|
2 年
经验
|
13
产品
|
37
演示版
|
|
1
工作
|
0
信号
|
0
订阅者
|
Qualified Investor of Kazakhstan and the Russian Federation.
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.
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.
Yevgeniy Koshtenko
Итоговая архитектура Мидаса:
Верхний уровень системы: Мета модель, принимающая признаки, прогнозы и ошибки всех остальных моделей
Второй верхний уровень системы: Раздельные модули, у каждого есть ИИ модель:
2D RGB компьютерное зрение
Эмуляция опционов
Эмуляция фьючерсов
Загрузка данных опционов и фьючерсов CME
Загрузка данных Всемирного банка
Загрузка данных Международного валютного фонда
Загрузка данных Eurostat
Загрузка данных NasdaqStat
Загрузка новостного дата банк news.com
Загрузка позиций хедж-фондов через SEC
Загрузка позиций хедж-фондов через CFTC
Анализ последовательностей Фибоначчи
Анализ величин трендов
Анализ объёмов
Анализ углов движения цен и углов Ганна
Анализ арбитражных вилок через треугольный арбитраж
Анализ справеливых цен валют по ППС
Анализ статистических производных цен
Анализ сезонности торгов, часов, дней недели
Анализ группового движения всех главных 28 валют в мире, корреляций, коинтеграций, корзин
Анализ данных со спутников США и загруженности портов для экспорта и импорта
Анализ нумерологического скора цены
Анализ влияния положений звёзд и планет на цены через астрологическую библиотеку Пайтона
Анализ аппроксимации простых чисел цены
ARIMA с обучением нейросети на её остатках
Эти модули складывают свои прогнозы алгоритмом консенсуса (привет Эфириум).
Нижний уровень системы: оптимизация портфеля сделок по их направлениям через портфельную теорию Марковица + VaR модель.
Будет ещё один нижний уровень, отвечающий за DCA усреднение и непосредственно набор и сброс позиций.... Пилю его.
Много сил ушло.
Верхний уровень системы: Мета модель, принимающая признаки, прогнозы и ошибки всех остальных моделей
Второй верхний уровень системы: Раздельные модули, у каждого есть ИИ модель:
2D RGB компьютерное зрение
Эмуляция опционов
Эмуляция фьючерсов
Загрузка данных опционов и фьючерсов CME
Загрузка данных Всемирного банка
Загрузка данных Международного валютного фонда
Загрузка данных Eurostat
Загрузка данных NasdaqStat
Загрузка новостного дата банк news.com
Загрузка позиций хедж-фондов через SEC
Загрузка позиций хедж-фондов через CFTC
Анализ последовательностей Фибоначчи
Анализ величин трендов
Анализ объёмов
Анализ углов движения цен и углов Ганна
Анализ арбитражных вилок через треугольный арбитраж
Анализ справеливых цен валют по ППС
Анализ статистических производных цен
Анализ сезонности торгов, часов, дней недели
Анализ группового движения всех главных 28 валют в мире, корреляций, коинтеграций, корзин
Анализ данных со спутников США и загруженности портов для экспорта и импорта
Анализ нумерологического скора цены
Анализ влияния положений звёзд и планет на цены через астрологическую библиотеку Пайтона
Анализ аппроксимации простых чисел цены
ARIMA с обучением нейросети на её остатках
Эти модули складывают свои прогнозы алгоритмом консенсуса (привет Эфириум).
Нижний уровень системы: оптимизация портфеля сделок по их направлениям через портфельную теорию Марковица + VaR модель.
Будет ещё один нижний уровень, отвечающий за DCA усреднение и непосредственно набор и сброс позиций.... Пилю его.
Много сил ушло.
· 3
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章使用Python下载国际货币基金组织（IMF）数据 
用Python下载国际货币基金组织数据：挖掘IMF数据用于宏观经济外汇策略。宏观经济学能为普通交易者与算法交易者提供哪些帮助？
· 3
114
Yevgeniy Koshtenko
Почему 90% трейдеров тонут в океане собственной жадности?
