Trixter MCD

手法 robust covariance (mincovdet)、または Minimum Covariance Determinant (MCD) は、データ内の外れ値に対して頑健な 共分散行列と平均ベクトルの推定手法です。

手法の考え方

古典的な標本共分散は「汚染」に非常に敏感です。MCD はこの問題を、外れ値を含まない 「クリーンな」部分集合 を見つけ、 それのみに対して標準的な推定値（平均と共分散）を計算することで解決します。

MCD (mincovdet) の用途

1. 多変量外れ値の検出
これが主な用途です。MCD は平均と共分散の頑健な推定値を提供し、それらから マハラノビス 距離 が計算されます。距離が大きい観測値は外れ値としてマークされます。古典的なアプローチとは異なり、推定値自体が外れ値によって「ずれる」ことがないため、それらを 正しく識別できます。

2. 共分散行列の頑健な推定
データが汚染されている場合、通常の標本共分散は大きく歪められます。MCD は安定した 代替手段を提供します — 例えば以下の用途で：

• 金融におけるポートフォリオ最適化（頑健なリスク推定）、

• 信頼領域の構築、

• 正直な共分散行列が必要なあらゆるタスク。

3. 分布の中心の頑健な推定
「クリーンな」部分集合から計算された平均ベクトルも、通常の平均とは異なり、外れ値に対して安定しています。

4. 他の手法の前処理
MCD はしばしば データクリーニングのステップ として使用されます：外れ値を見つける → それらを削除／重みを下げる → その後、それ自体が外れ値に不安定な通常の手法（回帰、クラスタリング、PCA）を適用する。

ボット Trixter MCD はこのアプローチを適用して構築されています。

Trixter MCD アルゴリズムは Minimum Covariance Determinant（略して MCD）を用いて規則性の探索を実装しています。私たちは、金市場は 十分に効率的であり、ほとんどの価格変動は予測不可能な市場ノイズを形成するという仮定から出発します。しかし、私たちは金のチャートの一部（いわゆる異常）を特定することができ、そこでは 最大限に予測可能です。こうして私は、予測が良好なチャートの 40% の区間を特定しました。

主要な原則

• 複数のタイムフレームとインジケータ期間における金のボラティリティの分析。
• 有効なパターンを見つけるためのボラティリティのグループ化（100 から 3000 まで）。
• 統計的検証：高い勝ちの数学的期待値と統計的有意性。
• 検証を通過しなかったパターンはノイズとしてマークされます — そのような状況では取引は開かれません。
• リアル口座への許可の前に、必須の 2 年間のフォワードテスト。

取引ロジックの特徴

• 価格から選択した距離に指値注文で取引を開く — スリッページは最小限。
• 指値注文が約定しなかった場合（価格がレベルに触れなかった）、シグナルが消えた場合 — 注文は削除されます。
• 開かれたポジションはストップロスとテイクプロフィットを伴い、逆方向のシグナルで成行で決済されます。
• ロボットはマーチンゲール、アービトラージ、その他の高リスク戦略を使用しません。
• 推奨タイムフレーム：M5 から H1。最適 — H1 XAUUSD。
• 取引活動の柔軟な設定が提供されています（以下のパラメータ）。

主な設定

• Allow BUY signals, Allow SELL signals — 市場の方向に自信があるときに買い／売りを許可または禁止します。
• Signals sensitivity, Filter sensitivity — シグナルの感度とノイズフィルタリングのしきい値。デフォルト値は 0.5。よりクリーンなシグナルのために 0.7～0.9 まで 上げることができます。
• Filter by trading hours — 取引時間の制限。デフォルト — 24 時間。

資金管理の設定

• Distance in points for limit order — 価格から指値注文までの距離。デフォルト：250。小さい → 取引が多い、大きい → より保守的。
• Max positions + orders number — 同時に開けるポジションの最大数（平均化なし）。デフォルト：3。
• さらに設定可能：開設間の遅延、最大スプレッドの制御、ストップロスとテイクプロフィットのレベル。