Análise de big data forex

Análise de big data forex
Você está pensando em molhar os pés no mundo da negociação forex, mas você se sente sobrecarregado pelo número de coisas para pesquisar sobre? Todos os comerciantes, corretores e pesquisadores passam por essa fase. Cada negociação envolve alguém ganhando dinheiro e outro perdendo. Naturalmente, você deve aproveitar ao máximo seu investimento, mas o risco é muito alto, especialmente se você não tiver a menor idéia sobre o comportamento do mercado. Felizmente, a análise preditiva e o big data permitem que você obtenha informações úteis sobre o mercado e faça negociações melhores.
Entendendo como eles funcionam.
Você pode não perceber imediatamente, mas análises preditivas e big data já existem há algum tempo. Sempre que você ver as estatísticas avançadas do seu jogador favorito da NBA, esses dois são responsáveis ​​por esses números. No mundo financeiro, os dados podem ser usados ​​para fazer previsões do comportamento futuro do mercado. De muitas maneiras, a negociação forex se transformou em um negócio de algoritmos, mudanças comportamentais e indicadores personalizados.
Desde a transferência de todos os mercados de negociação para plataformas eletrônicas nos anos 90, o big data começou a desempenhar seu papel de coletar informações. Isso representou uma grande quantidade de conhecimento, que agora pode ser integrado à análise preditiva para ajudar a minimizar os riscos e maximizar os retornos. Na verdade, o software de negociação automatizado, como o QProfit System, agora usa análise preditiva e big data para tomar decisões comerciais conscientes para os usuários.
Obtendo respostas rápidas.
Um dos maiores benefícios de alavancar esses avanços tecnológicos é obter respostas para suas perguntas mais rapidamente do que nunca. Um bom exemplo é o comércio de escalpelamento, que envolve a obtenção e manutenção de uma posição por um tempo muito curto e, em seguida, o fechamento no momento certo para obter um pequeno lucro. Esse processo requer informações em tempo real, que só podem ser fornecidas por análises avançadas.
Embora o estudo de padrões e tendências históricos ainda ofereça pistas sobre como o mercado pode se comportar no futuro, a análise preditiva oferece uma vantagem ao acessar dados em tempo real que podem ser usados ​​para posições de curto prazo.
Eliminando os perigos do comércio.
As ferramentas de coleta de dados não são perfeitas. Além disso, você deve considerar o fato de que os dados reunidos podem ser tão úteis quanto a maneira como são analisados. Independentemente dessas limitações, o big data provou ser imensamente útil na previsão de padrões futuros de comportamento no mercado de câmbio.
Agora, é comum os negociadores e corretores de forex negociarem com base nos resultados previstos usando conjuntos de dados. Tome nota de que isso não significa que a negociação forex se tornou um esquema de enriquecimento rápido. Os métodos pelos quais os dados são analisados ​​apenas reduzem o nível de riscos envolvidos na negociação.
Conclusão.
A era digital é amplamente alimentada por dados. Apesar de suas limitações, os modelos preditivos ainda podem oferecer aos comerciantes, corretores e pesquisadores uma vantagem ao fornecer informações em tempo real que auxiliam na tomada de decisões comerciais informadas. Mas é melhor dominar os meandros do mercado em vez de depender exclusivamente de ferramentas modernas para superar as limitações dos dados.

Alimentando Investimentos.
O Alpha 2017 fornece uma nova maneira para as pessoas comuns acessarem fundos de alta qualidade e simplifica o processo de investimento para todas as partes interessadas.
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Análise de Big Data Forex.
Heiko Schmolke Autor do email Anabel Ternès Ian Towers.
Zusammenfassung
The moderne World Wide Web, como é o seu tempo, é gerada por e-mail zwanzig Jahre alt. Innerhalb dieser zwanzig É uma questão de Internet e de opinião sobre o assunto Datenaustausch exponentiell gewachsen. Não é permitido usar o chapéu da Internet. Menge der verfügbaren und zur Verarbeitung nutzbaren Datenmengen zugenommen. Auch lokale und stationäre Informationstechnik bearbeitet heute innerhalb kürzester Tempo de espera Mengen an Daten. Big Data bezeichnet in diesem Kontext Datenmengen, morra zu groß bzw.

