Ось деякі з недавно розроблених проектів:

1. Переписав торговий двигун для ордер-буку на RUST, використовуючи менше ресурсів і забезпечуючи швидкість, базуючись на характеристиках цінових котирувань та нерівномірності ордер-буку, що привело до безперервної ціни 7*24 без пропусків, один сервер 8c16g може одночасно обробляти близько 100 пар валют для ордер-буку, зменшуючи арбітражний простір біржі;
2. Переробив фінансову систему маркет-мейкера, з повною логікою звірки, щоденним аналізом прибутків і збитків, детальними даними про хеджування торгів, що підлягають аудиту;
3. Для розробки стратегії ордер-буку маркет-мейкера для прогнозного ринку, створив прогнозну біржу, автоматично виставляючи ті ж самі ринки з Kalshi та POLYMARKET, щодня виставляючи ордери згідно з котируваннями POLYMARKET, використовуючи котирування Kalshi як резервний варіант, щоб уникнути провалу котирувань через отримання поганих даних ринку під час виставлення ордерів, що може дозволити користувачам арбітражити;
4. Створив платформу для тестування та реальної торгівлі нейтральних факторних стратегій, регулярно оновлюючи фактори з дослідницьких статей, відстежуючи їхню ефективність, вручну коригуючи ваги стратегічних факторів, наразі переходимо до торгівлі з невеликими капіталами.
У цих проектах, перший і третій, займали найбільше часу на налагодження. Штучний інтелект явно має суттєві недоліки у проектуванні систем високочастотної, висококонкурентної, низьколатентної системи, зокрема через відсутність точного управління пам’яттю, безблокових черг, попереднього розподілу пам’яті тощо для досягнення нано-секундних взаємодій. Вони схильні до частих операцій з базами даних/файлами, що в кінцевому підсумку призводить до серйозних проблем з пропускною здатністю системи через “I/O сміття”, а також до вибуху дискового простору. На короткий термін, архітектура системи та бекенд-інженери залишаються незамінними.
Що стосується фронтенд-дизайну, я звик використовувати HTML для створення інтерактивного інтерфейсу, після налаштування його переписую за допомогою React + Typescript, одночасно підключаючи бекенд-інтерфейси. У майбутньому UI, фронтенд і менеджери продуктів, ймовірно, об’єднаються у єдиного “інженера продукту”. Штучний інтелект вже значно спростив побудову компонентів фронтенду та звичайну логіку взаємодії, їх можна копіювати одним натисканням. На цьому рівні, справжньою конкурентною перевагою стає “смак” і “бізнесове проникнення”. UI-дизайнер з гарним смаком і продуктовим мисленням, використовуючи AI-інструменти, може безпосередньо керувати доставкою продукту, а рідкість естетичного сприйняття стає абсолютною премією, що визначає межі візуальної та інтерактивної якості продукту.