Trixter DTR

  • 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

Árbol de decisión es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que funciona según el principio de preguntas secuenciales de "Sí/No". Tiene una estructura de árbol donde:

  • Nodos internos — son comprobaciones de alguna característica (por ejemplo, "¿Edad > 18?").

  • Ramas — son los resultados de la comprobación (Sí/No).

  • Hojas — son la decisión final (respuesta).

El proceso de construcción consiste en que el algoritmo encuentra automáticamente la característica más importante en cada paso (utilizando criterios como el Índice de Gini o la Entropía) y divide los datos en grupos más homogéneos hasta obtener una hoja pura o alcanzar restricciones.

¿Para qué se utiliza?

Los árboles de decisión son versátiles y se utilizan en dos tipos principales de tareas:

  1. Clasificación (respuesta categórica):

    • Asignar a un cliente a la categoría "aprobado" o "rechazado" en un banco.

    • Identificar la especie de un animal según sus características.

    • Determinar la probabilidad de compra o venta de un activo financiero.

  2. Regresión (respuesta numérica):

    • Predecir el precio de un apartamento en función de la superficie y la ubicación.

    • Predecir la dirección del movimiento del oro.

Principales ventajas:

  • Transparencia e interpretabilidad: A diferencia de las redes neuronales, se puede explicar fácilmente por qué el modelo tomó una decisión determinada (se puede dibujar y seguir el camino desde la raíz hasta la hoja).

  • No requiere preparación de datos: Funciona bien con diferentes tipos de características (numéricas y categóricas) y no es sensible a valores atípicos.

  • Selección de características: Muestra automáticamente qué factores son los más importantes.


El bot Trixter DTR está construido utilizando este enfoque.

El algoritmo Trixter DTR implementa la búsqueda de patrones utilizando un árbol de decisión (abreviado como DTR). Partimos del supuesto de que el mercado del oro es suficientemente eficiente y que la mayoría de las fluctuaciones de precios son ruido de mercado que no se puede predecir. Pero podemos aislar fragmentos del gráfico del oro (las llamadas anomalías) en los que es máximamente predecible. Así, hemos identificado el 15% de los tramos del gráfico que son bien predecibles.


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).
  • Validación estadística: alta esperanza matemática de beneficio y significancia estadística.
  • Los patrones que no superan la validación se marcan como ruido — en tales situaciones no se abren operaciones.
  • Prueba forward obligatoria de 2 años antes de ser admitido en una cuenta real.

Características de la lógica de trading

  • Apertura de operaciones con órdenes limit a una distancia seleccionada del precio — deslizamiento mínimo.
  • Si una orden limit no se activa (el precio no toca el nivel) y la señal desaparece — la orden se elimina.
  • Las posiciones abiertas están protegidas por 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. Óptimo — H1 XAUUSD.
  • Se proporciona un ajuste 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 de horario de trading. Por defecto — 24/7.

Configuración de gestión de capital

  • Distance in points for limit order — distancia desde el precio hasta la orden limit. 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 de spread máximo, niveles de stop-loss y take-profit.
Importante: Los ajustes predeterminados ya están establecidos. No los cambie a menos que sea absolutamente necesario. Guarde el archivo de configuración estándar para poder volver a los parámetros de fábrica.
Isolation forest + dos clasificadores → exportar a ONNX  |  Período forward: 2 años  |  Marco temporal recomendado: H1 XAUUSD

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¿Estás listo para potenciar tus operaciones con oro? Impulse de Starpoint Trading: un EA para el oro con seis estrategias que espera el momento perfecto. Come chat with us in our public MQL5 channel!  https://www.mql5.com/en/channels/starpoint Lee mi análisis de Impulse en comparación con otros sistemas de rejilla similares: https://www.mql5.com/en/blogs/post/773192 ¡Ya está aquí Impulse v2.00! Ha llegado la mayor actualización en la historia de Impulse. La versión 2.00 toma todo lo que hacía d
Velocidad de scalper con entradas de francotirador. Diseñado para el oro. PRECIO MUY LIMITADO: 249 USD (499 USD habitual) para celebrar el próximo lanzamiento de WR6 en las próximas semanas ¿Cansado de todos esos EA falsos que acaban desapareciendo? La mayoría de los autores se limitan a crear otro EA cuando el primero falla; yo quería hacerlo de otra manera. Wave Rider es mi proyecto personal, creado por pasión: un EA honesto y transparente, sin IA falsa ni backtests manipulados , que se ha act
Cosmos Orion — EA de ruptura de estructura de tres puntos en H2 para oro Crear orden en un mercado caótico. La mayoría de los EA para oro o intentan adivinar la dirección, o esconden el riesgo en grid y martingala. Cosmos Orion no hace ninguna de las dos cosas. No predice el mercado. Solo espera a que el precio forme una estructura confirmada de tres puntos y entra únicamente cuando se produce una ruptura real. Además, cada operación está protegida con un stop loss fijo. Un sistema práctico d
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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
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 10
¡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
¿Le gusta el trading de alta frecuencia y alta velocidad con bajo riesgo? Entonces este bot está creado especialmente para usted. Gracias a entradas precisas y a una alta esperanza matemática, el bot opera con stops ajustados mientras captura grandes movimientos en puntos. La relación entre el stop loss y el take profit puede alcanzar una proporción de 1:10 —es decir, el stop loss es 10 veces menor que el take profit—, manteniendo la rentabilidad de este bot de scalping sin asumir pérdidas prol
¿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
El método robust covariance (mincovdet) , o Minimum Covariance Determinant (MCD) , es un método robusto de estimación de la matriz de covarianza y el vector de medias, resistente a los valores atípicos en los datos. Idea del método La covarianza muestral clásica es muy sensible a la "contaminación". MCD resuelve este problema encontrando un subconjunto "limpio" de observaciones que no contiene valores atípicos, y calculando las estimaciones estándar (media y covarianza) solo sobre él. Para qué s
SVM resuelve un problema de clasificación binaria: separa dos clases. Pero One-Class SVM se entrena solo con datos de una clase (ejemplos "normales") y construye a su alrededor una frontera (un hiperplano en el espacio transformado) que separa esta región de todo lo demás. Todo lo que cae dentro de la región se considera normal, todo lo que está fuera es una anomalía. Cómo funciona Los datos se mapean a un espacio de características (mediante un kernel, por ejemplo RBF). El algoritmo busca un hi
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