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
ダブルマシンラーニング：リターンを予測する代わりに因果パラメータを推定する
このブログのすべてのモデルはこれまで「何が何を予測するか」という問いに答えてきました。ダブルMLは「何が何を引き起こすか」に答えます — 捍衛できる標準误差付きで。部分的に線形なモデル、Neyman直交性、オーダーブックデータでのパージド交差検証、そして有効なDML信頼区間が事前に指定された1つの問いに対してのみ成立するという正直な説明。
取引における不均一処置効果のための因果関係フォレスト
このブログのすべてのバックテストは条件付き平均を推定します。因果フォレストは代わりに条件付き処置効果を推定します — tau(x)はmu(x)ではなく — honest splitting、適応型カーネル重み表現、およびあなたが見つけた不均一性が本物かどうかを伝える較正テスト付きです。
エピステミックとアレアトーリク：リターンモデルが「知らないこと」を測る
このブログのすべてのサイジングルールは不確実性を単一のスカラーとして扱ってきた。MCドロップアウトとディープアンサンブルはこれをモデルの無知と市場ノイズに分割する——そしてその2つには異なるポジションサイズが求められる。
システマティック取引パイプラインのための AutoML
自動特徴量生成（tsfresh、Featuretools）、予算を考慮したモデル探索（FLAML のコスト節約オプティマイザ）、そして WorldQuant の数式アルファ・ファクトリー——このブログの探索と過学習の連載で扱ってこなかった研究パイプラインの要素と、連載自身の結果が示すこと。
清算カスケードを取引シグナルとして読む：強制され、事前に告知されたフロー
レバレッジポジションはすべて、売却されなければならない価格を告知している。オンチェーンの清算デプスチャートとCEX清算ヒートマップを構築し、カスケードの動態を再生産数としてモデル化し、強制フローを単にリスクとして恐れるのではなくシグナルとして取引する方法。
Uniswap v3 LP戦略とヘッジ
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MEVサプライチェーン：PBS、MEV-Boost、そして実際に価値を掴むのは誰か
MEVは単独のボットから組み立てラインへと進化しました：サーチャー、ビルダー、リレー、プロポーザー。プロポーザー・ビルダー分離、MEV-Boostの密封入札ブロックオークション、なぜサーチャーのマージンが奪われるのか、オーダーフローオークションが新たな堀となる理由、そしてSolanaのJitoモデルとの違いを技術的に解説します。
オンチェーンアービトラージ：アトミックサイクル、フラッシュローン、そして勝たなければならないオークション
オンチェーンアービトラージサイクルを見つけるのは簡単な半分です。難しい半分は、同じサイクルを見つけた他のすべてのサーチャーとの封印入札優先オークションに勝つことです。アトミシティ、フラッシュローン、バックランニング、そして非アトミックなCEX-DEXを含むアーブ利益が実際に残る場所についての技術的な分析。
Impermanent LossとLVR：LP収益性の真の数学
インパーマネントロス、集中流動性レバレッジ、およびリバランス対損失を第一原理から導出。閉形式、σ²/8の結果、ブロックごとのマークアウト、およびLPが実際にHODLに勝る正確な手数料対ボラティリティ条件。
スライスの内側:スケジューラと取引所の間にある子注文戦術
Almgren-ChrisiとVWAPが決めるのはスライスの予算だけであり、勝負を分けるのは戦術レイヤーだ。エスカレーションタイマー、メイカー・テイカーの損益分岐点計算、Binance/OKX/CMEにおけるamendとcancel-replaceのキューセマンティクスの違い、アイスバーグ注文のアンチシグナリング、そしてスライス単位のPython状態機械を解説する。
スリッページ定数ではなくスリッページ曲線を: 実運用に耐えるコストモデル
一定bpsのスリッページを、サイズ・ボラティリティ・流動性に依存するコスト曲線に置き換える: 平方根則、TCA約定や公開データからの曲線フィッティング、レジーム別ストレス倍率、そしてなぜあなたの戦略ランキングが入れ替わるのか。
暗号資産のスマートオーダールーティング: 一つの注文、十二の取引所、NBBOなし
なぜ暗号資産のSORは株式のルーティングより難しいのか — 統合テープの不在、幻の流動性、事前入金された資本。数式とPythonによる凸最適化ルーティング、メイカーを意識した戦術、自前のTCAから作る取引所別マークアウト・リーグテーブル。