Trixter SVM

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    Andrei Samokhin
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SVMは二値分類問題を解く:2つのクラスを分離する。しかしOne-Class SVMは1つのクラスのデータ(「正常」な例)だけで学習し、 その周囲に境界(変換空間における超平面)を構築して、この領域をそれ以外のすべてから分離する。

領域の内側に入るものはすべて正常とみなされ、外側にあるものはすべて異常である。

仕組み

  1. データは特徴空間に写像される(カーネル、例えばRBFを介して)。

  2. アルゴリズムは、原点からできるだけ遠く、ほとんどの点をゼロから分離する超平面を探す。

  3. パラメータν(ニュー)は次を定める:

    • 訓練サンプルにおける外れ値の割合の上限、

    • サポートベクターの割合の下限。

  4. 境界の「反対側」に来た点は異常とみなされる。

用途

  • 異常/外れ値の検出(不正検知、ネットワーク侵入、相場のスパイク)。

  • 新規性検出(novelty detection) — 「クリーンな」正常データしかなく、逸脱を捉える必要がある場合。

  • システム監視 — メトリクスの正常な挙動からの逸脱、市場の非効率の探索。


ボット Trixter SVMはこのアプローチを用いて構築されている。

Trixter SVMアルゴリズムはSupport vector machine(略してSVM)を用いてパターン探索を実装する。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前提に立つ。しかし、金のチャートの一部(いわゆる異常)を抽出することができ、そこでは最大限に予測可能である。こうして私 は、よく予測できるチャート区間の40%を選び出した。

主要原則

  • 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:高い勝率の数学的期待値と統計的有意性。
  • 検証に通らなかったパターンはノイズとしてマークされる — そのような状況では取引は開かれない。
  • リアル口座への許可前に必須の2年間のフォワードテスト。

取引ロジックの特徴

  • 価格から選定した距離に指値注文で取引を開く — スリッページは最小。
  • 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)、シグナルが消えたら — 注文は削除される。
  • 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で管理され、逆シグナルで成行決済される。
  • 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ない。
  • 推奨タイムフレーム:M5からH1まで。最適 — H1 XAUUSD。
  • 取引活動の柔軟な設定が可能(パラメータは以下)。

主な設定

  • Allow BUY signals、Allow SELL signals — 市場方向への確信がある場合に買い/売りを許可または禁止する。
  • Signals sensitivity、Filter sensitivity — シグナル感度とノイズフィルタリングのしきい値。デフォルト値 — 0.5。よりクリーンなシグナルのため 0.7~0.9まで上げることができる。
  • Filter by trading hours — 取引時間の制限。デフォルト — 24時間。

資金管理設定

  • 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。
重要: デフォルト設定はすでに構成されている。特別な必要がない限り変更しないでください。工場出荷時のパラメータに戻せるよう、標準のsetファイルを 保存してください。
SVM + 2つの分類器 → ONNXへエクスポート  |  フォワード期間:2年  |  推奨タイムフレーム:H1 XAUUSD

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