Ilies Zalegh / Профиль
- Информация
|
нет
опыт работы
|
5
продуктов
|
185
демо-версий
|
|
0
работ
|
1
сигналов
|
0
подписчиков
|
Я — опытный Data Scientist и активный трейдер с многолетним стажем, специализирующийся на разработке эффективных и интеллектуальных торговых роботов. Увлечённый пересечением финансовых данных, продвинутой статистики и передовых технологий, я посвятил свою карьеру созданию инструментов для трейдинга, способных адаптироваться к рынкам с высокой точностью и эффективностью.
Имея диплом в области анализа данных и глубокую экспертизу в статистическом моделировании, я начинал свой путь с работы над сложными проектами по алгоритмической оптимизации и автоматизации стратегий. Со временем я направил этот опыт на алгоритмическую торговлю, разрабатывая системы, способные использовать микро-возможности рынка с научной строгостью.
Мой подход основан на трёх ключевых принципах:
Глубокий количественный анализ исторических данных для выявления скрытой динамики рынка.
Разработка надёжных автоматизированных систем, действующих последовательно и дисциплинированно, без эмоционального влияния, характерного для ручной торговли.
Постоянная оптимизация с использованием продвинутых статистических методов, интеллектуальных фильтров и строгих тестов для обеспечения долгосрочной эффективности.
Я разработал и усовершенствовал несколько алгоритмических стратегий, способных определять наиболее прибыльные периоды, избегать рискованных зон и оптимизировать управление капиталом. Мои инструменты включают сезонный анализ, адаптивные фильтры и современные статистические модели, что обеспечивает сверхточное принятие решений.
Как разработчик Expert Advisors (EA) и индивидуальных торговых решений, я уделяю особое внимание созданию систем, которые:
Стабильны и тщательно протестированы на многолетних исторических данных;
Интеллектуальны, с возможностью адаптации к месячным и структурным особенностям рынка;
Доступны, чтобы каждый трейдер мог воспользоваться передовыми технологиями.
Сегодня я объединяю свои навыки в Data Science, опыт реальной торговли и страсть к количественным исследованиям, чтобы создавать торговых роботов, которые отличаются мощностью, точностью и ориентацией на результат. Моя цель проста: превращать данные в конкретные, прибыльные и устойчивые стратегии.
Имея диплом в области анализа данных и глубокую экспертизу в статистическом моделировании, я начинал свой путь с работы над сложными проектами по алгоритмической оптимизации и автоматизации стратегий. Со временем я направил этот опыт на алгоритмическую торговлю, разрабатывая системы, способные использовать микро-возможности рынка с научной строгостью.
Мой подход основан на трёх ключевых принципах:
Глубокий количественный анализ исторических данных для выявления скрытой динамики рынка.
Разработка надёжных автоматизированных систем, действующих последовательно и дисциплинированно, без эмоционального влияния, характерного для ручной торговли.
Постоянная оптимизация с использованием продвинутых статистических методов, интеллектуальных фильтров и строгих тестов для обеспечения долгосрочной эффективности.
Я разработал и усовершенствовал несколько алгоритмических стратегий, способных определять наиболее прибыльные периоды, избегать рискованных зон и оптимизировать управление капиталом. Мои инструменты включают сезонный анализ, адаптивные фильтры и современные статистические модели, что обеспечивает сверхточное принятие решений.
Как разработчик Expert Advisors (EA) и индивидуальных торговых решений, я уделяю особое внимание созданию систем, которые:
Стабильны и тщательно протестированы на многолетних исторических данных;
Интеллектуальны, с возможностью адаптации к месячным и структурным особенностям рынка;
Доступны, чтобы каждый трейдер мог воспользоваться передовыми технологиями.
Сегодня я объединяю свои навыки в Data Science, опыт реальной торговли и страсть к количественным исследованиям, чтобы создавать торговых роботов, которые отличаются мощностью, точностью и ориентацией на результат. Моя цель проста: превращать данные в конкретные, прибыльные и устойчивые стратегии.
: