Friday, 20 April 2018

Análise de dados históricos forex


Razões de Posição Histórica Forex.
Veja quanto tempo - as posições curtas dos clientes da OANDA evoluíram ao longo do tempo.
O gráfico a seguir mostra a tendência histórica das posições long-short na plataforma fxTrade ao lado do preço de mercado para o par de moedas e o período de tempo selecionados. Observe que o gráfico da Posição Líquida é calculado subtraindo a porcentagem de posições curtas de posições longas. Por exemplo, uma posição líquida de + 20% para EUR / USD significa que as percentagens de posições EUR / USD de curto e longo prazo foram 60 e 40%, respectivamente (60% Longo - 40% Curto = Líquido Longo de 20%).
Perguntas frequentes.
Q: & # 160; Qual é o alinhamento do tempo e a frequência dos instantâneos de dados?
A: & # 160; O alinhamento de tempo e a frequência dos dados apresentados são os seguintes:
Q: & # 160; Como você calcula a porcentagem de relação curta no CSV baixado?
A: & # 160; No download do CSV, nós fornecemos a relação percentual longa, mas como a relação longo + curto deve ser igual a 100%, você pode calcular a porcentagem de relação curta simplesmente começando com 100% e subtraindo a porcentagem de proporção longa . Por exemplo, se a proporção de proporção longa for 68%, isso significa que o percentual curto é 100% - 68% = 32%.
Q: & # 160; No CSV baixado, em que formato o campo do timestamp está dentro?
A: & # 160; O campo timestamp no CSV baixado está no formato Time Unix. Você pode convertê-lo em seu formato de fuso horário local de várias maneiras, por exemplo, indo para epochconverter /.
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O que é análise de dados históricos?
Na arena da negociação ativa, os participantes do mercado dedicam tempo e esforço substanciais para obter informações sobre como o comportamento do passado de um mercado se relaciona com seu futuro. A aquisição de dados de mercado em tempo hábil e as principais ofertas de fundos das grandes empresas, com empresas em todo o mundo gastando quase US $ 27 bilhões em informações relacionadas ao mercado anualmente. 1) Retrieved 3 de janeiro de 2017 prnewswire / news-releases / global-spend-on-financial-market-data & # 8211; news-show-strong-growth-in-2015before-the-impact-of-currency & # 8211; burton - taylor-report-300233317.html Não importa se a abordagem do mercado se baseia em análises fundamentais ou técnicas, a rentabilidade depende do reconhecimento de oportunidades futuras e da eliminação de erros passados.
A análise de dados históricos é o estudo do comportamento do mercado durante um determinado período de tempo. A frase & # 8220; comportamento do mercado & # 8221; é usado em referência às muitas facetas diferentes do mercado e suas interações. Os dados registados relacionados ao mercado, tais como preço, volatilidade e volume, podem ser quantificados e estudados durante um período definido.
Através de um exame detalhado do comportamento passado de um mercado, os comerciantes e os investidores podem obter perspectivas sobre o funcionamento interno desse mercado. As informações obtidas ao longo do processo podem ser úteis no desenvolvimento de um plano de negociação viável ou na melhoria de uma metodologia existente.
A análise de dados históricos relativa a uma segurança ou mercado individual pode ser útil de várias formas:
Perspectiva do mercado: o estudo extensivo do comportamento passado de um instrumento ou mercado financeiro pode fornecer ao comerciante uma idéia de quais características exibidas são normais e extraordinárias. Desenvolvimento do sistema: uma definição clara de quando, o quê e como negociar um determinado mercado são os pontos de partida para a criação de um sistema comercial. Através da análise de dados históricos, uma classificação estatística & # 8201; podem ser identificados e desenvolvidos para o comércio ativo. Consistência: a seleção de trades com uma expectativa predefinida pode dar confiança ao comerciante no resultado potencial. Através da compreensão de como um determinado comércio funcionou ao longo do tempo, resultados inesperados podem ser reduzidos.
