|
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
На Форексе пока +10,47%, а на Мосбирже примерно +7,42%.
Впервые дольше месяца не трогал ботов вообще! Я ранее писал, что обычно всегда уже через пару дней лез их улучшать)))Это моя маленькая победа на пути к цели.
Der Artikel untersucht die revolutionäre Mamba/SSM-Architektur neuronaler Netze für die finanzielle Zeitreihenprognose. Im Beitrag wird eine vollständige MQL5-Implementierung einer modernen Alternative zu Transformer mit linearer Komplexität O(N) statt quadratischer Komplexität O(N²) vorgestellt. Selective State Space Models, hardwareorientierte Optimierungen, Patching-Techniken und fortschrittliche AdamW-Trainingsmethoden werden detailliert behandelt. Praktische Testergebnisse, die eine Steigerung der Genauigkeit von 62% auf 71% bei gleichzeitiger Reduzierung der Trainingszeit von 45 auf 8 Minuten zeigen, sind enthalten. Ein fertiger Trading-EA mit automatischem Nachtraining und adaptivem Risikomanagement für MetaTrader 5 wird vorgestellt.
Der Handel ist durch hohe Anforderungen an die Disziplin beim Risikomanagement gekennzeichnet. Der Artikel präsentiert eine Analyse der Hauptgründe für das Scheitern von Tradern und schlägt eine technische Lösung in Form der Klasse CEnhancedRiskManager für die MQL5-Plattform vor. Er beinhaltet praktische Tests mit einem aggressiven Grid-EA.
Я ВСЕГДА ДУМАЛ, ЧТО РУЛЯТ АЛГОРИТМЫ, НО РУЛИТ ПСИХОЛОГИЯ И РИСК!!!
Я был в шоке, когда протестировал одного и того же - самого ужасного из всех моих - робота с риск-менеджером для пропов и без. С риск-менеджером сливной изначально советник умудрился выйти в плюс на дистанции 9 лет, а без риск-менеджера слился за 3 месяца! 😱
Знаете что самое дикое? 67% всех проп-аккаунтов сливаются не из-за плохих стратегий, а из-за превышения дневного лимита просадки! Банально - нет контроля рисков.
Цифры вообще депрессивные: только 10-15% трейдеров проходят Challenge, и из них лишь 5-7% умудряются торговать на финансируемых счетах больше полугода. Остальные просто горят на элементарных вещах.
И тут я понял - проблема не в торговле, проблема в голове и отсутствии железной дисциплины по рискам. Поэтому написал класс CEnhancedPropRiskManager для MQL5.
Эта штука автоматически следит за всеми лимитами просадки, блокирует опасные сделки еще до их открытия, принудительно закрывает позиции когда приближаешься к лимитам. Работает с любыми проп-компаниями - FTMO, MyForexFunds, да с кем угодно. Есть даже красивая панелька, чтобы видеть все риски в реальном времени.
Но самое безумное - я решил протестировать это дело на агрессивном сеточном мартингейле. Да-да, на том самом типе советников, которые считаются главными убийцами проп-аккаунтов!
Результат просто снес мне крышу:
БЕЗ риск-менеджера: классический слив за 3-5 месяцев в 100% случаев
С риск-менеджером: тот же самый "убийца депозитов" проработал 9 лет и остался в плюсе! 🚀
В статье я выложил весь код включаемого файла, объяснил архитектуру, показал как интегрировать в любого существующего советника. Плюс реальные результаты тестирования - не липа, а честные цифры.
Если торгуете в пропах или только планируете - эта статья реально сэкономит вам кучу денег на неудачных Challenge. Потому что проблема обычно не в стратегии, а в управлении рисками.
Der Artikel konzentriert sich auf die Erstellung eines Handelssystems mit einem echten Quantensimulator anstelle von mathematischen Analogien. Das System verwendet 3 virtuelle Qubits, Quantengatter und Superpositionsprinzipien zur Marktanalyse. Es ist als Handels-EA für MetaTrader 5 in MQL5 implementiert. Die wichtigste Errungenschaft ist der Übergang von der Simulation zu echten Quantenprinzipien der Finanzinformationsverarbeitung.
