Análisis de datos y algoritmo
El pronóstico es generado por un conjunto de modelos de machine learning (basados en XGBoost) y se actualiza automáticamente al cierre de cada vela. La red neuronal recopila una ventana de las últimas 100 barras y analiza precios históricos, volúmenes de ticks, volatilidad, así como osciladores técnicos.
Método de Montecarlo
El sistema no emite un escenario único y "rígido". Después de evaluar la tendencia actual, el algoritmo realiza 30 simulaciones independientes del futuro probable, incorporando el ruido histórico del mercado. La señal final (BUY o SELL) se determina por la dirección que tomó la mayoría de estos 30 escenarios.
Nivel de confianza (Confidence)
Muestra el porcentaje de simulaciones (de 30) que coincidieron con la señal final:
- Por debajo del 60%: "Ruido de mercado": La señal es débil, las opiniones de los modelos están divididas. No se recomienda entrar.
- 60% – 80%: "Confianza moderada": Ventaja estadística a favor de la señal. Situación operativa estándar.
- Por encima del 80%: "Alta confianza": Fuerte consenso de los modelos. La probabilidad de que el escenario se cumpla es máxima.
Niveles dinámicos (Stop Loss / Take Profit)
El Stop Loss y el Take Profit se calculan de forma adaptativa, basándose en la volatilidad actual del mercado (indicador ATR). Durante períodos de fuerte "tormenta" en el mercado, los stops se amplían para evitar que la operación se cierre por un ruido aleatorio, y en un mercado tranquilo, se estrechan.