Perdagangan-strategi-data-mining

Perdagangan-strategi-data-mining

Apakah-biner-option-robot-a-scam
Bila-tidak-untuk-perdagangan-biner-pilihan
Stock-options-101-video


Online-crude-oil-trading-in-india Pokemon-trading-card-game-online-usernames-and-passwords Trading-system-pc Optionshouse-day-trading-cash-account Apa-adalah-bombay-online-trading-system Online-trade-help-the-flow-of-information-in-a-share-market

Data Mining Apa itu Data Mining Data mining adalah proses yang digunakan oleh perusahaan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna. Dengan menggunakan perangkat lunak untuk mencari pola dalam kumpulan data yang besar, bisnis dapat mempelajari lebih lanjut tentang pelanggan mereka dan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif serta meningkatkan penjualan dan menurunkan biaya. Data mining bergantung pada pengumpulan data dan pergudangan yang efektif serta pengolahan komputer. BREAKING DOWN Data Mining Toko kelontong adalah pengguna teknik data mining yang terkenal. Banyak supermarket menawarkan kartu loyalitas gratis kepada pelanggan yang memberi mereka akses untuk mengurangi harga yang tidak tersedia bagi non-anggota. Kartu memudahkan toko untuk melacak siapa yang membeli apa, kapan mereka membelinya dan berapa harganya. Toko kemudian dapat menggunakan data ini, setelah menganalisisnya, untuk beberapa tujuan, seperti menawarkan kupon kepada pelanggan yang ditargetkan untuk kebiasaan membeli mereka dan memutuskan kapan harus menjual barang atau kapan menjualnya dengan harga penuh. Data mining dapat menjadi perhatian karena hanya informasi yang dipilih, yang tidak mewakili keseluruhan kelompok sampel, digunakan untuk membuktikan suatu hipotesis tertentu. Data Warehousing Ketika perusahaan memusatkan data mereka ke dalam satu database atau program, disebut data pergudangan. Dengan gudang data, sebuah organisasi dapat melepaskan segmen data untuk pengguna tertentu untuk dianalisis dan digunakan. Namun, dalam kasus lain, analis dapat memulai dengan jenis data yang mereka inginkan dan membuat gudang data berdasarkan spesifikasi tersebut. Terlepas dari bagaimana bisnis dan entitas lain mengatur data mereka, mereka menggunakannya untuk mendukung proses pengambilan keputusan manajemen. Perangkat Lunak Data Mining Program data mining menganalisa hubungan dan pola dalam data berdasarkan permintaan pengguna. Misalnya, perangkat lunak data mining dapat digunakan untuk membuat kelas informasi. Sebagai ilustrasi, bayangkan sebuah restoran ingin menggunakan data mining untuk menentukan kapan mereka harus menawarkan spesial tertentu. Ini melihat informasi yang telah dikumpulkan dan menciptakan kelas berdasarkan kapan kunjungan pelanggan dan apa yang mereka pesan. Dalam kasus lain, penambang data menemukan kumpulan informasi berdasarkan hubungan logis, atau melihat asosiasi dan pola sekuensial untuk menarik kesimpulan tentang kecenderungan perilaku konsumen. Proses Data Mining Proses data mining terpecah menjadi lima langkah. Pertama, organisasi mengumpulkan data dan memasukkannya ke dalam gudang data mereka. Selanjutnya, mereka menyimpan dan mengelola data, baik di server internal atau awan. Analis bisnis, tim manajemen dan profesional teknologi informasi mengakses data dan menentukan bagaimana mereka ingin mengaturnya. Kemudian, perangkat lunak aplikasi memilah data berdasarkan hasil pengguna, dan akhirnya, pengguna akhir menyajikan data dalam format yang mudah dibagi, seperti grafik