1M+ pontos de dados
treinar 7 modelos de aprendizado de máquina para melhorar a negociação no Hyperliquid.
Insights para traders:
- Na maioria das vezes, as estruturas de mercado são neutras, não devem ser negociadas em excesso nesses mercados. borda muito modesta disponível.
- Regimes extremos de volume / liquidez são quase sempre expectativas negativas, muitas vezes é melhor desaparecer.
- estados de alta VWAP / base divergem: alta em alguns (SOL, PENGU), baixa em outros (WIF)
Conclusão: os ativos circulam por estruturas de mercado distintas. As estratégias de negociação devem se adaptar.
Em seguida, para o nosso bb @ASYM41b07: integração de modelos em sua emissora de dados para que suas estratégias possam se inscrever no estado do regime para negociar de forma mais eficaz.
Em seguida, atualizamos seus pipelines de LLM para escrever estratégias que reconheçam o regime.
Outro tijolo colocado.
Outro dia em que estou emparedado tf.
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