EA AurumNeuro Vanguard - MetaTrader 5용 expert

AurumNeuro Vanguard는 XAUUSD/금 거래를 위해 특별히 설계된 지능형 전문가 자문가(EA)로, 하이브리드 신경망 리스크 아키텍처와 통합 시장 역학 엔진(UMDE) 을 결합한 제품입니다.

AurumNeuro Vanguard는 기존의 기술적 신호에만 의존하는 대신, 인과적 가격 분석, 온라인 학습 신경망, ATR 기반의 적응형 리스크 관리를 결합하여 시장 상황을 평가하고 체계적인 진입 및 청산 결정을 도출합니다.

주요 기능

UMDE 코어 엔진

가격 속도, 엔트로피, 인과적 가격 역학(CPD)을 분석하여 시장 방향을 파악함으로써, 품질이 낮은 시장 신호를 걸러내고 더 유리한 거래 조건에 집중합니다.

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class CUMDE_Kernel
{
private:
   MarketState    m_pool[STATE_POOL_SIZE];
   MarketState    m_l1_buffer[L1_SIZE];
   ushort         m_free_ptr;
   int            m_head;
   double         m_cpd, m_hamiltonian, m_cpd_smooth, m_scale;
   bool           m_shadow_mode;
public:
   CUMDE_Kernel() : m_free_ptr(0), m_head(0), m_cpd(0.0),
      m_shadow_mode(true), m_cpd_smooth(0.0) {}
   void InitScale()
   {
      point = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_POINT);
      m_scale = (point < 0.01) ? 1000.0 : 100.0;
   }
   void UpdateState(double price, double vol, double spread)
   {
      m_head = (m_head + 1) & (L1_SIZE - 1);
      double prev_price = m_l1_buffer[(m_head + L1_SIZE - 1) & (L1_SIZE - 1)].price;
      double vel = (price - prev_price) * m_scale;
      m_l1_buffer[m_head].price     = price;
      m_l1_buffer[m_head].velocity  = vel;
      m_l1_buffer[m_head].curvature = vel * 0.5;
      m_l1_buffer[m_head].entropy   = spread * vol;
      m_l1_buffer[m_head].timestamp = TimeCurrent();
   }
   void EvaluatePhysics()
   {
      double v = m_l1_buffer[m_head].velocity;
      double s = m_l1_buffer[m_head].entropy;
      double raw_cpd = MathAbs(v * (1.0 / (s + 0.0001)));
      double current_cpd = MathMin(raw_cpd, 10.0);
      m_cpd_smooth = 0.95 * m_cpd_smooth + 0.05 * current_cpd;
      m_cpd = m_cpd_smooth;
      m_hamiltonian = (v * v) + (s * 0.5);
      m_shadow_mode = (m_cpd < 0.60);
      m_l1_buffer[m_head].cpd        = m_cpd;
      m_l1_buffer[m_head].hamiltonian= m_hamiltonian;
   }
   MarketState GetCurrentState() const
   {
      return m_l1_buffer[m_head];
   }
   ENUM_ORDER_TYPE GetCausalDirection() const
   {
      return (m_l1_buffer[m_head].velocity > 0) ? ORDER_TYPE_BUY : ORDER_TYPE_SELL;
   }
   bool IsInShadowMode() const
   {
      return m_shadow_mode;
   }
   double GetCPD() const
   {
      return m_cpd;
   }
};
CUMDE_Kernel UMDE;

뉴럴 어드바이저

이전 봉(bar) 데이터를 활용하여 온라인에서 지속적으로 학습되는 5-12-3 신경망 아키텍처를 사용합니다. 뉴럴 어드바이저는 방향성 확인은 물론, 동적인 익절(TP) 및 손절(SL) 지침을 제공합니다.

적응형 리스크 및 로트 크기 조정

고정 로트 및 위험 비율 거래 모드를 모두 지원합니다. 포지션 규모는 SL 거리, 수수료, 틱 가치를 기반으로 자동으로 계산되므로, 다양한 시장 상황에서 일관된 위험 수준을 유지하는 데 도움이 됩니다.

ATR 트레일링 스톱 + 반전 방지 버퍼

ATR 기반 트레일링 스톱 기능을 제공하며, 선택 가능한 공격적 모드와 극심한 변동성 시 동적 스톱 확대 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 금 가격이 급격히 반전될 때 조기 스톱아웃이 발생할 가능성을 줄여줍니다.

강제 청산 이익 — 위험 대비 수익률

달성된 수익이 설정된 위험 대비 수익(RR) 목표치에 도달하면 포지션을 자동으로 청산하여, 명확하고 체계적인 이익 실현 메커니즘을 제공합니다.

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void ManageHardCloseProfit()
{
   if(!InpUseRR) return;
   for(int i = PositionsTotal() - 1; i >= 0; i--) {
      ulong ticket = PositionGetTicket(i);
      if(!PositionSelectByTicket(ticket)) continue;
      if(PositionGetString(POSITION_SYMBOL) != _Symbol) continue;
      double entryPrice = PositionGetDouble(POSITION_PRICE_OPEN);
      double currentSL  = PositionGetDouble(POSITION_SL);
      ENUM_POSITION_TYPE posType = (ENUM_POSITION_TYPE)PositionGetInteger(POSITION_TYPE);
      if(currentSL == 0) continue;
      double slPoints = (posType == POSITION_TYPE_BUY) ?
                        (entryPrice - currentSL) / point :
                        (currentSL - entryPrice) / point;
      if(slPoints <= 0) continue;
      double bid = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_BID);
      double ask = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_ASK);
      double profitPoints = (posType == POSITION_TYPE_BUY) ?
                            (bid - entryPrice) / point :
                            (entryPrice - ask) / point;
      if(profitPoints >= InpRRatio * slPoints) {
         Print("RR hit: ticket=", ticket, " profit=", DoubleToString(profitPoints,1),
               " pts, SL=", DoubleToString(slPoints,1),
               " RR=", DoubleToString(InpRRatio,1));
         ClosePosition(ticket);
      }
   }
}

강제 청산 손절

신경망 신뢰도가 설정된 임계값 아래로 떨어지면 손실 포지션을 조기에 청산할 수 있어, 장기간 지속되거나 과도한 드로다운으로부터 계좌 자산을 보호하는 데 도움이 됩니다.

엄격한 게이트키퍼

스프레드 제어, 거래 쿨타임, 바당 1포지션 제한 등 여러 실행 필터를 사용하여 불필요한 진입과 과도한 거래를 줄이도록 설계되었습니다.

대상 시장

• 거래 상품: XAUUSD / 금
  (이 EA는 변동성이 높은 다른 상품에도 적용할 수 있습니다.)

• 권장 시간대: M15 – H1

• 최적의 시간대: 보다 안정적인 신호 조건을 위해 H1

• 계좌 유형: 경쟁력 있는 수수료를 제공하는 스탠다드, 로우 스프레드 또는 ECN 계좌

• 권장 초기 자본금: 최소 $500

• 권장 자본금: 0.01 랏 거래 시 $1,000 이상

경쟁 우위

적응형 학습

신경망은 새로운 시장 데이터를 활용하여 가중치를 지속적으로 업데이트함으로써, 모델이 시간이 지남에 따라 변화하는 시장 동향에 적응할 수 있도록 합니다.

이중 보호 체계

적응형 ATR 추적 보호 기능과 엄격한 손절매 로직을 결합하여, 불리한 시장 변동에 대비한 다중 보호 계층을 제공합니다.

투명한 구성

주요 거래, 리스크 및 체결 매개변수가 EA 입력값을 통해 노출되므로, 시스템을 최적화하고 다양한 거래 선호도 및 시장 상황에 맞게 조정하기가 더 쉬워집니다.

금 시장의 변동성에 최적화됨

AurumNeuro Vanguard는 수학적 토대와 체계적인 리스크 관리 프레임워크를 기반으로 한 AI 기반 거래 시스템을 찾는 트레이더를 위해 설계되었습니다.

시장 역학 분석, 온라인 신경망 학습, 적응형 변동성 관리, 엄격한 거래 실행 통제를 결합한 AurumNeuro Vanguard는 체계적인 접근 방식을 통해 금 시장의 빠르고 변동성이 큰 특성을 효과적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다.