استراتيجيات استخراج البيانات التجارية

استراتيجيات استخراج البيانات التجارية

خيارات التاجر جوز باليو
العمل في تاجر الفوركس المنزل
أفضل استعراض منصة تداول العملات الأجنبية


سولفوريكس وسيط أسعار الأسهم بأسعار خيارات الأسهم بعد الاستيلاء لماذا يتم عكس خيارات الأسهم الخلفية بيانات خيارات التاجر نظام التداول بيترو باسيلو

استراتيجية استخراج البيانات التجارية. أقل الذهاب على شبكة الإنترنت - سوف يكون الأطفال أكثر صحة! أي حياة تبدأ في النهاية. هي في اليد أفضل من n في الأفق. ولكن أود أن يكون أول مايا، من الثامن من آذار / مارس! .. محاضرة - لا الانتصاب. اجلس جانبا. (حكمة الطالب). وقد خلقت الصيادلة البرتغاليين فعالية جديدة فعالة للغاية المخدرات تعزيز! هذه العبارة، لا مثيل لها)))، وأنا أحب ذلك :) آسف لأنني أتدخل. أنا على دراية بهذا الوضع. دعونا نناقش ذلك. اكتب هنا أو في بيإم. وماذا في ذلك؟ ما هذا الهراء . كانت فتاة واحدة محظوظة. السعادة عاد أيضا صالح. كم القرف كثيرا في رأسي لا يصلح! وكلما ارتفعت الذكاء، القبلات السفلى. أكل الضفدع الحية في الصباح ولا شيء أسوأ في هذا اليوم معك لن يحدث. من المعرفة لا أحد قد مات، ولكن الخطر لا يستحق كل هذا العناء! كيفية ترميز استراتيجيات التداول رياضيا. إذا كان لديك مجموعة من البيانات الاقتصادية المختلفة (e. g الفهارس، فكس، السلع، وأسعار الفائدة.) يمكنك محاولة للعثور على صيغة لمعرفة ما إذا كان هناك أي علاقة في البيانات - ه. ز. لتوقع ذلك من قبل هذا النمط المكتشفة. ما أسأله هنا مختلف قليلا: هل هناك طريقة أخرى بمعنى أنه يمكنك البحث عن صيغة f () بحيث يمثل النموذج المعطى إستراتيجية تداول حيث يتم العثور على مؤشرات معينة عند الذهاب لفترة طويلة أو قصيرة (أو أي مجموعات مشتقة)؟ والفكرة هي أن الصيغة نفسها تعيش في الفضاء ن الأبعاد من المؤشرات / التداول الاستراتيجيات ويحاول البقاء على قيد الحياة على أفضل ما يمكن. يجب أن يكون هذا الإجراء القياسي لأنظمة متعددة الوكلاء محاكاة أسواق الأوراق المالية الاصطناعية. للأسف، أنا غير قادر على العثور على نهج بسيط للقيام بذلك تماما. وقد وفر التطور السريع لتكنولوجيا الحاسوب في العقود القليلة الماضية المهنيين في الاستثمار (والهواة) القدرة على الوصول إلى كميات هائلة من البيانات المالية وتحليلها. وبالإضافة إلى ذلك، تتيح الشبكة العالمية، ولوحات الإعلانات، للناس في جميع أنحاء العالم الوصول إلى هذه المعلومات بسرعة، فضلا عن توفير وسيلة للأفراد للتعبير عن آرائهم والتفاعل. ونتيجة لذلك، فإن بعض المواضيع المثيرة للاهتمام أكثر من النقاش في السنوات الأخيرة تدور حول ممارسة ونتائج "استخراج البيانات". وتنطوي عملية استخراج البيانات على البحث من خلال قواعد البيانات عن الارتباطات والأنماط التي تختلف عن النتائج التي يتوقع حدوثها بالصدفة أو في ظروف عشوائية. وممارسة استخراج البيانات في حد ذاتها ليست جيدة ولا سيئة، وأصبح استخدام استخراج البيانات شائعا في العديد من الصناعات. على سبيل المثال، في محاولة لتحسين العمر المتوقع الباحثون قد يستخدمون استخراج البيانات لتحليل الأسباب والارتباطات مع معدلات الوفيات. كما يستخدم المعلنون وشرآات التسويق لاستخراج البيانات للمستهلكين المستهدفين. ولكن ربما تكون المجموعة الأكثر شهرة من عمال المناجم البيانات هي