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.
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套利中的 Vine Copulas：高維依賴關係建模
如何使用 Vine Copulas 識別數十個加密資產之間的隱藏依賴關係，並構建強大的高維統計套利策略。
期貨-現貨套利：從期現套利到 DeFi-CeFi
資金費率、基差以及去中心化與中心化市場的融合如何為加密市場的資本創造無風險機會。
套利檢測的圖演算法：從 Bellman-Ford 到 RICH
負環、多資產圖以及 RICH 演算法如何以亞毫秒級的精度在深層加密貨幣市場中識別套利機會。
布萊克-斯科爾斯公式：期權數學與交易聖盃
解析金融領域最著名的公式。物理學中的熱傳導方程如何實現期權定價並永遠改變了華爾街，附帶 Python 示例。
交易機器人保護中的異常檢測：從Z-Score到Transformer
哪些異常檢測方法在加密貨幣演算法交易中真正有效，如何構建級聯防護架構，以及為何這是演算法交易不可或缺的基礎。
馬科維茨投資組合理論之加密貨幣篇：從零到英雄
用Python構建最優加密貨幣投資組合 - 因為YOLO不是策略。學習如何將諾貝爾獎獲得者的投資組合理論應用於加密貨幣投資，包含實用的Python程式碼示例。
從湍流到交易：納維-斯托克斯方程如何革新演算法交易
第二部分。流體力學在演算法交易中的實際應用。量子對沖基金如何利用流體物理學預測市場、建模流動性和管理風險。
納維-斯托克斯問題：為什麼你的咖啡杯能執行《毀滅戰士》
流體動力學方程如何成為數學界最大的未解難題之一。湍流的圖靈完備性、克雷研究所的百萬美元獎金，以及為什麼AI仍然無法預測你早晨的咖啡。
交易訊號：為什麼它不像你想的那樣有效
深入分析交易訊號和跟單交易的機制：為什麼這些工具更多地讓創造者而非訂閱者受益。
擴散模型對抗加密貨幣無政府狀態：為什麼DDPM比你的占星師更能預測比特幣崩盤
擴散模型如何徹底改變加密貨幣預測，克服波動性混亂併為演算法交易創造新機會。
吉姆·西蒙斯：從微分幾何到史上最賺錢演算法基金
傳記、數學洞察以及文藝復興科技公司和神秘大獎章基金背後的系統性秘密。
演算法交易中的複流形：金融市場的幾何學
隨時間變形的多維表面，以及高維空間中的文藝復興式模式發現