Iconic AI Signal
- 지표
- 버전: 2.0
- 업데이트됨: 26 6월 2026
- 활성화: 10
ICONIC AI SIGNAL v2.0
MetaTrader 5 적응형 멀티 타임프레임 컨플루언스 인디케이터
전통적인 기술적 지표는 라이브 트레이딩으로 전환하는 바로 그 순간 실패합니다. 그 이유는 수학적으로 불가피합니다. 정적이기 때문입니다. 고정된 공식. 기억 없음. 시장이 현재 명확한 트렌드 속에 있는지 아니면 혼란스럽고 유동성 낮은 횡보장에서 소진되고 있는지를 인식할 능력이 없습니다. 백테스트에서 완벽해 보일 때, 이는 거의 항상 과거 노이즈에 무의식적으로 과적합되었기 때문입니다. 실제 조건에서는 가장 필요한 순간에 정확히 실패합니다. 국소 소진 구역, 가짜 브레이크아웃, 레짐 전환점에서 말입니다.
ICONIC AI SIGNAL v2.0은 다르게 구축되었습니다. MetaTrader 5 내부에서 네이티브로 실행되는 완전히 투명한 자기학습형 멀티 타임프레임 컨플루언스 엔진입니다. 그 핵심에는 두 개의 병렬 AI 시스템이 있습니다. 각 시장 조건에서 어떤 진입 특징이 성공을 예측하는지 학습하는 레짐별 로지스틱 회귀 브레인, 그리고 이러한 특징들의 시간적 결합성을 측정하는 eSNN 보조 프로세서입니다. 컨플루언스 신호가 발생하는지 여부만이 아니라 얼마나 동기화되어 발생하는지를 측정합니다. 두 시스템 모두 각 해결된 신호 후 실시간으로 업데이트되며 세션 간에 상태를 저장합니다. 고정된 것은 없습니다. 정적인 것은 없습니다.
호환 가능 자산: 외환 주요 및 마이너 통화쌍, 금 (XAUUSD), 은 (XAGUSD), 비트코인 (BTCUSD), 이더리움, DAX·US30·NASDAQ·S&P500 등 주요 지수.
구조적 기반: HALFTREND 백본
신호 엔진은 구조적 핵심으로 HalfTrend 라인을 사용합니다. HalfTrend는 진폭 중간값 이동 평균과 ATR 기반 채널 편차를 결합하여 매크로 구조가 전환될 때 색상이 변하는 방향성 트렌드 라인을 생성합니다. 중요한 것은 시스템이 모든 플립을 거래하지 않는다는 점입니다. HalfTrend 방향이 전제 조건입니다. 아래의 세 가지 진입 경로가 언제 어떻게 포지션을 고려할지 정확하게 결정합니다.
세 가지 진입 경로
경로 1: EMA 풀백 연속 진입 (주요)
트렌드 조건에서 통계적 수학적 기댓값이 가장 높은 경로입니다. HalfTrend가 플립된 후 시스템은 대기 상태로 진입합니다. 소진 캔들이 일반적으로 형성되는 브레이크아웃 바를 추격하는 대신 엔진은 가격이 20기간 EMA 주변 구역으로 되돌아올 때까지 인내심 있게 기다립니다. 가격이 이 풀백 구역에 진입하고 확인 캔들이 최소 실체 대 범위 비율로 트렌드 방향으로 마감될 때만 신호가 발생합니다. 시스템은 구조적 논리로 상승 트렌드에서는 눌림목에 매수하고 하락 트렌드에서는 반등에 매도합니다. 암 타임아웃이 비활성화 전 엔진이 풀백을 기다리는 시간을 제한합니다.
경로 2: 모멘텀 브레이크아웃
폭발적이고 고강도 모멘텀 시장 국면을 위한 경로입니다. 엔진은 최근 되돌아보기 창의 구조적 고점 또는 저점을 넘어선 진정한 브레이크아웃을 목표로 합니다. 이 경로는 ADX 모멘텀 필터에 의해 엄격하게 게이트됩니다. 방향적 힘이 확장되는 신호만 허용됩니다. 약화되는 트렌드에서의 전형적인 강세 및 약세 함정은 신호 생성 전에 필터링됩니다.
