مدونة

TWAP وVWAP وPOV هي رهانات على توقّع حجم التداول. نشرّح الافتراضات الخفية لكل مجدول تنفيذ، ونبني منحنيات حجم داخل اليوم للعملات الرقمية، ونشغّل الخوارزميات الثلاث جنبًا إلى جنب على بيانات L2 معاد تشغيلها.

اشتقاق كامل لنموذج Almgren-Chriss للتنفيذ الأمثل: الأثر الخطي، مسار sinh/cosh، الحد الفعال، وكود Python عملي لمعايرة eta وgamma وsigma من بيانات دفتر الأوامر والصفقات في Binance.

توقع تقلب GARCH لا يساوي شيئًا إلا إذا حسّن قرار تداول. نبني استراتيجية عملات مشفرة تستهدف التقلب، ونقيّم جودة التوقع بأمانة، ونقارن GARCH بمعايير التقلب المحقق و EWMA في اختبار خلفي walk-forward.

ارتباطات العملات الرقمية ليست ثابتة — فهي تقفز نحو 1 في كل موجة هبوط. نموذج DCC-GARCH يبني مصفوفة ارتباط متغيرة عبر الزمن، ما يمنحك نسب تحوط ديناميكية لتداول الأزواج ومخاطر محفظة صادقة ومتغيرة عبر الزمن.

نموذج GARCH(1,1) البسيط يعامل الأخبار الجيدة والسيئة بنفس الطريقة ويفترض صدمات غاوسية. نماذج EGARCH وGJR-GARCH وابتكارات Student-t/skew-t تعالج الأمرين معا، وتمنحك قيمة معرضة للخطر (VaR) وعجزا متوقعا (Expected Shortfall) صادقين للعملات الرقمية.

كيف يلتقط نموذج GARCH(1,1) تكتل التقلب (volatility clustering) في العملات الرقمية، وكيفية معايرته بطريقة الإمكان الأعظم (maximum likelihood) باستخدام مكتبة arch، وكيفية تحويل توقعات التباين الشرطي إلى تحديد حجم المراكز ووقف خسارة ديناميكي.

ذروة سلسلة البحث والـ overfitting، وتنتهي بنتيجة سلبية — وهي النتيجة الصحيحة. بحث ثنائي الإطار الزمني على رمز واحد (ETHUSDT) وجد إعدادا يساوي +16.35% خارج العينة (out-of-sample) و+2.62% على عينة محجوزة (holdout) لم تُمس؛ لكن الـ Deflated Sharpe Ratio، بعد احتساب ~37,000 محاولة، قلّصه إلى 0.00. تمريرة عبر عدة أدوات على خمس عملات كبرى (ETH/BTC/SOL/BNB/XRP، بنحو 1.18M شمعة دقيقة واحدة لكل منها)، مع الاختيار وفق الوسيط خارج العينة، تقضي عليه نهائيا: النسخة الثنائية DSR 0.24 / PBO 0.264، والثلاثية DSR 0.14 / PBO 0.327 — كلتاهما تفشلان في اجتياز البوابات. البطل مربح على رمز واحد من أصل 5 وسلبي على البقية. هذا هو الغرض من منظومة مكافحة الـ overfitting: أن تمنعك من شحن أفضل ما في الضجيج على أنه alpha.