Yevgeniy Koshtenko
|
2 anos
experiência
|
13
produtos
|
38
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.
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
Создал Архиватор Коштенко V6. Степень сжатия - 3 333 000 Х.
2.00 Гб сжимаются в файлик размером 644 байт. Если еще финально применить ZIP сжатие, получается итоговый архив в 500 байт. Я увы, пока не придумал, как сжать итоговый архив еще - не получается сжать уже сжатые метакарты восстановления.
В случае, если в данных много случайных - коэффициент сжатия резко падает. Такова уж природа математических законов....
Изучаю кибербез,чтобы максимально защитить демо технологии. Я обычно "долгий" в плане разработки - на демо может уйти еще несколько месяцев. Но лучше постараться, чем схалтурить, чтобы технологию не украли. Разверну все онлайн , с бесплатным сжатием / распаковкой.
Сейчас сжимаю свою папку со всеми кодами еще раз, чтобы проверить новую версию. Там полностью неоднородные данные - 1500 кодов MQL5 + Python, сотни баз данных, экономическая статистика и прочее...
2.00 Гб сжимаются в файлик размером 644 байт. Если еще финально применить ZIP сжатие, получается итоговый архив в 500 байт. Я увы, пока не придумал, как сжать итоговый архив еще - не получается сжать уже сжатые метакарты восстановления.
В случае, если в данных много случайных - коэффициент сжатия резко падает. Такова уж природа математических законов....
Изучаю кибербез,чтобы максимально защитить демо технологии. Я обычно "долгий" в плане разработки - на демо может уйти еще несколько месяцев. Но лучше постараться, чем схалтурить, чтобы технологию не украли. Разверну все онлайн , с бесплатным сжатием / распаковкой.
Сейчас сжимаю свою папку со всеми кодами еще раз, чтобы проверить новую версию. Там полностью неоднородные данные - 1500 кодов MQL5 + Python, сотни баз данных, экономическая статистика и прочее...
· 2
Yevgeniy Koshtenko
По архиватору: улучшил еще больше - теперь степень сжатия почти 10 000Х, с формированием классического архива ZIP, в котором хранятся сжатые файлы и нужные для обратной распаковки файлы. Скоро разверну все на сайте, на 10-15 серверах, чтобы любой мог зайти и проверить, это будет демо для продажи технологии, поэтому изучаю все пути защиты исходного кода от реверса
· 1
Andrey Kolmogorov
2025.10.09
Привет, если все так как ты говоришь, то это прорыв, но я уверен, даже не пишу, что практически) А именно - такая степень невозможна для произвольных данных, либо у тебя словарь почти такой же как папка без сжатия. Примерно такую степень в 100-200 раз получают при однородных данных и это не новость. На рандомных данных и близко нет такой степени и это закон вселенной) повторюсь, если у тебя рядом не будет словаря в примерный размер с исходную файл/папку.
Yevgeniy Koshtenko
Улучшил технологию сжатия данных до V3. V2 оказалась ложной - она не восстанавливает с полным соответствием хэшей. Бит в бит 50 000Х пока не получается.
V3 сжала файл dat датабазы данных в 2 147 483 648 байт до файла в 2088 648 байт. То есть, сейчас с восстановлением бит в бит достижима степень сжатия в 1028Х.
По сравнению с 200Х это очень круто!
Цель - довести до рабочего демо которое будет всегда работать на 100%, и продать это нахрен, и свалить на море. И никаких больше кодов, никаких больше исследований, никакого больше засиживания за кодом по 12 часов, никакого больше трейдинга, никакого больше дерьма.
I have improved the data compression technology to V3. V2 turned out to be false - it does not restore with full hash matching. Bit-to-bit 50,000X is not yet possible.
V3 compressed a 2,147,483,648-byte dat file of a database to a 2,088,648-byte file. This means that a compression ratio of 1028X is now possible with bit-to-bit restoration.
Compared to 200X, this is very cool!
The goal is to create a working demo that will always run at 100%, sell it for fuck's sake, and go to the sea. No more codes, no more research, no more 12-hour coding sessions, no more trading, no more shit.
V3 сжала файл dat датабазы данных в 2 147 483 648 байт до файла в 2088 648 байт. То есть, сейчас с восстановлением бит в бит достижима степень сжатия в 1028Х.
