Як працювати з AI-орієнтованими торговими стратегіями? Вивчення можливостей Alpha через конкурси для розробників. Учасники хакатонів за допомогою алгоритмічної оптимізації та аналізу моделей даних виявляють сигнали ринку. Який цей практичний досвід може надихнути звичайних трейдерів? Як глибоке навчання проявляється у короткостроковій торгівлі, підходи до програмування для хеджування ризиків, а також як з великої кількості ринкових даних витягти ефективний Alpha — це напрямки, які варто досліджувати.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ProtocolRebel
· 10год тому
Хакатонівська команда може бути крутою, але скільки з них дійсно може заробляти? Відчувається, що більшість просто оптимізують криві підгонки, не дозволяйте красивим тестам зупинити вас.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ChainProspector
· 10год тому
Не можу більше запускати, ці моделі від цих великих гравців ми зовсім не можемо запустити
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoSourGrape
· 10год тому
Якби я міг також почати займатися алгоритмами раніше, як учасники хакатонів, зараз, спостерігаючи за чужими Alpha-стратегіями, що перевищують ринок, я можу лише спокійно чекати і турбуватися.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasWhisperer
· 10год тому
Чесно кажучи, справжній альфа у мемпулі, а не у моделях, лол. Усі божеволіють через передбачення DL, тоді як газові хвилі буквально кричать про неефективність. Бачив, як діти з хакатону створюють гарні алгоритми, які перші зазнають краху під час ринкового шоку...
Переглянути оригіналвідповісти на0
DaoDeveloper
· 10год тому
Привіт, справжній альфа не в самій моделі — він у тому, як ти поєднуєш свої ризикові примітиви, чесно. бачив занадто багато проектів хакатонів, що зруйнувалися, бо не перевірили свою логіку хеджування за допомогою теорії ігор. яка у тебе глибина дерева Меркл для валідації ордерів?
Переглянути оригіналвідповісти на0
AlphaWhisperer
· 10год тому
Хакатонівські проєкти звучать досить круто, але скільки з них дійсно можуть принести прибуток?
Як працювати з AI-орієнтованими торговими стратегіями? Вивчення можливостей Alpha через конкурси для розробників. Учасники хакатонів за допомогою алгоритмічної оптимізації та аналізу моделей даних виявляють сигнали ринку. Який цей практичний досвід може надихнути звичайних трейдерів? Як глибоке навчання проявляється у короткостроковій торгівлі, підходи до програмування для хеджування ризиків, а також як з великої кількості ринкових даних витягти ефективний Alpha — це напрямки, які варто досліджувати.