Forex 예측 분석

투자 강화.

Alpha 2017은 일반 사람들이 고품질의 자금에 접근 할 수있는 새로운 방법을 제공하고 모든 이해 관계자를위한 투자 프로세스를 간소화합니다.

Alpha 2017 제품군.

Alpha 2017은 온라인 투자 플랫폼으로 브로커 및 비즈니스 소개 기자가 펀드 매니저 및 거래자와 연결되어 고객이 자신의 개인 투자 커뮤니티에서 고객에게 고품질의 투자를 제공 할 수 있도록합니다. 모든 참가자는 투자 목표를 달성하고 전체 투자 프로세스를 간소화하는 데 필요한 도구에 액세스 할 수 있습니다.

알파 투자자.

중개인을 통해 투자자는 투자 할 자금을 선택할 수 있으며, 각 유통에 대한 개별 위험 관리를 설정하고 온라인으로 실시간으로 투자를 추적 할 수 있습니다.

알파 펀드.

알파 펀드 (Alpha Funds)는 전 세계의 펀드 매니저와 트레이더가 브로커의 트레이딩 계좌를 연결하여 10 분 이내에 알파 커뮤니티 전체에 제공되는 펀드를 출시 할 수있게합니다.

사업 소개.

Alpha Business Introducer를 사용하면 비즈니스 소개자가 투자자를 자신의 투자 커뮤니티에 초대하고 고객 투자 및 거래에 대한 대가를받을 수 있습니다.

알파 브로커.

Alpha Broker는 브로커 나 투자 은행이 자신의 브랜드 인 Alpha Investor, Funds and Business Introducer로 자신의 사모 투자 커뮤니티를 시작할 수있는 기회를 제공합니다.

시작할 준비가 되셨습니까? Alpha를 고객에게 제공하기 시작하십시오.

예측 분석.

'예측 분석'의 정의

통계 및 모델링을 사용하여 현재 및 과거 데이터를 기반으로 미래의 성과를 결정합니다. 예측 분석은 데이터의 패턴을 조사하여 해당 패턴이 다시 나타날지 결정합니다. 기업 및 투자자는 미래의 가능한 이벤트를 활용하기 위해 리소스를 사용할 위치를 조정할 수 있습니다.

'예측 분석 (Forecasting Analytics)'중단

예측 분석 방법에는 여러 가지 유형이 있습니다. 예측 모델은 과거의 데이터를보고 미래의 특정 결과에 대한 가능성을 결정하는 반면, 설명 모델은 과거 데이터를보고 그룹이 일련의 변수에 어떻게 반응 할지를 결정합니다.

예측 분석은 다양한 산업 분야에서 의사 결정 도구입니다. 예를 들어, 보험 회사는 보험 계약 신청자를 조사하여 유사한 정책 보유자의 현재 위험 풀뿐만 아니라 지불금을 초래 한 과거 사건을 토대로 미래 청구에 대해 지불해야 할 가능성을 결정합니다. 마케팅 담당자는 새로운 캠페인을 계획 할 때 소비자가 전반적인 경제에 어떻게 반응했는지를보고 인구 통계의 변화를 이용하여 현재의 제품 혼합이 소비자의 구매 유도를 결정할 수 있는지 판단합니다.

활성 거래자는 보안 구매 또는 판매 여부를 결정할 때 과거 이벤트를 기반으로 다양한 측정 항목을 조사합니다. 이동 평균, 밴드 및 중단 점은 과거 데이터를 기반으로하며 향후 가격 변동을 예측하는 데 사용됩니다.

QUANTLABS.

트레이더를위한 Quant Resources.

forex에서 퀀트 애널리틱스에 대한 예측 모델은 심각하게 심각하지 않습니다.

forex에서 퀀트 애널리틱스에 대한 예측 모델은 심각하게 심각하지 않습니다.

나는 지난 8 년간 예측 모델을 버리는 거래 방법론을 개발하는 데 보냈습니다. 더 이상 지원과 저항, 더 이상 피보나치, 더 이상 엘리엇 파도, 더 이상 뉴스 거래, 더 이상 미래를 예측하려고하지 마라. 기간.

이유는 당신이 미래를 예측할 수 없기 때문입니다.

