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
MEV 공급망: PBS, MEV-Boost와 블록 시장
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온체인 아비트라지: 아토믹 사이클, 플래시 론, 그리고 반드시 이겨야 하는 경매
온체인 아비트라지 사이클을 찾는 것은 쉬운 절반입니다. 어려운 절반은 동일한 사이클을 찾은 다른 모든 서처들과의 봉인 입찰 우선순위 경매에서 이기는 것입니다. 아토믹성, 플래시 론, 백러닝, 그리고 (비아토믹 CEX-DEX를 포함하여) 아비트라지 이익이 실제로 살아남는 곳에 대한 기술적인 분석입니다.
비영구적 손실과 LVR: LP 수익성의 실제 수학
비영구적 손실, 집중화된 유동성 레버리지, 그리고 재조정 대비 손실(loss-versus-rebalancing)을 기본 원리부터 도출합니다. 폐쇄형 공식, σ²/8 결과, 블록당 마크아웃, 그리고 LP가 실제로 보유하는 것보다 나은 정확한 수수료 대 변동성 조건을 다룹니다.
슬라이스 내부: 스케줄러와 거래소 사이의 자식 주문 전술
Almgren-Chriss와 VWAP은 슬라이스 예산만 정할 뿐, 실행의 승부는 전술 계층에서 갈린다. 에스컬레이션 타이머, 메이커-테이커 손익분기 수식, Binance/OKX/CME의 amend vs cancel-replace 큐 시맨틱, 아이스버그 안티시그널링, 그리고 슬라이스 단위 Python 상태 머신.
슬리피지 상수가 아닌 슬리피지 곡선: 실전 트레이딩과의 접촉에서 살아남는 비용 모델
상수 bps 슬리피지를 주문 규모, 변동성, 유동성에 의존하는 비용 곡선으로 대체하기: 제곱근 법칙, TCA 체결이나 공개 데이터로 곡선 피팅하기, 레짐 스트레스 승수, 그리고 왜 전략 순위표가 재편되는가.
크립토 스마트 오더 라우팅: 하나의 주문, 열두 개의 거래소, NBBO는 없다
왜 크립토 SOR이 주식 라우팅보다 어려운가: 통합 테이프 부재, 팬텀 유동성, 사전 예치 자본. 수학과 파이썬으로 푸는 컨벡스 라우팅 최적화, 메이커 인지형 전술, 그리고 자체 TCA에서 뽑은 거래소별 마크아웃 순위표.
메이커-테이커 의사결정: 수수료 티어, 리베이트, 그리고 스프레드를 건너는 진짜 비용
메이커 대 테이커는 수수료 스케줄로 위장한 역선택 거래다. Glosten-Milgrom을 통한 손익분기 수학, 실제 크립토 수수료 티어와 토큰 할인, 리베이트 마이닝의 역사, 큐 위치에 좌우되는 리베이트 가치, 그리고 백테스트에서 티어 수수료를 모델링하는 법.
구현 부족(Implementation shortfall)과 DIY TCA: 체결이 실제로 얼마의 비용을 발생시키는지 측정하기
Perold의 구현 부족을 크립토 봇을 위한 실전 TCA 파이프라인으로 구현: 도착가 분해, t+1s/10s/60s 마크아웃 곡선, 자신의 체결 로그를 대상으로 한 약 200줄의 Python, 그리고 그 결과를 백테스트 비용 모델에 피드백하기.
온체인 청산: Aave와 Compound의 메커니즘, 그리고 그 주변에서 돌아가는 봇 비즈니스
Aave v3와 Compound의 청산이 실제로 어떻게 작동하는지 — 헬스팩터 수식, 클로즈 팩터, 청산 보너스, Chainlink 오라클 트리거, 그리고 2026년에 플래시론 청산 봇을 운영하는 데 필요한 것들.
퀀트를 위한 Uniswap v3: 제1원리로 이해하는 집중 유동성과 틱 수학
Uniswap v3가 내부에서 실제로 작동하는 방식: 가상 준비금, 유동성 L, sqrtPriceX96, 틱 수학, feeGrowthInside, 그리고 LP 포지션이 왜 숏 변동성 페이오프인지. 정확한 공식과 구체적인 수치 예제와 함께.
MEV의 해부: 샌드위치, 프론트러닝, 그리고 멤풀이라는 어두운 숲
공개 RPC로 보낸 모든 스왑은 누구도 지킬 의무가 없는 눈에 보이는 지정가 주문이다. 멤풀 정렬, Uniswap v2에서의 샌드위치 수식, PGA, Flashbots, 그리고 트레이더의 방어 수단까지 MEV 추출의 작동 원리를 기술적으로 파헤친다.
체결 시뮬레이션: 종가 체결 환상에서 큐 인식 현실까지의 사다리
체결 시뮬레이션 정밀도의 다섯 단계 - 종가 체결부터 확률적 큐 포지션 모델까지. 상태 기계로서의 부분 체결, PnL 구간으로서의 지정가 체결 확률 경계, 그리고 라이브 체결에 대한 캘리브레이션 루프.