Forex Tick Dati Analisi

Scarica gratis Forex dati Download Passo 1: Selezionare il ApplicationPlatform e TimeFrame In questa sezione sarete in grado di selezionare, per quale piattaforma youll bisogno dei dati. MetaTrader 4 MetaTrader 5 Questa piattaforma permette l'utilizzo di M1 (1 minuto Bar) dati solo. Questi file sono adatti per backtesting strategie di trading in MetaTrader 4 e MetaTrader 5 piattaforma. Si prega di selezionare: Questa piattaforma permette l'utilizzo sia di M1 (1 minuto Bar) i dati dati e indicare con risoluzione di 1 secondo. Questi file sono adatti per backtesting strategie di trading sotto esimo versioni più recenti di piattaforma NinjaTrader. Si prega di selezionare il periodo di tempo di dati youll bisogno: Questa piattaforma permette l'utilizzo di M1 (1 minuto Bar) dati solo. Questi file sono adatti per backtesting strategie di trading sotto la piattaforma MetaStock. Si prega di selezionare: per uso generico, questo formato consente l'importazione di M1 (1 minuto Bar) dati in qualsiasi 3rd applicazione. Si prega di selezionare: migliori strumenti per l'analisi statistica dei dati tick e fatti di cronaca a mio parere javascript sarebbe tra uno dei peggiori lingue per il lavoro. una delle ragioni per le quali è che si sono limitati a un browser fare il lavoro, che rallenta notevolmente il processo, forse anche la stabilità. Ive stato la ricerca un po 'e R sembra essere un grande ambiente, perché è simile a S e S Plus, e un sacco di letteratura di analisi statistica dei mercati finanziari serie temporali utilizza queste piattaforme per l'analisi. ci sono anche pacchetti speciali per l'analisi finanziaria per la ricerca, come ad esempio quantmod. JavaScript batte R in termini di prestazioni per un sacco di cose. La sua gente troppo cattive associano solo con il web design. In passato Ive ha usato questa libreria: Vale la pena di utilizzare se non volete imparare ad usare qualcosa ritardato like R. What sono alcune delle tecniche comunemente utilizzate per analizzare i dati tick sto guardando i dati tick per vedere come le quotazioni di prezzo medio si evolve a causa di alcuni eventi nel mercato. Poiché i dati tick è asincrona una sopraelevazione realmente applicare modelli tradizionali della serie tempo per spiegare questi movimenti dei prezzi. Alcune persone hanno proposto che creo barre di prezzo basate su entrambi orologio-time o il commercio in tempo ma penso che tende a perdere informazioni accadendo tra le sbarre. Qualche suggerimento su come posso affrontare questo. ha chiesto 5 ottobre 12 in 03:04 La sua domanda è molto vaga (ad esempio, cosa stai cercando di misurare, e cosa zecche dati avete), ma Ill darvi alcune indicazioni: In generale, quando le persone considerano come i prezzi si evolvono, che sarà tendono a pensare a cose come volatilità e di correlazione dinamiche. Così Vorrei iniziare definendo esattamente ciò che si vuole misurare. L'irregolarità dei dati temporali non è un problema in sé, tranne che nella misura in cui si stanno facendo ipotesi nei calcoli di cose come la dispersione nel tempo. La quantità di variazione nel 1 millisecondo sarà generalmente diverso da più di 1 secondo (e sarà anche variare a seconda del bene), quindi è necessario organizzare le statistiche per tenere conto di questo. 1.1. Esiste una vasta letteratura sulla misurazione volatilità utilizzando dati tick alta frequenza. Ricerca di documenti sulla varianza realizzata, la volatilità e correlazione da persone come Neil Shepard (vedere il suo istituto) o Tim Bollerslev. Una caratteristica di questa letteratura è che in realtà è ottimale non utilizzare tick by tick dati a causa di ciò che è noto come rumore microstruttura (ad esempio bid-ask rimbalzo), e tu sei generalmente meglio di stime fuori qualcosa come dati di 5 minuti. 1.2 C'è anche una letteratura sul trattamento dei dati irregolarmente distanziate (vedi, ad esempio, saggi di Muller e Zumbach). Un recente articolo sull'argomento è Algoritmi per non uniforme-Spaced Time Series: medie mobili e altri operatori dei Rolling. C'è una bella sezione di Eric Zivots libro su analisi di serie temporali che si occupa di questo (look per dati ad alta frequenza irregolarmente distanziati o operatori non omogenei). Guardando le statistiche in tempo orologio o tempo di commercio è una distinzione importante. Per esempio, il numero di citazioni o commerci può variare notevolmente tra le attività, con attività illiquide negoziazione solo poche volte al giorno contro le attività liquide che commerciano molte volte al secondo. Utilizzando tempo commercio di misurare le cose come la volatilità può in parte affrontare questo problema (come pure le cose come il significato della vostra stima), anche se sarà necessario considerare se ci sono altri effetti in tempo orologio (come stagionalità tempo di apertura o chiusura) anche quando si lavora in tempo commercio. Per i dati tick, stai lavorando con il livello 1 (parte superiore delle citazioni di libri e dei Mestieri) o livello 2 (portafoglio ordini pieno) dati Se il livello 2, allora si può non solo prendere in considerazione i cambiamenti nel tempo, ma anche in tutto il libro . risposto 14 ottobre 12 in 18:13 a citazione manuali RTAQ quotThe Compravendite e citazioni dati della Borsa di New York è un ingresso popolare per l'attuazione delle strategie di trading intraday, la misurazione della liquidità e della volatilità e di indagine della microstruttura di mercato, tra gli altri, . Questo pacchetto contiene un insieme di funzioni R a cura pulite e abbinare le mestieri e dati Le quotazioni, calcolare le misure ex post di liquidità e volatilità e rilevare prezzo salta in dataquot. Essa vi aiuterà a calcolare la periodicità, creare barre aggregati, direzione commerciale con Lee-Ready Algo, Covarianze, scambi multipli. ndash Shoonya 5 al 12 ottobre 13:07 Per poter utilizzare metodi per la serie storica equidistante: semplicemente ignorare timestamp separano commercio e orologio (come 1: incrementi di tempo di clock serie storiche) creare sparse serie temporali equidistanti con piccolo incremento di tempo (implicitamente ripetendo i prezzi quando necessario) si aggregano barre equidistanti Anche se alcuni sopra sono palese, avrebbero farti andare. Oltre a questo, ho avuto Engle, Russell 2004, analisi di alta frequenza Dati Finanziari mi aspetta a letto per qualche tempo. Introduzione alla Finanza ad alta frequenza potrebbe essere rilevante, anche. rispose 9 ottobre 12 in 10:56 Io non sono sicuro di aver capito un passo 2,3 AMP4. Potrebbe illustrare con un semplice esempio. ndash silenziatore 10 ottobre 12 a 1:21 1, 2, 3 amp 4 sono opzioni, non passi. In entrambi i casi 1, 2, 3 o 4. annuncio 2) trattare il tempo come una variabile strettamente legata alla serie storica originale, forse la previsione sia al fine di sapere dove il prezzo va e quando va lì. ad 3) trovare un po 'piccolo incremento di tempo in modo tale che tutti i oservations della serie storica originale o meno in forma in qualche momento della vostra nuova serie temporali equidistanti. annuncio 4) riepilogare i dati forse per 500 microsecondi e creare ad esempio openhighlowclose informazioni per ogni lotto di 500 microsecondi ndash Konsta 10 ottobre 12 a 21:06