Análise de dados de RH: Aprendendo a alavancar (e amar) Big Data Organizacional.
O que impulsiona a tomada de decisões de RH? Conforme observado pelo HR News, 79% dos líderes de RH entrevistados acreditam que todas as "decisões de pessoas" deve ser baseado em dados e análises, mas apenas 34% das organizações usam dados para tomar essas decisões e 92% se esforçam para obter uma visão estratégica orientada por dados.
A desconexão? Em alguns casos, os líderes de RH têm uma superabundância de informações, mas não possuem as ferramentas certas de análise de dados de RH. Em outros, os departamentos de RH não estão preparados para fazer a mudança digital. A Sociedade de Gestão de Recursos Humanos (SHRM) observa que muitos líderes são conservadores em relação à adoção de novas tecnologias e à atualização das melhores práticas. A solução? Os profissionais de RH devem aprender a aproveitar (e amar) o big data.
Sabendo que é metade da batalha, e quando se trata de dados de RH, vale a pena saber exatamente até onde vai o seu conhecimento. De acordo com a Workforce Analytics workbook, muitas organizações agora reconhecem o valor de seus dados pessoais - informações coletadas sobre a equipe, incluindo tempo de trabalho, salário, desempenho no trabalho e comparecimento -, mas se depararam com o desafio da interpretação acionável. Simplificando, os dados brutos são um recurso valioso, mas não são "marcadores de prata".
Ele nunca conta toda a história, fornecendo porcentagens, mas não previsões, correlação, mas não causação, pontos de partida, mas não estratégia. Para os profissionais de RH, o primeiro passo para alavancar e amar os big data é deixar de lado a noção de que a maturidade da análise de dados de RH precisa acontecer no momento. Em vez disso, pegue o que você não conhece e use-o para criar um roteiro. O que você quer saber e como chegar lá?
Qual é o propósito de alavancar os dados de RH? Idealmente, as informações centradas nas pessoas devem ser usadas para capacitar a tomada de decisões do executivo e do RH. Há funcionários que poderiam se beneficiar de treinamento extra ou provavelmente considerarão outras opções de emprego? Como observado pela CIPD, no entanto, em um mundo de orçamentos apertados e funcionários em retraimento, muitos departamentos de RH vêem o valor dos big data como justificativa de sua existência. Além disso, embora muitas equipes de RH sejam especialistas em extração de dados e criação de relatórios, a maioria não possui estatísticos experientes. Muitas vezes, vale a pena trazer esse talento de fora em vez de tentar construí-lo internamente.
O resultado? Com a perspectiva correta e as pessoas certas, as equipes de RH podem começar a fazer ótimas perguntas. Quais fatores aumentam as taxas de retenção? Onde podem ser encontradas eficiências operacionais na integração e treinamento do pessoal? Quais funcionários representam o maior risco de voo?
Para muitos profissionais de RH, alavancar e amar grandes volumes de dados é difícil porque nem sempre é claro exatamente como esses dados afetam as operações comerciais do dia-a-dia. E com os executivos da diretoria executiva procurando uma prova clara de ROI, passar um tempo com a análise de dados de RH pode começar a parecer uma perda de tempo. Mas aqui está a coisa - uma vez que você identificou possíveis caminhos para insights, novas possibilidades podem surgir.
Geralmente vinculado à maturidade da análise da força de trabalho, existem quatro categorias amplas de descoberta que podem ajudar a impulsionar o ROI:
Os processos documentados permitem capturar dados da força de trabalho transacional que são limpos, conectados e trabalham para estabelecer uma única fonte de verdade. Relatórios de big data formam a base da análise baseada em padrões.
