LLM Council Expert Trader

Consejo LLM Expert Trader™ - Asesor experto de trading multiagente potenciado por IA para MT5.

Delegue sus decisiones de trading en un Consejo de Traders Expertos de IA de última generación diseñado para un trading disciplinado y semipasivo basado en Smart Money Concepts (SMC) y la metodología Inner Circle Trader (ICT).

LLM Council Expert Trader es un Asesor Experto (EA) avanzado que sustituye los indicadores estáticos por razonamientos en tiempo real impulsados por Large Language Models como Claude, GPT, Qwen - y ahora LLMs adaptados que se ejecutan localmente en su propia máquina. Funciona como una mesa de operaciones institucional, donde múltiples agentes de IA colaboran, validan el sesgo, la estructura, el riesgo y la ejecución antes de colocar cualquier operación.

🆕 NUEVO - Ollama, llama.cpp Cloud Inference (Vast.AI, DigitalOcean etc) Support (¡Ejecuta tu LLM ajustado alojado en tu instancia de Vast.AI directamente desde tu EA!).

🆕 Soporte de inferencia local de LM Studio (Ejecuta la IA localmente - ¡Sin costes de API!)

La última versión introduce la integración completa de LM Studio, lo que le permite ejecutar todo el consejo de IA en su propio hardware utilizando cualquier modelo de código abierto compatible con GGUF, completamente fuera de línea y con un coste cero de API. Fusione sus adaptadores LoRA con la base del modelo para utilizar su modelo afinado en LM Studio con GGUF Fusion Pro™.

• ✔ Ejecute Llama 3.1, Qwen 2.5, Mistral, DeepSeek-R1 destila y más - localmente.
• ✔ Cero costos de API para la inferencia local - poseer su IA, poseer sus datos
• ✔ Enrutamiento completo de modelos por agente - asigna diferentes modelos locales por agente (HTF, Estructura, Estrategia, Ejecución).
• ✔ API compatible con OpenAI sin fisuras - reemplazo drop-in, sin necesidad de cambios rápidos.
• ✔ Funciona junto con OpenRouter y Together.ai en modo de enrutamiento híbrido
• ✔ Soporta autenticación de clave de API opcional cuando LM Studio auth está habilitado
• ✔ 3-reintento de retroceso exponencial para conexiones de servidor local resistentes
• ✔ El seguimiento de costes registra las llamadas locales como $0,00 para mantener la precisión de las métricas del optimizador

Modelos locales recomendados para el análisis comercial:

• 🥇 Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - El mejor equilibrio entre calidad de razonamiento y uso de VRAM.
• ⚡ Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Inferencia más rápida, poca VRAM (~8GB)
• 🏆 Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - Máxima calidad, requiere ~48GB VRAM
• 🧠 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B - Excelente salida estructurada para el agente de ejecución

🆕 NUEVO - Enrutamiento LLM híbrido (LM Studio + Together.ai + OpenRouter)

La última versión introduce el enrutamiento híbrido inteligente de tres vías, lo que permite al EA enrutar dinámicamente las solicitudes de IA entre LM Studio, Together.ai y OpenRouter - simultáneamente, por agente - dependiendo de la disponibilidad, los precios, el rendimiento o la configuración del operador.

• Enrutar automáticamente las solicitudes de IA entre LM Studio, Together.ai y OpenRouter.
• ✔ Orden de prioridad: LM Studio → Together.ai → OpenRouter (totalmente configurable).
• ✔ Optimice la rentabilidad, la latencia y la fiabilidad.
• ✔ Acceder a un ecosistema más amplio de modelos de IA: locales y en la nube
• ✔ Prioridad del proveedor manual o configuración de reserva
• ✔ Mayor continuidad de ejecución durante las interrupciones de la API
• ✔ Ejecutar modelos pesados localmente para HTF/Ejecución y modelos rápidos en la nube para Estructura/Estrategia

Esta actualización proporciona una mayor flexibilidad, redundancia y optimización de costes para las operaciones de trading impulsadas por IA.

🆕 NUEVO - Agentes LLM personalizados (LoRA / Adaptador / Soporte Fine-Tune)

La última versión introduce la personalización avanzada de modelos, lo que permite a los operadores y desarrolladores implementar sus propios adaptadores LoRA, modelos de ajuste fino o agentes de estructura personalizada.

• Utilice adaptadores LoRA personalizados para el reconocimiento de estructuras SMC/ICT.
• ✔ Conecte LLMs af inados entrenados con sus propios datos de mercado
• ✔ Asigne diferentes modelos por agente (HTF, Estructura, Estrategia, Ejecución)
• ✔ Ideal para la investigación por cuenta propia, empresas prop, y los comerciantes quant

Esto hace que LLM Council Expert Trader no sea solo un EA, sino un marco de comercio de IA de grado de investigación.

🆕 NUEVO - Obtenga todo lo que necesita para entrenar en Together.ai o en otro lugar, su agente LLM de comercio perfecto. Obtenga su agente de comercio de IA Ajuste fino generador de conjuntos de datos JSONL .

