Глубокое погружение в AI-трейдинг, анализ рынка и будущее DeFi.
Смотреть подборки →Nothing found. Try a different query.
Найти ончейн-арбитражный цикл — это легкая половина. Трудная половина — выиграть аукцион приоритета с закрытыми ставками у каждого другого поисковика, который нашел тот же цикл. Технический разбор атомарности, флеш-кредитов, бэкранинга и того, где на самом деле сохраняется арбитражная прибыль, включая неатомарные CEX-DEX.
Непостоянные потери, кредитное плечо концентрированной ликвидности и потери от ребалансировки, выведенные из первых принципов. Замкнутые формы, результат σ²/8, маркаут за блок и точное условие "комиссия против волатильности", при котором LP фактически превосходит HODL.
Almgren-Chriss и VWAP задают только бюджеты слайсов — исполнение выигрывается на уровне тактики. Таймеры эскалации, арифметика безубыточности maker-taker, семантика очереди amend vs cancel-replace на Binance/OKX/CME, антисигнализация айсберг-ордеров и Python-автомат состояний для отдельного слайса.
Замените константный слиппедж в bps на кривые издержек, зависящие от размера, волатильности и ликвидности: закон квадратного корня, подгонка кривых по TCA-исполнениям или публичным данным, режимные стресс-множители и почему от этого перетасовывается таблица лидеров ваших стратегий.
Почему SOR в крипте сложнее, чем роутинг в акциях: нет консолидированной ленты, есть фантомная ликвидность и предфондированный капитал. Выпуклая оптимизация роутинга с математикой и Python, тактики с учетом мейкер-ордеров и таблицы маркаутов по площадкам из вашего собственного TCA.
Мейкер против тейкера — это сделка с неблагоприятным отбором, наряженная в тарифную сетку. Математика безубыточности через Глостена-Милгрома, реальные тарифные уровни крипторынка и токен-скидки, история майнинга ребейтов, зависимость ценности ребейта от позиции в очереди и моделирование ступенчатых комиссий в бэктесте.
Implementation shortfall Перольда, превращенный в рабочий TCA-пайплайн для крипто-ботов: декомпозиция от цены на момент принятия решения, markout-кривые на t+1s/10s/60s, ~200 строк Python поверх собственных сделок и обратная связь в модель издержек бэктеста.