EA AurumNeuro Vanguard - MetaTrader 5EA

AurumNeuro Vanguard 是一款专为XAUUSD（黄金）交易 设计的智能专家顾问（EA），它将混合神经网络风险架构 与统一市场动力引擎（UMDE） 相结合。

AurumNeuro Vanguard 并非仅依赖传统的技术信号，而是结合了因果价格分析、在线学习神经网络 以及基于 ATR 的自适应风险管理， 以此评估市场状况并生成纪律严明的进出场决策。

主要特点

UMDE 核心引擎

通过分析价格速度、熵以及因果价格动力学（CPD） 来判断市场走势，从而过滤掉质量较低的市场信号，专注于更强劲的交易条件。

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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;

神经顾问

采用5-12-3神经网络架构，该架构利用历史K线数据进行持续的在线训练。神经顾问不仅提供趋势确认，还提供动态止盈（TP） 和止损（SL） 指导。

自适应风险与仓位管理

支持“固定手数”和“风险百分比”两种交易模式。系统可根据止损距离、佣金和点值 自动计算仓位大小，有助于在不同市场条件下保持一致的风险水平。

ATR 追踪止损 + 反转缓冲区

配备基于ATR的追踪止损 功能，可选激进模式，并在极端波动期间动态扩大止损距离。这有助于在黄金价格发生快速反转时，降低过早被强制平仓的风险。

强制平仓——风险/回报

当已实现盈利达到预设的风险回报比（RR） 目标时，系统将自动平仓，从而提供清晰且系统化的获利了结机制。

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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);
      }
   }
}

强制止损

当神经网络信心值跌破预设阈值 时，可提前平仓亏损头寸，从而保护账户权益免受长期或过度回撤的影响。

严格守门人

采用多种执行过滤器，包括价差控制、交易冷却期以及每根K线仅持有一仓位的保护机制， 旨在减少不必要的入场和过度交易。

目标市场

• 交易品种： XAUUSD / 黄金
  （该EA也可适配其他高波动性交易品种。）

• 推荐时间周期： M15 – H1

• 最佳时间周期： H1，信号条件更稳定

• 账户类型： 标准账户、原始点差账户或ECN账户（均提供具有竞争力的佣金）

• 推荐起始资金： 至少 500 美元

• 推荐资金： 交易0.01手时，$1,000+

竞争优势

自适应学习

神经网络利用新的市场数据持续更新其权重，使模型能够随着时间的推移适应不断变化的市场行为。

双重保护

将自适应ATR追踪止损 与硬性止损逻辑 相结合，针对不利的市场走势提供多层保护。

透明配置

主要交易、风险和执行参数均通过EA输入参数公开，便于优化系统并使其适应不同的交易偏好和市场状况。

专为黄金价格波动而设计

AurumNeuro Vanguard 专为寻求基于数学基础和严谨风险管理框架、受人工智能启发的交易系统的交易者而设计。

通过整合市场动态分析、在线神经网络学习、自适应波动率管理以及严格的交易执行控制， AurumNeuro Vanguard 旨在以系统化的方法应对黄金市场 快速且波动剧烈的特性。