<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>marketmaker.cc</title><description>Canlı piyasalarda işe yarayan işlem sistemleri üzerine araştırma.</description><link>https://marketmaker.cc/</link><language>tr</language><item><title>XGBoost for Return Direction: Class Imbalance and Decision Thresholds</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/</guid><description>Return-direction classifiers are imbalanced problems, and 0.5 is the wrong decision threshold. Comparing scale_pos_weight, focal loss, and precision-constrained threshold optimization on crypto data - plus the engineering differences between XGBoost, LightGBM, and CatBoost.</description><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>machine-learning</category><category>xgboost</category><category>gradient-boosting</category><category>quant</category><category>prediction</category></item><item><title>Transfer Entropy: Which Way Does Information Flow Between Crypto Assets?</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/</guid><description>DCC-GARCH tells you when crypto dependence tightens. Transfer entropy tells you which way it points. A directed information-flow measure, its null calibration, and an honest account of what it does and does not add over average pairwise correlation.</description><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>causal-inference</category><category>transfer-entropy</category><category>information-theory</category><category>crypto</category><category>network</category></item><item><title>Trade Classification When You Have No Side Flag: Tick, Quote, Lee-Ready, BVC</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/trade-classification-algorithms/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/trade-classification-algorithms/</guid><description>Reconstructing trade direction from OHLCV, bar history, or venues without an aggressor flag - the classic rules, the stale-quote problem, bulk volume classification, and how to measure them against crypto&apos;s free ground truth.</description><pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>microstructure</category><category>trade-classification</category><category>Lee-Ready</category><category>order-flow</category><category>deep-learning</category></item><item><title>Tick ​​Modellerinde Düzensiz Zaman: Sürekli Zaman Kodlamaları ve Düz Konumsal Yerleştirmeler</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/</guid><description>Onay verileriyle beslenen dizi modelleri hala düzenli aralık olduğunu varsayar. Bir Transformer&apos;a bir işaretin gerçekte ne zaman gerçekleştiğini söylemenin üç yolu - öğrenilebilir zaman ölçeği sürekli kodlama, ODE-RNN gizli durumu ve düz bir özellik olarak delta_t - ve bunlar arasında karar veren ablasyon.</description><pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>HFT</category><category>tick-data</category><category>deep-learning</category><category>high-frequency</category><category>prediction</category></item><item><title>Ticaret Stratejilerini Değerlendirmeye Yönelik Sentetik Kontrol Yöntemleri</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/synthetic-control-trading-evaluation/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/synthetic-control-trading-evaluation/</guid><description>Bu seri, seçim rotasını yanlış bir noktaya kadar fiyatlandırdı; DSR kazananı fiyatlandırıyor, PBO ise aramayı fiyatlandırıyor. Her ikisi de kafa karıştırıcı değil: Oynaklığın uyguladığınız hafta iki katına çıkması nedeniyle para kazandıran strateji. Sentetik Kontrol Yöntemi, dokunulmamış enstrümanlardan oluşan bir donör havuzundan ağırlıklı bir karşı olgusal oluşturur ve size bir sahtecilik kriteri ve bir plasebo p değeri verir.</description><pubDate>Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>causal-inference</category><category>synthetic-control</category><category>counterfactual</category><category>evaluation</category><category>econometrics</category></item><item><title>Olasılık Tahminlerinin Puanlanması: CRPS, PIT Kalibrasyonu ve DeepAR</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/probabilistic-forecasting-trading/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/probabilistic-forecasting-trading/</guid><description>Tahmine dayalı bir dağılım dürüst bir şekilde nasıl değerlendirilir - uygun bir puanlama kuralı olarak CRPS, kalibrasyon teşhisi olarak PIT histogramı ve GluonTS&apos;de DeepAR örneklemesi.</description><pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>forecasting</category><category>probabilistic</category><category>quantile-regression</category><category>DeepAR</category><category>uncertainty</category></item><item><title>Seçenek Fiyatlandırması için Fizik Bilgili Sinir Ağları</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/pinn-options-pricing/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/pinn-options-pricing/</guid><description>Heston, serbest sınır ve sıçrayan yayılma fiyatlandırmalı PDE&apos;leri bir sinir ağı kaybına sokmak - log fiyatı kalıntısı, karışık kısmi otograd hilesi ve hala ölçülmesi gerekenler.