Forex de análise preditiva
Para previsão de vendas e demanda, otimização de estoque e planejamento de estoque.
Para previsão de séries temporais, regressão, ajuste de curvas, classificação e agrupamento.
Atualizado em 23 de janeiro de 2018.
Atualizado em 9 de novembro de 2017.
Previsão de negócios.
Análise preditiva.
A GMDH LLC é uma empresa privada fundada com o objetivo de construir o melhor software de previsão. Além disso, oferecemos diversos serviços, como integração com bancos de dados e sistemas ERP, treinamento remoto e consultoria.
Análise preditiva.
DEFINIÇÃO de 'Predictive Analytics'
O uso de estatísticas e modelagem para determinar o desempenho futuro com base em dados atuais e históricos. A análise preditiva analisa os padrões nos dados para determinar se esses padrões provavelmente surgirão novamente, o que permite que empresas e investidores ajustem onde usam seus recursos para aproveitar possíveis eventos futuros.
QUEBRANDO "Análise Preditiva"
Existem vários tipos de métodos de análise preditiva disponíveis. Os modelos preditivos examinam os dados do passado para determinar a probabilidade de determinados resultados futuros, enquanto os modelos descritivos analisam os dados do passado para determinar como um grupo pode responder a um conjunto de variáveis.
A análise preditiva é uma ferramenta de tomada de decisão em vários setores. Por exemplo, as seguradoras examinam os candidatos a apólices para determinar a probabilidade de ter que pagar por uma reivindicação futura com base no pool de risco atual de detentores de apólices semelhantes, bem como em eventos passados que resultaram em pagamentos. Os profissionais de marketing analisam como os consumidores reagiram à economia como um todo ao planejar uma nova campanha e podem usar mudanças na demografia para determinar se o mix atual de produtos atrairá os consumidores para fazer uma compra.
Os operadores ativos analisam uma variedade de métricas com base em eventos passados ao decidir comprar ou vender um título. Médias móveis, bandas e pontos de quebra são baseados em dados históricos e são usados para prever movimentos futuros de preços.
QUANTLABS.
Quant. Recursos para Traders.
O modelo preditivo para análise de quantum em forex está morto, não é sério, é.
O modelo preditivo para análise de quantum em forex está morto, não é sério, é.
Eu passei os últimos 8 anos desenvolvendo uma metodologia de negociação que elimina o modelo preditivo. Isso é certo, não mais apoio e resistência, não mais Fibonacci, não mais onda de Elliot, não mais negociando as notícias, não mais tentando prever o futuro .. Período.
A razão é porque VOCÊ NÃO PODE PREVER O FUTURO.
Quero dizer, realmente pense sobre isso & # 8230; Todo esse tempo nós temos bebido o Kool-Aid que nosso corretor ou algum guru online pode prever o futuro! OU que eles não podem nos ensinar como fazer isso. Bem, eu gostaria de dizer que não vou mais ser o tolo de cair nessa e você também não precisa ser.
Se você quiser ver a revolução na negociação, especialmente em Forex e Commodities como Gold e Oil, então coloque sua bola de cristal e volte ao mercado. Eu posso provar para você que esta é a próxima grande novidade na negociação, apenas se inscreva nos meus webinars que eu faço duas vezes por dia, e você pode ver por si mesmo. Os desafiantes são muito bem vindos!
Eu estarei aqui para responder a qualquer um e desafios. tradetheturn.
OBSERVAÇÃO: Agora eu posto meus ALERTAS DE NEGOCIAÇÃO em minha CONTA pessoal do FACEBOOK e TWITTER. Não se preocupe, pois não publico vídeos estúpidos sobre gatos ou o que eu como!
Forex de análise preditiva
Como você sabe, pessoas de geração em geração cometem os mesmos erros e os comerciantes não são exceção. Livros sobre análises técnicas que mostram traders “bem sucedidos” sorridentes em suas capas argumentam que a história se repete, fazendo com que muitos recém-chegados andem em círculos, tentando prever o comportamento futuro dos preços usando métodos não funcionais.
Os indicadores preditivos de Forex são uma das buscas mais populares nas comunidades de traders e motores de busca, pelo que iremos rever as opções de trabalho e obviamente de perda. Começaremos com o último para chamar a atenção para algo que não é digno do tempo gasto.
Previsão de indicadores Forex XprofuterOverlay e CTG-Structure-X.
Vamos fazer uma suposição ousada, e é improvável que nos enganemos, mas esses indicadores são testados por todos os outros iniciantes. A razão para tal popularidade é simples: esses indicadores costumavam receber um, mas o mercado colocou tudo em seu lugar e desvalorizou-os, mas tópicos e tópicos nos fóruns permaneceram.
