Forex Data Mining Tool

Einführung in FX Data Mining Lets machen eine einfache und schnelle Einführung in eines der interessantesten Felder heute - Data Mining. Es gibt eine breite Palette von Data Mining Anwendungen. Wir sollten Data Mining in unseren FX-Handel integrieren. FX, FOREX oder der Devisen-FX ist der größte Markt in Bezug auf täglich gehandeltes Volumen. Es hat drei Hauptstufen der Teilnehmer: die großen Jungs, die Zwischenebene und einfache Händler wie du und ich. Es hat eine spekulative Natur, was die meiste Zeit bedeutet, dass wir keine Waren austauschen. Wir kümmern uns nur um den Unterschied und wollen niedrig kaufen und hoch verkaufen oder hoch verkaufen und niedrig kaufen. Durch kurze oder lange Operationen können wir Pips gewinnen. Je nach Handelsvolumen kann der Pip-Wert von einem Cent bis zu 10 und mehr reichen. Dies ist der wichtigste Weg, um Geld auf dem Devisenmarkt zu machen (neben Carry Trade, Brokering, Arbitrage und mehr). Beachten Sie, dass der FX-Markt riesig ist, aber für alle Spieler geeignet ist. Denken Sie an den Devisenmarkt als unendlichen Supermarkt mit unendlich vielen Produkten und Kunden, aber es hat auch unendlich viele Kassierer. Das bedeutet, dass es für alle gleich viele Möglichkeiten gibt. Data Mining und Machine Learning Data Mining ist ein reifes Unterfeld der Informatik. Es geht um eine Menge von Daten und nicht triviale Extraktion von nutzbarem Wissen aus massiven Datenmengen. Seine durch intelligente Datenverarbeitung mit Machine Learning Algorithmen durchgeführt. Data Mining ist nicht nur CRUD (Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen). Wir haben mehrere Data Mining Methoden. Hiermit die Methoden und einige Anwendungen. Klassifizierung - Klassifizierung von E-Mail als Spam, Klassifizierung einer Transaktion als Betrug. Verein - YouTube schlägt uns neue Videos vor, die auf unserer Geschichte basieren. Amazon schlägt uns mehr Einzelteile während der Prüfung vor. Clustering - Analyse von unstrukturierten Daten wie Wirtschaftsnachrichten und Meinungen, um gemeinsame Gruppen zu finden. Process Mining - untersucht Logs von Call Operators, um ineffiziente Operationen zu finden. Text Mining - Mining News oder technische Analyse für Mustererkennung. Algorithmic Trading ist eine automatisierte Ausführung eines Trading-Algorithmus. In unserem Fall kommt der Handelsalgorithmus aus dem Bergbau. Der automatisierte Handel wird von einem König der Programmiersprache durchgeführt. Geschwindigkeit und Robustheit sind hier wichtige Punkte: Der menschliche Trader kann das Computerprogramm nicht über diese Attribute schlagen. Es könnte HFT (High Frequency Trading) und Low-Level-Programmierung (wie C) oder langfristige Handel und High-Level-Programmierung (wie Java). Mix Algorithmic Trading mit Data Mining Mischen Data Mining in Algorithmic Trading ist wichtig. Das Wichtigste sind Daten. Ein einfaches Prinzip besagt, dass, wenn Ihre Daten nicht gut genug sind, Ihre Modelle nicht gut genug sind (GIGO). Es geht darum, ein Modell zu erstellen, umzusetzen und es zu testen (wie immer). Derzeit ist dieser Fluss meist manuell. Data Mining Software Es gibt viele Open Source Software Optionen im Bereich Data Mining. WEKA ist ein Data Mining Framework, das in der Universität von Waikato, Hamilton, Neuseeland entstand. WEKA ist in Java geschrieben und hat eine tolle API. Auch haben Sie Implementierungen für die meisten der bekannten Machine Learning Algorithmen. Mischung von guten Werkzeugen ist entscheidend. Es gibt zu viele mögliche Handelsmodelle. Tossing eine Münze ist ein dummes Handelssystem, aber es ist ein Handelssystem. Wir brauchen Data Mining, um das Gold zu finden. Gute Werkzeuge sind einfach, so viel Glück mit dem Bergbau zu bekommen. Wenn Sie nach weiteren Informationen über den wissenschaftlichen FX-Handel suchen, erforscht der nächste Schritt Data Mining-Tools und historische Daten. Besuchen Sie algonell für weitere Details. Sie