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
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.
Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density
How understanding your place in the queue at a price level transforms scalping from guesswork into an engineering problem
LLM Alpha Mining: пайда туралы қоңыраулар мен қаржылық құжаттардан трейдинг сигналдарын қалай алуға болады
Инвесторлармен сөйлесулерден, есептер мен жаңалықтардан трейдинг сигналдарын алу үшін ірі тілдік модельдерді қалай пайдалану керек. Chain-of-thought промптау, құрылымдық экстракция, сигналдарды бэктестингтеу.
Statistical Arbitrage and Pairs Trading in Crypto Markets: From Cointegration to the Kalman Filter
A complete guide to statistical arbitrage for crypto markets. Cointegration, Kalman filter, basis strategies, cross-exchange arbitrage. With backtests and Python code.
Трейдердің цифрлық саусақ ізі: маркет-мейкерді ордер кітабындағы мінез-құлқы бойынша қалай анықтауға болады
Әрбір алгоритм өзінің бірегей саусақ ізін қалдырады. Оны оқи білсеңіз — мәміленің екінші жағында кім тұрғанын білесіз.
Белсенді уақыт бойынша PnL: стратегиялар рейтингін өзгертетін көрсеткіш
Неге жалпы жылдық PnL сауда уақыты әртүрлі стратегияларды салыстыру үшін нашар көрсеткіш болып табылады. Тиімді табыстылықты қалай есептеу керек, неге fill_efficiency қажет және 27% PnL бар стратегия неге 300%-дан асып түсуі мүмкін.
Адаптивті Drill-Down: Минуттан бастап шикі мәмілелерге дейінгі айнымалы дәлдіктегі бэктест
Адаптивті деректер дәлдігі бэктесттерді қалай жылдамдатады және сақтау орнын қалай үнемдейді: 1m-нен 1s, 100ms және шикі мәмілелерге дейін drill-down тек баға айтарлықтай өзгерген немесе көлем секірген жерде ғана, бүкіл тарихи қатарда емес.
Агрегатталған Parquet кэші: мультитаймфрейм бэктестерді жүздеген есе қалай жылдамдату керек
Минуттық шамдардан таймфреймдер мен индикаторларды алдын ала қалай есептеу, оларды parquet форматында сақтау және артық қайта есептеулерсіз стратегияларды жаппай тестілеу үшін пайдалану.
Walk-Forward Optimization: The Only Honest Strategy Test
Why a single train/test split does not protect against overfitting, how walk-forward optimization systematically verifies parameter robustness, and why a strategy with +3342% PnL@ML on 21 parameters is a ticking time bomb without WFO.