Trixter SVM
- 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: 10
SVM bir ikili sınıflandırma problemini çözer: iki sınıfı ayırır. Ancak One-Class SVM yalnızca tek bir sınıfın verileriyle ("normal" örnekler) eğitilir ve bunların etrafında, bu bölgeyi diğer her şeyden ayıran bir sınır (dönüştürülmüş uzayda bir hiperdüzlem) oluşturur.
Bölgenin içine düşen her şey normal kabul edilir, dışında kalan her şey ise anormalliktir.
Nasıl çalışır
-
Veriler bir özellik uzayına eşlenir (bir çekirdek aracılığıyla, örneğin RBF).
-
Algoritma, orijinden mümkün olduğunca uzak olan ve çoğu noktayı sıfırdan ayıran bir hiperdüzlem arar.
-
ν (nu) parametresi şunları belirler:
-
eğitim örneklemindeki aykırı değer oranının üst sınırını,
-
destek vektörlerinin oranının alt sınırını.
-
-
Sınırın "diğer tarafına" düşen noktalar anormallik olarak kabul edilir.
Ne için kullanılır
-
Anormallik / aykırı değer tespiti (fraud detection, ağ saldırıları, kotasyonlardaki sıçramalar).
-
Yenilik tespiti (novelty detection) — yalnızca "temiz" normal veriler olduğunda ve sapmaları yakalamak gerektiğinde.
-
Sistem izleme — metriklerin normal davranıştan sapması, piyasa verimsizliklerinin aranması.
Bot Trixter SVM bu yaklaşım uygulanarak oluşturulmuştur.
Trixter SVM algoritması, Support vector machine (kısaca SVM) kullanarak desen aramayı uygular. Altın piyasasının yeterince verimli olduğu ve fiyat dalgalanmalarının çoğunun tahmin edilemeyen piyasa gürültüsünü oluşturduğu varsayımından yola çıkıyoruz. Ancak altın grafiğinin, maksimum düzeyde tahmin edilebilir olduğu bölümlerini (sözde anormallikler) belirleyebiliriz. Böylece iyi tahmin edilebilen grafik kesitlerinin %40'ını belirledim.
Temel ilkeler
- Altının volatilitesinin birden fazla zaman diliminde ve gösterge periyodunda analizi.
- Etkili desenleri bulmak için volatilitenin gruplanması (100'den 3000'e kadar).
- İstatistiksel doğrulama: yüksek kazanç matematiksel 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
- İşlemlerin fiyattan seçilen bir mesafede limit emirlerle açılması — minimum slippage.
- Bir limit emir gerçekleşmezse (fiyat seviyeye dokunmadıysa) ve sinyal kaybolursa — emir silinir.
- Açık pozisyonlar stop-loss ve take-profit ile takip edilir, karşı sinyalde piyasa fiyatından kapatılır.
- Robot martingale, arbitraj ve diğer yüksek riskli stratejileri kullanmaz.
- Önerilen zaman dilimleri: M5'ten H1'e kadar. Optimum — H1 XAUUSD.
- Ticaret aktivitesinin esnek ayarı sağlanmıştır (parametreler aşağıda).
Ana ayarlar
- Allow BUY signals, Allow SELL signals — piyasa yönüne dair güven olduğunda alım/satımı 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 — ticaret zamanının sınırlandırılması. Varsayılan olarak — 24 saat.
Sermaye yönetimi ayarları
- Distance in points for limit order — fiyattan limit emre olan mesafe. Varsayılan: 250. Daha az → daha fazla işlem, daha fazla → daha muhafazakâr.
- Max positions + orders number — aynı anda açık pozisyonların maksimum sayısı (averaging olmadan). Varsayılan: 3.
- Ek olarak yapılandırılabilir: açılışlar arası gecikme, maksimum spread kontrolü, stop-loss ve take-profit seviyeleri.
