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Titolo: Perché il 99% dei bot StatArb al dettaglio esplode (e come risolverlo con la matematica)Il 99% dei bot "StatArb" venduti ai trader al dettaglio utilizza una finestra di retrospettiva statica (OLS) per calcolare il rapporto di copertura. Quando il regime di mercato cambia, lo spread supera la soglia del punteggio Z, e il tuo conto viene liquidato.
L'arbitraggio istituzionale reale richiede copertura dinamica. Ecco il passo esatto di aggiornamento del filtro di Kalman che uso nel mio bot Sentinel per monitorare dinamicamente la relazione tra due asset in tempo reale.
core/kalman_filter.py (Linee 42-56)import numpy as np
def kalman_update(prezzo_x, prezzo_y, stato_media, stato_cov, rumore_osservazione, rumore_transizione):
Titolo: Perché il 99% dei bot StatArb al dettaglio esplode (e come risolverlo con la matematica)
Il 99% dei bot "StatArb" venduti ai trader al dettaglio utilizza una finestra di retrospettiva statica (OLS) per calcolare il rapporto di copertura. Quando il regime di mercato cambia, lo spread supera la soglia del punteggio Z, e il tuo conto viene liquidato.
L'arbitraggio istituzionale reale richiede copertura dinamica. Ecco il passo esatto di aggiornamento del filtro di Kalman che uso nel mio bot Sentinel per monitorare dinamicamente la relazione tra due asset in tempo reale.
core/kalman_filter.py (Linee 42-56)import numpy as np
def kalman_update(prezzo_x, prezzo_y, stato_media, stato_cov, rumore_osservazione, rumore_transizione):
L'arbitraggio istituzionale reale richiede copertura dinamica. Ecco il passo esatto di aggiornamento del filtro di Kalman che uso nel mio bot Sentinel per monitorare dinamicamente la relazione tra due asset in tempo reale.
core/kalman_filter.py (Linee 42-56)import numpy as np
def kalman_update(prezzo_x, prezzo_y, stato_media, stato_cov, rumore_osservazione, rumore_transizione):
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