Foi dito que aqueles que não entendem a história estão condenados a repeti-lo. A disciplina de análise de dados históricos aspira não só a evitar os erros do passado, mas também a estabelecer uma vantagem útil para o futuro.
Mineração de dados financeiros.
A mineração de dados é o processo de análise de conjuntos de dados grandes e, às vezes, não relacionados, para obter informações úteis. À medida que a tecnologia evoluiu, a capacidade de realizar uma operação de mineração de dados tornou-se facilmente acessível para qualquer pessoa com poder de computação e um banco de dados. Essa capacidade de examinar rapidamente grandes quantidades de informações na tentativa de identificar relacionamentos e padrões ocultos nos dados é extremamente valiosa nos mercados financeiros.
A análise de dados históricos é essencialmente um projeto de mineração de dados que se concentra em conjuntos de dados relacionados ao comportamento passado de um mercado específico ou instrumento financeiro. As estatísticas registradas relacionadas ao mercado, como preço, volume, interesse aberto e medidas de volatilidade variadas, são alguns tipos de dados de mercado que podem fornecer motivo e contexto para movimentos de mercado aparentemente erráticos.
Para realizar uma operação de mineração de dados com foco em um mercado específico ou segurança, são necessárias as seguintes entradas:
Poder de computação: o acesso a um computador pessoal com um processador adequado, o espaço no disco rígido e a RAM são necessários. Por exemplo, o uso de plataformas de negociação, como Metatrader4 e Trading Station, requer um mínimo de um processador de 300 MHz, 256 MB de RAM e 60 MB de espaço disponível no disco rígido. Os requisitos de hardware variam dependendo do pacote de software de negociação, mas, como regra geral, quanto maior for, melhor. Conjunto de dados: a seleção de um período de tempo específico, ou quantidade de dados a serem analisados, é um elemento-chave de um estudo útil. Muitos pacotes de software fornecidos por corretores fornecem dados de mercado complementares ao usuário, além da capacidade de comprar conjuntos de dados especializados. Consulta: perguntas básicas, tipicamente sob a forma de algoritmos personalizados, são necessárias para começar a decifrar os dados.
Um estudo de dados históricos relativos a uma segurança ou mercado pode revelar-se de valor preditivo. Padrões ocultos, relacionamentos e tendências dentro dos dados podem ser identificados e capitalizados pelas futuras atividades comerciais.
Dados de mercado: preço.
Os dados relevantes para o mercado vêm em muitas variedades diferentes. Conforme mencionado anteriormente, as medidas de volatilidade, o volume e o interesse aberto são exemplos de dados de mercado. No entanto, a forma mais referenciada de qualquer informação relacionada ao mercado é o preço dos dados.
Os dados de preços, ou simplesmente o preço, são o valor exato em que o comprador e o vendedor de uma garantia concordam em realizar uma troca. Por lei, os dados de preços devem ser factuais e verificáveis ​​independentemente. 2) Obrigado 4 de janeiro de 2016 definições. ellegal / c / custo-ou-pricing-data / Porque os comerciantes e os investidores estão em grande parte preocupados com as flutuações dos preços, como pertencem a um mercado ou segurança específicos, os dados históricos de preços são meticulosamente inspecionados por informações úteis em a previsão de variações de preços futuras.
Existem duas principais classificações de dados de preços:
Dados de fim de dia (EOD): esses dados são coletados e relatados no final da sessão de negociação # 8217; s. Ele é usado por investidores de longo prazo, comerciantes de swing e comerciantes de dias verdadeiros para obter perspectivas sobre a ação de uma sessão de negociação. Os dados EOD podem ser agrupados em semanas, meses e anos. Dados intradiários: os preços negociados de uma garantia ao longo de uma sessão de negociação são conhecidos como dados intradiários. Ele se concentra nas flutuações de preços que ocorrem dentro de uma única sessão de negociação. Pode ser obtido em tempo real, ou no contexto histórico, usando incrementos baseados em tempo ou formato tick-by-tick (conhecido como dados de marca). Normalmente, os dados intraday são mais dispendiosos do que os dados EOD, e sua disponibilidade varia de acordo com o instrumento ou mercado desejado.
