Yevgeniy Koshtenko / Perfil
- Informações
|
2 anos
experiência
|
7
produtos
|
66
versão demo
|
|
0
trabalhos
|
0
sinais
|
0
assinantes
|
I develop highly effective trading indicators and expert advisors based on cutting-edge machine learning technologies and quantum computing, which help traders achieve stable profits in financial markets.
My journey: In the market since 2016. Went through numerous losses and mistakes. Currently specializing in trading robot development and applying machine learning in trading. Actively investing in Russian and Kazakhstani markets.
Qualified investor of the Republic of Kazakhstan. Qualified foreign investor of the Russian Federation.
For hedge funds and family offices, I also have MIDAS — an institutional complex multi-agent neural architecture + quantum layer + multidimensional self-learning AI agent. I've been creating this system for a year and a half, and it contains nearly 80,000 lines of code: it uses the best of everything I know.
Custom development:
In addition to ready-made solutions, I adapt any models from scientific papers to specific client tasks. I create custom trading robots according to specific requirements, integrate modern machine learning methods, and provide consultations on algorithmic trading.
Useful links:
AI Trading Group: https://vk.com/altradinger
AI Trading Channel: https://www.mql5.com/ru/channels/aitradinger
Monitoring: https://share.kz/g7vJ
GitHub: https://github.com/Shtenco
My site: https://shtencoquantai.tech/
Ready to discuss your tasks and offer optimal solutions for trading automation!
Risk Warning: Trading in financial markets involves high risk of capital loss. Past performance does not guarantee future profits.
Попробуем смайнить даные CFTC, загрузить отчеты COT и TFF через Python, соединить это с котировками MetaTrader 5 и моделью ИИ и получить прогнозы. Что такое отчеты COT на рынке Форекс? Как использовать отчеты COT и TFF для прогнозирования?
Майнинг данных балансов центробанков позволяет получить картину мировой ликвидности рынка Форекс и ключевых валют. Мы объединяем данные ФРС, ЕЦБ, BOJ и PBoC в композитный индекс и применяем машинное обучение для выявления скрытых закономерностей. Такой подход превращает сырой поток данных в реальные торговые сигналы, соединяя фундаментальный и технический анализ.
Есть много разных модулей: и анализ трендов, и анализ объёмов, и анализ реальных объёмов валютных фьючерсов и опционов Чикаго, и анализ позиций хэдж-фондов, и анализ балансов и трендов балансов мировых центробанков включая ЕЦБ и ФРС, и анализ более 2500 экономических показателей от Евростата, Насдаг Стата и Всемирного банка, хоть как-то влияющих на курс валют. Есть и компьютерное зрение, и использование квантового суперкомпьютера IBM, даже модули анализирующие цены через последовательности Фибоначчи, через нумерологический скор, и через астрологические циклы, это не шутка)
Плюс отдельный модуль, составляющий оптимальный портфель по всём сигналам.
Целевая прибыль должна увеличиться с прошлых 1000 пунктов в день, как минимум до 1200-1300 пунктов в сутки.
35000 строк кода. Это лучший робот мира. Midas!
Адаптация классической модели CAPM для валютного рынка Forex в MQL5. Индикатор рассчитывает ожидаемую доходность и премию за риск на основе исторической волатильности. Показатели возрастают на пиках и впадинах, отражая фундаментальные принципы ценообразования. Практическое применение для контртрендовых и трендовых стратегий с учетом динамики соотношения риска и доходности в реальном времени. Включает математический аппарат и техническую реализацию.
В данной статье мы создаем индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5. Рассматривается, как модель ARIMA формирует прогнозы, её применимость к рынку Форекс и фондовому рынку в целом. Также объясняется, что такое авторегрессия AR, каким образом авторегрессионные модели используются для прогнозирования, и как работает механизм авторегрессии.
Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний. Совмещаем марковские цепи с многослойной нейросетью MLP, написанной на библиотеке ALGLIB MQL5. Как могут быть совмещены для прогнозирования Форекс марковские цепи и нейросети?
