Deep dives into AI trading, market analysis, and the future of DeFi.
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How to identify the current market regime (bull, bear, sideways) using Hidden Markov Models and automatically switch trading strategies. With Python code and backtests.
How understanding your place in the queue at a price level transforms scalping from guesswork into an engineering problem
Como usar grandes modelos de linguagem para extrair sinais de trading de chamadas com investidores, relatórios e notícias. Chain-of-thought prompting, extração estruturada, backtesting de sinais.
A complete guide to statistical arbitrage for crypto markets. Cointegration, Kalman filter, basis strategies, cross-exchange arbitrage. With backtests and Python code.
Todo algoritmo deixa uma impressão digital única. Aprenda a lê-la — e você saberá quem está do outro lado da sua operação.
Por que o PnL anual bruto é uma métrica pobre para comparar estratégias com tempos de negociação diferentes. Como calcular o retorno efetivo, por que você precisa de fill_efficiency, e por que uma estratégia com 27% de PnL pode superar uma com 300%.
Como a granularidade adaptativa de dados acelera backtests e economiza armazenamento: drill-down de 1m para 1s, 100ms e trades brutos apenas onde o preço se moveu significativamente ou o volume disparou, não em toda a série histórica.