Der Artikel präsentiert eine innovative Architektur für ein quantenneuronales Netz für den algorithmischen Handel, die die Prinzipien der Quantenmechanik mit modernen Methoden des maschinellen Lernens kombiniert. Das System umfasst Quanteneffekte (Resonanz, Interferenz, Dekohärenz), mehrstufiges Gedächtnis verschiedener Zeitskalen, Markov-Ketten mit der ALGLIB-Bibliothek und adaptive Parametersteuerung. Die vollständige Implementierung erfolgt in MQL5 unter Verwendung der integrierten Matrix-/Vektortypen, was Implementierungshürden in MetaTrader 5 beseitigt.
Добавил в Квантум: Полиноминальную регрессию на входе в первый слой, а также оптимизацию коэффициентов регрессии градиентным спуском....
Дальнейшие слои обучаются на этих же коэффициентах, а также на признаках, а также на остатках модели полиноминальной регрессии! И это ТОП!!!
Также внедрена сезонность: модель сопоставляет паттерны внутридневной, внутринедельной и внутримесячной сезонности с направлением своих сделок, и работает более успешно.
Также вместо RL обучения я сделал простое постоянное дообучение на новых данных. Еще правда, не делал выгрузку всех весов моделей в внешний SQL файл, но это еще впереди)))
Ну и самое главное: убрал нафиг сетку ордеров, теперь одномоментно только одна открытая позиция.
Ах да, еще: отказался от проверок на ненулевой тик и новый тик, тики в МТ не очень, они сгенерированные в тестере большей частью, поэтому теперь есть просто жесткая проверка на новый бар M1 перед всеми вычислениями)
Der Artikel bietet eine detaillierte Anleitung zur Erstellung des innovativen Indikators 3DBarCustomSymbol.mq5, der benutzerdefinierte Symbole in MetaTrader 5 generiert, die Kurs, Zeit, Volumen und Volatilität in einer einzigen dreidimensionalen Darstellung kombinieren. Die mathematischen Grundlagen, die Systemarchitektur, praktische Aspekte der Implementierung und die Anwendung in Handelsstrategien werden behandelt.
TimeGap Block SMC v3.00 Professioneller Indikator zur Zeitlückenanalyse für MetaTrader 5 TimeGap Block SMC ist ein professioneller MetaTrader 5-Indikator, der entwickelt wurde, um Zeitlücken (Time Gap) innerhalb der Marktstruktur zu identifizieren und zu analysieren. Er erkennt automatisch Preisbereiche, in denen sich der Markt zu schnell bewegt hat und nur sehr wenig Zeit innerhalb einer bestimmten Preisspanne verbracht hat. Diese Bereiche werden oft zu bedeutenden Unterstützungs- und
TimeGap Block SMC v3.00 TimeGap Block SMC ist ein Indikator für MetaTrader 5, der automatisch Kursbereiche erkennt, in denen der Markt eine Spanne zu schnell durchlaufen hat und sich fast gar nicht in dieser Zone aufgehalten hat. Solche Bereiche deuten oft auf ein Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage hin. Wenn der Kurs in diese Bereiche zurückkehrt, kann der Markt eine Reaktion zeigen: einen Rückprall, eine Verlangsamung, eine teilweise Ausfüllung der Zone oder einen Ausbruch. Der
Der Artikel stellt einen neuen Ansatz zur Erstellung von Handelssystemen auf der Grundlage quantenmechanischer Prinzipien und künstlicher Intelligenz vor. Der Autor beschreibt die Entwicklung eines einzigartigen neuronalen Netzes, das über klassisches maschinelles Lernen hinausgeht, indem es Quantenmechanik mit modernen KI-Architekturen kombiniert.
На Мосбирже прибыль по балансу закрытая +0,24% за сутки.
Добавил вторую квантовую схему, из моей статьи про квантовые вычисления на бирже.
Добавил херову гору новых проверок - на ненулевой тик, на минимальный тик, на валидацию тика, по таймеру, по модулю бара, новый бар М1, и т. п.
Я уже хер знает что ещё за проверки добавить. Я кучу статей про проверки роботов перечитал, и добавил всё.
В моих руках - полностью самообучающаяся биологически и физически верная система для заработка на бирже.
Просадка по эквити -2,9% на максималках.
Прибыль +11, 5% за неделю.
Написал отдельную библиотеку включаемую, для управления всей торговлей на RL, обучении с подкреплением. Плюс, добавил модель U Transformer также включаемым файлом. И обмен информацией между агентами и моделями.
Два RL - агента, один риск менеджер, второй - трейдер. Ещё хочу добавить третьего - аналитика. Стало ещё круче!
