Forex Data Mining Tool

Introduzione FX Data Mining Lascia per fare un'introduzione semplice e veloce per uno dei campi più interessanti oggi - Data Mining. Vi è un'ampia gamma di applicazioni di data mining. Dobbiamo integrare i modelli di data mining nel nostro trading FX. FX, Forex o il Foreign Exchange FX è il più grande mercato in termini di volume giornaliero scambiato. Ha tre livelli principali di partecipanti: i grandi ragazzi, il livello intermedio e commercianti semplici, come te e me. Ha un carattere speculativo, il che significa che la maggior parte del tempo non ci scambiamo le merci. Abbiamo a cuore solo per la differenza e vogliamo comprare basso e vendere alto o vendere alto e comprare basso. Con le operazioni di brevi o lunghi possiamo guadagnare pips. A seconda del volume di scambio, il valore pip può variare da un centesimo a 10 e più. Questo è il modo principale per fare soldi nel mercato FX (a fianco con carry trade, l'intermediazione, l'arbitraggio e altro ancora). Si noti che il mercato FX è enorme, ma è adatto a tutti i livelli di giocatori. Pensate al mercato FX come un supermercato infinita con un numero infinito di prodotti e clienti, ma ha anche un numero infinito di cassieri. Significato vi è una pari quantità di opportunità per tutti. Data Mining e Machine Learning di data mining è un campo sub maturo di Computer Science. Si trova a circa un sacco di dati ed estrazione non banale di conoscenza utilizzabile da enormi quantità di dati. Il suo fare da trattamento dei dati intelligente utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Data Mining non è solo CRUD (Create, Read, Update e Delete). Abbiamo diversi metodi di data mining. Con la presente i metodi e alcune applicazioni. Classificazione - classificazione e-mail come spam, classificare una transazione come frode. Associazione - YouTube ci suggerisce nuovi video sulla base della nostra storia. Amazon ci propone più elementi durante il checkout. Clustering - analisi dei dati non strutturati, come notizie e opinioni per trovare gruppi comuni economica. Processo di estrazione - esaminare i registri degli operatori delle chiamate al fine di trovare le operazioni inefficienti. Text Mining - notizie mining o analisi tecnica per il riconoscimento. Algorithmic Trading è una esecuzione automatica di un algoritmo di negoziazione. Nel nostro caso, l'algoritmo di negoziazione deriva dall'estrazione. Il trading automatico è fatto da alcuni re di linguaggio di programmazione. La velocità e la robustezza sono i punti chiave qui: operatore umano non può battere il programma informatico per quanto riguarda quegli attributi. Potrebbe essere HFT (High Frequency Trading) e la programmazione a basso livello (come C) o il commercio a lungo termine e la programmazione di alto livello (come Java). Mix Algorithmic Trading con Data Mining di miscelazione di data mining in Trading algoritmico è importante. La cosa più importante è di dati. Un principio semplice afferma che se i dati non è abbastanza buono, i vostri modelli non sarà abbastanza buono (GIGO). E 'tutto sulla creazione di un modello, la sua attuazione e la sperimentazione (come sempre). Attualmente questo flusso è in gran parte manuale. Data Mining Software Ci sono molte opzioni software open source nel settore della Data Mining. WEKA è un framework Data Mining origine nella Università di Waikato, Hamilton, Nuova Zelanda. WEKA è scritto in Java e ha un grande API. Inoltre si dispone di implementazioni per la maggior parte dei ben noti algoritmi di apprendimento automatico. Miscela di buoni strumenti è di vitale importanza. Ci sono troppi modelli di trading possibili. Lanciare una moneta è un sistema di trading stupido, ma è un sistema di trading. Abbiamo bisogno di data mining per trovare l'oro. Buoni strumenti sono facili da ottenere quindi buona fortuna con l'estrazione. Se siete alla ricerca di maggiori informazioni su FX trading scientifico il prossimo passo sta esplorando strumenti di data mining e dati storici. Visita