Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
  • 情報
2 年
経験
13
製品
36
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 パブリッシュされたプロダクト

TimeGap Block SMC v3.00 TimeGap Block SMC is an indicator for MetaTrader 5 that automatically detects price areas where the market passed through a range too quickly and spent almost no time inside the zone. Such areas often point to an imbalance between supply and demand. When price returns to these areas, the market may show a reaction: a bounce, a slowdown, partial filling of the zone, or a breakout. The indicator is built on Smart Money Concepts logic and helps analyze market structure

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Теперь я миллионер! Сложный процент уже виден)
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事Quantum Neural Network in MQL5 (Part I): Creating the Include File
Quantum Neural Network in MQL5 (Part I): Creating the Include File

The article presents a new approach to creating trading systems based on quantum principles and artificial intelligence. The author describes the development of a unique neural network that goes beyond classical machine learning by combining quantum mechanics with modern AI architectures.

2
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Прибыль модели Quantum за сегодня +1,12% при просадке -0,14%

На Мосбирже прибыль по балансу закрытая +0,24% за сутки.
panovq
panovq 2025.07.27
Привет а какой брокер использует МТ5 для мосбиржи?
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Итог по прибыли Квантума за сегодня.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
КВАНТУМ ШАТАЕТ РЫНОК С ПРОФИТ-ФАКТОРОМ ВЫШЕ 20!!!😍😍😍😍
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Улучшил Квантума. Добавил ещё одну нейронную сеть с нейрогенезом - созданием новых нейронных связей, синаптическими связями и их прокачкой. Эта идея была описана в моей статье про биологически верную искуственную нейронную сеть.

Добавил вторую квантовую схему, из моей статьи про квантовые вычисления на бирже.

Добавил херову гору новых проверок - на ненулевой тик, на минимальный тик, на валидацию тика, по таймеру, по модулю бара, новый бар М1, и т. п.

Я уже хер знает что ещё за проверки добавить. Я кучу статей про проверки роботов перечитал, и добавил всё.

В моих руках - полностью самообучающаяся биологически и физически верная система для заработка на бирже.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Прибыль портфеля роботов семейства Qantum за неделю.

Просадка по эквити -2,9% на максималках.

Прибыль +11, 5% за неделю.

Написал отдельную библиотеку включаемую, для управления всей торговлей на RL, обучении с подкреплением. Плюс, добавил модель U Transformer также включаемым файлом. И обмен информацией между агентами и моделями.

Два RL - агента, один риск менеджер, второй - трейдер. Ещё хочу добавить третьего - аналитика. Стало ещё круче!
jorge luna
jorge luna 2025.07.05
Will you have this Quantum robot available in the future? I was also very interested in your research on yellow 3D clusters. Do you have any price reversal indicators based on your research? Thank you, and I look forward to further updates on your research.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Тест модели Quantum с проверкой на новый бар (все вычисления только на новом баре)

Шарп падает сразу с 12-15 до 5-6. Явно хуже. С проверкой на новый тик, ненулевой тик - работает лучше, потому что в 25% случаев по прибыли эксперт закрывается сразу же.
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事Analyzing Price Time Gaps in MQL5 (Part II): Creating a Heat Map of Liquidity Distribution Over Time
Analyzing Price Time Gaps in MQL5 (Part II): Creating a Heat Map of Liquidity Distribution Over Time

A detailed guide on how to create a heat map indicator for MetaTrader 5 that visualizes the price distribution over time. The article reveals the mathematical basis of time density analysis, where each price level is colored from red (minimum stay time) to blue (maximum stay time).

2
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事Seasonality Indicator by Hours, Days of the Week, and Days of the Month
Seasonality Indicator by Hours, Days of the Week, and Days of the Month

The article explains how to develop a tool for analyzing recurring price patterns in financial markets — by day of the month (1-31), day of the week (Monday-Sunday), or hour of the day (0-23). The indicator analyzes historical data, calculates the average return for each period, and displays the results as a histogram with a forecast. It includes customizable parameters: seasonality type, number of bars analyzed, display as percentages or absolute values, chart colors.

