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
डबल मशीन लर्निंग: रिटर्न की भविष्यवाणी के बजाय एक कारणीय पैरामीटर का अनुमान लगाना
इस ब्लॉग का हर मॉडल अब तक यह उत्तर देता है 'क्या क्या की भविष्यवाणी करता है?'। डबल एमएल उत्तर देता है 'क्या क्या का कारण बनता है?' — एक मानक त्रुटि के साथ जिसे आप बचा सकते हैं। आंशिक रूप से रेखीय मॉडल, Neyman orthogonality, ऑर्डर बुक डेटा पर purged cross-fitting, और ईमानदार खाता कि एक मान्य DML विश्वास अंतराल केवल एक पूर्व-निर्धारित प्रश्न पर बना रहता है।
ट्रेडिंग में विषमधर्मी उपचार प्रभावों के लिए कॉज़ुअल फ़ॉरेस्ट
इस ब्लॉग पर हर बैकटेस्ट एक सशर्त माध्य का अनुमान लगाता है। कॉज़ुअल फ़ॉरेस्ट इसके बजाय एक सशर्त उपचार प्रभाव का अनुमान लगाते हैं — tau(x) mu(x) के बजाय — ईमानदार विभाजन, एक अनुकूली-कर्नेल वेट प्रतिनिधित्व और एक कैलिब्रेशन परीक्षण के साथ जो आपको बताता है कि क्या आपके द्वारा पाई गई विषमधर्मता वास्तविक है।
एपिस्टेमिक बनाम एलेटोरिक: रिटर्न मॉडल नहीं जानता उसे मापना
इस ब्लॉग में हर पोजिशन-साइज़िंग नियम अनिश्चितता को एक एकल संख्या मानता है। MC ड्रॉपआउट और डीप एनसेंबल्स इसे मॉडल अज्ञानता और बाज़ार शोर में विभाजित करते हैं — और दोनों को अलग-अलग पोजिशन आकार चाहिए।
व्यवस्थित ट्रेडिंग पाइपलाइनों के लिए ऑटोएमएल
स्वचालित फ़ीचर जेनरेशन (tsfresh, फ़ीचरटूल्स), बजट-जागरूक मॉडल खोज (FLAML की लागत-मितव्ययी ऑप्टिमाइज़र), और वर्ल्डक्वांट फ़ॉर्मूलाइक अल्फा फ़ैक्टरी - इस ब्लॉग के खोज-और-ओवरफ़िट आर्क के अनुसंधान पाइपलाइन के कुछ हिस्सों को कभी कवर नहीं किया गया, और आर्क के स्वयं के परिणाम उनके बारे में क्या कहते हैं।
ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में लिक्विडेशन कैस्केड: मजबूर, पहले से घोषित फ्लो को पढ़ना
हर लीवरेज्ड पोजीशन उस कीमत का संकेत देती है जिस पर उसे बेचना अनिवार्य होगा। ऑन-चेन लिक्विडेशन डेप्थ चार्ट और CEX लिक्विडेशन हीटमैप कैसे बनाएं, कैस्केड डायनेमिक्स को reproduction number के रूप में मॉडल करें, और मजबूर फ्लो को केवल जोखिम मानने के बजाय सिग्नल की तरह ट्रेड करें।
Active Uniswap v3 LPing as Market Making: Range Selection, Rebalancing, and Delta Hedging
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.
MEV सप्लाई चेन: PBS, MEV-Boost, और कौन वास्तव में मूल्य कैप्चर करता है
MEV एक अकेले बॉट से एक असेंबली लाइन बन गया: सर्चर, बिल्डर, रिले, प्रपोजर। प्रपोजर-बिल्डर सेपरेशन, MEV-Boost की सील्ड-बिड ब्लॉक नीलामी, क्यों सर्चर का मार्जिन बोली लगाकर खत्म हो जाता है, ऑर्डर-फ्लो नीलामी नए खाई के रूप में, और सोलाना का Jito मॉडल कैसे अलग है, इसका एक तकनीकी वॉक थ्रू।
ऑन-चेन आर्बिट्रेज: एटॉमिक साइकल, फ्लैश लोन, और वह नीलामी जिसे आपको जीतना होगा
ऑन-चेन आर्बिट्रेज साइकल खोजना आसान आधा काम है। मुश्किल आधा काम है उसी साइकल को खोजने वाले हर दूसरे खोजकर्ता के खिलाफ सीलबंद-बोली प्राथमिकता नीलामी जीतना। एटोमिसिटी, फ्लैश लोन, बैक रनिंग, और जहां आर्बिट्रेज लाभ वास्तव में जीवित रहता है - जिसमें गैर-एटॉमिक CEX-DEX शामिल है - का एक तकनीकी विश्लेषण।
अस्थायी हानि और LVR: LP लाभप्रदता का वास्तविक गणित
अस्थायी हानि, केंद्रित-तरलता उत्तोलन, और पुनर्संतुलन के मुकाबले हानि पहले सिद्धांतों से व्युत्पन्न। बंद रूप, σ²/8 परिणाम, प्रति-ब्लॉक मार्कआउट, और सटीक शुल्क-बनाम-अस्थिरता की स्थिति जिसके तहत एक LP वास्तव में होल्डिंग को मात देता है।
स्लाइस के भीतर: आपके scheduler और exchange के बीच child-order tactics
Almgren-Chriss और VWAP केवल slice budget तय करते हैं — असली जीत tactics layer में होती है। Escalation timers, maker-taker break-even गणित, Binance/OKX/CME पर amend बनाम cancel-replace queue semantics, iceberg anti-signaling, और एक Python per-slice state machine।
स्लिपेज कर्व्स, न कि स्लिपेज कॉन्स्टेंट्स: कॉस्ट मॉडल जो लाइव ट्रेडिंग में टिक सकें
कॉन्स्टेंट-bps स्लिपेज को साइज़, वोलैटिलिटी और लिक्विडिटी पर निर्भर कॉस्ट कर्व्स से बदलें: स्क्वायर-रूट लॉ, TCA फिल्स या पब्लिक डेटा से कर्व फिट करना, रीजीम स्ट्रेस मल्टीप्लायर, और आपकी स्ट्रैटेजी लीडरबोर्ड क्यों उलट जाती है।
क्रिप्टो में स्मार्ट ऑर्डर राउटिंग: एक ऑर्डर, बारह वेन्यू, कोई NBBO नहीं
क्रिप्टो में SOR इक्विटी राउटिंग से ज्यादा मुश्किल क्यों है: न कोई कंसॉलिडेटेड टेप, न फैंटम लिक्विडिटी पर कंट्रोल, बस प्रीफंडेड कैपिटल। मैथ और Python के साथ एक कॉन्वेक्स राउटिंग ऑप्टिमाइजेशन, मेकर-अवेयर टैक्टिक्स, और आपकी अपनी TCA से प्रति-वेन्यू मार्कआउट लीग टेबल।