|
2 года
опыт работы
|
13
продуктов
|
37
демо-версий
|
|
1
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
В трейдинге с 2016 года, в алготрейдинге — с 2019, в машинном обучении и программировании — с 2021.
Создаю советников, торговых роботов, индикаторы, смарт-контракты, коды токенов и криптомонет, системы автоматизации бизнеса и ИИ-модели под ключ.
Работаю над институциональной торговой системой для собственного хэдж-фонда и над собственным ИИ-блокчейном.
Автор 100+ международных статей на разных языках мира.
SMC Proximity RSI + Time Blocks — осциллятор RSI, усиленный зонами умных денег Обычный RSI показывает перекупленность и перепроданность. Но он ничего не знает о том, ГДЕ находится цена относительно ключевых институциональных зон. SMC Proximity RSI исправляет это. Этот осциллятор объединяет классический RSI с анализом Smart Money Concepts: он измеряет близость цены к Order Blocks, Fair Value Gaps, Time Blocks и уровням Support/Resistance, и усиливает сигнал RSI именно тогда, когда цена входит в
Order Block ICT — SMC Индикатор ордер-блоков по методологии ICT / Smart Money Concepts. Автоматически находит и отрисовывает на графике зоны бычьих и медвежьих ордер-блоков, отслеживает их митигацию и убирает отработанные зоны. Помогает видеть области, где в рынок входил «умный» капитал, без ручной разметки графика. Что делает индикатор Сканирует историю и находит ордер-блоки по нескольким сценариям одновременно: классическая последовательность свечей, импульсное движение, контекст по ATR
Переносим 3D-бары из Python в нативный MQL5: вместо plotly и моста к терминалу — сцена на CCanvas3D и DirectX 11 прямо на графике. Цена, время и тиковый объём раскладываются по трём осям, геометрия собирается вручную из вершин и треугольников, а орбитальная камера на событиях мыши даёт интерактивный осмотр без внешних зависимостей.
FVG Analysis — анализ зон неэффективности рынка (Fair Value Gaps) FVG Analysis — это индикатор, который автоматически находит на графике зоны неэффективности цены, известные в Smart Money Concepts как Fair Value Gaps, и отслеживает их жизненный цикл от появления до отработки. Эти зоны возникают там, где рынок двигался настолько импульсивно, что оставлял за собой ценовой разрыв, не закрытый соседними свечами, — и именно к таким областям цена впоследствии часто возвращается, чтобы восстановить
SMC Market Structure PRO — Order Blocks, FVG, Liquidity & Confluence Zones Перестаньте угадывать. Начните читать рынок так, как его видят крупные игроки. SMC Market Structure PRO автоматически находит на графике зоны интереса умных денег — Order Blocks, Fair Value Gaps (FVG) и временные дисбалансы — и подсвечивает зоны конфлюэнции, где три типа структуры пересекаются. Именно там цена реагирует чаще всего. Это комплексный инструмент анализа рыночной структуры по методологии Smart Money
Currency Strength & Pullback Panel — сила валют и точки входа на откатах Currency Strength & Pullback Panel — это аналитическая панель, которая одновременно решает две задачи трейдера: показывает, какие валютные пары сейчас в сильном движении, и подсказывает, где открылась возможность войти в это движение по выгодной цене на откате. В отличие от классических индикаторов силы валют, которые ограничиваются цветной шкалой, эта панель работает мультитаймфреймно. Для каждой пары
Статья описывает TradeMux как мост между Python-пайплайном и терминалом MetaTrader 5 для чистой передачи торговых решений без дублирования логики. Разобрана production-архитектура из четырёх слоёв и полный Python execution service: подключение, чтение счёта и позиций, генерация сигналов (включая CatBoost), предторговый риск-контроль, kill_switch и supervisor. Практическая польза — кросс-брокерная нормализация (RoboForex, IC Markets, Alpari, OANDA) и масштабирование от одного счёта к мультисчётному broadcast без изменения торговой логики.
Разбирается практическое применение L1 Trend Filter для очистки шума и формирования структурных признаков, совместимых с live-торговлей. Показан полный цикл: H1-данные 29 инструментов из MetaTrader 5, каузальная фильтрация, CatBoost на горизонте трёх L1-баров, честный walk-forward и распределение лотов по VaR. Читатель получает воспроизводимый кодовый конвейер и методику портфельной оценки.
Статья продолжает серию об AI Hedge Fund и снимает три ограничения v4: репутации аналитиков теперь персистентны в SQLite, EA выведен из критического пути исполнения, а сигналы совета пятнадцати рассылаются на несколько брокеров через TradeMux REST API. Логика совета и риск-менеджмента не менялась: Python получает данные через MetaTrader 5 SDK и исполняет ордера напрямую. Результат — устойчивость к перезапускам и масштабирование на несколько терминалов.
В статье разобрана архитектура советника на клеточном автомате с 10 000 адаптирующихся параметров и независимым бинарным предиктором на горизонте 10 баров. Показано трёхуровневое онлайн-обучение, эволюция стратегий и валидация через кольцевой буфер и матрицу ошибок. Параметры входа сведены к Magic Number, торговые настройки вычисляются из ATR и пяти геномов. Тест EURUSD H1 дал ориентировочный Hit Rate около 58% против ~51% у фиксированной MLP.
Описана архитектура, в которой MQL5-советник выполняет только сбор данных и исполнение, а логика вынесена в Python-сервер с тремя агентами LangChain: сигнальным, новостным и риск-менеджером. Агенты последовательно обрабатывают запрос по WebSocket, при отказе любого возвращается hold. Решения и фактический PnL сохраняются в SQLite, формируя память и статистику. Читатель получит схему взаимодействия, протокол команд и подход к обратной связи.
Метапромптинг — подход, при котором LLM сама оптимизирует торговые инструкции на основе реального P&L и метрик качества сигналов. В статье показана практическая реализация на Python и MQL5: реестр версий промптов, исполнительный агент, оценщик по directional accuracy и profit factor и мета-LLM, которая в цикле генерирует улучшения. Решение встраивается в советник без остановки торговли.
В статье показан регрессионный подход к прогнозированию Ренко-баров с помощью CatBoost: модель оценивает логарифмическую доходность следующего бара и неопределённость прогноза. Разобран каскад residual-моделей с OOF-валидацией через TimeSeriesSplit, shrinkage и общим early stopping, а также условная коррекция смещения. На EURUSD D1 получено снижение OOF-MAE и около 65% точности по направлению. Приведён рабочий скрипт для MetaTrader 5, формирующий сигнал, размер позиции, SL и TP в единицах кирпича.
В статье разобрана архитектура совета из 15 ИИ-агентов: десять аналитиков и четыре риск-офицера голосуют в трёх параллельных фазах, итог фиксирует Председатель. Для восьми валютных пар используются изолированные контексты с отдельными репутациями. Динамический порог голосов зависит от дневных целей PnL. Expert Advisor работает только по сигналу SL и TP, что позволяет оценить качество решений без дополнительной механики.
В статье рассматривается проекция дневных свечей EURUSD на эллиптическую кривую secp256k1 и извлечение 96 признаков (EC+TA) для прогноза направления следующей свечи в CatBoost. Показаны маппинг цен на кривую и конвейер обучения на 2000 барах D1; полная модель достигает AUC на тесте 0,6508, вклад EC-признаков — 60,6%. Материалы пригодны для воспроизведения в Python/MetaTrader 5.