Napake pri rudarjenju podatkov - opredelitev, kako in zakaj se razvija

Napake pri rudarjenju podatkov se nanašajo na domnevo o pomembnosti, ki jo trgovec dodeli nastopu na trgu. Finančni trgi. Finančni trgi že od samega imena so vrsta trga, ki ponuja način prodaje in nakupa sredstev, kot so obveznice, delnice. , devize in izvedeni finančni instrumenti. Pogosto jih imenujejo z različnimi imeni, vključno z "Wall Streetom" in "trgom kapitala", vendar vsi še vedno pomenijo eno in isto stvar. to je bilo dejansko posledica naključja ali nepredvidenih dogodkov. Za mnoge analitike pristranskost pri rudarjenju podatkov velja za "zahrbtno grožnjo", saj se lahko med raziskovalnimi procesi prikrade trgovcem in analitikom, ki trgovce in vlagatelje vodijo k igranjem iger, ki jih igrajo na trgu.

Napake pri rudarjenju podatkov

Če pristranskost pri rudarjenju podatkov ni prepoznana in je v najboljšem primeru pod nadzorom, to vodi do neenakomernih rezultatov in nekaj nespametnih odločitev. V najslabšem primeru pa lahko trgovca ali tržnega analitika pripelje do razvoja in sledenja popolnoma napačni strategiji trgovanja. Šest bistvenih spretnosti vodilnih trgovcev. Vsakdo lahko postane trgovec, toda če želite biti eden izmed glavnih trgovcev, je treba več kot le naložbeni kapital in tridelno obleko. Upoštevajte: morje posameznikov se želi pridružiti vrstam mojstrov in domov prinesti denar, ki ustreza temu naslovu. , kar lahko pomeni finančno katastrofo.

Kaj je Data Mining?

Podatkovno rudarjenje je časovno priznan postopek raziskovanja in analize zajetnih količin podatkov ali informacij. Za trgovce in tržne analitike je rudarjenje podatkov postopek, s katerim se spremlja gibanje na trgu, vzorci Trikotni vzorci - tehnična analiza Trikotni vzorci so običajni vzorci grafikonov, ki bi jih moral poznati vsak trgovec. Vzorci trikotnikov so pomembni, ker pomagajo nakazati nadaljevanje bikovskega ali medvedjega trga. Trgovcu lahko pomagajo tudi pri odkrivanju preobrata na trgu. se ugotovijo in se lahko ugotovijo morebitni zavoji ali spremembe v smeri trga in nanje se lahko ukrepa. To je eden najpomembnejših procesov, ki ga trgovci in analitiki uporabljajo za najugodnejše posle.

Nepristranskost pri rudarjenju podatkov se počasi prikrade, ko se nepravilnostim ali dogajanjem na trgu dodeli večja teža ali pomen, kot si zaslužijo. Trgovec lahko deluje na takšno pristranskost in doseže negativen rezultat - bodisi zaradi pomanjkanja želenega dobička ali, kar je še huje, zaradi izgube svoje začetne naložbe.

Najbolj resnična grožnja s takšno pristranskost je, če eden ali več trgovcev zgradi svojo celotno strategijo trgovanja in načrtuje na napačno razumljenih tržnih pojavih, kar pogosto povzroči precejšnje časovne in finančne izgube.

Kako se razvija pristranskost pri rudarjenju podatkov

Obstajata dva glavna krivca, ki vodita do pristranskosti pri rudarjenju podatkov - dva vidika, ki se pojavita med postopkom rudarjenja podatkov trgovca.

Prvi vidik je nagnjenost k naključnosti Simulacija Monte Carlo Simulacija Monte Carlo je statistična metoda, ki se uporablja pri modeliranju verjetnosti različnih izidov v problemu, ki ga zaradi interference naključne spremenljivke ni mogoče preprosto rešiti. znotraj nabora podatkov . Ko trgovec pogleda tržne podatke, ima nabor podatkov sam po sebi nekaj naključnosti - odstopanj ali premikov, ki niso nujno v skladu z drugimi tržnimi gibanji ali dogajanjem.

Trgovci se včasih znajdejo v pasti preučevanja enega samega tujca in ker se zdi neprimerno, odločijo, da si zaslužijo večjo težo kot drugi podatki v nizu. Ukrepanje po takem opazovanju se lahko vsaj na začetku izkaže za donosno.

Tu nastopi drugo vprašanje pristranskosti; trgovci postanejo pristranski do dejstva, da so v določenem trenutku ukrepali drugače in se je izkazalo za plodno. Na žalost lahko zato privedejo do sklepa, da morajo imeti vsi izstopajoči pomembni določen ali velik pomen.

Številka je znana tudi kot zaporedna primerjava ali zaporedna izbira - znova in znova izbiramo odmika ali podobnega odstopnika, ob predpostavki, da ima enak pomen kot prvi. Resničnost je taka, da več kot je izdajnikov, ki jih trgovec izbere ali ukrepa, manjša in manjša je verjetnost pomembnosti zunanjih podatkov.

Ključni zajtrki

Ker je tehnologija danes takšna, kot je, lahko trgovci in analitiki uporabljajo različna orodja in programe, kar pomeni, da so informacije ali nabori podatkov, do katerih imajo dostop, ogromni.

Posedovanje veliko informacij je lahko dobro. Vendar, več kot je podatkov za pridobivanje, več možnosti je, da pride do pristranskosti pri rudarjenju podatkov. Trgovci in analitiki se morajo zavedati potenciala pristranskosti in nadzorovati svoje strategije pred kakršnimi koli pomembnimi igrami.

Dodatni viri

Finance je uradni ponudnik globalnega finančnega modeliranja in vrednotenja (FMVA) ™ FMVA® Certification. Pridružite se 350.600+ študentom, ki delajo v podjetjih, kot so Amazon, JP Morgan in Ferrari, certifikacijski program, katerega namen je pomagati vsem, da postanejo finančni analitik svetovnega razreda . Za nadaljnje učenje in napredovanje v karieri vam bodo v pomoč spodnji dodatni finančni viri:

  • Podatkovna sredstva Podatkovna sredstva Podatkovna sredstva se nanašajo na sistem, izhodno datoteko aplikacije, dokument, bazo podatkov ali spletno stran, ki jo podjetja uporabljajo za ustvarjanje prihodkov. Podatkovna sredstva so nekatera
  • Viri podatkov v finančnem modeliranju Viri podatkov v finančnem modeliranju Zbiranje in uporaba pravih virov podatkov v finančnem modeliranju je ključnega pomena za uspeh podjetja. Finančno modeliranje zahteva zbiranje in
  • Napovedovalne metode Napovedovalne metode Vrhunske napovedovalne metode. V tem članku bomo razložili štiri vrste metod napovedovanja prihodkov, ki jih finančni analitiki uporabljajo za napovedovanje prihodnjih prihodkov.
  • Kvantitativna analiza Kvantitativna analiza Kvantitativna analiza je postopek zbiranja in vrednotenja merljivih in preverljivih podatkov, kot so prihodki, tržni delež in plače, da bi razumeli vedenje in uspešnost podjetja. V dobi podatkovne tehnologije kvantitativna analiza velja za najprimernejši pristop pri sprejemanju premišljenih odločitev.

Zadnje objave