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Reading Paths

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Curated reading paths through the blog, ordered from basics to advanced.

Backtesting Without Fooling Yourself
🎯
9 parts

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.

  1. 01 ऑब्जेक्टिव-फंक्शन डिज़ाइन: जिस मेट्रिक को आप ऑप्टिमाइज़ करते हैं वही गुप्त रूप से आपकी रणनीति चुन लेती है
  2. 02 मल्टी-Timeframe Backtests में No Look-Ahead साबित करना: भविष्य को Perturb करें, साबित करें कि अतीत उसे देख नहीं सकता
  3. 03 Walk-Forward Optimization: The Only Honest Strategy Test
  4. 04 प्लेटो विश्लेषण: एक मजबूत ऑप्टिमम को ओवरफिटिंग से कैसे अलग करें
  5. + 5 more
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High-Performance Backtest Engines
10 parts

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.

  1. 01 बैकटेस्ट स्पीड लैडर: लैपटॉप CPU पर 298x, आखिरी ट्रेड तक समान PnL
  2. 02 फ्रेमवर्क टैक्स: जब आपकी बैकटेस्ट लाइब्रेरी एक भोले pandas लूप से भी धीमी होती है
  3. 03 एग्रीगेटेड पार्क्वेट कैश: मल्टी-टाइमफ्रेम बैकटेस्ट को सैकड़ों गुना तेज़ कैसे करें
  4. 04 दो-अक्षीय पैरामीटर स्पेस: आपके स्वीप का ज्यादातर हिस्सा लगभग मुफ्त क्यों होना चाहिए
  5. + 6 more
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Complex Arbitrage in Rust
🔗
6 parts

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.

  1. 01 आर्बिट्राज पहचान के लिए ग्राफ एल्गोरिदम: बेलमैन-फोर्ड से RICH तक
  2. 02 फ्यूचर्स-स्पॉट आर्बिट्रेज: कैश-एंड-कैरी से DeFi-CeFi तक
  3. 03 मैट्रिक्स, टेंसर और ट्रॉपिकल बीजगणित: आर्बिट्राज पहचान के लिए रैखिक बीजगणित
  4. 04 आर्बिट्रेज के लिए Vine Copulas: उच्च-आयामी निर्भरताओं का मॉडलिंग
  5. + 2 more
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Order Book & Market Microstructure
📖
6 parts

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.

  1. 01 CCXT: वेबसॉकेट ऑर्डरबुक मेथड्स वास्तव में कैसे काम करते हैं
  2. 02 एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग में ऑर्डर प्रकार: चेजिंग वाले लिमिट से लेकर वर्चुअल ऑर्डर तक
  3. 03 Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density
  4. 04 एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग के लिए बार प्रकार और एग्रीगेशन विधियाँ
  5. + 2 more
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Portfolio Construction & Risk
📊
5 parts

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.

  1. 01 क्रिप्टो के लिए मार्कोविट्ज़ पोर्टफोलियो थ्योरी: शून्य से हीरो तक
  2. 02 12 पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम की तुलना: HRP, Black-Litterman, NCO और आगे
  3. 03 हमारे घरेलू एल्गोरिद्म के भीतर: Hull-White के साथ HRP + Long/Short + CVaR
  4. 04 क्रिप्टो पोर्टफोलियो में संयुक्त जोखिम मॉडलिंग के लिए कोपुला मॉडल
  5. + 1 more
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Statistical Arbitrage & Pairs Trading
🔀
3 parts

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.

  1. 01 पेयर्स ट्रेडिंग में डिस्टेंस एप्रोच: Rust के साथ इम्प्लीमेंटेशन और विश्लेषण
  2. 02 Statistical Arbitrage and Pairs Trading in Crypto Markets: From Cointegration to the Kalman Filter
  3. 03 सांख्यिकीय आर्बिट्राज में मीन रिवर्जन और मोमेंटम रणनीतियों को गतिशील रूप से संयोजित करना: गणितीय आधार और व्यावहारिक कार्यान्वयन
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Deep Learning for Markets
🧠
4 parts

Deep Learning for Markets

Neural forecasting for crypto — transformers, diffusion models, and foundation models, and how conformal prediction keeps their uncertainty honest.

  1. 01 Temporal Fusion Transformers for Multi-Horizon Portfolio Forecasting
  2. 02 डिफ्यूजन मॉडल बनाम क्रिप्टोकरेंसी अराजकता: क्यों DDPM आपके ज्योतिषी से बेहतर Bitcoin क्रैश की भविष्यवाणी कर सकता है
  3. 03 Kronos: एक फाउंडेशन मॉडल जो कैंडलस्टिक चार्ट को ट्रांसफॉर्मर की भाषा में बोलना सिखाता है
  4. 04 जोखिम-सजग पोज़िशन साइज़िंग के लिए कॉन्फ़ॉर्मल प्रेडिक्शन
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AI Agents for Trading
🤖
5 parts

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.

  1. 01 एजेंटिक एआई के साथ निवेश पोर्टफोलियो प्रबंधन में क्रांति
  2. 02 TradingAgents: Multi-Agent AI Framework That Models a Hedge Fund
  3. 03 AI4Finance Foundation: एल्गो-ट्रेडिंग के लिए FinGPT, FinRL और FinRobot इकोसिस्टम
  4. 04 AI Hedge Fund: एक मल्टी-एजेंट फंड जहाँ AI विश्लेषक ट्रेडों पर वोट करते हैं
  5. + 1 more
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QuestDB for Algorithmic Trading
🗄️
3 parts

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.

  1. 01 QuestDB for Algorithmic Trading: Architecture That Speaks the Language of Markets
  2. 02 QuestDB for Algorithmic Trading: SQL Extensions That Change the Game
  3. 03 QuestDB for Algorithmic Trading: From Order Books to Production Architecture
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Low-Latency Trading Infrastructure
🛰️
4 parts

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.

  1. 01 एल्गो ट्रेडिंग सिस्टम में डेटा कम्युनिकेशन: एक तकनीकी अवलोकन
  2. 02 Aeron: उस मैसेजिंग सिस्टम के अंदर जो आधे HFT उद्योग को शक्ति देता है
  3. 03 ZigBolt: Why We Built Our Own Aeron in Zig and Hit 20 Nanoseconds Per Message
  4. 04 Developing a Simple C++ Scalper Using FAST/FIX: Step-by-Step Guide
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