Collections
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 Objective-Function Design: Metrik yang Anda Optimalkan Diam-Diam Memilih Strategi Anda
- 02 Walk-Forward Optimization: Satu-Satunya Uji Strategi yang Jujur
- 03 Analisis Plateau: Cara Membedakan Optimum yang Robust dari Overfitting
- 04 Monte Carlo Bootstrap: Cara Mendapatkan Confidence Interval untuk Backtest dalam 10 Baris Kode
- + 3 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 Tangga Kecepatan Engine Backtest: 298x pada CPU Laptop, PnL Identik hingga Transaksi Terakhir
- 02 Cache Parquet Teragregasi: Cara Mempercepat Backtest Multi-Timeframe Ratusan Kali Lipat
- 03 Drill-Down Adaptif: Backtest dengan Granularitas Bervariasi dari Menit hingga Trade Mentah
- 04 Pajak IPC: Taruh Engine Backtest di Balik Socket dan Rugi 13% — Nyaris Tak Ada yang Disebabkan oleh Socket-nya
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 Algoritma Graf untuk Deteksi Arbitrase: Dari Bellman-Ford hingga RICH
- 02 Arbitrase Futures-Spot: Dari Cash-and-Carry hingga DeFi-CeFi
- 03 Matriks, Tensor, dan Aljabar Tropis: Aljabar Linear untuk Deteksi Arbitrase
- 04 Vine Copulas untuk Arbitrase: Pemodelan Ketergantungan Berdimensi Tinggi
- + 2 more
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: Cara Kerja Metode WebSocket Orderbook yang Sebenarnya
- 02 Jenis-Jenis Order dalam Algorithmic Trading: Dari Limit dengan Chasing hingga Virtual Orders
- 03 Antrean di Dalam Tembok: Menganalisis Posisi Order di Kerapatan Order Book
- 04 Jenis Bar dan Metode Agregasi untuk Trading Algoritmik
- + 2 more
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 Teori Portofolio Markowitz untuk Kripto: Dari Nol Hingga Mahir
- 02 12 Algoritma Optimasi Portofolio, Dibandingkan: HRP, Black-Litterman, NCO dan Selebihnya
- 03 Di Balik Algoritma Kami: HRP + Long/Short + CVaR dengan Hull-White
- 04 Model Copula untuk Pemodelan Risiko Gabungan pada Portofolio Kripto
- + 1 more
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 Pendekatan Jarak dalam Pairs Trading: Implementasi dan Analisis dengan Rust
- 02 Arbitrase Statistik dan Pairs Trading di Pasar Kripto: Dari Kointegrasi hingga Kalman Filter
- 03 Menggabungkan Strategi Mean Reversion dan Momentum secara Dinamis dalam Arbitrase Statistik: Fondasi Matematis dan Implementasi Praktis
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 Transformer untuk Peramalan Portofolio Multi-Horizon
- 02 Model Difusi vs Anarki Kripto: Mengapa DDPM Bisa Memprediksi Crash Bitcoin Lebih Baik dari Astrolog Anda
- 03 Kronos: Model Fondasi yang Mengajarkan Grafik Candlestick Berbicara dalam Bahasa Transformer
- 04 Conformal Prediction untuk Position Sizing yang Sadar Risiko
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 Revolusi dalam Manajemen Portofolio Investasi dengan Agentic AI
- 02 TradingAgents: Kerangka AI Multi-Agen yang Memodelkan Hedge Fund
- 03 AI4Finance Foundation: Ekosistem FinGPT, FinRL, dan FinRobot untuk Algo-Trading
- 04 AI Hedge Fund: Dana Multi-Agen di Mana Analis AI Memilih Perdagangan
- + 1 more
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 untuk Algorithmic Trading: Arsitektur yang Berbicara dalam Bahasa Pasar
- 02 QuestDB untuk Perdagangan Algoritmik: Ekstensi SQL yang Mengubah Permainan
- 03 QuestDB untuk Algorithmic Trading: Dari Order Book hingga Arsitektur Produksi
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 Komunikasi Data dalam Sistem Algo Trading: Tinjauan Teknologi
- 02 Aeron: Di Balik Sistem Pesan yang Menggerakkan Setengah Industri HFT
- 03 ZigBolt: Mengapa Kami Membangun Aeron Versi Kami Sendiri di Zig dan Mencapai 20 Nanodetik Per Pesan
- 04 Mengembangkan Scalper C++ Sederhana Menggunakan FAST/FIX: Panduan Langkah demi Langkah