Yevgeniy Koshtenko / 个人资料
- 信息
|
2 年
经验
|
7
产品
|
67
演示版
|
|
1
工作
|
0
信号
|
0
订阅者
|
Trading since 2016, algorithmic trading since 2019, machine learning and programming since 2021.
I develop expert advisors, trading robots, indicators, smart contracts, cryptocurrency token and coin codebases, business automation software, and turnkey AI models.
Currently working on an institutional-grade trading system for my own hedge fund and on my own AI blockchain.
Author of 100+ international articles published in different languages worldwide.
我们将为时间序列预测建立一个生物学上正确的神经元系统。在神经网络架构中引入类似等离子体的环境创造了一种“集体智能”,其中每个神经元不仅通过直接连接,还通过长距离电磁相互作用影响系统的运行。让我们看看神经大脑建模系统在市场上的表现。
在本文中,我们将使用二元分类来预测未来的极端波动。此外,我们将利用机器学习开发极端波动预测指标。
在本文中,我介绍了一种创新的交易算法,其针对外汇交易结合了进化算法与深度强化学习。该算法利用低效个体灭绝机制来优化交易策略。
我们将考察使用 Python + MQL5 来离散价格的方法。在本文中,我将分享我开发 Python 函数库的实践经验,其以多种方式实现柱线形成 — 从经典的交易量和范围柱线,到更奇特的方法,如 Renko 和 Kagi。我们将研究三线突破蜡烛和范围柱线,分析它们的统计数据,并尝试定义如何将价格以离散化表示。
ETARE (Эволюционный Торговый Алгоритм с Подкреплением и Вымиранием) – революционная торговая система, которая переосмысливает принципы теории эволюции Дарвина в контексте финансовых рынков. Как в природе выживают наиболее приспособленные организмы, так и в ETARE процветают только самые эффективные торговые стратегии.
В основе системы лежит принцип естественного отбора: множество торговых стратегий конкурируют между собой, подобно видам в экосистеме. Успешные стратегии "выживают" и передают свои характеристики (гены, веса нейросетей) следующим поколениям через механизм генетического наследования, в то время как неэффективные – отсеиваются. Этот процесс, реализованный через передовые алгоритмы машинного обучения, обеспечивает постоянную адаптацию к меняющимся рыночным условиям.
Периодически электронная популяция вымирает, остаются сильнейшие!
Подобно тому, как биологические виды развивают иммунитет к неблагоприятным факторам среды, ETARE формирует устойчивость к различным рыночным условиям. Система использует многоуровневый механизм управления рисками, включающий стратегию динамического усреднения позиций и адаптивное распределение капитала.
Ключевой особенностью ETARE является её способность к самообучению через механизм подкрепления. Каждая торговая операция, независимо от результата, обогащает "генетический код" системы, улучшая качество будущих решений. Это напоминает процесс эволюционной адаптации, где каждое поколение становится более приспособленным к своей среде.
Инвестиционная эффективность ETARE базируется на трех фундаментальных принципах эволюционной теории: наследственности (передача успешных торговых паттернов), изменчивости (постоянная адаптация стратегий) и естественном отборе (выживание наиболее прибыльных подходов). Это делает систему особенно привлекательной для институциональных инвесторов, стремящихся к стабильной доходности при контролируемых рисках в долгосрочной перспективе.
Касаемо фич и признаков: они поступают одновременно со всех остальных модулей внутрь генетической системы. В том числе и сигналы от других модулей (арбитражные, экономические, анализа новостей и позиций фондов, по чистому МО), Плюс, двухканально: при мере набора статистики и торговой истории также поступает торговая история счета через TradingHistory. В итоге получается уже по-настоящему многомерная и эволюционирующая система!
本文讲述开发混合交易系统的经验,即结合经典技术分析与神经网络。作者从基本形态分析、神经网络结构、到交易决策背后的机制,提供了系统架构的详细分析,并分享了真实代码和实践观察。
本文介绍了一种利用量子计算预测金融市场价格走势的创新方法。该方法主要应用量子相位估计(QPE)算法来寻找价格模式的原型,从而使交易者能够显著加快市场数据分析的速度。
本文提出了一种基于将价格波动转换为二进制代码的技术分析创新方法。作者展示了市场行为的各个方面——从简单的价格波动到复杂形态——如何被编码为一系列的0和1。
=== Общая статистика проекта ===
Всего файлов: 828
Всего строк: 203169
Строк кода: 149441
Общая цикломатическая сложность: 18208.00
Всего функций: 6404
Всего классов: 375
Оценочная стоимость при оплате Middle ML Engineer: 1,641,579,496.80 руб.
Как говорил Генри Форд, сэкономленное = заработанное....)
А это еще и все отлажено)
По другому рабочие решения не создать.
Эта модель никогда не будет продаваться. Только его пред-версии в виде ботов на MQL5. Сама же модель , аналогичная Мидасу, не имеет цены. Вчера общался с девушкой с 20-летним опытом на рынке. Она подтверждает мои наблюдения 9-летнего опыта: на рынке 99,99% трейдеров сливают. Есть всякие блогеры и инфоцыгане, кто ссут в уши, что они зарабатывают, на самом деле их цель - впарить курс.
К тому же, она не имеет аудитории. Богатые и сверхбогатые, кому реально можно его продать за 100-500 млн. долларов, предпочитают свои решения, без длительной истории перфоманса и чека портфолио они ничего покупать не будут. Но фишка в том, что если у меня будет перфоманс, мне уже не нужен будет никто: мне проще написать в венчур Сбера и открыть фонд самому.
А за копейки я продавать ничего не хочу и не буду. Пусть покупают сеточников за 100 баксов. Есть масс-маркет, а есть решения институционального уровня.
У меня сейчас идет распродажа, реально низкая цена, но это последняя такая цена. Акции подобного рода будут проводиться только на Новый Год. 10 января цена всех продуктов вырастет в 10 раз. Мне начихать, будут ли покупать или нет, если честно. Я и так нормально зарабатываю)
我们将开发一个模块化交易系统,该系统结合了 Python 进行数据分析,并使用 MQL5 执行交易。四个独立模块并行监控市场的不同方面:成交量、套利、经济指标和风险,并使用包含400棵树的随机森林( RandomForest )。特别强调风险管理,因为即使是最先进的交易算法,如果没有适当的风险管理,也是毫无用处的。
外汇市场中的投资组合交易是如何运作的?我们如何将用于优化投资组合权重的马科维茨投资组合理论与用于优化投资组合风险的VaR模型结合起来?我们基于投资组合理论创建一个EA,一方面,我们将获得低风险;另一方面,获得可接受的长期盈利能力。
在三维K线上探索自动化交易的新世界。基于多维价格K线的交易机器人是什么样的?三维K线中的“黄色”簇群能否预测趋势反转?多维交易是什么样的?