캐스케이드 전략: 우선순위 실행과 폴백 보완
'환상 없는 백테스트' 시리즈의 최종편. N개 전략 x M개 페어에서 오케스트레이터를 구축하는 방법, 우선순위와 폴백 보완을 통한 캐스케이드 모드 구현, dual_size 선택, 그리고 전략 포트폴리오의 PnL을 단순 합산으로 백테스트할 수 없는 이유.
AI 트레이딩, 시장 분석, 그리고 DeFi의 미래에 대한 심층적인 분석.
'환상 없는 백테스트' 시리즈의 최종편. N개 전략 x M개 페어에서 오케스트레이터를 구축하는 방법, 우선순위와 폴백 보완을 통한 캐스케이드 모드 구현, dual_size 선택, 그리고 전략 포트폴리오의 PnL을 단순 합산으로 백테스트할 수 없는 이유.
백테스팅과 라이브 트레이딩 간의 괴리에 대한 완전한 분류 체계: 슬리피지와 부분 체결부터 코드베이스 비동기화까지. 일치성을 달성하기 위한 아키텍처 패턴, 공유 코어 모듈의 Python 예제, 프로덕션 모니터링 체크리스트.
백테스트의 단일 점추정이 왜 위험한 착각인지. 몬테카를로 부트스트랩이 2초의 계산으로 PnL과 MaxDD의 95% 신뢰구간을 제공하는 방법, 그리고 이것이 전략을 프로덕션에 배포하기 전에 필수적인 단계인 이유.
암호화폐 거래소 간 펀딩비 차익거래가 어떻게 작동하는지, Binance, Bybit, OKX, dYdX에서 금리가 다른 이유, 그리고 이러한 차이에서 수익을 추출하기 위한 모니터링 및 실행 시스템 구축 방법.
QuestDB의 시계열 SQL 확장 심층 분석: SAMPLE BY, ASOF JOIN, HORIZON JOIN, WINDOW JOIN, LATEST ON, 그리고 실제 트레이딩 쿼리 패턴.
머티리얼라이즈드 뷰, 2D 배열 오더북 분석, QuestDB 기반 알고리즘 트레이딩 플랫폼을 위한 레퍼런스 아키텍처.
QuestDB의 3계층 스토리지 아키텍처 — WAL, 컬럼형 스토리지, 오브젝트 스토리지의 Parquet — 와 알고리즘 트레이딩 시스템을 위한 스키마 설계 원칙을 심층 분석합니다.