🧠 Guía Completa del Sistema de Inteligencia Artificial
📊 Aprendizaje Automático + Optimización Dinámica + Trading Adaptativo
El Machine Learning en la versión 7 es un sistema de inteligencia artificial que aprende automáticamente de cada operación para optimizar los parámetros del trading en tiempo real. No es un indicador más, sino un cerebro artificial que mejora continuamente.
Analiza cada trade para identificar patrones exitosos
Cambia automáticamente entre Normal, Scalping y Ultra Scalping
Ajusta TP, Breakeven y DCA basado en resultados históricos
Considera MFI, Volatilidad, Tiempo, Estructura y Tendencia
| Parámetro | Valor Predeterminado | Rango | Descripción |
|---|---|---|---|
| Enable Machine Learning | ✅ True | True/False | Activa/desactiva todo el sistema ML |
| Learning Rate | 0.3 | 0.01 - 1.0 | Velocidad de aprendizaje (0.01=lento, 1.0=rápido) |
| Min Trades for Learning | 10 | 5 - 30 | Mínimo de trades antes de activar ML |
| Optimization Frequency | 1 | 1 - 20 | Optimiza parámetros cada N trades |
| Max History Size | 100 | 20 - 500 | Máximo número de trades en memoria |
| Factor | Estado | Descripción | Impacto |
|---|---|---|---|
| Learn from HTF Trend | ❌ False | Aprende de la dirección de la tendencia superior | Bajo (desactivado por defecto) |
| Learn from MFI | ✅ True | Aprende de patrones del Money Flow Index | Alto (patrones de sobrecompra/sobreventa) |
| Learn from Volatility | ✅ True | Aprende de patrones de volatilidad del mercado | Alto (ajusta agresividad según volatilidad) |
| Learn from Time Patterns | ✅ True | Aprende de patrones horarios y diarios | Medio (identifica mejores horarios) |
| Learn from SMC Structure | ✅ True | Aprende de patrones de Smart Money Concepts | Alto (optimiza entradas por estructura) |
El ML incluye filtros automáticos que bloquean operaciones cuando el rendimiento histórico no cumple con los estándares mínimos de calidad.
| Filtro | Valor | Descripción | Acción |
|---|---|---|---|
| Min Profit Factor | 2.0 | Profit Factor mínimo para permitir trades | 🚫 Bloquea si PF < 2.0 |
| Min Win Rate | 60% | Porcentaje de victorias mínimo | 🚫 Bloquea si Win Rate < 60% |
Profit Factor = Total Ganancias / Total Pérdidas
Ejemplo:
- Total Ganancias: $500
- Total Pérdidas: $200
- Profit Factor = 500/200 = 2.5 ✅ (Permite trades)
Ejemplo Malo:
- Total Ganancias: $150
- Total Pérdidas: $200
- Profit Factor = 150/200 = 0.75 ❌ (Bloquea trades)
El ML cambia automáticamente entre diferentes modos de trading basado en el rendimiento histórico, optimizando la agresividad según los resultados.
| Modo de Trading | Condición de Activación | Take Profit | Breakeven | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| NORMAL | PF < 2.0 o Win Rate < 55% | 2.0% | 1.0% | Modo conservador, trading estándar |
| AGGRESSIVE | PF ≥ 2.0 y Win Rate ≥ 55% | 2.5% | 1.2% | Modo agresivo, más ganancias |
| SCALPING ⚡ | PF ≥ 3.0 y Win Rate ≥ 60% | 1.5% | 0.8% | Scalping agresivo, trades rápidos |
| ULTRA SCALPING ⚡ | PF ≥ 5.0 y Win Rate ≥ 70% | 1.0% | 0.5% | Ultra-agresivo, máxima frecuencia |
Inicio → Analizar últimos 30 trades
↓
¿PF ≥ 5.0 y Win Rate ≥ 70%?
↓ Sí → ULTRA SCALPING ⚡
↓ No
¿PF ≥ 3.0 y Win Rate ≥ 60%?
↓ Sí → SCALPING ⚡
↓ No
¿PF ≥ 2.0 y Win Rate ≥ 55%?
↓ Sí → AGGRESSIVE
↓ No
→ NORMAL
El ML analiza 5 factores diferentes para cada operación, creando un perfil completo de las condiciones que llevan al éxito.
🎯 Función: Detecta sobrecompra/sobreventa
✅ LONG: MFI < 20 (sobreventa)
✅ SHORT: MFI > 80 (sobrecompra)
📊 Impacto: Alto - Patrones claros
🎯 Función: Mide movimientos del mercado
✅ Alta Vol: Más agresivo (+10%)
✅ Baja Vol: Más conservador (-10%)
📊 Impacto: Alto - Ajusta agresividad
🎯 Función: Horarios óptimos de trading
✅ Horas: 8:00-20:00 (mercado activo)
✅ Días: Lunes-Viernes preferidos
📊 Impacto: Medio - Timing mejorado
🎯 Función: Patrones Smart Money Concepts
✅ FVG: Fair Value Gaps
✅ OB: Order Blocks
📊 Impacto: Alto - Entradas precisas
🎯 Función: Dirección tendencia superior
✅ A Favor: Trades con tendencia
❌ Contra: Evita contra-tendencia
📊 Impacto: Medio - Filtro de dirección
TradeRecord {
timestamp: int, // Momento del trade
symbol: string, // Símbolo operado
direction: string, // LONG/SHORT
entry_price: float, // Precio de entrada
exit_price: float, // Precio de salida
profit_loss: float, // Ganancia/pérdida en USD
profit_pct: float, // Ganancia/pérdida en %
duration_minutes: int, // Duración del trade
entry_reason: string, // Razón de entrada
exit_reason: string, // Razón de salida
tp_pct: float, // Take Profit usado
be_pct: float, // Breakeven usado
dca_distance: float, // Distancia DCA
dca_count: int, // Número de DCAs
htf_trend: string, // Tendencia HTF
mfi_value: float, // Valor MFI al entrar
was_profitable: bool // ¿Fue rentable?
