кластер что я потребляю
Прием кластер на уроке. Что это такое и как его использовать? Примеры
Кластер — это графическая форма организации информации, когда выделяются основные смысловые единицы, которые фиксируются в виде схемы с обозначением всех связей между ними. Он представляет собой изображение, способствующее систематизации и обобщению учебного материала.
Кластер как один из методов критического мышления
Современная система образования ориентирована на формирование у учеников самостоятельного мышления. Критическое мышление является педагогической технологией, стимулирующей интеллектуальное развитие учащихся. Кластер — один из его методов (приемов).
К особенностям критического мышления относят наличие трех стадий:
На первом этапе происходит активизация, вовлечение всех участников коллектива в процесс. Целью является воспроизведение уже имеющихся знаний по данной теме, формирование ассоциативного ряда и постановка вопросов, на которые хочется найти ответы. На фазе осмысления организуется работа с информацией: чтение текста, обдумывание и анализ полученных фактов. На стадии рефлексии полученные знания перерабатываются в результате творческой деятельности и делаются выводы.
Прием кластера может применяться на любой из стадий.
Возможно применение кластера на протяжении всего урока, в виде общей стратегии занятия, на всех его стадиях. Так, в самом начале дети фиксируют всю информацию, которой они владеют. Постепенно, в ходе урока, в схему добавляются новые данные. Желательно выделять их другим цветом. Данный прием развивает умение предполагать и прогнозировать, дополнять и анализировать, выделяя основное.
Основные принципы составления кластера
Кластер оформляется в виде грозди или модели планеты со спутниками. В центре располагается основное понятие, мысль, по сторонам обозначаются крупные смысловые единицы, соединенные с центральным понятием прямыми линиями. Это могут быть слова, словосочетания, предложения, выражающие идеи, мысли, факты, образы, ассоциации, касающиеся данной темы. И уже вокруг «спутников» центральной планеты могут находиться менее значительные смысловые единицы, более полно раскрывающие тему и расширяющие логические связи. Важно уметь конкретизировать категории, обосновывая их при помощи мнений и фактов, содержащихся в изучаемом материале.
Правила оформления кластера на уроке
В зависимости от способа организации урока, кластер может быть оформлен на доске, на отдельном листе или в тетради у каждого ученика при выполнении индивидуального задания. Составляя кластер, желательно использовать разноцветные мелки, карандаши, ручки, фломастеры. Это позволит выделить некоторые определенные моменты и нагляднее отобразить общую картину, упрощая процесс систематизации всей информации.
Рекомендации по составлению кластера
Существует несколько рекомендаций по составлению кластера. При его создании не стоит бояться излагать и фиксировать все, что приходит на ум, даже если это просто ассоциации или предположения. В ходе работы неверные или неточные высказывания могут быть исправлены или дополнены. Учащиеся могут смело дать волю воображению и интуиции, продолжая работу до тех пор, пока не закончатся все идеи. Не стоит бояться значительного количества смысловых единиц, нужно попытаться составить как можно больше связей между ними. В процессе анализа все систематизируется и станет на свои места.
Применение метода кластер
Метод кластера может применяться практически на всех уроках, при изучении самых разных тем.
Форма работы при использовании данного метода может быть абсолютно любой: индивидуальной, групповой и коллективной. Она определяется в зависимости от поставленных целей и задач, возможностей учителя и коллектива. Допустимо перетекание одной формы в другую. Например, на стадии вызова, это будет индивидуальная работа, где каждый учащийся создает в тетради собственный кластер. По мере поступления новых знаний, в качестве совместного обсуждения пройденного материала, на базе персональных рисунков и с учетом полученных на уроке знаний, составляется общая графическая схема. Кластер может быть использован как способ организации работы на уроке, и в качестве домашнего задания. В последнем случае важно наличие у учащихся определенного опыта в его составлении.
