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.

Makaleler

Kripto Piyasalarında İstatistiksel Arbitraj ve Çift Ticareti: Kointegrasyon'dan Kalman Filtresine

Kripto Piyasalarında İstatistiksel Arbitraj ve Çift Ticareti: Kointegrasyon'dan Kalman Filtresine

Kripto piyasaları için istatistiksel arbitraja kapsamlı bir rehber. Kointegrasyon, Kalman filtresi, basis stratejileri, borsa çapraz arbitraj. Geriye dönük testler ve Python kodu ile.

Bir Trader'ın Dijital Parmak İzi: Emir Defteri Davranışından Piyasa Yapıcıyı Nasıl Tanırsınız

Bir Trader'ın Dijital Parmak İzi: Emir Defteri Davranışından Piyasa Yapıcıyı Nasıl Tanırsınız

Her algoritma benzersiz bir parmak izi bırakır. Onu okumayı öğrenin — ve işleminizin karşı tarafında kimin olduğunu bileceksiniz.

Aktif Zamana Göre PnL: Strateji Sıralamalarını Değiştiren Metrik

Aktif Zamana Göre PnL: Strateji Sıralamalarını Değiştiren Metrik

Ham yıllık PnL'nin neden farklı işlem sürelerine sahip stratejileri karşılaştırmak için zayıf bir metrik olduğu. Efektif getiri nasıl hesaplanır, fill_efficiency neden gereklidir ve neden %27 PnL'li bir strateji %300'lü birini geçebilir.

Uyarlanabilir Drill-Down: Dakikadan Ham İşlemlere Değişken Granülerlikle Backtest

Uyarlanabilir Drill-Down: Dakikadan Ham İşlemlere Değişken Granülerlikle Backtest

Uyarlanabilir veri granülerliğinin backtestleri nasıl hızlandırdığı ve depolama alanını nasıl tasarruf ettirdiği: yalnızca fiyatın önemli ölçüde hareket ettiği veya hacmin ani yükseldiği yerlerde 1m'den 1s, 100ms ve ham işlemlere drill-down; tüm tarihsel seri boyunca değil.

Toplu Parquet Önbelleği: Çoklu Zaman Dilimi Backtestlerini Yüzlerce Kat Nasıl Hızlandırırsınız

Toplu Parquet Önbelleği: Çoklu Zaman Dilimi Backtestlerini Yüzlerce Kat Nasıl Hızlandırırsınız

Dakikalık mumlardan zaman dilimlerini ve göstergeleri önceden hesaplama, parquet'e kaydetme ve gereksiz yeniden hesaplamalar olmadan toplu strateji testi için kullanma yöntemi.

Walk-Forward Optimizasyonu: Tek Dürüst Strateji Testi

Walk-Forward Optimizasyonu: Tek Dürüst Strateji Testi

Tek bir eğitim/test bölümünün aşırı uyuma karşı neden koruma sağlamadığı, walk-forward optimizasyonunun parametre sağlamlığını nasıl sistematik olarak doğruladığı ve 21 parametreyle +%3342 PnL@ML gösteren bir stratejinin WFO olmadan neden zamanlı bir bomba olduğu.

Sinyal Korelasyonu: Kaç Parite İzlenmeli

Sinyal Korelasyonu: Kaç Parite İzlenmeli

10 kripto paritesi neden 10 kat çeşitlendirme sağlamıyor, correlation_factor üzerinden effective_N nasıl hesaplanır ve orkestratör slot kullanımının %80-90'a ulaşması için gerçekte kaç parite izlemeniz gerekiyor.

Algotrading için Polars ve Pandas: Gerçek Verilerle Karşılaştırmalı Testler

Algotrading için Polars ve Pandas: Gerçek Verilerle Karşılaştırmalı Testler

Polars ve Pandas'ın algotrading görevlerindeki ayrıntılı karşılaştırması: filtreleme, gruplama, kayan pencere sinyal hesaplama, G/Ç ve bellek tüketimi için karşılaştırmalı testler. Maksimum backtest performansı için hibrit Polars + Numba mimarisi.

Plato Analizi: Sağlam Bir Optimumu Aşırı Uyumdan Nasıl Ayırt Edilir

Plato Analizi: Sağlam Bir Optimumu Aşırı Uyumdan Nasıl Ayırt Edilir

En iyi strateji parametrelerini bulmak neden işin yalnızca yarısıdır. Kararlı bir platoyu kırılgan bir zirveden görsel ve sayısal olarak nasıl ayırt edersiniz ve neden Optuna kontur grafikleri optimize edilmiş bir stratejiyi üretime geçirmeden önce zorunlu bir adımdır.

Koordinat İnişi vs Bayesian Optimizasyonu: Hangi Yöntem Daha İyi Parametreler Bulur

Koordinat İnişi vs Bayesian Optimizasyonu: Hangi Yöntem Daha İyi Parametreler Bulur

12+ parametre için kapsamlı aramanın neden imkansız olduğu, koordinat inişinin etkileşimleri nasıl kaçırdığı ve Optuna'nın TPE örnekleyicisiyle 500 iterasyonda OAT'ın 96'da bulamadığını nasıl bulduğu. Pratik kod örnekleri, örnekleyici karşılaştırması ve çok hedefli optimizasyon.

Çok Sembolli Doğrulama: Stratejinizi Tüm Pariteler Üzerinde Test Edin

Çok Sembolli Doğrulama: Stratejinizi Tüm Pariteler Üzerinde Test Edin

ETHUSDT üzerinde optimize edilmiş bir strateji neden altcoinlerde başarısız olabilir. Parite grupları (blue chip'ler, büyük cap'ler, shitcoin'ler) genelinde nasıl doğru test yapılır ve çapraz sembol sağlamlık puanının yeterli sayılması için ne kadar olması gerekir.

Fonlama Oranları Kaldıracınızı Öldürür: Neden PnL×50x Bir Kurgu

Fonlama Oranları Kaldıracınızı Öldürür: Neden PnL×50x Bir Kurgu

Binance/Bybit'teki fonlama oranları, güzel yüksek kaldıraçlı backtest sonuçlarını nasıl garantili kayba dönüştürür. Formüller, gerçek stratejilerin yeniden hesaplanması ve fonlamanın kâra zarar vermediği maksimum kaldıraç seviyesi.