Assim, XprofuterOverlay é construído sobre uma das suposições teóricas mais ridículas de que o mercado é simétrico. O período de referência do momento atual é definido nas configurações, após o qual o histórico é transferido para o futuro de maneira inversa. Um exemplo de tal previsão é apresentado abaixo:
Os pontos A, B e C são os extremos da história, e / A, / B, / C são os mesmos, mas invertidos e projetados para o futuro. Surpreendentemente, muitos não percebem esse fato e começam a negociar, o que leva a perdas. Além disso, o gráfico simulado não está vinculado a um ponto de referência, mas desliza junto com o preço.
Indicadores preditivos de Forex da classe CTG-Structure são certamente mais interessantes e até mesmo têm uma base para a criação de modelos verdadeiramente de alta qualidade, mas na forma atual eles não são melhores do que o anterior. Vamos analisar uma das versões mais recentes do preditor, que possui alguns parâmetros importantes nas configurações (os outros devem ser deixados por padrão):
Uma vez que as estruturas são encontradas no histórico, o CTG-Structure-X modela uma previsão para cada uma delas e mostra seu valor médio em um gráfico na forma de barras. As vantagens dessa abordagem são óbvias: menos ruído, enquanto as desvantagens já são evidentes no processo e são expressas no redesenho depois que um dos modelos não é mais relevante. Exemplo da janela de trabalho do par EUR / USD é apresentado abaixo:
Indicadores preditivos de Forex baseados em indicadores padrão.
O erro dos autores dos algoritmos acima reside em tentar calcular a taxa exata no futuro com base em valores passados, o que é impossível por definição. Se CTG-Structure-X estimou a probabilidade da direção da tendência baseada em modelos passados, ao invés de desenhar a dinâmica esperada, seria uma ajuda muito valiosa, mas até agora está em desacordo com a natureza do mercado.
Deve-se notar que os indicadores preditivos de Forex não existem no momento, senão o mercado simplesmente deixaria de existir, mas existem indicadores antecipatórios que podem prever uma reversão da tendência com uma alta probabilidade - eles podem ser encontrados até mesmo em um conjunto padrão, em particular o CCI.
Há um fato importante - muito poucas pessoas conhecem as possibilidades potenciais e ocultas desse indicador, mas revelaremos um pequeno segredo. Para obter os sinais de antecipação, você deve usar várias rodadas de cálculo, o que resultaria em algo como uma divergência construída considerando a dinâmica do indicador e não na interpretação subjetiva dos extremos. Para entender o princípio, vamos prestar atenção à figura abaixo:
Observe que os valores na segunda rodada não são redesenhados e permitem definir a reversão mais cedo do que o índice de canal de mercadoria preciso. Naturalmente, tal técnica deve ser usada em combinação de filtros e somente após avaliar a expectativa do sistema.
3 maneiras de análise preditiva e Big Data podem ajudar os corretores de Forex.
Juntos, a análise preditiva e o Big Data potencializam um ao outro e oferecem aos negociadores, corretores de forex e pesquisadores maneiras de entender melhor o mercado.
O objetivo do Foreign Exchange (Forex), o mais rico mercado de liquidez, é o comércio de moeda. Cada dia de negociação, as fortunas são feitas, perdidas ou incrementalmente aumentadas ou diminuídas, dependendo da ousadia do comerciante e dos favores dos deuses do mercado.
No entanto, a tecnologia moderna se infiltrou rapidamente no setor financeiro, desta vez sob duas formas. O primeiro consiste nos métodos e práticas de análise preditiva.
Negociação - o Negócio de Algoritmos.
A análise preditiva usa dados já conhecidos para formular um modelo que pode ser usado para prever valores para dados diferentes ou novos. Como tal, o resultado final é uma probabilidade da variável de destino com base nas variáveis de entrada. Especificamente, a negociação se torna um negócio de algoritmos, indicadores personalizados, humor do mercado, crenças integradas e muito mais.
A segunda forma é a do Big Data. Estas são coleções de conjuntos de dados que podem ser analisados computacionalmente para revelar padrões. Quando os mercados de comércio mudaram para plataformas eletrônicas na década de 1990, eles foram um dos primeiros grandes geradores de dados do comportamento humano.
Comprar e vender não era mais uma força da natureza, uma “mão invisível” sujeita a seus próprios caprichos incognoscíveis, mas algo que poderia ser estudado, entendido e, acima de tudo, predito.
Isso também é importante com a negociação no mercado de balcão. O Big Data ajuda os negociadores a entender esses riscos, especialmente se você estiver procurando limitar as opções de pedidos.
Juntos, a análise preditiva e o Big Data potencializam um ao outro e oferecem aos negociadores, corretores de forex e pesquisadores maneiras de entender melhor o mercado.
Fornece respostas rápidas.
Corretores no mercado de câmbio, e através deles as instituições financeiras, não são investidores. Seu objetivo é auxiliar o comércio internacional, fornecendo conversões de moeda. No entanto, essas inúmeras conversões também podem gerar um lucro considerável. Um corretor pode obter e manter uma posição por um tempo muito breve antes de fechá-lo por um pequeno lucro. Isso é chamado de negociação de escalpelamento.
