Trixter scalper

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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: 1.3
  • Attivazioni: 10

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 feedback.

Per il nuovo prodotto è attivo un prezzo promozionale speciale di $99; affrettatevi a testare il nuovo sistema a condizioni vantaggiose.

Caratteristiche e vantaggi di questo sistema di trading:

  1. Opera su XAUUSD su qualsiasi timeframe da M1 a H1. Quando cambia il periodo del grafico, le operazioni sono diverse. 
  2. Più il periodo è piccolo, più alta è la frequenza delle operazioni. Pertanto questo sistema è principalmente per lo scalping. 
  3. È possibile cambiare il periodo del grafico "a caldo" durante il funzionamento dell'expert. Ricostruirà da solo la sua logica per il timeframe selezionato.
  4. Stop-loss e take-profit contano! Si può fare trading con stop corti e take lunghi, o viceversa.
  5. I parametri del sistema sono già configurati, ma potete ottimizzarli a vostra discrezione.
  6. Non lascia correre le perdite e non fa averaging delle posizioni. Trading onesto con un singolo ordine o una griglia di ordini (a scelta).
  7. Ingresso nel mercato rigorosamente con ordini limitati, e chiusura delle operazioni secondo i segnali del sistema.

Cosa dovete fare prima e dopo l'acquisto:

  1. Per prima cosa testate la versione demo presso il vostro broker su diversi timeframe. Usate M1 e H1 per vedere la differenza.
  2. Testate sugli ultimi 2-3 anni, poiché il passato remoto non gioca più alcun ruolo.
  3. Provate a cambiare la dimensione del lotto e osservate assolutamente il drawdown nello strategy tester.
  4. Cambiate o ottimizzate lo stop-loss e il take-profit per scegliere la soluzione migliore per voi.
  5. Decidete la dimensione del vostro deposito, scegliete il lotto di trading e fate un test finale.
  6. Poi, quando vi sarete assicurati che tutto è configurato e funziona come dovuto, passate all'acquisto del bot.
Rispondo sempre alle domande nei messaggi privati.
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IMPORTANTE – RECENSIONI DI CLIENTI REALI, DENARO REALE, PROFITTI REALI:  https://www.mql5.com/en/market/product/190894/comments#comment_60526937 Segnale live-3:  https://www.mql5.com/en/signals/2394547 Segnale live-1: https://www.mql5.com/en/signals/2382857 Segnale live-2: https://www.mql5.com/en/signals/2390825 IMPORTANTE - LEGGI PRIMA DI SCEGLIERE UNA MODALITÀ: backtest completo delle 11 modalità → https://www.mql5.com/en/blogs/post/775822 Hai visto l'Oro salire di 1500 punti in linea ret
Institutional SMC Robot
Dragoljub Vujcic
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INSTITUTIONAL SMC ROBOT VERSION 3.0 Sistema di Trading Avanzato basato sui Smart Money Concepts per MetaTrader 5 Panoramica Esecutiva Institutional SMC Robot è una soluzione di trading automatizzato progettata per i mercati finanziari moderni. Sviluppato sull'architettura d'élite dei Smart Money Concepts (SMC), l'algoritmo individua ed esegue operazioni ad alta probabilità basandosi sul flusso di ordini istituzionale (order flow), sui cambiamenti di struttura del mercato e sulle dinamiche della
Btcusd Consensus
Leonid Arkhipov
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SCOPRI BTCUSD CONSENSUS IL MIO NUOVO PROGETTO PER BITCOIN Volevo creare per BTCUSD qualcosa di più serio rispetto all’ennesimo EA costruito intorno a un paio di indicatori. Per questo qui non c’è una sola strategia e non c’è un solo segnale. All’interno di BTCUSD Consensus lavorano 5 modelli addestrati separatamente e 1360 alberi decisionali . D LONG • D SHORT • U LONG • U SHORT • SELL META Ogni modello ha il proprio compito, il proprio addestramento e la propria ottimizzazione. Prima di entr
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Trixter ISO
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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 breakout
Andrei Samokhin
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 cons
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
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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
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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
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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-
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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
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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).
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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