Penelitian mendalam tentang dagangan AI, analisis pasaran, dan masa depan DeFi.
Nothing found. Try a different query.
Cara mengenal pasti rejim pasaran semasa (bull, bear, sisi) menggunakan Model Markov Tersembunyi dan menukar strategi dagangan secara automatik. Dengan kod Python dan backtests.
Bagaimana memahami kedudukan anda dalam giliran di sesuatu tahap harga mengubah skalping daripada tekaan kepada masalah kejuruteraan
Cara menggunakan model bahasa besar untuk mengekstrak isyarat dagangan daripada panggilan pelabur, laporan, dan berita. Prompting chain-of-thought, pengekstrakan berstruktur, backtesting isyarat.
Panduan lengkap arbitraj statistik untuk pasaran kripto. Kointegrasi, penapis Kalman, strategi basis, arbitraj antara bursa. Dilengkapi backtests dan kod Python.
Setiap algoritma meninggalkan cap jari yang unik. Belajar membacanya — dan anda akan tahu siapa yang berada di seberang dagangan anda.
Mengapa PnL tahunan mentah adalah metrik yang lemah untuk membandingkan strategi dengan masa dagangan yang berbeza. Cara mengira pulangan efektif, mengapa anda memerlukan fill_efficiency, dan mengapa strategi dengan PnL 27% boleh mengatasi strategi dengan 300%.
Bagaimana granulariti data adaptif mempercepatkan backtest dan menjimatkan storan: drill-down dari 1m ke 1s, 100ms, dan dagangan mentah hanya di mana harga bergerak dengan ketara atau volum melonjak, bukan di seluruh siri sejarah.