|
2 anos
experiência
|
7
produtos
|
67
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.
Este artigo fala sobre a experiência de desenvolver um sistema de negociação híbrido que combina análise técnica clássica com redes neurais. O autor destrincha a arquitetura do sistema, desde a análise básica de padrões e estrutura da rede neural até os mecanismos de tomada de decisão, compartilhando código real e observações práticas.
Este artigo analisa uma abordagem inovadora para prever os movimentos de preços nos mercados financeiros mediante computação quântica. O foco principal está na aplicação do algoritmo de estimativa de fase quântica (QPE) para buscar precursores de padrões de preços, o que permite acelerar significativamente o processo de análise de dados de mercado.
Este artigo apresenta uma abordagem inovadora para a análise técnica, baseada na conversão dos movimentos de preço em código binário. O autor mostra como diferentes aspectos do comportamento do mercado - desde movimentos simples de preço até padrões complexos - podem ser codificados em sequências de zeros e uns.
Vamos considerar uma nova abordagem para analisar tendências de mercado, baseada em visualização tridimensional e análise tensora da microestrutura do mercado.
=== Общая статистика проекта ===
Всего файлов: 828
Всего строк: 203169
Строк кода: 149441
Общая цикломатическая сложность: 18208.00
Всего функций: 6404
Всего классов: 375
Оценочная стоимость при оплате Middle ML Engineer: 1,641,579,496.80 руб.
Как говорил Генри Форд, сэкономленное = заработанное....)
А это еще и все отлажено)
По другому рабочие решения не создать.
Эта модель никогда не будет продаваться. Только его пред-версии в виде ботов на MQL5. Сама же модель , аналогичная Мидасу, не имеет цены. Вчера общался с девушкой с 20-летним опытом на рынке. Она подтверждает мои наблюдения 9-летнего опыта: на рынке 99,99% трейдеров сливают. Есть всякие блогеры и инфоцыгане, кто ссут в уши, что они зарабатывают, на самом деле их цель - впарить курс.
К тому же, она не имеет аудитории. Богатые и сверхбогатые, кому реально можно его продать за 100-500 млн. долларов, предпочитают свои решения, без длительной истории перфоманса и чека портфолио они ничего покупать не будут. Но фишка в том, что если у меня будет перфоманс, мне уже не нужен будет никто: мне проще написать в венчур Сбера и открыть фонд самому.
А за копейки я продавать ничего не хочу и не буду. Пусть покупают сеточников за 100 баксов. Есть масс-маркет, а есть решения институционального уровня.
У меня сейчас идет распродажа, реально низкая цена, но это последняя такая цена. Акции подобного рода будут проводиться только на Новый Год. 10 января цена всех продуктов вырастет в 10 раз. Мне начихать, будут ли покупать или нет, если честно. Я и так нормально зарабатываю)
Estamos desenvolvendo um sistema de trading modular que combina Python para análise de dados com MQL5 para execução de ordens. Quatro módulos independentes monitoram paralelamente diferentes aspectos do mercado: volumes, arbitragem, economia e riscos, utilizando RandomForest com 400 árvores para análise. É dado um foco especial no gerenciamento de risco, pois sem uma gestão adequada, até os algoritmos de trading mais avançados tornam-se inúteis.
Como se realiza o trading com portfólio em Forex? Como pode ser feita a síntese entre a teoria de portfólio de Markowitz para otimizar as proporções do portfólio e o modelo VaR para otimizar o risco do portfólio? Vamos criar um código baseado na teoria de portfólio, onde, de um lado, obtemos um risco reduzido e, do outro, uma rentabilidade de longo prazo aceitável.
Estamos abrindo um novo mundo de trading automatizado em barras 3D. Como seria um robô de trading operando em barras multidimensionais de preço, e será que os clusters “amarelos” das barras 3D conseguem prever reversões de tendência? Como é o trading em múltiplas dimensões?
Мы рады анонсировать разработку принципиально новой торговой системы, которая изменит ваше представление о возможностях алгоритмической торговли на валютном рынке.
