Sinais De Negociação De Alta Freqüência

Melhorando as Estratégias de Negociação de Alta Freqüência Ensaio de Tecnologia da Informação Publicado: 23 de março de 2015 Última edição: 23 de março de 2015 Este ensaio foi submetido por um aluno. Este não é um exemplo do trabalho escrito por nossos escritores de ensaios profissionais. A recente escalada no poder de computação e na capacidade do banco de dados trouxe um aumento substancial na disponibilidade de dados e informações. O desenvolvimento cada vez mais rápido de computadores, sensores e canais de informação tornou os dados comerciais mais fáceis de colecionar do que nunca. A Alta Freqüência de Negociação (HFT) é a nova tendência na negociação financeira, onde os preços são analisados ​​na moda tick-by-tick e comprar, vender ou manter decisões tomadas consecutivamente em tempo real. No entanto, os dados de preços brutos por si só não são de grande utilidade para um sistema de negociação destinado a implementar e testar estratégias de negociação, uma vez que muitas vezes contêm ruídos da microestrutura do mercado. O objetivo deste projeto de pesquisa é investigar formas de analisar, processar e explorar esses dados a partir de uma perspectiva de processamento de sinal digital (DSP) para produzir informações valiosas para o sistema comercial. Além disso, os conjuntos difusos do Tipo 2 são aplicados para processar os dados financeiros, pois nos permitem lidar com as incertezas na microestrutura do mercado de forma eficiente. Nesta proposta, serão pesquisadas diversas técnicas de processamento de alta freqüência, filtração, transformação e análise que não foram totalmente discutidas nem implementadas em literatura financeira, como a transformada de Hilbert. A base do processamento digital eficiente é o uso de aritmética complexa para cálculos, como quotdivide e conquerquot. A maioria dos sistemas de negociação tem se concentrado no uso de formas de onda analíticas comuns e não tomou em consideração os fasores e variáveis ​​complexas (Park amp Irwin 2007). A questão geral de pesquisa que será respondida neste projeto é sobre como usar técnicas de medição cíclicas, como a transformada de Hilbert para converter as variáveis ​​de sinal comuns em formas de onda analíticas para variáveis ​​complexas. Isso será usado para a medição do ciclo do mercado, onde esta saída pode ser desquiteada usando técnicas de lógica difusa tipo 2 que, por sua vez, refinará a implementação das estratégias de negociação. O avanço no poder computacional durante a última década teve um impacto dramático na pesquisa financeira e no comércio financeiro. Até o final do século XX, a maioria dos estudos empíricos financeiros empregava dados diários como a melhor freqüência de negociação, apenas mantendo a primeira ou a última observação do dia para a variável de interesse e negligenciando todos os eventos intradiários. No entanto, devido ao aumento do poder computacional e à automatização dos mercados financeiros, um número crescente de trocas criou bases de dados intradiárias que registram cada transação única, bem como suas características (como preço, volume etc.). Tais conjuntos de dados intraday (tick by tick) de baixo custo impulsionaram o desenvolvimento de uma nova área de pesquisa financeira conhecida como financiamento de alta freqüência, que em troca produziu uma nova forma de negociação: negociação de alta freqüência. No entanto, a maioria dos modelos univariados de dados de ultra-alta freqüência apenas se concentram nas dimensões do comércio, enquanto que estudos recentes também demonstram a importância do tempo e conteúdo de informações de cotações e pedidos. Uma desvantagem dos dados da transação é que eles mostram apenas o resultado final do processo de correspondência de compradores e vendedores. Em contrapartida, as ordens de compra e oferta originais fornecem uma visão mais profunda da microestrutura do mercado. Portanto, um modelo econométrico adequado deve se concentrar nas ações no lado da oferta e demanda do mercado, em vez de (somente) em sua interseção em equilíbrio. O principal objetivo desta proposta é investigar o possível ciclo de licitação e pedir ordens e revelar a decisão dinâmica dos comerciantes quando e em que lado do mercado (re) agir. A questão abordada aqui diz respeito aos comerciantes de conjuntos de informações que variam o tempo, antes de enviar seus pedidos. Compreender as condições de mercado em que os comerciantes exigem ou fornecem liquidez deve levar a uma melhor compreensão do processo de formação de preços. As investigações anteriores relatadas na literatura financeira encontraram um padrão diário periódico de atividades de negociação ao longo de um dia de negociação (por exemplo, efeitos do tempo de almoço). A observação desses padrões recorrentes implica a existência de movimentos cíclicos intradiários na negociação. Como Ng (2008) mostrou, há padrões cíclicos com energia relativa (relativa) em períodos curtos, médios e longos, respectivamente. Enquanto os processos de duração e volume têm ciclos de quotlong periodquot que indicam clusters de duração e limites de absorção na negociação intradiária, os efeitos sazonais das diferenças de preços são relativamente baixos, caracterizando oscilações de alta freqüência no nível de microestrutura dos mercados financeiros. No