Creé una plataforma de IA multiagente para señales de criptomonedas al contado: así es como se ve
¡Hola a todos!
Durante las últimas semanas, he estado trabajando en un proyecto personal: una plataforma de criptomonedas multiagente diseñada para filtrar el ruido del mercado y generar señales claras y prácticas para operar al contado.
Quería algo que fuera más allá de los indicadores básicos y que realmente combinara análisis multifactorial (seguimiento de la liquidez, clasificación por sectores y fortaleza de la tendencia frente a Bitcoin) en un sencillo panel móvil ajustado al riesgo.
Aquí tienen una captura rápida de la interfaz móvil que he estado probando:
* Contexto del mercado: un indicador general de APETITO POR EL RIESGO para evaluar el impulso global del mercado.
* Puntuación y clasificación: sistema de puntuación automatizado (p. ej., NEARUSDT, TIAUSDT) que tiene en cuenta la fortaleza relativa frente a BTC durante 30 días (RS30) y los filtros de medias móviles (por encima de EMA50 y EMA200).
* Niveles de liquidez y sectores: clasificación de activos por niveles de liquidez (niveles A, B y C) y sectores del mercado (IA, L1-Alt, etc.) para seguir el flujo del dinero inteligente.
Ahora mismo estoy afinando la lógica de los agentes en el backend para equilibrar los indicadores de impulso (por ejemplo, gestionar las entradas cuando el RSI se acerca a umbrales más altos) y automatizar el dimensionamiento del riesgo de las posiciones.
Me encantaría conocer sus opiniones o recibir comentarios de otros desarrolladores y traders. ¿En qué métricas se basan más para sus agentes de filtrado de operaciones al contado?
¡Hola a todos!
Durante las últimas semanas, he estado trabajando en un proyecto personal: una plataforma de criptomonedas multiagente diseñada para filtrar el ruido del mercado y generar señales claras y prácticas para operar al contado.
Quería algo que fuera más allá de los indicadores básicos y que realmente combinara análisis multifactorial (seguimiento de la liquidez, clasificación por sectores y fortaleza de la tendencia frente a Bitcoin) en un sencillo panel móvil ajustado al riesgo.
Aquí tienen una captura rápida de la interfaz móvil que he estado probando:
* Contexto del mercado: un indicador general de APETITO POR EL RIESGO para evaluar el impulso global del mercado.
* Puntuación y clasificación: sistema de puntuación automatizado (p. ej., NEARUSDT, TIAUSDT) que tiene en cuenta la fortaleza relativa frente a BTC durante 30 días (RS30) y los filtros de medias móviles (por encima de EMA50 y EMA200).
* Niveles de liquidez y sectores: clasificación de activos por niveles de liquidez (niveles A, B y C) y sectores del mercado (IA, L1-Alt, etc.) para seguir el flujo del dinero inteligente.
Ahora mismo estoy afinando la lógica de los agentes en el backend para equilibrar los indicadores de impulso (por ejemplo, gestionar las entradas cuando el RSI se acerca a umbrales más altos) y automatizar el dimensionamiento del riesgo de las posiciones.
Me encantaría conocer sus opiniones o recibir comentarios de otros desarrolladores y traders. ¿En qué métricas se basan más para sus agentes de filtrado de operaciones al contado?
