Forex Prädiktive Analytik

Predictive Analytics DEFINITION von Predictive Analytics Die Verwendung von Statistiken und Modellierung zur Ermittlung der zukünftigen Performance auf Basis aktueller und historischer Daten. Predictive Analytics betrachten Muster in Daten, um festzustellen, ob diese Muster wahrscheinlich wieder auftauchen, was es Unternehmen und Investoren erlaubt, sich anzupassen, wo sie ihre Ressourcen nutzen, um die Möglichkeit der möglichen zukünftigen Ereignisse zu nutzen. BREAKING DOWN Predictive Analytics Es gibt verschiedene Arten von prädiktiven Analysemethoden. Predictive-Modelle betrachten vergangene Daten, um die Wahrscheinlichkeit bestimmter zukünftiger Ergebnisse zu bestimmen, während beschreibende Modelle auf vergangene Daten schauen, um zu bestimmen, wie eine Gruppe auf einen Satz von Variablen reagieren kann. Predictive Analytics ist ein Entscheidungswerkzeug in einer Vielzahl von Branchen. Zum Beispiel untersuchen Versicherungsgesellschaften die politischen Antragsteller, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass sie für eine zukünftige Forderung, die auf dem aktuellen Risikopool ähnlicher Versicherungsnehmer beruht, sowie auf vergangene Ereignisse, die zu Auszahlungen geführt haben, bezahlen müssen. Vermarkter sehen, wie die Verbraucher auf die Gesamtwirtschaft reagiert haben, wenn sie auf eine neue Kampagne planen, und können Verschiebungen in der Demographie verwenden, um festzustellen, ob die derzeitige Produktmischung die Verbraucher zum Kauf bringen wird. Aktive Händler betrachten eine Vielzahl von Metriken, die auf vergangenen Ereignissen basieren, wenn sie entscheiden, ob sie eine Sicherheit kaufen oder verkaufen sollen. Durchgehende Mittelwerte, Bänder und Bruchstellen basieren auf historischen Daten und werden verwendet, um zukünftige Preisbewegungen zu prognostizieren. Preß-API-Maschine lernt, um Ihre Daten zu analysieren und Vorhersagen zu machen. Maschinelles Lernen und Pattern Matching Google Prediction API bietet Muster-Matching und maschinelle Lernfähigkeiten. Nachdem es aus Ihren Trainingsdaten gelernt hat, kann Prediction API einen numerischen Wert vorhersagen oder eine Kategorie auswählen, die ein neues Datenstück beschreibt. Mit diesen Fähigkeiten können Sie Anwendungen erstellen, um Aufgaben wie die Vorhersage, welche Filme oder Produkte ein Benutzer vielleicht, Kategorisierung von E-Mails als Spam oder Nicht-Spam, beurteilen, ob gepostete Kommentare positive oder negative Stimmung haben oder erraten, wie viel ein Benutzer ausgeben könnte An einem bestimmten Tag. Lernen, erkennen und handeln Vorhersage zukünftiger Trends mit historischen Daten. Route-Nachrichten, Spam erkennen und Produkte für Benutzer mit Prediction API empfehlen. Googles leistungsstarke Infrastruktur analysiert Ihre Daten für Sie, so dass Sie Einblicke gewinnen, Trends erkennen und Maßnahmen ergreifen können. Schnell und zuverlässig Die meisten Vorhersageabfragen dauern weniger als 200ms. Größere Leistung ist vorhanden. Ihre Daten werden über mehrere Rechenzentren mit Google Cloud Storage repliziert. Leistungsfähige Entwicklungstools Prediction API kann mit Google App Engine integrieren. Und die RESTful API ist über Bibliotheken für viele beliebte Sprachen wie Python, JavaScript und. Free Quota, Flexible Pricing Begrenzte Nutzung ist für Ihre ersten sechs Monate kostenlos. Danach