atau tabel.MetaTrader Expert Advisor Karena karakteristik unik dari pasangan mata uang yang berbeda , Banyak strategi Forex kuantitatif dirancang dengan pasangan mata uang tertentu. Meskipun hal ini dapat menghasilkan banyak strategi perdagangan yang menguntungkan, ada juga keuntungan untuk mengembangkan strategi yang dapat diperdagangkan di beberapa pasangan mata uang. Ini memperkenalkan unsur diversifikasi yang dapat memberikan tingkat tambahan perlindungan dari sisi bawah. Daniel Fernandez baru-baru ini menerbitkan sebuah sistem yang ia rancang untuk diperdagangkan di masing-masing dari empat jurusan Forex. Tujuannya adalah untuk menemukan sebuah sistem yang akan menghasilkan track record 20 tahun perdagangan yang menguntungkan pada EURUSD, GBPUSD, USDJPY, dan USDCHF. Daniel menggunakan pendekatan data mining untuk mengembangkan strategi trading empat jurusan Forex. Untuk membangun sistemnya, Daniel menggunakan perangkat lunak data mining untuk menentukan sinyal masuk dan keluar yang akan menghasilkan strategi perdagangan yang menguntungkan pada masing-masing dari empat pasang mata uang selama 20 tahun terakhir. Apa yang dia datang dengan adalah kombinasi dari tiga aturan berbasis harga yang membentuk dasar strategi Forex Majors-nya. Strategi Valuta Asing Daniel8217 Strategi Forex Majors sangat sederhana sehingga selalu memiliki posisi, baik panjang maupun pendek, di masing-masing dari empat pasang mata uang yang diperdagangkan. Ini mendasarkan semua transaksinya pada grafik harian. Strategi ini berjalan lama ketika tiga kondisi berikut terpenuhi: Strategi berjalan singkat ketika tiga kondisi berikut terpenuhi: Seperti yang dapat Anda lihat, strategi pada dasarnya merupakan tren yang dioptimalkan mengikuti strategi. Ini masuk akal, karena Daniel menyatakan pada awal artikelnya bahwa tren jangka panjang mengikuti strategi umumnya merupakan strategi terbaik untuk menukar banyak pasar. Satu aturan tambahan yang digunakan strategi Daniel8217 adalah penghentian berbasis ATR. Stop-loss tetap ditetapkan pada 180 dari ATR 20 hari. Jika stop-loss dipicu, strategi tersebut tetap berada di luar pasar sampai sinyal dihasilkan ke arah yang berlawanan. Pengujian menunjukkan bahwa masuk kembali pada sinyal dengan arah yang sama berdampak negatif pada kinerja. Backtesting Performance Hasil backtesting yang Daniel sertakan dalam postingannya menunjukkan bahwa strateginya cukup menguntungkan. Ini menghasilkan rasio kemenangan 45, faktor keuntungan 1,38, dan rasio reward terhadap risiko 1,68. Perhatian terbesar Daniel8217 tentang strateginya adalah bahwa periode penarikan maksimum mewakili waktu yang sangat lama. Menurut angka Daniel8217s, rata-rata pengembalian tahunan adalah 9,67. Ini terdiri dari 16 tahun yang menguntungkan, 4 tahun kalah, dan satu tahun yang pada dasarnya pecah. Tahun terbaik adalah kembalinya 37,76, dan tahun terburuk adalah kehilangan 20,2. Daniel mencatat bahwa sistem ini tidak akan mewakili strategi standalone yang baik karena hasilnya relatif terhadap penarikan maksimum. Namun, dia menyarankan bahwa ini bisa menjadi bagian menarik dari strategi multi-sistem yang lebih besar. Penambangan Data Evolusi teknologi komputer yang pesat dalam beberapa dekade terakhir telah memberikan profesional investasi (dan amatir) dengan kemampuan untuk mengakses dan menganalisis jumlah yang luar biasa. Dari data keuangan Selain itu, papan lebar web, email, dan buletin dunia memungkinkan orang di seluruh dunia mengakses