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
Article publié Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 2): Усложняем архитектуру до 2D-анализа RGB-изображений
Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 2): Усложняем архитектуру до 2D-анализа RGB-изображений

Компьютерное зрение для трейдинга, как работает и как разрабатывается по шагам. Создаем алгоритм распознавания RGB-изображений графиков цен с механизмом внимания и двунаправленным LSTM-слоем. В результате получаем рабочую модель прогнозирования цены евро-доллара с точностью до 55% на валидационном участке.

2
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
Article publié Количественный анализ трендов: Собираем статистику на Python
Количественный анализ трендов: Собираем статистику на Python

Что такое количественный анализ трендов на рынке Форекс. Собираем статистику по трендам, их величине и распределению по валютной паре EURUSD. Как количественный анализ трендов поможет создать прибыльный торговый советник.

2
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Арбитражный трейдинг Forex: Матричная торговая система на возврат к справедливой стоимости с ограничением риска
Арбитражный трейдинг Forex: Матричная торговая система на возврат к справедливой стоимости с ограничением риска

Статья содержит детальное описание алгоритма расчета кросс-курсов, визуализацию матрицы дисбалансов и рекомендации по оптимальной настройке параметров MinDiscrepancy и MaxRisk для эффективной торговли. Система автоматически рассчитывает "справедливую стоимость" каждой валютной пары через кросс-курсы, генерируя сигналы на покупку при отрицательных отклонениях, и на продажу — при положительных.

3
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 1): Создаем базовый простой функционал
Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 1): Создаем базовый простой функционал

Система прогнозирования EURUSD с применением компьютерного зрения и глубокого обучения. Узнайте, как сверточные нейронные сети могут распознавать сложные ценовые паттерны на валютном рынке и предсказывать движение курса с точностью до 54%. Статья раскрывает методологию создания алгоритма, использующего технологии искусственного интеллекта для визуального анализа графиков вместо традиционных технических индикаторов. Автор демонстрирует процесс трансформации ценовых данных в «изображения», их обработку нейронной сетью и уникальную возможность заглянуть в «сознание» ИИ через карты активации и тепловые карты внимания. Практический код на Python с использованием библиотеки MetaTrader 5 позволяет читателям воспроизвести систему и применить ее в собственной торговле.

3
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Прогнозируем Ренко — бары при помощи ИИ CatBoost
Прогнозируем Ренко — бары при помощи ИИ CatBoost

Как использовать Ренко-бары вместе с ИИ? Рассмотрим Ренко-трейдинг на Форекс с точностью прогнозов до 59.27%. Исследуем преимущества Ренко-баров для фильтрации рыночного шума, узнаем, почему объемные показатели важнее ценовых паттернов, и как настроить оптимальный размер блока Ренко для EURUSD. Пошаговое руководство по интеграции CatBoost, Python и MetaTrader 5 для создания собственной системы прогнозирования Ренко Форекс. Идеально для трейдеров, стремящихся выйти за рамки традиционного технического анализа.

3
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Видите маленькие пополнения счета ? Это - ребейты (награда за торговый оборот).

Небольшой процентник капает на счет каждую ночь, это своего рода кэшбек от брокера за активную торговлю роботов.

Каждому кто приобретает акционные версии роботов - я могу настроить такого рода ребейт с прямым переводом ребейта на счет каждую ночь.

По процентам чисто с ребейтов за апрель вышло + 0,75%, плюс еще роботы сами набили +12,52% на все пополнения.

Принцип прост - постоянно пополняем счет, роботы постоянно набивают прибыль на все пополнения, ребейты также увеличиваются. Дальше в систему вступает его величество сложный процент, который и выводит вас на финансовую свободу. Наш с женой пассивный доход от инвестиций за год уже впервые превысил 1 млн. тенге, это около 20 000 рублей полностью пассивно - ежемесячно. Но прибылью мы не пользуемся, а реинвестируем и пускаем в работу - хоть через 10 лет пожить как миллиардеры))))

Всего накопительных счетов сейчас 11 - это и вклады, и депозиты, и брокерские счета в РФ / Казахстане, и криптобиржи, и брокерские счета у Форекс - дилеров.