que diz respeito às três dimensões do conceito clássico de liquidez, estas descobertas implicam que os choques de preços (frequentes) aparecem mais frequentemente do que os choques de volume (frequentes) no mercado. Assim, no caso de negociação de liquidez, um participante no mercado deve (a) evitar ordens de alto volume, que o mercado precisa de muito tempo para absorver, e (b) preferir limites de ordem agressivos para diminuir o spread interno. Esta proposta centra-se na detecção de ciclos de financiamento de alta freqüência aplicando novos métodos avançados no processamento de sinais digitais combinados com abordagens de lógica difusa Tipo 2. A investigação recente de técnicas de processamento de sinal difuso tentou fornecer uma ponte entre técnicas lineares e não-lineares (Metin, Akay 2000). Várias técnicas adaptativas baseadas em princípios de lógica difusa também foram propostas (Kim 1996). Essas técnicas foram aplicadas principalmente para análise de sinal de alto nível, controle de sistemas, reconhecimento de padrões e modelagem de decisões. Diferentes abordagens variam de agrupamento difuso a entropia difusa e a tomada de decisão sob restrições difusas também foi usada para a detecção de cena. Tradicionalmente, a maioria das técnicas difusas mencionadas encontraram sua aplicação em tarefas de processamento de sinal e imagem de baixo nível, incluindo a eliminação de ruído não Gaussiana, estimativa estocástica não lida-gaussiana, aprimoramento de imagem, codificação de vídeo, nitidez de sinal e detecção de borda (Kim 1996 ) (Peng 1994). O projeto se concentrará na pesquisa da medição de ciclos de mercado de alta freqüência em vez de na medida das tendências do mercado. O objetivo principal é investigar como os períodos do ciclo dominante em um modo de ciclo podem ser quantificados para criar compensação de amplitude dos componentes InPhase e Quadrature e métodos de suavização e destruição do sinal analítico. O objetivo é analisar para tratar os dados do mercado como um espectro cujos valores não se limitam a um conjunto específico de valores, mas podem variar infinitamente dentro de um continuum. Os sinais de mercado serão analisados, os ciclos serão detectados e as técnicas de transformação e filtração do ciclo serão usadas para criar estratégias de negociação. Perguntas de pesquisa Portanto, o objetivo deste projeto é responder às seguintes três questões específicas de pesquisa: 1 - Podemos medir com precisão os ciclos do mercado para antecipar as mudanças nas condições do mercado usando a Hilbert Transform e fazer previsões financeiras mais precisas. Medindo os ciclos do mercado provou ser Uma tarefa difícil devido a vários fatores. Alguns desses fatores são: (a) o fato de que a medição teórica envolve a resolução simultânea de um parâmetro infinito infinito de valores (freqüência, amplitude e fase) (Ehlers 2001), (b) a relação sinal-ruído de um ciclo é Geralmente, muito baixas, e (c) abordagens de engenharia padrão, como transformações de Fourier rápidas (FFT), não são apropriadas para medir o mercado como ciclos, eles não podem atender simultaneamente as restrições de estacionaria e produzir resultados com uma resolução razoável. Ehlers (2001) sugere o uso do modelo de análise espectral de entropia máxima (MESA) introduzido por J. P. Burg (1975) para medir os ciclos do mercado. Este modelo foi usado para produzir saídas de alta resolução de uma quantidade excepcionalmente curta de dados. O MESA é considerado um indicador de modo de mercado que foi usado para detectar modos de tendência e modos de ciclo, no entanto, uma desvantagem importante foi que ele só é aplicável na escala de tempo e no quadro dos dados de amostra. A Hilbert Transform é um procedimento matemático usado para criar sinais complexos a partir de dados amostrados normais. Uma vez que os sinais complexos são computados, outros indicadores podem ser obtidos e utilizados. Lawrence amp Gold (1975) derivou a transformada de Hilbert explicando que pode criar componentes InPhase e Quadrature a partir da forma de onda analítica. Esta pesquisa visa investigar a capacidade dos componentes InPhase e Quadrature a serem utilizados na computação para encontrar o período do ciclo dominante, a amplitude do ciclo dominante e a fase do ciclo dominante. O período, a amplitude e a fase podem ser usados ​​para calcular com precisão muitos indicadores, como a Relação Sinal-Ruído (SNR) do sinal de preço, o indicador de onda senoidal e a linha de tendência instantânea. 3- Como o sistema comercial pode usar técnicas de medição de ciclo para identificar o componente cíclico do preço. É amplamente aceito que o ponto médio de qualquer ciclo é a taxa de mudança mais acentuada. Portanto, a diferença entre os preços fechados e abertos na parte ascendente do ciclo é encontrada no máximo. Isto é semelhante ao derivado no cálculo em que um derivado de onda senoidal produz uma onda de coseno negativa. A derivada, portanto, é uma forma de onda que leva a onda senoidal original em um quarto de ciclo. Além disso, a integração de uma onda senoidal ao longo de um meio ciclo produz uma onda senoidal atrasada em um quarto de ciclo. Adicionar todo o meio ciclo é o mesmo que integrar matematicamente, com o resultado de que a forma de onda da soma é atrasada por um quarto de comprimentos de onda em relação à entrada. O resultado líquido de tomar as diferenças e a soma produz uma saída do oscilador em fase com o componente cíclico do preço que pode ser usado pelo sistema de negociação. 