Temporal_Volatility_Alpha_forPropFirm
cBot
Versión 1.0, Jan 2026
Windows, Mac, Mobile, Web
4.0
Valoraciones: 4
2
Factor de beneficio
8%
Disminución máxima
10M
Volumen operado
10.64K
Pips ganados
23
Ventas
1.36K
Instalaciones gratis
Descripción
Las primeras cinco copias se venderán a 44.
más tarde aumentarán hasta 78. Desarrollado en diciembre de 2025
1. Resumen Ejecutivo
Temporal Volatility Alpha es un algoritmo cuantitativo de reversión a la media diseñado para capturar ineficiencias a corto plazo en el par EURUSD. La estrategia opera bajo la premisa central de que las desviaciones de precio más allá de las normas estadísticas (definidas por envolventes de volatilidad) presentan oportunidades de reversión de alta probabilidad, siempre que ocurran durante ventanas de tiempo específicas de alta liquidez.
2. Lógica Operativa y Metodología
El algoritmo utiliza un proceso de filtrado multinivel para aislar entradas de alta calidad:
- Filtrado Temporal (Filtros de Tiempo): El trading se limita estrictamente a los solapamientos de mercado de alto volumen (por ejemplo, sesiones de Londres/Nueva York). Esta "segmentación temporal" filtra el ruido de baja liquidez y la ampliación impredecible del spread durante horas fuera de mercado.
- Reversión de Volatilidad: Las entradas se activan basándose en extremos de desviación estándar (Bandas de Bollinger de 24 períodos, 2 desviaciones). El sistema identifica condiciones de sobrecompra/sobreventa donde es estadísticamente probable que el precio revierta a la media.
- Confirmación de Momentum: Un filtro RSI (Índice de Fuerza Relativa) evita operar contra tendencias impulsivas fuertes, asegurando que las entradas se realicen solo cuando el momentum está disminuyendo.
3. Arquitectura de Gestión de Riesgos
El sistema prioriza la preservación del capital mediante un marco rígido de riesgos:
- Expectativa Positiva: La estrategia utiliza una Relación Riesgo-Recompensa fija de 1:2 (Stop Loss: ~25 pips / Take Profit: ~50 pips). Esto asegura que el algoritmo permanezca rentable incluso con una tasa de aciertos tan baja como el 35%.
- Defensa Activa de la Operación: Se activa un Trailing Stop ajustado por volatilidad inmediatamente después de que la posición se mueva 9 pips en ganancia. Este mecanismo de "Defensa de Punto de Equilibrio" elimina rápidamente el riesgo, asegurando "operaciones gratuitas" y protegiendo el capital flotante.
4. Métricas de Rendimiento (Fase de Desafío)
Durante la fase de evaluación de 7 meses, la estrategia demostró una robustez estadística excepcional:
- ROI Neto: La estrategia alcanzó un ROI Neto del 73%, superando significativamente los objetivos de beneficio estándar requeridos para la financiación.
- Factor de Beneficio: El algoritmo mantuvo un alto Factor de Beneficio de 3, demostrando que por cada $1 de riesgo realizado, el sistema generó $4 de beneficio bruto.
- Tasa de Éxito y Consistencia: El sistema mantuvo una Tasa de Éxito del 69% (56 operaciones ganadoras de 81). Combinado con la relación fija 1:2 Riesgo-Recompensa de la estrategia, esta alta tasa de aciertos produjo una curva de capital altamente estable y parabólica con mínima estancación.
5. Ratios Avanzados de Riesgo
- Ratio de Sharpe (> 3): Indica un rendimiento ajustado al riesgo "Excelente", confirmando que la estrategia genera altos beneficios con volatilidad extremadamente baja.
- Ratio de Calmar (> 5): Con un ritmo anualizado de ~120% y una caída máxima estimada por debajo del 5%, este ratio demuestra que la estrategia es altamente resistente a pérdidas profundas.
- Ratio de Sortino (> 4): Confirmando que la "volatilidad a la baja" es prácticamente inexistente; el riesgo de una racha significativa de pérdidas es estadísticamente insignificante.
La estrategia ha pasado con éxito el desafío de la firma prop.
Resumen
Resumen de IA
Temporal Volatility Alpha forPropFirm is a quantitative mean-reversion trading bot focused on the EURUSD currency pair. It identifies short-term price inefficiencies by detecting deviations beyond volatility envelopes during high-liquidity periods, specifically the London/New York market overlap. The algorithm employs a multi-layered filtering approach including temporal gating (time filters), volatility reversion signals based on 24-period Bollinger Bands at 2 standard deviations, and momentum confirmation via the Relative Strength Index (RSI) to avoid trading against strong trends.
Risk management features include a fixed 1:2 risk-to-reward ratio with approximately 25 pips stop loss and 50 pips take profit, and a volatility-adjusted trailing stop activated after 9 pips profit to secure gains and minimize losses. During a 7-month evaluation phase, the strategy achieved a net ROI of 73%, a profit factor of 3, and a 69% win rate, demonstrating stable and consistent performance. Advanced risk metrics show a Sharpe ratio above 3, Calmar ratio above 5, and Sortino ratio above 4, indicating excellent risk-adjusted returns and low downside volatility. The strategy has successfully passed a prop firm challenge (The5ers).
Risk management features include a fixed 1:2 risk-to-reward ratio with approximately 25 pips stop loss and 50 pips take profit, and a volatility-adjusted trailing stop activated after 9 pips profit to secure gains and minimize losses. During a 7-month evaluation phase, the strategy achieved a net ROI of 73%, a profit factor of 3, and a 69% win rate, demonstrating stable and consistent performance. Advanced risk metrics show a Sharpe ratio above 3, Calmar ratio above 5, and Sortino ratio above 4, indicating excellent risk-adjusted returns and low downside volatility. The strategy has successfully passed a prop firm challenge (The5ers).
Perfil de operaciones
Valoraciones de clientes
4.0
Valoraciones: 4
5 | 25 % | |
4 | 50 % | |
3 | 25 % | |
2 | 0 % | |
1 | 0 % |
Valoraciones de clientes
March 26, 2026
So far, optimization and execution are very promising. Low-frequency trades combined with a lot of patience give this strategy a real edge, which I am willing to test long-term. After a couple of weeks, only one trade has fired, but it was a successful one. So far, I am happy with this bot.
March 9, 2026
The strategy presents a clean mean-reversion concept using Bollinger Bands, RSI filtering and time-segmented trading windows. However the long-term backtest shows negative performance and optimization logs reveal extremely unrealistic stop-loss values, suggesting a potential parameter overflow or optimization bug. The strategy concept is sound but the current implementation appears unstable.
February 3, 2026
January 26, 2026
Conversación
Preguntas frecuentes
Indices
EURUSD
RSI
Bollinger
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Precio
10M
Volumen operado
10.64K
Pips ganados
23
Ventas
1.36K
Instalaciones gratis