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線形勾配（または一般的な勾配）は、微積分学と線形代数の基本的な概念であり、関数の方向と最も速い変化率を表すために使用されます。この場合、金融市場に適用されるアプローチは、ボラティリティが一定範囲内で増加するにつれて利益が大きくなると定義することです。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安定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目標範囲に適合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、トレンドの終了時や蓄積・分配期間の開始を特定できれば、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。

投資家のプロフィールに応じて注文を調整してください：最低2注文、最大30注文

これらはEURUSDに最適化されたパラメータです。H1タイムフレームで

最低資本プロファイル 200= ボリューム 0.01 目標利益 =2

資本プロファイル 500= ボリューム 0.02 目標利益パラメータ =4

資本プロファイル 1,000= ボリューム 0.04 目標利益パラメータ =8

資本プロファイル 5,000= ボリューム 0.05 目標利益パラメータ =24