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비영구적 손실, 집중화된 유동성 레버리지, 그리고 재조정 대비 손실(loss-versus-rebalancing)을 기본 원리부터 도출합니다. 폐쇄형 공식, σ²/8 결과, 블록당 마크아웃, 그리고 LP가 실제로 보유하는 것보다 나은 정확한 수수료 대 변동성 조건을 다룹니다.

Almgren-Chriss와 VWAP은 슬라이스 예산만 정할 뿐, 실행의 승부는 전술 계층에서 갈린다. 에스컬레이션 타이머, 메이커-테이커 손익분기 수식, Binance/OKX/CME의 amend vs cancel-replace 큐 시맨틱, 아이스버그 안티시그널링, 그리고 슬라이스 단위 Python 상태 머신.

상수 bps 슬리피지를 주문 규모, 변동성, 유동성에 의존하는 비용 곡선으로 대체하기: 제곱근 법칙, TCA 체결이나 공개 데이터로 곡선 피팅하기, 레짐 스트레스 승수, 그리고 왜 전략 순위표가 재편되는가.

왜 크립토 SOR이 주식 라우팅보다 어려운가: 통합 테이프 부재, 팬텀 유동성, 사전 예치 자본. 수학과 파이썬으로 푸는 컨벡스 라우팅 최적화, 메이커 인지형 전술, 그리고 자체 TCA에서 뽑은 거래소별 마크아웃 순위표.

메이커 대 테이커는 수수료 스케줄로 위장한 역선택 거래다. Glosten-Milgrom을 통한 손익분기 수학, 실제 크립토 수수료 티어와 토큰 할인, 리베이트 마이닝의 역사, 큐 위치에 좌우되는 리베이트 가치, 그리고 백테스트에서 티어 수수료를 모델링하는 법.

Perold의 구현 부족을 크립토 봇을 위한 실전 TCA 파이프라인으로 구현: 도착가 분해, t+1s/10s/60s 마크아웃 곡선, 자신의 체결 로그를 대상으로 한 약 200줄의 Python, 그리고 그 결과를 백테스트 비용 모델에 피드백하기.

Aave v3와 Compound의 청산이 실제로 어떻게 작동하는지 — 헬스팩터 수식, 클로즈 팩터, 청산 보너스, Chainlink 오라클 트리거, 그리고 2026년에 플래시론 청산 봇을 운영하는 데 필요한 것들.