</description><pubDate>Wed, 19 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>deep-learning</category><category>PINN</category><category>options</category><category>Black-Scholes</category><category>PDE</category></item><item><title>PCMCI: Çok Değişkenli Kripto Zaman Serilerinde Nedensel Keşif</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/</guid><description>PCMCI&apos;nin iki aşamalı MCI testi, korelasyon ve iki değişkenli Granger&apos;ın sağlayamadığı kripto varlıkları arasındaki yönlendirilmiş nedensel bağlantıları nasıl kurtarıyor - inşaat, tigramit boru hattı ve hala ihtiyaç duyduğu gerçek veri çalışması.</description><pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>causal-inference</category><category>PCMCI</category><category>causal-discovery</category><category>time-series</category><category>crypto</category></item><item><title>Order Flow Imbalance: The Cont-Kukanov-Stoikov Event Decomposition</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/order-flow-imbalance-prediction/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/order-flow-imbalance-prediction/</guid><description>Turning raw book updates into a signed flow quantity: the CKS event decomposition, multi-level OFI with PCA reduction, and Lee-Ready trade classification - plus an honest accounting of what the headline R-squared actually measures.</description><pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>microstructure</category><category>order-flow</category><category>imbalance</category><category>prediction</category><category>HFT</category></item><item><title>Neural ODEs: Does Continuous Time Beat a Delta-Time Feature?</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/neural-ode-continuous-finance/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/neural-ode-continuous-finance/</guid><description>Neural ODEs, Neural SDEs and continuous normalizing flows for irregularly-sampled market data - and the one ablation that decides whether continuous dynamics are worth their solver cost.</description><pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>deep-learning</category><category>neural-ODE</category><category>continuous-time</category><category>SDE</category><category>dynamics</category></item><item><title>Multi-Task Learning for Simultaneous Price, Volume, and Volatility Prediction</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/multi-task-learning-trading/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/multi-task-learning-trading/</guid><description>Does jointly predicting return, volume, and volatility actually help? Measuring loss-balancing schemes and diagnosing negative transfer through gradient cosine similarity - with a classical baseline and purged walk-forward folds.</description><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>deep-learning</category><category>multi-task</category><category>shared-representation</category><category>prediction</category><category>auxiliary</category></item><item><title>Model Pruning for Low-Latency Trading Inference</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/model-pruning-low-latency-trading/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/model-pruning-low-latency-trading/</guid><description>Magnitude and structured pruning, the Lottery Ticket Hypothesis, movement pruning, distillation and 2:4 sparsity - the methods behind shrinking a trading model, and what still has to be measured before any of it ships.</description><pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>model-compression</category><category>pruning</category><category>lottery-ticket</category><category>latency</category><category>deployment</category></item><item><title>Updating the Volume Curve Intraday: Does Adaptive Forecasting Actually Help?</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/liquidity-prediction-execution/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/liquidity-prediction-execution/</guid><description>Our VWAP article shipped a static, weekly-refit volume curve and called the forecaster the weakest link. This is the follow-up: a Bayesian intraday updater run against the same 500-parent BTCUSDT harness, with the IS delta conditioned on realized curve error.</description><pubDate>Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>microstructure</category><category>liquidity</category><category>execution</category><category>prediction</category><category>order-book</category></item><item><title>Koopman Operators and DMD: Do Market Modes Survive Out-of-Sample?</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/koopman-operator-market-dynamics/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/koopman-operator-market-dynamics/</guid><description>Dynamic Mode Decomposition fits a linear operator to nonlinear market dynamics. The only question that matters: do the fitted modes persist from one window to the next, and does the rolling spectral radius lead realised volatility? Here is the measurement protocol and the code to run it.