|
2 Jahre
Erfahrung
|
14
Produkte
|
37
Demoversionen
|
|
1
Jobs
|
0
Signale
|
0
Abonnenten
|
Active in financial markets since 2016, algorithmic trading since 2019, and machine learning and software development since 2021.
I develop Expert Advisors, algorithmic trading systems, technical indicators, smart contracts, token and cryptocurrency infrastructure, business automation solutions, and turnkey AI models.
I am currently developing an institutional-grade trading ecosystem for my own hedge fund, alongside a proprietary AI-powered blockchain infrastructure.
The project already includes a multi-module Python infrastructure for trading through Interactive Brokers, a dedicated trading system for RoboForex, and a fully developed institutional-grade Expert Advisor built around strict risk management parameters — including a 2% maximum daily drawdown and a 5% maximum weekly drawdown — with a primary focus on long-term stability, disciplined capital preservation, and sustainable institutional-level performance.
https://www.mql5.com/ru/market/product/193554
RoboForex traders can also access a 95% commission and spread rebate by opening a new trading account using my referral code — jsdnu.
Through my SINERGY rebate service, 95% of eligible RoboForex trading commissions and spread costs are credited back every trading day at 08:00. This can reduce effective trading costs to approximately $1 per lot, positioning the setup among the most cost-efficient ECN trading arrangements available globally.
Author of 100+ international articles published in multiple languages worldwide.
https://shtenco.github.io/index.html
Я сменил подход, сменил картинку. Сделал 10 лучших метрик оценки моделей классификации, научно обоснованных метрик, таких как точность, полнота, меткость, F1, и т.п. Вывел на основе этих метрик среднюю, сделал формулу.
Сразу же появилась новая проблема, дисбаланс классов. Если цена на исторических данных росла в течение 20-30 лет, лучшие метрики укажут на модели бычьего рынка, которые будут в итоге прогнозировать только покупки и все. Я с этим уже сталкивался, когда делал компьютерное зрение для анализа графиков. Пришлось внедрять балансировку классов по новому для меня методу, с весами классов.
Итог всей этой работы будет известен завтра, после тысячи обученных моделей и выбора одной лучшей. Тружусь для маркета, систему охлаждения ноутбука пожалуй надо уже менять)
Больше не придется мучиться, обучая сотни моделей, когда в прибыль идёт одна из сотни. Научные метрики нормально оценивают модели.
Entwicklung eines auf maschinellem Lernen basierenden Handelsroboters: Ein detaillierter Leitfaden. Der erste Artikel in dieser Reihe befasst sich mit der Erfassung und Aufbereitung von Daten und Merkmalen. Das Projekt wird unter Verwendung der Programmiersprache Python und der Bibliotheken sowie der Plattform MetaTrader 5 umgesetzt.
Wie arbeiten die Market Maker? Betrachten wir dieses Problem und erstellen wir einen primitiven Market-Making-Algorithmus.
Wir werden der Frage nachgehen, was eine quantitative Analyse ist und wie sie von den wichtigsten Akteuren eingesetzt wird. Wir werden einen der Algorithmen für die quantitative Analyse in der Sprache MQL5 erstellen.
Просадки по полгода на пике. Думал взять счет в пропе США. Получается, что 4% риска в пропе, можно выдержать только торгуя втрое меньшим лотом. 5% прибыли за год. Проп такими темпами, я сдам за год. Или за полтора, если не повезет и попаду на неудачное время.
Все-таки настоящий трейдинг это всегда long term capital managment) Десятилетия труда и настойчивости. Забудьте вообще о тупых мошенниках, которые обещают в рекламе быстрые прибыли с трейдинга, о каких блин 50% в месяц можно говорить? О чем речь вообще? Это НЕВОЗМОЖНО! И легких денег в трейдинге ТОЖЕ НЕТ! ВСЕ ЭТИ СМАРТ МАНИ, ЧУДО СИСТЕМЫ, БРЕДЯТИНА ВСЯКАЯ - ЭТО ПРОСТО ЗАМАНУХА ДЛЯ ЛОХОВ НА ПОКУПКУ КУРСОВ!
In diesem Artikel werden wir ein Random-Forest-Modell in Python erstellen, das Modell trainieren und es als ONNX-Pipeline mit Datenvorverarbeitung speichern. Danach werden wir das Modell im MetaTrader 5 Terminal verwenden.
Hier ist ein Indikator zur quantitativen Analyse für jeden Markt. Sein Prinzip ist einfach: Er berechnet die Amplitude der Kursschwankungen von Höchst- bis Tiefststand und liefert den Medianwert der Amplitude des Trends ohne Rückschlag. Wenn der aktuelle Wert der Bewegung diesen Schwellenwert um mehr als 10 % (110 % des Indikatorwerts) überschritten hat, können Sie einen Trade gegen den Trend eingehen und mit einem großen Handlungsspielraum auf Basis des ATR arbeiten. Die Trades zeichnen sich
Hier ist ein Indikator zur quantitativen Analyse für jeden Markt. Sein Prinzip ist einfach: Er berechnet die Amplitude der Kursschwankungen von Höchst- bis Tiefststand und liefert den Medianwert der Amplitude des Trends ohne Rückschlag. Wenn der aktuelle Wert der Bewegung diesen Schwellenwert um mehr als 10 % (110 % des Indikatorwerts) überschritten hat, können Sie einen Trade gegen den Trend eingehen und mit einem großen Handlungsspielraum auf Basis des ATR arbeiten. Die Trades zeichnen sich