Para os analistas técnicos e comerciantes baseados em gráficos, os dados de preços são decifrados através do uso de aplicativos de software de gráficos automatizados. Independentemente da classificação dos dados de preços selecionados, o programa de software comissionado com a decifração dos dados usará parâmetros predefinidos para classificar e compilar o conjunto de dados. Cada parâmetro desejado - delineado em termos de dias, minutos ou número de tiques - representará um período exclusivo.
Para cada período, existem quatro aspectos-chave do preço que se revelam valiosos na análise de dados históricos:
Aberto: O aberto é o primeiro preço negociado no início de um determinado período. Fechar: O fechamento é o último preço negociado no final de um determinado período. Alto: o alto é o maior preço negociado durante um determinado período. Baixa: o baixo é o menor preço negociado durante um determinado período.
Os valores de preço aberto, próximo, alto e baixo, muitas vezes desempenham um papel importante na construção e análise de gráficos e servem de base para muitas estratégias de negociação.
É importante lembrar que qualquer estudo de dados históricos precisa ter um horizonte de tempo definido. A própria abordagem comercial tem grande influência sobre quais parâmetros de tempo são mais relevantes para a análise de dados.
Por exemplo, se alguém quiser investir em ações de blue-chip para aposentadoria, então um estudo de 20 anos sobre os preços de fechamento diários da S & amp; P 500 com base nos dados do EOD pode ser o mais apropriado. Da mesma forma, se alguém estiver envolvido no escalpelamento de moedas no forex, o estudo da ação do preço intradiário de uma moeda em incrementos de 5, 15 e 30 minutos, será muito mais útil do que os preços de fechamento semanais.
No mercado eletrônico atual, a disponibilidade de dados históricos do mercado melhorou bastante. As empresas de serviços de negociação e corretoras oferecem diferentes tipos de dados de mercado em custos variados para o comerciante. A FXCM atualmente oferece até 10 anos de dados históricos complementares, além de serviços de dados premium compatíveis com Metatrader4, NinjaTrader e outras plataformas.
Backtesting.
Talvez a forma de análise de dados históricos mais comumente implementada seja backtesting. Backtesting é a aplicação de um método de negociação ou estratégia para um conjunto de dados históricos selecionados. Sistemas de negociação automatizados, negociação algorítmica e abordagens comerciais mais tradicionais geralmente dependem de dados estatísticos compilados através de um extenso estudo de backtesting.
Para realizar um backtest, é preciso ter uma estratégia de negociação definida e acesso a um conjunto de dados relevantes. Depois que ambos estão no lugar, a estratégia é usada como uma sobreposição sobre os dados, e uma simulação do desempenho da estratégia é conduzida. Os estudos de backtesting podem ser simples ou intrincados, e dependem em grande parte da sofisticação da abordagem comercial.
Após a conclusão dos testes, as métricas de desempenho podem ser aplicadas aos resultados e usadas para determinar a viabilidade da estratégia. Várias estatísticas-chave são quantificadas através de um extenso estudo de backtesting:
Número de oportunidades: A extensão e a frequência das configurações de comércio criadas por uma estratégia durante um período de tempo especificado são uma informação crucial. Taxa de sucesso: a porcentagem de perda / perda de uma estratégia, ou probabilidade de sucesso, pode ser útil para determinar se é um meio de comércio adequado para um determinado produto ou mercado. Também pode lançar alguma luz sobre o tempo ideal e o produto para se engajar. Risco vs recompensa: um estudo de backtesting pode determinar a quantidade necessária de capital necessário para executar corretamente uma abordagem comercial em um mercado ou produto. O diagnóstico da volatilidade inerente a um mercado pode ser útil para identificar o grau de risco que enfrenta a estratégia de negociação.
