Исследования торговых систем, которые работают на реальных рынках.https://marketmaker.cc/ruhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-6-rust-basics/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-6-rust-basics/Короткий урок с нуля для курса по арбитражу. Переменные, циклы, векторы и функции в Rust на примере маленькой программы, которая читает четыре цены, и почему релизная сборка быстрее. Код можно запустить, вывод приведен.Thu, 12 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсподготовкаrustскоростьhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-5-probability/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-5-probability/Короткий урок с нуля для курса по арбитражу. Что такое вероятность, как измерить ее подсчетом, что такое колокол и почему z-score больше 2 бывает редко. Код можно запустить, вывод приведен.Thu, 12 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсподготовкавероятностьнормальное распределениеPythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-4-vectors-matrices/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-4-vectors-matrices/Короткий урок с нуля для курса по арбитражу. Список чисел как вектор, таблица как матрица, как numpy выполняет одну операцию сразу над всеми числами и что такое broadcasting. Код можно запустить, вывод приведен.Thu, 12 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсподготовкаnumpyвекторыматрицыPythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-3-mean-stdev/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-3-mean-stdev/Короткий урок с нуля для курса по арбитражу. Среднее, стандартное отклонение и z-score на десяти числах, почему одно необычное значение сдвигает все и как z-score показывает, когда что-то необычно.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсподготовкастатистикаz-scorePythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-2-graphs/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-2-graphs/Короткий урок с нуля для курса по арбитражу. Что такое граф, как хранить его в Python, как перечислить все маршруты между двумя точками и почему перебор каждого маршрута перестает работать, когда карта растет.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсподготовкаграфкратчайший путьPythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-1-logarithms/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-prereq-1-logarithms/Короткий урок с нуля для курса по арбитражу. Что логарифм делает с цепочкой курсов, почему сумма логарифмов заменяет произведение и как читать знак минус. Небольшой код на Python с выводом, который можно проверить вручную.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсподготовкалогарифмматематикаPythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-16-release/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-16-release/Урок 16 курса по арбитражу, последний. Превратите бота для бумажной торговли в то, что можно показать: журнал сделок, страницу отчета, README, чистый публичный репозиторий без секретов и честный способ рассказать о результатах.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихрелизREADMEgithubбумажная торговляpythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-15-pairs-trading/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-15-pairs-trading/Урок 15 курса по арбитражу. Почему сравнение двух цен само по себе ничего не значит, как спред и его z-score показывают расхождение связанных монет, и небольшой бэктест, показывающий, как комиссии съедают преимущество. Код Python с воспроизводимым выводом.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихпарный трейдингстатистический арбитражz-scoreвозврат к среднемуpythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-14-futures-spot-funding/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-14-futures-spot-funding/Урок 14 курса по арбитражу. Что такое бессрочный фьючерс и его ставка финансирования, как держать монету на спотовом рынке и противоположную позицию во фьючерсе, и как комиссии, отрицательная ставка и ликвидация влияют на результат. Короткий код на Python с числами, которые можно проверить вручную.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихфьючерсыставка финансированиябессрочный фьючерскэш энд керриpythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-13-speed/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-13-speed/Урок 13 курса по арбитражу. Проверьте каждый круг из трех валют циклами, затем приемом с матрицей numpy, затем короткой программой на Rust, и измерьте все три варианта. Запускаемый код и реальные замеры времени.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихnumpyвекторизацияrustпроизводительностьpythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-12-paper-trading-risk/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-12-paper-trading-risk/Урок 12 курса по арбитражу. Запустите бота на живых ценах с условными деньгами, вынесите все числа в файл конфигурации и добавьте лимиты риска, которые остановят бота до ущерба от плохого часа. Короткий код на Python с проверяемым выводом.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихбумажная торговляуправление рискомконфигурацияPythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-11-reality-check/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-11-reality-check/Урок 11 курса по арбитражу. Задержки, частичное исполнение, сбой второго этапа и устаревшие цены. Небольшая симуляция показывает, как прибыльный план превращается в средний убыток. Короткий код на Python, который можно запустить и изменить.