finden uns auf Twitter. Facebook. Google. LinkedIn und WordPress. Die besten Data Mining Tools, die Sie kostenlos in Ihrem Unternehmen verwenden können Freitag, 8. März 2013 um 14:01 Uhr. Data Mining oder 8220Knowledge Discovery in Datenbanken8221 ist der Prozess der Entdeckung von Mustern in großen Datensätzen mit künstlicher Intelligenz, maschinelles Lernen, Statistiken und Datenbank-Systeme. Das Gesamtziel eines Data-Mining-Prozesses besteht darin, Informationen aus einem Datensatz zu extrahieren und in eine verständliche Struktur zur weiteren Nutzung umzuwandeln. Hier ist ein einfaches, aber faszinierendes Beispiel dafür, wie der Data Mining dazu beigetragen hat, falsche Annahmen und Schlussfolgerungen über Mädchen zu zerstreuen und mit enormen sozialen Auswirkungen zu handeln. Lange Zeit wurde die hohe Ausfallrate von Mädchen in Schulen in Entwicklungsländern mit soziologischer und kultureller Hypothese erklärt: Mädchen werden nicht von indigenen Gesellschaften ermutigt, Eltern behandeln Mädchen anders, Mädchen werden gedrückt, um früher zu heiraten oder mit viel mehr Arbeit zu beladen Als Jungen Einige andere, die ökonomische Theorien verwenden, spekulierten, dass Mädchenausbildung von diesen Gesellschaften nicht als eine gute Investition gesehen wird. Dann, in den 90er Jahren, kam eine Gruppe von jungen Data-Miners, die in mehrere Schulen Aufzeichnungen über Abwesenheit gesteckt, und langsam entdeckt, dass Mädchen fehlten Schulen für einige Tage jeden Monat, mit atemberaubender Regelmäßigkeit und Vorhersagbarkeit. Ein bisschen mehr Analysen zeigen, dass Mädchen während ihrer Menstruationsperiode vor allem Schulen fehlten, und weil es keinen sicheren Weg gab, dass sie sich in dieser Zeit sauber und bequem fühlten. Konsequenz, 8220millions von Mädchen, die in Entwicklungsländern wie Uganda leben, überspringen bis zu 20 des Schuljahres einfach, weil sie sich nicht leisten können, Mainstream-Sanitärprodukte zu kaufen, wenn sie menstruieren. Diese absichtliche Abwesenheit hat enorme Konsequenzen für Mädchen8217 Bildung und akademisches Potenzial.8221 8211 Afripads In den westlichen Ländern und in Asien nutzen Unternehmen und Regierungen Data Mining, um große Entdeckungen zu machen. Wir können das gleiche in Afrika tun. Es gibt zahlreiche kostenlose Werkzeuge, um dies zu tun. Ich habe das Beste hier für dich gesammelt. Versuche es, fang langsam an, bleib aber geduldig. Es könnte erstaunliche und transformationelle Ergebnisse wie Afripads jetzt helfen afrikanischen Mädchen in der Schule bleiben. (Sie können auch die MIT Open Kursmaterialien auf Data Mining hier herunterladen) 1. RapidMiner RapidMiner ist zweifelsohne das weltweit führende Open-Source-System für den Data Mining. Es steht als eigenständige Anwendung für die Datenanalyse und als Data Mining Engine zur Integration in eigene Produkte zur Verfügung. Tausende von Anwendungen von RapidMiner in mehr als 40 Ländern geben ihren Nutzern einen Wettbewerbsvorteil. 2. RapidAnalytics Errungen um RapidMiner als leistungsstarker Motor für analytische ETL, Datenanalyse und prädiktive Berichterstattung ist der neue Business Analytics Server RapidAnalytics das Schlüsselprodukt für alle geschäftskritischen Datenanalyseaufgaben und ein Meilenstein für Business Analytics. Weka ist eine Sammlung von maschinellen Lernalgorithmen für Data-Mining-Aufgaben. Die Algorithmen können entweder direkt auf einen Datensatz angewendet oder von Ihrem eigenen Java-Code aufgerufen werden. Weka enthält Werkzeuge für die Datenvorverarbeitung, Klassifizierung, Regression, Clustering, Assoziationsregeln und Visualisierung. Es eignet sich auch gut für die Entwicklung neuer Maschinen-Lernsysteme. PSPP ist ein Programm zur statistischen Analyse von abgetasteten Daten. Es verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche und eine konventionelle Befehlszeilenschnittstelle. Es ist in C geschrieben, verwendet GNU Scientific Library für seine