Estratégias de negociação exploração de dados

Estratégias de negociação de mineração de dados.
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19.09.2018 & # 0183; & # 32; Vídeo embutido & # 0183; & # 32; É ótimo observar os dados históricos, mas pode ser enganador. Depois de conversar esta semana com alguém sobre o positivo e o negativo.
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12.02.2018 & # 0183; & # 32; Como os comerciantes estão usando o texto e a mineração de dados para vencer O AP licenciou seu conteúdo para empresas comerciais que usam softwares para o meu, não apenas dados rígidos.
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Neste artigo, analisamos duas práticas relacionadas que são amplamente utilizadas, chamadas Backtesting e Data Mining. Estas são técnicas que são poderosas e valiosas se nós.
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16.09.2017 & # 0183; & # 32; arbitragem estatística refere-se a uma classe de sistemas de negociação algorítmica implementando estratégias de mineração de dados. Neste capítulo, descrevemos uma computação.
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Hibridização de fluxo de dados Mineração e indicadores técnicos em sistemas de negociação automatizada Michael Mayo Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Waikato.
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21.04.2018 & # 0183; & # 32; A seleção e o viés da mineração de dados no desenvolvimento do sistema comercial geralmente levam a resultados aleatórios. Em poucas palavras, o viés de seleção truena o processo de validação.
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Mineração de dados de uma estratégia Forex Majors.
Devido às características únicas de diferentes pares de moedas, muitas estratégias quantitativas de Forex são projetadas com um par de moedas específico em mente. Embora isso possa produzir muitas estratégias de negociação rentáveis, também há vantagens em desenvolver estratégias que podem ser negociadas em vários pares de moedas. Isso introduz um elemento de diversificação que pode fornecer um nível adicional de proteção contra desvantagem.
Daniel Fernandez publicou recentemente um sistema que ele projetou para negociar em cada um dos quatro maiores de Forex. Seu objetivo era encontrar um sistema que teria produzido um histórico de 20 anos de negociação rentável em EUR / USD, GBP / USD, USD / JPY e USD / CHF.
Daniel usa uma abordagem de mineração de dados para desenvolver uma estratégia para negociar os quatro maiores de Forex.
Para construir seu sistema, Daniel usou seu software de mineração de dados para definir sinais de entrada e saída que teriam produzido uma estratégia de negociação lucrativa em cada um dos quatro pares de moedas nos últimos 20 anos. O que ele apresenta é uma combinação de três regras baseadas em preços que formam a base de sua estratégia Forex Majors.
Estratégia Forex Majors de Daniel & # 8217;
A estratégia Forex Majors da Daniel & # 8217; é muito simples na medida em que sempre tem uma posição, longa ou curta, em cada um dos quatro pares de moedas que ela negocia. Baseia todos os seus negócios em gráficos diários.
A estratégia continua quando as três condições seguintes são atendidas:
A estratégia é curta quando as três condições seguintes são atendidas:
Como você pode ver, a estratégia é basicamente uma estratégia otimizada seguindo a estratégia. Isso faz sentido, porque Daniel afirma no início de seu artigo que a tendência de longo prazo seguindo as estratégias são geralmente as melhores estratégias para negociar mercados múltiplos.
Uma regra adicional que a estratégia de Daniel usa é uma parada-perda baseada em ATR. A perda de parada fixa é definida em 180% da ATR de 20 dias. Se a parada de perda for desencadeada, a estratégia permanece fora do mercado até que um sinal seja gerado na direção oposta. O teste indica que a reintrodução em um sinal na mesma direção afetou negativamente o desempenho.
Desempenho Backtesting.
Os resultados de backtesting que Daniel incluiu em seu post mostram que a estratégia foi bem lucrativa. Produziu um índice de ganhos de 45%, um fator de lucro de 1,38, e um índice de recompensa para risco de 1,68. A maior preocupação de Daniel com a estratégia foi que o período de retirada máxima representava um tempo muito longo.
De acordo com os números de Daniel, o retorno anual médio foi de 9,67%. Isso consistiu em 16 anos rentáveis, 4 anos perdidos e um ano que basicamente se rompeu. O melhor ano foi um retorno de 37,76%, eo pior ano foi perda de 20,2%.
