finavina.ba

кластерный анализ онлайн

Например, банки используют анализ для определения кредитного рейтинга, а страховые компании — чтобы выявлять мошеннические операции. Исходная информация (табл. 53.4) показывает, что в
рассматриваемую совокупность входят страны бывшего СССР, Восточной Европы и
промышленно развитые страны. Поэтому можно предположить, что искомое разбиение
стран по уровню жизни населения будет состоять из трех или четырех кластеров. После того как сформулирована цель работы, естественно
попытаться определить критерии качества, целевую функцию, значения которой
позволят сопоставить различные схемы классификации. Развитием этого подхода является вариант классификации по
нескольким обобщающим показателям (главным компонентам), полученным с помощью
методов факторного или компонентного анализа. Таким образом, алгоритм k-средних заключается в перевычислении на каждом шаге центроида для каждого кластера, полученного на предыдущем шаге.

Он позволяет разбить выборку на несколько групп по исследуемому признаку, проанализировать группы (как группируются переменные), группировку объектов (как группируются объекты). С помощью метода решаются задачи сегментирования рынка, анализируются сельские хозяйства для сравнения производительности, например, прогнозируется конъюнктура рынка отдельных продуктов и т.д. В условии задачи не оговорены число классов
разбиения и вид законов распределения, а также не даны обучающие выборки. В
этой связи при классификации использовались методы кластерного анализа. Рассмотрим наиболее широко используемые в задачах
кластерного анализа расстояния и меры близости. Выбор метрики, или меры близости, является узловым моментом
исследования, от которого в значительной степени зависит окончательный вариант
разбиения объектов на классы при данном алгоритме разбиения.

Обычно описанные индикаторы используют в комбинации с другими инструментами, например, со стохастическим осциллятором или индексом относительной силы. В этом случае TPO исполняют роль фильтрующих сигналов, отмечая на графике ключевые уровни спроса и предложения. Во время тестирования уровней максимального объема происходит поглощение крупных маркет-ордеров, движение цены останавливается и происходит борьба между покупателями и продавцами. На скриншоте это отчётливо видно, это красная полоса, в которой проторговали 1758 контрактов.

Где смотреть кластерные объемы и для чего они нужны?

Назначение этого алгоритма
состоит в объединении объектов (например,
животных) в достаточно большие кластеры,
используя некоторую меру сходства или
расстояние между объектами. Типичным
результатом такой кластеризации является
иерархическое дерево. Кластерный анализ — это, по сути, профиль объема для каждой свечи графика на выбранном таймфрейме. С помощью кластерного анализа вы можете заглянуть внутрь свечи и увидеть на каком уровне цены, какой объем контрактов был проторгован. Кластер представляет собой уровень в свече, который отображает объем проторгованных контрактов, либо дельту, смотря, что вы выбираете в настройках программы.

Как провести кластерный анализ?

  1. Отбор выборки для кластеризации.
  2. Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке, то есть признакового пространства.
  3. Вычисление значений той или иной меры сходства (или различия) между объектами.

Например, сигналы для входа могут появиться в середине диапазона боковика, где сама цена входа уже не будет иметь достаточно хорошего потенциала для продолжения движения. Интересно сравнить алгоритм на основе выбора и настройки эвристических алгоритмов кластеризации MASSCAH с алгоритмом настройки эволюционного алгоритма кластеризации. Для эволюционных алгоритмов важен выбор стратегии, операций кроссовера и мутаций на каждой итерации. Анализируя работы различных эволюционных алгоритмов, я выяснил, что качество получаемого разбиения зависит в основном от выбираемых мутаций. Поэтому из нескольких тестируемых решил использовать самую эффективную по временистратегию, в которой на каждой итерации равновероятно выбирается одна из мутаций.

Кластерный индикатор объема Ninjatrader

Пакет Evo_Clustering реализует эволюционный алгоритм кластеризации с параметрами, настраиваемыми при помощи мета-обучения. Пакет Incremental_CVI реализует инкрементальное вычисление мер качества разбиений. В работе была разработана информационная система онлайн кластеризации, использующая методы кластерного анализа данных. В основе работы программы лежит алгоритм, предложенный И.М. Нейским в диссертационном исследовании “Методика адаптивной кластеризации фактографических данных на основе интеграции методов минимального остовного дерева и K-средних” [1, 2].

