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
Tempo Irregular em Modelos de Tick: Codificações de Tempo Contínuo vs. Incorporações Posicionais Simples
Os modelos de sequência alimentados com dados de ticks ainda assumem espaçamento regular. Três maneiras de informar a um Transformer quando um tick realmente aconteceu - codificação contínua em escala de tempo que pode ser aprendida, estado latente ODE-RNN e delta_t como um recurso simples - e a ablação que decide entre eles.
Métodos de controle sintético para avaliar estratégias de negociação
Esta série precificou a rota de seleção até uma vantagem falsa - o DSR avalia o vencedor, o PBO avalia a pesquisa. Nenhum dos dois toca em confusão: a estratégia que rendeu dinheiro porque a volatilidade dobrou na semana em que você a implementou. O Método de Controle Sintético constrói um cenário contrafactual ponderado a partir de um conjunto de doadores de instrumentos intocados e fornece um critério de falsificação e um valor p placebo.
Pontuação de previsões probabilísticas: CRPS, calibração PIT e DeepAR
Como avaliar honestamente uma distribuição preditiva - CRPS como uma regra de pontuação adequada, o histograma PIT como um diagnóstico de calibração e amostragem DeepAR em GluonTS.
Redes Neurais Informadas pela Física para Preços de Opções
Colocar os PDEs de preços de Heston, limite livre e difusão de salto em uma perda de rede neural - o resíduo do preço logarítmico, o truque de autogradação parcial mista e o que ainda precisa ser medido.
PCMCI: descoberta causal em séries temporais criptográficas multivariadas
Como o teste MCI de dois estágios do PCMCI recupera ligações causais direcionadas entre ativos criptográficos onde a correlação e o Granger bivariado não conseguem - a construção, o pipeline de tigramite e o estudo de dados reais que ainda precisa.
Order Flow Imbalance: The Cont-Kukanov-Stoikov Event Decomposition
Turning raw book updates into a signed flow quantity: the CKS event decomposition, multi-level OFI with PCA reduction, and Lee-Ready trade classification — plus an honest accounting of what the headline R-squared actually measures.
Neural ODEs: Does Continuous Time Beat a Delta-Time Feature?
Neural ODEs, Neural SDEs and continuous normalizing flows for irregularly-sampled market data — and the one ablation that decides whether continuous dynamics are worth their solver cost.
Multi-Task Learning for Simultaneous Price, Volume, and Volatility Prediction
Does jointly predicting return, volume, and volatility actually help? Measuring loss-balancing schemes and diagnosing negative transfer through gradient cosine similarity — with a classical baseline and purged walk-forward folds.
Model Pruning for Low-Latency Trading Inference
Magnitude and structured pruning, the Lottery Ticket Hypothesis, movement pruning, distillation and 2:4 sparsity — the methods behind shrinking a trading model, and what still has to be measured before any of it ships.
Updating the Volume Curve Intraday: Does Adaptive Forecasting Actually Help?
Our VWAP article shipped a static, weekly-refit volume curve and called the forecaster the weakest link. This is the follow-up: a Bayesian intraday updater run against the same 500-parent BTCUSDT harness, with the IS delta conditioned on realized curve error.
Koopman Operators and DMD: Do Market Modes Survive Out-of-Sample?
Dynamic Mode Decomposition fits a linear operator to nonlinear market dynamics. The only question that matters: do the fitted modes persist from one window to the next, and does the rolling spectral radius lead realised volatility? Here is the measurement protocol and the code to run it.
Knowledge Distillation: Compressing Trading Models for Low-Latency Deployment
The blog's standing answer to the accuracy-vs-latency tension is a two-stage fast/slow split. Distillation is a different answer: train one small model to mimic the ensemble. The KD loss, temperature, born-again nets, early exits for a variable latency budget, and the distill-to-FPGA pipeline — plus the measurements that would decide whether it beats the two-stage split.