Сидишь ночью перед монитором, кофе остыл, глаза красные от экранов. Еще одна красная свеча съела половину депозита. Знакомо?
Каждый день тысячи людей входят на рынок с мечтами о финансовой свободе, но выходят с пустыми карманами и разбитыми иллюзиями. И дело не в том, что они плохо анализируют графики или не понимают фундамент. Дело в том, что они не понимают главного врага каждого трейдера — самого себя.
Высокие риски — это не просто цифры в торговом терминале. Это психологический капкан, который расставляет наше собственное сознание. Когда ты видишь, как твоя сделка идет в плюс на 50%, внутри просыпается первобытный инстинкт: "А что если еще подождать? Вдруг будет 100%?" И ты держишь. Держишь до тех пор, пока рынок не развернется и не заберет не только прибыль, но и часть депозита.
А потом начинается самое страшное — попытка отыграться. Лот увеличивается в два раза, потом в три. "Я же знаю рынок, я же видел этот паттерн сто раз!" И снова красная свеча. И снова боль в груди от осознания того, что ты только что потерял деньги, которые откладывал месяцами.
Знаешь, что самое печальное? Большинство сливают не из-за плохих стратегий. Они сливают из-за того, что не умеют управлять риском и собственными эмоциями. Они ставят стопы "на авось", рискуют 20-30% депозита на одну сделку и верят, что рынок им что-то должен.
Рынок никому ничего не должен. Он просто есть. Как океан, который может подарить тебе прекрасную волну или утопить без предупреждения. И единственное, что отличает тех, кто выживает, от тех, кто тонет — это умение читать этот океан и понимание того, сколько ты можешь позволить себе проиграть.
Всю эту неделю я работал над новым продуктом, основанном на моей системе Мидас — это уникальное применение GPT-моделей Transformer на финансовых рынках. Представь себе нейросеть, которая анализирует не просто цены, а паттерны поведения рынка через архитектуру внимания — точно так же, как ChatGPT понимает контекст в тексте. Я интегрировал механизмы self-attention с Марковскими цепями для предсказания рыночных состояний, добавил систему постоянного дообучения и создал архитектуру, которая учится на собственных ошибках в режиме реального времени.
Но самая крутая технология не поможет тебе, если ты не умеешь управлять рисками. Поэтому сейчас у меня есть комбо-предложение, которое решает обе проблемы: риск-менеджер для ручной торговли плюс архив рабочих роботов 2022-2023 года. Все это за 20 000 рублей — цену одной неудачной сделки с неправильным риском.
Риск-менеджер научит тебя думать не категориями "сколько заработаю", а категориями "сколько готов потерять". А роботы покажут, как работают алгоритмы, которые уже прошли проверку временем и волатильностью.
Потому что в конце дня важно не то, сколько ты заработал на одной сделке. Важно то, останешься ли ты в игре завтра.
Сидишь ночью перед монитором, кофе остыл, глаза красные от экранов. Еще одна красная свеча съела половину депозита. Знакомо?
Каждый день тысячи людей входят на рынок с мечтами о финансовой свободе, но выходят с пустыми карманами и разбитыми иллюзиями. И дело не в том, что они плохо анализируют графики или не понимают фундамент. Дело в том, что они не понимают главного врага каждого трейдера — самого себя.
Высокие риски — это не просто цифры в торговом терминале. Это психологический капкан, который расставляет наше собственное сознание. Когда ты видишь, как твоя сделка идет в плюс на 50%, внутри просыпается первобытный инстинкт: "А что если еще подождать? Вдруг будет 100%?" И ты держишь. Держишь до тех пор, пока рынок не развернется и не заберет не только прибыль, но и часть депозита.
