Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
3.6 (6)
  • Informations
2 années
expérience
7
produits
67
versions de démo
0
offres d’emploi
0
signaux
0
les abonnés
Greetings to the world of professional algorithmic trading!

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.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
По поводу последней идеи - ДА, сжатие котировок многократно улучшает точность прогнозирования направления будущей цены. Чистая математика - чем ниже энтропия, тем выше прогнозируемость. При сжатии энтропия снижается.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
В мире не больше 10 случаев разрушения теорем (истин математики, когда находят что аксиомы из которых они происходят - ложны).

Из значимых - лишь появление геометрии Лобачевского в 1800-х, да вот ещё может быть, открытие Гёделя.

Вряд-ли я сделал ещё одно - третье значимое разрушение, которое повлечет за собой изменение мира из-за моего алгоритма архивации. Скорее он просто укладывается в эту теорему о сжатии данных без потерь и зависимости сжатии и энтропии. Просто мы отсюда можем также плясать ещё в две стороны: сторону зависимости успешности точного прогнозирования данных в зависимости от величины энтропии, а также в сторону быстроты передачи данных по каналам (то есть, это изменит ещё и связь).

Итог: меняем сферы прогнозирования данных, сферу передачи полностью всех данных в мире, и сферу хранения этих данных.

Перспектива супер... Аж самому не верится.

В алгоритме есть явные изъяны: если обычные неоднородные данные, как моя папка со всеми кодами (около 1500-2000 кодов, коды Python / MQL5, примерно 2000 000 строк кода, плюс ещё датасеты разные, по экономике и т.п. - сжимаются без проблем в тысячи и десятки тысяч раз, то вот уже многократно слабо сжатые данные такие как ZIP архивы, или 4К видео MOV с Айфона - вызывают зависание процесса сжатия на 5-8 часов и последующий краш системы ноутбука.)
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Создал Архиватор Коштенко V6. Степень сжатия - 3 333 000 Х.

2.00 Гб сжимаются в файлик размером 644 байт. Если еще финально применить ZIP сжатие, получается итоговый архив в 500 байт. Я увы, пока не придумал, как сжать итоговый архив еще - не получается сжать уже сжатые метакарты восстановления.

В случае, если в данных много случайных - коэффициент сжатия резко падает. Такова уж природа математических законов....

Изучаю кибербез,чтобы максимально защитить демо технологии. Я обычно "долгий" в плане разработки - на демо может уйти еще несколько месяцев. Но лучше постараться, чем схалтурить, чтобы технологию не украли. Разверну все онлайн , с бесплатным сжатием / распаковкой.

Сейчас сжимаю свою папку со всеми кодами еще раз, чтобы проверить новую версию. Там полностью неоднородные данные - 1500 кодов MQL5 + Python, сотни баз данных, экономическая статистика и прочее...
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
По архиватору: улучшил еще больше - теперь степень сжатия почти 10 000Х, с формированием классического архива ZIP, в котором хранятся сжатые файлы и нужные для обратной распаковки файлы. Скоро разверну все на сайте, на 10-15 серверах, чтобы любой мог зайти и проверить, это будет демо для продажи технологии, поэтому изучаю все пути защиты исходного кода от реверса
Andrey Kolmogorov
Andrey Kolmogorov 2025.10.09
Привет, если все так как ты говоришь, то это прорыв, но я уверен, даже не пишу, что практически) А именно - такая степень невозможна для произвольных данных, либо у тебя словарь почти такой же как папка без сжатия. Примерно такую степень в 100-200 раз получают при однородных данных и это не новость. На рандомных данных и близко нет такой степени и это закон вселенной) повторюсь, если у тебя рядом не будет словаря в примерный размер с исходную файл/папку.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Улучшил технологию сжатия данных до V3. V2 оказалась ложной - она не восстанавливает с полным соответствием хэшей. Бит в бит 50 000Х пока не получается.

V3 сжала файл dat датабазы данных в 2 147 483 648 байт до файла в 2088 648 байт. То есть, сейчас с восстановлением бит в бит достижима степень сжатия в 1028Х.

По сравнению с 200Х это очень круто!