По сравнению с 200Х это очень круто!
Цель - довести до рабочего демо которое будет всегда работать на 100%, и продать это нахрен, и свалить на море. И никаких больше кодов, никаких больше исследований, никакого больше засиживания за кодом по 12 часов, никакого больше трейдинга, никакого больше дерьма.
I have improved the data compression technology to V3. V2 turned out to be false - it does not restore with full hash matching. Bit-to-bit 50,000X is not yet possible.
V3 compressed a 2,147,483,648-byte dat file of a database to a 2,088,648-byte file. This means that a compression ratio of 1028X is now possible with bit-to-bit restoration.
Compared to 200X, this is very cool!
The goal is to create a working demo that will always run at 100%, sell it for fuck's sake, and go to the sea. No more codes, no more research, no more 12-hour coding sessions, no more trading, no more shit.
· 2
fxsaber
2025.10.08
Так зависит от данных dat-файла. Переименуйте ecarc (или zip) в dat и попробуйте сжать. Сомневаюсь, что в среднем результаты будут лучше распространенных free-архиваторов.
Yevgeniy Koshtenko
2025.10.08
Я по вашему такой тупой или наивный? Какие все умные кругом...Он восстанавливает все в тот же формат в каком было изначально
Yevgeniy Koshtenko
2025.10.08
Он даже систему Мидас сжал в 2000 раз, я ее удалил, восстановил - все коды запускаются и работают, скоро разверну онлайн демо на множестве серверов для инвестбанков
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Creating a Probabilistic Market-Neutral Trading Robot Based on a Return Distribution 
A market-neutral trading strategy based on the empirical return distribution offers an alternative to traditional technical analysis methods, replacing price direction forecasting with the statistical placement of orders at levels the price is likely to reach. This article provides a detailed analysis of the mathematical framework for calculating percentiles, algorithms for weighting position sizes based on the probability of an order being triggered, and mechanisms for adapting to changing market conditions through grid expiration. A complete implementation in MQL5 is provided.
1
Yevgeniy Koshtenko
Модуль оптимизации портфеля в Мидасе резко перестал оптимизировать портфель. Выдает равные веса всегда))))Господи, как тяжело искать где сработал фаллбэк среди 55000 строк кода...
Yevgeniy Koshtenko
Скоро выйдет статья про рыночно-нейтрального вероятностного ММ бота на распределении доходностей...Отличная штука...
· 2
Yevgeniy Koshtenko
В общем, две проп-компании заблокировали меня с моими роботами за месяц. Сначала с арбитражным роботом, причем почти сразу, а потом - с Sinergy Qauntum Portfolio, написали письмо что не могут разрешить мне робота. Хотя в правилах указано: любые роботы разрешены. В общем, наверное придется либо искать проп вообще без правил, либо торговать только на личном счете....
· 2
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Equação simbólica para prever o preço com SymPy 
O artigo apresenta uma abordagem interessante para o trading algorítmico, baseada em equações matemáticas simbólicas, em vez das tradicionais "caixas-pretas" do machine learning. O autor mostra como transformar redes neurais pouco transparentes em fórmulas matemáticas legíveis usando a biblioteca SymPy e regressão polinomial, o que permite compreender por completo a lógica por trás das decisões de trading. A abordagem combina o poder computacional do ML com a transparência dos métodos clássicos, permitindo que o trader analise, ajuste e adapte os modelos em tempo real.
· 4
55
Yevgeniy Koshtenko
В четверг продолжаю работу над своим скальперским приводом ShtencoTrade - для анализа топ 0.5% сделок из стакана и ленты в онлайн-режиме.
Несмотря на то, что инфогуру кругом орут, что ценой двигают крупные объемы из стакана и ленты - это так только на 5% самых мощных движений, когда корреляция имбалансов стакана и ленты с ценой взлетают до 0.7-0.9.
В остальных случаях реальный объем, лента и стакан - как и его прямой анализ обычным человеческим мозгом без нейросетей - полностью бесполезны.
Одни инфогуру учат других инфогуру, один научится у другого, и начинает продавать курс))))В итоге все базируется на ложных утверждениях. И никто даже не думал их проверять - хотя нет, многие проверяют, и сливаются.
