Пример использования кластерного анализа statistica в автостраховании

Программы для кластерного графика

Представляю вам самые популярные программы для кластерного анализа на данный момент:

1) SBPro

Основные преимущества:

Кластеры Кластерные графики для отображения объемов, дельты и Bid-Ask.Симулятор Тестирование стратегий на истории.Лента сделок Лента сделок прямо на графике! Гибкая аккумуляция принтов.Профили Множество типов Profile графиков с фильтрацией по объему и дельте.Сайт — https://www.sb-professional.com/

2) ATAS

Основные преимущества:

Smart Tape “Умная Лента Принтов” агрегирует и фильтрует рыночные сделки, что позволит Вам увидеть реальных крупных игроков рынка.Графики 6 видов построения графиков, в том числе профильные и кластерные графики (25 вариантов футпринта).Smart DOM “Умный Стакан” позволит проводить анализ биржевой ликвидности и отслеживать заявки крупных игроков.Торговля Удобная торговля и управление позициями, как через торговый стакан, так и прямо с графика (Chart Trader).Сайт — https://orderflowtrading.ru/

3) Volfix

Основные преимущества:

Многоуровневая система алертов.Широкий набор инструментов для объемного и профильного анализа.Интегрированный DOM Analyzer можно адаптировать под любые Ваши торговые идеи.Более семи лет исторических данных — цена, Tick , Trade и Bid & Ask объем, Block Trades и др.Сайт — http://volfix.net/ru/

4) NinjaTrader

Основные преимущества:

Вам доступны самые крупные мировые рынки, включая: — Фьючерсы.— Форекс.— Опционы.— CFD’s.— Акции.Многочисленные встроенные индикаторы для принятия важных торговых решений.Большой выбор провайдеров данных.Сайт — https://ninjatrader.com/ru/

5) TigerTrade

Основные преимущества:

Свечные графики и футпринт.Динамический стакан.Лента сделок.Проигрыватель истории.Аналитические инструменты.Статистика сделок.История.Риск-менеджер.Сайт — https://tigertradesoft.ru/

Если вы не хотите использовать какие либо сторонние программы, то вы можете использовать индикаторы для MetaTrader, но как правило эти индикаторы показывают не реальный объем, а тиковый.

Определение аномальных объемов

На данной теме хотелось сконцентрировать ваше внимание в большей степени, чем на подборе фильтра. Для начала необходимо понять суть – что такое аномальный объем, и зачем нам нужно находить такие точки

Для начала необходимо понять суть – что такое аномальный объем, и зачем нам нужно находить такие точки.

Под аномальным объемом подразумевается объем, который значительно больше, чем среднестатистический.

Такие объемы, как правило, будут появляться очень редко, или гораздо реже, что вполне логично.

И соответственно, такие объемы по логике будут иметь большую «силу» и «вес» по отношению к остальным.

Именно поэтому они интересны.

Для большей наглядности, мы будем использовать индикатор Cluster Search, чтобы глобально увидеть точки в которых появлялись аномально крупные объемы. Мы выставим фильтр в два раза больше, чем средний объем, который мы определили ранее.

Аномальный объем = средний объем * 2 (500 * 2 = 1000)

При этом, мы задействуем погрешность порядка 10% в меньшую сторону, так как если будет объем 950 контрактов, то мы его просто не увидим.

Обратите внимание, в каких точках появляются данные объемы, и как рынок реагирует на данные уровни. P/s:

P/s:

Конечно же, кластерный анализ далек от эффективного в плане анализа объемов, так как по своей сути это крайне синтетический инструмент.

В будущих статьях мы рассмотрим анализ ленты принтов, и сравним его с кластерным анализом.

Спасибо за внимание!

Теорема невозможности Клейнберга[править]

Для формализации алгоритмов кластеризации была использована аксиоматическая теория. Клейнберг постулировал три простых свойства в качестве аксиом кластеризации и доказал теорему, связывающую эти свойства.

