StatArb

У кожного в офісі є власний сповіщувальний звук заповнення, він звучить так, ніби в мене на столі грає казино у Вегасі

Ще один звичайний день за столом для Citadel, я б очікував

Якщо будь-які інші PMs/кванти, які працюють у галузі на повний робочий день, хочуть зустрітися в Лондоні, дайте мені знати. Буду радий поговорити про справи з іншими PMs :)

Основна проблема більшості «AI-агентів для трейдингу» або «стартапів, пов'язаних із торговим програмним забезпеченням» полягає в тому, що їх створюють люди, які ніколи раніше не торгували.
Саме тому вони завжди виходять на роздрібний ринок, оскільки не мають доступу до інституційного ринку і не є частиною цієї мережі.
Багато інституційних продуктів є дуже якісними (хоча багато й ні), але загалом я бачу чимало фірм, які намагаються створити щось на кшталт стандартного стартапу в Силіконовій долині, щоб революціонізувати трейдинг, при цьому головна проблема — ніхто ніколи не працював у сфері тре

Більшість наборів даних про настрої в крипто, які я знаходжу, значною мірою пояснюються факторами волатильності та імпульсу.

Банк, до якого я подав заявку на відкриття рахунку понад 2 роки тому, сьогодні надіслав мені відповідь 😵‍💫

Середній стартап — це «мультизадачні рейки для агентних робочих процесів», а потім це просто браузер з вбудованим ChatGPT

Частина 2 вже доступна. Ми знаходимо кілька сигналів >5 Шарпа з високою кореляцією з майбутніми доходами і створюємо набір ознак для факторного моделювання у наступній статті.

Люди, які не можуть знайти фактор імпульсу в криптовалюті, мають у практичних термінах те, що називається «проблемою навичок».

Виконання симуляцій високочастотної торгівлі 😵‍💫😵‍💫😵‍💫

Прогнозування:
5 хвилин і менше - XGBoost
15 хвилин і більше - Ridge
Ви можете покращити Ridge, підбираючи непараметричні регресії для кожної ознаки як проміжний варіант. Щоб зменшити кількість підгонок, можна додати гіпотезу і підганяти її лише за умови її валідності.
Зазвичай це є оптимальною моделлю за горизонтом.

Я пам’ятаю, що одного разу я був на конференції, і керівник квантового фонду (неспеціаліст у технічних питаннях) розповів мені повний список усіх альтернативних наборів даних, які вони використовували.
Очевидно, він не мав уявлення, що, ймовірно, це мало залишатися конфіденційним, оскільки тестові набори даних — це багато роботи, і багато з них були нішевими, але це заощадило мені тестування понад 20 наборів даних!

Ніколи не покращуйте ціну

У найновій статті ми детально розбираємо, як досліджувати та оцінювати альфи високочастотної торгівлі (HFT), а також пояснюємо передові техніки, які використовують провідні торгові компанії.

Я вважаю, що HPCA є дуже корисним інструментом для відбору ознак. Він робить кластери, між якими потрібно обирати ознаки, набагато яснішими, ніж матриця кореляцій.