Martin Alejandro Bamonte / 个人资料

Esta parte añade la capa de evaluación al motor multi-IA. Cada ciclo queda registrado en un diario con la señal y la confianza de cada proveedor y el voto combinado; al vencer el horizonte, se califica a cada IA como si la siguiéramos sola y se compara en igualdad de condiciones. Además, se estima el costo de las llamadas y se muestra un cuadro de mando en el gráfico y un CSV para decidir si el conjunto aporta y qué modelo conviene podar o ajustar.

Tercera parte de la serie: le damos al motor multi-IA el contexto donde un modelo de lenguaje sí aporta. Leemos el régimen de mercado en el código (tendencia o rango con ADX, volatilidad con el ATR contra su promedio, dirección con la pendiente de una EMA) y definimos ventanas de noticias de alto impacto configurables, sin depender del calendario del broker. Ambos entran en un prompt más rico que le pide a cada IA razonar el contexto —no el próximo tick— y devolver una bandera de riesgo. Un gating de dos capas, por horario y por consenso de las IA, mantiene al motor fuera del mercado cuando el contexto pesa más que la señal.

Esta segunda parte convierte el motor multi-IA en un sistema que aprende en qué modelos confiar. Se registra cada predicción, se evalúa su acierto tras un horizonte y se actualiza un hit-rate por proveedor (EMA), para ponderar el voto por confianza × acierto real. Además, se añade gestión de riesgo: SL/TP basada en ATR con ratio recompensa-riesgo fijado en el código y tamaño de posición escalado por la confianza. Útil para pruebas de demostración.

Presentamos una arquitectura en la que el EA habla con un AI Manager que consulta a OpenAI, Claude, Gemini y DeepSeek, parsea sus JSON y los convierte a un estándar AIResponse. Con un prompt común y un sistema de votación ponderada con quórum, se obtiene una señal final COMPRAR/VENDER/MANTENER. Incluye gestión de errores, temporizador y un EA mínimo para su integración práctica.