StatArb

vip
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Réaliser des simulations de trading à haute fréquence 😵‍💫😵‍💫😵‍💫
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Prévision :
5 minutes et moins - XGBoost
15 minutes et plus - Ridge
Vous pouvez améliorer Ridge en ajustant des régressions non paramétriques par caractéristique comme intermédiaire. Pour réduire l'ajustement, vous pouvez ajouter une hypothèse, et ne l'ajuster que si elle est validée.
C'est généralement le modèle optimal par horizon.
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Je me souviens être allé à une conférence une fois et un dirigeant d'un fonds quantitatif (non technique) m'a dit la liste complète de toutes les données alternatives qu'ils utilisaient.
Il n'avait évidemment aucune idée que cela aurait probablement dû rester confidentiel car les jeux de données de test représentent beaucoup de travail et beaucoup d'entre eux étaient de niche, mais cela m'a évité de tester une vingtaine de jeux de données !
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Voici un exemple de la façon dont un alpha se dégrade à mesure que nous négocions des actifs de moins en moins liquides.
C'est la performance avant frais d'un alpha cross_ex_std_1w.
C'est l'écart type du volume entre les échanges pour un horodatage donné, puis moyenné sur la semaine passée.
En gros, à quel point les échanges sont d'accord, vous pouvez aussi utiliser l'Open Interest, il y a une corrélation d'environ 0,86 si vous le remplacez par l'OI.
Il est très clair qu'à mesure que nous négocions des actifs moins liquides et avec des spreads plus élevés, où il devient de plus en plus
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Jamais d'amélioration de prix
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Dans le dernier article, nous décomposons exactement comment rechercher et évaluer les alphas HFT, et expliquons les techniques avancées utilisées par les principales sociétés de trading.
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Je trouve que HPCA est un outil très utile pour la sélection de caractéristiques. Il rend les clusters où vous devez choisir entre des caractéristiques beaucoup plus clairs qu'une grille de corrélation
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Oublié l'objectif n°2
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Les tests unitaires sont une admission que votre code pourrait contenir des erreurs. Les véritables développeurs HFT manuels ne les utilisent pas.
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ChatGPT a permis à des personnes autrement incapables de générer de jolis graphiques et cela a révolutionné l'espace quant slop
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J'ai vu quelques commentaires sur le carnet d'ordres vs RFQ. Quelques réflexions de ma part en tant que quelqu'un qui a cité les deux :
1. RFQ est intrinsèquement réservé aux preneurs et, en tant que tel, vous atteignez une limite avec les coûts et ne pouvez jamais atteindre une exécution à coût ultra faible requise pour des stratégies à rotation plus élevée en transformant en positions.
2. Le carnet d'ordres sera généralement meilleur en coût pour tout ce qui n'est pas explicitement de taille ultra grande.
3. RFQ peut surpasser dans des situations où le risque net de la position est significa
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Pour ceux qui ne sont pas doués en codage et qui cherchent à essayer des stratégies quantitatives, je pense que : est un excellent produit pour rechercher et déployer des stratégies. En phase de lancement mais très cool ! Ça vaut le coup d'essayer :)
[Ceci est une véritable recommandation, je n'ai aucun intérêt financier ici]
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Content que je reçois de grok plutôt que des médias biaisés de l'État profond
MY-6,45%
GROK6,88%
DEEP7,07%
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J'ai rencontré Stoikov lors d'un appel une fois et j'ai pensé qu'il était complètement retardé.
Ne crois pas trop aux universitaires.
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6 astuces de latence supplémentaires maintenant disponibles !
Des astuces entièrement nouvelles accessibles aux lecteurs de trading quantitatif.
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Dernier article sur le blog (gratuit pour tous les lecteurs): L'industrie
Comment les bureaux, les fonds et les pods sont structurés, les plages de rémunération typiques, les attributions de coûts, et les choix intelligents à faire en tant que gestionnaire.
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Extrait de connaissance
Qu'est-ce qu'un facteur ?
Je pense que je n'ai jamais vraiment compris cette idée jusqu'à ce que je commence à les trader très activement.
Les facteurs ne sont rien de spécial, ce sont simplement des alphas importants - RIEN DE PLUS.
Vous utilisez les facteurs pour dire :
Hé, ces alphas expliquent une grande partie de la variance et je ne veux pas les retrouver à nouveau. En crypto, cela pourrait être un facteur de momentum, donc pour éviter de trouver 20 versions du même effet, nous utilisons une régression xs pour supprimer notre caractéristique de momentum
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Effets :
Reversal à 1h (crypto)
Momentum sur 5-21 jours (crypto)
Effet de decay (crypto)
Anti-prémium pour petites capitalisations (crypto)
Reversal sur 1-7 jours (equities)
Caractéristiques du comportement à long terme (ts argmax) (@E5@qui a connu le plus grand pic de volume au cours des 3 dernières années) (equities)
Momentum (9-18 mois) (equities)
Beaucoup des mêmes effets, différentes périodes de temps
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