Несмотря на то, что инфогуру кругом орут, что ценой двигают крупные объемы из стакана и ленты - это так только на 5% самых мощных движений, когда корреляция имбалансов стакана и ленты с ценой взлетают до 0.7-0.9.
В остальных случаях реальный объем, лента и стакан - как и его прямой анализ обычным человеческим мозгом без нейросетей - полностью бесполезны.
Одни инфогуру учат других инфогуру, один научится у другого, и начинает продавать курс))))В итоге все базируется на ложных утверждениях. И никто даже не думал их проверять - хотя нет, многие проверяют, и сливаются.
· 4
Yevgeniy Koshtenko
Запуск новой версии Мидаса - с отбором лучших признаков, и с множественными мета-моделями.
· 3
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Robô de trading multithreaded com machine learning: da concepção à concretização 
O artigo apresenta o desenvolvimento passo a passo de um robô de trading multithreaded com machine learning com Python e MetaTrader 5. O texto analisa a arquitetura do sistema, da coleta de dados e criação de indicadores técnicos ao treinamento de modelos XGBoost com gestão de risco no nível do portfólio. Também detalha a implementação de data augmentation, a clusterização de atributos por meio de Gaussian Mixture Models e a coordenação de threads para operar vários pares de moedas em paralelo.
· 3
637
Yevgeniy Koshtenko
Секретная формула миллиардеров: что объединяет всех самых богатых трейдеров планеты
Они начинали с пустыми карманами, а теперь их состояния измеряются миллиардами долларов. Уоррен Баффетт, Джордж Сорос, Джим Саймонс — что знают эти люди, чего не знаем мы? Масштабное исследование 100+ легендарных трейдеров раскрывает шокирующую правду о создании капитала на бирже
Когда Джордж Сорос проснулся утром 16 сентября 1992 года, он еще не знал, что этот день принесет ему миллиард долларов прибыли. Когда молодой математик Джим Саймонс впервые открыл торговый счет, никто не предполагал, что его алгоритмы будут приносить 66% годовых в течение трех десятилетий. А когда скромный парень из Небраски по имени Уоррен Баффетт купил свою первую акцию, мало кто мог предсказать, что он превратит $10,000 в $130 миллиардов.
Парадокс, который разрушает все иллюзии
Вот что никто не говорит вам о трейдинге: 90% участников рынка теряют деньги, но оставшиеся 10% создают состояния, которые превышают ВВП целых стран. Это не случайность и не везение. За каждым миллиардным состоянием стоит система, и эта система поддается анализу.
Полгода назад я начал самое масштабное исследование в истории финансов. Я проанализировал биографии, интервью, письма акционерам и торговые записи более чем 100 самых богатых трейдеров, инвесторов, алготрейдеров и количественных аналитиков планеты. От легендарного Баффетта до загадочного основателя Renaissance Technologies Джима Саймонса, от валютного короля Сороса до алгоритмического гения Кена Гриффина.
Результат ожидаем.
Главная тайна, которую скрывают миллиардеры
Успех в трейдинге на 80% определяется не стратегиями, не анализом рынков и даже не знанием экономики. Главный секрет лежит в области, о которой почти никто не говорит: психологии.
Марк Дуглас, изучавший психологию трейдинга десятилетиями, обнаружил поразительную закономерность: все без исключения суперуспешные трейдеры воспринимают каждую сделку как элемент статистической выборки, а не как отдельное эмоционально значимое событие. Это кажется простым, но попробуйте сохранить спокойствие, когда ваша позиция теряет $100,000 за день.
Уоррен Баффетт описывает свой подход как "эмоциональное безразличие к колебаниям цен". Звучит скучно? Это безразличие принесло ему $130 миллиардов. Дэвид Теппер, который заработал 132% доходности в 2009 году, покупая банковские акции когда все остальные их продавали, использует тот же принцип: делай противоположное тому, что диктуют эмоции толпы.
