Yevgeniy Koshtenko
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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.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Ура! Мне дали доступ к базе SEC (Комиссии по ценным бумагам и биржам США).

Теперь мне доступны любые отчёты по всем позициям всех фондов крупнее 100 млн. $.

Это для нового модуля Мидаса.

Следующая статья будет посвящена анализу связей между движениями капитала мировых фондов и изменениями цен на бирже.
Aleksandr Seredin
Aleksandr Seredin 2025.05.12
Круто! Это очень мощная идея. Жду новую статью с нетерпением. )))
Yevgeniy Koshtenko
Hat den Artikel Quantitative Analyse von Trends: Sammeln von Statistiken in Python veröffentlicht
Quantitative Analyse von Trends: Sammeln von Statistiken in Python

Was ist eine quantitative Trendanalyse auf dem Devisenmarkt? Wir sammeln Statistiken über Trends, deren Ausmaß und Verteilung über das Währungspaar EURUSD. Wie Sie mit Hilfe der quantitativen Trendanalyse einen profitablen Trading Expert Advisor erstellen können.

Yevgeniy Koshtenko
Hat den Artikel Arbitragehandel im Forex-Markt: Ein Matrix-Handelssystem mit Rückkehr zum fairen Wert mit Risikokontrolle veröffentlicht
Arbitragehandel im Forex-Markt: Ein Matrix-Handelssystem mit Rückkehr zum fairen Wert mit Risikokontrolle

Der Artikel enthält eine detaillierte Beschreibung des Berechnungsalgorithmus für Cross-Rates, eine Visualisierung der Ungleichgewichtsmatrix und Empfehlungen zur optimalen Einstellung der Parameter MinDiscrepancy und MaxRisk für einen effizienten Handel. Das System berechnet automatisch den „fairen Wert“ jedes Währungspaares anhand der Cross-Rates und generiert Kaufsignale im Falle negativer Abweichungen und Verkaufssignale im Falle positiver Abweichungen.

Yevgeniy Koshtenko
Hat den Artikel Integration von Computer Vision in den Handel in MQL5 (Teil 1): Erstellen von Grundfunktionen veröffentlicht
Integration von Computer Vision in den Handel in MQL5 (Teil 1): Erstellen von Grundfunktionen

Das EURUSD-Prognosesystem mit Hilfe von Computer Vision und Deep Learning. Erfahren Sie, wie Faltungsneuronale Netze komplexe Kursmuster auf dem Devisenmarkt erkennen und Wechselkursbewegungen mit einer Genauigkeit von bis zu 54 % vorhersagen können. Der Artikel beschreibt die Methodik zur Entwicklung eines Algorithmus, der Technologien der künstlichen Intelligenz für die visuelle Analyse von Charts anstelle von traditionellen technischen Indikatoren verwendet. Der Autor demonstriert den Prozess der Umwandlung von Preisdaten in „Bilder“, ihre Verarbeitung durch ein neuronales Netz und die einzigartige Möglichkeit, anhand von Aktivierungskarten und Aufmerksamkeits-Heatmaps einen Blick in das „Bewusstsein“ der KI zu werfen. Praktischer Python-Code, der die MetaTrader 5-Bibliothek nutzt, ermöglicht es den Lesern, das System zu reproduzieren und für den eigenen Handel anzuwenden.

Yevgeniy Koshtenko
Hat den Artikel Prognose von Renko-Bars mit CatBoost AI veröffentlicht
Prognose von Renko-Bars mit CatBoost AI

Wie verwendet man Renko-Bars mit KI? Schauen wir uns den Renko-Handel im Forex-Markt mit einer Prognosegenauigkeit von bis zu 59,27 % an. Wir werden die Vorteile von Renko-Bars zum Herausfiltern von Marktrauschen untersuchen, erfahren, warum das Volumen wichtiger ist als die Kursmuster, und wie man die optimale Renko-Blockgröße für EURUSD festlegt. Dies ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Integration von CatBoost, Python und MetaTrader 5, um Ihr eigenes Renko Forex-Prognosesystem zu erstellen. Es ist ideal für Händler, die über die traditionelle technische Analyse hinausgehen wollen.

