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
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
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
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
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
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
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-
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
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
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. 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
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Trixter Night Scalper è pronto per l'installazione e attende le vostre istruzioni — fare trading di notte o 24 ore su 24. Il mio metodo permette di combinare diverse strategie uniche in un unico sistema di trading che applica la strategia di trading di maggior successo in base alle condizioni di mercato. Potete essere certi che il bot aprirà un'operazione solo secondo lo scenario più favorevole e ignorerà le situazioni in cui il trading non è desiderabile. Consiglio di scegliere il trading nottu