Пример
В качестве примера приведем составление кластера на уроке обществознания при изучении темы «Монархия». В самом начале работы учащиеся высказывают все имеющиеся у них знания по данному вопросу, предположения и ассоциации. Например: форма правления, власть, глава государства, царь, монарх, единовластие. Учитель фиксирует их на доске. Далее следует чтение параграфа из учебника. В ходе ознакомления с материалом (или по результату прочтения), схема дополняется новыми фактами. Учитель дописывает их, используя цветной мел. Итогом урока должен стать анализ полученной картины, с обсуждением верности или неверности первоначальных суждений и обобщением полученной информации.
Достоинства и результаты применения приема
Применение кластера имеет следующие достоинства:
В ходе данной работы формируются и развиваются следующие умения:
Что дает применение метода кластера на уроках детям? Прием кластера развивает системное мышление, учит детей систематизировать не только учебный материал, но и свои оценочные суждения, учит ребят вырабатывать и высказывать свое мнение, сформированное на основании наблюдений, опыта и новых полученных знаний, развивает навыки одновременного рассмотрения нескольких позиций, способности к творческой переработке информации.
Выводы. Уроки с применением метода кластера дают ребятам возможность проявить себя, высказать свое видение вопроса, дают свободу творческой деятельности. В целом нетрадиционные технологии, использующиеся в образовательном процессе, повышают мотивацию учащихся, формируют обстановку сотрудничества и воспитывают в детях чувство собственного достоинства, дарят им ощущение творческой свободы.
Спасибо за Вашу оценку. Если хотите, чтобы Ваше имя
стало известно автору, войдите на сайт как пользователь
и нажмите Спасибо еще раз. Ваше имя появится на этой стрнице.
Кластеризация: расскажи мне, что ты покупаешь, и я скажу кто ты
Задача Datawiz.io: провести кластеризацию клиентов программы лояльности в ритейле.
Кластеризация — это метод поиска закономерностей, предназначенный для разбиения совокупности объектов на однородные группы (кластеры) или поиска существующих структур в данных.
Целью кластеризации является получение новых знаний. Это как “найти клад в собственном подвале”.
Для чего это нужно компаниям? Чтобы лучше узнать своих клиентов. Чтобы найти индивидуальный подход к каждому клиенту, а не работать со всеми одинаково.
Несмотря на то, что многие компании используют программы лояльности и обладают колоссальными данными, их аналитики сначала определяют персону покупателя, а уже потом анализируют ее поведение.
Решение: Machine Learning позволяет пойти от обратного, от личных предпочтений — к персоне. Мы в Datawiz.io используем кластеризацию как метод группирования клиентов по данным о их поведении – покупках, банковских транзакциях, кредитных историях.
Для кластеризации массива данных (чеки, данные по программах лояльности) мы используем алгоритм K-means. Он хорошо масштабируется и оптимизируется под Hadoop.
Также как альтернативу можно использовать алгоритм Affinity Propagation. Конечно, у него есть ряд существенных минусов: он медленный и плохо масштабируется. Но в частных случаях, при желании и наличии свободного времени, можно использовать его для кластеризации на коротких промежутках времени.
1. Clean Datа.
Прежде, чем формировать матрицу — в обязательном порядке чистим информацию. Убираем то, что не влияет на поведение покупателей и является информационным шумом. Для ритейлеров, например, можно исключить рекламную продукцию, выданные дисконтные карты, скретч-карты, тару и пакеты, покупаемые на кассе. После того как данные очищены приступаем к формированию матрицы.
2. Формируем матрицу с входными данными.
Важно: Результаты кластеризации очень зависят от периода времени, по которому она проводится. Если выберем кроткий период — увидим текущие тренды.
Например, проведя кластеризацию перед Новым годом, увидим кластеры, которые не видны на длительном промежутке времени. (Скажем, кластер “Любители “Оливье” и “Селедки под шубой”). Кластеризация за длительный период позволит увидеть картину в целом, то есть клиентов со стабильным поведением (“лайфстайл”). “Студенты”, “Домохозяйки”, “Пенсионеры” и т.д.
Например, ритейлер хочет провести кластеризацию по программе лояльности за полгода.
