IA Fuzzy Logic es un Asesor Experto avanzado y completamente automatizado basado en la lógica confusa. Con la lógica confusa añadimos la posibilidad de evaluar todas las condiciones y dejar que algunas de ellas sean incorrectas, mientras que todavía tengan una señal valida. Con las reglas confusas se define una cosa, cuan de grande debe ser el porcentaje de todas las condiciones para que la señal siga siendo valida.
IA Fuzzy Logic examina 5 condiciones, y el 80% de ellas (lo que significa 4 condiciones de 5) tienen que ser verdad. La logica confusa puede ser vista como "votacion", y la mayoria de las condiciones en la direccion correcta determinara el resultado de la señal.
El experto trabaja con los indicadores Stochastic, Heiken Ashi, ATR, MA y Bollinger Bands.
No utiliza ningún tipo de martingala, rejilla o cobertura.
El asesor experto IA Fuzzy Logic se desarrolló, probo y optimizo estrictamente utilizando la metodología de desarrollo “Reversed Sampling” basada en la fase “In Sample” (2010 a 2016) y la fase “Out Sample” (2016 a 2019).
Ha pasado 9 años atrás la prueba de datos de ticks, deslizamiento y distribución de variables reales (con comisión) de 2010 a 2019.
También ha superado la prueba de robustez de Monte Carlo con las 2000 ejecuciones de simulación aleatorias, así como la prueba de deslizamiento retardado simulado.
https://www.mql5.com/es/market/product/35110
IA Fuzzy Logic examina 5 condiciones, y el 80% de ellas (lo que significa 4 condiciones de 5) tienen que ser verdad. La logica confusa puede ser vista como "votacion", y la mayoria de las condiciones en la direccion correcta determinara el resultado de la señal.
El experto trabaja con los indicadores Stochastic, Heiken Ashi, ATR, MA y Bollinger Bands.
No utiliza ningún tipo de martingala, rejilla o cobertura.
El asesor experto IA Fuzzy Logic se desarrolló, probo y optimizo estrictamente utilizando la metodología de desarrollo “Reversed Sampling” basada en la fase “In Sample” (2010 a 2016) y la fase “Out Sample” (2016 a 2019).
Ha pasado 9 años atrás la prueba de datos de ticks, deslizamiento y distribución de variables reales (con comisión) de 2010 a 2019.
También ha superado la prueba de robustez de Monte Carlo con las 2000 ejecuciones de simulación aleatorias, así como la prueba de deslizamiento retardado simulado.
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