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.
Makaleler
Tick Modellerinde Düzensiz Zaman: Sürekli Zaman Kodlamaları ve Düz Konumsal Yerleştirmeler
Onay verileriyle beslenen dizi modelleri hala düzenli aralık olduğunu varsayar. Bir Transformer'a bir işaretin gerçekte ne zaman gerçekleştiğini söylemenin üç yolu - öğrenilebilir zaman ölçeği sürekli kodlama, ODE-RNN gizli durumu ve düz bir özellik olarak delta_t - ve bunlar arasında karar veren ablasyon.
Ticaret Stratejilerini Değerlendirmeye Yönelik Sentetik Kontrol Yöntemleri
Bu seri, seçim rotasını yanlış bir noktaya kadar fiyatlandırdı; DSR kazananı fiyatlandırıyor, PBO ise aramayı fiyatlandırıyor. Her ikisi de kafa karıştırıcı değil: Oynaklığın uyguladığınız hafta iki katına çıkması nedeniyle para kazandıran strateji. Sentetik Kontrol Yöntemi, dokunulmamış enstrümanlardan oluşan bir donör havuzundan ağırlıklı bir karşı olgusal oluşturur ve size bir sahtecilik kriteri ve bir plasebo p değeri verir.
Olasılık Tahminlerinin Puanlanması: CRPS, PIT Kalibrasyonu ve DeepAR
Tahmine dayalı bir dağılım dürüst bir şekilde nasıl değerlendirilir - uygun bir puanlama kuralı olarak CRPS, kalibrasyon teşhisi olarak PIT histogramı ve GluonTS'de DeepAR örneklemesi.
Seçenek Fiyatlandırması için Fizik Bilgili Sinir Ağları
Heston, serbest sınır ve sıçrayan yayılma fiyatlandırmalı PDE'leri bir sinir ağı kaybına sokmak - log fiyatı kalıntısı, karışık kısmi otograd hilesi ve hala ölçülmesi gerekenler.
PCMCI: Çok Değişkenli Kripto Zaman Serilerinde Nedensel Keşif
PCMCI'nin iki aşamalı MCI testi, korelasyon ve iki değişkenli Granger'ın sağlayamadığı kripto varlıkları arasındaki yönlendirilmiş nedensel bağlantıları nasıl kurtarıyor - inşaat, tigramit boru hattı ve hala ihtiyaç duyduğu gerçek veri çalışması.
Order Flow Imbalance: The Cont-Kukanov-Stoikov Event Decomposition
Turning raw book updates into a signed flow quantity: the CKS event decomposition, multi-level OFI with PCA reduction, and Lee-Ready trade classification — plus an honest accounting of what the headline R-squared actually measures.
Neural ODEs: Does Continuous Time Beat a Delta-Time Feature?
Neural ODEs, Neural SDEs and continuous normalizing flows for irregularly-sampled market data — and the one ablation that decides whether continuous dynamics are worth their solver cost.
Multi-Task Learning for Simultaneous Price, Volume, and Volatility Prediction
Does jointly predicting return, volume, and volatility actually help? Measuring loss-balancing schemes and diagnosing negative transfer through gradient cosine similarity — with a classical baseline and purged walk-forward folds.
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.