</description><pubDate>Wed, 12 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>mathematics</category><category>Koopman</category><category>dynamical-systems</category><category>spectral</category><category>prediction</category></item><item><title>Knowledge Distillation: Compressing Trading Models for Low-Latency Deployment</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/knowledge-distillation-trading-models/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/knowledge-distillation-trading-models/</guid><description>The blog&apos;s standing answer to the accuracy-vs-latency tension is a two-stage fast/slow split. Distillation is a different answer: train one small model to mimic the ensemble. The KD loss, temperature, born-again nets, early exits for a variable latency budget, and the distill-to-FPGA pipeline - plus the measurements that would decide whether it beats the two-stage split.</description><pubDate>Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>model-compression</category><category>distillation</category><category>latency</category><category>HFT</category><category>deployment</category></item><item><title>The Other Way a Regression Lies: Endogeneity, 2SLS, and the Gamma Calibration Problem</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/</guid><description>Selection bias in the search is not the only way a regression fools you. When the regressor is correlated with the error, more data makes the estimate more confidently wrong. Instrumental variables applied to the one endogeneity problem this blog has already left open: permanent impact from net taker flow.</description><pubDate>Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>causal-inference</category><category>instrumental-variables</category><category>2SLS</category><category>econometrics</category><category>endogeneity</category></item><item><title>Hawkes Processes for Order Arrival and Market Event Modeling</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/hawkes-process-order-arrival/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/hawkes-process-order-arrival/</guid><description>Fitting a self-exciting point process to real crypto trade tape: where the three numbers (mu, alpha, beta) come from, how to estimate the branching ratio n, whether the exponential kernel survives a goodness-of-fit test, and how much n moves when you change the estimation window.</description><pubDate>Sun, 09 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>microstructure</category><category>Hawkes-process</category><category>point-process</category><category>order-arrival</category><category>crypto</category><category>HFT</category></item><item><title>Hamiltonian Neural Networks: Does a Financial System Conserve Anything?</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/</guid><description>Hamiltonian Neural Networks are provably stable - but stability is worthless if the conserved quantity does not exist. Learning a scalar H via autograd, symplectic integration, and the falsification test that decides whether a financial (q, p) pair is canonical at all.</description><pubDate>Sat, 08 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>deep-learning</category><category>Hamiltonian</category><category>physics-informed</category><category>dynamics</category><category>conservation</category></item><item><title>Toda-Yamamoto vs Differenced Granger: Does the BTC Lead-Lag Survive?</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/</guid><description>Granger causality on crypto prices done two ways - differenced returns and Toda-Yamamoto on levels - with a correct Wald implementation, an effective-N corrected causality matrix, and a rolling-stability test of whether the lag is tradeable at all.</description><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>causal-inference</category><category>Granger-causality</category><category>lead-lag</category><category>crypto</category><category>VAR</category></item><item><title>Parametrik Olmayan Fiyat Modellemesi için Gauss Süreçleri</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/gaussian-processes-trading/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/gaussian-processes-trading/</guid><description>Finansal zaman serileri için çekirdek tasarımı - Ana pürüzlülük, yerel periyodik bileşim, spektral karışımlar - ve doğrulama seti gerektirmeyen bir düzenleyici olarak marjinal olasılık. Ayrıca herhangi birinin takas edilebilir hale gelmesinden önce nelerin ölçülmesi gerektiğine dair dürüst bir liste.