1M+ puntos de datos
entrenar 7 modelos de aprendizaje automático para mejorar el trading en Hyperliquid.
Perspectivas para los traders:
- La mayoría de las veces las estructuras del mercado son neutrales, no deben negociarse en exceso en estos mercados. borde muy modesto disponible.
- Los regímenes extremos de volumen/liquidez son casi siempre expectativas negativas, a menudo es mejor desvanecerse.
- Los estados de base / VAP alto divergen: alcista en algunos (SOL, PENGU), bajista en otros (WIF)
Conclusión: los activos circulan a través de distintas estructuras de mercado. Las estrategias de trading deben adaptarse.
Lo siguiente para nuestro @ASYM41b07 bb: la integración del modelo en su emisora de datos para que sus estrategias puedan suscribirse al estado del régimen para operar de manera más efectiva.
Luego actualizamos sus pipelines de LLM para escribir estrategias que tengan en cuenta el régimen.
Otro ladrillo puesto.
Otro día en el que estoy tapiado tf.
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