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.
Bài Viết
The maker-taker decision: fee tiers, rebates, and the true cost of crossing the spread
Maker vs taker is an adverse-selection trade wearing a fee schedule. Break-even math via Glosten-Milgrom, real crypto fee tiers and token discounts, rebate mining history, queue-dependent rebate value, and modeling tiered fees in a backtest.
Implementation shortfall và tự xây TCA: đo lường chi phí thực sự của việc thực thi lệnh
Implementation shortfall của Perold trở thành một pipeline TCA hoạt động thực tế cho bot crypto: phân rã theo arrival price, đường cong markout tại t+1s/10s/60s, khoảng 200 dòng Python trên chính các fill của bạn, và đưa kết quả trở lại mô hình chi phí trong backtest.
Thanh lý on-chain: cơ chế của Aave và Compound, và mô hình kinh doanh bot xung quanh chúng
Thanh lý trên Aave v3 và Compound thực sự hoạt động ra sao: toán học health factor, close factor, liquidation bonus, cơ chế kích hoạt từ oracle Chainlink, và những gì cần có để vận hành một bot thanh lý dùng flash loan vào năm 2026.
Uniswap v3 cho Quant: Thanh khoản Tập trung và Toán học Tick từ Nguyên lý Cơ bản
Cách Uniswap v3 thực sự hoạt động dưới nắp capo: virtual reserves, thanh khoản L, sqrtPriceX96, toán học tick, feeGrowthInside, và tại sao một vị thế LP lại là một khoản chi trả short-volatility. Kèm công thức chính xác và ví dụ số minh họa.
Giải phẫu MEV: sandwich, frontrunning, và khu rừng tối của mempool
Mỗi lệnh swap bạn gửi tới một RPC công khai là một lệnh giới hạn hiển thị mà không ai có nghĩa vụ phải tôn trọng. Phân tích kỹ thuật về cách hoạt động của khai thác MEV: thứ tự trong mempool, toán học sandwich trên Uniswap v2, PGA, Flashbots, và các biện pháp phòng thủ cho trader.
Mô phỏng khớp lệnh: bậc thang từ ảo tưởng giá đóng cửa đến thực tế nhận biết hàng đợi
Năm bậc thang về độ trung thực của mô phỏng khớp lệnh — từ khớp theo giá đóng cửa đến các mô hình xác suất theo vị trí trong hàng đợi. Khớp lệnh một phần như một máy trạng thái, cận xác suất khớp lệnh giới hạn như một khung PnL, và một vòng lặp hiệu chỉnh đối chiếu với khớp lệnh thực tế.
TWAP so với VWAP so với POV: chọn benchmark thực thi lệnh (và biết khi nào từng loại đánh lừa bạn)
TWAP, VWAP và POV thực chất là những cược vào dự báo khối lượng giao dịch. Chúng ta mổ xẻ giả định ẩn của từng bộ lập lịch, xây dựng đường cong khối lượng intraday cho crypto, và chạy đối đầu cả ba trên dữ liệu L2 phát lại.
Almgren-Chriss không màu mè: Thực thi tối ưu bạn có thể triển khai trong một buổi chiều
Suy diễn đầy đủ mô hình thực thi tối ưu Almgren-Chriss: impact tuyến tính, quỹ đạo sinh/cosh, đường biên hiệu quả, và code Python để hiệu chỉnh eta, gamma, sigma từ dữ liệu L2 và trade của Binance.
Kết Quả Phủ Định Trung Thực: Hàng Chục Nghìn Backtest, Năm Đồng Lớn, Không Có Edge Bền Vững
Phần đỉnh cao của mạch bài về tìm kiếm tham số và overfitting, và nó khép lại bằng một kết quả phủ định — kết quả đúng. Một tìm kiếm dual-timeframe trên một symbol duy nhất (ETHUSDT) tìm ra một cấu hình đạt +16.35% out-of-sample và +2.62% trên một holdout chưa hề bị động đến; Deflated Sharpe Ratio, sau khi tính đến ~37,000 lần thử, deflate nó về 0.00. Một lượt quét cross-instrument trên năm đồng lớn (ETH/BTC/SOL/BNB/XRP, mỗi đồng ~1.18M nến 1 phút), chọn theo trung vị out-of-sample, dập tắt nó vĩnh viễn: dual DSR 0.24 / PBO 0.264, triple DSR 0.14 / PBO 0.327 — cả hai đều fail các gate. Champion có lãi trên 1/5 symbol và lỗ trên các symbol còn lại. Đây chính là lý do bộ máy chống overfitting tồn tại: để ngăn bạn ship phần tốt nhất của nhiễu thành alpha.
Chứng Minh Không Có Look-Ahead Trong Backtest Đa Khung Thời Gian: Nhiễu Loạn Tương Lai, Chứng Minh Quá Khứ Không Thể Nhìn Thấy Nó
Các backtest đa khung thời gian để lộ dữ liệu tương lai qua một nến khung thời gian cao hơn đang hình thành, mà giá đóng cửa cuối cùng của nó chưa hề tồn tại. Bạn không thể chỉ đọc code để có được sự tin tưởng — bạn phải kiểm tra nó bằng thực nghiệm. Chúng tôi tái tạo chính xác quy tắc nến-đã-đóng (closed-bar) của bot live, sau đó chứng minh không có rò rỉ bằng một probe dịch chuyển tương lai: nhiễu loạn mọi nến tương lai và khẳng định mọi tín hiệu, mọi giao dịch trong quá khứ không đổi ở cấp độ bit. 25/25 kiểm tra parity đạt, và probe này thực sự có hiệu lực.
Khi Nào GPU Đáng Đồng Tiền: Roofline Của Sweep Tham Số, Nơi Con Số Tiêu Đề 167x Thực Ra Là 27x Thuật Toán Nhân 6.2x Phần Cứng
Lợi thế của GPU so với CPU tăng lên theo kích thước lô — 54.5x ở một combo mỗi lời gọi cho đến 359.6x ở 61 combo trên phép precompute chỉ báo đa khung thời gian của chúng tôi — bởi vì một sweep nhỏ không thể khấu hao chi phí khởi chạy kernel và truyền dữ liệu. Chúng tôi phân rã con số tiêu đề 167x thành một chiến thắng thuật toán 27x mà CPU cũng được hưởng và một chiến thắng phần cứng 6.2x, cho thấy lợi thế thực sự của GPU so với CPU tốt nhất chỉ là 3.2x với khung thời gian đơn và 6.2x với đa khung, và đưa ra một hướng dẫn quyết định về việc một sweep phải rộng đến mức nào trước khi đáng để đầu tư vào một GPU.
Cái bẫy độ chính xác GPU: Vì sao một backtest fp32 trên Apple Metal âm thầm trả về rác
GPU Metal của Apple không có float64. Chuyển một backtest được vector hóa sang nó một cách ngây thơ và thủ thuật WMA bằng prefix-sum đầy cám dỗ sẽ tràn fp32 — sai số tương đối lớn nhất 211× — vậy mà nó vẫn chạy và trả về những con số trông có vẻ hợp lý. Cách sửa không phải là thêm độ chính xác; đó là một công thức khác: tích chập cửa sổ trực tiếp, an toàn với fp32 tới 8×10⁻⁷ và nhanh hơn 55,9× so với numba đơn luồng. Cái bẫy, phép số học, và cách chứng minh bạn không rơi vào nó.