次に統計ダッシュボードのためにDBSCANを使い、意思決定ツリー用のスナップショットを保存します。これは5〜6時間の実行後に起動します(2〜3日でより統計的に関連性の高いデータが得られます)。 私の主な目的は、545のBinanceティッカー全体で特異な行動や異常値を一目で特定することです。 DBSCANは密度に基づいてグループを見つけます。つまり、近い点はクラスタとなり、孤立した点は外れ値としてフラグ付けされます。 k-meansとの主な違いは、k-meansはどんな場合でもすべての資産をグループに強制的に組み込むことです。 DBSCANはこの形式で、特異な例外をよりよく分離・解析できます。 現在、ダッシュボードでは各拡張資産が同時に7つの次元で記述されています >、どれくらいの長期、どれだけロング/ショート、速度、レアリティ、ボリューム、BTCの相関、ボラティリティのレギュレーションかを把握しています。 ここまではここで終わりにします。データを集めて、私が執筆中の記事で共有する予定です。

要約:統計の現場で