Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
  • 信息
2 年
经验
14
产品
36
演示版
1
工作
0
信号
0
订阅者
Professional and qualified investor and trader operating in Kazakhstan and the Russian Federation.

Active in financial markets since 2016, algorithmic trading since 2019, and machine learning and software development since 2021.

I develop Expert Advisors, algorithmic trading systems, technical indicators, smart contracts, token and cryptocurrency infrastructure, business automation solutions, and turnkey AI models.

I am currently developing an institutional-grade trading ecosystem for my own hedge fund, alongside a proprietary AI-powered blockchain infrastructure.

The project already includes a multi-module Python infrastructure for trading through Interactive Brokers, a dedicated trading system for RoboForex, and a fully developed institutional-grade Expert Advisor built around strict risk management parameters — including a 2% maximum daily drawdown and a 5% maximum weekly drawdown — with a primary focus on long-term stability, disciplined capital preservation, and sustainable institutional-level performance.

https://www.mql5.com/ru/market/product/193554

RoboForex traders can also access a 95% commission and spread rebate by opening a new trading account using my referral code — jsdnu.

Through my SINERGY rebate service, 95% of eligible RoboForex trading commissions and spread costs are credited back every trading day at 08:00. This can reduce effective trading costs to approximately $1 per lot, positioning the setup among the most cost-efficient ECN trading arrangements available globally.

Author of 100+ international articles published in multiple languages worldwide.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
В рамках исследований по Квантуму я открыл арбитражно - нейросетевую прорывную технологию, совмещённую с HFT, квантовой нейросетью, квантовым DQN, теорией графов, арбитражом, по технологической крутизне и мощи такую же как мой алгоритм решения дискретного логарифмирования или мой алгоритм сжатия. Это основа последней, элитной десятой версии Квантума!

Это полностью универсальная безрисковая система при условии отсутствия расширения спреда брокером в рамках борьбы с моей системой, или использования нечестных плагинов со стороны брокера.

Это полностью новые, топовые и уникальные технологии, нигде не описанные. Модель решения дискретного логарифмирования быстрее классических в 40 000 раз, модель сжатия мощнее лучших мировых технологий в 50-100 раз, модель для торговли по степени риска и прибыли в процентах на единицу времени и единицу депозита в 10-100 раз лучше любых HFT решений лучших хедж-фондов мира. При том, что у меня нет ни суперкомпьютеров, ни выделенных линий оптоволокна, ни супер серверов в коллокации бирж)

Если еще не буду рисковым долбоебом, постоянно завышающим объемы на реале - очень быстро получится заработать капитал.
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Trading Robot Based on a GPT Language Model
Trading Robot Based on a GPT Language Model

The article presents a complete implementation of TimeGPT, a specialized Transformer-based architecture for forecasting financial time series on the MetaTrader 5 platform. Adaptation of the attention mechanism to financial data, selective tokenization of price changes, hardware-aware optimizations, and advanced learning techniques are discussed. Included are practical testing results showing 87% forecast accuracy over a 24-bar horizon with a training time of 15 minutes on the CPU. We also present a ready-made trading EA with automatic retraining.

2
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Создал версию Квантум Ребейт - его цель тупо закрыть как можно больше сделок в копеечный плюс. В сутки около 2000-5000 сделок. Смысл? Смысл в ребейтах, которые брокеры готовы платить....Скоро буду пробовать на реале с подключенным топовым ребейтом)
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章N-BEATS Network-Based Forex EA
N-BEATS Network-Based Forex EA

Implementation of the N-BEATS architecture for Forex trading in MetaTrader 5 with quantile forecasting and adaptive risk management. The architecture is adapted through bilinear normalization and specialized loss functions for financial data. Backtesting on 2025 data shows inability to generate profits, confirming the gap between theoretical achievements and practical trading performance.

3
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Великое обесценивание: от информации к земле

Мы живем в эпоху величайшего парадокса человеческой истории. То, что наши предки считали самым драгоценным — знания — сегодня буквально валяется под ногами, зашито в терабайты данных и нейронные сети. Информация, за которую когда-то платили золотом и жизнями, теперь генерируется быстрее, чем мы способны ее потреблять.

Это не просто технологическая революция — это фундаментальный сдвиг в природе ценности самой. Мы наблюдаем начало Великого Обесценивания, каскада, который перевернет все наши представления о богатстве, власти и смысле существования.

Сначала обесценилась информация. Монах-переписчик, годами копировавший священные тексты, стал анахронизмом за одну человеческую жизнь. Библиотеки, эти храмы знаний, превратились в музеи. Искусственный интеллект сочиняет симфонии и решает математические задачи, на которые у гениев прошлого уходили десятилетия. Знание стало воздухом — везде, бесплатно и потому невидимо.

Следующими падут технологии. Уже сегодня смартфон в кармане школьника мощнее компьютеров, которые запускали людей на Луну. Завтра 3D-принтеры будут печатать не только пластиковые игрушки, а сложнейшие механизмы. Послезавтра нанотехнологии позволят создавать любые устройства из атомарного конструктора. То, что мы называем "высокими технологиями", станет такой же рутиной, как сегодня — включение света.