الباحثين في سوق الأسهم التي تسعى إلى التنبؤ حركة أسعار الأسهم في المستقبل. وقد تم اكتشاف معظم الشوائب في سوق الأوراق المالية (أو على الأقل موثقة) من خلال استخلاص البيانات من الأسعار السابقة والمتغيرات ذات الصلة (أو غير المرتبطة أحيانا). عندما يتم اكتشاف استراتيجيات الضرب السوق عن طريق استخراج البيانات، وهناك عدد من المشاكل المحتملة في جعل قفزة من استراتيجية اختبارها مرة أخرى إلى الاستثمار بنجاح في ظروف العالم الحقيقي في المستقبل. والمشكلة الأولى هي تحديد احتمال حدوث العلاقات عشوائيا أو ما إذا كان الشذوذ قد يكون فريدا للعينة المحددة التي تم اختبارها. والإحصائيون مغرمون بالإشارة إلى أنه إذا كنت تعذب البيانات لفترة كافية، فإنها ستعترف بأي شيء. في ما أصبح مثالا سيئ السمعة ذهب ديفيد لينويبر البحث عن الارتباطات العشوائية ل S & P 500. وصف بيتر كوي النتائج لينويبر في مقالة بيزنيس ويك بعنوان "من الذي الألغام البيانات قد يضرب الذهب خداع" (6/16/97). ناقش المقال استخراج البيانات، كتاب مايكل Drosnin†™ كتاب الكتاب المقدس. وحقيقة أن الأنماط سوف تحدث في البيانات عن طريق فرصة نقية، وخاصة إذا كنت تنظر في العديد من العوامل. العديد من حالات استخراج البيانات محصنة ضد التحقق الإحصائي أو الطعن. وفى وصفه لمزالق استخراج البيانات "لينويبر" من خلال قرص مضغوط للامم المتحدة واكتشف ان التاريخ الافضل للتنبؤ بمؤشر ستاندرد بورز المكون من 500 اسهم هو انتاج الزبدة فى بنجلاديش ". الدرس للتعلم وفقا لكوي هو "الصيغة التي يحدث لتناسب البيانات من الماضي لن يكون بالضرورة أي قيمة تنبؤية". وكان اختبار العودة دائما فئة المشبوهة من المعلومات. عندما تنظر إلى الوراء، سوف تظهر فقط ما هو جيد. وتعتبر الشذوذ التي يتم اكتشافها من خلال استخراج البيانات أكثر أهمية مع زيادة الفترة الزمنية، وإذا أمكن تأكيد الشذوذ في اختبارات العينة على فترات زمنية مختلفة وأسواق قابلة للمقارنة (على سبيل المثال في البورصات الأجنبية). إذا تم اكتشاف حالة شذوذ في الاختبارات الخلفية، فمن المهم أيضا تحديد الكيفية التي من شأنها أن تؤدي إلى خفض التكاليف (تكاليف المعاملات، وانتشار عرض الأسعار، وتكاليف التأثير بالنسبة للتجار المؤسسيين). بعض الشذوذ هي ببساطة لا يمكن تحقيقها. راجع الشذوذ في قيمة القيمة ونقص التنفيذ لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع. بالإضافة إلى ذلك، فإن الاستراتيجيات التي عملت في الماضي قد تتوقف ببساطة عن العمل حيث يبدأ المزيد من المستثمرين بالاستثمار وفقا للاستراتيجية. انظر فرضية السوق الفعالة لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع. وقد أشاد الكثير من موتلي كذبة لتقديم المشورة التعليمية للمستثمرين الأفراد (على سبيل المثال، يقدم كذبة موتلي توصيات سليمة في تقديم المشورة للمستثمرين لشراء والحفاظ على الأسهم، أن نكون حذرين من وسطاء الأسهم والمحللين تضارب المصالح، وأن نكون حذرين من مطالبات الأداء غير الواقعية). لكن استراتيجية الأسهم "أحمق الأربعة" ل موتلي FoollЂ ™ والأساس المنطقي الكامن وراءها قد وجهت انتقادات. في عام 1997، أساتذة جامعة بيو غرانت ماكوين وستيفن ثورلي شاركوا في ورقة في مجلة المحللين الماليين (فاج) التي تساءلت عن الكلاب شعبية من استراتيجية داو (الملخص). بعد أن جمع بالفعل البيانات لتحليل