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 Мақсат-функциясын жобалау: сіз оңтайландыратын метрика стратегияңызды жасырын түрде таңдайды
- 02 Мультитаймфреймдік бэктестерде келешекке қарамауды дәлелдеу: болашақты бұзып, өткеннің оны көре алмайтынын дәлелдеу
- 03 Walk-Forward Optimization: The Only Honest Strategy Test
- 04 Плато анализі: тұрақты оптимумды overfitting-тен қалай ажыратуға болады
- + 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 Бэктест жылдамдығының сатысы: ноутбук CPU-да 298 есе, соңғы транзакцияға дейін бірдей PnL
- 02 Фреймворк салығы: бэктест кітапханаңыз қарапайым pandas циклінен баяу болғанда
- 03 Агрегатталған Parquet кэші: мультитаймфрейм бэктестерді жүздеген есе қалай жылдамдату керек
- 04 Екі осьті параметрлер кеңістігі: неге іздеуіңіздің көбі дерлік тегін болуға тиіс
- + 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 Арбитражды анықтауға арналған граф алгоритмдері: Беллман-Форддан RICH-ке дейін
- 02 Фьючерс-Спот арбитражы: Cash-and-Carry-ден DeFi-CeFi-ге дейін
- 03 Матрицалар, тензорлар және тропикалық алгебра: арбитражды анықтауға арналған сызықтық алгебра
- 04 Арбитраж үшін Vine Copulas: жоғары өлшемді тәуелділіктерді модельдеу
- + 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 ордербук әдістері іс жүзінде қалай жұмыс істейді
- 02 Алгоритмдік Трейдингтегі Ордер Түрлері: Chasing бар Лимиттен Виртуалды Ордерлерге дейін
- 03 Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density
- 04 Алгоритмдік трейдинг үшін бар түрлері мен агрегациялау әдістері
- + 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 Криптовалютаға арналған Марковиц портфель теориясы: нөлден кейіпкерге дейін
- 02 Портфельді оңтайландырудың 12 алгоритмі: HRP, Black-Litterman, NCO және басқалары салыстырылды
- 03 Біздің меншікті алгоритмнің ішінде: Hull-White көмегімен HRP + Long/Short + CVaR
- 04 Крипто портфельдердегі бірлескен тәуекел үлгілеу үшін копула модельдері
- + 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 Парлық сауда-саттықтағы Distance Approach: Rust тілінде іске асыру және талдау
- 02 Statistical Arbitrage and Pairs Trading in Crypto Markets: From Cointegration to the Kalman Filter
- 03 Статистикалық арбитражда орташа мәнге қайту мен momentum стратегияларын динамикалық түрде біріктіру: математикалық негіздер және практикалық іске асыру
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 Диффузиялық модельдер криптовалюта анархиясына қарсы: DDPM неге Bitcoin құлдырауын сіздің астрологыңыздан жақсы болжай алады
- 03 Kronos: свеча графиктерін трансформер тілінде сөйлеуге үйрететін негіздемелік модель
- 04 Тәуекелді Ескеретін Позиция Көлемін Анықтауға арналған Конформды Болжам
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 Агенттік ЖИ көмегімен инвестициялық портфельді басқарудағы революция
- 02 TradingAgents: Multi-Agent AI Framework That Models a Hedge Fund
- 03 AI4Finance Foundation: Алго-трейдингке арналған FinGPT, FinRL және FinRobot экожүйесі
- 04 AI Hedge Fund: жасанды интеллект талдаушылары мәмілелерге дауыс беретін көп агентті қор
- + 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 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 Algo Трейдинг Жүйелеріндегі Деректер Байланысы: Технологиялық Шолу
- 02 Aeron: HFT саласының жартысын қозғайтын хабар алмасу жүйесінің ішкі құрылымы
- 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