Первая аксиома интуитивно понятна. Она требует, чтобы функция кластеризации не зависела от системы счисления функции расстояния и была нечувствительна к линейному растяжению и сжатию метрического пространства обучающей выборки.

Вторая аксиома утверждает, что алгоритм кластеризации должен уметь кластеризовать обучающую выборку на любое фиксированное разбиение для какой-то функции расстояния .

Третья аксиома требует сохранения кластеров при уменьшении внутрикластерного расстояния и увеличении межкластерного расстояния.

Примеры преобразований с сохранением кластеров
Исходное расположение объектов и их кластеризация	Пример масштабной инвариантности. Уменьшен масштаб по оси ординат в два раза.	Пример допустимого преобразования. Каждый объект в два раза приближен к центроиду своего класса. Внутриклассовое расстояние уменьшилось, межклассовое увеличилось.

Исходя из этих аксиом Клейнберг сформулировал и доказал теорему:

Несмотря на эту теорему Клейнберг показал,
что иерархическая кластеризация по методу одиночной связи с различными критериями останова удовлетворяет любым двум из трех аксиом.

Методика сравнения

Суть сравнения сервисов в следующем: выбрать идеально кластеризованный список запросов – эталонное ядро. Сравнить результаты кластеризации каждого сервиса с эталонным.

Важно было хорошо составить такое эталонное ядро. Поскольку у нас контентный проект и большая часть контента – это вопросы и ответы пользователей, то материала для сбора статистики по проекту предостаточно

Было взято ядро на 2500+ ключевых фраз, которое отслеживается уже много месяцев. Из него выбраны только запросы вышедшие в топ-5 Яндекса. И из них взяты только те которые имеют релевантной страницу одного из широких разделов (категория вопроса, тема вопроса, категория документа, страница с формой «задать вопрос»), а не узкую страницу вопроса с ответами. Запросы были сгруппированы по релевантной странице. Оставлены только группы в которых более чем 4 запроса. В итоге получилось 292 запроса разбитых на 22 кластера.

Забегая вперед скажу, что сравнивались результаты кластеризации по Московской выдаче Яндекса и без геопривязки. Региональная московская выдача показала себя лучше, поэтому далее будем говорить про нее.

Принципы группировки ключевых слов

Существует несколько методов кластеризации. Нельзя сказать,
что одни лучше другие хуже. Все они имеют как плюсы, так и минусы. Выбор метода,
скорее обусловлен потребностью, которую должен закрыть ключевой запрос в
тексте.

Кластеризация
семантического ядра бесплатно: 9 способов

Метод
Когда используется
Ключи остаются в одной группе
Часто используется для запуска рекламы 1 офера с довольно узкой семантикой, для 1 страницы.
Кластеризация по продукту или услуге
В нишах, где покупатели могут искать один и тот же продукт, но формировать при этом, разные запросы.
По морфологическому сходству
Метод считается универсальным, подходит для всех ниш. Применяется для тем с обширной семантикой, большим количеством однокоренных слов.
По интенту
Кластеризация по намерению используется в нишах с продолжительным периодом принятия решения о покупке, высокой стоимостью трафика, конкуренцией.
По уровням воронки продаж
Распределение запросов по нескольким потребностям, которые стремятся закрыть потенциальные покупатели: осознание потребности, интерес к продукту, желание приобрести.
Группировка по ключевым фразам
Используется, когда нужно кластеризировать огромный массив семантики. Метод легко автоматизируется, группирует ключи для Яндекса и Google. Для этого способа возможна на соответствующих сервисах, но о них позже.
Метод SKAG
Когда Google запустил похожие алгоритмы срабатывания фразового и широкого соответствия, мнения об эффективности кластеризации этим способом, разделились

Кто-то утверждает, что использовать SKAG больше нет смысла, другие считают, инструмент вполне рабочий, особенно в нишах, где важно добиться максимальной релевантности объявлений.
Кластеризация способом Альфа/Бета
Совершенно бесплатная кластеризация запросов. Суть метода – из старого работающего сайта выбираются ключи, принесшие наибольшую конверсию и переносятся на новый сайт

После чего на старом сайте заносятся в списки минус-слов.
Метод STAG
Кластеризация по узкой тематике по одному четкому критерию (цена, характеристика, др.).

