StatArb

Nếu có bất kỳ PMs/quants nào khác đang làm việc toàn thời gian trong ngành muốn gặp nhau ở London, hãy liên lạc với tôi. Rất muốn trò chuyện công việc với các PM khác :)

Vấn đề cốt lõi của hầu hết các "tác nhân AI giao dịch" hay "công ty khởi nghiệp liên quan đến phần mềm giao dịch" là chúng được xây dựng bởi những người chưa từng giao dịch trước đây.
Đó là lý do tại sao chúng luôn nhắm vào thị trường bán lẻ vì họ không có quyền truy cập vào thị trường tổ chức và không thuộc mạng lưới đó.
Nhiều sản phẩm dành cho tổ chức có chất lượng rất cao (cũng có nhiều sản phẩm không), nhưng nhìn chung tôi thấy nhiều công ty đang thực hiện một số kiểu khởi nghiệp Silicon Valley tiêu chuẩn nhưng cố gắng cách mạng hóa giao dịch với vấn đề chính là chưa ai từng làm việc trong

Hầu hết các tập dữ liệu tâm lý trong crypto mà tôi tìm thấy phần lớn được giải thích bởi các yếu tố biến động và động lượng

Ngân hàng mà tôi đã đăng ký mở tài khoản hơn 2 năm trước đã gửi email phản hồi cho tôi hôm nay 😵‍💫

Các công ty khởi nghiệp trung bình là “dây dẫn đa nhiệm cho quy trình làm việc có chủ đích” và sau đó chỉ là một trình duyệt tích hợp ChatGPT

Phần 2 đã ra mắt. Chúng tôi tìm thấy nhiều tín hiệu >5 Sharpe có mối tương quan cao với lợi nhuận kỳ vọng, và thiết lập một bộ đặc trưng cho mô hình yếu tố trong bài viết tiếp theo.

Những người không thể tìm thấy yếu tố đà trong tiền điện tử sở hữu thứ gì đó trong thuật ngữ thực hành gọi là “vấn đề kỹ năng”

Thực hiện mô phỏng HFT 😵‍💫😵‍💫😵‍💫

Dự báo:
5 phút trở xuống - XGBoost
15 phút trở lên - Ridge
Bạn có thể nâng cao ridge bằng cách phù hợp các hồi quy phi tham số cho từng đặc trưng như một phương pháp trung gian. Để giảm thiểu việc phù hợp, bạn có thể thêm một giả thuyết, và chỉ phù hợp nếu nó xác thực.
Thông thường, đây là mô hình tối ưu theo từng khoảng thời gian.

Tôi nhớ lần đó tôi đã đi một hội nghị và một giám đốc quỹ định lượng (không kỹ thuật) đã kể cho tôi danh sách đầy đủ tất cả các bộ dữ liệu thay thế mà họ đã sử dụng.
Rõ ràng anh ấy không biết rằng có lẽ nên giữ bí mật vì các bộ dữ liệu thử nghiệm là rất công phu và nhiều trong số đó là các dữ liệu đặc thù, nhưng điều đó đã giúp tôi tiết kiệm việc thử nghiệm hơn 20 bộ dữ liệu!

Không bao giờ cải thiện giá

Trong bài viết mới nhất, chúng tôi phân tích chính xác cách nghiên cứu và đánh giá các alpha HFT, cũng như giải thích các kỹ thuật nâng cao được các công ty giao dịch hàng đầu sử dụng.

Tôi thấy HPCA là một công cụ rất hữu ích để chọn đặc trưng. Nó làm cho các cụm mà bạn cần phải chọn giữa các đặc trưng rõ ràng hơn nhiều so với lưới tương quan

Các bài kiểm tra đơn vị là một sự thừa nhận rằng mã của bạn có thể có lỗi. Các nhà phát triển HFT thủ công thực sự không sử dụng chúng