Che cos'è il bias di data mining?

Il bias di data mining si riferisce a un'ipotesi di importanza che un trader assegna a un evento nel mercato Mercati finanziari I mercati finanziari, dal nome stesso, sono un tipo di mercato che fornisce una via per la vendita e l'acquisto di attività come obbligazioni, azioni , valuta estera e derivati. Spesso sono chiamati con nomi diversi, tra cui "Wall Street" e "mercato dei capitali", ma tutti significano ancora la stessa cosa. che in realtà era il risultato del caso o di eventi imprevisti. Il bias di data mining, per molti analisti, è considerato una "minaccia insidiosa" perché può insidiare operatori e analisti durante i processi di ricerca che portano i trader e gli investitori a fare le mosse che fanno sul mercato.

Bias di data mining

Se il bias del data mining non viene identificato e tenuto sotto controllo, nella migliore delle ipotesi porta a risultati distorti e ad alcune scelte imprudenti. Nella peggiore delle ipotesi, tuttavia, può portare un trader o un analista di mercato a sviluppare e seguire una strategia di trading completamente imperfetta Sei abilità essenziali dei Master Trader Quasi chiunque può diventare un trader, ma per essere uno dei master trader ci vuole più del capitale di investimento e un abito a tre pezzi. Tieni presente: c'è un mare di individui che cercano di entrare a far parte dei ranghi dei trader esperti e portare a casa il tipo di denaro che accompagna quel titolo. , che può significare un disastro finanziario.

Cos'è il data mining?

Il data mining è un processo consolidato di ricerca e analisi di notevoli quantità di dati o informazioni. Per i trader e gli analisti di mercato, il data mining è il processo attraverso il quale vengono tracciati i movimenti del mercato, pattern Pattern a triangolo - Analisi tecnica I pattern a triangolo sono schemi grafici comuni che ogni trader dovrebbe conoscere. I modelli a triangolo sono importanti perché aiutano a indicare la continuazione di un mercato rialzista o ribassista. Possono anche aiutare un trader a individuare un'inversione di mercato. vengono identificati e potenziali svolte o cambiamenti nella direzione del mercato possono essere identificati e attuati. È uno dei processi più importanti che i trader e gli analisti impiegano per effettuare gli scambi più vantaggiosi.

Il pregiudizio del data mining si insinua lentamente quando alle anomalie o agli eventi sul mercato viene dato più peso o importanza di quanto meritino. Un trader può agire in base a tale pregiudizio e ottenere un risultato negativo, sia per la mancanza del profitto desiderato o, peggio, per la perdita del suo investimento iniziale.

La minaccia più vera con tale pregiudizio è quando uno o più trader costruiscono la loro intera strategia di trading e pianificano eventi di mercato fraintesi, il che spesso porta a notevoli perdite di tempo e finanziarie.

Come si sviluppa il bias del data mining

Ci sono due principali colpevoli che portano a pregiudizi nel data mining, due aspetti che si verificano durante il processo di data mining di un trader.

Il primo aspetto è la propensione alla casualità Simulazione Monte Carlo La simulazione Monte Carlo è un metodo statistico applicato nella modellazione della probabilità di risultati diversi in un problema che non può essere semplicemente risolto, a causa dell'interferenza di una variabile casuale. all'interno di un set di dati . Quando un trader guarda i dati di mercato, il set di dati possiede intrinsecamente una certa casualità: valori anomali o movimenti che non sono necessariamente in linea con altri movimenti o eventi di mercato.

I trader a volte cadono nella trappola di esaminare un singolo valore anomalo e, poiché sembra fuori luogo, stabiliscono che merita più peso rispetto agli altri dati del set. Agire in base a tale osservazione potrebbe rivelarsi redditizio almeno inizialmente.

È qui che entra in gioco la seconda questione del bias; i commercianti diventano prevenuti sul fatto che a un certo punto hanno agito in modo anomalo e si è rivelato fruttuoso. Sfortunatamente, può portarli a concludere, quindi, che tutti i valori anomali devono avere una certa o alta importanza.

Il problema è anche noto come confronto sequenziale o selezione sequenziale : scegliere un valore anomalo o un valore anomalo simile più e più volte, assumendo che abbia lo stesso tipo di significato del primo. La realtà è che maggiore è il numero di valori anomali che il trader seleziona o su cui agisce, minore e minore è la probabilità di probabilità di rilevanza che i dati esterni effettivamente contengono.

Takeaway chiave

Poiché la tecnologia è ciò che è oggi, i trader e gli analisti sono in grado di utilizzare una varietà di strumenti e programmi, il che significa che le informazioni o i set di dati a cui possono accedere sono enormi.

Possedere molte informazioni può essere positivo. Tuttavia, maggiore è il numero di dati da estrarre, maggiori sono le possibilità che si verifichi un errore di data mining. È importante per i trader e gli analisti essere consapevoli del potenziale di bias e tenere sotto controllo le proprie strategie prima di effettuare giocate significative.

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