Грамотная кластеризация, каким бы методом, не
осуществлялась, проводится с соблюдением следующих принципов: в группу
собираются запросы только с одним интентом, коммерческие и информационные
запросы подлежат обязательному разделению, каждый семантический блок
определяется в отдельный документ.

Резюме

• • Используя корреляционную матрицу и иерархическую кластеризацию, класс цифровых активов можно разделить на несколько подсегментов.
  • В отношении недельной доходности крупные криптоактивы, такие как Bitcoin и Ethereum, демонстрируют высочайшую корреляцию, при этом Ripple показывает меньший уровень корреляции и является лучшим диверсификатором среди криптоактивов с рыночной капитализацией свыше 3 млрд долларов.
  • Форки Биткойна (Gold и Cash), Ethereum Classic и Litecoin образуют единый кластер, тогда как остальные активы образуют группы на основе следующих эффектов:
    • “Binance-эффект”: Tezos и Dogecoin, два актива, не торгуемых на Binance, образуют один дочерний кластер.
    • Потенциальные географические эффекты, такие как дихотомия между американскими и азиатскими криптоактивами.
    • «Эффект листинга на Coinbase»: некоторые активы, уже включенные в листинг Coinbase либо о них сообщалось, что Coinbase исследует возможность введения их поддержки, по-видимому, принадлежат к аналогичным группам.
    • Конфиденциальные койны (Dash и Monero) формируют единый кластер.
  • С другой стороны кластеризация методом k-средних на основе профиля риск/доходность каждого криптоактива не принесла сколько-нибудь значимых результатов. Одно из возможных объяснений заключается в том, что профили доходности и волатильности не связаны с корреляцией курса активов в течение исследуемого периода.

В предыдущем отчете (англ.) мы использовали для анализа внутренних корреляций крипторынка и наблюдения циклических паттернов метод, охватывающий различные группы активов, и обнаружили, что низкий уровень внутренней корреляции между активами в криптосфере часто бывает обусловлен идиосинкратическими факторами, в дополнение к механизму консенсуса монеты и потенциальному “Binance-эффекту”.

Однако общая корреляция, наблюдаемая на рынке криптоактивов, увеличилась, что может быть связано с ростом объемов стейблкойнов и, следовательно, увеличением количества торговых пар на всех рынках криптоактивов. Это отчет о кластерном анализе, проведенном Binance Research на основе данных о двенадцати торговых месяцах с марта 2018 по март 2019 года, чтобы определить, можно ли определить и, что еще важнее, интерпретировать кластеры криптоактивов методом неконтролируемого обучения.

Подбор фильтров

Для корректного подбора фильтров для кластерных графиков, необходимо соблюсти два критерия:

1. В итоге, подсвеченных объемов на графике не должно быть очень много, и в то же время, очень мало.

2. Большая часть «пула» объемов, или другим языком – рядом стоящих объемов, должны быть в каких-то ключевых точках – развороты рынка, или точках пробития каких-либо high либо low. Почему должно быть преобладание в таких точках – так мы будем понимать, что найденные объемы действительно важны, и в большинстве случаев приводят к логически понятной реакции рынка.

Подобрать фильтры для нужного тайм-фрейма можно двумя способами:

1. Методом ручного подбора настроек и визуальной корректировки

2. С помощью специальных инструментов, которые есть в платформе SBProX, с задействованием визуальной корректировки.

На ручном подборе мы останавливаться не будем, скажем лишь только то – что данный способ занимает больше времени, нежели второй.

На данном периоде, мы покажем как правильно подобрать фильтры.

Открыв окно Price Rating, вы можете увидеть вкладку «Dynamics of max. values».