Yevgeniy Koshtenko
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Видите маленькие пополнения счета ? Это - ребейты (награда за торговый оборот).

Небольшой процентник капает на счет каждую ночь, это своего рода кэшбек от брокера за активную торговлю роботов.

Каждому кто приобретает акционные версии роботов - я могу настроить такого рода ребейт с прямым переводом ребейта на счет каждую ночь.

По процентам чисто с ребейтов за апрель вышло + 0,75%, плюс еще роботы сами набили +12,52% на все пополнения.

Принцип прост - постоянно пополняем счет, роботы постоянно набивают прибыль на все пополнения, ребейты также увеличиваются. Дальше в систему вступает его величество сложный процент, который и выводит вас на финансовую свободу. Наш с женой пассивный доход от инвестиций за год уже впервые превысил 1 млн. тенге, это около 20 000 рублей полностью пассивно - ежемесячно. Но прибылью мы не пользуемся, а реинвестируем и пускаем в работу - хоть через 10 лет пожить как миллиардеры))))

Всего накопительных счетов сейчас 11 - это и вклады, и депозиты, и брокерские счета в РФ / Казахстане, и криптобиржи, и брокерские счета у Форекс - дилеров.

Главная суть системы: контролировать расходы, чтобы тратить не все, то что не потратили, запускаем в инвестиции, и они уже создают нам капитал на дистанции.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Торговля портфелем роботов за месяц.
Yevgeniy Koshtenko
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Торговля портфелем роботов за месяц.
Yevgeniy Koshtenko
Hat den Artikel Pair-Trading: Algorithmischer Handel mit automatischer Optimierung auf Basis von Z-Score-Differenzen veröffentlicht
Pair-Trading: Algorithmischer Handel mit automatischer Optimierung auf Basis von Z-Score-Differenzen

In diesem Artikel werden wir untersuchen, was Pair-Trading ist und wie der Korrelationshandel funktioniert. Wir werden auch einen EA für die Automatisierung des Pair-Tradings erstellen und die Fähigkeit hinzufügen, diesen Handelsalgorithmus automatisch auf der Grundlage historischer Daten zu optimieren. Darüber hinaus werden wir im Rahmen des Projekts lernen, wie man mithilfe des Z-Scores die Abweichung zwischen zwei Paaren berechnet.

Yevgeniy Koshtenko
Hat den Artikel Winkelanalyse von Preisbewegungen: Ein hybrides Modell zur Prognose von Finanzmärkten veröffentlicht
Winkelanalyse von Preisbewegungen: Ein hybrides Modell zur Prognose von Finanzmärkten

Was ist die Winkelanalyse der Finanzmärkte? Wie kann man mithilfe der Winkel von Preisbewegung und maschinellem Lernen genaue Prognosen mit einer Genauigkeit von 67 % erstellen? Wie kann man ein Regressions- und Klassifikationsmodell mit Winkelmerkmalen kombinieren und einen funktionierenden Algorithmus erhalten? Was hat Gann damit zu tun? Warum sind Winkel der Preisbewegung ein guter Indikator für maschinelles Lernen?

Yevgeniy Koshtenko
Hat den Artikel Analyse überkaufter und überverkaufter Trends mit Ansätzen der Chaostheorie veröffentlicht
Analyse überkaufter und überverkaufter Trends mit Ansätzen der Chaostheorie

Wir bestimmen den überkauften und überverkauften Zustand des Marktes nach der Chaostheorie: Wir integrieren die Prinzipien der Chaostheorie, der fraktalen Geometrie und der neuronalen Netze, um Finanzmärkte zu prognostizieren. Die Studie demonstriert die Verwendung des Lyapunov-Exponenten als Maß für die Zufälligkeit des Marktes und die dynamische Anpassung der Handelssignale. Die Methodik umfasst einen Algorithmus zur Erzeugung von fraktalem Rauschen, hyperbolische Tangentenaktivierung und Momentoptimierung.

