Eugen Soloviov
Trading-systems engineer
مهندس أنظمة تداول يقوم ببناء الروبوتات منذ عام 2017: مراجحة عبر البورصات (متصل بما يصل إلى 30 منصة)، مراجحة أزواج قائمة على التكامل المشترك عبر العقود الفورية والآجلة، المضاربة اللحظية، استراتيجيات مدفوعة بالأخبار والمشاعر، خوارزميات الاتجاه، وخوارزميات إدارة وتوازن المحافظ. يقوم أيضًا ببناء تنفيذ الأوامر في أقل من مللي ثانية، مستودعات البيانات الضخمة، محركات الاختبار الخلفي، وكلاء الذكاء الاصطناعي، وواجهات التداول (بما في ذلك profitmaker.cc مفتوح المصدر). المكدس: JS/TS، Python، Rust/Zig/Go، DevOps، الواجهة الخلفية، الواجهة الأمامية، الهندسة المعمارية.
Articles
البصمة الرقمية للمتداول: كيفية تحديد صانع السوق من خلال سلوكه في دفتر الأوامر
كل خوارزمية تترك بصمة فريدة. تعلّم قراءتها — وستعرف من يقف على الطرف الآخر من صفقتك.
الربح والخسارة حسب الوقت النشط: المقياس الذي يغيّر ترتيب الاستراتيجيات
لماذا الربح السنوي الخام مقياس سيء لمقارنة الاستراتيجيات ذات أوقات التداول المختلفة. كيف تحسب العائد الفعلي، ولماذا تحتاج fill_efficiency، ولماذا يمكن لاستراتيجية بنسبة 27% أن تتفوق على أخرى بنسبة 300%.
الحفر التكيفي: اختبار رجعي بدقة متغيرة من الدقائق إلى الصفقات الخام
كيف تُسرّع دقة البيانات التكيفية الاختبارات الرجعية وتوفر مساحة التخزين: الحفر من 1m إلى 1s و100ms والصفقات الخام فقط حيث تحرك السعر بشكل كبير أو ارتفع الحجم، وليس عبر السلسلة التاريخية بأكملها.
ذاكرة التخزين المؤقت المجمعة لـ Parquet: كيف تُسرّع الاختبارات الرجعية متعددة الأُطُر الزمنية بمئات المرات
كيفية حساب الأُطُر الزمنية والمؤشرات مسبقاً من شموع الدقيقة، وحفظها في parquet، واستخدامها لاختبار الاستراتيجيات بشكل مكثف دون حسابات متكررة.
تحسين المشي للأمام: الاختبار الصادق الوحيد للاستراتيجية
لماذا لا يحمي تقسيم واحد للتدريب/الاختبار من الإفراط في التخصيص، وكيف يتحقق تحسين المشي للأمام بشكل منهجي من متانة المعلمات، ولماذا تعتبر استراتيجية بـ 21 معلمة و PnL@ML +3342% قنبلة موقوتة بدون WFO.
ارتباط الإشارات: كم عدد الأزواج التي يجب مراقبتها
لماذا لا توفر 10 أزواج عملات مشفرة تنويعاً بمقدار 10 أضعاف، وكيفية حساب effective_N عبر correlation_factor، وكم عدد الأزواج التي تحتاج فعلاً لمراقبتها لتحقيق استخدام 80-90% من فتحات المنسق.
Polars مقابل Pandas للتداول الخوارزمي: معايير أداء على بيانات حقيقية
مقارنة تفصيلية بين Polars وPandas في مهام التداول الخوارزمي: معايير أداء للفلترة، التجميع، حسابات الإشارات المتحركة، الإدخال/الإخراج، واستهلاك الذاكرة. بنية هجينة Polars + Numba لأقصى أداء في الاختبار الخلفي.
تحليل الهضبة: كيفية التمييز بين النقطة المثلى المتينة والإفراط في التخصيص
لماذا إيجاد أفضل معلمات الاستراتيجية هو نصف العمل فقط. كيفية التمييز بصرياً وكمياً بين هضبة مستقرة وقمة هشة، ولماذا تعد مخططات Optuna الكنتورية خطوة إلزامية قبل إطلاق استراتيجية محسّنة في الإنتاج.
النزول الإحداثي مقابل التحسين البايزي: أيهما يجد معاملات أفضل
لماذا البحث الشامل مستحيل مع 12+ معامل، وكيف يفوّت النزول الإحداثي التفاعلات، وكيف يجد Optuna مع عيّنة TPE في 500 تكرار ما لا يستطيع OAT إيجاده في 96. أمثلة عملية بالكود، مقارنة العيّنات، والتحسين متعدد الأهداف.
التحقق متعدد الرموز: اختبر استراتيجيتك على جميع الأزواج
لماذا قد تفشل استراتيجية مُحسَّنة على ETHUSDT في العملات البديلة. كيفية الاختبار الصحيح عبر مجموعات الأزواج (الرقائق الزرقاء، القيمة السوقية الكبيرة، العملات الضعيفة) وما هي درجة المتانة عبر الرموز الكافية.
معدلات التمويل تقتل الرافعة المالية: لماذا PnL×50 مرة هو وهم
كيف تحول معدلات التمويل على Binance/Bybit نتائج الاختبار الخلفي الجميلة ذات الرافعة المالية العالية إلى خسائر مضمونة. الصيغ، إعادة حساب الاستراتيجيات الحقيقية، والحد الأقصى للرافعة المالية التي لا يأكل فيها التمويل الأرباح.
استراتيجيات التتابع: التنفيذ ذو الأولوية مع التعبئة الاحتياطية
الحلقة الأخيرة من سلسلة 'اختبارات رجعية بلا أوهام'. كيفية بناء منسق من N استراتيجية × M زوج، وتنفيذ وضع التتابع مع الأولوية والتعبئة الاحتياطية، واختيار dual_size، ولماذا لا يمكن اختبار محافظ الاستراتيجيات رجعياً بجمع PnL.