Цель - довести до рабочего демо которое будет всегда работать на 100%, и продать это нахрен, и свалить на море. И никаких больше кодов, никаких больше исследований, никакого больше засиживания за кодом по 12 часов, никакого больше трейдинга, никакого больше дерьма.

I have improved the data compression technology to V3. V2 turned out to be false - it does not restore with full hash matching. Bit-to-bit 50,000X is not yet possible.

V3 compressed a 2,147,483,648-byte dat file of a database to a 2,088,648-byte file. This means that a compression ratio of 1028X is now possible with bit-to-bit restoration.

Compared to 200X, this is very cool!

The goal is to create a working demo that will always run at 100%, sell it for fuck's sake, and go to the sea. No more codes, no more research, no more 12-hour coding sessions, no more trading, no more shit.
fxsaber
fxsaber 2025.10.08
Так зависит от данных dat-файла. Переименуйте ecarc (или zip) в dat и попробуйте сжать. Сомневаюсь, что в среднем результаты будут лучше распространенных free-архиваторов.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko 2025.10.08
Я по вашему такой тупой или наивный? Какие все умные кругом...Он восстанавливает все в тот же формат в каком было изначально
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko 2025.10.08
Он даже систему Мидас сжал в 2000 раз, я ее удалил, восстановил - все коды запускаются и работают, скоро разверну онлайн демо на множестве серверов для инвестбанков
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Создание вероятностного рыночно-нейтрального робота на основе распределения доходностей
Создание вероятностного рыночно-нейтрального робота на основе распределения доходностей

Рыночно-нейтральная торговая стратегия на основе эмпирического распределения доходностей представляет альтернативу классическим методам технического анализа, заменяя прогнозирование направления цены статистическим размещением ордеров в точках вероятного достижения. Статья подробно разбирает математический аппарат расчета перцентилей, алгоритмы взвешивания объемов позиций по вероятности срабатывания и механизмы адаптации к изменению рыночных условий через экспирацию сетки. Приводится полная реализация на MQL5.

1
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Модуль оптимизации портфеля в Мидасе резко перестал оптимизировать портфель. Выдает равные веса всегда))))Господи, как тяжело искать где сработал фаллбэк среди 55000 строк кода...
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Скоро выйдет статья про рыночно-нейтрального вероятностного ММ бота на распределении доходностей...Отличная штука...
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
В общем, две проп-компании заблокировали меня с моими роботами за месяц. Сначала с арбитражным роботом, причем почти сразу, а потом - с Sinergy Qauntum Portfolio, написали письмо что не могут разрешить мне робота. Хотя в правилах указано: любые роботы разрешены. В общем, наверное придется либо искать проп вообще без правил, либо торговать только на личном счете....
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Символьное уравнение прогнозирования цены с использованием SymPy
Символьное уравнение прогнозирования цены с использованием SymPy

Статья описывает интересный подход к алготрейдингу, основанный на символьных математических уравнениях вместо традиционных "черных ящиков" машинного обучения. Автор показывает, как преобразовать непрозрачные нейросети в читаемые математические формулы через библиотеку SymPy и полиномиальную регрессию, что позволяет полностью понимать логику принятия торговых решений. Подход сочетает вычислительную мощь ML с прозрачностью классических методов, давая трейдеру возможность анализировать, корректировать и адаптировать модели в реальном времени.

4
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
В четверг продолжаю работу над своим скальперским приводом ShtencoTrade - для анализа топ 0.5% сделок из стакана и ленты в онлайн-режиме.

Несмотря на то, что инфогуру кругом орут, что ценой двигают крупные объемы из стакана и ленты - это так только на 5% самых мощных движений, когда корреляция имбалансов стакана и ленты с ценой взлетают до 0.7-0.9.

В остальных случаях реальный объем, лента и стакан - как и его прямой анализ обычным человеческим мозгом без нейросетей - полностью бесполезны.

