Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
  • Informações
2 anos
experiência
13
produtos
36
versão demo
1
trabalhos
0
sinais
0
assinantes
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 Produto publicado

SMC Proximity RSI + Time Blocks — um oscilador RSI turbinado pelas zonas do dinheiro inteligente Um RSI comum mostra sobrecompra e sobrevenda. Mas não faz ideia de ONDE o preço está em relação às zonas institucionais-chave. O SMC Proximity RSI resolve isso. Este oscilador combina o RSI clássico com a análise Smart Money Concepts: ele mede a proximidade do preço aos Order Blocks, Fair Value Gaps, Time Blocks e níveis de Suporte/Resistência, e amplifica o sinal do RSI exatamente quando o preço

Yevgeniy Koshtenko Produto publicado

200.00 USD

Order Block ICT — SMC An Order Block indicator based on the ICT / Smart Money Concepts methodology. It automatically detects and draws bullish and bearish order block zones on your chart, tracks their mitigation, and removes zones once they are spent. See the areas where smart money stepped into the market — without marking up the chart by hand. What the indicator does Scans price history and detects order blocks through several scenarios at once: a classic candle sequence, an impulsive move, an

Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Создаем объемные 3D бары на MQL5
Создаем объемные 3D бары на MQL5

Переносим 3D-бары из Python в нативный MQL5: вместо plotly и моста к терминалу — сцена на CCanvas3D и DirectX 11 прямо на графике. Цена, время и тиковый объём раскладываются по трём осям, геометрия собирается вручную из вершин и треугольников, а орбитальная камера на событиях мыши даёт интерактивный осмотр без внешних зависимостей.

1
Yevgeniy Koshtenko Produto publicado

200.00 USD

FVG Analysis — Fair Value Gap detection and tracking FVG Analysis is an indicator that automatically finds price inefficiency zones on the chart — known in Smart Money Concepts as Fair Value Gaps — and tracks their life cycle from formation to mitigation. These zones appear where the market moved so impulsively that it left behind a price gap not filled by the neighboring candles, and it is precisely to such areas that price often returns later to restore equilibrium. At the core of the

Yevgeniy Koshtenko Produto publicado

SMC Market Structure PRO — Order Blocks, FVG, Liquidez e Zonas de Confluência Pare de adivinhar. Comece a ler o mercado como os grandes players o veem. O SMC Market Structure PRO detecta automaticamente no seu gráfico as zonas de interesse do dinheiro inteligente — Order Blocks, Fair Value Gaps (FVG) e desequilíbrios temporais — e destaca as Zonas de Confluência onde os três tipos de estrutura se sobrepõem. É exatamente aí que o preço reage com mais frequência. É uma ferramenta completa de

Yevgeniy Koshtenko Produto publicado

Currency Strength & Pullback Panel — currency strength and pullback entry points The Currency Strength & Pullback Panel is an analytical panel that solves two trader tasks at once: it shows which currency pairs are in a strong move right now, and it points out where an opportunity has opened to join that move at a favorable price on a pullback. Unlike classic currency strength indicators that stop at a colored scale, this panel works across multiple timeframes. For each pair it computes

Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo TradeMux как Quant Backbone: Подключение институциональных Python-пайплайнов к разным терминалам и брокерам
TradeMux как Quant Backbone: Подключение институциональных Python-пайплайнов к разным терминалам и брокерам

Статья описывает TradeMux как мост между Python-пайплайном и терминалом MetaTrader 5 для чистой передачи торговых решений без дублирования логики. Разобрана production-архитектура из четырёх слоёв и полный Python execution service: подключение, чтение счёта и позиций, генерация сигналов (включая CatBoost), предторговый риск-контроль, kill_switch и supervisor. Практическая польза — кросс-брокерная нормализация (RoboForex, IC Markets, Alpari, OANDA) и масштабирование от одного счёта к мультисчётному broadcast без изменения торговой логики.

2
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Как построить 29-парный портфель с L1-фильтром и VaR-распределением лотов
Как построить 29-парный портфель с L1-фильтром и VaR-распределением лотов

Разбирается практическое применение L1 Trend Filter для очистки шума и формирования структурных признаков, совместимых с live-торговлей. Показан полный цикл: H1-данные 29 инструментов из MetaTrader 5, каузальная фильтрация, CatBoost на горизонте трёх L1-баров, честный walk-forward и распределение лотов по VaR. Читатель получает воспроизводимый кодовый конвейер и методику портфельной оценки.

