|
2 года
опыт работы
|
7
продуктов
|
67
демо-версий
|
|
0
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
Меня зовут Евгений Коштенко.
Я независимый разработчик, AI-исследователь, алготрейдер и создатель экосистемы СИНЕРГИЯ.
Но моя история началась не с инвесторов. Не с фондов. И не с красивых офисов.
Она началась в бедности.
2016 год. Костанай. Маленькая квартира. Старый ноутбук. RSI, скользящие средние, форумы, бесконечные ошибки и слитые депозиты. С 2010 по 2022 год я жил в экстремальной бедности. Знаю цену каждому рублю. Знаю, что значит выбирать между едой и интернетом. Знаю ощущение, когда работаешь годами — и всё равно почти никто в тебя не верит.
Но у меня была одна вещь, которую невозможно купить — железная вера в то, что технологии могут изменить жизнь человека.
В 2020 году всё изменилось. Я понял: рынок — это наука, а не интуиция. Джим Саймонс это доказал: математик без опыта трейдинга создал лучший хедж-фонд в истории. Я решил идти тем же путём. В одиночку. По 8–12 часов каждый день, без выходных, без отпусков.
Сегодня за моей спиной:
— 680 000+ строк кода на MQL5
— 1 200 000+ строк на Python
— 100+ технических публикаций на 15 языках
— Квалифицированный инвестор РК и РФ
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
ЕДИНАЯ ФОРМУЛА СОЗДАНИЯ КАПИТАЛА
За годы работы с рынками я убедился: между трейдингом и личными финансами — одна и та же математика. Та, которую игнорирует 95% людей.
Доходы − Расходы = Дельта
Дельта → Инвестиции → Активы
Активы − Пассивы = Чистый Капитал
Доход от активов > Расходы = Финансовая Свобода
Это не мотивация. Это уравнение — такое же неумолимое, как физика.
Анализ Forbes подтверждает: крупнейшая группа миллиардеров мира (15–16%) создала состояние не через стартапы, а через долгосрочные инвестиции и управление капиталом. Производство — 13%. Технологии — только 12–13%.
Быстрых путей нет.
Есть система, дисциплина и время.
Я публикую серию постов о том, как работает эта формула на каждом уровне — от выхода из долговой ямы до построения всепогодного портфеля. Всё с цифрами, без воды.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
MIDAS — не «советник с нейросетью».
Это институциональная торговая инфраструктура, аналогичная архитектурам хедж-фондов. 35 изолированных AI-советов на 5 счетах и 7 валютных парах. Анализ цен, ML-сигналов на Random Forest и Gradient Boosting, новостей в реальном времени и макроэкономики 220 стран.
Жёсткий риск-контроль через VaR.
Каждое решение — через совет 15 агентов: 10 аналитиков формируют гипотезы, 4 риск-менеджера фильтруют, Председатель выносит финальный вердикт. Квантовый слой на 29-кубитном IBM, модель Марковица с квантовой адаптацией, нейросетевой предиктор — всё в реальном времени, на живых счетах. ~80 000 строк кода.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
СИНЕРГИЯ — это не стартап. Это новая AI-экономика.
Главная проблема мира сегодня — раздробленность. Раздроблены деньги, данные, платформы, AI-системы, люди. Каждая корпорация строит закрытый мир и удерживает тебя внутри.
СИНЕРГИЯ строится как противоположность. Экономика, где блокчейн-технологии, машинное обучение и искусственный интеллект помогают людям зарабатывать, автоматизирует бизнес, управляет инфраструктурой, DAO объединяет участников, а технологии становятся коллективным капиталом — а не собственностью нескольких корпораций.
Мы строим:
MIDAS · институциональная система нового поколения
OLGA AGI · наиболее близкий к AGI российский искусственный интеллект собственной разработки
AI Business OS · экосистема ИИ агентов для закрытия повседневных задач 90% бизнеса СНГ
AI CFO · ИИ-финансист для анализа банковских и налоговых выписок людей, фрилансеров, ИП, компаний
AI Sales · ИИ-продажник для ведения полной цепочки продаж — как в переписке, так и голосом — от холодного контакта до закрытия сделки
AI SMM · экосистема ИИ агентов для полного цикла продвижения в соцсетях
TurboMesh · mesh и radio интернет нового поколения, где каждый смартфон или компьютер является одновременно узлом, клиентом и сервером интернета (невозможно заблокировать, а благодаря технологиям 16D постквантового хэширования собственной разработки — невозможно взломать)
DeepCompress · архиватор данных нового поколения с использованием технологий ML и блокчейн
Meta API · единый планетарный доступ ко всем API мира из одной точки
MetaPay · единая платёжная система, дающая мосты ко всем платёжным системам валют, криптовалют, CBDC во всём мире, с кросс-обменом
MetaBroker · доступ на 20 крупнейших криптобирж мира + IBRR + Финам + Т-Банк + ФридомФинанс — из единого мета-кабинета
DAO-консорциумы · система самоорганизации субъектов экономики с помощью взаимных правил клеточных автоматов
Post-Quantum · собственный пост-квантовый блокчейн нового поколения
AI Blockchain · ИИ блокчейн нового поколения, где ИИ модели выступают узлами блокчейна — в виде коллективного и децентрализованного распределённого интеллекта
SINERGY DeFi на Polygon · токен и монета SYNA
И всё это — части одной большой архитектуры.
