Forex Tietojen Louhintaa Työkalu

Johdatus FX Data Mining - ohjelmaan Mahdollistaa yksinkertaisen ja nopean käyttöönoton yhden mielenkiintoisimmista kentistä tänään - Data Mining. Laaja valikoima Data Mining - sovelluksia. Meidän olisi integroitava Data Mining FX-kaupankäynnissämme. FX, FOREX tai Foreign Exchange FX ovat suurimmat markkinat päivittäisen kaupankäynnin volyymien osalta. Se on kolme pääasiallista osallistujaa: isot pojat, välitaso ja yksinkertaiset kauppiaat kuten sinä ja minä. Se on keinotteleva, mikä tarkoittaa suurimman osan ajasta, ettemme vaihda tavaroita. Huolehdimme vain erosta ja haluamme ostaa alhaisen ja myydä korkealla tai myydä korkealla ja ostaa alhainen. Lyhyellä tai pitkällä toiminnalla voimme saada pipoja. Kaupankäyntimäärästä riippuen pipin arvo voi vaihdella yhdestä prosentista 10: een tai enemmän. Tämä on tärkein tapa ansaita rahaa FX-markkinoilla (rinnalla Carry Trade, Brokering, Arbitrage ja paljon muuta). Huomaa, että FX-markkinat ovat valtavat, mutta sopivat kaikille pelaajille. Ajattele FX-markkinoita äärettömänä supermarketina äärettömän paljon tuotteita ja asiakkaita, mutta sillä on myös ääretön määrä kassareita. Se tarkoittaa, että kaikille on yhtäläiset mahdollisuudet. Data Mining ja Machine Learning Data Mining on tietojenkäsittelytieteen kypsä osa-alue. Se on noin paljon tietoa ja ei-triviaalista hyödyntää hyödyllistä tietoa massiivisista tietomääristä. Se on tehty älykkäässä tietojenkäsittelyssä koneen oppimisalgoritmien avulla. Data Mining ei ole vain CRUD (luo, lue, päivitä ja poista). Meillä on useita Data Mining - menetelmiä. Täten menetelmät ja jotkin sovellukset. Luokittelu - luokittelu sähköpostiin roskapostiksi, luokittelu liiketoimeen petoksi. Association - YouTube ehdottaa meille uusia videoita, jotka perustuvat historiaamme. Amazon ehdottaa meille lisää kohteita kassan aikana. Klusterointi - jäsentämättömien tietojen, kuten talousuutisten ja mielipiteiden, analysointi yhteisten ryhmien löytämiseksi. Prosessin kaivostoiminta - tarkastellaan puhelunoperaattoreiden lokeja tehottoman toiminnan löytämiseksi. Tekstin kaivostoiminta - kaivosuutiset tai tekninen analyysi kuvien tunnistamiselle. Algorithmic Trading on kaupankäynnin algoritmin automaattinen toteutus. Meidän tapauksessamme kaupankäynnin algoritmi tulee kaivostoiminnasta. Automaattinen kaupankäynti tekee joku ohjelmointikielen kuningas. Nopeus ja kestävyys ovat tärkeitä asioita tässä: ihmiskauppias ei voi voittaa tietokoneohjelmia näistä ominaisuuksista. Se voi olla HFT (High Frequency Trading) ja alhainen ohjelmointi (C) tai pitkän aikavälin kaupankäynti ja korkeatasoinen ohjelmointi (kuten Java). Mix algoritmikauppa ja data mining Mixing Data Mining on algoritmisessa kaupankäynnissä tärkeä. Tärkeintä on tietoja. Yksinkertainen periaate tarkoittaa, että jos tietosi eivät ole tarpeeksi hyviä, mallisi eivät ole tarpeeksi hyviä (GIGO). Kyse on mallin luomisesta, sen toteuttamisesta ja testaamisesta (kuten aina). Tällä hetkellä virta on enimmäkseen manuaalinen. Data Mining - ohjelmisto Tietolähteiden alalla on monia avoimen lähdekoodin ohjelmistoasetuksia. WEKA on Data Mining - kehys, joka on peräisin Waikaton yliopistosta, Hamiltonista, Uudesta-Seelannista. WEKA on kirjoitettu Java-ohjelmalla ja sillä on suuri sovellusliittymä. Lisäksi sinulla on toteutuksia suurimmalle osalle tunnetuista koneen oppimisalgoritmeista. Hyvien työkalujen seos on elintärkeää. On olemassa liikaa mahdollisia kaupankäyntimalleja. Kolikon laskeminen on tyhmä kauppajärjestelmä, mutta sen kaupankäyntijärjestelmä. Tarvitsemme Data Miningin löytääksemme kultaa. Hyviä työkaluja on helppo saada niin paljon onnea kaivosteollisuudelle. Jos etsit