A utilização de dados descritivos permite visualizar melhor os relatórios e monitorar as principais métricas que afetam as tendências atuais da força de trabalho. O benchmarking desses dados pode ajudar a fornecer contexto para sua organização em relação à geografia, tamanho do negócio, setor e outros fatores.
Dados preditivos fornecem informações sobre o que provavelmente acontecerá. Por exemplo, funcionários específicos correm o risco de deixar a organização? Os possíveis problemas de desempenho estão aparecendo? A previsão pode fornecer o poder de implementar mudanças e reduzir o risco total.
O que você pode fazer com os resultados de dados? Os dados prescritivos oferecem insights acionáveis ​​sobre os dados de RH e capacitam os profissionais de RH a tomar decisões eficazes.
Você sabe o que está procurando e reconhece as possibilidades inerentes dos dados das pessoas. Ainda não está amando a análise de dados de RH? O último passo é optar por uma metodologia eficaz baseada em dados, que produz resultados confiáveis. Comece identificando os dados de que você precisa e como vai coletar.
O próximo passo é priorização. Decida quais objetivos são mais bem atendidos pela análise de RH e adquira adesão de executivos de nível superior e crie um plano de big data que utilize soluções baseadas em nuvem para fornecer alta qualidade de dados, controle de dados e transparência. Por último mas não menos importante? Aja. Mergulhe no big data e descubra novas maneiras de gerenciar com eficácia o capital humano, capacitar o recrutamento e impulsionar a retenção a longo prazo.
Os departamentos de RH são agora os responsáveis ​​pelos grandes dados críticos e baseados em pessoas. Para muitas organizações, deixar esses dados sozinhos parece mais fácil do que alavancar - e eventualmente amar - o valor da análise de dados de RH, mas não precisa ser assim. Escolha o seu alvo, descubra o que é possível e opte por uma estratégia eficaz de big data.

Análise de dados.
Em novembro de 2015, a Tick Data, LLC foi adquirida pela OneMarket Data, LLC, os fundadores da OneTick ®, uma das principais plataformas de bancos de dados analíticos do setor financeiro. Até aquele momento, a Tick Data não tinha nada a oferecer aos clientes para ajudá-los a armazenar e analisar os dados que fornecemos.
Juntamente com o OneTick ®, agora podemos oferecer uma solução de ponta a ponta que fornece nossos dados aos clientes em uma plataforma de dados e análise totalmente integrada. É a solução de dados e análise mais abrangente do mercado.
Apresentando OneTick ® - o banco de dados ideal para Tick Data.
O OneTick ® é um mecanismo de série temporal altamente dimensionável, baseado em memória e baseado em eventos, otimizado para captura, armazenamento e análise de dados financeiros. O OneTick ® foi criado para lidar especificamente com quantidades ilimitadas de conteúdo de alta resolução e com registro de data e hora, como os conjuntos de dados históricos intraday da Tick Data. Ele também pode casar dados históricos com dados de streaming de baixa latência em tempo real. Com construções pré-definidas para suportar conceitos específicos do mercado financeiro, incluindo tipos de pedidos, execuções, dados de referência e ações corporativas, o OneTick ® é a plataforma de banco de dados ideal para armazenar dados históricos intraday da Tick Data.
Soluções poderosas.
No topo deste banco de dados poderoso, OneMarketData criou um conjunto de soluções que ajudam os participantes do mercado financeiro a resolver os desafios que enfrentam hoje; os mesmos problemas que nossos clientes nos dizem que enfrentam:
Ferramentas Quantitativas de Pesquisa para analisar microestruturas de mercado e descobrir correlações ocultas Processamento de Eventos Complexos (CEP) para Algo Traders Software de Estratégia de Backtesting para modelar impacto de mercado e otimizar estratégias de negociação Ferramentas de Vigilância de mercado para executar corretores e formadores de mercado para examinar o fluxo de pedidos e limitar a exposição práticas comerciais abusivas Ferramentas de Análise de Custos de Transação que fornecem visualizações customizadas do desempenho comercial geral Data Warehousing Corporativo para armazenamento e acesso de dados eficientes em uma grande organização.