داو الكلاب، وتابع الأساتذة من خلال إجراء دراسة حالة في استخراج البيانات من أحمق موتلي فولس ™ ق 4. ماكوين و ثورلي تحليل الحماقة الأربعة كما هو موضح في دليل الاستثمار كذبة موتلي (مفيغ)، ولكن كذبة لديها بالفعل اختلافات متعددة من أحمق أربعة (انظر أيضا أربعة أحمق شرح و أحمق أربعة التاريخ). وقد أسفر هذا البحث عن مقالة أخرى نشرت في عدد آذار / مارس - نيسان / أبريل 1999 من مجلة المحللين الماليين بعنوان "ذهب كذبة التعدين". في روح أسلوب الكتابة كذبة ومسلية الإبداعية، والأساتذة قد نشرت نسخة "طيارة" من ورقة (في وردبيرفيكت) على الخادم بيو. يمكن استخدام البيانات المستخدمة في الدراسة هنا. ماكوين و ثورلي تشمل شرحا كاملا للمزالق المحتملة من استخراج البيانات وأجروا من الاختبارات عينة على الحماقة الأربعة. ويرجع سبب الأساتذة إلى أنه يمكن الكشف عن استخراج البيانات بسبب تعقيد قاعدة التداول، وعدم وجود قصة أو نظرية متماسكة، وأداء الاختبارات خارج العينة، وتعديل العائد للمخاطر وتكاليف المعاملات والضرائب. بالإضافة إلى ذلك، يجادلون بأن قواعد التداول الأربعة الحمقاء وداو عشرة أصبحت شعبية بما فيه الكفاية لتؤثر على أسعار الأسهم في مطلع العام. وقد نشرت كذبة موتلي استجابة حماسية للورقة فاج في تقاريرها محفظة فوليش أربعة التي يمكن الوصول إليها في أرشيف عام 1999. انظر التقارير المؤرخة 5/10. 11/05. 12/05. 13/05. 14/05. 17/05. 18/05. 19/05. 20/05. و 5/21. وشملت هذه الردود عدة حجج مضادة لورقة فاج وكذلك اعترافات من القضايا الصحيحة التي نوقشت في الورقة. في حين أن العديد من القضايا قابلة للنقاش، كان اختبار الحمض الحقيقي والنتيجة الحرجة للورقة فج من عينة اختبار لعودة الحماقة الأربعة من 1949 إلى 1972. لتلك الفترة، أحمق أربعة بالكاد فاز داو 30 بمتوسط 0.32٪ سنويا مع مخاطر أكبر بكثير. ولم تقتصر هذه الاستراتيجية على أداء داو دوغس في هذه الفترة فحسب، بل بعد تكاليف المعاملات والمحاسبة عن المخاطر التي كان من الواضح أنها تخلفت داو جونز عن الفترة. وقد نوقشت هذه المسألة الحرجة بإيجاز في التقرير المؤرخ 5/14. لوضع هذه المسألة في المنظور، والنظر في مستثمر في بداية عام 1973 ينظر إلى الوراء في أداء دجيا على مدى السنوات ال 24 السابقة. من الصعب ترشيد كيف يمكن للمستثمر أن يكون قد عرف في ذلك الوقت أن الحماقة الأربعة سوف تنتج عائدات الضرب في السوق إلى الأمام. في اختبار آخر للاختبار، استخدم ماكوين و ثورلي قاعدة الفترة 1973 -1996 التي نوقشت في مفيغ، ولكن استخدم يوليو لإعادة التوازن بدلا من يناير. في ظل هذه الظروف، فازت "فوليش فور" على دجيا بنسبة 2.95٪ سنويا في المتوسط، وهي نسبة أقل بكثير من ميزة 12.23٪ على داو جونز مع إعادة التوازن في يناير. ودفاعا عن الكذبة، تم الإفصاح عن العديد من الإفصاحات على الأقل في مفيغ وعلى الموقع. في التقرير الحمقاء الرابع بتاريخ 8/7/98. فإنهم يكشفون أن العائدات كانت أقل عندما حدثت إعادة التوازن في أشهر غير كانون الثاني / يناير. بالإضافة إلى ذلك، في مفيغ 25.5٪ الرقم العائد من فترة عشرين عاما يستخدم عدة مرات، ولكنهم على الأقل ذكر أنهم بحثوا عن الأرقام مرة أخرى إلى عام 1961 وللفترة الزمنية الطويلة، وانخفضت العائدات إلى 18.35٪. من ناحية أخرى، بمجرد أن يتم الكشف عن أنه تم دراسة فترة أطول من الزمن، والاستمرار في الاستشهاد بأقوى المدى أقصر وأقوال الحجج على تلك البيانات بالتأكيد يمكن اعتبارها مشبوهة. إن الإفصاح والتركيز على النتائج الأطول أجلا يميل إلى زيادة مصداقية حجة عامل منجم البيانات. وأعرب جيسون زويغ عن رأيه من الحماقة أربعة وتشارك البيانات الخاصة به الملغومة محافظ "غبي جدا" و "البكم اضافية" في الأرباح الكاذبة من مجلة المال (أغسطس 1999). على موقع مورنينغستار على شبكة الإنترنت يمكنك أيضا قراءة رأي جون ريكنثالر في مجرد فولين ™ حول آراء مستشار الاستثمار وليام برنشتاين في مقال بعنوان ميند: آل ميند (انظر أيضا استجابة جيمس أوشونيسي والمناقشة التي تلت ذلك) . وفي كانون الأول / ديسمبر 2000، أعلنت "موتلي فول" أنها لم تعد تدافع عن استراتيجية "الأحمق الأربعة" التي وضعتها. انظر إعادة التفكير في أحمق الأربعة لمبررات وراء كذبة لم يعد يوصي استراتيجية كانوا قد توصف لسنوات عبر موقع على شبكة الإنترنت والكتب. الانتقال إلى مناقشة أخرى لاستخراج البيانات، ويليام بروك. جوزيف لاكونيشوك. و بليك ليبارون (بل) نشرت مقالا بعنوان "قواعد التجارة الفنية البسيطة و خصائص ستوكاستيك من عوائد الأسهم"، في طبعة ديسمبر 1992 من مجلة المالية. الدراسة هي واحدة من عدد قليل من الأوراق الأكاديمية لتوثيق استراتيجية تجارية ناجحة على أساس التحليل الفني (انظر الشذوذ الفني لمناقشة كاملة للمادة). وأظهر الأساتذة أن كلا من المتوسطات المتحركة وأدوات الدعم والمقاومة لها قيمة تنبؤية بالنسبة لمتوسط ​​داو جونز الصناعي للفترة من 1897-1986. البيانات التطفل، التداول التقني أداء القاعدة، و بوتستراب هو مقال أن ريفيسيتس ورقة بل وسوف تظهر في الطبعة أكتوبر 1999 من مجلة المالية. في المقال، ريان سوليفان، ألان تيمرمان، و هالبرت وايت (ستو) محاولة لتحديد تأثير البيانات التطفل على نتائج بل. كما أنها تستخدم البيانات التي تم جمعها من الفترة التالية للدراسة الأصلية (بيانات بل ركض حتى عام 1986) من أجل توفير اختبار للخروج من العينة. وأضافت إضافة السنوات الأخيرة 100 سنة كاملة من البيانات. واحتسبت ستو مستوى تعادل تكلفة المعاملات بنسبة 0.27٪ في التجارة لأفضل قاعدة تداول أداء للفترة بأكملها. بما أن بيانات بل الأصلية تغطي فترة طويلة جدا من 90 عاما تقريبا، يمكن للمرء أن يتوقع استراتيجيات أداء جيدا في خارج عينة الاختبارات. ولكن استنتاجات الدراسة قد تستخدم في نهاية المطاف كمثال محتمل آخر لفرضية السوق الفعالة. وجدت ستو "أن نتائج بل يبدو أن تكون قوية للتلاعب البيانات.غير أننا نجد أيضا أن الأداء المتفوق من أفضل قاعدة التداول لا يتكرر في تجربة خارج العينة تغطي الفترة 1987-1996" و "هناك دليل ضئيل على أن قواعد التجارة الفنية كانت ذات قيمة اقتصادية خلال الفترة 1987-1996". وقد يقدم ذلك تحذيرا آخر لمناجم بيانات سوق الأوراق المالية والمستثمرين النشطين. حتى لو كان الشذوذ يعمل في الماضي على مدى فترات طويلة جدا من الزمن، وحتى لو كانت النتائج لا يبدو أن تعاني من المزالق من التطفل البيانات، بمجرد اكتشاف الشذوذ فإنه قد يتوقف عن العمل في المستقبل. الناس المعقولون يمكن أن يكون لديهم اختلاف معقول في الرأي دون أن تصبح قضية الأخلاق أو الإيمان. الكفاءة المثيرة للقلق (ر) من داو جونز إدارة الأصول (5-6 / 99) هي مادة مثيرة للاهتمام التي تناقش استخراج البيانات ومشكلة "الإفراط في". وشملت تعليقات من قدامى المحاربين صناعة الاستثمار ديفيد شو. تيد أرونسون. وروبرت أرنوت. ويجادل المقال بأنه بالنظر إلى كمية محدودة من البيانات التاريخية وعدد لا حصر له من النماذج المعقدة، يمكن جذب المستثمرين غير المطلعين إلى "الإفراط في تجهيز" البيانات. والنمط الذي يفترض أن يكون منهجيا قد يكون في الواقع محددا للعينة وبالتالي لا قيمة له. الناس يأتون إلينا في كل وقت مع استراتيجيات التداول التي يقال أنها تحقق عوائد فائضة كبيرة جدا. ولكن الغالبية العظمى من الأشياء التي يكتشفها الناس من خلال اتخاذ الأدوات الرياضية القياسية والغربلة من خلال كمية هائلة من البيانات هي التحف الإحصائية. يجادل أرونسون بأن السوق "فعالة تماما تقريبا" وأن "أنت خداع نفسك إذا كنت تعتقد أنك سوف تخارج الرجل الآخر بأكثر من حوالي 51٪ أو 52٪ من الوقت". ويرى أرونسون أن المستثمرين الذين يبحثون عن أوجه قصور في السوق قد قلصوا من إمكانية تحقيق الأرباح من تلك الحالات الشاذة إلى ما يعادل تكاليف المعاملات. إذا كان هذا هو الحال، والتقليل من تكاليف المعاملات أمر بالغ الأهمية في محاولة للتغلب على السوق. وهل هناك أي شذوذ تم تأكيده في اختبارات العينة؟ في مجلة أخرى من مجلة المالية القادمة، جيمس L. ديفيس، يوجين F. فاما. و كينيث R. الفرنسية يجادل بأن الجواب هو نعم بالتأكيد. وقد تفوقت الشرکات ذات الأسعار المنخفضة علی نسب القیمة الدفتریة، وتم توثیق النمط في کل من الأسواق الأمریکیة والأجنبیة. في الخصائص، التباينات، ومتوسط ​​العوائد: 1929 إلى 1997 يذهب المؤلفون خطوة كبيرة إلى الأمام في توثيق العائد من انخفاض الأسعار إلى الأسهم القيمة الدفترية من 1929 إلى 1963. في الفترة السابقة، وكانت قيمة علاوة أكبر (0.50٪ لكل شهر) من الفترة الأخيرة من يوليو 1963 إلى يونيو 1997 (43٪ في الشهر). في النهاية، هل نعرف حقا بالتأكيد ما هي الاستراتيجيات التي ستتفوق في المستقبل؟ الآراء حول هذا السؤال تختلف بالتأكيد، ولكن ينطبق إخلاء المسؤولية القياسية كما هو الحال دائما. الأداء السابق لا يضمن الأداء المستقبلي. يتم تضمين مناقشات رياضية إضافية في قطف الكرز. سوق الأسهم الغش. و كوين-التقليب صفحات. يرجى إرسال الاقتراحات والتعليقات إلى المستثمر الرئيسية. آخر تحديث 2/12/2001. 2001 إنفستور هوم. كل الحقوق محفوظة. تنصل. أنا عرض الخدمات المهنية في مجالات الاستشارات الإحصائية والمالية. أنا حاصل على درجة الدكتوراه في الإحصاء ودكتوراه الصغرى في المالية من جامعة ستانفورد. لقد عملت في هذه الصناعة لمدة أربع سنوات، مع التركيز على المشاريع المتعلقة استخراج البيانات وتحليل العوامل وتحليل العنقودية وتحليل السلاسل الزمنية، النمذجة العشوائية النمذجة / تسعير الأصول، التحكيم الإحصائي / تطوير استراتيجيات التداول الملكية، وهلم جرا. بنفس القدر من الأهمية، لدي ست سنوات من الخبرة الاستشارية المالية والإحصائية. لقد تشاورت الشركات ورجال الأعمال والباحثين والطلاب في مجالات التسويق والطب وعلم الأحياء وعلم النفس وعلم الاجتماع والعلوم السياسية والتعليم وعلوم الكمبيوتر والمالية. في الواقع، كان زبائني في نيويورك وبوسطن وفيلادلفيا وواشنطن ولوس أنجلوس وسان فرانسيسكو وسان خوسيه وستانفورد وسياتل وشيكاغو وتورنتو ومونتريال ولندن وإدنبره وبرغن وفرانكفورت ومدينة الكويت وهونغ كونغ، أديليد، ملبورن، سيدني وهلم جرا. عادة، التقيت في مانهاتن أو التشاور عبر سكايب، والبريد الإلكتروني والهاتف إذا كان العملاء بعيدة عن نيويورك. وبالإضافة إلى ذلك، أنا لا مشاريع كاملة لعملائي، والتي قد أو قد لا تتطلب اجتماعا. أمثلة على الخدمات: تحليل البيانات في أي من المجموعات الإحصائية الرئيسية (R، ماتلاب، ساس، سبس، ستاتا)، وتصميم التجارب، وتطوير التسعير ونظم التداول، والمساعدة أطروحة، جلسات استشارية لتحسين المعرفة العامة. يرجى قراءة وصف مفصل لأنواع الخدمة. تجربة. ودراسات الحالة وخيارات الدفع. ما لم يكن هناك حاجة ملحة، فإن المعدل هو 60 $ للساعة للمشاريع القياسية (الانحدار، أنوفا، تصميم المسح، والاختبارات غير البارامترية) وأكثر من ذلك للمواد التكنولوجيا الفائقة (استخراج البيانات، وتحليل العنقودية، وبيانات لوحة، ومتعددة المتسلسلة الزمنية، نماذج ماركوف خفية ، ماركوف سلسلة مونتي كارلو، النمذجة بايزي، غواس، وظائف ساس، الإحصائية الإحصائية / استراتيجيات التداول، التسعير الأصول الغريبة، وإدارة مخاطر السوق). يرجى البريد الالكتروني لي للحصول على معلومات أكثر تفصيلا التسعير أو أي توضيح آخر. استخراج البيانات استراتيجية التخصصات الفوركس. بسبب الخصائص الفريدة لأزواج العملات المختلفة، تم تصميم العديد من استراتيجيات الفوركس الكمي مع زوج عملة محدد في الاعتبار. في حين أن هذا يمكن أن تنتج العديد من استراتيجيات التداول مربحة، وهناك أيضا مزايا لتطوير الاستراتيجيات التي يمكن تداولها عبر أزواج العملات متعددة. وهذا يقدم عنصرا من عناصر التنويع يمكن أن يوفر مستوى إضافيا من الحماية السلبية. نشر دانيال فرنانديز مؤخرا نظاما صممه للتداول في كل من شركات الفوركس الأربعة الرئيسية. كان هدفه هو إيجاد نظام من شأنه أن يحقق سجلا حافلا من 20 عاما من التداول المربح على زوج اليورو / الدولار الأمريكي، غبب / أوسد، أوسد / جبي، و أوسد / تشف. يستخدم دانيال نهج استخراج البيانات لوضع استراتيجية لتداول التخصصات الأربعة فوركس. ومن أجل بناء نظامه، استخدم دانيال برنامجه الخاص باستخراج البيانات لتحديد إشارات الدخول والخروج التي كان من شأنها أن تنتج استراتيجية تداول مربحة على كل من أزواج العملات الأربع على مدى السنوات العشرين الماضية. ما يأتي به هو مزيج من ثلاث قواعد على أساس الأسعار التي تشكل الأساس لاستراتيجية تخصصه الفوركس. دانيال & # 8217؛ s فوركس ماجورس ستراتيغي. دانيال & # 8217؛ s استراتيجية الفوركس الرئيسية هي بسيطة جدا في أن لديها دائما موقف، إما طويلة أو قصيرة، في كل من أزواج العملات الأربعة التي يتداولها. انها تقوم على جميع صفقاتها على الرسوم البيانية اليومية. وتستغرق الاستراتيجية وقتا طويلا عند استيفاء الشروط الثلاثة التالية: وتختصر الاستراتيجية عندما تستوفى الشروط الثلاثة التالية: كما ترون، فإن الاستراتيجية هي في الأساس الاتجاه الأمثل استراتيجية التالية. هذا منطقي، لأن دانيال يقول في بداية مقاله أن الاتجاه على المدى الطويل بعد الاستراتيجيات هي عموما أفضل الاستراتيجيات لتداول أسواق متعددة. إحدى القواعد الإضافية التي تستخدمها استراتيجية دانيال هي عبارة عن توقف توقف يستند إلى أتر. يتم تعيين وقف الخسارة الثابتة في 180٪ من أتر 20 يوما. إذا تم تشغيل وقف الخسارة، تبقى الاستراتيجية خارج السوق حتى يتم إنشاء إشارة في