Para isso, informações e previsões valiosas em tempo real são essenciais. Embora um estudo completo de padrões e tendências possa oferecer uma visão geral de um período maior, a análise preditiva também trabalha para fornecer respostas rápidas a corretores e instituições financeiras sobre possíveis tendências de curto prazo.
Remove alguns dos perigos do comércio.
Além de registrar um evento financeiro, como a compra de uma empresa por outra ou a falência de um fundo de previdência privada, a Big Data também registra tudo o que acontece no mercado antes, durante e depois daquele momento. Isso serve como um poderoso banco de dados que pode ser estudado, analisado e integrado aos futuros padrões esperados de comportamento no mercado de câmbio.
Como resultado, a negociação usando os resultados previstos fornecidos pela análise de conjuntos de dados tornou-se uma norma para os corretores de Forex. Antes um proverbial cavalo selvagem definido pela incerteza, o controle aparentemente confiável estabelecido no mercado de câmbio levou muitos a sonharem em ficar ricos rapidamente.
Embora não sem falhas e certamente não garantam lucros imensos, a análise preditiva remove alguns dos riscos inerentes aos mercados de câmbio. Lidando com um ambiente notoriamente volátil, corretores de pequeno porte e suas bolsas de valores são altamente favorecidos por qualquer tipo de previsão que remotamente toque a realidade.
Ao mesmo tempo, práticas infiéis como o dumping em massa podem ser facilmente identificadas e punidas com a ajuda de big data.
Juntos, esses benefícios equivalem a reduzir os riscos de operar no mercado de câmbio.
Previne crises geradas pelo pânico.
Apesar das ferramentas avançadas de coleta de dados e métodos sofisticados de analisá-lo, os lançadores do mercado Forex permanecem humanos e, portanto, sujeitos ao irracional.
Os modelos preditivos se enquadram em duas categorias - modelos de classificação e regressão. Lidando com números e previsões, o segundo modelo é o usado na análise preditiva. Além disso, a regressão estima as relações entre as variáveis, estabelecendo padrões dentro de grandes conjuntos de dados e a intensidade com que um fator determina um resultado.
Outros modelos são baseados no sofisticado modelo de redes neurais ou no modelo de análise bayesiano, cada um com seu método de registrar fatores, calcular e prever. Esse poder explicativo usado pelos modelos preditivos de análise está em forte contraste com o sentimento humano.
Esforçando-se para tornar-se lógico e, portanto, mais seguro e lucrativo através do uso de modelos matemáticos de análise, os mercados também podem ser tomados pelo medo. Notícias falsas, lutas políticas, ataques terroristas ou até mesmo conflitos armados podem derrubar os preços e eliminar a vontade de negociar, gerando uma crise. Embora esses eventos deixem os mercados de ponta-cabeça, os modelos preditivos os mantêm em um nível "business as usual", garantindo a estabilidade necessária para o sucesso dos negócios.
Conclusão.
Os dados são o sangue despercebido da sociedade moderna. Ele direciona o funcionamento, a atribuição de recursos e a prevalência de problemas na sociedade. O acesso a ele e o conhecimento para usá-lo podem significar a diferença entre o sucesso retumbante ou a falência esmagadora de empresas e instituições, independentemente do tamanho.
No entanto, como os dados têm suas limitações, os modelos preditivos são tudo menos infalíveis. Uma das limitações é o atraso entre a coleta de dados, a entrada e a criação do modelo. Outra é que os dados, como qualquer outro recurso ou produto, decaem. Certos fatores em jogo durante um período podem não ter importância em outro período.
Embora a negociação automatizada seja atualmente uma realidade, levará algum tempo até que ela domine os mercados financeiros. Até lá, a incerteza humana, facilitada por esses paliativos tecnológicos, é ao mesmo tempo assustadora e reconfortante.
Artigo anterior.
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KDnuggets.
O mercado financeiro é o testbed final para teorias preditivas. Com este post, queremos destacar os erros comuns, observados no mundo da análise preditiva, quando os cientistas da computação se aventuram no campo do comércio financeiro e do financiamento quantitativo.
De Lars Hamberg.
Muitos erros comuns podem ser evitados ao testar dados de sentimento para propriedades preditivas. Aqui está um:
O termo "previsão" & # 8221; não é uma definição legal. Ao avaliar as qualidades preditivas dos dados de sentimento, não há regras para o que conta como um sinal a ser testado para propriedades preditivas em relação a ativos financeiros.
No entanto, o método escolhido define o que você quer dizer com o termo "previsão".
Para ilustrar o ponto: usando uma definição mais prudente do termo, a precisão no estudo de predição mais famoso do mundo poderia ter sido tão baixa quanto 47% (7 de 15) em vez de 87% (13 de 15 %).
Uma taxa de precisão de 47% não teria produzido a atenção da mídia mundial e mais de 1600 citações acadêmicas, na minha opinião.
O mercado financeiro é o testbed final para teorias preditivas. Uma ferramenta de previsão bem-sucedida para o mercado financeiro é uma idéia interessante e incompreensível em termos de implicações.