2
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事Analyzing Price Time Gaps in MQL5 (Part I): Building a Basic Indicator
Analyzing Price Time Gaps in MQL5 (Part I): Building a Basic Indicator

Time gap analysis helps traders identify potential market reversal points. The article discusses what a time gap is, how to interpret it, and how it can be used to detect large volume influxes into the market.

1
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Новый граальный робот Quantum - на квантовой нейросети LSTM (квантовая схема Гровера + нейронка)
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Новый граальный робот Quantum - на квантовой нейросети LSTM (квантовая схема Гровера + нейронка)
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事PPPとIMFデータを用いた公正な為替レートの算出
PPPとIMFデータを用いた公正な為替レートの算出

Pythonを用いた購買力平価(PPP)ベースの為替レート分析システムの構築。IMFデータを用いて、5つの方法によって理論為替レートを計算するアルゴリズムを開発しました。本記事は、ファンダメンタルな通貨分析、経済データの処理、トレードシステムとの統合に関する実践的なガイドです。完全なコードはオープンソースとして公開されています。

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Итоговая архитектура Мидаса:

Верхний уровень системы: Мета модель, принимающая признаки, прогнозы и ошибки всех остальных моделей

Второй верхний уровень системы: Раздельные модули, у каждого есть ИИ модель:

2D RGB компьютерное зрение
Эмуляция опционов
Эмуляция фьючерсов
Загрузка данных опционов и фьючерсов CME
Загрузка данных Всемирного банка
Загрузка данных Международного валютного фонда
Загрузка данных Eurostat
Загрузка данных NasdaqStat
Загрузка новостного дата банк news.com
Загрузка позиций хедж-фондов через SEC
Загрузка позиций хедж-фондов через CFTC
Анализ последовательностей Фибоначчи
Анализ величин трендов
Анализ объёмов
Анализ углов движения цен и углов Ганна
Анализ арбитражных вилок через треугольный арбитраж
Анализ справеливых цен валют по ППС
Анализ статистических производных цен
Анализ сезонности торгов, часов, дней недели
Анализ группового движения всех главных 28 валют в мире, корреляций, коинтеграций, корзин
Анализ данных со спутников США и загруженности портов для экспорта и импорта
Анализ нумерологического скора цены
Анализ влияния положений звёзд и планет на цены через астрологическую библиотеку Пайтона
Анализ аппроксимации простых чисел цены
ARIMA с обучением нейросети на её остатках

Эти модули складывают свои прогнозы алгоритмом консенсуса (привет Эфириум).

Нижний уровень системы: оптимизация портфеля сделок по их направлениям через портфельную теорию Марковица + VaR модель.

Будет ещё один нижний уровень, отвечающий за DCA усреднение и непосредственно набор и сброс позиций.... Пилю его.

Много сил ушло.
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事Pythonを用いたIMFデータの取得
Pythonを用いたIMFデータの取得

PythonでIMFデータを取得する:マクロ経済に基づく通貨戦略に活用するためのIMF(国際通貨基金)データマイニング。マクロ経済は、一般のトレーダーおよびアルゴリズムトレーダーにどのように役立つのでしょうか。

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Почему 90% трейдеров тонут в океане собственной жадности?

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.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Матричная модель обучения с подкреплением - обучается в процессе, получая опыт. Надо загрузить в Маркет - отлично идет)
Yevgeniy Koshtenko
パブリッシュされた記事PythonによるCFTCデータマイニングとAIモデルの構築
PythonによるCFTCデータマイニングとAIモデルの構築

CFTCデータのマイニングを試み、Pythonを通じてCOTおよびTFFレポートをダウンロードし、これらをMetaTrader 5の相場データおよびAIモデルと統合して、予測を得てみましょう。FX市場におけるCOTレポートとは何でしょうか。また、COTおよびTFFレポートをどのように予測に活用するのでしょうか。