我有交易者交易数据的数据集：交易编号、日期、股票编号、股票编号扇区、买入或卖出、交易量 $

目标是识别交易者交易数据中的异常情况。例如查找可疑交易。

因为我不知道真正的异常值是什么样子的，所以它是无监督算法。像往常一样的无监督算法，我尝试了 k-mean、z-score、lot、一类 svm 和移动平均等不同的东西。

我得到了结果，但我只能为每个交易者使用交易量和日期。

是否有任何算法可以帮助我包含行业数据/股票数据/买卖数据以更好地完成我的模型？我可以在上述无监督算法中包含这些信息还是我遗漏了什么？

您将如何解决此任务，是否还有其他解决方案？

提前致谢。