Yevgeniy Koshtenko / Perfil
- Información
|
2 años
experiencia
|
7
productos
|
67
versiones demo
|
|
0
trabajos
|
0
señales
|
0
suscriptores
|
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.
Este artículo explora la posibilidad de mejorar la previsión de los precios usando como base el análisis comercial volumétrico mediante la integración de los principios del análisis técnico con la arquitectura de redes neuronales LSTM. Prestaremos especial atención a la detección e interpretación de volúmenes anómalos, el uso de clusterización y la generación y definición de características basadas en el volumen en el contexto del aprendizaje automático.
¿Cómo se relacionan el clima y el mercado de divisas? La teoría económica clásica no ha reconocido durante mucho tiempo la influencia de estos factores en el comportamiento del mercado. Pero ahora las cosas han cambiado. Hoy intentaremos encontrar conexiones entre el estado del tiempo y la posición de las divisas agrarias en el mercado.
¿Existen patrones y regularidades recurrentes en el mercado de divisas? He decidido crear mi propio sistema de análisis de patrones usando Python y MetaTrader 5. Una simbiosis de matemáticas y programación para conquistar Fórex.
Hoy vamos a crear un sistema de arbitraje legal a los ojos de los brókeres, que creará miles de precios sintéticos en el mercado Fórex, los analizará y negociará con éxito para obtener beneficios.
¿Cómo utilizar los datos económicos del Banco Mundial para crear previsiones? ¿Qué ocurre si se combinan modelos de IA y economía?
Este artículo revelará el potencial del modelo Value at Risk (VaR) para optimizar un portafolio multidivisa. Usando el poder de Python y la funcionalidad de MetaTrader 5, hoy demostraremos cómo implementar el análisis VaR para la asignación eficiente de capital y la gestión de posiciones. Desde los fundamentos teóricos hasta la aplicación práctica, el artículo abarcará todos los aspectos de la aplicación de uno de los sistemas de cálculo del riesgo más sólidos, el VaR, a la negociación algorítmica.
¿Las posiciones de los planetas y las estrellas afectan los mercados financieros? Armémonos de estadísticas y big data y embarquémonos en un viaje apasionante hacia el mundo donde las estrellas y los gráficos bursátiles se cruzan.
Crearemos un indicador basado en el Cuadrado de Gann de 9, construido elevando al cuadrado el tiempo y el precio. Prepararemos el código y probaremos el indicador en la plataforma en diferentes intervalos de tiempo.
¿Cuál es la esencia de la teoría de Gann? ¿Cómo se construyen los ángulos de Gann? Crearemos un indicador de ángulos de Gann para MetaTrader 5.
Continuamos nuestra inmersión en la teoría del caos en los mercados financieros: hoy analizaremos su aplicabilidad al análisis de divisas y otros activos.
¿Puede aplicarse la teoría del caos a los mercados financieros? En este artículo analizaremos en qué se diferencian la teoría clásica del caos y los sistemas caóticos del concepto propuesto por Bill Williams.
1)Сорос – сливатор. Он слил уже -72% от портфеля своего фонда.
2)Он не соблюдает риски, заходит в позиции на огромный объем
3)Он торгует акциями, будто это носки. Может перезайти в позицию несколько раз за день.
Вывод напрашивался давно. Еще в 2022-м анализировал биографии и доходности всех «лучших» трейдеров планеты. Вывод: ошибка выжившего, факт. Им просто повезло. В большинстве случаев они позже сливали весь капитал вчистую, чего стоит только Джесси Ливермор, который слил весь капитал и застрелился, вынеся себе мозги из ружья в результате.На бирже могут работать в плюс только роботы. Даже я сам тому пример. В ручной торговле слив, с роботами – профит. А все старые «гуру» - не более чем везунчики, или инфоцыгане, как Ганн. Они все, как правило, открывали 1-2 удачных позиции на обвалах индексов США (а это огромные движения с учетом плеча). И им везло. Вот и все.
Trader Protector: Gestor de riesgos profesional para MetaTrader 5 Proteja su cuenta comercial y optimice los beneficios con Trader Protector, una herramienta avanzada de gestión de riesgos para MetaTrader 5. Características principales: Control de riesgo multinivel : Límite de riesgo diario Límite de riesgo mensual Riesgo por operación Trailing stop para beneficio diario Ajustes flexibles : Porcentajes de riesgo personalizables Selección de modos de ejecución de órdenes Restricción del tamaño
Indicador de ángulos de Gann El indicador de ángulos de Gann es una potente herramienta técnica basada en la teoría de William Delbert Gann. Ayuda a los operadores a identificar posibles niveles de soporte y resistencia, así como la dirección de la tendencia en varios intervalos de tiempo. Principales características: Determinación automática del extremo dentro de un intervalo de tiempo especificado Construcción de 9 líneas de abanico de Gann con ángulos de 82,5°, 75°, 71,25°, 63,75°, 45°