</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>bayesian</category><category>gaussian-process</category><category>kernel</category><category>uncertainty</category><category>non-parametric</category></item><item><title>PDE Tabanlı Finansal Modelleme için Fourier Sinir Operatörü</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/fourier-neural-operator-finance/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/fourier-neural-operator-finance/</guid><description>Operatör öğrenimi, noktaları değil tüm fonksiyon alanlarını haritalandırır; Fourier Sinir Operatörünün bir PDE çözüm operatörünü frekans alanında nasıl parametreleştirdiği, opsiyon fiyatlandırması için ne satın aldığı ve hangi iddialarının hala gerçek donanım üzerinde ölçülmesi gerektiği.</description><pubDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>deep-learning</category><category>FNO</category><category>PDE</category><category>operator-learning</category><category>options</category></item><item><title>Tam Gün İçeriği On Dakikalık İçerikten Daha İyi mi? Flash Dikkat ve Dizi Uzunluğu Sorusu</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/flash-attention-trading-models/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/flash-attention-trading-models/</guid><description>Flash Attention, 23.400 adımlık bir ticaret bağlamını hesaplama açısından ücretsiz hale getirir - döşeme, çevrimiçi softmax ve N^2 d^2 / M&apos;lik bir IO sınırı. Bu daha uzun bağlamın modeli daha iyi hale getirip getirmediği ayrı bir sorudur ve bunun iddia edilmesi değil ölçülmesi gerekir.</description><pubDate>Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>deep-learning</category><category>attention</category><category>Flash-Attention</category><category>GPU</category><category>optimization</category></item><item><title>Topluluk Yöntemleri: Güçlü Alfa için Zayıf Öğrenenleri Birleştirmek</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/ensemble-methods-trading/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/ensemble-methods-trading/</guid><description>Toplulukların alım satımı hakkında bu blogun ele almadığı üç şey: neden topluluk hatasına kovaryans teriminin (model sayısı değil) hakim olduğu, istiflemenin, kullanıma hazır meta özelliklere sahip bir sinyal kombinasyon katmanı olarak nasıl çalıştığı ve birçok sinyal arasındaki ciro ağlarının gerçekten yürütme maliyetini azaltıp azaltmadığı.</description><pubDate>Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>machine-learning</category><category>ensemble</category><category>bagging</category><category>stacking</category><category>alpha</category></item><item><title>Double Machine Learning: Nedensel Bir Parametre Tahmin Etme Yerine Getiri Tahmin Etme</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/double-ml-causal-trading/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/double-ml-causal-trading/</guid><description>Bu blogdaki tüm modeller şimdiye kadar &apos;neyi ne tahmin ediyor?&apos; sorusuna yanıt veriyor. Double ML &apos;neye ne sebep oluyor?&apos; sorusuna yanıt veriyor - savunabileceğiniz bir standart hata ile. Kısmi lineer model, Neyman ortogonalliği, order book verisi üzerinde temizlenmiş cross-fitting ve geçerli bir DML güven aralığının tam olarak önceden belirlenmiş tek bir soruyu nasıl survive ettiğine dair dürüst bir açıklama.</description><pubDate>Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>causal-inference</category><category>double-ML</category><category>treatment-effect</category><category>econometrics</category><category>quant</category></item><item><title>Ticaretsel Heterojen Tedavi Etkileri için Nedensel Ormanlar</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/</guid><description>Bu blogdaki her geri test, koşullu bir ortalama tahmin eder. Nedensel ormanlar bunun yerine koşullu bir tedavi efekti tahmin eder - tau(x) yerine mu(x) - dürün bölme, uyarlanır çekirdek ağırlık temsili ve bulduğunuz heterojenitenin gerçek olup olmadığını söyleyen bir kalibrasyon testi ile.</description><pubDate>Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>causal-inference</category><category>causal-forest</category><category>heterogeneous-effects</category><category>econometrics</category><category>treatment</category></item><item><title>Epistemik vs Aleatorik: Bir Getiri Modelinin Bilmediğini Ölçmek</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/bayesian-neural-networks-trading/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/bayesian-neural-networks-trading/</guid><description>Bu blogdaki her pozisyon boyutlandırma kuralı belirsizliği tek bir skaler indirger. MC Dropout ve derin ansambllar bunu model cehaleti ve piyasa gürültüsü olarak ayırır - ve bu ikisi farklı pozisyon boyutlarını hak eder.</description><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>bayesian</category><category>uncertainty</category><category>neural-network</category><category>risk</category><category>position-sizing</category></item><item><title>Sistematik Ticaret Pipeline&apos;ları için AutoML</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/automl-systematic-trading/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/automl-systematic-trading/</guid><description>Automated feature generation (tsfresh, Featuretools), budget-aware model search (FLAML&apos;s cost-frugal optimizer), and the WorldQuant formulaic alpha factory - the parts of the research pipeline this blog&apos;s search-and-overfit arc never covered, and what the arc&apos;s own results say about them.