Yevgeniy Koshtenko
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Qualified Investor of Kazakhstan and the Russian Federation.
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.
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Ha publicado el artículo Minería de datos de la CFTC en Python y creación de un modelo de IA
Minería de datos de la CFTC en Python y creación de un modelo de IA

Hoy intentaremos extraer datos de la CFTC, descargar informes COT y TFF a través de Python, conectarlos con cotizaciones de MetaTrader 5 y un modelo de IA, y obtener pronósticos. ¿Qué son los informes COT en el mercado Forex? ¿Cómo usar los informes COT y TFF para realizar previsiones?

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Ha publicado el artículo Minería de datos de los balances de los bancos centrales y obtención de un panorama de la liquidez global
Minería de datos de los balances de los bancos centrales y obtención de un panorama de la liquidez global

La minería de datos del balance de los bancos centrales ofrece una imagen de la liquidez global en el mercado Forex y en las divisas clave. Hoy combinaremos datos de la Fed, el BCE, el BOJ y el PBoC en un índice compuesto y utilizaremos el aprendizaje automático para descubrir patrones ocultos. Este enfoque convierte los datos sin procesar en señales comerciales reales combinando el análisis fundamental y técnico.

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Лучший торговый робот мира - мой! В итоге сейчас в Мидасе 11 прогнозирующих нейросетей, как регрессионных так и классификационных, плюс отдельная мета - надсистема, одна 12-я нейросеть которая обучается на матрице из всех признаков, всех выходов и ошибок всех моделей. В надсистеме анализируется матрица из 5000 столбцов и 100 000 строк данных, всего размерность датасета 500 000 000 единиц данных..

Есть много разных модулей: и анализ трендов, и анализ объёмов, и анализ реальных объёмов валютных фьючерсов и опционов Чикаго, и анализ позиций хэдж-фондов, и анализ балансов и трендов балансов мировых центробанков включая ЕЦБ и ФРС, и анализ более 2500 экономических показателей от Евростата, Насдаг Стата и Всемирного банка, хоть как-то влияющих на курс валют. Есть и компьютерное зрение, и использование квантового суперкомпьютера IBM, даже модули анализирующие цены через последовательности Фибоначчи, через нумерологический скор, и через астрологические циклы, это не шутка)

Плюс отдельный модуль, составляющий оптимальный портфель по всём сигналам.

Целевая прибыль должна увеличиться с прошлых 1000 пунктов в день, как минимум до 1200-1300 пунктов в сутки.

35000 строк кода. Это лучший робот мира. Midas!
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Ha publicado el artículo Indicador del modelo CAPM en el mercado Forex
Indicador del modelo CAPM en el mercado Forex

Adaptación del modelo CAPM clásico para el mercado de divisas Forex en MQL5. El indicador calcula el retorno esperado y la prima de riesgo según la volatilidad histórica. Los indicadores suben en los picos y valles, lo que refleja los principios fundamentales de fijación de precios. Aplicación práctica de estrategias de contra-tendencia y seguimiento de tendencia, considerando la dinámica de la relación riesgo-retorno en tiempo real. Incluye aparato matemático e implementación técnica.

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Ha publicado el artículo Indicador de pronóstico ARIMA en MQL5
Indicador de pronóstico ARIMA en MQL5

En este artículo, crearemos un indicador de pronóstico ARIMA en MQL5. El artículo analiza cómo el modelo ARIMA genera pronósticos y su aplicabilidad al mercado Forex y al mercado de valores en general. También explica qué es la autorregresión AR, cómo se utilizan los modelos autorregresivos para realizar pronósticos y cómo funciona el mecanismo autorregresivo.

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Долгосрочный портфель по модулю Мидаса по портфельной теории + своп фактору. Каждый день капает своп.
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Сегодня минус -0,16%
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Сигналы Мидаса на сегодня. Горизонт прогноза - плюс минус 24 часовых бара. Распределение лотов по портфельной теории Марковица)
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Чистая доходность вчерашних сигналов Мидаса +1,1% без плеча. Или около 1000 пунктов (10 000 пипсов). Можете проверить сами)
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ARIMA Neural Link - La revolución del trading cuando las matemáticas se unen a la inteligencia artificial ¿Cansado de pérdidas impredecibles? ¿Harto de adivinar los movimientos del mercado como si leyera hojas de té? Mientras usted pierde dinero con decisiones emocionales, los operadores profesionales ya utilizan la tecnología del mañana. Presentamos ARIMA Neural Link El primer indicador híbrido del mundo que combina la potencia del modelado ARIMA clásico con algoritmos de redes neuronales de

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Сигналы на Форекс от 5 модулей Мидаса на понедельник. Тут далеко не все модули - я пересобираю систему.
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Ha publicado el artículo Asesor de autoaprendizaje con red neuronal basada en matriz de estados
Asesor de autoaprendizaje con red neuronal basada en matriz de estados

Asesor de autoaprendizaje con red neuronal basada en matriz de estados. Hoy combinaremos cadenas de Márkov con una red neuronal multicapa MLP, escrita en la biblioteca ALGLIB MQL5. ¿Cómo podemos combinar las cadenas de Márkov y las redes neuronales para realizar previsiones en Forex?

