Применение и методы кластерного анализа данных, что это такое

Условия и задачи

Анализ кластерный 2
Кластерный анализ исполняет такие главные задачи:

  • Изучение концептуальных полезных схем группирования объектов.
  • Разработка классификации или типологии.
  • Порождение гипотез на основании исследования данных.
  • Проверка исследования или гипотез для определения, действительно ли группы (типы), выделенные каким-либо методом, есть в имеющихся данных.

Вне зависимости от предмета изучения использование кластерного анализа предусматривает следующие стадии:

  • Отбор выборки для кластеризации. Понимается, что есть смысл кластеризовать лишь количественные данные.
  • Определение переменных, по которым будут оценивать объекты в выборке, то есть признаковое пространство.
  • Вычисление значений определенной меры различия или сходства меж объектами.
  • Использование способа кластерного анализа для того, чтобы создать группы сходных объектов.
  • Проверка достоверности итогов кластерного решения.

Можно встретить описание двух фундаментальных требований, которые предъявляются к данным — полнота и однородность . Однородность требует, чтобы все кластеризуемые сущности были одинаковой природы, описываться похожим набором свойств. Когда кластерному анализу предшествует факторный анализ, то выборка в «ремонте» не нуждается — изложенные требования исполняются автоматически непосредственно процедурой факторного моделирования (есть ещё одно достоинство — z-стандартизация без отрицательных последствий для выборки; если её непосредственно проводить для кластерного анализа, она может за собой повлечь уменьшение чёткости разделения групп). Иначе выборку необходимо корректировать.

Типология задач кластеризации

Виды входных данных

  • Признаковое описание объектов. Каждый объект описывают набором собственных характеристик, которые называются признаками. Признаки могут быть нечисловыми или числовыми.
  • Матрица расстояний меж объектами. Каждый объект описывают расстояниями до всех других объектов метрического пространства.
  • Матрица сходства меж объектами. Учитывают степень сходства объекта с прочими объектами выборки в метрическом пространстве. Сходство тут дополняет различие (расстояние) меж объектами до 1.

В современной науке используется несколько алгоритмов обработки для входных данных. Анализ при помощи сравнения объектов, учитывая признаки, (наиболее распространённый в биологических науках) называется Q-видом анализа, а при сравнении признаков, на основании объектов — R-видом анализа. Есть попытки использовать гибридные типы анализа (к примеру, RQ-анализ), но эта методология ещё не разработана должным образом.

Цели кластеризации

  • Понимание данных при помощи выявления кластерной структуры. Разбиение выборки на группы похожих объектов дает возможность упростить обработку данных в дальнейшем и принятие решений, к каждому кластеру применяя собственный метод анализа (стратегия «разделяй и властвуй»).
  • Сжатие данных. Когда исходная выборка сильно большая, то можно её сократить, оставив от каждого кластера по одному самому типичному представителю.
  • Обнаружение новизны (англ. novelty detection). Выделяют нетипичные объекты, которые не получается ни к одному из кластеров присоединить.

Число кластеров в первом случае стараются делать поменьше. Во втором случае более важным будет обеспечить большую степень сходства объектов в каждом кластере, а кластеров может быть сколько угодно. Наибольший интерес в третьем случае представляют отдельные объекты, которые не вписываются ни в один из кластеров.

Во всех данных ситуациях может использоваться иерархическая кластеризация, когда большие кластеры дробят на более мелкие, те дробятся в свою очередь ещё мельче, и так далее. Такие задачи называют задачами таксономии. Итог таксономии — иерархическая древообразная структура. Каждый объект при этом характеризуется перечислением кластеров, которым он принадлежит, от крупного к мелкому.

