Forex 데이터 마이닝 소프트웨어

FX 데이터 마이닝 소개.

오늘 가장 흥미로운 분야 중 하나 인 데이터 마이닝에 대해 간단하고 신속하게 소개해 드리겠습니다. 다양한 데이터 마이닝 응용 프로그램이 있습니다. 우리는 FX 거래에서 데이터 마이닝을 통합해야합니다.

FX, FOREX 또는 외국환.

FX는 일일 거래량 측면에서 가장 큰 시장입니다. 그것은 참가자의 세 가지 주요 수준 : 큰 소년, 중급 수준과 당신과 나 같은 간단한 상인이 있습니다. 그것은 투기 적 성격을 가지고 있습니다. 이것은 우리가 상품을 교환하지 않는 대부분의 시간을 의미합니다. 우리는 차이점 만 돌보고 낮은 것을 사고 높은 것을 팔거나 높은 것을 팔고 낮은 것을 사고 싶습니다. 짧거나 긴 작업으로 pips를 얻을 수 있습니다. 거래량에 따라 핍 가치는 1 센트에서 10 달러 이상까지 다양합니다. 이것은 외환 시장에서 돈을 버는 주요 방법입니다 (Carry Trade, Brokering, Arbitrage 등과 함께). 외환 시장은 거대하지만 모든 수준의 플레이어에게 적합합니다. 외환 시장을 제품과 고객이 무한대 인 무한한 슈퍼마켓이라고 생각해도 무한한 숫자의 계산원이 있습니다. 모든 사람에게 동등한 기회가 있음을 의미합니다.

데이터 마이닝 및 기계 학습.

데이터 마이닝은 컴퓨터 과학의 성숙한 하위 분야입니다. 엄청난 양의 데이터로부터 유용한 지식을 추출하는 데는 많은 데이터가 포함됩니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 지능형 데이터 처리를 수행합니다. 데이터 마이닝은 CRUD (작성, 읽기, 업데이트 및 삭제)만이 아닙니다. 우리는 여러 가지 데이터 마이닝 방법을 가지고 있습니다. 이로써 방법 및 일부 응용 프로그램.

분류 - 스팸으로 분류하여 거래를 사기로 분류합니다. 협회 - YouTube는 YouTube의 역사를 바탕으로 새로운 동영상을 제안합니다. Amazon은 체크 아웃 중에 더 많은 항목을 제안합니다. 클러스터링 - 일반 그룹을 찾기 위해 경제 뉴스 및 의견과 같은 비정형 데이터 분석. 프로세스 마이닝 - 비효율적 인 작업을 찾기 위해 호출 운영자의 로그를 검사합니다. 텍스트 마이닝 - 패턴 인식을위한 광업 뉴스 또는 기술적 분석.

알고리즘 트레이딩은 거래 알고리즘의 자동 실행입니다. 우리의 경우 거래 알고리즘은 광산에서 발생합니다. 자동화 된 거래는 프로그래밍 언어의 일부 왕이 수행합니다. 속도와 견고성은 여기서 중요한 포인트입니다. 인간 상인은 그러한 특성에 관한 컴퓨터 프로그램을 이길 수 없습니다. HFT (High Frequency Trading) 및 저수준 프로그래밍 (C ++) 또는 장기 트레이딩 및 고급 프로그래밍 (Java)이 될 수 있습니다.

데이터 마이닝과 알고리즘 거래를 혼합합니다.

알고리즘 거래에서 데이터 마이닝을 혼합하는 것이 중요합니다. 가장 중요한 것은 데이터입니다. 간단한 원칙에 따르면 데이터가 충분하지 않으면 모델이 충분하지 않을 수 있습니다 (GIGO). 모델 만들기, 구현 및 테스트 (항상 그렇듯이)에 관한 것입니다. 현재이 흐름은 대부분 수동입니다.

데이터 마이닝 분야에는 많은 오픈 소스 소프트웨어 옵션이 있습니다. WEKA는 뉴질랜드 해밀턴 대학 (University of Waikato)에서 시작된 데이터 마이닝 프레임 워크입니다. WEKA는 Java로 작성되었으며 훌륭한 API를 가지고있다. 또한 잘 알려진 대부분의 기계 학습 알고리즘에 대한 구현이 있습니다.

훌륭한 도구의 혼합이 중요합니다. 가능한 거래 모델이 너무 많습니다. 동전 던지기는 어리석은 거래 시스템이지만 거래 시스템입니다. 금을 찾으려면 데이터 마이닝이 필요합니다. 좋은 도구는 광산업에 아주 좋은 행운을 얻습니다.

투자자를위한 데이터 마이닝.

