ルール、ブリタニア！

テレグラムアラートは通知に必要なすべてです。それは設定が非常に簡単です。

ステーブルコイン市場はMMするのが簡単で、簡単なマーケットメイキングの経験が欲しいなら、ステーブルコインからステーブルコイン市場をMMしてください。非常に非毒性で、文字通り手動で行うことができます。私は一時的に手動で行って収益を得ることができました。

特徴の配布が適切に機能することは、ほとんどの場合、シャープレシオで0.25-0.5の簡単なものです(最初にアルファを仮定し、配布が適切に機能していない場合)

=== 戦略の劣化前のシャープ比と最大ドローダウン ===
シャープレシオやカルマー比について興味深いことの一つは、それが戦略が死ぬときにどのように物事を残すかの指標であるということです。
戦略が「死ぬ」とは、実際にはライブトラックとバックテスト(が現実的に同じものであるべきだと言っているだけです。なぜなら、一度バックテストがライブで有効であることが確認されれば、すなわち過剰適合していない、コスト仮定が妥当であるなど、バックテストにも依存でき、それをかなり有用と考えることができるからです。当然、これは最終的にはライブによって駆動されており、それが確認される必要があります)が歴史的なものから著しく逸脱しているのです。ここでのキーワードは「歴史的から著しく逸脱する」です。
X MDD が与えられた場合、私はどの MDD でその日を終えるべきか？これは数学的に解決できる方法があると確信していますが、私やほとんどの PM にとっては(、今後も)非常に裁量的な直感に基づくものになるでしょう。しかし、はい、いくつかの確率を計算することはおそらくできるでしょう。
これは私の主なポイントのための背景であり、カルマ/シャープが良ければ良いほど、戦略が死んでいることを知る前の閾値が厳しくなるということです。これは私たちにとって非常に良いことです。なぜなら、損失をより早く防ぐことができるからです！
極端

リンディ効果とアービトラージ:
(フィルレートを改善する方法!)
リンディ効果の一般的な考え方は、何かが長く存在するほど、それが存在し続ける時間が長くなるということです。赤ワインはリンディですが、レッドブルはそうではありません。
これはアービトラージの機会にも非常に適用される実際の原則です。
特定のアービトラージの予想される寿命は、通常、以下のいくつかの要因に依存しています:
- 会場の組み合わせ
- アービトラージのサイズ
- その会場の通常のアービトラージとは何ですか
- コイン
しかし、最も重要なのは：
- アービトラージはどのくらいの間存在していますか
期待される寿命についてなぜ気にするのでしょうか？
結局、すべては「インコンプリート」と呼ばれるものに帰着します。インコンプリートとは、アービトラージ取引の不完全なもので、一方のレッグが埋まり、もう一方が埋まらないことを指します。
想像してみてください、両方のレッグにリミットIOCを送信して、1つだけが約定したとします。この場合、通常はエッジがないレッグが約定するため、それを取り消さなければなりません。これで2回の取引を行い、何も得られなかったことになります。
したがって、多くの利益を上げるアービトラージ取引は、不完全性を最適化することに帰着します。したがって、アービトラージにおいてリンディ効果を利用することができます。
もし

短期ブレイクアウトは短期モメンタムよりもはるかに一般的です。
反転が最も重要である

驚くべきことに、OpenAIの誰もが「コードコメントに絵文字を入れないでください」がシステムプロンプトやファインチューニングの一部であるべきではないと気づいていない。

一度GithubデスクトップGUIを使用すると、戻れなくなります。
機能は基本的で、時にはまだターミナルを使うこともありますが、GUIははるかに迅速で簡単です。

アイデアを十分に早く反復できないと、失敗します。
確固たるプロセス/アプローチが重要であり、賢さも重要ですが、迅速に反復しないと失敗します。
緊急性の文化を創造し、適切なツールに投資することが重要です。

LASSOは本当にダメです。
アンサンブルに使用する際の平均を取るのと同等です。
リグレッションには最悪です。とにかくLASSOは使わないでください。
それに…もし機能を削除するつもりだったなら、事前に手動で行うべきだったでしょう。そんなのはただの悪い機能設計です。

予測に関するノート:
1時間以上のバーではリッジを使用すべきだと思いますが、1分/5分バーになると通常XGBoostが勝つことが多いです。
5分は少し注意深い調整が必要ですが、1分、特に秒単位では、XGBoostがあなたのICに対して純粋により良いモデルであることから、さらに0.01-0.025の優位性を見始めます。
XGBoostは非常に優れており、NaN値を回避できるため、バックテストにおいてよくある問題を避けることができます。つまり、ルックバックのための異なるデータセットの可用性があり、あるプロバイダーは10年分のデータを持っている一方で、別のプロバイダーは2(を持っています。
もちろん、補完することができますが、それは最も現実的な方法ではなく、技術的には先読みが含まれています。なぜなら、事前に特徴の平均/中央値を明らかにするからです。先読みなしの平均を使うこともできますが、それでも...
1時間以上のフィッティングを行う余裕がない線形の事柄や、NaNを扱いたい場合、最適な方法はIC加重アンサンブルを行い、NaNがあるたびに重みを再計算することです。)各特徴のICと、どの特徴がセットに含まれているかを把握していれば、どの重みをどのようにすべきかを見極めるのはそれほど難しくありません。(

ロングフォームコンテンツはリンディ

ファクター動物園にいるなら、あなたはNGMIです
あなたはアルファジャングルにいるべきです

時々、ツイートをドロップして、それを削除しなければならないことがあります。なぜなら、世界はレンテックのアルファの秘密を知ってはいけないからです。

それらはフランスの特異な地域から来ない場合、真の残差化リターンではありません。

HFTでは、ほとんどのスムージングがEWMAで行われます。なぜなら、開発者は価格の長いキャッシュを保持し、システムをパフォーマンス良く保つように頼むとイライラするからです。