У магазина есть чеки Васи, который за полгода купил 1 хлеб, 2 молока и 1 батон; и чеки Оли — она купила 3 хлеба, 5 молока и 2 батона за полгода и т.д.
Значит матрица для этого ритейлера будет выглядеть так: 
Для ритейлера в среднем, features = 15 тыс. SKU, а samples = 60 тыс. клиентов.
Возьмем каждого отдельно клиента, например Васю со всеми его чеками за полгода. В зависимости от количества вхождений всех товаров по всех его чеках, разместим Васю (и других) на графике, где:
количество осей = количеству товаров (features),
количество точек = количеству клиентов (samples), участвующих в программе лояльности.
Наглядное (и очень схематичное:) изображение: 
Но выглядеть результат кластеризации алгоритмом k-means будет так: 
Также можно проводить кластеризацию по разных уровнях категоризации товаров (feature reduction), тогда матрица будет выглядеть так: 
После того, как матрица сформирована, можно переходить к выбору количества кластеров.
3. Выбираем оптимальное количество кластеров.
Количество кластеров мы выбираем экспериментальным путем, исходя из собственного опыта. Малое количество кластеров будет малоэффективно и не информативно, потому что в таком случае мы получаем один-два “мегакластера”, куда будет входить 98% клиентов и несколько бесполезных маленьких кластеров.
При большом количестве кластеров получится слишком много маленьких групп. К тому же никто не хочет анализировать 5000 отдельных мелких кластеров. Для каждого отдельного случая должен быть свой индивидуальный подход.
Для длительных периодов и большого количества кластеров используем K-means.
4. Проводим кластеризацию.
Выбираем алгоритм K-means (или Affinity Propagation), используем Python библиотеку scikit-learn, на вход даем получившуюся матрицу, запускаем кластеризацию.
5. Анализируем результаты кластеризации.
Результатом работы алгоритма является маркировка всех клиентов программы лояльности, в зависимости от их поведения/покупки. Клиенты с одинаковыми поведенческими характеристиками попадают в один кластер.
Если вы проводите кластеризацию за весь период работы, то в ней участвуют все клиенты программы лояльности. Если за определенный период (год, месяц), то в кластеризации участвуют только те клиенты, которые совершили покупки в заданный период.
Итак, мы провели кластеризацию по программе лояльности для ритейлера за полгода, с количеством кластеров 75. Рассмотрим, как распределились по кластерам покупатели, и какие товары предпочитают в тех или иных кластерах: 
— В “Кластер 1” попало 45% клиентов за этот период. Лидерами продаж по товарам здесь стали: масло, бананы, яйца, молоко, батон, сметана.
— В “Кластере 2” оказалось 12% клиентов. Здесь популярнее остальных уже несколько видов хлеба и сметаны, бананы и непродовольственные товары.
— Пять последующих кластеров уже не такие большие, в каждый из них входят лишь по 2-3% клиентов. (В общей сложности в эти кластеры попали 12% клиентов за выбранный период). Здесь предпочтения клиентов весьма интересны, например: молочные продукты+фрукты, печенье+йогурты\сырки, йогурты\десерты+хлопья, курица+пиво+корм для кошек.
— Оставшиеся 31% покупателей рассеяны по 68 кластерам. в которые входят 0,1-2% клиентов. Также кластер может быть очень маленьким и состоять из 1-2 человек. Чем может быть интересен такой кластер? Читайте в кейсах в конце статьи.
При кластеризации алгоритм выявляет нестандартное поведение клиента. Выявить такое поведение поможет анализ отдельных “фич”(характеристик и особенностей) каждого отдельного кластера.
6. Анализируем характеристики каждого кластера.
7. Проводим персонализированную рассылку по каждому кластеру.
Используя кластеризацию клиентов, можно получить четкую систему рекомендаций для персонала — какой товар, какому клиенту и в какое время предлагать.
Зная, что и какой группе людей предлагать, компании смогут избежать метода “ковровой бомбардировки” при sms или e-mail рассылке. Предлагая клиентам только нужные им товары (не забывая про сопутствующие), можно добиться гораздо большего отклика и конверсии в покупку.
