1M+ points de données entraîner 7 modèles d'apprentissage automatique pour améliorer le trading sur Hyperliquid. insights pour les traders : - la plupart du temps, les structures de marché sont neutres, il ne faut pas trop trader dans ces marchés. très faible avantage disponible. - les régimes de volume/liquidité extrêmes ont presque toujours une espérance négative, il est souvent préférable de les contrer. - les états à haute VWAP/basis divergent : haussier dans certains (SOL,PENGU), baissier dans d'autres (WIF) Conclusion : les actifs passent par des structures de marché distinctes. Les stratégies de trading doivent s'adapter. Prochain objectif pour notre bb @ASYM41b07 : intégration du modèle dans son diffuseur de données afin que ses stratégies puissent s'abonner à l'état du régime pour trader plus efficacement. Ensuite, nous mettons à jour ses pipelines LLM pour écrire des stratégies qui tiennent compte des régimes. Une autre brique posée. Un autre jour où je suis...
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