informasi ini dengan cepat, sekaligus memberi sarana bagi individu untuk menyuarakan pendapat dan interaksi mereka. Akibatnya, beberapa topik debat yang lebih menarik dalam beberapa tahun terakhir telah berkisar seputar praktik dan konsekuensi data mining. Data mining melibatkan pencarian melalui database untuk korelasi dan pola yang berbeda dari hasil yang akan diantisipasi terjadi secara kebetulan atau dalam kondisi acak. Praktek data mining itu sendiri tidak baik dan tidak baik dan penggunaan data mining telah menjadi hal yang biasa di banyak industri. Misalnya, dalam usaha untuk memperbaiki harapan hidup peneliti mungkin menggunakan data mining untuk menganalisis penyebab dan korelasi dengan tingkat kematian. Data Mining juga digunakan oleh pengiklan dan perusahaan pemasaran untuk membidik konsumen. Tapi mungkin kelompok penambang data yang paling terkenal adalah peneliti pasar saham yang berusaha memprediksi pergerakan harga saham di masa depan. Sebagian besar jika tidak semua Anomali Pasar Saham telah ditemukan (atau setidaknya didokumentasikan) melalui data mining harga lalu dan variabel terkait (atau kadang-kadang tidak terkait). Ketika strategi pemukulan pasar ditemukan melalui data mining, ada sejumlah masalah potensial dalam membuat lompatan dari strategi yang telah teruji kembali agar berhasil berinvestasi dalam kondisi dunia nyata di masa depan. Masalah pertama adalah menentukan probabilitas bahwa hubungan terjadi secara acak atau apakah anomali itu unik untuk sampel spesifik yang diuji. Ahli statistik suka menunjukkan bahwa jika Anda menyiksa data cukup lama, ia akan mengakui apa pun. Dalam apa yang menjadi contoh terkenal David Leinweber pergi mencari korelasi acak ke SP 500. Peter Coy menggambarkan temuan Leinwebers dalam artikel Business Week berjudul Dia yang mengumpulkan data bisa menyerang emas bodoh (61697). Artikel tersebut membahas data mining, Michael Drosnins memesan The Bible Code. Dan fakta bahwa pola akan terjadi pada data dengan kesempatan murni, terutama jika Anda mempertimbangkan banyak faktor. Banyak kasus data mining kebal terhadap verifikasi statistik atau bantahan. Dalam menggambarkan perangkap data mining, Leinweber menyaring CD-ROM Perserikatan Bangsa-Bangsa dan menemukan bahwa secara historis, satu-satunya prediktor terbaik dari indeks harga Amp Poors 500 adalah produksi mentega di Bangladesh. Pelajaran untuk belajar menurut Coy adalah formula yang sesuai dengan data masa lalu yang tidak pernah memiliki nilai prediktif. Pengujian balik selalu menjadi kelas tersangka informasi. Bila Anda melihat ke belakang, Anda hanya akan menunjukkan apa yang baik. Barry Miller (SEC) di Whats the Stock Market Harus Dilakukan dengan Produksi Mentega di Bangladesh dari Uang (Maret 1998) Anomali yang ditemukan melalui data mining dianggap lebih signifikan seiring periode waktu meningkat dan jika anomali dapat dikonfirmasi. Di luar tes sampel selama periode waktu yang berbeda dan pasar yang sebanding (misalnya di bursa luar negeri). Jika anomali ditemukan dalam tes balik, juga penting untuk menentukan bagaimana biaya (biaya transaksi, spread bid-ask, biaya dampak amp untuk pedagang institusional) akan mengurangi imbal hasil. Beberapa anomali sama sekali tidak dapat direalisasikan. Lihat anomali nilai garis dan kekurangan implementasi untuk informasi lebih lanjut tentang topik ini. Selain itu, strategi yang telah bekerja di masa lalu mungkin berhenti bekerja karena lebih banyak investor