Рассмотрим несколько кейсов от Datawiz.io.
Повышение эффективности промо-рассылок с помощью кластеризации.
В результате кластеризации клиентов одной из сети магазинов мы получили 75 кластеров. Для примера рассмотрим три из них: “молодая семья”, “студент” и “пенсионер”.
— Клиенты кластера “молодая семья” были наиболее восприимчивы к предложениям по покупке подгузников, детского питания, фруктов и молока;
— “студентам” предложили скидки на продукты группы фастфуд и пиво;
— а “пенсионерам” на крупы и овощи.
В следствии такой рассылки конверсия в покупку увеличилась на 14,5 %.
Продвижение нового продукта.
Вариант 1. Чтобы узнать кому будет интересен новый продукт, мы сделали рассылку по всех клиентах программы лояльности. По результатах отклика узнали персону покупателя, которой необходимо маркетировать новый продукт. Далее, отследили нужных нам покупателей в кластерах. Провели рассылку уже только по интересующих нас кластерах.
Вариант 2. Компания не захотела проводить рассылку по всех клиентах, так как база весьма обширна. Поэтому мы создали гипотезу, каким кластерам клиентов этот продукт интересен. Из всех интересующих нас кластеров мы взяли рандомно по 1% клиентов и провели по ним тестовую рассылку. С теми кластерами, которые показали наивысшую конверсию в покупку после тестовой рассылки, и работали в дальнейшем, предлагая новый продукт всему кластеру.
Нестандартное поведение клиента.
Мы провели кластеризацию для магазина одной из сети. Алгоритм выдал кластер, в котором было всего 2 клиента. Но внимание привлекла сумма оборота по этому кластеру за небольшой период. Казалось бы, ну покупают люди много разнообразных продуктов и товаров.
Еще одной интересной деталью было то, что много чеков проводились с разницей в несколько минут. Когда же отследили этих клиентов в базе программы лояльности, оказалось, что владельцами двух дисконтных карт были сотрудники магазина.
Вопрос: может сотрудники таким образом склоняли клиентов к покупке? или зарабатывали себе дисконтные баллы? или продавали товар по полной стоимости, а разницу присваивали, то есть, мошенничали?
Что такое кластеризация или кластерный анализ
Примеры кластеризации в маркетинге.
Если у вас есть большой массив данных, то наиболее эффективный способ понять, что с ними делать — рассортировать их в группы для первичного анализа. Группировать можно при помощи — сегментации (вы сами задаете критерии, например, возрастные и ценовые группы) или кластеризации (математический алгоритм сам выявляет “связующий” критерий или признак, который объединяет данные). Ценность data-driven подхода и основное отличие кластеризации заключается в том, что алгоритмы выявляют и объединяют параметры с похожими чертами из первичного массива данных.
Маркетинг и продажи — одно из направлений применения кластерного анализа. В частности для прогнозирования будущего поведения покупателя — персонализации и таргетирования. Кластерный анализ использует математические модели для обнаружения групп схожих клиентов, основываясь на наименьших различиях среди покупателей в каждой группе.
Кластерный анализ (англ. cluster analysis) — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы.
Боль: кампании, как маркетинговая инвестиция, должны быть направлены на конкретную целевую группу.
Стандартный пул данных в датасете:
Более глубокое понимание клиентских сегментов достигается путем разработки 3D-модели кластеров на основе ключевых бизнес-показателей, таких как размещенные заказы (покупки), частота заказов, заказанные товары или изменение цен. Актуальность результатов кластеризации для бизнеса позволяет лицам, принимающим решения, выявлять проблемные кластеры, которые вынуждают продавца использовать больше ресурсов для достижения целевого результата. Затем можно сосредоточить свои маркетинговые и операционные усилия на правильных кластерах, чтобы обеспечить оптимальное использование ресурсов, включая:
Хотя возможности прогнозирования, предлагаемые кластеризацией, могут трансформировать результаты целевого маркетинга, кластеризация наиболее эффективна при использовании вместе с другими решениями для розничной аналитики. Ценность кластеризации продуктов особенно видна в очень разреженном датасете (наборе данных). В дополнение к повышению рентабельности маркетинговых инвестиций (ROMI) с точки зрения прибыльности клиентов, кластеризация продуктов может помочь ритейлерам таргетировать и активизировать клиентов из категории с невысокой платежеспособностью.
