Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
  • Informações
2 anos
experiência
14
produtos
37
versão demo
1
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
Yevgeniy Koshtenko
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.
Yevgeniy Koshtenko
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
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.
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Robô de negociação baseado em um modelo de linguagem GPT
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.

Yevgeniy Koshtenko
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)
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo EA Forex baseado em rede neural N-BEATS Network
EA Forex baseado em rede neural N-BEATS Network

Implementação da arquitetura N-BEATS para trading Forex no MetaTrader 5 com previsão quantílica e gestão de risco adaptativa. A arquitetura foi adaptada por meio de normalização bilinear e funções de perda especializadas para dados financeiros. Testes com dados de 2025 mostraram sua incapacidade de gerar lucro, confirmando a distância entre os avanços teóricos e a eficiência prática na negociação.

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Великое обесценивание: от информации к земле

Мы живем в эпоху величайшего парадокса человеческой истории. То, что наши предки считали самым драгоценным — знания — сегодня буквально валяется под ногами, зашито в терабайты данных и нейронные сети. Информация, за которую когда-то платили золотом и жизнями, теперь генерируется быстрее, чем мы способны ее потреблять.

Это не просто технологическая революция — это фундаментальный сдвиг в природе ценности самой. Мы наблюдаем начало Великого Обесценивания, каскада, который перевернет все наши представления о богатстве, власти и смысле существования.

Сначала обесценилась информация. Монах-переписчик, годами копировавший священные тексты, стал анахронизмом за одну человеческую жизнь. Библиотеки, эти храмы знаний, превратились в музеи. Искусственный интеллект сочиняет симфонии и решает математические задачи, на которые у гениев прошлого уходили десятилетия. Знание стало воздухом — везде, бесплатно и потому невидимо.

Следующими падут технологии. Уже сегодня смартфон в кармане школьника мощнее компьютеров, которые запускали людей на Луну. Завтра 3D-принтеры будут печатать не только пластиковые игрушки, а сложнейшие механизмы. Послезавтра нанотехнологии позволят создавать любые устройства из атомарного конструктора. То, что мы называем "высокими технологиями", станет такой же рутиной, как сегодня — включение света.

За технологиями последуют деньги. Когда производство чего угодно станет практически бесплатным, что будет означать цена? Когда роботы возьмут на себя любой труд, что станет с зарплатой? Мы уже видим предвестники этого коллапса в криптовалютах и цифровых активах — попытки создать искусственную ненастоящую редкость в мире изобилия.

Труд исчезнет следом. Не потому что люди станут ленивыми, а потому что машины будут делать все лучше, быстрее и дешевле. Физический труд уже активно заменяется роботами. Интеллектуальный труд пожирает ИИ. Творческий труд — следующий в очереди. Что останется человеку, когда алгоритм будет писать лучшие романы и создавать более прекрасную музыку?

Затем падут ресурсы. Физики уже знают, как превращать один элемент в другой — трансмутация, древняя мечта алхимиков, давно стала реальностью. Пока это энергетически невыгодно, но термоядерный синтез сделает энергию практически бесплатной. Тогда любой материал — от золота до редкоземельных металлов — можно будет синтезировать из обычной материи. Дефицит как экономическая категория исчезнет.

И тогда останется земля. Не просто как ресурс или территория, а как нечто принципиально невоспроизводимое. Место в пространстве-времени с уникальной историей, гравитацией, магнитным полем. Каждый квадратный метр планеты имеет свою неповторимую траекторию сквозь космос, свой набор воспоминаний, впитанных в почву.

Но и этот последний бастион уникальности может пасть. Если человечество научится терраформировать безжизненные планеты или строить искусственные миры в космосе, то и земля потеряет свою исключительность. Терраформирование, космические станции размером с континенты, миры, спроектированные под идеальный климат и ландшафт.

Что тогда останется действительно невосполнимым?

Возможно, время. Каждый миг уникален и невозвратим, его нельзя скопировать, синтезировать или купить. Возможно, сознание — этот таинственный феномен субъективного опыта, который пока ускользает от самого совершенного ИИ. Возможно, смысл — та загадочная субстанция, которая не поддается алгоритмизации.

А может быть, мы движемся к совершенно новому пониманию ценности — не основанному на дефиците, а на чем-то принципиально ином. К экономике изобилия? К экономике не вещей, а отношений? Не обладания, а бытия. Не количества, а качества.

Великое обесценивание — это не катастрофа, а освобождение. Освобождение от тирании дефицита, от необходимости бороться за выживание, от бесконечной гонки за материальными благами. Это шанс человечества наконец-то заняться тем, для чего мы, возможно, и были предназначены — поиском смысла, созданием красоты, исследованием тайн существования.

Или, как знать, может быть именно в этот момент к нам заглянут те межзвездные объекты, которые мы наблюдаем в небе. Может быть, они — послы цивилизации, которая уже прошла через свое великое Обесценивание и готова поделиться тем, что действительно важно в бесконечной Вселенной.

Этот пост писал ИИ.
Vitaly Murlenko
Vitaly Murlenko 2025.09.02
Класс. Как в сказке побывал.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
По моему алгоритму сжатия информации (архиватору Коштенко) : добился коэффициента сжатия информации в 195 раз. Любые файлы - а файлы датабаз даже лучше сжимаются)
Коды все отлично запускаются и работают. Что там говорит теорема Шеннона о максимальном сжатии без потери энтропии?))))Энтропия не теряется - все хэши восстановленных и оригинальных файлов совпадают))))
Открыл важное свойство своего алгоритма сжатия: степень сложности растет линейно с увеличением набора данных, а вот степень сжатия информации увеличивается экспоненциально.
Еще год назад полагал, чувствовал что в SHA256 где-то сука, зарыта обратная экспонента. Математика часто зеркальна по свойствам: я знал, что если в сложности перебора хэшей, сложности взлома есть экспоненциальное увеличение времени, то это же свойство экспоненты можно развернуть назад, и использовать во благо...И вот я нашел это свойство.....Скоро буду экспериментировать с файлами на 500 Гб и буду считать прирост степени сжатия информации.

