التداول استراتيجية التعدين البيانات

+

مقدمة إلى FX استخراج البيانات السماح ليالي جعل مقدمة بسيطة وسريعة إلى واحدة من المجالات الأكثر إثارة للاهتمام اليوم - التعدين البيانات. هناك مجموعة واسعة من التطبيقات استخراج البيانات. يجب أن ندمج استخراج البيانات في تداول العملات الأجنبية لدينا. FX، FOREX أو تبادل العملات الأجنبية هو أكبر سوق من حيث حجم الأسهم المتداولة يوميا. لها ثلاثة مستويات رئيسية للمشاركين: الكبار، والمستوى المتوسط ​​والتجار بهذه البساطة لي ولكم. لديه طبيعة المضاربة، وهو ما يعني أكثر من مرة أننا لا تبادل السلع. نحن نهتم فقط للفرق وترغب في شراء وبيع ارتفاع منخفض أو بيع عالية وشراء منخفضة. العمليات قصيرة أو طويلة يمكننا الحصول على نقطة. اعتمادا على حجم التداول الخاص بك، يمكن أن تتراوح قيمة النقطة من سنت واحد إلى 10 وأكثر من ذلك. هذه هي الطريقة الرئيسية لكسب المال في سوق العملات الأجنبية (جنبا إلى جنب مع مع تجارة المناقلة، السمسرة، تحكيم وأكثر من ذلك). لاحظ أن سوق العملات الأجنبية الضخم ولكن هو مناسبة لجميع مستويات اللاعبين. فكر في سوق تداول العملات الأجنبية نظرا لسوبر ماركت لانهائي مع عدد لا حصر له من المنتجات والزبائن، ولكن كما أن لديها عدد لا حصر له من الصرافين. يعني هناك مبلغ مساو من الفرص للجميع. تعدين البيانات وتعلم آلة التعدين بيانات حقل جنوب ناضجة في علوم الحاسب الآلي. ق عن الكثير من البيانات واستخراج غير تافهة من المعرفة قابلة للاستخدام من كميات هائلة من البيانات. القيام به من قبل معالجة البيانات الذكي باستخدام خوارزميات تعلم الآلة. تعدين البيانات ليست مجرد الخام (إنشاء، قراءة وتحديث وحذف). لدينا عدة طرق استخراج البيانات. أنشر الطرق وبعض التطبيقات. تصنيف - تصنيف البريد الإلكتروني والبريد المزعج، وتصنيف المعاملات كما الاحتيال. يشير لنا أشرطة فيديو يوتيوب جديدة تقوم على تاريخنا - جمعية. يشير الأمازون لنا المزيد من البنود خلال الخروج. تجميع - تحليل البيانات غير المهيكلة مثل الأخبار الاقتصادية والآراء لإيجاد مجموعة مشتركة. عملية التعدين - فحص سجلات المشغلين نداء من أجل العثور على العمليات غير الفعالة. التعدين النص - التعدين الأخبار أو التحليل الفني للتعرف على نمط. حسابي تجارة هي التنفيذ الآلي خوارزمية التداول. في حالتنا، الخوارزمية التجارية تأتي من التعدين. ويتم التداول الآلي من قبل بعض ملك لغة البرمجة. سرعة ومتانة هي النقاط الرئيسية هنا: تاجر البشري لا يمكن للفوز على برنامج كمبيوتر فيما يتعلق بهذه الصفات. يمكن أن يكون هفت (عالية التردد التداول) وانخفاض مستوى البرمجة (كما C) أو التداول على المدى الطويل وبرمجة عالية المستوى (جاوة). مزيج حسابي التداول مع شركة التعدين بيانات خلط استخراج البيانات في حسابي تجارة هي مهمة. الشيء الأكثر أهمية هو البيانات. وتنص مبدأ بسيط مفاده إذا كانت البيانات الخاصة بك ليست جيدة بما فيه الكفاية، والنماذج الخاصة بك لا تكون جيدة بما فيه الكفاية (GIGO). ومن كل شيء عن خلق نموذج، وتنفيذ ذلك واختباره (كما هو الحال دائما). حاليا هذا التدفق غير اليدوي في الغالب. بيانات التعدين البرامج وهناك العديد من الخيارات برمجيات المصدر المفتوح في مجال التعدين البيانات. WEKA هو إطار للتعدين البيانات نشأت في جامعة وايكاتو، هاملتون، نيوزيلندا. هو مكتوب WEKA في جاوة، ولها API كبير. أيضا لديك تطبيقات لمعظم خوارزميات تعلم الآلة المعروفة. خليط من الأدوات الجيدة أمر حيوي. هناك الكثير من النماذج التجارية الممكنة. القذف عملة هو نظام التداول غبي ولكن ق نظام التداول. نحن بحاجة للتعدين البيانات للعثور على الذهب. الأدوات الجيدة هي سهلة للحصول على حظ جيد جدا مع التعدين. إذا كنت تبحث عن مزيد من المعلومات حول تداول العملات الأجنبية العلمي الخطوة التالية هو استكشاف أدوات استخراج البيانات والبيانات التاريخية. زيارة algonell لمزيد من التفاصيل. يمكنك أن تجد لنا على تويتر. فيس بوك. جوجل . ينكدين وورد. استخراج البيانات التعدين والتجارة البيانات هو أداة قوية التي أصبحت أكثر شعبية ويمكن الوصول إليها في الأسواق المالية. استخراج البيانات هي مجموعة فرعية لعلوم الكمبيوتر. ينضم فروع علم الحاسوب، والتعلم الآلي، فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي، وقواعد البيانات أنظمة، مع الإحصاءات. هو عملية اكتشاف المعلومات في مجموعات البيانات الكبيرة. الهدف من جمع البيانات هو تحويل مجموعة من البيانات إلى معلومات مفهومة وقابلة للاستخدام. هناك 6 أقسام فرعية ضمن كشف التنقيب عن البيانات الشذوذ والتعلم حكم الجمعيات، والتجمع، تلخيص، تصنيف والانحدار. كيفية استخدام استخراج البيانات في التجارة وفي العالم من التداول، وهناك طرق عديدة تستخدم تقنيات استخراج البيانات لاكتشاف معلومات قابلة للتنفيذ. كل تقنية التنقيب عن البيانات ينطوي على أوجه قصور والافتراضات، مما يجعل التقنيات المختلفة أكثر ملاءمة لتطبيقات معينة. بعض التطبيقات الأكثر شيوعا من استخراج البيانات في عالم التجارة والكشف عن التداول من الداخل والاحتيال، وإدارة المحافظ الاستثمارية، وخلق استراتيجيات التداول. تعاملات واستخراج البيانات المجلس الأعلى للتعليم يتطلب أن كل مدير أو مسؤول أو صاحب أكثر من 10 شركة الرمزية الأسهم، الذي يشتري أو يبيع أسهما في الشركة، تقديم نموذج 4. نموذج 4 ثم يتم تخزين وإتاحتها في قاعدة بيانات EDGAR. التاريخية نموذج 4 برادة تقدم مجموعة البيانات الهائلة التي قد حان لاستخراج البيانات الملايين من المعاملات، وعشرات الآلاف من الشركات، ومئات الآلاف من مالكي. معظم الصفقات من قبل مالكيها ليست غير مشروعة. على سبيل المثال، مالك قد ضبط له / لها محفظة للتكيف مع الظروف الاقتصادية الحالية أو لأغراض السيولة. وتعتبر عملية تداول من الداخل فقط غير قانوني عندما ينطوي تداول المعلومات التي لم يتم الإعلان عنها. لذا فإن الهدف من التنقيب عن البيانات، في هذه الحالة، هو التمييز بين الصفقات القانونية اليومية من الصفقات غير النظامية التي تعني أن صاحب المعلومات غير عامة قبل شراء أو بيع أسهمها. مثال على تطبيق استخراج البيانات انشاء لفعل هذا هو مراقبة للأوراق المالية، أخبار، تحليل وتنظيم (سونار) النظام. العلامات سونار الصفقات غير النظامية لمزيد من التحقيق. ومن المجاميع، والعمليات، ويحلل عشرات الآلاف من القصص الإخبارية وبرادة المجلس الأعلى للتعليم في كل يوم، وتحول المئات من التنبيهات للمحللين لمواصلة التحقيق. سونار يستخدم التعدين الطبيعي معالجة اللغة (البرمجة اللغوية العصبية) النص، انحدارات الإحصائية، الاستدلال القائم على قواعد، وعدم اليقين ومطابقة غامض للبحث عن القيم المتطرفة في أنماط مشتركة. وتشمل البحوث أخرى مثيرة للاهتمام Kirkos وآخرون. (2007)، الذي يستخدم تقنيات التصنيف، أشجار القرار، وشبكات النظرية الافتراضية والشبكات العصبية لتصنيف الشركات التي تصدر البيانات المالية الاحتيالية. Donoho (2004) وجدت نتائج واعدة في مجال استخدام تقنيات استخراج البيانات (شجرة القرارات، انحدارات اللوجستية والشبكات العصبية) في الكشف عن خيارات التداول من الداخل. وتشمل اكتشافات أخرى مثيرة للاهتمام تشنغ ولو (2006)، الذين وجدوا أن الملاك الذين تنوي شراء أسهم أيضا تميل إلى إطلاق سراح بشكل غير طبيعي الأخبار السلبية قبل شراء معداتها. Brockmen وآخرون. (2010) وجدت أن أصحاب ستفرج الأخبار الإيجابية بشكل غير طبيعي قبل التمارين خيار شراء الأسهم. ووجد البحث مثير للاهتمام به Lakonishok ولي (2001) أن السوق يميل إلى underreact لإشارات من أصحاب بيع وشراء أسهم شركتهم الصورة. استخراج البيانات يسمح لنا للكشف عن أنماط ثابتة في أصحاب وكيف يتاجرون أسهم شركتهم الصورة. الوصول وتحليل هذه المعلومات لنفسك يمكن أن تعطيك ميزة المعلومات في التداول الخاص بك. إدارة محفظة كيف يمكنك أن تقرر أي الأوراق المالية لعقد وكم بأن يخصص لكل الأصول الفردية ولكل فئة من فئات الأصول ككل في حين أن هدفك قد يكون لإنشاء محفظة التي يتم الانتقال إلى تقليل خطر للعودة المستهدفة، ق غالبا ما يكون مهمة صعبة للغاية، خاصة مع نمو الأصول الخاصة بك في الحجم والعدد. تسعير الأصول الرأسمالية نموذج (CAPM) ونظرية المراجحة التسعير (APT) والأدوات المشتركة في إدارة المخاطر وتحسين محفظة. وقد تم دمج الشبكات العصبية مع APT بحيث يستخدم APT لتحديد الأسعار، بينما تصنف الشبكة العصبية كل عامل خطر في المستقبل. ويمكن تطبيق تقنيات استخراج البيانات المختلفة لمختلف المهام في إدارة محفظتك. على سبيل المثال، الخوارزمية الجينية يمكن أن تستخدم لتحديد الأصول، الشبكة العصبية للتنبؤ عوائد كل الأصول والخوارزمية الجينية لتخصيص أموال لكل الأصول. اليوم العالمي للتجارة والتعدين البيانات النهج الأكثر شيوعا التنبؤ الأسهم الفردية هو أن تأخذ في العوامل الأساسية مثل نصيب السهم من الأرباح P / E ونسب PEG، والإيرادات، والديون، والحصة السوقية، القيمة السوقية. حجم، الخ الإرتداد، وأنواع مختلفة من الشبكات العصبية، والأشجار القرار، أو آلات ناقلات الدعم تحليل هذه العوامل على مجموعة كبيرة من البيانات التاريخية وتصنف اتجاه غدا سعر السهم. يتم قياس الأداء عادة من دقة النموذج على بيانات جديدة. وعادة ما يشار إليها باسم نهج الصندوق الأسود. يطلق على تقنية استخراج البيانات أكثر شفافية جمعية التعلم القاعدة. مع قاعدة التعليم الجمعيات، نقوم بتحليل نفس العوامل والأسهم، ولكن بدلا من الخوارزمية تعمل نيابة عنا، ونحن إنشاء قواعد الخاصة بنا بناء على ما كشفت الخوارزمية. صالح ذو شقين نعرف بالضبط ما تم اكتشاف المعلومات ضمن البيانات لدينا، وفي نهاية اليوم، نحن الذين شراء وبيع الأسهم. كلاهما مهم للغاية. من المهم أن تعرف بالضبط ما كشف المعلومات في البيانات المتوفرة لدينا حتى تتمكن من التحقق من صحة ذلك. إذا دوسن قاعدة ر معنى للكم، ثم النموذج الخاص بك هو على الارجح غير صحيحة وتحتاج إلى قرص عليه. استخراج البيانات ويمكن الكشف عن الارتباطات وأنماط زائفة والتعلم حكم رابطة يساعدنا على تجنب ذلك. من أجل أن نرى ونفهم ما هي المعلومات التي كشفت، كنت في حاجة الى أداة التصور جيدة. هذا هو السبب في أننا بنيت TRAIDE. يمكنك تحديد العوامل التي تريد تحليلها، منجم للأنماط والمعلومات في موجودات معينة، ومن ثم تصور هذه الأنماط على لوحة