Подробнее о функционале модуля “Кластеризация” смотрите в обучающем видео.
В чем сила, кластер?
Кластер – это не ассоциация или формальное объединение компаний. Хотя разные сети, объединения однозначно работают на кластер и в большинстве ситуаций не мешают. Хотя…важно отслеживать, чтобы такие ассоциации не обязывали стать участником, потому что компании малого бизнеса, например, не всегда будут стремиться куда-то вступить. Главное для кластера – чтобы люди и компании приходили в него, выбирали эту территорию или экосистему в этот период своего развития, на какое-то время оставались тут.
В традиционном понимании кластер – это территория, на которой на расстоянии 2-3 часа езды друг от друга расположено много компаний разного размера (малый, средний, крупный бизнес, стартапы), университеты, технопарки, инкубаторы, разные научно-исследовательские и другие организации, НКО, СМИ, работающих по определенной теме. Концентрация обычно составляет 130 и больше участников (даже в аэрокосмосе и авиации). Именно такой количественный размах «имеет значение» и переходит в качественный – таким образом в одном месте появляется много правильных людей по теме специализации кластера и в результате формируется разнообразие – кластеру нужны люди, которые думают и действуют по-разному. Одна корпорация или компания формируют определенный образ мышления, привычки, модели, а кластер позволяет за них выходить.
Именно поэтому кластер может и должен ежегодно (подчеркну, ежегодно) подтверждать, что он работает: в нем появляются решения по оптимизации и совершенно новым продуктам прежде всего для данной территории, сервисам и даже новые компании, стартапы, проекты, в том числе инновационные для отрасли и мира вообще.
Сильный кластер всегда основан на науке. Что происходит в таком кластере? В идеале в нем разрабатывают научно-производственные решения, которые производство оценивает, как рабочие и внедряет. Например, компания заказывает исследование и разработку решения в университете, и активно сотрудничает с ним в этом процессе. Сейчас это не всегда получаются – не всегда бизнес доверяет университетам. Хороший пример, где получается получить результат – Политехнический университет в Санкт-Петербурге, где умеют работать с обратным инжинирингом.
Понятные, правильные, традиционно самые сильные в мире – это научно-производственные или научно-сервисные кластеры, в которых есть и хорошее образование по специализации. Это касается, например, активно развиваемого Московского международного медицинского кластера.
Все сильные кластеры создают инновации. Это обязательное (без исключений) условие работы кластера. Сейчас этим словом подчеркивают, что инновации должны быть или уже есть в кластере, что к этому надо стремиться, иначе без инноваций территория, город проиграют.
Поэтому понятно и логично стремление Москвы к созданию платформы Инновационного кластера: необходимо и очертить весь потенциал, и объяснить, и представить горожанам и заявить стране\миру, то есть агрегировать инновации во всех имеющихся направлениях, развить новые.
Участникам кластеров нужны витрина и площадка для общения людей из разных отраслей, в том числе для более эффективного продвижения продукции за границей и создания кросс-отраслевых решений. Идея правильная – только слово «суперкластер» запутает людей. Я за то, чтобы найти другое слово, а использовать механизмы развития кластеров.
Кластеры же помогают конкурировать в 21 веке. И в первую очередь – конкурировать за людей! Впервые за историю человечества многие люди могут выбрать «правильный» стиль и место для жизни и работы, где они будут не только жить сами, но и перевезут свои проекты и амбиции. Модель «где родился, там и пригодился» стала слишком тесная. Поэтому все страны мира активно вкладываются в развитие кластеров, объясняя гражданам, что стоит за кластером, который «маркирует» ту или иную локацию определенным образом.
