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Antigüedad 1.8 años
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La mayoría de los conjuntos de datos de sentimiento en cripto que encuentro se explican en gran medida por factores de volatilidad y momentum.
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Último artículo en el que corregimos LTR y logramos que realmente supere el punto de referencia de última generación.
La versión actual de la literatura tiene un rendimiento masivamente inferior al punto de referencia, por lo que modificamos el objetivo y el escalado para desarrollar un modelo novedoso que supere a los modelos existentes.
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El banco al que solicité abrir una cuenta hace más de 2 años me respondió hoy 😵‍💫
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La startup promedio es “rieles de tareas múltiples para flujos de trabajo agenticos” y luego es solo un navegador con ChatGPT integrado
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Parte 2 ya disponible. Encontramos múltiples señales de Sharpe >5 con altas correlaciones con los retornos futuros, y establecemos un conjunto de características para el modelado de factores en el próximo artículo.
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Las personas que no pueden encontrar el factor de impulso en las criptomonedas poseen algo que en términos de practicantes se denomina como un "problema de habilidad"
MMT-5,07%
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Realizando simulaciones de HFT 😵‍💫😵‍💫😵‍💫
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Pronóstico:
5 minutos y menos - XGBoost
15 minutos y más - Ridge
Puedes mejorar Ridge ajustando regresiones no paramétricas por cada característica como un intermedio. Para reducir el ajuste, puedes agregar una hipótesis y solo ajustar si la valida.
Este suele ser el modelo óptimo por horizonte.
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Recuerdo que una vez fui a una conferencia y un ejecutivo de un fondo cuantitativo (no técnico) me dijo la lista completa de todos los conjuntos de datos alternativos que usaban.
Obviamente, no tenía idea de que probablemente debería haber mantenido eso en confidencialidad, ya que las bases de datos de prueba requieren mucho trabajo y muchas de ellas eran especializadas, ¡pero me ahorró probar más de 20 conjuntos de datos!
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Aquí hay un ejemplo de cómo un alfa se degrada a medida que negociamos activos cada vez menos líquidos.
Este es el rendimiento previo a tarifas de un alfa cross_ex_std_1w.
Es la desviación estándar del volumen en diferentes intercambios para una marca de tiempo dada, y luego se promedia durante la semana pasada.
Básicamente, qué tan bien están de acuerdo los intercambios, también puedes usar OI, tiene una correlación de aproximadamente 0.86 si lo sustituyes por OI.
Está muy claro que a medida que negociamos activos menos líquidos y con mayor diferencial, donde se vuelve cada vez más di
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Nunca mejora el precio
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En el último artículo desglosamos exactamente cómo investigar y evaluar las alfas de trading de alta frecuencia (HFT), y explicamos las técnicas avanzadas utilizadas por las principales firmas de trading.
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Encuentro que HPCA es una herramienta muy útil para la selección de características. Hace que los grupos en los que necesitas elegir entre características sean mucho más claros que una cuadrícula de correlación
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Olvidé el objetivo #2
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Las pruebas unitarias son una admisión de que tu código podría tener errores. Los desarrolladores reales de HFT manual no las usan.
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ChatGPT ha permitido que personas de otra manera incapaces generen gráficos bonitos y esto ha revolucionado el espacio de los quants y el especulador
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He visto algunos comentarios sobre libro de órdenes vs RFQ. Algunas ideas mías como alguien que ha cotizado ambos:
1. RFQ es inherentemente solo para tomadores y, como tal, alcanzas un límite con los costos y nunca puedes alcanzar una ejecución de costos ultrabajos requerida para estrategias de mayor volumen mediante convertir en posiciones.
2. El libro de órdenes generalmente tendrá un mejor costo para todo lo que no sea tamaño ultra grande explícito.
3. RFQ puede superar en situaciones donde el riesgo neto de la posición es significativamente diferente del riesgo bruto. Esto son posiciones d
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