|
2 Jahre
Erfahrung
|
7
Produkte
|
67
Demoversionen
|
|
0
Jobs
|
0
Signale
|
0
Abonnenten
|
I develop highly effective trading indicators and expert advisors based on cutting-edge machine learning technologies and quantum computing, which help traders achieve stable profits in financial markets.
My journey: In the market since 2016. Went through numerous losses and mistakes. Currently specializing in trading robot development and applying machine learning in trading. Actively investing in Russian and Kazakhstani markets.
Qualified investor of the Republic of Kazakhstan. Qualified foreign investor of the Russian Federation.
For hedge funds and family offices, I also have MIDAS — an institutional complex multi-agent neural architecture + quantum layer + multidimensional self-learning AI agent. I've been creating this system for a year and a half, and it contains nearly 80,000 lines of code: it uses the best of everything I know.
Custom development:
In addition to ready-made solutions, I adapt any models from scientific papers to specific client tasks. I create custom trading robots according to specific requirements, integrate modern machine learning methods, and provide consultations on algorithmic trading.
Useful links:
AI Trading Group: https://vk.com/altradinger
AI Trading Channel: https://www.mql5.com/ru/channels/aitradinger
Monitoring: https://share.kz/g7vJ
GitHub: https://github.com/Shtenco
My site: https://shtencoquantai.tech/
Ready to discuss your tasks and offer optimal solutions for trading automation!
Risk Warning: Trading in financial markets involves high risk of capital loss. Past performance does not guarantee future profits.
Der Artikel beschreibt die Erfahrungen bei der Entwicklung eines hybriden Handelssystems, das die klassische technische Analyse mit neuronalen Netzen kombiniert. Der Autor liefert eine detaillierte Analyse der Systemarchitektur, von der grundlegenden Musteranalyse und der Struktur des neuronalen Netzes bis hin zu den Mechanismen, die den Handelsentscheidungen zugrunde liegen, und stellt echten Code und praktische Beobachtungen vor.
Der Artikel beschreibt einen innovativen Ansatz zur Vorhersage von Kursbewegungen auf den Finanzmärkten mit Hilfe von Quantencomputern. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Anwendung des Algorithmus Quantum Phase Estimation (QPE), um Prototypen von Preismustern zu finden, die es Händlern ermöglichen, die Analyse von Marktdaten erheblich zu beschleunigen.
In diesem Artikel wird ein innovativer Ansatz für die technische Analyse vorgestellt, der auf der Umwandlung von Kursbewegungen in Binärcodes beruht. Der Autor zeigt, wie verschiedene Aspekte des Marktverhaltens – von einfachen Preisbewegungen bis hin zu komplexen Mustern – in einer Folge von Nullen und Einsen kodiert werden können.
Wir werden einen neuen Ansatz zur Markttrendanalyse betrachten, der auf einer dreidimensionalen Visualisierung und Tensoranalyse der Marktmikrostruktur basiert.
=== Общая статистика проекта ===
Всего файлов: 828
Всего строк: 203169
Строк кода: 149441
Общая цикломатическая сложность: 18208.00
Всего функций: 6404
Всего классов: 375
Оценочная стоимость при оплате Middle ML Engineer: 1,641,579,496.80 руб.
Как говорил Генри Форд, сэкономленное = заработанное....)
А это еще и все отлажено)
По другому рабочие решения не создать.
Эта модель никогда не будет продаваться. Только его пред-версии в виде ботов на MQL5. Сама же модель , аналогичная Мидасу, не имеет цены. Вчера общался с девушкой с 20-летним опытом на рынке. Она подтверждает мои наблюдения 9-летнего опыта: на рынке 99,99% трейдеров сливают. Есть всякие блогеры и инфоцыгане, кто ссут в уши, что они зарабатывают, на самом деле их цель - впарить курс.
К тому же, она не имеет аудитории. Богатые и сверхбогатые, кому реально можно его продать за 100-500 млн. долларов, предпочитают свои решения, без длительной истории перфоманса и чека портфолио они ничего покупать не будут. Но фишка в том, что если у меня будет перфоманс, мне уже не нужен будет никто: мне проще написать в венчур Сбера и открыть фонд самому.
А за копейки я продавать ничего не хочу и не буду. Пусть покупают сеточников за 100 баксов. Есть масс-маркет, а есть решения институционального уровня.
У меня сейчас идет распродажа, реально низкая цена, но это последняя такая цена. Акции подобного рода будут проводиться только на Новый Год. 10 января цена всех продуктов вырастет в 10 раз. Мне начихать, будут ли покупать или нет, если честно. Я и так нормально зарабатываю)
Wir werden ein modulares Handelssystem entwickeln, das Python für die Datenanalyse mit MQL5 für die Handelsausführung kombiniert. Vier unabhängige Module überwachen parallel verschiedene Marktaspekte: Volumen, Arbitrage, Ökonomie und Risiken und wir verwenden RandomForest mit 400 Bäumen für die Analyse. Besonderer Wert wird auf das Risikomanagement gelegt, da selbst die fortschrittlichsten Handelsalgorithmen ohne ein angemessenes Risikomanagement nutzlos sind.
