StatArb

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.

Я помню, как однажды я посетил конференцию, и исполнитель из квантового фонда (не технический специалист) рассказал мне полный список всех альтернативных наборов данных, которые они использовали.
Очевидно, он не имел представления, что, скорее всего, это должно было оставаться конфиденциальным, поскольку тестовые наборы данных требуют много работы, и многие из них были нишевыми, но это сэкономило мне тестирование более двадцати наборов данных!

Никогда не повышайте цену

В последней статье мы подробно разбираем, как именно исследовать и оценивать альфы высокочастотной торговли (HFT), а также объясняем передовые методы, используемые ведущими торговыми фирмами.

Я считаю, что HPCA — очень полезный инструмент для отбора признаков. Он делает кластеры, в которых нужно выбирать между признаками, гораздо более ясными, чем сетка корреляций.

Модульные тесты — это признание того, что в вашем коде могут быть ошибки. Настоящие ручные разработчики HFT их не используют.

ChatGPT позволил в противном случае неспособным людям создавать красивые графики, и это произвело революцию в области квантового слоп-пространства