Daniel observa que este sistema não representaria uma boa estratégia autônoma por causa de seus retornos em relação às cobranças máximas. No entanto, ele sugere que poderia ser uma peça interessante de uma estratégia maior e multi-sistema.
Sim, a mineração de dados é um sistema muito útil na estratégia Forex, ajuda a obter mais e mais informações no produto.

Estratégias de negociação de mineração de dados.
Estratégias de negociação de mineração de dados.
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Exploração de dados - Wikipedia.
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08.06.2017 & # 0183; & # 32; Olá, algumas pessoas me conhecem como FosterFX porque tenho alguns anos no Forex, acho que essa estratégia pode ser muito útil. Depois de começar a estabelecer minha própria negociação.
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02.10.2018 & # 0183; & # 32; Data mining é um subconjunto de informática. Junta-se a ramos de informática, aprendizagem mecânica, uma subcategoria de inteligência artificial e.
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Data Mining a Forex Majors Strategy - Algorithmic and.
A mineração de dados ou o Snooping de dados é a prática de quando as estratégias de superação de mercado são descobertas através de mineração de dados, Data-Snooping, Regra de Negociação Técnica.
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12.11.2017 & # 0183; & # 32; Estratégias de mineração de dados. A mineração de dados é um conjunto eficaz de ferramentas e técnicas de análise utilizadas no processo de suporte à decisão. No entanto, equívocos.

Tag: viés de mineração de dados.
Melhores estratégias 5: um sistema de aprendizado de máquina a curto prazo.
O tempo para a 5ª e última parte da série Build Better Strategies. Na parte 3, discutimos o processo de desenvolvimento de um sistema baseado em modelo e, consequentemente, concluiremos a série com o desenvolvimento de um sistema de mineração de dados. Os princípios da mineração de dados e da aprendizagem em máquina têm sido o tema da parte 4. Para o nosso exemplo de negociação a curto prazo, usaremos um algoritmo de aprendizado profundo, um autoencoderado empilhado, mas funcionará da mesma maneira com muitas outras máquinas algoritmos de aprendizagem. Com as ferramentas de software de hoje, apenas são necessárias 20 linhas de código para uma estratégia de aprendizado de máquina. Vou tentar explicar todas as etapas em detalhes. Continue lendo & # 8220; Better Strategies 5: Um Sistema de Aprendizado de Máquinas de Curto Prazo & # 8221;
Melhores estratégias 4: Aprendizado de máquinas.
Deep Blue foi o primeiro computador que ganhou um campeonato mundial de xadrez. Isso foi em 1996 e levou 20 anos até que outro programa, o AlphaGo, pudesse derrotar o melhor jogador Go humano. Deep Blue era um sistema baseado em modelo com regras de xadrez hardwired. O AlphaGo é um sistema de mineração de dados, uma rede neural profunda treinada com milhares de jogos Go. Hardware não melhorado, mas um avanço no software foi essencial para o passo de vencer os melhores jogadores de xadrez para vencer os melhores jogadores Go.
Nesta 4ª parte da mini-série, analisaremos a abordagem de mineração de dados para o desenvolvimento de estratégias comerciais. Este método não se preocupa com os mecanismos de mercado. Ele apenas verifica curvas de preços ou outras fontes de dados para padrões preditivos. Aprendizagem de máquina ou "Inteligência Artificial" e # 8221; nem sempre está envolvido em estratégias de mineração de dados. Na verdade, o mais popular & # 8211; e surpreendentemente lucrativo & # 8211; O método de mineração de dados funciona sem redes neurais sofisticadas ou máquinas de vetor de suporte. Continue lendo & # 8220; Better Strategies 4: Machine Learning & # 8221;
O índice de sangue frio.
Você desenvolveu um novo sistema de negociação. Todos os testes produziram resultados impressionantes. Então você começou a viver. E foram baixados em US $ 2000 após 2 meses. Ou você tem uma estratégia que funcionou durante 2 anos, mas, no entanto, entrou em uma redução aparentemente infinita. As situações são muito familiares para qualquer comerciante de algo. E agora? Continuar com sangue frio ou puxar os freios em pânico?
