·
4
Anatoliy Migachyov
2024.04.11
Мощно, успехов !
Yevgeniy Koshtenko
|
3 anos
experiência
|
14
produtos
|
38
versão demo
|
|
2
trabalhos
|
0
sinais
|
0
assinantes
|
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
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
Publicado o artigo Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 1): Pré-processamento de dados 
Esse será um guia detalhado sobre como desenvolver um robô de trading baseado em aprendizado de máquina. Realizaremos a coleta e preparação de dados e características. Para a execução do projeto, utilizaremos a linguagem de programação Python e bibliotecas, bem como a plataforma MetaTrader 5.
·
4
1445
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Criando um algoritmo de market making no MQL5 
Como funcionam os market makers no mercado? Vamos explorar isso e criar um algoritmo simples de market making.
511
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Análise quantitativa no MQL5: implementando um algoritmo promissor 
Vamos explorar o que é a análise quantitativa, como os grandes players a utilizam e criar um dos algoritmos de análise quantitativa na linguagem MQL5.
·
2
757
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!
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
Publicado o artigo Python, ONNX e MetaTrader 5: Montando um modelo RandomForest com pré-processamento de dados via RobustScaler e PolynomialFeatures 
Neste artigo, vamos desenvolver um modelo de floresta aleatória usando Python. Vamos treinar esse modelo e salvá-lo como um pipeline ONNX, já incluindo etapas de pré-processamento de dados. Depois, esse modelo será aplicado diretamente no terminal do MetaTrader 5.
602