Одни инфогуру учат других инфогуру, один научится у другого, и начинает продавать курс))))В итоге все базируется на ложных утверждениях. И никто даже не думал их проверять - хотя нет, многие проверяют, и сливаются.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Запуск новой версии Мидаса - с отбором лучших признаков, и с множественными мета-моделями.
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Многопоточный торговый робот с машинным обучением: От концепции до реализации
Многопоточный торговый робот с машинным обучением: От концепции до реализации

Статья представляет пошаговую разработку многопоточного торгового робота с машинным обучением на Python и MetaTrader 5. Рассматривается архитектура системы — от сбора данных и создания технических индикаторов до обучения XGBoost-моделей с портфельным риск-менеджментом. Детально описана реализация аугментации данных, кластеризации признаков через Gaussian Mixture Models и координации потоков для параллельной торговли несколькими валютными парами.

3
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Секретная формула миллиардеров: что объединяет всех самых богатых трейдеров планеты

Они начинали с пустыми карманами, а теперь их состояния измеряются миллиардами долларов. Уоррен Баффетт, Джордж Сорос, Джим Саймонс — что знают эти люди, чего не знаем мы? Масштабное исследование 100+ легендарных трейдеров раскрывает шокирующую правду о создании капитала на бирже
Когда Джордж Сорос проснулся утром 16 сентября 1992 года, он еще не знал, что этот день принесет ему миллиард долларов прибыли. Когда молодой математик Джим Саймонс впервые открыл торговый счет, никто не предполагал, что его алгоритмы будут приносить 66% годовых в течение трех десятилетий. А когда скромный парень из Небраски по имени Уоррен Баффетт купил свою первую акцию, мало кто мог предсказать, что он превратит $10,000 в $130 миллиардов.

Парадокс, который разрушает все иллюзии

Вот что никто не говорит вам о трейдинге: 90% участников рынка теряют деньги, но оставшиеся 10% создают состояния, которые превышают ВВП целых стран. Это не случайность и не везение. За каждым миллиардным состоянием стоит система, и эта система поддается анализу.
Полгода назад я начал самое масштабное исследование в истории финансов. Я проанализировал биографии, интервью, письма акционерам и торговые записи более чем 100 самых богатых трейдеров, инвесторов, алготрейдеров и количественных аналитиков планеты. От легендарного Баффетта до загадочного основателя Renaissance Technologies Джима Саймонса, от валютного короля Сороса до алгоритмического гения Кена Гриффина.

Результат ожидаем.

Главная тайна, которую скрывают миллиардеры

Успех в трейдинге на 80% определяется не стратегиями, не анализом рынков и даже не знанием экономики. Главный секрет лежит в области, о которой почти никто не говорит: психологии.

Марк Дуглас, изучавший психологию трейдинга десятилетиями, обнаружил поразительную закономерность: все без исключения суперуспешные трейдеры воспринимают каждую сделку как элемент статистической выборки, а не как отдельное эмоционально значимое событие. Это кажется простым, но попробуйте сохранить спокойствие, когда ваша позиция теряет $100,000 за день.

Уоррен Баффетт описывает свой подход как "эмоциональное безразличие к колебаниям цен". Звучит скучно? Это безразличие принесло ему $130 миллиардов. Дэвид Теппер, который заработал 132% доходности в 2009 году, покупая банковские акции когда все остальные их продавали, использует тот же принцип: делай противоположное тому, что диктуют эмоции толпы.

Математическая магия сложного процента

Но психология — это только начало. Настоящая магия происходит, когда правильный менталитет встречается с математической точностью. Возьмем простой пример, который покажет вам силу компаундирования:

Представьте, что у вас есть $100,000. Инвестор А зарабатывает 15% годовых, инвестор Б — 25% годовых. Кажется, что разница небольшая — всего 10 процентных пунктов. Но через 30 лет инвестор А будет иметь $6.6 миллионов, а инвестор Б — $80.8 миллионов. Разница в доходности в 10% привела к разнице в капитале в 12 раз!

Именно поэтому Renaissance Technologies Medallion Fund, показывающий среднюю доходность 66% годовых, создал для своих основателей многомиллиардные состояния. Джим Саймонс понял секрет: не нужно быть правым в каждой сделке, нужно быть правым статистически и позволить математике сделать остальную работу.

Секретное оружие квантовых миллиардеров

В мире высшей лиги трейдинга происходит тихая революция. Пока обычные трейдеры изучают японские свечи и уровни поддержки, элита использует совершенно другие инструменты. Two Sigma анализирует спутниковые снимки торговых центров, чтобы предсказать продажи ритейлеров до публикации отчетов. Citadel исполняет сделки со скоростью, измеряемой микросекундами. AQR Capital нанимает 50+ докторов наук для создания математических моделей, которые находят неэффективности на рынке.

