|
2 года
опыт работы
|
7
продуктов
|
67
демо-версий
|
|
0
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
Я разрабатываю высокоэффективные торговые индикаторы и советники на основе передовых технологий машинного обучения и квантовых вычислений, которые помогают трейдерам достигать стабильной прибыли на финансовых рынках.
Мой путь: На рынке с 2016 года. Прошел через множество потерь и ошибок. Сейчас специализируюсь на разработке торговых роботов и применении машинного обучения в трейдинге. Активно инвестирую на рынках России и Казахстана.
Квалифицированный инвестор Республики Казахстан. Квалифицированный иностранный инвестор Российской Федерации.
Для хэдж-фондов и семейных офисов у меня также есть MIDAS — институциональная сложная многоагентная нейронная архитектура + квантовый слой + многомерный самообучающийся ИИ -агент. Эту систему я создавал полтора года, и в ней почти 80 000 строк кода: она использует лучшее из всего, что я знаю.
Индивидуальная разработка:
Помимо готовых решений, я адаптирую любые модели из научных статей под конкретные задачи клиентов. Создаю торговых роботов на заказ с учетом специфических требований, интегрирую современные методы машинного обучения и провожу консультации по алгоритмической торговле.
Полезные ссылки:
Группа по ИИ трейдингу: https://vk.com/altradinger
Канал по ИИ трейдингу: https://www.mql5.com/ru/channels/aitradinger
Мониторинг: https://share.kz/g7vJ
GitHub: https://github.com/Shtenco
Мой сайт: https://shtencoquantai.tech/
Моя технология архивации (продам за 100 млн. $): https://deepcompress.pro/
Готов обсудить ваши задачи и предложить оптимальные решения для автоматизации торговли!
Предупреждение о рисках: Торговля на финансовых рынках связана с высоким риском потери средств. Прошлые результаты не гарантируют будущую прибыль.
Статья объясняет, как разработать инструмент для анализа повторяющихся ценовых закономерностей на финансовых рынках — по дням месяца (1-31), дням недели (понедельник-воскресенье) или часам дня (0-23). Индикатор анализирует исторические данные, вычисляет среднюю доходность для каждого периода и отображает результаты в виде гистограммы с прогнозом. Включает настраиваемые параметры: тип сезонности, количество анализируемых баров, отображение в процентах или абсолютных значениях, цвета графиков.
Анализ временных разрывов (таймгэпов) помогает трейдеру выявлять потенциальные точки разворота рынка. В статье рассматривается, что такое таймгэп, как его интерпретировать, а также каким образом с его помощью можно обнаружить вливание крупного объема в рынок.
Создание системы анализа валютных курсов на основе паритета покупательной способности (ППС) на Python. Автор разработал алгоритм с 5 методами расчета справедливых курсов, используя данные МВФ. Практическое руководство по фундаментальному анализу валют, обработке экономических данных и интеграции с торговыми системами. Полный код в open source.
Верхний уровень системы: Мета модель, принимающая признаки, прогнозы и ошибки всех остальных моделей
Второй верхний уровень системы: Раздельные модули, у каждого есть ИИ модель:
2D RGB компьютерное зрение
Эмуляция опционов
Эмуляция фьючерсов
Загрузка данных опционов и фьючерсов CME
Загрузка данных Всемирного банка
Загрузка данных Международного валютного фонда
Загрузка данных Eurostat
Загрузка данных NasdaqStat
Загрузка новостного дата банк news.com
Загрузка позиций хедж-фондов через SEC
Загрузка позиций хедж-фондов через CFTC
Анализ последовательностей Фибоначчи
Анализ величин трендов
Анализ объёмов
Анализ углов движения цен и углов Ганна
Анализ арбитражных вилок через треугольный арбитраж
Анализ справеливых цен валют по ППС
Анализ статистических производных цен
Анализ сезонности торгов, часов, дней недели
Анализ группового движения всех главных 28 валют в мире, корреляций, коинтеграций, корзин
Анализ данных со спутников США и загруженности портов для экспорта и импорта
Анализ нумерологического скора цены
Анализ влияния положений звёзд и планет на цены через астрологическую библиотеку Пайтона
Анализ аппроксимации простых чисел цены
ARIMA с обучением нейросети на её остатках
Эти модули складывают свои прогнозы алгоритмом консенсуса (привет Эфириум).
Нижний уровень системы: оптимизация портфеля сделок по их направлениям через портфельную теорию Марковица + VaR модель.
Будет ещё один нижний уровень, отвечающий за DCA усреднение и непосредственно набор и сброс позиций.... Пилю его.
Много сил ушло.
Загрузка данных Международного валютного фонда на Python: добываем данные IMF для применения в макроэкономических валютных стратегиях. Как макроэкономика может помочь трейдеру и алготрейдеру?
Сидишь ночью перед монитором, кофе остыл, глаза красные от экранов. Еще одна красная свеча съела половину депозита. Знакомо?
Каждый день тысячи людей входят на рынок с мечтами о финансовой свободе, но выходят с пустыми карманами и разбитыми иллюзиями. И дело не в том, что они плохо анализируют графики или не понимают фундамент. Дело в том, что они не понимают главного врага каждого трейдера — самого себя.
Высокие риски — это не просто цифры в торговом терминале. Это психологический капкан, который расставляет наше собственное сознание. Когда ты видишь, как твоя сделка идет в плюс на 50%, внутри просыпается первобытный инстинкт: "А что если еще подождать? Вдруг будет 100%?" И ты держишь. Держишь до тех пор, пока рынок не развернется и не заберет не только прибыль, но и часть депозита.
А потом начинается самое страшное — попытка отыграться. Лот увеличивается в два раза, потом в три. "Я же знаю рынок, я же видел этот паттерн сто раз!" И снова красная свеча. И снова боль в груди от осознания того, что ты только что потерял деньги, которые откладывал месяцами.
Знаешь, что самое печальное? Большинство сливают не из-за плохих стратегий. Они сливают из-за того, что не умеют управлять риском и собственными эмоциями. Они ставят стопы "на авось", рискуют 20-30% депозита на одну сделку и верят, что рынок им что-то должен.
Рынок никому ничего не должен. Он просто есть. Как океан, который может подарить тебе прекрасную волну или утопить без предупреждения. И единственное, что отличает тех, кто выживает, от тех, кто тонет — это умение читать этот океан и понимание того, сколько ты можешь позволить себе проиграть.
Всю эту неделю я работал над новым продуктом, основанном на моей системе Мидас — это уникальное применение GPT-моделей Transformer на финансовых рынках. Представь себе нейросеть, которая анализирует не просто цены, а паттерны поведения рынка через архитектуру внимания — точно так же, как ChatGPT понимает контекст в тексте. Я интегрировал механизмы self-attention с Марковскими цепями для предсказания рыночных состояний, добавил систему постоянного дообучения и создал архитектуру, которая учится на собственных ошибках в режиме реального времени.
Но самая крутая технология не поможет тебе, если ты не умеешь управлять рисками. Поэтому сейчас у меня есть комбо-предложение, которое решает обе проблемы: риск-менеджер для ручной торговли плюс архив рабочих роботов 2022-2023 года. Все это за 20 000 рублей — цену одной неудачной сделки с неправильным риском.
Риск-менеджер научит тебя думать не категориями "сколько заработаю", а категориями "сколько готов потерять". А роботы покажут, как работают алгоритмы, которые уже прошли проверку временем и волатильностью.
Потому что в конце дня важно не то, сколько ты заработал на одной сделке. Важно то, останешься ли ты в игре завтра.
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?
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.
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!
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.
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.
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?