الاتجاه المعاكس. ويشير الاختبار إلى أن إعادة الدخول على إشارة في نفس الاتجاه أثرت سلبا على الأداء. أداء الاختبار المسبق. نتائج الاختبار الخلفي التي دانيال شملت في منصبه تبين أن الاستراتيجية كانت مربحة جدا. أنتجت نسبة الفوز 45٪، وهو عامل ربح 1.38، ومكافأة إلى نسبة خطر 1.68. دانيال & # 8217؛ ق أكبر قلق حول الاستراتيجية هو أن فترة السحب القصوى تمثل وقتا طويلا جدا. وفقا لأرقام دانيال و # 8217، كان متوسط ​​العائد السنوي 9.67٪. وكان هذا يتألف من 16 سنة مربحة، 4 سنوات خاسرة، وسنة واحدة أن كسر أساسا حتى. وكان أفضل عام عائدا قدره 37.76٪، وكان أسوأ عام خسارة 20.2٪. ويشير دانيال إلى أن هذا النظام لن يمثل إستراتيجية جيدة بذاتها بسبب عوائده بالنسبة إلى السحب القصوى. ومع ذلك، فإنه يشير إلى أنه يمكن أن يكون قطعة مثيرة للاهتمام من استراتيجية أكبر، نظام متعدد. نعم، استخراج البيانات هو نظام مفيد جدا في استراتيجية الفوركس، فإنه يساعد على اكتساب المزيد والمزيد من المعلومات & # 8217؛ ق على المنتج. بيانات التعدين. ما هو "استخراج البيانات" تعد عملية استخراج البيانات عملية تستخدمها الشركات لتحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة. باستخدام البرامج للبحث عن أنماط في دفعات كبيرة من البيانات، يمكن للشركات معرفة المزيد عن عملائها ووضع استراتيجيات التسويق أكثر فعالية وكذلك زيادة المبيعات وخفض التكاليف. ويعتمد استخراج البيانات على جمع البيانات بشكل فعال والتخزين وكذلك معالجة الحاسوب. كسر أسفل "استخراج البيانات" تخزين البيانات. عندما تقوم الشركات بتمركز بياناتها في قاعدة بيانات أو برنامج واحد، يطلق عليها اسم تخزين البيانات. وباستخدام مستودع بيانات، قد تقوم إحدى المنظمات بتفكيك أجزاء من البيانات لمستخدمين محددين لتحليلها واستخدامها. ومع ذلك، في حالات أخرى، قد يبدأ المحللون مع نوع البيانات التي يريدون وإنشاء مستودع بيانات استنادا إلى تلك المواصفات. وبغض النظر عن كيفية تنظيم الشركات والكيانات الأخرى لبياناتها، فإنها تستخدمها لدعم عمليات صنع القرار في الإدارة. البيانات التعدين البرمجيات. وتحلل برامج استخراج البيانات العلاقات والأنماط في البيانات استنادا إلى ما يطلبه المستخدمون. على سبيل المثال، يمكن استخدام برامج استخراج البيانات لإنشاء فئات من المعلومات. لتوضيح، تخيل مطعم يريد استخدام استخراج البيانات لتحديد متى ينبغي أن تقدم بعض العروض الخاصة. فإنه ينظر في المعلومات التي تم جمعها ويخلق الطبقات على أساس عندما يزور العملاء وما يأمرون. في حالات أخرى، يجد عمال المناجم البيانات مجموعات من المعلومات على أساس العلاقات المنطقية، أو أنها تنظر في الجمعيات والأنماط المتسلسلة لاستخلاص استنتاجات حول الاتجاهات في سلوك المستهلك. عملية استخراج البيانات. وتنقسم عملية استخراج البيانات إلى خمس خطوات. أولا، تقوم المنظمات بجمع البيانات وتحميلها في مستودعات البيانات الخاصة بها. بعد ذلك، يتم تخزين البيانات وإدارتها، إما على خوادم داخلية أو في السحاب. محللون الأعمال، وفرق الإدارة ومهنيي تكنولوجيا المعلومات الوصول إلى البيانات وتحديد كيف يريدون تنظيمه. ثم يقوم البرنامج التطبيقي بفرز البيانات استنادا إلى نتائج المستخدم، وأخيرا، يعرض المستخدم النهائي البيانات في شكل سهل المشاركة، مثل رسم بياني أو جدول.