</description><pubDate>Thu, 30 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AutoML</category><category>NAS</category><category>feature-engineering</category><category>automation</category><category>quant</category></item><item><title>Liquidation cascades as a trading signal: reading forced, pre-announced flow</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/liquidation-cascades-trading-signal/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/liquidation-cascades-trading-signal/</guid><description>Every leveraged position advertises the price at which it must be sold. How to build the on-chain liquidation depth chart and the CEX liquidation heatmap, model cascade dynamics as a reproduction number, and trade forced flow as a signal instead of only fearing it as a risk.</description><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>liquidations</category><category>cascade</category><category>trading signal</category><category>defi</category><category>perpetuals</category><category>order book</category><category>market microstructure</category><category>crypto</category></item><item><title>Active Uniswap v3 LPing as Market Making: Range Selection, Rebalancing, and Delta Hedging</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/</guid><description>An active v3 LP is running a market-making book with gas costs and no cancel button. Size ranges from a GARCH vol forecast, frame rebalancing as fee-gain vs realized-cost, derive the position delta from tick math and hedge it with perps, and understand JIT liquidity and the honest pitfalls of backtesting LP from on-chain data.</description><pubDate>Tue, 28 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>uniswap</category><category>defi</category><category>market making</category><category>delta hedging</category><category>lvr</category><category>jit liquidity</category><category>quant</category><category>ethereum</category></item><item><title>The MEV supply chain: PBS, MEV-Boost, and who actually captures the value</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/</guid><description>MEV stopped being a lone bot and became an assembly line: searcher, builder, relay, proposer. A technical walk through proposer-builder separation, MEV-Boost&apos;s sealed-bid block auction, why the searcher&apos;s margin gets bid away, order-flow auctions as the new moat, and how Solana&apos;s Jito model differs.</description><pubDate>Mon, 27 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>mev</category><category>pbs</category><category>mev-boost</category><category>flashbots</category><category>jito</category><category>order flow auction</category><category>defi</category><category>ethereum</category></item><item><title>Zincir üstü arbitraj: atomik döngüler, anlık krediler ve kazanmanız gereken açık artırma</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/</guid><description>Zincir üstü bir arbitraj döngüsü bulmak işin kolay kısmı. Zor olan kısım, aynı döngüyü bulan diğer tüm arayıcıların önündeki kapalı teklif öncelik açık artırmasını kazanmak. Atomiklik, anlık krediler, geri çalıştırma ve arb karının aslında hayatta kaldığı yerler - atomik olmayan CEX-DEX dahil teknik bir döküm.</description><pubDate>Sun, 26 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>arbitraj</category><category>flash loans</category><category>mev</category><category>defi</category><category>backrunning</category><category>cex-dex</category><category>ethereum</category><category>atomicity</category></item><item><title>Impermanent Loss ve LVR: LP karlılığının gerçek matematiği</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/</guid><description>İlk prensiplerden türetilen impermanent loss, konsantre likidite kaldıracı ve yeniden dengeleme kaybı. Kapalı formlar, σ²/8 sonucu, blok başına markout ve bir LP&apos;nin tutmaktan gerçekten daha iyi performans gösterdiği kesin ücret-volatilite koşulu.</description><pubDate>Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>defi</category><category>amm</category><category>impermanent loss</category><category>lvr</category><category>uniswap</category><category>market making</category><category>volatility</category><category>quant</category></item><item><title>Dilimin içinde: zamanlayıcınız ile borsa arasındaki alt emir taktikleri</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/child-order-execution-tactics/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/child-order-execution-tactics/</guid><description>Almgren-Chriss ve VWAP yalnızca dilim bütçelerini belirler - icra taktik katmanında kazanılır. Eskalasyon zamanlayıcıları, maker-taker başabaş matematiği, Binance/OKX/CME&apos;de amend ile cancel-replace kuyruk semantiği, iceberg sinyal gizleme ve dilim başına bir Python durum makinesi.