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
Тактык дарбазасы: арзан прокси кымбат баалоо сыяктуу эле рангдабаса, ириден майдага бектестинг сизди тезирээк алдайт
Тереңдетип издөө / көп тактыктуу издөө (ASHA, ырааттуу жарымдоо, Hyperband) миңдеген конфигурацияны арзан баада иргеп, аман калгандарын гана кымбат толук баалоого өткөрөт. Бул чындыгында ылдамдатуу берет — бирок төмөн тактыктагы рангдоо жогорку тактыктагыдан айырмаланса, унчукпай кыйрап калат. Биз фолддор боюнча ранг корреляциясын өлчөдүк: бир фолддо Спирмендин ρ 0.03 болушу мүмкүн (дээрлик кокустан рангдайт), фолддор көбөйгөн сайын 0.43, 0.67, 0.78, 0.91гe чейин өсөт. Чечими — милдеттүү бир дарбаза: адегенде ρ(арзан, толук) өлчөп, андан кийин минималдуу тактыкты ρ ≥ 0.5 болгон биринчи тепкичке чейин автоматтык түрдө көтөрүү.
Кокустук издөө vs Акылдуу издөө: Кесилиш чекити — баалоо наркы, алгоритм эмес
Бир бэктест арзан болгондо, акылсыз аралаштырылган (scrambled) Sobol таза өткөрүү жөндөмдүүлүгү (throughput) боюнча жеңип чыгат — акылдуу сэмплерлер (TPE, CMA-ES, ASHA) Python'догу ask/tell салыгын төлөйт, бул аларды 20 эсеге жайлатат, ошондуктан алар бирдей wall-clock убакытында бир топ аз чекитти баалайт жана уттурат. Ар бир баалоону кымбат кылсаңыз (multi-TF + walk-forward фолддору), кесилиш чекити тескерисинче которулат. Биз эки режимди тең өлчөдүк жана эмне үчүн фолд-рэнк тактыгы (ρ@1 0.03дон 0.43кө чейин өсүп) кыркуунун (pruning) өзүн актоосу үчүн алгышарт болорун аныктадык.
Эки октуу параметр мейкиндиги: эмне үчүн сиздин издөөнүн көпчүлүгү дээрлик акысыз болушу керек
Бардык параметрлер издөө үчүн бирдей баа турбайт. Стратегиянын параметрлери кымбат окко (индикаторлор — бүт сериянын үстүнөн кайра эсептелет) жана арзан окко (чечим босоголору — алдын ала эсептелген сигналдардын үстүнөн O(n) өтүү) бөлүнөт. Индикаторлор босогого көз каранды эмес болгондуктан, сиз аларды бир жолу эсептеп, миңдеген босого конфигурацияларын ~5 600 cfg/s ылдамдыкта издейсиз — ар бир конфигурация үчүн кайра эсептөөгө караганда болжол менен 1 600 эсе арзан. Өлчөмдүүлүктүн каргышын кайра баалоо.
Фреймворк салыгы: качан сиздин backtest китепканаңыз жөнөкөй pandas циклинен жайыраак болот
Биз сегиз backtest кыймылдаткычын бирдей параметр свипинде салыштырдык — 150k бар, 80 HMA-cross комбинациясы, сооданын саны 2707де бирдей кулпуланган. Эң популярдуу эки окуяга негизделген фреймворк колдо жазылган pandas циклинен да жайыраак чыкты, ал эми векторлоштурулган/компиляцияланган кыймылдаткыч ошол эле ишти ~13,000× тезирээк аткарды. Популярдуу китепканалар эч качан амортизациялоого арналбаган ар бир бар үчүн жүктөмдүн изилдөөсү.
The Probability of Backtest Overfitting: Did Your Search Beat a Coin Flip?
The Deflated Sharpe Ratio prices the winning strategy; PBO prices the search that picked it. Combinatorially Symmetric Cross-Validation runs C(16,8) = 12,870 train/test splits over a 1000x200 performance matrix and asks: does the in-sample winner land in the bottom half out of sample? The catch almost everyone misses — PBO's null is 0.5, not 1. On 200 zero-edge strategies the best in-sample annualized Sharpe of 1.98 collapses to 0.06 out of sample and PBO = 0.476: a coin flip, fully overfit. Plant a real edge (annualized Sharpe 2.38) and PBO drops to 0.001, the in-sample 3.73 surviving to an out-of-sample 2.34. A moving-average grid on a pure random walk has no out-of-sample skill either — PBO 0.463 averaged over 60 matrices, statistically indistinguishable from the null — and on one representative matrix the mirage is vivid: a best in-sample Sharpe of 2.33 collapses to a median out-of-sample -0.22, PBO 0.573, a 63% chance of a loss.
IPC салыгы: бэктест кыймылдаткычын сокеттин артына коюп, 13% жоготуу — анын ичинен дээрлик эч нерсе сокетке байланыштуу эмес
Биз numba бэктест ядросун сап-сабы менен Rust тилине которуп, аны процесс чек арасы аркылуу төрт ыкма менен чакырдык, акыркы бүтүмгө чейин бирдей PnL ырастаган эквиваленттик дарбаза менен. 1.2 МБ баа сериясынын баарын Unix сокети аркылуу жиберүү ~2 мс кетет — тапшырманын болжол менен 0.1%. Ошол эле жүктөмдү JSON форматында коддоо чийки байттардан 1348 эсе кымбат турат, комбинация сайын "chatty" чакыруулар маалыматтарды 80 жолу кайра жиберет, ал бар сайынкы чакыруу үлгүсү 2.0 с тапшырмада 2.1 с таза IPC-ге акы төлөйт. Чек ара арзан; салык аны кантип кесип өтүүдө турат.
