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
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.
Liquidation cascades as a trading signal: reading forced, pre-announced flow
Every leveraged position advertises the price at which it must be sold. How to build the on-chain liquidation depth chart and the CEX liquidation heatmap, model cascade dynamics as a reproduction number, and trade forced flow as a signal instead of only fearing it as a risk.
Active Uniswap v3 LPing as Market Making: Range Selection, Rebalancing, and Delta Hedging
An active v3 LP is running a market-making book with gas costs and no cancel button. Size ranges from a GARCH vol forecast, frame rebalancing as fee-gain vs realized-cost, derive the position delta from tick math and hedge it with perps, and understand JIT liquidity and the honest pitfalls of backtesting LP from on-chain data.
The MEV supply chain: PBS, MEV-Boost, and who actually captures the value
MEV stopped being a lone bot and became an assembly line: searcher, builder, relay, proposer. A technical walk through proposer-builder separation, MEV-Boost's sealed-bid block auction, why the searcher's margin gets bid away, order-flow auctions as the new moat, and how Solana's Jito model differs.
การเก็งกำไรบนเชน: วงจรอะตอม, แฟลชโลน, และการประมูลที่คุณต้องชนะ
การค้นหาวงจรการเก็งกำไรบนเชนเป็นส่วนที่ง่าย ส่วนที่ยากคือการชนะการประมูลแบบปิดผนึกเพื่อจัดลำดับความสำคัญกับผู้ค้นหาคนอื่น ๆ ที่พบวงจรเดียวกัน การวิเคราะห์เชิงเทคนิคของความเป็นอะตอม, แฟลชโลน, การแบ็ครันนิ่ง, และที่ที่กำไรจากการเก็งกำไรยังคงอยู่จริง - รวมถึง CEX-DEX ที่ไม่ใช่อะตอม
Impermanent Loss และ LVR: คณิตศาสตร์ที่แท้จริงของความสามารถในการทำกำไรของ LP
Impermanent loss, concentrated-liquidity leverage, และ loss-versus-rebalancing ที่ได้มาจากหลักการแรก รูปแบบปิด, ผลลัพธ์ σ²/8, per-block markout, และเงื่อนไขค่าธรรมเนียมเทียบกับความผันผวนที่แน่นอนซึ่ง LP สามารถเอาชนะการถือครองได้จริง
ภายในสไลซ์: กลยุทธ์ child order ระหว่างสเกดูลเลอร์กับตลาด
Almgren-Chriss และ VWAP กำหนดแค่งบสไลซ์ — การเอ็กซีคิวชันจริงตัดสินกันที่ชั้นกลยุทธ์ ตั้งแต่ตัวจับเวลาไต่ระดับความเร่งด่วน สมการจุดคุ้มทุนแบบ maker-taker ความหมายของคิวเมื่อ amend เทียบกับ cancel-replace บน Binance/OKX/CME การซ่อนสัญญาณของ iceberg order และสเตทแมชชีนภาษา Python ต่อสไลซ์
เส้นโค้ง slippage ไม่ใช่ค่าคงที่ slippage: โมเดลต้นทุนที่รอดจากการเทรดจริง
แทนที่ slippage แบบ bps คงที่ด้วยเส้นโค้งต้นทุนที่ขึ้นกับขนาดออเดอร์ ความผันผวน และสภาพคล่อง: square-root law, การฟิตเส้นโค้งจากข้อมูล fills ของ TCA หรือข้อมูลสาธารณะ, ตัวคูณความเครียดตามช่วงตลาด (regime) และเหตุผลที่ leaderboard กลยุทธ์ของคุณจะสลับตำแหน่งกันใหม่
Smart Order Routing ในคริปโต: คำสั่งเดียว สิบสอง Venue ไม่มี NBBO
ทำไม SOR ในคริปโตถึงยากกว่าการ routing ในตลาดหุ้น: ไม่มี consolidated tape, มี phantom liquidity, ต้องมี prefunded capital บทความนี้นำเสนอ convex routing optimization พร้อมสมการและโค้ด Python, กลยุทธ์ maker-aware และตาราง league ของ markout รายเวนิวจาก TCA ของคุณเอง