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
알고리즘 트레이딩을 위한 QuestDB: 시장의 언어를 말하는 아키텍처
QuestDB의 3계층 스토리지 아키텍처 — WAL, 컬럼형 스토리지, 오브젝트 스토리지의 Parquet — 와 알고리즘 트레이딩 시스템을 위한 스키마 설계 원칙을 심층 분석합니다.
알고리즘 트레이딩 시스템의 데이터 통신: 기술 개요
알고리즘 트레이딩 플랫폼의 모든 수준에서 통신 기술을 분석합니다: 거래소 연결 프로토콜(REST, WebSocket, FIX)부터 내부 IPC, 메시지 브로커, 데이터 스토어까지.
손실-이익 비대칭: 당신의 자금을 죽이는 수학
왜 50% 손실을 회복하려면 100% 성장이 필요한지, 변동성 드래그가 횡보장에서도 어떻게 자본을 파괴하는지, 리스크 관리 구축을 위해 모든 알고 트레이더가 알아야 할 공식.
Rust로 구현하는 복잡한 아비트라지 실행: 나노초에서 원자적 멀티레그까지
멀티레그 아비트라지 실행에서 Rust의 최대 성능을 끌어내는 방법: io_uring, 락프리 오더북, LMAX Disruptor, SIMD, Type-State 머신, 아레나 할당자.
아비트라지를 위한 GNN, Transformer, RL: 신경망이 트레이딩을 배울 때
그래프 신경망이 78ms 만에 아비트라지 체인을 찾는 방법, RL 에이전트가 규칙 기반 봇의 12%에 비해 연간 142% 수익률을 보이는 이유, Rust로 통합 시스템을 구축하는 방법.
행렬, 텐서, 열대 대수: 차익거래 탐지를 위한 선형대수학
환율 행렬, 고유값, 열대 대수, 텐서 분해가 암호화폐 시장의 혼돈을 명확한 차익거래 신호로 변환하는 방법.
Vine Copula를 활용한 차익거래: 고차원 의존성 모델링
Vine Copula를 사용하여 수십 개의 암호화폐 자산 간의 숨겨진 의존성을 식별하고 견고한 고차원 통계적 차익거래 전략을 구축하는 방법.
선물-현물 아비트라지: 캐시 앤 캐리에서 DeFi-CeFi까지
펀딩 레이트, 베이시스, 탈중앙화와 중앙화 시장의 수렴이 암호화폐 시장에서 자본의 무위험 기회를 어떻게 만드는지.
아비트라지 탐지를 위한 그래프 알고리즘: Bellman-Ford에서 RICH까지
음의 순환, 멀티에셋 그래프, RICH 알고리즘이 서브밀리초 정밀도로 암호화폐 시장에서 아비트라지 기회를 식별하는 방법.
블랙-숄즈 공식: 옵션 수학과 트레이딩의 성배
금융계에서 가장 유명한 공식을 분석합니다. 물리학의 열방정식이 어떻게 옵션 가격 결정을 가능하게 했고 월스트리트를 영원히 바꿨는지, Python 예제와 함께 설명합니다.
트레이딩 봇 보호를 위한 이상 탐지: Z-Score에서 Transformer까지
암호화폐 알고트레이딩에서 실제로 작동하는 이상 탐지 방법, 캐스케이딩 보호 아키텍처 구축 방법, 그리고 왜 이것이 알고트레이딩을 도박으로 만들지 않는 기반인지.
암호화폐를 위한 마코위츠 포트폴리오 이론: 제로에서 히어로까지
Python으로 최적의 암호화폐 포트폴리오 구축하기 — YOLO는 전략이 아니니까요. 노벨상 수상 포트폴리오 이론을 암호화폐 투자에 적용하는 방법을 실용적인 Python 코드 예제로 배워봅니다.