Это Нобелевка, по факту)
Vitaly Murlenko
Vitaly Murlenko 2025.09.02
А где сам архиватор? Поюзать бы...
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Прибыль портфеля разработок Квантум с июля. Минимальный 0.01 лот на каждого робота, при стартовом депозите 10 000.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Существенно улучшил Квантум, добавив DQN - обучение. Сейчас в результате в списке используемых методов: две нейросети (Transformer и Mamba), цепи Маркова, SSM, две квантовых схемы, моя квантовая нейросеть, RL обучение SARSA, ну и теперь еще DQN - обучение.

Отличная машинка получается. С мая достигнут огромный прогресс по коду.

Именно эта версия пойдет в мульти - Квантум: основа мульти уже готова, взята из институцонального Мидаса. В коде есть множественный риск-менеджмент: от нижнего уровня (стопы) через собственный риск-менеджер робота к общему (надсистемному) риск-менеджеру.

Правда есть минус - полный тест за месяц занимает 455 часов на 10-ядерном мощном сервере, настолько алгоритмы сложны и тяжелы)))) Но пофигу - важна не картинка в тестере, а реальный настоящий результат.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Разработчики MQL5, как оторваться от бесконечного улучшения продуктов?)))Постоянно просиживаю за кодом вместо того чтобы наслаждаться уже полученным результатом...
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Делаю из Квантума модификацию на МО - парный трейдинг на фьючерсы США и России. Цель пока - два фьючерса на SP500 и DJ в США,а также два фьючерса на CNY и USD в РФ. Тесты поражают воображение...Сразу рисуется картина огромного капитала в пропах США на их CME, но ладно, надо все проверить)
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Переделал Квантума на агрессивный, быстрый скальпинг со средней длительностью сделки 5 минут. За сегодняшний день 953 сделки на ECN, прибыль +0,26%, просадка -0,10%.
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo EA baseado em rede neural com PatchTST
EA baseado em rede neural com PatchTST

Este artigo apresenta a revolucionária arquitetura PatchTST, um transformer adaptado à análise de séries temporais financeiras que divide os dados de mercado em patches de 16 barras para um processamento mais eficiente. O texto examina detalhadamente a implementação completa de um robô de negociação em MQL5, abordando desde os fundamentos matemáticos e as estruturas de dados até a criação de um Expert Advisor pronto para uso, incluindo sistemas de gestão de risco e treinamento contínuo.

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Прибыль Квантума за месяц.
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Treinamento de um U-Transformer não linear nos resíduos de um modelo autorregressivo linear
Treinamento de um U-Transformer não linear nos resíduos de um modelo autorregressivo linear

O artigo apresenta um sistema híbrido inovador para previsão de taxas de câmbio, que combina um modelo autorregressivo linear com a arquitetura U-Transformer para análise dos resíduos. O sistema alterna automaticamente entre as fontes de sinais conforme a qualidade de cada uma e inclui uma lógica de negociação completa, com estratégias de averaging/pyramiding. A principal vantagem da abordagem está no fato de a rede neural ser treinada nos resíduos do modelo linear, o que simplifica a tarefa e reduz o risco de sobreajuste. A implementação foi feita integralmente em MQL5 e está pronta para uso em negociação real, com adaptação automática às mudanças nas condições de mercado.

Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Implementação do circuito quântico de Quantum Reservoir Computing (QRC)
Implementação do circuito quântico de Quantum Reservoir Computing (QRC)

Trata-se de uma abordagem revolucionária do aprendizado de máquina aplicado ao trading por meio da computação quântica. O artigo descreve a aplicação prática de um sistema QRC adaptativo com ajuste contínuo incremental para prever movimentos do mercado em tempo real.

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Прибыль Квантума за неделю. На Мосбирже выключил его - сложно покрывать комиссию Мосбиржи, она огромна.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Реализовал уникальный, самый быстрый в мире код для решения проблемы дискретного логарифма на эллиптических кривых. Более двух лет занимаюсь этой проблемой. Сейчас алгоритм имеет сложность O(2^(n/2)/√2), что дает открытие 65-66 битов приватного ключа примерно за час (но имеет высокие требования к ОЗУ,которые я пытаюсь решить). Для обычного перебора 66 битов понадобится минимум 250-300 дней. Полное же решение займет увы, все равно годы - ведь сложность растет экспоненциально, открытие каждого нового бита вдвое сложнее предыдущего. Но скоро я адаптирую к алгоритму квантовый алгоритм Шора, что очень ускорит код.

Это чисто ради науки)
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Господи, неужели я наконец-то понял, что НА РЫНКЕ ГЛАВНОЕ РИСК И ЕГО КОНТРОЛЬ.

Как было раньше: я гнался за вундер - доходностью. Поэтому счета не жили дольше недели в том числе. Я включал ботов, не получал искомой доходности выше 10% в день, выключал все, мне казалось что нужно добиться идеала.

Теперь же я ставлю задачей просадку не выше 15%. И в роботах ту же задачу реализую, с множественным риск-менеджментом.

Следующая статья будет про системный Windows риск - менеджер, который я написал, который стоит над самим Мета Трейдером и в случае внештатной ситуации вырубит и ботов, и сделки закроет. То есть, это еще один уровень риск-менеджмента. Будет еще третий уровень. И четвёртый, по методологии метода принятия рисков.