Execution & Market Making
From TWAP/VWAP and Almgren-Chriss to TCA, slippage models, and the Avellaneda-Stoikov market maker — how to turn a signal into fills without paying the spread twice.
- 01
Jul 15, 2026 #executionTWAP vs VWAP vs POV: como escolher um benchmark de execução (e saber quando cada um te engana)
TWAP, VWAP e POV são apostas sobre uma previsão de volume. Dissecamos as premissas ocultas de cada scheduler, construímos curvas de volume intradiário para cripto, e comparamos os três lado a lado sobre dados de L2 reproduzidos.
- 02
Jul 14, 2026 #execuçãoAlmgren-Chriss Sem Rodeios: Execução Ótima que Você Consegue Implementar em uma Tarde
Derivação completa do modelo de execução ótima de Almgren-Chriss: impacto linear, a trajetória sinh/cosh, a fronteira eficiente e código Python funcional para calibrar eta, gamma e sigma a partir de dados de L2 e trades da Binance.
- 03
Jul 24, 2026 #executionDentro do slice: táticas de child order entre o seu scheduler e a exchange
Almgren-Chriss e VWAP apenas definem orçamentos de slice — a execução é vencida na camada tática. Timers de escalonamento, matemática de break-even maker-taker, semântica de fila em amend vs cancel-replace na Binance/OKX/CME, anti-sinalização de iceberg, e uma máquina de estados em Python por slice.
- 04
Jul 22, 2026 #execuçãoSmart Order Routing em Cripto: Uma Ordem, Doze Corretoras, Nenhum NBBO
Por que o SOR em cripto é mais difícil do que o roteamento em ações: sem fita consolidada, liquidez fantasma, capital pré-financiado. Uma otimização de roteamento convexa com matemática e Python, táticas cientes de maker e tabelas de classificação de markout por corretora vindas da sua própria TCA.
- 05
Jul 21, 2026 #maker takerA decisão maker-taker: faixas de taxas, rebates e o custo real de cruzar o spread
Maker vs taker é uma operação de seleção adversa disfarçada de tabela de taxas. Matemática do break-even via Glosten-Milgrom, faixas de taxas reais em cripto e descontos por token, história da mineração de rebates, valor do rebate dependente da fila, e como modelar taxas escalonadas em um backtest.
- 06
Jul 23, 2026 #slippageCurvas de slippage, não constantes de slippage: modelos de custo que sobrevivem ao contato com o trading ao vivo
Substitua o slippage de bps constante por curvas de custo dependentes de tamanho, volatilidade e liquidez: a lei da raiz quadrada, ajuste de curvas a partir de fills de TCA ou dados públicos, multiplicadores de estresse por regime, e por que o seu leaderboard de estratégias se reembaralha.
- 07
Jul 16, 2026 #simulação de fillsSimulação de fills: a escada da fantasia do preço de fechamento à realidade ciente da fila
Cinco degraus de fidelidade na simulação de fills — de fills a preço de fechamento a modelos probabilísticos de posição na fila. Fills parciais como máquina de estados, limites de probabilidade de fill de ordens limitadas como faixa de PnL, e um loop de calibração contra fills ao vivo.
- 08
Jul 20, 2026 #execuçãoImplementation shortfall e TCA caseiro: medindo o que a execução realmente custa
O implementation shortfall de Perold transformado em um pipeline de TCA funcional para bots de cripto: decomposição em torno do preço de chegada, curvas de markout em t+1s/10s/60s, ~200 linhas de Python sobre suas próprias execuções, e realimentando os resultados no modelo de custos do seu backtest.
- 09
May 17, 2025 #market makingConstruindo um algoritmo de market making para pares cripto usando o modelo Avellaneda-Stoikov
Um guia passo a passo para construir um algoritmo de market making para os pares USD+/wETH e USD+/cbbtc usando o modelo Avellaneda-Stoikov e PPO. Particularidades do trading onchain, gestão de inventário, treinamento RL.
- 10
Aug 13, 2026 #microstructureUpdating the Volume Curve Intraday: Does Adaptive Forecasting Actually Help?
Our VWAP article shipped a static, weekly-refit volume curve and called the forecaster the weakest link. This is the follow-up: a Bayesian intraday updater run against the same 500-parent BTCUSDT harness, with the IS delta conditioned on realized curve error.
- 11
Mar 18, 2026 #algotradingPnL por tempo ativo: a métrica que muda o ranking de estratégias
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%.