Comment repérer les valeurs aberrantes dans les données de liquidation crypto
Une valeur aberrante est une valeur de liquidation éloignée d'une base de référence alignée dans le temps ; nettoyez les données, établissez une base de référence et recoupez chaque valeur signalée entre les sources.
Vahe HakobyanRédacteur en chef
Mis à jour le 6 oct. 20263 min de lectureVérifié
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Un enregistrement important peut provenir d'une seule plateforme ou d'un seul enregistrement retardé. Ce guide montre comment distinguer un véritable événement de marché d'un problème de reporting.
Avant de commencer : les sources de données
Les données de liquidation proviennent des API des plateformes, des agrégateurs et des flux on-chain. Chaque source a son propre délai, sa propre couverture et sa propre définition d'une liquidation. Vérifiez ces détails avant d'analyser.
Étapes pour repérer les valeurs aberrantes de liquidation
Le nettoyage et le travail de référence déterminent si un signal a une quelconque valeur. Conservez le même marché et la même fenêtre temporelle pour chaque comparaison.
- 1Nettoyez les enregistrements brutsSupprimez les remplissages en double, comblez les horodatages manquants et écartez les entrées retardées ou mal étiquetées. Utilisez un seul fuseau horaire et une seule paire de marché.
- 2Faites correspondre les fenêtres temporellesRegroupez les enregistrements en fenêtres égales, par exemple une minute ou une heure. Une fenêtre calme et une fenêtre active ne sont pas comparables.
- 3Établir une base de référenceCalculez le volume et la fréquence typiques des liquidations pour chaque marché à partir des fenêtres nettoyées. Conservez des bases de référence distinctes pour chaque plateforme et chaque type de contrat.
- 4Notez chaque valeurCalculez un z-score ou un écart IQR pour chaque fenêtre. Signalez les valeurs qui se situent bien au-delà de la plage habituelle.
- 5Recoupez les signauxComparez chaque outlier signalé avec au moins une autre source. Si un seul flux le montre, considérez-le comme une possible erreur de données.
- 6Examinez le contexte de marchéVérifiez si le financement, les mouvements de prix ou l'intérêt ouvert ont changé au même moment. Cela aide à distinguer une véritable cascade de liquidations d'un mauvais enregistrement.
Après avoir repéré une valeur aberrante
Un signal est une piste, pas une preuve. Consignez ce que vous avez trouvé pour qu'une autre personne puisse reproduire votre travail, et protégez les comptes qui vous ont donné accès.
Questions fréquentes
Oui. Des enregistrements en double, retardés ou mal étiquetés peuvent produire une valeur qui semble extrême mais qui ne s'est pas produite. Recoupez chaque signal avec une autre source avant de le traiter comme un événement de marché.
Vous pouvez commencer avec un tableur pour un petit échantillon. Le codage aide lorsque vous devez nettoyer et faire correspondre de nombreux enregistrements issus de sources différentes.
Les tableurs et les logiciels statistiques peuvent calculer des z-scores ou l'écart IQR. Un langage de script permet de traiter des fichiers plus volumineux, et les API des plateformes ou les agrégateurs fournissent les données brutes.
Vérifiez-le à intervalles réguliers, et après tout changement manifeste des conditions de marché. Une nouvelle cotation de contrat ou une variation du volume d'échanges peut rendre une ancienne base de référence obsolète.
