EFLoud AI · PİYASA TAKİBİ
Önce net bir karar.
Güncel formasyonları, neden izlendiklerini ve risklerini tek yerde gör. İşlemleri sen değerlendirirsin; otomatik emir verilmez.
CANLI FORMASYONLAR
Şu an izlenen fırsatlar
Karttaki karar ve gerekçeyle başla. Giriş, stop ve hedef fiyatlarını karşılaştır; hesap ayrıntılarını istersen aç.
İşlem adayı, izle ve işlem yok ne demek?
İşlem adayı: manuel değerlendirme eşiğini geçti. İzle: kanıt veya koşullar henüz yeterli değil. İşlem yok: mevcut koşullar uygun değil.
Teyit edilmiş her canlı mekanik setup burada görünür; artık forward kanıtı yok diye saklanmaz. Kanıt seviyesi kartın rozetinde ayrılır: CANLI SETUP → BACKTEST DESTEKLİ → AI DOĞRULANMIŞ. Giriş/stop/hedef mum kapanışından türetilen araştırma referanslarıdır; otomatik emir yoktur.
CANLI SETUP · formasyon teyit edildi
BACKTEST DESTEKLİ · aynı-seri geçmiş pozitif
AI DOĞRULANMIŞ · geçmiş + forward kanıt
Canlı setuplar kontrol ediliyor…
Teyit bekleyen kurulumları göster
İzleme listesi kontrol ediliyor…
Botun gelişimi ve araştırma sonuçlarıOlgunluk yüzdesi, geçmiş testler ve öğrenme kayıtları
BOT OLGUNLUĞU
—
Forward kanıt ölçülüyor
FORWARD KANIT
—
Sonuçlanmış ve açık kayıtlar ayrılır
BACKTEST SEÇİM BASKISI
—
Deneme sayısı ve hayatta kalan adaylar ölçülüyor
Bu yüzde nasıl hesaplanıyor?
Sabit bir 200/2000 hedefi kullanılmaz. İstatistiksel belirsizlik, bağımsız örnek kümeleri, forward gözlem süresi, parite/periyot/model kapsaması, rejim çeşitliliği, maliyet sonrası istikrar ve veri bütünlüğü birlikte değerlendirilir.
Piyasa araştırması
00 · AI MARKET LAB
Geçmişte çalışan yapı şu anda gerçekten kanıt topluyor mu?
Bu katman kâr tahmini sıralaması yapmaz. Her parite × zaman dilimi için tarihsel veri, dört aşamalı robust backtest ve keşiften sonra oluşan gerçek forward kanıtı birbirinden ayırır. Forward doğrulama yoksa tarihsel başarı canlı başarı gibi gösterilmez.
Veri kaynağı: — · otomatik emir kapalı
Market Lab raporu yükleniyor…
Geçmiş test sonuçları
01 · SÜREKLİ BACKTEST + ÖĞRENME
Her parite × 8 mum periyodu × mevcut en uzun geçmiş
Tam mevcut geçmiş hedefi. Paralel bootstrap her pariteyi 8 canonical periyotta listeleme/sağlayıcı sınırına kadar doldurur. Varlık 10 yıldan gençse olmayan yıllar üretilmez. Sonrasında yalnız yeni kapanmış mumlar eklenir ve modeller yeniden değerlendirilir.
Backtest kapsamı yükleniyor…
Parite ve 11 periyoda göre ayrıntılı test sonuçları ↗
Backtest durumu hazırlanıyor.
1R RİSK → OPTİMUM REWARD (1R–5R)
Timeframe bazında geçmiş setup kanıtı
Bot 1R, 1.25R, 1.5R, 1.75R, 2R, 2.5R, 3R, 4R ve 5R hedeflerini ayrı ayrı ölçer. Ham setup sayısı ile çakışmayan örnek sayısı ayrı tutulur; canlı setup için sabit 3R değil, maliyet ve belirsizlik sonrası en güçlü Reward seçilir.
1R–5R geçmiş sonuçları hazırlanıyor…
Optimum Reward kanıt özeti hazırlanıyor.
KENDİ KENDİNE ÖĞRENME · Pattern Miner nasıl öğreniyor?
Öğrenme durumu yükleniyor.
Bot ne öğrendi?
02 · AI NE ÖĞRENDİ?
Pattern Miner’ın gerçekten ayakta kalan sonuçları
Burada yalnız eğitim verisinde üretilip validation → test → audit dönemlerinde de maliyet sonrası pozitif kalan kombinasyonlar gösterilir. Bir yapı burada görünse bile canlı kullanım için ayrıca sonradan oluşan gerçek piyasa örneklerinde forward-shadow kanıtı gerekir.
Öğrenilen patternler yükleniyor…
Pattern Miner durumu hazırlanıyor.
MODEL BAĞIMSIZ · SIFIRDAN ÖĞRENME
8 Efloud modeli olmadan AI kendi ne buldu?
Bu katman OB, FVG, OTE veya diğer 8 modele bağlı değildir. Her uygun kapanmış mumu ayrı araştırma deneyi olarak değerlendirir; trend, sweep, wick, hacim, volatilite, range konumu ve zaman bağlamından TRAIN'de kendi eşiklerini çıkarır. Kural ancak validation → test → audit dönemlerinde de maliyet sonrası ayakta kalırsa kaydedilir.
Model-bağımsız öğrenme raporu bekleniyor…
Sıfırdan öğrenme durumu hazırlanıyor.
Botun çalışma kapsamı · 8 zaman dilimi.
Bot yalnız senin seçtiğin pariteleri 5 dk, 15 dk, 1 saat, 4 saat, 6 saat, 1 gün, 1 hafta ve 1 ay mumlarında tarar. İki ayrı öğrenme katmanı vardır: Efloud temelli 8 mekanik modeli test eder ve bunlardan tamamen bağımsız olarak ham Bitget mumlarının tamamından sıfırdan yeni bağlam kuralları keşfeder. Tarihsel olarak ayakta kalan yeni kurallar, keşiften sonra oluşan gerçek mumlarda ayrıca forward-shadow testine girer.
Takip ettiğim paritelerListeyi görüntüle veya değiştir
PARİTELER
Botun taradığı liste
—
Listeyi değiştirdiğinde sonraki bulut taramasında yeni pariteler otomatik olarak 8 canonical zaman dilimine alınır ve geçmiş toplama kuyruğuna eklenir.