А потом начинается самое страшное — попытка отыграться. Лот увеличивается в два раза, потом в три. "Я же знаю рынок, я же видел этот паттерн сто раз!" И снова красная свеча. И снова боль в груди от осознания того, что ты только что потерял деньги, которые откладывал месяцами.
Знаешь, что самое печальное? Большинство сливают не из-за плохих стратегий. Они сливают из-за того, что не умеют управлять риском и собственными эмоциями. Они ставят стопы "на авось", рискуют 20-30% депозита на одну сделку и верят, что рынок им что-то должен.
Рынок никому ничего не должен. Он просто есть. Как океан, который может подарить тебе прекрасную волну или утопить без предупреждения. И единственное, что отличает тех, кто выживает, от тех, кто тонет — это умение читать этот океан и понимание того, сколько ты можешь позволить себе проиграть.
Всю эту неделю я работал над новым продуктом, основанном на моей системе Мидас — это уникальное применение GPT-моделей Transformer на финансовых рынках. Представь себе нейросеть, которая анализирует не просто цены, а паттерны поведения рынка через архитектуру внимания — точно так же, как ChatGPT понимает контекст в тексте. Я интегрировал механизмы self-attention с Марковскими цепями для предсказания рыночных состояний, добавил систему постоянного дообучения и создал архитектуру, которая учится на собственных ошибках в режиме реального времени.
Но самая крутая технология не поможет тебе, если ты не умеешь управлять рисками. Поэтому сейчас у меня есть комбо-предложение, которое решает обе проблемы: риск-менеджер для ручной торговли плюс архив рабочих роботов 2022-2023 года. Все это за 20 000 рублей — цену одной неудачной сделки с неправильным риском.
Риск-менеджер научит тебя думать не категориями "сколько заработаю", а категориями "сколько готов потерять". А роботы покажут, как работают алгоритмы, которые уже прошли проверку временем и волатильностью.
Потому что в конце дня важно не то, сколько ты заработал на одной сделке. Важно то, останешься ли ты в игре завтра.
· 3
Yevgeniy Koshtenko
Матричная модель обучения с подкреплением - обучается в процессе, получая опыт. Надо загрузить в Маркет - отлично идет)
· 2
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章基于Python的CFTC数据挖掘与AI预测模型构建 
让我们尝试挖掘CFTC数据，通过Python下载COT和TFF报告，将其与MetaTrader 5行情数据及AI模型相结合，并生成预测。外汇市场中的COT报告是什么？如何利用COT和TFF报告进行行情预测？
· 3
184
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章挖掘央行资产负债表数据，描绘全球流动性全貌 
挖掘各国央行资产负债表数据，能够厘清外汇市场与主要币种的全球流动性现状。我们整合美联储、欧洲央行、日本央行、中国人民银行的数据构建综合指数，并借助机器学习挖掘潜藏规律。该方法融合基本面与技术分析，将原始数据转化为可落地的交易信号。
· 3
268
Yevgeniy Koshtenko
Лучший торговый робот мира - мой! В итоге сейчас в Мидасе 11 прогнозирующих нейросетей, как регрессионных так и классификационных, плюс отдельная мета - надсистема, одна 12-я нейросеть которая обучается на матрице из всех признаков, всех выходов и ошибок всех моделей. В надсистеме анализируется матрица из 5000 столбцов и 100 000 строк данных, всего размерность датасета 500 000 000 единиц данных..
Есть много разных модулей: и анализ трендов, и анализ объёмов, и анализ реальных объёмов валютных фьючерсов и опционов Чикаго, и анализ позиций хэдж-фондов, и анализ балансов и трендов балансов мировых центробанков включая ЕЦБ и ФРС, и анализ более 2500 экономических показателей от Евростата, Насдаг Стата и Всемирного банка, хоть как-то влияющих на курс валют. Есть и компьютерное зрение, и использование квантового суперкомпьютера IBM, даже модули анализирующие цены через последовательности Фибоначчи, через нумерологический скор, и через астрологические циклы, это не шутка)
Плюс отдельный модуль, составляющий оптимальный портфель по всём сигналам.
