Блог им. egenui

Кластеризация SI по распределению обьемов внутри дня.

Всем привет! Я тут кое над чем работаю, хочу поделится с вами парой идей. На рынке, среди околорынка и всяких проходимцев есть понятие «крупный игрок» этот почти всегда тот самый лох, у которого по идее вы заберете деньги, на практике конечно все наоборот, но не суть. Так вот, ищут этого игрока обычно по уровням или еще как-нибудь.

Давайте сделаем несколько допущений, поверим в то что:
1. Крупный игрок покупает через стакан, а не на внебиржевом рынке или на межбанке
2. Крупный игрок покупает обычно на дне, а продает на максимумах

Если все действительно так, то на распределении объемов внутри дня это должно быть заметно. Я взял данные по SI и для каждого часа каждого дня я составил количественную метрику которая показывает распределение объемов внутри дня. В результате у меня получилось 14 признаков для каждого дня. Далее я применил алгоритм dbscan, особенность этого алгоритма в том, что не нужно задавать явное количество кластеров, алгоритм находит их сам. Я получил вот такую картину.

Кластеризация SI по распределению обьемов внутри дня.
Делать какие-нибудь выводы на этом основании конечно пока рано, но уже видно что есть дни, которые относятся к кластерам, скопление которых располагается близко к экстремумам рынка. Так же видно что главные экстремумы ничем не примечательны с точки зрения объемов. В целом мне это показалось довольно увлекательно, продолжу далее, есть еще и внеберживые объемы и данные по открытым позициям. Есть куда копать )
Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.
    2.9К | ★5
    7 комментариев
    Скажите, а в чем Вы строили график и как называется такое представление, когда точке на графике xy можно еще и «мощность» приписывать в виде кругов разного размера и цвета?
    avatar
    Ну это пакет ggplot2, язык R
    avatar
    :-)))
    Кластеризация brk8, 15m, today, ATAS.
    уже давно придумано и используется в работе!


    avatar
    Sebastian Pereira, размер фигуры — объем, цвет — дельта аск-бид?
    avatar
    «Так же видно что главные экстремумы ничем не примечательны с точки зрения объемов.»

    Именно так. Иначе бы все уже давным давно торговали бы по шкале объема и стали бы миллиардерами.
    avatar

    Можно подробнее про кластеризацию плиз? Какие параметры для dbscan? Я правильно понимаю, что берете ленту сделок и размер кластера определяется количеством подобных сделок на временном отрезке (в данном случае час)?

    Если так, то коллега выше приводил скрин из ATAS, давно уже есть такая фишка во многих терминалах (Volfix, ATAS, Tiger и т.д.)

    avatar
    объемы фуча могут немного запутать.
    avatar

    Читайте на SMART-LAB:
    Фото
    От автопрома до инвестиционного портфеля
    ◻️ Платиноиды привычно ассоциируются с драгоценными украшениями . Однако главные сферы их применения лежат далеко за пределами витрин ювелирных...
    СД Займера рекомендует направить на дивиденды 100% чистой прибыли I квартала
    Объявляем финансовые результаты I квартала 2026 года по стандартам МСФО и рекомендацию Совета директоров по дивидендам. 🟢 Чистая прибыль Группы...
    Фото
    Энергопереход под вопросом. Ускорит ли развитие зеленой энергетики конфликт с Ираном?
    Война в Иране поставила мир на грань энергетического кризиса. По данным The Economist, только за первые 50 дней конфликта мир лишился 550 млн...
    Фото
    Нефтяной срез: выпуск №9. Ормуз перекрыт, но акции нефтегаза падают. Надо ли покупать или сидеть на заборе в LQDT? Ищем лучших в секторе, где растет прибыль!
    Продолжаю выпускать рубрику — Нефтяной срез.  Цель: отслеживать важные бенчмарки в нефтяной отрасли, чтобы понимать куда дует ветер.  Прошлый пост:...

    теги блога evgen000

    ....все тэги



    UPDONW
    Новый дизайн