경로 3: 신선한 플립 진입
역전 지향 진입을 위한 경로입니다. HalfTrend 라인이 방향을 전환하는 순간 활성화되며, 확인 캔들이 플립 지점에서 상당한 가격 확장을 보여야 하는 조건이 있습니다. 이 경로는 기본적으로 비활성화되어 있으며 더 적극적인 전술적 사용에 가장 적합합니다.
3레짐 아키텍처
시장은 다른 조건에서 근본적으로 다르게 행동합니다. 트렌드 환경에서 성공을 예측하는 특징이 횡보 노이즈에서는 반대 결과를 낼 수 있습니다. ICONIC AI SIGNAL v2.0은 ADX 읽기를 기반으로 시장을 세 가지 별개의 레짐으로 분리하여 이를 해결합니다:
- 레짐 0: 낮음 (레인지). 횡보하고 혼란스러운 시장입니다. 브레이크아웃 진입이 이 레짐에서 손실을 봅니다. 인디케이터는 InpSkipRange를 통해 이 단계를 완전히 건너뛰어 시스템이 저품질 구조에서 학습하지 않는 동안 자본을 보전할 수 있습니다.
- 레짐 1: 중간 (트렌드). 건강하고 안정적인 트렌드 조건입니다. AI 브레인은 기댓값이 가장 높은 경로 1 풀백 신호를 여기서 강하게 우선시합니다.
- 레짐 2: 높음 (강한 임펄스). 고속 임펄스 확장 국면입니다. 브레인은 브레이크아웃 속도 특징과 모멘텀 확인에 높은 가중치를 할당합니다.
각 레짐은 로지스틱 브레인 내에서 완전히 독립적인 자체 가중치 행렬을 관리합니다. 세 개의 행렬은 독립적으로 학습하며 서로를 절대 오염시키지 않습니다.
AI 브레인: 레짐별 로지스틱 회귀
주요 의사결정 엔진은 프로세서에서 직접 실행되는 레짐별 온라인 로지스틱 회귀 모델입니다. 해결된 신호마다 시스템은 훈련 함수를 호출하고, 예측된 승률과 실제 결과 사이의 편차를 계산하며, 감소하는 학습률을 가진 확률적 경사 하강법으로 해당 레짐의 가중치 행렬을 즉시 업데이트합니다. L2 정규화는 각 업데이트 시 극단적인 가중치 값에 패널티를 부여하여 모델을 안정적으로 유지하고 최근 노이즈에 과적합되는 것을 방지합니다. 가중치는 발산을 방지하기 위해 대칭 범위로 하드 클램핑됩니다.
모델은 6차원 특징 벡터를 통해 각 설정을 평가합니다:
- 특징 0 (캔들 실체 강도): 트리거 캔들의 실체 크기를 전체 고저 범위에 대한 비율로 나타낸 것입니다. 신호 시점의 모멘텀 품질을 측정합니다.
- 특징 1 (RSI 건전성): 방향적 모멘텀이 구조적으로 건전한 구역에 있고 이미 과매수 또는 과매도 영역 깊이 들어가지 않았음을 확인합니다.
- 특징 2 (ADX 상승): 진입 시점에 시장 속도가 감소하는 것이 아니라 적극적으로 증가하고 있는지를 나타내는 이진 상태입니다.
- 특징 3 (ADX 수준): 현재 레짐의 스케일링된 절대 트렌드 강도로, 완만한 방향성 환경과 강한 방향성 환경을 구별합니다.
- 특징 4 (HTF 정렬): H1 EMA 방향에 대한 상위 타임프레임 컨플루언스 확인입니다. 설정에 따라 소프트(정보 제공형) 또는 하드(차단형)가 될 수 있습니다.
