|
2 Jahre
Erfahrung
|
13
Produkte
|
36
Demoversionen
|
|
1
Jobs
|
0
Signale
|
0
Abonnenten
|
Trading since 2016, algorithmic trading since 2019, machine learning and programming since 2021.
I develop expert advisors, trading robots, indicators, smart contracts, cryptocurrency token and coin codebases, business automation software, and turnkey AI models.
Currently working on an institutional-grade trading system for my own hedge fund and on my own AI blockchain.
Author of 100+ international articles published in different languages worldwide.
SMC Proximity RSI + Zeitblöcke – ein RSI-Oszillator, der durch „Smart-Money“-Zonen optimiert wurde Ein Standard-RSI zeigt Überkauf- und Überverkaufssituationen an. Er gibt jedoch keinen Aufschluss darüber, WO sich der Kurs im Verhältnis zu wichtigen institutionellen Zonen befindet. Der SMC Proximity RSI behebt dieses Manko. Dieser Oszillator kombiniert den klassischen RSI mit der „Smart Money Concepts“-Analyse: Er misst, wie nah der Kurs an Orderblöcken, Fair-Value-Lücken, Zeitblöcken sowie
Order Block ICT — SMC Ein Order-Block-Indikator, der auf der Methodik von ICT / Smart Money Concepts basiert. Er erkennt und zeichnet automatisch bullische und bärische Order-Block-Zonen in Ihrem Chart ein, verfolgt deren Entwicklung und entfernt die Zonen, sobald sie aufgebraucht sind. Sehen Sie die Bereiche, in denen „Smart Money“ in den Markt eingetreten ist – ohne den Chart manuell zu markieren. Funktionsweise des Indikators Er scannt den Kursverlauf und erkennt Orderblöcke anhand mehrerer
Переносим 3D-бары из Python в нативный MQL5: вместо plotly и моста к терминалу — сцена на CCanvas3D и DirectX 11 прямо на графике. Цена, время и тиковый объём раскладываются по трём осям, геометрия собирается вручную из вершин и треугольников, а орбитальная камера на событиях мыши даёт интерактивный осмотр без внешних зависимостей.
FVG-Analyse – Erkennung und Verfolgung von Fair-Value-Lücken Die FVG-Analyse ist ein Indikator, der automatisch Zonen preislicher Ineffizienz im Chart ermittelt – in den Smart-Money-Konzepten als Fair-Value-Lücken bezeichnet – und deren Lebenszyklus von der Entstehung bis zur Schließung verfolgt. Diese Zonen entstehen dort, wo sich der Markt so impulsiv bewegte, dass er eine Kurslücke hinterließ, die von den benachbarten Kerzen nicht geschlossen wurde, und genau in solche Bereiche kehrt der Kurs
SMC Market Structure PRO – Orderblöcke, FVG, Liquidität und Konfluenzzonen Hören Sie auf zu raten. Beginnen Sie, den Markt so zu lesen, wie ihn die großen Akteure sehen. SMC Market Structure PRO erkennt automatisch interessante Smart-Money-Zonen in Ihrem Chart – Orderblöcke, Fair-Value-Gaps (FVG) und zeitbasierte Ungleichgewichte – und hebt Konfluenzzonen hervor, in denen sich alle drei Strukturtypen überschneiden. Genau dort reagiert der Kurs am häufigsten. Dies ist ein umfassendes Tool zur
Panel „Währungsstärke & Rückzug“ – Währungsstärke und Einstiegspunkte bei Rückzügen Das Panel „Währungsstärke & Pullback“ ist ein Analyse-Panel, das zwei Aufgaben für Trader gleichzeitig löst: Es zeigt, welche Währungspaare sich gerade in einer starken Bewegung befinden, und es weist darauf hin, wo sich eine Gelegenheit eröffnet hat, bei einem Pullback zu einem günstigen Preis in diese Bewegung einzusteigen. Im Gegensatz zu klassischen Währungsstärke-Indikatoren, die sich auf eine
Статья описывает TradeMux как мост между Python-пайплайном и терминалом MetaTrader 5 для чистой передачи торговых решений без дублирования логики. Разобрана production-архитектура из четырёх слоёв и полный Python execution service: подключение, чтение счёта и позиций, генерация сигналов (включая CatBoost), предторговый риск-контроль, kill_switch и supervisor. Практическая польза — кросс-брокерная нормализация (RoboForex, IC Markets, Alpari, OANDA) и масштабирование от одного счёта к мультисчётному broadcast без изменения торговой логики.
