|
2 years
experience
|
13
products
|
38
demo versions
|
|
1
jobs
|
0
signals
|
0
subscribers
|
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.
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.
В статье предлагается синтез новых технологий для преодоления ограничений классических индикаторов в аналитике рыночных данных. Показано, как языковые модели и квантовое кодирование могут выявлять скрытые рыночные паттерны, которые традиционные методики упускают. Эксперимент подтверждает ценность новых технологий и предлагает обновлённую методологию анализа, соответствующую современному уровню вычислительных инноваций.
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.
Статья описывает практическую реализацию гибридной системы алгоритмического трейдинга, объединяющей квантовые вычисления (IBM Qiskit) и градиентный бустинг (CatBoost) для предсказания движения EUR/USD на часовом таймфрейме. Система извлекает четыре уникальных квантовых признака из вероятностного распределения по 256 состояниям через восемь кубитов, которые в комбинации с классическими индикаторами и дельта-кодированием временных категорий достигают точности 62% на 15,000 свечах.
Статья описывает процесс файнтьюна языковой модели для трейдинга на основе реальных исторических данных из MetaTrader 5. Базовая модель, знающая лишь теоретический технический анализ, обучается на тысяче примеров реального поведения валютных пар (EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDCAD) за 180 дней. После обучения через Ollama модель начинает понимать специфику каждого инструмента.
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....
Инновационный индикатор на основе теории простых чисел помогает находить сильные уровни разворота, которые не видят другие трейдеры. Тестирование на 10 активах показало: развороты в математически значимых зонах происходят в 1.5-1.8 раза чаще. Пять практических сценариев применения с конкретными правилами для фильтрации ложных пробоев и точного входа в рынок.
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.
The article explores the revolutionary integration of large language models (LLMs) with the MetaTrader 5 trading platform, where AI does not simply predict prices but makes autonomous trading decisions by analyzing market context much like an experienced trader. The author highlights a fundamental difference between LLMs and classical machine learning models such as CatBoost — the ability to engage in metacognition and self-reflection, which allows the system to learn from its own mistakes and improve its strategy.