Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
  • 정보
2 년도
경험
14
제품
36
데모 버전
1
작업
0
거래 신호
0
구독자
Professional and qualified investor and trader operating in Kazakhstan and the Russian Federation.

Active in financial markets since 2016, algorithmic trading since 2019, and machine learning and software development since 2021.

I develop Expert Advisors, algorithmic trading systems, technical indicators, smart contracts, token and cryptocurrency infrastructure, business automation solutions, and turnkey AI models.

I am currently developing an institutional-grade trading ecosystem for my own hedge fund, alongside a proprietary AI-powered blockchain infrastructure.

The project already includes a multi-module Python infrastructure for trading through Interactive Brokers, a dedicated trading system for RoboForex, and a fully developed institutional-grade Expert Advisor built around strict risk management parameters — including a 2% maximum daily drawdown and a 5% maximum weekly drawdown — with a primary focus on long-term stability, disciplined capital preservation, and sustainable institutional-level performance.

https://www.mql5.com/ru/market/product/193554

RoboForex traders can also access a 95% commission and spread rebate by opening a new trading account using my referral code — jsdnu.

Through my SINERGY rebate service, 95% of eligible RoboForex trading commissions and spread costs are credited back every trading day at 08:00. This can reduce effective trading costs to approximately $1 per lot, positioning the setup among the most cost-efficient ECN trading arrangements available globally.

Author of 100+ international articles published in multiple languages worldwide.

https://shtenco.github.io/index.html
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
게재된 기고글 Python과 MQL5로 로봇 개발하기(1부): 데이터 전처리
Python과 MQL5로 로봇 개발하기(1부): 데이터 전처리

머신 러닝을 기반으로 트레이딩 로봇을 개발하기: 자세한 가이드. 이 시리즈의 첫 번째 글에서는 데이터와 기능을 수집하고 준비하는 방법을 다룹니다. 이 프로젝트는 파이썬 프로그래밍 언어와 라이브러리, MetaTrader 5 플랫폼을 사용하여 구현됩니다.

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
게재된 기고글 MQL5에서 마켓 메이킹 알고리즘 만들기
MQL5에서 마켓 메이킹 알고리즘 만들기

마켓 메이커는 어떻게 움직이는 걸까요? 이 주제를 살펴보며 기본적인 마켓 메이킹 알고리즘을 만들어 봅시다.

Yevgeniy Koshtenko
게재된 기고글 MQL5의 정량적 분석: 유망한 알고리즘 구현하기
MQL5의 정량적 분석: 유망한 알고리즘 구현하기

우리는 정량적 분석이란 무엇인지 그리고 주요 거래 주체들은 이를 어떻게 활용하고 있는지에 대해 분석해 볼 것입니다. 우리는 MQL5 언어로 정량적 분석 알고리즘 중 하나를 만들 것입니다.

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!
Yevgeniy Koshtenko
게재된 기고글 파이썬, ONNX 및 MetaTrader 5: RobustScaler 및 PolynomialFeatures 데이터 전처리를 사용하여 RandomForest 모델 만들기
파이썬, ONNX 및 MetaTrader 5: RobustScaler 및 PolynomialFeatures 데이터 전처리를 사용하여 RandomForest 모델 만들기

이 글에서는 Python으로 랜덤 포레스트 모델을 만들고 모델을 학습시킨 다음 데이터 전처리를 통해 ONNX 파이프라인으로 저장하는 방법을 살펴봅니다. 그 후 우리는 MetaTrader 5 터미널에서 이 모델을 사용할 것입니다.

Yevgeniy Koshtenko
게재된 코드 MT 5용 위험 계산기
이 인디케이터는 위험을 백분율로 계산하고 위험에 적합한 랏 크기를 알려줍니다. 위험은 퍼센트, 스톱 사이즈는 핍 단위로 지정하기만 하면 됩니다.
Yevgeniy Koshtenko
게재된 코드 Количественный анализ тейков и стопов
Советник анализирует вероятности достижения тейк-профита и стоп-лосса.
176
공유 제품

Here is a quantitative analysis indicator for any market. Its essence is simple - it calculates the magnitude of the waves of price movement from top to bottom, and gives the median value of the magnitude of the non-recoil trend. If the current value of the movement has exceeded this threshold by more than 10% (110% of the indicator indicator), you can enter a trade against the trend and work with a large margin of action based on ATR. Transactions are obtained with a high risk-reward ratio and

Yevgeniy Koshtenko 출시돈 제품

Here is a quantitative analysis indicator for any market. Its essence is simple - it calculates the magnitude of the waves of price movement from top to bottom, and gives the median value of the magnitude of the non-recoil trend. If the current value of the movement has exceeded this threshold by more than 10% (110% of the indicator indicator), you can enter a trade against the trend and work with a large margin of action based on ATR. Transactions are obtained with a high risk-reward ratio and