Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
  • 信息
1 年
经验
14
产品
28
演示版
0
工作
0
信号
0
订阅者
Professional Algorithmic Trading Solutions

Welcome to the world of professional algorithmic trading! I develop highly effective trading indicators and expert advisors that help traders achieve stable profits in financial markets.

My Journey

In the market since 2016. It was a long struggle. I was a gambling addict for a long time. Lost millions. Now I create trading robots and implement machine learning (AI for trading), both for sale and for rent. I also invest in Russian and Kazakhstan markets. Currently working at a Malaysian hedge fund AFIF startup, as well as being an independent researcher.

I've been developing my own solutions since 2016, and I strictly don't work on others' specifications as a matter of principle.

Current Achievements

I specialize in creating trading robots using machine learning and AI. I develop solutions both for sale and for rent.

My Resources

VKontakte: AI Trading Group: https://vk.com/altradinger
MQL5: AI Trading Channel on MQL5: https://www.mql5.com/ru/channels/aitradinger
Risk Manager: Beta version of my cloud risk manager: https://forexriskmanager.ru/
Monitoring: https://goo.su/t7X7b
In development: YouTube and Telegram channels coming soon.

BEST BOT: https://www.mql5.com/ru/market/product/99499

Currency Strength Panel Utility - MT5 - https://www.mql5.com/ru/market/product/133005
Trader Protector Risk Manager - MT5 - https://www.mql5.com/ru/market/product/119679
Quantitative Analysis Indicator - MT5 - https://www.mql5.com/ru/market/product/107714
Sinergy Neural AI Model Prop EurUsd - MT5 - https://www.mql5.com/ru/market/product/116886
Computer Vision Model - MT5 - https://www.mql5.com/ru/market/product/124853
Stenco Recover EA - MT5 - https://www.mql5.com/ru/market/product/116050
Market Shark Xgb Boost EurUsd - MT5 - https://www.mql5.com/ru/market/product/118122
Triss Bot Netting Triangle HFT Prop Arbitrage - https://www.mql5.com/ru/market/product/118212
Auto Gann Angles MT4 - MT4 - https://www.mql5.com/ru/market/product/119491
Ai 3D Bars Reversal - MT5 - https://www.mql5.com/ru/market/product/128433
Ai Moving Average Trend - MT5 - https://www.mql5.com/ru/market/product/130946
Shtenco Neural Link EA #12853 - MT5 - https://www.mql5.com/ru/market/product/117182
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Сегодня минус -0,16%
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Сигналы Мидаса на сегодня. Горизонт прогноза - плюс минус 24 часовых бара. Распределение лотов по портфельной теории Марковица)
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Чистая доходность вчерашних сигналов Мидаса +1,1% без плеча. Или около 1000 пунктов (10 000 пипсов). Можете проверить сами)
Yevgeniy Koshtenko 已发布产品

ARIMA Neural Link - Trading Revolution When Mathematics Meets Artificial Intelligence Tired of unpredictable losses? Fed up with guessing market movements like reading tea leaves? While you're losing money on emotional decisions, professional traders are already using tomorrow's technology. Introducing ARIMA Neural Link The world's first hybrid indicator combining the power of classical ARIMA modeling with cutting-edge neural network algorithms. This isn't just another indicator — it's a quantum

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Сигналы на Форекс от 5 модулей Мидаса на понедельник. Тут далеко не все модули - я пересобираю систему.
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний
Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний

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?

4
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Матричная модель прогнозирования на марковской цепи
Матричная модель прогнозирования на марковской цепи

Создаем матричную модель прогнозирования на марковской цепи. Что такое марковские цепи, и как можно использовать марковскую цепь для трейдинга на Форекс.

2
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 2): Усложняем архитектуру до 2D-анализа RGB-изображений
Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 2): Усложняем архитектуру до 2D-анализа RGB-изображений

Компьютерное зрение для трейдинга, как работает и как разрабатывается по шагам. Создаем алгоритм распознавания RGB-изображений графиков цен с механизмом внимания и двунаправленным LSTM-слоем. В результате получаем рабочую модель прогнозирования цены евро-доллара с точностью до 55% на валидационном участке.

2
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Ура! Мне дали доступ к базе SEC (Комиссии по ценным бумагам и биржам США).

Теперь мне доступны любые отчёты по всем позициям всех фондов крупнее 100 млн. $.

Это для нового модуля Мидаса.

Следующая статья будет посвящена анализу связей между движениями капитала мировых фондов и изменениями цен на бирже.
Aleksandr Seredin
Aleksandr Seredin 2025.05.12
Круто! Это очень мощная идея. Жду новую статью с нетерпением. )))
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Количественный анализ трендов: Собираем статистику на Python
Количественный анализ трендов: Собираем статистику на Python

Что такое количественный анализ трендов на рынке Форекс. Собираем статистику по трендам, их величине и распределению по валютной паре EURUSD. Как количественный анализ трендов поможет создать прибыльный торговый советник.