mulai berinvestasi sesuai strategi. Lihat Hipotesis Pasar Efisien untuk informasi lebih lanjut tentang topik ini. Motley Fool telah dipuji oleh banyak orang karena menawarkan saran pendidikan kepada investor perorangan (misalnya, Motley Fool menawarkan rekomendasi yang bagus untuk menasihati investor untuk membeli dan menahan saham, untuk mewaspadai pialang saham dan analis yang bertentangan kepentingan, dan untuk menjadi waspada Dari klaim kinerja yang tidak realistis). Tapi strategi saham Motley Fools Foolish Four dan dasar pemikirannya telah menarik kritik. Pada tahun 1997, Profesor BYU Grant McQueen dan Steven Thorley mengarang sebuah makalah di Financial Analysts Journal (FAJ) yang mempertanyakan Anjing Strategi Dow (Abstrak) yang sangat populer. Setelah mengumpulkan data untuk menganalisis Dow Dogs, para Guru Besar ditindaklanjuti dengan membuat studi kasus di data mining dari Motley Fools Foolish Four. McQueen dan Thorley menganalisis the Foolish Four seperti yang dijelaskan dalam Panduan Investasi Motley Fool (MFIG), namun Fools benar-benar memiliki banyak variasi dari Foolish Four (lihat juga Empat Mental yang Jelas dan Gagal Empat Sejarah). Penelitian tersebut menghasilkan artikel lain yang diterbitkan dalam Journal of Financial Analysts Journal edisi MaretApril 1999 berjudul Mining Fools Gold. Dengan semangat gaya obrolan fools yang menghibur dan kreatif, para profesor telah mengeposkan sebuah versi kertas yang ringan (di Wordperfect) di server BYU. Data yang digunakan dalam penelitian ini bisa didownload disini. McQueen dan Thorley mencakup penjelasan lengkap tentang potensi perangkap data mining dan mereka melakukan tes sampel pada Foolish Four. Alasan Profesor bahwa data mining dapat dideteksi oleh kompleksitas peraturan perdagangan, tidak adanya cerita atau teori yang koheren, kinerja uji out-of-sample, dan penyesuaian imbal hasil untuk risiko, biaya transaksi, dan pajak. Selain itu, mereka berpendapat bahwa Foolish Four dan Dow Sepuluh peraturan perdagangan telah menjadi cukup populer untuk mempengaruhi harga saham pada pergantian tahun. The Motley Fool telah mengirim tanggapan penuh semangat ke kertas FAJ dalam laporan empat divisi Foolish Four yang dapat diakses di arsip tahun 1999 mereka. Lihat laporan tertanggal 510. 511. 512. 513. 514. 517. 518. 519. 520. dan 521. Termasuk dalam tanggapan ini adalah beberapa argumen kontra terhadap kertas FAJ dan juga pengakuan atas isu-isu yang benar yang dibahas di koran. Sementara banyak masalah masih diperdebatkan, tes asam sebenarnya dan temuan kritis kertas FAJ adalah hasil uji sampel untuk Foolish Four yang kembali dari tahun 1949 sampai 1972. Untuk periode tersebut, the Foolish Four hampir mengalahkan Dow 30 dengan rata-rata 0,32 per tahun dengan risiko yang jauh lebih besar. Strategi tidak hanya mengungguli Dow Dogs untuk periode ini, namun setelah biaya transaksi dan memperhitungkan risiko, hal itu pasti akan tertinggal dari DJIA untuk periode tersebut. Isu kritis ini dibahas secara singkat dalam laporan tertanggal 514. Untuk menempatkan masalah ini dalam perspektif, pertimbangkan investor pada awal tahun 1973 melihat kembali kinerja DJIA selama 24 tahun sebelumnya. Sulit untuk merasionalisasi bagaimana seorang investor bisa mengetahui pada saat itu bahwa Foolish Four akan menghasilkan pemukulan pasar kembali ke depan. Di tes sampel yang lain, McQueen dan Thorley menggunakan basis 1973-1996 yang dibahas dalam MFIG, namun digunakan pada bulan