استخراج بيانات استراتيجيات التداول الحصول على فيا أب ستور قراءة هذه المشاركة في التطبيق لدينا! كيفية ترميز استراتيجيات التداول رياضيا. إذا كان لديك مجموعة من البيانات الاقتصادية المختلفة (مثل الفهارس، و فكس، والسلع، وأسعار الفائدة.) يمكنك محاولة العثور على صيغة لمعرفة ما إذا كانت هناك أية علاقة في البيانات - على سبيل المثال. لتوقع ذلك من قبل هذا النمط المكتشفة. ما أسأله هنا مختلف قليلا: هل هناك طريقة أخرى بمعنى أنه يمكنك البحث عن صيغة f () بحيث يمثل النموذج المعطى إستراتيجية تداول حيث يتم العثور على مؤشرات معينة عند الذهاب لفترة طويلة أو قصيرة (أو أي مجموعات مشتقة)؟ والفكرة هي أن الصيغة نفسها تعيش في الفضاء ن الأبعاد من المؤشرات / التداول الاستراتيجيات ويحاول البقاء على قيد الحياة على أفضل ما يمكن. يجب أن يكون هذا الإجراء القياسي لأنظمة متعددة الوكلاء محاكاة أسواق الأوراق المالية الاصطناعية. للأسف، أنا غير قادر على العثور على نهج بسيط للقيام بذلك تماما. نعم، يمكنك استخدام تنفيذ كل إشارة ومن ثم استخدام حزمة إحصائية مثل ساس لتوليد نموذج عامل بالنسبة لك. أنه يولد صيغة رياضية، مع معاملات، وإشارات (المتغيرات) وحتى يخبرك فعالية (R ^ 2) ومع ذلك تجد نفسك بسرعة تتعرض للتحايل البيانات التطفل عن طريق اختيار هذا النهج. وعلى غرار النتائج المبينة في هذه الورقة: eco.sdu.edu.cn/jrtzx/uploadfile/pdf/empiricalfinance/10.pdf. التحيز للتلاعب في البيانات، هو السبب في أن الناس يؤكدون على المنطق الاقتصادي لاستراتيجياتهم على الكفاءة الإحصائية التاريخية، والتي غالبا ما تفشل في تكرار المضي قدما. ربما أنا أسيء فهم السؤال تماما، ولكن يبدو لي أن كنت تبحث للعثور على بنية نموذج بدلا من تناسب نموذج محدد / معروف. في سياقك مواصفات النموذج (قواعد التداول) غير معروفة. هل انا على حق؟ إذا كان هذا هو الحال، ربما البرمجة الوراثية: هو ما تحتاجه؟ باختصار، هو فئة فرعية من غا التي تطبق نهج تطوري لإيجاد هيكل نموذج (برنامج) الذي هو الأكثر ملاءمة. خلال أجيال من التحسينات التطورية. تخميني هو أن قاموس اللغة في هذه الحالة هو مجموعة من البنيات (المتغيرات) لديك تحت تصرفكم، وقواعد اللغة هي القواعد. راجع للشغل. سؤال جيد! وهنا مثال على قاعدة التداول 75٪ مشفرة في R: يمكن للمرء الفوز على المشي العشوائي. هكذا يصف المؤلف القاعدة: سيقوم البرنامج النصي التالي بإنشاء سلسلة عشوائية من البيانات واتبع ما يسمى بقاعدة 75٪ التي تقول: بيأر [برايس> برايس (n-1) & أمب؛ بيأر & لوت؛ (n-1) & لوت؛ price_median] أو [السعر & لوت؛ السعر (n-1) & أمب؛ السعر (n-1)> price_median] = 75٪.
تومسون ريوترز الفوركس منصة التداول
سيمباه ستراتي فوريكس