Gemma 4 con el knowledge cutoff en enero de 2025 no ha visto venir ni una
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Quant Dani
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Quant Dani
@QuantDani
Intentando llegar a ser desarrollador Quant. Claramente nada de lo que digo sea tomado como consejo de inversión. Mi YT: https://t.co/TJXJY2nfBR
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Vamos a ver que igual no ha quedado claro.
Yo no tengo idea de fontanería financiera ni te he rebatido nada chaval.
Yo sé de física, sé de matemáticas, de programación y tengo formación financiera.
Y ni en 1000 vidas la fontanería financiera va a superar estudiar física.
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Pero vamos no es nada para sacar mucho dinero (por la falta de volumen), sino más bien un proyecto guapo que me interesaba hacer.
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Pero bueno todavía faltan bastantes cosas por pulir, ahora mismo el tiempo que tarda desde que detecta el fill hasta que ejecuta la orden en Polymarket es de unos 400ms. Tiempo muy mejorable si lo ejecuto desde AWS Us-East y optimizo la velocidad del código.
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LET'S GOO!!!!
Por fin ya el sistema de arbitraje entre Polymarket y Kalshi ha hecho un trade rentable!
Ha lanzado una orden límite en Kalshi y, cuando ha detectado el fill, ha ejecutado una orden de mercado en Polymarket para cubrir la posición.
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Acabas de optimizar tu estrategia y los números son increíbles. 🚀 Profit Factor alto, curva ascendente... todo pinta bien.
Pero aquí es donde siempre asalta la duda:
¿Realmente he encontrado un edge o solo he torturado los datos hasta que confesaron lo que quería ver?
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@_HMPhysics_ Totalmente de acuerdo, al final si la tesis es robusta, los parámetros son intocables, y por tanto no tiene ningún tipo de sentido hacer estas simulaciones.
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Con esto quiero decir que sobre estudios aleatorios aplicar estas estrategias de backtest es muy muy útil pero sobre estudios basados en hipótesis externas realizar estos backtest, en contra de lo que pueda parecer, te sobreajusta.
Pero vuelvo a decir, buen hilo para valorar.
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Muchas veces existe un problema añadido, tú eliges un conjunto de medias basado en una hipótesis estudiada.
Es decir, si sabes que el mercado generalmente usa medias 30/70, no tiene sentido aplicar estudios sobre medias 29/69, 28/68... que van a invalidar tu estrategia.
Quant Dani@QuantDani
Hice la prueba con una estrategia de Cruce de Medias que optimicé en Python 🐍. En el backtest original se veía genial: ✅ SMA Lenta 140 / Rápida 75 🚀 Profit Factor: 5.29 Parecía ganadora. Pero el test de permutación me dio un baño de realidad.
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Aprender a aplicar este test me ha ahorrado poner dinero real en sistemas que solo eran ruido estadístico. Es una herramienta más para ser escéptico con nuestros propios resultados.
Si te interesa la parte técnica, he subido el código y la explicación paso a paso aquí 👇 youtube.com/watch?v=V2xnsw…
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El resultado: P-Value de 0.175.
Esto significa que el 17.5% de las veces, generando datos totalmente al azar, se obtuvieron resultados iguales o mejores que en mi estrategia original.
Básicamente, no había evidencia suficiente para decir que mi "edge" era real. Probablemente era suerte. 📉
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@_HMPhysics_ @VictorG_bolsa @Mariellangsaez @sergiomollag @VdeVolsa Estoy haciendo un bot en Python, si sale bien te cuento!
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@QuantDani @VictorG_bolsa @Mariellangsaez @sergiomollag @VdeVolsa Grande Dani. Tenemos un día que hablar de lo del Polymarket.
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MIS SISTEMAS ALGORITMICOS 🤖📊
El viernes la oportunidad de estar con algunas mentes brillantes del Quant como @_HMPhysics_ @Mariellangsaez @sergiomollag @VdeVolsa @QuantDani y estuvimos hablando de sistemas algorítmicos.
Estos son algunos sencillos que yo hice en mi dia 👇
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