Eugen Soloviov

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.

Artikelen

AI4Finance Foundation: Het FinGPT-, FinRL- en FinRobot-ecosysteem voor algoritmisch handelen

AI4Finance Foundation: Het FinGPT-, FinRL- en FinRobot-ecosysteem voor algoritmisch handelen

Volledige gids voor het ecosysteem van de AI4Finance Foundation: FinGPT (LLM + LoRA voor finance), FinRL (reinforcement learning voor trading), FinRobot (multi-agent-orkestratie). Satellieten, pipelines en praktisch gebruik.

VectorBT: The Fastest Backtesting Framework for Python

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.

Copulamodellen voor gezamenlijke risicomodellering in cryptoportefeuilles

Copulamodellen voor gezamenlijke risicomodellering in cryptoportefeuilles

Verder dan lineaire correlatie — copulamodellen gebruiken om staartafhankelijkheid en gezamenlijk risico in cryptocurrency-portefeuilles vast te leggen voor nauwkeurige VaR- en CVaR-schattingen.

ZigBolt: Why We Built Our Own Aeron in Zig and Hit 20 Nanoseconds Per Message

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.

Geautomatiseerde ETF-portefeuille rebalancing: hoe we een bot voor Tinkoff Invest bouwden

Geautomatiseerde ETF-portefeuille rebalancing: hoe we een bot voor Tinkoff Invest bouwden

Open-source TypeScript/Bun-bot voor geautomatiseerde ETF-portefeuille rebalancing op Tinkoff Invest. Vier balanceringsmodi, margin trading, ondersteuning voor meerdere accounts. Met broncode.

Aeron: een kijkje in het messagingsysteem dat de helft van de HFT-industrie aandrijft

Aeron: een kijkje in het messagingsysteem dat de helft van de HFT-industrie aandrijft

Een diepgaande verkenning van Aeron — het messagingsysteem van Real Logic voor high-frequency trading. Transport, Archive, Cluster, Sequencer. Wat zit erin, hoe werkt het en waar liggen de knelpunten.

How to Catch Drops After Shitcoin Pumps: A Systematic Approach

How to Catch Drops After Shitcoin Pumps: A Systematic Approach

A systematic breakdown of shorting strategies after shitcoin pumps. Funding rate, OI, volume analysis, candlestick patterns, liquidation cascades. With a practical algorithm.

Ordertypes in Algorithmic Trading: van Limit met Chasing tot Virtuele Orders

Ordertypes in Algorithmic Trading: van Limit met Chasing tot Virtuele Orders

Een uitgebreide gids over ordertypes in algorithmic trading: standaard exchange-orders, chasing limit, tijdgebaseerde orders, virtuele/synthetische orders. Met codevoorbeelden en praktijkcases.

Bartypes en Aggregatiemethoden voor Algoritmische Handel

Bartypes en Aggregatiemethoden voor Algoritmische Handel

Tweeassige classificatie van candle-constructie: 17 basis-bartypes (tijd, tick, volume, dollar, Renko, range, volatiliteit, Heikin-Ashi, Kagi, Line Break, P&F, TIB, VIB, run, CUSUM, entropie, delta) × 3 aggregatiemethoden (kalender, rolling, adaptief) = 51 combinaties. Met implementatiecode en praktische aanbevelingen.

Hidden Markov Models in Trading: How to Adapt Your Strategy to Market Regimes

Hidden Markov Models in Trading: How to Adapt Your Strategy to Market Regimes

How to identify the current market regime (bull, bear, sideways) using Hidden Markov Models and automatically switch trading strategies. With Python code and backtests.

Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density

Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density

How understanding your place in the queue at a price level transforms scalping from guesswork into an engineering problem

LLM Alpha Mining: hoe haal je handelssignalen uit earnings calls en financiële documenten

LLM Alpha Mining: hoe haal je handelssignalen uit earnings calls en financiële documenten

Hoe je grote taalmodellen gebruikt om handelssignalen te halen uit gesprekken met investeerders, rapporten en nieuws. Chain-of-thought prompting, gestructureerde extractie, signaal-backtesting.