Что значит «объяснять себя» для каждого из нас? Мы (большинство из нас, а не только ограниченная группа специалистов, которые напрямую занимается кластерами) не можем точно объяснить – что сильного, инновационного, классного есть в городе/ регионе. Грубо говоря, а по какому вопросу надо сюда обращаться или что здесь хорошо развивать.
А вот, например, Кремниевая долина вкладывается в свою идентификацию, постоянно конкретизирует и объясняет, что в ней сильного, отстраивается от Сан-Франциско, где другие сильные кластеры, подтверждает, что она продолжает оставаться Меккой для CIT отрасли.
Кластерный анализ в трейдинге: особенности и методы
Данная статья посвящена такому техническому приему как кластерный анализ. Кто-то слышит об этом впервые, для кого-то это знакомо, но непонятно. На примере рекомендаций от брокера FinmaxFX разбираемся детально, что это такое и как грамотно применять в торговле на финансовых рынках.
Кластерный анализ выступает в роли весьма полезного инструмента, позволяющего найти лучшие точки для входа в сделку, таким образом, повышая эффективность работы трейдера. По нему можно понять, как представлена реальная картина на рынке и какое соотношение наблюдается между покупателями и продавцами.
Кратко о рыночном профиле
Перед тем как разбираться с кластерами, первым делом нужно понимать рыночный профиль. Под данным понятием подразумеваются данные по объему контрактов, которые были совершены на конкретном ценовом уровне. Если мы говорим о тиковом объеме Форекса, тогда рассматриваются исключительно эти данные и не обращается внимание на реальный поток ордеров.
Пример профиля рынка может выглядеть таким образом, как представлено на рисунке ниже.
Кластерный анализ тоже является объемным профилем, однако по каждой конкретной свече или тику, где указывается конкретное количество совершенных сделок. Данное явление можно сравнить с графической интерпретацией стакана или ленты, однако объем в этом случае неполный.
Можно представить это следующим образом, как на изображении.
Или же картинка может быть подана в таком виде, как на Volfix, в зависимости от настроек и спецификации торгового терминала.
Инструменты кластерного анализа
Существует очень мало вариантов использовать кластерный анализ на бесплатной основе, при этом большинство вариантов – это пробные версии сроком до двух недель или же очень примитивный и неграмотный функционал.
Среди топовых вариантов кластерного анализа можно выделить следующие:
В функционале терминалов МТ4 и МТ5 есть не только платные, но и свободные к доступу версии объемных индикаторов и рыночных профилей, однако сам кластерный анализ присутствует только в названии, не более. Выделяют такие популярные инструменты:
Что такое кластер на финансовом рынке?
Когда-то Джозефом Гранвилом были произнесены такие слова, что объемом является количество пара, позволяющее ехать паровозу. Здесь можно провести аналогию с валютным рынком. Сегодня многие трейдеры акцентируют свое внимание на торговых объемах и их интерпретации, чтобы вычислять будущее ценовое движение. Это актуально для всех – и для тех, кто торгует в краткосроке, и для тех, кто предпочитает долгосрочные сделки. Именно кластерный анализ помогает работать в объемом рынка.
Под кластером следует подразумевать объединение нескольких похожих или одинаковых элементов, которые образуют самостоятельную единицу с конкретными свойствами. У нас происходит торговля на рынке, мы сосредоточены в рамках какого-либо таймфрейма, при этом на конкретных ценах будут проявляться однородные элементы в виде длинных и коротких позиций с активами. Суммируя такие элементы, мы получаем кластеры – общие объемы по покупкам и продажам валютных пар с учетом определенного временного интервала и ценовых показателей.
Кластерный анализ направлен на изучение таких ордеров и их объемов, присущих определенных ценовым уровням, а трейдер сможет более детально понимать, в каком направлении с наибольшей вероятностью будет продвигаться целевой актив.
Для наглядного представления такого типа анализа используется специальный график, когда на свечу каждого ценового уровня накладывается торговый объем.
Ниже на рисунке показано, как выглядит кластерный и свечной графики.
