Trixter breakout

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  • 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
  • Versione: 1.1
  • Attivazioni: 15
Questo bot opera sui breakout dei livelli dell'oro!

Principi chiave

  • Analisi della volatilità dell'oro su più timeframe e periodi degli indicatori.

  • Raggruppamento della volatilità per individuare pattern efficaci (da 100 a 3000).

  • Verifica statistica: elevata aspettativa matematica di profitto e significatività statistica.

  • I pattern che non superano la verifica vengono contrassegnati come rumore — in tali situazioni non si aprono operazioni.

  • Forward test obbligatorio di 2 anni prima di consentire l'uso su un conto reale.

Caratteristiche della logica di trading

  • Apertura delle operazioni tramite ordini stop a una distanza impostata dal prezzo — breakout dei livelli.

  • Se l'ordine stop non viene attivato (il prezzo non ha toccato il livello) e il segnale scompare, l'ordine viene eliminato.

  • Le posizioni aperte sono gestite con Stop Loss e Take Profit e vengono chiuse al prezzo di mercato in presenza di un segnale opposto.

  • Il robot non utilizza martingala, arbitraggio o altre strategie ad alto rischio.

  • Timeframe consigliati: da M5 a H1. Il timeframe ottimale è H1 su XAUUSD.

  • Configurazione flessibile dell'attività di trading (parametri riportati di seguito).

Impostazioni principali

  • Allow BUY signals, Allow SELL signals — autorizzano o vietano gli acquisti/le vendite in base alla fiducia nella direzione del mercato.

  • Signals sensitivity, Filter sensitivity — soglia di sensibilità dei segnali e del filtraggio del rumore. Il valore predefinito è 0.5. Può essere aumentato a 0.7–0.9 per ottenere segnali più puliti.

  • Filter by trading hours — limitazione dell'orario di trading. Per impostazione predefinita, è attivo 24 ore su 24.

Impostazioni di gestione del capitale

  • Distance in points for stop order — distanza in punti dal prezzo all'ordine pendente. Default: 250. Valore più basso → più operazioni; valore più alto → approccio più conservativo.

  • Max positions + orders number — numero massimo di posizioni e ordini aperti contemporaneamente (senza mediata). Default: 3.

  • Opzioni aggiuntive configurabili: ritardo tra le aperture, controllo dello spread massimo, livelli di Stop Loss e Take Profit.

Importante: Le impostazioni predefinite sono già preimpostate. Non modificarle se non strettamente necessario. Salvare il file di parametri standard (.set) per mantenere la possibilità di ripristinare i valori di fabbrica.

