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.
Articles
Hamiltonian Neural Networks: Does a Financial System Conserve Anything?
Hamiltonian Neural Networks are provably stable — but stability is worthless if the conserved quantity does not exist. Learning a scalar H via autograd, symplectic integration, and the falsification test that decides whether a financial (q, p) pair is canonical at all.
Toda-Yamamoto vs Differenced Granger: Does the BTC Lead-Lag Survive?
Granger causality on crypto prices done two ways — differenced returns and Toda-Yamamoto on levels — with a correct Wald implementation, an effective-N corrected causality matrix, and a rolling-stability test of whether the lag is tradeable at all.
गैर-पैरामीट्रिक मूल्य मॉडलिंग के लिए गाऊसी प्रक्रियाएं
वित्तीय समय श्रृंखला के लिए कर्नेल डिज़ाइन - मातृ खुरदरापन, स्थानीय रूप से आवधिक संरचना, वर्णक्रमीय मिश्रण - और एक नियमितकर्ता के रूप में सीमांत संभावना जिसे किसी सत्यापन सेट की आवश्यकता नहीं है। साथ ही व्यापार योग्य होने से पहले क्या-क्या मापा जाना बाकी है, इसकी ईमानदार सूची भी।
पीडीई-आधारित वित्तीय मॉडलिंग के लिए फूरियर न्यूरल ऑपरेटर
ऑपरेटर लर्निंग पूरे फ़ंक्शन स्पेस को मैप करता है, बिंदुओं को नहीं - फ़ोरियर न्यूरल ऑपरेटर फ़्रीक्वेंसी स्पेस में पीडीई सॉल्यूशन ऑपरेटर को कैसे पैरामीटराइज़ करता है, वह विकल्प मूल्य निर्धारण के लिए क्या खरीदता है, और उसके किन दावों को अभी भी वास्तविक हार्डवेयर पर मापने की आवश्यकता है।
क्या पूरे दिन का प्रसंग दस मिनट के प्रसंग को मात देता है? फ़्लैश ध्यान और अनुक्रम-लंबाई प्रश्न
फ्लैश अटेंशन 23,400-स्टेप ट्रेडिंग संदर्भ को कम्प्यूटेशनल रूप से मुक्त बनाता है - टाइलिंग, ऑनलाइन सॉफ्टमैक्स, और एन^2 डी^2 / एम का एक आईओ बाउंड। क्या वह लंबा संदर्भ मॉडल को बेहतर बनाता है यह एक अलग प्रश्न है, और इसे मापा जाना चाहिए, दावा नहीं किया जाना चाहिए।
संयोजन विधियाँ: मजबूत अल्फा के लिए कमजोर शिक्षार्थियों का संयोजन
ट्रेडिंग संयोजनों के बारे में तीन बातें इस ब्लॉग में शामिल नहीं की गई हैं: सहप्रसरण शब्द - मॉडल गणना नहीं - संयोजन त्रुटि पर हावी क्यों है, स्टैकिंग आउट-ऑफ-फोल्ड मेटा-फीचर्स के साथ सिग्नल-संयोजन परत के रूप में कैसे काम करती है, और क्या कई सिग्नलों में टर्नओवर नेटिंग वास्तव में निष्पादन लागत को कम करती है।
डबल मशीन लर्निंग: रिटर्न की भविष्यवाणी के बजाय एक कारणीय पैरामीटर का अनुमान लगाना
इस ब्लॉग का हर मॉडल अब तक यह उत्तर देता है 'क्या क्या की भविष्यवाणी करता है?'। डबल एमएल उत्तर देता है 'क्या क्या का कारण बनता है?' — एक मानक त्रुटि के साथ जिसे आप बचा सकते हैं। आंशिक रूप से रेखीय मॉडल, Neyman orthogonality, ऑर्डर बुक डेटा पर purged cross-fitting, और ईमानदार खाता कि एक मान्य DML विश्वास अंतराल केवल एक पूर्व-निर्धारित प्रश्न पर बना रहता है।
ट्रेडिंग में विषमधर्मी उपचार प्रभावों के लिए कॉज़ुअल फ़ॉरेस्ट
इस ब्लॉग पर हर बैकटेस्ट एक सशर्त माध्य का अनुमान लगाता है। कॉज़ुअल फ़ॉरेस्ट इसके बजाय एक सशर्त उपचार प्रभाव का अनुमान लगाते हैं — tau(x) mu(x) के बजाय — ईमानदार विभाजन, एक अनुकूली-कर्नेल वेट प्रतिनिधित्व और एक कैलिब्रेशन परीक्षण के साथ जो आपको बताता है कि क्या आपके द्वारा पाई गई विषमधर्मता वास्तविक है।
एपिस्टेमिक बनाम एलेटोरिक: रिटर्न मॉडल नहीं जानता उसे मापना
इस ब्लॉग में हर पोजिशन-साइज़िंग नियम अनिश्चितता को एक एकल संख्या मानता है। MC ड्रॉपआउट और डीप एनसेंबल्स इसे मॉडल अज्ञानता और बाज़ार शोर में विभाजित करते हैं — और दोनों को अलग-अलग पोजिशन आकार चाहिए।
व्यवस्थित ट्रेडिंग पाइपलाइनों के लिए ऑटोएमएल
स्वचालित फ़ीचर जेनरेशन (tsfresh, फ़ीचरटूल्स), बजट-जागरूक मॉडल खोज (FLAML की लागत-मितव्ययी ऑप्टिमाइज़र), और वर्ल्डक्वांट फ़ॉर्मूलाइक अल्फा फ़ैक्टरी - इस ब्लॉग के खोज-और-ओवरफ़िट आर्क के अनुसंधान पाइपलाइन के कुछ हिस्सों को कभी कवर नहीं किया गया, और आर्क के स्वयं के परिणाम उनके बारे में क्या कहते हैं।
ट्रेडिंग सिग्नल के रूप में लिक्विडेशन कैस्केड: मजबूर, पहले से घोषित फ्लो को पढ़ना
हर लीवरेज्ड पोजीशन उस कीमत का संकेत देती है जिस पर उसे बेचना अनिवार्य होगा। ऑन-चेन लिक्विडेशन डेप्थ चार्ट और CEX लिक्विडेशन हीटमैप कैसे बनाएं, कैस्केड डायनेमिक्स को reproduction number के रूप में मॉडल करें, और मजबूर फ्लो को केवल जोखिम मानने के बजाय सिग्नल की तरह ट्रेड करें।
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.