Mickey

فعال NeuroFlow Gate 5m 1x Qᴜᴀɴᴛ.Pʀɪsᴍ :: ᴍᴇᴛᴀ-ᴀɪ🧠 sᴍᴀʀᴛ-ғɪʟᴛᴇʀ

معرفی کلی

بات Mickey روی Gate در تایم‌فریم 5m معامله می‌کند و سرمایهٔ اغازین $1000 با لوریج پیش‌فرض 1x ؛ مقدار استیک پیشنهادی $200. برای شروع، از 1000 کندل جهت کالیبراسیون استفاده می‌کند.

با یادگیری ماشین و تسطل بر شرتیط مختلف بازار، Mickey بهترین انتخاب را انجام می‌دهد.

روی 4 جفت‌ارز فعال است.

مشاهدهٔ فهرست جفت‌ها
BTC/USDTBNB/USDTETH/USDTXRP/USDT

پروفایل ریسک: نسخه: 1.0.0 آخرین به‌روزرسانی: 2025-12-07

خلاصهٔ عملکرد ۷ روز گذشته

بر پایهٔ همهٔ تریدهای بسته‌شدهٔ این بات در ۷ روز اخیر.

برای چه سبک معامله‌گری می‌درخشد؟

اگر این‌ها شبیه شماست، ستاره می‌درخشد ✨

  • با تایم‌فریم 5m راحتید و اجازه می‌دهید سیستم حرف اول را بزند.
  • با حداقل سرمایهٔ $200 و قوانین ریسک مشکلی ندارید.
  • اهل پایبندی به برنامه‌اید و از هیجانات لحظه‌ای فاصله می‌گیرید.

اگر این‌ها دغدغه‌ی شماست، یک‌بار دیگر فکر کنید 🤔

  • تحمل افت سرمایهٔ دوره‌ای (Drawdown) برایتان سخت است.
  • به‌دنبال «نتیجهٔ فوری و تضمینی» هستید.
  • با مفاهیم حدضرر/اندازه پوزیشن کنار نیامده‌اید (پیش‌فرض 1×).

توضیح فنی

جزئیات فنی

این سیستم بر پایه معماری پیشرفته **Meta-Labeling** و یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Learning) بنا شده است. موتور پردازشی آن، داده‌های سری زمانی بازار را به **بردارهای ویژگی (Feature Vectors)** چندبعدی تبدیل می‌کند که شامل مومنتوم نرمال‌سازی‌شده، ناهنجاری‌های نوسانی (Volatility Anomalies) و ساختار کندلی در پنجره‌های زمانی مختلف است. ربات به جای استفاده از تریگرهای خطی ساده، از یک مدل طبقه‌بندی (Classification) برای محاسبه **احتمال آماری** پایداریِ یک حرکت جنبشی (Impulsive Move) استفاده می‌کند. در واقع، سیستم ابتدا وقوع یک تغییر ساختار در جریان سفارشات را شناسایی کرده و سپس با تطبیق رژیم فعلی بازار با الگوهای تاریخی، **ضریب اطمینان (Confidence Score)** را می‌سنجد تا تنها در موقعیت‌هایی که دارای امید ریاضی مثبت (Positive Expectancy) هستند و نسبت سیگنال به نویز بالایی دارند، اقدام به ورود کند.

ویژگی‌ها

معماری یادگیری ماشین با پوشش وسیع (Wide Funnel) جهت رفع عدم تعادل داده‌ها و یادگیری تمام نوسانات روندمهندسی ویژگی‌های عمیق شامل Z-Score، VWAP و آناتومی کندل برای درک میکروساختار بازاراستفاده از سیستم Meta-Labeling برای اعتبارسنجی هوشمند و فیلتر کردن نویز سیگنال‌های پایهتارگت‌گذاری چابک و اسکالپ‌محور (0.5 ATR) جهت افزایش نرخ موفقیت و اعتماد مدل در بازارهای رنجمدیریت پوزیشن داینامیک با خروج بر اساس اشباع مومنتوم یا شکست ساختار باند بولینگر

واژه‌نامه

نمایش/مخفی‌کردن تعاریف
  • Meta-Labeling/برچسب‌گذاری ثانویه — روشی پیشرفته در هوش مصنوعی مالی که به جای پیش‌بینی مستقیم قیمت، روی سنجش اعتبار سیگنال‌های یک استراتژی پایه تمرکز می‌کند تا نرخ برد (Win Rate) را افزایش دهد.
  • Feature Vectors/بردارهای ویژگی — تبدیل داده‌های خام بازار (مثل قیمت و حجم) به مجموعه‌ای از شاخص‌های ریاضی چندبعدی و نرمال‌سازی شده که خوراک ورودی مدل یادگیری ماشین هستند.
  • Confidence Score/ضریب اطمینان — یک معیار احتمالی (بین ۰ تا ۱) که مدل هوش مصنوعی تولید می‌کند تا نشان دهد چقدر به موفقیت پیش‌بینی خود یقین دارد؛ از این عدد برای فیلتر کردن تریدهای مشکوک استفاده می‌شود.
  • Volatility Anomalies/ناهنجاری‌های نوسانی — تشخیص انحرافات معنادار و ناگهانی در ساختار نوسانات بازار نسبت به میانگین تاریخی، که اغلب پیش‌زمینه تغییر رژیم یا شکست قیمت است.
  • Impulsive Move/حرکت جنبشی — حرکات قدرتمند و جهت‌دار قیمت که ناشی از عدم تعادل شدید عرضه و تقاضاست و سیستم آن را از نوسانات رنج (Chop) متمایز می‌کند.
  • Classification Model/مدل طبقه‌بندی — الگوریتمی که وظیفه دارد موقعیت‌های بازار را به کلاس‌های مجزا (مانند 'خرید موفق'، 'خرید ناموفق' یا 'بدون ترید') دسته‌بندی کند.
  • Positive Expectancy/امید ریاضی مثبت — برآیندی آماری که نشان می‌دهد سیستم در یک افق بلندمدت، مجموع سودی بیشتر از مجموع ضررهایش تولید می‌کند (حتی با وجود ضررهای احتمالی).

شفافیت و پشتیبانی

  • دورهٔ آمار نمایش‌داده‌شده: ۷ روز اخیر
  • آخرین به‌روزرسانی: 2025-12-07 | نسخه: 1.0.0
  • پشتیبانی: تلگرام سودو
  • سودو «سیگنال» منتشر می‌کند؛ اجرای معاملات و مدیریت سرمایه بر عهدهٔ کاربر است. بازارهای کریپتو پرریسک‌اند.

تغییرات نسخه‌ها

  • 1.0.0 — راه‌اندازی اولیه با و Meta Label