Comparison of the classification efficiencies of K-means and Hierarchical clustering methods for candlestick component length on the world gold price candlestick chart
Main Article Content
บทคัดย่อ
In this study, the classification efficiencies of K-means and Hierarchical clustering methods for candlestick component length on the world gold price candlestick chart were compared with the objective to reduce the ambiguity in the identification of candlestick size. The data used in this study consisted of the opening price, closing price, highest trading price and lowest trading price from the daily gold price in the world market of the United States during January 2, 2012 to April 30, 2021 for a total of 2386 days. The data was divided into 2 groups: training data and testing data. The experiment consisted of the calculation of length, ratio, mean and standard deviation and standardization. The data was then classified using K-means and hierarchical clustering methods which it was found that K-means clustering method resulted in 5 clusters, while hierarchical clustering method resulted in 3 clusters. The classification efficiencies for each component of candlestick chart based on CCI values in both training data and testing data were all higher than 70 for both clustering methods. This indicated that the classification was quite effective. However, K-means clustering method was more effective compared to hierarchical clustering method for gold price data in the world market.
Article Details

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ข้อความภายในบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารทั้งหมด รวมถึงรูปภาพประกอบ ตาราง เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลรัตนโกสินทร์ การนำเนื้อหา ข้อความหรือข้อคิดเห็น รูปภาพ ตาราง ของบทความไปจัดพิมพ์เผยแพร่ในรูปแบบต่าง ๆ เพื่อใช้ประโยชน์ในเชิงพาณิชย์ ต้องได้รับอนุญาตจากกองบรรณาธิการวารสารอย่างเป็นลายลักษณ์อักษร
มหาวิทยาลัยฯ อนุญาตให้สามารถนำไฟล์บทความไปใช้ประโยชน์และเผยแพร่ต่อได้ โดยต้องแสดงที่มาจากวารสารและไม่ใช้เพื่อการค้า
ข้อความที่ปรากฏในบทความในวารสารเป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับราชวิทยาลัยจุฬาภรณ์ และบุคลากร คณาจารย์ท่านอื่น ๆ ในมหาวิทยาลัยฯแต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใด ๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเอง ตลอดจนความรับผิดชอบด้านเนื้อหาและการตรวจร่างบทความเป็นของผู้เขียน ไม่เกี่ยวข้องกับกองบรรณาธิการ
เอกสารอ้างอิง
Chen S., Bao S., Zhou Y. (2016). The predictive power of Japanese candlestick charting in Chinese stock market. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 457, 148-165.
Dubey A. K., Gupta U. and Jain S. (2018). Comparative Study of K-means and Fuzzy C-means Algorithms on The Breast Cancer Data Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. 8 18-29
Fahim A. M., Salem A. M., Torkey F. A. and Ramadan M. A. (2006). An efficient enhanced k-means clustering algorithm, Journal of Zhejiang University Science A., pp. 1626–1633, 2006
Farley, A. (2015, September 22). The 5 Most Powerful Candlestick Patterns. Retrieved April 3, 2018, from https://www.investopedia.com/articles/active-trading/092315/ 5-most-powerful-candlestick-patterns.asp
Gradojevic, N., & Gençay, R. (2011). Financial Applications of Nonextensive Entropy [Applications Corner]. IEEE Signal Processing Magazine, 28(5), 116–141. https://doi.org/10.1109/MSP.2011.941843
Leon, C.-H., WenSung, L., & Liu, C. A. (2005). Candlestick Tutor: an intelligent tool for investment knowledge learning and sharing. Fifth IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT’05) (p. 238–240).
Muntaner C, Chung H, Benach J, et al. (2012). Hierarchical cluster analysis of labour market regulations and population health: a taxonomy of low- and middle-income countries. BMC Public Health.
Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53–65.
R.A. Johnson and D.W Wichern. (2018). Applied Multivariate Statistical Analysis.
Sangsawad S. (2018). Candlestick Length Feature Clustering using K-Means Approach for Price Directions Analysis Case Study: SETHD index
Sudhir Singh, Dr. Nasib Singh. (2013). Gill, Comparative Study of Different Data Mining Techniques: A Review, www.ijltemas.in, Volume II, Issue IV, APRIL 2013 IJLTEMAS ISSN 2278 – 2540.