На данной вкладке отображается график динамики изменения максимальных объемов, в каждом баре за выбранный период времени.

«Просканируем» по очереди все пять недель, с 01 марта по 02 апреля:

Условно, мы можем разделить максимальные объемы в кластерах на три группы: крупные, средние, ниже средних.

В итоге, мы имеем следующие усредненные показатели по всем пяти неделям:

Крупные объемы: от 800 и выше

Средние объемы: от 500 и выше

Ниже средних: от 300 и выше

Именно эти полученные значения мы и должны ввести в поля фильтров в настройках графика:

Типология задач кластеризации[править]

Типы входных данныхправить

• Признаковое описание объектов. Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками (англ. features). Признаки могут быть как числовыми, так и категориальными;
• Матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстоянием до всех объектов из обучающей выборки.

Вычисление матрицы расстояний по признаковому описанию объектов может быть выполнено бесконечным числом способов в
зависимости от определения метрики между объектами. Выбор метрики зависит от обучающей выборки и поставленной задачи.

Цели кластеризацииправить

Классификация объектов. Попытка понять зависимости между объектами путем выявления их кластерной структуры. Разбиение выборки на группы схожих объектов упрощает дальнейшую обработку данных и принятие решений, позволяет применить к каждому кластеру свой метод анализа (стратегия «разделяй и властвуй»). В данном случае стремятся уменьшить число кластеров для выявления наиболее общих закономерностей;
Сжатие данных. Можно сократить размер исходной выборки, взяв один или несколько наиболее типичных представителей каждого кластера

Здесь важно наиболее точно очертить границы каждого кластера, их количество не является важным критерием;
Обнаружение новизны (обнаружение шума). Выделение объектов, которые не подходят по критериям ни в один кластер

Обнаруженные объекты в дальнейшем обрабатывают отдельно.

Методы кластеризацииправить

• Графовые алгоритмы кластеризации. Наиболее примитивный класс алгоритмов. В настоящее время практически не применяется на практике;
• Вероятностные алгоритмы кластеризации. Каждый объект из обучающей выборки относится к каждому из кластеров с определенной степенью вероятности:
• Иерархические алгоритмы кластеризации. Упорядочивание данных путем создания иерархии вложенных кластеров;
• Алгоритм -средних (англ. -means). Итеративный алгоритм, основанный на минимизации суммарного квадратичного отклонения точек кластеров от центров этих кластеров;
• Распространение похожести (англ. affinity propagation). Распространяет сообщения о похожести между парами объектов для выбора типичных представителей каждого кластера;
• Сдвиг среднего значения (англ. mean shift). Выбирает центроиды кластеров в областях с наибольшей плотностью;
• Спектральная кластеризация (англ. spectral clustering). Использует собственные значения матрицы расстояний для понижения размерности перед использованием других методов кластеризации;
• Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (англ. Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN). Алгоритм группирует в один кластер точки в области с высокой плотностью. Одиноко расположенные точки помечает как шум.

Сравнение алгоритмов кластеризации из пакета scikit-learn

Сигнальные кластерные индикаторы МТ4

стратегии светофор

Импульсные инструменты так же как трендовые алгоритмы отображают динамику на одной паре, как это делает Complex_pairs1 или на разных, для этого нужен CCp. Замечу, что Complex_pairs1 – это более простая версия CCp, по которой можно узнать, какова разница скоростей изменения валютных стоимостей из тех, что входят в определенную пару. Вот потому то CCp более информативный.

Хороший индикатор объема: Aliev FX Volumes.

От пределов инструмента можно начинать продавать и покупать весь портфель валютных пар, которые включены в кластер. Особенность в том, что границы диапазона нужно заблаговременно рассчитать с помощью статистики или определить на глаз. Очень кстати тут будет умение определять угол наклона тренда. А вот и ещё один сигнал, который можно использовать. Это пересечение линий, которые характерны для валют из пары.