Математическая магия сложного процента
Но психология — это только начало. Настоящая магия происходит, когда правильный менталитет встречается с математической точностью. Возьмем простой пример, который покажет вам силу компаундирования:
Представьте, что у вас есть $100,000. Инвестор А зарабатывает 15% годовых, инвестор Б — 25% годовых. Кажется, что разница небольшая — всего 10 процентных пунктов. Но через 30 лет инвестор А будет иметь $6.6 миллионов, а инвестор Б — $80.8 миллионов. Разница в доходности в 10% привела к разнице в капитале в 12 раз!
Именно поэтому Renaissance Technologies Medallion Fund, показывающий среднюю доходность 66% годовых, создал для своих основателей многомиллиардные состояния. Джим Саймонс понял секрет: не нужно быть правым в каждой сделке, нужно быть правым статистически и позволить математике сделать остальную работу.
Секретное оружие квантовых миллиардеров
В мире высшей лиги трейдинга происходит тихая революция. Пока обычные трейдеры изучают японские свечи и уровни поддержки, элита использует совершенно другие инструменты. Two Sigma анализирует спутниковые снимки торговых центров, чтобы предсказать продажи ритейлеров до публикации отчетов. Citadel исполняет сделки со скоростью, измеряемой микросекундами. AQR Capital нанимает 50+ докторов наук для создания математических моделей, которые находят неэффективности на рынке.
Кен Гриффин, основатель Citadel, превратил свою компанию в технологический гигант, инвестировав миллиарды в инфраструктуру. Результат? Его личное состояние $35 миллиардов. Эдвард Торп, который первым применил математику к трейдингу, использовал модифицированный критерий Келли — формулу для оптимального размера позиций. Формула выглядит просто: f* = (bp - q)/b, но ее правильное применение принесло Торпу сотни миллионов долларов.
Жестокая правда о риск-менеджменте
Вот что поразило нас больше всего в исследовании: все без исключения миллиардеры помешаны на защите капитала, а не на его приросте. Пол Тюдор Джонс, заработавший состояние на макро-трейдинге, сформулировал это так: "Защити downside, upside позаботится о себе сам."
Математика здесь беспощадна и простодушно элегантна. Если вы теряете 50% капитала, вам нужно заработать 100%, чтобы вернуться в ноль. Если вы теряете 90% — нужно заработать 900%. Эта асимметрия объясняет, почему центральный принцип Уоррена Баффетта звучит так: "Правило №1: Никогда не теряй деньги. Правило №2: никогда не забывай правило №1."
Практически все исследованные миллиардеры следуют железным правилам: риск на сделку не более 1-2% капитала, максимальная просадка портфеля не более 20%, соотношение прибыль/убыток минимум 3:1. Эти цифры кажутся скучными, но именно они отделяют миллиардеров от банкротов.
Скрытая бизнес-модель сверхбогатых
Однако самое интересное открытие касается не торговых стратегий, а бизнес-модели. Большинство трейдеров-миллиардеров создали состояния не только через торговую доходность, но и через привлечение внешнего капитала и взимание комиссий за управление.
Модель хедж-фонда "2 и 20" — это печатная машинка для денег: 2% годовых комиссии за управление плюс 20% от прибыли. При управлении $10 миллиардов активов, 2% комиссии автоматически генерируют $200 миллионов годового дохода, независимо от результатов торговли. Добавьте сюда 20% от прибыли, и вы поймете, как Рэй Далио, Стив Коэн и другие создали многомиллиардные состояния.
Эволюция или вымирание
Но самый важный принцип элитных трейдеров — это адаптивность. Стив Коэн полностью трансформировал свой SAC Capital из дискреционного фонда в систематический Point72, интегрировав машинное обучение и альтернативные данные. Стэнли Дракенмиллер несколько раз радикально менял инвестиционный стиль: от арбитража облигаций к глобальному макро, затем к технологическому росту.
Те, кто не эволюционирует, исчезают. Рынки постоянно меняются: появляется алгоритмическая торговля, снижаются информационные асимметрии, меняются регуляторные правила. Выживают только те, кто способен переизобретать свои подходы, сохраняя при этом фундаментальные принципы управления рисками.
Темная сторона статистики
Конечно, есть и обратная сторона медали. Все исследование страдает от "проблемы выжившего" — мы анализируем только победителей, игнорируя тысячи тех, кто потерпел крах. За каждым Соросом стоят тысячи неудачников, за каждым Саймонсом — армия разорившихся квантов.
