Trixter MCD

robust covariance (mincovdet) yöntemi, ya da Minimum Covariance Determinant (MCD), verilerdeki aykırı değerlere karşı dayanıklı, kovaryans matrisi ve ortalama vektörü tahmini için robust bir yöntemdir.

Yöntemin fikri

Klasik örneklem kovaryansı "kirlenmeye" karşı çok hassastır. MCD bu sorunu, aykırı değer içermeyen "temiz" bir alt küme bularak ve standart tahminleri (ortalama ve kovaryans) yalnızca bu küme üzerinde hesaplayarak çözer.

MCD (mincovdet) ne için kullanılır

1. Çok değişkenli aykırı değer tespiti
Bu ana uygulamadır. MCD, ortalamanın ve kovaryansın robust tahminlerini sağlar; bunlardan Mahalanobis uzaklıkları hesaplanır. Uzaklığı büyük olan gözlemler aykırı değer olarak işaretlenir. Klasik yaklaşımdan farklı olarak, tahminlerin kendisi aykırı değerler yüzünden "kaymaz", bu nedenle doğru şekilde görülürler.

2. Kovaryans matrisinin robust tahmini
Veriler kirli olduğunda, olağan örneklem kovaryansı büyük ölçüde bozulur. MCD istikrarlı bir alternatif sunar — örneğin şunlar için:

• finansta portföy optimizasyonu (robust risk tahminleri),

• güven bölgeleri oluşturma,

• dürüst bir kovaryans matrisi gereken her türlü görev.

3. Dağılım merkezinin robust tahmini
"Temiz" alt küme üzerinden hesaplanan ortalama vektörü de, olağan ortalamadan farklı olarak, aykırı değerlere karşı dayanıklıdır.

4. Diğer yöntemlerden önce ön işleme
MCD sıklıkla bir veri temizleme adımı olarak kullanılır: aykırı değerleri bul → onları kaldır/ağırlıklarını azalt → ardından kendileri aykırı değerlere karşı kararsız olan olağan yöntemleri (regresyon, kümeleme, PCA) uygula.

Bot Trixter MCD bu yaklaşım uygulanarak oluşturulmuştur.

Trixter MCD algoritması, Minimum Covariance Determinant (kısaca MCD) aracılığıyla düzenlilik aramasını uygular. Altın piyasasının yeterince verimli olduğu ve fiyat dalgalanmalarının çoğunun tahmin edilemeyen piyasa gürültüsünü oluşturduğu varsayımından yola çıkıyoruz. Ancak altın grafiğinin, en fazla öngörülebilir olduğu bölümlerini (sözde anomaliler) tanımlayabiliriz. Böylece grafiğin iyi tahmin edilebilen %40'lık kısmını belirledim.

Temel ilkeler

• Altının volatilitesinin birden fazla zaman diliminde ve gösterge periyodunda analizi.
• Etkili desenleri bulmak için volatilitenin gruplandırılması (100'den 3000'e kadar).
• İstatistiksel doğrulama: yüksek matematiksel kazanç beklentisi ve istatistiksel anlamlılık.
• Doğrulamayı geçemeyen desenler gürültü olarak işaretlenir — bu tür durumlarda işlem açılmaz.
• Gerçek hesaba kabul edilmeden önce zorunlu 2 yıllık forward testi.

Ticaret mantığının özellikleri

• Fiyattan seçilen mesafede limit emirlerle işlem açma — minimum kayma.
• Bir limit emir tetiklenmezse (fiyat seviyeye değmediyse) ve sinyal kaybolursa — emir silinir.
• Açık pozisyonlar stop-loss ve take-profit ile takip edilir, karşı sinyalde piyasadan kapatılır.
• Robot martingale, arbitraj ve diğer yüksek riskli stratejileri kullanmaz.
• Önerilen zaman dilimleri: M5'ten H1'e. Optimal — H1 XAUUSD.
• Ticaret aktivitesinin esnek yapılandırması sağlanmıştır (aşağıdaki parametreler).

Ana ayarlar

• Allow BUY signals, Allow SELL signals — piyasa yönüne güven olduğunda alım/satıma izin verir veya yasaklar.
• Signals sensitivity, Filter sensitivity — sinyal hassasiyeti ve gürültü filtreleme eşiği. Varsayılan değer 0.5'tir. Daha temiz sinyaller için 0.7–0.9'a yükseltilebilir.
• Filter by trading hours — işlem saatlerinin sınırlandırılması. Varsayılan — 24 saat.

Sermaye yönetimi ayarları

• Distance in points for limit order — fiyattan limit emre olan mesafe. Varsayılan: 250. Daha küçük → daha fazla işlem, daha büyük → daha muhafazakâr.
• Max positions + orders number — aynı anda açık pozisyonların maksimum sayısı (ortalama alma olmadan). Varsayılan: 3.
• Ek olarak yapılandırılabilir: açılışlar arası gecikme, maksimum spread kontrolü, stop-loss ve take-profit seviyeleri.