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.

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Validación multi-símbolo: prueba tu estrategia en todos los pares

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Por qué una estrategia optimizada en ETHUSDT puede fallar en altcoins. Cómo probar correctamente en grupos de pares (blue chips, large caps, shitcoins) y qué puntuación de robustez cross-symbol se considera suficiente.

Las Funding Rates matan tu apalancamiento: por qué PnL×50x es una ficción

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Cómo las funding rates en Binance/Bybit convierten hermosos resultados de backtest con alto apalancamiento en pérdidas garantizadas. Fórmulas, recálculo de estrategias reales y el apalancamiento máximo al que el funding no se come las ganancias.

Estrategias en cascada: ejecución prioritaria con relleno de respaldo

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Final de la serie 'Backtests sin ilusiones'. Cómo construir un orquestador a partir de N estrategias x M pares, implementar el modo cascada con prioridad y ejecución de respaldo, elegir dual_size, y por qué las carteras de estrategias no pueden retrocederse sumando el PnL.

Paridad backtest-live: por qué tu bot opera diferente al backtest

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Taxonomía completa de las divergencias entre backtesting y trading en vivo: desde el slippage y las ejecuciones parciales hasta la desincronización del código. Patrones arquitectónicos para lograr paridad, ejemplos en Python de un módulo core compartido y una lista de verificación para monitoreo en producción.

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Por qué una estimación puntual de un backtest es una ilusión peligrosa. Cómo el bootstrap Monte Carlo, en 2 segundos de cómputo, te da un intervalo de confianza del 95% para el PnL y el MaxDD, y por qué es un paso obligatorio antes de lanzar una estrategia a producción.

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Deep dive into QuestDB's three-tier storage architecture — WAL, columnar storage, and Parquet on object storage — and schema design principles for algorithmic trading systems.

Comunicación de datos en sistemas de trading algorítmico: una visión general de la tecnología

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Analizamos las tecnologías de comunicación en todos los niveles de una plataforma de trading algorítmico: desde los protocolos de conectividad con el exchange (REST, WebSocket, FIX) hasta la IPC interna, los brokers de mensajería y los almacenes de datos.

Asimetría Pérdida-Ganancia: La Matemática que Destruye tu Depósito

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Por qué perder un 50% requiere un crecimiento del 100% para recuperarse, cómo el volatility drag destruye el capital incluso en mercados laterales, y qué fórmulas debe conocer todo trader algorítmico para construir su gestión de riesgo.

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