Por qué los comerciantes utilizan LLM Consejo Expert Trader

• ✔ Reduce el tiempo de pantalla y la toma de decisiones emocionales
• ✔ Aplica la lógica TIC y SMC de forma consistente y objetiva
• ✔ Aplica una estricta protección contra riesgos y detracciones
• ✔ Ideal para retos de prop firm, cuentas reales y cuentas demo
• ✔ Ejecuta la IA a coste cero con inferencia local a través de LM Studio

Arquitectura de IA multiagente

• Agente HTF: Detecta el sesgo del marco temporal superior (D1/H4/H1) utilizando las fases SMC, liquidez y AMD.
• Agente de estructura: Identifica MSS, BOS, FVG y bloques de órdenes en M5 - ahora totalmente compatible con LoRA personalizados, modelos ajustados o modelos locales de LM Studio.
• Agente de estrategia: Selecciona o adapta estrategias en función de la volatilidad y el rendimiento reciente.
• Agente deejecución: Validador de riesgo final (R:R mínimo 1:2, comprobaciones de spread y cartera).

Gestión avanzada de riesgos y posiciones

• Dimensionamiento dinámico de posiciones (0,25x - 2x riesgo base)
• Reducción automática del riesgo basada en el drawdown (>5%)
• Breakeven, trailing stops detrás de estructuras
• Recogida parcial de beneficios (30% / 60%)
• Cierre automático en caso de estructura de mercado adversa o inactividad

Integración de proveedores de LLM y AI

• 🆕 Inferencia local de LM Studio: ejecute modelos de código abierto en su propio hardware a coste cero
• Análisis LLM híbrido en tiempo real a través de la API OpenRouter y Together.ai
• Compatible con Claude-3.5-Sonnet, o1-mini, Qwen-2.5-72B y más a través de la nube
• Compatible con Llama 3.1, Qwen 2.5, Mistral, DeepSeek-R1 distills y otros mediante LM Studio local
• Adaptadores LoRA personalizados y LLM ajustados mediante Together.ai
• Anulación del modelo por agente (HTF / Estructura / Estrategia / Ejecución) - nube o local
• Rastrea los costos de API para la eficiencia (registros de inferencia local como $ 0.00)

🧠 Cómo elegir el LLM adecuado para el comercio (usando Livebench)

No todos los Large Language Models rinden lo mismo en razonamiento financiero, análisis de estructura de mercado o eficiencia de costes. Para comparar modelos de forma objetiva, recomendamos utilizar Livebench.ai, una plataforma independiente de evaluación comparativa del rendimiento de los LLM en el mundo real.

• 1️⃣Concéntrese en las puntuaciones de razonamiento y análisis
  Esencial para la detección de estructuras SMC/TIC y la lógica de ejecución.
• 2️⃣ Equilibrar Calidad vs Coste
  Identificar la mejor relación calidad-precio para el análisis intradía. Con LM Studio, los modelos locales siempre cuestan 0,00 $.
• 3️⃣ Adaptar el modelo a la tarea
  - Sesgo HTF → modelos de razonamiento fuerte (Claude-class o Qwen2.5-72B localmente)
  - Estructura y ejecución → modelos rápidos, adaptadores LoRA personalizados o Llama-3.1-8B localmente.
• 4️⃣ Evoluciona con el mercado
  Rota o afina los modelos a medida que cambian la volatilidad y el comportamiento de la estructura.

Consejo: Valide siempre los nuevos LLM, adaptadores LoRA, modelos ajustados o modelos locales de LM Studio en cuentas de demostración antes de su despliegue en vivo o financiado.

Expectativas de rendimiento*

• Tasa de ganancias: 45-65%
• Factor de ganancia: 1,5-2,5+
• Reducción máxima: <15% con las protecciones activadas
• Coste medio de LLM: ~0,01-0,05 $ por análisis (nube) / 0,00 $ con inferencia local de LM Studio

*Los resultados dependen de las condiciones del mercado y de la configuración. Rendimientos pasados no garantizan resultados futuros.

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Sin cuotas recurrentes de EA. Uso ilimitado.
(Sólo se aplican los costes de uso de la API - o ejecutar totalmente gratis con LM Studio inferencia local)

Instrucciones de uso:

1. Establezca su clave API OpenRouter (obtenga una en openrouter.ai). Opcional si utiliza la inferencia local de LM Studio.
2. Descargue los indicadores necesarios (.ex5) y guárdelos en \MQL5\Indicators: AVPT_indicator; CRT_Candle_Range_Theory_Indicator; HistoricaPriceProjection; ICT_Concepts; Liquidity Swings; Liquidity Sweep; Multi_Timeframe_Harmony_Index_indicator; Support and Resistence Levels with Breaks; TradingSessions_IB_Signals
3. Adjuntar indicadores a los gráficos M5-H1.
4. Adjuntar el EA a los gráficos M5-H1. Configuraciones opcionales: Forex config; Crypto config
5. Monitorizar los logs de las decisiones y operaciones del agente.

🖥️ Opcional: Configuración de inferencia local de LM Studio

1. Descargue e instale LM Studio (gratuito, Windows/Mac/Linux).
2. Descargue un modelo GGUF (por ejemplo, Qwen2.5-14B-Instruct o Llama-3.1-8B-Instruct) desde el navegador de modelos de LM Studio.
3. En LM Studio → pestaña Servidor local: active CORS y, a continuación, haga clic en Iniciar servidor (puerto predeterminado 1234).
4. En MT5 → Herramientas → Opciones → Asesores Expertos → habilite WebRequest y añada http://localhost:1234.
5. En entradas de EA: establezca InpUseLMStudio = true e InpLMStudioURL = http://localhost:1234/v1/chat/completions.

Paso Obligatorio: Añadir URLs en el Terminal

Según la documentación Para utilizar la función WebRequest(), añada las siguientes URLs a la lista permitida:

https://openrouter.ai https://api.together.xyz http://localhost:1234 (añádalo si utiliza la inferencia local de LM Studio )

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