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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 Diseño de la función objetivo: la métrica que optimizas elige en secreto tu estrategia
- 02 Demostrando la ausencia de look-ahead en backtests multi-timeframe: perturbar el futuro para probar que el pasado no puede verlo
- 03 Walk-Forward Optimization: The Only Honest Strategy Test
- 04 Análisis de meseta: cómo distinguir un óptimo robusto del overfitting
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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 La escalera de velocidad del backtest: 298x en la CPU de un portátil, PnL idéntico hasta la última operación
- 02 El impuesto del framework: cuando tu librería de backtest es más lenta que un bucle ingenuo de pandas
- 03 Cache Parquet Agregado: Cómo Acelerar Backtests Multi-Timeframe Cientos de Veces
- 04 El espacio de parámetros de dos ejes: por qué la mayor parte de tu barrido debería ser casi gratis
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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 Algoritmos de grafos para la detección de arbitraje: de Bellman-Ford a RICH
- 02 Arbitraje Futuros-Spot: Del Cash-and-Carry al DeFi-CeFi
- 03 Matrices, tensores y álgebra tropical: álgebra lineal para la detección de arbitraje
- 04 Vine Copulas para Arbitraje: Modelado de Dependencias de Alta Dimensión
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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: Cómo funcionan realmente los métodos WebSocket de order book
- 02 Tipos de órdenes en el trading algorítmico: de la limit con persecución a las órdenes virtuales
- 03 Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density
- 04 Tipos de Barras y Métodos de Agregación para Trading Algorítmico
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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 Teoría de Carteras de Markowitz para Cripto: De Cero a Experto
- 02 12 algoritmos de optimización de carteras, comparados: HRP, Black-Litterman, NCO y más
- 03 Dentro de nuestro algoritmo propio: HRP + Long/Short + CVaR con Hull-White
- 04 Modelos de cópula para la modelización conjunta del riesgo en carteras cripto
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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 El Enfoque de Distancia en el Pairs Trading: Implementación y Análisis con Rust
- 02 Statistical Arbitrage and Pairs Trading in Crypto Markets: From Cointegration to the Kalman Filter
- 03 Combinación dinámica de estrategias de reversión a la media y momentum en el arbitraje estadístico: fundamentos matemáticos e implementación práctica
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 Modelos de difusión vs anarquía de las criptomonedas: por qué DDPM predice los desplomes de Bitcoin mejor que tu astrólogo
- 03 Kronos: un modelo fundacional que enseña a los gráficos de velas a hablar el lenguaje de los transformers
- 04 Predicción conforme para el dimensionamiento de posiciones consciente del riesgo
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 Revolución en la gestión de carteras de inversión con IA agéntica
- 02 TradingAgents: Multi-Agent AI Framework That Models a Hedge Fund
- 03 AI4Finance Foundation: El ecosistema FinGPT, FinRL y FinRobot para el trading algorítmico
- 04 AI Hedge Fund: un fondo multiagente donde los analistas de IA votan sobre las operaciones
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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 Comunicación de datos en sistemas de trading algorítmico: una visión general de la tecnología
- 02 Aeron: por dentro del sistema de mensajeria que impulsa a la mitad de la industria HFT
- 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