2
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Арбитражный трейдинг Forex: Матричная торговая система на возврат к справедливой стоимости с ограничением риска
Арбитражный трейдинг Forex: Матричная торговая система на возврат к справедливой стоимости с ограничением риска

Статья содержит детальное описание алгоритма расчета кросс-курсов, визуализацию матрицы дисбалансов и рекомендации по оптимальной настройке параметров MinDiscrepancy и MaxRisk для эффективной торговли. Система автоматически рассчитывает "справедливую стоимость" каждой валютной пары через кросс-курсы, генерируя сигналы на покупку при отрицательных отклонениях, и на продажу — при положительных.

3
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 1): Создаем базовый простой функционал
Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 1): Создаем базовый простой функционал

Система прогнозирования EURUSD с применением компьютерного зрения и глубокого обучения. Узнайте, как сверточные нейронные сети могут распознавать сложные ценовые паттерны на валютном рынке и предсказывать движение курса с точностью до 54%. Статья раскрывает методологию создания алгоритма, использующего технологии искусственного интеллекта для визуального анализа графиков вместо традиционных технических индикаторов. Автор демонстрирует процесс трансформации ценовых данных в «изображения», их обработку нейронной сетью и уникальную возможность заглянуть в «сознание» ИИ через карты активации и тепловые карты внимания. Практический код на Python с использованием библиотеки MetaTrader 5 позволяет читателям воспроизвести систему и применить ее в собственной торговле.

3
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Прогнозируем Ренко — бары при помощи ИИ CatBoost
Прогнозируем Ренко — бары при помощи ИИ CatBoost

Как использовать Ренко-бары вместе с ИИ? Рассмотрим Ренко-трейдинг на Форекс с точностью прогнозов до 59.27%. Исследуем преимущества Ренко-баров для фильтрации рыночного шума, узнаем, почему объемные показатели важнее ценовых паттернов, и как настроить оптимальный размер блока Ренко для EURUSD. Пошаговое руководство по интеграции CatBoost, Python и MetaTrader 5 для создания собственной системы прогнозирования Ренко Форекс. Идеально для трейдеров, стремящихся выйти за рамки традиционного технического анализа.

3
Yevgeniy Koshtenko 已发布产品

1000.00 USD

 

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Видите маленькие пополнения счета ? Это - ребейты (награда за торговый оборот).

Небольшой процентник капает на счет каждую ночь, это своего рода кэшбек от брокера за активную торговлю роботов.

Каждому кто приобретает акционные версии роботов - я могу настроить такого рода ребейт с прямым переводом ребейта на счет каждую ночь.

По процентам чисто с ребейтов за апрель вышло + 0,75%, плюс еще роботы сами набили +12,52% на все пополнения.

Принцип прост - постоянно пополняем счет, роботы постоянно набивают прибыль на все пополнения, ребейты также увеличиваются. Дальше в систему вступает его величество сложный процент, который и выводит вас на финансовую свободу. Наш с женой пассивный доход от инвестиций за год уже впервые превысил 1 млн. тенге, это около 20 000 рублей полностью пассивно - ежемесячно. Но прибылью мы не пользуемся, а реинвестируем и пускаем в работу - хоть через 10 лет пожить как миллиардеры))))

Всего накопительных счетов сейчас 11 - это и вклады, и депозиты, и брокерские счета в РФ / Казахстане, и криптобиржи, и брокерские счета у Форекс - дилеров.

Главная суть системы: контролировать расходы, чтобы тратить не все, то что не потратили, запускаем в инвестиции, и они уже создают нам капитал на дистанции.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Торговля портфелем роботов за месяц.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Торговля портфелем роботов за месяц.
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Парный трейдинг: Алготорговля с автооптимизацией на разнице Z-оценки
Парный трейдинг: Алготорговля с автооптимизацией на разнице Z-оценки

В этой статье разберем, что такое парный трейдинг и как происходит торговля на корреляциях. Также создадим советник для автоматизации парного трейдинга и добавим возможность автоматической оптимизации такого торгового алгоритма на исторических данных. Кроме того, в рамках проекта узнаем, как рассчитывать расхождения двух пар с помощью z-оценки.

4
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Угловой анализ ценовых движений: гибридная модель прогнозирования финансовых рынков
Угловой анализ ценовых движений: гибридная модель прогнозирования финансовых рынков

Что такое угловой анализ финансовых рынков? Как использовать углы движения цен и машинное обучение для точного прогнозирования с точностью 67? Как совместить регрессионную и классификационную модель с угловыми признаками и получить работающий алгоритм? Причем тут Ганн? Почему углы движения цен являются хорошим признаком для машинного обучения?

4
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Определение перекупленности и перепроданности по теории хаоса
Определение перекупленности и перепроданности по теории хаоса

Определяем перекупленность и перепроданность рынка по теории хаоса: интеграция принципов теории хаоса, фрактальной геометрии и нейронных сетей для прогнозирования финансовых рынков. Исследование демонстрирует применение показателя Ляпунова, как меры рыночной хаотичности, и динамическую адаптацию торговых сигналов. Методология включает алгоритм генерации фрактального шума, гиперболическую тангенциальную активацию и оптимизацию с моментом.

3