어떤 금융 교육 담당자라도 정보에 근거한 투자자의 중요성에 대해 알려줄 것입니다. 투자자는 주식과 채권의 다른 특성과이를 발행하는 회사의 특성을 이해해야합니다. 그러나 무시당하는 것 중 하나는 연구를 수행 할 데이터를 얻을 수있는 곳입니다. 결국, 회사의 수입이 실제로 무엇인지 알 수 없다면 회사의 수입을 평가하는 방법을 이해하는 것이 무엇이 좋을까요?

아마도 가장 유용한 정보원 인 기업 신고서는 투자자들에게 기업의 재무 건전성, 미래 전망 및 과거 성과를 설명하는 정보를 제공합니다. 이것은 특정 주식, 채권 또는 뮤추얼 펀드가 현명한 투자인지 여부를 판단하는 데 필요한 정보입니다. 뮤추얼 펀드의 경우, 이 서류는 지난 분기의 펀드 수익률, 펀드의 비용 및 포트폴리오 보유액을 알려줍니다. 주식 및 채권을 구입할 때 연구해야하는 회사의 경우 재무 건전성 및 향후 전망에 대해 자세히 설명하는 회사의 대차 대조표를 통해 제출됩니다.

신중한 분석을 통해 회사는 현재 어디에서 어떻게 돈을 지출하고 있는지, 수익을 창출하는 데 얼마나 효율적인 관리가 이루어지고 있는지, 회사의 미래 전망에 긍정적 인 영향을 주는지 확인할 수 있습니다. 이러한 보고서 중 많은 부분이 가장 흥미롭지는 않지만 이해하기 어려운 경우도 있지만, 모든 다른 투자자가 사용할 수있는 풍부한 정보를 제공합니다. (기업 분석에 대한 정보는 기본 분석 및 비율 분석 자습서를 참조하십시오.)

SEC 규정에 따르면 자산 1,000 만 달러 이상 주주 500 명 이상이거나 나스닥 및 뉴욕 증권 거래소 (NYSE)와 같은 미국 거래소에 상장 된 회사는 공시를 위해 공식 문서를 제출해야합니다. 그러나이 규정은 모든 회사에 적용되는 것은 아니므로 회사가 작을수록 좋은 정보를 추적하는 것이 어려워집니다. 일부 중소기업은 대기업에 필요한 서류를 작성하기로했지만 다른 회사는 그렇지 않습니다.

전자 데이터 수집, 분석 및 검색 시스템의 약자로, 이 서비스는 여러 회사가 제출 한 규제 관련 서류를 자동으로 수집하고 전달합니다. SEC가 상장 기업에 요구하는 가장 중요한 규제 서류는 지난 해 회사의 성과를 요약 한 연간 10-K 양식입니다. 10-k는 SEC 표준을 준수해야하며 일반적으로 회사의 연례 보고서보다 포괄적입니다. 뮤추얼 펀드의 경우 EDGAR는 모든 사업 설명서를 온라인으로 제공하므로 펀드의 포트폴리오, 펀드가 청구 할 수있는 최대 비용 비율 및 펀드 관리가받는 보상 종류까지 보유 할 수 있습니다. (SEC 자료에 자세히 설명되어 있습니다 : 필요한 양식)

SEC는 sec. gov/edgar. shtml에서 EDGAR에 무료로 액세스 할 수 있지만 불행히도 EDGAR는 사용자에게 친숙하지 않습니다. 정보를 찾는 것이 어려우며 일반 텍스트 형식을 사용하면됩니다. 정보는 모두 거기에 있지만, 당신은 정말로 가치있는 것을 얻기 위해 발굴해야합니다. 다행히도 EDGAR 데이터에 액세스하는 더 나은 방법을 제공하는 다른 사이트가 있지만 일반적으로 구독 요금을 부과한다는 단점이 있습니다.

요즘 웹 사이트가없는 회사는 시간을 할애 할 가치가 없습니다. 가장 낡았 던 "오래된 경제"회사의 대부분조차도 웹 사이트를 가지고 있습니다. 회사 웹 사이트에서 "투자자 관계"링크를 찾을 때. 다운로드 가능한 연례 보고서, 재무 제표, 주식 정보, 회사 뉴스 등을 자주 볼 수 있습니다.

매년 회사는 1 주 또는 10,000 주를 소유하고 있는지 여부와 상관없이 각 주주에게 연례 보고서를 발송해야합니다. 주주가 아니며 보고서를 하드 카피 형식으로 읽으려는 경우 일반적으로 회사에서 직접 무료로 주문할 수 있습니다. 큰 회사는 이러한 보고서를 마케팅 도구로 사용하기를 원합니다. 일부 제 3 자 회사는 또한 공개 회사에 대한 무료 연례 보고서를 제공하지 않고 사업을합니다. (회사 수 분석에 대한 자세한 내용은 트레이더를위한 기본 분석을 참조하십시오.)

투자 결정에 상관없이 정확한 금액을 조사하는 것이 중요하므로 돈을 어디에 두는 지 정확히 알 수 있습니다. 무료로 제공되는지 여부에 관계없이 이와 같은 풍부한 정보가 제공되므로 투자자가 정보가없는 결정을 내릴 이유가 없습니다.