</description><pubDate>Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>execution</category><category>child orders</category><category>order tactics</category><category>queue position</category><category>maker-taker</category><category>iceberg orders</category><category>microstructure</category><category>python</category></item><item><title>Slippage sabitleri değil slippage eğrileri: canlı ticaretle temas ettiğinde ayakta kalan maliyet modelleri</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/slippage-cost-models-backtest/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/slippage-cost-models-backtest/</guid><description>Sabit bps slippage&apos;ı, büyüklüğe, volatiliteye ve likiditeye bağlı maliyet eğrileriyle değiştirin: karekök yasası, TCA işlemlerinden veya kamu verilerinden eğri uydurma, rejim stres çarpanları ve stratejiniz sıralamasının neden altüst olduğu.</description><pubDate>Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>slippage</category><category>işlem maliyetleri</category><category>piyasa etkisi</category><category>backtest</category><category>execution</category><category>tca</category><category>karekök yasası</category><category>maliyet modelleri</category></item><item><title>Kriptoda Akıllı Emir Yönlendirme: Tek Emir, On İki Platform, NBBO Yok</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/smart-order-routing-crypto/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/smart-order-routing-crypto/</guid><description>Kripto SOR&apos;un neden hisse senedi yönlendirmesinden daha zor olduğu: konsolide tape yok, hayalet likidite, önceden fonlanmış sermaye. Matematik ve Python ile dışbükey yönlendirme optimizasyonu, maker odaklı taktikler ve kendi TCA&apos;nızdan platform bazlı markout lig tabloları.</description><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>execution</category><category>akıllı emir yönlendirme</category><category>piyasa mikroyapısı</category><category>likidite parçalanması</category><category>kripto</category><category>kantitatif</category><category>python</category><category>tca</category></item><item><title>Maker-taker kararı: fee kademeleri, rebate&apos;ler ve spread&apos;i geçmenin gerçek maliyeti</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/</guid><description>Maker vs taker, fee tarifesi giymiş bir adverse selection ticaretidir. Glosten-Milgrom üzerinden break-even matematiği, gerçek kripto fee kademeleri ve token indirimleri, rebate mining&apos;in tarihi, kuyruğa bağlı rebate değeri ve backtest&apos;te kademeli fee&apos;lerin modellenmesi.</description><pubDate>Tue, 21 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>maker taker</category><category>trading fee&apos;leri</category><category>rebate&apos;ler</category><category>adverse selection</category><category>market making</category><category>execution</category><category>market microstructure</category><category>backtest</category></item><item><title>Implementation shortfall ve kendi TCA&apos;nızı kurmak: execution size gerçekte ne kadara mal oluyor</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/implementation-shortfall-tca-execution/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/implementation-shortfall-tca-execution/</guid><description>Perold&apos;un implementation shortfall&apos;ı, kripto botları için işleyen bir TCA hattına dönüşüyor: arrival-price ayrıştırması, t+1s/10s/60s&apos;de markout eğrileri, kendi fill&apos;leriniz üzerinde ~200 satır Python ve sonuçları backtest maliyet modelinize geri besleme.</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>execution</category><category>TCA</category><category>implementation-shortfall</category><category>markout</category><category>işlem-maliyetleri</category><category>algoritmik-trading</category><category>backtest</category><category>piyasa-mikroyapısı</category></item><item><title>Zincir üzerinde likidasyonlar: Aave ve Compound mekanikleri ve etraflarındaki bot işi</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/onchain-liquidations-aave-compound/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/onchain-liquidations-aave-compound/</guid><description>Aave v3 ve Compound likidasyonları gerçekte nasıl çalışır: sağlık faktörü matematiği, kapanış oranları (close factor), likidasyon bonusları, Chainlink oracle tetikleyicileri ve 2026&apos;da flash loan likidasyon botu işletmenin gerektirdikleri.</description><pubDate>Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>defi</category><category>likidasyonlar</category><category>aave</category><category>compound</category><category>mev</category><category>chainlink</category><category>flash loan</category><category>kripto</category></item><item><title>Kantitatifler için Uniswap v3: Temel İlkelerden Konsantre Likidite ve Tick Matematiği</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/</guid><description>Uniswap v3&apos;ün kaputun altında gerçekte nasıl çalıştığı: sanal rezervler, likidite L, sqrtPriceX96, tick matematiği, feeGrowthInside ve bir LP pozisyonunun neden kısa volatilite getirisi olduğu. Kesin formüller ve sayısal bir örnekle.