algonell per maggiori dettagli. Ci potete trovare su Twitter. Facebook. Google. LinkedIn e dati WordPress. La migliore Mining strumenti che è possibile utilizzare gratuitamente nella vostra azienda Venerdì 8 marzo 2013 alle 14:01. Il data mining o 8220Knowledge Discovery in Databases8221 è il processo di scoperta di modelli di grandi insiemi di dati con l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico, statistiche e sistemi di database. L'obiettivo generale di un processo di data mining è quello di estrarre informazioni da un insieme di dati e trasformarlo in una struttura comprensibile per un ulteriore uso. Ecco un esempio semplice ma affascinante di come data mining ha contribuito a dissipare le ipotesi sbagliate e le conclusioni circa le ragazze, e agire con grande impatto sociale. Per lungo tempo, l'alto tasso di abbandono delle bambine nelle scuole nei paesi in via di sviluppo sono state spiegate con ipotesi sociologico e culturale: le ragazze non sono incoraggiati dalla società indigene, i genitori trattano le ragazze in modo diverso, le ragazze sono spinte a sposarsi prima o caricato con molto più lavoro rispetto ai ragazzi. Alcuni altri utilizzando teorie economiche, hanno ipotizzato che l'istruzione delle bambine non è visto da queste società come un buon investimento. Poi, negli anni '90, è venuto un gruppo di giovani minatori di dati che inserite nei diversi record scuole su assenteismo, e lentamente scoperto che le ragazze mancavano scuole per alcuni giorni ogni mese, con lo stordimento regolarità e prevedibilità. Un po 'di più l'analisi rivela che le ragazze mancavano scuole per lo più durante il loro periodo mestruale, e perché non c'erano modo sicuro per loro di sentirsi pulito e confortevole per venire a scuola in quel periodo. Conseguenza, 8220millions di ragazze che vivono nei paesi in via di sviluppo come l'Uganda saltare fino a 20 dell'anno scolastico semplicemente perché non possono permettersi di comprare prodotti sanitari tradizionali quando hanno le mestruazioni. Questo assenteismo deliberata ha enormi conseguenze in materia di istruzione e girls8217 potential.8221 accademico 8211 Afripads nei paesi occidentali e in Asia, le aziende ei governi stanno utilizzando il data mining per fare grandi scoperte. Siamo in grado di fare lo stesso in Africa. Ci sono numerosi strumenti gratuiti per farlo. Ho raccolto il meglio di loro qui per voi. Provatelo, iniziare lentamente ma persistono con pazienza. Si potrebbe dare risultati sorprendenti e di trasformazione come Afripads sta ora aiutando ragazze africane restare a scuola. (È inoltre possibile scaricare i materiali del MIT Open Course su Data Mining qui) 1. RapidMiner RapidMiner è senza dubbio il sistema open source leader a livello mondiale per il data mining. E 'disponibile come applicazione stand-alone per l'analisi dei dati e come un motore di data mining per l'integrazione in prodotti propri. Migliaia di applicazioni di RapidMiner in più di 40 paesi danno ai loro utenti un vantaggio competitivo. 2. RapidAnalytics Costruito intorno RapidMiner come un potente motore di ETL analitico, l'analisi dei dati e reporting predittiva, le nuove RapidAnalytics server di analisi di business è la chiave del prodotto per tutte le attività di analisi dei dati aziendali critici e una pietra miliare per analisi di business. Weka è una raccolta di algoritmi di apprendimento automatico per le operazioni di data mining. Gli algoritmi possono sia essere applicati direttamente ad un insieme di dati o chiamate dal proprio codice Java. Weka contiene strumenti per i dati di pre-trattamento, la classificazione, la regressione, clustering, regole di associazione, e la visualizzazione. E 'inoltre particolarmente adatto per lo sviluppo di nuovi sistemi di apprendimento della macchina. PSPP è un programma per l'analisi statistica dei dati campionati. Ha una interfaccia utente grafica e convenzionale interfaccia a riga di comando. È scritto in C, utilizza GNU Scientific Library per le sue routine matematiche, e