Juli untuk menyeimbangkan kembali dan bukan pada bulan Januari. Dengan kondisi tersebut, Foolish Four kembali mengalahkan DJIA rata-rata hanya 2,95 per tahun, jauh lebih rendah dari 12,23 keuntungan atas DJIA dengan penyaluran kembali Januari. Dalam membela Fools, beberapa pengungkapan setidaknya dibuat dalam MFG dan di situs web. Dalam laporan Foolish Four tertanggal 8798. mereka mengungkapkan bahwa pengembalian tersebut lebih rendah saat penyeimbangan kembali terjadi pada bulan-bulan selain bulan Januari. Selain itu, dalam MFIG, angka pengembalian 25,5 periode dua puluh tahun digunakan berkali-kali, namun setidaknya mereka menyebutkan bahwa mereka meneliti angka-angka tersebut kembali ke tahun 1961 dan untuk jangka waktu yang lebih lama, tingkat pengembaliannya turun menjadi 18,35. Di sisi lain, setelah diungkapkan bahwa periode waktu yang lebih lama dipelajari, terus mengutip angka-angka jangka pendek yang lebih kuat dan mendasarkan argumen pada data tersebut tentu dapat dipandang sebagai tersangka. Pengungkapan dan fokus pada hasil jangka panjang cenderung meningkatkan kredibilitas argumen penambang data. Jason Zweig menyuarakan pendapatnya tentang Foolish Four dan membagikan datanya sendiri dengan portofolio Stupid dan Extra Dumb yang sangat minim dengan keuntungan palsu dari majalah uang (Agustus 1999). Di situs web Morningstar Anda juga bisa membaca opini John Dialenthaler di Just foolin around dan juga pendapat Penasihat Investasi William Bernstein dalam sebuah artikel berjudul Mined: All Mined (lihat juga tanggapan James OShaughnessy dan perdebatan selanjutnya). Pada bulan Desember 2000, The Motley Fool mengumumkan bahwa mereka tidak lagi menganjurkan strategi saham Foolish Four, yang telah mereka ciptakan. Lihatlah pemikiran ulang si Bodoh Empat karena alasan di balik orang bodoh tidak lagi merekomendasikan strategi yang telah mereka sebutkan selama bertahun-tahun melalui situs web dan buku mereka. Berpindah ke debat data mining lainnya, William Brock. Josef Lakonishok. Dan Blake LeBaron (BLL) menerbitkan sebuah artikel berjudul Simple Technical Trading Rules dan the Stochastic Properties of Stock Returns, dalam Journal of Finance edisi Desember 1992. Studi ini adalah salah satu dari beberapa makalah akademis yang mendokumentasikan strategi trading yang sukses berdasarkan analisis teknis (lihat Technical Anomalies untuk pembahasan lengkap artikel ini). Profesor menunjukkan bahwa rata-rata bergerak dan alat pendukung dan resistensi memiliki nilai prediktif relatif terhadap Dow Jones Industrial Average untuk periode 1897-1986. Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, dan Bootstrap adalah artikel yang mengulas kembali makalah BLL dan akan terbit di Journal of Finance edisi Oktober 1999. Dalam artikel tersebut, Ryan Sullivan, Allan Timmermann, dan Halbert White (STW) berusaha untuk mengetahui efek Data-Mengintip pada hasil BLL. Mereka juga menggunakan data yang dikumpulkan dari periode setelah studi awal (data BLL berlari sampai tahun 1986) untuk memberikan hasil uji sampel. Menambahkan tahun-tahun terakhir ini menyediakan data 100 tahun penuh. STW menghitung tingkat biaya transaksi impas 0,27 persen per perdagangan untuk aturan perdagangan terbaik untuk periode penuh. Karena data BLL asli mencakup periode yang sangat panjang hampir 90 tahun, orang mungkin mengharapkan strategi untuk bekerja dengan baik di luar tes sampel. Tapi kesimpulan studinya mungkin akan digunakan sebagai contoh