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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 目的関数設計：最適化する指標が、密かにあなたの戦略を選んでいる
- 02 ウォークフォワード最適化：唯一の誠実な戦略テスト
- 03 プラトー分析：堅牢な最適解とオーバーフィッティングを見分ける方法
- 04 モンテカルロ・ブートストラップ：10行のコードでバックテストの信頼区間を得る方法
- + 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 バックテストエンジンの速度の梯子：ラップトップCPUで298倍、最後の1トレードまで同一のPnL
- 02 集約Parquetキャッシュ：マルチタイムフレーム・バックテストを数百倍高速化する方法
- 03 アダプティブ・ドリルダウン：分足から生ティックまでの可変粒度バックテスト
- 04 IPC税：バックテストエンジンをソケットの向こうに置くと13%失う——そのほとんどはソケットのせいではない
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 アービトラージ検出のためのグラフアルゴリズム：Bellman-FordからRICHまで
- 02 先物-スポットアービトラージ：キャッシュ・アンド・キャリーからDeFi-CeFiまで
- 03 行列、テンソル、トロピカル代数：裁定取引検出のための線形代数
- 04 Vine Copulaによるアービトラージ：高次元依存関係のモデリング
- + 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: WebSocketオーダーブックメソッドの実際の動作
- 02 アルゴトレーディングにおける注文タイプ：チェイシング付きリミットからバーチャルオーダーまで
- 03 壁の内部のキュー：注文板密度における注文ポジションの分析
- 04 アルゴリズミックトレーディングのためのバー種類と集約方法
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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 暗号資産のためのマーコウィッツポートフォリオ理論：ゼロからヒーローへ
- 02 12のポートフォリオ最適化アルゴリズム比較：HRP、Black-Litterman、NCOなど
- 03 社内アルゴリズムの内側: HRP + ロング/ショート + Hull-WhiteによるCVaR
- 04 コピュラモデル：暗号資産ポートフォリオの共同リスクモデリング
- + 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 ペアトレーディングにおける距離アプローチ：Rustによる実装と分析
- 02 暗号資産市場における統計的裁定取引とペアトレード：共和分からカルマンフィルターまで
- 03 統計的アービトラージにおける平均回帰とモメンタム戦略の動的組み合わせ：数学的基礎と実践的実装
Deep Learning for Markets
Neural forecasting for crypto — transformers, diffusion models, and foundation models, and how conformal prediction keeps their uncertainty honest.
- 01 マルチホライズン・ポートフォリオ予測のためのTemporal Fusion Transformer
- 02 拡散モデル vs 暗号通貨のアナーキー：DDPMがあなたの占い師よりビットコインの暴落をうまく予測できる理由
- 03 Kronos：ローソク足チャートにTransformerの言語を教えるファンデーションモデル
- 04 リスクを考慮したポジションサイジングのためのコンフォーマル予測
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 エージェント型AIによる投資ポートフォリオ管理の革命
- 02 TradingAgents：ヘッジファンドをモデル化するマルチエージェントAIフレームワーク
- 03 AI4Finance Foundation：アルゴトレーディングのためのFinGPT、FinRL、FinRobotエコシステム
- 04 AI Hedge Fund：AIアナリストが取引を投票で決めるマルチエージェントファンド
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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 アルゴリズム取引のためのQuestDB：市場の言語を話すアーキテクチャ
- 02 アルゴリズム取引のためのQuestDB：ゲームを変えるSQL拡張機能
- 03 アルゴリズム取引のためのQuestDB：オーダーブックから本番アーキテクチャまで
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 アルゴリズム取引システムにおけるデータ通信：技術概要
- 02 Aeron：HFT業界の半分を支えるメッセージングシステムの仕組み
- 03 ZigBolt：なぜ我々はZigで独自のAeronを構築し、メッセージあたり20ナノ秒を達成したのか
- 04 FAST/FIXを使用したシンプルなC++スキャルパーの開発：ステップバイステップガイド