На рисунке ниже виден горизонтальный объем, который помогает получить сигналы о локальных ключевых уровнях в рамках кластерного анализа. Когда количество ордеров на покупку больше, обычно это сопровождается повышением цены, а превосходство ордеров на продажу указывает на дальнейшее ценовое снижение. Если отслеживать все нанесенные на свечу покупные и продажные объемы, можно разницу по количеству операций. Трейдер сможет самостоятельно понимать, с какой стороны было доминирование на интересующей его свече. Полученная разница в виде дельты должна пониматься в общем контексте других баров.
Как работает индикатор Cluster Search?
Существует несколько оценочных метрик для кластерного анализа, и выбор подходящей метрики зависит от типа используемого алгоритма кластеризации и понимания данных. Для получения значимых и полезных результатов кластерного анализа необходимо сочетать статистический опыт со знанием предметной области. Описанные здесь шаги помогут вам создать кластеры, которые точно отражают структуру ваших данных и дают ценное представление о проблеме. Также будут рассмотрены некоторые “подводные камни” и проблемы кластерного анализа, а также советы по их преодолению. Кластерный анализ может раскрыть весь потенциал ваших данных, независимо от того, являетесь ли вы специалистом по обработке данных, бизнес-аналитиком или исследователем. Узнайте, как максимально использовать возможности этой методики с помощью нашего руководства.
Пример 2. График E-mini S&P-500, 4-часовой таймфрейм
- С точки зрения типа данных и целей кластеризации каждый алгоритм имеет свои сильные и слабые стороны.
- А использование специальных аналитических систем делает процедуру кластеризации полностью автоматизированной.
- Нажмите CTRL+O (или через меню войдите в настройки), выберите закладку советники и разрешите импорт DLL.
- В биологии гены могут быть сгруппированы в соответствии с их функцией или характером экспрессии.
При кластеризации на основе центроидов точки данных группируются вокруг центроида, минимизируя расстояние между ними и центроидом. Итеративное обновление положения центроидов до сходимости является отличительной чертой кластеризации K-means, наиболее часто используемого алгоритма кластеризации на основе центроидов. Кластеризация на основе положения и дисперсий центроидов – эффективный и быстрый метод, однако он имеет ряд ограничений, в том числе чувствительность к начальному положению центроидов. Когда-то Джозефом Гранвилом были произнесены такие слова, что объемом является количество пара, позволяющее ехать паровозу.
Cluster Search — идеальный индикатор для кластерного анализа
Например, с помощью алгоритмов кластеризации можно группировать изображения по схожим визуальным признакам или разделять сетевой трафик на сегменты в зависимости от его поведения. С помощью кластерного анализа в обработке естественного языка можно также сгруппировать похожие документы или слова. В биоинформатике кластерный анализ используется для группировки генов и белков в зависимости от их функций и характера экспрессии. Исследователи и практики могут получить представление о глубинной структуре своих данных, используя кластерный анализ как мощный инструмент в информатике. Набору данных присуща тенденция к образованию кластеров, которая называется кластерной тенденцией. Для определения тенденции кластеризации набора данных можно использовать визуальный осмотр, статистические тесты и методы снижения размерности.
Данная статья посвящена такому техническому приему как кластерный анализ. Кто-то слышит об этом впервые, для кого-то это знакомо, но непонятно. На примере рекомендаций от брокера FinmaxFX разбираемся детально, что это такое и как грамотно применять в торговле на финансовых рынках.
Сегодня многие трейдеры акцентируют свое внимание на торговых объемах и их интерпретации, чтобы бесплатные программы для кластерного анализа вычислять будущее ценовое движение. Это актуально для всех – и для тех, кто торгует в краткосроке, австралийский доллар и для тех, кто предпочитает долгосрочные сделки. Поэтому, если вы занимаетесь трейдингом, но еще включили кластера в свою торговую систему, то советую вам попробовать. Ведь это может стать отличным фильтром, для отсеивания неуверенных сделок.
Кластерный анализ тоже является объемным профилем, однако по каждой конкретной свече или тику, где указывается конкретное количество совершенных сделок. Данное явление можно сравнить с графической интерпретацией стакана или ленты, однако объем в этом случае неполный. Перед тем как разбираться с кластерами, первым делом нужно понимать рыночный профиль. Под данным понятием подразумеваются данные по объему контрактов, которые были совершены на конкретном ценовом уровне. Если мы говорим о тиковом объеме Форекса, тогда рассматриваются исключительно эти данные и не обращается внимание на реальный поток ордеров.
Maximum TopValue on Start – максимально возможное значение максимального объема, – можно поменять только если пользователь точно знает, почему ему это нужно. Дальнейшие элементы служат для изменения размеров самого кластерного графика. При нажатии на существующй уровень, он меняет цвет (всего три цветовых схемы), а затем уничтожается. Если Вы “потеряете” окно индикатора на графике – кнопка F5 всегда вернет его в начальное положение.
Используя кластерный анализ, коммерческие организации могут получить ценные сведения о своих клиентах, продуктах и операциях. Также добавлен функционал отображения данных в виде Range графиков (где в каждой свече только указанное количество пунктов). В выпадающем списке есть 5 предустановленных значений (можно изменить во входящих параметрах в пунктах “Range predefined values…”), а также текущее значение по умолчанию. Крайне не рекомендуем отображать графики в размере от 1 до 3-4, в связи с тем, что это будет очень большое количество объектов, которое наверняка “повесит” Ваш терминал. Следующий выпадающий список указывает на способ отображения данных. Первый параметр “Same as MT” предполагает отображение футпринта на том же временном интервале, который в данный момент активен на текущем графике.