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Curated reading paths through the blog, ordered from basics to advanced.
Backtesting Without Fooling Yourself
A step-by-step path from what your backtest really optimizes to proving an edge survives overfitting, multiple testing, and live execution. Read top to bottom — each part builds on the last.
- 01 Design der Zielfunktion: Die Metrik, die Sie optimieren, wählt heimlich Ihre Strategie
- 02 Der Beweis gegen Look-Ahead in Multi-Timeframe-Backtests: Die Zukunft stören, um zu beweisen, dass die Vergangenheit sie nicht sehen kann
- 03 Walk-Forward Optimization: The Only Honest Strategy Test
- 04 Plateau-Analyse: Wie man ein robustes Optimum von Overfitting unterscheidet
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High-Performance Backtest Engines
How to build a backtest engine that runs hundreds of times faster without changing a single PnL number — data layout, caching, adaptive resolution, and architecture, from first speedups to production internals.
- 01 Die Backtest-Geschwindigkeitsleiter: 298x auf einer Laptop-CPU, identischer PnL bis zum letzten Trade
- 02 Die Framework-Steuer: Wenn deine Backtest-Bibliothek langsamer ist als eine naive Pandas-Schleife
- 03 Aggregierter Parquet-Cache: Wie man Multi-Timeframe-Backtests um das Hundertfache beschleunigt
- 04 Der zweiachsige Parameterraum: Warum der Großteil Ihres Sweeps nahezu kostenlos sein sollte
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Complex Arbitrage in Rust
A six-part build-up of multi-leg crypto arbitrage — from negative-cycle detection to the linear algebra, copulas, and machine learning behind it, ending in low-latency Rust execution.
- 01 Graphalgorithmen zur Arbitrage-Erkennung: Von Bellman-Ford bis RICH
- 02 Futures-Spot-Arbitrage: Vom Cash-and-Carry zum DeFi-CeFi
- 03 Matrizen, Tensoren und tropische Algebra: Lineare Algebra zur Arbitrage-Erkennung
- 04 Vine Copulas für Arbitrage: Modellierung hochdimensionaler Abhängigkeiten
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Order Book & Market Microstructure
How the order book really works — accessing the data, reading queue position, rebuilding bars from order flow, and modeling it with deep learning and Hawkes processes.
- 01 CCXT: Wie WebSocket-Orderbook-Methoden wirklich funktionieren
- 02 Ordertypen im algorithmischen Handel: Von der nachziehenden Limit-Order bis zu virtuellen Orders
- 03 Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density
- 04 Bar-Typen und Aggregationsmethoden für algorithmischen Handel
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Portfolio Construction & Risk
From Markowitz to production HRP + CVaR: how to allocate across crypto assets, model tail dependence with copulas, and size positions without blowing up.
- 01 Markowitz-Portfoliotheorie für Krypto: Vom Anfänger zum Experten
- 02 12 Algorithmen zur Portfoliooptimierung im Vergleich: HRP, Black-Litterman, NCO und mehr
- 03 Ein Blick in unseren Hausalgorithmus: HRP + Long/Short + CVaR mit Hull-White
- 04 Copula-Modelle für die gemeinsame Risikomodellierung in Krypto-Portfolios
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Statistical Arbitrage & Pairs Trading
Trade the spread between correlated assets — from the distance approach to cointegration and Kalman filters, then dynamically combining mean reversion with momentum.
- 01 Distance Approach im Pairs Trading: Implementierung und Analyse mit Rust
- 02 Statistical Arbitrage and Pairs Trading in Crypto Markets: From Cointegration to the Kalman Filter
- 03 Dynamische Kombination von Mean-Reversion- und Momentum-Strategien im Statistical Arbitrage: Mathematische Grundlagen und praktische Umsetzung
Deep Learning for Markets
Neural forecasting for crypto — transformers, diffusion models, and foundation models, and how conformal prediction keeps their uncertainty honest.
- 01 Temporal Fusion Transformers for Multi-Horizon Portfolio Forecasting
- 02 Diffusionsmodelle vs. Kryptowährungs-Anarchie: Warum DDPM Bitcoin-Crashs besser vorhersagen kann als Ihr Astrologe
- 03 Kronos: Ein Foundation-Modell, das Candlestick-Charts das Sprechen in Transformer-Sprache beibringt
- 04 Konforme Prädiktion für risikobewusste Positionsgrößenbestimmung
AI Agents for Trading
The agentic-AI stack for markets — multi-agent frameworks, open-source hedge funds, and LLMs that mine alpha from earnings calls.
- 01 Revolution im Management von Anlageportfolios mit agentischer KI
- 02 TradingAgents: Multi-Agent AI Framework That Models a Hedge Fund
- 03 AI4Finance Foundation: Das FinGPT-, FinRL- und FinRobot-Ökosystem für den algorithmischen Handel
- 04 AI Hedge Fund: Ein Multi-Agenten-Fonds, in dem KI-Analysten über Trades abstimmen
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QuestDB for Algorithmic Trading
Stand up a time-series stack for trading on QuestDB — from architecture to the SQL that matters, to a production deployment.
- 01 QuestDB for Algorithmic Trading: Architecture That Speaks the Language of Markets
- 02 QuestDB for Algorithmic Trading: SQL Extensions That Change the Game
- 03 QuestDB for Algorithmic Trading: From Order Books to Production Architecture
Low-Latency Trading Infrastructure
The plumbing under an HFT stack — how components talk (WebSocket, FIX, gRPC, Aeron), messaging on Aeron and Zig, and a C++ FIX/FAST scalper.
- 01 Datenkommunikation in Algo-Trading-Systemen: Ein Technologieüberblick
- 02 Aeron: Ein Blick in das Messaging-System, das die Hälfte der HFT-Branche antreibt
- 03 ZigBolt: Why We Built Our Own Aeron in Zig and Hit 20 Nanoseconds Per Message
- 04 Developing a Simple C++ Scalper Using FAST/FIX: Step-by-Step Guide