Yevgeniy Koshtenko
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То ли мне прилетел бан от MLQ5 за отправку мониторинга внешнего, то ли просто сайт глючит....Непонятно(
Maxim Kuznetsov
Maxim Kuznetsov 2025.04.14
раз в порфиле пишешь, значит это не бан :-)
Yevgeniy Koshtenko
Hat den Artikel Verwendung von Deep Reinforcement Learning zur Verbesserung des Ilan Expert Advisor veröffentlicht
Verwendung von Deep Reinforcement Learning zur Verbesserung des Ilan Expert Advisor

Wir greifen den Ilan Grid Expert Advisor wieder auf und integrieren Q-Learning in MQL5, um eine adaptive Version für MetaTrader 5 zu erstellen. Der Artikel zeigt, wie man Zustandsmerkmale definiert, sie für eine Q-Tabelle diskretisiert, Aktionen mit ε-greedy auswählt und Belohnungen für Mittelwertbildung und Ausgänge gestaltet. Sie implementieren das Speichern/Laden der Q-Tabelle, stellen die Lernparameter ein und testen EURUSD/AUDUSD im Strategy Tester, um die Stabilität und das Drawdown-Risiko zu bewerten.

Yevgeniy Koshtenko
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Друзья, делаю распродажу - 5 копий своих лучших роботов, до 5 копий, 15 подписчикам - каждая по 15 000 рублей, против обычной цены в 100 000+ . Средний Шарп 2+. Алгоритмы со стопами. Пишите в личку)
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Hat den Artikel Swap-Arbitrage am Devisenmarkt: Aufbau eines synthetischen Portfolios und Generierung eines konsistenten Swapflusses veröffentlicht
Swap-Arbitrage am Devisenmarkt: Aufbau eines synthetischen Portfolios und Generierung eines konsistenten Swapflusses

Möchten Sie wissen, wie Sie von den unterschiedlichen Zinssätzen profitieren können? Dieser Artikel befasst sich mit der Frage, wie man Swap-Arbitrage auf dem Forex-Markt nutzen kann, um jede Nacht einen stabilen Gewinn zu erzielen und ein Portfolio aufzubauen, das gegen Marktschwankungen resistent ist.

Yevgeniy Koshtenko
Hat den Artikel Einsatz spieltheoretischer Ansätze in Handelsalgorithmen veröffentlicht
Einsatz spieltheoretischer Ansätze in Handelsalgorithmen

Wir entwickeln einen adaptiven, selbstlernenden Expert Advisor für den algorithmischen Handel, der auf Deep-Q-Learning (DQN) mit mehrdimensionaler kausaler Inferenz basiert. Der EA kann erfolgreich mit 7 Währungspaaren gleichzeitig handeln, und die Agenten verschiedener Paare tauschen untereinander Informationen aus.

Yevgeniy Koshtenko
Hat den Artikel Forex Arbitrage-Handel: Analyse der Bewegungen synthetischer Währungen und ihrer mittleren Umkehrung veröffentlicht
Forex Arbitrage-Handel: Analyse der Bewegungen synthetischer Währungen und ihrer mittleren Umkehrung

In diesem Artikel werden wir die Bewegungen synthetischer Währungen mit Hilfe von Python und MQL5 untersuchen und herausfinden, wie praktikabel Forex-Arbitrage heute ist. Wir werden uns auch mit fertigem Python-Code für die Analyse synthetischer Währungen befassen und mehr Details darüber mitteilen, was synthetische Währungen im Devisenhandel sind.

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Друзья - трейдеры, кто-нибудь хочет получить 1000$ в управление? От вас - еженедельная отчётность и дисциплина в торгах. В качестве бонуса от меня ещё - арбитражный бот Сварог, НО строго на выданном именно вам треугольнике, чтобы счета не коррелировали, и с привязкой к счету.
Yevgeniy Koshtenko
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Друзья, пока некогда писать посты. Я если честно, сижу за кодом уже несколько недель подряд. Пилю решение по совмещению моих арбитражных систем, ботов Синергии, Мидаса, и еще новых разработок по DQN. Если честно, это пипец как трудно, я первый раз пишу настолько мощную и огромную структуру кода....Пипец.