Нассим Талеб в своей книге "Одураченные случайностью" убедительно доказывает, что многие инвестиционные успехи можно объяснить простой удачей. Но устойчивость результатов наших исследуемых миллиардеров в течение десятилетий предполагает наличие настоящего мастерства, а не просто везения.
Формула, которая изменит вашу жизнь
Итак, существует ли универсальная формула богатства на бирже? После анализа 100+ миллиардеров мы можем с уверенностью сказать: да. Но она не такая, какую
вы ожидали.
Формула богатства = (Психологическая дисциплина + Математическая точность + Систематический подход к рискам) × Время × Адаптивность
Конкретные торговые стратегии вторичны. Первично — умение контролировать эмоции, защищать капитал и позволить сложному проценту творить чудеса. Небольшие различия в управлении рисками и операционной эффективности создают экспоненциальные различия в накопленном капитале через механизм сложного процента.
Для тех, кто готов применить эти принципы, главное правило остается неизменным: приоритет управления рисками над максимизацией доходности, систематизация процесса принятия решений и постоянное инвестирование в образование и технологии. Успешные участники тратят 80% времени на изучение и анализ, и лишь 20% на непосредственную торговлю.
Возможно, следующим миллиардером станете именно вы. Но помните: это марафон, не спринт, и математика всегда побеждает эмоции.
Они начинали с пустыми карманами, а теперь их состояния измеряются миллиардами долларов. Уоррен Баффетт, Джордж Сорос, Джим Саймонс — что знают эти люди, чего не знаем мы? Масштабное исследование 100+ легендарных трейдеров раскрывает шокирующую правду о создании капитала на бирже
Когда Джордж Сорос проснулся утром 16 сентября 1992 года, он еще не знал, что этот день принесет ему миллиард долларов прибыли. Когда молодой математик Джим Саймонс впервые открыл торговый счет, никто не предполагал, что его алгоритмы будут приносить 66% годовых в течение трех десятилетий. А когда скромный парень из Небраски по имени Уоррен Баффетт купил свою первую акцию, мало кто мог предсказать, что он превратит $10,000 в $130 миллиардов.
Парадокс, который разрушает все иллюзии
Вот что никто не говорит вам о трейдинге: 90% участников рынка теряют деньги, но оставшиеся 10% создают состояния, которые превышают ВВП целых стран. Это не случайность и не везение. За каждым миллиардным состоянием стоит система, и эта система поддается анализу.
Полгода назад я начал самое масштабное исследование в истории финансов. Я проанализировал биографии, интервью, письма акционерам и торговые записи более чем 100 самых богатых трейдеров, инвесторов, алготрейдеров и количественных аналитиков планеты. От легендарного Баффетта до загадочного основателя Renaissance Technologies Джима Саймонса, от валютного короля Сороса до алгоритмического гения Кена Гриффина.
Результат ожидаем.
Главная тайна, которую скрывают миллиардеры
Успех в трейдинге на 80% определяется не стратегиями, не анализом рынков и даже не знанием экономики. Главный секрет лежит в области, о которой почти никто не говорит: психологии.
Марк Дуглас, изучавший психологию трейдинга десятилетиями, обнаружил поразительную закономерность: все без исключения суперуспешные трейдеры воспринимают каждую сделку как элемент статистической выборки, а не как отдельное эмоционально значимое событие. Это кажется простым, но попробуйте сохранить спокойствие, когда ваша позиция теряет $100,000 за день.
Уоррен Баффетт описывает свой подход как "эмоциональное безразличие к колебаниям цен". Звучит скучно? Это безразличие принесло ему $130 миллиардов. Дэвид Теппер, который заработал 132% доходности в 2009 году, покупая банковские акции когда все остальные их продавали, использует тот же принцип: делай противоположное тому, что диктуют эмоции толпы.
Математическая магия сложного процента
Но психология — это только начало. Настоящая магия происходит, когда правильный менталитет встречается с математической точностью. Возьмем простой пример, который покажет вам силу компаундирования:
Представьте, что у вас есть $100,000. Инвестор А зарабатывает 15% годовых, инвестор Б — 25% годовых. Кажется, что разница небольшая — всего 10 процентных пунктов. Но через 30 лет инвестор А будет иметь $6.6 миллионов, а инвестор Б — $80.8 миллионов. Разница в доходности в 10% привела к разнице в капитале в 12 раз!
