Торгуя акциями или криптовалютой, мы пробиваем плотность или делаем отскок от нее. Пробоем можно считать ситуацию, когда крупная лимитная заявка в стакане разъедается и цена кластерный анализ на валютном рынке выходит за ее пределы. В стакане есть настолько крупная лимитная заявка (плотность), что рынок не может ее “раскупить” в кратчайшие сроки.
Достоинства кластерного анализа
Лепестки и чашелистики вторых двух кластеров перекрывают в размере, однако, тех от третьего кластерного перекрытия больше, чем второе. Можно также видеть, что вторые и третьи кластеры включают некоторые экземпляры, которые очень похожи друг на друга. Statistics and Machine Learning Toolbox включает функции, чтобы выполнить кластеризацию K-средних значений и иерархическую кластеризацию. При оценке объектов недвижимости аналоги подбираются в первую очередь именно в кластере.
Как же разбить данные на кластеры?
Хаотично разбросанные POC можно буквально интерпретировать как отсутствие у участников рынка консенсуса насчет того, что делать дальше. Такие настроения нередко приводят к слому тренда или уходу в боковик. Поэтому важно всегда наблюдать за кластерами, чтобы не стать жертвой внезапного поворота событий. Если у вас есть большой массив данных, то наиболее эффективный способ понять, что с ними делать — рассортировать их в группы для первичного анализа. Ценность data-driven подхода и основное отличие кластеризации заключается в том, что алгоритмы выявляют и объединяют параметры с похожими чертами из первичного массива данных. Эти компании настраивают стратегии маркетинга и развития производства на каждую из групп потребителей, чтобы увеличить продажи и повысить приверженность потребителей маркам товаров.
Пример 3. Дневной график E-mini S&P-500
- «Кластер» (cluster) в английском языке означает «сгусток», «гроздь винограда», «скопление звезд» и т.д.
- Агрегированные данные — данные разных типов, собранные из разных источников.
- Сама дельта может принимать нормальное или критическое значение.
- Способность идентифицировать и группировать сходные объекты позволяет выделить скрытые закономерности и паттерны в больших объемах данных.
- Кластеризация актуальна, если исходная выборка слишком большая.
- Открывает диалоговое окно, в котором перечисляются все поля с неизвестным типом измерений.
В буквальном переводе с английского Footprint – это «отпечатки следов». Проводить анализ кластеров – как идти по следам, которые оставляют на графике участники рынка. Чтобы верно определять направление, куда они могут повернуть в дальнейшем – вверх или вниз, – для начала стоит попрактиковаться на демосчете или в тренажере.
Если направлять рекламу всем клиентам, то затраты будут намного выше. Предполагает наличие вложенных групп — кластеров разного порядка. Выделяются агломеративные и дивизионные (объединительные и разделяющие) алгоритмы.
Пример 1. Снижение цены на графике E-mini S&P 500
Подробнее про меры качества можно прочитать в статье оценка качества в задаче кластеризации. Кластерный анализ показывает динамику рыночной борьбы сил спроса и предложения самым подробным образом. 4-часовые кластеры показывают, что торговля с высокой эффективностью происходила в районе уровня 1,0555 (что подтверждается и индикаторами).
Основная идея метода заключается в том, что алгоритм разделит заданный набор точек в некотором пространстве на группы точек, которые лежат друг от друга на большом расстоянии. Объекты, которые лежат отдельно от скоплений с большой плотностью, будут помечены как шумовые. Она требует, чтобы функция кластеризации не зависела от системы счисления функции расстояния и была нечувствительна к линейному растяжению и сжатию метрического пространства обучающей выборки. Задача кластеризации относится к классу задач обучения без учителя. Это элемент кластерного графика (футпринта), построенного для рынка криптовалют.
Этот объем уже проторгован по рыночным заявкам и является фактическим. Эта POC многократно превышает размер плотностей в стакане. Стало быть, участники раскупят эти заявки с большой вероятностью. Отскок в такой ситуации исключается – в рынке циркулируют слишком большие объемы для удержания лимитных плотностей. Эта ситуация с намного большей вероятностью приведет к разъеданию плотностей и пробою уровня.
Кластерный анализ применяют везде, где есть большие данные с разными признаками. Как мы видим, алгоритм действительно минимизировал WCSS, однако лишь в пределах того, что ему позволил изначальный выбор положения центроидов. Схематически глобальный минимум мог бы выглядеться как на графике ниже.
Мы не можем дать четкие рекомендации, как торговать в этой ситуации – ведь каждый участник имеет собственный стиль, толерантность к риску и другие обстоятельства. Тем не менее благодаря футпринтам ты можешь считывать разворачивающуюся историю, используя таймфреймы различных периодов и информацию внутри кластеров. Для торговли по кластерам можно использовать классический подход – построить план на день на старшем таймфрейме, а на младшем – искать подтверждения для входа в позицию. Скриншот ниже доказывает, что кластерный анализ рынка применим и для старших таймфреймов.
Возможно, вам также понадобится преобразовать данные, если они выражены в разных единицах измерения. Например, можно стандартизировать все значения так, чтобы они находились в диапазоне от 0 до 1. Видео о настройке и торговле в ATAS по кластерам (футпринт). Если дельта умеренна, то это характеризует флетовое состояние на рынке.
Традиционно в пределах столицы есть «престижные» и «рабочие» районы, которые исторически сложились в зависимости от концентрации тех или иных предприятий. Так, например, рабочие ЗИЛа и АЗЛК получали жилье на юге и юго-востоке столицы, а сотрудники академических НИИ и ВУЗов – на юго-западе и западе. К примеру, рядом с районом «хрущевских» домов построен новый квартал «бизнес-класса». Вполне естественно, более состоятельные покупатели новостроек захотят пользоваться иными магазинами или ресторанами, нежели жильцы пятиэтажек.
Открывает диалоговое окно, в котором перечисляются все поля с неизвестным типом измерений. Можно использовать это диалоговое окно, чтобы назначить тип измерений таким полям. Тип измерений можно также назначит в представлении Переменные Редактора данных. Данная процедура работает как с непрерывными, так и с категориальными полями. Каждая запись (строка) представляет клиента, который будет отнесен к одному из кластеров, а поля (переменные) представляют атрибуты, на которых основана кластеризация.
Именно кластеры позволяют видеть сиюминутный отпечаток рыночной активности. На основе этого отпечатка можно вычленить тренд и принять верное решение наперед остальных участников рынка. В настройках CScalp можно задавать собственный цвет отображения кластеров.При анализе кластера нужно обращать внимание на прямоугольники в рамке белого цвета. Она показывает максимальный объем, прошедший на заданной свече. Это уровень, на котором находится основной крупный участник. Кластерный анализ популярен у фондовых и криптовалютных трейдеров, поскольку он дает более полное представление о проторгованных объемах по акции/криптовалюте.
Для получения максимальной прибыли нужно уметь определить переход дельты из умеренного уровня в нормальный. Ведь в этом случае можно заметить само начало перехода от флета к трендовому движению и суметь получить наибольшую прибыль.
Форекс обучение в школе Бориса Купера, переходите по ссылке и узнаете больше — https://boriscooper.org/.