- 특징 5 (ATR 확장): 현재 ATR이 자체 이동 평균 참조값을 초과하는지 감지하여 기관급 거래량 유입과 실제 변동성 확장을 신호합니다.
최소 컨플루언스 점수 게이트 (InpMinScore)는 설정이 AI 게이트에 의해 평가되기 전에 이 여섯 개의 특징 중 최소한 설정 가능한 수가 확인되도록 요구합니다. 이를 통해 학습 사이클이 시작되기 전에 경계선상의 설정이 제거됩니다.
설정 가능한 웜업 기간 (기본값 25개의 해결된 거래) 이후 AI 게이트가 완전한 제어권을 인계받습니다. 계산된 승률이 최소 임계값 아래로 떨어지는 모든 새 설정은 차단됩니다. 화살표가 그려지지 않고, 알림이 발생하지 않으며, 자본이 위험에 노출되지 않습니다. 대시보드의 AI 리프트 트래커는 원시 승률 (모든 신호)과 필터링된 승률 (AI 승인 신호만) 사이의 정확한 차이를 실시간으로 표시하여 필터의 기여도를 라이브로 확인할 수 있습니다.
QUANTUM VECTOR: eSNN 2.0 시간적 결합성 보조 프로세서
버전 2.0은 로지스틱 브레인과 나란히 실행되는 병렬 뉴로모픽 보조 프로세서를 도입합니다. 보정된 회귀 모델의 대체가 아닙니다. 회귀 브레인이 볼 수 없는 차원을 추가합니다. 바로 시간입니다.
로지스틱 브레인은 여섯 개의 특징이 현재 활성화되어 있는지 묻습니다. eSNN 보조 프로세서는 그것들이 동기적으로 활성화되는지 묻습니다. 진정으로 높은 확률의 설정은 단순히 순차적으로 체크박스를 표시하는 것이 아닙니다. 모든 관련 신호가 동일한 짧은 시간 창 내에 수렴하는 경향이 있습니다. eSNN은 이 수렴을 감지하고 0에서 1 사이의 결합성 점수를 출력하여 로그 확률 공간에서 로지스틱 브레인의 p(win) 추정값을 조절합니다. 높은 시간적 결합성은 이미 확신에 찬 신호를 증폭시킵니다. 낮은 결합성은 그것을 완화합니다.
아키텍처는 로지스틱 브레인이 사용하는 동일한 6개의 특징에서 입력을 받는 16개의 피질 출력 뉴런으로 구성됩니다. 입력 인코딩은 시간적 지연 인코딩입니다. 더 강한 특징이 20단계 시뮬레이션 창에서 더 일찍 스파이크합니다. 네트워크는 누설 적분 발화 커널을 실행합니다. 각 뉴런은 들어오는 스파이크 전류를 통합하고, 단계 사이에 누설되며, 동적 임계값을 초과할 때 발화합니다. 결합성 판독은 출력 뱅크가 얼마나 일찍 얼마나 광범위하게 발화하는지를 측정합니다. 이른, 조밀한 발화는 컨플루언스의 높은 시간적 동기성을 나타냅니다.
세 가지 생물학적 메커니즘이 네트워크를 정적이 아닌 적응적으로 만듭니다:
- 보상 조절 STDP: 보상 부호 조절을 가진 스파이크 타이밍 의존 가소성입니다. 거래가 승리하면 그 신호에 기여한 시냅스 경로가 장기 강화를 통해 강화됩니다. 거래가 손실을 보면 동일한 경로가 장기 억압을 통해 약화됩니다. 네트워크는 입력 타이밍 패턴만이 아니라 수익성을 학습합니다. 로지스틱 브레인과 eSNN 모두 별도의 로컬 파일에 상태를 저장하고 터미널 재시작 후 자동으로 재로드합니다.
- 항상성 임계값 조절: 각 출력 뉴런의 발화 임계값은 신호 사이에 기본값으로 감소합니다. 이는 자주 발화한 뉴런을 침묵시킬 수 있는 임계값 드리프트를 방지하고 다양한 시장 활동 수준에서 네트워크가 민감도를 유지하도록 합니다.