</description><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>uniswap</category><category>defi</category><category>amm</category><category>konsantre likidite</category><category>piyasa yapıcılığı</category><category>lvr</category><category>kantitatif</category><category>ethereum</category></item><item><title>MEV anatomisi: sandwich saldırıları, frontrunning ve mempool&apos;un karanlık ormanı</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/</guid><description>Herkese açık bir RPC&apos;ye gönderdiğiniz her swap, kimsenin yerine getirmek zorunda olmadığı görünür bir limit emridir. MEV çıkarımının nasıl işlediğine dair teknik bir inceleme: mempool sıralaması, Uniswap v2&apos;de sandwich matematiği, PGA&apos;lar, Flashbots ve trader savunmaları.</description><pubDate>Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>mev</category><category>sandwich attack</category><category>frontrunning</category><category>mempool</category><category>flashbots</category><category>defi</category><category>ethereum</category></item><item><title>Fill simülasyonu: kapanış-fiyatı fantezisinden kuyruğu dikkate alan gerçekliğe uzanan merdiven</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/</guid><description>Kapanış-fiyatı fill&apos;lerinden olasılıksal kuyruk-pozisyonu modellerine kadar fill simülasyonu fidelite merdiveninin beş basamağı. Bir durum makinesi olarak kısmi fill&apos;ler, bir PnL parantezi olarak limit-fill olasılık sınırları ve canlı fill&apos;lere karşı bir kalibrasyon döngüsü.</description><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>fill simülasyonu</category><category>backtest</category><category>limit emirler</category><category>kuyruk pozisyonu</category><category>kısmi fill&apos;ler</category><category>market making</category><category>execution</category><category>market mikroyapısı</category></item><item><title>TWAP mu VWAP mi POV mu: bir execution benchmark seçmek (ve her birinin ne zaman size yalan söylediğini bilmek)</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/</guid><description>TWAP, VWAP ve POV bir hacim tahminine yapılan bahislerdir. Her schedulerın gizli varsayımlarını didikliyor, kripto günlük içi hacim eğrileri oluşturuyor ve üçünü de yeniden oynatılmış L2 verisi üzerinde kafa kafaya karşılaştırıyoruz.</description><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>execution</category><category>twap</category><category>vwap</category><category>pov</category><category>implementation-shortfall</category><category>hacim-egrisi</category><category>algotrading</category><category>backtest</category></item><item><title>Elle Sallamadan Almgren-Chriss: Bir Öğleden Sonrada Uygulayabileceğiniz Optimal Execution</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/almgren-chriss-optimal-execution/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/almgren-chriss-optimal-execution/</guid><description>Almgren-Chriss optimal execution modelinin tam türetimi: doğrusal impact, sinh/cosh trajektorisi, etkin sınır ve Binance L2 ile trade verisinden eta, gamma ve sigma kalibrasyonu için çalışan Python kodu.</description><pubDate>Tue, 14 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>execution</category><category>almgren-chriss</category><category>market impact</category><category>optimal execution</category><category>twap</category><category>kantitatif</category><category>python</category><category>kripto</category></item><item><title>Volatilite Hedefleme ve GARCH Tahminleriyle İşlem Yapma</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/volatility-targeting-garch-strategy/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/volatility-targeting-garch-strategy/</guid><description>Bir GARCH volatilite tahmini yalnızca bir işlem kararını iyileştirdiğinde değer taşır. Volatilite hedefli bir kripto stratejisi kuruyor, tahmin kalitesini dürüstçe değerlendiriyor ve GARCH&apos;ı bir walk-forward geriye dönük testte realized-vol ve EWMA temel çizgileriyle karşılaştırıyoruz.</description><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>volatility</category><category>GARCH</category><category>volatility-targeting</category><category>backtesting</category><category>risk</category><category>crypto</category><category>algorithmic-trading</category></item><item><title>DCC-GARCH: Cift Islemleri ve Portfoy Riski Icin Dinamik Korelasyonlar</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/</guid><description>Kripto korelasyonlari sabit degildir - her cokuste 1&apos;e dogru sicrarlar. DCC-GARCH, zamanla degisen bir korelasyon matrisini modelleyerek size cift islemleri icin dinamik hedge oranlari ve durust, zamanla degisen bir portfoy riski sunar.