Trixter ISO

Isolation Forest è un algoritmo di machine learning per la rilevazione di anomalie (outlier).

• Partizione casuale: L'algoritmo seleziona ripetutamente una caratteristica casuale e un valore di soglia casuale per suddividere i dati, fino a quando ogni punto non si trova in una "cella" separata (o fino al raggiungimento della profondità massima).
• Profondità di isolamento: Le anomalie vengono "isolate" più rapidamente, poiché richiedono meno suddivisioni per separarsi dal resto dei dati (si trovano lontane dai cluster densi).
• Costruzione della foresta: Viene creato un insieme di alberi decisionali casuali (foresta) e per ogni punto viene calcolata la profondità media di isolamento su tutti gli alberi.
• Punteggio di anomalia: Minore è la profondità media, maggiore è la probabilità che il punto sia un'anomalia (su questa base viene costruito un punteggio di anomalia da 0 a 1).

• Ricerca di outlier nei dati (transazioni fraudolente, guasti alle apparecchiature, intrusioni nella rete).
• Pulizia dei dati prima dell'addestramento di altri modelli (rimozione del rumore).
• Monitoraggio dei sistemi in tempo reale (letture dei sensori).

Vantaggio principale: funziona in modo rapido ed efficiente in spazi multidimensionali, non richiede dati etichettati (apprendimento non supervisionato).

Il bot Trixter ISO è costruito applicando questo approccio.

L'algoritmo Trixter ISO implementa la ricerca di pattern utilizzando isolation forest (ISO in breve). Partiamo dal presupposto che il mercato dell'oro sia sufficientemente efficiente e che la maggior parte delle fluttuazioni dei prezzi costituisca rumore di mercato, non prevedibile. Ma possiamo isolare frammenti del grafico dell'oro (le cosiddette anomalie) in cui esso è massimamente prevedibile. In questo modo ho identificato il 30% dei segmenti del grafico che sono ben prevedibili.

Principi chiave

• Analisi della volatilità dell'oro su più timeframe e periodi di indicatori.
• Raggruppamento della volatilità per cercare pattern efficaci (da 100 a 3000).
• Verifica statistica: alta aspettativa matematica di guadagno e significatività statistica.
• I pattern che non superano la verifica vengono etichettati come rumore — in tali situazioni non vengono aperti trade.
• Test forward obbligatorio di 2 anni prima dell'accesso a un conto reale.

Caratteristiche della logica di trading

• Apertura degli ordini con ordini limite a una distanza selezionata dal prezzo — slittamento minimo.
• Se l'ordine limite non viene eseguito (il prezzo non tocca il livello) e il segnale scompare — l'ordine viene eliminato.
• Le posizioni aperte sono protette da stop-loss e take-profit e vengono chiuse al prezzo di mercato in caso di segnale contrario.
• Il robot non utilizza martingala, arbitraggio o altre strategie ad alto rischio.
• Timeframe consigliati: da M5 a H1. Quello ottimale è H1 XAUUSD.
• È prevista una configurazione flessibile dell'attività di trading (parametri di seguito).

Impostazioni principali

• Allow BUY signals, Allow SELL signals — consentono o vietano acquisti/vendite in presenza di sicurezza sulla direzione del mercato.
• Signals sensitivity, Filter sensitivity — soglia di sensibilità dei segnali e di filtraggio del rumore. Il valore predefinito è 0.5. Può essere aumentato fino a 0.7–0.9 per segnali più puliti.
• Filter by trading hours — limitazione dell'orario di negoziazione. Per impostazione predefinita — 24 ore su 24.

Impostazioni di gestione del capitale

• Distance in points for limit order — distanza dal prezzo all'ordine limite. Predefinito: 250. Più basso → più trade, più alto → più conservativo.
• Max positions + orders number — numero massimo di posizioni aperte contemporaneamente (senza averaging). Predefinito: 3.
• Impostazioni aggiuntive: ritardo tra le aperture, controllo dello spread massimo, livelli di stop-loss e take-profit.