Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
  • Informações
2 anos
experiência
7
produtos
66
versão demo
0
trabalhos
0
sinais
0
assinantes
Greetings to the world of professional algorithmic trading!

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.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Матричная модель обучения с подкреплением - обучается в процессе, получая опыт. Надо загрузить в Маркет - отлично идет)
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Майнинг данных CFTC на Python и ИИ модель на их основе
Майнинг данных CFTC на Python и ИИ модель на их основе

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?

3
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Майнинг данных балансов центробанков и получение картины мировой ликвидности
Майнинг данных балансов центробанков и получение картины мировой ликвидности

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.

3
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Лучший торговый робот мира - мой! В итоге сейчас в Мидасе 11 прогнозирующих нейросетей, как регрессионных так и классификационных, плюс отдельная мета - надсистема, одна 12-я нейросеть которая обучается на матрице из всех признаков, всех выходов и ошибок всех моделей. В надсистеме анализируется матрица из 5000 столбцов и 100 000 строк данных, всего размерность датасета 500 000 000 единиц данных..

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!
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Индикатор CAPM модели на рынке Forex
Индикатор CAPM модели на рынке Forex

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.

1
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5
Индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5

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.

3
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Долгосрочный портфель по модулю Мидаса по портфельной теории + своп фактору. Каждый день капает своп.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Сегодня минус -0,16%
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Сигналы Мидаса на сегодня. Горизонт прогноза - плюс минус 24 часовых бара. Распределение лотов по портфельной теории Марковица)
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Чистая доходность вчерашних сигналов Мидаса +1,1% без плеча. Или около 1000 пунктов (10 000 пипсов). Можете проверить сами)
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Сигналы на Форекс от 5 модулей Мидаса на понедельник. Тут далеко не все модули - я пересобираю систему.
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний
Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний

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?

4
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Матричная модель прогнозирования на марковской цепи
Матричная модель прогнозирования на марковской цепи

Создаем матричную модель прогнозирования на марковской цепи. Что такое марковские цепи, и как можно использовать марковскую цепь для трейдинга на Форекс.

2
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 2): Усложняем архитектуру до 2D-анализа RGB-изображений
Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 2): Усложняем архитектуру до 2D-анализа RGB-изображений

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.

2
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Ура! Мне дали доступ к базе SEC (Комиссии по ценным бумагам и биржам США).

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.
Aleksandr Seredin
Aleksandr Seredin 2025.05.12
Круто! Это очень мощная идея. Жду новую статью с нетерпением. )))
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Количественный анализ трендов: Собираем статистику на Python
Количественный анализ трендов: Собираем статистику на Python

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.

2
Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Trading de arbitragem no Forex: sistema de negociação matricial para retorno ao valor justo com limitação de risco
Trading de arbitragem no Forex: sistema de negociação matricial para retorno ao valor justo com limitação de risco

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.

Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Visão computacional para trading (Parte 1): Criando uma funcionalidade básica simples
Visão computacional para trading (Parte 1): Criando uma funcionalidade básica simples

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.

Yevgeniy Koshtenko
Publicado o artigo Previsão de barras Renko com a ajuda de IA CatBoost
Previsão de barras Renko com a ajuda de IA CatBoost

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.

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Видите маленькие пополнения счета ? Это - ребейты (награда за торговый оборот).

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.