Целевая прибыль должна увеличиться с прошлых 1000 пунктов в день, как минимум до 1200-1300 пунктов в сутки.
35000 строк кода. Это лучший робот мира. Midas!
Есть много разных модулей: и анализ трендов, и анализ объёмов, и анализ реальных объёмов валютных фьючерсов и опционов Чикаго, и анализ позиций хэдж-фондов, и анализ балансов и трендов балансов мировых центробанков включая ЕЦБ и ФРС, и анализ более 2500 экономических показателей от Евростата, Насдаг Стата и Всемирного банка, хоть как-то влияющих на курс валют. Есть и компьютерное зрение, и использование квантового суперкомпьютера IBM, даже модули анализирующие цены через последовательности Фибоначчи, через нумерологический скор, и через астрологические циклы, это не шутка)
Плюс отдельный модуль, составляющий оптимальный портфель по всём сигналам.
Целевая прибыль должна увеличиться с прошлых 1000 пунктов в день, как минимум до 1200-1300 пунктов в сутки.
35000 строк кода. Это лучший робот мира. Midas!
· 3
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章面向外汇市场的CAPM模型指标 
在MQL5中实现面向外汇市场的经典CAPM模型适配。本指标基于历史波动率计算预期收益率与风险溢价。指标会在价格高点与低点处出现明显抬升，反映资产定价的基本原理。可实际应用于逆势策略与趋势跟踪策略，实时考量风险收益比的动态变化。本文包含相关数学原理与技术实现代码。
· 1
193
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章MQL5中的ARIMA预测指标 
在这篇文章中，我们将在 MQL5 环境中实现一个 ARIMA 预测指标。文章深入探讨了 ARIMA 模型生成预测的机制，并分析了其在外汇市场乃至整个证券市场的适用性。此外，文章还详细阐释了什么是 AR 自回归模型，如何利用自回归模型进行预测，以及自回归机制的具体运作原理。
· 3
536
Yevgeniy Koshtenko
Долгосрочный портфель по модулю Мидаса по портфельной теории + своп фактору. Каждый день капает своп.
· 5
Yevgeniy Koshtenko
Сигналы Мидаса на сегодня. Горизонт прогноза - плюс минус 24 часовых бара. Распределение лотов по портфельной теории Марковица)
Yevgeniy Koshtenko
Чистая доходность вчерашних сигналов Мидаса +1,1% без плеча. Или около 1000 пунктов (10 000 пипсов). Можете проверить сами)
· 3
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
· 3
Yevgeniy Koshtenko
Сигналы на Форекс от 5 модулей Мидаса на понедельник. Тут далеко не все модули - я пересобираю систему.
· 3
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章基于马尔可夫状态转移矩阵的神经网络自学习型EA 
基于状态矩阵与神经网络的自训练智能交易系统（EA）我们将马尔可夫链与基于ALGLIB MQL5库开发的多层感知器（MLP）神经网络相结合。马尔可夫链与神经网络如何结合应用于外汇预测？
· 4
428
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章在MQL5交易中集成计算机视觉（第二部分）：将架构扩展到2D RGB图像分析 
面向交易的计算机视觉：工作原理与分步开发指南。我们基于注意力机制与双向LSTM层，构建价格图表RGB图像识别算法。最终得到一套可用的欧元兑美元（EURUSD）价格预测模型，在验证阶段，模型预测准确率最高可达55%。
· 2
168
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.
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.
· 5
Yevgeniy Koshtenko
已发布文章量化趋势分析：基于Python的统计建模 
什么是外汇市场的量化趋势分析？以欧元兑美元（EURUSD）货币对为例，系统将统计趋势的规模、持续时间及分布规律。并阐述如何利用这些数据构建盈利的EA。
· 2
763