Я не верю в «быстрые деньги».
Я верю в:
систему,
дисциплину,
науку,
код,
ежедневный труд,
и технологии, которые реально работают.
Сейчас мир только начинает понимать, насколько сильно AI изменит:
финансы,
рынки,
экономику,
бизнес,
государства,
и сам интернет.
И я хочу, чтобы СНГ был не в хвосте этой революции.
А среди тех, кто создаёт её ядро.
Именно поэтому я строю СИНЕРГИЮ каждый день.
Шаг за шагом.
Строка кода за строкой кода.
Архитектура за архитектурой.
И это только начало.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Чем я отличаюсь от «инфоцыган с графиками»?
Я не продаю сигналы и не обещаю «300% в месяц». Я верю в систему, дисциплину, науку и ежедневный труд. Каждая технология СИНЕРГИИ проходит через код, математику, рынок, риски и реальную валидацию. 100+ статей на MQL5.community. Открытый GitHub. Реальный мониторинг. Всё можно проверить.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Что я предлагаю:
▸ ГОТОВЫЕ СИСТЕМЫ — советники MQL5 институционального класса с LLM-агентом, мульти-агентной архитектурой и автомасштабированием лота под любой депозит.
▸ ОБУЧЕНИЕ — реальные системы изнутри: Python-сервер, WebSocket, эволюционные алгоритмы, грид-стратегии. Только рабочий код, никакой воды.
▸ ИНДИВИДУАЛЬНАЯ РАЗРАБОТКА — система под ваш капитал, рынок и риск-профиль. Для частных инвесторов, семейных офисов и фондов. Советники и индикаторы MQL5, модели машинного обучения, языковые модели ИИ, приложения Android любой сложности.
▸ DEFI / БЛОКЧЕЙН — смарт-контракты, on-chain автоматизация, децентрализованные финансовые механики — и индивидуально, и в экосистеме SINERGY.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
БЕСПЛАТНО ДЛЯ НОВЫХ ПОДПИСЧИКОВ:
▸ Гайд «7 ошибок, из-за которых AI-роботы сливают депозит» — 10 страниц практики, которые сэкономят месяцы работы и тысячи долларов.
▸ Подборка моих 10 лучших статей на MQL5.community — готовые торговые роботы на MQL5 и Python с открытым кодом внутри.
Подпишитесь → напишите в личку слово ГАЙД → пришлю PDF и все 10 статей в течение дня.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
VK: vk.com/altradinger
MQL5: mql5.com/ru/channels/aitradinger
GitHub: github.com/Shtenco
Мониторинг: share.kz/g7vJ
Система Синергия: https://www.synergychain.ru/
📧 koshtenco@gmail.com
По всем направлениям — пишите в личку. Отвечаю лично, без ботов и менеджеров.
⚠ Торговля на финансовых рынках связана с высоким риском потери средств. Прошлые результаты не гарантируют будущую прибыль.
#алготрейдинг #нейросети #MIDAS #СИНЕРГИЯ #DeFi #блокчейн #MQL5 #ИИвтрейдинге #торговыероботы #хеджфонд #криптовалюта #автоматизация #Polygon #OLGAAGI #AIbusiness #формулакапитала #финансоваясвобода #коштенкотрейдер #евгенийкоштенко #forex
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.
LLM-агент с SQL-памятью в MetaTrader 5 — архитектура, которая устраняет главное ограничение классических LLM-советников: потерю контекста между запросами. Каждое решение агента записывается в SQLite с рыночными условиями в момент сигнала — RSI, выравнивание MA, волатильность — и после закрытия позиции база получает исход. При следующем запросе агент читает собственную историю: похожие условия RSI из прошлого и последние три решения — и только затем анализирует текущий рынок. Результат: система, которая помнит свои ошибки между перезапусками и адаптирует поведение на основе накопленной статистики, а не начинает с чистого листа при каждом новом баре.
Статья описывает архитектуру торговой системы из 20 LLM-агентов на базе Grok (xAI), каждый из которых несёт уникальную торговую философию — от чистого моментума до статистического z-score. Система применяет генетический алгоритм прямо в ходе торговли: каждые 20 сделок автоматически убивает слабых агентов, клонирует сильных с мутацией промпта и публикует лидерборд на графике MetaTrader 5 — без остановки торговли и без единого SDK.
Статья описывает переход от дебатов четырёх голосов к Council of 15: десять аналитиков, четыре независимых риск-менеджера и Председатель с жёстким регламентом голосования. Разобраны роли участников, трёхфазная архитектура и параллельное исполнение полного цикла за 10–15 секунд. Показаны журнал работы, правила риск-гейта и обратная совместимость, чтобы вы быстро подключили систему к советнику.
