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
잡코인 펌프 후 폭락을 잡는 방법: 체계적 접근법
잡코인 펌프 후 숏 전략의 체계적 분석. 펀딩비, OI, 거래량 분석, 캔들 패턴, 청산 캐스케이드. 실전 알고리즘 포함.
알고리즘 트레이딩의 주문 유형: 체이싱 리밋부터 가상 주문까지
알고리즘 트레이딩의 주문 유형 완전 가이드: 표준 거래소 주문, 체이싱 리밋, 시간 기반, 가상/합성 주문. 코드 예제와 실제 사례 포함.
알고리즘 트레이딩을 위한 바 유형과 집계 방법
캔들 구성의 이축 분류: 17가지 기본 바 유형(시간, 틱, 거래량, 달러, Renko, 레인지, 변동성, Heikin-Ashi, 카기, 신가삼본족, P&F, TIB, VIB, 런, CUSUM, 엔트로피, Delta) × 3가지 집계 방법(캘린더, 롤링, 적응형) = 51가지 조합. 구현 코드와 실용적 권장사항 포함.
트레이딩에서의 은닉 마르코프 모델: 시장 레짐에 맞춰 전략을 적응시키는 방법
은닉 마르코프 모델을 사용하여 현재 시장 레짐(상승장, 하락장, 횡보)을 식별하고 자동으로 트레이딩 전략을 전환하는 방법. Python 코드와 백테스트 포함.
벽 안의 큐: 주문장 밀도에서의 주문 포지션 분석
가격 수준에서 자신의 큐 위치를 이해하면 스캘핑이 추측에서 공학 문제로 변환됩니다
LLM 알파 마이닝: 어닝스 콜과 금융 문서에서 트레이딩 시그널을 추출하는 방법
대형 언어 모델을 사용해 투자자 컨퍼런스콜, 보고서, 뉴스에서 트레이딩 시그널을 추출하는 방법. Chain-of-thought 프롬프팅, 구조화된 추출, 시그널 백테스팅.
암호화폐 시장의 통계적 차익거래와 페어 트레이딩: 공적분에서 칼만 필터까지
암호화폐 시장을 위한 통계적 차익거래 완벽 가이드. 공적분, 칼만 필터, 베이시스 전략, 크로스 거래소 차익거래. 백테스트와 Python 코드 포함.
트레이더의 디지털 핑거프린트: 주문장 행동으로 마켓 메이커를 식별하는 방법
모든 알고리즘은 고유한 핑거프린트를 남깁니다. 그것을 읽는 법을 배우면 거래 반대편에 누가 있는지 알 수 있습니다.
활성 시간 기준 PnL: 전략 순위를 바꾸는 지표
원시 연간 PnL이 거래 시간이 다른 전략을 비교하는 데 부적절한 지표인 이유. 실효 수익률 계산법, fill_efficiency가 필요한 이유, PnL 27%의 전략이 300%의 전략을 이길 수 있는 이유.
어댑티브 드릴다운: 분봉에서 원시 틱까지 가변 해상도 백테스트
어댑티브 데이터 해상도가 백테스트를 가속화하고 스토리지를 절약하는 방법: 가격이 크게 움직이거나 거래량이 급증한 곳에서만 1m에서 1s, 100ms, 원시 틱으로 드릴다운하며, 전체 이력 시리즈를 고해상도로 만들 필요가 없습니다.
집계 Parquet 캐시: 멀티 타임프레임 백테스트를 수백 배 빠르게 하는 방법
분봉에서 타임프레임과 지표를 사전 계산하고 parquet에 저장하여 불필요한 재계산 없이 대량 전략 테스트에 활용하는 방법.
워크포워드 최적화: 유일하게 정직한 전략 테스트
단일 훈련/테스트 분할이 과적합을 방지하지 못하는 이유, 워크포워드 최적화가 파라미터 견고성을 체계적으로 검증하는 방법, 그리고 21개 파라미터에서 PnL@ML +3342%인 전략이 WFO 없이는 시한폭탄인 이유.