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 การออกแบบ Objective Function: ตัวชี้วัดที่คุณ Optimize แอบเลือกกลยุทธ์ให้คุณ
- 02 Walk-Forward Optimization: การทดสอบกลยุทธ์ที่ซื่อสัตย์เพียงวิธีเดียว
- 03 การวิเคราะห์ Plateau: วิธีแยกแยะจุดที่เหมาะสมที่แข็งแกร่งออกจาก Overfitting
- 04 Monte Carlo Bootstrap: วิธีรับช่วงความเชื่อมั่นสำหรับ Backtest ใน 10 บรรทัดของโค้ด
- + 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 บันไดความเร็วของ Backtest Engine: 298x บน CPU แล็ปท็อป, PnL เหมือนเดิมทุกประการจนถึง Trade สุดท้าย
- 02 Aggregated Parquet Cache: วิธีเร่งความเร็วแบ็คเทสต์หลาย Timeframe ได้หลายร้อยเท่า
- 03 Adaptive Drill-Down: แบ็คเทสต์ด้วยความละเอียดข้อมูลแบบยืดหยุ่น ตั้งแต่นาทีจนถึงการเทรดดิบ
- 04 ภาษี IPC: เอา Backtest Engine ไปไว้หลัง Socket แล้วเสีย 13% — แต่แทบไม่มีส่วนไหนเลยเป็นความผิดของ Socket
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 อัลกอริทึมกราฟสำหรับการตรวจจับอาร์บิทราจ: จาก Bellman-Ford สู่ RICH
- 02 อาร์บิทราจฟิวเจอร์ส-สปอต: จาก Cash-and-Carry ถึง DeFi-CeFi
- 03 เมทริกซ์ เทนเซอร์ และพีชคณิตทรอปิคัล: พีชคณิตเชิงเส้นสำหรับการตรวจจับอาร์บิทราจ
- 04 Vine Copulas สำหรับการอาร์บิทราจ: การสร้างแบบจำลองการพึ่งพากันในมิติสูง
- + 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: วิธีการทำงานของ WebSocket Orderbook Methods อย่างแท้จริง
- 02 ประเภทคำสั่งซื้อขายในการเทรดแบบอัลกอริทึม: จาก Limit แบบไล่ราคาไปจนถึง Virtual Orders
- 03 คิวภายในกำแพง: การวิเคราะห์ตำแหน่งคำสั่งซื้อในความหนาแน่นของ Order Book
- 04 ประเภทแท่งเทียนและวิธีการรวมข้อมูลสำหรับการซื้อขายแบบ Algorithmic
- + 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 ทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอ Markowitz สำหรับคริปโต: จากศูนย์สู่ผู้เชี่ยวชาญ
- 02 12 อัลกอริทึมการปรับพอร์ตโฟลิโอให้เหมาะที่สุด เปรียบเทียบกัน: HRP, Black-Litterman, NCO และอื่น ๆ
- 03 เบื้องหลังอัลกอริทึมของเรา: HRP + Long/Short + CVaR กับ Hull-White
- 04 โมเดล Copula สำหรับการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงร่วมในพอร์ตโฟลิโอคริปโต
- + 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 วิธีการ Distance Approach ในการเทรด Pairs Trading: การนำไปใช้และการวิเคราะห์ด้วย Rust
- 02 Statistical Arbitrage และ Pairs Trading ในตลาด Crypto: จาก Cointegration สู่ Kalman Filter
- 03 การรวมกลยุทธ์ Mean Reversion และ Momentum แบบไดนามิกในการอาร์บิทราจเชิงสถิติ: รากฐานทางคณิตศาสตร์และการนำไปใช้จริง
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 Transformer สำหรับการพยากรณ์พอร์ตการลงทุนแบบหลายช่วงเวลา
- 02 Diffusion Models vs ความอนาธิปไตยของคริปโต: ทำไม DDPM ถึงทำนายการดิ่งของ Bitcoin ได้ดีกว่านักโหราศาสตร์ของคุณ
- 03 Kronos: โมเดล Foundation ที่สอนให้กราฟแท่งเทียนพูดภาษา Transformer
- 04 Conformal Prediction สำหรับการกำหนดขนาดสถานะแบบตระหนักความเสี่ยง
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 การปฏิวัติการบริหารพอร์ตลงทุนด้วย Agentic AI
- 02 TradingAgents: เฟรมเวิร์ก AI แบบหลายตัวแทนที่จำลองกองทุนเฮดจ์ฟันด์
- 03 AI4Finance Foundation: ระบบนิเวศ FinGPT, FinRL และ FinRobot สำหรับการซื้อขายอัลกอริทึม
- 04 AI Hedge Fund: กองทุนแบบ Multi-Agent ที่ AI นักวิเคราะห์โหวตตัดสินการเทรด
- + 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 สำหรับการซื้อขายเชิงอัลกอริทึม: สถาปัตยกรรมที่พูดภาษาตลาด
- 02 QuestDB สำหรับการซื้อขายแบบอัลกอริทึม: ส่วนขยาย SQL ที่เปลี่ยนกฎของเกม
- 03 QuestDB สำหรับการเทรดแบบอัลกอริทึม: จาก Order Book สู่สถาปัตยกรรมระดับ Production
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 การสื่อสารข้อมูลในระบบ Algo Trading: ภาพรวมเทคโนโลยี
- 02 Aeron: เบื้องหลังระบบส่งข้อความที่ขับเคลื่อนครึ่งหนึ่งของอุตสาหกรรม HFT
- 03 ZigBolt: ทำไมเราถึงสร้าง Aeron ของตัวเองด้วย Zig และทำความเร็วได้ 20 นาโนวินาทีต่อข้อความ
- 04 การพัฒนาสกัลเปอร์ C++ แบบง่ายโดยใช้ FAST/FIX: คู่มือทีละขั้นตอน