Главная суть системы: контролировать расходы, чтобы тратить не все, то что не потратили, запускаем в инвестиции, и они уже создают нам капитал на дистанции.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Торговля портфелем роботов за месяц.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Торговля портфелем роботов за месяц.
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Парный трейдинг: Алготорговля с автооптимизацией на разнице Z-оценки
Парный трейдинг: Алготорговля с автооптимизацией на разнице Z-оценки

В этой статье разберем, что такое парный трейдинг и как происходит торговля на корреляциях. Также создадим советник для автоматизации парного трейдинга и добавим возможность автоматической оптимизации такого торгового алгоритма на исторических данных. Кроме того, в рамках проекта узнаем, как рассчитывать расхождения двух пар с помощью z-оценки.

4
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Угловой анализ ценовых движений: гибридная модель прогнозирования финансовых рынков
Угловой анализ ценовых движений: гибридная модель прогнозирования финансовых рынков

Что такое угловой анализ финансовых рынков? Как использовать углы движения цен и машинное обучение для точного прогнозирования с точностью 67? Как совместить регрессионную и классификационную модель с угловыми признаками и получить работающий алгоритм? Причем тут Ганн? Почему углы движения цен являются хорошим признаком для машинного обучения?

4
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Определение перекупленности и перепроданности по теории хаоса
Определение перекупленности и перепроданности по теории хаоса

Определяем перекупленность и перепроданность рынка по теории хаоса: интеграция принципов теории хаоса, фрактальной геометрии и нейронных сетей для прогнозирования финансовых рынков. Исследование демонстрирует применение показателя Ляпунова, как меры рыночной хаотичности, и динамическую адаптацию торговых сигналов. Методология включает алгоритм генерации фрактального шума, гиперболическую тангенциальную активацию и оптимизацию с моментом.

3
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
То ли мне прилетел бан от MLQ5 за отправку мониторинга внешнего, то ли просто сайт глючит....Непонятно(
Maxim Kuznetsov
Maxim Kuznetsov 2025.04.14
раз в порфиле пишешь, значит это не бан :-)
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Скальперский советник Ilan 3.0 Ai с машинным обучением
Скальперский советник Ilan 3.0 Ai с машинным обучением

Помните советник Ilan 1.6 Dymanic? Попробуем улучшить его с помощью машинного обучения! Реанимируем старую разработку в статье и добавляем машинное обучение с Q-таблицей. По шагам.

4
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Друзья, делаю распродажу - 5 копий своих лучших роботов, до 5 копий, 15 подписчикам - каждая по 15 000 рублей, против обычной цены в 100 000+ . Средний Шарп 2+. Алгоритмы со стопами. Пишите в личку)
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Своп-арбитраж на Форекс: Собираем синтетический портфель и создаем стабильный своп-поток
Своп-арбитраж на Форекс: Собираем синтетический портфель и создаем стабильный своп-поток

Хотите узнать, как извлекать выгоду из разницы в процентных ставках? В статье мы посмотрим, как использовать своп-арбитраж на Форексе, чтобы каждую ночь получать стабильный доход, создавая портфель, устойчивый к рыночным колебаниям.

Yevgeniy Koshtenko
Article publié Применение теории игр в алгоритмах трейдинга
Применение теории игр в алгоритмах трейдинга

Создаем адаптивный самообучающийся торговый советник на основе машинного обучения DQN, с многомерным причинно-следственным выводом, который будет успешно торговать одновременно на 7 валютных парах, причем агенты разных пар будут обмениваться друг с другом информацией.

2
Yevgeniy Koshtenko
Article publié Forex arbitrage trading: Analyzing synthetic currencies movements and their mean reversion
Forex arbitrage trading: Analyzing synthetic currencies movements and their mean reversion

In this article, we will examine the movements of synthetic currencies using Python and MQL5 and explore how feasible Forex arbitrage is today. We will also consider ready-made Python code for analyzing synthetic currencies and share more details on what synthetic currencies are in Forex.

5
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Друзья - трейдеры, кто-нибудь хочет получить 1000$ в управление? От вас - еженедельная отчётность и дисциплина в торгах. В качестве бонуса от меня ещё - арбитражный бот Сварог, НО строго на выданном именно вам треугольнике, чтобы счета не коррелировали, и с привязкой к счету.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Друзья, пока некогда писать посты. Я если честно, сижу за кодом уже несколько недель подряд. Пилю решение по совмещению моих арбитражных систем, ботов Синергии, Мидаса, и еще новых разработок по DQN. Если честно, это пипец как трудно, я первый раз пишу настолько мощную и огромную структуру кода....Пипец.