Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
  • 情報
no
経験
11
製品
4
デモバージョン
0
ジョブ
1
シグナル
0
購読者
Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

8年の市場経験を持つ経験豊富な開発者兼トレーダーによる、ニューラルネットワークのエキスパートアドバイザー。 このハイパフォーマンスのロボットは、ニューラルネットワーク技術を使用して市場データを分析し、売買の意思決定を行います。ニューラルネットワークモデルは、2000年から2010年のEURCHF通貨ペアの過去データで訓練されました。 過去データでのバックテストでは、このロボットは印象的な結果を示しています。 ✅最大ドローダウン - 7% ✅シャープレシオ 3超 ✅プロフィットファクター - 2.44 ✅リカバリーファクター約 3.76 高い期待リターン指標と適度なリスクレベルを組み合わせたことで、このロボットはFX市場での魅力的な売買ツールとなっています。   ぜひ今すぐこのEAを購入し、その効果を実際に体感してください

Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

Revolutionary Forex expert advisor, built on the principles of the unique Recovery trading system. The key to the effectiveness of this algorithm is the accurate analysis of price behavior near psychologically important round levels. Moreover, the system uses a special price representation in the form of coordinates different from traditional candlestick charts. Main advantages of the advisor: Recovery strategy, based on price recovery High accuracy in identifying key support and resistance

Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

This is an expert advisor that combines advanced automated trading technologies. A unique algorithm based on machine learning and artificial intelligence models allows real-time market analysis and well-balanced trading decisions. Key features: System that adapts to changing market conditions Utilization of a averaging strategy to minimize risks High entry accuracy, confirmed by successful testing since 2008 Stable profitability, 67% profitable trades Sharpe ratio over 1, indicating efficient

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Сделал модель для прогнозирования смещения шифрования алгоритма SHA 256. Точность на тестовой выборке огромна. Пои идее, блок будет открываться очень быстро, и станет возможной дешифровка любого алгоритма шифрования в мире. Прогноз точности nonce: 0.98193049
Скорость майнинга: 0.83 гигахэшей в секунду
Оставшееся время при обычном переборе хэшей: 53595377703241.02 дней
Текущий хэш: bab82dc74aedc6a4ee2ded6f9e0f0ee3a1a192ed0c7cc4b035d0f370727c22c0
fxsaber
fxsaber 2024.04.15
Больше подробностей, пожалуйста.
Gamuchirai Zororo Ndawana
Gamuchirai Zororo Ndawana 2024.04.15
👀🔥
Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

AI Grid Forex Advisor - The Power of AI Trading We are proud to introduce an innovative trading advisor, developed with the application of artificial intelligence (AI) technologies. At the core of our AI advisor lies a unique neural network model, mathematically based on a classification method developed by Soviet mathematicians. This model allows for the identification of complex nonlinear patterns in the currency market and the formulation of highly effective trading decisions. A key feature

Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

Trader Zoya's Advisor - The Power of AI Trading We are proud to introduce Zoya, a cutting-edge trading advisor powered by advanced machine learning algorithms. Designed for automated AI trading on the EUR/USD currency pair, this expert advisor has demonstrated impressive results over the course of more than 24 years of testing. At the heart of Zoya's advisor lies a unique machine learning model, trained on historical market data starting from 2007. Despite facing major market disruptions, such

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Реалити шоу на 2 миллиарда тенге

План до начала лета : обучить минимум 21 модель, по 5-7 на каждой паре, на разных парах. Целевая доходность в год у каждой по 2%, целевая просадка до 1% в год, и совокупная по всем парам не более 4-5%. Каждую из моделей я буду загружать в маркет MQL5, средняя цена по всем моделям будет 800 долларов.

А 1 июня начнется жара. Мы с другом возьмём проп, большой счёт. Проп израильский, мы так страхуемся от санкций, евреи никогда не будут вводить санкции против русскоязычных там, где русские могут помочь им заработать.

Все Вагнера торгуют там, кто понял тот понял) Я уже получил подключение к их реальному серверу, посмотрел там все, мои модели там успешно торгуют, все супер!

И сразу же в июне я запущу реалити шоу на 2 миллиарда тенге. Смысл этого пропа в масштабировании счета. Берете вы допустим счет на 50 000 долларов, при успешной торговле проп обязуется увеличивать ваш счёт на 30-50% за каждые 10% на счёте, вплоть до 4 000 000$.

Я сделаю публичный сигнал MQL5. Буду рассказывать о том, как идёт торговля, предоставлять отчётность. Все это будет в рамках реалити, и цель дойти до планки счета в 4 миллиона долларов за 2-3 года.

Как вам идея?
Anatoliy Migachyov
Anatoliy Migachyov 2024.04.11
Мощно, успехов !
Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

Hello! The Al trading model was trained on Australian dollar data, with a forward test starting in 2008. Eight years of training data correspond to 16 years of test data. The Al trading model uses 100 features and employs one XGBoost model and one CatBoost model. The Al trading model was trained on data up to 2008, enabling it to effectively predict future prices. The forward test out of the training segment can be observed after 2008. The Al trading model utilizes 100 features, allowing it to

Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

Hello! The Al trading model was trained on Australian dollar data with a forward test starting in 2015. Six years of training data correspond to 18 years of test data. The Al trading model uses 100 features and one XGBoost model and one CatBoost model. The Al trading model was trained on data up to 2015, allowing it to effectively predict future prices. A forward test outside the training section can be viewed after 2015. The Al trading model uses 100 features that allow it to effectively

Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

Hello! The Al trading model was trained on Australian dollar data with a forward test starting in 2010. Six years of training data correspond to 18 years of test data. The Al trading model uses 400 features and one XGBoost model and one CatBoost model. The Al trading model was trained on data up to 2010, allowing it to effectively predict future prices. A forward test outside the training section can be viewed after 2010. The Al trading model uses 400 features that allow it to effectively

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Почти неделю сидел и мучился, пытался сделать нормальный тестер Питона для моделей. Ничего. Не работает. Либо показывает всегда прибыль, либо всегда слив. Вроде все учтено, спред, комса, направления сделок и потери на свопе, но все равно не работает.

