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
कैस्केड रणनीतियाँ: फॉलबैक फिलिंग के साथ प्राथमिकता निष्पादन
'बैकटेस्ट्स विदाउट इल्यूजन्स' सीरीज़ का समापन। N रणनीतियों x M पेयर्स से एक ऑर्केस्ट्रेटर कैसे बनाएं, प्राथमिकता और फॉलबैक निष्पादन के साथ कैस्केड मोड कैसे लागू करें, dual_size कैसे चुनें, और स्ट्रैटेजी पोर्टफोलियो को केवल PnL जोड़कर बैकटेस्ट क्यों नहीं किया जा सकता।
बैकटेस्ट-लाइव समानता: आपका बॉट बैकटेस्ट से अलग तरीके से ट्रेड क्यों करता है
बैकटेस्टिंग और लाइव ट्रेडिंग के बीच के अंतरों का पूर्ण वर्गीकरण: स्लिपेज और आंशिक फिल से लेकर कोडबेस डीसिंक्रोनाइज़ेशन तक। समानता प्राप्त करने के लिए आर्किटेक्चरल पैटर्न, एक साझा कोर मॉड्यूल के Python उदाहरण, और प्रोडक्शन मॉनिटरिंग के लिए एक चेकलिस्ट।
मॉन्टे कार्लो बूटस्ट्रैप: सिर्फ 10 लाइनों के कोड में बैकटेस्ट के लिए कॉन्फिडेंस इंटरवल कैसे पाएं
बैकटेस्ट से मिला एक-अंक अनुमान (single-point estimate) एक खतरनाक भ्रम क्यों है। कैसे मॉन्टे कार्लो बूटस्ट्रैप महज 2 सेकंड की गणना में PnL और MaxDD के लिए 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल देता है, और यह किसी स्ट्रैटेजी को प्रोडक्शन में लॉन्च करने से पहले एक अनिवार्य कदम क्यों है।
एक्सचेंजों के बीच फंडिंग रेट आर्बिट्राज: दरों के अंतर से मुनाफा कैसे कमाएं
क्रिप्टो एक्सचेंजों के बीच फंडिंग रेट आर्बिट्राज कैसे काम करता है, Binance, Bybit, OKX और dYdX पर दरें अलग-अलग क्यों होती हैं, और इन विसंगतियों से मुनाफा निकालने के लिए मॉनिटरिंग व एक्जीक्यूशन सिस्टम कैसे बनाएं।
QuestDB for Algorithmic Trading: SQL Extensions That Change the Game
Deep dive into QuestDB's time-series SQL extensions: SAMPLE BY, ASOF JOIN, HORIZON JOIN, WINDOW JOIN, LATEST ON, and real-world trading query patterns.
QuestDB for Algorithmic Trading: From Order Books to Production Architecture
Materialized views, 2D array order book analytics, and reference architecture for a QuestDB-powered algorithmic trading platform.
QuestDB for Algorithmic Trading: Architecture That Speaks the Language of Markets
Deep dive into QuestDB's three-tier storage architecture — WAL, columnar storage, and Parquet on object storage — and schema design principles for algorithmic trading systems.
एल्गो ट्रेडिंग सिस्टम में डेटा कम्युनिकेशन: एक तकनीकी अवलोकन
हम एक एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के सभी स्तरों पर कम्युनिकेशन तकनीकों का विश्लेषण करते हैं: एक्सचेंज कनेक्टिविटी प्रोटोकॉल (REST, WebSocket, FIX) से लेकर आंतरिक IPC, मैसेज ब्रोकर और डेटा स्टोर तक।
नुकसान-लाभ असममिति: वह गणित जो आपकी जमा राशि को नष्ट कर देता है
50% नुकसान की भरपाई के लिए 100% वृद्धि की आवश्यकता क्यों होती है, वोलैटिलिटी ड्रैग साइडवेज बाजारों में भी पूंजी को कैसे नष्ट करता है, और हर एल्गो ट्रेडर को रिस्क मैनेजमेंट बनाने के लिए कौन से फॉर्मूले जानने चाहिए।
Rust में जटिल आर्बिट्रेज एग्जीक्यूशन: नैनोसेकंड से एटॉमिक मल्टी-लेग तक
मल्टी-लेग आर्बिट्रेज एग्जीक्यूशन के लिए Rust से अधिकतम परफॉर्मेंस कैसे निकालें: io_uring, लॉक-फ्री ऑर्डर बुक, LMAX Disruptor, SIMD, टाइप-स्टेट मशीनें, और एरीना एलोकेटर।
आर्बिट्राज के लिए GNN, ट्रांसफॉर्मर और RL: जब न्यूरल नेटवर्क ट्रेडिंग सीखते हैं
कैसे ग्राफ न्यूरल नेटवर्क 78 ms में आर्बिट्राज चेन ढूंढते हैं, क्यों RL एजेंट नियम-आधारित बॉट्स के 12% की तुलना में 142% वार्षिक रिटर्न दिखाते हैं, और Rust में एकीकृत सिस्टम कैसे बनाएं।
मैट्रिक्स, टेंसर और ट्रॉपिकल बीजगणित: आर्बिट्राज पहचान के लिए रैखिक बीजगणित
कैसे विनिमय दरों का मैट्रिक्स, आइगनवैल्यू, ट्रॉपिकल बीजगणित और टेंसर डिकम्पोज़िशन क्रिप्टोकरेंसी मार्केट की अराजकता को स्पष्ट आर्बिट्राज संकेतों में बदल देते हैं।