Если обратить к терминалу QUIK, в нем можно найти обезличенную таблицу всех проведенных сделок, при этом трейдер может выводить данные для интересующего его актива. В данной таблице объединены все текущие ордера и их объемы. Речь идет именно об активных сделках, ведь в стакане всегда присутствует спред между наилучшим ценовым значением на покупку и продажу. Для совершения сделки одному из контрагентов необходимо согласиться на цену, предлагаемую оппонентом. Все эти операции попадают в таблицу обезличенных сделок, которая также именуется как лента.
Важно учитывать тот факт, что в случае успеха по сделке у нас есть два действующих субъекта, которые формируют торговый объем: с одной стороны выступает инициатор, а с другой – контрагент, который и предоставил этот объем. Данные таких сделок будут попадать на кластерный график, а трейдер сможет получать еще более точные данные и важные детали о том, как образуются свечи и что происходит в такие моменты.
А что происходит в момент вырисовывания очередного бара на графике? Давайте разбираться. Сначала все заявки разделяются на две группы:
На кластерах наглядно представлена ситуация, как ведут себя влиятельные участники рынка – ориентированы на покупку или продажу, какие цены актуальны для них. Все данные по сделкам формируются в соответствующем кластере. Если на одной свече проводятся операции по одинаковым ценам от разных трейдеров, все объемы суммируются в единый и трейдер получает актуальные показатели проведенного анализа.
В системе кластерного анализа главными понятиями, которые важно знать и уметь применять, являются следующие:
Рассмотрим каждое из них.
Что такое маркет-дельта?
Дельта выражается в виде разницы между активными покупными и продажными ордерами на определенном таймфрейме. В случае ее положительного значения можно утверждать, что на свече доминирующими были покупные сделки, а если дельта будет отрицательной – это свидетельство преобладания продажных сделок.
Когда количество ордеров на покупку больше, обычно это сопровождается повышением цены, а превосходство ордеров на продажу указывает на дальнейшее ценовое снижение. Если отслеживать все нанесенные на свечу покупные и продажные объемы, можно разницу по количеству операций. Трейдер сможет самостоятельно понимать, с какой стороны было доминирование на интересующей его свече. Полученная разница в виде дельты должна пониматься в общем контексте других баров. Таким образом, напрашивается вывод, что при доминировании длинных позиций цена будет расти, а коротких – снижаться.
На рисунке ниже представлен пример маркет-дельты.
Что такое маркет-профиль?
Под маркет-профилем подразумеваются торговые объемы по операциям, соответствующие каждой конкретной цене, в рамках одного дня или за весь анализируемый период. Таким образом, это объем «вертикального» типа и он качественно показывает уровни, на которых фиксировался наибольший объем за временной промежуток. Если эту зону пробить в противоположную сторону, это грозит срывом стопов, следовательно, будет появляться импульс.
Маркет-профиль помогает отслеживать ключевые уровни и интерпретировать их как области с максимальными объемами по сделкам. Также через данное понятие можно понять, на каких уровнях какие объемы по ордерам отслеживались (см. рисунок).
Применение кластерного анализа в торговых сделках
Кластеры могут применять дифференцированно, в зависимости от того, какая методика построения используется трейдером. Самыми эффективными считаются следующие:
Наибольшая эффективность обоих методов наблюдается на таймфреймах не старше 30-ти минут, а на крупных временных интервалах ситуация может быть вообще не предсказуема.
Анализ по методу дельта-профиля
Все значения из ленты сразу попадают на график кластерного анализа. При этом рассматриваются такие паттерны:
Ниже на картинке можно увидеть оба паттерна.
Важно следить не только за паттерном, а за дельтой в целом, иначе картина будет неоднозначной, что продемонстрировано на изображении ниже.
Если смотреть только на график свечей, трейдеру ничтожно мало такой информации и график бы просто дошел до уровня. Такая ситуация может рассматриваться и как разворот, и как продолжение тенденции, как видно ниже не рисунке.
Благодаря дельта-профилю трейдер воздерживается от покупки и находит прекрасный момент для продажи.
