Am început să analizez DBSCAN pentru dashboard-ul statistic și să stochez și snapshot-uri pentru un arbore decizional care se activează după 5-6 ore de rulare (2-3 zile îmi vor oferi date statistic relevante de împărtășit) Scopul meu principal este să pot identifica comportamentele idiosincratice și valorile atipice din 545 de tickeri Binance dintr-o privire rapidă. DBSCAN găsește grupuri bazate pe densitate, adică punctele apropiate devin un cluster, iar punctele izolate sunt marcate ca valori aberante. Diferența cheie față de k-means: k-means forțează fiecare activ să intre într-un grup, indiferent de situație. DBSCAN de fapt segregă și analizează mai bine excepțiile idiosincratice în acest format. În prezent, în dashboard, fiecare activ extins este descris simultan prin 7 dimensiuni > cât de extins, cât de lung/scurt, viteza, raritatea, volumul, corelația BTC și regimul de volatilitate. Aici o să mă opresc deocamdată. Adun niște date și le voi împărtăși în articolul la care lucrez.

Pe scurt: în tranșeele statisticilor