Trixter MCD
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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
O método robust covariance (mincovdet), ou Minimum Covariance Determinant (MCD), é um método robusto de estimação da matriz de covariância e do vetor de médias, resistente a valores atípicos nos dados.
Ideia do método
A covariância amostral clássica é muito sensível à "contaminação". O MCD resolve esse problema encontrando um subconjunto "limpo" de observações que não contém valores atípicos, e calculando as estimativas padrão (média e covariância) apenas sobre ele.
Para que serve o MCD (mincovdet)
1. Detecção de valores atípicos multivariados
Esta é a aplicação principal. O MCD fornece estimativas robustas da média e da covariância, a partir das quais se calculam as distâncias de Mahalanobis. Observações com uma distância grande são marcadas como valores atípicos. Diferentemente da abordagem clássica, as próprias estimativas não "se desviam" por causa dos valores atípicos, por isso eles são vistos corretamente.
2. Estimação robusta da matriz de covariância
Quando os dados estão contaminados, a covariância amostral comum fica fortemente distorcida. O MCD oferece uma alternativa estável — por exemplo, para:
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otimização de carteiras em finanças (estimativas robustas de risco),
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construção de regiões de confiança,
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quaisquer tarefas que exijam uma matriz de covariância honesta.
3. Estimação robusta do centro da distribuição
O vetor de médias calculado sobre o subconjunto "limpo" também é resistente a valores atípicos — diferentemente da média comum.
4. Pré-processamento antes de outros métodos
O MCD é frequentemente usado como etapa de limpeza de dados: encontrar valores atípicos → remover/reduzir seu peso → depois aplicar métodos comuns (regressão, clustering, PCA) que por si sós são instáveis a valores atípicos.
O bot Trixter MCD foi construído aplicando essa abordagem.
O algoritmo Trixter MCD implementa a busca de padrões por meio do Minimum Covariance Determinant (abreviado MCD). Partimos do pressuposto de que o mercado do ouro é suficientemente eficiente e que a maioria das flutuações de preço forma ruído de mercado que não pode ser previsto. Mas podemos identificar fragmentos do gráfico do ouro (as chamadas anomalias) nos quais ele é maximamente previsível. Assim, identifiquei 40% dos segmentos do gráfico que são bem previsíveis.
Princípios-chave
- Análise da volatilidade do ouro em vários timeframes e períodos de indicadores.
- Agrupamento da volatilidade para encontrar padrões eficazes (de 100 a 3000).
- Verificação estatística: alta expectativa matemática de ganho e significância estatística.
- Os padrões que não passam na verificação são marcados como ruído — em tais situações as operações não são abertas.
- Teste forward obrigatório de 2 anos antes de permitir o acesso a uma conta real.
Características da lógica de trading
- Abertura de operações com ordens limitadas a uma distância selecionada do preço — slippage mínimo.
- Se uma ordem limitada não for acionada (o preço não tocou o nível) e o sinal desaparecer — a ordem é removida.
- As posições abertas são acompanhadas por stop-loss e take-profit, e são fechadas a mercado ao surgir um sinal contrário.
- O robô não usa martingale, arbitragem ou outras estratégias de alto risco.
- Timeframes recomendados: de M5 a H1. Ótimo — H1 XAUUSD.
- É fornecida uma configuração flexível da atividade de trading (parâmetros abaixo).
Configurações principais
- Allow BUY signals, Allow SELL signals — permitem ou proíbem compras/vendas quando há confiança na direção do mercado.
- Signals sensitivity, Filter sensitivity — limiar de sensibilidade dos sinais e da filtragem de ruído. O valor padrão é 0.5. Pode ser aumentado para 0.7–0.9 para sinais mais limpos.
- Filter by trading hours — restrição do horário de trading. Por padrão — 24 horas.
Configurações de gestão de capital
- Distance in points for limit order — distância do preço até a ordem limitada. Padrão: 250. Menor → mais operações, maior → mais conservador.
- Max positions + orders number — número máximo de posições abertas simultaneamente (sem averaging). Padrão: 3.
- Adicionalmente são configurados: atraso entre aberturas, controle do spread máximo, níveis de stop-loss e take-profit.
