|
2 年
经验
|
7
产品
|
67
演示版
|
|
0
工作
|
0
信号
|
0
订阅者
|
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.
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?
Создаем матричную модель прогнозирования на марковской цепи. Что такое марковские цепи, и как можно использовать марковскую цепь для трейдинга на Форекс.
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.
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.
What is quantitative trend analysis in the Forex market? We collect statistics on trends, their magnitude and distribution across the EURUSD currency pair. How quantitative trend analysis can help you create a profitable trading expert advisor.
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.
The EURUSD forecasting system with the use of computer vision and deep learning. Learn how convolutional neural networks can recognize complex price patterns in the foreign exchange market and predict exchange rate movements with up to 54% accuracy. The article shares the methodology for creating an algorithm that uses artificial intelligence technologies for visual analysis of charts instead of traditional technical indicators. The author demonstrates the process of transforming price data into "images", their processing by a neural network, and a unique opportunity to peer into the "consciousness" of AI through activation maps and attention heatmaps. Practical Python code using the MetaTrader 5 library allows readers to reproduce the system and apply it in their own trading.
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.
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.
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.
What is angular analysis of financial markets? How to use price action angles and machine learning to make accurate forecasts with 67% accuracy? How to combine a regression and classification model with angular features and obtain a working algorithm? What does Gann have to do with it? Why are price movement angles a good indicator for machine learning?
We determine the overbought and oversold condition of the market according to chaos theory: integrating the principles of chaos theory, fractal geometry and neural networks to forecast financial markets. The study demonstrates the use of the Lyapunov exponent as a measure of market randomness and the dynamic adaptation of trading signals. The methodology includes an algorithm for generating fractal noise, hyperbolic tangent activation, and moment optimization.
We revisit the Ilan grid Expert Advisor and integrate Q-learning in MQL5 to build an adaptive version for MetaTrader 5. The article shows how to define state features, discretize them for a Q-table, select actions with ε-greedy, and shape rewards for averaging and exits. You will implement saving/loading the Q-table, tune learning parameters, and test on EURUSD/AUDUSD in the Strategy Tester to evaluate stability and drawdown risks.
Do you want to know how to benefit from the difference in interest rates? This article considers how to use swap arbitrage in Forex to earn stable profit every night, creating a portfolio that is resistant to market fluctuations.