Смотреть

    Чтобы объективно оценивать ситуацию, то есть, чтобы в расчетах инструмент использовал расширенный перечень пар, нужно разрешить, чтобы алгоритм, учитывал тенденции на большинстве основных пар. Для этого напротив тиккера в настройках указывается значение Истина. Для того, чтобы избежать путаницы нужно сделать ещё вот что. Все линии, кроме отражающей тенденции по Евро и Доллару нужно сделать прозрачными. Для тех, кто ещё не до конца разобрался с тенденциями, была написана статья: «Восходящий и нисходящий тренд»

Закономерность очевидна. Пара Евро Доллар будет расти, когда синяя линия выше зеленной. При обратной ситуации, обычно, Евро Доллар падает. Можно сделать вывод, что пересечение линий нужно применять, как сигналы.

Рекомендую статью по объемам: индикатор force index.

Хорошие результаты прогнозирования получаю на базе трендовых линий, а также каналов, которые отмечаются на инструменте CCp. При покупке же недооцененную пару, по отношению кластеру, имея ввиду те что сильнее других отклоняются от обычной для всех тенденции, по совету некоторых трейдеров с форумов, случается надолго остаться с просадкой.

Рассмотренные индикаторы вполне могут применяться для работы по стратегии Боллинджер Бандс.

Дополнительная информация

Еще хочу обратить внимание, что если при возврате цены к пробойному месту, где были крупные кластера, нет нужной реакции, не появляются объемы и цена довольно легко проходит это место, то скорее всего это был ложный вынос для сбора стопов и получения необходимой ликвидности. На схеме это выглядит так, обычно это может появляться на значимых и исторических уровнях и возле хороших уровневых наторговок:

На схеме это выглядит так, обычно это может появляться на значимых и исторических уровнях и возле хороших уровневых наторговок:

Вот пример из ниндзи:

Ниже мы видим, что можно провести уровни, подтвержденные объемом, и получить зону сопротивления, которая впоследствии была пробита. При возврате цены нет ни крупных кластеров, ни остановки цены в месте пробоя. Поэтому можно предположить, что произошел захват ликвидности на стопах покупателей и тех, кто входил на пробой уровня.

Вот еще пример, где захват произошел буквально одной свечой:

После данного ложного движения мы могли наблюдать очень хорошее внутридневное движение с хорошим соотношением sl/tp.

Не стоит забывать, что анализ входа в данном случае делается по фьючерсу евро (6E), а фьючерс – это  производный финансовый инструмент, стандартный срочный биржевой контракт купли-продажи базового актива, при заключении которого стороны (продавец и покупатель) договариваются только об уровне цены и сроке поставки. Остальные параметры актива (количество, качество, упаковка, маркировка и т. п.) оговорены заранее в спецификации биржевого контракта. Стороны несут обязательства перед биржей вплоть до исполнения фьючерса. Контракты евро имеют статус расчетные, с поставками в марте, в июне, в сентябре и в декабре. Котировки фьючерса и форекс спота всегда отличаются. Особенно когда осуществляется переход на новый контракт, то разница в котировках может составлять до 50п., она со временем уменьшается до 10-15 п

Хочу обратить внимание, что при анализе входа нужно обращать внимание не на конкретный ценовой уровень, а на структуру движения инструмента в целом, потому что она, как правило, повторяется

Кластер-профиль

Если максимально просто, то наша задача при анализе профиля кластеров — найти крупный объем. Образованный уровень будут удерживать продавцы или покупатели в зависимости от ситуации, а мы можем от него войти в сделку с меньшим риском.

Пример. Фьючерс на австралийский доллар 22 февраля 2019.

Как видите, есть крупные объемы на уровне 0.7114 — 154, и затем на 0.7111 — три раза по 100-150 (отмечено красными стрелками). В итоге, продавцы по этим ценам держат позиции, не давая активу расти выше.

Есть в этой теории и несколько проблем:

1. Зачем крупному участнику покупать актив по одной и той же цене, когда можно это делать постепенно по нескольким разным котировкам в диапазоне?