Какие существуют типы кластерного анализа?

Совокупность многомерных статистических методов кластерного анализа можно разделить на иерархические методы (агломеративные и дивизимные) и неиерархические (метод k-средних, двухэтапный кластерный анализ, метод ближайших соседей).

В отличие от классических способов работы с информацией, в это области большое внимание уделяется поведению человека, решающего сложные интеллектуальные задачи классификации, обобщения, выявления закономерностей и т.д. Развитию этой дисциплины способствовало проникновение в сферу анализа данных теории искусственного интеллекта. «Data Mining – это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретаций знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности»4.

Если уделять равное время настройке всех возможных для данной задачи алгоритмов, то получится, что большая часть времени при такой схеме будет потрачена на настройку заведомо неэффективных алгоритмов. Но если сосредоточиться лишь на одном алгоритме, то часть из тех, что могли бы обеспечить лучшее качество кластеризации, не будут рассматриваться. Необходимо получить матрицу расстояний и матрицу кластеров по… Вот что нужно сделать, чтобы провести кластерный анализ. Кластеризация считается неконтролируемой методикой машинного обучения, потому что при ней мы не задаём, какой результат ожидаем получить.

Кластерный анализ в задачах классификации, оптимизации и прогнозирования

Эту сложность получилось преодолеть с помощью рекомендации меры качества разбиения для каждой задачи на основе принципа мета-обучения. Техника кластеризации применяется в самых разнообразных областях. Главное задача – разбить многомерный ряд исследуемых значений (объектов, переменных, признаков) на однородные группы, кластеры.

Вопрос, который задает исследователь при использовании кластерного анализа, – как организовать многомерную выборку в наглядные структуры. Спред – это разница между текущей рыночной ценой покупки и рыночной ценой продажи. То что, мы видим как текущую цену на самом деле является ценой последней исполненной сделки (Last price), – т.е.

В тех случаях, когда разница между двумя этими задачами
не существенна, например при описании некоторых алгоритмов, мы будем
пользоваться только термином «объект», включая в это понятие и термин
«признак». Из
множества признаков, описывающих объект, отбирается один, наиболее
информативный, с точки зрения исследователя, и производится группировка данных
в соответствии со значениями этого признака. Подобным образом строится большинство комбинационных статистических
группировок. Результат сильно зависит от заданного максимального расстояния между объектами, которое выбирается после анализа таблицы расстояний. При работе с программой это действие должно выполняться специалистом в исследуемой предметной области.

Основные типы баров

Наиболее трудным и наименее формализованным в задаче
классификации является определение понятия однородности объектов. Индикатор NinjaTrader выполнен в виде гистограммы с свечами из кластеров. Гистограммы наложены на рабочий график, и состоят из свечей, окрашенных в красный, синий, и голубой цвета.

Каждая из групп включает множество подходов и алгоритмов. Используя различные методы кластерного анализа, аналитик может получить различные решения для одних и тех же данных. Представляет своевременное и важное введение в нечеткий кластерный анализ, его методы и области использования. Систематически описывает различные техники нечеткой кластеризации так что читатель может выбарть метод, наиболее подходящий для решения его задачи. Присутствует хороший и очень полный обзор литературы по предмету исследования, распознаванию изображений, классификации покрытий, анализу данных и выводу правил.

Пример 3. Кластерный анализ и еще один пробой уровня максимального объема

В это время рыночная цена (ask/bid) может отойти от Last'a на некоторое расстояние, но, при текущих объемах торгов на ликвидных инструментах, как правило, это не более 1-5 пп. Если собрать все цены по тикам в течении определенного промежутка – получим стандартную свечу – которую мы видим на экране. Другими словами – стандартная свеча дает информацию об изменении цены за определенный промежуток времени, но не дает никакой информации о вливании объема по цене.