За технологиями последуют деньги. Когда производство чего угодно станет практически бесплатным, что будет означать цена? Когда роботы возьмут на себя любой труд, что станет с зарплатой? Мы уже видим предвестники этого коллапса в криптовалютах и цифровых активах — попытки создать искусственную ненастоящую редкость в мире изобилия.

Труд исчезнет следом. Не потому что люди станут ленивыми, а потому что машины будут делать все лучше, быстрее и дешевле. Физический труд уже активно заменяется роботами. Интеллектуальный труд пожирает ИИ. Творческий труд — следующий в очереди. Что останется человеку, когда алгоритм будет писать лучшие романы и создавать более прекрасную музыку?

Затем падут ресурсы. Физики уже знают, как превращать один элемент в другой — трансмутация, древняя мечта алхимиков, давно стала реальностью. Пока это энергетически невыгодно, но термоядерный синтез сделает энергию практически бесплатной. Тогда любой материал — от золота до редкоземельных металлов — можно будет синтезировать из обычной материи. Дефицит как экономическая категория исчезнет.

И тогда останется земля. Не просто как ресурс или территория, а как нечто принципиально невоспроизводимое. Место в пространстве-времени с уникальной историей, гравитацией, магнитным полем. Каждый квадратный метр планеты имеет свою неповторимую траекторию сквозь космос, свой набор воспоминаний, впитанных в почву.

Но и этот последний бастион уникальности может пасть. Если человечество научится терраформировать безжизненные планеты или строить искусственные миры в космосе, то и земля потеряет свою исключительность. Терраформирование, космические станции размером с континенты, миры, спроектированные под идеальный климат и ландшафт.

Что тогда останется действительно невосполнимым?

Возможно, время. Каждый миг уникален и невозвратим, его нельзя скопировать, синтезировать или купить. Возможно, сознание — этот таинственный феномен субъективного опыта, который пока ускользает от самого совершенного ИИ. Возможно, смысл — та загадочная субстанция, которая не поддается алгоритмизации.

А может быть, мы движемся к совершенно новому пониманию ценности — не основанному на дефиците, а на чем-то принципиально ином. К экономике изобилия? К экономике не вещей, а отношений? Не обладания, а бытия. Не количества, а качества.

Великое обесценивание — это не катастрофа, а освобождение. Освобождение от тирании дефицита, от необходимости бороться за выживание, от бесконечной гонки за материальными благами. Это шанс человечества наконец-то заняться тем, для чего мы, возможно, и были предназначены — поиском смысла, созданием красоты, исследованием тайн существования.

Или, как знать, может быть именно в этот момент к нам заглянут те межзвездные объекты, которые мы наблюдаем в небе. Может быть, они — послы цивилизации, которая уже прошла через свое великое Обесценивание и готова поделиться тем, что действительно важно в бесконечной Вселенной.

Этот пост писал ИИ.
Vitaly Murlenko
Vitaly Murlenko 2025.09.02
Класс. Как в сказке побывал.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
По моему алгоритму сжатия информации (архиватору Коштенко) : добился коэффициента сжатия информации в 195 раз. Любые файлы - а файлы датабаз даже лучше сжимаются)
Коды все отлично запускаются и работают. Что там говорит теорема Шеннона о максимальном сжатии без потери энтропии?))))Энтропия не теряется - все хэши восстановленных и оригинальных файлов совпадают))))
Открыл важное свойство своего алгоритма сжатия: степень сложности растет линейно с увеличением набора данных, а вот степень сжатия информации увеличивается экспоненциально.
Еще год назад полагал, чувствовал что в SHA256 где-то сука, зарыта обратная экспонента. Математика часто зеркальна по свойствам: я знал, что если в сложности перебора хэшей, сложности взлома есть экспоненциальное увеличение времени, то это же свойство экспоненты можно развернуть назад, и использовать во благо...И вот я нашел это свойство.....Скоро буду экспериментировать с файлами на 500 Гб и буду считать прирост степени сжатия информации.

Это Нобелевка, по факту)
Vitaly Murlenko
Vitaly Murlenko 2025.09.02
А где сам архиватор? Поюзать бы...
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Прибыль портфеля разработок Квантум с июля. Минимальный 0.01 лот на каждого робота, при стартовом депозите 10 000.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Существенно улучшил Квантум, добавив DQN - обучение. Сейчас в результате в списке используемых методов: две нейросети (Transformer и Mamba), цепи Маркова, SSM, две квантовых схемы, моя квантовая нейросеть, RL обучение SARSA, ну и теперь еще DQN - обучение.

Отличная машинка получается. С мая достигнут огромный прогресс по коду.

Именно эта версия пойдет в мульти - Квантум: основа мульти уже готова, взята из институцонального Мидаса. В коде есть множественный риск-менеджмент: от нижнего уровня (стопы) через собственный риск-менеджер робота к общему (надсистемному) риск-менеджеру.

