Trixter MCD

Метод robust covariance (mincovdet), или Minimum Covariance Determinant (MCD), — это робастный метод оценки ковариационной матрицы и вектора средних, устойчивый к выбросам в данных.

Идея метода

Классическая выборочная ковариация очень чувствительна к «загрязнениям». MCD решает эту проблему, находя «чистое» подмножество наблюдений, которое не содержит выбросов, и вычисляя стандартные оценки (среднее и ковариацию) только по нему.

Для чего используется MCD (mincovdet)

1. Обнаружение многомерных выбросов
Это главное применение. MCD даёт робастные оценки среднего и ковариации, по которым вычисляются расстояния Махаланобиса. Наблюдения с большим расстоянием помечаются как выбросы. В отличие от классического подхода, сами оценки не «разъезжаются» из-за выбросов, поэтому их видно корректно.

2. Робастная оценка ковариационной матрицы
Когда данные загрязнены, обычная выборочная ковариация сильно искажена. MCD даёт устойчивую альтернативу — например, для:

• портфельной оптимизации в финансах (устойчивые оценки риска),

• построения доверительных областей,

• любых задач, где нужна честная матрица ковариации.

3. Робастная оценка центра распределения
Вектор средних, посчитанный по «чистому» подмножеству, тоже устойчив к выбросам — в отличие от обычного среднего.

4. Препроцессинг перед другими методами
MCD часто используют как шаг очистки данных: найти выбросы → удалить/понизить их вес → дальше применять обычные методы (регрессия, кластеризация, PCA), которые сами к выбросам неустойчивы.

Бот Trixter MCD построен с применением этого подхода.

Алгоритм Trixter MCD реализует поиск закономерностей с помощью Minimum Covariance Determinant (сокращенно MCD). Мы исходим из предположения, что рынок золота достаточно эффективен и большинство ценовых колебаний формируют рыночный шум, который невозможно предсказать. Но мы можем выделить фрагменты графика золота (так называемые аномалии), в которых оно максимально предсказуемо. Таким образом я выделил 40% участков графика, которые хорошо предсказуемы.

Ключевые принципы

• Анализ волатильности золота на нескольких тайм-фреймах и периодах индикаторов.
• Группировка волатильности для поиска эффективных паттернов (от 100 до 3000).
• Статистическая проверка: высокое математическое ожидание выигрыша и статистическая значимость.
• Паттерны, не прошедшие проверку, маркируются как шум — в таких ситуациях сделки не открываются.
• Обязательный форвард-тест на 2 года перед допуском к реальному счёту.

Особенности торговой логики

• Открытие сделок лимитными ордерами на выбранном расстоянии от цены — минимальное проскальзывание.
• Если лимитный ордер не сработал (цена не коснулась уровня), а сигнал исчез — ордер удаляется.
• Открытые позиции сопровождаются стоп-лосс и тейк-профит, закрываются по рынку при встречном сигнале.
• Робот не использует мартингейл, арбитраж и другие высокорисковые стратегии.
• Рекомендуемые тайм-фреймы: от M5 до H1. Оптимальный — H1 XAUUSD.
• Предусмотрена гибкая настройка торговой активности (параметры ниже).

Основные настройки

• Allow BUY signals, Allow SELL signals — разрешают или запрещают покупки/продажи при уверенности в направлении рынка.
• Signals sensitivity, Filter sensitivity — порог чувствительности сигналов и фильтрации шума. Дефолтное значение — 0.5. Можно повышать до 0.7–0.9 для более чистых сигналов.
• Filter by trading hours — ограничение времени торговли. По умолчанию — круглосуточно.

Настройки управления капиталом

• Distance in points for limit order — расстояние от цены до лимитного ордера. Дефолт: 250. Меньше → больше сделок, больше → консервативнее.
• Max positions + orders number — максимальное количество одновременно открытых позиций (без усреднения). Дефолт: 3.
• Дополнительно настраиваются: задержка между открытиями, контроль максимального спреда, уровни стоп-лосс и тейк-профит.