Há alguns anos atrás, um estudo chamado “Twitter mood prevê o mercado de ações” (“The Bollen Study”), por Johan Bollen, Huina Mao e Xiaojun Zeng (“Bollen”) recebeu muita cobertura da mídia.
Com mais de 1600 citações acadêmicas, continua sendo o artigo mais citado no campo da investigação do uso de dados de sentimento em modelos de previsão para ativos de risco financeiro.
Com este post eu quero destacar um erro comum, observado no estudo de Bollen, e em outros lugares no mundo da análise preditiva, quando os cientistas da computação se aventuram no campo do comércio financeiro e finanças quantitativas:
Suponha que seus dados de sentimento produzam um novo sinal todos os dias. Por alguma razão, seu sinal de opinião sugere que o mercado subirá no dia seguinte de negociação. Isso se repete, todos os dias, durante 20 dias consecutivos, e o mercado continua subindo, a cada dia de negociação seguinte.
Seu livro sobre mercados financeiros diz que as direções diárias do mercado são aleatórias. Como consequência, você acredita que seu modelo tem precisão de previsão 20/20 para algo que é conhecido como aleatório!
Isso exige champanhe, já que seu modelo corretamente chamou o coin-flip 20 vezes seguidas! Ou foi mesmo?
Você já se deparou com a maior descoberta de todos os tempos? Não, claro que você não.
Seu sinal de sentimento tem algum tipo de propriedade preditiva? Provavelmente não ... Desculpe!
Cancele o champanhe e comece a consultar suas faculdades críticas:
Em trabalhos acadêmicos sobre previsões de mercado baseadas em mídias sociais, muitas vezes há referências ao fato de que o Mercado Eficiente é desde há muito contestado e que a formação de preços pode não ser aleatória.
Normalmente, as pessoas por trás desses artigos hipotetizam que a formação de preços e a direção do mercado podem ser previstas através da análise de mídias sociais ou similares. Essa é a ideia básica sujeita a investigação.
Como conseqüência, é contrário à razão testar se a direção do mercado é sistemática sob a condição de teste de que a direção do mercado é aleatória, você não concorda?
Ainda assim, isso é exatamente o que algumas pessoas tendem a fazer, o que pode surpreender muitos praticantes de finanças quantitativas. O estudo de Bollen foi citado academicamente mais de 1600 vezes e continua sendo o estudo mais citado do mundo neste campo de pesquisa.
Os resultados do Estudo Bollen referem-se a uma probabilidade binomial cumulativa (0,35%) como uma marca de robustez em uma precisão de previsão (86,7%) com base em 15 observações, como se o modelo tivesse chamado corretamente 13 de 15 lançamentos de moeda.
Além do problema óbvio com amostras muito pequenas, a Bollen está testando se a direção do mercado é sistemática sob a condição de teste de que a direção do mercado é aleatória. Essa abordagem geral é problemática por vários motivos:
Como a causalidade é tipicamente pouco clara e como a possibilidade de feedback e efeito de clustering deve ser considerada em relação a ambas as séries temporais, qualquer teste apropriado para propriedades preditivas deve ser realizado usando métodos que levam em consideração que ambas as séries temporais podem ser consideradas. ser aleatório ou sistemático; aleatório em alguns intervalos de tempo e sistemático em outros; independente e dependente; independente em alguns intervalos de tempo e dependente em outros; levando ou atrasando, assim como líder e atraso, em intervalos de tempo diferentes.
Um desses métodos, no que diz respeito à direção do mercado, é contar apenas as mudanças na previsão de direção - ou seja, contar apenas quando os dados do sentimento mudam de LONG para SHORT, ou vice-versa - como sinais de sentimento adequados a serem avaliados em relação à direção real agregada do mercado. todo o período de tempo entre mudanças nos sinais de sentimento. Este, por exemplo, é o método usado no estudo de previsão prospectiva de vários anos em andamento ("WIM"), disponível on-line em qual monitor.
Assim, para usar o método descrito, os dados de sentimento devem produzir um sinal expresso como LONG ou SHORT ou BUY ou SELL, ou similar, e a precisão da previsão deve ser baseada somente naqueles casos em que o sinal de sentimento muda, isto é, de LONGO PARA CURTO, ou vice-versa.
Para ilustrar o ponto: se seus dados de sentimento mudarem de SHORT para LONG no primeiro dia e continuar dizendo LONGA pelos próximos 5 dias seguidos, após o qual ele volta para SHORT, e o mercado sobe durante os primeiros 4 dias. desses 5 dias, isso não significa que seu modelo tenha sido 80% correto. Também não significa que seu modelo tenha acertado uma única vez, ou seja, com relação ao movimento ascendente de quatro dias.
Para contar o sinal preditivo como um “sucesso” ou uma “falha” no estudo, é razoável olhar para o movimento agregado de preços ao longo de todo o período de cinco dias, ou seja, até o ponto em que o sinal preditivo fechou o trade & # 8221 ;, por meio de uma mudança no sinal: de LONG para SHORT, ou vice-versa.
