От антропологии до политики аналитики во многих областях использовали кластерный анализ, чтобы помочь расшифровать сложные взаимосвязи в течение почти 90 лет. Но инвестиционные фирмы только начинают открывать для себя мощные приложения для обнаружения неизвестных рисков, скрывающихся в моделях рыночного поведения.
Растущая неопределенность на финансовых рынках и все более сложные аномалии в торговле ценными бумагами подпитывают спрос на более сложные методы управления рисками. Кластерный анализ рисков является хорошим дополнением к традиционным инструментам управления рисками и, на наш взгляд, должен играть все большую роль в наборе инструментов инвестирования. Этот метод ищет коррелированные источники риска, которые могут быть не очевидны для количественных моделей риска или фундаментальных аналитиков. Но инвесторам необходимо лучше понимать, как работает кластерный анализ и определить если возможность использовать бесплатные программы для кластерного анализа.
Почему инвесторы должны заботиться о кластерах?
Кластерный анализ датируется 1932 годом, когда он впервые был применен к антропологическому исследованию, в котором измерялось сходство между культурами. С тех пор его использовали в длинном списке дисциплин. В психологии он был широко применен Раймондом Кеттелом для группирования личностных качеств в кластеры в 1943 году. Биологи использовали его с 1960-х годов для поиска общих групп клеток и организмов. Политические кампании, опросы рынка и медицинские исследования используют кластерный анализ, чтобы помочь аналитикам выявить четкие категории и объяснить основные процессы и закономерности.
В инвестиционном мире кластерный анализ появился сравнительно недавно. Недавние исследования аналитиков, занимающихся продажами, использовали его, например, для получения информации о факторных рисках и для выявления стадий цикла фондового рынка. Управляющие активами на стороне покупателя не применяют широко кластерный анализ в своих наборах инструментов для управления рисками, отчасти потому, что вычислительные технологии не были достаточно мощными, чтобы применить их на сложных рынках. Тем не менее, по мере того как методы машинного обучения набирают обороты в финансовой индустрии, все больше компаний начинают осознавать преимущества кластерного анализа.
Мы считаем, что кластерный анализ может дать важную информацию об инвестировании. На сегодняшних рынках становится все труднее предсказать, как множество политических и политических рисков может повлиять на доходность акций. С помощью кластерного анализа менеджеры портфелей могут выявить взаимосвязи, которые могут упустить другие модели риска.
Программное обеспечение для построения кластерных графиков
Торговая площадка MetaTrader 5 имеет индикаторы YuClusters (платно) и YuClusters Demo (бесплатно), которые составляют кластерные графики. В МТ5 можно установить несколько упрощенных видов индикатора для проведения анализа данных, имеются отображения кривых, кластерных графиков и профилей свечей.
Есть также много программ — с большей или меньшей функциональностью — которые представляют диаграммы кластеров. Например, Volfix и ATAS можно использовать для анализа кластерного рынка. Элементы кластерной аналитики также можно найти в накопителях скальперов (например, в QScalp), но это не значит, что кластеры полезны только для внутридневной торговли.
В терминале NinjaTrader есть огромное количество разных индикаторов для различных целей, даже для объемов в разных вариантах. Площадка не может быть полностью использована для рынка России, она подходит для участников финансового рынка форекс или CME.
Thinkorswim (TOS) – отличный софт для проведения анализа объемов, но в последнее время его можно использовать только в образовательных целях из-за «бана» профилей из РФ и вырезания демо-версии (выдержка цитирования 20 минут)
Заключение
Кластерный анализ — это точный способ построить прогнозы цен, который основан на детализации объемов, включенных в актив. Бесплатные программы для кластерного анализа помогут вам узнать, как именно включается громкость, которая служит паром для рыночного локомотива в любом кадре!