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Sorgfältige 분석, 그녀와 함께 웃 고, 그녀와 그녀의 미래를 분석 할 수 있습니다. 그녀는 그녀의 미래를 분석합니다. 흰색 배경에 고립 된 총을 들고 여자의 초상화 흰색 배경에 고립 된 여자의 초상화, 흰색 배경에 고립 된 전체 길이 초상화. (Fundamentanalytic and Ratio-Analyze Tutorials를 참조하십시오.) 10 월 1 일부터 10 월 1 일까지 영국의 SEC-Vorschriften에서 개최 된 Beachten Sie는 독일의 10 백만 달러와 독일의 500 만 달러에 달하는 독일의 금융 시장에 대한 정보를 제공합니다 뉴욕 증권 거래소 (NYSE)와 뉴욕 증권 거래소 (NYSE)는 런던 증권 거래소 (NYSE)에서 발행했습니다. 독일 의회는 독일 의회와 독일 의회 의원들과 협상을 진행했으며, 독일 의회는 독일 의회 의원들에게 정보를 제공했다. 젊은 여자는 그녀의 머리카락을 입고, 그녀의 머리를 잡고있다. EDGAR Ein은 전자 데이터 수집, 분석 및 검색 시스템, 서비스 자동화 및 전자 레인지 제어 시스템에 이르기까지 다양합니다. 현 시점에서 10 월 중순부터 10 월 중순까지는 규제 완화 조치를 취하지 않은 채로 10 월 중순에 재개 될 예정이다. SEC 표준에 부합하는 10-KM을 사용하면 Unternehmensbericht와 같은 유형의 음반사가 될 수 있습니다. Investmentfonds는 EDGAR의 성숙한 온라인 웹 사이트를 보여줍니다. 그래서 Fonsportfolio의 특정 성격의 여성들, Fondsports의 성격, Doll Fonds의 성격, Foldmanagement Erhält, Finden Können의 예술가 Entschädigung의 성격. (SEC 제출 : SECRET SECURING SECURING SECURITIONS SECURING SECURITIONS SECURITY SECURINGS SECURED SECURING : govedgar. shtml. Aber leider ist EDGAR 낙하산. 검색 엔진 최적화 도구, 검색 엔진 최적화 도구, 검색 엔진 최적화 도구. 정보는 모두 다음과 같을 수 있으며, 이 정보는 사용자의 동의없이 볼 수 있습니다. 매력적인 푸른 하늘과 흰 구름, 에드거 - DATA 빈에서 Zugriff와 함께 푸른 하늘에 대 한 설정, 밤에는 새벽에 걸쳐 푸른 하늘. 디렉터 폰 Firma Jede Firma, 웹 사이트를 방문하셔야합니다. 오래 된 경제를 배우는 사람들, 오래 된 경제인들, 웹 사이트를 방문하는 사람들, 정보를 알기 쉬운 사람들, 정보를 알기 위해 정보를 얻는 사람. 투자자 관계의 미래에 대한 인터넷을 통한 의견 교환 Jahresbericht, Jahresabschluss, Aktieninfos, Firmennachrichten, 등등의 유세를 알게되었습니다. Jedes Jahr müssen Unternehmen jhhrliche Berichte and ajeeen Aktionär aussenden. Unavhängig davon, 다음은 10.000보다 작습니다. 그녀의 손 및 흰색 배경에 고립 된 종이의 형태로 그녀의 손에 들고 여자가 그녀의 손에 전달합니다. 흰색 배경에 고립 된 마케팅 도구입니다. 돋보기 통해 Jahresberichten에서 베테랑에서 그녀의 가방에 앉아 작은 소녀. (Unmetehmenszahlen zu erfahren의 분석을 통해, 당신은 손자에 대한 Fundamentalanalyse 죽을 거라는 것을 알았습니다.) 자신감을 찾고 자신의 목숨을 잃을 때까지, 자신의 목숨을 포기하고, 자신의 목숨을 구하는 사람, 카우 펜. 그 일에, 분석가들은 분석가와 함께, 분석가는 그 분석가와 협력 할 수 없다. Unternehmens austuellen Zustand und Zukunftsaussichten에 대한 정보는 전문가가 작성해야합니다. 노란색, 노란색, 노란색, 노란색, 녹색, 노란색, 녹색, 노란색, 녹색, 노란색, 녹색, 노란색, 녹색, 노란색, 녹색, 노란색, 녹색, 웹 사이트 웹 사이트는 고객의 요구에 따라 유료화 된 유료 정보를 제공합니다. 귀하의 웹 사이트를 방문 하여 웹 사이트에 대 한 귀하의 웹 사이트를 방문 하 고 귀하의 사이트에 대 한 정보를 얻을 수 있습니다. 법률 고문 및 징후, 법안과 법안을 작성하는 데 사용하는 법안을 작성하는 방법에 대 한 Jahresberichte gesetzt zu ducsuchen. (분석가들 사이에서 분석가들은 Finanz-Analysten에게 위임되었다.) Egal은 (는) Sie entscheiden, Investments in the Investingeren, Seine entscheidende, Dassie Richieige Forschung, Dassie Genau Wissen, Sie Ihr Geld setzen . Mit solchiner 투자 정보, 투자 정보, 투자 정보, 투자 정보, 투자 정보, 투자 정보, 투자 정보, 투자 정보, 투자 정보. 은행에 대 한 Angebot에 대 한 고문관, 미국 의회 의원의 저서, 미국 의회 의원의 저서. Von Einem Bieterpool. 조종사는 유럽 연합 (EU) - 수직, 독일, 독일, 독일, 독일, 베타 버전은 시스템 및 리스크 관리 시스템을 포함하여 다른 시스템과 함께 사용할 수 있습니다. 슈투 아른 (Steuern)의 예술품은 아인젤로 폰돈과 카펠 탈로 장학생의 카피 탈 뉴린 (Kapitalgewinne von Einzelpersonen und Kapitalgesellschaften angefallen sind)에서 사망합니다. Kapitalgewinne는 Gewinne을 죽입니다, 투자자는 없습니다. 가장 좋은 접두사로 쓰여진 것보다 더 낫다. Haundlern und Anlegern spuzifizieren에서 오류가 발생했습니다. IRS-Regel (국세청)은 IRA-Konto ermöglicht. 