NeuroPrice Navigator
- Asesores Expertos
- Versión: 2.0
- Activaciones: 5
NeuroPrice Navigator 2.0: un asesor de trading inteligente basado en el modelo de red neuronal TCNN-LSTM con mecanismo de atención
Breve descripción
NeuroPrice Navigator 2.0 es un asesor de trading totalmente automatizado para MetaTrader 4 que utiliza una arquitectura híbrida de red neuronal TCNN-LSTM con mecanismo de atención (Feature Attention) para predecir la dirección del movimiento de los precios y tomar decisiones de trading. El asesor se entrena de forma autónoma con datos históricos, se adapta a las condiciones cambiantes del mercado y cuenta con un sistema de gestión de riesgos integrado.
Principio de funcionamiento
El asesor se basa en un modelo de red neuronal propio que combina tres componentes clave:
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Redes de convolución temporal (TCNN): analizan una secuencia de 64 barras anteriores, identificando patrones locales y movimientos impulsivos del mercado. Dos capas de convolución con 24 y 12 filtros permiten al modelo reconocer estructuras a corto y medio plazo en los datos de precios.
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Mecanismo de atención (Feature Attention): evalúa la importancia de cada característica en cada momento, centrándose automáticamente en las señales más significativas. Esto permite al modelo ignorar el ruido del mercado y destacar las regularidades realmente importantes.
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Memoria a largo plazo (LSTM): procesa la secuencia temporal tras las capas convolucionales y el mecanismo de atención, memorizando las dependencias a largo plazo y el contexto del mercado. Una capa recurrente compuesta por 12 bloques LSTM permite a la modelo tener en cuenta el historial a la hora de elaborar la previsión.
El modelo genera la probabilidad de subida del precio (P(up)) en un rango de 0 a 1. A partir de este valor se genera una señal de trading:
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P(up) ≥ 0,65: señal fuerte de compra (BUY);
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P(up) ≤ 0,35: señal fuerte de venta (SELL);
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0,35 < P(up) < 0,65: zona de incertidumbre; no se abre ninguna operación.
El asesor se reentrena automáticamente cada 12 barras en una ventana móvil del historial (600 barras por defecto), utilizando el método de propagación hacia atrás del error en el tiempo (BPTT) con velocidad de entrenamiento adaptativa y regularización L2. El proceso de entrenamiento incluye una validación cruzada con división cronológica en pliegues, lo que evita el sobreaprendizaje y garantiza la estabilidad del modelo frente a los cambios del mercado.
Ventajas
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Autoaprendizaje y adaptabilidad. El asesor no requiere optimización manual para un par de divisas concreto: se entrena directamente con los datos del gráfico en el que está instalado y reajusta automáticamente los pesos del modelo cuando cambia la dinámica del mercado.
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Arquitectura híbrida. La combinación de capas convolucionales, el mecanismo de atención y la red LSTM permite captar simultáneamente impulsos a corto plazo, tendencias a medio plazo y contexto a largo plazo, lo que proporciona previsiones más precisas en comparación con modelos similares.
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Protección del depósito en varios niveles. Los mecanismos integrados de gestión de riesgos incluyen el cálculo adaptativo del lote en función del margen libre, la protección contra el drawdown (reducción del volumen al alcanzar un nivel predeterminado), la limitación del número máximo de posiciones simultáneas, el control del spread y el filtro de volatilidad.
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Gestión flexible de posiciones. Admite stop-loss y take-profit reales y virtuales, trailing stop con configuración de activación e incrementos, así como una distancia dinámica entre órdenes basada en el ATR.
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Panel de información. En el gráfico se muestra un panel detallado con la señal actual, la confianza del modelo, el estado de la cuenta, el drawdown y el progreso del entrenamiento. El panel también contiene botones de control manual (COMPRAR / VENDER / CERRAR).
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Almacenamiento del estado. Todos los parámetros del modelo, del optimizador y de la caché de características se guardan en un único archivo, lo que permite continuar el entrenamiento tras reiniciar la plataforma sin perder los conocimientos acumulados.