Я сменил подход, сменил картинку. Сделал 10 лучших метрик оценки моделей классификации, научно обоснованных метрик, таких как точность, полнота, меткость, F1, и т.п. Вывел на основе этих метрик среднюю, сделал формулу.

Сразу же появилась новая проблема, дисбаланс классов. Если цена на исторических данных росла в течение 20-30 лет, лучшие метрики укажут на модели бычьего рынка, которые будут в итоге прогнозировать только покупки и все. Я с этим уже сталкивался, когда делал компьютерное зрение для анализа графиков. Пришлось внедрять балансировку классов по новому для меня методу, с весами классов.

Итог всей этой работы будет известен завтра, после тысячи обученных моделей и выбора одной лучшей. Тружусь для маркета, систему охлаждения ноутбука пожалуй надо уже менять)

Больше не придется мучиться, обучая сотни моделей, когда в прибыль идёт одна из сотни. Научные метрики нормально оценивают модели.
Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

Hello! The Al trading model was trained on data in Australian dollars, and forward testing began in 2006. Six years of training data correspond to 18 years of test data. The Al trading model uses 99 features, one XGBoost model, and one CatBoost model. The Al trading model was trained on data up to 2006, which allowed it to effectively predict future prices. The forward test outside the training section can be viewed after 2006. The Al trading model uses 99 features that allow it to effectively

Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

Hello! The Al trading model was trained on data in Australian dollars, and forward testing began in 2006. Six years of training data correspond to 18 years of test data. The Al trading model uses 99 features, one XGBoost model, and one CatBoost model. The Al trading model was trained on data up to 2006, which allowed it to effectively predict future prices. The forward test outside the training section can be viewed after 2006. The Al trading model uses 99 features that allow it to effectively

Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

This Al trading expert advisor (EA) uses two machine learning models - Chinese XGBoost and Russian CatBoost, working in pairs and enhancing each other's signals. The Al trading advisor is specifically designed for the euro-dollar pair and trained on data from the RoboForex broker. By using two models, the Al trading advisor can effectively analyze the market and provide more accurate trading signals. The model is trained on data up to 2010, which allows it to effectively predict future prices

Aleksandr Seredin
Aleksandr Seredin 2024.04.05
Мои поздравления! Рад, что тебе удалось завершить такой глобальный проект. Желаю дальнейших успехов в разработке. Тема огонь!
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko 2024.04.08
Спасибо большое. Огромное количество труда. 9-й год на рынке скоро, и 2-й год в программировании)))
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных

Разработка торгового робота на основе машинного обучения: подробное руководство. В первой статье цикла осуществлен сбор и подготовка данных и признаков. Для реализации проекта используется язык программирования Python и библиотеки, а также платформа MetaTrader 5.

4
Aleksandr Seredin
Aleksandr Seredin 2024.03.30
Огонь! )
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Взял проп США на 2 200 000. Также готовлю новую статью сюда, с моделью МО
Aleksandr Seredin
Aleksandr Seredin 2024.03.01
Огонь! )
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Друзья, меня забанили в сообщениях за рассылки. Блин.
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事Создаем алгоритм маркет-мейкинга на MQL5
Создаем алгоритм маркет-мейкинга на MQL5

Как работают маркет-мейкеры на рынке? Рассмотрим этот вопрос и создадим примитивный алгоритм маркет-мейкинга.

Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事MQL5での定量分析:有望なアルゴリズムの実装
MQL5での定量分析:有望なアルゴリズムの実装

定量分析とは何なのか、また、主要プレーヤーがどのように定量分析を使用しているのかを分析します。MQL5言語で定量分析アルゴリズムの1つを作成します。

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Тест на участке вне обучения с 2013, одной из моделей, которые сейчас стоят на тесте. +10% без плеча в год. Просадка 8%.

Просадки по полгода на пике. Думал взять счет в пропе США. Получается, что 4% риска в пропе, можно выдержать только торгуя втрое меньшим лотом. 5% прибыли за год. Проп такими темпами, я сдам за год. Или за полтора, если не повезет и попаду на неудачное время.

Все-таки настоящий трейдинг это всегда long term capital managment) Десятилетия труда и настойчивости. Забудьте вообще о тупых мошенниках, которые обещают в рекламе быстрые прибыли с трейдинга, о каких блин 50% в месяц можно говорить? О чем речь вообще? Это НЕВОЗМОЖНО! И легких денег в трейдинге ТОЖЕ НЕТ! ВСЕ ЭТИ СМАРТ МАНИ, ЧУДО СИСТЕМЫ, БРЕДЯТИНА ВСЯКАЯ - ЭТО ПРОСТО ЗАМАНУХА ДЛЯ ЛОХОВ НА ПОКУПКУ КУРСОВ!
12