Weka forex

Introdução à FX Data Mining Permite uma introdução simples e rápida a um dos campos mais interessantes de hoje - Data Mining. Existe uma ampla gama de aplicações de mineração de dados. Devemos integrar a Data Mining na nossa negociação FX. FX, FOREX ou o Foreign Exchange FX é o maior mercado em termos de volume negociado diariamente. Tem três níveis principais de participantes: os grandes meninos, o nível intermediário e os comerciantes simples como você e eu. Tem uma natureza especulativa, o que significa que a maior parte do tempo não trocamos bens. Nós nos preocupamos apenas com a diferença e desejamos comprar baixo e vender alto ou vender alto e comprar baixo. Por operações curtas ou longas, podemos ganhar pips. Dependendo do seu volume comercial, o valor do pip pode variar de um centavo a 10 e mais. Esta é a principal maneira de ganhar dinheiro no mercado FX (juntamente com Carry Trade, Brokering, Arbitrage e mais). Observe que o mercado FX é enorme, mas é adequado para todos os níveis de jogadores. Pense no mercado FX como um supermercado infinito com inúmeros produtos e clientes, mas também tem um número infinito de caixas. O que significa que existe uma quantidade igual de oportunidades para todos. Mineração de Dados e Aprendizado de Máquinas A Mineração de Dados é um sub-campo maduro da Ciência da Computação. É sobre uma grande quantidade de dados e extração não trivial de conhecimentos utilizáveis ​​a partir de enormes quantidades de dados. É feito por processamento inteligente de dados usando algoritmos de aprendizado de máquina. A mineração de dados não é apenas CRUD (Criar, Ler, Atualizar e Excluir). Temos vários métodos de Data Mining. Aqui, os métodos e algumas aplicações. Classificação - classificando o email como spam, classificando uma transação como fraude. Associação - YouTube nos sugere novos vídeos baseados em nossa história. A Amazon nos sugere mais itens durante o check-out. Clustering - análise de dados não estruturados, como notícias econômicas e opiniões para encontrar grupos comuns. Process Mining - examine os logs dos operadores de chamadas para encontrar operações ineficientes. Text Mining - notícias de mineração ou análise técnica para o reconhecimento de padrões. Algorithmic Trading é uma execução automatizada de um algoritmo de negociação. No nosso caso, o algoritmo de negociação vem da mineração. O comércio automatizado é feito por algum rei da linguagem de programação. Velocidade e robustez são pontos-chave aqui: o comerciante humano não consegue vencer o programa de computador em relação a esses atributos. Poderia ser HFT (High Frequency Trading) e programação de baixo nível (como C) ou negociação de longo prazo e programação de alto nível (como Java). Mix Algorithmic Trading with Data Mining Misturando mineração de dados em Algorithmic Trading é importante. O mais importante é os dados. Um princípio simples afirma que, se seus dados não forem bons o suficiente, seus modelos não serão suficientemente bons (GIGO). Trata-se de criar um modelo, implementá-lo e testá-lo (como sempre). Atualmente esse fluxo é principalmente manual. Software de mineração de dados Existem muitas opções de software de código aberto no campo da mineração de dados. WEKA é uma estrutura de Mineração de Dados originada na Universidade de Waikato, Hamilton, Nova Zelândia. O WEKA está escrito em Java e tem uma ótima API. Além disso, você possui implementações para a maioria dos conhecidos algoritmos de Aprendizado de Máquinas. A mistura de boas ferramentas é vital. Existem muitos modelos comerciais possíveis. Jogar uma moeda é um sistema de comércio estúpido, mas é um sistema comercial. Precisamos da mineração de dados para encontrar o ouro. As boas ferramentas são fáceis de ter tanta sorte com a mineração. Se você está procurando mais informações sobre o comércio científico de FX, seu próximo passo é explorar ferramentas de Data Mining e dados históricos. Visite algonell para mais detalhes. Você pode nos encontrar no Twitter. Facebook. Google. LinkedIn e WordPress. A aprendizagem da máquina é um campo de inteligência artificial onde os programas de computador aprendem em vez de seguir cegamente um script. Com dados de treinamento suficientes você pode ensinar esses algoritmos para dirigir um carro, pilotar um helicóptero ou criar o melhor mecanismo de busca do mundo. Aqui estão os resultados que obtive com a minha abordagem inicial na aplicação de aprendizagem de máquina para negociação forex. Uma variedade de algoritmos são implementados para tentar prever a evolução de um instrumento com dados de apenas 8 barras diárias para o passado. Para cada dia, quatro valores são gravados, as três primeiras informações de registro sobre o movimento do dia anterior próximo ao dayrsquos alto, baixo e próximo, em percentagem, enquanto o quarto registra o volume do dia. Isso faz 32 variáveis ​​independentes no total. Os dados são obtidos a partir de três instrumentos na base de dados dukascopy, EURUSD, AUDJPY e GBPCHF diariamente Permitam barras de 1 de janeiro de 2008 a 31 de dezembro de 2017, com fins de semana misturados na segunda-feira seguinte. Para cada um dos algoritmos testados, os dois primeiros anos foram usados ​​para treinar os modelos, enquanto o ano de 2017 foi usado para testá-los. A biblioteca java aberta para algoritmos de aprendizado de máquina usados ​​vem da WEKA: Data Mining Software em Java i. Você pode baixar a biblioteca ou o programa amigável ao usuário em cs. waikato. ac. nzmlweka. Previsão da direção do mercado. Esses testes avaliam em que medida, se houver, é possível prever o movimento global do amanhã (de perto para fechar) com base em dados de oito dias anteriores usando uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina. Uma alta correlação significa que o modelo prevê o bom movimento global do dia seguinte. Neste caso, as correlações são muito próximas de zero, de modo que os modelos não podem prever o movimento geral do mercado. Previsão da faixa do mercado Para o forex, o intervalo é definido aqui como a diferença entre o dayrsquos alto e o dayrsquos baixo como uma porcentagem do fechamento anterior (para que diferentes instrumentos sejam comparáveis). Um dos métodos mais simples e melhores, os vizinhos mais próximos, funciona melhor nesta tarefa. Este método, para cada caso, simplesmente olha os n casos no conjunto de treinamento que se parecem mais e prevê uma média ponderada de seu alcance. Previsão do movimento absoluto de um instrumento O movimento absoluto de um instrumento é o movimento geral por um dia, mas sempre positivo. Isso é um pouco semelhante ao intervalo. É impossível prever a direção do mercado para o dia seguinte com base apenas em oito barras e volumes anteriores, pelo menos usando esses algoritmos. No entanto, a primeira falha desta abordagem é talvez que ela tente prever todos os dias. Talvez algum processo de eliminação possa remover uma grande quantidade de dados que é principalmente imprevisível. Por outro lado, existem outros algoritmos como redes neuronais recorrentes que são mais apropriados para a tarefa em questão. É possível prever, até certo ponto, o intervalo do dia seguinte e, de forma bastante lógica, o movimento absoluto (do próximo ao próximo). Este tipo de informação pode não ser relevante para os comerciantes que seguem as tendências, mas pode ser relevante para scalpers que precisam prever o alcance de um par de moedas. Eu acredito que tais algoritmos ultrapassam indicadores de alcance como o ATR no sentido de serem preditivos e não indicativos. 1 Mark Hall, Eibe Frank, Geoffrey Holmes, Bernhard Pfahringer, Peter Reutemann, Ian H. Witten (2009) O software WEKA Data Mining: uma atualização SIGKDD Explorations, Volume 11, Issue 1.