Yevgeniy Koshtenko
Ha publicado el artículo Modelo matricial de pronóstico basado en cadenas de Márkov
Modelo matricial de pronóstico basado en cadenas de Márkov

Hoy vamos a crear un modelo matricial de pronóstico basado en las cadenas de Márkov. ¿Qué son las cadenas de Márkov y cómo se puede usar una cadena de Márkov para negociar en Forex?

Yevgeniy Koshtenko
Ha publicado el artículo Visión por computadora para el trading (Parte 2): Complicamos la arquitectura para el análisis 2D de imágenes RGB
Visión por computadora para el trading (Parte 2): Complicamos la arquitectura para el análisis 2D de imágenes RGB

La visión por computadora para el trading: cómo funciona y cómo se desarrolla paso a paso. Creamos un algoritmo para reconocer imágenes RGB de los gráficos de precios utilizando un mecanismo de atención y una capa LSTM bidireccional. Como resultado, obtenemos un modelo de trabajo para predecir el precio del euro-dólar con una precisión de hasta el 55% en la sección de validación.

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
Ha publicado el artículo Análisis cuantitativo de tendencias: Recopilamos estadísticas en Python
Análisis cuantitativo de tendencias: Recopilamos estadísticas en Python

¿Qué es el análisis cuantitativo de tendencias en el mercado Forex? Recopilamos estadísticas sobre las tendencias, su magnitud y distribución en el par de divisas EURUSD. Cómo el análisis cuantitativo de tendencias puede ayudarle a crear un asesor comercial rentable.

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Ha publicado el artículo Trading de arbitraje en Forex: Sistema comercial matricial para retornar al valor justo con limitación del riesgo
Trading de arbitraje en Forex: Sistema comercial matricial para retornar al valor justo con limitación del riesgo

El artículo contiene una descripción detallada del algoritmo de cálculo de tipos cruzados, una visualización de la matriz de desequilibrios y recomendaciones para configurar de manera óptima los parámetros MinDiscrepancy y MaxRisk para un trading efectivo. El sistema calcula automáticamente el "valor justo" de cada par de divisas usando tipos de cambio cruzados, generando señales de compra para las desviaciones negativas y señales de venta para las desviaciones positivas.

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Ha publicado el artículo Visión por computadora para el trading (Parte 1): Creamos una funcionalidad básica sencilla
Visión por computadora para el trading (Parte 1): Creamos una funcionalidad básica sencilla

Sistema de previsión de EURUSD mediante visión por computadora y aprendizaje profundo. Descubra cómo las redes neuronales convolucionales pueden reconocer patrones de precios complejos en el mercado de divisas y predecir la evolución de los tipos con una precisión de hasta el 54%. El artículo revela la metodología de creación de un algoritmo que usa tecnologías de inteligencia artificial para analizar visualmente los gráficos en lugar de los indicadores técnicos tradicionales. El autor muestra el proceso de transformación de los datos de precios en "imágenes", su procesamiento por una red neuronal y una visión única de la "conciencia" de la IA a través de mapas de activación y mapas de calor de la atención. El práctico código Python que utiliza la biblioteca MetaTrader 5 permite a los lectores reproducir el sistema y aplicarlo a sus propias transacciones.

Yevgeniy Koshtenko
Ha publicado el artículo Pronosticamos barras Renko con ayuda de IA CatBoost
Pronosticamos barras Renko con ayuda de IA CatBoost

¿Cómo utilizar las barras Renko junto con la IA? Hoy analizaremos el trading Renko en Fórex con una precisión de previsión del 59,27%. Asimismo, exploraremos las ventajas de las barras Renko para filtrar el ruido del mercado, aprenderemos por qué los indicadores de volumen son más importantes que los patrones de precios y cómo establecer el tamaño óptimo del bloque Renko para el EURUSD. s decir, veremos una guía paso a paso para integrar CatBoost, Python y MetaTrader 5 para crear nuestro propio sistema de previsión Forex Renko. Resulta ideal para tráders que buscan ir más allá del análisis técnico tradicional.