Инсайты и новости

Блог

Глубокое погружение в AI-трейдинг, анализ рынка и будущее DeFi.

Смотреть подборки →
Фильтр по тегам:
August 4, 2026
#deep-learning

Контекст на целый день лучше десятиминутного? Вспышка внимания и вопрос о длине последовательности

Flash Attention делает торговый контекст из 23 400 шагов вычислительно свободным — тайлинг, онлайн-софтмакс и граница ввода-вывода N^2 d^2 / M. Делает ли этот более длинный контекст модель лучше — это отдельный вопрос, и его нужно измерять, а не утверждать.

#deep-learning#attention#Flash-Attention
Читать статью →
August 3, 2026
#machine-learning

Ансамблевые методы: объединение слабых учащихся для надежной альфа-версии

Три вещи о торговых ансамблях, которые не были освещены в этом блоге: почему термин ковариации, а не количество моделей, доминирует над ошибкой ансамбля, как стекирование работает как уровень комбинации сигналов с нестандартными мета-функциями и действительно ли объединение оборотов по множеству сигналов снижает стоимость исполнения.

#machine-learning#ensemble#bagging
Читать статью →
August 2, 2026
#causal-inference

Двойное машинное обучение: оценка причинного параметра вместо прогнозирования доходности

Все модели в этом блоге до сих пор отвечали на вопрос 'что предсказывает что'. Double ML отвечает 'что вызывает что' — со стандартной ошибкой, которую можно защитить. Частично линейная модель, ортогональность Неймана, очищенное cross-fitting на данных ордербука и честный рассказ о том, почему валидный DML доверительный интервал выживает только для одного заранее специфицированного вопроса.

#causal-inference#double-ML#treatment-effect
Читать статью →
August 1, 2026
#causal-inference

Причинно-следственные леса для гетерогенных эффектов обработки в трейдинге

Каждый бэктест в этом блоге оценивает условное среднее. Causal forests оценивают условный эффект обработки вместо этого — tau(x) вместо mu(x) — с честным разделением, представлением адаптивных весов ядра и тестом калибровки, который говорит, реальна ли найденная гетерогенность.

#causal-inference#causal-forest#heterogeneous-effects
Читать статью →
July 31, 2026
#bayesian

Эпистемическое и алеаторическое: измерение того, что не знает модель доходности

Каждое правило определения размера позиции в этом блоге сводит неопределенность к одному числу. MC Dropout и глубокие ансамбли разделяют ее на незнание модели и рыночный шум — и эти два компонента заслуживают разных размеров позиций.

#bayesian#uncertainty#neural-network
Читать статью →
July 30, 2026
#AutoML

AutoML для систематических торговых конвейеров

Автоматическая генерация признаков (tsfresh, Featuretools), поиск моделей с учетом бюджета (экономный по стоимости оптимизатор FLAML) и формульная альфа-фабрика WorldQuant — части исследовательского конвейера, которые эта серия о поиске и переобучении не охватывала, и выводы из собственных результатов серии.

#AutoML#NAS#feature-engineering
Читать статью →
July 29, 2026
#ликвидации

Ликвидационные каскады как торговый сигнал: как читать принудительный заранее объявленный поток

Каждая позиция с плечом заранее сообщает цену, по которой ее придется продать. Как построить ончейн-график глубины ликвидаций и карту ликвидаций на CEX, описать динамику каскада через число воспроизводства и торговать принудительным потоком как сигналом, а не только воспринимать его как риск.

#ликвидации#каскад#торговый сигнал
Читать статью →