plotutils per la generazione di grafici. Si tratta di una sostituzione gratuita per il programma proprietario SPSS (IBM) di prevedere con sicurezza che cosa accadrà dopo in modo da poter prendere decisioni più intelligenti, risolvere i problemi e migliorare i risultati. KNIME è un banco di lavoro grafica user-friendly per l'intero processo di analisi: l'accesso ai dati, trasformazione dei dati, indagine iniziale, potenti analisi predittiva, visualizzazione e reporting. La piattaforma di integrazione aperta offre oltre 1000 moduli (nodi) Orange è un Open visualizzazione dei dati di origine e di analisi per il debuttante e gli esperti. Il data mining attraverso la programmazione visiva o di scripting Python. Componenti per l'apprendimento della macchina. Componenti aggiuntivi per la bioinformatica e di testi. Dotato di funzionalità per l'analisi dei dati. 7. Apache Mahout Apache Mahout è un progetto Apache per produrre implementazioni libere di algoritmi di apprendimento automatico distribuiti o in altro modo scalabile sulla piattaforma Hadoop. Attualmente Mahout supporta principalmente quattro casi d'uso: Raccomandazione mineraria prende users8217 comportamento e da che cerca di trovare gli oggetti utenti avrebbe fatto piacere. Clustering prende ad esempio documenti di testo e li raggruppa in gruppi di documenti d'attualità relativi. Classificazione apprende da exisiting documenti classificati quali documenti di una specifica categoria assomigliano ed è in grado di assegnare i documenti privi di etichetta per la (si spera) categoria corretta. Frequente mineraria set di elementi prende una serie di gruppi di articoli (termini in una sessione di query, il contenuto del carello) e identifica, che i singoli elementi di solito appaiono insieme. 8. jHepWork jHepWork (o 8220jWork8221) è un ambiente per il calcolo scientifico, l'analisi dei dati e la visualizzazione dei dati progettata per gli scienziati, ingegneri e studenti. Il programma incorpora molti pacchetti software open-source in un'interfaccia coerente con il concetto di scripting, e non solo-GUI o concetto di macro-based. jHepWork può essere utilizzato in tutto il mondo in cui l'analisi di grandi quantità di dati numerici, data mining, l'analisi statistica e la matematica sono essenziali (scienze naturali, ingegneria, modellazione e l'analisi dei mercati finanziari). Rattle (il strumento analitico R di imparare facilmente) presenta riepiloghi statistici e visivi di dati, trasforma i dati in forme che possono essere facilmente modellati, costruisce entrambi i modelli privi di sorveglianza e supervisione dei dati, presenta le prestazioni dei modelli graficamente, e decine di nuovi set di dati. Si tratta di una miniera di dati toolkit gratuito ed open source scritta in linguaggio statistico R utilizzando l'interfaccia grafica Gnome. Si gira sotto GNULinux, Macintosh OS X, e MSWindows. Rattle è in uso nel mondo degli affari, del governo, la ricerca e per l'insegnamento data mining in Australia e internationally. MetaTrader Expert Advisor A causa delle caratteristiche uniche di coppie di valute diverse, molte strategie di Forex quantitativa sono progettati con una coppia di valute specifico in mente. Anche se questo può produrre molti strategie di trading redditizi, ci sono anche vantaggi per lo sviluppo di strategie che possono essere scambiati tra più coppie di valute. Questo introduce un elemento di diversificazione in grado di fornire un ulteriore livello di protezione al ribasso. Daniel Fernandez ha recentemente pubblicato un sistema che ha progettato per il commercio su ciascuno dei quattro major Forex. Il suo obiettivo era quello di trovare un sistema che avrebbe prodotto un 20 anni track record di scambio proficuo su EURUSD, GBPUSD, USDJPY, USDCHF e. Daniel utilizza un approccio di data mining per sviluppare una strategia per la negoziazione dei quattro major Forex. Per costruire il suo sistema, Daniel utilizzato il suo software data mining per definire segnali di ingresso e di uscita che