Lmst

#TradingEducation #HighFrequencyTrading #FuturesTrading #AlgorithmicTrading #TradeDiscipline #QuantTrading #MarketMicrostructure #AlgorithmDevelopment #RiskMitigation #TradingPsychology #AlgoTraders #TraderMindset #ConsistencyWins #TradeLikeAMachine (5/5)

La legge di bilancio 2026: l’austerità come preludio al riarmo – di Andrea Fumagalli https://effimera.org/la-legge-di-bilancio-2026-lausterita-come-preludio-al-riarmo-di-andrea-fumagalli/ #MinisterodelleImpreseedelMadeinItaly(MIMIT) #UfficioParlamentarediBilancio(Upb) #Zes(ZoneEconomicheSpeciali) #speculazionefinanziaria #HighFrequencyTrading #leggedibilancio2026 #rapportodeficit/Pil #GiancarloGiorgetti #RobertoCiccarelli #AndreaFumagalli #FrancescoVolpi #Bancad'Italia #governoMeloni #Precarietà

Ultra-Low-Latency Trading System

https://submicro.krishnabajpai.me/

#HackerNews #UltraLowLatency #Trading #System #AlgorithmicTrading #FinTech #HighFrequencyTrading #StockMarket

Agent-based simulator models flash crash events like 2010’s using high-frequency trading data and explores key market conditions behind such volatility. https://hackernoon.com/the-anatomy-of-a-flash-crash-modeled-to-the-millisecond #highfrequencytrading

Simulations show how algorithmic trading, inventory limits, and trader speed drive flash crashes—and why real markets may be more fragile than we think. https://hackernoon.com/how-trading-algorithms-can-trigger-flash-crashes #highfrequencytrading

Simulated study reveals how market maker limits and trading frequency affect the frequency and severity of mini flash crash events. https://hackernoon.com/why-tiny-crashes-happen-all-the-time-and-what-they-reveal-about-modern-markets #highfrequencytrading

The Mechanics of a Mini Flash Crash https://hackernoon.com/the-mechanics-of-a-mini-flash-crash #highfrequencytrading

A simulation of the 2010 Flash Crash reveals how algorithmic trading and liquidity withdrawal led to one of the most dramatic market drops in history. https://hackernoon.com/why-did-the-stock-market-crash-in-2010 #highfrequencytrading

Statistical tests show our calibrated model mirrors real financial data. P-values and coverage ratios confirm its accuracy and realism. https://hackernoon.com/can-a-financial-model-truly-mimic-reality-these-numbers-say-yes #highfrequencytrading

Surrogate models and grid search combine to calibrate an agent-based financial simulation that mirrors real mid-price market dynamics. https://hackernoon.com/validation-driven-calibration-of-financial-simulation-models #highfrequencytrading

How we calibrate and validate financial market models using stylised facts like fat tails, volatility clustering, and return autocorrelation. https://hackernoon.com/how-stylised-facts-shape-the-future-of-financial-market-simulation #highfrequencytrading

Explore how five types of traders—including market makers—shape realistic trading simulations using order books, position limits, and Kalman smoothing. https://hackernoon.com/agent-based-modelling-of-market-microstructure #highfrequencytrading

Simulating trader behavior in high-frequency markets using agent-based modeling of orders, cancellations, and strategies. https://hackernoon.com/anatomy-of-a-simulated-market-behavioral-modeling-of-algorithmic-traders #highfrequencytrading

What caused the 2010 Flash Crash? A fine-grained simulation reveals how algorithms and trader behavior trigger extreme market volatility. https://hackernoon.com/recreating-the-algorithm-that-almost-broke-wall-street #highfrequencytrading

Agent-based simulations reveal how traders, even without strategy, can replicate real market behavior and inform flash crash analysis and policy. https://hackernoon.com/inside-the-artificial-markets-that-predict-real-financial-shifts #highfrequencytrading

A new agent-based simulator models the 2010 Flash Crash and mini crashes, offering insights into market dynamics at millisecond frequency. https://hackernoon.com/a-high-frequency-model-for-analyzing-the-2010-flash-crash-and-mini-crash-events #highfrequencytrading

Если на бирже отсутствуют полноценные пулы ликвидности или их мало, а доходность ниже рыночной, можно использовать альтернативные механизмы.
1. Искусственная ликвидность через маркет-мейкинг
✅ Создание ордерных книг с узким спредом (настраиваемый бот).
✅ Арбитраж с других бирж — перенос ликвидности между платформами.
✅ Алгоритмическая торговля (HFT) — автоматизация ордеров, имитирующая пул.
🔹 Когда это работает?
Биржа даёт льготные условия для маркет-мейкеров.
Есть API и боты для автоматизации.
Низкие комиссии.
2. P2P и OTC-ликвидность
✅ Организация внебиржевой торговли (OTC-дилеры, P2P-обмен).
✅ Децентрализованные соглашения (OTC-смарт-контракты) — если биржа поддерживает on-chain ввод/вывод.
🔹 Когда это работает?
Если биржа имеет недостаточно ликвидные пары, но спрос есть.
Можно привлечь сторонних контрагентов (маркет-мейкеров).
3. Использование гибридных деривативов
✅ Фьючерсы с рыночными маркет-мейкерами вместо спотовых пар.
✅ Перекрёстное хеджирование (перенос ликвидности через фьючерсы и опционы).
🔹 Когда это работает?
Биржа поддерживает деривативы с высоким объёмом торгов.
Можно использовать алгоритмы для удержания позиций.
4. Мосты на DeFi (если биржа централизованная)
✅ Использование DeFi-платформ для создания искусственных пулов ликвидности.
✅ Перенос ликвидности через мосты (Wrapped Assets, синтетика).
🔹 Когда это работает?
Если биржа позволяет интеграцию с DeFi (L2, кросс-чейны).
Есть ликвидность в DeFi, но нет на централизованной бирже.
Вывод
Заменить пулы можно через маркет-мейкинг, OTC-сделки, деривативы или перенос ликвидности из DeFi. Выбор метода зависит от условий биржи, пар и доступных инструментов.
Библиография
Harris, L. (2003). Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners. Oxford University Press.
Easley, D., & O’Hara, M. (1987). Price, Trade Size, and Information in Securities Markets. Journal of Financial Economics, 19(1), 69–90.
DeFi Pulse. (2024). Liquidity Pools and Automated Market Making: A Comparative Analysis. Retrieved from https://defipulse.com.
Binance Research. (2023). Liquidity, Order Books, and Market Making: A Deep Dive into CEX & DEX Models. Retrieved from https://research.binance.com.
Uniswap Docs. (2024). Understanding AMMs and Liquidity Pool Dynamics. Retrieved from https://docs.uniswap.org.
Bank for International Settlements. (2023). High-Frequency Trading and Market Stability: Risks and Mitigation Strategies. Retrieved from https://bis.org.
Хэштеги
#LiquidityPools #MarketMaking #DeFi #CEX #DEX #Arbitrage #GridTrading #HighFrequencyTrading #CryptoDerivatives #SyntheticAssets #DecentralizedFinance
Дисклеймер
Данный материал представлен исключительно в образовательных и информационных целях. Он не является финансовой, инвестиционной или юридической рекомендацией. Перед принятием решений, связанных с торговлей или инвестициями, рекомендуется проконсультироваться с профессиональными советниками.
Element [14] | Kolibri Tech Space
https://app.element.io/?updated=1.11.90#/room/#future-tech:matrix.org