Eugen Soloviov

Eugen Soloviov

Инженер торговых систем

Разработка торговых ботов с 2017 года: межбиржевой арбитраж (подключал до 30 бирж), парный арбитраж на коинтеграции между спотом и фьючерсами, скальпинг, фронтраннинг, торговля по новостям, сентиментный анализ, трендовые алгоритмы, а также алгоритмы управления и балансировки портфелей. Делает выставление ордеров до 1 мс, warehouse для big data, бэктестинг-движки, AI-агентов и интерфейсы для ботов (в т.ч. open-source profitmaker.cc). Стек: JS/TS, Python, Rust/Zig/Go, DevOps, backend, frontend, архитектура.

Статьи

AI4Finance Foundation: экосистема FinGPT, FinRL и FinRobot для алготрейдинга

AI4Finance Foundation: экосистема FinGPT, FinRL и FinRobot для алготрейдинга

Полный гайд по экосистеме AI4Finance Foundation: FinGPT (LLM + LoRA для финансов), FinRL (reinforcement learning для трейдинга), FinRobot (мультиагентная оркестрация). Спутники, пайплайны и практическое применение.

VectorBT: Самый быстрый фреймворк для бэктестинга на Python

VectorBT: Самый быстрый фреймворк для бэктестинга на Python

Обзор VectorBT — инновационной библиотеки для количественного анализа, которая меняет подход к бэктестингу благодаря мощи NumPy и Numba.

Копулы для моделирования совместного риска в крипто-портфелях

Копулы для моделирования совместного риска в крипто-портфелях

За пределами линейной корреляции — как копульные модели улавливают хвостовую зависимость и совместный риск в крипто-портфелях для точной оценки VaR и CVaR. Vine-копулы, GARCH-EVT пайплайн и Python-реализация.

ZigBolt: зачем мы написали свой Aeron на Zig и получили 20 наносекунд на сообщение

ZigBolt: зачем мы написали свой Aeron на Zig и получили 20 наносекунд на сообщение

Рассказываем, как и зачем мы написали с нуля систему обмена сообщениями для HFT на языке Zig. Без JVM, без GC, без сюрпризов. SPSC ring buffer за 20 нс, IPC за 30 нс, кодек за 0 нс. С бенчмарками.

Автоматическая ребалансировка портфеля ETF: как мы написали бота для Тинькофф Инвестиций

Автоматическая ребалансировка портфеля ETF: как мы написали бота для Тинькофф Инвестиций

Open-source бот на TypeScript/Bun для автоматической ребалансировки ETF-портфеля в Тинькофф Инвестициях. Четыре режима балансировки, маржинальная торговля, мульти-аккаунт. С исходниками.

Aeron: как устроена система обмена сообщениями, на которой работает половина HFT-индустрии

Aeron: как устроена система обмена сообщениями, на которой работает половина HFT-индустрии

Разбираем архитектуру Aeron — системы обмена сообщениями от Real Logic для high-frequency trading. Transport, Archive, Cluster, Sequencer. Что внутри, как работает, и где узкие места.

Как ловить падения после пампа шиткойнов: системный подход

Как ловить падения после пампа шиткойнов: системный подход

Системный разбор стратегий шорта после пампа шиткойнов. Funding rate, OI, объёмный анализ, свечные паттерны, ликвидационные каскады. С практическим алгоритмом.

Виды ордеров в алготрейдинге: от limit с chasing до virtual orders

Виды ордеров в алготрейдинге: от limit с chasing до virtual orders

Полный разбор типов ордеров в алгоритмической торговле: стандартные биржевые, chasing limit, time-based, virtual/synthetic orders. С примерами кода и реальными кейсами.

Типы баров и методы агрегации для алготрейдинга

Типы баров и методы агрегации для алготрейдинга

Двуосевая классификация построения свечей: 17 базовых типов баров (временные, тиковые, объёмные, долларовые, Renko, диапазонные, волатильностные, Heikin-Ashi, Kagi, Line Break, P&F, TIB, VIB, бары серий, CUSUM, энтропийные, дельта) × 3 метода агрегации (календарная, скользящая, адаптивная) = 51 комбинация. С кодом реализации и практическими рекомендациями.

Скрытые марковские модели в трейдинге: как адаптировать стратегию к режиму рынка

Скрытые марковские модели в трейдинге: как адаптировать стратегию к режиму рынка

Как определить текущий режим рынка (бычий, медвежий, боковик) с помощью скрытых марковских моделей и автоматически переключать торговые стратегии. С кодом на Python и бэктестами.

Очередь внутри стенки: анализ позиции ордера в плотности ордербука

Очередь внутри стенки: анализ позиции ордера в плотности ордербука

Как понимание своего места в очереди на ценовом уровне превращает скальпинг из гадания в инженерную задачу

LLM Alpha Mining: как извлекать торговые сигналы из earnings calls и финансовых документов

LLM Alpha Mining: как извлекать торговые сигналы из earnings calls и финансовых документов

Как использовать большие языковые модели для извлечения торговых сигналов из звонков с инвесторами, отчётов и новостей. Chain-of-thought prompting, structured extraction, бэктестинг сигналов.