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
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.
Signal Correlation: How Many Pairs to Monitor
Why 10 crypto pairs don't provide 10x diversification, how to calculate effective_N via correlation_factor, and how many pairs you really need to monitor for 80-90% orchestrator slot utilization.
Polars vs Pandas for Algotrading: Benchmarks on Real Data
Detailed comparison of Polars and Pandas on algotrading tasks: benchmarks for filtering, aggregation, rolling signal computations, I/O, and memory consumption. Hybrid Polars + Numba architecture for maximum backtest performance.
Плато анализі: тұрақты оптимумды overfitting-тен қалай ажыратуға болады
Стратегияның ең жақсы параметрлерін табу неге жұмыстың тек жартысы ғана. Тұрақты плато мен нәзік шыңды визуалды әрі сандық түрде қалай ажырату керек, және оңтайландырылған стратегияны production-ға жіберер алдында Optuna contour plot-тары неге міндетті қадам.
Координаталық түсу мен Байес оңтайландыруы: қайсысы жақсы параметрлерді табады
12+ параметр үшін толық іздеу неге мүмкін емес, координаталық түсу өзара әрекеттесулерді қалай жіберіп алады, және TPE сэмплерімен Optuna 500 итерацияда OAT 96-да таба алмайтын нәрсені қалай табады. Практикалық код мысалдары, сэмплерлерді салыстыру және көп мақсатты оңтайландыру.