AI ML Lorentzian

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Lorentzian Distance Classifier é um indicador de trading baseado em machine learning que utiliza a distância de Lorentz como métrica principal dentro do framework de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). Em vez de depender da distância euclidiana tradicional, ele trata a ação do preço financeiro como se ocorresse em um espaço “distorcido” de preço-tempo (semelhante à forma como objetos massivos curvam o espaço-tempo na relatividade). Essa abordagem torna o classificador significativamente mais robusto contra ruído de mercado, outliers e distorções causadas por eventos (FOMC, choques geopolíticos, etc.), permitindo reconhecer movimentos históricos de preços semelhantes que métodos baseados em distância euclidiana frequentemente não conseguem capturar ao longo do tempo.

O indicador fornece sinais claros **sem repintar** em candles fechados e disponibiliza buffers prontos para uso.

    Recursos

    você pode combinar RSI, WaveTrend, CCI20, ADX
    Há cinco slots disponíveis — a combinação padrão (RSI + WT + CCI + ADX + RSI) já está otimizada para a maioria dos mercados.

    Filtros (fortemente recomendados manter ativados): 

    • Filtro de volatilidade : ativado por padrão
    • Filtro de regime de mercado : ativado por padrão (ajuda a evitar mercados laterais e instáveis)
    • Filtro ADX : opcional
    • Limiar de regime : padrão –0.1 (negativo = leve preferência por evitar mercados em consolidação)
    Regressão Kernel (estimativa suave de tendência): 
    • Negociar com Kernel : ativado por padrão
    • Janela de lookback : 3–50 (padrão 8)
    • Ponderação relativa : maior = mais adaptável, menor = mais suave
    • Iniciar regressão na barra : padrão 25 (evita efeitos de borda no início do gráfico)
    Opções de exibição: 
    Cores das velas, rótulos de previsão, deslocamento ATR, etc. — totalmente personalizáveis

      Notas importantes: 
      Não **repinta** após o fechamento do candle (tanto os sinais quanto a linha kernel)
      Timeframes mais altos geralmente não possuem histórico suficiente de candles (diário/semanal ~1000–1500 candles), portanto apresenta melhor desempenho em timeframes ≤ 4H.
      Todos os cálculos são realizados apenas em **candles fechados** : facilita o backtesting. Verificar o buffer de índice 1 é suficiente.

      Índices de buffer iCustom

      Ao criar um Expert Advisor, utilize iCustom() com os seguintes índices de buffer (não se esqueça de deslocar 1, pois os cálculos são feitos somente em candles fechados):

      Buffer 0 : Valor da linha de regressão kernel
      Buffer 2 : Direção da tendência: +1 = alta, -1 = baixa
      Buffer 4 : Sinal:
      +1 : Compra (entrada em Long)
      +2 : Fechar compra
      -1 : Venda (entrada em Short)
      -2 : Fechar venda
      Buffer 5 : Valor bruto da previsão ML (inteiro)

      Exemplo:
      double kernel = iCustom(NULL, 0, "Lorentzian Distance Classifier", ..., 0, 1);
      double direction = iCustom(..., 2, 1);
      double signal = iCustom(..., 4, 1);
      double prediction = iCustom(..., 5, 1);

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      Resposta do desenvolvedor Huseyin Furkan Ozturk 2025.11.23 21:00
      xD xD xD
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