Was ist „Hierarchical Clustering“ ?

„Hierarchical Clustering“ (deutsch: „Hierarchisches Clustering„) bezieht sich im Trading auf eine Methode des maschinellen Lernens, die verwendet wird, um Märkte, Aktien, Währungen oder andere Finanzinstrumente in Gruppen (auch bekannt als Cluster) zu kategorisieren.

Die Idee hinter „Hierarchical Clustering“ ist es, Finanzinstrumente basierend auf ihren Ähnlichkeiten in Bezug auf bestimmte Merkmale oder Kennzahlen zu gruppieren. Hierarchisches Clustering erzeugt dabei eine Hierarchie von Cluster, die aus kleineren und spezifischeren Cluster bis hin zu größeren und allgemeineren Cluster reicht.

Diese Technik kann beispielsweise verwendet werden, um Aktien mit ähnlicher Performance zu identifizieren, um Portfolio Diversifikation zu verbessern oder um Märkte in ähnliche Gruppen zu unterteilen, um bessere Handelsentscheidungen zu treffen.

Es ist wichtig zu beachten, dass „Hierarchical Clustering“ nur eine von vielen Methoden ist, die im Trading verwendet werden können, und dass es wichtig ist, mehrere Ansätze zu berücksichtigen und abzuwägen, um zu einer fundierten Handelsentscheidung zu kommen.

Vorteile/Nachteile von „Hierarchical Clustering“:

Hier sind einige der Vorteile und Nachteile von „Hierarchical Clustering“ im Trading:

Vorteile:

• Effiziente Clusterung: Hierarchisches Clustering ist ein effizientes Verfahren, das große Datenmengen schnell und genau kategorisieren kann.
• Visuelle Darstellung: Die Hierarchie der Cluster kann in einer Baumdiagramm-Struktur visualisiert werden, was es Tradern erleichtert, die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Finanzinstrumenten zu verstehen.
• Konsistenz: Hierarchisches Clustering kann sicherstellen, dass ähnliche Finanzinstrumente immer in den gleichen Cluster eingeordnet werden, unabhängig von den verwendeten Daten oder dem Zeitpunkt der Analyse.

Nachteile:

• Empfindlichkeit gegenüber Anfangswerten: Hierarchisches Clustering kann von den Anfangswerten beeinflusst werden, die für den Algorithmus verwendet werden, was dazu führen kann, dass unterschiedliche Cluster erzeugt werden, wenn andere Daten verwendet werden.
• Schwierigkeit bei der Interpretation: Ein Nachteil von „Hierarchical Clustering“ ist, dass es manchmal schwierig sein kann, die Bedeutung und Interpretation der erzeugten Cluster zu verstehen.
• Keine Berücksichtigung von Vorwissen: Hierarchisches Clustering berücksichtigt kein Vorwissen über Finanzinstrumente oder Märkte, was zu ungenauen oder inkonsistenten Ergebnissen führen kann.

Wichtig zu beachten ist, dass jede Methode im Trading sowohl Vorteile als auch Nachteile hat und dass es wichtig ist, mehrere Ansätze zu berücksichtigen und abzuwägen, um zu einer fundierten Handelsentscheidung zu kommen.

„Hierarchical-Clustering“ Beispiel:

Ein Beispiel für den Einsatz von „Hierarchical Clustering“ im Krypto-Trading könnte folgendermaßen aussehen:

• Sammeln von Daten: Zunächst werden Daten über verschiedene Kryptowährungen, wie beispielsweise Kursentwicklung, Handelsvolumen und technische Indikatoren, gesammelt.
• Bestimmung von Merkmalen: Als nächstes werden die Merkmale bestimmt, die bei der Clusterbildung verwendet werden sollen. Beispiele könnten Kursentwicklung, Handelsvolumen und technische Indikatoren sein.
• Berechnung der Ähnlichkeiten: Die Ähnlichkeiten zwischen den Kryptowährungen werden basierend auf den ausgewählten Merkmalen berechnet. Hierfür kann beispielsweise eine Distanzformel wie die Euclidische Distanz verwendet werden.
• Erstellung der Hierarchie: Basierend auf den berechneten Ähnlichkeiten wird eine Hierarchie von Cluster erstellt, die aus kleineren und spezifischeren Cluster bis hin zu größeren und allgemeineren Cluster reicht.
• Visualisierung und Interpretation: Die erzeugte Hierarchie kann visualisiert werden, beispielsweise in Form eines Baumdiagramms, und die erzeugten Cluster können interpretiert werden, um ein besseres Verständnis für die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den Kryptowährungen zu erhalten.

Mit den erzeugten Cluster können Krypto-Trader beispielsweise bessere Diversifikationsentscheidungen treffen, indem sie Kryptowährungen mit ähnlicher Performance in ein Portfolio aufnehmen. Außerdem können sie Märkte in ähnliche Gruppen unterteilen, um bessere Handelsentscheidungen zu treffen.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass „Hierarchical Clustering“ nur eine von vielen Methoden ist, die bei Handelsentscheidungen berücksichtigt werden sollten.

