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Idade 1.8 Ano
Nível máximo 0
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A maioria dos conjuntos de dados de sentimento em cripto que encontro são largamente explicados por factores de volatilidade e momentum
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Último artigo publicado onde corrigimos o LTR e o fazemos realmente superar o benchmark de última geração.
A versão atual da literatura tem um desempenho muito inferior ao benchmark, por isso modificamos o objetivo e a escala para desenvolver um modelo inovador que supera os modelos existentes.
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O banco ao qual me candidatei para abrir uma conta há mais de 2 anos enviou-me um email de volta hoje 😵‍💫
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A startup média é “guias de tarefas múltiplas para fluxos de trabalho agenticos” e depois é apenas um navegador com o ChatGPT integrado
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Parte 2 já disponível. Encontramos múltiplos sinais de Sharpe >5 com altas correlações com retornos futuros, e estabelecemos um conjunto de características para modelagem de fatores no próximo artigo.
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Pessoas que não conseguem encontrar o fator de momentum em cripto possuem algo que, em termos de praticante, é referido como uma “questão de habilidade”
MMT-6,58%
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Realizando simulações de HFT 😵‍💫😵‍💫😵‍💫
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Previsões:
5 minutos e abaixo - XGBoost
15 minutos e acima - Ridge
Pode melhorar o ridge ajustando regressões não paramétricas por característica como um intermediário. Para reduzir o ajuste, pode adicionar uma hipótese e ajustar apenas se ela for validada.
Este é tipicamente o modelo ótimo por horizonte.
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Lembro-me de ter ido a uma conferência uma vez e um executivo de um fundo quantitativo (não técnico) me disse a lista completa de todos os conjuntos de dados alternativos que eles usavam.
Ele obviamente não tinha ideia de que provavelmente deveria ter mantido isso confidencial, pois testar conjuntos de dados é um trabalho enorme e muitos deles eram específicos, mas isso me poupou de testar mais de 20 conjuntos de dados!
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Aqui está um exemplo de como um alfa decai à medida que negociamos ativos cada vez menos líquidos.
Este é o desempenho pré-taxas de um alfa cross_ex_std_1w.
É o desvio padrão do volume entre as trocas para um determinado carimbo de data/hora, e depois a média da última semana.
Basicamente, quão bem concordam as trocas, também pode usar OI, tem uma correlação de cerca de 0,86 se trocar por OI.
Está muito claro que, à medida que negociamos ativos menos líquidos e com spreads mais altos, onde se torna cada vez mais difícil monetizar o sinal, ele piora.
Começa com um Sharpe de 2 e termin
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Nunca melhora o preço
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No artigo mais recente, detalhamos exatamente como pesquisar e avaliar alfas de HFT, e explicamos técnicas avançadas usadas pelas principais empresas de trading.
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Acho que o HPCA é uma ferramenta muito útil para seleção de características. Torna os clusters onde é necessário escolher entre características muito mais claros do que uma grade de correlação
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Esqueci o objetivo nº 2
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Os testes unitários são uma admissão de que o seu código pode ter erros. Os verdadeiros desenvolvedores manuais de HFT não os usam.
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O ChatGPT permitiu que pessoas de outra forma incapazes criassem gráficos bonitos e isso revolucionou o espaço de trading quantitativo
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Tenho visto alguns comentários sobre livro de ordens versus RFQ. Algumas reflexões minhas como alguém que já fez cotações de ambos:
1. RFQ é inerentemente apenas para tomadores e, como tal, atinge um limite de custos e nunca consegue alcançar uma execução de custo ultra baixo necessária para estratégias de maior rotatividade através de transformar em posições.
2. O livro de ordens geralmente terá um custo melhor para tudo que não seja explicitamente de tamanho ultra grande.
3. RFQ pode superar em situações onde o risco líquido da posição é significativamente diferente do risco bruto. Isto é, p
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