🧠 Lo que el sistema aprende

Auto-aprendizaje continuo: el bot analiza qué patrones tuvieron buen track record y cuáles fallaron sistemáticamente. Las señales nuevas que caen en patrones MALOS se penalizan automáticamente.

Necesita al menos 3 señales cerradas con cada patrón para sacar conclusión fiable. Recálculo cada hora.

Patrón	Veces visto	Win rate	Wins / Losses / Open	Return medio	Veredicto	Penalty
RSI sobrecompra (≥70) al entrar	5	—	0 · 0 · 5	+7.7%	🟡 sin datos suficientes	—
Catalizador grade D o F (débil)	5	—	0 · 0 · 5	-0.7%	🟡 sin datos suficientes	—
Sell-the-news (catalizador alcista + ya muy subido)	3	100.0%	1 · 0 · 2	+12.7%	🟡 sin datos suficientes	—
Earnings inminente (<7 días)	3	—	0 · 0 · 3	+19.6%	🟡 sin datos suficientes	—
Subida parabólica antes (+25% en 5d)	1	—	0 · 0 · 1	-18.0%	🟡 sin datos suficientes	—
Mercado risk_off cuando se mandó	0	—	0 · 0 · 0	—	🟡 sin datos suficientes	—
Crypto cuando BTC bajaba >3% 24h	0	—	0 · 0 · 0	—	🟡 sin datos suficientes	—
Spike menciones sin confirmación de volumen	0	—	0 · 0 · 0	—	🟡 sin datos suficientes	—

¿Cómo funciona el auto-aprendizaje?

Cada señal que enviamos guarda sus features: catalizador, regime, RSI, días a earnings, etc.
Cuando la señal se cierra (TP o SL hit), evaluamos el outcome real.
Agrupamos por patrón: "señales con catalizador alcista pero precio ya +25% en 1 mes" → contamos cuántas ganaron vs perdieron.
Si un patrón tiene win rate ≤30% con al menos 3 muestras → se le aplica -0.6⭐ de penalty a las futuras señales que caigan en él.
Si un patrón tiene win rate ≥65% → se le da +0.2⭐ bonus.
Es la rueda de auto-aprendizaje: el bot va aprendiendo qué tipos de señal NO funcionan en este entorno y se auto-corrige.

Nota: con pocas señales (<10 cerradas en total) los datos no son estadísticamente significativos. Confía en los patrones a partir de 20-30 señales cerradas.

🎯 ¿Las notas aciertan? (calibración de sub-grados)

Para cada sub-grado registramos qué nota se dio y, cuando la señal cerró, si acertó. Hipótesis: mejor nota → más aciertos. Si una nota alta falla mucho, sospechamos manipulación o sesgo en las fuentes — sobre todo en los grados que vienen de redes/noticias (Sentimiento, Catalizador), fáciles de inflar artificialmente.

Solo cuentan señales cerradas (TP/SL). ≥3 por banda para que el veredicto sea fiable.

Catalizador ⚠ fuente manipulable

🟡 sin datos suficientes

Nota	Cerradas	Win rate	W/L	R medio
A	—	—	—	—
B	1	100.0%	1/0	+1.40R
C	—	—	—	—
D	—	—	—	—
F	—	—	—	—

Notas altas (A/B) que fallaron: 0.0% de 1

Precio (técnico)

🟡 sin datos suficientes

Nota	Cerradas	Win rate	W/L	R medio
A	1	100.0%	1/0	+1.40R
B	—	—	—	—
C	—	—	—	—
D	—	—	—	—
F	—	—	—	—

Notas altas (A/B) que fallaron: 0.0% de 1

Sentimiento ⚠ fuente manipulable

🟡 sin datos suficientes

Nota	Cerradas	Win rate	W/L	R medio
A	—	—	—	—
B	1	100.0%	1/0	+1.40R
C	—	—	—	—
D	—	—	—	—
F	—	—	—	—

Notas altas (A/B) que fallaron: 0.0% de 1

Fundamentales

🟡 sin datos suficientes

Nota	Cerradas	Win rate	W/L	R medio
A	—	—	—	—
B	—	—	—	—
C	—	—	—	—
D	1	100.0%	1/0	+1.40R
F	—	—	—	—

Analistas

🟡 sin datos suficientes

Nota	Cerradas	Win rate	W/L	R medio
A	1	100.0%	1/0	+1.40R
B	—	—	—	—
C	—	—	—	—
D	—	—	—	—
F	—	—	—	—

Notas altas (A/B) que fallaron: 0.0% de 1