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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 Il Design della Funzione Obiettivo: La Metrica che Ottimizzi Sceglie di Nascosto la Tua Strategia
- 02 Walk-Forward Optimization: L'Unico Test Onesto per una Strategia
- 03 Analisi del Plateau: Come Distinguere un Ottimo Robusto dall'Overfitting
- 04 Monte Carlo Bootstrap: Come Ottenere Intervalli di Confidenza per un Backtest in 10 Righe di Codice
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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 Scala di Velocità del Backtest: 298x su una CPU da Laptop, PnL Identico Fino all'Ultimo Trade
- 02 Cache Parquet Aggregata: Come Accelerare i Backtest Multi-Timeframe di Centinaia di Volte
- 03 Drill-Down Adattivo: Backtest con Granularità Variabile dai Minuti ai Trade Grezzi
- 04 La Tassa IPC: Metti il Motore di Backtest Dietro un Socket e Perdi il 13% — Ma Quasi Nulla è Colpa del Socket
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 Algoritmi su Grafi per il Rilevamento dell'Arbitraggio: Da Bellman-Ford a RICH
- 02 Arbitraggio Futures-Spot: dal Cash-and-Carry al DeFi-CeFi
- 03 Matrici, Tensori e Algebra Tropicale: Algebra Lineare per il Rilevamento dell'Arbitraggio
- 04 Vine Copulas per l'Arbitraggio: Modellazione delle Dipendenze ad Alta Dimensione
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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: Come Funzionano Davvero i Metodi WebSocket per l'Orderbook
- 02 Tipi di ordine nel trading algoritmico: dal limite con inseguimento agli ordini virtuali
- 03 La Coda Dentro il Muro: Analisi della Posizione degli Ordini nella Densità del Book degli Ordini
- 04 Tipi di Bar e Metodi di Aggregazione per il Trading Algoritmico
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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 Teoria del Portafoglio di Markowitz per le Crypto: Da Zero a Esperto
- 02 12 Algoritmi di Ottimizzazione del Portafoglio a Confronto: HRP, Black-Litterman, NCO e Oltre
- 03 Nel Nostro Algoritmo di Casa: HRP + Long/Short + CVaR con Hull-White
- 04 Modelli Copula per la Modellazione del Rischio Congiunto nei Portafogli 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 Approccio della Distanza nel Pairs Trading: Implementazione e Analisi con Rust
- 02 Arbitraggio Statistico e Pairs Trading nei Mercati Crypto: Dalla Cointegrazione al Filtro di Kalman
- 03 Combinazione Dinamica di Strategie di Mean Reversion e Momentum nell'Arbitraggio Statistico: Fondamenti Matematici e Implementazione Pratica
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 per la previsione multi-orizzonte di portafoglio
- 02 Modelli di Diffusione vs Anarchia delle Criptovalute: Perché DDPM Può Prevedere i Crash di Bitcoin Meglio del Tuo Astrologo
- 03 Kronos: Un Modello Fondamentale che Insegna ai Grafici Candlestick a Parlare il Linguaggio dei Transformer
- 04 Conformal Prediction per il dimensionamento delle posizioni consapevole del rischio
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 Rivoluzione nella Gestione del Portafoglio di Investimenti con l'AI Agenziale
- 02 TradingAgents: Framework AI Multi-Agente che Modella un Hedge Fund
- 03 AI4Finance Foundation: L'Ecosistema FinGPT, FinRL e FinRobot per l'Algo-Trading
- 04 AI Hedge Fund: Un Fondo Multi-Agente in cui gli Analisti AI Votano sulle Operazioni
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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 per il Trading Algoritmico: Un'Architettura che Parla il Linguaggio dei Mercati
- 02 QuestDB per il Trading Algoritmico: Le Estensioni SQL che Cambiano le Regole del Gioco
- 03 QuestDB per il Trading Algoritmico: Dai Libri degli Ordini all'Architettura di Produzione
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 Comunicazione dei Dati nei Sistemi di Algo Trading: Una Panoramica Tecnologica
- 02 Aeron: Dentro il Sistema di Messaggistica che Alimenta Metà del Settore HFT
- 03 ZigBolt: Perché Abbiamo Costruito il Nostro Aeron in Zig e Raggiunto 20 Nanosecondi per Messaggio
- 04 Sviluppo di un Semplice Scalper in C++ con FAST/FIX: Guida Passo dopo Passo