В чем уникальность? Впервые на рынке появится система, которая действительно работает как профессиональный трейдер. Она анализирует рынок на трех уровнях одновременно – от глобальных экономических трендов до микросекундных колебаний цен.
Представьте себе команду из лучших трейдеров, аналитиков и риск-менеджеров, работающих в идеальной синхронизации 24 часа в сутки. Именно так функционирует наша система. На стратегическом уровне она анализирует макроэкономические показатели и долгосрочные тренды, формируя глобальное видение рынка.
Тактический уровень – это настоящий прорыв в области машинного обучения. Система не просто ищет паттерны, она обнаруживает сложные ассоциативные взаимосвязи между инструментами, которые часто остаются незамеченными даже опытными трейдерами. Используя методы глубокого обучения и анализа больших данных, она находит скрытые возможности для прибыльной торговли.
На микроуровне система работает как высокочастотный HFT трейдер и маркет-мейкер, но с одним важным отличием – каждая операция должна соответствовать сигналам всех вышестоящих уровней. Это означает, что высокочастотная торговля ведется только в направлении глобальных трендов, что значительно повышает её эффективность.
Особое внимание мы уделили безопасности и контролю рисков. Удаленный риск-менеджер, размещенный на отдельном защищенном сервере, контролирует каждую операцию.
Никакая сделка не может быть совершена без его одобрения, и любая несанкционированная активность немедленно блокируется. Одобрение возможно только с мульти-подписью, когда к согласию изменить настройки приходит команда риск-менеджеров и аналитиков (RSA multisig).
Система использует последние достижения в области портфельной теории и VaR для оптимизации размеров позиций. Это позволяет максимизировать доходность при строго контролируемом уровне риска. Каждая сделка совершается с оптимальным объемом, рассчитанным с учетом всех рыночных факторов.
Мы создаем не просто торговый алгоритм, а полноценную экосистему для профессиональной торговли на валютном рынке. Система постоянно учится и адаптируется к изменяющимся рыночным условиям, используя передовые методы машинного обучения и статистического анализа.
Сейчас мы находимся на финальной стадии разработки и планируем запуск системы в течение ближайших месяцев.
Первые тесты показывают исключительные результаты, значительно превосходящие традиционные торговые подходы.
Готовы присоединиться к будущему алгоритмической торговли? Следите за нашими обновлениями – скоро мы поделимся более подробной информацией о возможностях системы и условиях сотрудничества.
O que são gráficos de preços 3D multidimensionais e como eles são construídos. Como as barras 3D preveem reversões de preço e como Python e MetaTrader 5 permitem construir essas barras volumétricas em tempo real.
Modelos de regressão não linear no mercado: é realmente possível prever os mercados financeiros? Vamos tentar criar um modelo para prever os preços do euro-dólar e, com base nele, fazer dois robôs: um em Python e outro em MQL5.
Como aplicar as regras preditivas de análise de dados do varejo de supermercados ao mercado real de Forex? Como as compras de biscoitos, leite e pão estão relacionadas às transações na bolsa? Este artigo explora uma abordagem inovadora para o trading algorítmico, baseada no uso de regras associativas.
O artigo explora a possibilidade de melhorar a previsão de preços com base na análise do volume de negociações, integrando os princípios da análise técnica com a arquitetura de redes neurais LSTM. Dá-se atenção especial à identificação e interpretação de volumes anômalos, uso de clusterização e criação de características baseadas em volume, além de sua definição no contexto de aprendizado de máquina.
Como o clima está relacionado ao mercado cambial? Na teoria econômica clássica, por muito tempo não se reconheceu a influência de fatores como o clima no comportamento do mercado. Porém, tudo mudou. Vamos tentar estabelecer conexões entre o estado do tempo e a situação das moedas agrícolas no mercado.
Existem padrões repetitivos e regularidades no mercado cambial? Decidi criar meu próprio sistema de análise de padrões usando Python e MetaTrader 5. Uma espécie de simbiose entre matemática e programação para conquistar o Forex.