Investigando DBSCAN para el panel estadístico y también almacenando instantáneas para un árbol de decisión que se activa tras 5-6 horas de ejecución (2-3 días me darán más datos estadísticamente relevantes para compartir) mi objetivo principal con esto es poder identificar comportamientos idiosincráticos y valores atípicos en 545 tickers de Binance con un vistazo rápido. DBSCAN encuentra grupos basados en la densidad, es decir, los puntos que están muy cerca se convierten en un grupo y los puntos aislados se marcan como valores atípicos. La diferencia clave con k-means: k-means obliga a todos los activos a formar un grupo sin importar qué. DBSCAN en realidad segrega y analiza mejor los valores atípicos idiosincráticos en este formato. Actualmente, en el panel de control, cada activo extendido se describe simultáneamente mediante 7 dimensiones > cuánto extendido, cuánto largo/corto, velocidad, rareza, volumen, correlación BTC y régimen de volatilidad. Aquí es donde voy a terminar por ahora. Recopilando algunos datos y los compartiré en el artículo en el que estoy trabajando.

Resumen: en las trincheras de la estadística