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

The MEV supply chain: PBS, MEV-Boost, and who actually captures the value

The MEV supply chain: PBS, MEV-Boost, and who actually captures the value

MEV stopped being a lone bot and became an assembly line: searcher, builder, relay, proposer. A technical walk through proposer-builder separation, MEV-Boost's sealed-bid block auction, why the searcher's margin gets bid away, order-flow auctions as the new moat, and how Solana's Jito model differs.

การเก็งกำไรบนเชน: วงจรอะตอม, แฟลชโลน, และการประมูลที่คุณต้องชนะ

การเก็งกำไรบนเชน: วงจรอะตอม, แฟลชโลน, และการประมูลที่คุณต้องชนะ

การค้นหาวงจรการเก็งกำไรบนเชนเป็นส่วนที่ง่าย ส่วนที่ยากคือการชนะการประมูลแบบปิดผนึกเพื่อจัดลำดับความสำคัญกับผู้ค้นหาคนอื่น ๆ ที่พบวงจรเดียวกัน การวิเคราะห์เชิงเทคนิคของความเป็นอะตอม, แฟลชโลน, การแบ็ครันนิ่ง, และที่ที่กำไรจากการเก็งกำไรยังคงอยู่จริง - รวมถึง CEX-DEX ที่ไม่ใช่อะตอม

Impermanent Loss และ LVR: คณิตศาสตร์ที่แท้จริงของความสามารถในการทำกำไรของ LP

Impermanent Loss และ LVR: คณิตศาสตร์ที่แท้จริงของความสามารถในการทำกำไรของ LP

Impermanent loss, concentrated-liquidity leverage, และ loss-versus-rebalancing ที่ได้มาจากหลักการแรก รูปแบบปิด, ผลลัพธ์ σ²/8, per-block markout, และเงื่อนไขค่าธรรมเนียมเทียบกับความผันผวนที่แน่นอนซึ่ง LP สามารถเอาชนะการถือครองได้จริง

ภายในสไลซ์: กลยุทธ์ child order ระหว่างสเกดูลเลอร์กับตลาด

ภายในสไลซ์: กลยุทธ์ child order ระหว่างสเกดูลเลอร์กับตลาด

Almgren-Chriss และ VWAP กำหนดแค่งบสไลซ์ — การเอ็กซีคิวชันจริงตัดสินกันที่ชั้นกลยุทธ์ ตั้งแต่ตัวจับเวลาไต่ระดับความเร่งด่วน สมการจุดคุ้มทุนแบบ maker-taker ความหมายของคิวเมื่อ amend เทียบกับ cancel-replace บน Binance/OKX/CME การซ่อนสัญญาณของ iceberg order และสเตทแมชชีนภาษา Python ต่อสไลซ์

เส้นโค้ง slippage ไม่ใช่ค่าคงที่ slippage: โมเดลต้นทุนที่รอดจากการเทรดจริง

เส้นโค้ง slippage ไม่ใช่ค่าคงที่ slippage: โมเดลต้นทุนที่รอดจากการเทรดจริง

แทนที่ slippage แบบ bps คงที่ด้วยเส้นโค้งต้นทุนที่ขึ้นกับขนาดออเดอร์ ความผันผวน และสภาพคล่อง: square-root law, การฟิตเส้นโค้งจากข้อมูล fills ของ TCA หรือข้อมูลสาธารณะ, ตัวคูณความเครียดตามช่วงตลาด (regime) และเหตุผลที่ leaderboard กลยุทธ์ของคุณจะสลับตำแหน่งกันใหม่

Smart Order Routing ในคริปโต: คำสั่งเดียว สิบสอง Venue ไม่มี NBBO

Smart Order Routing ในคริปโต: คำสั่งเดียว สิบสอง Venue ไม่มี NBBO

ทำไม SOR ในคริปโตถึงยากกว่าการ routing ในตลาดหุ้น: ไม่มี consolidated tape, มี phantom liquidity, ต้องมี prefunded capital บทความนี้นำเสนอ convex routing optimization พร้อมสมการและโค้ด Python, กลยุทธ์ maker-aware และตาราง league ของ markout รายเวนิวจาก TCA ของคุณเอง