Правда есть минус - полный тест за месяц занимает 455 часов на 10-ядерном мощном сервере, настолько алгоритмы сложны и тяжелы)))) Но пофигу - важна не картинка в тестере, а реальный настоящий результат.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Разработчики MQL5, как оторваться от бесконечного улучшения продуктов?)))Постоянно просиживаю за кодом вместо того чтобы наслаждаться уже полученным результатом...
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Делаю из Квантума модификацию на МО - парный трейдинг на фьючерсы США и России. Цель пока - два фьючерса на SP500 и DJ в США,а также два фьючерса на CNY и USD в РФ. Тесты поражают воображение...Сразу рисуется картина огромного капитала в пропах США на их CME, но ладно, надо все проверить)
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Переделал Квантума на агрессивный, быстрый скальпинг со средней длительностью сделки 5 минут. За сегодняшний день 953 сделки на ECN, прибыль +0,26%, просадка -0,10%.
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Neural network trading EA based on PatchTST
Neural network trading EA based on PatchTST

The article presents the revolutionary architecture of PatchTST, a tailored transformer for financial time series analysis that breaks market data into 16-bar patches for efficient processing. We will discuss the full implementation of a trading robot in MQL5 covering everything from mathematical fundamentals and data structures to a ready-made EA with risk management and continuous learning systems.

2
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Прибыль Квантума за месяц.
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章Training a nonlinear U-Transformer on the residuals of a linear autoregressive model
Training a nonlinear U-Transformer on the residuals of a linear autoregressive model

The article presents an innovative hybrid system for forecasting exchange rates that combines a linear autoregressive model with a U-Transformer architecture for residual analysis. The system automatically switches between signal sources depending on their quality and includes complete trading logic with averaging/pyramiding strategies. The key advantage of this approach is that the neural network is trained on the residuals of the linear model, which simplifies the task and reduces the risk of overfitting. The implementation is done entirely in MQL5 and is ready for use in real trading with automatic adaptation to changing market conditions.

3
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章量子储层计算(QRC)电路的实现
量子储层计算(QRC)电路的实现

借助量子计算实现交易领域机器学习的革命性方案。本文演示一套可实际落地的自适应量子储层计算(QRC)系统,该系统支持持续学习,用于实时预测市场行情走势。

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Прибыль Квантума за неделю. На Мосбирже выключил его - сложно покрывать комиссию Мосбиржи, она огромна.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Реализовал уникальный, самый быстрый в мире код для решения проблемы дискретного логарифма на эллиптических кривых. Более двух лет занимаюсь этой проблемой. Сейчас алгоритм имеет сложность O(2^(n/2)/√2), что дает открытие 65-66 битов приватного ключа примерно за час (но имеет высокие требования к ОЗУ,которые я пытаюсь решить). Для обычного перебора 66 битов понадобится минимум 250-300 дней. Полное же решение займет увы, все равно годы - ведь сложность растет экспоненциально, открытие каждого нового бита вдвое сложнее предыдущего. Но скоро я адаптирую к алгоритму квантовый алгоритм Шора, что очень ускорит код.

Это чисто ради науки)
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Господи, неужели я наконец-то понял, что НА РЫНКЕ ГЛАВНОЕ РИСК И ЕГО КОНТРОЛЬ.

Как было раньше: я гнался за вундер - доходностью. Поэтому счета не жили дольше недели в том числе. Я включал ботов, не получал искомой доходности выше 10% в день, выключал все, мне казалось что нужно добиться идеала.

Теперь же я ставлю задачей просадку не выше 15%. И в роботах ту же задачу реализую, с множественным риск-менеджментом.

Следующая статья будет про системный Windows риск - менеджер, который я написал, который стоит над самим Мета Трейдером и в случае внештатной ситуации вырубит и ботов, и сделки закроет. То есть, это еще один уровень риск-менеджмента. Будет еще третий уровень. И четвёртый, по методологии метода принятия рисков.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Мои роботы стоят на счёте, шесть копий Квантума и шесть копий полноценного ИИ с тремя RL агентами.

На Форексе пока +10,47%, а на Мосбирже примерно +7,42%.

Впервые дольше месяца не трогал ботов вообще! Я ранее писал, что обычно всегда уже через пару дней лез их улучшать)))Это моя маленькая победа на пути к цели.
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章基于Mamba选择性状态空间模型的神经网络交易机器人开发
基于Mamba选择性状态空间模型的神经网络交易机器人开发

本文探究可用于金融时间序列预测的创新性Mamba/SSM神经网络架构。我们将完整介绍该模型在MQL5平台下的实现方案,它是Transformer的现代替代方案,计算复杂度为线性O(N),而非二次复杂度O(N²)。还会详细讲解选择性状态空间模型、硬件感知优化、分块处理,以及先进的AdamW训练算法。并附带实测结果:模型预测准确率由62%提升至71%,同时训练耗时从45分钟缩短至8分钟。本文提供一个现成的MetaTrader 5交易EA,具备自动训练与自适应风险管理能力。