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
Каскадты стратегиялар: Резервпен толтыру арқылы басымдықты орындау
«Иллюзиясыз бэктесттер» сериясының финалы. N стратегия x M жұп негізінде оркестраторды қалай құру керек, басымдық пен резервті орындауы бар каскадты режимді іске асыру, dual_size таңдау және неге стратегиялар портфелін PnL қосу арқылы бэктестілеуге болмайтыны туралы.
Бэктест-лайв паритеті: боттың бэктестен неге басқаша сауда жасайды
Бэктестинг пен нақты сауда арасындағы алшақтықтардың толық таксономиясы: слиппедж бен ішінара орындаудан бастап кодтық база десинхронизациясына дейін. Паритетке жету үшін архитектуралық үлгілер, ортақ core модулінің Python мысалдары және өндірістік мониторинг үшін чеклист.
Монте-Карло бутстрэп: бэктест үшін сенімділік интервалдарын небәрі 10 жол кодпен қалай алуға болады
Бэктесттен алынған бір нүктелік бағалау неге қауіпті елес болып табылады. Монте-Карло бутстрэп есептеудің небәрі 2 секундында PnL мен MaxDD үшін 95% сенімділік интервалын қалай береді және бұл стратегияны өндіріске шығарар алдында неге міндетті қадам екені.
Биржалар арасындағы фандинг ставкасы арбитражы: ставка айырмашылығынан қалай пайда табуға болады
Крипто биржалар арасында фандинг ставкасы арбитражы қалай жұмыс істейді, Binance, Bybit, OKX және dYdX биржаларында ставкалар неге әр түрлі, және осы алшақтықтардан пайда алу үшін мониторинг пен орындау жүйесін қалай құру керек.
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.
Algo Трейдинг Жүйелеріндегі Деректер Байланысы: Технологиялық Шолу
Алгоритмдік трейдинг платформасының барлық деңгейлеріндегі байланыс технологияларын талдаймыз: биржамен байланыс хаттамаларынан (REST, WebSocket, FIX) бастап ішкі IPC, хабар брокерлері мен деректер қоймаларына дейін.
Шығын-Пайда Асимметриясы: Депозитіңізді Құртатын Математика
Неліктен 50% шығынды өтеу үшін 100% өсім қажет, волатильділік дрейфі (volatility drag) бүйірлік нарықтарда да капиталды қалай жойып жіберетінін және тәуекел менеджментін құру үшін әрбір алго-трейдер білуге тиіс формулаларды түсіндіреміз.
Rust тіліндегі күрделі арбитраждық орындау: наносекундтан атомдық мульти-легтерге дейін
Мульти-легті арбитраждық орындау үшін Rust тілінен барынша өнімділік алу жолы: io_uring, локсыз бұйрық кітаптары, LMAX Disruptor, SIMD, тип-күй машиналары және arena бөлгіштер.
Арбитраж үшін GNN, трансформерлер және RL: нейрондық желілер сауда жасауды үйренгенде
Граф нейрондық желілер арбитраждық тізбектерді 78 мс ішінде қалай табады, RL агенттері неге ереже негізіндегі боттардың 12%-ына қарсы жылдық 142% табыс көрсетеді және Rust-та біріктірілген жүйені қалай құру керек.
Матрицалар, тензорлар және тропикалық алгебра: арбитражды анықтауға арналған сызықтық алгебра
Айырбас курстары матрицасы, меншікті мәндер, тропикалық алгебра және тензорлық декомпозициялар криптовалюта нарығының хаосын анық арбитраж сигналдарына қалай айналдырады.