hanno prodotto una strategia commerciale vantaggioso su ciascuna delle quattro coppie di valute negli ultimi 20 anni. Quello che gli viene in mente è una combinazione di tre regole basati sul prezzo che costituiscono il fondamento della sua strategia Forex Majors. Daniel8217s strategia Forex Majors Strategia Forex Daniel8217s Majors è molto semplice in quanto ha sempre una posizione, sia lungo o corto, in ognuna delle quattro coppie di valute che commercia. Si basa tutti i suoi scambi su grafici giornalieri. La strategia va lungo quando sono soddisfatte le seguenti tre condizioni: La strategia va breve quando sono soddisfatte le seguenti tre condizioni: Come si può vedere, la strategia è fondamentalmente una tendenza ottimizzato seguente strategia. Questo ha senso, perché Daniel afferma all'inizio del suo articolo che tendenza a lungo termine seguenti strategie sono generalmente le migliori strategie per la negoziazione più mercati. Una regola aggiuntiva che la strategia Daniel8217s fa uso di è una stop-loss ATR-based. La stop-loss fisso è fissato a 180 della 20 giorni di ATR. Se viene attivato il stop-perdita, la strategia rimane fuori dal mercato fino a quando un segnale viene generato nella direzione opposta. Test indica che rientrare in un segnale nella stessa direzione prestazioni influenzati negativamente. Backtesting Performance Il backtesting risulta che Daniel incluso nel suo post mostrano che la strategia era molto redditizio. Ha prodotto un rapporto di vincita di 45, un fattore di profitto di 1,38, e una ricompensa al rapporto di rischio di 1,68. Daniel8217s più grande preoccupazione per la strategia era che il periodo massimo drawdown ha rappresentato un tempo molto lungo. Secondo i numeri Daniel8217s, il rendimento medio annuo è stato 9.67. Questa consisteva di 16 anni proficui, 4 anni che perdono, e un anno che in fondo pareggio. L'anno migliore è stato un ritorno di 37.76, e l'anno peggiore è stato una perdita di 20,2. Daniel osserva che questo sistema non rappresenterebbe una buona strategia stand-alone a causa dei suoi rendimenti relativi ai prelievi massimi. Tuttavia, egli suggerisce che potrebbe essere un interessante pezzo di una strategia più ampia, multi-sistema. La segue sono alcuni strumenti open source gratuito eo per applicazioni di data mining. Alcuni di loro sono gratis per uso non-profit. Si prega di verificare i siti web corrispondenti per i dettagli della licenza. R IDEEditors R - un ambiente software gratuito per il calcolo statistico e la grafica RStudio - un IDE per R Tinn-R - una GUI gratuito per il linguaggio R e l'ambiente. Data Mining Software Weka - un software open-source per RapidMiner data mining - un sistema open-source per i dati e KNIME text mining - una libreria di integrazione dati open-source, l'elaborazione, l'analisi e la piattaforma di esplorazione La macchina Mahout di apprendimento - estrazione dati di grandi dimensioni imposta. Supporta raccomandazione mineraria, il clustering, la classificazione e frequenti mineraria itemset. Rattle - una GUI per il data mining con R Clustering CLUTO - un pacchetto software per il clustering set di dati a basso e ad alto dimensionali fastcluster - veloci routine clustering gerarchico per R e Python associazione Regole Sequence Analysis Traminer - un pacchetto R per l'estrazione e la visualizzazione dei dati di sequenza sociale Network Analysis Gephi - una piattaforma di visualizzazione e l'esplorazione interattiva delle reti e dei sistemi complessi, grafici dinamici e gerarchiche Pajek - uno strumento gratuito per grandi analisi della rete e e visualizzazione CFinder - un software gratuito per la ricerca e la visualizzazione di sovrapposizione gruppi densi di nodi nelle reti, basato sul processo di percolazione Clique Method (CPM) Mining Spatial Data Analysis GeoDa - un software gratuito per l'analisi dei dati spaziali Clavin - un pacchetto software open source per il geotagging documento e geoparsing che impiega risoluzione entità geografica in base al contesto