient cosine similarity - with a classical baseline and purged walk-forward folds.Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningmulti-taskshared-representationpredictionauxiliaryhttps://marketmaker.cc/it/blog/model-pruning-low-latency-trading/https://marketmaker.cc/it/blog/model-pruning-low-latency-trading/Magnitude and structured pruning, the Lottery Ticket Hypothesis, movement pruning, distillation and 2:4 sparsity - the methods behind shrinking a trading model, and what still has to be measured before any of it ships.Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressionpruninglottery-ticketlatencydeploymenthttps://marketmaker.cc/it/blog/liquidity-prediction-execution/https://marketmaker.cc/it/blog/liquidity-prediction-execution/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.Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureliquidityexecutionpredictionorder-bookhttps://marketmaker.cc/it/blog/koopman-operator-market-dynamics/https://marketmaker.cc/it/blog/koopman-operator-market-dynamics/Dynamic Mode Decomposition fits a linear operator to nonlinear market dynamics. The only question that matters: do the fitted modes persist from one window to the next, and does the rolling spectral radius lead realised volatility? Here is the measurement protocol and the code to run it.Wed, 12 Aug 2026 00:00:00 GMTmathematicsKoopmandynamical-systemsspectralpredictionhttps://marketmaker.cc/it/blog/knowledge-distillation-trading-models/https://marketmaker.cc/it/blog/knowledge-distillation-trading-models/The blog's standing answer to the accuracy-vs-latency tension is a two-stage fast/slow split. Distillation is a different answer: train one small model to mimic the ensemble. The KD loss, temperature, born-again nets, early exits for a variable latency budget, and the distill-to-FPGA pipeline - plus the measurements that would decide whether it beats the two-stage split.Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressiondistillationlatencyHFTdeploymenthttps://marketmaker.cc/it/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/https://marketmaker.cc/it/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/Selection bias in the search is not the only way a regression fools you. When the regressor is correlated with the error, more data makes the estimate more confidently wrong. Instrumental variables applied to the one endogeneity problem this blog has already left open: permanent impact from net taker flow.Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceinstrumental-variables2SLSeconometricsendogeneityhttps://marketmaker.cc/it/blog/hawkes-process-order-arrival/https://marketmaker.cc/it/blog/hawkes-process-order-arrival/Fitting a self-exciting point process to real crypto trade tape: where the three numbers (mu, alpha, beta) come from, how to estimate the branching ratio n, whether the exponential kernel survives a goodness-of-fit test, and how much n moves when you change the estimation window.Sun, 09 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureHawkes-processpoint-processorder-arrivalcryptoHFThttps://marketmaker.cc/it/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/https://marketmaker.cc/it/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/Hamiltonian Neural Networks are provably stable - but stability is worthless if the conserved quantity does not exist. Learning a scalar H via autograd, symplectic integration, and the falsification test that decides whether a financial (q, p) pair is canonical at all.Sat, 08 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningHamiltonianphysics-informeddynamicsconservationhttps://marketmaker.cc/it/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/https://marketmaker.cc/it/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/Granger causality on crypto prices done two ways - differenced returns and Toda-Yamamoto on levels - with a correct Wald implementation, an effective-N corrected causality matrix, and a rolling-stability test of whether the lag is tradeable at all.Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceGranger-causalitylead-lagcryptoVARhttps://marketmaker.cc/it/blog/gaussian-processes-trading/https://marketmaker.cc/it/blog/gaussian-processes-trading/Progettazione del kernel per serie temporali finanziarie - rugosità Matern, composizione periodica locale, miscele spettrali - e verosimiglianza marginale come regolarizzatore che non necessita di un set di validazione. Inoltre, l'elenco onesto di ciò che deve ancora essere misurato prima che tutto ciò sia commerciabile.Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMTbayesiangaussian-processkerneluncertaintynon-parametrichttps://marketmaker.cc/it/blog/fourier-neural-operator-finance/https://marketmaker.cc/it/blog/fourier-neural-operator-finance/L'apprendimento degli operatori mappa interi spazi funzionali, non punti: come l'operatore neurale di Fourier parametrizza un operatore di soluzione PDE nello spazio delle frequenze, cosa acquista per il prezzo delle opzioni e quali delle sue affermazioni necessitano ancora di essere misurate su hardware reale.Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningFNOPDEoperator-learningoptionshttps://marketmaker.cc/it/blog/flash-attention-trading-models/https://marketmaker.cc/it/blog/flash-attention-trading-models/Flash Attention rende computazionalmente gratuito un contesto di trading di 23.400 passaggi: affiancamento, softmax online e un limite IO di N ^ 2 d ^ 2 / M. Se quel contesto più lungo renda il modello migliore è una questione separata e deve essere misurato, non affermato.Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningattentionFlash-AttentionGPUoptimizationhttps://marketmaker.cc/it/blog/ensemble-methods-trading/https://marketmaker.cc/it/blog/ensemble-methods-trading/Tre cose sugli insiemi di trading che questo blog non ha trattato: perché il termine di covarianza - e non il conteggio dei modelli - domina l'errore dell'insieme, come lo stacking funziona come uno strato di combinazione di segnali con meta-caratteristiche out-of-fold e se la compensazione del turnover tra molti segnali riduce effettivamente i costi di esecuzione.Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningensemblebaggingstackingalphahttps://marketmaker.cc/it/blog/double-ml-causal-trading/https://marketmaker.cc/it/blog/double-ml-causal-trading/Ogni modello in questo blog finora risponde 'cosa predice cosa'. Double ML risponde 'cosa causa cosa' - con un errore standard che puoi difendere. Il modello parzialmente lineare, ortogonalita di Neyman, cross-fitting purgato sui dati del order book e un resoconto onesto del perche un intervallo di confidenza DML valido sopravvive esattamente a una domanda pre-specificata.Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencedouble-MLtreatment-effecteconometricsquanthttps://marketmaker.cc/it/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/https://marketmaker.cc/it/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/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.Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencecausal-forestheterogeneous-effectseconometricstreatmenthttps://marketmaker.cc/it/blog/bayesian-neural-networks-trading/https://marketmaker.cc/it/blog/bayesian-neural-networks-trading/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.Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMTbayesianuncertaintyneural-networkriskposition-sizinghttps://marketmaker.cc/it/blog/automl-systematic-trading/https://marketmaker.cc/it/blog/automl-systematic-trading/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.Thu, 30 Jul 2026 00:00:00 GMTAutoMLNASfeature-engineeringautomationquanthttps://marketmaker.cc/it/blog/liquidation-cascades-trading-signal/https://marketmaker.cc/it/blog/liquidation-cascades-trading-signal/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.Wed, 29 Jul 2026 00:00:00 GMTliquidazionicascatasegnale di tradingdefiperpetualbook degli ordinimicrostruttura di mercatocryptohttps://marketmaker.cc/it/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/https://marketmaker.cc/it/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/Перевод статьи на itTue, 28 Jul 2026 00:00:00 GMTuniswapdefimarket makingdelta hedginglvrjit liquidityquantethereumhttps://marketmaker.cc/it/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/https://marketmaker.cc/it/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/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.Mon, 27 Jul 2026 00:00:00 GMTmevpbsmev-boostflashbotsjitoorder flow auctiondefiethereumhttps://marketmaker.cc/it/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/https://marketmaker.cc/it/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/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.Sun, 26 Jul 2026 00:00:00 GMTarbitrageflash loansmevdefibackrunningcex-dexethereumatomicityhttps://marketmaker.cc/it/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/https://marketmaker.cc/it/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/Perdita impermanente, leva della liquidità concentrata e perdita rispetto al ribilanciamento derivate dai primi principi. Le forme chiuse, il risultato σ²/8, il markout per blocco e l'esatta condizione commissione-vs-volatilità in cui un LP batte effettivamente l'holding.Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 GMTdefiammimpermanent losslvruniswapmarket makingvolatilityquanthttps://marketmaker.cc/it/blog/child-order-execution-tactics/https://marketmaker.cc/it/blog/child-order-execution-tactics/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.Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 GMTesecuzionechild ordertattiche d'ordineposizione in codamaker-takerordini icebergmicrostrutturapythonhttps://marketmaker.cc/it/blog/slippage-cost-models-backtest/https://marketmaker.cc/it/blog/slippage-cost-models-backtest/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.Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMTslippagecosti di transazionemarket impactbacktestesecuzionetcasquare-root lawmodelli di costohttps://marketmaker.cc/it/blog/smart-order-routing-crypto/https://marketmaker.cc/it/blog/smart-order-routing-crypto/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.Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutionsmart order routingmarket microstructureframmentazione della liquiditàcryptoquantpythontcahttps://marketmaker.cc/it/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/https://marketmaker.cc/it/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/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.Tue, 21 Jul 2026 00:00:00 GMTmaker takercommissioni di tradingrebateadverse selectionmarket makingesecuzionemicrostruttura di mercatobacktesthttps://marketmaker.cc/it/blog/implementation-shortfall-tca-execution/https://marketmaker.cc/it/blog/implementation-shortfall-tca-execution/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.Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMTesecuzionetcaimplementation-shortfallmarkoutscosti-di-transazionealgotradingbacktestmicrostruttura-di-mercatohttps://marketmaker.cc/it/blog/onchain-liquidations-aave-compound/https://marketmaker.cc/it/blog/onchain-liquidations-aave-compound/Come funzionano davvero le liquidazioni su Aave v3 e Compound: la matematica dell'health factor, i close factor, i bonus di liquidazione, i trigger degli oracoli Chainlink e cosa serve per gestire un bot di liquidazione a flash loan nel 2026.Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 GMTdefiliquidazioniaavecompoundmevchainlinkflash loancryptohttps://marketmaker.cc/it/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/https://marketmaker.cc/it/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/Come funziona davvero Uniswap v3 sotto il cofano: riserve virtuali, liquidità L, sqrtPriceX96, matematica dei tick, feeGrowthInside, e perche una posizione LP e un payoff short-volatility. Con formule esatte e un esempio numerico svolto.Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 GMTuniswapdefiammliquidità concentratamarket makinglvrquantethereumhttps://marketmaker.cc/it/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/https://marketmaker.cc/it/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/Ogni swap che invii a un RPC pubblico è un ordine a limite visibile che nessuno è obbligato a rispettare. Un'analisi tecnica di come funziona l'estrazione di MEV: ordinamento in mempool, la matematica del sandwich su Uniswap v2, PGA, Flashbots e le difese del trader.Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMTmevsandwich attackfrontrunningmempoolflashbotsdefiethereumhttps://marketmaker.cc/it/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/https://marketmaker.cc/it/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/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.Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMTsimulazione dei fillbacktestordini limiteposizione in codafill parzialimarket makingesecuzionemicrostruttura di mercatohttps://marketmaker.cc/it/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/https://marketmaker.cc/it/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/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.Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 GMTesecuzionetwapvwappovimplementation-shortfallcurva-di-volumealgotradingbacktesthttps://marketmaker.cc/it/blog/almgren-chriss-optimal-execution/https://marketmaker.cc/it/blog/almgren-chriss-optimal-execution/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.Tue, 14 Jul 2026 00:00:00 GMTesecuzionealmgren-chrissmarket impactesecuzione ottimaletwapquantpythoncryptohttps://marketmaker.cc/it/blog/volatility-targeting-garch-strategy/https://marketmaker.cc/it/blog/volatility-targeting-garch-strategy/Una previsione di volatilita GARCH vale qualcosa solo se migliora una decisione di trading. Costruiamo una strategia crypto a volatilita mirata, valutiamo onestamente la qualita della previsione e confrontiamo GARCH con i benchmark di realized-vol ed EWMA in un backtest walk-forward.Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHvolatility-targetingbacktestingriskcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/it/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/https://marketmaker.cc/it/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/Le correlazioni cripto non sono costanti: schizzano verso 1 in ogni drawdown. Il DCC-GARCH modella una matrice di correlazione variabile nel tempo, offrendoti hedge ratio dinamici per il pairs trading e un rischio di portafoglio onesto e variabile nel tempo.Sun, 12 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHDCCcorrelationportfoliopairs-tradingcryptohttps://marketmaker.cc/it/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/https://marketmaker.cc/it/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/Il GARCH(1,1) semplice tratta le notizie buone e cattive allo stesso modo e assume shock gaussiani. EGARCH, GJR-GARCH e le innovazioni Student-t/skew-t correggono entrambi i difetti, offrendoti un VaR e un Expected Shortfall onesti per le criptovalute.Sat, 11 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHEGARCHriskVaRcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/it/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/https://marketmaker.cc/it/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/Come il modello GARCH(1,1) cattura il clustering di volatilita nel crypto, come stimarlo per massima verosimiglianza con la libreria arch e come trasformare le previsioni di varianza condizionale in dimensionamento delle posizioni e stop dinamici.Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHriskforecastingcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/it/blog/honest-negative-no-robust-edge/https://marketmaker.cc/it/blog/honest-negative-no-robust-edge/Il culmine dell'arco narrativo su ricerca e overfitting, e si conclude con un risultato negativo - quello corretto. Una ricerca single-symbol dual-timeframe su ETHUSDT ha trovato una configurazione che valeva +16,35% out-of-sample e +2,62% su un holdout mai toccato; il Deflated Sharpe Ratio, tenendo conto di ~37.000 prove, l'ha sgonfiata a 0,00. Un passaggio cross-instrument su cinque major (ETH/BTC/SOL/BNB/XRP, ~1,18M di barre da 1m ciascuno), selezionando per mediana out-of-sample, la elimina definitivamente: dual DSR 0,24 / PBO 0,264, triple DSR 0,14 / PBO 0,327 - entrambi falliscono i gate. Il campione e profittevole su 1 di 5 simboli e negativo sugli altri. E' proprio a questo che serve l'apparato anti-overfit: a impedirti di spacciare il migliore del rumore per alpha.Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestoverfittingdeflated-sharpepborisultato-negativovalidazionehttps://marketmaker.cc/it/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/https://marketmaker.cc/it/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/I backtest multi-timeframe fanno trapelare il futuro attraverso una barra di timeframe superiore ancora in formazione, la cui chiusura finale non esiste ancora. Non si può raggiungere la certezza con una semplice code review - bisogna testarlo. Riproduciamo esattamente la regola closed-bar del bot live, poi dimostriamo l'assenza di leakage con una probe a futuro perturbato: perturbiamo ogni barra futura e verifichiamo che ogni segnale e trade passato resti bitwise invariato. 25/25 controlli di parità superati, e la probe ha i denti.Wed, 08 Jul 2026 00:00:00 GMTtrading algoritmicobacktestbias di look-aheadmulti-timeframedata leakagevalidazionehttps://marketmaker.cc/it/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/https://marketmaker.cc/it/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/Il vantaggio della GPU sulla CPU cresce con la dimensione del batch - da 54.5x a un combo per chiamata fino a 359.6x a 61 sul nostro precompute di indicatori multi-timeframe - perché uno sweep piccolo non può ammortizzare l'overhead di lancio dei kernel e di trasferimento. Scomponiamo un 167x da titolo in una vittoria algoritmica di 27x che aiuta anche la CPU e una vittoria hardware di 6.2x, mostriamo che il vero vantaggio GPU-vs-migliore-CPU è solo 3.2x single-timeframe e 6.2x multi, e diamo una guida decisionale su quanto largo debba essere uno sweep prima che una GPU valga l'investimento.Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestperformancegpurooflineottimizzazione