Insights & News

Blog

AI savdosi, bozor tahlili va DeFi kelajagi haqida chuqur tahlillar.

Browse collections →
Filter by tag:
June 30, 2026
#algotrading

IPC solig'i: backtest dvigatelini soket ortiga qo'ying va 13% yo'qoting — bu deyarli hech narsasi soketga tegishli emas

Biz numba backtest yadrosini qatorma-qator Rust tiliga ko'chirdik va uni jarayon chegarasi orqali to'rt xil usulda chaqirdik, so'nggi savdogacha bir xil PnL ni tasdiqlovchi ekvivalentlik darvozasi bilan. 1,2 MB narx seriyasining barchasini Unix soketi orqali yuborish ~2 ms turadi — vazifaning taxminan 0,1%. Xuddi shu yukni JSON formatida kodlash xom baytlardan 1348 marta qimmatga tushadi, kombinatsiya boshiga gaplashuvchi chaqiruvlar ma'lumotlarni 80 marta qayta yuboradi, va bar boshiga chaqiruv namunasi 2,0 s vazifada 2,1 s sof IPC to'laydi. Chegara arzon; soliq uni qanday kesib o'tishingizda.

#algotrading#backtest#performance
Maqolani o'qish →
June 29, 2026
#algotrading

Deflatsiyalangan Sharpe Koeffitsienti: Backtestingizdagi 'g'oliblar'ning qanchasi ko'p martalik testlashdan omon qoladi?

Parametrlarni qidirish — bu omadni ishlab chiqarish mashinasi. Sof shovqinda — haqiqiy edge (ustunlik) nolga teng bo'lgan 1000 ta strategiyada — eng yaxshi yillik Sharpe o'rtacha 1.63 ni tashkil qiladi va sodda ahamiyatlilik testi 100% holatlarda 'kashfiyot'ni belgilaydi. Biz nazorat qilinadigan haqiqiy asosni quramiz va Deflatsiyalangan Sharpe Koeffitsienti, Harvey-Liu 'soch olish' tuzatmasi va Uaytning Reality Check testi halollikni qanday tiklashini ko'rsatamiz: soxta kashfiyotlar 1.000 dan 0.001-0.057 gacha tushadi, shovqin chegarasidan yuqori bo'lgan haqiqiy edge'lar ~1 quvvat bilan saqlanib qoladi — va bitta haqiqiy tuzoq (korrelyatsiyalangan setkalar) borki, unda xom DSR ortiqcha deflatsiya qiladi va xulosani bitta emas, balki samarali sinovlar sonining butun bahosi diapazoni bo'yicha o'qish kerak.

#algotrading#backtest#overfitting
Maqolani o'qish →
June 28, 2026
#algotrading

Maqsad funksiyasini loyihalash: siz optimallashtirgan metrika strategiyangizni yashirincha tanlaydi

"Eng yaxshi" strategiyani izlash uchun avval "eng yaxshi"ni aniqlash kerak — va o'sha skalyar g'olibni jimgina tanlaydi. Ma'lum edge'ga ega sintetik ma'lumotlarda (600 seed, T=2000, 80 chegara), sodda per-trade Sharpe lotereyani toj kiydiradi: u 56% seed'larda 5%dan past ekspozitsiyaga ega g'olibni tanlaydi va 57%da degeneratsiyaga uchraydi — eng yorqin seed'da 8 bitim in-sample Sharpe 21.09 ko'rsatadi, u out of sample paytida 0.13gacha qulaydi. Halol yechim deyarli zerikarli: butun vaqt o'qi bo'yicha o'lchash, u hech qachon degeneratsiyaga uchramaydi (out-of-sample 1.71). Bitimlar soniga asoslangan shrinkage (conf_k) va ekspozitsiya pol chegarasi per-trade metrikasini tuzatishi mumkin, lekin to'liq tuzatilgan holda ham ular faqat full-timeline Sharpe bilan tenglashadi (1.70 ga qarshi 1.71) — hech qachon undan oshmaydi. Bektestda, nazorat qilinadigan asosiy haqiqat bilan Goodhart qonuni.

#algotrading#backtest#overfitting
Maqolani o'qish →
June 27, 2026
#algotrading

Look-Ahead Bias: bitta bar xatosi sof shovqindan qanday qilib 15 ta Sharpe yasaydi

Bektestlarni sezdirmasdan shishiradigan nozik look-ahead sizib chiqishlarining nazorat qilinadigan tadqiqoti. Hech qanday haqiqiy edge bo'lmasa ham, bitta bardagi ijro sof shovqindan +14.8 yillik Sharpe yasaydi; indikatorning bir bar oldinga qarashi — +4.8. Taksonomiya, o'lchangan miqdorlar va har bir sizib chiqishni pulingizga zarar yetkazishidan oldin qanday aniqlash kerak.

#algotrading#backtest#look-ahead bias
Maqolani o'qish →
June 26, 2026
#algotrading

Backtest tezligi zinapoyasi: laptop CPU'sida 298x, oxirgi bitimigacha bir xil PnL

Bir xil 80 kombinatsiyali parametr sweep'ining beshta implementatsiyasi, barchasi bir xil PnL ishlab chiqarishi tasdiqlangan: pandas rolling.apply 69.9 soniya, numpy 3.1, numba 2.0, parallel numba 0.23 — Apple M2 Max'da hech qanday apparat o'zgarishisiz o'lchangan 298x tezlashuv, va layoqatli vektorlashtirilgan bazaviy variantdan ham ~13x ustun. Har bir pog'ona nima beradi, nega GPU yetishmayotgan bo'lak emas, va ommaviy parametr qidiruvida haqiqiy bo'g'ilish qayerda yashaydi.

#algotrading#backtest#performance
Maqolani o'qish →
June 24, 2026
#algotrading

algo-investor-skills: firibgarlikka chidamli investor taklifini yaratuvchi Claude Code skilllar

algo-investor-skills — algosavdo strategiyasini xom o'lchangan faktlardan auditlangan, halollikka yo'naltirilgan investor taklifiga aylantiruvchi Claude Code skillari to'plamiga chuqur nazar. Olti kombinatsiyalanuvchi skill, moliyaviy modellar dvigateli, mustaqil tekshiruv dalil to'plami va hech qachon raqamni o'ylab topmaydigan majburiy skeptik-investor audit darvozasi.

#algotrading#claude code#skills
Maqolani o'qish →