Se, e somente se, o mercado & # 8211; ou o preço & # 8211; movido durante os cinco dias inteiros, ou seja, o período de tempo entre as mudanças no sinal, de VENDER para COMPRAR e voltar de COMPRAR para VENDER, pode ser contado como uma previsão bem-sucedida.
Inversamente, se o preço tivesse caído, a observação teria sido registrada como uma previsão falhada. Independentemente disso, & # 8211; com esta definição de "sinais estatisticamente preditivos", "previsões", permanece um único ponto de observação.
Parece que Bollen usou um método diferente. O número impressionante de 87% (86,7%) de precisão, na previsão de movimentos diários no DJIA, foi alcançado durante 15 dias de negociação. Durante estes 15 dias, Bollen implica uma taxa de acerto de 13 dias em 15 dias.
No entanto, vale a pena notar que o mercado não mudou de direção mais de 8 vezes durante o período de 15 dias, ou seja, os primeiros 15 dias de negociação em dezembro de 2008. [table]. Em duas ocasiões, durante esses 15 dias de negociação, a direção do mercado permaneceu a mesma por dois dias seguidos, e em uma ocasião, a direção do mercado permaneceu a mesma por três dias seguidos.
O que isso nos diz?
Em pouco tempo, isso nos diz que & # 8211; com a definição prudente do termo & # 8220; previsão & # 8221; & # 8211; a precisão de 87% (13/15) no estudo de Bollen nunca poderia ter sido alcançada.
Com uma definição prudente de “previsão”, a precisão nos sinais de Bollen poderia ter sido tão baixa quanto 47% (7/15) e ainda assim produzir uma precisão de 87% (13/15) com Bollen & # 8217 definição de "previsão" & # 8221 ;.
Uma taxa de precisão de 47% não teria produzido a atenção da mídia mundial e mais de 1600 citações acadêmicas, na minha opinião.
Como você sabe, pessoas de geração em geração cometem os mesmos erros e os comerciantes não são exceção. Livros sobre análises técnicas que mostram traders “bem sucedidos” sorridentes em suas capas argumentam que a história se repete, fazendo com que muitos recém-chegados andem em círculos, tentando prever o comportamento futuro dos preços usando métodos não funcionais.
Os indicadores preditivos de Forex são uma das buscas mais populares nas comunidades de traders e motores de busca, pelo que iremos rever as opções de trabalho e obviamente de perda. Começaremos com o último para chamar a atenção para algo que não é digno do tempo gasto.
Previsão de indicadores Forex XprofuterOverlay e CTG-Structure-X.
Vamos fazer uma suposição ousada, e é improvável que nos enganemos, mas esses indicadores são testados por todos os outros iniciantes. A razão para tal popularidade é simples: esses indicadores costumavam receber um, mas o mercado colocou tudo em seu lugar e desvalorizou-os, mas tópicos e tópicos nos fóruns permaneceram.
Assim, XprofuterOverlay é construído sobre uma das suposições teóricas mais ridículas de que o mercado é simétrico. O período de referência do momento atual é definido nas configurações, após o qual o histórico é transferido para o futuro de maneira inversa. Um exemplo de tal previsão é apresentado abaixo:
Os pontos A, B e C são os extremos da história, e / A, / B, / C são os mesmos, mas invertidos e projetados para o futuro. Surpreendentemente, muitos não percebem esse fato e começam a negociar, o que leva a perdas. Além disso, o gráfico simulado não está vinculado a um ponto de referência, mas desliza junto com o preço.
Indicadores preditivos de Forex da classe CTG-Structure são certamente mais interessantes e até mesmo têm uma base para a criação de modelos verdadeiramente de alta qualidade, mas na forma atual eles não são melhores do que o anterior. Vamos analisar uma das versões mais recentes do preditor, que possui alguns parâmetros importantes nas configurações (os outros devem ser deixados por padrão):
Uma vez que as estruturas são encontradas no histórico, o CTG-Structure-X modela uma previsão para cada uma delas e mostra seu valor médio em um gráfico na forma de barras. As vantagens dessa abordagem são óbvias: menos ruído, enquanto as desvantagens já são evidentes no processo e são expressas no redesenho depois que um dos modelos não é mais relevante. Exemplo da janela de trabalho do par EUR / USD é apresentado abaixo:
Indicadores preditivos de Forex baseados em indicadores padrão.
O erro dos autores dos algoritmos acima reside em tentar calcular a taxa exata no futuro com base em valores passados, o que é impossível por definição. Se CTG-Structure-X estimou a probabilidade da direção da tendência baseada em modelos passados, ao invés de desenhar a dinâmica esperada, seria uma ajuda muito valiosa, mas até agora está em desacordo com a natureza do mercado.
Deve-se notar que os indicadores preditivos de Forex não existem no momento, senão o mercado simplesmente deixaria de existir, mas existem indicadores antecipatórios que podem prever uma reversão da tendência com uma alta probabilidade - eles podem ser encontrados até mesmo em um conjunto padrão, em particular o CCI.
Há um fato importante - muito poucas pessoas conhecem as possibilidades potenciais e ocultas desse indicador, mas revelaremos um pequeno segredo. Para obter os sinais de antecipação, você deve usar várias rodadas de cálculo, o que resultaria em algo como uma divergência construída considerando a dinâmica do indicador e não na interpretação subjetiva dos extremos. Para entender o princípio, vamos prestar atenção à figura abaixo:
Observe que os valores na segunda rodada não são redesenhados e permitem definir a reversão mais cedo do que o índice de canal de mercadoria preciso. Naturalmente, tal técnica deve ser usada em combinação de filtros e somente após avaliar a expectativa do sistema.
3 maneiras de análise preditiva e Big Data podem ajudar os corretores de Forex.
Juntos, a análise preditiva e o Big Data potencializam um ao outro e oferecem aos negociadores, corretores de forex e pesquisadores maneiras de entender melhor o mercado.
O objetivo do Foreign Exchange (Forex), o mais rico mercado de liquidez, é o comércio de moeda. Cada dia de negociação, as fortunas são feitas, perdidas ou incrementalmente aumentadas ou diminuídas, dependendo da ousadia do comerciante e dos favores dos deuses do mercado.
No entanto, a tecnologia moderna se infiltrou rapidamente no setor financeiro, desta vez sob duas formas. O primeiro consiste nos métodos e práticas de análise preditiva.
Negociação - o Negócio de Algoritmos.
A análise preditiva usa dados já conhecidos para formular um modelo que pode ser usado para prever valores para dados diferentes ou novos. Como tal, o resultado final é uma probabilidade da variável de destino com base nas variáveis de entrada. Especificamente, a negociação se torna um negócio de algoritmos, indicadores personalizados, humor do mercado, crenças integradas e muito mais.
A segunda forma é a do Big Data. Estas são coleções de conjuntos de dados que podem ser analisados computacionalmente para revelar padrões. Quando os mercados de comércio mudaram para plataformas eletrônicas na década de 1990, eles foram um dos primeiros grandes geradores de dados do comportamento humano.
Comprar e vender não era mais uma força da natureza, uma “mão invisível” sujeita a seus próprios caprichos incognoscíveis, mas algo que poderia ser estudado, entendido e, acima de tudo, predito.
Isso também é importante com a negociação no mercado de balcão. O Big Data ajuda os negociadores a entender esses riscos, especialmente se você estiver procurando limitar as opções de pedidos.
Juntos, a análise preditiva e o Big Data potencializam um ao outro e oferecem aos negociadores, corretores de forex e pesquisadores maneiras de entender melhor o mercado.
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Corretores no mercado de câmbio, e através deles as instituições financeiras, não são investidores. Seu objetivo é auxiliar o comércio internacional, fornecendo conversões de moeda. No entanto, essas inúmeras conversões também podem gerar um lucro considerável. Um corretor pode obter e manter uma posição por um tempo muito breve antes de fechá-lo por um pequeno lucro. Isso é chamado de negociação de escalpelamento.
Para isso, informações e previsões valiosas em tempo real são essenciais. Embora um estudo completo de padrões e tendências possa oferecer uma visão geral de um período maior, a análise preditiva também trabalha para fornecer respostas rápidas a corretores e instituições financeiras sobre possíveis tendências de curto prazo.
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Além de registrar um evento financeiro, como a compra de uma empresa por outra ou a falência de um fundo de previdência privada, a Big Data também registra tudo o que acontece no mercado antes, durante e depois daquele momento. Isso serve como um poderoso banco de dados que pode ser estudado, analisado e integrado aos futuros padrões esperados de comportamento no mercado de câmbio.
Como resultado, a negociação usando os resultados previstos fornecidos pela análise de conjuntos de dados tornou-se uma norma para os corretores de Forex. Antes um proverbial cavalo selvagem definido pela incerteza, o controle aparentemente confiável estabelecido no mercado de câmbio levou muitos a sonharem em ficar ricos rapidamente.
Embora não sem falhas e certamente não garantam lucros imensos, a análise preditiva remove alguns dos riscos inerentes aos mercados de câmbio. Lidando com um ambiente notoriamente volátil, corretores de pequeno porte e suas bolsas de valores são altamente favorecidos por qualquer tipo de previsão que remotamente toque a realidade.
Ao mesmo tempo, práticas infiéis como o dumping em massa podem ser facilmente identificadas e punidas com a ajuda de big data.
Juntos, esses benefícios equivalem a reduzir os riscos de operar no mercado de câmbio.
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Os modelos preditivos se enquadram em duas categorias - modelos de classificação e regressão. Lidando com números e previsões, o segundo modelo é o usado na análise preditiva. Além disso, a regressão estima as relações entre as variáveis, estabelecendo padrões dentro de grandes conjuntos de dados e a intensidade com que um fator determina um resultado.
