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.
- 01Objektif Fonksiyon Tasarımı: Optimize Ettiğiniz Metrik Stratejinizi Gizlice Seçer
- 02Çok Zaman Dilimli Backtestlerde Look-Ahead Olmadığını Kanıtlamak: Geleceği Bozun, Geçmişin Onu Göremediğini Kanıtlayın
- 03Look-Ahead Bias: Tek Barlık Bir Hata Saf Gürültüden Nasıl 15'lik Bir Sharpe Üretir
- 04Walk-Forward Optimizasyonu: Tek Dürüst Strateji Testi
- +7 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.
- 01Backtest Hız Merdiveni: Dizüstü CPU'da 298x, Son İşleme Kadar Birebir Aynı PnL
- 02Çerçeve Vergisi: Backtest Kütüphaneniz Basit Bir Pandas Döngüsünden Yavaş Olduğunda
- 03Toplu Parquet Önbelleği: Çoklu Zaman Dilimi Backtestlerini Yüzlerce Kat Nasıl Hızlandırırsınız
- 04İki Eksenli Parametre Uzayı: Taramanızın Büyük Kısmı Neden Neredeyse Bedava Olmalı
- +7 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.
- 01Arbitraj Tespiti için Graf Algoritmaları: Bellman-Ford'dan RICH'e
- 02Vadeli İşlem-Spot Arbitrajı: Cash-and-Carry'den DeFi-CeFi'ye
- 03Matrisler, Tensörler ve Tropikal Cebir: Arbitraj Tespiti için Lineer Cebir
- 04Arbitraj İçin Vine Copula'lar: Yüksek Boyutlu Bağımlılıkların Modellenmesi
- +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.
- 01CCXT: WebSocket Emir Defteri Metodları Ger çekte Nasıl Çalışır
- 02Algoritmik Ticarette Emir Türleri: Takipli Limit Emirden Sanal Emirlere
- 03Duvar İçindeki Kuyruk: Emir Defteri Yoğunluğunda Emir Pozisyonunun Analizi
- 04Algoritmik İşlem için Bar Türleri ve Birleştirme Yöntemleri
- +8 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.
- 01Kripto için Markowitz Portföy Teorisi: Sıfırdan Zirveye
- 0212 Portföy Optimizasyon Algoritması Karşılaştırıldı: HRP, Black-Litterman, NCO ve Ötesi
- 03Kendi Algoritmamızın İçinde: HRP + Long/Short + CVaR ve Hull-White
- 04Kripto Portföylerde Ortak Risk Modellemesi için Copula Modelleri
- +1 more
Risk & Position Sizing
Build position sizes from drawdown math, realistic trading costs, and uncertainty in backtest results before applying Kelly.
- 01Kayıp-Kâr Asimetrisi: Depozitonuzu Öldüren Matematik
- 02Slippage sabitleri değil slippage eğrileri: canlı ticaretle temas ettiğinde ayakta kalan maliyet modelleri
- 03Monte Carlo Bootstrap: Bir Backtestin Güven Aralıklarını 10 Satır Kodla Nasıl Elde Edersiniz
- 04Stratejiler için Kelly kriteri: pozisyon büyüklüğünü nasıl seçmeli ve sermayeyi nasıl dağıtmalı
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.
- 01Çift Ticaretinde Mesafe Yaklaşımı: Rust ile Uygulama ve Analiz
- 02Kripto Piyasalarında İstatistiksel Arbitraj ve Çift Ticareti: Kointegrasyon'dan Kalman Filtresine
- 03Sinyal Korelasyonu: Kaç Parite İzlenmeli
- 04İstatistiksel Arbitrajda Ortalamaya Dönüş ve Momentum Stratejilerinin Dinamik Birleştirilmesi: Matematiksel Temeller ve Pratik Uygulama
- +1 more
Deep Learning for Markets
Neural forecasting for crypto — transformers, diffusion models, and foundation models, and how conformal prediction keeps their uncertainty honest.
- 01Çok Ufuklu Portföy Tahmini için Temporal Fusion Transformer
- 02Difüzyon Modelleri ve Kripto Para Anarşisi: Neden DDPM Bitcoin Çöküşlerini Astrologunuzdan Daha İyi Tahmin Edebilir
- 03Kronos: Şamdan Grafiklerini Transformer Diline Öğreten Temel Model
- 04Riske Duyarlı Pozisyon Boyutlandırması için Konformal Tahmin
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.