Способы кластеризации

Общепринятой классификации способов кластеризации нет, однако возможно выделить некоторые группы подходов (некоторые способы возможно отнести сразу к нескольким группам и потому предлагают рассматривать эту типизацию в качестве некоторого приближения к реальной классификации способов кластеризации):

  1. Вероятностный подход. Предполагают, что каждый рассматриваемый объект относят к одному из k классов. Некоторые авторы (к примеру, А. И. Орлов) полагают, что эта группа совсем не относится к кластеризации и противопоставляют её «дискриминации», то есть выбору отнесения объектов к одной известной группе (обучающим выборкам).
    • Дискриминантный анализ
    • K-medians
    • K-средних (K-means)
    • Алгоритмы семейства FOREL
    • EM-алгоритм
  2. Подходы на основании систем искусственного интеллекта: условная группа, так как способов весьма много и они весьма различны методически.
    • Генетический алгоритм
    • Нейронная сеть Кохонена
    • Метод нечеткой кластеризации C-средних
  3. Логический подход. Построение дендрограммы производится при помощи дерева решений.
  4. Теоретико-графовый подход.
    • Графовые алгоритмы кластеризации
  5. Иерархический подход. Предполагают наличие вложенных групп (кластеров разного порядка). В свою очередь алгоритмы подразделяются на объединительные (агломеративные) и разделяющие (дивизивные). По числу признаков порой выделяют политетические и монотетические способы классификации.
    • Таксономия или дивизивная иерархическая кластеризация. Задачи кластеризации рассматривают в числовой таксономии.
  6. Прочие способы, которые не вошли в прошлые группы.
    • Ансамбль кластеризаторов
    • Статистические алгоритмы кластеризации
    • Алгоритм, который основан на способе просеивания
    • Алгоритмы семейства KRAB
    • DBSCAN и др.

Подходы 4 и 5 порой объединяют под названием геометрического или структурного подхода, который обладает большей формализованностью понятия близости. Невзирая на большие различия меж перечисленными способами все они опираются на начальную «гипотезу компактности»: в пространстве объектов все близкие объекты относятся к одному кластеру, а все разные объекты должны соответственно находиться в разных кластерах.

Читайте также:  Олимп Трейд - отзывы об OlympTrade

Формальная постановка задачи кластеризации

Пусть х  — множество объектов, номеров (меток, имён) кластеров. Задана функция расстояния меж объектами. Есть конечная обучающая выборка объектов. Необходимо разбить выборку на непересекающиеся подмножества, которые называются кластерами, так, чтобы каждый кластер включал в себя объекты, близкие по метрике, а объекты различных кластеров значительно отличались. Каждому объекту при этом приписывают номер кластера.

Алгоритм кластеризации — функция, которая каждому объекту в соответствие ставит номер кластера. Множество в некоторых случаях заранее известно, но зачастую ставится задача определить оптимальное количество кластеров, с точки зрения определенного критерия качества кластеризации.

Кластеризация (обучение без учителя) от классификации (обучения с учителем) отличается тем, что метки исходных объектов вначале не заданы, и может быть даже неизвестно непосредственно множество .

Решение задачи кластеризации неоднозначно принципиально, и тому есть несколько причин (как считают некоторые):

  • не существует однозначно наилучшего критерия качества кластеризации. Известен ряд эвристических критериев и ряд алгоритмов, которые не имеют выраженного чётко критерия, однако осуществляющих довольно разумную кластеризацию «по построению». Все они могут дать различные результаты. Следовательно, для того, чтобы определить качество кластеризации необходим эксперт предметной области, который сможет оценить осмысленность процесса выделения кластеров.
  • количество кластеров обычно заранее неизвестно и устанавливается соответственно с некоторыми субъективными критериями. Это справедливо лишь для способов дискриминации, так как в способах кластеризации выделение кластеров происходит за счёт формализованного подхода на основании мер близости.
  • Итог кластеризации в значительной степени зависит от метрики, выбор которой обычно также субъективен и его определяет эксперт. Но необходимо заметить, что есть некоторые рекомендации к выбору мер близости для разных задач.