Кен Гриффин, основатель Citadel, превратил свою компанию в технологический гигант, инвестировав миллиарды в инфраструктуру. Результат? Его личное состояние $35 миллиардов. Эдвард Торп, который первым применил математику к трейдингу, использовал модифицированный критерий Келли — формулу для оптимального размера позиций. Формула выглядит просто: f* = (bp - q)/b, но ее правильное применение принесло Торпу сотни миллионов долларов.

Жестокая правда о риск-менеджменте

Вот что поразило нас больше всего в исследовании: все без исключения миллиардеры помешаны на защите капитала, а не на его приросте. Пол Тюдор Джонс, заработавший состояние на макро-трейдинге, сформулировал это так: "Защити downside, upside позаботится о себе сам."

Математика здесь беспощадна и простодушно элегантна. Если вы теряете 50% капитала, вам нужно заработать 100%, чтобы вернуться в ноль. Если вы теряете 90% — нужно заработать 900%. Эта асимметрия объясняет, почему центральный принцип Уоррена Баффетта звучит так: "Правило №1: Никогда не теряй деньги. Правило №2: никогда не забывай правило №1."

Практически все исследованные миллиардеры следуют железным правилам: риск на сделку не более 1-2% капитала, максимальная просадка портфеля не более 20%, соотношение прибыль/убыток минимум 3:1. Эти цифры кажутся скучными, но именно они отделяют миллиардеров от банкротов.

Скрытая бизнес-модель сверхбогатых

Однако самое интересное открытие касается не торговых стратегий, а бизнес-модели. Большинство трейдеров-миллиардеров создали состояния не только через торговую доходность, но и через привлечение внешнего капитала и взимание комиссий за управление.

Модель хедж-фонда "2 и 20" — это печатная машинка для денег: 2% годовых комиссии за управление плюс 20% от прибыли. При управлении $10 миллиардов активов, 2% комиссии автоматически генерируют $200 миллионов годового дохода, независимо от результатов торговли. Добавьте сюда 20% от прибыли, и вы поймете, как Рэй Далио, Стив Коэн и другие создали многомиллиардные состояния.

Эволюция или вымирание

Но самый важный принцип элитных трейдеров — это адаптивность. Стив Коэн полностью трансформировал свой SAC Capital из дискреционного фонда в систематический Point72, интегрировав машинное обучение и альтернативные данные. Стэнли Дракенмиллер несколько раз радикально менял инвестиционный стиль: от арбитража облигаций к глобальному макро, затем к технологическому росту.

Те, кто не эволюционирует, исчезают. Рынки постоянно меняются: появляется алгоритмическая торговля, снижаются информационные асимметрии, меняются регуляторные правила. Выживают только те, кто способен переизобретать свои подходы, сохраняя при этом фундаментальные принципы управления рисками.

Темная сторона статистики

Конечно, есть и обратная сторона медали. Все исследование страдает от "проблемы выжившего" — мы анализируем только победителей, игнорируя тысячи тех, кто потерпел крах. За каждым Соросом стоят тысячи неудачников, за каждым Саймонсом — армия разорившихся квантов.

Нассим Талеб в своей книге "Одураченные случайностью" убедительно доказывает, что многие инвестиционные успехи можно объяснить простой удачей. Но устойчивость результатов наших исследуемых миллиардеров в течение десятилетий предполагает наличие настоящего мастерства, а не просто везения.
Формула, которая изменит вашу жизнь

Итак, существует ли универсальная формула богатства на бирже? После анализа 100+ миллиардеров мы можем с уверенностью сказать: да. Но она не такая, какую
вы ожидали.

Формула богатства = (Психологическая дисциплина + Математическая точность + Систематический подход к рискам) × Время × Адаптивность

Конкретные торговые стратегии вторичны. Первично — умение контролировать эмоции, защищать капитал и позволить сложному проценту творить чудеса. Небольшие различия в управлении рисками и операционной эффективности создают экспоненциальные различия в накопленном капитале через механизм сложного процента.

