StatArb

Todo el mundo en la oficina tiene su propio ruido de notificaciones de llenado; suena como un casino de Las Vegas en mi escritorio

Solo otro día más en el escritorio para Citadel, me imagino.

Si algún otro gestor de carteras/quant que trabaje a tiempo completo en la industria quiere quedar en Londres, que me avise. Me encantaría hablar de trabajo con otros gestores :)

Un problema central con la mayoría de los "agentes de IA para trading" o "startups X relacionadas con software de trading" es que son creados por personas que nunca han operado antes.
Por eso siempre apuntan al mercado minorista, porque no tienen acceso al mercado institucional ni forman parte de esa red.
Muchos productos institucionales son de muy alta calidad (muchos no lo son), pero en general veo muchas empresas que hacen algún tipo de startup estándar de Silicon Valley pero intentan revolucionar el trading, con el principal problema de que nadie ha trabajado en trading o sabe nada sobre g

La mayoría de los conjuntos de datos de sentimiento en cripto que encuentro se explican en gran medida por factores de volatilidad y momentum.

El banco al que solicité abrir una cuenta hace más de 2 años me respondió hoy 😵‍💫

La startup promedio es “rieles de tareas múltiples para flujos de trabajo agenticos” y luego es solo un navegador con ChatGPT integrado

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.

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"

Realizando simulaciones de HFT 😵‍💫😵‍💫😵‍💫

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.

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!

Nunca mejora el precio

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.

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