Trixter EE
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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
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Elliptic Envelope (Enveloppe Elliptique) est un algorithme d'apprentissage automatique paramétrique conçu pour détecter les valeurs aberrantes (outliers) et les anomalies dans des données multidimensionnelles.
La méthode repose sur l'hypothèse que les données « normales » (l'échantillon principal) suivent une loi normale (gaussienne) multidimensionnelle.
Principe de fonctionnement
- Formation de l'ellipsoïde : Dans l'espace des caractéristiques, l'algorithme construit un hyperellipsoïde autour du groupe central de points. La limite de cet ellipsoïde est déterminée par la matrice de covariance et la moyenne des caractéristiques.
- Utilisation de la distance de Mahalanobis : Pour chaque point, la distance de Mahalanobis jusqu'au centre de la distribution est calculée. Cette distance prend en compte non seulement l'éloignement, mais aussi la corrélation entre les caractéristiques et la dispersion des données le long des différents axes.
- Évaluation de la robustesse (MCD) : Pour éviter que les valeurs aberrantes elles-mêmes ne déforment l'estimation du centre et de la forme de l'ellipsoïde, la méthode utilise le Déterminant de Covariance Minimale (Minimum Covariance Determinant, MCD). L'algorithme cherche un sous-ensemble de données d'une taille spécifique (définie par un paramètre) qui minimise le déterminant de la matrice de covariance, excluant ainsi les valeurs extrêmes du processus d'ajustement de l'ellipsoïde.
- Classification :
- Points à l'intérieur de l'ellipsoïde — objets normaux (inliers, étiquette 1).
- Points à l'extérieur de l'ellipsoïde — anomalies ou valeurs aberrantes (outliers, étiquette -1).
- Le seuil de distance au-delà duquel un point est considéré comme une valeur aberrante est défini par le hyperparamètre du taux de contamination (contamination).
Domaines d'utilisation
- Nettoyage des données (Data Cleaning) : Élimination du bruit extrême et des erreurs de mesure avant l'entraînement des modèles principaux (classification, régression).
- Détection d'anomalies (Anomaly / Outlier Detection) : Recherche d'objets non standard dans l'échantillon, par exemple :
- Détection d'opérations frauduleuses (Fraud Detection).
- Filtrage des pannes de capteurs ou d'équipements.
- Filtrage des motifs atypiques ou du bruit dans les caractéristiques.
Le robot Trixter EE est conçu selon cette approche.
L'algorithme Trixter EE implémente la recherche de configurations à l'aide de l'Elliptic Envelope (abrégé EE). Nous partons de l'hypothèse que le marché de l'or est suffisamment efficient et que la plupart des fluctuations de prix constituent un bruit de marché impossible à prédire. Cependant, nous pouvons isoler des fragments du graphique de l'or (appelés anomalies) dans lesquels il est extrêmement prévisible. J'ai ainsi identifié 40 % de zones du graphique qui sont nettement prévisibles.
Principes clés
- Analyse de la volatilité de l'or sur plusieurs unités de temps et périodes d'indicateurs.
- Regroupement de la volatilité pour rechercher des configurations efficaces (de 100 à 3000).
- Vérification statistique : espérance mathématique de gain élevée et significativité statistique.
- Les configurations n'ayant pas réussi la vérification sont marquées comme du bruit — dans ces situations, aucune position n'est ouverte.
- Test prospectif (forward test) obligatoire de 2 ans avant l'autorisation sur un compte réel.
Particularités de la logique de trading
- Ouverture de positions par ordres limites à une distance choisie du prix — glissement (slippage) minimal.
- Si un ordre limite n'est pas déclenché (le prix n'a pas touché le niveau) et que le signal disparaît, l'ordre est supprimé.
- Les positions ouvertes sont assorties d'un Stop Loss et d'un Take Profit, et sont clôturées au prix du marché en cas de signal contraire.
- Le robot n'utilise pas de martingale, d'arbitrage ou d'autres stratégies à haut risque.
- Unités de temps recommandées : de M5 à H1. Optimale : H1 XAUUSD.
- Un paramétrage flexible de l'activité de trading est prévu (paramètres ci-dessous).
Paramètres principaux
- Allow BUY signals, Allow SELL signals — autorisent ou interdisent les achats/ventes en cas de certitude sur la direction du marché.
- Signals sensitivity, Filter sensitivity — seuil de sensibilité des signaux et de filtrage du bruit. La valeur par défaut est 0.5. Peut être augmentée jusqu'à 0.7–0.9 pour des signaux plus propres.
- Filter by trading hours — restriction des heures de trading. Par défaut : fonctionnement 24h/24.
Paramètres de gestion du capital
- Distance in points for limit order — distance entre le prix et l'ordre limite. Par défaut : 250. Une valeur plus faible → plus de transactions ; une valeur plus élevée → plus conservateur.
- Max positions + orders number — nombre maximal de positions et d'ordres ouverts simultanément (sans lissage/grid). Par défaut : 3.
- Paramètres supplémentaires : délai entre les ouvertures, contrôle du spread maximal, niveaux de Stop Loss et Take Profit.
Important : Les paramètres par défaut sont déjà appliqués. Ne les modifiez pas sans nécessité absolue. Conservez le fichier de paramètres (.set) standard pour pouvoir revenir aux réglages d'usine.
Elliptic envelope + deux classificateurs → exportation vers ONNX | Période forward : 2 ans | Unité de temps rec. : H1 XAUUSD
