Neuralis – Algoritmo di Trading Potenziato dall'IA per cTrader
Progettato con Precisione per Trader Disciplinati
Neuralis è un algoritmo di trading di nuova generazione che unisce reti neurali avanzate con un'analisi tecnica di livello istituzionale. Progettato per trader che non accettano compromessi sulla gestione del rischio o sulle prestazioni, esegue operazioni ad alta probabilità con precisione chirurgica—sia che tu stia facendo scalping in sessioni volatili o seguendo trend a lungo termine.
✅ Caratteristiche Principali
- Nucleo IA Adattivo: Si auto-regola ai cambiamenti dei regimi di mercato (nessuna regolazione manuale necessaria).
- Controlli di Rischio Istituzionali: rischio per operazione regolabile, stop-loss regolabile e anti-sovra-leva.
- Pronto per Prop Firm: Assolutamente niente martingala, niente strategie a griglia—supera le sfide con fiducia.
- Esecuzione alla Chiusura della Barra: Evita falsi breakout con segnali di ingresso confermati.
- Leggero e Sincronizzato sul Cloud: Funziona 24/7 senza bisogno di VPS.
❌ Cosa Neuralis Non Fa
- Inseguire perdite o scommettere con strategie a griglia.
- Sovra-ottimizzare ("curve-fit") sui dati passati.
📊 Performance Backtestate
Testato su dati Tick di IC Markets (Gen 2024 – Giu 2025 | Capitale iniziale $100.000)
- +159% ROI Netto
- Costante in: mercati toro, correzioni e alta volatilità (vedi rapporto completo).
- Condizioni Realistiche: Include spread, commissioni e latenza.
⚠️ Le performance passate ≠ risultati futuri. Fai trading responsabilmente.
🎯 Perché i Trader Scelgono Neuralis
- Logica Trasparente: Nessun trucco "scatola nera"—solo trading pulito e basato su regole.
- Imposta e Dimentica: Include impostazioni pre-ottimizzate (.set file) per IC Markets.
- Progettato per le Sfide di Funding: Basso drawdown che rispetta perfettamente le regole delle prop firm.
⚠️ Disclaimer sul Rischio
Il trading comporta rischi significativi. Neuralis è uno strumento—non una garanzia. Usa una corretta gestione del rischio e testa in demo prima di utilizzarlo in live.
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