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихзадержкариск исполнениясимуляцияPythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-10-size-fees-slippage/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-10-size-fees-slippage/Урок 10 курса по арбитражу. Объединим комиссии и обход стакана, посчитаем прибыль в зависимости от объема сделки и найдем объем с максимальной прибылью. Короткий код на Python с числами для ручной проверки.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихкомиссиипроскальзываниеразмер позицииPythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-09-order-book/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-09-order-book/Урок 9 курса по арбитражу. Что такое стакан заявок, как читать bid и ask с объемами, как обходить уровни, чтобы узнать реальную цену сделки, и короткая функция на Python для проверки вручную.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихстакан заявокпроскальзываниеPythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-08-rich/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-08-rich/Урок 8 курса по арбитражу. Почему боту нужны круги с ограниченным числом шагов, прием цветового кодирования в основе алгоритма RICH (VLDB 2025), небольшая рабочая версия на Python и честное объяснение того, что в ней упрощено.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихRICHцветовое кодированиеотрицательный циклk-шаговpythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-07-spfa/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-07-spfa/Урок 7 курса по арбитражу. Как SPFA повторно проверяет только дороги, которые могли измениться, пошаговый пример с очередью, рабочий код Python с сигналом об отрицательном цикле и сравнение скорости с Беллманом-Фордом.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихSPFAБеллман-Фордочередьотрицательный циклpythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-06-bellman-ford/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-06-bellman-ford/Урок 6 курса по арбитражу. Алгоритм Беллмана-Форда на небольшом примере, почему еще один раунд обнаруживает отрицательный цикл, рабочий код на Python, который возвращает прибыльный круг, и способ проверить результат вручную.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихБеллман-Фордотрицательный циклалгоритмы на графахpythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-05-rates-as-a-graph/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-05-rates-as-a-graph/Урок 5 курса по арбитражу. Валюты как точки, обменные курсы как стрелки, почему логарифмы превращают умножение в сложение и почему прибыльный круг становится кругом с отрицательной суммой.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихграфлогарифмтреугольный арбитражhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-04-compare-best-prices/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-04-compare-best-prices/Урок 4 курса по арбитражу. Спред, комиссии, котируемые валюты и единицы измерения, а также короткая программа на Python, которая проверяет, какие разницы в цене переживают вычет комиссий.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихспредкомиссииpythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-03-stages-and-design/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-03-stages-and-design/Урок 3 курса по арбитражу. Зачем боту нужны этапы, что делает каждый из них и как попросить ИИ-агента составить понятный и проверяемый проект.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсдля начинающихархитектурастакан заявокбумажная торговляhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-02-kinds-of-arbitrage/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-02-kinds-of-arbitrage/Урок 2 курса по арбитражу. Четыре основных вида арбитража (межбиржевой, циклический, статистический, фьючерсы и спот), небольшой пример каждого и выбор стратегии для вашего бота.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсначинающимтреугольныйстатистический арбитражставка финансированияhttps://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-01-what-is-arbitrage/https://marketmaker.cc/ru/blog/arbitrage-course-01-what-is-arbitrage/Урок 1 курса по арбитражу. Что означает арбитраж, почему возникают разрывы цен и как написать сканер на десять строк Python, который сравнивает лучшую цену bid и ask одной монеты на двух биржах.Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 GMTарбитражкурсначинающимbidaskpythonhttps://marketmaker.cc/ru/blog/jev-bots-three-year-profitability/https://marketmaker.cc/ru/blog/jev-bots-three-year-profitability/Прогнали трендовое ядро на 15 криптопарах, проверили издержки и доступ к будущим свечам, отдельно испытали сам Jev. Где получилась прибыль и почему ее пока нельзя обещать в реальной торговле.Sat, 26 Sep 2026 00:00:00 GMTалготрейдингJevбэктесткриптовалютыторговые ботыhttps://marketmaker.cc/ru/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/https://marketmaker.cc/ru/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/Return-direction classifiers are imbalanced problems, and 0.5 is the wrong decision threshold. Comparing scale_pos_weight, focal loss, and precision-constrained threshold optimization on crypto data - plus the engineering differences between XGBoost, LightGBM, and CatBoost.Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningxgboostgradient-boostingquantpredictionhttps://marketmaker.cc/ru/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/https://marketmaker.cc/ru/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/DCC-GARCH tells you when crypto dependence tightens. Transfer entropy tells you which way it points. A directed information-flow measure, its null calibration, and an honest account of what it does and does not add over average pairwise correlation.Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencetransfer-entropyinformation-theorycryptonetworkhttps://marketmaker.cc/ru/blog/trade-classification-algorithms/https://marketmaker.cc/ru/blog/trade-classification-algorithms/Reconstructing trade direction from OHLCV, bar history, or venues without an aggressor flag - the classic rules, the stale-quote problem, bulk volume classification, and how to measure them against crypto's free ground truth.Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructuretrade-classificationLee-Readyorder-flowdeep-learninghttps://marketmaker.cc/ru/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/https://marketmaker.cc/ru/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/Sequence models fed tick data still assume regular spacing. Three ways to tell a Transformer when a tick actually happened - learnable-timescale continuous encoding, ODE-RNN latent state, and delta_t as a plain feature - and the ablation that decides between them.Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 GMTHFTtick-datadeep-learninghigh-frequencypredictionhttps://marketmaker.cc/ru/blog/synthetic-control-trading-evaluation/https://marketmaker.cc/ru/blog/synthetic-control-trading-evaluation/This series has priced the selection route to a false edge - DSR prices the winner, PBO prices the search. Neither touches confounding: the strategy that made money because volatility doubled the week you deployed it. The Synthetic Control Method builds a weighted counterfactual from a donor pool of untouched instruments and gives you a falsification criterion and a placebo p-value.Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencesynthetic-controlcounterfactualevaluationeconometricshttps://marketmaker.cc/ru/blog/probabilistic-forecasting-trading/https://marketmaker.cc/ru/blog/probabilistic-forecasting-trading/How to evaluate a predictive distribution honestly - CRPS as a proper scoring rule, the PIT histogram as a calibration diagnostic, and DeepAR sampling in GluonTS.Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMTforecastingprobabilisticquantile-regressionDeepARuncertaintyhttps://marketmaker.cc/ru/blog/pinn-options-pricing/https://marketmaker.cc/ru/blog/pinn-options-pricing/Putting the Heston, free-boundary, and jump-diffusion pricing PDEs into a neural network loss - the log-price residual, the mixed-partial autograd trick, and what still needs measuring.Wed, 19 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningPINNoptionsBlack-ScholesPDEhttps://marketmaker.cc/ru/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/https://marketmaker.cc/ru/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/Как двухэтапный тест MCI PCMCI восстанавливает направленные причинно-следственные связи между криптоактивами там, где корреляция и двумерный Грейнджер не могут - конструкция, тигритовый конвейер и исследование реальных данных, в которых он все еще нуждается.Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencePCMCIcausal-discoverytime-seriescryptohttps://marketmaker.cc/ru/blog/order-flow-imbalance-prediction/https://marketmaker.cc/ru/blog/order-flow-imbalance-prediction/Превращение необработанных обновлений книги в подписанную величину потока: разложение событий CKS, многоуровневый OFI с сокращением PCA и торговая классификация Lee-Ready, а также честный отчет о том, что на самом деле измеряет R-квадрат заголовка.Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureorder-flowimbalancepredictionHFThttps://marketmaker.cc/ru/blog/neural-ode-continuous-finance/https://marketmaker.cc/ru/blog/neural-ode-continuous-finance/Нейронные ОДУ, нейронные СДУ и непрерывные потоки нормализации для рыночных данных с нерегулярной выборкой - и единственное удаление, которое решает, стоит ли непрерывная динамика затрат на решатель.Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningneural-ODEcontinuous-timeSDEdynamicshttps://marketmaker.cc/ru/blog/multi-task-learning-trading/https://marketmaker.cc/ru/blog/multi-task-learning-trading/Does jointly predicting return, volume, and volatility actually help? Measuring loss-balancing schemes and diagnosing negative transfer through gradient cosine similarity - with a classical baseline and purged walk-forward folds.Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningmulti-taskshared-representationpredictionauxiliaryhttps://marketmaker.cc/ru/blog/model-pruning-low-latency-trading/https://marketmaker.cc/ru/blog/model-pruning-low-latency-trading/Magnitude and structured pruning, the Lottery Ticket Hypothesis, movement pruning, distillation and 2:4 sparsity - the methods behind shrinking a trading model, and what still has to be measured before any of it ships.Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressionpruninglottery-ticketlatencydeploymenthttps://marketmaker.cc/ru/blog/liquidity-prediction-execution/https://marketmaker.cc/ru/blog/liquidity-prediction-execution/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.Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureliquidityexecutionpredictionorder-bookhttps://marketmaker.cc/ru/blog/koopman-operator-market-dynamics/https://marketmaker.cc/ru/blog/koopman-operator-market-dynamics/Dynamic Mode Decomposition fits a linear operator to nonlinear market dynamics. The only question that matters: do the fitted modes persist from one window to the next, and does the rolling spectral radius lead realised volatility? Here is the measurement protocol and the code to run it.Wed, 12 Aug 2026 00:00:00 GMTmathematicsKoopmandynamical-systemsspectralpredictionhttps://marketmaker.cc/ru/blog/knowledge-distillation-trading-models/https://marketmaker.cc/ru/blog/knowledge-distillation-trading-models/The blog's standing answer to the accuracy-vs-latency tension is a two-stage fast/slow split. Distillation is a different answer: train one small model to mimic the ensemble. The KD loss, temperature, born-again nets, early exits for a variable latency budget, and the distill-to-FPGA pipeline - plus the measurements that would decide whether it beats the two-stage split.Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressiondistillationlatencyHFTdeploymenthttps://marketmaker.cc/ru/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/https://marketmaker.cc/ru/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/Selection bias in the search is not the only way a regression fools you. When the regressor is correlated with the error, more data makes the estimate more confidently wrong. Instrumental variables applied to the one endogeneity problem this blog has already left open: permanent impact from net taker flow.Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceinstrumental-variables2SLSeconometricsendogeneityhttps://marketmaker.cc/ru/blog/hawkes-process-order-arrival/https://marketmaker.cc/ru/blog/hawkes-process-order-arrival/Fitting a self-exciting point process to real crypto trade tape: where the three numbers (mu, alpha, beta) come from, how to estimate the branching ratio n, whether the exponential kernel survives a goodness-of-fit test, and how much n moves when you change the estimation window.Sun, 09 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureHawkes-processpoint-processorder-arrivalcryptoHFThttps://marketmaker.cc/ru/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/https://marketmaker.cc/ru/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/Hamiltonian Neural Networks are provably stable - but stability is worthless if the conserved quantity does not exist. Learning a scalar H via autograd, symplectic integration, and the falsification test that decides whether a financial (q, p) pair is canonical at all.Sat, 08 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningHamiltonianphysics-informeddynamicsconservationhttps://marketmaker.cc/ru/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/https://marketmaker.cc/ru/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/Granger causality on crypto prices done two ways - differenced returns and Toda-Yamamoto on levels - with a correct Wald implementation, an effective-N corrected causality matrix, and a rolling-stability test of whether the lag is tradeable at all.Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceGranger-causalitylead-lagcryptoVARhttps://marketmaker.cc/ru/blog/gaussian-processes-trading/https://marketmaker.cc/ru/blog/gaussian-processes-trading/Разработка ядра для финансовых временных рядов - шероховатость Матерна, локально-периодический состав, спектральные смеси - и предельное правдоподобие в качестве регуляризатора, не требующего набора проверки. Плюс честный список того, что еще нужно измерить, прежде чем что-либо из этого станет предметом торговли.Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMTbayesiangaussian-processkerneluncertaintynon-parametrichttps://marketmaker.cc/ru/blog/fourier-neural-operator-finance/https://marketmaker.cc/ru/blog/fourier-neural-operator-finance/Обучение операторов отображает целые функциональные пространства, а не точки - как нейронный оператор Фурье параметризует оператор решения PDE в частотном пространстве, что это дает для ценообразования опционов и какие из его утверждений все еще требуют измерения на реальном оборудовании.Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningFNOPDEoperator-learningoptionshttps://marketmaker.cc/ru/blog/flash-attention-trading-models/https://marketmaker.cc/ru/blog/flash-attention-trading-models/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.Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningattentionFlash-AttentionGPUoptimizationhttps://marketmaker.cc/ru/blog/ensemble-methods-trading/https://marketmaker.cc/ru/blog/ensemble-methods-trading/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.Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningensemblebaggingstackingalphahttps://marketmaker.cc/ru/blog/double-ml-causal-trading/https://marketmaker.cc/ru/blog/double-ml-causal-trading/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.Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencedouble-MLtreatment-effecteconometricsquanthttps://marketmaker.cc/ru/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/https://marketmaker.cc/ru/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/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.Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencecausal-forestheterogeneous-effectseconometricstreatmenthttps://marketmaker.cc/ru/blog/bayesian-neural-networks-trading/https://marketmaker.cc/ru/blog/bayesian-neural-networks-trading/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.Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMTbayesianuncertaintyneural-networkriskposition-sizinghttps://marketmaker.cc/ru/blog/automl-systematic-trading/https://marketmaker.cc/ru/blog/automl-systematic-trading/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.Thu, 30 Jul 2026 00:00:00 GMTAutoMLNASfeature-engineeringautomationquant