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Titre : Pourquoi 99% des bots StatArb de détail échouent (et comment le réparer avec les mathématiques)99% des bots "StatArb" vendus aux traders de détail utilisent une fenêtre de lookback statique (OLS) pour calculer le ratio de couverture. Lorsque le régime du marché change, l'écart dépasse le seuil Z-score, et votre compte est liquidé.
Un arbitrage institutionnel réel nécessite une couverture dynamique. Voici l'étape exacte de mise à jour du filtre de Kalman que j'utilise dans mon bot Sentinel pour suivre dynamiquement la relation entre deux actifs en temps réel.
core/kalman_filter.py (Lignes 42-56)import numpy as np
def kalman_update(prix_x, prix_y, état_moyen, cov_state, bruit_observation, bruit_transition):
Titre : Pourquoi 99% des bots StatArb de détail échouent (et comment le réparer avec les mathématiques)
99% des bots "StatArb" vendus aux traders de détail utilisent une fenêtre de lookback statique (OLS) pour calculer le ratio de couverture. Lorsque le régime du marché change, l'écart dépasse le seuil Z-score, et votre compte est liquidé.
Un arbitrage institutionnel réel nécessite une couverture dynamique. Voici l'étape exacte de mise à jour du filtre de Kalman que j'utilise dans mon bot Sentinel pour suivre dynamiquement la relation entre deux actifs en temps réel.
core/kalman_filter.py (Lignes 42-56)import numpy as np
def kalman_update(prix_x, prix_y, état_moyen, cov_state, bruit_observation, bruit_transition):
Un arbitrage institutionnel réel nécessite une couverture dynamique. Voici l'étape exacte de mise à jour du filtre de Kalman que j'utilise dans mon bot Sentinel pour suivre dynamiquement la relation entre deux actifs en temps réel.
core/kalman_filter.py (Lignes 42-56)import numpy as np
def kalman_update(prix_x, prix_y, état_moyen, cov_state, bruit_observation, bruit_transition):
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