|
2 years
experience
|
13
products
|
38
demo versions
|
|
1
jobs
|
0
signals
|
0
subscribers
|
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.
The article describes the experience of developing a hybrid trading system that combines classical technical analysis with neural networks. The author provides a detailed analysis of the system architecture from basic pattern analysis and neural network structure to the mechanisms behind trading decisions, and shares real code and practical observations.
The article describes an innovative approach to forecasting price movements in financial markets using quantum computing. The main focus is on the application of the Quantum Phase Estimation (QPE) algorithm to find prototypes of price patterns allowing traders to significantly speed up the market data analysis.
This article presents an innovative approach to technical analysis based on converting price movements into binary code. The author demonstrates how various aspects of market behavior — from simple price movements to complex patterns — can be encoded in a sequence of zeros and ones.
We will consider a new approach to market trend analysis based on three-dimensional visualization and tensor analysis of the market microstructure.
=== 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)
We are going to develop a modular trading system that combines Python for data analysis with MQL5 for trade execution. Four independent modules monitor different market aspects in parallel: volumes, arbitrage, economics and risks, and use RandomForest with 400 trees for analysis. Particular emphasis is placed on risk management, since even the most advanced trading algorithms are useless without proper risk management.
How does portfolio trading work on Forex? How can Markowitz portfolio theory for portfolio proportion optimization and VaR model for portfolio risk optimization be synthesized? We create a code based on portfolio theory, where, on the one hand, we will get low risk, and on the other, acceptable long-term profitability.
3D Bars Oscillator - Market Trend Visualization Indicator Brief Description 3D Bars Oscillator is an innovative MetaTrader 5 indicator that provides a unique three-dimensional view of market trend dynamics using advanced Renko and smoothing algorithms. Key Features Visualization Technology : Three-dimensional representation of market trend Adaptive Algorithm : Trend calculation based on Renko blocks Flexible Configuration : Full control over indicator parameters Technical Specifications Version
Discovering a new world of automated trading on 3D bars. What does a trading robot look like on multidimensional price bars? Are "yellow" clusters of 3D bars able to predict trend reversals? What does multidimensional trading look like?
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.
The article dwells on multivariate 3D price charts and their creation. We will also consider how 3D bars predict price reversals, and how Python and MetaTrader 5 allow us to plot these volume bars in real time.
Non-linear regression models on the stock exchange: Is it possible to predict financial markets? Let's consider creating a model for forecasting prices for EURUSD, and make two robots based on it - in Python and MQL5.
How to apply predictive rules of supermarket retail analytics to the real Forex market? How are purchases of cookies, milk and bread related to stock exchange transactions? The article discusses an innovative approach to algorithmic trading based on the use of association rules.
The article explores the possibility of improving price forecasting based on trading volume analysis by integrating technical analysis principles with LSTM neural network architecture. Particular attention is paid to the detection and interpretation of anomalous volumes, the use of clustering and the creation of features based on volumes and their definition in the context of machine learning.
What is the relationship between weather and Forex? Classical economic theory has long ignored the influence of such factors as weather on market behavior. But everything has changed. Let's try to find connections between the weather conditions and the position of agricultural currencies on the market.