2
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Все мониторинги Мидаса по чистой прибыли в сумме превысили +100% прибыли. Но некоторая часть счетов тестировщиков все еще в убытке - из-за моих косяков с мульти-терминалами. Завтра буду проверять подключение всех ребейтов - некоторым придется пересоздать счета для Мидаса под ребейты.
Yevgeniy Koshtenko
Feedback deixado para o cliente no serviço Technical Article 1: Building a Hedge-Fund-Grade Trading Stack with Open-Source Tools and TradeMux API
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Как заменить WebSocket EA на TradeMux REST в MetaTrader 5
Как заменить WebSocket EA на TradeMux REST в MetaTrader 5

Статья продолжает серию об AI Hedge Fund и снимает три ограничения v4: репутации аналитиков теперь персистентны в SQLite, EA выведен из критического пути исполнения, а сигналы совета пятнадцати рассылаются на несколько брокеров через TradeMux REST API. Логика совета и риск-менеджмента не менялась: Python получает данные через MetaTrader 5 SDK и исполняет ордера напрямую. Результат — устойчивость к перезапускам и масштабирование на несколько терминалов.

2
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Сеточный советник на клеточном автомате с онлайн-обучением в MQL5
Сеточный советник на клеточном автомате с онлайн-обучением в MQL5

В статье разобрана архитектура советника на клеточном автомате с 10 000 адаптирующихся параметров и независимым бинарным предиктором на горизонте 10 баров. Показано трёхуровневое онлайн-обучение, эволюция стратегий и валидация через кольцевой буфер и матрицу ошибок. Параметры входа сведены к Magic Number, торговые настройки вычисляются из ATR и пяти геномов. Тест EURUSD H1 дал ориентировочный Hit Rate около 58% против ~51% у фиксированной MLP.

2
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Внедрил в OLGA AGI ИИ продажника - работает сразу во всех соцсетях одновременно - через API VK, TG, OK, Zen, Insta, FB. А то про соцсети забыл вообще..
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
По AGI Мидаса: внедрена общая RAG-память, связь всех gguf экземпляров всех моделей через общий ИИ блокчейн. Подробнее будет описано на сайте стартапа блокчейна. Архиватор тоже используется: для сжатия контекста и весов
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
По ИИ Мидас и ИИ AGI Olga: получилось увеличить количество генерируемых токенов в секунду до 36. Это все оптимизации: турбо-ОС с виртуальной машиной, Spatial-виртуальные битовые поля, а также VRAM-QRAM виртуальная память (типа файла подкачки). В итоге генерация токенов выросла с 2-3 токенов в секунду до 35-36 на пике.
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo От сигнала к сделке через цепочку агентов: LangChain-архитектура поверх MQL5
От сигнала к сделке через цепочку агентов: LangChain-архитектура поверх MQL5

Описана архитектура, в которой MQL5-советник выполняет только сбор данных и исполнение, а логика вынесена в Python-сервер с тремя агентами LangChain: сигнальным, новостным и риск-менеджером. Агенты последовательно обрабатывают запрос по WebSocket, при отказе любого возвращается hold. Решения и фактический PnL сохраняются в SQLite, формируя память и статистику. Читатель получит схему взаимодействия, протокол команд и подход к обратной связи.

2
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Как внедрить метапромптинг торговых сигналов в советнике MQL5
Как внедрить метапромптинг торговых сигналов в советнике MQL5

Метапромптинг — подход, при котором LLM сама оптимизирует торговые инструкции на основе реального P&L и метрик качества сигналов. В статье показана практическая реализация на Python и MQL5: реестр версий промптов, исполнительный агент, оценщик по directional accuracy и profit factor и мета-LLM, которая в цикле генерирует улучшения. Решение встраивается в советник без остановки торговли.

2
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Использование регрессии Ренко-баров с корректировкой ошибок
Использование регрессии Ренко-баров с корректировкой ошибок

В статье показан регрессионный подход к прогнозированию Ренко-баров с помощью CatBoost: модель оценивает логарифмическую доходность следующего бара и неопределённость прогноза. Разобран каскад residual-моделей с OOF-валидацией через TimeSeriesSplit, shrinkage и общим early stopping, а также условная коррекция смещения. На EURUSD D1 получено снижение OOF-MAE и около 65% точности по направлению. Приведён рабочий скрипт для MetaTrader 5, формирующий сигнал, размер позиции, SL и TP в единицах кирпича.

2
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Как организовать ИИ-хедж-фонд в MetaTrader 5
Как организовать ИИ-хедж-фонд в MetaTrader 5

В статье разобрана архитектура совета из 15 ИИ-агентов: десять аналитиков и четыре риск-офицера голосуют в трёх параллельных фазах, итог фиксирует Председатель. Для восьми валютных пар используются изолированные контексты с отдельными репутациями. Динамический порог голосов зависит от дневных целей PnL. Expert Advisor работает только по сигналу SL и TP, что позволяет оценить качество решений без дополнительной механики.

1
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Нелинейные признаки OHLC из эллиптических кривых
Нелинейные признаки OHLC из эллиптических кривых

В статье рассматривается проекция дневных свечей EURUSD на эллиптическую кривую secp256k1 и извлечение 96 признаков (EC+TA) для прогноза направления следующей свечи в CatBoost. Показаны маппинг цен на кривую и конвейер обучения на 2000 барах D1; полная модель достигает AUC на тесте 0,6508, вклад EC-признаков — 60,6%. Материалы пригодны для воспроизведения в Python/MetaTrader 5.

2