Обзор исследований по алгоритмической торговле за 9-16 февраля

Каждую неделю мы перебираем десятки новых научных препринтов и выбираем самое важное.

1. Алгоритмическая торговля
Новое исследование о биткоине показывает, как правильно настраивать торговые стратегии с walk-forward тестированием. Более точный подбор длины окон уменьшает просадки и улучшает результаты. Ссылка

Другая работа сравнивает торговлю на централизованных и децентрализованных биржах. Разные комиссии и задержки исполнения влияют на прибыль — это важно учитывать. Ссылка

Прогнозирование цен на электричество тоже переходит на машинное обучение. Новые модели учитывают не только точные цифры, но и рыночные факторы. Ссылка

2. Управление рисками
Риски можно оценивать по новостям. Трансформеры (тип нейросетей) хорошо работают даже с малым количеством данных. Ссылка

Для банков разработали модель, которая учитывает взаимное влияние через разные каналы. Это помогает точнее предсказывать кризисы. Ссылка

Новый метод оценки облигаций быстрее считает риски в больших сетях. Полезно для инвесторов. Ссылка

3. Машинное обучение
Исследование показало, когда объединение разных данных улучшает прогнозы, а когда мешает. Позднее слияние часто работает лучше. Ссылка

В DeFi комиссии защищают от манипуляций ценами при ликвидациях. Это стабилизирует рынок. Ссылка

Будет больше работ по анализу рисков через тексты и нейросети. Децентрализованные финансы и микроструктура рынка остаются в фокусе.

Пишу про автоматизацию трейдинга и не только. Канал