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
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.
The Other Way a Regression Lies: Endogeneity, 2SLS, and the Gamma Calibration Problem
Selection bias in the search is not the only way a regression fools you. When the regressor is correlated with the error, more data makes the estimate more confidently wrong. Instrumental variables applied to the one endogeneity problem this blog has already left open: permanent impact from net taker flow.
Hawkes Processes for Order Arrival and Market Event Modeling
Fitting a self-exciting point process to real crypto trade tape: where the three numbers (mu, alpha, beta) come from, how to estimate the branching ratio n, whether the exponential kernel survives a goodness-of-fit test, and how much n moves when you change the estimation window.
Hamiltonian Neural Networks: Does a Financial System Conserve Anything?
Hamiltonian Neural Networks are provably stable — but stability is worthless if the conserved quantity does not exist. Learning a scalar H via autograd, symplectic integration, and the falsification test that decides whether a financial (q, p) pair is canonical at all.
Toda-Yamamoto vs Differenced Granger: Does the BTC Lead-Lag Survive?
Granger causality on crypto prices done two ways — differenced returns and Toda-Yamamoto on levels — with a correct Wald implementation, an effective-N corrected causality matrix, and a rolling-stability test of whether the lag is tradeable at all.
Гауссовы процессы для непараметрического моделирования цен
Разработка ядра для финансовых временных рядов — шероховатость Матерна, локально-периодический состав, спектральные смеси — и предельное правдоподобие в качестве регуляризатора, не требующего набора проверки. Плюс честный список того, что еще нужно измерить, прежде чем что-либо из этого станет предметом торговли.
Нейронный оператор Фурье для финансового моделирования на основе PDE
Обучение операторов отображает целые функциональные пространства, а не точки — как нейронный оператор Фурье параметризует оператор решения PDE в частотном пространстве, что это дает для ценообразования опционов и какие из его утверждений все еще требуют измерения на реальном оборудовании.
Контекст на целый день лучше десятиминутного? Вспышка внимания и вопрос о длине последовательности
Flash Attention делает торговый контекст из 23 400 шагов вычислительно свободным — тайлинг, онлайн-софтмакс и граница ввода-вывода N^2 d^2 / M. Делает ли этот более длинный контекст модель лучше — это отдельный вопрос, и его нужно измерять, а не утверждать.
Ансамблевые методы: объединение слабых учащихся для надежной альфа-версии
Три вещи о торговых ансамблях, которые не были освещены в этом блоге: почему термин ковариации, а не количество моделей, доминирует над ошибкой ансамбля, как стекирование работает как уровень комбинации сигналов с нестандартными мета-функциями и действительно ли объединение оборотов по множеству сигналов снижает стоимость исполнения.