|
2 years
experience
|
14
products
|
37
demo versions
|
|
1
jobs
|
0
signals
|
0
subscribers
|
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.
Developing a trading robot based on machine learning: A detailed guide. The first article in the series deals with collecting and preparing data and features. The project is implemented using the Python programming language and libraries, as well as the MetaTrader 5 platform.
How do market makers work? Let's consider this issue and create a primitive market-making algorithm.
We will analyze the question of what quantitative analysis is and how it is used by major players. We will create one of the quantitative analysis algorithms in the MQL5 language.
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 this article, we will create a random forest model in Python, train the model, and save it as an ONNX pipeline with data preprocessing. After that we will use the model in the MetaTrader 5 terminal.
Here is a quantitative analysis indicator for any market. Its essence is simple - it calculates the magnitude of the waves of price movement from top to bottom, and gives the median value of the magnitude of the non-recoil trend. If the current value of the movement has exceeded this threshold by more than 10% (110% of the indicator indicator), you can enter a trade against the trend and work with a large margin of action based on ATR. Transactions are obtained with a high risk-reward ratio and
Here is a quantitative analysis indicator for any market. Its essence is simple - it calculates the magnitude of the waves of price movement from top to bottom, and gives the median value of the magnitude of the non-recoil trend. If the current value of the movement has exceeded this threshold by more than 10% (110% of the indicator indicator), you can enter a trade against the trend and work with a large margin of action based on ATR. Transactions are obtained with a high risk-reward ratio and