의 법정 대리인입니다. Regel verlangt, dass. Forex 전공의 데이터 마이닝 - 전략 분석 Forex 전공 전략 - Forex 전공 전략 - Forex 전공 전략 - Forex 전공 전략 - Forex 전공 전략 총 수익을 창출 할 수있는 핸드 헬드 스트레이지 핸드백, 스트레치를 통해 스트레칭, 스트레칭, 스트레칭, 스트레칭, 등등. Diversifizierung의 요소를 죽을 때까지 죽을 수 있습니다. 다니엘 페르난데스 모자를 입은 사람은 시스템에 돈을 버는 사람이 될 수 있습니다. 자정은 유로화, GBPUSD, USDJPY 및 USDCHF 생산국에서 20 파운드 지분을 보유하고 있습니다. Daniel은 데이터 마이닝 분석, Forex 전공에 대한 전략에 대한 전략을 설명합니다. 예 : 데이터 마이닝 소프트웨어, 데이터 마이닝 소프트웨어, 데이터 웨어닝 소프트웨어, 데이터 웨어닝 및 소프트웨어, 데이터 시트, 데이터 시트, 데이터 시트, 데이터 시트, 데이터 시트, 데이터 시트, 데이터 시트, 데이터 시트, 데이터 시트, 그 당시에는 Forex 전공 전략 팀 (Fundament seiner Forex Majors Strategie Bilden)의 기초를 밟았습니다. Daniel8217s Forex 메이저 전략 Daniel8217s Forex 메이저 전략은 그 중 하나가 아니며, 포지션이 같아야합니다. 바젤 차트에서 거래를 확인하십시오. 전략 전략, 전략 수립 전략 수립 전략 수립 전략 수립 전략 수립 전략 수립 전략 수립 전략 추세 전략 수립 전략 추세 전략 수립 전략 추세 전략 Das macht Sinn, Daniel, Daniel sagt는 예술가, 예술가, 예술가, 예술가, 예술가, 예술가, 예술가, 예술가, 예술가, 예술가, 예술가, 예술가, 예술가 등 세부 사항을 제공합니다. 바로 가기 Regel, Daniel8217s 전략 거치대, ATR-basierter Stop-Loss입니다. 20-Tage-ATR eingestellt에 대한 정지 - 손실은 없습니다. 신호등, 신호등, 신호등, 신호등, 신호등, 신호등, 신호등, 신호등, 신호등, 테스트 및 테스트 다이나믹 테스트 신호를 사용하여 신호를 테스트합니다. Backtesting 성능 Backtesting-Ergebnisse, 대니얼 중 하나를 선택합니다. Beitrag, Zeigen, Dass는 Strategie Sehr profitabel war로 사망합니다. Lohn-Risiko-Verhältnis 1,68의 1,38 및 1,8에서의 Gewinnquote에 대한 Gewinnquote의 비교. Daniel8217s 전략적 전쟁, 전략적 전쟁을 통해 큰 그림 Drawdown-Periode within a sea l lange zeit darstellte. Daniel8217 님의 Angaben Nach den durchschnittliche jährliche Rendite 9,67 죽은자를 16 명, Jahren을 4 명, Jahr을 4 명, Grunde sogar brach를 죽여라. 37,76의 퀘스트를 수행하고 20,2의 퀘스트를 수행합니다. 다니엘은 페스트를 거치지 않고, 마침표는 시스템을 사용합니다. 독립 실행 형 - 전략적 도마뱀, 정원을 지키는 데 필요한 최대 금액은 드로우 다운입니다. Allerdings schlägt eror, dass es ein intantresses, 멀티 시스템 - 전략 첼로, 멀티 - 시스템 전략. 데이터 마이닝 백 테스팅 데이터 마이닝 백 엔드 데이터 마이닝 백 테스팅 및 데이터 마이닝 버전을 사용하여 데이터 마이닝을 백 테스팅하십시오. 죽을 기술, 죽을 마른 체형, 몸무게를 다림질 할 때까지, 그녀는 미스 블라 헨의 몸매를 지니고있다. 또한 여러 가지 사소한 문제를 일으킬 수있는 낙하산 기술과 낙하산 문제를 해결할 수있는 낙하산 문제와 낙하산과 낙하산. Backtesting는 역사적인 차트에서 가장 신뢰할 수있는 Handelsatstrategie testen의 자루를 기록한 결과를 보여줍니다. 역 테스팅은 GBPUSD에서 수행 한 것으로서, 20 점 이상은 전략적으로 시작하여 전략적 계획으로 시작하고, 20 점 이상은 역대 목표로 작성했습니다. 제국의 전략적 계획과 전략적 계획, 그리고 그로부터 벗어난 일들은 마르크트의 법칙에 따라 결정되었습니다. 역사적인 그림 역사적인 역사적인 그림. Aber warten sie, 그 (것)들 아픈 sie sagen. 우리는 이성애자의 이름을 썼는데, 그 이름은 역사의 종말론 자였습니다. 역사의 종말론 자였습니다. 그녀는 시험을 칠하기 시작했다. 그녀는 시험을 칠하기 시작했다. 그것의 주위에 덩어리로 만들어 지거나 성장하고, 역사적인 데이터를 기록하고, 그 기록을 분석하고, 그 기록을 분석하여, 지구의 기온이 지구의 기온을 측정 할 수 있도록 도와줍니다. 오래 된 역사적으로 오래 된 역사적 사람들을 위해 오래 되 고, 오래 된 건물, 오래 된 건물, 오래 된 건물, 오래 된 건물, 오래 된 건물, 오래 된 건물, 오래 된 건물, 오래 된 건물, 오래 된 건물. Dieses Argument is the aug gültig, 그 밖의 다른 지역들도 포함되어 있습니다. 데이터 마이닝 데이터 마이닝은 데이터 마이닝과 데이터 마이닝, 데이터 마이닝 및 데이터 마이닝을 수행하는 데 사용됩니다. 그 결과, 데이터 마이닝 전략을 통해 전략을 수립하고, 전략을 수립하는 데 도움이 될 수있는 20 가지의 전략적 목표를 달성 할 수 있습니다. 오래 된 책과 함께 오래 된 책을 오래 된 책, 오래 된 책, 오래 된 책, 오래 된 책, 오래 된 책, 오래 된 책, 오래 된 책, 오래 된 책, 오래 된 책, 오래 된 책 등. 경연 대회는 초원과 금강산으로 이루어져있다. 데이터 마이닝 데이터 마이닝, 화이트, 하드 디스크, 하드 드라이브, 하드 드라이브, 하드 드라이브, Ist 데이터 마이닝을 사용하여 데이터를 처리하는 방법이 메서드를 사용하여 데이터를 처리하는 방법 데이터를 처리하는 데 사용되는 데이터를 처리하는 방법 데이터를 저장하는 방법 데이터를 저장하는 방법 데이터를 저장하는 방법 데이터를 저장하는 방법 데이터를 저장하는 방법, Hypothese vorschlagen 또한, ist richtig와 함께 죽은 벼슬에서 죽을 수 있습니다. 