lisätietoja tieteellisestä FX-kaupankäynnistä, seuraava vaihe on tutkia Data Mining - työkaluja ja historiallisia tietoja. Käy algonellilla saadaksesi lisätietoja. Löydät meidät twitteristä. Facebook. Google. LinkedIn ja WordPress. Parhaat Data Mining työkalut voit käyttää ilmaiseksi yrityksesi perjantaina 8. maaliskuuta 2013 klo 02:01. Tietojen kaivostoiminta tai 8220 Tietämyksen etsiminen tietokannoissa8221 on prosessi, jolla löydetään kuviot suurissa datajoukkoissa, joissa on tekoäly, koneoppiminen, tilastot ja tietokantajärjestelmät. Tietojenkäsittelyprosessin yleistavoitteena on tietojen poistaminen datajoukosta ja sen muuntaminen ymmärrettäväksi rakenteeksi jatkokäyttöä varten. Tässä on yksinkertainen mutta kiehtova esimerkki siitä, miten tiedonlouhinta auttoi poistamaan väärät oletukset ja johtopäätökset tytöistä ja ryhtymään toimiin valtavilla sosiaalisilla vaikutuksilla. Pitkästä aikaa tyttöjen koulunkäynnin keskeyttämisen suuruus selittyy sosiologisilla ja kulttuurisilla hypoteeseilla: alkuperäiskansat eivät kannata tyttöjä, vanhemmat kohtelevat tyttöjä eri tavalla, tytöt työnnetään aikaisemmin naimisiin tai ovat paljon töitä kuin pojat. Jotkut käyttävät taloudellisia teorioita, spekuloivat, että tyttöjen koulutusta ei näy näissä yhteiskunnissa hyvänä investointina. Sitten, 1990-luvulla, tuli joukko nuoria tietomiehiä, jotka liittyivät useita kouluja kirjaa poissaoloista ja hitaasti huomasi, että tytöt olivat kadonneita kouluja muutaman päivän joka kuukausi, upea säännöllisyys ja ennustettavuus. Hieman enemmän analyysiä paljastaa, että tytöt olivat kadonneet kouluja enimmäkseen kuukautisten aikana ja koska heillä ei ollut turvallista tapaa tuntea olonsa puhtaaksi ja mukavaksi koulunkäynnin aikana. Seurauksena 8220million tyttöä, jotka elävät kehitysmaissa, kuten Ugandassa, ohittavat korkeintaan 20 lukuvuotta, koska heillä ei ole varaa ostaa valtavirran saniteettituotteita, kun he kuukautuvat. Tämä tarkoituksellinen poissaololla on valtavia vaikutuksia tyttöihin8217 koulutukseen ja akateemiseen potentiaaliin.8221 8211 Afripads Länsi-maissa ja Aasiassa yritykset ja hallitukset käyttävät tiedonhankintaa tekemään suuria löytöjä. Voimme tehdä samoin Afrikassa. Siellä on lukuisia ilmaisia ​​työkaluja. Olen kerännyt parhaan niistä täältä. Kokeile sitä, aloita hitaasti mutta kestä kärsivällisyydellä. Se voisi tuottaa hämmästyttäviä ja muunneltavia tuloksia, kuten Afripads on nyt avustanut afrikkalaisia ​​tyttöjä kouluun. (Voit myös ladata MIT Open - kurssimateriaaleja Data Mining - palvelusta) 1. RapidMiner RapidMiner on epäilemättä maailman johtava avoimen lähdekoodin tiedonsiirtojärjestelmä. Se on saatavana erillisenä sovelluksena tietojen analysointiin ja tiedonhankintakoneeksi omien tuotteiden integroimiseksi. Tuhannet RapidMiner-sovellukset yli 40 maassa antavat käyttäjilleen kilpailuetua. 2. RapidAnalytics RapidMiner on kehittänyt tehokkaan moottorin analyyttiselle ETL: lle, tietojen analysoinnille ja ennakoiville raportoinnille. Uusi liiketoiminnan analytiikkapalvelin RapidAnalytics on keskeinen tuote kaikkien liiketoiminnan kannalta tärkeiden tietojen analysointitehtävien kannalta ja virstanpylväs liiketoimintaanalyysille. Weka on kokoelma koneen oppimisalgoritmeja tiedonhankintatehtäviin. Algoritmeja voidaan joko soveltaa suoraan tietokokonaisuuteen tai kutsua omasta Java-koodista. Weka sisältää työkaluja tietojen esikäsittelyyn, luokitteluun, regressioon, klusterointiin, yhdistämissääntöihin ja visualisointiin. Se soveltuu hyvin myös uusien koneenkoulutusohjelmien kehittämiseen. PSPP on näytteenottotietojen tilastollisen analyysin ohjelma. Siinä on graafinen käyttöliittymä ja perinteinen komentoriviliitäntä. Se on