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
How to Catch Drops After Shitcoin Pumps: A Systematic Approach
A systematic breakdown of shorting strategies after shitcoin pumps. Funding rate, OI, volume analysis, candlestick patterns, liquidation cascades. With a practical algorithm.
Tipos de Ordens em Trading Algorítmico: do Limit com Chasing às Ordens Virtuais
Um guia completo sobre tipos de ordens em trading algorítmico: ordens padrão de exchange, limit com chasing, ordens baseadas em tempo, ordens virtuais/sintéticas. Com exemplos de código e casos de uso reais.
Tipos de Barras e Métodos de Agregação para Trading Algorítmico
Classificação de dois eixos da construção de candles: 17 tipos base de barras (tempo, tick, volume, dólar, Renko, range, volatilidade, Heikin-Ashi, Kagi, Line Break, P&F, TIB, VIB, run, CUSUM, entropia, delta) × 3 métodos de agregação (calendário, rolling, adaptativo) = 51 combinações. Com código de implementação e recomendações práticas.
Hidden Markov Models in Trading: How to Adapt Your Strategy to Market Regimes
How to identify the current market regime (bull, bear, sideways) using Hidden Markov Models and automatically switch trading strategies. With Python code and backtests.
Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density
How understanding your place in the queue at a price level transforms scalping from guesswork into an engineering problem
LLM Alpha Mining: como extrair sinais de trading de earnings calls e documentos financeiros
Como usar grandes modelos de linguagem para extrair sinais de trading de chamadas com investidores, relatórios e notícias. Chain-of-thought prompting, extração estruturada, backtesting de sinais.
Statistical Arbitrage and Pairs Trading in Crypto Markets: From Cointegration to the Kalman Filter
A complete guide to statistical arbitrage for crypto markets. Cointegration, Kalman filter, basis strategies, cross-exchange arbitrage. With backtests and Python code.
Impressão Digital de um Trader: Como Identificar um Market Maker pelo Comportamento no Order Book
Todo algoritmo deixa uma impressão digital única. Aprenda a lê-la — e você saberá quem está do outro lado da sua operação.
PnL por tempo ativo: a métrica que muda o ranking de estratégias
Por que o PnL anual bruto é uma métrica pobre para comparar estratégias com tempos de negociação diferentes. Como calcular o retorno efetivo, por que você precisa de fill_efficiency, e por que uma estratégia com 27% de PnL pode superar uma com 300%.
Drill-Down Adaptativo: Backtest com Granularidade Variável de Minutos a Trades Brutos
Como a granularidade adaptativa de dados acelera backtests e economiza armazenamento: drill-down de 1m para 1s, 100ms e trades brutos apenas onde o preço se moveu significativamente ou o volume disparou, não em toda a série histórica.
Cache Parquet Agregado: Como Acelerar Backtests Multi-Timeframe Centenas de Vezes
Como pré-calcular timeframes e indicadores a partir de candles de um minuto, salvá-los em parquet e usá-los para testes em massa de estratégias sem recálculos redundantes.
Walk-Forward Optimization: The Only Honest Strategy Test
Why a single train/test split does not protect against overfitting, how walk-forward optimization systematically verifies parameter robustness, and why a strategy with +3342% PnL@ML on 21 parameters is a ticking time bomb without WFO.