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
Bid-Ask Spread Modeling and Prediction with Machine Learning
Decomposing and predicting bid-ask spreads with ML — from Roll's implicit estimator to gradient boosting and neural networks — with the units, leakage, and benchmarking pitfalls that bite in production.
DeepLOB: Aprendizaje Profundo en Libros de Órdenes Límite
Cómo DeepLOB combina una CNN, un módulo inception y una LSTM para predecir movimientos del precio medio a partir de datos crudos del libro de órdenes — la arquitectura, las cifras reales de FI-2010 y una reimplementación funcional en PyTorch.
Dentro de nuestro algoritmo propio: HRP + Long/Short + CVaR con Hull-White
Una inmersión profunda en Pipeline, el algoritmo de asignación compuesto que construimos sobre HRP. Hierarchical Risk Parity como base, una capa long/short impulsada por señales de agentes y confianza, y una corrección final de riesgo mediante CVaR con un ajuste de volatilidad Hull-White. Toda la matemática de nuestra especificación, más la implementación real en Rust.
12 algoritmos de optimización de carteras, comparados: HRP, Black-Litterman, NCO y más
Una cesta de cripto, doce algoritmos de asignación, una comparación honesta. Hemos liberado como código abierto un optimizador de carteras en Rust que ejecuta HRP, HERC, MVO, Black-Litterman, NCO, Entropy Pooling y más detrás de una sola interfaz — aquí está cómo piensa cada uno y por qué no existe un único ganador.
OneTick: la plataforma donde las bolsas atrapan a los spoofers y los hedge funds cazan alfa
Arquitectura de OneTick — un motor de series temporales de nivel empresarial para datos tick. Consultas DAG mediante Event Processors, datos históricos y en tiempo real unificados, vigilancia de mercado (MiFID II, MAR, SEC), TCA, investigación cuantitativa y comparación con kdb+.
TradingAgents: Multi-Agent AI Framework That Models a Hedge Fund
Architecture deep dive into TradingAgents — an open-source LangGraph framework where LLM agents (analysts, researchers, trader, risk management, portfolio manager) engage in structured debates to make trading decisions.
Arbitraje en mercados de predicción: costes ocultos, comisiones y las matemáticas reales
Análisis del arbitraje entre Polymarket, Limitless, Predict.fun, Opinion y Kalshi. Comisiones dinámicas, puentes cross-chain, slippage, riesgo de resolución — y por qué un spread del 5% puede seguir dando pérdidas.
T-Bricks (Broadridge): How the Platform Powering Prop Firms Works
Architecture of T-Bricks — a modular HFT platform in C++ for market making, ETF arbitrage, and centralized risk management. 100+ clients, 150+ exchanges, nanosecond latencies.
Flowsurface: plataforma de orderflow de código abierto para mercados cripto
Una reseña de Flowsurface — una aplicación de escritorio gratuita construida en Rust para visualización en tiempo real de mapas de calor DOM, gráficos footprint, time & sales y escalera de profundidad. Compatible con Binance, Bybit, Hyperliquid, OKX y MEXC.
Fincept Terminal: Alternativa de código abierto a Bloomberg Terminal construida en C++ y IA
Análisis en profundidad de Fincept Terminal v4 — una aplicación de escritorio nativa construida en C++20 y Qt6 con 37 agentes de IA, QuantLib y más de 100 conectores de datos para trading profesional.
AutoHedge: Обзор автономного AI-хедж-фонда на базе роевого интеллекта
Разбор архитектуры AutoHedge от The Swarm Corporation. Как мультиагентная система на базе Swarms.ai генерирует торговые гипотезы, оценивает риски и автоматически исполняет сделки.
Kronos: un modelo fundacional que enseña a los gráficos de velas a hablar el lenguaje de los transformers
Reseña de Kronos, un modelo fundacional para la predicción de velas OHLCV. Tokenizador BSQ, decodificador jerárquico, muestreo en dos etapas, pipeline de entrenamiento con Qlib. Cómo un modelo aprende el 'idioma' del mercado.