Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
  • 情報
2 年
経験
13
製品
37
デモバージョン
1
ジョブ
0
シグナル
0
購読者
Qualified Investor of Kazakhstan and the Russian Federation.
Trading since 2016, algorithmic trading since 2019, machine learning and programming since 2021.

I develop expert advisors, trading robots, indicators, smart contracts, cryptocurrency token and coin codebases, business automation software, and turnkey AI models.

Currently working on an institutional-grade trading system for my own hedge fund and on my own AI blockchain.
Author of 100+ international articles published in different languages worldwide.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Наконец допилил Нексус. Полноценный биржевой ИИ на чистом языке MQL5 на DQN обучении + Casual многомерный причинно следственный вывод + теория игр Нэша.

В отличие от остальных моих алгоритмов, не требует обучения и оптимизации, обучается на лету и за пару дней выходит в прибыль. Постоянно дообучается на лету. Выходит в прибыль с любой точки графика на любой паре.

Осталось совместить это с арбитражным Сварогом и поставкой данных из Мидаса, и с удаленным риск менеджером. Но эта часть системы самодостаточна.
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事FX裁定取引:関係性評価パネル
FX裁定取引:関係性評価パネル

MQL5における裁定取引分析パネルの開発について説明します。さまざまな方法で、Forexで理論為替レートを導き出すにはどうすればよいでしょうか。市場価格と理論為替レートとの乖離を把握し、ある通貨を別の通貨に交換する裁定取引(三角裁定取引など)の収益機会を評価するためのインジケーターを作成します。

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Мой робот-маркетмейкер, торгует у тещи.
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事PythonでリモートFXリスク管理システムを構築する
PythonでリモートFXリスク管理システムを構築する

Pythonで動作するリモートの外国為替リスク管理システムを構築しており、サーバーにも段階的に展開しています。本記事を通して、プログラムでFXのリスクを管理する方法や、FXの資金を無駄にしない方法を学んでいきます。

Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事純粋なMQL5で実装した通貨ペア強度インジケーター
純粋なMQL5で実装した通貨ペア強度インジケーター

MetaTrader 5向けの通貨強度分析用のプロフェッショナルなインジケーターを開発します。このステップバイステップガイドでは、強力な取引ツールを作成する方法を解説します。視覚的なダッシュボードを搭載し、複数の時間足(H1、H4、D1)で通貨ペアの強さを計算し、動的なデータ更新を実装し、ユーザーフレンドリーなインターフェースを作成することができます。

Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事取引における資金管理とデータベースを用いた個人向け会計プログラム
取引における資金管理とデータベースを用いた個人向け会計プログラム

トレーダーはどのように資金を管理すればよいのでしょうか。また、トレーダーや投資家はどのようにして支出、収入、資産、負債を把握すればよいのでしょうか。本記事では、単なる会計ソフトではなく、金融市場という荒波の中で意思決定を支える実践的なツールを紹介します。

Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事IBMの量子コンピュータを使ってすべての価格変動パターンを解析する
IBMの量子コンピュータを使ってすべての価格変動パターンを解析する

IBMの量子コンピュータを使用してすべての価格変動オプションを発見します。まるでSFの話のようですが、これが取引における量子コンピューティングの世界です。

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Пока что наш портфель обгоняет чуть ли не все фонды мира.

Огонь. Нраицца. Портфель собрала нейросеть. Есть ещё портфель на Мосбирже, ещё не смотрел результаты, и два глобальных портфеля - инновационный с результатом +154% без плеча, и вечный, из ETF.

Все это без плеча. Шарп под четверочку)
Aleksandr Seredin
Aleksandr Seredin 2025.02.24
Огонь! Отличный результат, так держать!
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Пилю уникальное решение. Суть: я создаю единый сервер коллективного биржевого дохода. Сервер удаленный, постоянно включенный, где постоянно работает Python риск-менеджер.

Риск-менеджер удаленно подключается ко всем советникам (роботам), которые с ним связаны, хоть сколько, связаны через сокеты.

А советники (роботы) - будете использовать вы, бесплатно, за процент от прибыли. У нас будет чат, у нас будет команда. Риск контролируется всей командой и сервером (система коллективной ответственности).

Робот сам, рабоотает вот так примерно - это полуавтомат на моем исследовании 3D баров.

Есть тройной риск-менеджмент, как с вашей стороны (закрытие позиций вручную), так и со стороны самого советника (он закрывает как РМ определенный процент просадки), так и со стороны сервера (он удаленно видит ваш советник, и рубит риски).

Если откатаем систему, и все будем получать доход - начнем брать проп-счета, и слить вы их не сможете по причинам удаленного риск-менеджмента.

Как вам идея?
Михалыч Трейдинг
Михалыч Трейдинг 2025.02.22
Идея отличная! Если контроль рисков сервера настраиваемый.
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事外国為替におけるフィボナッチ(第1回):価格と時間の関係を調べる
外国為替におけるフィボナッチ(第1回):価格と時間の関係を調べる

市場はフィボナッチに基づく関係性をどのように観測しているのでしょうか。各項が直前の2つの項の和になっているこの数列(1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...)は、ウサギの個体数の増加を説明するだけのものではありません。私たちは、「世界のあらゆるものは数の一定の関係に従う」というピタゴラス派の仮説を考察します。

Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされたコードトレーダーのための高度な複利計算機
トレーダーのための複利計算機。あなたのパラメーターに基づいて、破滅のリスクと取引ごとの最適なリスクを計算します。1年後、1ヶ月後、および期間終了時の資本額の予測を提供します。
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事取引所価格のバイナリコードの分析(第2回):BIP39への変換とGPTモデルの記述
取引所価格のバイナリコードの分析(第2回):BIP39への変換とGPTモデルの記述