2. Обычно цена ведет себя непредсказуемо по отношению к большим объемам, идея не всегда отрабатывает.

3. Трейдерами очень легко манипулировать, отправляя крупные заявки с целью добора позиции в противоположном направлении — такая стратегия стара, как мир, поскольку спекулянты давно умеют пользоваться биржевым стаканом и лентой.

Тем не менее, иногда кластер может работать, особенно, если актив покупает инвестор в долгосрочной перспективе, который просто кинул огромный limit-ордер или сразу купил в market. Есть вероятность, что толпа подхватит такое движение, а потом этот уровень будут оборонять другие покупатели или продавцы.

Профиль дельты

Это наиболее информативный способ изучения рынка. Дельта показывает, есть ли в свече крупный продавец или покупатель. Информация из ленты сразу поступает на кластерный график, и трейдер видит, что происходит с активом.

Для его чтения используют следующие паттерны:

1. Буква “Р”. Это разворотный сигнал, бычий. Он формируется в случае, когда в верхней части свечи находится положительная дельта, а в нижней части операций мало.
2. Буква “Ь”. Сигнал медвежий. В верхней части свечи ситуация спокойная, а в нижней поток формирует сигнал на продажу.

Трейдеру не придется изучать поток ордеров, все требуемые для работы данные есть на кластерном графике.

График дельты

Хочу также познакомить вас со вторым своим инструментом.

Не всегда бывает удобно анализировать футпринт только по японским свечам. У них есть свои недостатки, в частности свечки, искажают картину рынка в моменты низкой волатильности. Поэтому вместо свечей я часто использую другой тип графика – график дельты.

Но, прежде чем я покажу вам сам график, следует рассказать что такое дельта.

Дельта — это разница между количеством рыночных ордеров Buy и рыночных ордеров Sell. Дельта это индикатор, но никакого отношения к техническому анализу она не имеет.

График по дельте строится исходя из величины этой разницы. Обычно я использую значение 300 контрактов. Это значит, что новая падающая или растущая свеча сформируется в тот момент, когда разница между покупками и продажами составит 300 контрактов.

На картинке сверху можно увидеть сам график построенный по дельте. Он отлично фильтрует рыночный шум, который возникает в моменты низкой активности участников рынка.

Кроме того, на таком графике свечи имеют небольшие тела, появление широкой тени – это редкость для графика дельты.

Но главное достоинство графика дельты – это появление футпринт паттерна – «Сигналка». Так я называю паттерн, по которому захожу в сделку. На картинке ниже вы можете видеть пример.

«Сигналка» образуется следующим образом: для того чтобы продавать свеча должна быть падающей и у неё не должно быть нижней тени. Максимальный объем должен находиться в верхней половине, а лучше в верхней трети. Остальная часть свечи должна быть узкой.

Для покупок все в точности наоборот – растущая свеча, максимальный объем в нижней половине свечи, само тело узкое.

Как видите, график футпринт обладает широчайшими возможностями по анализу рынка и поиска точек входа/выхода. Он одинаково полезен и для тех, кто торгует внутри дня и для тех, кто торгует позиционно.

Кластерный анализ онлайн: торговые платформы и индикаторы

Кластерные графики доступны для использования на различных торговых платформах, в т.ч. на популярных МТ4 и МТ5. Кластерный анализ данных представлен в виде баров нестандартного формата, которые значительно облегчают восприятие и дают исчерпывающую информацию о точечных объемах на важнейших уровнях консолидации цен. Анализ по кластерным графикам может применяться как самостоятельная единица при создании торговой стратегии, так и в комплексной аналитике, с привлечением других инструментов.

Индикатор «HighVolumeBar VertikalHistogram»

Данный индикатор отображает значения объемов на всех таймфреймах (до Н4). Основное назначение индикатора – прогноз направления движения цен. Для открытия позиции необходимо дождаться окончания дня, на котором анализировались уровни (индикатор дает состояния силовых уровней по текущему дню – поддержка\сопротивление, уровень неопределенности). Покупают от поддержки, продают от сопротивления.

