Ahora estoy probando el clustering k-means, donde los datos se dividen en grupos utilizando la similitud. En este caso: toma cada activo extendido y mide cinco parámetros: cuán extendido está el activo, cuánto tiempo ha estado allí, cuán rápido se está moviendo, cuán raro es ese nivel y cuánta volumen lo respalda. Emergieron cuatro grupos: Pico de ruido: llegó rápido, ya se está moviendo de regreso. Toque breve, probablemente no vale la pena comerciar. Grind lento: ha estado extendido durante múltiples ciclos de tiempo, baja velocidad. Posiblemente se esté construyendo una posición atrapada. Posición abarrotada: rango percentil extremo, volumen moderado. Riesgo de squeeze o liquidación dependiendo de la dirección. Mercado delgado: bajo volumen en relación con la extensión. El z-score es técnicamente válido pero necesita más investigación. Artículo detallado a seguir sobre todo el proceso.