</description><pubDate>Sun, 12 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>volatility</category><category>GARCH</category><category>DCC</category><category>correlation</category><category>portfolio</category><category>pairs-trading</category><category>crypto</category></item><item><title>Asimetrik ve Kalın Kuyruklu GARCH: EGARCH, GJR ve Student-t</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/</guid><description>Yalın GARCH(1,1) iyi ve kötü haberi aynı sayar ve Gauss şoklarını varsayar. EGARCH, GJR-GARCH ve Student-t/çarpık-t inovasyonları ikisini de düzeltir ve kripto için dürüst bir VaR ile Expected Shortfall verir.</description><pubDate>Sat, 11 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>volatility</category><category>GARCH</category><category>EGARCH</category><category>risk</category><category>VaR</category><category>crypto</category><category>algorithmic-trading</category></item><item><title>GARCH(1,1): Kripto Volatilitesini Tahmin Etmek</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/</guid><description>GARCH(1,1) modelinin kriptodaki volatilite kumelenmesini nasil yakaladigi, arch kutuphanesiyle maksimum olabilirlik yontemiyle nasil uyarlandigi ve kosullu varyans tahminlerinin pozisyon boyutlandirmasina ve dinamik stop seviyelerine nasil donusturuldugu.</description><pubDate>Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>volatility</category><category>GARCH</category><category>risk</category><category>forecasting</category><category>crypto</category><category>algorithmic-trading</category></item><item><title>Dürüst Negatif: On Binlerce Backtest, Beş Ana Coin, Sağlam Bir Getiri Yok</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/honest-negative-no-robust-edge/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/honest-negative-no-robust-edge/</guid><description>Ara-ve-aşırı-uydur (overfit) yayının doruk noktası ve bir negatif sonuçla bitiyor - doğru olanla. ETHUSDT üzerinde tek sembollü, çift zaman dilimli bir arama, örneklem dışında +16.35% ve dokunulmamış bir holdout&apos;ta +2.62% değerinde bir konfigürasyon buldu; ~37,000 denemeyi hesaba katan Deflated Sharpe Ratio bunu 0.00&apos;a indirdi. Beş ana coin (ETH/BTC/SOL/BNB/XRP, her biri ~1.18M 1d bar) üzerinde, örneklem dışı medyana göre seçim yapan enstrümanlar-arası bir tarama bunu kesin olarak öldürüyor: çift DSR 0.24 / PBO 0.264, üçlü DSR 0.14 / PBO 0.327 - ikisi de kapıları geçemiyor. Şampiyon 5 sembolden 1&apos;inde kârlı, geri kalanında negatif. Aşırı-uydurma önleme aygıtı tam da bunun için var: gürültünün en iyisini alfa diye piyasaya sürmeni engellemek için.</description><pubDate>Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>algotrading</category><category>backtest</category><category>overfitting</category><category>deflated-sharpe</category><category>pbo</category><category>negatif-sonuc</category><category>dogrulama</category></item><item><title>Çok Zaman Dilimli Backtestlerde Look-Ahead Olmadığını Kanıtlamak: Geleceği Bozun, Geçmişin Onu Göremediğini Kanıtlayın</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/</guid><description>Çok zaman dilimli backtestler, henüz oluşmakta olan ve nihai kapanışı daha var olmayan bir üst zaman dilimi barı üzerinden geleceği sızdırır. Bu konuda güvene sadece kod incelemesiyle ulaşamazsınız - test etmeniz gerekir. Canlı botun closed-bar kuralını birebir yeniden üretiyor, ardından geleceği kaydıran bir probe ile sızıntı olmadığını kanıtlıyoruz: gelecekteki her barı bozup geçmişteki her sinyalin ve işlemin bit bit değişmediğini doğruluyoruz. 25/25 parite kontrolü ve probe&apos;un gerçekten ısırığı var.</description><pubDate>Wed, 08 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>algoritmik ticaret</category><category>backtest</category><category>look-ahead yanlılığı</category><category>çoklu zaman dilimi</category><category>veri sızıntısı</category><category>doğrulama</category></item><item><title>GPU Ne Zaman Karşılığını Verir: Parametre Taraması Roofline&apos;ı - Manşetteki 167x&apos;in Aslında 27x Algoritma Çarpı 6.2x Donanım Olduğu Yer</title><link>https://marketmaker.cc/tr/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/</link><guid isPermaLink="true">https://marketmaker.cc/tr/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/</guid><description>GPU&apos;nun CPU&apos;ya karşı üstünlüğü batch boyutuyla büyüyor - çoklu zaman dilimli gösterge ön hesaplamamızda çağrı başına tek kombinasyonda 54.5x&apos;ten 61 kombinasyonda 359.6x&apos;e - çünkü küçük bir tarama, kernel başlatma ve aktarım ek yükünü amorti edemiyor. Manşetlik bir 167x&apos;i, CPU&apos;ya da aynı şekilde yarayan 27x&apos;lik bir algoritmik kazanç ile 6.2x&apos;lik bir donanım kazancına ayrıştırıyoruz; gerçek GPU-en-iyi-CPU üstünlüğünün tek zaman diliminde yalnızca 3.2x, çokluda 6.2x olduğunu gösteriyoruz ve bir GPU&apos;ya yatırım yapmaya değmesi için bir taramanın ne kadar geniş olması gerektiğine dair bir karar rehberi veriyoruz.</description><pubDate>Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>algotrading</category><category>backtest</category><category>performans</category><category>gpu</category><category>roofline</category><category>optimizasyon</category></item></channel></rss>