AI саудасы, нарықтық талдау және DeFi болашағына терең бойлау.
Browse collections →Nothing found. Try a different query.
How understanding your place in the queue at a price level transforms scalping from guesswork into an engineering problem
Инвесторлармен сөйлесулерден, есептер мен жаңалықтардан трейдинг сигналдарын алу үшін ірі тілдік модельдерді қалай пайдалану керек. Chain-of-thought промптау, құрылымдық экстракция, сигналдарды бэктестингтеу.
A complete guide to statistical arbitrage for crypto markets. Cointegration, Kalman filter, basis strategies, cross-exchange arbitrage. With backtests and Python code.
Әрбір алгоритм өзінің бірегей саусақ ізін қалдырады. Оны оқи білсеңіз — мәміленің екінші жағында кім тұрғанын білесіз.
Неге жалпы жылдық PnL сауда уақыты әртүрлі стратегияларды салыстыру үшін нашар көрсеткіш болып табылады. Тиімді табыстылықты қалай есептеу керек, неге fill_efficiency қажет және 27% PnL бар стратегия неге 300%-дан асып түсуі мүмкін.
Адаптивті дерек тер дәлдігі бэктесттерді қалай жылдамдатады және сақтау орнын қалай үнемдейді: 1m-нен 1s, 100ms және шикі мәмілелерге дейін drill-down тек баға айтарлықтай өзгерген немесе көлем секірген жерде ғана, бүкіл тарихи қатарда емес.
Минуттық шамд ардан таймфреймдер мен индикаторларды алдын ала қалай есептеу, оларды parquet форматында сақтау және артық қайта есептеулерсіз стратегияларды жаппай тестілеу үшін пайдалану.