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.
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AI4Finance Foundation: Das FinGPT-, FinRL- und FinRobot-Ökosystem für den algorithmischen Handel
Vollständiger Leitfaden zum Ökosystem der AI4Finance Foundation: FinGPT (LLM + LoRA für die Finanzwelt), FinRL (Reinforcement Learning für den Handel), FinRobot (Multi-Agenten-Orchestrierung). Satelliten, Pipelines und praktischer Einsatz.
VectorBT: The Fastest Backtesting Framework for Python
Overview of VectorBT — an innovative quantitative analysis library that changes the approach to backtesting thanks to the power of NumPy and Numba.
Copula-Modelle für die gemeinsame Risikomodellierung in Krypto-Portfolios
Jenseits der linearen Korrelation — Copula-Modelle zur Erfassung von Tail-Abhängigkeit und gemeinsamem Risiko in Kryptowährungsportfolios für eine präzise VaR- und CVaR-Schätzung.
ZigBolt: Why We Built Our Own Aeron in Zig and Hit 20 Nanoseconds Per Message
How and why we built an ultra-low-latency messaging system for HFT from scratch in Zig. No JVM, no GC, no surprises. SPSC ring buffer at 20 ns, IPC at 30 ns, codec at 0 ns. With benchmarks.
Automatisiertes Rebalancing von ETF-Portfolios: Wie wir einen Bot für Tinkoff Invest gebaut haben
Open-Source TypeScript/Bun-Bot für automatisiertes ETF-Portfolio-Rebalancing bei Tinkoff Invest. Vier Balancing-Modi, Margin-Trading, Multi-Account-Unterstützung. Mit Quellcode.
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Ein tiefer Einblick in Aeron – das Messaging-System von Real Logic für den Hochfrequenzhandel. Transport, Archive, Cluster, Sequencer. Was drinsteckt, wie es funktioniert und wo die Engpässe liegen.
How to Catch Drops After Shitcoin Pumps: A Systematic Approach
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Ein umfassender Leitfaden zu Ordertypen im algorithmischen Handel: Standard-Börsenorders, nachziehende Limit-Orders, zeitbasierte Orders, virtuelle/synthetische Orders. Mit Codebeispielen und praxisnahen Anwendungsfällen.
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Zweiachsige Klassifikation der Candle-Konstruktion: 17 Basis-Bar-Typen (Zeit, Tick, Volumen, Dollar, Renko, Range, Volatilität, Heikin-Ashi, Kagi, Line Break, P&F, TIB, VIB, Run, CUSUM, Entropie, Delta) × 3 Aggregationsmethoden (Kalender, Rolling, Adaptiv) = 51 Kombinationen. Mit Implementierungscode und praktischen Empfehlungen.
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How to identify the current market regime (bull, bear, sideways) using Hidden Markov Models and automatically switch trading strategies. With Python code and backtests.
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LLM Alpha Mining: Wie man Trading-Signale aus Earnings Calls und Finanzdokumenten extrahiert
Wie man große Sprachmodelle nutzt, um Trading-Signale aus Investorengesprächen, Berichten und Nachrichten zu extrahieren. Chain-of-Thought-Prompting, strukturierte Extraktion, Signal-Backtesting.