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
Tiêu chí Kelly cho các chiến lược: cách chọn kích thước vị thế và phân bổ vốn
Một chiến lược có kỳ vọng toán dương vẫn có thể làm cháy tài khoản nếu chọn sai kích thước đặt cược. Phân tích tiêu chí Kelly từ việc suy ra công thức đến danh mục chiến lược: vì sao full Kelly nguy hiểm, cách Kelly phân số mang lại 75% mức tăng trưởng với một nửa độ biến động, và một máy tính tương tác cho thấy tỷ lệ Kelly thay đổi lợi nhuận và rủi ro như thế nào.
Phân tích cổ phiếu hàng ngày: Hệ thống AI biến danh sách theo dõi thành bảng điều khiển quyết định mỗi ngày
Phân tích chuyên sâu về daily_stock_analysis của ZhuLinsen — một hệ thống mã nguồn mở thu thập dữ liệu thị trường trên cổ phiếu A, Hồng Kông, Mỹ và nhiều thị trường khác, chạy phân tích kỹ thuật và tin tức qua LLM, rồi đẩy một 'bảng điều khiển quyết định' có cấu trúc đến ứng dụng nhắn tin của bạn vào mỗi ngày giao dịch. Kiến trúc, dự phòng dữ liệu, chiến lược agent, hạn chế.
Temporal Fusion Transformer cho dự báo danh mục đa tầm nhìn
Cách Temporal Fusion Transformer của Google mang lại khả năng dự báo đa tầm nhìn có thể diễn giải cho quản lý danh mục định lượng, với lựa chọn biến dựa trên attention, đầu ra phân vị và một pipeline pytorch-forecasting hoàn chỉnh.
Conformal Prediction cho việc định cỡ vị thế nhận biết rủi ro
Khoảng dự báo không phụ thuộc phân phối với mức bao phủ được bảo đảm. Chúng tôi dùng split conformal, jackknife+ và adaptive conformal inference để hiệu chỉnh rủi ro giao dịch và định cỡ vị thế mà không cần giả định tham số.
Mô hình hóa và dự báo spread bid-ask bằng Machine Learning
Phân rã và dự báo spread bid-ask bằng ML — từ ước lượng ẩn của Roll đến gradient boosting và mạng neural — cùng những cạm bẫy về đơn vị, rò rỉ dữ liệu và benchmarking thường gặp trong môi trường thực tế.
DeepLOB: Học sâu trên sổ lệnh giới hạn
Cách DeepLOB kết hợp CNN, mô-đun inception và LSTM để dự đoán biến động giá trung bình từ dữ liệu sổ lệnh thô — kiến trúc, các con số FI-2010 thực tế, và một bản tái hiện PyTorch hoạt động được.
Bên Trong Thuật Toán Nội Bộ: HRP + Long/Short + CVaR với Hull-White
Khám phá sâu vào Pipeline — thuật toán phân bổ tổng hợp mà chúng tôi xây dựng trên nền HRP. Cân bằng Rủi Ro Phân Cấp làm nền tảng, lớp phủ long/short được điều khiển bởi tín hiệu agent và độ tin cậy, và hiệu chỉnh rủi ro cuối cùng qua CVaR với điều chỉnh biến động Hull-White. Toàn bộ toán học từ đặc tả, cộng với cài đặt thực tế bằng Rust.
12 Thuật Toán Tối Ưu Hóa Danh Mục Đầu Tư, So Sánh: HRP, Black-Litterman, NCO và Hơn Thế Nữa
Một rổ tiền mã hóa, mười hai thuật toán phân bổ, một bài so sánh trung thực. Chúng tôi mã nguồn mở một bộ tối ưu hóa danh mục viết bằng Rust, chạy HRP, HERC, MVO, Black-Litterman, NCO, Entropy Pooling và nhiều hơn nữa thông qua một giao diện duy nhất — đây là cách mỗi thuật toán tư duy và lý do tại sao không có một người chiến thắng duy nhất.
OneTick: Nền Tảng Mà Các Sàn Giao Dịch Dùng Để Bắt Kẻ Giả Lệnh và Quỹ Đầu Cơ Dùng Để Săn Alpha
Kiến trúc của OneTick — engine time-series cấp doanh nghiệp dành cho dữ liệu tick. Truy vấn DAG qua Event Processors, dữ liệu thời gian thực và lịch sử hợp nhất, giám sát thị trường (MiFID II, MAR, SEC), TCA, nghiên cứu quant, và so sánh với kdb+.
TradingAgents: Khung Đa Tác Nhân AI Mô Phỏng Một Quỹ Đầu Cơ
Phân tích kiến trúc chuyên sâu về TradingAgents — khung LangGraph mã nguồn mở, nơi các tác nhân LLM (nhà phân tích, nhà nghiên cứu, nhà giao dịch, quản lý rủi ro, quản lý danh mục) tranh luận có cấu trúc để đưa ra quyết định giao dịch.
Kinh Doanh Chênh Lệch Giá Trên Thị Trường Dự Đoán: Chi Phí Ẩn, Phí Giao Dịch và Toán Học Thực Tế
Phân tích kinh doanh chênh lệch giá giữa Polymarket, Limitless, Predict.fun, Opinion và Kalshi. Phí động, cầu nối cross-chain, trượt giá, rủi ro thanh toán — và tại sao mức chênh lệch 5% vẫn có thể thua lỗ.
T-Bricks (Broadridge): Cách Nền Tảng Phục Vụ Các Công Ty Prop Hoạt Động
Kiến trúc của T-Bricks — nền tảng HFT mô-đun bằng C++ cho tạo lập thị trường, kinh doanh chênh lệch ETF và quản lý rủi ro tập trung. Hơn 100 khách hàng, 150+ sàn giao dịch, độ trễ nano giây.