나는 이것에 관해 정말로 생각하고있는 것을 의미한다 & # 8230; 이번에는 브로커 나 온라인 전문가들이 미래를 예언 할 수있는 쿨 에이드 (Kool-Aid)를 마시고 있습니다! 또는 그들이 우리에게 어떻게하는지 가르쳐 줄 수는 없다. 글쎄, 나는 더 이상 그 일로 넘어지지 않을 바보가 될 것이라고 말하고 싶다. 그리고 너는 그럴 필요가 없다.

Forex와 Gold and Oil과 같은 상품에서 거래의 혁명을보고 싶다면 수정 구슬을 내려 놓고 tradetheturn으로 오십시오. 나는 이것이 무역에서 다음 큰 일이라는 것을 증명할 수 있습니다. 나는 하루에 두 번 개최되는 웹 세미나에 등록하기 만하면됩니다. 도전자는 대단히 환영합니다!

나는 어떤 대답이나 도전에 대답 할 것입니다. tradetheturn.

참고 이제 개인 거래처 및 트위터에 거래 알선을 게시합니다. 어리석은 고양이 비디오 나 내가 먹는 것을 게시하지 않기 때문에 걱정하지 마십시오!

예측 분석 및 빅 데이터가 Forex Brokers를 도울 수있는 3 가지 방법.

예측 분석과 Big Data를 함께 사용하면 시장을 더 잘 이해할 수있는 상인, 외환 브로커 및 연구원에게 서로를 강화할 수 있습니다.

유동성 부문에서 가장 부유 한 시장 인 외환 (Forex)의 목적은 통화를 거래하는 것입니다. 매일 거래하는 행운은 상인의 ​​담대함과 시장 신의 호의에 따라 행해지거나 잃어 버리거나 점차적으로 증가하거나 감소합니다.

그러나 현대 기술은 금세 두 가지 형태로 금융 산업에 빠르게 침투했습니다. 첫 번째는 예측 분석의 방법 및 관행으로 구성됩니다.

거래 - 알고리즘의 비즈니스.

예측 분석은 이미 알려진 데이터를 사용하여 다른 데이터 또는 새 데이터의 값을 예측하는 데 사용할 수있는 모델을 공식화합니다. 따라서 최종 결과는 입력 변수를 기반으로하는 대상 변수의 확률입니다. 특히, 거래는 알고리즘, 맞춤 지표, 시장 분위기, 통합 된 신념 등의 비즈니스가됩니다.

두 번째 모양은 Big Data의 모양입니다. 이들은 패턴을 나타 내기 위해 컴퓨터로 분석 될 수있는 데이터 세트의 모음입니다. 거래 시장이 1990 년대 전자 플랫폼으로 옮겨 지자, 그들은 인간 행동의 최초의 거대한 데이터 생성기 중 하나였습니다.

구매와 판매는 더 이상 자연의 힘이 아니 었습니다. "보이지 않는 손"은 알 수없는 변덕을 겪었습니다. 그러나 연구되고 이해 될 수있는 무엇보다도 예측 된 것은 예측되었습니다.

이는 또한 장외 거래에서도 중요합니다. 큰 데이터는 거래자가 이러한 위험을 이해하는 데 도움이됩니다. 특히 주문 옵션을 제한하려는 경우 더욱 그렇습니다.

예측 분석과 Big Data를 함께 사용하면 시장을 더 잘 이해할 수있는 상인, 외환 브로커 및 연구원에게 서로를 강화할 수 있습니다.

빠른 답변을 제공합니다.

외환 시장의 브로커는 금융 기관을 통해 투자자가 아닙니다. 그들의 목적은 통화 전환을 제공함으로써 국제 무역을 지원하는 것입니다. 그러나 이러한 수많은 전환은 상당한 이익을 창출 할 수 있습니다. 중개인은 작은 이익을 위해 거래를 마감하기 전에 짧은 시간 동안 포지션을 획득하고 보유 할 수 있습니다. 이를 스캘핑 거래라고합니다.