Использование

В биологии

Анализ кластерный 5
Кластеризация в биологии имеет много приложений в самых различных областях. К примеру, в биоинформатике при ее помощи анализируются сложные сети взаимодействующих генов, которые состоят порой из тысяч элементов. Кластерный анализ дает возможность выделить узкие места, подсети, концентраторы и прочие скрытые свойства изучаемой системы, что в конечном счете дает возможность узнать вклад каждого гена в образование изучаемого феномена.

В сфере экологии широко применяют для выделения однородных пространственно групп сообществ, организмов и так далее. Реже методы кластерного анализа применяют для исследования во времени сообществ. Гетерогенность структуры сообществ вызывает появление нетривиальных методов кластерного анализа (к примеру, метод Чекановского).

В общем, необходимо заметить, что исторически так сложилось, что в биологии в качестве мер близости чаще применяются меры сходства, а не расстояния (различия).

В социологии

Анализ кластерный 6
Анализируя результаты социологических исследований советуется осуществлять анализ способами агломеративного иерархического семейства, а именно способом Уорда, при котором в кластерах оптимизируют минимальную дисперсию, в результате создаются кластеры приблизительно одинаковых размеров. Способ Уорда наиболее удачным является для анализа социологических данных. Как мера отличия лучше квадратичное евклидово расстояние, которое дает возможность увеличить контрастность кластеров. Главным результатом иерархического кластерного анализа является «сосульчатая диаграмма» или дендрограмма. Исследователи при её интерпретации сталкиваются с проблемой аналогичного рода, что и толкование итогов факторного анализа — отсутствие однозначных критериев для выделения кластеров. Как главные, рекомендуется применять два метода — визуальный анализ дендрограммы и сравнение итогов кластеризации, которая выполнена разными методами.

Визуальный анализ дендрограммы предусматривает «обрезание» дерева на оптимальном уровне сходства элементов выборки. «Виноградную ветвь» (терминология Олдендерфера М. С. и Блэшфилда Р. К.) целесообразно «обрезать» на отметке 5 шкалы Rescaled Distance Cluster Combine, тогда будет достигнут 80 % уровень сходства. Когда выделение кластеров по данной метке затрудняется (на ней происходит слияние нескольких маленьких кластеров в один большой), то можно другую метку выбрать. Такую методику предлагает Олдендерфер и Блэшфилд.

Тогда появляется вопрос устойчивости принятого кластерного решения. По сути, проверку устойчивости кластеризации сводят к проверке её достоверности. Тут есть эмпирическое правило — устойчивая типология сберегается при изменении способов кластеризации. Итоги кластерного иерархическогоанализа возможно проверять кластерным итеративным анализом по методу k-средних. Когда сравниваемые классификации групп респондентов имеют долю совпадений больше 70 % (больше 2/3 совпадений), кластерное решение принимают.

Проверить адекватность решения, не вызывая помощь другого типа анализа, нельзя. В теоретическом плане, по крайней мере, данная проблема не решена. В классической работе Блэшфилда и Олдендерфера «Кластерный анализ» детально рассматриваются и в результате отвергаются добавочные пять способов проверки устойчивости:

  1. методы Монте-Карло весьма сложны и доступны лишь опытным математикам;
  2. тесты значимости (дисперсионный анализ) — дают всегда значимый результат;
  3. кофенетическая корреляция — не советуется и в использовании ограниченна;
  4. тесты значимости для внешних признаков являются пригодными лишь для повторных измерений;
  5. методика случайных (повторных) выборок, что всё-таки не доказывает обоснованность решения.

Немного зоологии. Или учимся считать быков и медведей

медведь и его друг

Прежде чем с головой окунуться в мир форекс кластеров, предлагаю еще раз вспомнить что из себя представляет рынок. По сути Форекс – это место битвы двух эгоистов. Один хочет продать как можно дороже, другой купить как можно дешевле. Друг без друга им ни как, и рано или поздно они обречены прийти к компромиссу, поэтому фундаментально на бирже все определяется соотношением быков и медведей.