kirjoitettu C: ssä, käyttää sen matemaattisia rutiineja GNU: n tieteellisessä kirjastossa ja graafien luomiseen. Se on SPSS: n (IBM: n) omistaman ohjelman vapaa korvaus, joka luottaa siihen, mitä seuraavaksi tapahtuu, jotta voit tehdä älykkäämpiä päätöksiä, ratkaista ongelmia ja parantaa tuloksia. KNIME on helppokäyttöinen graafinen työpöytä koko analyysiprosessille: tiedonsiirto, tietojen muuntaminen, alustava tutkimus, tehokas ennustava analyysi, visualisointi ja raportointi. Avoin integrointialusta tarjoaa yli 1000 moduulia (solmut) Orange on avoimen lähdekoodin tietojen visualisointi ja analyysi aloittelijoille ja asiantuntijoille. Tiedonlaskenta visuaalisen ohjelmoinnin tai Python-komentosarjan avulla. Koneen oppimisen osat. Bioinformatiikan ja tekstinlouhinnan lisäosat. Pakattu ominaisuustietojen analysointiin. 7. Apache Mahout Apache Mahout on Apache-projekti, joka tuottaa hajautettujen tai muulla tavoin skaalautuvien konekielisten algoritmien käyttöönottoa Hadoop-alustalla. Tällä hetkellä Mahout tukee pääasiassa neljää käyttötapausta: Suosituskaivostoiminta vie käyttäjiä8217 käyttäytymistä ja yrittää löytää kohteita, jotka käyttäjät pitävät. Klusterointi kestää esim. tekstitiedostoja ja ryhmittelee ne paikallisiin aiheisiin liittyviin asiakirjoihin. Luokittelu oppii luokiteltujen asiakirjojen olemassaolosta, mitä tietyn luokan asiakirjat näyttävät, ja pystyy antamaan merkitsemättömiä asiakirjoja (toivottavasti) oikealle luokalle. Usein kohteiden kaivostoiminta vie joukon kohderyhmiä (termit kyselyistunnossa, ostoskorin sisältö) ja tunnistaa, mitkä yksittäiset kohteet yleensä näkyvät yhdessä. 8. jHepWork jHepWork (tai 8220jWork8221) on tiedemiehille, insinööreille ja opiskelijoille suunniteltu tieteellinen laskenta, tietojen analysointi ja tietojen visualisointiympäristö. Ohjelma sisältää monia avoimen lähdekoodin ohjelmistopaketteja johdonmukaiseen käyttöliittymään käsikirjoituksen käsitteen avulla, eikä vain GUI - tai makroperusteisesta käsitteestä. jHepWorkia voidaan käyttää kaikkialla, missä suuri numeeristen tietomäärien analysointi, tiedonhankinta, tilastollinen analyysi ja matematiikka ovat välttämättömiä (luonnontieteet, tekniikka, mallinnus ja rahoitusmarkkinoiden analyysi). Rattle (R-analyyttinen työkalu oppii helposti) esittää tilastollisia ja visuaalisia yhteenvetoja tietoja, muuntaa tiedot lomakkeita, jotka voidaan helposti mallintaa, rakentaa sekä valvomaton ja valvottu malleja tietoja, esittelee suorituskykyä malleja graafisesti, ja uusia tiedostoja. Se on ilmainen ja avoimen lähdekoodin tiedonhaun työkalu, joka on kirjoitettu tilastollisella kielellä G käyttäen Gnome-graafista käyttöliittymää. Se toimii GNULinux, Macintosh OS X ja MSWindows. Meteliradan asiantuntijaryhmä Monipuolisten valuuttaparien ainutlaatuisten ominaisuuksien ansiosta monet kvantitatiiviset Forex-strategiat on suunniteltu tietyn valuuttaparin huomioon ottaen. Vaikka tämä voi tuottaa monia kannattavia kaupankäyntistrategioita, on myös etua sellaisten strategioiden kehittämisessä, joita voidaan käyttää useiden valuuttaparien kautta. Tämä tuo esiin monipuolistumisen elementin, joka voi tarjota ylimääräisen alasuojauksen tason. Daniel Fernandez julkaisi äskettäin järjestelmän, jonka hän suunnitteli kaupan neljällä Forex-suuralueella. Hänen tavoitteenaan oli löytää järjestelmä, joka olisi tuottanut 20 vuoden mittaisen tuloksen EURUSD: n, GBPUSD: n, USDJPY: n ja USDCHF: n kannattavasta kaupankäynnistä. Daniel käyttää tiedonlouhintamenetelmää kehittääkseen strategian neljän Forex-suurten yhtiöiden kaupankäynnille. Järjestelmän rakentamiseksi Daniel käytti tietojenkäsittelyohjelmistoaan määritelläkseen tulo - ja lähtösignaaleja, jotka olisivat