Duomenų gavybos šališkumas reiškia prielaidą, kad prekybininkas priskiria įvykiui rinkoje. Finansų rinkos Finansinės rinkos, jau iš pavadinimo, yra rinkos rūšis, suteikianti kelią parduoti ir pirkti turtą, pvz., Obligacijas, akcijas. , užsienio valiuta ir išvestinės finansinės priemonės. Dažnai jie vadinami skirtingais pavadinimais, įskaitant „Volstritą“ ir „kapitalo rinką“, tačiau visi jie vis tiek reiškia tą patį. tai iš tikrųjų buvo atsitiktinumo ar nenumatytų įvykių rezultatas. Duomenų kasybos šališkumas daugeliui analitikų yra laikomas „klastinga grėsme“, nes tiriant procesus, kurie verčia prekybininkus ir investuotojus atlikti savo žaidimus rinkoje, jie gali apgauti tiek prekybininkus, tiek analitikus.
Geriausiu atveju, jei duomenų gavybos šališkumas nenustatomas ir nėra kontroliuojamas, tai lemia iškreiptus rezultatus ir keletą neprotingų pasirinkimų. Blogiausiu atveju tai gali paskatinti prekybininką ar rinkos analitiką parengti ir laikytis visiškai ydingos prekybos strategijos. Šeši pagrindiniai prekybininkų įgūdžiai. Bet kuris asmuo gali tapti prekybininku, tačiau norint būti vienu iš pagrindinių prekybininkų reikia daugiau nei investicinio kapitalo. ir trijų dalių kostiumas. Turėkite omenyje: yra jūra asmenų, norinčių prisijungti prie prekybininkų meistrų gretų ir parsinešti namo su tokiu titulu susijusių pinigų. , kuris gali sukelti finansinę nelaimę.
Kas yra duomenų gavyba?
Duomenų gavyba yra seniai atliktas daugelio duomenų ar informacijos tyrimų ir analizės procesas. Prekybininkams ir rinkos analitikams duomenų gavyba yra procesas, kurio metu stebimi judėjimai rinkoje, trikampio modeliai - techninė analizė Trikampio modeliai yra įprasti diagramų modeliai, kuriuos turėtų žinoti kiekvienas prekybininkas. Trikampio modeliai yra svarbūs, nes jie padeda parodyti, kad bullish arba bearish rinkos tęsiasi. Jie taip pat gali padėti prekybininkui pastebėti rinkos pasikeitimą. yra nustatyti ir galimi rinkos krypčiai ar pokyčiai gali būti nustatyti ir veikti. Tai yra vienas iš svarbiausių procesų, kurį prekybininkai ir analitikai taiko naudingiausiems sandoriams.
Duomenų gavybos šališkumas įsivyrauja lėtai, kai rinkos anomalijoms ar įvykiams suteikiama daugiau svarbos ar reikšmės, nei jie nusipelno. Prekybininkas gali elgtis dėl tokio šališkumo ir gauti neigiamą rezultatą - arba neturėdamas norimo pelno, arba, dar blogiau, praradęs savo pradinę investiciją.
Tikriausia grėsmė dėl tokio šališkumo yra tada, kai vienas ar daugiau prekybininkų sukuria visą savo prekybos strategiją ir planuoja nesuprastus rinkos įvykius, o tai dažnai sukelia didelių laiko ir finansinių nuostolių.
Kaip vystosi duomenų gavybos šališkumas
Yra du pagrindiniai kaltininkai, lemiantys duomenų gavybos šališkumą - du aspektai, atsirandantys prekybininko duomenų gavybos proceso metu.
Pirmasis aspektas yra polinkis į atsitiktinumą Monte Karlo modeliavimas Monte Karlo modeliavimas yra statistinis metodas, taikomas modeliuojant skirtingų rezultatų tikimybę problemoje, kurios negalima tiesiog išspręsti dėl atsitiktinio kintamojo trukdžių. duomenų rinkinyje. Kai prekybininkas žiūri į rinkos duomenis, duomenų rinkinys iš esmės turi tam tikrą atsitiktinumą - pašalinius rodiklius ar judesius, kurie nebūtinai atitinka kitus rinkos judesius ar įvykius.