Nos dias anteriores, o backtesting era uma tarefa árdua realizada manualmente com lápis e papel. Felizmente, para os comerciantes modernos, a automação simplificou o procedimento, melhorando exponencialmente a eficiência. As plataformas de negociação fornecem funcionalidades de software capazes de executar operações detalhadas de backtesting de estratégia.
Desafios e armadilhas.
Embora a análise de dados históricos seja uma ferramenta poderosa tanto no desenvolvimento de sistemas como no ajuste estratégico, também há algumas armadilhas a serem conscientes:
Tipos de tendência: o viés indireto pode ser um grande problema que afeta a precisão de um estudo de teste. Também conhecido como o & # 8220; eu sabia tudo ao longo de & # 8221; tendência, é a tendência para os indivíduos assumirem que os eventos imprevisíveis podem ser previstos antes do tempo. O viés indireto prejudica gravemente a análise de dados históricos porque certos resultados podem ser percebidos como evitáveis ​​e desconsiderados. Isso compromete ativamente a objetividade do estudo, produzindo resultados negativos. Omissões e erros de dados: a precisão física do conjunto de dados históricos é de suma importância para o estudo de backtesting. Mesmo um número relativamente pequeno de erros de dados pode afetar os resultados de um estudo muito ao longo do tempo. Este fator é especialmente importante no exame de dados intradiários. Ao considerar pequenos intervalos de tempo ou intervalos de seleção, a precisão na gravação de dados de preços pode ser evasiva. A qualidade do conjunto de dados históricos é crucial para a precisão do backtest e pequenos erros podem comprometer a integridade dos resultados do estudo. Desempenho de software: um software & # 8220; falha & # 8221; pode destruir a credibilidade dos resultados dos testes. O software de teste de estratégia é o filtro pelo qual os dados de mercado são peneirados. Se houver alguma discrepância entre a função desejada do software e sua função real, os resultados do backtest são imprecisos. Pode ser extremamente difícil detectar erros de software. Verificações manuais e diagnósticos automatizados são ambos necessários para garantir a precisão. Subestimação da aleatoriedade: chance aleatória tem um papel importante no mercado. Uma estratégia de negociação pode produzir resultados excelentes durante um backtest, mas luta em condições de mercado vivo. Fatores como deslizamento, volatilidade aumentada e mudanças fundamentais periódicas na estrutura do mercado podem ser impossíveis de contabilizar, servindo para comprometer a viabilidade de uma estratégia de negociação.
A psicologia humana e a falha tecnológica podem afetar a relevância de qualquer backtest ou estudo da história do mercado. Inevitavelmente, ele serve bem o comerciante para estar ciente do axioma antigo: o desempenho passado não garante resultados futuros. & # 8221;
A análise de dados históricos é um método comum de colocar as vezes "# 8220; irracional" e # 8221; comportamento exibido pelos mercados no contexto. Através de uma extensa revisão do passado, comerciantes e investidores podem eliminar muitos erros, preservando as oportunidades futuras.
No entanto, é importante ter conhecimento sobre a qualidade, fontes e confiabilidade dos dados do mercado histórico em si. Os erros são, por vezes, inevitáveis, mas através da devida diligência, exercícios como a mineração de dados financeiros e backtesting podem fornecer informações inestimáveis ​​para o comerciante.
Tal como acontece com a maioria dos aspectos da negociação, a análise de dados históricos pode contribuir para o sucesso a longo prazo de um comerciante quando usado em conjunto com outras ferramentas analíticas e princípios adequados de gerenciamento de riscos.
Todas as opiniões, notícias, pesquisas, análises, preços, outras informações ou links para sites de terceiros são fornecidos como comentários gerais do mercado e não constituem conselhos de investimento. A FXCM não aceita a responsabilidade por qualquer perda ou dano, incluindo, sem limitação, qualquer perda de lucro que possa surgir direta ou indiretamente do uso ou dependência de tais informações.
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