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近年来,流通数据量爆发式增长,金融行业也不例外。随着交易者和机构希望通过分析海量数据集获得竞争优势,大数据分析在外汇交易中的使用变得越来越流行。
外汇市场是全球最大的金融市场,每日成交量达数万亿美元。市场在不断变化。有人可能会说,这种变化趋势使交易者难以做出决策。因此,在外汇分析中使用大数据是一种重要的先进工具,也是克服决策挑战的一种手段。
这篇FXOpen文章探讨了为什么交易中的大数据有可能彻底改变交易者进入市场的方式,并探讨它如何为他们提供有价值的见解。
大数据是指每天从各种来源生成的大量多样化信息。如此大量的信息无法由用户或简单的办公软件处理和分析。因此,有一整套复杂的技术专门设计用于处理它。
该套件通常包括用于数据收集、存储、预处理、清理和分析的工具。为了收集和存储大量信息,交易者使用云计算和分布式数据库。在分析之前,交易者会使用标准化和异常值检测等技术对其进行预处理和清理,以消除任何噪音或不一致之处。
在外汇交易中,大数据包括市场数据、经济指标、社交媒体情绪、新闻文章等。大数据在外汇中的作用是巨大的。在分析的帮助下,交易者可以选择相关的、有前途的资产并做出明智的交易决策,从而获得竞争优势。
预测分析和大数据提供有关外汇市场和市场参与者总体情绪的可行见解。以下是纳入用于外汇交易目的的大数据模型的一些来源:
大数据分析对外汇交易产生了重大影响,既带来了优势,也带来了挑战。让我们首先探讨一下大数据分析如何帮助外汇交易。
优点:
分析大数据可以帮助交易者发现未来的市场走势,并识别通过传统分析方法可能无法看到的模式。它可以为交易者提供对当前趋势和高影响经济事件的实时洞察,使他们能够对变化做出快速反应。分析还可以简化风险识别和管理。
这些优势使大数据分析成为知名且成功的金融机构的关键工具。例如,摩根大通每天使用它来分析数百万笔交易,检测可疑模式,并防止欺诈活动和洗钱活动。同时,投资银行高盛利用它来识别各个市场的趋势,改进公司的交易策略,并加强风险管理。
尽管有鼓舞人心的案例以及使用它的好处,但大数据分析并不是包治百病的灵丹妙药,并且有一些缺点。
缺点:
由于大数据分析需要大量的计算能力和存储以及高带宽,因此使用这种方法并不便宜,并且对于零售交易者和交易初创公司来说可能会出现问题。此外,大数据分析涉及收集敏感的财务信息,这些信息往往成为网络攻击的目标。无意的破坏也是可能的,因此公司采用了额外的安全算法。这也会增加成本。
当数据分析模型与其训练基础过于吻合时,就会出现另一个问题。过度拟合使其无法针对看不见的信息准确执行。它涉及捕获模式而不受到不相关信息过度影响的问题。如果交易者依靠算法来分析数据,这个缺点可能会影响他们的表现。
基于大规模分析的局限性和可能出现的问题,出现了大数据使用中的风险管理问题。以下是交易者可以采取哪些措施来最大程度降低风险的一些注意事项。
最流行的大数据外汇交易策略涉及使用传统的技术和基本面分析,并通过大数据分析获得的额外见解和信息得到增强。
然后是基于情绪分析和社交媒体监控的交易。如前所述,社交媒体对于了解交易界对货币的看法以及他们是否认为交易货币是一个好的决定是必要的。
最后,大数据分析改进了算法交易,其中涉及使用计算机程序根据预定义的规则自动执行交易。大数据分析可能有助于确定这些规则。
在外汇交易中使用大数据并分析大量信息可以帮助交易者获得对市场趋势的宝贵见解并做出更明智的决策。然而,大数据分析也存在一些挑战和限制,包括过度拟合和网络安全威胁。
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本文仅代表以 FXOpen 品牌运营的公司的意见。不得将其视为对以 FXOpen 品牌运营的公司提供的产品和服务的要约、招揽或推荐,也不得将其视为财务建议。