Trixter SVM
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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 - Versione: 1.0
- Attivazioni: 10
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
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I dati vengono mappati in uno spazio delle caratteristiche (tramite un kernel, ad esempio RBF).
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L'algoritmo cerca un iperpiano il più possibile distante dall'origine, che separi la maggior parte dei punti dallo zero.
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Il parametro ν (nu) definisce:
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il limite superiore della frazione di outlier nel campione di addestramento,
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il limite inferiore della frazione di vettori di supporto.
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I punti che finiscono "dall'altra parte" della frontiera sono considerati anomalie.
A cosa serve
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Rilevamento di anomalie / outlier (fraud detection, intrusioni di rete, picchi nelle quotazioni).
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Rilevamento di novità (novelty detection) — quando ci sono solo dati normali "puliti" e bisogna cogliere le deviazioni.
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Monitoraggio dei sistemi — deviazione delle metriche dal comportamento normale, ricerca di inefficienze di mercato.
Il bot Trixter SVM è costruito applicando questo approccio.
L'algoritmo Trixter SVM implementa la ricerca di pattern tramite Support vector machine (SVM in breve). Partiamo dal presupposto che il mercato dell'oro sia sufficientemente efficiente e che la maggior parte delle fluttuazioni di prezzo formi rumore di mercato impossibile da prevedere. Ma possiamo identificare frammenti del grafico dell'oro (le cosiddette anomalie) in cui è massimamente prevedibile. Così ho individuato il 40% dei tratti del grafico che sono ben prevedibili.
Principi chiave
- Analisi della volatilità dell'oro su più timeframe e periodi degli 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 contrassegnati come rumore — in tali situazioni non si aprono operazioni.
- Test forward obbligatorio di 2 anni prima dell'ammissione a un conto reale.
Caratteristiche della logica di trading
- Apertura di operazioni con ordini limite a una distanza scelta dal prezzo — slippage minimo.
- Se un ordine limite non viene eseguito (il prezzo non ha toccato il livello) e il segnale scompare — l'ordine viene eliminato.
- Le posizioni aperte sono accompagnate da stop-loss e take-profit e vengono chiuse a mercato su un segnale contrario.
- Il robot non utilizza martingala, arbitraggio o altre strategie ad alto rischio.
- Timeframe consigliati: da M5 a H1. Ottimale — 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 quando c'è fiducia nella direzione del mercato.
- Signals sensitivity, Filter sensitivity — soglia di sensibilità dei segnali e di filtraggio del rumore. Valore predefinito — 0.5. Può essere aumentato a 0.7–0.9 per segnali più puliti.
- Filter by trading hours — restrizione dell'orario di trading. 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. Meno → più operazioni, più → più conservativo.
- Max positions + orders number — numero massimo di posizioni aperte contemporaneamente (senza averaging). Predefinito: 3.
- Configurabili inoltre: ritardo tra le aperture, controllo dello spread massimo, livelli di stop-loss e take-profit.
