Eugen Soloviov

Eugen Soloviov

Trading-systems engineer

Trading-systems engineer building bots since 2017: cross-exchange arbitrage (connected up to 30 venues), cointegration-based pairs arbitrage across spot and futures, scalping, news and sentiment-driven strategies, trend algorithms, and portfolio management and balancing algorithms. Also builds sub-millisecond order execution, big-data warehouses, backtesting engines, AI agents, and trading interfaces (incl. open-source profitmaker.cc). Stack: JS/TS, Python, Rust/Zig/Go, DevOps, backend, frontend, architecture.

Articles

Signal Correlation: How Many Pairs to Monitor

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Why 10 crypto pairs don't provide 10x diversification, how to calculate effective_N via correlation_factor, and how many pairs you really need to monitor for 80-90% orchestrator slot utilization.

Polars vs. Pandas für Algotrading: Benchmarks mit echten Daten

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Detaillierter Vergleich von Polars und Pandas bei Algotrading-Aufgaben: Benchmarks für Filterung, Aggregation, Rolling-Signalberechnungen, I/O und Speicherverbrauch. Hybride Polars + Numba-Architektur für maximale Backtest-Performance.

Plateau-Analyse: Wie man ein robustes Optimum von Overfitting unterscheidet

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Warum das Finden der besten Strategieparameter nur die halbe Arbeit ist. Wie man visuell und quantitativ ein stabiles Plateau von einer fragilen Spitze unterscheidet, und warum Optuna-Konturdiagramme ein Pflichtschritt vor dem Produktivstart einer optimierten Strategie sind.

Koordinatenabstieg vs. Bayessche Optimierung: Wer findet die besseren Parameter

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Warum eine erschöpfende Suche bei 12+ Parametern unmöglich ist, wie der Koordinatenabstieg Wechselwirkungen übersieht und wie Optuna mit einem TPE-Sampler in 500 Iterationen findet, was OAT in 96 nicht finden kann. Praktische Codebeispiele, Sampler-Vergleich und Multi-Objective-Optimierung.

Multi-Symbol-Validierung: Teste deine Strategie auf allen Paaren

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Warum eine auf ETHUSDT optimierte Strategie bei Altcoins versagen kann. Wie man richtig über Paar-Gruppen (Blue Chips, Large Caps, Shitcoins) hinweg testet und welcher Cross-Symbol-Robustheitswert als ausreichend gilt.

Funding Rates töten deinen Hebel: Warum PnL×50x eine Fiktion ist

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Wie Funding Rates auf Binance/Bybit wunderschöne Backtest-Ergebnisse mit hohem Hebel in garantierte Verluste verwandeln. Formeln, Neuberechnung realer Strategien und der maximale Hebel, bei dem Funding die Gewinne nicht auffrisst.

Kaskadenstrategien: Prioritätsausführung mit Fallback-Auffüllung

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Finale der Serie 'Backtests ohne Illusionen'. Wie man einen Orchestrator aus N Strategien x M Paaren baut, den Kaskadenmodus mit Priorität und Fallback-Ausführung implementiert, dual_size wählt und warum Strategie-Portfolios nicht durch einfaches Summieren des PnL zurückgetestet werden können.

Backtest-Live-Parität: warum dein Bot anders handelt als im Backtest

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Vollständige Taxonomie der Abweichungen zwischen Backtesting und Live-Trading: von Slippage und Teilausführungen bis zur Desynchronisierung der Codebasis. Architekturmuster zur Erreichung von Parität, Python-Beispiele für ein gemeinsames Core-Modul und eine Checkliste für Produktions-Monitoring.

Monte-Carlo-Bootstrap: Wie man in 10 Codezeilen Konfidenzintervalle für einen Backtest erhält

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Warum eine Einzelpunktschätzung aus einem Backtest eine gefährliche Illusion ist. Wie Monte-Carlo-Bootstrap in 2 Sekunden Rechenzeit ein 95%-Konfidenzintervall für PnL und MaxDD liefert, und warum dies ein Pflichtschritt vor dem Livegang einer Strategie ist.

Funding-Rate-Arbitrage über Exchanges hinweg: Wie man von Ratenunterschieden profitiert

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Wie Funding-Rate-Arbitrage zwischen Krypto-Exchanges funktioniert, warum sich die Raten auf Binance, Bybit, OKX und dYdX unterscheiden, und wie man ein Monitoring- und Ausführungssystem baut, um Profit aus diesen Diskrepanzen zu ziehen.

QuestDB for Algorithmic Trading: SQL Extensions That Change the Game

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Deep dive into QuestDB's time-series SQL extensions: SAMPLE BY, ASOF JOIN, HORIZON JOIN, WINDOW JOIN, LATEST ON, and real-world trading query patterns.

QuestDB for Algorithmic Trading: From Order Books to Production Architecture

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Materialized views, 2D array order book analytics, and reference architecture for a QuestDB-powered algorithmic trading platform.