価格の動きを解読し続けます。では、バイナリ価格コードをBIP39に変換して得られる「市場辞典」の言語分析はどうでしょうか。本記事では、データ分析における革新的なアプローチを掘り下げ、現代の自然言語処理技術が市場言語にどのように応用できるかを考察します。

Aleksandr Seredin
Aleksandr Seredin 2025.02.13
Очень интересная идея. Спасибо большое автору за этот уникальный материал!
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事金融時系列予測のための生物学的ニューロン
金融時系列予測のための生物学的ニューロン

時系列予測のために生物学的に正しいニューロンシステムを構築します。ニューラルネットワークのアーキテクチャにプラズマ的な環境を導入することで、一種の「集合知」が生まれます。そこでは、各ニューロンが直接的な結合だけでなく、長距離の電磁相互作用を通じてもシステム全体の動作に影響を与えます。このようなニューラル脳モデリングシステムが市場においてどのような性能を発揮するのかを見ていきます。

Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事Pythonを使用したボラティリティ予測インジケーターの作成
Pythonを使用したボラティリティ予測インジケーターの作成

本記事では、二値分類を使って将来の極端なボラティリティを予測します。さらに、機械学習を活用した極端ボラティリティ予測インジケーターの開発もおこないます。

Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事強化学習と弱者淘汰を組み合わせた進化型取引アルゴリズム(ETARE)
強化学習と弱者淘汰を組み合わせた進化型取引アルゴリズム(ETARE)

この記事では、進化アルゴリズムと深層強化学習を組み合わせた、外国為替取引のための革新的な取引アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムは、非効率な個体を絶滅させるメカニズムを使用して取引戦略を最適化します。

Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事Pythonの価格変動離散化手法
Pythonの価格変動離散化手法

Python + MQL5を使用した価格離散化手法を見ていきます。本記事では、バー生成に関する幅広い手法を実装したPythonライブラリの開発経験についご紹介します。クラシックなボリュームバーやレンジバーから、よりエキゾチックな練行足やカギ足といった手法までを網羅します。スリーラインブレイクローソク足やレンジバーの統計分析をおこないながら、価格を離散的に表現する新たな方法を探っていきます。

Yevgeniy Koshtenko パブリッシュされたプロダクト

AI Moving Average Trend Brief Description An innovative trend indicator utilizing neural network technology for adaptive price movement analysis, perfect for medium and long-term traders working across various timeframes. Full Description Operating Principle The indicator employs a single-layer neural network to analyze price movements and construct an adaptive trend line. The algorithm combines classical moving average with machine learning for precise trend determination. Calculation

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Новый модуль в Мидасе!!!👻👻👻🤖🤖🤖Скоро выйдет в виде статьи!

ETARE (Эволюционный Торговый Алгоритм с Подкреплением и Вымиранием) – революционная торговая система, которая переосмысливает принципы теории эволюции Дарвина в контексте финансовых рынков. Как в природе выживают наиболее приспособленные организмы, так и в ETARE процветают только самые эффективные торговые стратегии.

В основе системы лежит принцип естественного отбора: множество торговых стратегий конкурируют между собой, подобно видам в экосистеме. Успешные стратегии "выживают" и передают свои характеристики (гены, веса нейросетей) следующим поколениям через механизм генетического наследования, в то время как неэффективные – отсеиваются. Этот процесс, реализованный через передовые алгоритмы машинного обучения, обеспечивает постоянную адаптацию к меняющимся рыночным условиям.
Периодически электронная популяция вымирает, остаются сильнейшие!

Подобно тому, как биологические виды развивают иммунитет к неблагоприятным факторам среды, ETARE формирует устойчивость к различным рыночным условиям. Система использует многоуровневый механизм управления рисками, включающий стратегию динамического усреднения позиций и адаптивное распределение капитала.

Ключевой особенностью ETARE является её способность к самообучению через механизм подкрепления. Каждая торговая операция, независимо от результата, обогащает "генетический код" системы, улучшая качество будущих решений. Это напоминает процесс эволюционной адаптации, где каждое поколение становится более приспособленным к своей среде.

Инвестиционная эффективность ETARE базируется на трех фундаментальных принципах эволюционной теории: наследственности (передача успешных торговых паттернов), изменчивости (постоянная адаптация стратегий) и естественном отборе (выживание наиболее прибыльных подходов). Это делает систему особенно привлекательной для институциональных инвесторов, стремящихся к стабильной доходности при контролируемых рисках в долгосрочной перспективе.

Касаемо фич и признаков: они поступают одновременно со всех остальных модулей внутрь генетической системы. В том числе и сигналы от других модулей (арбитражные, экономические, анализа новостей и позиций фондов, по чистому МО), Плюс, двухканально: при мере набора статистики и торговой истории также поступает торговая история счета через TradingHistory. В итоге получается уже по-настоящему многомерная и эволюционирующая система!
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事アルゴリズム取引におけるニューロシンボリックシステム:シンボリックルールとニューラルネットワークを組み合わせる
アルゴリズム取引におけるニューロシンボリックシステム:シンボリックルールとニューラルネットワークを組み合わせる

本記事では、古典的なテクニカル分析とニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッド型取引システムの開発経験について解説します。システムのアーキテクチャを、基本的なパターン分析やニューラルネットワーク構造から、実際の売買判断に至るメカニズムまで詳細に分析し、実際のコードや実務的な知見も共有します。