Várias razões podem causar uma estratégia para perder dinheiro desde o início. Já pode ter expirado desde que a ineficiência do mercado desapareceu. Ou o sistema é inútil e o teste falsificado por algum viés que sobreviveu a todos os verificações da realidade. Ou é uma redução normal que você só precisa se sentar. Neste artigo, proponho um algoritmo para decidir muito cedo ou não abandonar um sistema em tal situação. Continue lendo & # 8220; The Cold Blood Index & # 8221;
Boosting Strategies with MMI.
Agora vamos repetir o nosso experimento com as 900 estratégias de negociação de tendências, mas desta vez com trades filtradas pelo Market Meanness Index. Em nosso primeiro experimento, encontramos muitas estratégias lucrativas, algumas com altos fatores de lucro, mas nenhuma delas passou pelo Reality Check da White. Então, todos eles provavelmente falharam no comércio real, apesar dos seus ótimos resultados no backtest. Desta vez, esperamos que o MMI melhore a maioria dos sistemas ao filtrar negócios em situações de mercado que não sejam tendências. Continue lendo & # 8220; Boosting Strategies with MMI & # 8221;
White & # 8217; s Reality Check.
Esta é a terceira parte da série de artigos Trend Experiment. Agora queremos avaliar se os resultados positivos da tendência testada de 900 seguindo as estratégias são reais, ou apenas causados ​​por Data Bing Mining. Mas o que é o Data Mining Bias, afinal? E o que é o mesmo controle de realidade de White & # 8217; s? Continue lendo & # 8220; Reality Check & # 8217; White & # 8217; s Reality Check & # 8221;

Estratégias de negociação de mineração de dados
A mineração de dados é uma ferramenta poderosa que está se tornando mais popular e acessível nos mercados financeiros.
A mineração de dados é um subconjunto de informática. Junta-se a ramos de informática, aprendizagem de máquinas, uma subcategoria de inteligência artificial e sistemas de bancos de dados, com estatísticas. É o processo de descobrir informações em grandes conjuntos de dados. O objetivo da mineração de dados é transformar um conjunto de dados em informações compreensíveis e utilizáveis. Existem 6 subclasses dentro da mineração de dados; detecção de anomalia, aprendizagem de regras de associação, agrupamento, resumo, classificação e regressão.
Como a mineração de dados é usada na negociação.
Dentro do mundo das negociações, existem muitas maneiras pelas quais as técnicas de mineração de dados são utilizadas para descobrir informações acionáveis. Cada técnica de mineração de dados possui limitações inerentes e premissas subjacentes, tornando diferentes técnicas mais adequadas para determinadas aplicações. Algumas das aplicações mais comuns da mineração de dados no mundo das negociações estão detectando informações privilegiadas e fraude, gerenciamento de portfólio e criação de estratégias comerciais.
Insider Trading e Data Mining.
A SEC exige que cada diretor, funcionário ou proprietário de mais de 10% das ações da empresa, que compre ou venda ações em sua empresa, arquive um Formulário 4. O Formulário 4 é então armazenado e acessível no banco de dados EDGAR. Os formulários históricos do Form 4 apresentam um enorme conjunto de dados maduro para a mineração de dados; milhões de transações, dezenas de milhares de empresas e centenas de milhares de proprietários.
A maioria dos negócios por parte dos proprietários não são ilegais. Por exemplo, um proprietário pode ajustar seu portfólio para se adaptar às condições econômicas atuais ou para fins de liquidez. Um comércio privilegiado é considerado apenas ilegal quando a negociação envolve informações que não foram tornadas públicas. Assim, o objetivo da mineração de dados, neste caso, é distinguir os negócios legais cotidianos dos negócios irregulares que implicam que o proprietário possuía informações não públicas antes de comprar ou vender suas ações.
Um exemplo de um aplicativo de mineração de dados configurado para fazer exatamente isso é o sistema de Observação de Valores, Notícias, Análise e Regulação (SONAR). O SONAR marca trocas irregulares para uma investigação mais aprofundada. Ele agrega, processa e analisa dezenas de milhares de notícias e registros da SEC todos os dias, apresentando centenas de alertas para que analistas investigem ainda mais. O SONAR utiliza mineração de texto de processamento de linguagem natural (PNL), regressões estatísticas, inferência baseada em regras, incerteza e correspondência difusa para procurar valores abertos em padrões comuns.
