CryptoPainter

Non sono solo diversi progetti a contattarmi per testare le loro architetture di trading AI. Dico solo alcuni punti: 1. Portare dati di lungo termine, le monete "fantasma" a breve termine senza max dd non significano nulla, è solo un bias di sopravvivenza. Basta scegliere una moneta che è già andata a zero e fare un backtest, la curva sarà comunque bella. 2. Se il rapporto di Sharpe > 5, si può sostanzialmente determinare che si tratta di overfitting, look-ahead bias o leak di dati. Medallion ha storicamente solo 2-3, se tu da solo riesci a ottenere 7, devi essere consapevole. 3. Testare i dati di un bull market crypto non è la stessa cosa che testare i dati di un mercato più ampio, è un overfitting completo, di solito non lo considero. Almeno le due fasi ribassiste del 2018 e del 2022 devono funzionare, e poi fare un walk-forward, solo allora si può considerare una strategia. 4. Le commissioni, lo slippage e il funding rate devono essere inclusi. Le commissioni maker/taker di Binance, i livelli VIP e gli sconti BNB, se il modello non è preciso, il backtest e il trading reale possono differire di un fattore due nell'annualizzazione, è la norma. 5. La capacità della strategia è più importante del rendimento. Se funziona con 100.000 dollari, non significa che funzionerà anche con 1.000.000 dollari. La profondità delle piccole monete è limitata, se entri nel mercato, annulli il tuo stesso segnale, il backtest non riflette affatto questo. 6. È vero che il crypto quant non è così competitivo, ma le opportunità di arbitraggio sono sempre più rare: funding arb, basis tra spot e futures, spread tra exchange, sono praticamente stati completamente sfruttati da market maker e HFT. Non si può fare high-frequency, non c'è spazio per i fattori puri, rimangono solo le due vecchie strade: trend e mean reversion. 7. L'alpha ha un'emivita. Se una strategia continua a funzionare dopo tre mesi, è sufficiente; se dopo sei mesi è ancora valida, è buona; se dopo un anno è ancora in piedi, è molto probabile che sia stata solo fortuna o che la tua dimensione non abbia ancora raggiunto un livello di attenzione. Non considerare i profitti di un bull run come un alpha perpetuo, non sei così bravo. 8. I "parametri ottimali" ottenuti tramite grid search sono per il 99% overfitting. I veri parametri stabili sono quelli che funzionano in un intervallo, non quelli che funzionano solo se sono precisi fino a due decimali. La robustezza dei parametri è cento volte più importante del rendimento puntuale, chi ha esperienza lo sa. 9. Le ICO del 2017, l'estate DeFi del 2020, i meme del 2021, LUNA/FTX del 2022, la narrativa AI del 2023, ogni segmento di struttura di mercato è completamente diverso. Le "regole" che hai adattato nel segmento precedente possono andare a zero in un nuovo regime, e potresti anche perdere sulle commissioni. 10. Il rischio degli exchange è sempre maggiore di quanto pensi. FTX è andata a zero, limitazioni API, liquidazioni improvvise, exchange minori che chiudono, Binance che improvvisamente delistano, tutte queste sono situazioni che possono "finire il gioco" in un colpo solo. Un annualizzato del 50% non può compensare un singolo crollo di un exchange, non importa quanto sia potente la strategia, chi fa altcoin deve considerare la liquidità e il "rischio di delisting". 11. Le curve di backtest possono sembrare belle, ma quando il tuo saldo scende per tre settimane consecutive, il 90% delle persone chiuderà il programma e regolerà manualmente i parametri. 12. Fai attenzione a capire se stai guadagnando alpha o beta. In un mercato rialzista, tutti sono maestri quant, ma quando arriva un mercato ribassista, solo quelli che hanno beta vengono spazzati via. Separa l'esposizione long e guarda solo la curva alpha, la maggior parte delle cosiddette "strategie" non ha affatto alpha, è solo un modo per essere long BTC con un po' di volatilità. 13. L'ML nel quant ha molta falsa prosperità. LSTM, Transformer, apprendimento rinforzato sono stati esaltati, ma in un contesto di segnali a rumore molto basso, un semplice fattore di momentum con un buon controllo del rischio può superare il tuo XGBoost che hai ottimizzato mille volte. È davvero difficile imparare, il quant è una vera sfida.

Ho appena visto questo video, che spiega in modo molto semplice perché l'olio di pesce è una grande truffa pubblicitaria... Dire che l'olio di pesce è efficace è come dire che mentre torni a casa fai un salto in avanti, certo accorcia la distanza, ma il significato...