Neural Forecast
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Agus Santoso
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Versión para MT5: https://www.mql5.com/en/market/product/189776
NEURAL FORECAST [tambangEA] es un indicador de previsión basado en redes neuronales para múltiples símbolos, diseñado para el oro y los principales pares de divisas de Forex en el marco temporal diario (D1).
El indicador combina un motor de previsión neuronal con un panel de decisiones estructurado para estimar los niveles potenciales de máximo, mínimo y cierre de la vela diaria actual; asimismo, proporciona información sobre la tendencia (sesgo direccional), la solidez del modelo, la relación riesgo/beneficio de la previsión, estadísticas de validación y una capa de decisión clara: COMPRAR / VENDER / ESPERAR.
Más allá de mostrar una simple flecha o la señal de un oscilador, NEURAL FORECAST está diseñado como un marco integral de apoyo a la toma de decisiones en el mercado.
Motor de previsión mediante red neuronal
El motor de previsión utiliza una arquitectura de perceptrón multicapa de tipo 6 → 6 → 6 → 6 → 3.
El modelo procesa seis características normalizadas del mercado:
Momentum de 5 días
Posición en el rango
RSI-50
% de rango de 5 días
% de cuerpo de 5 días
Aceleración
La red genera tres previsiones principales:
Pred HIGH (Máximo previsto): extremo superior esperado del precio diario
Pred LOW (Mínimo previsto): extremo inferior esperado del precio diario
Pred CLOSE (Cierre previsto): referencia del precio de cierre diario esperado
La previsión se calcula a partir de barras históricas completadas y permanece fija para la configuración diaria activa.
Arquitectura del modelo para oro y Forex
NEURAL FORECAST detecta automáticamente el mercado seleccionado.
Modelo para oro
Para XAUUSD / ORO, el indicador utiliza un modelo de red neuronal fijo y específico con:
147 parámetros de red neuronal
y la arquitectura completa:
6 → 6 → 6 → 6 → 3
El modelo para oro funciona como un motor de inferencia determinista sin reentrenamiento.
Modelo para Forex
Para los símbolos de Forex compatibles, el indicador utiliza una red neuronal independiente con la misma arquitectura de 147 parámetros. El modelo de Forex puede entrenarse a partir de los datos diarios históricos del par seleccionado utilizando:
datos de entrenamiento específicos
datos de validación
datos reservados fuera de la muestra (out-of-sample)
función de pérdida de Huber
regularización L2
recorte de gradiente (gradient clipping)
parada temprana (early stopping)
restauración de la mejor época de validación
Por consiguiente, el modelo de Forex adapta sus pesos neuronales al par de divisas seleccionado, en lugar de utilizar pesos optimizados para el oro en los mercados de divisas.
Mapa de la red neuronal
La parte derecha del gráfico puede mostrar una representación visual interactiva de la red neuronal:
6 entradas
→ Capa oculta 1
→ Capa oculta 2
→ Capa oculta 3
→ 3 salidas
El mapa de la red visualiza:
nodos de características (features)
activación de neuronas ocultas
conexiones de la red
nodos de salida
pronóstico de máximo (High)
pronóstico de mínimo (Low)
pronóstico de cierre (Close)
La visualización se ajusta automáticamente al área disponible del gráfico.
El mapa neuronal también puede desactivarse si se prefiere un gráfico más despejado.
