Sto provando ora il clustering k-means, dove i dati vengono suddivisi in gruppi utilizzando la somiglianza. In questo caso: prende ogni asset esteso e misura cinque parametri: quanto è esteso l'asset, da quanto tempo è lì, quanto velocemente si muove, quanto è raro quel livello e quanto volume c'è dietro. Sono emersi quattro gruppi: Picco di rumore: è arrivato rapidamente, già in fase di ritorno. Breve contatto, probabilmente non vale la pena di fare trading. Lento avanzamento: è stato esteso per più cicli temporali, bassa velocità. Potenzialmente si stanno costruendo posizioni intrappolate. Posizione affollata: rango percentuale estremo, volume moderato. Rischio di squeeze o liquidazione a seconda della direzione. Mercato sottile — volume basso rispetto all'estensione. Lo z-score è tecnicamente valido ma necessita di ulteriori approfondimenti. Articolo dettagliato in arrivo su tutto il processo.