Neural Bitcoin Impulse

Neural Bitcoin Impulse - ein innovativer Trading-Bot, der mit Hilfe der Trainingstechnologie für neuronale Netze auf umfangreichen Marktdatensätzen entwickelt wurde. Das integrierte mathematische Modell der künstlichen Intelligenz sucht nach dem potenziellen Impuls jedes nächsten Marktbalkens und nutzt die daraus resultierenden Muster der Divergenz und Konvergenz zwischen den prädiktiven Indikatoren und dem Preis, um hochpräzise Umkehrpunkte für die Eröffnung von Handelspositionen zu bilden.

Der Handelsroboter basiert auf dem Neural Bar Impulse-Indikator, den wir zuvor entwickelt haben. Um die Aufgabe der Vorhersage des Balkenimpulses zu lösen, verwendet der Indikator ein rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) mit einer komplexen und modernen Architektur, die LSTM-Schichten zur Analyse von Abhängigkeiten in Zeitreihen, BatchNormalisierung und Dropout zur Stabilisierung des Lernens und zur Vermeidung von Übertraining sowie vollständig verbundene Schichten zur Extraktion von Merkmalen auf höherer Ebene aus den Daten kombiniert. Das Training eines solchen Modells ermöglicht es, komplexe zeitliche Abhängigkeiten in Wechselkursdaten zu erfassen und Vorhersagen auf der Grundlage dieser Abhängigkeiten zu treffen.

Diese Vorteile machen den Neural Bitcoin Impulse Handelsroboter zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Automatisierung und Optimierung des Handelsprozesses auf dem Kryptowährungsmarkt.

• Innovative Technologie: Der Roboter verwendet eine fortschrittliche Technologie zum Training von neuronalen Netzwerken auf großen Mengen von Marktdaten, die es ihm ermöglicht, Informationen zu analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage eines tieferen Verständnisses der Marktdynamik zu treffen.
• Hohe Genauigkeit: Dank des eingebauten mathematischen Modells der künstlichen Intelligenz und der Verwendung hochentwickelter Datenverarbeitungsalgorithmen ist der Roboter in der Lage, hochpräzise Umkehrpunkte für die Eröffnung von Handelspositionen zu bilden, was die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Trades erhöhen kann.
• Timing: Der Roboter verwendet rekurrente neuronale Netze (RNN), die in der Lage sind, Timing-Abhängigkeiten in Marktdaten zu analysieren und zu berücksichtigen. Dadurch kann er die Dynamik von Markttakten auf der Grundlage komplexer Zeitabhängigkeiten vorhersagen, was die Qualität der Handelsentscheidungen verbessert.
• Stabilisiertes Lernen: Die Verwendung von Batch-Normalisierungs- und Dropout-Techniken in der Architektur des neuronalen Netzes hilft, ein Übertraining des Modells zu verhindern und sein stabiles Training auf einer Vielzahl von Daten zu gewährleisten.
• Effiziente Nutzung von Daten: Durch die Nutzung großer Mengen von Marktdaten und hochentwickelter Datenverarbeitungsalgorithmen ist der Roboter in der Lage, wichtige Attribute aus den Daten zu extrahieren und fundierte Handelsentscheidungen zu treffen.
• Benutzerfreundlichkeit: Der Händler muss kein tiefes Verständnis für die technischen Aspekte des Marktes haben.

### BOT-EINSTELLUNGEN ### - Bot-Einstellungen.

ATR-Zeitraum - Zeitraum des ATR-Indikators.

Positionsvolumen - Volumen der Handelspositionen.

Positionen Stop-Loss ATRs - Stop-Loss der Handelspositionen (in ATR-Werten).

Positionen Take-Profit ATRs - Take-Profit der Handelspositionen (in ATR-Werten).

Positionen Magische Zahl - Magische Zahl der Handelspositionen.

Positions Comment - Kommentar der Handelspositionen.

Positionen Open In One Side Max Count - Maximal zulässige Anzahl von Handelspositionen, die auf einer Seite geöffnet sind.

Positionen Min Intervals ATRs - Minimaler Abstand (in ATR-Werten) zwischen Handelspositionen.

Positions Close Current By Contra - Schließt die aktuelle offene Handelsposition, wenn ein Signal in die entgegengesetzte Richtung erscheint: NO_CLOSE - nicht schließen, CLOSE_IN_PLUS - nur schließen, wenn die aktuelle Position im Plus ist, CLOSE_ALWAYS - immer schließen.

Positions Averaging - Mittelwertbildung von Handelspositionen.

Positions Averaging Volume Multiplier - Der Volumenmultiplikator jeder nächsten mittelwertbildenden Handelsposition im Verhältnis zur vorherigen Position.

Stop-Kran Max Drawdown -$ - Maximaler Drawdown (die Summe der Gewinne aller offenen und geschlossenen Handelspositionen) für Stop-Kran (Notschließung aller offenen Positionen).

Stop-Kran Startdatum - Datum, ab dem die Summe der Gewinne der geschlossenen Handelspositionen für Stop-Kran zu zählen beginnt.
Tester Intervall Monate - Anzahl der Monate, in denen die Einlagekurve in Intervalle unterteilt und während der Tester-Optimierung analysiert wird.
Tester Drawdown Exponent - Exponent zur Berechnung des Optimierungskriteriums im Strategietester.

### INDIKATOR EINSTELLUNGEN ### - Indikator (Neural Bar Impulse) Einstellungen.

=== RATES HISTORY CALCULATIONS === - Einstellungen für die Berechnung der historischen Balken.

Historie berechnen von Bar Shift - Nummer des historischen Balkens, ab dem die Berechnung des Indikators beginnt.

Calculate History From Bar DateTime - Datum/Uhrzeit des historischen Balkens, ab dem die Berechnung des Indikators beginnt.

=== MOVING AVERAGE === - Einstellungen für den gleitenden Durchschnitt.

Mittelungszeitraum - Mittelungszeitraum (basierend auf dem Indikator).

=== DIVERGENZ === - Divergenz-Einstellungen.

Divergenz nach... - Wie wir Divergenz aufbauen: DIVERGENCE_BY_INDICATOR - auf den Extremwerten des Indikators, DIVERGENCE_BY_AVERAGING - auf den Extremwerten der Mittelwertbildung.

Indikator Extremwerte Min. Height % - Die minimale Höhe des Indikator-Extremums, um es als Top zu betrachten und es zum Zeichnen von Divergenzlinien auf dem Indikator-Chart zu verwenden.

Indikator Extremwerte Min. Abweichung % - Mindestabweichung zwischen zwei Indikatorextremen. Je höher der Wert, desto größer ist die Neigung der Divergenzlinien, d.h. desto steiler sind die Ab- und Anstiege zwischen den Extremen im Indikatorchart.

Preisextremwerte Min. Abweichung % - Wie beim vorherigen Parameter, nur für die Preisextreme, nicht für den Indikator.