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Data Mining eine Forex Majors-Strategie Aufgrund der einzigartigen Eigenschaften der verschiedenen Währungspaare, viele quantitative Forex-Strategien sind mit einem bestimmten Währungspaar im Auge. Während dies viele rentable Handelsstrategien produzieren kann, gibt es auch Vorteile für die Entwicklung von Strategien, die über mehrere Währungspaare gehandelt werden können. Dies führt zu einem Element der Diversifizierung, die ein zusätzliches Maß an Abwärtsschutz bieten kann. Daniel Fernandez veröffentlichte kürzlich ein System, das er entworfen hatte, um auf jedem der vier Forex Majors zu handeln. Sein Ziel war es, ein System zu finden, das eine 20-jährige Erfolgsbilanz mit profitablem Handel auf EUR / USD, GBP / USD, USD / JPY und USD / CHF erzielt hätte. Daniel verwendet einen Data-Mining-Ansatz zur Entwicklung einer Strategie für den Handel der vier Forex Majors. Um sein System zu konstruieren, verwendete Daniel seine Data-Mining-Software, um Eingangs - und Ausgangssignale zu definieren, die eine rentable Handelsstrategie auf jedem der vier Währungspaare in den letzten 20 Jahren erzeugt hätten. Was er kommt, ist eine Kombination aus drei Preis-Regeln, die die Grundlage für seine 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 Tages-Charts. Die Strategie geht lange, wenn die folgenden drei Bedingungen erfüllt sind: Die Strategie ist kurz, wenn die folgenden drei Bedingungen erfüllt sind: Wie Sie sehen können, ist die Strategie im Grunde ein optimierter Trend nach der Strategie. Dies macht Sinn, weil Daniel am Anfang seines Artikels erklärt, dass langfristige Tendenzen nach Strategien in der Regel die besten Strategien für den Handel mehrere Märkte sind. Eine weitere Regel, die Daniel8217s Strategie nutzt, ist ein ATR-basierter Stop-Loss. Der feste Stop-Loss wird auf 180 der 20-Tage-ATR eingestellt. Wenn der Stop-Loss ausgelöst wird, bleibt die Strategie ausserhalb des Marktes, bis ein Signal in die entgegengesetzte Richtung erzeugt wird. Die Prüfung zeigt, dass eine erneute Eingabe auf ein Signal in der gleichen Richtung die Leistung negativ beeinflusst hat. Backtesting Performance Die Backtesting-Ergebnisse, dass Daniel in seinem Beitrag enthalten, zeigen, dass die Strategie war ziemlich profitabel. Sie erzielte eine Gewinnquote von 45, einen Gewinnfaktor von 1,38 und ein Lohn-Risiko-Verhältnis von 1,68. Daniel8217s größte Sorge über die Strategie war, dass der maximale Drawdown-Zeitraum eine sehr lange Zeit darstellte. Nach Daniel8217s Zahlen, die durchschnittliche jährliche Rendite war 9,67. Diese bestand aus 16 rentablen Jahren, 4 Jahre verlängert, und ein Jahr, das im Grunde sogar brach. Das beste Jahr war eine Rendite von 37,76, und das schlechteste Jahr war ein Verlust von 20,2. Daniel bemerkt, dass dieses System keine gute eigenständige Strategie darstellen würde, da es seine Rendite im Verhältnis zu maximalen Drawdowns wiedergibt. Allerdings schlägt er vor, dass es ein interessantes Stück einer größeren, Multi-System-Strategie sein könnte. Einführung in FX Data Mining Lets machen eine einfache und schnelle Einführung in eine der interessantesten Bereichen heute - Data Mining. Es gibt eine breite Palette von Data Mining-Anwendungen. Wir sollten Data Mining in unseren Devisenhandel integrieren. FX, Forex oder der Devisenmarkt FX ist der größte Markt in Bezug auf täglich gehandelt Volumen. Es hat drei Hauptniveaus der Teilnehmer: die großen Jungen, die Zwischenebene und einfache Händler, wie Sie und ich. Es hat eine spekulative Natur, was bedeutet, die meisten der Zeit, die wir nicht tauschen Waren. Wir interessieren uns nur für den Unterschied und wollen niedrig kaufen und verkaufen hoch oder verkaufen hoch und kaufen niedrig. Durch kurze oder lange Operationen können wir Pips gewinnen. Abhängig von Ihrem Handelsvolumen kann Pip-Wert von einem Cent bis 10 und mehr reichen. Dies ist der wichtigste Weg, um Geld in der FX-Markt (neben mit Carry Trade, Brokering, Arbitrage und vieles mehr). Beachten Sie, dass der FX-Markt ist riesig, ist aber für alle Ebenen der Spieler geeignet. Denken Sie an die FX-Markt als unendlicher Supermarkt mit unendlichen Anzahl von Produkten und Kunden, aber es hat auch eine unendliche Anzahl von Kassierer. Das bedeutet für alle gleich viele Möglichkeiten. Data Mining und Machine Learning Data Mining ist ein reifes Unterfeld der Informatik. Es geht um eine Menge Daten und nicht-triviale Extraktion von nutzbarem Wissen aus massiven Datenmengen. Seine getan durch intelligente Datenverarbeitung mit Machine Learning Algorithmen. Data Mining ist nicht nur CRUD (Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen). Wir haben mehrere Data-Mining-Methoden. Hierdurch die Methoden und einige Anwendungen. Klassifizierung - Klassifizierung von E-Mails als Spam, Klassifizierung einer Transaktion als Betrug. Association - YouTube schlägt uns neue Videos basierend auf unserer Geschichte. 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-Operatoren, um ineffiziente Operationen zu finden. Text Mining - Bergbau Nachrichten oder technische Analyse für Mustererkennung. Algorithmic Trading ist eine automatisierte Ausführung eines Handelsalgorithmus. In unserem Fall kommt der Handelsalgorithmus aus dem Bergbau. Der automatisierte Handel wird von einigen König der Programmiersprache getan. Geschwindigkeit und Robustheit sind hier wichtige Punkte: der menschliche Händler kann das Computerprogramm nicht über diese Attribute schlagen. Es könnte sein, HFT (High Frequency Trading) und Low-Level-Programmierung (als C) oder langfristige Trading-und High-Level-Programmierung (als Java). Mix Algorithmic Trading mit Data Mining Mischen Data Mining im algorithmischen Handel ist wichtig. Das Wichtigste sind die Daten. Ein einfaches Prinzip besagt, dass, wenn Ihre Daten nicht gut genug sind, Ihre Modelle nicht gut genug (GIGO) sein werden. Es geht darum, ein Modell zu schaffen, es umzusetzen und zu testen (wie immer). Derzeit ist diese Strömung meist manuell. Data Mining Software Es gibt viele Open Source Software-Optionen im Bereich Data Mining. WEKA ist ein Data Mining Framework, das von der University of Waikato, Hamilton, Neuseeland stammt. WEKA ist in Java geschrieben und hat eine große 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, sondern ein Handelssystem. Wir brauchen Data Mining, um das Gold zu finden. Gute Werkzeuge sind leicht, so viel Glück mit dem Bergbau zu bekommen. Wenn Sie weitere Informationen über wissenschaftliche FX Trading suchen, wird Ihr nächster Schritt die Data Mining-Tools und die historischen Daten erforschen. Besuchen Sie algonell für weitere Details. Sie finden uns auf Twitter. Facebook. Google. LinkedIn und WordPress.