CurrencyMeter kNN es un medidor de fuerza multimoneda diseñado para traders que desean una vista clara de los flujos de divisas y una capa simple de Aprendizaje Automático para estimar la probabilidad de reversión a la media.

A diferencia de los indicadores clásicos, calcula la fuerza para las 8 principales monedas (USD, EUR, GBP, JPY, AUD, CAD, CHF, NZD) agregando información de todos los pares, y luego la normaliza en un medidor compacto. Utiliza características personalizadas (como el % de retorno en múltiples períodos móviles, y otras 5 que se mantendrán en secreto).

Cómo funciona:

1. Agregación multipar: Para cada moneda, el medidor agrega múltiples características de ventana móvil superpuestas. Esto produce un valor promedio de “presión de moneda” por moneda.

2. Detección de extremos con un umbral dinámico: Los mercados no son estacionarios: las propiedades estadísticas de precios/retornos cambian con el tiempo (volatilidad, liquidez, ciclos macro, sesión). Un umbral fijo a menudo falla porque lo que es “extremo” en un régimen ya no funciona en otro.

Para reducir esa inestabilidad, el modelo usa un umbral dinámico calculado a partir de la distribución reciente del medidor. Estima “extremo” como la cola superior de los valores absolutos recientes (basado en percentiles). Esto transforma la señal cruda en algo más cercano a un comportamiento estacionario, que es más fácil de modelar y aprender para el kNN.

3. Modelo kNN simple (ML transparente): Se utiliza un clasificador k-Nearest Neighbors (kNN) para estimar si una condición extrema tiende a revertirse en un horizonte definido.

Cuando la probabilidad supera el Umbral de Confianza, el indicador muestra una alerta direccional: COMPRAR X/Y o VENDER X/Y.

Características:

• 8 principales monedas representadas en un solo panel
• Agregación multipar
• Umbral dinámico de “extremo” basado en la distribución reciente
• Capa de probabilidad kNN para sesgo de reversión a la media
• Flechas persistentes en el panel para señales recientes

Notas:

• Este es intencionalmente un enfoque simple y transparente de ML (kNN). No es una caja negra.
• El objetivo no es la “predicción” (que por definición es imposible para un trader minorista), sino la reacción: identificar cuándo una moneda se vuelve estadísticamente estirada en relación con su propio comportamiento reciente.