"Kei Sanada" is my internet alias. My hobby is algorithmic trading in the FOREX market, Quantopian.
Profession
Information technology consultant
・Gained experience in all processes in system development, proposal, requirement definition, conceptual/detail design, build/test, and maintenance.
・Assigned to CRM section of consulting farm from September 2002. Participated in the proposal and design/development of SFA/CRM systems.
・Worked on projects for the government, chemistry maker, precision apparatus maker, communication business, and finance business.
Sales
・Gained experience in corporate sales, existing customers, and prospects, as well as the development of new products.
・Created knowledge database of sales tools.
Internal IT System Dept.
・Internal IT System planning, development, operation and maintenance
Blog
MQ-1 https://mq-1.blogspot.com/
Article
Analysis of Numerai AUM reporting date 2024/09/30
https://mq-1.blogspot.com/2024/11/AnalysisofNumeraiAUMreportingdate20240930blog-post.html.html
Analysis of Numerai AUM reporting date 2024/06/30
https://mq-1.blogspot.com/2024/08/analysis-of-numerai-aum.html
http://yury-reshetov.com/
Automated Trading System "Сombo"
https://www.mql5.com/ru/code/7917
The ATS is based on the classical trend-following strategy and a double-layer neural network taught in to enter the market against the trend.
ニューラルネットワークとパーセプトロン
http://kazoo04.hatenablog.com/entry/agi-ac-15
単純パーセプトロンの解説・実装
http://qiita.com/murataR/items/74a3a89ffcccb688d71f
http://www.forexfactory.com/showthread.php?p=8750896
https://youtu.be/gu8uTTURudA
Questo articolo è dedicato a una nuova direzione nell'apprendimento automatico: deep learning o, per essere precisi, reti neurali profonde. Questa è una breve rassegna delle reti neurali di seconda generazione, l'architettura delle loro connessioni e dei principali tipi, metodi e regole di apprendimento e i loro principali svantaggi. Segue la storia dello sviluppo della rete neurale di terza generazione, i loro principali tipi, peculiarità e metodi di allenamento. Sono condotti esperimenti pratici sulla costruzione e l'addestramento di una rete neurale profonda avviata dai pesi di un autoencoder impilato con dati reali. Tutte le fasi, dalla selezione dei dati di input alla derivazione metrica sono discusse in dettaglio. L'ultima parte dell'articolo contiene un'implementazione software di una rete neurale profonda in un Expert Advisor con un indicatore integrato basato su MQL4 / R.
https://www.mql5.com/en/code/15505
https://www.mql5.com/en/forum/149767