Именно поэтому Renaissance Technologies Medallion Fund, показывающий среднюю доходность 66% годовых, создал для своих основателей многомиллиардные состояния. Джим Саймонс понял секрет: не нужно быть правым в каждой сделке, нужно быть правым статистически и позволить математике сделать остальную работу.
Секретное оружие квантовых миллиардеров
В мире высшей лиги трейдинга происходит тихая революция. Пока обычные трейдеры изучают японские свечи и уровни поддержки, элита использует совершенно другие инструменты. Two Sigma анализирует спутниковые снимки торговых центров, чтобы предсказать продажи ритейлеров до публикации отчетов. Citadel исполняет сделки со скоростью, измеряемой микросекундами. AQR Capital нанимает 50+ докторов наук для создания математических моделей, которые находят неэффективности на рынке.
Кен Гриффин, основатель Citadel, превратил свою компанию в технологический гигант, инвестировав миллиарды в инфраструктуру. Результат? Его личное состояние $35 миллиардов. Эдвард Торп, который первым применил математику к трейдингу, использовал модифицированный критерий Келли — формулу для оптимального размера позиций. Формула выглядит просто: f* = (bp - q)/b, но ее правильное применение принесло Торпу сотни миллионов долларов.
Жестокая правда о риск-менеджменте
Вот что поразило нас больше всего в исследовании: все без исключения миллиардеры помешаны на защите капитала, а не на его приросте. Пол Тюдор Джонс, заработавший состояние на макро-трейдинге, сформулировал это так: "Защити downside, upside позаботится о себе сам."
Математика здесь беспощадна и простодушно элегантна. Если вы теряете 50% капитала, вам нужно заработать 100%, чтобы вернуться в ноль. Если вы теряете 90% — нужно заработать 900%. Эта асимметрия объясняет, почему центральный принцип Уоррена Баффетта звучит так: "Правило №1: Никогда не теряй деньги. Правило №2: никогда не забывай правило №1."
Практически все исследованные миллиардеры следуют железным правилам: риск на сделку не более 1-2% капитала, максимальная просадка портфеля не более 20%, соотношение прибыль/убыток минимум 3:1. Эти цифры кажутся скучными, но именно они отделяют миллиардеров от банкротов.
Скрытая бизнес-модель сверхбогатых
Однако самое интересное открытие касается не торговых стратегий, а бизнес-модели. Большинство трейдеров-миллиардеров создали состояния не только через торговую доходность, но и через привлечение внешнего капитала и взимание комиссий за управление.
Модель хедж-фонда "2 и 20" — это печатная машинка для денег: 2% годовых комиссии за управление плюс 20% от прибыли. При управлении $10 миллиардов активов, 2% комиссии автоматически генерируют $200 миллионов годового дохода, независимо от результатов торговли. Добавьте сюда 20% от прибыли, и вы поймете, как Рэй Далио, Стив Коэн и другие создали многомиллиардные состояния.
Эволюция или вымирание
Но самый важный принцип элитных трейдеров — это адаптивность. Стив Коэн полностью трансформировал свой SAC Capital из дискреционного фонда в систематический Point72, интегрировав машинное обучение и альтернативные данные. Стэнли Дракенмиллер несколько раз радикально менял инвестиционный стиль: от арбитража облигаций к глобальному макро, затем к технологическому росту.
Те, кто не эволюционирует, исчезают. Рынки постоянно меняются: появляется алгоритмическая торговля, снижаются информационные асимметрии, меняются регуляторные правила. Выживают только те, кто способен переизобретать свои подходы, сохраняя при этом фундаментальные принципы управления рисками.
Темная сторона статистики
Конечно, есть и обратная сторона медали. Все исследование страдает от "проблемы выжившего" — мы анализируем только победителей, игнорируя тысячи тех, кто потерпел крах. За каждым Соросом стоят тысячи неудачников, за каждым Саймонсом — армия разорившихся квантов.
