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가격 수준에서 자신의 큐 위치를 이해하면 스캘핑이 추측에서 공학 문제로 변환됩니다

대형 언어 모델을 사용해 투자자 컨퍼런스콜, 보고서, 뉴스에서 트레이딩 시그널을 추출하는 방법. Chain-of-thought 프롬프팅, 구조화된 추출, 시그널 백테스팅.

암호화폐 시장을 위한 통계적 차익거래 완벽 가이드. 공적분, 칼만 필터, 베이시스 전략, 크로스 거래소 차익거래. 백테스트와 Python 코드 포함.

모든 알고리즘은 고유한 핑거프린트를 남깁니다. 그것을 읽는 법을 배우면 거래 반대편에 누가 있는지 알 수 있습니다.

원시 연간 PnL이 거래 시간이 다른 전략을 비교하는 데 부적절한 지표인 이유. 실효 수익률 계산법, fill_efficiency가 필요한 이유, PnL 27%의 전략이 300%의 전략을 이길 수 있는 이유.

어댑티브 데이터 해상도가 백테스트를 가속화하고 스토리지를 절약하는 방법: 가격이 크게 움직이거나 거래량이 급증한 곳에서만 1m에서 1s, 100ms, 원시 틱으로 드릴다운하며, 전체 이력 시리즈를 고해상도로 만들 필요가 없습니다.

분봉에서 타임프레임과 지표를 사전 계산하고 parquet에 저장하여 불필요한 재계산 없이 대량 전략 테스트에 활용하는 방법.