Trixter EE
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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 - Versão: 1.0
- Ativações: 15
Elliptic Envelope (Envelope Elíptico) é um algoritmo de aprendizado de máquina paramétrico projetado para detectar outliers e anomalias em dados multidimensionais.
O método parte da premissa de que os dados "normais" (a amostra principal) seguem uma distribuição normal (gaussian) multidimensional.
Princípio de funcionamento
- Formação do elipsoide: No espaço de atributos, o algoritmo constrói um hiperelipsoide ao redor do grupo central de pontos. A fronteira deste elipsoide é determinada pela matriz de covariância e pela média dos atributos.
- Uso da distância de Mahalanobis: Para cada ponto, calcula-se a distância de Mahalanobis até o centro da distribuição. Esta distância leva em consideração não apenas a proximidade, mas também a correlação entre os atributos e a dispersão dos dados ao longo dos diferentes eixos.
- Avaliação de robustez (MCD): Para evitar que os próprios outliers distorçam a estimativa do centro e da forma do elipsoide, o método utiliza o Determinante de Covariância Mínima (Minimum Covariance Determinant, MCD). O algoritmo busca um subconjunto de dados de tamanho específico (definido por um parâmetro) que minimiza o determinante da matriz de covariância, excluindo valores extremos do processo de "ajuste" do elipsoide.
- Classificação:
- Pontos dentro do elipsoide — objetos normais (inliers, rótulo 1).
- Pontos fora do elipsoide — anomalias ou outliers (rótulo -1).
- O limite de distância a partir do qual um ponto é considerado outlier é definido pelo hiperparâmetro de proporção de anomalias (contamination).
Para que é utilizado
- Limpeza de dados (Data Cleaning): Remoção de ruídos extremos e erros de medição antes do treinamento dos modelos principais (classificação, regressão).
- Detecção de anomalias (Anomaly / Outlier Detection): Busca por objetos não padrão na amostra, por exemplo:
- Detecção de operações fraudulentas (Fraud Detection).
- Filtragem de falhas em sensores ou equipamentos.
- Filtragem de padrões atípicos ou ruído nos atributos.
O robô Trixter EE foi construído utilizando essa abordagem.
O algoritmo Trixter EE implementa a identificação de padrões utilizando o Elliptic Envelope (abreviado como EE). Partimos do pressuposto de que o mercado de ouro é bastante eficiente e que a maioria das oscilações de preço constitui ruído de mercado impossível de prever. No entanto, podemos isolar trechos do gráfico do ouro (as chamadas anomalias) nos quais ele é altamente previsível. Dessa forma, identifiquei 40% das seções do gráfico que são bem previsíveis.
Princípios-chave
- Análise da volatilidade do ouro em múltiplos timeframes e períodos de indicadores.
- Agrupamento da volatilidade para identificação de padrões eficientes (de 100 a 3000).
- Verificação estatística: alta expectativa matemática de ganho e significância estatística.
- Padrões que não passam na verificação são marcados como ruído — em tais situações, nenhuma operação é aberta.
- Teste forward obrigatório de 2 anos antes da liberação para conta real.
Características da lógica de negociação
- Abertura de ordens a limite a uma distância selecionada do preço — slippage (deslizamento) mínimo.
- Se a ordem limite não for executada (o preço não atingiu o nível) e o sinal desaparecer — a ordem é cancelada.
- Posições abertas são acompanhadas de Stop Loss e Take Profit, e fechadas a preço de mercado ao surgir um sinal contrário.
- O robô não utiliza martingale, arbitragem ou outras estratégias de alto risco.
- Timeframes recomendados: de M5 a H1. Otimizado para: H1 XAUUSD.
- Configuração flexível da atividade de negociação (parâmetros abaixo).
Configurações principais
- Allow BUY signals, Allow SELL signals — permitem ou proíbem compras/vendas com base na confiança na direção do mercado.
- Signals sensitivity, Filter sensitivity — limite de sensibilidade dos sinais e filtragem de ruído. O valor padrão é 0.5. Pode ser elevado para 0.7–0.9 para sinais mais limpos.
- Filter by trading hours — restrição de horário de negociação. O padrão é operação 24/7.
Configurações de gestão de capital
- Distance in points for limit order — distância do preço até a ordem limite. Padrão: 250. Valor menor → mais operações; valor maior → mais conservador.
- Max positions + orders number — número máximo de posições e ordens abertas simultaneamente (sem preço médio/grid). Padrão: 3.
- Adicionalmente configuráveis: atraso entre aberturas, controle de spread máximo, níveis de Stop Loss e Take Profit.
Importante: As configurações padrão já estão aplicadas. Não as altere a menos que seja estritamente necessário. Salve o arquivo de parâmetros (.set) padrão para permitir o retorno às configurações de fábrica.
Elliptic envelope + dois classificadores → exportação para ONNX | Período forward: 2 anos | Timeframe rec.: H1 XAUUSD
