Лимитный покупатель ищет крупные заявки на продажу, чтобы накопить объем 74К. Стало быть, в данной ситуации эта заявка с наибольшей вероятностью послужит точкой отскока. Отметим, что используя такие паттерны кластерного анализа в трейдинге, не стоит ожидать сильных движений.
Дельта в кластерном анализе
Кластерная торговля предполагает своим результатом принятие взвешенного торгового решения. В остальном процесс класстерного анализа криптовалют и применяемые принципы остаются такими же, как показано выше. Вероятно, ниже круглого уровня 4150 были расположены стоп-лоссы.
Зачем использовать кластерный анализ, когда есть другие методы
Этот индикатор выстраивает кластеры в гистограмму и формирует наглядный график рассматриваемых данных. Для достоверного определения направления ценового движения, участники торговли внутри дня и сторонники долгосрочных стратегий, руководствуются объемами торгов. Рассмотрим более детально, как им пользоваться и какую пользу он может принести трейдеру. Используя кластера в трейдинге, ты можешь судить о преобладании на рынке продаж или покупок.
Пример. Анализ кластеров криптомонеты PEPE на 10-минутном графике
Кластерный анализ в трейдинге является мощным инструментом для изучения рынка и принятия обоснованных торговых решений. Он позволяет выявлять скрытые связи и закономерности, которые не всегда очевидны при анализе отдельных активов или стратегий. Применение кластерного анализа позволяет трейдерам и инвесторам получить преимущество на рынке и повысить свою прибыльность. Принцип работы кластеров основан на группировке данных о сделках, объемах и времени на основе цены. Каждый кластер представляет собой набор точек, отражающих торговые сделки по определенному уровню цены. Чем больше точек в кластере, тем сильнее уровень поддержки или сопротивления.
Профиль кластера
Кластеры расположены в левой части стакана торгового инструмента. Это отсутствие медвежьего прогресса в цене на фоне исполненных SELL ордеров — предвестник восходящего пробоя, как мы уже видели это в примере №1. Обратите внимание на cluster statistic, снова момент пробоя сопровождается агрессивными покупками яркого зеленого цвета. Далее движение вверх продолжается и мы можем считать пробой уровня успешным.
– разница между проторгованными объемами в сделках на покупку и сделках на продажу в диапазоне выбранной свечи.Это еще один показатель кластера. Если ниже ценовой зоны прошлого кластера идут покупки – торможение. Цены кластерный анализ трейдинг находятся ниже прежней справедливой цены, покупатели реагируют на аномальную, по их мнению, ситуацию, ожидая возврата рынка к прежнему уровню. В алгоритм кластеризации можно включить гораздо больше переменных.
Преимущества использования кластеров на финансовых рынках
Ведь в этом случае можно заметить само начало перехода от флета к трендовому движению и суметь получить наибольшую прибыль. Используя в комплексе всю информацию, можно создавать свои стратегии торговли и дополнять их вспомогательными инструментами. Если объем выше среднего значения, он будет выделяться цветом. Благодаря дельта-профилю трейдер воздерживается от покупки и находит прекрасный момент для продажи. Но с его помощью можно увидеть, когда сделку совершает крупный инвестор, входя в рынок на длительный промежуток времени.
• SU2 – максимальный объем находится на уровне цены закрытия кластера (бара). Частое название горизонтальных объемов, которое можно встретить – профиль рынка. Действительно, мы смотрим на рынок как бы в профиль, сквозь графики и видим только два параметра – цену и уровень интереса участников на этой цене. Еще одно название – POC (Point Of Control) – ценовой уровень на графике, где участники наторговали наибольший объем.
То есть кластерный анализ форекс подразумевает разделение финансовых индикаторов и показателей за определенный промежуток времени по разным категориям. Таким образом, трейдеру легче проводить исследование рынка, когда необходимая информация разделена. Кластерный анализ популярен у https://g-forex.org/ фондовых и криптовалютных трейдеров, поскольку он дает более полное представление о проторгованных объемах по акции/криптовалюте. В этой статье мы расскажем о кластерном анализе и его особенностях. Рассмотрим паттерны кластерного анализа и пример применения кластерного анализа.
- Кластерный анализ – это статистический метод, используемый для разделения данных на группы или кластеры по схожим характеристикам.
- Например, ниже видно скопление сравнительно крупных объемов на пиках цены.
- Задача кластеров – отобразить точное количество объемов, сторгованных на каждом ценовом уровне за n-таймфрейм.
- В итоге, инструменты и программы для работы с кластерами в трейдинге предоставляют трейдерам дополнительные средства анализа и принятия решений на основе объемов торговли.
Внизу стакана видим крупную лимитную плотность объемом в 74,000 по цене 5,500 (выделена розовым). Плотность настоящая, поскольку стоит уже продолжительное время, а ее размер – ровное число. В кластерах на POC наблюдаются повышенные объемы, но даже они в десятки раз меньше лимитной плотности.
• Определять направление рыночного тренда, то есть преобладание покупателей или продавцов. Дельта наглядно показывает возникающую тенденцию будущих торгов. Алгоритм показывает, что процент прибыли может достигать 80 процентов, а соотношение риск прибыли равняется 1к2 и более. Данный показатель не показывает когда в рынок входят большие деньги, а показывает, когда цена начинает сильно меняться. Когда дельта имеет положительное значение – в данной свече активных покупателей было больше, чем продавцов. Маркетолог задаёт переменные — показатели, по которым формируют кластеры.
Например, банки используют анализ для определения кредитного рейтинга, а страховые компании — чтобы выявлять мошеннические операции. Рассмотрим каждый способ применения кластеров более подробно, с наглядными примерами. Следует отметить, что эффективнее всего использовать данные профили на малых таймфреймах – от минутного до тридцатиминутного. На больших таймфреймах ситуация может оказаться непрогнозируемой. Анализ временных рядов, в свою очередь, позволяет выявлять закономерности изменения данных во времени. Этот метод может использоваться для выявления групп активов с похожими характеристиками, такими как волатильность, доходность или корреляция.
Значит, можем с относительной точностью считать превалирующие настроения в рынке. Именно кластеры позволяют видеть сиюминутный отпечаток рыночной активности. На основе этого отпечатка можно вычленить тренд и принять верное решение наперед остальных участников рынка.