Narzędzie do indeksowania danych walutowych

Wprowadzenie do eksploracji danych walutowych Pozwala na proste i szybkie wprowadzenie do jednego z najbardziej interesujących dziedzin dzisiaj - wyszukiwania danych. Istnieje szeroki zakres zastosowań Data Mining. Powinniśmy zintegrować Eksplorację Danych w naszym handlu walutowym. FX, FOREX lub Foreign Exchange FX jest największym rynkiem pod względem wolumenu dziennego obrotu. Ma trzy główne poziomy uczestników: duże chłopców, poziom średniozaawansowany i prostych przedsiębiorców, tak jak ty i ja. Ma spekulatywny charakter, co oznacza, że ​​większość czasu nie wymieniamy towarów. Dbamy tylko o różnicę i chcemy kupić niskie i sprzedawać wysokie lub sprzedać wysokie i kupić nisko. Przez krótkie lub długie operacje możemy zdobyć pipsy. W zależności od wielkości obrotu wartość pip może wynosić od jednego centra do 10 i więcej. Jest to główny sposób na zarabianie pieniędzy na rynku walutowym (obok Carry Trade, Brokering, Arbitrage i inne). Zauważ, że rynek walutowy jest ogromny, ale nadaje się do wszystkich poziomów graczy. Pomyśl o rynku walutowym jako nieskończonym supermarkecie o nieskończonej liczbie produktów i klientów, ale ma również nieskończoną liczbę kasjerów. Oznacza to, że istnieje taka sama szansa dla wszystkich. Wydobywanie danych i maszyna nauka Wydobywanie danych jest dojrzałym poddziałem informatyki. Jego o wiele danych i nie trywialne wydobycie użytecznej wiedzy z ogromnych ilości danych. Jego realizacja polega na inteligentnym przetwarzaniu danych przy użyciu algorytmów Machine Learning. Wydobywanie danych to nie tylko CRUD (tworzenie, czytanie, aktualizacja i usuwanie). Mamy kilka metod wyszukiwania danych. W ten sposób metody i niektóre zastosowania. Klasyfikacja - klasyfikowanie wiadomości e-mail jako spamu, klasyfikowanie transakcji jako oszustwa. Stowarzyszenie - YouTube proponuje nam nowe filmy oparte na naszej historii. Amazon sugeruje nam więcej rzeczy podczas wymeldowania. Klastrowanie - analiza danych niestrukturalnych, takich jak wiadomości ekonomiczne i opinie, aby znaleźć wspólne grupy. Górnictwo procesów - analiza dzienników operatorów połączeń w celu znalezienia nieefektywnych operacji. Eksploracja tekstowa - najnowsze wiadomości lub analiza techniczna do rozpoznawania wzorców. Trading algorytmiczny jest zautomatyzowanym wykonaniem algorytmu handlu. W naszym przypadku algorytm handlu pochodzi z górnictwa. Zautomatyzowany handel dokonywany jest przez pewnego króla języka programowania. Szybkość i solidność to kluczowe punkty: człowiek handlowy nie może pokonać programu komputerowego w odniesieniu do tych atrybutów. Może to być HFT (High Frequency Trading) i programowanie na niższym poziomie (jako C) lub długoterminowe transakcje handlowe i programowanie na wysokim poziomie (jako Java). Wymiana algorytmicznych transakcji z wymianą danych Wymiana danych w algorytmicznym handlu jest bardzo ważna. Najważniejszą rzeczą są dane. Prosta zasada mówi, że jeśli dane nie są wystarczająco dobre, modele nie będą wystarczająco dobre (GIGO). Chodzi o tworzenie modelu, jego wdrożenie i testowanie (jak zawsze). Obecnie ten przepływ jest głównie manualny. Oprogramowanie do wyszukiwania danych Istnieje wiele opcji oprogramowania open source w dziedzinie wyszukiwania danych. WEKA to ramy wydobywania danych pochodzące z Uniwersytetu Waikato, Hamilton, Nowa Zelandia. WEKA jest napisana w Javie i posiada świetne API. Istnieją również implementacje dla większości znanych algorytmów Machine Learning. Mieszanka dobrych narzędzi jest niezbędna. Istnieje zbyt wiele modeli handlowych. Rzucanie monety jest głupim systemem handlowym, ale jego systemem handlowym. Potrzebujemy funkcji wyszukiwania danych, aby znaleźć złoto. Dobre narzędzia są łatwe do zdobycia, więc szczęście z górnictwem. Jeśli potrzebujesz