mathematischen Routinen und Plotutils für die Generierung von Graphen. Es ist ein kostenloser Ersatz für das proprietäre Programm SPSS (von IBM) prognostizieren mit Vertrauen, was als nächstes passieren wird, so dass Sie intelligentere Entscheidungen treffen, Probleme lösen und Ergebnisse verbessern können. KNIME ist eine benutzerfreundliche grafische Workbench für den gesamten Analyseprozess: Datenzugriff, Datentransformation, Erstuntersuchung, leistungsstarke Vorhersageanalyse, Visualisierung und Reporting. Die offene Integrationsplattform bietet über 1000 Module (Knoten) Orange ist eine Open Source Datenvisualisierung und Analyse für Anfänger und Experten. Data Mining durch visuelle Programmierung oder Python Scripting. Komponenten für das maschinelle Lernen Add-ons für Bioinformatik und Textabbau. Verpackt mit Features für Datenanalytik. 7. Apache Mahout Apache Mahout ist ein Apache-Projekt, um kostenlose Implementierungen von verteilten oder anderweitig skalierbaren maschinellen Lernalgorithmen auf der Hadoop-Plattform zu produzieren. Derzeit unterstützt Mahout vor allem vier Anwendungsfälle: Empfehlung Mining nimmt User8217 Verhalten und von dem versucht, Elemente zu finden, die Benutzer mögen könnten. Clustering nimmt z. B. Textdokumente und gruppiert sie in Gruppen von topisch verwandten Dokumenten. Die Klassifikation lernt aus dem Verlassen kategorisierter Dokumente, welche Dokumente einer bestimmten Kategorie aussehen und in der Lage sind, unmarkierte Dokumente der (hoffentlich) korrekten Kategorie zuzuordnen. Häufige Itemset Mining nimmt eine Reihe von Artikelgruppen (Begriffe in einer Abfragesitzung, Warenkorb Inhalt) und identifiziert, welche einzelnen Artikel in der Regel zusammen erscheinen. 8. jHepWork jHepWork (oder 8220jWork8221) ist ein Umfeld für wissenschaftliche Berechnungen, Datenanalyse und Datenvisualisierung für Wissenschaftler, Ingenieure und Studenten. Das Programm beinhaltet viele Open-Source-Software-Pakete in eine kohärente Schnittstelle mit dem Konzept der Scripting, anstatt nur-GUI oder Makro-basierte Konzept. JHepWork kann überall dort eingesetzt werden, wo eine Analyse von großen numerischen Datenmengen, Data Mining, statistische Analysen und Mathematik notwendig ist (Naturwissenschaften, Ingenieurwesen, Modellierung und Analyse von Finanzmärkten). Rattle (das R Analytical Tool, um leicht zu lernen) präsentiert statistische und visuelle Zusammenfassungen von Daten, verwandelt Daten in Formen, die leicht modelliert werden können, baut sowohl unbeaufsichtigte und überwachte Modelle aus den Daten, präsentiert die Leistung von Modellen grafisch und punktet neue Datensätze. Es ist ein kostenloses und Open-Source-Data-Mining-Toolkit, das in der statistischen Sprache R mit der gnome-grafischen Oberfläche geschrieben wurde. Es läuft unter GNULinux, Macintosh OS X und MSWindows. Rattle wird in Wirtschaft, Regierung, Forschung und für den Unterricht Data Mining in Australien und international eingesetzt. MetaTrader Expert Advisor Aufgrund der einzigartigen Eigenschaften der verschiedenen Währungspaare sind viele quantitative Forex-Strategien mit einem bestimmten Währungspaar im Auge entworfen. Während dies viele profitable Handelsstrategien hervorbringen kann, gibt es auch Vorteile für die Entwicklung von Strategien, die über mehrere Währungspaare gehandelt werden können. Dies führt zu einem Element der Diversifizierung, das ein zusätzliches Maß an Nachteilschutz bieten kann. Daniel Fernandez hat vor kurzem ein System veröffentlicht, das er entworfen hat, um auf jedem der vier Forex Majors zu handeln. Sein Ziel war es, ein System zu finden, das eine 20-jährige Erfolgsbilanz des profitablen Handels auf EURUSD, GBPUSD, USDJPY und USDCHF produziert hätte. Daniel nutzt einen Data Mining Ansatz, um eine Strategie für den Handel der vier Forex Majors zu entwickeln. Um sein System zu konstruieren, nutzte Daniel seine Data-Mining-Software, um Ein - und