tuottaneet kannattavan kaupankäyntistrategian kullekin neljästä valuuttaparista viimeisten 20 vuoden aikana. Hänen mukaansa on kolme hintapohjaista sääntöä, jotka muodostavat Forex Majors - strategiansa perustan. Daniel8217s Forex Majors strategia Daniel8217s Forex Majors strategia on hyvin yksinkertainen, koska sillä on aina joko pitkä tai lyhyt asema kussakin neljän valuuttaparin kaupassa. Se perustuu kaikkiin kauppoihinsa päivittäisiin kaavioihin. Strategia kestää kauan, kun seuraavat kolme ehtoa täyttyvät: Strategia on lyhyt, kun seuraavat kolme ehtoa täyttyvät: Kuten näette, strategia on pohjimmiltaan strategian mukainen optimoitu trendi. Tämä on järkevää, koska Daniel toteaa artikkelinsa alussa, että pitkän aikavälin trendit seuraavat strategiat ovat yleensä parhaat strategiat useiden markkinoiden kaupankäynnille. Yksi ylimääräinen sääntö, jota Daniel8217s-strategia käyttää, on ATR-pohjainen stop-loss. Kiinteä pysähtymisaste asetetaan 180: een 20 päivän ATR: stä. Jos stop-loss käynnistyy, strategia jää pois markkinoilta, kunnes signaali syntyy vastakkaiseen suuntaan. Testaus osoittaa, että signaalin uudelleen syöttäminen samaan suuntaan vaikuttaa negatiivisesti suorituskykyyn. Suorituskyky Backtesting Danielin mukaan tekemästään jälkikäteen tehdyistä tuloksista kävi ilmi, että strategia oli varsin kannattava. Se tuotti voitto-suhde 45, voitto-arvo 1,38 ja palkkio-riski-suhde 1,68. Daniel8217: n suurin huolenaihe strategiasta oli se, että maksimiraja-aika oli hyvin pitkä aika. Daniel8217s-numeroiden mukaan keskimääräinen vuosituotto oli 9,67. Tämä koostui 16 kannattavaa vuotta, 4 menettää vuotta ja yksi vuosi, joka pohjimmiltaan rikkoi tasaisesti. Paras vuosi oli 37,76, ja huonoin vuosi oli 20,2. Daniel huomauttaa, että tämä järjestelmä ei olisi hyvä standalone-strategia, koska sen tuotto suhteessa maksimirajoituksiin. Hän kuitenkin ehdottaa, että se voisi olla mielenkiintoinen osa suurempaa, monijärjestelmästrategiaa. Seuraavassa on muutamia vapaita ja avoimia lähdekoodeja työkaluja tiedonlouhintasovelluksiin. Jotkut niistä ovat ilmaisia ​​vain voittoa tavoittelemattomille käyttäjille. Tarkista lisenssin yksityiskohdista vastaavat sivustot. R IDEEditors R - vapaa ohjelmistoympäristö tilastolliseen laskentaan ja graafiseen muotoon RStudio - IDE R Tinn-R: lle - ilmainen käyttöliittymä R-kielelle ja ympäristölle. Data Mining - ohjelmisto Weka - avoimen lähdekoodin tiedonhankintaohjelmisto RapidMiner - avoimen lähdekoodin tiedon ja tekstinlouhinnan järjestelmä KNIME - avoimen lähdekoodin tietojen integrointi, käsittely, analysointi ja etsintäalusta Mahout-koneen oppimiskirjasto - sarjaa. Se tukee suosituksia kaivostoiminnasta, klusteroinnista, luokittelusta ja usein kohteiden kaivamisesta. Rattle - graafinen käyttöliittymä, jossa käytetään R-klusterointia CLUTO - ohjelmistopaketti klusteroitujen alhaisten ja suurimittaisten datasetkien ryhmittelyyn - nopeat hierarkkiset klusterointirutiinit R - ja Python-yhdistyssääntöihin Sekvenssianalyysi TraMineR - R-paketti kaivostoimintaan ja visualisointiin Verkkoanalyysi Gephi - interaktiivinen visualisointi - ja etsintäalusta verkkoihin ja monimutkaisiin järjestelmiin, dynaamisiin ja hierarkkisiin kaavioihin Pajek - ilmainen työkalu suuriin verkkoanalyyseihin ja visualisointiin CFinder - ilmainen ohjelmisto löytää ja visualisoida päällekkäisiä tiheitä solmupisteitä verkkoihin tilastollisten tietojen analysoinnissa (CPM) Prosessikaivosten tilatietojen analysointi GeoDa - vapaan ohjelmiston paikkatietojen analysointiin CLAVIN - avoimen lähdekoodin ohjelmistopaketti asiakirjan geotagging - ja geoparkausohjelmille, joka käyttää kontekstipohjaista maantieteellistä kokonaisuuden resoluutiota