Индикатор «ТРО»

Индикатор показывает график в виде набора гистограмм, расположенных у ценовых баров. Основные свойства такие же, как и у предыдущего индикатора, но используется не как самостоятельный инструмент, а в качестве фильтра для стратегий со Стохастиками. Рекомендован для краткосрочной торговли.

Гистограмма индикатора кластерного объёма

Трендовые кластерные индикаторы

Эта часть статьи основывается на разработке пользователя ресурса MQL5. Его ник «Семен Семёныч». Благодаря этому пользователю кластерные инструменты МТ5 и МТ4 первой группы получили свое сленговое имя: «индикаторы Семёныча».

В тему – индикатор тиковый объем

Описывать подход можно и по-другому, но разработки этого программиста стали начальной точкой при создании последних модификаций. Возможно, самые успешные Форекс трейдеры, когда-то уже использовали эти подходы.

Статья в тему: Volumes индикатор Форекс.

Автор заметил, что такие трендовые инструменты не могут дать сигналов на продажу или покупку, они только оценивают соотношение сил рынка. А применить их можно так, как работают с CCI. Это значит, если линия инструмента находится выше уровня балансовой линии или иначе нулевого уровня, то искать нужно сигналы на покупку, а если ниже, то нужно продавать актив. Упомянутые инструменты нужно настраивать с помощью одинаковых переменных.

MA Method – определяет способ расчета скользящей средней. Этот параметр влияет на количество шумов на графике. Price – с помощью настройки выбирается тип цены. 0 – закрытие, 1 – открытие, 2 – максимум, 3 – минимум, 4 – средняя, 5 – типичная, 6 – средневзвешенная. Fast – период усреднения «быстрой» средней. Slow – период усреднения «медленной» средней. Перечень тиккеров валют – с помощью команды истина и лож выбирается список валют, которые входят в кластер.

Знания о тренде, построенные на данных инструментах можно применять вместе с умением о том, как строить каналы Форекс.

Заключение

Кластерный анализ представляет собой неконтролируемый метод обучения, который обеспечивает гибкость в классификации объектов в группах без привнесения свойственной человеку предвзятости. Для цифровых активов практическое применение кластерного анализа не было подробно изучено и этот отчет представляет собой одну из первых попыток классифицировать криптоактивы неконтролируемым методом.

Иерархический кластерный анализ выявил потенциальные группы криптоактивов, основанные на таких характеристиках, как функция активов (например, конфиденциальные токены), история блокчейна (например, форки Биткойна) или потенциальная дихотомия между криптоактивами азиатского и американского происхождения. Наконец, потенциальное существование «Binance-эффекта» тоже вносит в кластеризацию свой вклад, равно как и более новое явление, влияние новостей, связанных с Coinbase (например Ripple или Basic Attention Token).

Притом что некоторые из полученных результатов пересекаются с принятыми в отрасли практиками фундаментального анализа активов, сложность получения достоверных данных может удерживать инвесторов от проведения тщательного анализа в этом направлении. Для сравнения, традиционные рынки акций предлагают множество метрик (например, коэффициент цена/доходы, оборот, рентабельность капитала), которые постоянно используются в исследовательских отчетах.

Дополнительный кластерный анализ индустрии цифровых активов может быть выполнен с различных перспектив, а дальнейшее исследование различных сегментов крипторынка по признаку рыночной капитализации (например, активы со средней и малой рыночной капитализацией) с альтернативными входными данными, такими как скорость хеширования или количество ончейн-транзакций, поможет составить более полную картину рынка криптоактивов в целом.

Похожие записи:

Как создать кошелек для криптовалюты ripple Мать всех пирамид. что происходит с биткоином и кому стоит в него вкладываться Создание и использование кошелька bitcoin core: разбираем подробности Как конвертировать валюту на paypal Идея для продвинутых: как заработать на чат-боте Криптобиржа bibox: регистриция, интерфейс и отзывы