werden Prediction APIs verständliche Preise mit einem 99.9 Verfügbarkeit Service Level Agreement. Genau wie unsere anderen Cloud Platform Produkte, zahlen Sie nur für das, was Sie verwenden. Vorhersage API-Funktionen Maschinelles Lernen, um Ihre Daten zu analysieren und Vorhersagen zu machen Train On Your Data Versammeln Sie ein Trainingsset aus Ihren Daten, um Ihr eigenes prädiktives Modell zu erstellen, das auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Schätzen oder kategorisieren Senden Sie neue Daten und erhalten Sie eine numerische Schätzung oder Kategorisierung erraten, um Ihre Anwendungen zu versorgen. Cloud Integration Google-Services sollen zusammenarbeiten. Verwenden Sie Ergebnisse von Google BigQuery oder ziehen Sie in Datensätzen von bis zu 2,5 GB von Cloud Storage, um ein prädiktives Modell zu erstellen. Verwenden Sie Prediction API direkt von App Engine. Einfache Aktualisierung Ihrer Modelle Geben Sie inkrementelle Updates zu Ihren Trainingsdaten und Ihr Modell wird basierend auf den neuen Beispielen aktualisiert. API Access RESTful API ist über Bibliotheken für viele beliebte Sprachen wie Python, JavaScript und. Smart Autofill Spreadsheets Add On Smart Autofill ist ein Google Spreadsheets-Add-On, das die Prediction API verwendet, um das Lernen von Maschinen direkt in einer Google Spreadsheet zu nutzen. Vorhersage API Pricing Maschine lernen, um Ihre Daten zu analysieren und machen Vorhersagen Versuchen Prediction API mit einem sechs Monate begrenzte kostenlose Testversion, oder tauchen Sie direkt in bezahlten Gebrauch und genießen Sie höhere Verwendungsquoten. Siehe Preisdetails für zusätzliche Informationen über Quoten. Are Sie Ignorieren dieser Predictive Stock Indicator Jeder macht Geld investieren, indem Sie einen Trend. Ob Ihr Zeithorizont Minuten oder Monate ist, ein Finanzinstrument muss sich zu Ihren Gunsten bewegen, um rentabel zu sein. Es ist so einfach. So finden Sie einen Indikator, um Trend zu messen ist entscheidend für Ihren Erfolg. Theres ein einfacher, quantitativer Indikator, den ich verwende, um die Macht eines Trends zu bestimmen, der Aktien mit der Neigung für große Bewegungen findet. Es heißt relative Stärke (RS). Relative Stärke Investition ist ziemlich einfach. Es geht darum, die bestmöglichen Aktien im Verhältnis zu allen anderen Aktien zu kaufen und sie zu halten, bis ihre Dynamik den Kurs ändert. Für die meisten Anleger, vor allem jene, die als Value-Investoren angesehen werden, fühlt sich diese Strategie wahrscheinlich kontraintuitiv. Immerhin ist eines der ersten Dinge, die Sie als Investor lernen, niedrig zu kaufen, hoch zu verkaufen. Aber was wir fühlen und was wir beweisen können, sind zwei ganz andere Dinge. Und es gibt jahrzehntelange Forschung, die die prädiktive Kraft dieses Indikators beweisen. In den 1950er Jahren schuf George Chestnutt einen der ersten Newsletter mit RS, um Aktien und Branchengruppen zu ordnen. Er benutzte auch RS, um den erfolgreichen American Investors Fund zu verwalten, der eine kumulative Rendite von 160 zwischen 1958 und 1964 gegenüber 83 für den Dow zeigte. In den späten 1960er Jahren veröffentlichte Robert Levy eine Studie im Journal of Finance, die die direkte Korrelation zwischen dem Perzentil Ranking von RS und die Performance einer Aktie in den nächsten sechs Monaten diskutiert. Er fand, dass im Allgemeinen, je