Кластерный анализ представляет собой многомерный метод, основная идея которого заключается в классификации объектов на группы (кластеры).
В основе лежит необходимость разработки стратегии, позволяющей определять однородные группы объектов. Эта группировка основана на идее разницы или сходства, например, колода карт без джокеров может быть разделена следующим образом: на два кластера (достоинство и масть) и на четыре кластера (масть). Другими словами, количество кластеров зависит от того, что считается похожим.
Этот анализ необходим для классификации. Например:
- Классификация групп потребителей в зависимости от их предпочтений в отношении новой продукции.
- Классификация банковских учреждений, куда выгоднее вкладывать средства.
- Распределение звезд космоса в соответствии с их яркостью.
Методы анализа традиционно используются во многих дисциплинах, таких как маркетинг (сегментация рынка, исследования рынка), психология, социология, экономика, инженерия и т.д. Как легко понять, кластерный анализ имеет исключительное значение в любой отрасли знаний. Трейдеры знакомятся с ним при изучении основ технического анализа. Кластер в данном случае – ценовое обозначение актива во время реализации сделки. При правильном оценивании можно оперативно предсказать движение цен. Использование кластерного анализа в трейдинге позволяет найти точное время включения в ход сделки.
Метод группировки переменных
Этот анализ не требует линейности, допускает категорические переменные и т.д. Он фокусируется на группировке объектов, т.е. позволяет определить оптимальное количество групп и их состав только на основе сходства между случаями, при этом кластерный анализ не предполагает какого-либо конкретного распределения для переменных.
Неудобства кластерного анализа
Это описательный анализ, теоретический, а не преференциальный. Обычно он используется в качестве исследовательского метода, который не предлагает уникальных решений, решения зависят от рассматриваемых переменных и используемого метода кластерного анализа.
Это исследовательский метод, поскольку в большинстве случаев в нем не используются никакие статистические модели для проведения процесса классификации.
Всегда желательно быть внимательным к опасности получения в результате анализа не классификации данных, а их расслоения на различные группы. Знание аналитиком проблемы определит, какие группы являются значимыми, а какие - нет.
Кластерный анализ в трейдинге. Автор: Тимур