Статья описывает архитектуру мультиагентной торговой системы на базе языковой модели grok-4-fast, где вместо одного системного промпта работают четыре независимых аналитика с принципиально разными ролями: бык, медведь, риск-менеджер и арбитр. Три аналитика запускаются параллельно через ThreadPoolExecutor и за 3–5 секунд формируют аргументированные позиции по одним и тем же рыночным данным, после чего детерминированный судья выносит финальный вердикт по жёстким правилам.
Статья описывает конкурентную архитектуру для MetaTrader 5, в которой десять LLM-агентов с разными торговыми правилами управляют собственным капиталом и открывают независимые позиции через уникальные magic numbers. Системный промпт и агрессивность агента адаптируются по результатам PnL и серии сделок. Представлен воспроизводимый каркас с режимами эксплуатации и контролируемыми метриками, пригодный для тестирования и дальнейшей оптимизации.
ИИ гибрид социализма и капитализма в Мидасе - где есть разные типа колхозы ИИ хэдж-фондов - набрал +20% за день с просадкой 6%.
Чистый капитализм где каждая модель сама за себя и конкурирует, работает хуже на 80%
Чистая одиночная работа одного фонда работает хуже на 30%
Чистая коммунистическая идея где все общее - вообще почти никак не работает (они слишком долго решают и слишком долго думают, не адаптируясь к рынку никак из-за долгой петли обратной связи и долгих решений тонущих в дебатах - прибыль возле нуля)
Чуть лучше работает разделение труда в экономике группы фондов - и ещё чуть хуже работает децентрализованная экономика где много самоорганизующихся в рамках единых правил фондов
Но лучше всего работает децентрализованно - социалистическая DeFi структура похожая на нейронные сети - где узлы нейронов это колхозы типа, консорциумы или DAO, где есть только правила устанавливаемые блокчейном / государством, и коллективы, и это типа взаимная петля обратной связи Система - Блокчейн или Государство - Рынок
В статье разобраны три ключевые преграды интеграции LLM с MetaTrader 5: отсутствие прямого доступа, жёсткие rate limits и безопасность API‑ключей при архитектурных ограничениях MQL5. Предложена схема с локальным Python‑сервером как мостом между советником и OpenRouter. Рассматриваются WebSocket и fallback на TCP, хранение ключа на сервере, пакетная обработка нескольких символов и формирование технического промпта. Читатель получит готовую архитектуру, снижающую задержки и издержки.
Статья показывает, как формализовать интуитивно замеченные ценовые паттерны и превратить их в статистически проверенные торговые сигналы. Советник кодирует последовательности баров в бинарные строки U/D и для каждого паттерна вычисляет пять независимых метрик: поддержку, уверенность, лифт, хи-квадрат и байесовскую вероятность. Позиция открывается только тогда, когда текущий паттерн совпадает с историческим правилом и все фильтры пройдены — динамический лот масштабируется по силе сигнала, стоп и тейк рассчитываются через дневной ATR.
В работе проведен критический разбор LLM-стратегии, где прогноз направления отделен от торговых решений, и показано, почему это ведет к разрыву между метриками и PnL. Описаны процедуры балансировки датасета, инженерии признаков, подготовки промптов и ответов, настройки файнтюнинга в Ollama и надежного парсинга. Бэктест и форвард-тест выявляют систематическую деградацию. Практический вывод — необходимость формулировать задачу как прямую оптимизацию торговых исходов.
Гибридная архитектура на базе Llama 3.2 и SEAL тестируется на восьми валютных парах (M15) с форвардной изоляцией данных и контролем утечки информации. Методология объединяет adversarial self-play, curriculum learning и балансировку классов для стабильного обучения. Эксперименты подтверждают разрыв между точностью прогноза и реальной доходностью, что дает читателю практические ориентиры по проверке стратегий и корректной оценке их обобщающей способности.
В статье предложен гибридный подход к алгоритмическому трейдингу на основе квантового кодирования рыночных состояний, Double DQN с приоритетным буфером опыта и LLM в роли контекстного советника. Методология SEAL обеспечивает асинхронное дообучение агента без остановки торговли. Легковесный Q-learning фильтр (USE/SKIP/REDUCE) управляет исполнением сигналов на мета-уровне. Приводятся практические детали интеграции системы с торговой платформой MetaTrader 5 и схемы её адаптации к режимным сдвигам рынка.
SEAL (Self-Evolving Adaptive Learning) — система непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга, решающая проблему быстрой деградации моделей на меняющихся рынках. Вместо периодического переобучения, которое занимает часы и стирает старые паттерны, SEAL учится на каждой закрытой сделке, сохраняя приоритетную память важных примеров и автоматически запуская инкрементальный файнтьюнинг при падении точности или смене рыночного режима.