|
2 anni
esperienza
|
7
prodotti
|
67
versioni demo
|
|
0
lavori
|
0
segnali
|
0
iscritti
|
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.
Сидишь ночью перед монитором, кофе остыл, глаза красные от экранов. Еще одна красная свеча съела половину депозита. Знакомо?
Каждый день тысячи людей входят на рынок с мечтами о финансовой свободе, но выходят с пустыми карманами и разбитыми иллюзиями. И дело не в том, что они плохо анализируют графики или не понимают фундамент. Дело в том, что они не понимают главного врага каждого трейдера — самого себя.
Высокие риски — это не просто цифры в торговом терминале. Это психологический капкан, который расставляет наше собственное сознание. Когда ты видишь, как твоя сделка идет в плюс на 50%, внутри просыпается первобытный инстинкт: "А что если еще подождать? Вдруг будет 100%?" И ты держишь. Держишь до тех пор, пока рынок не развернется и не заберет не только прибыль, но и часть депозита.
А потом начинается самое страшное — попытка отыграться. Лот увеличивается в два раза, потом в три. "Я же знаю рынок, я же видел этот паттерн сто раз!" И снова красная свеча. И снова боль в груди от осознания того, что ты только что потерял деньги, которые откладывал месяцами.
Знаешь, что самое печальное? Большинство сливают не из-за плохих стратегий. Они сливают из-за того, что не умеют управлять риском и собственными эмоциями. Они ставят стопы "на авось", рискуют 20-30% депозита на одну сделку и верят, что рынок им что-то должен.
Рынок никому ничего не должен. Он просто есть. Как океан, который может подарить тебе прекрасную волну или утопить без предупреждения. И единственное, что отличает тех, кто выживает, от тех, кто тонет — это умение читать этот океан и понимание того, сколько ты можешь позволить себе проиграть.
Всю эту неделю я работал над новым продуктом, основанном на моей системе Мидас — это уникальное применение GPT-моделей Transformer на финансовых рынках. Представь себе нейросеть, которая анализирует не просто цены, а паттерны поведения рынка через архитектуру внимания — точно так же, как ChatGPT понимает контекст в тексте. Я интегрировал механизмы self-attention с Марковскими цепями для предсказания рыночных состояний, добавил систему постоянного дообучения и создал архитектуру, которая учится на собственных ошибках в режиме реального времени.
Но самая крутая технология не поможет тебе, если ты не умеешь управлять рисками. Поэтому сейчас у меня есть комбо-предложение, которое решает обе проблемы: риск-менеджер для ручной торговли плюс архив рабочих роботов 2022-2023 года. Все это за 20 000 рублей — цену одной неудачной сделки с неправильным риском.
Риск-менеджер научит тебя думать не категориями "сколько заработаю", а категориями "сколько готов потерять". А роботы покажут, как работают алгоритмы, которые уже прошли проверку временем и волатильностью.
Потому что в конце дня важно не то, сколько ты заработал на одной сделке. Важно то, останешься ли ты в игре завтра.
Попробуем смайнить даные CFTC, загрузить отчеты COT и TFF через Python, соединить это с котировками MetaTrader 5 и моделью ИИ и получить прогнозы. Что такое отчеты COT на рынке Форекс? Как использовать отчеты COT и TFF для прогнозирования?
Майнинг данных балансов центробанков позволяет получить картину мировой ликвидности рынка Форекс и ключевых валют. Мы объединяем данные ФРС, ЕЦБ, BOJ и PBoC в композитный индекс и применяем машинное обучение для выявления скрытых закономерностей. Такой подход превращает сырой поток данных в реальные торговые сигналы, соединяя фундаментальный и технический анализ.
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!
Адаптация классической модели CAPM для валютного рынка Forex в MQL5. Индикатор рассчитывает ожидаемую доходность и премию за риск на основе исторической волатильности. Показатели возрастают на пиках и впадинах, отражая фундаментальные принципы ценообразования. Практическое применение для контртрендовых и трендовых стратегий с учетом динамики соотношения риска и доходности в реальном времени. Включает математический аппарат и техническую реализацию.
In this article we are implementing ARIMA forecasting indicator in MQL5. It examines how the ARIMA model generates forecasts, its applicability to the Forex market and the stock market in general. It also explains what AR autoregression is, how autoregressive models are used for forecasting, and how the autoregression mechanism works.
Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний. Совмещаем марковские цепи с многослойной нейросетью MLP, написанной на библиотеке ALGLIB MQL5. Как могут быть совмещены для прогнозирования Форекс марковские цепи и нейросети?
We are going to create a matrix forecasting model based on a Markov chain. What are Markov chains, and how can we use a Markov chain for Forex trading?
Computer vision for trading: how it works and how to develop it step by step. We create an algorithm for recognition of RGB images of price charts using the attention mechanism and a bidirectional LSTM layer. As a result, we obtain a working model for forecasting the EURUSD price with the accuracy of up to 55% in the validation section.
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.
What is quantitative trend analysis in the Forex market? We collect statistics on trends, their magnitude and distribution across the EURUSD currency pair. How quantitative trend analysis can help you create a profitable trading expert advisor.
The article contains a detailed description of the cross-rate calculation algorithm, a visualization of the imbalance matrix, and recommendations for optimally setting the MinDiscrepancy and MaxRisk parameters for efficient trading. The system automatically calculates the "fair value" of each currency pair using cross rates, generating buy signals in case of negative deviations and sell signals in case of positive ones.
The EURUSD forecasting system with the use of computer vision and deep learning. Learn how convolutional neural networks can recognize complex price patterns in the foreign exchange market and predict exchange rate movements with up to 54% accuracy. The article shares the methodology for creating an algorithm that uses artificial intelligence technologies for visual analysis of charts instead of traditional technical indicators. The author demonstrates the process of transforming price data into "images", their processing by a neural network, and a unique opportunity to peer into the "consciousness" of AI through activation maps and attention heatmaps. Practical Python code using the MetaTrader 5 library allows readers to reproduce the system and apply it in their own trading.