Aura Neuron MT5

Instalación (Cómo configurar)

Aura Neuron   está diseñado para un rendimiento confiable a largo plazo, impulsado por algoritmos de redes neuronales.   Su diseño innovador garantiza que no haya estrategias riesgosas como martingala o trading en cuadrícula, lo que lo convierte en una opción segura para el trading automatizado. Aura Neuron para Metatrader4 no se presentará ya que la plataforma MT4 no permite implementar algoritmos tan complejos integrados en el asesor y no admite muchas funciones. Los asesores en la plataforma MT4 a menudo están sujetos a descompilación y se distribuyen en recursos pirateados. 

Información:

Características:

• Sin martingala
• Sin comercio en la red
• Sin promedio
• No existen técnicas peligrosas de gestión del dinero
• Stop loss estricto y toma de ganancias para cada operación
• Resultados estables desde 1999 con cotizaciones de calidad del 99,9%
• No es sensible a las condiciones del bróker
• Fácil de instalar y utilizar.
• FTMO y Prop firmes listos
• Cumple con las reglas FIFO (es necesario deshabilitar la cobertura en la configuración de EA)

• Optimización progresiva: divida los datos históricos en segmentos, optimizando una parte y probando la siguiente para evitar el sobreajuste.
• Comprobaciones de robustez: pruebe las variaciones de parámetros y aplique ruido aleatorio para garantizar la coherencia de la estrategia en diferentes escenarios.
• Factor de beneficio mínimo/Métricas de rendimiento: establezca umbrales para métricas de rendimiento clave para evitar seleccionar parámetros demasiado optimizados.
• Estabilidad de parámetros: garantizar que los parámetros optimizados permanezcan estables en diferentes condiciones del mercado.
• Control de sesgo por espionaje de datos: aleatorice los períodos de prueba y utilice múltiples conjuntos de datos para evitar seleccionar resultados favorables.
• Pruebas entre mercados: pruebe la estrategia en varios instrumentos para garantizar su solidez en diferentes condiciones de mercado.
• Límite en ciclos de optimización: restrinja la cantidad de ejecuciones de optimización para evitar un ajuste de curva excesivo.
• Agregar ruido aleatorio a los datos: introduzca ruido aleatorio a los datos históricos durante la optimización para evitar memorizar movimientos de precios específicos.
• Evite los datos codificados: utilice variables dinámicas en lugar de datos históricos estáticos para garantizar la flexibilidad en el comercio en tiempo real.
• Optimización de algoritmos genéticos: utilice algoritmos genéticos para priorizar conjuntos de parámetros prometedores sin probar cada combinación, lo que reduce el riesgo de sobreoptimización.