Yapay zeka ticareti, piyasa analizi ve DeFi'nin geleceği üzerine derinlemesine incelemeler.
Browse collections →Nothing found. Try a different query.
Operatör öğrenimi, noktaları değil tüm fonksiyon alanlarını haritalandırır; Fourier Sinir Operatörünün bir PDE çözüm operatörünü frekans alanında nasıl parametreleştirdiği, opsiyon fiyatlandırması için ne satın aldığ ı ve hangi iddialarının hala gerçek donanım üzerinde ölçülmesi gerektiği.
Flash Attention, 23.400 adımlık bir ticaret bağlamını hesaplama açısından ücretsiz hale getirir - döşeme, çevrimiçi softmax ve N^2 d^2 / M'lik bir IO sınırı. Bu daha uzun bağlamın modeli daha iyi hale getirip getirmediği ayrı bir sorudur ve bunun iddia edilmesi değil ölçülmesi gerekir.
Toplulukların alım satımı hakkında bu blogun ele almadığı üç şey: neden topluluk hatasına kovaryans teriminin (model sayısı değil) hakim olduğu, istiflemenin, kullanıma hazır meta özelliklere sahip bir sinyal kombinasyon katmanı olarak nasıl çalıştığı ve birçok sinyal arasındaki ciro ağlarının gerçekten yürütme maliyetini azaltıp azaltmadığı.
Bu blogdaki tüm modeller şimdiye kadar 'neyi ne tahmin ediyor?' sorusuna yanıt veriyor. Double ML 'neye ne sebep oluyor?' sorusuna yanıt veriyor — savunabileceğiniz bir standart hata ile. Kısmi lineer model, Neyman ortogonalliği, order book verisi üzerinde temizlenmiş cross-fitting ve geçerli bir DML güven aralığının tam olarak önceden belirlenmiş tek bir soruyu nasıl survive ettiğine dair dürüst bir açıklama.
Bu blogdaki her geri test, koşullu bir ortalama tahmin eder. Nedensel ormanlar bunun yerine koşullu bir tedavi efekti tahmin eder — tau(x) yerine mu(x) — dürün bölme, uyarlanır çekirdek ağırlık temsili ve bulduğunuz heterojenitenin gerçek olup olmadığını söyleyen bir kalibrasyon testi ile.
Bu blogdaki her pozisyon boyutlandırma kuralı belirsizliği tek bir skaler indirger. MC Dropout ve derin ansambllar bunu model cehaleti ve piyasa gürültüsü olarak ayırır — ve bu ikisi farklı pozisyon boyutlarını hak eder.
Automated feature generation (tsfresh, Featuretools), budget-aware model search (FLAML's cost-frugal optimizer), and the WorldQuant formulaic alpha factory — the parts of the research pipeline this blog's search-and-overfit arc never covered, and what the arc's own results say about them.