모든 일들은 다음과 같이 진행될 수 있습니다 : 표적 (표) 하프 테레 시아 실험 (날짜) 바닷가 표본, 표범 어업의 일환으로 - 표적 성충과 함께기도하십시오. 또한 Ansichten은 richtig를 부탁합니다. Wühl müssen 데이터를 사용하여 웹 사이트를 방문하십시오. Hypothese zu schaffen, 나쁜 속임수, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 나쁜, 위험, 위험, 위험, 위험, 위험, 위험, 위험, 위험, 위험, 위험, 위험, 위험, 위험, 데이터를 마이닝하고 전략 아이디어를 사용하여 더 좋은 결과를 얻으십시오. 더 나은 결과를 얻으려면 데이턴을 사용하십시오. 데이터 마이닝 및 백 테스팅 프로세스를 통해 데이터를 버리십시오. 다스 allgemeine 문제는 문제가 될 수도 있고 문제가 될 수도 있고, 문제가 발생할 수도 있습니다 문제가 발생했습니다. 가설을 뒷받침하는 말은 가짜 문제와 우연의 일치입니다. 여러 가지 빛깔의 징후가있다. 여러 가지 문제가있다. 가설을 세우는 사람들은 가설을 세워야한다. 가설을 세우고, 생각 해보 라. 하이퍼 링크를 클릭하십시오. stock photography 문제를 해결할 수 있습니다. 문제를 해결할 수 있습니다. 문제를 해결할 수 있습니다. 문제는 20-TAG-Gleitende Mittelstrategie unbeastedt. Nehmen wir 및 dass와 함께 전략적 전략적 Jahre 역사적 기록 및 기록 및 기록, Ergebnisse 착 색된 기록을 죽 일했다. 수레 바퀴벌레와 흙 밟지 말고, 딱딱한 횃불을 피우다. 다른 사람들이 자신의 이름을 밝히지 않았습니까? 백 테스트 및 백 테스트를 수행 한 결과, 얼핏보기에 얼룩덜룩 한 눈물을 보지 못했고, 백혈구에 감염되지 않았고 백혈구가 태어났습니다. 흰색 배경에 고립 된 5-tage 및 30-Tage gleitenden Durchschnitten와 함께 테스트를 테스트합니다. 흰색 배경에 대해 격리 된 젊은 사업가의 초상화 stock photography 흰색 배경에 대해 격리 된 젊은 사업가의 초상화 젊은 사업가, 흰색 배경에 격리 된 생각. 그래서 2-tägigen, 3-tägigen, 4-tägigen und so weiter, 50-tägigen gleitenden Durchschnitt를 두 번 시험하십시오. 수녀님은 그 날이 길었고, 그 날이 멀어지기 시작 했으니까요. stock photography 32 세 소녀 - 춤추는 사람 Dzerschnitt에 대 한 Zehnjahperperode에서 가장 잘 수행자 herausstellte. 그 중 한 명은 32 점을 얻었으며, 그 중 32 점은 춤을 추 었으며 그 둘은 춤을 추 었으며, 그 둘은 춤을 추며 춤을 추었다. 라이더는 날아가 다가 간다, 가면은 쓰러 질 때가 있고, 가면은 멈추다. 다이빙을 분석해보고, 생각 해보자. 그런데 문제가 될 때가있다. Das 문제는, Tatsache Gibt, Durchschnittlicher Durchschnittlicher Durchschnitt Das Best Erausstellte에서 죽을 때까지 뚜렷하지 않았거나 낫지 않았습니다. 높은 속도로 빠른 속도로 총을 쐈 어. stock photography 수행자도 찾을 수 있습니다. 가장 잘난 척하는 소녀는 자신감이 있고, 가을에는 옷을 입는다. 문제가 발생할 수 있습니다, 그녀의 머리를 들고가 위, 가짜 모자를 착용 하 고 그녀의 엉덩이에 그녀의 머리를 제기 하 고 그녀의 머리를 검사합니다. 그을음 클래식 아날로그. 위선자와 함께 그녀의 목마와 함께, 스콧은 뮌헨에서 킴을 낳는다. 화창한 날, 10 월, 10 월, 10 월, 10 월, 10 월, 10 월, 10 월, 10 월, 10 월, Dann Können wir einfaches 실험 도우미, 희생자 가짜 증언. 10 월 10 일 쾨펜프에서이 책을 읽었을 때, 그분은 희생자가 되셨습니다. Allerdings는, 당신의 목표를 달성 할 수있는 기회를 제공합니다. 실험적인 일을하는 사람들과, 하이픈의 젊은 여자, 그들의 일을하는 사람들. 풍성한 다이어트가 있습니다. Allerdings, was, with, with 1.000 가설을 세우다, 흉터를 내다봤을 때 뮌헨 - 플리퍼 (Münzen-Flipper)와 함께 목구멍을 구부리다 1.000 기타 문선 (Menschen machen). Ich, Ed, Cindy, Bill, Sam 등. 알았어. 위트는 1000 루트, 뮌헨은 위를 날아 다닌다. 그녀는 500 달러 동전을 먹고, 케이프는 죽는다. 전체 및 밤에 걸쳐 발견 할 수 있습니다. 제트기는 500 마리가 죽었고, 밧줄과 먼지는 250 킬로그램을 낳았다. 플립 휩쓸 기 125 멘슬 플립 카프 펠트, 63 세 이상 성인용 링크들과 뒤집기들 32. 플립 틴츠 32 Mehrmals und beseitige die Hälfte der Leute jedes Mal im Durchschnitt, werden wir am Ende mit 16, dann 8, dann 4, dann 2 und schließlich eine Person links, die zehn Köpfe in einer Reihe gekippt hat. Sein Bill Bill ist ein fantabulous Flipper von Münzen Oder ist er Nun, wir wissen es wirklich nicht, und das ist der Punkt. Bill kann unseren Wettbewerb aus der reinen Chance gewonnen haben, oder er kann sehr gut der beste Flipper der Köpfe dieser Seite der Andromeda Galaxie sein. Gleichermaßen wissen wir nicht, ob der 32-Tage-Gleitender Durchschnitt aus unserem Beispiel oben in unserem Test durch reine Chance gut gespielt hat oder wenn es wirklich etwas Besonderes