Wie funktioniert der Portfoliohandel im Forexmarkt? Wie lassen sich die Portfoliotheorie von Markowitz zur Optimierung des Portfolioanteils und das VaR-Modell zur Optimierung des Portfoliorisikos zusammenführen? Wir erstellen einen auf der Portfoliotheorie basierenden Code, der einerseits ein geringes Risiko und andererseits eine akzeptable langfristige Rentabilität gewährleistet.
Die Entdeckung einer neuen Welt des automatisierten Handels mit 3D-Bars. Wie sieht ein Handelsroboter auf mehrdimensionalen Preisbalken aus? Sind „gelbe“ Cluster von 3D-Balken in der Lage, Trendumkehrungen vorherzusagen? Wie sieht der multidimensionale Handel aus?
Мы рады анонсировать разработку принципиально новой торговой системы, которая изменит ваше представление о возможностях алгоритмической торговли на валютном рынке.
В чем уникальность? Впервые на рынке появится система, которая действительно работает как профессиональный трейдер. Она анализирует рынок на трех уровнях одновременно – от глобальных экономических трендов до микросекундных колебаний цен.
Представьте себе команду из лучших трейдеров, аналитиков и риск-менеджеров, работающих в идеальной синхронизации 24 часа в сутки. Именно так функционирует наша система. На стратегическом уровне она анализирует макроэкономические показатели и долгосрочные тренды, формируя глобальное видение рынка.
Тактический уровень – это настоящий прорыв в области машинного обучения. Система не просто ищет паттерны, она обнаруживает сложные ассоциативные взаимосвязи между инструментами, которые часто остаются незамеченными даже опытными трейдерами. Используя методы глубокого обучения и анализа больших данных, она находит скрытые возможности для прибыльной торговли.
На микроуровне система работает как высокочастотный HFT трейдер и маркет-мейкер, но с одним важным отличием – каждая операция должна соответствовать сигналам всех вышестоящих уровней. Это означает, что высокочастотная торговля ведется только в направлении глобальных трендов, что значительно повышает её эффективность.
Особое внимание мы уделили безопасности и контролю рисков. Удаленный риск-менеджер, размещенный на отдельном защищенном сервере, контролирует каждую операцию.
Никакая сделка не может быть совершена без его одобрения, и любая несанкционированная активность немедленно блокируется. Одобрение возможно только с мульти-подписью, когда к согласию изменить настройки приходит команда риск-менеджеров и аналитиков (RSA multisig).
Система использует последние достижения в области портфельной теории и VaR для оптимизации размеров позиций. Это позволяет максимизировать доходность при строго контролируемом уровне риска. Каждая сделка совершается с оптимальным объемом, рассчитанным с учетом всех рыночных факторов.
Мы создаем не просто торговый алгоритм, а полноценную экосистему для профессиональной торговли на валютном рынке. Система постоянно учится и адаптируется к изменяющимся рыночным условиям, используя передовые методы машинного обучения и статистического анализа.
Сейчас мы находимся на финальной стадии разработки и планируем запуск системы в течение ближайших месяцев.
Первые тесты показывают исключительные результаты, значительно превосходящие традиционные торговые подходы.
Готовы присоединиться к будущему алгоритмической торговли? Следите за нашими обновлениями – скоро мы поделимся более подробной информацией о возможностях системы и условиях сотрудничества.
Der Artikel befasst sich mit multivariaten Kurs-Charts in 3D und deren Erstellung. Wir werden auch untersuchen, wie 3D-Balken eine Preisumkehr vorhersagen, und wie Python und MetaTrader 5 es uns ermöglichen, diese Volumenbalken in Echtzeit darzustellen.
Nichtlineare Regressionsmodelle an der Börse: Ist es möglich, die Finanzmärkte vorherzusagen? Betrachten wir die Erstellung eines Modells für die Vorhersage der Preise für EURUSD, und machen zwei Roboter auf der Grundlage - in Python und MQL5.
Wie lassen sich die Vorhersageregeln der Supermarkt-Einzelhandelsanalyse auf den realen Devisenmarkt anwenden? Wie hängt der Kauf von Keksen, Milch und Brot mit Börsentransaktionen zusammen? Der Artikel behandelt einen innovativen Ansatz für den algorithmischen Handel, der auf der Verwendung von Assoziationsregeln beruht.
Der Artikel untersucht die Möglichkeit, die Preisprognose auf der Grundlage der Analyse des Handelsvolumens zu verbessern, indem die Prinzipien der technischen Analyse mit der Architektur des neuronalen Netzes LSTM integriert werden. Besonderes Augenmerk wird auf die Erkennung und Interpretation anomaler Volumina, die Verwendung von Clustern und die Erstellung von Merkmalen auf der Grundlage von Volumina und deren Definition im Rahmen des maschinellen Lernens gelegt.
Welcher Zusammenhang besteht zwischen Wetter und Devisen? In der klassischen Wirtschaftstheorie wurde der Einfluss von Faktoren wie dem Wetter auf das Marktverhalten lange Zeit ignoriert. Aber alles hat sich geändert. Versuchen wir, Zusammenhänge zwischen den Witterungsbedingungen und der Stellung der Agrarwährungen auf dem Markt zu finden.
Gibt es auf dem Devisenmarkt wiederkehrende Muster und Regelmäßigkeiten? Ich beschloss, mein eigenes System zur Musteranalyse mit Python und MetaTrader 5 zu entwickeln. Eine Art Symbiose aus Mathematik und Programmierung zur Eroberung des Forex.