höher ein Aktien RS, desto besser seine Leistung. Es war bahnbrechend für die Zeit. Levy pflanzte einen Samen, und RS wurde das Thema zahlreicher Studien und Papiere über die folgenden Jahrzehnte. Einmal von den berühmtesten akademischen Studien auf RS wurde 1993 von Narasimhan Jegadeesh und Sheridan Titman abgeschlossen. Ihre oft zitierte Studie, die den Zeitraum von 24 Jahren von 1965 bis 1989 abdeckte, zeigte eindeutig eine Impuls-basierte Strategie, die an leistungsstarken Beständen teilnahm und verkaufte, mit einer geringfügigen positiven Rendite. Genauer gesagt, fanden sie, dass der Kauf von Aktien auf der Grundlage der hohen vergangenen sechs-Monats-Renditen und halten sie für die nächsten sechs Monate schlagen den Markt um durchschnittlich 12 pro Jahr. Im Jahr 2013 veröffentlichten Christopher Geczy und Michail Samonow 212 Jahre Preis Momentum - Der Welten am längsten Backtest: 1801-2012. Es zeigte sich, dass es eine positive und statistisch signifikante Korrelation zwischen Momentum und Aktienperformance gab, die bis zum Beginn des 19. Jahrhunderts zurückkehrte. Ein primärer Grund RS arbeitet, dass Aktien produzieren schief, überschüssige positive und negative Renditen. Mit anderen Worten, sie folgen nicht der standardmäßigen glockenförmigen Leistungskurve, die auffallend offensichtlich ist, wenn man die beiden überlagert. Vielleicht ist der auffälligste Unterschied am Ende jedes Diagramms. Das Balkendiagramm, das die 10-jährigen Renditen für einzelne SampP 500-Unternehmen darstellt, hat fette Schwänze - hohe Stäbe an beiden Enden des Schaubildes - das zeigt, dass es genauso viele, wenn nicht mehr, Firmen mit extrem hohen und niedrigen Renditen gibt Sind Unternehmen mit durchschnittlichen Renditen. Basierend auf der normalen Glockenkurve soll dies nicht passieren. Dennoch tut es, weil Aktienrenditen nicht normal verteilt sind. Eine Aktie RS kann von 0 (schwächsten) bis 100 (am stärksten) reichen. Ich erwäge nur den Kauf von Aktien mit einem RS über 70 - und in der Regel ein gutes Geschäft höher als das - wenn ich empfehle Picks in meinem Alpha Trader Service. Die nachstehende Tabelle enthält die 20 leistungsstärksten Bestände seit Beginn der Dienstleistung im Oktober 2013, zusammen mit ihren RS-Scores zum Zeitpunkt der Eintragung in die Position. Wie Sie sehen können, waren diese High-RS-Aktien weiterhin Gewinner für viel Zeit, nachdem wir sie gekauft hatten. Um jedoch transparent zu sein, war Preisdynamik nicht das Einzige, was mich zu diesen Namen führte. Meine Picks basieren auch auf der relativen Stärke einer entscheidenden Grundmaßnahme. Mit anderen Worten, ich sehe, wie diese grundlegende Maßnahme für ein Unternehmen stapelt gegen jede andere börsennotierte Unternehmen, und rang es auf einer Skala von 0 bis 100. Wenn dieser Rang mit Preis RS kombiniert wird, ergibt sich eine Punktzahl von 0 zu 200 für jede Aktie, und die prädikative Kraft dieses kombinierten Indikators ist unvergleichlich mit allem, was ich in meiner Trading-Karriere gefunden habe. Zu diesem Zweck schütze ich den Indikator, denn je weniger Leute es wissen, desto größer ist der Rand. Aber Ive stimmte zu, mein Playbook vorübergehend zu öffnen und genau zu zeigen, wie dieses prädiktive Analytikwerkzeug ein paar hundert Leser arbeitet. Wenn du gern einer von ihnen bist, kannst du hier zugreifen. Die beliebtesten Artikel