Prekybininkai kartais patenka į spąstus, nagrinėdami vieną išskirtinį rezultatą ir, kadangi atrodo, kad ne vietoje, nusprendžia, kad jis nusipelno daugiau svorio nei kiti rinkinio duomenys. Veikiant tokiam pastebėjimui bent iš pradžių gali pasirodyti pelninga.
Čia atsiranda antrasis šališkumo klausimas; prekybininkai tampa šališki dėl to, kad tam tikru momentu jie elgėsi pagal pranašumus ir tai pasirodė vaisinga. Deja, tai gali paskatinti juos daryti išvadą, kad visi pašaliniai rodikliai turi turėti tam tikrą ar didelę reikšmę.
Šis klausimas taip pat žinomas kaip nuoseklus palyginimas arba nuoseklus pasirinkimas - vėl ir vėl pasirinkti išvestį ar panašią reikšmę, darant prielaidą, kad ji turi tą patį reikšmingumą kaip ir pirmoji. Realybė yra ta, kad kuo daugiau išskirtinių rezultatų prekybininkas parenka ar veikia, tuo mažesnė ir mažesnė išorinių duomenų reikšmingumo tikimybės tikimybė.
Pagrindiniai išsinešimai
Kadangi technologijos yra tokios, kokios yra šiandien, prekybininkai ir analitikai gali naudoti įvairias priemones ir programas, o tai reiškia, kad informacija ar duomenų rinkiniai, prie kurių jie gali naudotis, yra didžiulė.
Turėti daug informacijos gali būti gerai. Tačiau kuo daugiau duomenų bus mano, tuo didesnė tikimybė atsirasti duomenų gavybos šališkumui. Prekybininkams ir analitikams svarbu žinoti apie šališkumo potencialą ir išlaikyti savo strategijas prieš pradedant bet kokius reikšmingus vaidinimus.
Papildomi resursai
Finansai yra oficialus pasaulinio finansų modeliavimo ir vertinimo analitiko (FMVA) ™ FMVA® sertifikavimo teikėjas. Prisijunkite prie 350 600 ir daugiau studentų, dirbančių tokiose įmonėse kaip „Amazon“, „JP Morgan“ ir „Ferrari“ sertifikavimo programa, skirta padėti visiems tapti pasaulinio lygio finansų analitikais. . Norint toliau mokytis ir tobulėti karjeroje, bus naudingi toliau pateikiami papildomi finansų ištekliai:
- Duomenų turtas Duomenų turtas Duomenų turtas reiškia sistemą, programos išvesties failą, dokumentą, duomenų bazę ar tinklalapį, kurį įmonės naudoja pajamoms generuoti. Duomenų turtas yra keletas iš
- Duomenų šaltiniai finansiniame modeliavime Duomenų šaltiniai finansiniame modeliavime Tinkamų duomenų šaltinių rinkimas ir naudojimas finansiniame modeliavime yra labai svarbus verslo sėkmei. Finansiniam modeliavimui reikia surinkti ir
- Prognozavimo metodai Prognozavimo metodai Į viršų Prognozavimo metodai. Šiame straipsnyje paaiškinsime keturių rūšių pajamų prognozavimo metodus, kuriuos finansų analitikai naudoja prognozuodami būsimas pajamas.
- Kiekybinė analizė Kiekybinė analizė Kiekybinė analizė yra išmatuojamų ir patikrinamų duomenų, tokių kaip pajamos, rinkos dalis ir darbo užmokestis, rinkimo ir vertinimo procesas, siekiant suprasti verslo elgesį ir veiklą. Duomenų technologijos laikais kiekybinė analizė yra laikoma pageidaujamu požiūriu priimant pagrįstus sprendimus.