Разбирается практическое применение L1 Trend Filter для очистки шума и формирования структурных признаков, совместимых с live-торговлей. Показан полный цикл: H1-данные 29 инструментов из MetaTrader 5, каузальная фильтрация, CatBoost на горизонте трёх L1-баров, честный walk-forward и распределение лотов по VaR. Читатель получает воспроизводимый кодовый конвейер и методику портфельной оценки.
Статья продолжает серию об AI Hedge Fund и снимает три ограничения v4: репутации аналитиков теперь персистентны в SQLite, EA выведен из критического пути исполнения, а сигналы совета пятнадцати рассылаются на несколько брокеров через TradeMux REST API. Логика совета и риск-менеджмента не менялась: Python получает данные через MetaTrader 5 SDK и исполняет ордера напрямую. Результат — устойчивость к перезапускам и масштабирование на несколько терминалов.
В статье разобрана архитектура советника на клеточном автомате с 10 000 адаптирующихся параметров и независимым бинарным предиктором на горизонте 10 баров. Показано трёхуровневое онлайн-обучение, эволюция стратегий и валидация через кольцевой буфер и матрицу ошибок. Параметры входа сведены к Magic Number, торговые настройки вычисляются из ATR и пяти геномов. Тест EURUSD H1 дал ориентировочный Hit Rate около 58% против ~51% у фиксированной MLP.
Описана архитектура, в которой MQL5-советник выполняет только сбор данных и исполнение, а логика вынесена в Python-сервер с тремя агентами LangChain: сигнальным, новостным и риск-менеджером. Агенты последовательно обрабатывают запрос по WebSocket, при отказе любого возвращается hold. Решения и фактический PnL сохраняются в SQLite, формируя память и статистику. Читатель получит схему взаимодействия, протокол команд и подход к обратной связи.
Метапромптинг — подход, при котором LLM сама оптимизирует торговые инструкции на основе реального P&L и метрик качества сигналов. В статье показана практическая реализация на Python и MQL5: реестр версий промптов, исполнительный агент, оценщик по directional accuracy и profit factor и мета-LLM, которая в цикле генерирует улучшения. Решение встраивается в советник без остановки торговли.
В статье показан регрессионный подход к прогнозированию Ренко-баров с помощью CatBoost: модель оценивает логарифмическую доходность следующего бара и неопределённость прогноза. Разобран каскад residual-моделей с OOF-валидацией через TimeSeriesSplit, shrinkage и общим early stopping, а также условная коррекция смещения. На EURUSD D1 получено снижение OOF-MAE и около 65% точности по направлению. Приведён рабочий скрипт для MetaTrader 5, формирующий сигнал, размер позиции, SL и TP в единицах кирпича.
В статье разобрана архитектура совета из 15 ИИ-агентов: десять аналитиков и четыре риск-офицера голосуют в трёх параллельных фазах, итог фиксирует Председатель. Для восьми валютных пар используются изолированные контексты с отдельными репутациями. Динамический порог голосов зависит от дневных целей PnL. Expert Advisor работает только по сигналу SL и TP, что позволяет оценить качество решений без дополнительной механики.
В статье рассматривается проекция дневных свечей EURUSD на эллиптическую кривую secp256k1 и извлечение 96 признаков (EC+TA) для прогноза направления следующей свечи в CatBoost. Показаны маппинг цен на кривую и конвейер обучения на 2000 барах D1; полная модель достигает AUC на тесте 0,6508, вклад EC-признаков — 60,6%. Материалы пригодны для воспроизведения в Python/MetaTrader 5.