В то же самое время исследователь
может захотеть кластеризовать переменные для
определения кластеров переменных, которые
связаны со сходным физическим состоянием. В этом методе расстояния между
кластерами определяются наибольшим расстоянием
между любыми двумя объектами в различных
кластерах (т.е. “наиболее удаленными
соседями”). Этот метод обычно работает очень
хорошо, когда объекты происходят на самом деле из
реально различных “рощ”. Если же кластеры
имеют в некотором https://finprotect.info/klasternyy-analiz-onlayn/ роде удлиненную форму или их
естественный тип является “цепочечным”, то
этот метод непригоден. Как
было описано выше, в этом методе расстояние между
двумя кластерами определяется расстоянием между
двумя наиболее близкими объектами (ближайшими
соседями) в различных кластерах. Это правило
должно, в известном смысле, нанизывать объекты
вместе для формирования кластеров, и
результирующие кластеры имеют тенденцию быть
представленными длинными “цепочками”.

кластерный анализ онлайн

И после того, как выйдем, мы обязательно подойдем к уровню, где сосредоточен максимальный объем. В 80% случаев мы получаем от этого уровню реакцию в виде отскока. Так вот, при касании этого уровня мы можем входить в сделку. Точно таким же образом можно работать не только на форексе, но и на бинарных опционах. Как видите довольно простая стратегия и очень эффективная, попробуйте сами. Проблема в том, что заранее невозможно предсказать, насколько качественное разбиение построит тот или иной алгоритм.

Таким образом был построен мета-классификатор, позволяющий для каждого набора данных рекомендовать набор мутаций, который нужно использовать валгоритме. Задача выбора и настройки алгоритма машинного обучения является экспертной, что достаточно затратно по времени, поскольку работа выполняется человеком фактически вручную. Автоматизация подбора и настройки алгоритмов кластеризации экономит множество интеллектуальных, временных и других ресурсов в разных областях применения кластерного анализа. Система, которая могла бы автоматически рекомендовать и настраивать подходящий алгоритм кластеризации для каждой задачи в отдельности, была бы весьма актуальна. Так, возвращаясь к предыдущему примеру, можно
предположить, что медицинскому исследователю
требуется выделить кластеры пациентов, сходных
по отношению к определенным кластерам
характеристик физического состояния.

  • Сам алгоритм был реализован с использованием открытых С++ библиотек mlpack8 и cgicc9 .
  • Пакет Evo_Clustering реализует эволюционный алгоритм кластеризации с параметрами, настраиваемыми при помощи мета-обучения.
  • Эта мощная и гибкая торгово-аналитическая платформа ATAS с помощью современных инструментов позволяет просто анализировать рыночные ситуации и действовать быстрее других участников рынка.
  • Во время следующих берёт другие точки и строит новые кластеры.
  • Объединение или метод древовидной
    кластеризации используется при формировании
    кластеров несходства или расстояния между
    объектами.

Описанные методы кластеризации могут быть использованы в реальных задачах. В алгоритмах достаточно подробно рассмотрена вычислительная часть. Обычно, когда результаты кластерного анализа
методом K средних получены, можно рассчитать
средние для каждого кластера по каждому
измерению, чтобы оценить, насколько кластеры
различаются друг от друга. В идеале вы должны
получить сильно различающиеся средние для
большинства, если не для всех измерений,
используемых в анализе. Значения F-статистики,
полученные для каждого измерения, являются
другим индикатором того, насколько хорошо
соответствующее измерение дискриминирует
кластеры.

В соответствии с
современной системой, принятой в биологии,
человек принадлежит к приматам, млекопитающим,
амниотам, позвоночным и животным. Заметьте, что в
этой классификации, чем выше уровень агрегации,
тем меньше сходства между членами в
соответствующем классе. Человек имеет больше
сходства с другими приматами (т.е. с обезьянами),
чем с “отдаленными” членами семейства
млекопитающих (например, собаками) и т.д. В
последующих разделах будут рассмотрены общие
методы кластерного анализа, см. Объединение
(древовидная кластеризация), Двувходовое
объединение и Метод K средних.

Как понять кластерный анализ?

Кластерный анализ — это, по сути, профиль объема для каждой свечи графика на выбранном таймфрейме. Т. е. с помощью кластерного анализа вы можете заглянуть внутрь свечи и увидеть на каком уровне цены, какой объем контрактов был проторгован.

Komentariši

Vaša email adresa neće biti objavljena javno.

Languages