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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 목적함수 설계: 최적화하는 지표가 전략을 은밀하게 고른다
- 02 워크포워드 최적화: 유일하게 정직한 전략 테스트
- 03 플래토 분석: 견고한 최적해와 과적합을 구별하는 방법
- 04 몬테카를로 부트스트랩: 10줄의 코드로 백테스트 신뢰구간을 얻는 방법
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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 백테스트 엔진 속도 사다리: 노트북 CPU에서 298배, 마지막 트레이드까지 동일한 PnL
- 02 집계 Parquet 캐시: 멀티 타임프레임 백테스트를 수백 배 빠르게 하는 방법
- 03 어댑티브 드릴다운: 분봉에서 원시 틱까지 가변 해상도 백테스트
- 04 IPC 세금: 백테스트 엔진을 소켓 뒤에 두면 13%를 잃는다 — 하지만 그중 거의 전부는 소켓 탓이 아니다
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 아비트라지 탐지를 위한 그래프 알고리즘: Bellman-Ford에서 RICH까지
- 02 선물-현물 아비트라지: 캐시 앤 캐리에서 DeFi-CeFi까지
- 03 행렬, 텐서, 열대 대수: 차익거래 탐지를 위한 선형대수학
- 04 Vine Copula를 활용한 차익거래: 고차원 의존성 모델링
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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: WebSocket 오더북 메서드의 실제 동작 원리
- 02 알고리즘 트레이딩의 주문 유형: 체이싱 리밋부터 가상 주문까지
- 03 벽 안의 큐: 주문장 밀도에서의 주문 포지션 분석
- 04 알고리즘 트레이딩을 위한 바 유형과 집계 방법
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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 암호화폐를 위한 마코위츠 포트폴리오 이론: 제로에서 히어로까지
- 02 12가지 포트폴리오 최적화 알고리즘 비교: HRP, Black-Litterman, NCO 외
- 03 내부 알고리즘 분석: HRP + 롱/숏 + Hull-White를 사용한 CVaR
- 04 코풀라 모델: 암호화폐 포트폴리오의 공동 리스크 모델링
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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 페어 트레이딩에서의 거리 접근법: Rust를 활용한 구현과 분석
- 02 암호화폐 시장의 통계적 차익거래와 페어 트레이딩: 공적분에서 칼만 필터까지
- 03 통계적 아비트라지에서 평균 회귀와 모멘텀 전략의 동적 결합: 수학적 기초와 실용적 구현
Deep Learning for Markets
Neural forecasting for crypto — transformers, diffusion models, and foundation models, and how conformal prediction keeps their uncertainty honest.
- 01 다중 기간 포트폴리오 예측을 위한 Temporal Fusion Transformer
- 02 확산 모델 vs 암호화폐 무정부 상태: DDPM이 점쟁이보다 비트코인 폭락을 더 잘 예측할 수 있는 이유
- 03 Kronos: 캔들스틱 차트에 Transformer 언어를 가르치는 파운데이션 모델
- 04 리스크 인식 포지션 사이징을 위한 컨포멀 예측
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 에이전트 AI를 활용한 투자 포트폴리오 관리의 혁명
- 02 TradingAgents: 헤지펀드를 모델링하는 멀티에이전트 AI 프레임워크
- 03 AI4Finance Foundation: 알고트레이딩을 위한 FinGPT, FinRL, FinRobot 생태계
- 04 AI Hedge Fund: AI 애널리스트들이 투표로 거래를 결정하는 멀티에이전트 펀드
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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 알고리즘 트레이딩을 위한 QuestDB: 시장의 언어를 말하는 아키텍처
- 02 알고리즘 트레이딩을 위한 QuestDB: 게임을 바꾸는 SQL 확장
- 03 알고리즘 트레이딩을 위한 QuestDB: 오더북에서 프로덕션 아키텍처까지
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 알고리즘 트레이딩 시스템의 데이터 통신: 기술 개요
- 02 Aeron: HFT 업계 절반을 움직이는 메시징 시스템의 내부 구조
- 03 ZigBolt: 우리가 Zig로 자체 Aeron을 구축해 메시지당 20나노초를 달성한 이유
- 04 FAST/FIX를 사용한 간단한 C++ 스캘퍼 개발: 단계별 가이드