Исполнение и маркетмейкинг
От TWAP/VWAP и Альмгрена-Крисса до TCA, моделей слиппеджа и маркетмейкера Авелланеды-Стойкова: как превратить сигнал в исполнение, не заплатив спред дважды.
TWAP против VWAP против POV: выбор бенчмарка исполнения (и когда каждый из них вас обманывает)
TWAP, VWAP и POV - это ставки на прогноз объема. Разбираем скрытые допущения каждого планировщика, строим внутридневные кривые объема для крипты и сравниваем все три алгоритма на переигранных L2-данных.
Алмгрен-Чрисс без размахивания руками: оптимальное исполнение, которое можно реализовать за один вечер
Полный вывод модели оптимального исполнения Алмгрена-Чрисса: линейный импакт, траектория sinh/cosh, эффективная граница и рабочий Python для калибровки eta, gamma и sigma по данным стакана L2 и сделок Binance.
Внутри слайса: тактика дочерних ордеров между планировщиком и биржей
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.
Умный роутинг ордеров в крипте: один ордер, двенадцать площадок, никакого NBBO
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.
Выбор мейкер-тейкер: тарифные уровни, ребейты и истинная цена пересечения спреда
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.
Кривые проскальзывания вместо констант: модели издержек, которые выживают при столкновении с реальной торговлей
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.
Симуляция исполнения: лестница от фантазии по цене закрытия до реальности с учетом очереди
Пять ступеней точности симуляции исполнения - от филлов по цене закрытия до вероятностных моделей позиции в очереди. Частичные исполнения как конечный автомат, границы вероятности исполнения лимитных ордеров как PnL-вилка и цикл калибровки по живым филлам.
Implementation shortfall и самодельный TCA: как измерить, сколько реально стоит исполнение
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.
Создаем алгоритм маркет-мейкинга для криптовалютных пар с использованием модели Авелланеда-Стоикова
Пошаговое руководство по созданию алгоритма маркет-мейкинга для криптовалютных пар USD+/wETH и USD+/cbbtc с использованием модели Авелланеда-Стоикова и PPO. Особенности onchain-торговли, управление инвентарём, RL-обучение.
Updating 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.
PnL по активному времени: метрика, которая меняет ранжирование стратегий
Почему raw PnL за год - плохая метрика для сравнения стратегий с разным trading time. Как считать эффективную доходность, зачем нужен fill_efficiency, и почему стратегия с 27% PnL может быть лучше стратегии с 300%.