Количество продавцов и покупателей, равно как и их ожидания от рынка, неоднородны. На различных ценовых уровнях их соотношение и активность меняется. Естественно, что информация о том, как объемы торгов распределяются по ценовой шкале – это отличный инструмент для анализа рынка.
Чтобы использовать на рынке Форекс кластеры объемов нужно уяснить для себя несколько базовых понятий: дельта и кластер. Дельта – это показатель который высчитывается как разница между покупками и продажами. Кластер – это такой особенный ценовой бар, который разделен на ценовые уровни, для каждого из которых указана своя дельта. Иными словами это — объединение дельт, при помощи которого мы можем понять кого на рынке больше: медведей или быков, и как их активность распределяется в зависимости от ценовых уровней.
Самое время задаться вопросом: что собственно мы можем увидеть, анализируя форекс кластеры объемов? Ответов на этот вопрос два:

  • Во-первых, сосчитав все входящие в форекс кластеры дельты, мы получим так называемую общую дельту, или, говоря проще, число, которое расскажет нам о том, кто преобладает на рынке. Если общая дельта положительна – на рынке превалируют заявки на продажу, если отрицательная, значит довлеют позиции на покупку;
  • Во-вторых, из форекс кластера можно подчерпнуть информацию о текущем состоянии рынка. Дельты принято делить на три группы: умеренные, нормальные и экстремальные (для удобства трейдера дельты с объемами выше средних на графике выделяются цветом).Умеренное состояние дельты говорит нам о том, что торговая пара находится во флете (боковике). Нормальная дельта характерна для тренда, а экстремальные значения дельты служат предвестниками скорого перелома и разворота движения цены. Так как лучшая позиция для входа на рынок — это момент перехода из бокового движения в тренд (или близко к началу тренда), такая информация таит в себе большую пользу для трейдера.
Читайте также:  Осцилляторы

 

Кластерные индикаторы. Или как получить разрешение на «взлет»

самалет на взлет

FX рынок имеет одну значимую особенность: на нем нет какой-либо фиксированной шкалы, относительно которой движется стоимость активов (в обычном рынке такой школой является та или иная валюта), так как на FX товарами являются сами деньги и торгуется не конкретная валюта, а некоторая торговая пара. Естественно, что это порождает сквозную взаимосвязь активов (валют) между собой.
Кластерные индикаторы форекс используют указанную выше особенность, одновременно анализируя движение нескольких валют относительно друг друга. В этом смысле кластерные индикаторы – это кластеры валютных пар.

 

Вы можете спросить: какая практическая польза от кластерных индикаторов? На самом деле их использование на Форекс рынке открывает перед трейдером множество возможностей для лучшего анализа торговой ситуации. При этом основную ценность представляет не само показание индикатора (ведь по сути это всего лишь проекция цены), а то, как он себя ведет.

 

Как поймать свою волну?

серфер

Торговля на Форексе состоит из трех основных фаз: тренд, флэт или консолидация (когда стоимость валютной пары колеблется вокруг определенного уровня) и разворот (начало нового тренда в противоположном направлении). Собственно поймать момент начала нового тренда и есть основная задача трейдера, и кластерные показатели могут ему в этом помочь, при этом следует учитывать, что их существует два типа:

  • Импульсные или, как их аще называют, сигнальные. Основная их задача — подавать сигнал о смене рыночной тенденции. Визуально они могут представляться в двух видах:
    • В виде одного графика, колеблющегося относительно линии баланса;
    • В виде отдельных графиков всех входящих в кластерный индикатор форекс валют (есть возможность отключить отображение некоторых из них) относительно друг друга.

И в том и в другом виде они показывают, как валютные активы торгуются по отношению друг к другу. Валюта, расположенная на графике индикатора выше, находится в фазе роста по отношению к тем валютам, чьи графики лежат ниже.
Главную пользу для трейдера несут моменты, когда линии валют пересекаются (либо когда индикатор пересекает линию баланса). Этот момент свидетельствует о смене тренда внутри торговой пары и выступает сигналом для открытия медвежей или бычей позиции.