więcej informacji o naukowych transakcjach FX, następnym krokiem jest zbadanie narzędzi wyszukiwania danych i danych historycznych. Odwiedź stronę algonell, aby uzyskać więcej informacji. Znajdziesz nas na twitterze. Facebook. Google. LinkedIn i WordPress. Najlepsze narzędzia do wyszukiwania danych, które możesz używać bezpłatnie w firmie Piątek, 8 marca 2017 o 2:01 pm. Wywoływanie danych lub Odkrycie 8220Knowledge w bazach danych8221 jest procesem wykrywania wzorców w dużych zbiorach danych z wykorzystaniem systemów sztucznej inteligencji, uczenia maszyn, statystyk i systemów baz danych. Ogólnym celem procesu wyszukiwania danych jest wyodrębnienie informacji z zestawu danych i przekształcenie go w zrozumiałą strukturę do dalszego wykorzystania. Oto prosty, ale fascynujący przykład tego, w jaki sposób górnictwo danych pomagało rozwiązać błędne założenia i wnioski dotyczące dziewcząt i podjąć działania z ogromnym wpływem społecznym. Od dłuższego czasu wysokie wskaźniki wycofania dziewcząt w szkołach w krajach rozwijających się zostały wyjaśnione hipotezą socjologiczno-kulturową: dziewczęta nie są zachęcane przez rodzimych społeczeństw, rodzice traktują dziewczyny inaczej, dziewczęta są zmuszane do poślubienia wcześniej lub za dużo pracy niż chłopcy. Niektórzy z innych używali teorii ekonomicznych, spekulowali, że edukacja dziewcząt nie jest postrzegana przez te społeczności jako dobra inwestycja. Potem, w latach 90-tych, pojawiła się grupa młodych badaczy danych, którzy w nieobecności weszli do kilku rejestrów szkoły i powoli odkryli, że dziewczęta brakuje szkoł przez kilka dni każdego miesiąca, z niezwykłą regularnością i przewidywalnością. Nieco więcej analizy ujawnia, że ​​dziewczęta brakuje szkoł głównie w okresie ich miesiączki, a ponieważ nie ma bezpiecznego sposobu, aby poczuli się czyste i wygodne, aby przychodzić do szkoły w tym okresie. Konsekwencją jest, że 8220 miliardy dziewcząt żyjących w krajach rozwijających się, takich jak Uganda, pomijają do 20 lat szkolnych, ponieważ nie mogą sobie pozwolić na zakup podstawowych produktów sanitarnych podczas ich miesiączkowania. Ten celowy nieobecność ma ogromne konsekwencje dla edukacji dziewcząt2482 i potencjału akademickiego.8221 8211 Afrodyzjak W krajach zachodnich iw Azji firmy i rządy korzystają z eksploracji danych w celu dokonania wspaniałych odkryć. Możemy to zrobić w Afryce. Istnieje wiele bezpłatnych narzędzi do tego. Zebrałem dla nich najlepsze z nich. Spróbuj, zacznij powoli, ale utrzymuj się z cierpliwością. Może przynieść niesamowite i przeobrażające się efekty, takie jak Afripads pomaga afrykańskim dziewczynkom pozostać w szkole. (Możesz także pobrać tutaj materiały z MIT Open Materials dotyczące wyszukiwania danych) 1. RapidMiner RapidMiner jest niewątpliwie światowym systemem open-source do wyszukiwania danych. Jest dostępny jako samodzielny program do analizy danych i jako silnik do gromadzenia danych w celu integracji z własnymi produktami. Tysiące aplikacji RapidMiner w ponad 40 krajach daje przewagę konkurencyjną. 2. RapidAnalytics Zbudowany w oparciu o RapidMiner jako potężny silnik analitycznej analizy ETL, analizy danych i raportowania predykcyjnego, nowy serwer analityki biznesowej RapidAnalytics jest kluczowym produktem dla wszystkich kluczowych zadań analizy danych biznesowych i kamieniem milowym dla analityki biznesowej. Weka to zbiór algorytmów uczenia maszyn do zadań wydobywania danych. Algorytmy można zastosować bezpośrednio do zestawu danych lub wywołać z własnego kodu Java. Weka zawiera narzędzia do wstępnego przetwarzania danych, klasyfikacji, regresji, klastrowania, reguł asocjacji i wizualizacji. Jest również odpowiedni do opracowywania nowych systemów uczenia maszyn. PSPP jest programem statystycznej analizy danych próbkowanych. Ma graficzny interfejs