}
El ML optimiza automáticamente los parámetros de trading basándose en el rendimiento de los últimos trades, ajustando TP, Breakeven y distancia DCA.
1. Recolectar últimos 15 trades rentables
2. Calcular promedio de parámetros exitosos:
- TP promedio = 2.3%
- BE promedio = 1.1%
- DCA promedio = 2.2%
3. Aplicar ajustes basados en factores:
- Si MFI funciona bien: +15% agresividad
- Si volatilidad funciona: +10% agresividad
- Si tendencia falla: -20% agresividad
4. Aplicar learning rate:
Nuevo TP = TP_actual + (TP_promedio - TP_actual) × 0.3
5. Validar límites:
- TP: 0.5% - 5.0%
- BE: 0.2% - 3.0%
- DCA: 1.0% - 5.0%
| Factor | Éxito Alto (>70%) | Éxito Medio (30-70%) | Éxito Bajo (<30%) |
|---|---|---|---|
| MFI | +15% agresividad | Sin cambio | -15% agresividad |
| Volatilidad | +10% agresividad | Sin cambio | -10% agresividad |
| Tiempo | +5% agresividad | Sin cambio | -5% agresividad |
| Estructura SMC | +12% agresividad | Sin cambio | -12% agresividad |
El ML muestra información detallada en la tabla del gráfico, incluyendo el estado actual, métricas de rendimiento y decisiones tomadas.
Significado: ML está funcionando y optimizando
Condición: ≥10 trades en historial
Acción: Continuar operando normalmente
Optimización: Parámetros dinámicos
Significado: ML está recolectando datos
Condición: <10 trades en historial
Acción: Usar parámetros por defecto
Progreso: Recolectando patrones
Significado: ML bloquea trades por bajo rendimiento
Condición: PF < 2.0 o Win Rate < 60%
Acción: No se permiten nuevos trades
Duración: Hasta mejorar métricas
Significado: ML cambió a modo escalping
Condición: PF ≥ 3.0 y Win Rate ≥ 60%
Acción: TP y BE más agresivos
Frecuencia: Trades más rápidos
| Métrica | Descripción | Rango Óptimo | Acción |
|---|---|---|---|
| Win Rate | Porcentaje de trades ganadores | 60% - 80% | Bloquea si < 60% |
| Profit Factor | Ratio ganancias/pérdidas | 2.0 - 5.0 | Bloquea si < 2.0 |
| Avg Profit | Ganancia promedio por trade | $10 - $50 | Optimiza TP si es bajo |
| Avg Loss | Pérdida promedio por trade | $5 - $20 | Optimiza BE si es alto |
| Confidence Score | Confianza del ML en el trade | 0.8 - 1.0 | Bloquea si < 0.8 |
El ML adapta automáticamente los parámetros cuando hay órdenes DCA activas, reduciendo TP y Breakeven para asegurar ganancias más rápido.
DCA Multiplier = 1.0 - (DCA_Count × 0.15)
Ejemplos:
- 0 DCAs: Multiplier = 1.0 (sin cambio)
- 1 DCA: Multiplier = 0.85 (15% más conservador)
- 2 DCAs: Multiplier = 0.70 (30% más conservador)
- 3 DCAs: Multiplier = 0.55 (45% más conservador)
TP Adaptado = TP Base × DCA Multiplier
BE Adaptado = BE Base × DCA Multiplier
Ejemplo:
- TP Base: 2.0%
- 2 DCAs activos: Multiplier = 0.70
- TP Adaptado: 2.0% × 0.70 = 1.4%
- BE Adaptado: 1.0% × 0.70 = 0.7%
| Indicador | Verde (Bueno) | Amarillo (Cuidado) | Rojo (Problema) |
|---|---|---|---|
| Win Rate | 70% - 80% | 60% - 70% | < 60% |
| Profit Factor | 3.0 - 5.0 | 2.0 - 3.0 | < 2.0 |
| Confidence Score | 0.9 - 1.0 | 0.8 - 0.9 | < 0.8 |
| Trading Mode | SCALPING/ULTRA | AGGRESSIVE | NORMAL |
🧠 Sistema de Inteligencia Artificial para Trading Automatizado
⚡ Optimización Dinámica + Trading Adaptativo + Protección Automática
📊 Recuerda: El ML mejora con el tiempo. Los primeros trades son para aprendizaje.
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📱 Telegram: @IdoneoDev
📅 Última actualización: Octubre 2025 | 🔧 Versión: Machine Learning v1.0