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
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 анализи: туруктуу оптимумду overfitting-тен кантип айырмалоо керек
Стратегиянын эң мыкты параметрлерин табуу эмне үчүн иштин жарымы гана. Туруктуу платону начар чокудан визуалдык жана сандык жактан кантип айырмалоо керек, жана оптималдаштырылган стратегияны продакшенге чыгаруудан мурун Optuna contour plot-тору эмне үчүн милдеттүү кадам.
Координаталык түшүү менен Байес оптималдаштыруусу: кимиси жакшыраак параметрлерди табат
12+ параметр үчүн толук издөө эмне үчүн мүмкүн эмес, координаталык түшүү өз ара аракеттенүүлөрдү кантип өткөрүп жиберет, жана TPE сэмплери менен Optuna 500 итерацияда OAT 96-да таба албаган нерсени кантип табат. Практикалык код мисалдары, сэмплерлерди салыштыруу жана көп максаттуу оптималдаштыруу.
Мульти-символдук валидация: стратегияңды бардык жуптарда сынап көр
ETHUSDT боюнча оптималдаштырылган стратегия эмне үчүн альткоиндерде ишке ашпай калышы мүмкүн. Жуп топтору (blue chips, large caps, shitcoins) боюнча туура тестирлөө жана жетиштүү деп эсептелген cross-symbol туруктуулук көрсөткүчү.
Фандинг ставкалары левереджиңизди өлтүрөт: PnL×50x эмне үчүн фантастика
Binance/Bybit биржаларындагы фандинг ставкалары жогорку левереждүү бэктест натыйжаларын кепилденген жоготууга кантип айландырат. Формулалар, чыныгы стратегияларды кайра эсептөө жана фандинг пайданы жебей турган максималдуу левередж.
Каскаддык стратегиялар: Резерв менен толтуруу аркылуу приоритеттик аткаруу
«Иллюзиясыз бэктесттер» сериясынын финалы. N стратегия x M жуп негизинде оркестраторду кантип куруу керек, приоритет жана резервдик аткаруусу бар каскаддык режимди ишке ашыруу, dual_size тандоо жана эмне үчүн стратегиялар портфелин PnL кошуу аркылуу бэктестилөөгө болбойт.
Бэктест-лайв паритети: бот эмне үчүн бэктесттен башкача сооданы жүргүзөт
Бэктестинг менен реалдуу соода ортосундагы айырмачылыктардын толук таксономиясы: слиппедж жана жарым-жартылай аткарылуулардан кодтук база десинхронизациясына чейин. Паритетке жетүү үчүн архитектуралык үлгүлөр, жалпы core модулунун Python мисалдары жана өндүрүштө мониторинг үчүн текшерүү тизмеси.
Монте-Карло бутстрап: бэктест үчүн ишеним интервалдарын болгону 10 сап кодду менен кантип алса болот
Бэктесттен алынган бир чекиттик баа эмне үчүн коркунучтуу элес. Монте-Карло бутстрап эсептөөнүн болгону 2 секундунда PnL жана MaxDD үчүн 95% ишеним интервалын кантип берет жана стратегияны өндүрүшкө чыгаруудан мурун бул эмне үчүн милдеттүү кадам.
Биржалар аралык фандинг ставкасынын арбитражы: ставкалардын айырмасынан кантип пайда табууга болот
Крипто биржалар арасында фандинг ставкасынын арбитражы кантип иштейт, Binance, Bybit, OKX жана dYdX биржаларында ставкалар эмне үчүн айырмаланат жана бул алшактыктардан пайда табуу үчүн мониторинг менен аткаруу тутумун кантип түзүү керек.
QuestDB for Algorithmic Trading: SQL Extensions That Change the Game
Deep dive into QuestDB's time-series SQL extensions: SAMPLE BY, ASOF JOIN, HORIZON JOIN, WINDOW JOIN, LATEST ON, and real-world trading query patterns.
QuestDB for Algorithmic Trading: From Order Books to Production Architecture
Materialized views, 2D array order book analytics, and reference architecture for a QuestDB-powered algorithmic trading platform.