Trixter LOF

  • 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

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.

  1. Selección del vecindario. Para cada punto, el algoritmo encuentra los  k  vecinos más cercanos.

  2. Cálculo de la densidad local. Calcula qué tan "estrechamente" está rodeado el punto por sus vecinos.

  3. Comparación con los vecinos. El algoritmo compara la densidad alrededor del punto con la densidad promedio alrededor de sus vecinos.

  4. Puntuación final. El valor final de LOF indica cuántas veces la densidad alrededor del punto es menor que la de sus vecinos.

    • LOF ≈ 1: la densidad del punto es comparable a la de su entorno (normal).

    • LOF >> 1: la densidad es significativamente menor (posible anomalía). El umbral típico para una anomalía es > 1.5.

Para qué se utiliza

LOF se usa ampliamente en problemas donde las anomalías pueden existir dentro de grupos individuales de datos, no solo en el contexto general.

  • Detección de anomalías en general: Identificación de transacciones sospechosas, fallos de equipos o comportamientos anómalos de usuarios.

  • Industria y energía: Análisis de patrones anómalos de consumo energético para prevenir pérdidas y avanzar hacia el mantenimiento predictivo de equipos.

  • Series temporales: Búsqueda de puntos anómalos o segmentos completos (subsecuencias) en datos temporales (por ejemplo, mediante una versión adaptada).


El bot Trixter LOF está construido aplicando este enfoque.

El algoritmo Trixter LOF implementa la búsqueda de patrones mediante Local Outlier Factor (LOF, abreviado). Partimos del supuesto de que el mercado del oro es suficientemente eficiente y que la mayoría de las fluctuaciones de precios constituyen ruido de mercado que no se puede predecir. Pero podemos identificar fragmentos del gráfico del oro (las llamadas anomalías) en los que es máximamente predecible. De esta manera, he aislado el 30% de los segmentos 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 buscar 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 de ser admitido en una cuenta real.

Características de la lógica de trading

  • Apertura de operaciones con órdenes limitadas a una distancia seleccionada del precio — deslizamiento mínimo.
  • Si la orden limitada 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 proporciona un ajuste flexible de la actividad comercial (parámetros a continuación).

Configuración principal

  • Permitir señales de COMPRA, Permitir señales de VENTA — permiten o prohíben compras/ventas cuando se tiene confianza en la dirección del mercado.
  • Sensibilidad de señales, Sensibilidad de filtro — umbral de sensibilidad de señales y filtrado de ruido. Valor predeterminado: 0.5. Se puede aumentar hasta 0.7–0.9 para señales más limpias.
  • Filtrar por horario de negociación — restricción del horario de trading. Por defecto — 24/7.

Configuración de gestión de capital

  • Distancia en puntos para orden limitada — distancia del precio a la orden limitada. Predeterminado: 250. Menor → más operaciones, mayor → más conservador.
  • Número máximo de posiciones + órdenes — número máximo de posiciones abiertas simultáneamente (sin promediar). Predeterminado: 3.
  • Adicionalmente se pueden configurar: retraso entre aperturas, control del spread máximo, niveles de stop-loss y take-profit.
Importante: La configuración predeterminada ya está establecida. No la modifiques a menos que sea absolutamente necesario. Guarda el archivo de configuración estándar para poder volver a los parámetros de fábrica.
LOF + dos clasificadores → exportar a ONNX  |  Período forward: 2 años  |  Marco temporal recomendado: H1 XAUUSD

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Gold Snap
Chen Jia Qi
4.63 (27)
Gold Snap — Sistema de captura rápida de beneficios en oro Oferta de lanzamiento de Gold Snap v2.3: 50% de descuento en licencias ilimitadas para los primeros 10 compradores (solo quedan 3), por solo $399. Incluye un EA gratuito de nuestra colección interna para uso personal. La oferta termina al agotarse las unidades. Precio habitual: $799. Señal en vivo: https://www.mql5.com/en/signals/2362714 Señal en vivo 2: https://www.mql5.com/en/signals/2372603 Señal en vivo 3  v2. 1 : https://www.mql5.c
The Gold Phantom
Profalgo Limited
4.72 (47)
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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
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¿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
Sistema de trading de scalping basado en inteligencia artificial: el último desarrollo en el ámbito de la IA y el trading. Como estoy inmerso en el proceso de desarrollo y escribo muchos sistemas de trading por encargo para mis clientes, no me da tiempo a probarlos yo mismo. Invito a los respetados compradores a compartir conmigo informes de trading; siempre estoy abierto a una colaboración fructífera. Si alguno de los sistemas de trading despierta su interés, asegúrese de escribirme para que ha
Sistema de trading de scalping basado en inteligencia artificial: el último desarrollo en el ámbito de la IA y el trading. Este sistema se diferencia del anterior por su mayor rentabilidad histórica . En él se utilizan algoritmos de aprendizaje especiales para operar con un alto profit factor. Dado que estoy inmerso en el proceso de desarrollo y escribo muchos sistemas de trading por encargo para mis clientes, no tengo tiempo para probarlos yo mismo. Invito a los respetados compradores a compart
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