potensial lain dari Hipotesis Pasar Efisien. STW menemukan bahwa hasil BLL tampak kuat untuk mengintip data. Namun, kami juga menemukan bahwa kinerja terbaik dari peraturan perdagangan terbaik tidak terulang dalam eksperimen di luar sampel yang mencakup periode 1987-1996 dan hanya ada beberapa bukti bahwa peraturan perdagangan teknis memiliki nilai ekonomi selama periode 1987- 1996. Ini mungkin menawarkan peringatan lain bagi penambang data pasar saham dan investor aktif. Bahkan jika anomali bekerja di masa lalu dalam jangka waktu yang sangat lama, dan bahkan jika hasilnya tampaknya tidak mengalami perangkap data yang mengintip, begitu anomali ditemukan, mungkin akan berhenti bekerja lagi. Orang yang masuk akal dapat memiliki perbedaan pendapat yang wajar tanpa menjadi masalah etika atau keyakinan. Leigh Steinberg dalam Winning With Integrity Alarming Efficiency (RR) dari Dow Jones Asset Management (5-699) adalah artikel menarik yang membahas data mining dan masalah overfitting. Termasuk komentar dari veteran industri investasi David Shaw. Ted Aronson. Dan Robert Arnott. Artikel tersebut berpendapat bahwa dengan jumlah data historis yang terbatas dan jumlah model kompleks yang tak terbatas, investor yang kurang informasi mungkin tertarik untuk melengkapi data. Pola yang dianggap sistematis biasanya benar-benar spesifik sampel dan karenanya tidak bernilai sama sekali. Orang-orang datang kepada kita setiap saat dengan strategi trading yang dilaporkan menghasilkan keuntungan berlebih yang sangat besar. Tetapi sebagian besar hal yang ditemukan orang dengan mengambil alat matematika standar dan memilah-milah sejumlah besar data adalah artefak statistik. David Shaw dalam Mengkhawatirkan Efisiensi (RR) dari Dow Jones Asset Management (5-699) Aronson berpendapat bahwa pasar hampir sepenuhnya efisien dan Anda membodohi diri sendiri jika Anda berpikir bahwa Anda akan melampaui orang lain lebih dari sekitar 51 atau 52 dari waktu . Aronson percaya bahwa investor yang mencari inefisiensi pasar telah mengurangi potensi keuntungan dari anomali tersebut hingga setara dengan biaya transaksi. Jika begitu, meminimalkan biaya transaksi sangat penting dalam usaha mengalahkan pasar. Jadi adakah anomali yang telah dikonfirmasi di luar tes sampel. Dalam artikel Journal of Finance yang akan terbit berikutnya, James L. Davis, Eugene F. Fama. Dan Kenneth R. French berpendapat bahwa jawabannya adalah ya pasti. Perusahaan dengan rasio harga rendah terhadap rasio nilai buku mengungguli dan pola tersebut telah didokumentasikan di pasar AS dan luar negeri. Dalam Karakteristik, Kovarian, dan Pengembalian Rata-Rata: 1929 sampai 1997 para penulis melangkah lebih jauh dalam mendokumentasikan pengembalian harga rendah ke nilai saham dari tahun 1929 sampai 1963. Untuk periode sebelumnya, premi nilai bahkan lebih besar (0,50 per bulan ) Dibandingkan periode Juli 1963 sampai Juni 1997 yang lebih baru (0,43 per bulan). Pada akhirnya, apakah kita benar-benar tahu pasti strategi apa yang akan mengungguli di masa depan Pendapat mengenai pertanyaan itu pasti berbeda, namun penyangkalan standar berlaku seperti biasa. Kinerja masa lalu tidak menjamin kinerja masa depan. Kirimkan saran dan komentar ke Investor Home Update terakhir 2122001. Hak Cipta 2001 Investor Home. Seluruh hak cipta. Penolakan Dengan Pedagang Menggunakan Teks dan Data Mining untuk Mengalahkan Pasar NEW YORK (TheStreet) - Kadang-kadang terlihat seperti tsunami dari blurbs, tweet, like