Дефляцияланган Шарп коэффициенти: Backtest'иңиздеги 'жеңүүчүлөрдүн' канчасы Multiple Testing'ден аман калат?
Параметрлерди издөө — бул ийгиликти жасалма түрдө өндүрүүчү машина. Таза шумдан (шумдан) — чыныгы артыкчылыгы нөл болгон 1000 стратегиядан — эң жакшы жылдык Шарп орточо эсеп менен 1.63ке жетет, ал эми элементардык маанилүүлүк тести 100% учурда 'ачылыш' деп белгилейт. Биз көзөмөлдөнгөн чындык түзүп, Дефляцияланган Шарп коэффициенти, Harvey-Liu 'чач кыркуусу' жана White's Reality Check адилеттикти калыбына келтирерин көрсөтөбүз: жалган ачылыштар 1.000ден 0.001-0.057ге чейин түшөт, шум чегинен жогорку чыныгы артыкчылыктар дээрлик 1 күч менен сакталып калат — жана бир чыныгы тузак (корреляцияланган торлор) бар, анда чийки DSR ашыкча дефляцияланат жана жыйынтыкты бир эмес, бир нече эффективдүү-сыноо баасынын бүтүндөй диапазонунан окуу керек.
Максат-функциясын долбоорлоо: сиз оптималдаштырган метрика стратегияңызды жашыруун тандап алат
"Эң жакшы" стратегияны издөө үчүн алгач "эң жакшыны" аныктоо керек — ошол скаляр жеңүүчүнү үнсүз тандайт. Белгилүү edge бар синтетикалык маалыматтарда (600 seed, T=2000, 80 босого) жөнөкөй per-trade Sharpe лотереяны таажы кийгизет: ал 56% seed'де 5%дан төмөн экспозициясы бар жеңүүчүнү тандайт жана 57%да деградацияга учурайт — эң курч seed'де 8 бүтүм in-sample Sharpe 21.09 көрсөтөт, ал out of sample учурунда 0.13гө чейин кулайт. Ак ниет чечим дээрлик көңүл ачпайт: толук убакыт огунда өлчөө, ал эч качан деградацияга учурабайт (out-of-sample 1.71). Бүтүм санына негизделген shrinkage (conf_k) жана экспозиция босогосу per-trade метрикасын оңдой алат, бирок толугу менен түзөтүлсө да алар full-timeline Sharpe менен гана теңелет (1.70 vs 1.71) — эч качан андан ашпайт. Гудхарт мыйзамы, бэктестте, көзөмөлдөнгөн негизги чындык менен.
Look-Ahead Bias: бир бардын катасы таза үндөн 15 Sharpe кантип жасайт
Бэктесттерди байкатпай шиширткен назик look-ahead агып кетүүлөрдүн көзөмөлдөнгөн изилдөөсү. Чыныгы edge такыр жок болсо да, бир бардагы аткаруу таза үндөн +14.8 жылдык Sharpe жасайт; индикатордун бир барга алдын ала карашы — +4.8. Таксономия, өлчөнгөн чоңдуктар жана акчаңызга тийер алдында ар бир агып кетүүнү кантип аныктоо керек.
Бэктест ылдамдык шаты: ноутбуктун CPU'сунда 298x, акыркы сделкага чейин бирдей PnL
Бир эле 80-комбинациялуу параметр сканирүүсүнүн беш ишке ашыруусу, баары бирдей PnL берерин текшерилген: pandas'тагы rolling.apply 69.9 секунд алат, numpy — 3.1, numba — 2.0, параллель numba — 0.23 — Apple M2 Max'та аппараттык өзгөртүүсүз өлчөнгөн 298x ылдамдоо, жана дагы деле натыйжалуу вектордоштурулган база менен салыштырганда ~13x. Ар бир шаты эмне берет, эмне үчүн GPU жетишпеген звено эмес, жана массалык параметр издөөдөгү чыныгы тыгыздык кайда жашырылган.
researcher: A Searchable Quant-Research Archive for Humans and AI Agents
How we built researcher.marketmaker.cc — a unified, full-text-searchable archive of quant research (arXiv papers, GitHub repos, quant blogs, TradingView Pine scripts) that humans browse and AI agents query over MCP.
algo-investor-skills: алдамчылыктан корголгон инвестор сунушун түзгөн Claude Code скилдери
algo-investor-skills — алгосоода стратегиясын өлчөнгөн так фактылардан аудиттелген, чынчылдыкка багытталган инвестор сунушуна айландырган Claude Code скилдеринин жыйындысына терең кароо. Алты айкалыштырылуучу скил, каржылык моделдер кыймылдаткычы, көз карандысыз текшерүү далил пакети жана эч качан санды ойдон чыгарбаган милдеттүү скептик-инвестор аудитинин каалгасы.