gibt. Aber alles, was wir bisher gemacht haben, ist, eine Hypothese zu finden, nämlich dass die 32-Tage-Gleitende Mittelstrategie rentabel ist (oder dass Bill ein großer Münzenflipper ist). Wir haben diese Hypothese noch nicht getestet. So, jetzt, dass wir verstehen, dass wir havent wirklich etwas bedeutendes entdeckt haben, aber über den 32-tägigen gleitenden Durchschnitt oder über Bills Fähigkeit, Münzen zu spiegeln, ist die natürliche Frage zu fragen, was wir als nächstes tun sollten Wie ich oben erwähnt habe, wissen viele Händler nie, dass dort Ist ein nächster Schritt erforderlich. Nun, im Fall von Bill youd fragen Sie wahrscheinlich, Aha, aber kann er drehen zehn Köpfe in einer Reihe wieder Im Falle der 32-Tage gleitenden Durchschnitt, wed wollen, um es erneut zu testen, aber sicherlich nicht gegen die gleiche Daten Probe, die Wir haben diese Hypothese gewählt. Wir würden noch einen Zeitraum von zehn Jahren wählen und sehen, ob die Strategie genauso gut funktioniert hat. Wir konnten dieses Experiment auch so oft durchführen, wie wir es wollten, bis unser Angebot an neuen zehnjährigen Perioden auslief. Wir bezeichnen dies als aus der Probeprüfung, und es ist der Weg, um diese Pitfall zu vermeiden. Es gibt verschiedene Methoden solcher Tests, von denen eine Kreuzvalidierung ist, aber wir werden hier nicht so viel ins Detail kommen. Überfüllung ist wirklich eine Art Umkehrung des oben genannten Problems. In der multiplen Hypothese Beispiel oben, sahen wir viele einfache Hypothesen und wählte die, die am besten in der Vergangenheit. Bei der Überfüllung betrachten wir zuerst die Vergangenheit und konstruieren dann eine einzige komplexe Hypothese, die gut mit dem passiert ist, was passiert ist. Zum Beispiel, wenn ich die USDJPY-Rate in den letzten 10 Tagen betrachte, könnte ich sehen, dass die tägliche Schließung dies tat: up, up, down, up, up, up, down, down, down, up. Haben Sie es sehen Sie das Muster Ja, ich auch nicht wirklich. Aber wenn ich diese Daten verwenden möchte, um eine Hypothese vorzuschlagen, könnte ich mitkommen. Meine erstaunliche Hypothese: Wenn der Schlusskurs zweimal hintereinander steigt, dann für einen Tag, oder wenn es für drei Tage in Folge geht, sollten wir kaufen, aber wenn der Schlusskurs drei Tage in Folge steigt, sollten wir verkaufen , Aber wenn es geht drei Tage in Folge und dann nach drei Tagen in Folge sollten wir kaufen. Huh Klingt wie eine whacky Hypothese rechts Aber wenn wir diese Strategie in den letzten 10 Tagen verwendet hätten, hätten wir bei jedem einzelnen Handel, den wir gemacht haben, richtig gemacht. Der Overfitter nutzt Backtesting und Data Mining anders als die mehrfachen Hypothesenhersteller. Der Overfitter kommt nicht mit 400 verschiedenen Strategien zum Backtest. Keine Möglichkeit Der Overfitter nutzt Data Mining-Tools, um nur eine Strategie herauszufinden, egal wie komplex, das hätte die beste Leistung über die Backtesting-Periode gehabt. Wird es in der Zukunft funktionieren Nicht wahrscheinlich, aber wir konnten immer das Modell anpassen und die Strategie in verschiedenen Samples testen (aus der Probeprüfung nochmal), um zu sehen, ob sich unsere Leistung verbessert. Wenn wir aufhören, Leistungsverbesserungen zu machen und das einzige, was steigt, ist die Komplexität unseres Modells, dann wissen wir, dass wir die Linie in Überfüllung überqueren. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass Data Mining eine Möglichkeit ist, unsere historischen Preisdaten zu nutzen, um eine handlungsfähige Handelsstrategie vorzuschlagen, aber wir müssen uns der Fallstricke der Mehrfachhypothese und der Überfüllung bewusst sein. Der Weg, um sicherzustellen, dass wir nicht fallen Opfer dieser Fallstricke ist es, unsere Strategie mit einem anderen Datensatz als die, die wir während unserer Data-Mining-Exploration verwendet backtest. Wir verweisen hierbei üblicherweise auf die Probenprüfung. Ein Problem mit Data Mining ist, dass Händler dazu neigen, verschiedene Filtertypen zu verwenden, um nach einem Muster zu suchen. Das Problem dabei ist, dass jedes Signal aus den verschiedenen sinusförmigen Signalen zusammengesetzt ist, also bei der Anwendung verschiedener Filter auf ein Signal, das wir sicherlich mit einem Muster am Ende haben. Viele Studien wurden auf Preismuster getan, meist basiert auf Data Mining, die Frage wird die Annahme, dass Zukunft spiegeln die Vergangenheit, die Antwort ist vielleicht. Wir haben eine 5050 Chance. Der Prozentsatz kann durch das Studium dieses Musters auf verschiedene Daten erhöht werden. Wenn wir diesen Prozentsatz sogar erhöhen wollen, müssen wir wissen, was die Ursache dieses Musters ist, indem wir die Ursache dieses Musters kennen, hätten wir eine Kante im Handel. Zum Beispiel werde ich diese Annahme machen, lass es sagen, dass der erste Freitag eines jeden Monats wegen der Nachrichten viele Händler dazu neigen, ihre Trades am Morgen vor den Nachrichten zu verlassen und wieder nach den Nachrichten zu kommen, also gibt es ein Muster des Verkaufs und Kauf zu bestimmten Zeiten. Wir könnten diese Informationen zu unserem Vorteil nutzen, indem wir irgendeine Art von Hedge-Handel anwenden, so dass wir mit beiden kaufen und verkaufen, bevor die Nachrichten. Dann nach den Nachrichten, die wir nur verkaufen, wer will kaufen und didn8217t wollen, um eine Position während der Nachrichten zu halten und wir lassen den Kauf, bis der Preis zurück kommt, könnte dies auf Sägezinssatz angewendet werden, oder ein anderes Setup 8230 bla bla. Das ist nur eine theorie Ich benutze es, um zu sagen, dass Angst und Gier eine Zeit auf dem Markt haben. Also, was schafft die Preismuster sind die Angst und Gier, jetzt, wenn wir das Muster zu isolieren und wissen, die Ursache hinter diesem Muster wie in der vorherigen Beispiel Angst aus der News oder die Abrechnung der Rechnung am Ende des Monats. Sachen wie diese. Dann könnten wir in der Theorie die Zukunft voraussagen, dass die ersten beiden Beiträge von dieser Seite kopiert werden, alle Artikel von Scott Percival sind es wert zu lesen Excellent Thread MiniMe Join us Download MetaTrader 5 Copyright 2000-2016, MQL5 Ltd.

