StatArb

Важный вопрос: как мы назовём наш адаптер для биржи ‼️‼️‼️

Инсайт по исполнению:
Показатель Chase для каждого символа коррелирует с размером тика.

Мне приснилось, что мой TWAP исполнился на 78% как тейкер, и сегодня утром я проснулся очень раздражённым из-за этого.

Сопоставимый интеллект — да ну нахуй.

Basis убивает

У каждого в офисе свой уведомительный шум, когда он что-то заполняет — у меня на столе это звучит как вегасское казино.

Очередной обычный день на столе для citadel, я бы ожидал

Если какие-нибудь другие PM/кванты, работающие в индустрии полный день, хотят встретиться в Лондоне — дайте знать. Буду рад поболтать о делах с коллегами :)

Ключевая проблема большинства «AI-агентов для торговли» или «стартапов X, связанных с торговым ПО» заключается в том, что их создают люди, которые никогда не торговали.
Именно поэтому они всегда нацелены на розничный рынок, поскольку у них нет доступа к институциональному рынку и они не являются частью этой сети.
Многие институциональные продукты очень высокого качества (многие — нет), но в целом я вижу много фирм, которые занимаются чем-то вроде стандартного стартапа из Кремниевой долины, но пытаются революционизировать трейдинг, при этом основная проблема в том, что никто никогда не работал

Большинство наборов данных о настроениях в криптовалюте, которые я нахожу, в значительной степени объясняются факторами волатильности и импульса.

Банк, в который я подавал заявку на открытие счета более 2 лет назад, сегодня мне ответил 😵‍💫

Средний стартап — это «многозадачные направляющие рельсы для агентных рабочих процессов», а затем это просто браузер с встроенным ChatGPT

Часть 2 уже вышла. Мы обнаружили несколько сигналов Шарпа >5 с высокой корреляцией с будущими доходами и сформировали набор признаков для факторного моделирования в следующей статье.

Люди, которые не могут найти фактор импульса в криптовалюте, обладают тем, что в профессиональной терминологии называется «проблемой навыка»

Выполнение симуляций HFT 😵‍💫😵‍💫😵‍💫

Прогнозирование:
5 минут и менее - XGBoost
15 минут и более - Ridge
Вы можете улучшить Ridge, подгоняя непараметрические регрессии для каждой характеристики как промежуточный вариант. Чтобы снизить сложность подгонки, можно добавить гипотезу и подгонять её только при её подтверждении.
Это обычно является оптимальной моделью по горизонту.