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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 Conception de la fonction objectif : la métrique que vous optimisez choisit secrètement votre stratégie
- 02 Prouver l'absence de look-ahead dans les backtests multi-timeframe : perturber le futur pour prouver que le passé ne peut pas le voir
- 03 Walk-Forward Optimization: The Only Honest Strategy Test
- 04 Analyse de plateau : comment distinguer un optimum robuste de l'overfitting
- + 5 more
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 L'échelle de vitesse du backtest : 298x sur le CPU d'un portable, PnL identique jusqu'au dernier trade
- 02 La taxe du framework : quand votre bibliothèque de backtest est plus lente qu'une boucle pandas naïve
- 03 Cache Parquet Agrégé : Comment Accélérer les Backtests Multi-Timeframe des Centaines de Fois
- 04 L'espace de parametres a deux axes : pourquoi la majeure partie de votre balayage devrait etre quasi gratuite
- + 6 more
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 Algorithmes de graphes pour la détection d'arbitrage : de Bellman-Ford à RICH
- 02 Arbitrage Futures-Spot : Du Cash-and-Carry au DeFi-CeFi
- 03 Matrices, tenseurs et algèbre tropicale : l'algèbre linéaire pour la détection d'arbitrage
- 04 Vine Copulas pour l'Arbitrage : Modélisation des Dépendances en Haute Dimension
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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 : comment fonctionnent réellement les méthodes WebSocket de carnet d'ordres
- 02 Types d'ordres dans le trading algorithmique : de la limite avec poursuite aux ordres virtuels
- 03 Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density
- 04 Types de Barres et Méthodes d'Agrégation pour le Trading Algorithmique
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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 Théorie de portefeuille de Markowitz pour la crypto : de zéro à héros
- 02 12 algorithmes d'optimisation de portefeuille comparés : HRP, Black-Litterman, NCO et au-delà
- 03 Dans notre algorithme maison : HRP + Long/Short + CVaR avec Hull-White
- 04 Modèles de copules pour la modélisation conjointe du risque dans les portefeuilles crypto
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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 Approche par distance dans le pairs trading : implémentation et analyse avec Rust
- 02 Statistical Arbitrage and Pairs Trading in Crypto Markets: From Cointegration to the Kalman Filter
- 03 Combiner dynamiquement les stratégies de retour à la moyenne et de momentum dans l'arbitrage statistique : fondements mathématiques et mise en œuvre pratique
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 Les modèles de diffusion contre l'anarchie des cryptomonnaies : pourquoi DDPM prédit les crashs de Bitcoin mieux que votre astrologue
- 03 Kronos : un modèle de fondation qui apprend aux chandeliers japonais à parler le langage des transformers
- 04 Prédiction conforme pour un dimensionnement de position tenant compte du risque
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 Révolution dans la gestion de portefeuilles d'investissement grâce à l'IA agentique
- 02 TradingAgents: Multi-Agent AI Framework That Models a Hedge Fund
- 03 AI4Finance Foundation : l'écosystème FinGPT, FinRL et FinRobot pour le trading algorithmique
- 04 AI Hedge Fund : un fonds multi-agents où des analystes IA votent sur les transactions
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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 Communication des données dans les systèmes de trading algorithmique : un panorama technologique
- 02 Aeron : au coeur du systeme de messagerie qui fait tourner la moitie de l'industrie 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