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.

บทความ

AI4Finance Foundation: ระบบนิเวศ FinGPT, FinRL และ FinRobot สำหรับการซื้อขายอัลกอริทึม

AI4Finance Foundation: ระบบนิเวศ FinGPT, FinRL และ FinRobot สำหรับการซื้อขายอัลกอริทึม

คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับระบบนิเวศ AI4Finance Foundation: FinGPT (LLM + LoRA สำหรับการเงิน), FinRL (การเรียนรู้แบบเสริมกำลังสำหรับการซื้อขาย), FinRobot (การประสานงานหลายตัวแทน) รวมถึงโปรเจกต์บริวาร, ไปป์ไลน์ และการใช้งานจริง

VectorBT: เฟรมเวิร์กการทดสอบย้อนหลังที่เร็วที่สุดสำหรับ Python

VectorBT: เฟรมเวิร์กการทดสอบย้อนหลังที่เร็วที่สุดสำหรับ Python

ภาพรวมของ VectorBT — ไลบรารีวิเคราะห์เชิงปริมาณที่เปลี่ยนแนวทางการทดสอบย้อนหลัง ด้วยพลังของ NumPy และ Numba

โมเดล Copula สำหรับการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงร่วมในพอร์ตโฟลิโอคริปโต

โมเดล Copula สำหรับการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงร่วมในพอร์ตโฟลิโอคริปโต

เหนือกว่าความสัมพันธ์เชิงเส้น — การใช้โมเดล copula เพื่อจับการพึ่งพากันที่หางการแจกแจงและความเสี่ยงร่วมในพอร์ตโฟลิโอสกุลเงินดิจิทัล เพื่อการประมาณค่า VaR และ CVaR ที่แม่นยำ

ZigBolt: ทำไมเราถึงสร้าง Aeron ของตัวเองด้วย Zig และทำความเร็วได้ 20 นาโนวินาทีต่อข้อความ

ZigBolt: ทำไมเราถึงสร้าง Aeron ของตัวเองด้วย Zig และทำความเร็วได้ 20 นาโนวินาทีต่อข้อความ

วิธีและเหตุผลที่เราสร้างระบบรับส่งข้อความ ultra-low-latency สำหรับ HFT ตั้งแต่ต้นใน Zig ไม่มี JVM ไม่มี GC ไม่มีเรื่องน่าประหลาดใจ SPSC ring buffer ที่ 20 ns, IPC ที่ 30 ns, codec ที่ 0 ns พร้อม benchmark

การปรับสมดุลพอร์ตโฟลิโอ ETF อัตโนมัติ: วิธีที่เราสร้างบอทสำหรับ Tinkoff Invest

การปรับสมดุลพอร์ตโฟลิโอ ETF อัตโนมัติ: วิธีที่เราสร้างบอทสำหรับ Tinkoff Invest

บอท TypeScript/Bun แบบ open-source สำหรับการปรับสมดุลพอร์ตโฟลิโอ ETF อัตโนมัติบน Tinkoff Invest รองรับ 4 โหมดการปรับสมดุล, margin trading, และหลายบัญชี พร้อมซอร์สโค้ด

Aeron: เบื้องหลังระบบส่งข้อความที่ขับเคลื่อนครึ่งหนึ่งของอุตสาหกรรม HFT

Aeron: เบื้องหลังระบบส่งข้อความที่ขับเคลื่อนครึ่งหนึ่งของอุตสาหกรรม HFT

เจาะลึก Aeron — ระบบส่งข้อความจาก Real Logic สำหรับการซื้อขายความถี่สูง ครอบคลุม Transport, Archive, Cluster, Sequencer พร้อมวิเคราะห์โครงสร้างภายใน การทำงาน และจุดคอขวดที่ต้องระวัง

วิธีจับการลงหลัง Shitcoin Pump: แนวทางเชิงระบบ

วิธีจับการลงหลัง Shitcoin Pump: แนวทางเชิงระบบ

การวิเคราะห์เชิงระบบของกลยุทธ์ short หลัง shitcoin pump ครอบคลุม Funding rate, OI, การวิเคราะห์ volume, รูปแบบแท่งเทียน, liquidation cascades พร้อมอัลกอริทึมปฏิบัติ

ประเภทคำสั่งซื้อขายในการเทรดแบบอัลกอริทึม: จาก Limit แบบไล่ราคาไปจนถึง Virtual Orders

ประเภทคำสั่งซื้อขายในการเทรดแบบอัลกอริทึม: จาก Limit แบบไล่ราคาไปจนถึง Virtual Orders

คู่มือครบถ้วนเกี่ยวกับประเภทคำสั่งซื้อขายในการเทรดแบบอัลกอริทึม: คำสั่งมาตรฐานบนตลาด, chasing limit, คำสั่งตามเวลา, และ virtual/synthetic orders พร้อมตัวอย่างโค้ดและกรณีใช้งานจริง

ประเภทแท่งเทียนและวิธีการรวมข้อมูลสำหรับการซื้อขายแบบ Algorithmic

ประเภทแท่งเทียนและวิธีการรวมข้อมูลสำหรับการซื้อขายแบบ Algorithmic

การจำแนกแท่งเทียนสองแกน: 17 ประเภทแท่งพื้นฐาน (เวลา, tick, ปริมาณ, ดอลลาร์, Renko, range, ความผันผวน, Heikin-Ashi, Kagi, Line Break, P&F, TIB, VIB, run, CUSUM, entropy, delta) × 3 วิธีรวมข้อมูล (ปฏิทิน, rolling, adaptive) = 51 การผสมผสาน พร้อมโค้ดการนำไปใช้และคำแนะนำเชิงปฏิบัติ

Hidden Markov Models ในการเทรด: วิธีปรับกลยุทธ์ให้เข้ากับระบอบตลาด

Hidden Markov Models ในการเทรด: วิธีปรับกลยุทธ์ให้เข้ากับระบอบตลาด

วิธีระบุระบอบตลาดปัจจุบัน (กระทิง หมี sideway) ด้วย Hidden Markov Models และสลับกลยุทธ์การเทรดโดยอัตโนมัติ พร้อมโค้ด Python และ backtest

คิวภายในกำแพง: การวิเคราะห์ตำแหน่งคำสั่งซื้อในความหนาแน่นของ Order Book

คิวภายในกำแพง: การวิเคราะห์ตำแหน่งคำสั่งซื้อในความหนาแน่นของ Order Book

การเข้าใจตำแหน่งของคุณในคิวที่ระดับราคาหนึ่งๆ เปลี่ยน scalping จากการเดาสุ่มเป็นปัญหาทางวิศวกรรม

LLM Alpha Mining: วิธีดึงสัญญาณการซื้อขายจาก Earnings Calls และเอกสารทางการเงิน

LLM Alpha Mining: วิธีดึงสัญญาณการซื้อขายจาก Earnings Calls และเอกสารทางการเงิน

วิธีใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อดึงสัญญาณการซื้อขายจากการประชุมนักลงทุน รายงาน และข่าวสาร Chain-of-thought prompting การดึงข้อมูลเชิงโครงสร้าง และการทดสอบย้อนหลังของสัญญาณ