фибо1

  • Трендоследящие кластерные индикаторы. Базовый принцип их работы схож с импульсными, но в отличие от них, они не дают торговых сигналов. Задача трендоследящих показателей — раскрыть трейдеру, какие сигналы на данный момент превалируют. Иными словами они показывают, в каком тренде сейчас следует рынок.

фибо 2

Использовать следует оба вида кластерных индикаторов. Так сигналы на продажу вполне могут не оправдаться, если рынок находится в бычьем тренде, зато сигналы на покупку в этот период будут в достаточно высокой мере точны.

Линия баланса

мегитация

Используя кластерные индикаторы форекс, важно точно усвоить одну их особенность: сумма всех входящих в них валют всегда равна нулю. Поэтому поведение нулевой линии (линии баланса) является не менее важным показателем для анализа рынка.
По умолчанию актив, находящийся в состоянии флэта, располагается близко к линии баланса. В этой зоне давление на него наименьшее. Если график валюты лежит выше нулевой линии – это означает, что она перекуплена, если ниже – перепродана. При этом, чем дальше от линии баланса расположен актив, тем большее давление на него оказывается (давление всегда стремится вернуть индикатор к линии нуля).
Изучая поведение линии баланса, мы можем получить следующую полезную информацию:

  • Во-первых, места, в которых линия индикатора пересекается с нулевым уровнем, указывает на ценовые уровни, вокруг которых на данный момент колеблется валюта (точки равновесия, на рисунке они обозначены как A,B,C,D,E,F).
  • Во-вторых, возможность проследить равновесные точки стоимости валют позволяет отследить, в какой фазе находятся торги. В период флэта линия баланса располагается горизонтально (или почти горизонтально), движение нулевой линии или вниз свидетельствует о соответствующем тренде, при этом, чем круче угол подъема или падения тем, сильнее динамика тренда.
  • В-третьих, точки равновесия, которые мы можем отследить с помощью линии баланса, будут выступать местами поддержки или сопротивления ( где движение цены может раз в обратную сторону).
Читайте также:  Коэффициент ранговой корреляции Спирмена

 

Что такое кластерный анализ и чем он полезен при анализе рынка Форекс?

Кластерный анализ, что это? Применяем его в MT5 на Forex

Кластерный анализ, как говорилось выше, это относительно новое на рынке Форекс направление. Сразу отметим, что вплоть до 2004 года, анализировать и торговать с помощью анализа объемов внутри баров, рядовые трейдеры не могли. Но, когда такая возможность появилась, начали разрабатывать специальное программное обеспечение, которое позволяет делать оценку торговых объемов, разницы между ордерами продажи и покупки внутри баров и всю эту информацию использовать Форекс трейдинга.

ТОП БРОКЕРОВ БИНАРНЫХ ОПЦИОНОВ ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ТОРГОВЛИ

1.Olymp Trade. НОВАЯ АКЦИЯ БРОКЕРА: ДЕПОЗИТ х 2
2.Binomo. ДАРИМ БЕСПЛАТНЫЕ ОПЦИОНЫ: ПОЛУЧИТЬ $150
3.FinMax. ПОЛУЧИТЕ 1 БЕЗРИСКОВУЮ СДЕЛКУ: ВЫБРАТЬ КРИПТОВАЛЮТУ

К таким программам можно отнести:

  • «Volfix»,
  • «ClusterDelta»,
  • «MarketDelta» и другие.

Часть из них не бесплатны, а некоторые доступны и абсолютно свободно. Скачать их можно в сети Интернет и изучив видео и другие инструкции приступать к использованию.

Итак, кластерный анализ представляет собой анализ графика, являющегося преобразованием торговых ордеров в вид удобный для чтения.

Суть данного вида анализа в том, что его использование позволяет наблюдать за активностью трейдеров буквально внутри бара цен. Но чтобы кластерный анализ применять эффективно первым делом необходимо для себя уяснить, что собой представляет непосредственно кластер и дельта в трейдинге.

