|
2 years
experience
|
14
products
|
36
demo versions
|
|
1
jobs
|
0
signals
|
0
subscribers
|
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.
В статье предложен гибридный подход к алгоритмическому трейдингу на основе квантового кодирования рыночных состояний, Double DQN с приоритетным буфером опыта и LLM в роли контекстного советника. Методология SEAL обеспечивает асинхронное дообучение агента без остановки торговли. Легковесный Q-learning фильтр (USE/SKIP/REDUCE) управляет исполнением сигналов на мета-уровне. Приводятся практические детали интеграции системы с торговой платформой MetaTrader 5 и схемы её адаптации к режимным сдвигам рынка.
SEAL (Self-Evolving Adaptive Learning) — система непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга, решающая проблему быстрой деградации моделей на меняющихся рынках. Вместо периодического переобучения, которое занимает часы и стирает старые паттерны, SEAL учится на каждой закрытой сделке, сохраняя приоритетную память важных примеров и автоматически запуская инкрементальный файнтьюнинг при падении точности или смене рыночного режима.
Теория информации: степень точности прогнозирования связана со степенью сжатия - очень сильная связь. Сжатие убирает шум и дает чистые данные.
Шарп усилился, просадка уменьшалась, Мидас теперь стал на 3-4% точнее.
Зачем? Так круче: доступ через API и запросы к системе позволят подключать неограниченное количество участников - при условии конечно, очень мощного хостинга)))
Дальше также будет менеджер Финам, Тинькофф, БКС, Binance, Bybit, CME Ninjatrader, Exante API для Европы, а также - TigerTrade для азиатского региона. Мы покроем весь мир и все биржи!
Теория информации: степень точности прогнозирования связана со степенью сжатия - очень сильная связь. Сжатие убирает шум и дает чистые данные.
По идее, Мидас теперь будет намного точнее. О результатах бэктеста напишу.
Статья представляет воспроизводимую реализацию гибридной квантово-нейросетевой модели для алгоритмической торговли на Forex без использования реального квантового оборудования. Фиксированная трёхкубитная схема в IBM Qiskit преобразует статистики скользящего окна (средняя доходность, волатильность, размах) в распределение вероятностей, из которого вычисляются 7 квантовых метрик. Эти признаки интегрируются в архитектуру двунаправленной LSTM с регуляризацией и механизмами борьбы с дисбалансом классов (в т.ч. focal loss и sampler).
В трейдинге большинство проблем связано не с инструментами, а с человеческим фактором. Эмоциональные решения, усталость, спешка и отсутствие дисциплины со временем сводят на нет даже хорошие торговые идеи. Именно поэтому автоматизация остаётся одним из самых обсуждаемых направлений в алгоритмической торговле.
В течение длительного времени я занимаюсь разработкой автоматизированной торговой системы, основанной на анализе больших датасетов со всей мировой экономики, применении нейросетей, машинного обучения, квантовых вычислителей IBM, надсистеме в виде "почти AGI" LLM с внедрением RL, SEAL MIT, формализованных правилах и жестком риск-менеджменте. Проект находится на завершающей стадии и переходит в фазу расширенного тестирования в реальных условиях рынка.
Система предназначена для полностью автоматической работы и ориентирована на статистический подход и контроль рисков. Она не исключает убыточных периодов, не даёт гарантий результата и не заменяет понимание рынка, но может быть полезна тем, кто интересуется практической стороной алгоритмической торговли и хочет поучаствовать в тестировании сложного технического решения.
На текущем этапе я ищу людей, готовых принять участие именно в тестировании. Речь идёт не о вложениях и не о передаче средств в управление, а о самостоятельной работе с системой, наблюдении за её поведением и передаче объективной обратной связи по стабильности и логике работы.
Участие не является инвестиционным предложением и не сопровождается обещаниями доходности. Все торговые решения принимаются участниками самостоятельно и под их полную ответственность.
Количество участников ограничено по техническим причинам. В приоритете те, кто понимает, что тестирование торгового алгоритма — это работа с рисками, статистикой и дисциплиной, а не быстрый способ получить прибыль.
Если вам интересен сам процесс торговли и тестирования торговых систем и вы хотите принять участие в проекте, напишите об этом в комментариях. Связь будет происходить в порядке очереди. Отбор будет закрыт после набора необходимого количества участников.
Представлена полная интеграция модуля 3D-баров в квантово-усиленную торговую систему для прогнозирования движения валютных пар. Система объединяет стационарные четырёхмерные признаки, квантовый энкодер на 8 кубитах и градиентный бустинг CatBoost с 52+ признаками. Система реализована на Python с использованием MetaTrader 5, Qiskit, CatBoost и опциональной интеграцией LLM Llama 3.2 для интерпретации прогнозов.
The article proposes a synthesis of new technologies to overcome the limitations of classical indicators in market data analytics. It shows how language models and quantum encoding can reveal hidden market patterns that traditional methods overlook. The experiment confirms the value of new technologies and proposes an updated analysis methodology aligned with the current state of computational innovation.
Впервые используем квантовые вычисления для поставки фичей в МО. Прямо в эту ночь я напишу статью про обучение LLM на квантовых состояниях.
Если кратко - мы поставляем сразу одновременно все варианты прошлого и будущего как фичи в МО, в этом был изначальный замысел проекта.
The article describes the practical implementation of a hybrid algorithmic trading system that combines quantum computing (IBM Qiskit) and gradient boosting (CatBoost) to predict movements in the EURUSD pair on the hourly time frame. The system extracts four unique quantum features from a probability distribution across 256 states using eight qubits and, in combination with classical indicators and delta encoding of time categories, achieves 62% accuracy on 15,000 candlesticks.
The article describes the process of fine-tuning a language model for trading based on real historical data from MetaTrader 5. The base model, which has only theoretical knowledge of technical analysis, is trained on a thousand examples of the real behavior of currency pairs (EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDCAD) over 180 days. After being trained using Ollama, the model begins to understand the specific characteristics of each instrument.
Создаем свой собственный агрегатор ликвидности, и рубим с него деньгу)
Мало кто использует этот инструмент, хотя хэдж-фондам на MQL5 он доступен по дефолту.
Прибыль надежна, как в банке. Потерять невозможно. Но можно потерять весь счет сразу, если брокер заблокирует вас, а заблокирует уж как пить дать, все брокеры безжалостно банят арбитражников, а российские брокеры вроде не дают открывать счета в золоте, юанях, фунтах или долларах наряду с рублями) Так что это скорее из области теоретических изысканий....
An innovative indicator based on prime number theory helps identify strong reversal levels that other traders overlook. Testing on 10 assets showed that reversals in mathematically significant zones occur 1.5 to 1.8 times more frequently. Five practical application scenarios with specific rules for filtering out false breakouts and making precise market entries.
The article presents an innovative concept for a multi-timeframe Renko chart that combines signals from four timeframes (M5, M15, H1, H4) into a unified synthetic instrument. The system creates a virtual symbol in MetaTrader 5 by using the EMA of each timeframe to generate a composite signal through three methods: simple average, weighted average, and consensus. The implementation includes ATR-based adaptive brick sizing, real-time operation, and full integration with MetaTrader 5.
