Yapay zeka ticareti, piyasa analizi ve DeFi'nin geleceği üzerine derinlemesine incelemeler.
Browse collections →Nothing found. Try a different query.
Kapanış-fiyatı fill'lerinden olasılıksal kuyruk-pozisyonu modellerine kadar fill simülasyonu fidelite merdiveninin beş basamağı. Bir durum makinesi olarak kısmi fill'ler, bir PnL parantezi olarak limit-fill olasılık sınırları ve canlı fill'lere karşı bir kalibrasyon döngüsü.
TWAP, VWAP ve POV bir hacim tahminine yapılan bahislerdir. Her schedulerın gizli varsayımlarını didikliyor, kripto günlük içi hacim eğrileri oluşturuyor ve üçünü de yeniden oynatılmış L2 verisi üzerinde kafa kafaya karşılaştırıyoruz.
Almgren-Chriss optimal execution modelinin tam türetimi: doğrusal impact, sinh/cosh trajektorisi, etkin sınır ve Binance L2 ile trade verisinden eta, gamma ve sigma kalibrasyonu için çalışan Python kodu.
Bir GARCH volatilite tahmini yalnızca bir işlem kararını iyileştirdiğinde değer taşır. Volatilite hedefli bir kripto stratejisi kuruyor, tahmin kalitesini dürüstçe değerlendiriyor ve GARCH'ı bir walk-forward geriye dönük testte realized-vol ve EWMA temel çizgileriyle karşılaştırıyoruz.
Kripto korelasyonlari sabit degildir — her cokuste 1'e dogru sicrarlar. DCC-GARCH, zamanla degisen bir korelasyon matrisini modelleyerek size cift islemleri icin dinamik hedge oranlari ve durust, zamanla degisen bir portfoy riski sunar.
Yalın GARCH(1,1) iyi ve kötü haberi aynı sayar ve Gauss şoklarını varsayar. EGARCH, GJR-GARCH ve Student-t/çarpık-t inovasyonları ikisini de düzeltir ve kripto için dürüst bir VaR ile Expected Shortfall verir.
GARCH(1,1) modelinin kriptodaki volatilite kumelenmesini nasil yakaladigi, arch kutuphanesiyle maksimum olabilirlik yontemiyle nasil uyarlandigi ve kosullu varyans tahminlerinin pozisyon boyutlandirmasina ve dinamik stop seviyelerine nasil donusturuldugu.