CS PatternAIfy recognition
- エキスパート
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Saiful Izham Bin Hassan
混沌が明瞭に置き換えられた市場を想像してみてください。
トレーディングにおいて、勝者と敗者の違いは単なるシグナルではなく、その背後にあるロジックの回復力であることにお気づきでしょうか。私の名前はSyafizaです。私は、他のシステムが失敗する場所でも生き残るように設計された、機関投資家レベルのトレーディングシステムの構築を専門としています。
私の仕事を探求すると、『硬化されたスカルピング』に根ざした哲学を発見するでしょう。私は単にEAを構築するのではなく、ブローカーの操作からあなたの戦略を隠し、市場のあらゆる微細な動きを最適化する防御的な盾を設計しています。 - バージョン: 1.0
- アクティベーション: 20
PatternAIfyは、従来のテクニカル分析と最新の機械学習を融合するために設計された高度なアルゴリズム取引システムです。Fred K. H. Tamの権威ある書籍「日本ローソク足チャートの力」に示された基本原理に着想を得て、このエキスパートアドバイザーは高確率のローソク足パターンを識別し、洗練された人工知能エンジンを通じてそれらを検証します。
古典的なチャート分析の知恵と深い量的分析を組み合わせることで、PatternAIfyは複雑な市場環境を精度高くナビゲートするよう設計されています。
利点と機能
ニューラルネットワークコア：Adamオプティマイザで強化されたネイティブなパーセプトロンアーキテクチャを利用し、変化する市場状況に動的に適応してパターンの信頼度をスコアリングします。
機関投資家レベルのエントリーモード：保留中のストップオーダーを利用してボラティリティの高い押し目を回避し、機関投資家レベルの執行確認を行います。
エリートマトリックス・マルチタイムフレームアライメント：ローカルなエントリーを許可する前に、マクロタイムフレーム（H4およびD1）での構造的フラクタルアライメントを分析します。
ボリュームスプレッド分析（VSA）：価格アクションを出来高の急増と相関させ、ブレイクアウトやローソク足パターンの信頼性を検証します。
動的な需給マッピング：機関投資家のオーダーブロックをネイティブにマッピングし、主要なレジスタンスやサポートゾーンでの直接的なエントリーを防ぎます。
ポートフォリオヘッジマトリックス：取引ペア間のピアソン相関を自動計算し、複数階層のバスケット利益管理システムを実装してエクスポージャーを管理します。
厳格なリスク管理：高度な部分利益確定、ブレークイーブン機構、およびフラクタルベースの動的トレイリングストップを組み込み、資本を保護します。
ゴーストプロトコル：ハードストップロスおよびテイクプロフィットレベルをブローカーサーバーから隠蔽し、人間らしい執行ジッターを追加します。
入力パラメータ
戦略設定
分析タイムフレーム：パターン検出のための主要なチャートタイムフレーム。
ロットサイズ設定モード：固定フラクションまたは固定ロットサイズから選択。
固定ロットサイズ：固定ロットが選択された場合に使用されるボリューム。
取引ごとのリスク（％）：フラクショナルサイジングが有効な場合の各シグナルに対する口座リスク。
ケリー乗数：高度なポジションサイジングのためのフラクショナル・ケリー基準。
最大日次ドローダウン（％）：日次口座ドローダウンのハードストップ制限。
ストップロス（ベースATR乗数）：平均真実幅（ATR）に基づく初期ストップロス距離。
テイクプロフィット（ベースATR乗数）：平均真実幅（ATR）に基づく初期テイクプロフィット距離。
トレイリングストップを使用：ストップロスの動的追跡を有効化。
トレイリング方法：ATRベースまたはフラクタルベースのトレイリング機構から選択。
インジケーターフィルター
RSI / ストキャスティクス / MACD / CCIを使用：標準オシレーターを切り替えてモメンタムを測定。
トレンドフィルターを使用：マクロトレンド方向フィルターを切り替え。
トレンド（EMA）期間：トレンドベースラインのルックバック期間。
ハフ（Hough）S/Rフィルター：構造的サポート・レジスタンス検出を切り替え。
ゴーストプロトコル（操作防止）
ステルスSL/TPを使用：実際のストップロスおよびテイクプロフィットレベルをブローカーから隠蔽。
最大スプレッド（ポイント単位）：執行をブロックする前に許容される最大スプレッド。
人間らしい執行ジッター：手動取引執行をシミュレートするためのマイクロディレイを追加。
ハイブリッド管理
部分TPを使用：利益ポジションの段階的利確を有効化。
部分目標比率：部分利益を確定するリスク・リワード比。
部分クローズボリューム（％）：部分目標でクローズするポジションの割合。
ブレークイーブンを使用：部分目標達成時にストップロスをエントリー価格に移動。
動的タイムフレームと経済カレンダー
高ボラティリティ時にタイムフレームを自動切替：極端なボラティリティ時にセカンダリータイムフレームに移行。
ボラティリティ比率しきい値：タイムフレームシフトをトリガーするために必要なしきい値。
重要経済指標付近での取引をブロック：主要な経済イベントの近くでのエントリーを防止。
ニュース前後X分間ブロック：取引操作を一時停止する時間枠。
機械学習の信頼度
ネイティブニューラルネットワークを使用：パターン検証のためのAIスコアリングシステムを有効化。
最小AI信頼度：パターンを検証するために必要なAI確率しきい値（0.0～1.0）。
信頼度に応じてロットサイズをスケーリング：AIの信頼度スコアに基づいて取引ボリュームを動的に調整。
Adamオプティマイザ（AI）を使用：より高速な収束のための高度な重み調整を有効化。
フェーズ2：エリートマトリックス
マルチタイムフレームフラクタルアライメント：エントリー前にマクロトレンドのアライメントを要求。
マクロトレンドタイムフレーム：全体的なトレンドタイムフレームを設定。
オーダーブロックを使用：機関投資家の需給ゾーンを中心とした取引を有効化。
オーダーブロックルックバック：需給分析に使用するバー数。
VSAを使用：ボリュームスプレッド分析フィルターを有効化。
自動ヘッジドローダウン（％）：ポートフォリオヘッジマトリックスを起動するしきい値。