Outros modelos são baseados no sofisticado modelo de redes neurais ou no modelo de análise bayesiano, cada um com seu método de registrar fatores, calcular e prever. Esse poder explicativo usado pelos modelos preditivos de análise está em forte contraste com o sentimento humano.
Esforçando-se para tornar-se lógico e, portanto, mais seguro e lucrativo através do uso de modelos matemáticos de análise, os mercados também podem ser tomados pelo medo. Notícias falsas, lutas políticas, ataques terroristas ou até mesmo conflitos armados podem derrubar os preços e eliminar a vontade de negociar, gerando uma crise. Embora esses eventos deixem os mercados de ponta-cabeça, os modelos preditivos os mantêm em um nível "business as usual", garantindo a estabilidade necessária para o sucesso dos negócios.
Conclusão.
Os dados são o sangue despercebido da sociedade moderna. Ele direciona o funcionamento, a atribuição de recursos e a prevalência de problemas na sociedade. O acesso a ele e o conhecimento para usá-lo podem significar a diferença entre o sucesso retumbante ou a falência esmagadora de empresas e instituições, independentemente do tamanho.
No entanto, como os dados têm suas limitações, os modelos preditivos são tudo menos infalíveis. Uma das limitações é o atraso entre a coleta de dados, a entrada e a criação do modelo. Outra é que os dados, como qualquer outro recurso ou produto, decaem. Certos fatores em jogo durante um período podem não ter importância em outro período.
Embora a negociação automatizada seja atualmente uma realidade, levará algum tempo até que ela domine os mercados financeiros. Até lá, a incerteza humana, facilitada por esses paliativos tecnológicos, é ao mesmo tempo assustadora e reconfortante.
Artigo anterior.
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O mercado financeiro é o testbed final para teorias preditivas. Com este post, queremos destacar os erros comuns, observados no mundo da análise preditiva, quando os cientistas da computação se aventuram no campo do comércio financeiro e do financiamento quantitativo.
De Lars Hamberg.
Muitos erros comuns podem ser evitados ao testar dados de sentimento para propriedades preditivas. Aqui está um:
O termo "previsão" & # 8221; não é uma definição legal. Ao avaliar as qualidades preditivas dos dados de sentimento, não há regras para o que conta como um sinal a ser testado para propriedades preditivas em relação a ativos financeiros.
No entanto, o método escolhido define o que você quer dizer com o termo "previsão".
Para ilustrar o ponto: usando uma definição mais prudente do termo, a precisão no estudo de predição mais famoso do mundo poderia ter sido tão baixa quanto 47% (7 de 15) em vez de 87% (13 de 15 %).
Uma taxa de precisão de 47% não teria produzido a atenção da mídia mundial e mais de 1600 citações acadêmicas, na minha opinião.
O mercado financeiro é o testbed final para teorias preditivas. Uma ferramenta de previsão bem-sucedida para o mercado financeiro é uma idéia interessante e incompreensível em termos de implicações.
Há alguns anos atrás, um estudo chamado “Twitter mood prevê o mercado de ações” (“The Bollen Study”), por Johan Bollen, Huina Mao e Xiaojun Zeng (“Bollen”) recebeu muita cobertura da mídia.
Com mais de 1600 citações acadêmicas, continua sendo o artigo mais citado no campo da investigação do uso de dados de sentimento em modelos de previsão para ativos de risco financeiro.
Com este post eu quero destacar um erro comum, observado no estudo de Bollen, e em outros lugares no mundo da análise preditiva, quando os cientistas da computação se aventuram no campo do comércio financeiro e finanças quantitativas:
Suponha que seus dados de sentimento produzam um novo sinal todos os dias. Por alguma razão, seu sinal de opinião sugere que o mercado subirá no dia seguinte de negociação. Isso se repete, todos os dias, durante 20 dias consecutivos, e o mercado continua subindo, a cada dia de negociação seguinte.
Seu livro sobre mercados financeiros diz que as direções diárias do mercado são aleatórias. Como consequência, você acredita que seu modelo tem precisão de previsão 20/20 para algo que é conhecido como aleatório!
Isso exige champanhe, já que seu modelo corretamente chamou o coin-flip 20 vezes seguidas! Ou foi mesmo?
Você já se deparou com a maior descoberta de todos os tempos? Não, claro que você não.
Seu sinal de sentimento tem algum tipo de propriedade preditiva? Provavelmente não ... Desculpe!
Cancele o champanhe e comece a consultar suas faculdades críticas:
Em trabalhos acadêmicos sobre previsões de mercado baseadas em mídias sociais, muitas vezes há referências ao fato de que o Mercado Eficiente é desde há muito contestado e que a formação de preços pode não ser aleatória.
Normalmente, as pessoas por trás desses artigos hipotetizam que a formação de preços e a direção do mercado podem ser previstas através da análise de mídias sociais ou similares. Essa é a ideia básica sujeita a investigação.
