Yevgeniy Koshtenko
|
2 yıl
deneyim
|
7
ürünler
|
67
demo sürümleri
|
|
0
işler
|
0
sinyaller
|
0
aboneler
|
Greetings to the world of professional algorithmic trading!
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.
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.
Yevgeniy Koshtenko
Почти неделю сидел и мучился, пытался сделать нормальный тестер Питона для моделей. Ничего. Не работает. Либо показывает всегда прибыль, либо всегда слив. Вроде все учтено, спред, комса, направления сделок и потери на свопе, но все равно не работает.
Я сменил подход, сменил картинку. Сделал 10 лучших метрик оценки моделей классификации, научно обоснованных метрик, таких как точность, полнота, меткость, F1, и т.п. Вывел на основе этих метрик среднюю, сделал формулу.
Сразу же появилась новая проблема, дисбаланс классов. Если цена на исторических данных росла в течение 20-30 лет, лучшие метрики укажут на модели бычьего рынка, которые будут в итоге прогнозировать только покупки и все. Я с этим уже сталкивался, когда делал компьютерное зрение для анализа графиков. Пришлось внедрять балансировку классов по новому для меня методу, с весами классов.
Итог всей этой работы будет известен завтра, после тысячи обученных моделей и выбора одной лучшей. Тружусь для маркета, систему охлаждения ноутбука пожалуй надо уже менять)
Больше не придется мучиться, обучая сотни моделей, когда в прибыль идёт одна из сотни. Научные метрики нормально оценивают модели.
Я сменил подход, сменил картинку. Сделал 10 лучших метрик оценки моделей классификации, научно обоснованных метрик, таких как точность, полнота, меткость, F1, и т.п. Вывел на основе этих метрик среднюю, сделал формулу.
Сразу же появилась новая проблема, дисбаланс классов. Если цена на исторических данных росла в течение 20-30 лет, лучшие метрики укажут на модели бычьего рынка, которые будут в итоге прогнозировать только покупки и все. Я с этим уже сталкивался, когда делал компьютерное зрение для анализа графиков. Пришлось внедрять балансировку классов по новому для меня методу, с весами классов.
Итог всей этой работы будет известен завтра, после тысячи обученных моделей и выбора одной лучшей. Тружусь для маркета, систему охлаждения ноутбука пожалуй надо уже менять)
Больше не придется мучиться, обучая сотни моделей, когда в прибыль идёт одна из сотни. Научные метрики нормально оценивают модели.
· 1
Yevgeniy Koshtenko
"Python ve MQL5'te bir robot geliştirme (Bölüm 1): Veri ön işleme" makalesini yayınladı 
Makine öğrenimine dayalı bir alım-satım robotu geliştirme: Ayrıntılı bir rehber. Serinin ilk makalesi veri ve özelliklerin toplanması ve hazırlanması ile ilgilidir. Projenin uygulanması için Python programlama dili ve kütüphaneleri ile MetaTrader 5 platformu kullanılmıştır.
· 4
300
Yevgeniy Koshtenko
"Creating a market making algorithm in MQL5" makalesini yayınladı 
How do market makers work? Let's consider this issue and create a primitive market-making algorithm.
Yevgeniy Koshtenko
"MQL5'te kantitatif analiz: Başarılı bir algoritmanın uygulanması" makalesini yayınladı 
Kantitatif analizin ne olduğu ve büyük oyuncular tarafından nasıl kullanıldığı konusunu inceleyeceğiz. MQL5 dilinde kantitatif analiz algoritmalarından birini oluşturacağız.
· 2
762
Yevgeniy Koshtenko
Тест на участке вне обучения с 2013, одной из моделей, которые сейчас стоят на тесте. +10% без плеча в год. Просадка 8%.
Просадки по полгода на пике. Думал взять счет в пропе США. Получается, что 4% риска в пропе, можно выдержать только торгуя втрое меньшим лотом. 5% прибыли за год. Проп такими темпами, я сдам за год. Или за полтора, если не повезет и попаду на неудачное время.
Все-таки настоящий трейдинг это всегда long term capital managment) Десятилетия труда и настойчивости. Забудьте вообще о тупых мошенниках, которые обещают в рекламе быстрые прибыли с трейдинга, о каких блин 50% в месяц можно говорить? О чем речь вообще? Это НЕВОЗМОЖНО! И легких денег в трейдинге ТОЖЕ НЕТ! ВСЕ ЭТИ СМАРТ МАНИ, ЧУДО СИСТЕМЫ, БРЕДЯТИНА ВСЯКАЯ - ЭТО ПРОСТО ЗАМАНУХА ДЛЯ ЛОХОВ НА ПОКУПКУ КУРСОВ!
Просадки по полгода на пике. Думал взять счет в пропе США. Получается, что 4% риска в пропе, можно выдержать только торгуя втрое меньшим лотом. 5% прибыли за год. Проп такими темпами, я сдам за год. Или за полтора, если не повезет и попаду на неудачное время.
Все-таки настоящий трейдинг это всегда long term capital managment) Десятилетия труда и настойчивости. Забудьте вообще о тупых мошенниках, которые обещают в рекламе быстрые прибыли с трейдинга, о каких блин 50% в месяц можно говорить? О чем речь вообще? Это НЕВОЗМОЖНО! И легких денег в трейдинге ТОЖЕ НЕТ! ВСЕ ЭТИ СМАРТ МАНИ, ЧУДО СИСТЕМЫ, БРЕДЯТИНА ВСЯКАЯ - ЭТО ПРОСТО ЗАМАНУХА ДЛЯ ЛОХОВ НА ПОКУПКУ КУРСОВ!
Yevgeniy Koshtenko
"Python, ONNX ve MetaTrader 5: RobustScaler ve PolynomialFeatures veri ön işleme ile bir RandomForest modeli oluşturma" makalesini yayınladı 
Bu makalede, Python'da bir Rastgele Orman modeli oluşturacağız, modeli eğiteceğiz ve veri ön işleme ile bir ONNX veri hattı (pipeline) olarak kaydedeceğiz. Ardından modeli MetaTrader 5 terminalinde kullanacağız.
354
Yevgeniy Koshtenko
MT 5 için risk hesaplayıcı kodunu yayınladı
Gösterge, riskinizi yüzde olarak hesaplar ve size riskiniz için kabul edilebilir lot büyüklüğünü verir. Riski yalnızca yüzde cinsinden ve durdurma boyutunu pip cinsinden belirtmeniz gerekir.
129
1221
Yevgeniy Koshtenko
Количественный анализ тейков и стопов kodunu yayınladı
Советник анализирует вероятности достижения тейк-профита и стоп-лосса.
157
Yevgeniy Koshtenko
Перевести советник с MT4 на MT5 и чуть-чуть его подкорректировать işi için geliştiriciye geri bildirim bıraktı
Прекрасно сделана работа. Робот получился прибыльным, ураа, у меня наконец-то появился стабильный и безопасный робот! Благодарю Михаила от всей души!