- 01Agentic AI ile Yatırım Portföy Yönetiminde Devrim
- 02TradingAgents: Bir Hedge Fonu Modelleyen Çok Ajanlı AI Çerçevesi
- 03AI4Finance Foundation: Algo-Trading için FinGPT, FinRL ve FinRobot Ekosistemi
- 04AI Hedge Fund: Yapay Zeka Analistlerin İşlemlere Oy Verdiği Çok Ajanlı Fon
- +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.
- 01Algoritmik Trading için QuestDB: Piyasaların Dilini Konuşan Mimari
- 02Algoritmik Trading için QuestDB: Oyunu Değiştiren SQL Uzantıları
- 03Algoritmik Trading için QuestDB: Emir Defterlerinden Üretim Mimarisine
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.
- 01Algo Trading Sistemlerinde Veri İletişimi: Teknolojiye Genel Bakış
- 02Aeron: HFT Sektörünün Yarısına Güç Veren Mesajlaşma Sisteminin İçinde
- 03ZigBolt: Zig ile Kendi Aeron'umuzu Neden Yaptık ve Mesaj Başına 20 Nanosaniyeye Nasıl Ulaştık
- 04FAST/FIX Kullanarak Basit Bir C++ Scalper Geliştirme: Adım Adım Kılavuz
Execution & Market Making
From TWAP/VWAP and Almgren-Chriss to TCA, slippage models, and the Avellaneda-Stoikov market maker — how to turn a signal into fills without paying the spread twice.
- 01TWAP mu VWAP mi POV mu: bir execution benchmark seçmek (ve her birinin ne zaman size yalan söylediğini bilmek)
- 02Elle Sallamadan Almgren-Chriss: Bir Öğleden Sonrada Uygulayabileceğiniz Optimal Execution
- 03Dilimin içinde: zamanlayıcınız ile borsa arasındaki alt emir taktikleri
- 04Kriptoda Akıllı Emir Yönlendirme: Tek Emir, On İki Platform, NBBO Yok
- +7 more
Onchain & DeFi Quant
Quantitative DeFi from first principles — MEV and sandwich attacks, atomic arbitrage, liquidation cascades on lending protocols, and LP profitability on Uniswap v3.
- 01MEV anatomisi: sandwich saldırıları, frontrunning ve mempool'un karanlık ormanı
- 02The MEV supply chain: PBS, MEV-Boost, and who actually captures the value
- 03Zincir üstü arbitraj: atomik döngüler, anlık krediler ve kazanmanız gereken açık artırma
- 04Zincir üzerinde likidasyonlar: Aave ve Compound mekanikleri ve etraflarındaki bot işi
- +5 more
Causality & Lead-Lag in Markets
Who moves whom — Granger causality, transfer entropy, PCMCI discovery, and the causal ML toolbox (double ML, causal forests, synthetic control) applied to crypto markets.
- 01Toda-Yamamoto vs Differenced Granger: Does the BTC Lead-Lag Survive?
- 02Transfer Entropy: Which Way Does Information Flow Between Crypto Assets?
- 03PCMCI: Çok Değişkenli Kripto Zaman Serilerinde Nedensel Keşif
- 04Ticaretsel Heterojen Tedavi Etkileri için Nedensel Ormanlar
- +3 more
Volatility Modeling & Regimes
Forecast volatility with the GARCH family — asymmetry and leverage effects, dynamic correlations, vol targeting — then detect market regimes with HMMs and trade adaptively.
- 01GARCH(1,1): Kripto Volatilitesini Tahmin Etmek
- 02Asimetrik ve Kalın Kuyruklu GARCH: EGARCH, GJR ve Student-t
- 03DCC-GARCH: Cift Islemleri ve Portfoy Riski Icin Dinamik Korelasyonlar
- 04Volatilite Hedefleme ve GARCH Tahminleriyle İşlem Yapma
- +1 more
Modern ML for Trading
The full gradient-boosting-to-neural-operator toolkit — ensembles, AutoML, probabilistic forecasting, distillation and pruning for latency, plus physics-informed architectures like Neural ODEs and Fourier operators.
- 01XGBoost for Return Direction: Class Imbalance and Decision Thresholds
- 02Topluluk Yöntemleri: Güçlü Alfa için Zayıf Öğrenenleri Birleştirmek
- 03Sistematik Ticaret Pipeline'ları için AutoML
- 04Multi-Task Learning for Simultaneous Price, Volume, and Volatility Prediction
- +11 more