Нассим Талеб в своей книге "Одураченные случайностью" убедительно доказывает, что многие инвестиционные успехи можно объяснить простой удачей. Но устойчивость результатов наших исследуемых миллиардеров в течение десятилетий предполагает наличие настоящего мастерства, а не просто везения.
Формула, которая изменит вашу жизнь
Итак, существует ли универсальная формула богатства на бирже? После анализа 100+ миллиардеров мы можем с уверенностью сказать: да. Но она не такая, какую
вы ожидали.
Формула богатства = (Психологическая дисциплина + Математическая точность + Систематический подход к рискам) × Время × Адаптивность
Конкретные торговые стратегии вторичны. Первично — умение контролировать эмоции, защищать капитал и позволить сложному проценту творить чудеса. Небольшие различия в управлении рисками и операционной эффективности создают экспоненциальные различия в накопленном капитале через механизм сложного процента.
Для тех, кто готов применить эти принципы, главное правило остается неизменным: приоритет управления рисками над максимизацией доходности, систематизация процесса принятия решений и постоянное инвестирование в образование и технологии. Успешные участники тратят 80% времени на изучение и анализ, и лишь 20% на непосредственную торговлю.
Возможно, следующим миллиардером станете именно вы. Но помните: это марафон, не спринт, и математика всегда побеждает эмоции.
· 5
Yevgeniy Koshtenko
Вшил защиту от дурака в модели Midas и Synergy. Теперь, чтобы поменять настройки риска, или вмешаться в работу роботов, нужно на сервере одновременно ввести два пароля - один у меня, второй у риск-менеджера.
· 2
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Trading algorítmico de arbitragem com teoria dos grafos 
Neste artigo, tratamos a arbitragem triangular como um problema de busca de ciclos em um grafo orientado, no qual os vértices representam moedas e as arestas representam pares de moedas com pesos correspondentes às taxas de câmbio. Um ciclo lucrativo ocorre quando o produto dos pesos é > 1. Os algoritmos Floyd-Warshall e DFS que desenvolvemos encontram os caminhos ideais de conversão de moedas com retorno ao ponto inicial e geração de lucro.
· 2
173
Yevgeniy Koshtenko
Попробовал улучшить Квантум, добавив LLL редукцию базиса через решетку в квантовую схему. Стало не то чтобы сливать - графики тестов стали намного хуже.
Поэтому система с LLL редукцией пойдет в статью. Это кстати первое применение Lattience в прогнозировании цен на бирже)
Поэтому система с LLL редукцией пойдет в статью. Это кстати первое применение Lattience в прогнозировании цен на бирже)
· 2
Yevgeniy Koshtenko
Решил совместить две лучшие разработки - систему для физлиц на языке MQL5 - Quantum, и институциональную систему на языке Python - Midas.
Собственно, возьму квантовую схему и квантовую нейросеть из Квантума, и вставлю как один из модулей в Мидас. Мидас от этого стоит ещё дороже. По цикломатической сложности разработки его цена сейчас около 45 000 000 долларов (это если хэдж будет такое заказывать у Айти компаний, да и не факт что сделают, я же не только айтишник но и трейдер с 10-летним стажем).
Да и наверное, запущу на пропе. Не пожалею денег на проп счет. Хоть убей, а в торговле в пропах на большой капитал я вижу шанс на лучшую жизнь. Надоело убивать здоровье за компьютером. Надоело, что мне даже выйти погулять некогда. Я из ноутбука не вылезаю уже пять лет разработки системы подряд. А получаю живых денег по факту только за исследования, редкие заказы на роботов, иногда продажи ботов.
Капитал падает, упал примерно на 20% за три месяца. Я ушёл с головой в разработку, снял фокус с финансовой грамотности, и вот пожалуйста, растратилось и просралось впустую в районе 200 000. А прокачка капитала, это как прокачка мышц, он постоянно должен накачиваться и расти, иначе он теряется и сжигается. Стоит расслабиться, цифры идут в минус.
Собственно, возьму квантовую схему и квантовую нейросеть из Квантума, и вставлю как один из модулей в Мидас. Мидас от этого стоит ещё дороже. По цикломатической сложности разработки его цена сейчас около 45 000 000 долларов (это если хэдж будет такое заказывать у Айти компаний, да и не факт что сделают, я же не только айтишник но и трейдер с 10-летним стажем).