Ausstiegs-Signale zu definieren, die in den letzten 20 Jahren eine profitable Handelsstrategie auf jedem der vier Währungspaare produziert hätten. Was er ankommt, ist eine Kombination aus drei preisbasierten Regeln, die das Fundament seiner Forex Majors Strategie bilden. Daniel8217s Forex Majors Strategie Daniel8217s Forex Majors Strategie ist sehr einfach, dass es immer eine Position, entweder lang oder kurz, in jedem der vier Währungspaare, die es handelt. Es basiert alle seine Trades auf täglichen Charts. Die Strategie geht lang, wenn die folgenden drei Bedingungen erfüllt sind: Die Strategie geht kurz, wenn die folgenden drei Bedingungen erfüllt sind: Wie Sie sehen können, ist die Strategie grundsätzlich ein optimierter Trend nach Strategie. Das macht Sinn, denn Daniel sagt am Anfang seines Artikels, dass der langfristige Trend nach Strategien im Allgemeinen die besten Strategien für den Handel von mehreren Märkten sind. Eine zusätzliche Regel, die Daniel8217s Strategie nutzt, ist ein ATR-basierter Stop-Loss. Der feste Stop-Loss ist auf 180 der 20-Tage-ATR eingestellt. Wenn der Stop-Loss ausgelöst wird, bleibt die Strategie aus dem Markt, bis ein Signal in die entgegengesetzte Richtung erzeugt wird. Testing zeigt an, dass die erneute Eingabe eines Signals in der gleichen Richtung die Leistung negativ beeinflusst hat. Backtesting Performance Die Backtesting-Ergebnisse, die Daniel in seinem Beitrag enthielt, zeigen, dass die Strategie sehr profitabel war. Es erzielte eine Gewinnquote von 45, ein Gewinnfaktor von 1,38 und ein Lohn-Risiko-Verhältnis von 1,68. Daniel8217s größte Besorgnis über die Strategie war, dass die maximale Drawdown-Periode eine sehr lange Zeit darstellte. Nach den Angaben von Daniel8217s betrug die durchschnittliche jährliche Rendite 9,67. Dies bestand aus 16 gewinnbringenden Jahren, 4 Jahre, und ein Jahr, das im Grunde sogar brach. Das beste Jahr war eine Rückkehr von 37,76, und das schlechteste Jahr war ein Verlust von 20,2. Daniel stellt fest, dass dieses System keine gute Standalone-Strategie darstellen würde, wegen seiner Renditen im Vergleich zu maximalen Drawdowns. Allerdings schlägt er vor, dass es ein interessantes Stück einer größeren, Multi-System-Strategie sein könnte. Die folgenden sind einige freie und und Open-Source-Tools für Data-Mining-Anwendungen. Einige von ihnen sind nur für gemeinnützige Zwecke frei. Bitte überprüfen Sie die entsprechenden Webseiten auf Lizenzdetails. R IDEEditors R - eine freie Softwareumgebung für statistisches Rechnen und Grafiken RStudio - eine IDE für R Tinn-R - eine freie GUI für R Sprache und Umgebung. Data Mining Software Weka - eine Open-Source-Software für den Data Mining RapidMiner - ein Open-Source-System für Daten - und Textabbau KNIME - eine Open-Source-Datenintegrations-, Verarbeitungs-, Analyse - und Explorationsplattform Die Mahout-Maschinendokumentation - Abbau großer Daten Setzt. Es unterstützt Empfehlung Bergbau, Clustering, Klassifizierung und häufige Itemset Bergbau. Rattle - eine GUI für den Data Mining mit R Clustering CLUTO - ein Softwarepaket zur Clusterung von Low - und High-Dimensional-Datasets Fastcluster - schnelle hierarchische Clustering-Routinen für R - und Python-Assoziationsregeln Sequenzanalyse TraMineR - ein R-Paket für die Abbau - und Visualisierungssequenzdaten Social Netzwerkanalyse Gephi - eine interaktive Visualisierungs - und Explorationsplattform für Netzwerke und komplexe Systeme, dynamische und hierarchische Graphen Pajek - ein kostenloses Tool für große Netzwerkanalyse und Visualisierung CFinder - eine freie Software zum Finden und Visualisieren von überlappenden dichten Knotengruppen in Netzwerken Auf der Clique Percolation Method (CPM) Process Mining Geodatenanalyse GeoDa - eine freie Software für die räumliche Datenanalyse CLAVIN - ein Open-Source-Softwarepaket für Dokumentengeotagging und Geoparsing, das eine kontextbasierte geografische Entity-Auflösung einsetzt