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Goldwave Ultra EA
Shengzu Zhong
4.67 (6)
Conto di Trading Reale — LIVE SIGNAL | IC MARKETS: https://www.mql5.com/en/signals/2339082 GoldWave Ultra utilizza la stessa logica di trading principale e lo stesso framework di esecuzione del segnale live verificato mostrato sopra su MQL5. Quando l'EA viene utilizzato con le impostazioni ottimizzate raccomandate presso un broker ECN/RAW Spread affidabile ( ad esempio, TMGM ), il suo comportamento nel trading reale è progettato per seguire da vicino la struttura delle operazioni, la gestione de
SixtyNine EA
Farzad Saadatinia
4.43 (7)
SixtyNine EA – Un Expert Advisor Gold per MetaTrader 5, con 6 livelli strategici integrati, Stop Loss predefinito su ogni operazione e una struttura di trading pulita senza Martingale, sistemi Recovery o Grid Trading. Segnale Live Pubblico: Capitale iniziale $500, Lotto fisso 0.02, Crescita 500%+, 20 settimane Live Il segnale live pubblico è il principale punto di riferimento per dimostrare le prestazioni di SixtyNine EA . Il conto è partito con un saldo di $500 , utilizzando un lotto fisso di
Altri dall’autore
Trixter ISO
Andrei Samokhin
Isolation Forest è un algoritmo di machine learning per la rilevazione di anomalie (outlier) . Principio dell'algoritmo: 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
Trixter KNN
Andrei Samokhin
Trixter KNN Gold — sistema di trading intelligente basato sull'analisi della volatilità dell'oro. Il bot utilizza una ricerca intelligente di pattern basata sul metodo dei vicini più prossimi (KNN). I pattern trovati vengono elaborati da due classificatori, dopodiché il modello viene esportato nel formato ONNX. Principi chiave Analisi della volatilità dell'oro su più timeframe e periodi di indicatori. Raggruppamento della volatilità per trovare pattern efficaci (da 100 a 3000). Verifica statisti
Trixter LOF
Andrei Samokhin
Algoritmo Local Outlier Factor (LOF)   è un metodo di machine learning per trovare anomalie nei dati che non possono essere rilevate tramite soglie globali. A differenza dei metodi semplici, LOF cerca   outlier locali   confrontando la densità dei punti nel loro intorno immediato. Come funziona L'idea principale di LOF è semplice: un'anomalia è un punto la cui densità di oggetti attorno è significativamente inferiore rispetto alla densità attorno ai suoi vicini . Selezione dell'intorno.   Per og
Trixter DTR
Andrei Samokhin
Albero decisionale è un algoritmo di apprendimento automatico supervisionato che funziona secondo il principio di domande sequenziali "Sì/No". Presenta una struttura ad albero dove: Nodi interni — sono verifiche di qualche caratteristica (ad esempio, "Età > 18?"). Rami — sono i risultati della verifica (Sì/No). Foglie — sono la decisione finale (risposta). Il processo di costruzione consiste nel fatto che l'algoritmo trova automaticamente la caratteristica più importante in ogni passaggio (utili
Trixter HFT
Andrei Samokhin
Ama il trading ad alta frequenza e ad alta velocità a basso rischio? Allora questo bot è stato creato appositamente per lei. Grazie a ingressi precisi e a un'elevata speranza matematica, il bot opera con stop stretti catturando al contempo ampi movimenti in punti. Il rapporto tra stop loss e take profit può raggiungere 1:10 — ovvero lo stop loss è 10 volte più piccolo del take profit — rimanendo redditizio senza accumulare perdite latenti, secondo i risultati dei test. È un sistema eccellente
Trixter Quantum
Andrei Samokhin
Ama il trading ad alta frequenza e ad alta velocità con rischi contenuti? Allora Trixter Quantum è stato creato appositamente per Lei. Grazie a ingressi precisi e a un'elevata speranza matematica, il bot opera con stop-loss stretti catturando al contempo ampi movimenti in punti. Il suo algoritmo principale si basa sull' analisi dell'entanglement locale degli stati (pattern) adiacenti , consentendo di individuare all'istante le variazioni microstrutturali nascoste del mercato. Il rapporto stop-
Trixter EE
Andrei Samokhin
Elliptic Envelope (Inviluppo Ellittico) è un algoritmo di apprendimento automatico parametrico progettato per rilevare valori anomali (outliers) e anomalie in dati multidimensionali. Il metodo parte dal presupposto che i dati "normali" (il campione principale) seguano una distribuzione normale (gaussiana) multidimensionale. Principio di funzionamento Formazione dell'ellissoide: Nello spazio delle caratteristiche, l'algoritmo costruisce un iperellissoide attorno al gruppo centrale di punti. Il
Trixter MCD
Andrei Samokhin
Il metodo robust covariance (mincovdet) , o Minimum Covariance Determinant (MCD) , è un metodo robusto di stima della matrice di covarianza e del vettore delle medie, resistente agli outlier nei dati. Idea del metodo La covarianza campionaria classica è molto sensibile alla "contaminazione". MCD risolve questo problema trovando un sottoinsieme "pulito" di osservazioni che non contiene outlier, e calcolando le stime standard (media e covarianza) solo su di esso. A cosa serve MCD (mincovdet) 1. Ri
Trixter SVM
Andrei Samokhin
SVM risolve un problema di classificazione binaria: separa due classi. Ma One-Class SVM viene addestrato solo sui dati di una classe (esempi "normali") e costruisce attorno ad essi una frontiera (un iperpiano nello spazio trasformato) che separa questa regione da tutto il resto. Tutto ciò che cade all'interno della regione è considerato normale, tutto ciò che è all'esterno è un'anomalia. Come funziona I dati vengono mappati in uno spazio delle caratteristiche (tramite un kernel, ad esempio RBF).
Trixter scalper
Andrei Samokhin
Sistema di trading di scalping basato sull'intelligenza artificiale — l'ultimo sviluppo nel campo dell'IA e del trading. Poiché sono immerso nel processo di sviluppo e scrivo molti sistemi di trading su ordinazione per i miei clienti, non ho tempo di testarli da solo. Invito i rispettati acquirenti a condividere con me i rapporti di trading; sono sempre aperto a una fruttuosa collaborazione. Se uno dei sistemi di trading suscita il vostro interesse — scrivetemi assolutamente, affinché ci sia un
Sistema di trading di scalping basato sull'intelligenza artificiale — l'ultimo sviluppo nel campo dell'IA e del trading. Questo sistema si differenzia dal precedente per la maggiore redditività storica . In esso sono applicati algoritmi di apprendimento speciali per il trading con un alto profit factor. Poiché sono immerso nel processo di sviluppo e scrivo molti sistemi di trading su ordinazione per i miei clienti, non ho tempo per testarli da solo. Invito i stimati acquirenti a condividere con
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