Trixter ISO

Isolation Forest는 이상치(아웃라이어) 탐지를 위한 머신러닝 알고리즘입니다.

• 무작위 분할: 알고리즘은 특성과 임계값을 무작위로 반복 선택하여 데이터를 분할합니다. 각 데이터 포인트가 개별 "셀"에 위치할 때까지 (또는 최대 깊이에 도달할 때까지) 계속됩니다.
• 격리 깊이: 이상치는 나머지 데이터로부터 분리되는 데 더 적은 분할 횟수가 필요하므로 더 빠르게 "격리"됩니다 (밀집된 군집에서 멀리 떨어져 있습니다).
• 포리스트 구축: 여러 개의 무작위 결정 트리(포리스트)가 생성되며, 각 포인트에 대해 전체 트리에서의 평균 격리 깊이가 계산됩니다.
• 이상치 점수: 평균 깊이가 작을수록 해당 포인트가 이상치일 확률이 높아집니다 (이를 기반으로 0에서 1 사이의 이상치 점수가 산출됩니다).

• 데이터 내 아웃라이어 탐색 (사기 거래, 장비 오류, 네트워크 침입).
• 다른 모델 학습 전 데이터 정제 (노이즈 제거).
• 실시간 시스템 모니터링 (센서 수치).

주요 장점: 고차원 공간에서 빠르고 효율적으로 작동하며, 레이블링된 데이터가 필요하지 않습니다 (비지도 학습).

봇 Trixter ISO는 이 접근 방식을 적용하여 구축되었습니다.

Trixter ISO 알고리즘은 isolation forest(약칭 ISO)를 사용하여 패턴 탐색을 구현합니다. 우리는 금 시장이 충분히 효율적이며 대부분의 가격 변동이 예측 불가능한 시장 노이즈를 형성한다는 가정에서 출발합니다. 그러나 금 차트에서 예측 가능성이 가장 높은 조각(소위 이상치)을 추출할 수 있습니다. 이렇게 하여 차트의 30%에 해당하는 예측력이 높은 구간을 식별했습니다.

핵심 원칙

• 여러 시간대 및 지표 기간에 걸친 금 변동성 분석.
• 효과적인 패턴(100~3000개) 탐색을 위한 변동성 그룹화.
• 통계적 검증: 높은 양의 기대 수익률 및 통계적 유의성.
• 검증을 통과하지 못한 패턴은 노이즈로 표시 — 이러한 상황에서는 거래를 개시하지 않습니다.
• 실제 계정 사용 전 2년간의 포워드 테스트가 의무적입니다.

거래 로직 특징

• 지정가 주문을 사용하여 가격에서 설정된 거리에 주문 배치 — 슬리피지 최소화.
• 지정가 주문이 체결되지 않고(가격이 수준에 도달하지 않음) 신호가 사라진 경우 — 주문이 삭제됩니다.
• 오픈 포지션은 스탑로스와 테이크프로핏으로 관리되며, 반대 신호 발생 시 시장가로 청산됩니다.
• 로봇은 마틴게일, 차익거래 및 기타 고위험 전략을 사용하지 않습니다.
• 권장 시간대: M5 ~ H1. 최적은 H1 XAUUSD입니다.
• 거래 활동의 유연한 설정이 가능합니다 (매개변수는 아래 참조).

주요 설정

• Allow BUY signals, Allow SELL signals — 시장 방향에 대한 확신이 있을 때 매수/매도를 허용하거나 금지합니다.
• Signals sensitivity, Filter sensitivity — 신호 민감도 및 노이즈 필터링 임계값. 기본값은 0.5입니다. 더 깨끗한 신호를 위해 0.7~0.9까지 높일 수 있습니다.
• Filter by trading hours — 거래 시간 제한. 기본값은 24시간 운영입니다.

자금 관리 설정

• Distance in points for limit order — 가격에서 지정가 주문까지의 거리. 기본값: 250. 낮을수록 → 거래 횟수 증가, 높을수록 → 보수적으로 작용합니다.
• Max positions + orders number — 동시 오픈 가능한 최대 포지션 수 (평균가 추가 없음). 기본값: 3.
• 추가 설정: 진입 간격, 최대 스프레드 제어, 스탑로스 및 테이크프로핏 수준.