선형 그래디언트(또는 일반적인 그래디언트)는 미적분학과 선형대수학에서 기본 개념으로, 함수의 방향과 가장 빠른 변화율을 설명하는 데 사용됩니다. 이 경우, 금융 시장에 적용된 접근법은 변동성이 일정 범위 내에서 증가함에 따라 더 큰 이익을 정의하는 것입니다. 외환 시장에서는 가격 변동이 일정하다는 것을 알고 있습니다. 이 외환 시장의 불안정성에서 이익을 얻기 위한 해결책이 고안되었습니다. Gradient UMl pro 로봇은 특히 여러 방법과 필터에 맞게 조정되어 이익을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 알고리즘은 구현된 필터를 통해 가격을 지속적으로 모니터링하며, 변동성 수준에 따라 목표 범위에 맞춘 대기 주문을 배치합니다. 머신러닝 기능은 시장 진행에 따라 모니터링하고 진화하며, 가격 움직임에 따라 손절과 목표를 조정하여 위험을 줄입니다. 이 알고리즘의 유일한 단점은 강한 추세 시장으로, 이는 위험에 영향을 줄 수 있습니다. 그러나 시장 주기를 알고 추세가 끝나는 시점, 축적 및 분배 기간이 시작되는 시점을 식별할 수 있다면, 이러한 기간에 맞춰 알고리즘의 성능을 극대화할 수 있습니다.

시간 차트 m5 usdjpy, gbpusd, eurusd, 최적화 및 구성됨, 낮은 위험을 위해 adx 필터를 켜두고, 끄면 더 많은 포지션을 열지만 위험이 커집니다.

예상 결과

스타일: 하이브리드 스캘핑 및 스윙 트레이딩

월평균 수익: 변동적 (조건에 따라 2%에서 14%까지)

거래 시간: 선택된 시간 동안 활성화

더 나은 성능을 위해 매월 1일부터 15일까지 파라미터 길이 = 20으로 조정하세요. 16일부터 30일까지는 길이 = 12로 설정합니다. 길이 = 0은 자동 공격적 ML 모드로 유지되며, 범위 시장에 권장됩니다.