profundizando en DBSCAN a continuación para el panel estadístico y también almacenando instantáneas para un árbol de decisiones que se activa después de 5-6 horas de funcionamiento (2-3 días me darán datos estadísticamente más relevantes para compartir) mi objetivo principal con esto es poder identificar comportamientos idiosincráticos y valores atípicos a simple vista en 545 tickers de Binance. DBSCAN encuentra grupos basados en densidad, es decir, puntos que están cerca se convierten en un clúster y los puntos aislados se marcan como valores atípicos. La clave diferencia con k-means: k-means fuerza a cada activo a entrar en un grupo sin importar qué. DBSCAN realmente segrega y separa mejor los valores atípicos idiosincráticos en este formato. En el panel actualmente, cada activo extendido se describe por 7 dimensiones simultáneamente > cuán extendido, cuán largo/corto, velocidad, rareza, volumen, correlación con BTC y régimen de volatilidad. Aquí es donde voy a dejarlo por ahora. Reuniendo algunos datos y los compartiré en el artículo en el que estoy trabajando.

Resumen: en las trincheras de las estadísticas