Trixter EE
- Experten
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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
Elliptic Envelope (Elliptische Hülle) ist ein parametrischer Algorithmus des maschinellen Lernens, der zur Erkennung von Ausreißern (Outliers) und Anomalien in multidimensionalen Daten entwickelt wurde.
Die Methode basiert auf der Annahme, dass „normale“ Daten (die Hauptstichprobe) einer multidimensionalen Normalverteilung (Gauß-Verteilung) folgen.
Funktionsprinzip
- Bildung des Ellipsoids: Im Merkmalsraum erzeugt der Algorithmus ein Hyperellipsoid um die zentrale Gruppe von Punkten. Die Grenze dieses Ellipsoids wird durch die Kovarianzmatrix und den Mittelwert der Merkmale bestimmt.
- Verwendung der Mahalanobis-Distanz: Für jeden Punkt wird die Mahalanobis-Distanz zum Zentrum der Verteilung berechnet. Diese Distanz berücksichtigt nicht nur die Nähe, sondern auch die Korrelation zwischen den Merkmalen und die Streuung der Daten entlang verschiedener Achsen.
- Robustheitsschätzung (MCD): Um zu verhindern, dass Ausreißer selbst die Schätzung des Zentrums und der Form des Ellipsoids verfälschen, nutzt die Methode die minimale Kovarianzdeterminante (Minimum Covariance Determinant, MCD). Der Algorithmus sucht nach einer Datenteilmenge einer bestimmten Größe (über einen Parameter festgelegt), die die Determinante der Kovarianzmatrix minimiert und somit Extremwerte vom Anpassungsprozess des Ellipsoids ausschließt.
- Klassifizierung:
- Punkte innerhalb des Ellipsoids — normale Objekte (Inliers, Label 1).
- Punkte außerhalb des Ellipsoids — Anomalien oder Ausreißer (Outliers, Label -1).
- Schwellenwert der Distanz, ab dem ein Punkt als Ausreißer gilt, wird über den Hyperparameter des Anomalieanteils (contamination) festgelegt.
Einsatzbereiche
- Datenbereinigung (Data Cleaning): Entfernung von extremem Rauschen und Messfehlern vor dem Training primärer Modelle (Klassifikation, Regression).
- Anomalieerkennung (Anomaly / Outlier Detection): Suche nach unüblichen Objekten in der Stichprobe, zum Beispiel:
- Erkennung von Betrugsversuchen (Fraud Detection).
- Filterung von Sensor- oder Geräteausfällen.
- Filterung untypischer Muster oder Rauschen in den Merkmalen.
Der Bot Trixter EE basiert auf diesem Ansatz.
Der Algorithmus Trixter EE setzt die Mustererkennung mithilfe der Elliptic Envelope (kurz EE) um. Wir gehen davon aus, dass der Goldmarkt recht effizient ist und die meisten Preisschwankungen ein unvorhersehbares Marktrauschen darstellen. Wir können jedoch Fragmente des Goldcharts isolieren (sogenannte Anomalien), in denen dieser hochgradig vorhersehbar ist. Auf diese Weise habe ich 40 % der Chartbereiche identifiziert, die gut vorhersehbar sind.
Kernprinzipien
- Analyse der Goldvolatilität über mehrere Zeitfenster und Indikatorperioden hinweg.
- Gruppierung der Volatilität zur Suche nach effektiven Mustern (von 100 bis 3000).
- Statistische Überprüfung: hoher mathematischer Erwartungswert und statistische Relevanz.
- Muster, die die Überprüfung nicht bestehen, werden als Rauschen markiert — in solchen Situationen werden keine Positionen eröffnet.
- Obligatorischer Forward-Test über 2 Jahre vor der Freigabe für ein Realkonto.
Besonderheiten der Handelslogik
- Eröffnung von Positionen über Limit-Orders in einem wählbaren Abstand zum Preis — minimaler Slippage.
- Wenn eine Limit-Order nicht ausgeführt wird (Preis hat das Niveau nicht berührt) und das Signal verschwindet, wird die Order gelöscht.
- Offene Positionen werden von Stop Loss und Take Profit begleitet und bei einem Gegensignal zum Marktpreis geschlossen.
- Der Robot nutzt kein Martingale, Arbitrage oder andere Hochrisikostrategien.
- Empfohlene Zeitfenster: von M5 bis H1. Optimal: H1 XAUUSD.
- Eine flexible Einstellung der Handelsaktivität ist vorgesehen (Parameter siehe unten).
Haupteinstellungen
- Allow BUY signals, Allow SELL signals — erlauben oder verbieten Käufe/Verkäufe bei Vertrauen in die Marktrichtung.
- Signals sensitivity, Filter sensitivity — Schwellenwert für Signalsensitivität und Rauschfilterung. Standardwert ist 0.5. Kann für sauberere Signale auf 0.7–0.9 erhöht werden.
- 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. Kleinerer Wert → mehr Trades; größerer Wert → konservativer.
- Max positions + orders number — maximale Anzahl gleichzeitig offener Positionen (ohne Nachkauf/Averaging). Standard: 3.
- Zusätzlich konfigurierbar: Verzögerung zwischen Eröffnungen, Kontrolle des maximalen Spreads, Stop-Loss- und Take-Profit-Niveaus.
Wichtig: Die Standardeinstellungen sind bereits festgelegt. Ändern Sie diese nicht ohne dringenden Bedarf. Speichern Sie die Standard-Set-Datei, um bei Bedarf auf die Werkseinstellungen zurückgreifen zu können.
Elliptic envelope + zwei Klassifikatoren → Export nach ONNX | Forward-Zeitraum: 2 Jahre | Empf. Zeitfenster: H1 XAUUSD
