Forex Data Mining

Introduction à FX Data Mining Permet de faire une introduction simple et rapide à l'un des champs les plus intéressants aujourd'hui - Data Mining. Il existe un large éventail d'applications de Data Mining. Nous devrions intégrer Data Mining dans nos opérations sur devises. FX, FOREX ou Foreign Exchange FX est le plus grand marché en termes de volume quotidien négocié. Il a trois niveaux principaux de participants: les grands garçons, le niveau intermédiaire et les commerçants simples comme vous et moi. Il a une nature spéculative, ce qui signifie que la plupart du temps nous n'échangons pas de marchandises. Nous nous soucions seulement de la différence et souhaitent acheter bas et vendre haut ou vendre haut et acheter bas. Par des opérations courtes ou longues nous pouvons gagner des pépins. Selon votre volume de trading, la valeur pip peut varier de un cent à 10 et plus. C'est la principale façon de faire de l'argent sur le marché FX (avec Carry Trade, Brokering, Arbitrage et plus). Notez que le marché FX est énorme, mais convient à tous les niveaux de joueurs. Pensez au marché FX comme un supermarché infini avec un nombre infini de produits et de clients, mais il a aussi un nombre infini de caissiers. Cela signifie qu'il y a autant de possibilités pour tous. L'exploration de données et l'apprentissage par ordinateur L'exploration de données est un sous-domaine matures de l'informatique. Il s'agit d'un grand nombre de données et d'une extraction non trivial des connaissances utilisables provenant de quantités massives de données. Son fait par le traitement intelligent des données en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique. L'exploration de données n'est pas seulement CRUD (Créer, Lire, Mettre à jour et Supprimer). Nous avons plusieurs méthodes de Data Mining. Par la présente les méthodes et certaines applications. Classification - classement du courrier électronique comme spam, classement d'une transaction comme fraude. Association - YouTube nous propose de nouvelles vidéos basées sur notre histoire. Amazon suggère plus d'articles lors de la caisse. Clustering - analyse des données non structurées telles que les nouvelles économiques et les opinions pour trouver des groupes communs. Process Mining - examine les journaux des opérateurs d'appels afin de trouver des opérations inefficaces. Text Mining - nouvelles minières ou analyse technique pour la reconnaissance des formes. Algorithmic Trading est une exécution automatisée d'un algorithme de trading. Dans notre cas, l'algorithme de négociation provient de l'exploitation minière. Le commerce automatisé est fait par un roi de langage de programmation. Vitesse et robustesse sont des points clés ici: commerçant humain ne peut pas battre le programme informatique au sujet de ces attributs. Il pourrait être HFT (High Frequency Trading) et de programmation de bas niveau (comme C) ou de négociation à long terme et de programmation de haut niveau (comme Java). Mix Algorithmic Trading avec Data Mining Mixing Data Mining dans Algorithmic Trading est important. La chose la plus importante est les données. Un principe simple indique que si vos données ne sont pas assez bonnes, vos modèles ne seront pas assez bons (GIGO). Il s'agit de créer un modèle, de le mettre en œuvre et de le tester (comme toujours). Actuellement, ce flux est principalement manuel. Logiciel d'exploration de données Il existe de nombreuses options de logiciel libre dans le domaine de l'exploration de données. WEKA est un cadre de Data Mining originaire de l'Université de Waikato, Hamilton (Nouvelle-Zélande). WEKA est écrit en Java et dispose d'une grande API. Aussi, vous avez des implémentations pour la plupart des algorithmes bien connus Machine Learning. Le mélange de bons outils est essentiel. Il y a trop de modèles commerciaux possibles. Lancer une pièce de monnaie est un système de commerce stupide, mais c'est un système commercial. Nous avons besoin de Data Mining pour trouver l'or. De bons outils sont faciles à obtenir si bonne chance avec l'exploitation minière. Si vous cherchez plus d'informations sur les échanges de FX scientifiques votre prochaine étape est d'explorer les outils de Data Mining et les données historiques. Visitez algonell pour plus de détails. Vous pouvez nous trouver sur twitter. Facebook. Google. LinkedIn et WordPress. Minage de données une stratégie de Majors Forex En raison des caractéristiques uniques de différentes paires de devises, de nombreuses stratégies quantitatives de Forex sont conçus avec une paire de devises spécifiques à l'esprit. Bien que cela puisse produire de nombreuses stratégies commerciales rentables, il existe également des avantages à développer des stratégies qui peuvent être échangées à travers plusieurs paires de devises. Cela introduit un élément de diversification qui peut fournir un niveau supplémentaire de protection contre la baisse. Daniel Fernandez a récemment publié un système qu'il a conçu pour le commerce sur chacun des quatre majors Forex. Son objectif était de trouver un système qui aurait produit un historique de 20 ans de négociation rentable sur EUR / USD, GBP / USD, USD / JPY et USD / CHF. Daniel utilise une approche d'exploration de données pour développer une stratégie pour le commerce des quatre majors Forex. Afin de construire son système, Daniel a utilisé son logiciel d'exploration de données pour définir les signaux d'entrée et de sortie qui auraient produit une stratégie commerciale rentable sur chacune des quatre paires de devises au cours des 20 dernières années. Ce qu'il vient avec est une combinaison de trois règles basées sur le prix qui forment la base de sa stratégie de Majors Forex. Daniel8217s Forex Majors stratégie Daniel8217s Forex Majors stratégie est très simple en ce sens qu'il a toujours une position, longue ou courte, dans chacune des quatre paires de devises qu'il trades. Il base tous ses métiers sur les graphiques quotidiens. La stratégie est longue lorsque les trois conditions suivantes sont remplies: La stratégie est courte lorsque les trois conditions suivantes sont remplies: Comme vous pouvez le constater, la stratégie est fondamentalement une tendance optimisée suivant la stratégie. Cela est logique, parce que Daniel déclare au début de son article que la tendance à long terme des stratégies suivantes sont généralement les meilleures stratégies pour le commerce de multiples marchés. Une autre règle que la stratégie de Daniel8217s utilise est une stop-loss basée sur ATR. La perte d'arrêt fixe est fixée à 180 ° C de l'ATR de 20 jours. Si la stop-loss est déclenchée, la stratégie reste hors du marché jusqu'à ce qu'un signal soit généré dans la direction opposée. Les tests indiquent que la réintroduction sur un signal dans la même direction a affecté négativement les performances. Backtesting Performance Les résultats de backtesting que Daniel a inclus dans son post montrent que la stratégie était très rentable. Il a produit un ratio de gain de 45, un facteur de profit de 1,38, et un ratio récompense à risque de 1,68. La plus grande préoccupation de Daniel8217 au sujet de la stratégie était que la période maximale de tirage représentait un temps très long. Selon les chiffres de Daniel 8217, le rendement annuel moyen était de 9,67. Il s'agissait de 16 années rentables, 4 années de perte, et un an qui a fondamentalement cassé même. La meilleure année a été un retour de 37,76, et la pire année a été une perte de 20,2. Daniel note que ce système ne représenterait pas une bonne stratégie autonome en raison de ses rendements par rapport aux tirages maximaux. Cependant, il suggère que ce pourrait être une pièce intéressante d'une plus grande stratégie multi-système. Attendre Si vous avez besoin d'informations supplémentaires pour voir comment TradeMiner peut vous aider dans votre négociation. Le logiciel TradeMiner identifie les tendances saisonnières historiques et les cycles de marché Une méthodologie scientifiquement documentée: ajustez les critères pour obtenir des résultats immédiats des tendances historiques La recherche des tendances saisonnières historiques se fait simplement en interagissant avec le paragraphe comme indiqué ci-dessus. Rechercher des tendances par mois ou pour un symbole spécifique Définir la précision historique minimale (c.-à-d. 80 pourcentage de victoires historiques sur dix ans signifiera qu'au moins 8 des 10 dernières années auraient dû être en ligne avec la tendance saisonnière.) Ou Développer les jours de bourse. Cela indique la durée du nombre de jours que vous souhaitez que la tendance à être (c'est-à-dire 15 jours de négociation à 45 jours de bourse est à la recherche pour les tendances qui durent trois semaines à neuf semaines.) Sélectionnez combien d'années à regarder en arrière. Cette option vous permet de définir le nombre minimal d'années que TradeMiner examinera pour retrouver les tendances historiques. Les filtres éliminent les tendances qui se chevauchent (c'est-à-dire les tendances qui commencent le même jour mais qui se terminent à des jours différents ou qui se chevauchent du tout.) Sélectionner Dig Now explore la base de données historique et identifie les tendances et les cycles qui correspondent à vos critères. TradeMiner classera les résultats historiques selon un système de classement propriétaire. Ce système classe plus haut les pics avec les plus grands gains historiques dans le plus court laps de temps, avec le moins de risque historique. Le score de classement fonctionne sur une échelle de zéro à cinq, et comprend une clé facile à lire, codé par couleur. Analyser les graphiques La variété de graphiques dans TradeMiner vous permet de voir les résultats des années précédentes, d'identifier le risque historique par rapport à la récompense et de consulter les relevés détaillés des tendances des années passées. Visuellement voir la tendance historique et de voir les résultats des années passées. Dans TradeMiner vous pouvez sélectionner n'importe lequel des graphiques suivants et ils apparaîtront dans la fenêtre de graphique inférieure plus grande. Cette vue plus large fournit et des détails supplémentaires pour tout commerce choisi. Graphique historique d'équité Graphique Historique des ratios vs récompense année par année Détails sur le commerce