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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MEV 供应链：PBS、MEV-Boost 与区块市场
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链上套利：原子周期、闪电贷和必须赢得的拍卖
找到链上套利周期是容易的一半。困难的一半是赢得针对所有找到相同周期的搜索者的密封投标优先拍卖。对原子性、闪电贷、跟单交易以及套利利润实际存在的技术性分析——包括非原子的CEX-DEX。
无常损失与LVR：LP盈利能力的真实数学
从第一性原理推导无常损失、集中流动性杠杆和LVR。包括封闭形式、σ²/8结果、每区块标记，以及LP实际跑赢HODL的精确费用与波动性条件。
切片内部:调度器与交易所之间的子订单战术
Almgren-Chriss 与 VWAP 只负责设定切片预算——执行的胜负却在战术层决出。升级计时器、maker-taker 盈亏平衡数学、Binance/OKX/CME 上 amend 与 cancel-replace 的队列语义、冰山订单的反信号泄露,以及一套 Python 逐切片状态机。
滑点曲线,而非滑点常数:经得起实盘检验的成本模型
用依赖于规模、波动率和流动性的成本曲线取代恒定的 bps 滑点:平方根定律、从 TCA 成交或公开数据拟合曲线、市场状态压力乘数,以及为什么你的策略排行榜会重新洗牌。
加密市场的智能订单路由：一笔订单，十二个场所，没有 NBBO
为什么加密 SOR 比股票路由更难：没有合并行情、幻影流动性、预注资本。一套带数学与 Python 的凸路由优化、maker 感知的战术，以及来自你自己 TCA 的分场所 markout 排行榜。
做市与吃单的抉择：费率档位、返佣与跨越价差的真实成本
做市/吃单之争本质是一笔披着费率外衣的逆向选择交易。本文通过Glosten-Milgrom模型推导盈亏平衡数学、剖析真实加密货币费率档位与代币折扣、回顾返佣挖矿的历史、分析队列位置对返佣价值的影响，并讲解如何在回测中建模分级费率。
执行落差与自建TCA：衡量执行到底让你付出了多少代价
Perold的执行落差理论,被落地成一套针对加密货币交易机器人的可运行TCA流水线:基于到达价的分解、t+1秒/10秒/60秒的markout曲线、约200行Python代码即可处理你自己的成交记录,并将结果回灌到你的回测成本模型中。
链上清算：Aave 与 Compound 的机制，以及围绕它们的机器人生意
Aave v3 和 Compound 的清算究竟是如何运作的：健康因子的数学原理、清算折扣系数、清算奖励、Chainlink 预言机触发条件，以及在 2026 年运营一个闪电贷清算机器人需要什么。
面向量化的 Uniswap v3：从第一性原理理解集中流动性与 tick 数学
Uniswap v3 在底层究竟是如何运作的：虚拟储备、流动性 L、sqrtPriceX96、tick 数学、feeGrowthInside，以及为什么一个 LP 头寸本质上是一份卖出波动率的损益结构。附带精确公式与完整的数值算例。
MEV 剖析：三明治攻击、抢先交易与内存池的黑暗森林
你发送到公共 RPC 的每一笔 swap，都是一个没人有义务遵守的可见限价单。本文技术性拆解 MEV 提取的运作机制：内存池排序、Uniswap v2 三明治攻击数学、PGA、Flashbots，以及交易者的防御手段。
成交模拟：从收盘价幻想到队列感知现实的阶梯
成交模拟保真度的五级阶梯——从收盘价成交到概率化队列位置模型。将部分成交建模为状态机，把限价单成交概率的上下界作为 PnL 区间，并给出对照实盘成交的校准闭环。