Deep dives into AI trading, market analysis, and the future of DeFi.
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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.
Como pré-calcular timeframes e indicadores a partir de candles de um minuto, salvá-los em parquet e usá-los para testes em massa de estratégias sem recálculos redundantes.
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.
Por que encontrar os melhores parâmetros de uma estratégia é apenas metade do trabalho. Como distinguir visual e quantitativamente um plateau estável de um pico frágil, e por que os gráficos de contorno do Optuna são uma etapa obrigatória antes de lançar uma estratégia otimizada em produção.
Por que a busca exaustiva é impossível com 12+ parâmetros, como a descida por coordenadas deixa passar interações, e como o Optuna com um sampler TPE encontra em 500 iterações o que o OAT não consegue encontrar em 96. Exemplos práticos de código, comparação de samplers e otimização multiobjetivo.