Анализ по методу кластер-профиля
Анализируя рынок по данной методике, трейдеру важно найти данные крупного объема. Если уровень сформируется, его будут удерживать быки или медведи в зависимости от силы рынка, а для нас это возможность выставлять ордер с наименьшим риском.
Пример приведен ниже.
По графику видно, что крупные объемы находятся в пределах 0,7114-154, а также есть три момента в зоне 100-150. Таким образом, продавцами удерживаются позиции, чтобы цена актива не росла.
Здесь важно учитывать несколько спорных моментов:
Особенности кластерного анализа в терминалах МТ4 и МТ5
Наглядное представление кластерного графика в терминале MetaTrader выглядит таким образом.
Если объем выше среднего значения, он будет выделяться цветом. Это удобно для зрительного восприятия данных трейдером.
Трейдер может определять не только дельту, но и начало сильного движения, его направление в точечном виде.
Для вычисления уровня разворота необходимы значения таких параметров как:
Используя в комплексе всю информацию, можно создавать свои стратегии торговли и дополнять их вспомогательными инструментами.
Кластерный анализ позволяет мониторить активность рыночных участников, в частности самых крупных, чтобы отслеживать объемы на ценовых барах. Данный метод можно смело называть самым точным и детальным в работе трейдера.
Ключевая задача трейдера – это вычислить момент перехода дельты от умеренного значения к нормальному, когда рынок из флэта переходит в тренд. Наглядно можно объяснить на таком примере:
Полезно применять индикатор YuClusters, который помогает формировать графики, используя тиковые данные и выбранную трейдером цену Аск, Бид или среднее их значение.
Точечное вливание в анализе кластеров
Суть такого приема заключается в том, чтобы определить уровни, которым свойственные высокие объемы, которые соответствуют действиям крупных игроков для входа в сделку или при закрытии ордера.
Точечный объем – это зона повышенного вливания ликвидности в рынок. Однако для каждого актива и таймфрейма подбирается свое значение кластера, которое сможет оказаться информативным и эффективным для дальнейшего анализа.
Также важными факторами влияния выступают такие как торговая сессия и общая рыночная активность.
Объемы, которые необходимо учитывать при проведении кластерного анализа, – это показатели, принадлежащие локальным трендам и разворотным точкам:
На данном примере явно видно применение точечных вливаний объема в виде уровней сопротивления и поддержки. А сама свеча будет подсказывать, как корректно воспринимать объемные уровни:
Рекомендуется сочетать кластерный анализ с другими видами, чтобы выявлять точки для выставления ордера или завершения сделки.
Можно рассмотреть следующий пример:
Для определения более точных уровней необходимо анализировать самые узкие временные отрезки, в том числе просматривать данные минутного таймфрейма.
Вертикальный торговый объем
Речь идее о гистограмме, которая показывает данные по объему проторгованных позиций и их соответствие каждой свече.
Когда проводится такой анализ, нужно искать моменты возникновения вброса ликвидности и на каком уровне это случилось:
Рассматривая рисунок, можно отметить, что столбцы гистограммы 1-4 показывают, как на сильном вливании объема случился отскок от уровня поддержки. Зона столбцов 5-6 демонстрирует, что при выбросе объема тормозилось движение вверх, а крупный трейдер входил на продажные сделки.
Горизонтальный торговый объем
Такой подход служит эффективным способом для изучения рынка и определения уровней влияния, а также поиска точек потенциальных разворотов. Он называется также рыночным профилем и изображается как гистограмма, указывающая данные проторгованного объема на каждом рыночном участке.
Когда формируется профиль рынка, вы должны указать конкретный участок для исследования – день, неделя и т.д. Временной интервал задается индивидуально трейдером, так как зависит от его торговой системы.
На рисунке ниже виден горизонтальный объем, который помогает получить сигналы о локальных ключевых уровнях в рамках кластерного анализа.
Вывод
Кластерный анализ на рынке позволяет определять моменты повышенной торговой активности в виде данных объема, где крупные рыночные игроки набирали свои позиции. Относится к категории современных и высокоточных методик прогнозирования, поскольку в его основу заложена детализация входящих объемов в активе.