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
Jesse: Python пен Rust тіліндегі минут негізіндегі қозғалтқышы бар крипто алго-трейдинг фреймворкі
Jesse — крипто нарықтарына арналған алго-трейдинг фреймворкіне терең шолу. Минут негізіндегі симуляция, күй машиналары ретіндегі стратегиялар, Rust арқылы жылдамдатылған индикаторлар, overfitting-тен қорғанысы бар оңтайландыру және ашық бастапқы кодтың өзегі мен нақты уақыттағы сауда арасындағы шекара.
AI Hedge Fund: жасанды интеллект талдаушылары мәмілелерге дауыс беретін көп агентті қор
virattt жасаған AI Hedge Fund-қа терең үңілу — бұл ашық бастапқы кодты жүйе, онда әртүрлі талдау стилі бар бірнеше LLM агенті тәуекел сүзгісі арқылы портфель құрады. Архитектурасы, агенттері, шектеулері және нақты жүйелерге арналған сабақтар.
AI4Finance Foundation: Алго-трейдингке арналған FinGPT, FinRL және FinRobot экожүйесі
AI4Finance Foundation экожүйесі бойынша толық нұсқаулық: FinGPT (қаржыға арналған LLM + LoRA), FinRL (трейдингке арналған күшейтілген оқыту), FinRobot (көп агентті оркестрлеу). Спутниктер, конвейерлер және практикалық қолдану.
VectorBT: The Fastest Backtesting Framework for Python
Overview of VectorBT — an innovative quantitative analysis library that changes the approach to backtesting thanks to the power of NumPy and Numba.
Крипто портфельдердегі бірлескен тәуекел үлгілеу үшін копула модельдері
Сызықтық корреляциядан тыс — крипто валюта портфельдерінде дәл VaR және CVaR бағалау үшін құйрық тәуелділігі мен бірлескен тәуекелді анықтауда копула модельдерін пайдалану.
ZigBolt: Why We Built Our Own Aeron in Zig and Hit 20 Nanoseconds Per Message
How and why we built an ultra-low-latency messaging system for HFT from scratch in Zig. No JVM, no GC, no surprises. SPSC ring buffer at 20 ns, IPC at 30 ns, codec at 0 ns. With benchmarks.
ETF портфелін автоматты теңгеру: Tinkoff Invest үшін бот қалай жасалды
Tinkoff Invest платформасында ETF портфелін автоматты теңгеруге арналған ашық кодты TypeScript/Bun бот. Төрт теңгеру режимі, маржиналды сауда, көп аккаунтты қолдау. Бастапқы кодымен.
Aeron: HFT саласының жартысын қозғайтын хабар алмасу жүйесінің ішкі құрылымы
Aeron-ға терең үңілу — жоғары жиілікті сауда үшін Real Logic компаниясының хабар алмасу жүйесі. Transport, Archive, Cluster, Sequencer. Ішінде не бар, ол қалай жұмыс істейді және кедергілер қайда.
How to Catch Drops After Shitcoin Pumps: A Systematic Approach
A systematic breakdown of shorting strategies after shitcoin pumps. Funding rate, OI, volume analysis, candlestick patterns, liquidation cascades. With a practical algorithm.
Алгоритмдік Трейдингтегі Ордер Түрлері: Chasing бар Лимиттен Виртуалды Ордерлерге дейін
Алгоритмдік трейдингтегі ордер түрлері туралы толық нұсқаулық: стандартты биржа ордерлері, chasing limit, уақытқа негізделген ордерлер, виртуалды/синтетикалық ордерлер. Код мысалдары мен нақты пайдалану жағдайларымен.
Алгоритмдік трейдинг үшін бар түрлері мен агрегациялау әдістері
Шам құрылымын екі осьті жіктеу: 17 негізгі бар түрі (уақыт, тик, көлем, доллар, Ренко, диапазон, волатильділік, Хейкин-Аши, Каги, Line Break, P&F, TIB, VIB, серия, CUSUM, энтропия, дельта) × 3 агрегациялау әдісі (күнтізбелік, жылжымалы, бейімделгіш) = 51 комбинация. Іске асыру коды және практикалық ұсыныстармен.
Hidden Markov Models in Trading: How to Adapt Your Strategy to Market Regimes
How to identify the current market regime (bull, bear, sideways) using Hidden Markov Models and automatically switch trading strategies. With Python code and backtests.