Stat Arb

重要問題，我們要將交易所轉接器命名為什麼 ‼️‼️‼️

執行洞察：
每個交易標的的追價程度與最小跳動單位相關。

做了個夢，夢到我的 TWAP 有 78% 以吃單成交，今天早上醒來時對此感到非常惱火

還說什麼智力相當，去你的

Basis 殺手

辦公室裡每個人都有自己的填寫通知噪音，聽起來就像我桌上的拉斯維加斯賭場。

對 Citadel 來說又是桌上的另一天，我會預期如此

如果有其他全職從事這個行業的 PM/量化分析師想在倫敦聚會，跟我說一聲。我很樂意和其他 PM 聊聊工作 :)

大多數「用於交易的 AI 代理」或「與交易軟體相關的 X 新創公司」的核心問題是，它們是由從未交易過的人打造的。
這就是為什麼它們總是瞄準零售市場，因為它們無法接觸機構市場，也不屬於那個網絡。
許多機構產品的品質非常高（也有很多不是），但總體而言，我看到很多公司正在做某種標準的矽谷新創公司，卻試圖革新交易，而主要問題是沒有人在交易領域工作過，或者對如何賺錢一無所知。

在加密貨幣中，我發現大多數情緒數據集在很大程度上都被波動性和動量因素所解釋。

我申請開設帳戶超過兩年前的銀行今天回覆我 😵‍💫

平均的創業公司是“多任務駕駛軌道，用於主動工作流程”，然後它只是一個內置ChatGPT的瀏覽器。

第二部分已推出。我們找到多個 >5 夏普比率的信號，與未來回報高度相關，並在下一篇文章中建立一套用於因子建模的特徵集。

無法在加密貨幣中找到動量因子的人，在實務術語中被稱為“技能問題”。

進行高頻交易模擬 😵‍💫😵‍💫😵‍💫

預測：
5分鐘及以下 - XGBoost
15分鐘及以上 - Ridge
你可以通過對每個特徵擬合非參數回歸來提升 Ridge，作為中間方案。為了減少擬合，你可以加入一個假設，只有在驗證通過時才進行擬合。
這通常是按預測時長的最佳模型。