GOLD CatBoost Clusters Gen2

Der GOLD CatBoost Clusters Gen2 EA arbeitet mit dem CatBoost-Algorithmus unter Verwendung von Clustering-Methoden. Dem CatBoost-Modell wird eine Reihe von Merkmalen zugeführt, die auf der Grundlage von Kursdaten und gleitenden Durchschnitten (MA) erstellt wurden. Dazu gehören Abstände zwischen dem Kurs und den gleitenden Durchschnitten über verschiedene Zeiträume hinweg sowie zwischen den gleitenden Durchschnitten selbst, wodurch Abweichungen und die Trendstärke erfasst werden können. Die Merkmale werden normalisiert – durch Division durch den Kurs oder den gleitenden Durchschnitt –, um sie skalierungsinvariant zu machen. Zusätzlich werden Statistiken aus rollierenden Fenstern (Mittelwert, Standardabweichung, Maximum und Minimum) verwendet, um die Volatilität und das Verhalten über einen bestimmten Zeitraum widerzuspiegeln. Es werden auch verzögerte Merkmale einbezogen, die vergangene Werte liefern, welche dem Modell helfen, die zeitliche Dynamik zu verstehen. Verhältnisbasierte Merkmale, wie beispielsweise Kurs-zu-MA und MA-zu-MA, beschreiben die relative Positionierung. Die Steigung der gleitenden Durchschnitte wird berechnet, um die Geschwindigkeit von Trendänderungen darzustellen, und eine Kompressionsmetrik – definiert als Summe der Abstände – gibt an, ob sich der Markt in einer Seitwärtsbewegung oder einem Trend befindet. Schließlich werden binäre Merkmale hinzugefügt, um die Trendstruktur zu beschreiben, beispielsweise Sequenzen wie MA1 > MA2 > MA3 und deren Umkehrung.