Outras pesquisas interessantes incluem Kirkos et al. (2007), que usaram técnicas de classificação, árvores de decisão, redes bayesianas e redes neurais para classificar empresas que emitiram demonstrações financeiras fraudulentas.
Donoho (2004) encontrou resultados promissores na utilização de técnicas de mineração de dados (árvores de decisão, regressões logísticas e redes neurais) na detecção de negociação de opções privilegiadas.
Outras descobertas interessantes incluem Cheng e Lo (2006), que descobriram que os proprietários que pretendem comprar ações também tendem a divulgar notícias anormalmente negativas antes de suas próprias compras. Brockmen et al. (2018) descobriram que os proprietários lançarão notícias anormalmente positivas antes dos exercicios de opção de estoque.
Uma pesquisa interessante feita por Lakonishok e Lee (2001) descobriu que o mercado tende a não reagir aos sinais dos proprietários comprando e vendendo as ações de suas próprias empresas.
A mineração de dados nos permite descobrir padrões consistentes nos proprietários e como eles comercializam os compartilhamentos de sua própria empresa. Acessar e analisar essas informações para você poderia dar-lhe uma vantagem de informação em sua própria negociação.
Gerenciamento de portfólio.
Como você decide quais os valores mobiliários a serem detidos e quanto alocar para cada ativo individual e para cada classe de ativos como um todo? Embora seu objetivo seja criar um portfólio que vá minimizar o risco de um retorno específico, muitas vezes é uma tarefa muito difícil, especialmente porque seus ativos crescem em tamanho e número.
O modelo de preços de ativos de capital (CAPM) e Arbitrage Pricing Theory (APT) são ferramentas comuns no gerenciamento de riscos e otimização de portfólio. As redes de neurônios foram integradas com a APT para que a APT seja usada para determinar os preços enquanto a rede neural classifica cada fator de risco no futuro.
Diferentes técnicas de mineração de dados podem ser aplicadas em várias tarefas no gerenciamento de seu portfólio. Por exemplo, um algoritmo genético pode ser usado para selecionar os ativos, uma rede neural para prever os retornos de cada ativo e um algoritmo genético para alocar fundos para cada ativo.
Day Trading e Data Mining.
A abordagem mais comum para prever ações individuais é assumir fatores fundamentais, como o lucro por ação, os índices P / E e PEG, receitas, dívida, participação de mercado, capitalização do mercado, volume, etc. Regressões, vários tipos de redes neurais, decisão árvores ou máquinas de vetor de suporte analisam esses fatores em um grande conjunto de dados históricos e classificam a direção do preço das ações futuras. O desempenho é tipicamente medido pela precisão do modelo em novos dados. Isso é comumente referido como uma abordagem de "caixa negra".
Uma técnica de mineração de dados mais transparente é chamada de aprendizagem de regras de associação. Com o aprendizado de regras de associação, analisamos os mesmos fatores e estoque, mas ao invés do algoritmo que atua em nosso nome, criamos nossas próprias regras com base no que o algoritmo descobriu. O benefício é duplo; Nós sabemos exatamente quais informações foram descobertas nos nossos dados e, ao final do dia, somos os que compram e vendemos o estoque. Ambos são muito importantes. É importante saber exatamente quais informações foram descobertas dentro dos nossos dados para que você possa validá-lo. Se uma regra não faz sentido para você, então seu modelo provavelmente está incorreto e você precisa ajustá-lo. A mineração de dados pode descobrir correlações e padrões falsos e a aprendizagem das regras de associação ajuda a evitar isso.
Para ver e entender quais informações foram descobertas, você precisa de uma boa ferramenta de visualização. É por isso que construímos TRAIDE. Você pode selecionar os fatores que você deseja analisar, o meu por padrões e informações em um determinado recurso, e depois visualizar esses padrões em um painel de controle interativo. Você pode então ajustar e otimizar suas regras, testando-as sobre seus dados em tempo real.
A mineração de dados tem muitos usos nos mercados financeiros. Há uma infinidade de pesquisas na academia e uma quantidade crescente de aplicativos do mundo real para você explorar e aplicar aos seus próprios sistemas.