Глубокое погружение в AI-трейдинг, анализ рынка и будущее DeFi.
Как понимание своего места в очереди на ценовом уровне превращает скальпинг из гадания в инженерную задачу
Как использовать большие языковые модели для извлечения торговых сигналов из звонков с инвесторами, отчётов и новостей. Chain-of-thought prompting, structured extraction, бэктестинг сигналов.
Полный гайд по статистическому арбитражу для крипторынков. Коинтеграция, фильтр Калмана, стратегии на базисе, кросс-биржевой арбитраж. С бэктестами и кодом на Python.
Каждый алгоритм оставляет уникальный отпечаток. Научитесь его читать — и вы будете знать, кто стоит по другую сторону сделки.
Почему raw PnL за год — плохая метрика для сравнения стратегий с разным trading time. Как считать эффективную доходность, зачем нужен fill_efficiency, и почему стратегия с 27% PnL может быть лучше стратегии с 300%.
Как адаптивная гранулярность данных ускоряет бэктесты и экономит хранилище: drill-down от 1m к 1s, 100ms и сырым сделкам только там, где цена двигалась значительно или объём аномально вырос.
Как предвычислить таймфреймы и индикаторы из минутных свечей, сохранить в parquet и использовать при массовом тестировании стратегий без повторных пересчётов.