Diepgaande verkenningen van AI-handel, marktanalyse en de toekomst van DeFi.
Browse collections →Nothing found. Try a different query.
Automated feature generation (tsfresh, Featuretools), budget-aware model search (FLAML's cost-frugal optimizer), and the WorldQuant formulaic alpha factory — the parts of the research pipeline this blog's search-and-overfit arc never covered, and what the arc's own results say about them.
Перевод статьи на nl
Перевод статьи на nl
Перевод статьи на nl
Het vinden van een on-chain arbitragemogelijkheid is de makkelijke helft. De moeilijke helft is het winnen van de sealed-bid prioriteitsveiling tegen elke andere 'searcher' die dezelfde cyclus heeft gevonden. Een technische analyse van atomiciteit, flash loans, backrunning, en waar arbitrage winst daadwerkelijk overleeft — inclusief niet-atomaire CEX-DEX.
Impermanent loss, geconcentreerde-liquiditeitshefboom en loss-versus-rebalancing afgeleid van de eerste principes. De gesloten vormen, het σ²/8-resultaat, per-blok markout en de exacte vergoeding-versus-volatiliteit-conditie waaronder een LP daadwerkelijk beter presteert dan HODL.
Almgren-Chriss en VWAP bepalen alleen slice-budgetten — executie wordt gewonnen in de tactieklaag. Escalatietimers, maker-taker break-even rekenwerk, amend versus cancel-replace queue-semantiek op Binance/OKX/CME, iceberg anti-signaling, en een Python state machine per slice.