|
no
経験
|
1
製品
|
4
デモバージョン
|
|
0
ジョブ
|
1
シグナル
|
0
購読者
|
About Me:
Algorithmic Developer & AI Engineer specializing in next-generation trading solutions powered by neural network architectures.
As the architect of the Royal Quant project, I develop EAs that go beyond static rules; they learn and adapt to shifting market volatility utilizing multilayer perceptrons.
Core Competencies:
MQL5 Development: Advanced expert advisor engineering integrated with Deep Learning frameworks.
Statistical Edge: Systems design targeting a verified Win-Rate exceeding 75%.
Risk Mitigation: Drawdown management through scientifically grounded money management protocols.
I do not promise instantaneous windfall profits. Instead, I provide mathematically sound software where every transaction is guarded by an institutional-grade stop-loss and the objective logic of Artificial Intelligence.
Algorithmic Developer & AI Engineer specializing in next-generation trading solutions powered by neural network architectures.
As the architect of the Royal Quant project, I develop EAs that go beyond static rules; they learn and adapt to shifting market volatility utilizing multilayer perceptrons.
Core Competencies:
MQL5 Development: Advanced expert advisor engineering integrated with Deep Learning frameworks.
Statistical Edge: Systems design targeting a verified Win-Rate exceeding 75%.
Risk Mitigation: Drawdown management through scientifically grounded money management protocols.
I do not promise instantaneous windfall profits. Instead, I provide mathematically sound software where every transaction is guarded by an institutional-grade stop-loss and the objective logic of Artificial Intelligence.
Irina Selivanevskaia
パブリッシュされたプロダクト
Royal Quant EA 神経予測と確率적リスク管理に基づく XAUUSD 定量的取引システム リアルタイム検証： システムの数学的効率は、公認ブローカーのリアルタイム取引口座（セント口座ではない）で確認されています。Royal Quant EA の運用活動と最新の統計は、次のリンクからリアルタイムで監視できます： https://www.mql5.com/en/signals/2354869 Royal Quant EA は、応用数学、統計分析、および機械学習の手法に基づいて開発された、特化型のアルゴリズム取引システムです。 このシステムは XAUUSD（ゴールド）市場のみを対象としています。Royal Quant のコンセプトは、市場の不確実性の制御と規律あるリスク管理を優先する安定した取引モデルの形成を中心に構築されています。 I. 分析および意思決定アーキテクチャ システムは多層パーセプトロン（Multilayer Perceptron）ニューラルネットワークモデルに基づいています。このアプローチにより、頻繁な手動最適化の必要性が最小限に抑えられます。
