Market Trader AI Pro

Descrizione della strategia tecnica – Market Trader AI Pro

Market Trader AI Pro v1.03 è un Expert Advisor completamente automatizzato e auto-adattivo per MetaTrader 5 che combina la logica classica dell'analisi price-action con una rete neurale integrata e in continuo riaddestramento. Il robot opera esclusivamente sul timeframe H1 e attualmente supporta 28 coppie di valute principali e incrociate.

Architettura di base

• Topologia della rete neurale: rete feed-forward completamente connessa 112 → 7 → 1
• Strato di input (112 neuroni): prezzi di chiusura normalizzati delle ultime 112 barre (circa 4,5 giorni su H1). Ogni prezzo viene normalizzato individualmente per simbolo utilizzando uno scaler min-max progressivo:   prezzo_normalizzato = 2 × (prezzo − min) / (max − min) − 1   → intervallo [-1, 1]
• Strato nascosto (7 neuroni) + Strato di output (1 neurone): funzione di attivazione tangente iperbolica (tanh) sia per lo strato nascosto che per quello di output.
• Derivato di attivazione:   1 − x²   (utilizzato durante la retropropagazione).

Pre-allenamento e pesi integrati

• Per ciascuno dei 28 simboli supportati, un set separato di pesi e bias addestrati in modo ottimale viene compilato direttamente nel file .ex5 come risorse binarie ( #resource "weights_1.03XXXYYY.bin" ).
• All'avvio, l'EA rileva automaticamente il simbolo corrente del grafico e carica i pesi pre-addestrati corrispondenti, senza utilizzare un modello generico "valido per tutti".
• Se (per qualsiasi motivo) la risorsa non è disponibile, la rete si inizializza con piccoli pesi casuali e inizia immediatamente l'addestramento da zero.

Meccanismo di auto-riqualificazione online

• Attivazione del riaddestramento: ogni 20 nuove barre H1 completate (parametro di input TrainAfterBars, predefinito = 20).
• Set di dati di addestramento: le 340 barre più recenti (input TrainingBars).
• Calcolo dell'obiettivo: semplice direzione binaria della barra successiva   target = (Close[i-1] > Close[i]) ? +1 : -1
• Processo di addestramento: 270 epoche (Epoche di input) di discesa del gradiente stocastico standard con tasso di apprendimento fisso 0,0155.
• Una volta completato il riaddestramento, i pesi aggiornati sostituiscono istantaneamente quelli attuali: il robot "impara" letteralmente mentre effettua operazioni di trading in tempo reale.

Generazione del segnale

• Ad ogni nuova barra H1 la rete esegue un passaggio in avanti utilizzando gli ultimi 112 prezzi di chiusura normalizzati.
• L'output grezzo viene interpretato come segue:   Acquistare   → output > +SignalThreshold (default 0.0005)   Vendere   → output < −SignalThreshold
• È consentita una sola posizione per simbolo in qualsiasi momento (nessuna griglia/martingala).

Gestione del denaro

• Rischio per operazione: 0,2% del saldo corrente per impostazione predefinita (inserire RiskPercentage = 0,002).
• La dimensione del lotto viene calcolata dinamicamente utilizzando il valore tick e un ampio Stop-Loss di protezione (50.000 punti = 5.000 pip su quotazioni a 5 cifre): in pratica, lo Stop-Loss non viene quasi mai raggiunto; esiste solo per garantire la conformità con le normative del broker e l'accuratezza del calcolo della dimensione del lotto.

Regole di take profit e di uscita

• Il take-profit fisso è pari a 70 punti (7 pip sulle quotazioni a 5 cifre) per impostazione predefinita.
• Niente trailing stop, niente punto di pareggio: la strategia si basa interamente sulla precisione direzionale a breve termine della rete neurale.

Principali vantaggi di questo approccio

1. Orizzonte di previsione estremamente ridotto (1 barra in avanti) → la rete deve essere solo leggermente migliore del 50/50 per generare profitti costanti.
2. Pesi specializzati per simbolo + adattamento online continuo → l'EA si adatta automaticamente ai cambiamenti di regime (periodi di trend ↔ lateralizzazione ↔ elevata volatilità).
3. Nessuna dipendenza esterna: tutto (pesi, addestramento, inferenza) viene eseguito all'interno di puro MQL5 e funziona su VPS senza Python o DLL nella versione attuale.