🚨 En direct aujourd'hui : aperçu de mon système d'alerte Machine Learning + Kernel 🚨 J'ai construit un moteur d'alerte en temps réel qui combine des signaux de machine learning avec un noyau sensible aux tendances et des contrôles de risque stricts. Je vais passer en revue le flux de travail de bout en bout — de la formation d'un setup à la façon dont les alertes sont routées vers Discord — et montrer des graphiques récents où il a réussi à capter les rotations de momentum. Conçu pour deux périodes 30 minutes → momentum de swing plus court, rotations plus rapides 4 heures → mouvements de swing plus longs, structure de tendance plus claire (Nous verrons comment j'ajuste les seuils pour chacun.) Ce que je vais couvrir Logique des signaux en action — la flèche verte ne s'affiche que lorsque plusieurs confirmations s'alignent Fenêtre de tendance (KA) — contexte de TF supérieur pour garder les trades avec le mouvement dominant Gardiens d'entrée intelligents — filtres anti-chasse : distance par rapport à la tendance, vérifications d'impulsion/plage, plus un court temps de recharge Sorties en une fois — une alerte de SORTIE combinée : VENDRE ou TP pour que l'automatisation reste simple Tableau de bord de performance — statistiques sur le graphique : trades effectués, taux de réussite, % de gain/perte moyen, %, et PnL avec des frais de round-trip réalistes Prêt pour Webhook — messages clairs qui se branchent directement dans Discord ou un bot Si vous tradez des swings de momentum et que vous voulez des entrées objectives, des sorties claires, et moins d'achats excessifs, cela va vous plaire. Ce n'est pas un conseil financier. Gérez le risque. À bientôt en direct ! 🔥📈