การตัดสินใจ maker-taker: ระดับค่าธรรมเนียม ส่วนลดคืนเงิน (rebate) และต้นทุนที่แท้จริงของการข้าม spread

การตัดสินใจ maker-taker: ระดับค่าธรรมเนียม ส่วนลดคืนเงิน (rebate) และต้นทุนที่แท้จริงของการข้าม spread

Maker เทียบกับ taker คือการเทรด adverse selection ที่สวมชุดตารางค่าธรรมเนียม เจาะลึกคณิตศาสตร์จุดคุ้มทุนผ่าน Glosten-Milgrom ระดับค่าธรรมเนียมคริปโตจริงและส่วนลดโทเคน ประวัติการทำ rebate mining มูลค่า rebate ที่ขึ้นกับตำแหน่งคิว และการจำลองค่าธรรมเนียมแบบขั้นบันไดใน backtest

Implementation Shortfall และ DIY TCA: วัดต้นทุนที่แท้จริงของการเทรด

Implementation Shortfall และ DIY TCA: วัดต้นทุนที่แท้จริงของการเทรด

Implementation shortfall ของ Perold แปลงเป็น TCA pipeline ที่ใช้งานได้จริงสำหรับบอทคริปโต: การแยกส่วนราคา arrival price, markout curve ที่ t+1s/10s/60s, โค้ด Python ราว 200 บรรทัดเหนือ fill ของคุณเอง และการนำผลลัพธ์กลับไปป้อนโมเดลต้นทุนใน backtest

การชำระบัญชีแบบ on-chain: กลไกของ Aave และ Compound และธุรกิจบอทที่อยู่รอบตัวมัน

การชำระบัญชีแบบ on-chain: กลไกของ Aave และ Compound และธุรกิจบอทที่อยู่รอบตัวมัน

การชำระบัญชี (liquidation) ของ Aave v3 และ Compound ทำงานอย่างไรจริงๆ: สูตรคำนวณ health factor, close factor, liquidation bonus, ตัวกระตุ้นจาก Chainlink oracle และสิ่งที่ต้องมีเพื่อรันบอทชำระบัญชีด้วย flash loan ในปี 2026

Uniswap v3 สำหรับ Quant: Concentrated Liquidity และคณิตศาสตร์ของ Tick จากหลักการพื้นฐาน

Uniswap v3 สำหรับ Quant: Concentrated Liquidity และคณิตศาสตร์ของ Tick จากหลักการพื้นฐาน

Uniswap v3 ทำงานอย่างไรจริง ๆ เบื้องหลัง: virtual reserves, ค่า liquidity L, sqrtPriceX96, คณิตศาสตร์ของ tick, feeGrowthInside และเหตุผลที่ตำแหน่ง LP คือ payoff แบบ short-volatility พร้อมสูตรที่แน่นอนและตัวอย่างเชิงตัวเลข

กายวิภาคของ MEV: sandwich, frontrunning และป่ามืดแห่ง mempool

กายวิภาคของ MEV: sandwich, frontrunning และป่ามืดแห่ง mempool

ทุก swap ที่คุณส่งไปยัง public RPC คือ limit order ที่มองเห็นได้ซึ่งไม่มีใครจำเป็นต้องเคารพ บทวิเคราะห์เชิงเทคนิคว่า MEV extraction ทำงานอย่างไร: การจัดลำดับใน mempool, คณิตศาสตร์ของ sandwich บน Uniswap v2, PGA, Flashbots และแนวทางป้องกันสำหรับเทรดเดอร์

การจำลอง Fill: บันไดจากภาพลวงตาราคาปิดสู่ความจริงที่รับรู้คิว

การจำลอง Fill: บันไดจากภาพลวงตาราคาปิดสู่ความจริงที่รับรู้คิว

ห้าขั้นของความสมจริงในการจำลอง fill — ตั้งแต่ fill ที่ราคาปิดไปจนถึงโมเดลความน่าจะเป็นตามตำแหน่งในคิว Partial fill ในรูปแบบ state machine ขอบเขตความน่าจะเป็นของการ fill ออเดอร์ limit ในฐานะกรอบ PnL และลูปการคาลิเบรตกับ fill จริง