Trixter KNN

  • Asesores Expertos
  • 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
  • Versión: 1.0
  • Activaciones: 15

Trixter KNN Gold — sistema de trading inteligente basado en el análisis de la volatilidad del oro.

El bot utiliza una búsqueda inteligente de patrones basada en el método de los vecinos más cercanos (KNN). Los patrones encontrados son procesados por dos clasificadores, tras lo cual el modelo se exporta al formato ONNX.

Principios clave

  • Análisis de la volatilidad del oro en múltiples marcos temporales y períodos de indicadores.
  • Agrupación de la volatilidad para encontrar patrones efectivos (de 100 a 3000).
  • Verificación estadística: alta esperanza matemática de ganancia y significancia estadística.
  • Los patrones que no superan la verificación se marcan como ruido — en tales situaciones no se abren operaciones.
  • Prueba forward obligatoria de 2 años antes del acceso a una cuenta real.

Características de la lógica de trading

  • Apertura de operaciones con órdenes límite a una distancia seleccionada del precio — deslizamiento mínimo.
  • Si la orden límite no se activa (el precio no toca el nivel) y la señal desaparece — la orden se elimina.
  • Las posiciones abiertas van acompañadas de stop-loss y take-profit, y se cierran a precio de mercado ante una señal contraria.
  • El robot no utiliza martingala, arbitraje ni otras estrategias de alto riesgo.
  • Marcos temporales recomendados: de M5 a H1. El óptimo es H1 XAUUSD.
  • Se dispone de una configuración flexible de la actividad de trading (parámetros a continuación).

Configuraciones principales

  • Allow BUY signals, Allow SELL signals — permiten o prohíben compras/ventas cuando hay confianza en la dirección del mercado.
  • Signals sensitivity, Filter sensitivity — umbral de sensibilidad de las señales y filtrado de ruido. Valor predeterminado: 0.5. Se puede aumentar hasta 0.7–0.9 para señales más limpias.
  • Filter by trading hours — restricción del horario de negociación. Por defecto — las 24 horas.

Configuraciones de gestión de capital

  • Distance in points for limit order — distancia desde el precio hasta la orden límite. Predeterminado: 250. Menor → más operaciones, mayor → más conservador.
  • Max positions + orders number — número máximo de posiciones abiertas simultáneamente (sin promediar). Predeterminado: 3.
  • Adicionalmente se configuran: retraso entre aperturas, control del spread máximo, niveles de stop-loss y take-profit.
Importante: La configuración predeterminada ya está establecida. No la modifique a menos que sea estrictamente necesario. Guarde el archivo de configuración estándar para poder volver a los parámetros de fábrica.
KNN + dos clasificadores → exportación a ONNX  |  Período forward: 2 años  |  Marco temporal recomendado: H1 XAUUSD
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Isolation Forest es un algoritmo de aprendizaje automático para la detección de anomalías (valores atípicos) . Principio del algoritmo: División aleatoria: El algoritmo selecciona repetidamente una característica aleatoria y un valor de umbral aleatorio para dividir los datos, hasta que cada punto quede en una "celda" independiente (o hasta alcanzar la profundidad máxima). Profundidad de aislamiento: Las anomalías se "aíslan" más rápido, ya que requieren menos divisiones para separarse del rest
¡Este bot opera las rupturas de niveles en el oro! Principios clave Análisis de la volatilidad del oro en múltiples temporalidades y períodos de indicadores. Agrupación de volatilidad para encontrar patrones efectivos (de 100 a 3000). Verificación estadística: alta expectativa matemática de beneficio y significación estadística. Los patrones que no superan la verificación se marcan como ruido; en tales situaciones no se abren operaciones. Pruebas hacia adelante ( forward test ) obligatori
Algoritmo Local Outlier Factor (LOF)   es un método de aprendizaje automático para encontrar anomalías en datos que no se pueden detectar mediante umbrales globales. A diferencia de los métodos simples, LOF busca   valores atípicos locales   comparando la densidad de puntos en su entorno inmediato. Cómo funciona La idea principal de LOF es sencilla: una anomalía es un punto cuya densidad de objetos alrededor es significativamente menor que la densidad alrededor de sus vecinos . Selección del vec
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¿Le gusta el trading de alta frecuencia y gran velocidad con un riesgo bajo? Entonces Trixter Quantum ha sido diseñado especialmente para usted. Gracias a sus entradas precisas y a su alta esperanza matemática, el bot opera con stops ajustados mientras captura grandes movimientos en pips. Su algoritmo central se basa en el análisis de la entrelazación local de estados adyacentes (patrones) , lo que le permite detectar al instante cambios microestructurales ocultos en el mercado. La relación ri
Elliptic Envelope (Envolvente Elíptica) es un algoritmo de aprendizaje automático paramétrico diseñado para detectar valores atípicos (outliers) y anomalías en datos multidimensionales. El método parte del supuesto de que los datos «normales» (la muestra principal) siguen una distribución normal (gaussiana) multidimensional. Principio de funcionamiento Formación del elipsoide: En el espacio de características, el algoritmo construye un hiperelipsoide alrededor del grupo central de puntos. El
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