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 Objective-Function Design: de metriek die je optimaliseert kiest stiekem je strategie
- 02 Bewijzen dat multi-timeframe backtests geen look-ahead vertonen: verstoor de toekomst, bewijs dat het verleden de toekomst niet kan zien
- 03 Walk-Forward Optimization: The Only Honest Strategy Test
- 04 Plateau-analyse: hoe onderscheid je een robuust optimum van overfitting
- + 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 De Backtest-snelheidsladder: 298x op een laptop-CPU, identieke PnL tot de laatste trade
- 02 De framework-belasting: wanneer je backtestbibliotheek trager is dan een naïeve pandas-loop
- 03 Geaggregeerde Parquet-cache: hoe je multi-timeframe backtests honderden keren sneller maakt
- 04 De parameterruimte met twee assen: waarom het grootste deel van je sweep bijna gratis zou moeten zijn
- + 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 Graafalgoritmen voor arbitragedetectie: van Bellman-Ford tot RICH
- 02 Futures-Spot Arbitrage: Van Cash-and-Carry naar DeFi-CeFi
- 03 Matrices, tensoren en tropische algebra: lineaire algebra voor arbitragedetectie
- 04 Vine Copulas voor Arbitrage: Modelleren van Hoogdimensionale Afhankelijkheden
- + 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: hoe WebSocket-orderboekmethoden echt werken
- 02 Ordertypes in Algorithmic Trading: van Limit met Chasing tot Virtuele Orders
- 03 Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density
- 04 Bartypes en Aggregatiemethoden voor Algoritmische Handel
- + 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 Markowitz-portefeuilletheorie voor Crypto: Van Nul tot Held
- 02 12 Portfolio Optimization Algorithms, Compared: HRP, Black-Litterman, NCO and Beyond
- 03 Inside Our House Algorithm: HRP + Long/Short + CVaR with Hull-White
- 04 Copulamodellen voor gezamenlijke risicomodellering in cryptoportefeuilles
- + 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 Distance Approach in Pairs Trading: Implementatie en Analyse met Rust
- 02 Statistical Arbitrage and Pairs Trading in Crypto Markets: From Cointegration to the Kalman Filter
- 03 Dynamisch combineren van Mean Reversion- en Momentum-strategieën in statistische arbitrage: wiskundige grondslagen en praktische implementatie
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 Diffusiemodellen vs cryptovaluta-anarchie: waarom DDPM Bitcoin-crashes beter voorspelt dan jouw astroloog
- 03 Kronos: een foundationmodel dat candlestickcharts de taal van transformers leert spreken
- 04 Conformal Prediction voor Risicobewuste Positiegrootte
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 Revolutie in het beheer van beleggingsportefeuilles met Agentic AI
- 02 TradingAgents: Multi-Agent AI Framework That Models a Hedge Fund
- 03 AI4Finance Foundation: Het FinGPT-, FinRL- en FinRobot-ecosysteem voor algoritmisch handelen
- 04 AI Hedge Fund: een multi-agent fonds waarin AI-analisten over trades stemmen
- + 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 Datacommunicatie in Algo Trading-systemen: Een Technologie-overzicht
- 02 Aeron: een kijkje in het messagingsysteem dat de helft van de HFT-industrie aandrijft
- 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