그렇게하기 위해서는 실시간 소중한 정보와 예측이 필수적입니다. 패턴 및 추세에 대한 철저한 연구로보다 큰 기간의 개요를 제공 할 수 있지만 예측 분석은 브로커 및 금융 기관에 가능한 단기 트렌드에 대해 신속한 답변을 제공하기 위해 노력합니다.

거래의 위험을 제거합니다.

Big Data는 다른 회사에서 회사를 인수하거나 개인 퇴직 기금을 파산하는 것과 같은 재정적 이벤트를 등록하는 것 외에도 그 순간 전, 도중, 이후에 시장에서 진행되는 모든 것을 기록합니다. 이것은 교환 시장에서 향후 예상되는 행동 패턴에 대해 연구, 분석 및 통합 될 수있는 강력한 데이터베이스 역할을합니다.

결과적으로, 데이터 세트를 분석하여 제공되는 예측 결과를 사용한 거래가 Forex 중개인에게 다소 표준이되었습니다. 일단 불확실성에 의해 정의 된 속담의 야생마가 외환 시장에서 확고하게 입증 된 것으로 보아 많은 사람들이 부자가되는 것을 꿈꾸었다.

잘못이 아니며 막대한 수익을 확실히 보장하지는 않지만 예측 분석은 교환 시장에 내재 된 일부 위험 요소를 제거합니다. 유명한 변동이 심한 환경에서 소규모 중개업자와 페니 교환 거래는 현실과 원격으로 접촉하는 모든 종류의 예측에 큰 도움이됩니다.

동시에, 대량 덤핑과 같은 불충실 한 관행은 큰 데이터의 도움으로 쉽게 식별되고 처벌 될 수 있습니다.

함께, 이러한 혜택은 외환 시장에서 운영의 위험을 줄이는 금액.

공황 중심의 위기를 방지합니다.

고급 데이터 수집 도구와 정교한 분석 방법에도 불구하고 Forex 시장의 총 호출자는 여전히 인간으로 남아 있기 때문에 비합리적입니다.

예측 모델은 분류 및 회귀 모델의 두 가지 범주로 나뉩니다. 숫자와 예측을 다루는 두 번째 모델은 예측 분석에 사용되는 모델입니다. 또한 회귀 분석은 변수 간의 관계를 추정하고 큰 데이터 집합 내의 패턴을 설정하며 한 요소가 결과를 결정하는 강도를 추정합니다.

다른 모델은 정교한 신경망 모델 또는 베이지안 분석 모델을 기반으로하며, 각각은 요인을 등록하고 계산 및 예측하는 방법을 사용합니다. 예측 분석 모델에 의해 사용되는 이러한 설명력은 인간의 정서와 완전히 대조됩니다.

수학적 분석 모델의 사용을 통해 논리적이고 더 안전하고 수익성을 높이려고 노력하면서 시장은 두려움에 사로 잡고 있습니다. 가짜 뉴스, 정치적 투쟁, 테러 공격 또는 심지어 무력 충돌은 가격을 낮추고 무역에 대한 의지를 제거하여 위기로 나아갈 수 있습니다. 이러한 이벤트가 시장을 뒤집어 놓는 동안 예측 모델은 비즈니스를 평범한 수준으로 유지하여 비즈니스가 번성하는 데 필요한 안정성을 보장합니다.

결론.

데이터는 현대 사회에서 눈에 띄지 않는 피입니다. 그것은 기능, 자원 속성 및 사회에서의 이슈의 보급을 지시합니다. 그것에 접근 할 수있는 지식과 지식을 얻는 것은 규모에 관계없이 기업과 기관에 대한 성공의 파멸 또는 파산의 파멸을 의미 할 수 있습니다.

그러나 데이터에는 한계가 있기 때문에 예측 모델은 오류가 없습니다. 한계 중 하나는 데이터 수집, 입력 및 모델 작성 간의 지연입니다. 다른 하나는 다른 자원이나 제품과 마찬가지로 데이터가 붕괴된다는 것입니다. 한 기간 동안 특정 요인은 다른 기간에 전혀 중요하지 않을 수 있습니다.

현재 자동 거래가 현실이지만 금융 시장을 장악하기까지는 다소 시간이 걸릴 것입니다. 그때까지 인간의 불확실성은 이러한 기술적 고조로 인해 완화되고 두려움과 안심입니다.