Parámetros de entrada
Configuración básica
| Parámetro | Descripción | Valor por defecto |
|---|---|---|
| MagicNumber | Identificador único de las órdenes del asesor técnico | 2456 |
| SessionStart | Inicio de la sesión de negociación (hora UTC) | 9 |
| SessionEnd | Fin de la sesión bursátil (hora UTC) | 23 |
| UTCOffset | Diferencia horaria del servidor respecto a UTC (horas) | 0 |
| EnableDebugLogging | Activar registro detallado | true |
| FixSeedForTesting | Fijar el generador de números aleatorios para pruebas | true |
Gestión de riesgos
| Parámetro | Descripción | Valor por defecto |
|---|---|---|
| LotCalculationMode | Modo de cálculo del lote: fijo o en función del margen libre | LOT_MODE_FIXED |
| FixedLotSize | Tamaño fijo del lote | 0,01 |
| RiskPercent | Riesgo por operación (% del margen libre) | 1,0 |
| UseEquityProtection | Reducir el lote en caso de una caída elevada | true |
| MaxDrawdownPercent | Porcentaje de drawdown a partir del cual se reduce el lote | 20,0 |
| MaxConcurrentTrades | Número máximo de posiciones simultáneas | 3 |
Ejecución y bróker
| Parámetro | Descripción | Valor por defecto |
|---|---|---|
| InpOrderComment | Comentario sobre la orden | Trade |
| MaxSpreadPoints | Diferencial máximo permitido (puntos) | 40 |
| MaxSlippagePoints | Deslizamiento máximo (puntos) | 5 |
| ExecutionRetries | Número de intentos de envío de la orden | 3 |
| ExecutionRetryDelayMs | Retardo entre intentos (ms) | 250 |
| EnableExecutionDiagnostics | Diagnóstico detallado de la ejecución | true |
SL/TP reales
| Parámetro | Descripción | Valor por defecto |
|---|---|---|
| StopLoss | Stop Loss (puntos), 0 — desactivado | 400 |
| TakeProfit | Take Profit (puntos), 0 — desactivado | 200 |
SL / TP virtuales
| Parámetro | Descripción | Valor por defecto |
|---|---|---|
| UseVirtualSL | Activar stop-loss virtual | false |
| VirtualStopLoss | Stop-loss virtual (puntos) | 0 |
| UseVirtualTP | Activar el take profit virtual | false |
| VirtualTakeProfit | Take Profit virtual (puntos) | 0 |
Trailing stop
| Parámetro | Descripción | Valor por defecto |
|---|---|---|
| UseTrailing_Stop | Activar el trailing stop | true |
| UseAveragePrice | Utilizar el precio medio de entrada de todas las posiciones | true |
| TrallingStart | Beneficio para activar el trailing (puntos) | 400,0 |
| TrailingDistance | Distancia entre el precio y el stop-loss (puntos) | 200,0 |
| TrailingStep | Mejora mínima del SL para la modificación (puntos) | 50,0 |
Distancia entre órdenes
| Parámetro | Descripción | Valor por defecto |
|---|---|---|
| FixedDistancePoints | Distancia fija (puntos) | 300 |
| UseDynamicDistance | Utilizar distancia basada en el ATR | false |
| DynamicDistanceAtrPeriod | Período ATR para la distancia dinámica | 10 |
| DynamicDistanceMultiplier | Multiplicador de la distancia dinámica | 1,2 |
Parámetros del modelo TCNN-LSTM
| Parámetro | Descripción | Valor por defecto |
|---|---|---|
| ML_TrainingPeriod | Período de entrenamiento (barras) | 600 |
| ML_RetrainInterval | Intervalo de reentrenamiento (barras) | 12 |
| Lookback_Window | Profundidad del historial para el análisis (barras) | 64 |
| ForecastBars | Número de barras para la previsión | 3 |
| ForecastThreshold | Umbral de previsión (multiplicador ATR) | 0,5 |
| CNN_Filters | Número de filtros CNN | 24 |
| Kernel_Size | Tamaño del núcleo de convolución | 5 |
| Unidades LSTM | Número de bloques LSTM | 12 |
| ML_LearningRate_Input | Tasa de aprendizaje base | 0,005 |
| ML_DropoutRate | Tasa de abandono durante el aprendizaje | 0,20 |
| ML_BuyThreshold | Umbral de compra: P(subida) ≥ este valor | 0,65 |
| ML_SellThreshold | Umbral de VENTA: P(subida) ≤ este valor | 0,35 |
| L2_Lambda | Coeficiente de regularización L2 | 0,001 |
| Target_MSE | Valor objetivo de MSE para la parada temprana | 0,1 |
| Max_Epochs | Número máximo de épocas de entrenamiento | 10 |
| EnableShuffle | Barajado (se mantiene por motivos de compatibilidad) | false |
| ML_BatchSize | Tamaño del lote | 16 |
| ML_WalkForwardFolds | Número de pliegues de validación cruzada | 3 |
| ML_LRPatience | Épocas sin mejora antes de la reducción de LR | 6 |
| ML_LRDecayFactor | Coeficiente de disminución de LR | 0,5 |
| ML_MinLearningRate | Tasa de aprendizaje mínima | 0,0001 |
| ML_EnableGradientDiagnostics | Diagnóstico de gradientes | false |
| ML_BPTT_GradClipNorm | Norma de recorte del gradiente global | 5,0 |
| ML_BPTT_SampleClipNorm | Norma de recorte del gradiente por muestra | 10,0 |
| ML_BPTT_StateClip | Límite de estado de la LSTM | 10,0 |
| ML_BPTT_DeltaClip | Límite para dh/dc en el paso BPTT | 5,0 |
Mecanismo de atención de las características
| Parámetro | Descripción | Valor por defecto |
|---|---|---|
| Attention_Heads | Número de canales de atención | 2 |
| Enable_Contextual_Attention | Habilitar la atención contextual | true |
| Attention_Temperature | Temperatura para el escalado | 1,0 |
| Attention_Dropout | Dropout para el mecanismo de atención | 0,1 |
Parámetros de los indicadores
| Parámetro | Descripción | Valor por defecto |
|---|---|---|
| ADX_Period | Período del ADX | 10 |
| CCI_Period | Período del CCI | 14 |
| WPR_Period | Período del Williams %R | 12 |
| STD_Dev_Period | Período de la desviación estándar | 12 |
| MFI_Period_New | Período del índice de flujo de dinero | 10 |
| ATR_Period | Período del ATR | 12 |
Filtro de volatilidad
| Parámetro | Descripción | Valor por defecto |
|---|---|---|
| Volatility_Filter | Activar el filtro de volatilidad | false |
| Min_Volatility | Volatilidad mínima (valor ATR) | 0,0003 |
| Max_Volatility | Volatilidad máxima (valor ATR) | 0,012 |
Recomendaciones de uso
El asesor está diseñado para operar con pares de divisas de volatilidad moderada (por ejemplo, EURUSD, GBPUSD, USDJPY). Antes de ejecutarlo en una cuenta real, se recomienda probar el robot en el simulador de estrategias de MetaTrader 4 con un depósito inicial fijo (por ejemplo, 10 000 $) y un apalancamiento de 1:100. Los parámetros predeterminados están optimizados para el timeframe M15 y pueden utilizarse sin necesidad de ajustes adicionales.
