kalshi-quant-research

Kalshi Quant Research — это фреймворк систематических торговых исследований для Kalshi, биржи событийных контрактов, регулируемой CFTC. Он устроен как небольшая торговая фирма с тремя уровнями: парк из более чем 40 асинхронных исполнительных движков (конвергенция, арбитраж, снайперы, маркет-мейкерские котировки), регулятор риска с доказательным допуском, который проверяет исполненные сделки и перераспределяет капитал, и исследовательский слой машинного обучения, ведущий теневую книгу. Главное правило: ни одна стратегия не получает доступа к реальным деньгам, пока бутстреп-доверительный интервал ожидаемой стоимости сделки не превысит ноль на реальных, завершённых исходах. Проект включает озеро данных завершённых исходов объёмом 3,7 ГБ, охватывающее более 5,5 млн рынков, обучение со скользящим окном, допускаемое только при превышении вневыборочного показателя Бриера рынка, и прогнозы с оценкой по расчётам как от ML-моделей, так и от LLM-аналитиков. Среди инженерных особенностей — подписание ордеров RSA-PSS, аварийные выключатели в единой точке прохождения всех ордеров, изоляция подпроцессов и более 1400 тестов на примерно 58 тыс. строк Python. Репозиторий представлен как честная исследовательская запись. Из десяти формально проверенных гипотез о наличии преимущества девять были отклонены с измеримыми причинами, а одна (конвергенция событий на позднем этапе жизни) дошла до реальной торговли. Система не заработала денег: чистый результат составляет -$20,72 после комиссий по 117 завершённым рынкам, при этом работающие движки показывают +$4,66, а отключённые эксперименты — -$25,38. Слой машинного обучения ещё не получил места в реальной торговле. Код стратегии с реальным преимуществом и производственный парк движков являются закрытыми.