Trixter DTR
- Uzmanlar
-
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 - Sürüm: 1.0
- Etkinleştirmeler: 15
Karar ağacı, ardışık "Evet/Hayır" soruları prensibiyle çalışan, gözetimli bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Aşağıdaki gibi bir ağaç yapısına sahiptir:
-
İç düğümler — bazı özelliklerin kontrolüdür (örneğin, "Yaş > 18?").
-
Dallar — kontrolün sonuçlarıdır (Evet/Hayır).
-
Yapraklar — nihai karardır (cevap).
İnşa süreci, algoritmanın her adımda en önemli özelliği otomatik olarak bulması (Gini İndeksi veya Entropi gibi kriterler kullanarak) ve saf bir yaprak elde edene veya kısıtlamalara ulaşana kadar verileri daha homojen gruplara bölmesidir.
Ne için kullanılır?
Karar ağaçları çok yönlüdür ve iki ana görev türünde kullanılır:
-
Sınıflandırma (kategorik yanıt):
-
Bir bankada müşteriyi "onaylandı" veya "reddedildi" kategorisine atama.
-
Özelliklere göre bir hayvanın türünü belirleme.
-
Finansal bir varlığın satın alınma veya satılma olasılığını belirleme.
-
-
Regresyon (sayısal yanıt):
-
Alan ve konuma göre bir dairenin fiyatını tahmin etme.
-
Altının hareket yönünü tahmin etme.
-
Başlıca avantajlar:
-
Şeffaflık ve yorumlanabilirlik: Sinir ağlarının aksine, modelin belirli bir kararı neden aldığını kolayca açıklayabilirsiniz (çizilebilir ve kökten yaprağa giden yol izlenebilir).
-
Veri hazırlığı gerektirmez: Farklı özellik türleriyle (sayısal ve kategorik) iyi çalışır ve aykırı değerlere karşı hassas değildir.
-
Özellik seçimi: Hangi faktörlerin en önemli olduğunu otomatik olarak gösterir.
Bot Trixter DTR, bu yaklaşım kullanılarak oluşturulmuştur.
Trixter DTR algoritması, bir karar ağacı (kısaca DTR) kullanarak örüntü tespitini uygular. Altın piyasasının yeterince verimli olduğu ve çoğu fiyat dalgalanmasının tahmin edilemeyen piyasa gürültüsü olduğu varsayımından yola çıkıyoruz. Ancak altın grafiğinin, maksimum düzeyde tahmin edilebilir olduğu belirli parçalarını (anomaliler olarak adlandırılan) izole edebiliriz. Böylece, iyi tahmin edilebilen grafik bölümlerinin %15'ini belirledik.
Temel ilkeler
- Altının volatilitesinin birden fazla zaman dilimi ve gösterge periyodu üzerinde analizi.
- Etkili örüntüler bulmak için volatilitenin gruplandırılması (100 ila 3000 arası).
- İstatistiksel doğrulama: yüksek matematiksel kazanç beklentisi ve istatistiksel anlamlılık.
- Doğrulamayı geçemeyen örüntüler gürültü olarak işaretlenir — bu durumlarda işlem açılmaz.
- Gerçek hesaba kabul edilmeden önce zorunlu 2 yıllık ileri test.
İşlem mantığı özellikleri
- Fiyattan seçilen bir mesafede limit emirlerle işlem açma — minimum kayma.
- Bir limit emri gerçekleşmezse (fiyat seviyeye değmez) ve sinyal kaybolursa — emir silinir.
- Açık pozisyonlar stop-loss ve take-profit ile korunur ve zıt sinyal durumunda piyasa fiyatından kapatılır.
- Robot, martingale, arbitraj veya diğer yüksek riskli stratejileri kullanmaz.
- Önerilen zaman dilimleri: M5'ten H1'e. Optimal — H1 XAUUSD.
- Esnek işlem aktivitesi ayarı sağlanmıştır (parametreler aşağıda).
Ana ayarlar
- Allow BUY signals, Allow SELL signals — piyasa yönünden emin olunduğunda alım/satımlara izin verir veya yasaklar.
- Signals sensitivity, Filter sensitivity — sinyal hassasiyeti ve gürültü filtreleme eşiği. Varsayılan değer — 0.5. Daha temiz sinyaller için 0.7–0.9'a kadar yükseltilebilir.
- Filter by trading hours — işlem saatleri kısıtlaması. Varsayılan olarak — 7/24.
Sermaye yönetimi ayarları
- Distance in points for limit order — fiyattan limit emrine olan mesafe. Varsayılan: 250. Daha düşük → daha fazla işlem, daha yüksek → daha muhafazakâr.
- Max positions + orders number — aynı anda açık pozisyon maksimum sayısı (ortalamasız). Varsayılan: 3.
- Ek olarak yapılandırılabilir: açılışlar arası gecikme, maksimum spread kontrolü, stop-loss ve take-profit seviyeleri.
