Yevgeniy Koshtenko / Profile

Статья представляет революционную архитектуру PatchTST — специально адаптированный трансформер для анализа финансовых временных рядов, который разбивает рыночные данные на патчи из 16 баров для эффективной обработки. Подробно рассматривается полная реализация торгового робота в MQL5 — от математических основ и структур данных до готового Expert Advisor с системами управления рисками и непрерывного обучения.

Статья представляет инновационную гибридную систему для прогнозирования валютных курсов, которая сочетает линейную авторегрессионную модель с архитектурой U-Transformer для анализа остатков. Система автоматически переключается между источниками сигналов в зависимости от их качества и включает полноценную торговую логику с averaging/pyramiding стратегиями. Ключевое преимущество подхода заключается в том, что нейросеть обучается на остатках линейной модели, что упрощает задачу и снижает риск переобучения. Реализация выполнена полностью на MQL5 и готова к использованию в реальной торговле с автоматической адаптацией к изменяющимся рыночным условиям.

Революционный подход к машинному обучению в трейдинге через квантовые вычисления. Статья демонстрирует практическую реализацию адаптивной системы QRC с постоянным дообучением для прогнозирования рыночных движений в реальном времени.

Статья исследует революционную архитектуру нейронной сети Mamba/SSM для прогнозирования финансовых временных рядов. Представлена полная реализация на MQL5 современной альтернативы Transformer с линейной сложностью O(N) вместо квадратичной O(N²). Детально рассмотрены селективные State Space Models, hardware-aware оптимизации, patching техники и продвинутые методы обучения AdamW. Включены практические результаты тестирования, показавшие увеличение точности с 62% до 71% при снижении времени обучения с 45 до 8 минут. Представлен готовый торговый советник с автообучением и адаптивным риск-менеджментом для MetaTrader 5.

Трейдинг характеризуется высокими требованиями к дисциплине риск-менеджмента. Настоящая работа представляет анализ основных причин неудач трейдеров и предлагает техническое решение в виде класса CEnhancedRiskManager для платформы MQL5. Включает практическое тестирование на агрессивном сеточном советнике.

Создаем торговую систему с настоящим квантовым симулятором вместо математических аналогий. Система использует 3 виртуальных кубита, квантовые гейты и принципы суперпозиции для анализа рынков. Реализована как торговый советник для MetaTrader 5 на MQL5. Главное достижение — переход от имитации к реальным квантовым принципам обработки финансовой информации.

В статье представлена инновационная архитектура квантовой нейронной сети для алгоритмической торговли, объединяющая принципы квантовой механики с современными методами машинного обучения. Система включает квантовые эффекты (резонанс, интерференцию, декогеренцию), многоуровневую память различных временных масштабов, марковские цепи с библиотекой ALGLIB и адаптивное управление параметрами. Полная реализация выполнена на MQL5 с использованием встроенных типов matrix/vector, что устраняет барьеры внедрения в MetaTrader 5.