Кластером называют стоимость актива в определенном временном промежутке, на котором совершается сделка. Результат объема продаж и покупок имеет цифровое выражение, которое указывается внутри кластера. Один бар, как правило, может вмещать в себя сразу несколько кластеров, что дает возможность более детально наблюдать за объемами продаж, покупок, а также их балансами по каждому отдельно взятому уровню цены в отдельных барах.

Каждый из кластеров либо группа дельт, дает возможность понять, кто из участников преобладает на рынке Форекс в текущий момент – продавцы или покупатели.

Для этого достаточно просто подсчитать общую дельту, суммируя покупки и продажи. При положительном результате рынок находится в состоянии перепроданности, то есть сделки по продажам на нем избыточны. Если дельта имеет отрицательное значение, то доминирующую позицию на рынке занимают покупатели.

Непосредственно сама дельта может быть критической или нормальной. Если объем дельты носит сверх нормальный характер, то в кластере он будет выделен красным цветом. Нормальное значение дельты указывает на то, что рынок находится в тренде, при умеренном значении, наблюдается флер, а при критическом значении – цена готовится к развороту.

Кластеры в основе анализа, с MT4

Кластерный анализ на рынке Forex, является наиболее детальным и точным видом анализа потому, что в его основе лежит каждая из сделок, проводимая на рынке. При помощи определенных математических операций происходит объединение всех сделок по определенным критериям (величина объема, временной промежуток и другие) и выдается кластер в виде распределенных по каждой цене объемов.

Кластерный анализ – что это и зачем он нужен?

Что такое кластерный анализ?

Кластерный анализ (кластерный график) – предоставляет данные о реальном вливании денежного объема в конкретном месте рынка – уточнение,
то есть вместо привычных нам свечей на графике, мы видим реальный денежный объем который был влит в каждом ценовом диапазоне конкретной свечи.

С помощью данной информации рядовой трейдер может отслеживать места на рынке в которых поставщики ликвидности готовят свои позиции на том или ином финансовом инструменте.

Так же важно понимать что анализировать рынок только исходя из кластерного анализа не стоит, он применяется как часть всего механизма анализа рынка.

Для людей которые хотят грамотно, долгосрочно и прибыльно ввести свою деятельность на рынке – мы приготовили полноценный курс обучения торговли на рынке форекс и CME.

Кластерный график объемов онлайн – кластерный анализ рынка

кластерный график объемов онлайн, кластерный график объемов в реальном времени, кластерный график онлайн, кластерный анализ объемов онлайн, кластерный анализ онлайн, кластерный анализ в реальном времени, кластерный анализ форекс, кластерный анализ фьючерсов.

Кластерный график объемов онлайн – кластерный анализ рынка

ИнструментДоступность данных
Евро онлайн
Фунт онлайн
Нефть онлайн
Золото онлайн
Российский рубль онлайн
Австралийский доллар онлайн
Канадский доллар онлайн
Новозеландский доллар онлайн
Ена онлайн
Франк онлайн
Медь онлайн
Газ онлайн
Серебро онлайн
Пшеница онлайн
Индекс S&P (мини) онлайн
Индекс NASDAQ (мини) онлайн
Индекс Dow-Jones онлайн
Казначейские облигации онлайн
FDAX future онлайн
DX future онлайн
MM future онлайн
RI future онлайн

Хотите покорить рынок форекс?

Пройдите наше форекс обучение

Источники

  • https://biznes-prost.ru/analiz-klasternyj.html
  • http://adamforex.ru/professionalnaya-torgovlya/klastery-foreks/
  • http://InfoFx.ru/torgovye-metody/klasternyj-analiz-rynka-foreks-chto-eto-i-zachem-on-nuzhen/
  • https://in-trend.biz/instrumenty-analiza-finansovyh-rynkov/klasternyj-grafik-obemov-onlajn/

[свернуть]
Помогла статья? Оцените её
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд
Загрузка...