Да и наверное, запущу на пропе. Не пожалею денег на проп счет. Хоть убей, а в торговле в пропах на большой капитал я вижу шанс на лучшую жизнь. Надоело убивать здоровье за компьютером. Надоело, что мне даже выйти погулять некогда. Я из ноутбука не вылезаю уже пять лет разработки системы подряд. А получаю живых денег по факту только за исследования, редкие заказы на роботов, иногда продажи ботов.
Капитал падает, упал примерно на 20% за три месяца. Я ушёл с головой в разработку, снял фокус с финансовой грамотности, и вот пожалуйста, растратилось и просралось впустую в районе 200 000. А прокачка капитала, это как прокачка мышц, он постоянно должен накачиваться и расти, иначе он теряется и сжигается. Стоит расслабиться, цифры идут в минус.
· 4
Yevgeniy Koshtenko
Боже. За ночь при помощи ИИ скачал более 250 регламентов проп-компаний. Вывод: почти все запрещают HFT арбитраж, и новая версия Квантума под HFT будет забанена почти везде. Нашел несколько фирм, но счета крайне дорогие: в десятки раз дороже обычных...
Yevgeniy Koshtenko
В рамках исследований по Квантуму я открыл арбитражно - нейросетевую прорывную технологию, совмещённую с HFT, квантовой нейросетью, квантовым DQN, теорией графов, арбитражом, по технологической крутизне и мощи такую же как мой алгоритм решения дискретного логарифмирования или мой алгоритм сжатия. Это основа последней, элитной десятой версии Квантума!
Это полностью универсальная безрисковая система при условии отсутствия расширения спреда брокером в рамках борьбы с моей системой, или использования нечестных плагинов со стороны брокера.
Это полностью новые, топовые и уникальные технологии, нигде не описанные. Модель решения дискретного логарифмирования быстрее классических в 40 000 раз, модель сжатия мощнее лучших мировых технологий в 50-100 раз, модель для торговли по степени риска и прибыли в процентах на единицу времени и единицу депозита в 10-100 раз лучше любых HFT решений лучших хедж-фондов мира. При том, что у меня нет ни суперкомпьютеров, ни выделенных линий оптоволокна, ни супер серверов в коллокации бирж)
Если еще не буду рисковым долбоебом, постоянно завышающим объемы на реале - очень быстро получится заработать капитал.
Это полностью универсальная безрисковая система при условии отсутствия расширения спреда брокером в рамках борьбы с моей системой, или использования нечестных плагинов со стороны брокера.
Это полностью новые, топовые и уникальные технологии, нигде не описанные. Модель решения дискретного логарифмирования быстрее классических в 40 000 раз, модель сжатия мощнее лучших мировых технологий в 50-100 раз, модель для торговли по степени риска и прибыли в процентах на единицу времени и единицу депозита в 10-100 раз лучше любых HFT решений лучших хедж-фондов мира. При том, что у меня нет ни суперкомпьютеров, ни выделенных линий оптоволокна, ни супер серверов в коллокации бирж)
Если еще не буду рисковым долбоебом, постоянно завышающим объемы на реале - очень быстро получится заработать капитал.
· 2
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Robô de negociação baseado em um modelo de linguagem GPT 
Este artigo apresenta a implementação completa do TimeGPT, uma arquitetura especializada baseada no Transformer para a previsão de séries temporais financeiras na plataforma MetaTrader 5. Ele aborda a adaptação do mecanismo de atenção para dados financeiros, a tokenização seletiva das variações de preço, otimizações orientadas ao hardware e técnicas avançadas de treinamento. O artigo inclui resultados de testes práticos, que demonstraram uma precisão de previsão de 87% em um horizonte de 24 barras, com um tempo de treinamento de 15 minutos na CPU. É apresentado um EA pronto para uso com reajuste automático do modelo.
· 2
346
Yevgeniy Koshtenko
Создал версию Квантум Ребейт - его цель тупо закрыть как можно больше сделок в копеечный плюс. В сутки около 2000-5000 сделок. Смысл? Смысл в ребейтах, которые брокеры готовы платить....Скоро буду пробовать на реале с подключенным топовым ребейтом)
· 3