Gradiente Free Bots
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Version 1.0, Sep 2025
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Beschreibung

Der lineare Gradient (oder Gradient im Allgemeinen) ist ein grundlegendes Konzept in der Analysis und linearen Algebra, das verwendet wird, um die Richtung und die schnellste Änderungsrate einer Funktion zu beschreiben. In diesem Fall besteht der Ansatz für den Finanzmarkt darin, größere Gewinne zu definieren, wenn die Volatilität in einem Bereich zunimmt. Wir wissen, dass im Forex-Markt die Preisvariation konstant ist. Es wurde eine Lösung entwickelt, um aus dieser Unbeständigkeit des Forex-Marktes Gewinne zu erzielen. Der Gradient UMl pro Roboter wurde speziell an mehrere Methoden und Filter angepasst, mit dem Ziel, die Gewinne zu maximieren. Der Algorithmus überwacht ständig den Preis durch die implementierten Filter, um ausstehende Aufträge anzupassen, die dem Zielbereich entsprechend dem Volatilitätsniveau entsprechen. Die Funktion des maschinellen Lernens überwacht und entwickelt sich entsprechend dem Marktverlauf weiter, reduziert das Risiko durch Anpassung von Stopps und Zielen entsprechend der Preisbewegung. Der einzige Nachteil dieses Algorithmus ist ein starker Trendmarkt, der das Risiko beeinflussen kann. Wenn Sie jedoch die Marktzyklen kennen und erkennen, wann ein Trend endet, wann die Akkumulations- und Distributionsphase beginnt, können Sie die Leistung des Algorithmus maximieren, indem Sie sich an diese Perioden anschließen.

Zeitdiagramm m5 usdjpy, gbpusd, eurusd, optimiert und konfiguriert, für geringes Risiko den adx-Filter eingeschaltet lassen, ausgeschaltet öffnet mehr Positionen, aber mit höherem Risiko.

Erwartete Ergebnisse

Stil: Hybrid Scalping und Swing Trading

Durchschnittliches monatliches Einkommen: Variabel (von 2 % bis 14 %, abhängig von den Bedingungen)

Handelszeit: Aktiv während der ausgewählten Zeit

Für eine bessere Leistung passen Sie den Parameter Länge = 20 vom 1. bis zum 15. des Monats an. Vom 16. bis zum 30. Länge = 12. Länge = 0 bleibt im automatischen aggressiven ML-Modus, empfohlen für den Range-Markt.


Zusammenfassung

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