Создаем матричную модель прогнозирования на марковской цепи. Что такое марковские цепи, и как можно использовать марковскую цепь для трейдинга на Форекс.
Компьютерное зрение для трейдинга, как работает и как разрабатывается по шагам. Создаем алгоритм распознавания RGB-изображений графиков цен с механизмом внимания и двунаправленным LSTM-слоем. В результате получаем рабочую модель прогнозирования цены евро-доллара с точностью до 55% на валидационном участке.
Теперь мне доступны любые отчёты по всем позициям всех фондов крупнее 100 млн. $.
Это для нового модуля Мидаса.
Следующая статья будет посвящена анализу связей между движениями капитала мировых фондов и изменениями цен на бирже.
Что такое количественный анализ трендов на рынке Форекс. Собираем статистику по трендам, их величине и распределению по валютной паре EURUSD. Как количественный анализ трендов поможет создать прибыльный торговый советник.
O artigo contém uma descrição detalhada do algoritmo de cálculo de taxas cruzadas, a visualização da matriz de desequilíbrios e recomendações para a configuração ideal dos parâmetros MinDiscrepancy e MaxRisk para uma negociação eficiente. O sistema calcula automaticamente o "valor justo" de cada par de moedas por meio de taxas cruzadas, gerando sinais de compra em desvios negativos e de venda em desvios positivos.
Sistema de previsão do EURUSD usando visão computacional e aprendizado profundo. Descubra como redes neurais convolucionais podem reconhecer padrões complexos de preços no mercado cambial e prever o movimento da cotação com precisão de até 54%. O artigo revela a metodologia de criação de um algoritmo que utiliza tecnologias de inteligência artificial para análise visual de gráficos, em vez de indicadores técnicos tradicionais. O autor demonstra o processo de transformação dos dados de preços em "imagens", seu processamento por uma rede neural e a oportunidade única de olhar para a "consciência" da IA por meio de mapas de ativação e mapas de calor de atenção. O código prático em Python, com a utilização da biblioteca MetaTrader 5, possibilita que os leitores reproduzam o sistema e o apliquem em seu próprio trading.
Como usar barras Renko junto com IA? Vamos analisar o Renko-trading no Forex com precisão de previsões de até 59.27%. Exploraremos as vantagens das barras Renko para filtrar o ruído do mercado, entenderemos por que indicadores de volume são mais importantes do que padrões de preço e como configurar o tamanho ideal do bloco Renko para EURUSD. Um guia passo a passo para integrar CatBoost, Python e MetaTrader 5 para criar seu próprio sistema de previsão Renko Forex. Perfeito para traders que desejam ir além da análise técnica tradicional.
Небольшой процентник капает на счет каждую ночь, это своего рода кэшбек от брокера за активную торговлю роботов.
Каждому кто приобретает акционные версии роботов - я могу настроить такого рода ребейт с прямым переводом ребейта на счет каждую ночь.
По процентам чисто с ребейтов за апрель вышло + 0,75%, плюс еще роботы сами набили +12,52% на все пополнения.
Принцип прост - постоянно пополняем счет, роботы постоянно набивают прибыль на все пополнения, ребейты также увеличиваются. Дальше в систему вступает его величество сложный процент, который и выводит вас на финансовую свободу. Наш с женой пассивный доход от инвестиций за год уже впервые превысил 1 млн. тенге, это около 20 000 рублей полностью пассивно - ежемесячно. Но прибылью мы не пользуемся, а реинвестируем и пускаем в работу - хоть через 10 лет пожить как миллиардеры))))
Всего накопительных счетов сейчас 11 - это и вклады, и депозиты, и брокерские счета в РФ / Казахстане, и криптобиржи, и брокерские счета у Форекс - дилеров.
Главная суть системы: контролировать расходы, чтобы тратить не все, то что не потратили, запускаем в инвестиции, и они уже создают нам капитал на дистанции.