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Thanos PRO

使用现代机器学习模型 LightGBM 和深度神经网络构建,这个 EA 是检测 EURUSD 交易信号并以更高精度开仓的杰作。


此交易机器人是为 EURUSD 货币对训练的,不要指望它能在其他货币对上正常工作并提供类似的结果。


要求

经纪商:  任何经纪商,优选 ECN/零点差

账户类型: 对冲

杠杆: 从 1:200 开始

存款: 最低 $500

货币对: EURUSD

时间框架: H4 (将其附加到4小时图表)

- 无马丁策略

- 无网格仓位

- 默认情况下,此 EA 每次开仓都会冒 5% 的账户余额风险。


专家顾问输入参数


输入

描述

   
 风险回报比      

 这是在为每笔交易设置止损和止盈时决定的风险回报比,例如,当设置为 RR 1:1 时,意味着如果止损等于 100,止盈也将是 100。     
  当设置为 RR 1:2 时,当止损为 100 时,止盈将是 100x2 = 200。

 止损值会根据市场波动性,自动通过 ATR 指标设定。

 
概率阈值      

 这是根据该机器人中存在的 AI 模型,某个事件可能发生的概率。此输入字段会过滤掉低于所选值的无效信号。该值可以在 0(0% 可能性)到 1(100% 可能性)之间。

默认值为 0.7,意味着机器人将基于 AI 认为有 70% 以上发生可能性的信号进行交易。

该值越大,交易次数越少,但信号越准确。

 账户风险百分比 

这是您希望每次交易时,账户余额 的风险百分比。该值可以在 0.0 和 100.0 之间。例如;如果您在 $100 账户余额上设置为 10,那么每笔交易中 10% 等于 $10 将被置于风险中。如果出现错误,您将大约损失 $10 的账户余额。

此设置非常重要,因为在交易中,最重要的就是资金管理。

我建议将此值设置为 10 以下。

ATR 周期

此 EA 根据 ATR 指标计算动态设定止损和止盈值。

此输入设置了在市场中测量波动性并利用其优势设定止损和止盈值时要考虑的天数。

我建议将此值保持在 1 到 5 之间。


对该机器人期待什么

  • 没有奇迹,利润取决于账户余额,较大的账户会赚更多的钱并承担更多风险,反之亦然。如果您希望在一年内赚到 100k 到 100 万美元!这个可能不适合您。
  • 少量交易操作,通常每天开一笔交易
  • 稳定增长。


当前价格还剩 9 份,下一次价格为 $250。


如果您还没准备好付款或仍然持怀疑态度,市场上有这个软件的免费版本。搜索 "Thanos BETA" 或发送我直接消息以获取它。


免责声明! 

