небольшой довесок в сторону желающих погрузиться в создание кластеров, написать классы кластеризации не проблема, я их написал еще в 2016 году, но до зимы текущего года их переписывал, добавляя новый функционал, а самое сложное с чем помучался, это минимизировать временные потери на сборку кластеров с низким временным шагом и их соединением между записанными в файл истории и набитыми вновь
дада, дорогой читатель, вы все верно прочитали, кластерная история пишется в итоге в файл, периодически в него сбрасывается раз в 1 час, и при новом старте системы, читается уже из файла, а недостающий пропуск в истории дособирается, тем самым был достигнут показатель оптимизации по времени, кроме того данные в файл пишутся в бинарном виде и сжимаются в zip, так же шифруется имя самого кластера, в итоге получаем размеры файлов за день не превышающие 2 кб, что ощутимо если файлы не жать ))
если обратить внимание на проводник, то классов относящихся к кластерам равно 14 и это не предел ))
кстати вот так выглядят аггрегированные сделки за вчерашний день по Si:
дальнейшие изыскания буду проводить в сторону нейросетевого анализа, т.к. просто кластерный анализ под торговлю подходит плохо, в принципе то же самое говорил и Лукьянов в недавней беседе с ним, хотя зимой мне так и не удалось у него вытянуть "изюминку" его технологии, а вот недавно получилось через других трейдеров ))
как результат, кластера пока оставляем в текущем виде и вчера уже провел несколько тестов на нейросетях, правда только под вечер понял, что во входной слой нейросети нужно подавать не данные по сигналам, а кое что другое (это пока тайна)
кроме того понял, что сеть Кохонена в классическом виде не подходит под эту тему так же как и классический перцетрон )))
