AI саудасы, нарықтық талдау және DeFi болашағына терең бойлау.
Browse collections →Nothing found. Try a different query.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
PCMCI екі сатылы MCI сынағы криптографиялық активтер арасындағы бағытталған себепті байланыстарды қалай қалпына келтіреді, онда корреляция және бивариат Грейджер мүмкін емес - құрылыс, тиграмит құбыры және оған әлі де қажет нақты деректерді зерттеу.
Шикі кітап жаңартуларын қол қойылған ағын санына айналдыру: CKS оқиғасының ыдырауы, PCA азаюы бар көп деңгейлі OFI және Lee-Ready сауда классификациясы — сонымен қатар R-squared тақырыбының нақты өлшенетінін шынайы есепке алу.
Нейрондық ODE, нейрондық SDE және тұрақты емес таңдалған нарық деректері үшін үздіксіз нормалау ағындары — және үздіксіз динамиканың шешуші құнына тұрарлық екенін шешетін бір абляция.
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.
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.
