Trixter DTR

  • Experten
  • Andrei Samokhin
    Andrei Samokhin
    Welcome to my seller page. I develop applications in the fields of AI and machine learning, and I am also passionate about trading systems. My products are based on various machine learning techniques. I research and apply state-of-the-art algorithms for time series analysis and am constantly
  • Version: 1.0
  • Aktivierungen: 15

Entscheidungsbaum ist ein überwachter maschineller Lernalgorithmus, der nach dem Prinzip aufeinanderfolgender „Ja/Nein“-Fragen funktioniert. Er hat eine baumartige Struktur, bei der:

  • Interne Knoten — sind Prüfungen eines bestimmten Merkmals (z. B. „Alter > 18?“).

  • Zweige — sind die Ergebnisse der Prüfung (Ja/Nein).

  • Blätter — sind die endgültige Entscheidung (Antwort).

Der Konstruktionsprozess besteht darin, dass der Algorithmus in jedem Schritt automatisch das wichtigste Merkmal findet (unter Verwendung von Kriterien wie dem Gini-Index oder der Entropie) und die Daten in homogenere Gruppen aufteilt, bis er ein reines Blatt erhält oder Beschränkungen erreicht.

Wofür wird er verwendet?

Entscheidungsbäume sind vielseitig einsetzbar und werden in zwei Hauptarten von Aufgaben verwendet:

  1. Klassifikation (kategoriale Antwort):

    • Zuordnung eines Kunden zur Kategorie „genehmigt“ oder „abgelehnt“ bei einer Bank.

    • Bestimmung der Tierart anhand von Merkmalen.

    • Bestimmung der Wahrscheinlichkeit eines Kaufs oder Verkaufs eines Finanzaktivums.

  2. Regression (numerische Antwort):

    • Vorhersage des Preises einer Wohnung basierend auf Fläche und Lage.

    • Vorhersage der Richtung der Goldbewegung.

Hauptvorteile:

  • Transparenz und Interpretierbarkeit: Im Gegensatz zu neuronalen Netzen können Sie leicht erklären, warum das Modell eine bestimmte Entscheidung getroffen hat (es kann gezeichnet und der Pfad von der Wurzel zum Blatt verfolgt werden).

  • Keine Datenvorbereitung erforderlich: Funktioniert gut mit verschiedenen Arten von Merkmalen (numerisch und kategorial) und ist unempfindlich gegenüber Ausreißern.

  • Merkmalauswahl: Zeigt automatisch, welche Faktoren am wichtigsten sind.


Bot Trixter DTR wurde mit diesem Ansatz entwickelt.

Der Trixter DTR-Algorithmus implementiert die Mustererkennung mithilfe eines Entscheidungsbaums (abgekürzt DTR). Wir gehen von der Annahme aus, dass der Goldmarkt ausreichend effizient ist und die meisten Preisschwankungen Marktrauschen sind, das nicht vorhersagbar ist. Wir können jedoch Fragmente des Goldcharts (sogenannte Anomalien) isolieren, in denen es maximal vorhersagbar ist. Auf diese Weise haben wir 15 % der Chartabschnitte identifiziert, die gut vorhersagbar sind.


Wichtige Prinzipien

  • Analyse der Goldvolatilität über mehrere Zeitrahmen und Indikatorperioden.
  • Gruppierung der Volatilität zur Suche nach effektiven Mustern (von 100 bis 3000).
  • Statistische Validierung: hoher mathematischer Erwartungswert des Gewinns und statistische Signifikanz.
  • Muster, die die Validierung nicht bestehen, werden als Rauschen markiert — in solchen Situationen werden keine Trades eröffnet.
  • Verpflichtender 2-Jahres-Forward-Test, bevor ein Live-Konto zugelassen wird.

Merkmale der Handelslogik

  • Eröffnung von Trades mit Limit-Orders in einem ausgewählten Abstand zum Preis — minimaler Slippage.
  • Wenn eine Limit-Order nicht ausgelöst wird (der Preis das Niveau nicht berührt) und das Signal verschwindet — wird die Order gelöscht.
  • Offene Positionen werden durch Stop-Loss und Take-Profit geschützt und bei einem gegensätzlichen Signal zum Marktpreis geschlossen.
  • Der Roboter verwendet kein Martingale, Arbitrage oder andere hochriskante Strategien.
  • Empfohlene Zeitrahmen: von M5 bis H1. Optimal — H1 XAUUSD.
  • Es ist eine flexible Anpassung der Handelsaktivität vorgesehen (Parameter unten).

Hauptparameter

  • Allow BUY signals, Allow SELL signals — erlauben oder verbieten Käufe/Verkäufe bei Sicherheit über die Marktrichtung.
  • Signals sensitivity, Filter sensitivity — Schwellenwert für die Signalempfindlichkeit und Rauschfilterung. Standardwert — 0.5. Kann auf 0.7–0.9 erhöht werden, um sauberere Signale zu erhalten.
  • Filter by trading hours — Einschränkung der Handelszeiten. Standardmäßig — rund um die Uhr.

Kapitalmanagement-Einstellungen

  • Distance in points for limit order — Abstand vom Preis zur Limit-Order. Standard: 250. Niedriger → mehr Trades, höher → konservativer.
  • Max positions + orders number — maximale Anzahl gleichzeitig offener Positionen (ohne Mittelung). Standard: 3.
  • Zusätzlich einstellbar: Verzögerung zwischen Eröffnungen, Kontrolle des maximalen Spreads, Stop-Loss- und Take-Profit-Niveaus.
Wichtig: Die Standardeinstellungen sind bereits festgelegt. Ändern Sie sie nur, wenn es unbedingt erforderlich ist. Speichern Sie die Standard-Set-Datei, um zu den Werkseinstellungen zurückkehren zu können.
Isolation forest + zwei Klassifikatoren → Export nach ONNX  |  Forward-Periode: 2 Jahre  |  Empf. Zeitrahmen: H1 XAUUSD

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Dieser Bot handelt Gold-Level-Breakouts! Schlüsselprinzipien Analyse der Gold-Volatilität über mehrere Zeitfenster und Indikatorperioden hinweg. Volatilitätsgruppierung zur Identifizierung effektiver Muster (von 100 bis 3000). Statistische Überprüfung: hoher mathematischer Erwartungswert und statistische Signifikanz. Muster, die die Prüfung nicht bestehen, werden als Rauschen markiert – in solchen Situationen werden keine Trades eröffnet. Obligatorischer 2-jähriger Forward-Test vor der Fr
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