użytkownika i konwencjonalny interfejs wiersza polecenia. Jest napisane w języku C, używa Biblioteki Naukowej GNU do jej procedur matematycznych oraz plotutils do generowania wykresów. Jest to bezpłatna wymiana dla własnego programu SPSS (od firmy IBM) przewidywana z całą pewnością, co będzie dalej, dzięki czemu można podejmować mądrzejsze decyzje, rozwiązywać problemy i poprawić wyniki. KNIME to przyjazny dla użytkownika graficzny stół roboczy dla całego procesu analizy: dostęp do danych, transformacja danych, wstępne śledztwo, analityka predykcyjna, wizualizacja i raportowanie. Otwarta platforma integracji oferuje ponad 1000 modułów (węzły) Orange jest wizualizacją danych otwartych dla początkujących i ekspertów. Wydobywanie danych przez programowanie wizualne lub skrypty Pythona. Komponenty do nauki maszyn. Dodatki do bioinformatyki i wydobywania tekstów. Wyposażony w funkcje do analizy danych. 7. Apache Mahout Apache Mahout to projekt Apache, który umożliwia tworzenie bezpłatnych implementacji algorytmów uczenia maszynowego rozproszonego lub w inny sposób skalowalnego na platformie Hadoop. Obecnie Mahout obsługuje głównie cztery przypadki użycia: Rekomendacja wydobywa użytkownika 8217, a następnie próbuje znaleźć elementy, które użytkownicy mogą chcieć. Klastrowanie zajmuje np. dokumentów tekstowych i grupuje je w grupy powiązanych ze sobą dokumentów. Klasyfikacja dowiaduje się z istniejących dokumentów skategoryzowanych, jakiego rodzaju dokumenty określonej kategorii wyglądają i może przypisać nieznakowane dokumenty do (miejmy nadzieję) poprawnej kategorii. Często zdarza się, że górnictwo elementów zawiera grupy elementów (wyrażenia w sesji zapytań, zawartość koszyka) i identyfikuje, które poszczególne elementy zwykle pojawiają się razem. 8. jHepWork jHepWork (lub 8220jWork8221) to środowisko do obliczania naukowego, analizy danych i wizualizacji danych przeznaczonych dla naukowców, inżynierów i studentów. Program zawiera wiele pakietów oprogramowania open source w spójny interfejs, wykorzystując koncepcję skryptowania, a nie tylko GUI lub koncepcję makr. Program jHepWork może być używany wszędzie tam, gdzie niezbędna jest analiza dużej ilości danych liczbowych, eksploracji danych, analizy statystycznej i matematyki (nauki przyrodnicze, inżynieria, modelowanie i analiza rynków finansowych). Rattle (Narzędzie analityczne R Learns Easily) prezentuje statystyczne i wizualne podsumowanie danych, przekształca dane w formularze, które można łatwo modelować, tworzy zarówno modele nienadzorowane, jak i nadzorowane z danych, przedstawia graficznie modele i zdobywa nowe zestawy danych. Jest wolnym i otwartym źródłem narzędzi do tworzenia danych źródłowych napisanych w języku statystycznym R przy użyciu interfejsu graficznego Gnome. Działa pod GNULinux, Macintosh OS X i MSWindows. Rattle jest używany w biznesie, rządzie, badaniach i nauczaniu górnictwa danych w Australii i na arenie międzynarodowej. Doradca Specjalista ForexTrader Ze względu na unikalne cechy różnych par walutowych, wiele strategicznych strategii ilościowych jest projektowanych z określoną parą walut. Chociaż może to przynieść wiele korzystnych strategii handlowych, istnieją również zalety opracowywania strategii, które mogą być sprzedawane w wielu parach walutowych. Wprowadza to element dywersyfikacji, który może zapewnić dodatkowy poziom ochrony przed stratami. Daniel Fernandez niedawno opublikował system, który zaprojektował, aby handlować na każdym z czterech głównych firm Forex. Jego celem było znalezienie systemu, który wytworzyłby 20-letni rejestr zysków na kursach EURUSD, GBPUSD, USDJPY i USDCHF. Daniel wykorzystuje podejście do górnictwa danych, aby opracować strategię obrony czterech głównych firm Forex. Aby zbudować swój system, Daniel wykorzystał swoje oprogramowanie do