- 수상 돌기 가지치기: 최소 가중치 임계값 아래로 떨어지고 500개의 연속 바 동안 휴면 상태를 유지하는 시냅스 연결이 완전히 절단됩니다. 이는 네트워크를 슬림하게 유지하고 더 이상 적용되지 않는 역사적 시장 조건에서 형성된 노후화된 경로의 축적을 방지합니다.
eSNN은 뉴스 필터로부터 직접 충격 주입도 받습니다. 고영향 경제 이벤트가 다가올 때 네트워크의 성상 세포 에너지 수준이 상승하여 막 누설을 일시적으로 증가시키고, 혼란스러운 시장 국면에서 결합성 출력을 더 보수적으로 만듭니다.
MTF EDGE SELECTOR: 자동 타임프레임 최적화
인디케이터는 백그라운드에서 M5, M15, M30, H1 전반에 걸쳐 인과적 포워드 리플레이를 지속적으로 실행합니다. 각 타임프레임에 대해 세 개의 롤링 창에서 승리, 패배, 수익 팩터를 추적합니다. 7일, 30일, 90일입니다. 이러한 창들을 결합하는 최근성 가중 스코어링 알고리즘이 현재 챔피언 타임프레임을 식별합니다. 역사적으로가 아닌 지금 최고로 검증된 통계적 우위를 가진 것입니다. 최소 거래 샘플 임계값과 최소 수익 팩터 게이트가 충분한 데이터로 자신을 증명하지 않은 타임프레임을 챔피언으로 등극시키는 것을 방지합니다. InpMTFOnlyChampion이 활성화되면 활성 차트가 챔피언과 일치하는 경우에만 신호가 통과됩니다. 대안적으로 챔피언 타임프레임을 백그라운드에서 모니터링하고 그 라이브 신호를 현재 차트에 직접 표시할 수 있습니다.
통합 뉴스 필터
인디케이터는 MetaTrader 5 네이티브 경제 달력에 직접 연결됩니다. 거래 쌍의 관련 통화를 자동으로 식별하고 설정 가능한 미리 보기 창에서 다가오는 이벤트를 모니터링합니다. 고영향 발표가 다가올 때 시스템은 모바일 기기로 푸시 알림을 보내고 이벤트 전후 설정 가능한 창 동안 모든 신호 생성을 중단합니다. 고영향 및 중간 영향 이벤트 필터링은 독립적으로 설정할 수 있습니다.
세션 필터
설정 가능한 세션 필터는 신호 생성을 정의된 서버 시간 범위 (기본값 07:00~21:00)로 제한합니다. 선택적 금요일 저녁 차단이 유동성이 줄어들고 스프레드 조건이 악화되는 주간 마감 전 마지막 시간대의 진입을 방지합니다.
리스크 관리 및 목표 레벨
검증된 모든 신호는 차트에 구조적 가격 레벨을 자동으로 매핑합니다:
- 손절매: 설정 가능한 되돌아보기 기간 내 가장 가까운 구조적 스윙 고점 또는 저점 뒤에 배치되며 변동성에서 파생된 ATR 버퍼가 추가됩니다. 고정 포인트가 아닌 구조에 고정되어 있습니다.
- 이익 실현 1 (TP1): 정확히 1.00R에 배치됩니다. 이것이 AI 브레인이 훈련되는 주요 지표입니다. TP1 도달이 승리로 정의됩니다. 자본 곡선을 안정화하고 로지스틱 회귀 훈련에 필요한 깔끔한 이진 결과를 제공합니다.
- 이익 실현 2 (TP2): 2.80R에 배치됩니다. 매크로 트렌드 연장을 포착하고 시스템의 장기 수익 팩터를 크게 향상시키기 위해 설계된 러너 목표입니다.
