Blog

Fill simulyatsiyasi ishonchliligining beshta pog'onasi — yopilish narxidagi fillardan ehtimollik asosidagi navbat pozitsiyasi modellarigacha. Qisman fillar holat mashinasi sifatida, limit-fill ehtimollik chegaralari PnL qamrovi sifatida va jonli fillarga qarshi kalibrlash tsikli.

TWAP, VWAP va POV — hajm prognoziga qo'yilgan tikishlardir. Biz har bir schedulerning yashirin taxminlarini tahlil qilamiz, kripto kun ichidagi hajm egri chiziqlarini quramiz va uchalasini qayta o'ynatilgan L2 ma'lumotlarida yuzma-yuz sinaymiz.

Almgren-Chriss optimal ijro modelining to'liq xulosasi: chiziqli impact, sinh/cosh traektoriyasi, samarali chegara va Binance L2 hamda savdo ma'lumotlaridan eta, gamma va sigma parametrlarini kalibrlash uchun ishlaydigan Python kodi.

GARCH volatillik prognozi faqat savdo qarorini yaxshilagandagina qadrga ega bo'ladi. Biz volatillikka yo'naltirilgan kripto strategiyasini quramiz, prognoz sifatini halol baholaymiz va walk-forward backtestda GARCHni realized-vol hamda EWMA bazaviy modellariga qarshi solishtiramiz.

Kripto korrelatsiyalar doimiy emas — har bir tushishda ular 1 ga tomon otilib chiqadi. DCC-GARCH vaqt bo'yicha o'zgaruvchan korrelatsiya matritsasini modellashtirib, pair savdo uchun dinamik hedge nisbatlarini va portfel riskini haqqoniy, vaqt bo'yicha o'zgaruvchan tarzda beradi.

Oddiy GARCH(1,1) yaxshi va yomon yangiliklarni bir xil ko'rib, Gauss shoklarini faraz qiladi. EGARCH, GJR-GARCH va Student-t/skew-t innovatsiyalari ikkalasini ham tuzatadi — va kripto uchun haqiqiy VaR va Expected Shortfall beradi.

GARCH(1,1) modeli kriptodagi o'zgaruvchanlik klasterlanishini qanday qamrab olishi, uni arch kutubxonasi yordamida maksimal ehtimollik bilan qanday moslashtirish va shartli-dispersiya bashoratlarini pozitsiya hajmi hamda dinamik stoplarga qanday aylantirish.