Eugen Soloviov
Trading-systems engineer
2017年以来ボットを構築している取引システムエンジニア：クロス取引所裁定取引（最大30の取引所に接続）、スポットと先物間の共統合ベースのペア裁定取引、スキャルピング、ニュースとセンチメント駆動型戦略、トレンドアルゴリズム、およびポートフォリオ管理とバランス調整アルゴリズム。また、サブミリ秒の注文実行、ビッグデータウェアハウス、バックテストエンジン、AIエージェント、および取引インターフェース（オープンソースのprofitmaker.ccを含む）も構築しています。スタック：JS/TS、Python、Rust/Zig/Go、DevOps、バックエンド、フロントエンド、アーキテクチャ。
Articles
トレーダーのデジタルフィンガープリント：注文板の行動からマーケットメーカーを特定する方法
すべてのアルゴリズムはユニークなフィンガープリントを残します。それを読み解く方法を学べば、取引の反対側にいる相手が誰かがわかります。
アクティブ時間あたりのPnL：戦略ランキングを変えるメトリック
なぜ年間PnLは取引時間が異なる戦略の比較に不適切な指標なのか。実効リターンの計算方法、fill_efficiencyが必要な理由、そしてPnL 27%の戦略が300%の戦略を上回れる理由。
アダプティブ・ドリルダウン：分足から生ティックまでの可変粒度バックテスト
アダプティブなデータ粒度がバックテストを高速化しストレージを節約する仕組み：価格が大きく動いた箇所やボリュームが急増した箇所のみ1mから1s、100ms、生ティックへドリルダウンし、全履歴を高粒度にする必要はありません。
集約Parquetキャッシュ：マルチタイムフレーム・バックテストを数百倍高速化する方法
分足から時間足や指標を事前計算し、parquetに保存し、冗長な再計算なしで大量の戦略テストに活用する方法。
ウォークフォワード最適化：唯一の誠実な戦略テスト
単一のトレイン/テスト分割がオーバーフィッティングから保護しない理由、ウォークフォワード最適化がパラメータの堅牢性を体系的に検証する方法、そして21パラメータでPnL@ML +3342%の戦略がWFOなしでは時限爆弾である理由。
シグナル相関：何ペア監視すべきか
なぜ10個の暗号通貨ペアが10倍の分散を提供しないのか、correlation_factorを使ってeffective_Nを計算する方法、そしてオーケストレーターのスロット稼働率80-90%を達成するために実際に何ペア監視する必要があるのか。
アルゴトレーディングにおけるPolars vs Pandas：実データによるベンチマーク
アルゴトレーディングのタスクにおけるPolarsとPandasの詳細比較：フィルタリング、集約、ローリングシグナル計算、I/O、メモリ消費のベンチマーク。最大バックテストパフォーマンスのためのハイブリッドPolars + Numbaアーキテクチャ。
プラトー分析：堅牢な最適解とオーバーフィッティングを見分ける方法
最適な戦略パラメータを見つけることは仕事の半分に過ぎない理由。安定したプラトーと脆弱なピークを視覚的・定量的に見分ける方法、そしてOptunaの等高線プロットが最適化された戦略を本番投入する前に必須のステップである理由。
座標降下法 vs ベイズ最適化：どちらがより良いパラメータを見つけるか
12以上のパラメータで網羅的探索が不可能な理由、座標降下法がパラメータ間の相互作用を見逃す理由、そしてTPEサンプラーを使ったOptunaが500回の反復でOATが96回では見つけられないものを見つける方法。実践的なコード例、サンプラー比較、多目的最適化。
マルチシンボルバリデーション：全ペアで戦略をテストする
ETHUSDTで最適化された戦略がアルトコインで失敗する理由。ペアグループ（ブルーチップ、ラージキャップ、草コイン）にわたる適切なテスト方法と、クロスシンボル堅牢性スコアの十分な基準値。
ファンディングレートがレバレッジを殺す：PnL×50倍が幻想である理由
Binance/Bybitのファンディングレートが美しいハイレバレッジのバックテスト結果をどのように確実な損失に変えるか。公式、実戦略の再計算、ファンディングが利益を食わない最大レバレッジ。
カスケード戦略：優先実行とフォールバック補完
「幻想なきバックテスト」シリーズの完結編。N個の戦略×M個のペアからオーケストレーターを構築する方法、優先順位とフォールバック補完によるカスケードモードの実装、dual_sizeの選択、そして戦略ポートフォリオのPnLを単純合算ではバックテストできない理由。