wyszukiwania danych w celu określenia sygnałów wejściowych i wyjściowych, które w ciągu ostatnich 20 lat przyniosły opłacalną strategię handlową dla każdej z czterech par walutowych. Co on wymyśla to połączenie trzech reguł opartych na cenach, które stanowią podstawę strategii Forex Majorors. Daniel8217s Strategia Forex Senior Strategy Daniel8217s Strategia Forex Majors jest bardzo prosta, ponieważ zawsze ma pozycję długą lub krótką, w każdej z czterech par waluty, którą prowadzi handel. Opiera wszystkie swoje transakcje na dziennych wykresach. Strategia trwa długo, gdy spełnione są trzy następujące warunki: Strategia idzie krótko, gdy spełnione są następujące trzy warunki: Jak widać, strategia jest zasadniczo zoptymalizowana pod względem strategii. Ma to sens, ponieważ Daniel stwierdza na początku jego artykułu, że długoterminowy trend po strategii jest na ogół najlepszą strategią handlu wieloma rynkami. Jedną dodatkową zasadą, którą wykorzystuje strategia Daniel8217s, jest stop loss-based ATR. Stała stop loss jest ustawiona na 180 z 20-dniowego ATR. Jeśli stop-loss jest wyzwalany, strategia pozostaje poza rynkiem, dopóki nie zostanie wygenerowany sygnał w przeciwnym kierunku. Testowanie wskazuje, że ponowne wejście na sygnał w tym samym kierunku negatywnie wpływa na wydajność. Wyniki testów zwrotnych Wyniki testów, które Daniel zamieścił w swoim tekście dowodzą, że strategia ta była opłacalna. Przyniósł wskaźnik wygranej 45, współczynnik zysku 1,38, a stosunek wynagrodzenia do ryzyka 1,68. Najbardziej zaniepokojony strategią Daniel8217 był fakt, że maksymalny okres wypłaty był bardzo długi. Według liczb Daniel8217s, średni roczny zwrot wynosi 9,67. To składało się z 16 lat zysku, 4 lat traci, a rok, które zasadniczo łamały się. Najlepszym rokiem był zwrot 37.76, a najgorszym rokem była strata 20.2. Daniel zauważa, że ​​ten system nie stanowi dobrej samodzielnej strategii ze względu na jej zwrot w stosunku do maksymalnych wypłat. Sugeruje on jednak, że może być interesującym elementem większej, wieloplatformowej strategii. Poniżej przedstawiono kilka bezpłatnych narzędzi typu open source dla aplikacji do wyszukiwania danych. Niektóre z nich są bezpłatne tylko dla celów non-profit. Proszę sprawdzić odpowiednie strony internetowe pod kątem szczegółów licencji. R IDEEditors R - środowisko programistyczne dla komputerów i grafiki statystycznej RStudio - IDE dla R Tinn-R - bezpłatny GUI dla języka R i środowiska. Data Mining Software Weka - oprogramowanie open source do szybkiego wyszukiwania danych RapidMiner - system open-source do kopiowania danych i tekstów KNIME - platforma integracji, przetwarzania, analizy i eksploracji danych typu open source Biblioteka maszynowa Mahout - zestawy. Wspiera zalecenia dotyczące wydobycia, klastrowania, klasyfikacji i częstego kopiowania elementów. Rattle - interfejs GUI do wyszukiwania danych przy użyciu klastra R ClUTo - pakiet oprogramowania do grupowania zestawów danych o małej i wysokiej rozdzielczości fastcluster - szybkie hierarchiczne procedury klastrowania dla reguł reguł asocjacji reguł asocjacyjnych R i Pythona TraMineR - pakiet R do tworzenia i wizualizacji danych sekwencyjnych Analiza sieci Gephi - interaktywna platforma wizualizacji i poszukiwań dla sieci i systemów złożonych, dynamiczne i hierarchiczne wykresy Pajek - bezpłatne narzędzie do dużych analiz sieci i wizualizacji CFinder - wolne oprogramowanie do wyszukiwania i wizualizacji nakładających się gęstych grup węzłów w sieci Metoda Perkolacji Klikania (CPM) Analiza danych przestrzennych procesu górniczego GeoDa - wolne oprogramowanie do analizy danych przestrzennych CLAVIN - pakiet oprogramowania do otwartego oprogramowania do geotagowania dokumentów i geoparsowania dokumentów, który wykorzystuje zależność kontekstową z podziałem geograficznym