dan data kuantitatif yang mengelilingi kita di era digital menggantikan kebutuhan akan jurnalisme tradisional. Dan penerbitan, membuat media yang menyajikan informasi dalam bentuk lebih dari 140 karakter nampak usang. Tapi tren lain bertentangan dengan pandangan mengerikan untuk teks kuno: sebuah pasar untuk penambangan teks dari pelaporan aktual yang dipublikasikan di surat kabar dan majalah. Dengan kata lain, dari jurnalistik tradisional. Dan sementara banyak anggota pers populer yang bahannya saat ini digunakan oleh pedagang tidak mengetahuinya, Wall Street dan perusahaan media terpilih memanfaatkan kesempatan tersebut. Sejauh tahun 2008, sebelum data besar adalah berita besar, sebuah laporan oleh Aite Group yang berbasis di Boston menemukan bahwa persentase pelaku keuangan yang mengumpulkan data tidak terstruktur, termasuk konten dari perusahaan seperti Dow Jones dan Thomson Reuters, meningkat menjadi 35 dari 2, Dan pengeluaran diproyeksikan hampir dua kali lipat dalam dua tahun ke depan. Menulis Adam Honor, penulis laporan tersebut, Perusahaan akan mencari keunggulan kompetitif yang dapat mereka temukan, dan data tidak terstruktur menawarkan reservoir gagasan baru yang belum tersentuh yang menunggu untuk ditemukan. Apa itu Text Mining Text mining adalah analisis data karya bahasa alami (artikel, buku, dll), dengan menggunakan teks sebagai bentuk data. Hal ini sering digabungkan dengan data mining, analisis data numerik bekerja (seperti pengarsipan dan laporan), dan disebut sebagai teks dan data mining atau, secara sederhana, TDM. TDM melibatkan penggunaan perangkat lunak canggih yang memungkinkan komputer membaca dan mencerna informasi digital jauh lebih cepat daripada yang bisa dilakukan manusia. Perangkat lunak TDM memecah informasi digital menjadi data mentah dan teks, menganalisanya, dan muncul dengan koneksi baru, dari pola tak terduga dalam interaksi protein yang pada akhirnya mengarah pada pengembangan obat baru, hingga pergeseran halus pola cuaca yang mungkin memprediksi penurunan Dalam harga gandum. Contoh terakhir menarik bagi Wall Street, khususnya pengelola dana lindung nilai dan pedagang algoritmik, yang membeli lisensi dari sumber tradisional seperti Associated Press untuk mendapatkan akses berita. Pedagang kemudian menggunakan perangkat lunak TDM untuk menambang umpan tersebut untuk memprediksi pergerakan pasar untuk segala hal mulai dari obligasi pemerintah hingga komoditas. Bagaimana AP Membantu Investor Menghasilkan Uang Munculnya TDM menjanjikan aliran pendapatan baru untuk outlet penerbitan tradisional dan sumber wawasan dan efisiensi baru bagi pelanggan kami, kata Bruce Glover, wakil direktur digital untuk Associated Press. Menurut Glover, AP mengizinkan produk berita yang mudah dibaca oleh mesin (MRN) ke klien keuangan, yang memungkinkan informasi bergerak lebih cepat. Mengingat pentingnya perdagangan algoritmik di Wall Street, kecepatan sangat penting, dan mesin dapat memproses informasi yang ditemukan di artikel berita jauh lebih cepat dan dengan daya ingat yang lebih baik daripada manusia. Selain itu, menurut Glover, ada strategi perdagangan baru yang didengar oleh hes disebut sebagai hiper-kontekstual perdagangan (HCT) yang mengakui manfaat mengasimilasi semua informasi yang dapat dipercaya untuk mendukung keputusan. Glover mengatakan, semua sangat menggembirakan dan pasar menunjukkan bahwa AP memiliki aset yang berharga dan berkembang.
Moving-average-0
Thv-v3-cobraforex