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
Bid-Ask Spread Modeling and Prediction with Machine Learning
Decomposing and predicting bid-ask spreads with ML — from Roll's implicit estimator to gradient boosting and neural networks — with the units, leakage, and benchmarking pitfalls that bite in production.
DeepLOB: Aprendizado Profundo em Livros de Ofertas Limitadas
Como o DeepLOB combina uma CNN, um módulo inception e uma LSTM para prever movimentos do preço médio a partir de dados brutos do livro de ofertas — a arquitetura, os números reais do FI-2010 e uma reimplementação funcional em PyTorch.
Inside Our House Algorithm: HRP + Long/Short + CVaR with Hull-White
A deep dive into Pipeline — the composite allocation algorithm we built on top of HRP. Hierarchical Risk Parity as the base, a long/short overlay driven by agent signals and confidence, and a final risk correction via CVaR with a Hull-White volatility adjustment. The full math from our spec, plus the actual Rust implementation.
12 Portfolio Optimization Algorithms, Compared: HRP, Black-Litterman, NCO and Beyond
One basket of crypto, twelve allocation algorithms, one honest comparison. We open-sourced a Rust portfolio optimizer that runs HRP, HERC, MVO, Black-Litterman, NCO, Entropy Pooling and more behind a single interface — here is how each one thinks and why no single winner exists.
OneTick: a plataforma onde as bolsas pegam spoofers e os hedge funds caçam alfa
Arquitetura do OneTick — um mecanismo de séries temporais de nível empresarial para dados tick. Consultas DAG via Event Processors, dados históricos e em tempo real unificados, vigilância de mercado (MiFID II, MAR, SEC), TCA, pesquisa quantitativa e comparação com kdb+.
TradingAgents: Multi-Agent AI Framework That Models a Hedge Fund
Architecture deep dive into TradingAgents — an open-source LangGraph framework where LLM agents (analysts, researchers, trader, risk management, portfolio manager) engage in structured debates to make trading decisions.
Arbitragem em mercados de previsão: custos ocultos, taxas e a matemática real
Uma análise da arbitragem entre Polymarket, Limitless, Predict.fun, Opinion e Kalshi. Taxas dinâmicas, pontes cross-chain, slippage, risco de resolução — e por que um spread de 5% ainda pode dar prejuízo.
T-Bricks (Broadridge): How the Platform Powering Prop Firms Works
Architecture of T-Bricks — a modular HFT platform in C++ for market making, ETF arbitrage, and centralized risk management. 100+ clients, 150+ exchanges, nanosecond latencies.
Flowsurface: Plataforma de Orderflow Open-Source para Mercados de Cripto
Uma análise do Flowsurface — um aplicativo desktop gratuito desenvolvido em Rust para heatmap de DOM em tempo real, gráficos de footprint, time & sales e visualização de depth ladder. Suporta Binance, Bybit, Hyperliquid, OKX e MEXC.
Fincept Terminal: alternativa de código aberto ao Bloomberg Terminal construída em C++ e IA
Análise aprofundada do Fincept Terminal v4 — uma aplicação de desktop nativa construída em C++20 e Qt6 com 37 agentes de IA, QuantLib e mais de 100 conectores de dados para trading profissional.
AutoHedge: Обзор автономного AI-хедж-фонда на базе роевого интеллекта
Разбор архитектуры AutoHedge от The Swarm Corporation. Как мультиагентная система на базе Swarms.ai генерирует торговые гипотезы, оценивает риски и автоматически исполняет сделки.
Kronos: um modelo de fundação que ensina os gráficos de candles a falar a linguagem dos transformers
Análise do Kronos, um modelo de fundação para previsão de candles OHLCV. Tokenizador BSQ, decodificador hierárquico, amostragem em duas etapas, pipeline de treinamento Qlib. Como um modelo aprende a 'linguagem' da bolsa.