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 Максат-функциясын долбоорлоо: сиз оптималдаштырган метрика стратегияңызды жашыруун тандап алат
- 02 Multi-Timeframe Backtest'терде Look-Ahead Жоктугун Далилдөө: Келечекти Бузуп, Өткөндүн Аны Көрө Албастыгын Далилде
- 03 Walk-Forward Optimization: The Only Honest Strategy Test
- 04 Плато анализи: туруктуу оптимумду overfitting-тен кантип айырмалоо керек
- + 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 ылдамдык шаты: ноутбуктун CPU'сунда 298x, акыркы сделкага чейин бирдей PnL
- 02 Фреймворк салыгы: качан сиздин backtest китепканаңыз жөнөкөй pandas циклинен жайыраак болот
- 03 Агрегатталган Parquet кэши: мультитаймфрейм бэктесттерди жүздөгөн эсе кантип ылдамдатуга болот
- 04 Эки октуу параметр мейкиндиги: эмне үчүн сиздин издөөнүн көпчүлүгү дээрлик акысыз болушу керек
- + 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 аныктоо үчүн граф алгоритмдери: Беллман-Форддон RICH чейин
- 02 Фьючерс-Спот арбитраж: Cash-and-Carry-ден DeFi-CeFi-ге чейин
- 03 Матрицалар, тензорлор жана тропикалык алгебра: арбитражды аныктоо үчүн сызыктуу алгебра
- 04 Арбитраж үчүн Vine Copulas: жогорку өлчөмдүү көз каранды байланыштарды моделдөө
- + 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 методдору чындыгында кантип иштейт
- 02 Алгоритмдик Трейдингдеги Ордер Түрлөрү: Chasing менен Лимиттен Виртуалдык Ордерлерге чейин
- 03 Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density
- 04 Алгоритмдик трейдинг үчүн бар түрлөрү жана агрегациялоо ыкмалары
- + 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 Крипто үчүн Марковиц портфель теориясы: нөлдөн баатырга чейин
- 02 Портфелди оптималдаштыруунун 12 алгоритми салыштырылды: HRP, Black-Litterman, NCO жана башкалар
- 03 Inside Our House Algorithm: HRP + Long/Short + CVaR with Hull-White
- 04 Крипто портфелдериндеги биргелешкен тобокелдикти моделдөө үчүн копула моделдери
- + 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 Дистанция мамилеси боюнча жупталган соода: Rust менен ишке ашыруу жана талдоо
- 02 Statistical Arbitrage and Pairs Trading in Crypto Markets: From Cointegration to the Kalman Filter
- 03 Статистикалык арбитражда орточо мааниге кайтуу жана momentum стратегияларын динамикалык түрдө айкалыштыруу: математикалык негиздер жана практикалык ишке ашыруу
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 Диффузиялык моделдер криптовалюта анархиясына каршы: DDPM эмне үчүн Bitcoin кулашын сиздин астрологуңуздан жакшыраак божомолдой алат
- 03 Kronos: шам графиктерин трансформер тилинде сүйлөшүүгө үйрөткөн негиз модели
- 04 Тобокелдикти Эске Алган Позиция Көлөмүн Аныктоо үчүн Конформдук Божомол
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 Агенттик ЖИ менен инвестициялык портфелди башкаруудагы революция
- 02 TradingAgents: Multi-Agent AI Framework That Models a Hedge Fund
- 03 AI4Finance Foundation: Алго-трейдинг үчүн FinGPT, FinRL жана FinRobot экосистемасы
- 04 AI Hedge Fund: жасалма интеллект талдоочулары бүтүмдөргө добуш берген көп агенттүү фонд
- + 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 Trading Тутумдарындагы Дайындар Байланышы: Технологиялык Сереп
- 02 Aeron: HFT тармагынын жарымын кыймылдаткан билдирүү системасынын ичи
- 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