Yevgeniy Koshtenko / Profil
- Informations
|
2 années
expérience
|
7
produits
|
67
versions de démo
|
|
0
offres d’emploi
|
0
signaux
|
0
les abonnés
|
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.
Статья представляет полную реализацию TimeGPT — специализированной архитектуры на основе Transformer для прогнозирования финансовых временных рядов на платформе MetaTrader 5. Рассмотрена адаптация механизма внимания для финансовых данных, селективная токенизация изменений цены, hardware-aware оптимизации и продвинутые техники обучения. Включены результаты практического тестирования, показавшие точность прогнозов 87% при горизонте 24 бара с временем обучения 15 минут на CPU. Представлен готовый торговый советник с автоматическим переобучением.
Реализация архитектуры N-BEATS для форекс-трейдинга в MetaTrader 5 с квантильным прогнозированием и адаптивным риск-менеджментом. Архитектура адаптирована через билинейную нормализацию и специализированные функции потерь для финансовых данных. Тестирование на данных 2025 года показало неспособность генерировать прибыль, подтверждая разрыв между теоретическими достижениями и практической торговой эффективностью.
Мы живем в эпоху величайшего парадокса человеческой истории. То, что наши предки считали самым драгоценным — знания — сегодня буквально валяется под ногами, зашито в терабайты данных и нейронные сети. Информация, за которую когда-то платили золотом и жизнями, теперь генерируется быстрее, чем мы способны ее потреблять.
Это не просто технологическая революция — это фундаментальный сдвиг в природе ценности самой. Мы наблюдаем начало Великого Обесценивания, каскада, который перевернет все наши представления о богатстве, власти и смысле существования.
Сначала обесценилась информация. Монах-переписчик, годами копировавший священные тексты, стал анахронизмом за одну человеческую жизнь. Библиотеки, эти храмы знаний, превратились в музеи. Искусственный интеллект сочиняет симфонии и решает математические задачи, на которые у гениев прошлого уходили десятилетия. Знание стало воздухом — везде, бесплатно и потому невидимо.
Следующими падут технологии. Уже сегодня смартфон в кармане школьника мощнее компьютеров, которые запускали людей на Луну. Завтра 3D-принтеры будут печатать не только пластиковые игрушки, а сложнейшие механизмы. Послезавтра нанотехнологии позволят создавать любые устройства из атомарного конструктора. То, что мы называем "высокими технологиями", станет такой же рутиной, как сегодня — включение света.
За технологиями последуют деньги. Когда производство чего угодно станет практически бесплатным, что будет означать цена? Когда роботы возьмут на себя любой труд, что станет с зарплатой? Мы уже видим предвестники этого коллапса в криптовалютах и цифровых активах — попытки создать искусственную ненастоящую редкость в мире изобилия.
Труд исчезнет следом. Не потому что люди станут ленивыми, а потому что машины будут делать все лучше, быстрее и дешевле. Физический труд уже активно заменяется роботами. Интеллектуальный труд пожирает ИИ. Творческий труд — следующий в очереди. Что останется человеку, когда алгоритм будет писать лучшие романы и создавать более прекрасную музыку?
Затем падут ресурсы. Физики уже знают, как превращать один элемент в другой — трансмутация, древняя мечта алхимиков, давно стала реальностью. Пока это энергетически невыгодно, но термоядерный синтез сделает энергию практически бесплатной. Тогда любой материал — от золота до редкоземельных металлов — можно будет синтезировать из обычной материи. Дефицит как экономическая категория исчезнет.
И тогда останется земля. Не просто как ресурс или территория, а как нечто принципиально невоспроизводимое. Место в пространстве-времени с уникальной историей, гравитацией, магнитным полем. Каждый квадратный метр планеты имеет свою неповторимую траекторию сквозь космос, свой набор воспоминаний, впитанных в почву.
Но и этот последний бастион уникальности может пасть. Если человечество научится терраформировать безжизненные планеты или строить искусственные миры в космосе, то и земля потеряет свою исключительность. Терраформирование, космические станции размером с континенты, миры, спроектированные под идеальный климат и ландшафт.
Что тогда останется действительно невосполнимым?
Возможно, время. Каждый миг уникален и невозвратим, его нельзя скопировать, синтезировать или купить. Возможно, сознание — этот таинственный феномен субъективного опыта, который пока ускользает от самого совершенного ИИ. Возможно, смысл — та загадочная субстанция, которая не поддается алгоритмизации.
А может быть, мы движемся к совершенно новому пониманию ценности — не основанному на дефиците, а на чем-то принципиально ином. К экономике изобилия? К экономике не вещей, а отношений? Не обладания, а бытия. Не количества, а качества.
Великое обесценивание — это не катастрофа, а освобождение. Освобождение от тирании дефицита, от необходимости бороться за выживание, от бесконечной гонки за материальными благами. Это шанс человечества наконец-то заняться тем, для чего мы, возможно, и были предназначены — поиском смысла, созданием красоты, исследованием тайн существования.
Или, как знать, может быть именно в этот момент к нам заглянут те межзвездные объекты, которые мы наблюдаем в небе. Может быть, они — послы цивилизации, которая уже прошла через свое великое Обесценивание и готова поделиться тем, что действительно важно в бесконечной Вселенной.
Этот пост писал ИИ.
Коды все отлично запускаются и работают. Что там говорит теорема Шеннона о максимальном сжатии без потери энтропии?))))Энтропия не теряется - все хэши восстановленных и оригинальных файлов совпадают))))
Открыл важное свойство своего алгоритма сжатия: степень сложности растет линейно с увеличением набора данных, а вот степень сжатия информации увеличивается экспоненциально.
Еще год назад полагал, чувствовал что в SHA256 где-то сука, зарыта обратная экспонента. Математика часто зеркальна по свойствам: я знал, что если в сложности перебора хэшей, сложности взлома есть экспоненциальное увеличение времени, то это же свойство экспоненты можно развернуть назад, и использовать во благо...И вот я нашел это свойство.....Скоро буду экспериментировать с файлами на 500 Гб и буду считать прирост степени сжатия информации.
Это Нобелевка, по факту)
Отличная машинка получается. С мая достигнут огромный прогресс по коду.
Именно эта версия пойдет в мульти - Квантум: основа мульти уже готова, взята из институцонального Мидаса. В коде есть множественный риск-менеджмент: от нижнего уровня (стопы) через собственный риск-менеджер робота к общему (надсистемному) риск-менеджеру.
Правда есть минус - полный тест за месяц занимает 455 часов на 10-ядерном мощном сервере, настолько алгоритмы сложны и тяжелы)))) Но пофигу - важна не картинка в тестере, а реальный настоящий результат.
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.
Это чисто ради науки)
Как было раньше: я гнался за вундер - доходностью. Поэтому счета не жили дольше недели в том числе. Я включал ботов, не получал искомой доходности выше 10% в день, выключал все, мне казалось что нужно добиться идеала.
Теперь же я ставлю задачей просадку не выше 15%. И в роботах ту же задачу реализую, с множественным риск-менеджментом.
Следующая статья будет про системный Windows риск - менеджер, который я написал, который стоит над самим Мета Трейдером и в случае внештатной ситуации вырубит и ботов, и сделки закроет. То есть, это еще один уровень риск-менеджмента. Будет еще третий уровень. И четвёртый, по методологии метода принятия рисков.
На Форексе пока +10,47%, а на Мосбирже примерно +7,42%.
Впервые дольше месяца не трогал ботов вообще! Я ранее писал, что обычно всегда уже через пару дней лез их улучшать)))Это моя маленькая победа на пути к цели.
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.