Для тех, кто готов применить эти принципы, главное правило остается неизменным: приоритет управления рисками над максимизацией доходности, систематизация процесса принятия решений и постоянное инвестирование в образование и технологии. Успешные участники тратят 80% времени на изучение и анализ, и лишь 20% на непосредственную торговлю.

Возможно, следующим миллиардером станете именно вы. Но помните: это марафон, не спринт, и математика всегда побеждает эмоции.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Вшил защиту от дурака в модели Midas и Synergy. Теперь, чтобы поменять настройки риска, или вмешаться в работу роботов, нужно на сервере одновременно ввести два пароля - один у меня, второй у риск-менеджера.
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Арбитражная алготорговля на теории графов
Арбитражная алготорговля на теории графов

В рамках статьи треугольный арбитраж представляется как задача поиска циклов в ориентированном графе, где вершины — валюты, рёбра — валютные пары с весами-курсами. Прибыльный цикл: произведение весов >1. Созданные нами алгоритмы Floyd-Warshall и DFS находят оптимальные пути обмена валют, возвращающиеся в исходную точку с прибылью.

2
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Попробовал улучшить Квантум, добавив LLL редукцию базиса через решетку в квантовую схему. Стало не то чтобы сливать - графики тестов стали намного хуже.

Поэтому система с LLL редукцией пойдет в статью. Это кстати первое применение Lattience в прогнозировании цен на бирже)
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Решил совместить две лучшие разработки - систему для физлиц на языке MQL5 - Quantum, и институциональную систему на языке Python - Midas.

Собственно, возьму квантовую схему и квантовую нейросеть из Квантума, и вставлю как один из модулей в Мидас. Мидас от этого стоит ещё дороже. По цикломатической сложности разработки его цена сейчас около 45 000 000 долларов (это если хэдж будет такое заказывать у Айти компаний, да и не факт что сделают, я же не только айтишник но и трейдер с 10-летним стажем).

Да и наверное, запущу на пропе. Не пожалею денег на проп счет. Хоть убей, а в торговле в пропах на большой капитал я вижу шанс на лучшую жизнь. Надоело убивать здоровье за компьютером. Надоело, что мне даже выйти погулять некогда. Я из ноутбука не вылезаю уже пять лет разработки системы подряд. А получаю живых денег по факту только за исследования, редкие заказы на роботов, иногда продажи ботов.

Капитал падает, упал примерно на 20% за три месяца. Я ушёл с головой в разработку, снял фокус с финансовой грамотности, и вот пожалуйста, растратилось и просралось впустую в районе 200 000. А прокачка капитала, это как прокачка мышц, он постоянно должен накачиваться и расти, иначе он теряется и сжигается. Стоит расслабиться, цифры идут в минус.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Боже. За ночь при помощи ИИ скачал более 250 регламентов проп-компаний. Вывод: почти все запрещают HFT арбитраж, и новая версия Квантума под HFT будет забанена почти везде. Нашел несколько фирм, но счета крайне дорогие: в десятки раз дороже обычных...
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
В рамках исследований по Квантуму я открыл арбитражно - нейросетевую прорывную технологию, совмещённую с HFT, квантовой нейросетью, квантовым DQN, теорией графов, арбитражом, по технологической крутизне и мощи такую же как мой алгоритм решения дискретного логарифмирования или мой алгоритм сжатия. Это основа последней, элитной десятой версии Квантума!

Это полностью универсальная безрисковая система при условии отсутствия расширения спреда брокером в рамках борьбы с моей системой, или использования нечестных плагинов со стороны брокера.

Это полностью новые, топовые и уникальные технологии, нигде не описанные. Модель решения дискретного логарифмирования быстрее классических в 40 000 раз, модель сжатия мощнее лучших мировых технологий в 50-100 раз, модель для торговли по степени риска и прибыли в процентах на единицу времени и единицу депозита в 10-100 раз лучше любых HFT решений лучших хедж-фондов мира. При том, что у меня нет ни суперкомпьютеров, ни выделенных линий оптоволокна, ни супер серверов в коллокации бирж)

Если еще не буду рисковым долбоебом, постоянно завышающим объемы на реале - очень быстро получится заработать капитал.