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.
บทความ
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.
กระบวนการเกาส์เซียนสำหรับการสร้างแบบจำลองราคาแบบไม่อิงพารามิเตอร์
การออกแบบเคอร์เนลสำหรับอนุกรมเวลาทางการเงิน — ความหยาบของมารดา องค์ประกอบตามคาบเฉพาะที่ ส่วนผสมสเปกตรัม — และความน่าจะเป็นส่วนเพิ่มในฐานะตัวทำให้สม่ำเสมอที่ไม่จำเป็นต้องตั้งค่าการตรวจสอบความถูกต้อง รวมถึงรายการสิ่งที่ต้องวัดอย่างตรงไปตรงมาก่อนที่จะซื้อขายได้
ตัวดำเนินการระบบประสาทฟูริเยร์สำหรับการสร้างแบบจำลองทางการเงินที่ใช้ PDE
การเรียนรู้ของผู้ปฏิบัติงานจะแมปพื้นที่ฟังก์ชันทั้งหมด ไม่ใช่ชี้ - วิธีที่ Fourier Neural Operator กำหนดพารามิเตอร์ตัวดำเนินการโซลูชัน PDE ในพื้นที่ความถี่ สิ่งที่ซื้อสำหรับการกำหนดราคาตัวเลือก และการอ้างสิทธิ์ใดที่ยังต้องมีการวัดบนฮาร์ดแวร์จริง
บริบทเต็มวันเอาชนะหนึ่งนาทีได้หรือไม่? ความสนใจแบบแฟลชและคำถามแบบเรียงลำดับความยาว
Flash Attention ทำให้บริบทการซื้อขาย 23,400 ขั้นตอนไม่มีค่าใช้จ่ายในการคำนวณ — การเรียงต่อกัน, ซอฟต์แม็กซ์ออนไลน์ และขอบเขต IO ที่ N^2 d^2 / M ไม่ว่าบริบทที่ยาวกว่านั้นจะทำให้โมเดลดีขึ้นหรือไม่นั้นเป็นคำถามแยกต่างหาก และจะต้องวัดผล ไม่ใช่ยืนยัน
วิธีการรวมกลุ่ม: ผสมผสานผู้เรียนที่อ่อนแอเพื่ออัลฟ่าที่แข็งแกร่ง
สามสิ่งที่เกี่ยวกับกลุ่มการค้าขายในบล็อกนี้ยังไม่ครอบคลุม: เหตุใดคำความแปรปรวนร่วม (ไม่ใช่การนับแบบจำลอง) จึงครอบงำข้อผิดพลาดทั้งมวล วิธีการทำงานของการซ้อนเป็นเลเยอร์การรวมสัญญาณที่มีคุณลักษณะเมตาที่ไม่อยู่ในขอบเขต และการหมุนเวียนสุทธิของสัญญาณจำนวนมากจะช่วยลดต้นทุนการดำเนินการได้จริงหรือไม่
Double Machine Learning: การประมาณค่าพารามิเตอร์เชิงสาเหตุแทนการทำนายผลตอบแทน
ทุกโมเดลในบล็อกนี้จนถึงตอนนี้ตอบคำถามว่า 'อะไรทำนายอะไร' Double ML ตอบว่า 'อะไรทำให้เกิดอะไร' — พร้อมค่ามาตรฐานข้อผิดพลาดที่คุณสามารถปกป้องได้ โมเดลเส้นตรงบางส่วน ออร์โธโกนาลิตีของ Neyman cross-fitting ที่ถูกล้างบนข้อมูล order book และการอธิบายอย่างซื่อสัตย์ว่าเหตุใดช่วงความมั่นใจ DML ที่ถูกต้องจะอยู่รอดได้เพียงคำถามที่ระบุไว้ล่วงหน้าเพียงหนึ่งคำถาม
ป่าสาเหตุสำหรับผลกระทบการรักษาที่แตกต่างกันในการเทรด
แบ็คเทสทุกตัวในบล็อกนี้ประมาณค่าเฉลี่ยแบบมีเงื่อนไข ป่าสาเหตุประมาณผลกระทบการรักษาแบบมีเงื่อนไขแทน — tau(x) แทน mu(x) — ด้วยการแบ่งที่ซื่อสัตย์ การแสดงถึงน้ำหนักเคอร์เนลแบบปรับตัว และการทดสอบการสอบเทียบที่บอกว่าความแตกต่างที่คุณพบเป็นสิ่งจริงหรือไม่
เอพิสเทมิกกับอาเลโทอิก: วัดสิ่งที่โมเดลผลตอบแทนไม่รู้
ทุกกฎขนาดตำแหน่งในบล็อกนี้ย่อไม่แน่นอนให้เป็นตัวเลขเดียว MC Dropout และ deep ensembles แยกมันเป็นความไม่รู้ของโมเดลและความผิดปกติของตลาด และทั้งสองอย่างนี้สมควรได้รับขนาดตำแหน่งที่ต่างกัน
AutoML สำหรับไปป์ไลน์การซื้อขายเชิงระบบ
Automated feature generation (tsfresh, Featuretools), budget-aware model search (FLAML's cost-frugal optimizer), and the WorldQuant formulaic alpha factory — the parts of the research pipeline this blog's search-and-overfit arc never covered, and what the arc's own results say about them.