„Hierarchical Clustering“ im Vergleich:

„Hierarchical Clustering“ ist eine Methode im Trading, die darauf abzielt, Daten in Cluster oder Gruppen zu unterteilen, die ähnliche Eigenschaften aufweisen. Es gibt jedoch auch andere Methoden im Trading, die ebenfalls verwendet werden können, um Daten zu kategorisieren und Märkte zu analysieren, einschließlich:

• K-Means Clustering: Dies ist eine andere häufig verwendete Methoden zur Clusterbildung, die sich auf die Bestimmung von k festgelegten Cluster konzentriert. Im Gegensatz zu „Hierarchical Clustering“ liefert K-Means Clustering jedoch nicht automatisch eine Hierarchie der Cluster.
• Principal Component Analysis (PCA): PCA ist eine Methode der Datenreduktion, die verwendet wird, um komplexe Datenmengen in eine kleine Anzahl von Hauptkomponenten zu reduzieren. Dies kann bei der Analyse von Krypto-Märkten hilfreich sein, um ähnliche Muster in den Daten zu identifizieren und Abhängigkeiten zwischen Kryptowährungen zu erkennen.
• Neural Networks: Neural Networks sind ein Teilbereich des maschinellen Lernens, die es ermöglichen, komplexe Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Neural Networks können bei der Analyse von Krypto-Märkten verwendet werden, um Vorhersagen über die Kursentwicklung von Kryptowährungen zu treffen.
• Time-Series Analysis: Die Zeitreihen-Analyse ist eine Methode, die verwendet wird, um Trends und Muster in Zeitreihendaten, wie beispielsweise Krypto-Kursdaten, zu identifizieren. Diese Methode kann bei der Vorhersage der Kursentwicklung von Kryptowährungen hilfreich sein.

Wichtig zu beachten ist, dass keine Methode allein den besten Ansatz für die Analyse von Krypto-Märkten darstellt. Vielmehr kann die Kombination mehrerer Methoden, einschließlich Hierarchical Clustering, einen umfassenderen Überblick über die Märkte liefern und bei der Entscheidungsfindung unterstützen.

„Hierarchical Clustering“ Berechnung:

Das „Hierarchical Clustering“ berechnet Clustern von Datenpunkten, indem es eine Hierarchie von Cluster erstellt, die auf der Ähnlichkeit der Datenpunkte basiert. Hierarchical Clustering kann durch die Verwendung von zwei Hauptmethoden berechnet werden: Agglomerative (bottom-up) und Divisive (top-down) Clustering.

Agglomerative Clustering:

• Initialisierung: Jeder Datenpunkt wird als ein eigener Cluster initialisiert.
• Berechnung der Ähnlichkeit: Berechne die Ähnlichkeit zwischen jedem Clusterpaar.
• Zusammenführung von Clustern: Führe die beiden Cluster mit der geringsten Ähnlichkeit zu einem einzigen Cluster zusammen.
• Wiederholung: Wiederhole Schritt 2 und 3, bis alle Datenpunkte in einem einzigen Cluster zusammengefasst sind.

Divisive Clustering:

• Initialisierung: Alle Datenpunkte werden in einem einzigen Cluster initialisiert.
• Teilung des Clusters: Teile den Cluster in k Teilcluster.
• Wiederholung: Wiederhole Schritt 2, bis jeder Teilcluster einen einzigen Datenpunkt enthält.

Die Berechnung von Hierarchical Clustering hängt von der Verwendung einer Ähnlichkeitsmaß, das bestimmt, wie ähnlich oder unähnlich Datenpunkte sind. Ein häufig verwendetes Ähnlichkeitsmaß ist die euklidische Distanz.

Die Formel für die euklidische Distanz zwischen zwei Datenpunkten x und y ist gegeben durch:

• √((x1 – y1)^2 + (x2 – y2)^2 + … + (xn – yn)^2)

Wobei xi und yi die i-ten Koordinaten der Datenpunkte x und y sind.

Fazit:

Das „Hierarchical Clustering“ ist eine Technik zur Datenclusteranalyse, die es ermöglicht, eine Hierarchie von Cluster basierend auf der Ähnlichkeit der Datenpunkte zu berechnen. Es kann durch die Verwendung von Agglomerativem (bottom-up) und Divisivem (top-down) Clustering berechnet werden und verwendet häufig eine euklidische Distanz als Ähnlichkeitsmaß.

Das „Hierarchical Clustering“ ist eine nützliche Technik für das Trading, insbesondere für das Krypto-Trading, bei der es darum geht, große Datenmengen zu analysieren und Muster und Trends zu erkennen. Es bietet eine flexible und interpretierbare Möglichkeit, Daten zu clustern und kann in Kombination mit anderen Methoden verwendet werden, um ein umfassenderes Verständnis der Daten zu erlangen.

Mit freundlichen Grüßen