Глубокое погружение в AI-трейдинг, анализ рынка и будущее DeFi.
Финал серии «Бэктесты без иллюзий». Как построить оркестратор из N стратегий × M пар, реализовать каскадный режим с приоритетным и fallback-заполнением, выбрать dual_size, и почему портфель стратегий нельзя бэктестить суммированием PnL.
Полная таксономия расхождений между бэктестом и live-торговлей: от slippage и partial fills до рассинхронизации кодовых баз. Архитектурные паттерны для достижения parity, Python-примеры shared core модуля и чек-лист мониторинга в продакшене.
Почему single-point estimate из бэктеста — опасная иллюзия. Как Monte Carlo bootstrap за 2 секунды вычислений даёт 95% confidence interval для PnL и MaxDD, и почему это обязательный шаг перед запуском стратегии в продакшен.
Как устроен арбитраж funding rates между криптобиржами, почему ставки различаются на Binance, Bybit, OKX и dYdX, и как построить систему мониторинга и исполнения для извлечения прибыли из этих расхождений.
Глубокое погружение в временны́е SQL-расширения QuestDB: SAMPLE BY, ASOF JOIN, HORIZON JOIN, WINDOW JOIN, LATEST ON и реальные шаблоны запросов для трейдинга.
Материализованные представления, аналитика стакана заявок с 2D-массивами и референсная архитектура алготрейдинговой платформы на основе QuestDB.
Глубокое погружение в трёхуровневую архитектуру хранения QuestDB — WAL, колоночное хранилище и Parquet в объектном хранилище — и принципы проектирования схем для алготрейдинговых систем.