Como conseqüência, é contrário à razão testar se a direção do mercado é sistemática sob a condição de teste de que a direção do mercado é aleatória, você não concorda?
Ainda assim, isso é exatamente o que algumas pessoas tendem a fazer, o que pode surpreender muitos praticantes de finanças quantitativas. O estudo de Bollen foi citado academicamente mais de 1600 vezes e continua sendo o estudo mais citado do mundo neste campo de pesquisa.
Os resultados do Estudo Bollen referem-se a uma probabilidade binomial cumulativa (0,35%) como uma marca de robustez em uma precisão de previsão (86,7%) com base em 15 observações, como se o modelo tivesse chamado corretamente 13 de 15 lançamentos de moeda.
Além do problema óbvio com amostras muito pequenas, a Bollen está testando se a direção do mercado é sistemática sob a condição de teste de que a direção do mercado é aleatória. Essa abordagem geral é problemática por vários motivos:
Como a causalidade é tipicamente pouco clara e como a possibilidade de feedback e efeito de clustering deve ser considerada em relação a ambas as séries temporais, qualquer teste apropriado para propriedades preditivas deve ser realizado usando métodos que levam em consideração que ambas as séries temporais podem ser consideradas. ser aleatório ou sistemático; aleatório em alguns intervalos de tempo e sistemático em outros; independente e dependente; independente em alguns intervalos de tempo e dependente em outros; levando ou atrasando, assim como líder e atraso, em intervalos de tempo diferentes.
Um desses métodos, no que diz respeito à direção do mercado, é contar apenas as mudanças na previsão de direção - ou seja, contar apenas quando os dados do sentimento mudam de LONG para SHORT, ou vice-versa - como sinais de sentimento adequados a serem avaliados em relação à direção real agregada do mercado. todo o período de tempo entre mudanças nos sinais de sentimento. Este, por exemplo, é o método usado no estudo de previsão prospectiva de vários anos em andamento ("WIM"), disponível on-line em qual monitor.
Assim, para usar o método descrito, os dados de sentimento devem produzir um sinal expresso como LONG ou SHORT ou BUY ou SELL, ou similar, e a precisão da previsão deve ser baseada somente naqueles casos em que o sinal de sentimento muda, isto é, de LONGO PARA CURTO, ou vice-versa.
Para ilustrar o ponto: se seus dados de sentimento mudarem de SHORT para LONG no primeiro dia e continuar dizendo LONGA pelos próximos 5 dias seguidos, após o qual ele volta para SHORT, e o mercado sobe durante os primeiros 4 dias. desses 5 dias, isso não significa que seu modelo tenha sido 80% correto. Também não significa que seu modelo tenha acertado uma única vez, ou seja, com relação ao movimento ascendente de quatro dias.
Para contar o sinal preditivo como um “sucesso” ou uma “falha” no estudo, é razoável olhar para o movimento agregado de preços ao longo de todo o período de cinco dias, ou seja, até o ponto em que o sinal preditivo fechou o trade & # 8221 ;, por meio de uma mudança no sinal: de LONG para SHORT, ou vice-versa.
Se, e somente se, o mercado & # 8211; ou o preço & # 8211; movido durante os cinco dias inteiros, ou seja, o período de tempo entre as mudanças no sinal, de VENDER para COMPRAR e voltar de COMPRAR para VENDER, pode ser contado como uma previsão bem-sucedida.
Inversamente, se o preço tivesse caído, a observação teria sido registrada como uma previsão falhada. Independentemente disso, & # 8211; com esta definição de "sinais estatisticamente preditivos", "previsões", permanece um único ponto de observação.
Parece que Bollen usou um método diferente. O número impressionante de 87% (86,7%) de precisão, na previsão de movimentos diários no DJIA, foi alcançado durante 15 dias de negociação. Durante estes 15 dias, Bollen implica uma taxa de acerto de 13 dias em 15 dias.
No entanto, vale a pena notar que o mercado não mudou de direção mais de 8 vezes durante o período de 15 dias, ou seja, os primeiros 15 dias de negociação em dezembro de 2008. [table]. Em duas ocasiões, durante esses 15 dias de negociação, a direção do mercado permaneceu a mesma por dois dias seguidos, e em uma ocasião, a direção do mercado permaneceu a mesma por três dias seguidos.
O que isso nos diz?
Em pouco tempo, isso nos diz que & # 8211; com a definição prudente do termo & # 8220; previsão & # 8221; & # 8211; a precisão de 87% (13/15) no estudo de Bollen nunca poderia ter sido alcançada.
Com uma definição prudente de “previsão”, a precisão nos sinais de Bollen poderia ter sido tão baixa quanto 47% (7/15) e ainda assim produzir uma precisão de 87% (13/15) com Bollen & # 8217 definição de "previsão" & # 8221 ;.
Uma taxa de precisão de 47% não teria produzido a atenção da mídia mundial e mais de 1600 citações acadêmicas, na minha opinião.
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