線形勾配（または一般的な勾配）は、微積分学と線形代数学の基本的な概念であり、関数の方向と最も速い変化率を記述するために使用されます。この場合、金融市場に対して用いられるアプローチは、ボラティリティが一定範囲で増加するにつれてより大きな利益を定義することです。外国為替市場では価格変動が一定であることが知られています。この外国為替市場の不変性から利益を得るための解決策が考案されました。Gradient UMl proロボットは特に、利益を最大化することを目的として、いくつかの方法とフィルターに適応されました。アルゴリズムは実装されたフィルターを通じて価格を常に監視し、ボラティリティのレベルに応じてターゲット範囲に適応した保留注文を配置します。機械学習機能は市場の進展に応じて監視および進化し、価格の動きに応じてストップとターゲットを調整することでリスクを軽減します。このアルゴリズムの唯一の欠点は、強いトレンド市場であり、リスクに影響を与える可能性があることです。しかし、市場サイクルを理解し、トレンドの終了時、蓄積および分配期間の開始時を特定できれば、これらの期間に接続することでアルゴリズムのパフォーマンスを最大化できます。

時間チャート m5 usdjpy、gbpusd、eurusd、最適化および設定済み、低リスクの場合はadxフィルターをオンにし、オフにするとより多くのポジションを開きますがリスクが高くなります。

期待される結果

スタイル：ハイブリッドスキャルピングおよびスイングトレーディング

平均月収：変動（条件により2％から14％まで）

取引時間：選択された時間帯にアクティブ

より良いパフォーマンスのために、月の1日から15日まではパラメータlength = 20に調整してください。16日から30日まではlength = 12。length = 0は自動的な積極的MLモードのままで、レンジ市場に推奨されます。