Diepgaande verkenningen van AI-handel, marktanalyse en de toekomst van DeFi.
Browse collections →Nothing found. Try a different query.
Hoe adaptieve datagranulariteit backtests versnelt en opslag bespaart: drill-down van 1m naar 1s, 100ms en ruwe trades alleen waar de prijs significant bewoog of het volume piekte, niet over de hele historische reeks.
Hoe je timeframes en indicatoren vooraf berekent uit minutencandles, ze opslaat in parquet en gebruikt voor grootschalig testen van strategieën zonder overbodige herberekeningen.
Why a single train/test split does not protect against overfitting, how walk-forward optimization systematically verifies parameter robustness, and why a strategy with +3342% PnL@ML on 21 parameters is a ticking time bomb without WFO.
Why 10 crypto pairs don't provide 10x diversification, how to calculate effective_N via correlation_factor, and how many pairs you really need to monitor for 80-90% orchestrator slot utilization.
Detailed comparison of Polars and Pandas on algotrading tasks: benchmarks for filtering, aggregation, rolling signal computations, I/O, and memory consumption. Hybrid Polars + Numba architecture for maximum backtest performance.
Waarom het vinden van de beste strategieparameters slechts het halve werk is. Hoe je visueel en kwantitatief een stabiel plateau van een fragiele piek onderscheidt, en waarom Optuna contourplots een verplichte stap zijn voordat je een geoptimaliseerde strategie in productie lanceert.
Waarom uitputtend zoeken onmogelijk is bij 12+ parameters, hoe coordinate descent interacties mist, en hoe Optuna met een TPE-sampler in 500 iteraties vindt wat OAT niet kan vinden in 96. Praktische codevoorbeelden, samplervergelijking en multi-objective optimalisatie.