신호 등급 분류
AI 게이트를 통과한 모든 신호는 로지스틱 브레인과 eSNN 결합성 점수의 결합된 출력을 기반으로 세 가지 등급 중 하나로 즉시 분류됩니다:
- A 등급: 최고 AI 신뢰도. 차트에 큰 화살표로 그려집니다. 이 신호에 대해 기본적으로 모바일 푸시 알림이 전송됩니다.
- B 등급: 중간 신뢰도. 중간 크기 화살표로 그려집니다. 설정을 통해 푸시 알림에 포함할 수 있습니다.
- C 등급: 게이트 임계값 이상의 최저 신뢰도. 작은 화살표로 그려집니다. 이 등급의 푸시 알림은 기본적으로 억제됩니다.
대시보드 및 투명성 도구
차트의 패널은 들어오는 틱과 독립적인 설정 가능한 하트비트 타이머로 업데이트되어 조용한 시장 시간 동안 절대 멈추지 않습니다:
- 현재 신호 및 진입 경로 분류
- 로지스틱 브레인의 AI 승률과 eSNN 결합성 점수를 나란히 표시
- 신호 등급 (A, B 또는 C)
- 원시 승률 대 필터링된 승률 비교: AI 게이트가 생성하고 있는 정확한 성과 향상을 실시간으로 눈앞에서 확인
- MTF Edge Selector 테이블: 모든 모니터링된 타임프레임에 대해 7일, 30일, 90일의 거래 샘플 크기와 승률을 표시하며 현재 챔피언을 강조 표시
- 경제 달력 미리 보기: 다가오는 이벤트, 통화 지표, 영향 수준, 카운트다운 타이머
- 현재 활성 신호의 진입, SL, TP1, TP2 레벨
CSV 데이터 내보내기 및 알림
활성화되면 CSV 내보내기가 차트 닫기 또는 터미널 종료 시 완전한 거래 기록을 기록합니다. 각 레코드에는 완전한 특징 벡터 값, 계산된 AI 확률, eSNN 결합성 점수, 신호 등급, 진입 경로, 레짐 분류, 최종 거래 결과가 포함됩니다. 출력 파일은 외부 정량적 분석을 위해 Excel, Python 또는 R로 직접 가져오기에 적합합니다.
푸시 알림은 iOS 및 Android의 MetaTrader 모바일 앱으로 직접 라우팅됩니다. InpPushOnlyStrong 옵션은 모바일 알림을 A 등급 및 B 등급 신호로만 제한하여 낮은 신뢰도 설정에서의 알림 노이즈를 제거합니다.
기술 사양
- 플랫폼: MetaTrader 5
- 자산 클래스: 외환 주요 및 마이너 통화쌍, 금 (XAUUSD), 은 (XAGUSD), 원유, 비트코인 (BTCUSD), 이더리움, Solana, XRP, DAX, US30, NASDAQ, S&P500
- AI 아키텍처: 레짐별 온라인 로지스틱 회귀 (3가지 레짐 × 7개 파라미터) + eSNN 2.0 시간적 결합성 보조 프로세서 (16개 출력 뉴런, 6개 입력, 20 시뮬레이션 단계)
- 학습 메커니즘: 감소하는 학습률과 L2 정규화를 가진 SGD (로지스틱 브레인); 보상 조절 STDP, 항상성 조절, 수상 돌기 가지치기 (eSNN)
- MTF 분석: M5, M15, M30, H1
- 브레인 영속성: 심볼 및 타임프레임별 두 개의 별도 .brain 파일, 터미널 재시작 후 자동으로 재로드
가격
- 현재 가격: 99 USD
- 다음 등급: 149 USD
- 최종 가격: 249 USD
한 등급의 라이선스가 소진되면 가격은 자동으로 다음 등급으로 오릅니다. 초기 구매자는 최저 등급의 접근을 영구적으로 확보합니다.
개발자
ICONIC.FX Trading Systems 개발. 코드 품질 보증, 정기 업데이트, 기능 요청을 위해 검증된 MQL5 개발자 프로필 mauriceprg에 완전히 연결되어 있습니다. MQL5 댓글 및 직접 메시지를 통한 지원.