القيادة التفاعلية. يمكنك بعد ذلك قرص وتحسين القواعد الخاصة بك، واختبار لهم على البيانات الخاصة بك في الوقت الحقيقي. استخراج البيانات والعديد من الاستخدامات في الأسواق المالية. وهناك مجموعة كبيرة من البحوث في الأوساط الأكاديمية وكمية متزايدة من التطبيقات في العالم الحقيقي بالنسبة لك لاستكشاف وتطبيق لأنظمة الخاصة بك. إذا كان لديك مجموعة من البيانات الاقتصادية القياسية المختلفة (. على سبيل المثال الأرقام القياسية، FX، والسلع الأساسية، وأسعار الفائدة) يمكنك محاولة لإيجاد صيغة لمعرفة ما إذا كان هناك أي علاقة في البيانات - على سبيل المثال للتنبؤ بها هذا النمط اكتشافها. ما أطلبه هنا يختلف قليلا: هل هناك طريقة أخرى بمعنى أنه يمكنك بحث عن و صيغة () بحيث شكل معين يمثل استراتيجية التداول حيث توجد بعض المؤشرات عند الذهاب طويلة أو قصيرة (أو أي مجموعات مشتقة) والفكرة هي أن الصيغة نفسها تعيش في الفضاء ن الأبعاد مؤشرات / المتاجرة الاستراتيجيات وتحاول البقاء على قيد الحياة أفضل ما يمكن. يجب أن يكون هذا الإجراء القياسي لأنظمة متعددة وكيل محاكاة أسواق الأسهم الاصطناعية. للأسف، أنا غير قادر على العثور على مقاربة بسيطة لفعل ذلك. طلب 1 مارس 11 في 9:44 نعم، يمكنك استخدام تنفيذ كل إشارة وبعد ذلك استخدام الحزمة الإحصائية مثل SAS لتوليد نموذج عامل بالنسبة لك. فهو يولد صيغة رياضية، مع معاملات، وإشارات (المتغيرات) وحتى يخبرك فعالية (R 2) ومع ذلك لك بسرعة تجد نفسك تتعرض لبيانات التطفل التحيز عن طريق اختيار هذا النهج. على غرار النتائج الواردة في هذه الورقة: eco. sdu. edu. cn/jrtzx/uploadfile/pdf/empiricalfinance/10.pdf التحيز التطفل البيانات، هو السبب في الناس التأكيد على المنطق الاقتصادي لاستراتيجياتها على مدى فعالية الإحصائية التاريخية، التي غالبا ما يفشل في تكرار للمضي قدما. أجاب 1 مارس 11 في 20:06 شكرا لك. هل يمكن أن يرجى إعطاء مثال لقاعدة التداول (نقل مثلا المتوسط) والترميز لها الرياضي. vonjd 2 مارس 11 الساعة 12:27 جعل وظيفة من هذا القبيل: ماجستير (الباحث numdaysavg) ثم استخدام نتائج هذه الوظيفة على مر الزمن، سلسلة زمنية جنبا إلى جنب مع سلسلة زمنية من عوائد أو الأسعار. (هذا لدن glyphard 2 مارس 11 في 13:46 ربما أنا يساء فهمه تماما هذا السؤال، ولكن يبدو لي أن كنت تبحث لإيجاد هيكل نموذج خلافا لتناسب المحدد نموذج / المعروفة. وفي السياق الخاص بك مواصفات النموذج ( قواعد التداول) غير معروفة هل أنا على حق إذا كان هذا هو الحال، ربما البرمجة الجينية: هل ما تحتاجه باختصار، هو فئة فرعية من GA الذي ينطبق النهج التطوري لإيجاد هيكل نموذج (برنامج) وهو معظم مناسبا. طوال أجيال من التحسينات التطورية. تخميني هو أن قاموس اللغة في هذه الحالة عبارة عن مجموعة من بنيات (المتغيرات) لديك تحت تصرفكم، وقواعد اللغة هي القواعد. راجع للشغل. سؤال جيد أجاب 8 مارس 11 في 15:36 user40: شكرا لك، في الواقع هذا هو بلدي المرجعية الأصلية هل يمكن أن تعطيني بعض الأفكار أو المراجع كيفية ترميز قواعد التداول داخل أبجدية GP vonjd 8 مارس 11 في 19:48 هنا مثال من تداول 75. حكم مشفرة في R: هل يمكن للمرء للفوز على المشي العشوائي وهذه هي الطريقة يصف المؤلف القاعدة: إن النصي التالي توليد سلسلة عشوائية من البيانات ومتابعة ما يسمى 75 القاعدة التي تقول، العلاقات العامة السعر السعر (ن 1) السعر ( ن 1) السعر متوسط ​​75.