只冒您能承受的风险,尽管此机器人在策略测试器中显示出良好结果,我们不能保证所有交易都会顺利进行。

祝您好运。




作者的更多信息
Lumina Vision
Omega J Msigwa
基于概率的指标 该指标分析给定时期的价格变动以获得概率分布分析的关键信息,例如它们的均值和标准差,一旦有了这些信息,它就会进行所有必要的计算,最后计算出当前市场价值的概率 高于或低于给定的周期柱。 由于该指标有效地利用了不会说谎的概率的力量,因此它是一个强大的指标,需要放在任何认真的交易者的工具箱中。 当试图为短期交易者和长期交易者以及正在寻找良好进入市场以最大程度减少回撤或一些严格止损的人寻找最佳市场切入点时,该指标可能很方便 早早被击中。 该指标很可能用作退出信号确认。 读取指标值 这个指标很容易使用,在子窗口的左上角指标显示买入概率和卖出概率,即使卖出概率标记为负值它也不是负值,负值有助于做出 在绘制指标期间直方图出现在下方:例如; 当指标显示 概率指标 0.83,-0.17。 它只是意味着买入的概率为 83%,卖出的概率为 17% 概率指标 0.17, -0.83, 简单的说买入的概率是17%,卖出的概率是83% 这是该指标的早期版本,价格为 55 美元,每次更新价格都会上涨,敬请期待 保证满意!!
Thanos BETA
Omega J Msigwa
5 (2)
概述   Thanos EA BETA 是一个先进的交易机器人,利用尖端的人工智能和机器学习技术,专门为交易应用设计。配备现代化的深度学习人工智能算法,该EA提供了卓越的预测能力,超越了许多现有的模型。 此免费测试版是一个开发沙盒,我会不断整合新功能并尝试创新策略。 该交易机器人是针对EURUSD符号进行训练的,请不要期望它在其他符号上能够正常工作并提供类似结果。 要求 经纪商:任何经纪商,优选ECN/零点差 账户类型:对冲 杠杆:1:200起 存款:最低$500 符号:EURUSD 时间框架:H4 - 无马丁格尔 - 无网格仓位 - 该EA每次开仓风险为账户余额的5%。 由于这是测试版软件,欢迎您的想法和意见。 如果您想加入我们的算法交易Discord频道,请给我发送私人消息。
FREE
The Matrix
Omega J Msigwa
Matrix is the foundation of complex trading algorithms as it helps you perform complex calculations effortlessly and without the need for too much computation power, It's no doubt that matrix has made possible many of the calculations in modern computers as we all know that bits of information are stored in array forms in our computer memory RAM, Using some of the functions in this library I was able to create machine learning robots that could take on a large number of inputs To use this libra
This is standard library built for flexible neural Networks with performance in mind. Calling this Library is so simple and takes few lines of code:    matrix Matrix = matrix_utils.ReadCsv( "Nasdaq analysis.csv" );       matrix x_train, x_test;    vector y_train, y_test;         matrix_utils.TrainTestSplitMatrices(Matrix,x_train,y_train,x_test,y_test, 0.7 , 42 );    reg_nets = new CRegressorNets(x_train,y_train,AF_RELU_,HL, NORM_MIN_MAX_SCALER); //INitializing network       reg_nets.RegressorN
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Optimus PrimeX:提升您的NASDAQ交易体验! 释放Optimus PrimeX的力量,这是一款精心设计的NASDAQ交易机器人,旨在横扫金融市场的动态领域。建立在趋势跟随策略的基础上,并融入了人工智能偏置,该专家顾问旨在利用NASDAQ指数的长期看涨特性。 跨时间框架的战略分析 Optimus PrimeX在4小时、12小时、日线和周线的时间框架上进行全面分析,利用人工智能识别最佳买入机会,同时谨慎考虑用户设定的风险参数。人工智能驱动的方法确保了战略和知情的交易体验。 有关此机器人的构成和其能够执行的详细信息,请阅读此文章 >> https://www.mql5.com/en/blogs/post/754937 风险友好交易与用户控制 默认情况下,Optimus PrimeX采用风险友好的方法,在最多四笔交易中风险约为账户余额的10%。例如,如果您的账户余额为$1000,那么每笔交易的风险就为$25。这四笔交易的时间框架基于4小时、12小时、日线和周线的策略。 可定制的专家顾问输入 Optimus PrimeX为用户提供可定制的输入,允许根据个人偏好进行微调。诸如sta
线性回归人工智能驱动指标: 线性回归是一种简单而有效的人工智能技术,是复杂神经网络的基础,该指标基于线性回归分析构建,并试图对市场即将发生的事件做出预测 输入: train_bars:这控制了价格信息将被收集并用于训练其中的 AI 的柱数,该值越大越好,而且指标在初始化期间变得越慢,我建议值为 1000 Predict_next_bars:这决定了您希望指标接下来预测的蜡烛数量,默认情况下该值设置为 10。因为该指标尝试预测接下来 10 个蜡烛的上涨位置。 如果指标预测高于当前价格,则意味着指标预测市场将看涨,否则将看跌 include_ precision:设置为 true 时,指标会计算之前在预测过程中所犯的错误,并将这些错误的平均值包含在新的预测中,以使指标更加准确 在右下角,指示器显示有关训练和测试准确性、精度误差和平均/平均误差的有价值的信息。 在使用指标之前,请确保训练和测试准确度均为 0.6 至 0.9 范围内的良好值,分别代表 60% 至 90% 的准确度。如果指标没有为特定交易品种提供良好的准确度值,则该指标 可能不适合这样的符号。 该指标最适合所有
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