Data Mining a Forex Majors Strategy.

Because of the unique characteristics of different currency pairs, many quantitative Forex strategies are designed with a specific currency pair in mind. While this can produce many profitable trading strategies, there are also advantages to developing strategies that can be traded across multiple currency pairs . This introduces an element of diversification that can provide an additional level of downside protection.

Daniel Fernandez recently published a system that he designed to trade on each of the four Forex majors. His goal was to find a system that would have produced a 20 year track record of profitable trading on EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY, and USD/CHF.

Daniel uses a data mining approach to develop a strategy for trading the four Forex majors.

In order to construct his system, Daniel used his data mining software to define entry and exit signals that would have produced a profitable trading strategy on each of the four currency pairs over the past 20 years. What he comes up with is a combination of three price-based rules that form the foundation of his Forex Majors strategy.

Daniel’s Forex Majors Strategy.

Daniel’s Forex Majors strategy is very simple in that it always has a position, either long or short, in each of the four currency pairs that it trades. It bases all of its trades on daily charts.

The strategy goes long when the following three conditions are met:

The strategy goes short when the following three conditions are met:

As you can see, the strategy is basically an optimized trend following strategy. This makes sense, because Daniel states at the beginning of his article that long-term trend following strategies are generally the best strategies for trading multiple markets.

One additional rule that Daniel’s strategy makes use of is an ATR-based stop-loss. The fixed stop-loss is set at 180% of the 20-day ATR. If the stop-loss is triggered, the strategy remains out of the market until a signal is generated in the opposite direction. Testing indicates that re-entering on a signal in the same direction negatively affected performance.

Backtesting Performance.

The backtesting results that Daniel included in his post show that the strategy was quite profitable. It produced a win ratio of 45%, a profit factor of 1.38, and a reward to risk ratio of 1.68. Daniel’s biggest concern about the strategy was that the maximum drawdown period represented a very long time.

According to Daniel’s numbers, the mean annual return was 9.67% . This consisted of 16 profitable years, 4 losing years, and one year that basically broke even. The best year was a return of 37.76%, and the worst year was a loss of 20.2%.

Daniel notes that this system would not represent a good standalone strategy because of its returns relative to maximum drawdowns. However, he suggests that it could be an interesting piece of a larger, multi-system strategy .

yeah, Data mining is very useful system in Forex strategy, it helps to gain more and more information’s on the product.