4 - Por que a lógica difusa do tipo 2 está incorporada no projeto e quais são os benefícios potenciais de tal abordagem. Muitos estudos anteriores utilizaram os modelos tradicionais de séries temporais difusas Tipo 1 para a previsão. Propomos uma abordagem relativamente nova usando os modelos de Tipo 2 que utilizam observações extras. Na previsão do índice de estoque, estudos anteriores geralmente aplicam o fechamento como o alvo de previsão (referido como observações de Tipo 1), envolvendo apenas uma parte das observações do índice de ações. Outras observações, como altas e baixas (nomeadas, observações de Tipo 2) também podem ser aplicadas. Essas observações de Tipo 2 podem ser usadas para enriquecer ou refinar as relações difusas através de operações de intercâmbio e cruzamento difusas: as previsões para o modelo Tipo 2 são calculadas a partir das previsões defuzzificadas. (Huarng amp Yu 2005) apresentaram análises empíricas que identificam os RMSEs no caso dos modelos Tipo 2 como menores que os modelos de Tipo 1. O uso da saída da transformada de Hilbert como entrada para o sistema de previsão de lógica difusa do tipo 2 proporcionará um meio de reduzir a incerteza no resultado da Transformação de Hilbert. Projeto de pesquisa A pesquisa proposta será realizada conjuntamente por pesquisadores do Centro de Finanças Computacionais e Agentes Econômicos (CCFEA) e Intelligent Systems Research Group (ISRG). Essas atividades se baseiam nas expertisas complementares da CCFEA em finanças computacionais e ISRG no processamento de sinal digital que se encaixam adequadamente para atingir os objetivos deste projeto. O trabalho pode ser dividido em duas fases e a interação entre atividades particulares dentro das fases é ilustrada no gráfico de Gantt anexado. A primeira fase começará com o estabelecimento da plataforma de pesquisa e. Enquanto no final da segunda fase, o projeto será finalizado e concluído. O processamento de sinal digital tem sido usado por muitos anos em ciências físicas, portanto, sua aplicação para negociação de alta freqüência proporcionaria a vantagem de ver os antigos problemas a partir de uma nova perspectiva. Muitos sistemas físicos usam funções de tempo contínuo para representar sinais analógicos. Existe amplitude associada ao sinal em cada instância de tempo. Quando um sinal é quantificado em amplitude e tempo, ele é chamado de sinal digital (Oppenheim, Schafer e Buck, 1999). Os dados que são utilizados na negociação de alta freqüência podem ser considerados sinais digitais que foram obtidos da amostragem dos dados recebidos em períodos de tempo uniformes (homogêneos) ou em períodos de tempo irregulares (heterogêneos). Em ambos os casos, analisar o sinal de preço nos permite observar duas características principais, tendências e ciclos. Este projeto incidirá na análise e medição de ciclos de mercado que aparecem em dados de alta freqüência. Um ciclo é um processo que tem uma taxa constante de mudança de fase. A fase de um sinal complexo pode ser medida diretamente, conhecendo a fase em cada amostra, e tomando a diferença, podemos obter a taxa de mudança de fase. Considerando os dados do mercado, um ciclo refere-se a quando um preço, que começa baixo, aumenta para um alto durante um período de tempo e depois cai suavemente de volta ao preço original durante o mesmo período de tempo. O tempo necessário para completar o ciclo é denominado o período do ciclo ou comprimento do ciclo. Esta pesquisa investigará as técnicas matemáticas de medição do ciclo dominante usando dados de alta freqüência. Existem muitas técnicas de medição de ciclo que foram usadas para medir ciclos em formas de onda analíticas. Entre os vários métodos de medição do ciclo investigado estão: acumulação de fase, discriminação Homodyne e diferenciação dupla usada por (Ehlers 2001). Empiricamente, os comerciantes modificam sua colocação de pedidos assim que as condições do mercado mudarem. Claro, essas estratégias dependem da informação disponível ao enviar suas ordens. Monitorando o caderno de pedidos e usando todas as informações públicas disponíveis, eles tentam atualizar seu conjunto de informações para otimizar as atividades da ordem. Para descrever a decisão de compra ou venda, modos de tendência e modos de ciclo são fundamentais para o processo de seleção de uma estratégia de negociação. Comprar e segurar é a estratégia óbvia em uma tendência de alta enquanto em uma tendência de baixa a estratégia é vender e manter. Da mesma forma, top picking e bottom-fishing é a melhor estratégia em um modo de ciclo. Negociar o modo de tendência geralmente envolve o uso de uma variante de médias móveis enquanto um oscilador é comumente usado para trocar o modo de ciclo. Como os preços nos movimentos de tendência variam lentamente em relação ao tempo, os componentes de alta freqüência são ignorados e apenas os componentes de baixa freqüência variando lentamente são usados ​​para passar para a saída. É por esta razão que os modos de tendência são particularmente eficazes para negociação em modo tendência. No entanto, osciladores são filtros de passagem alta que quase completamente ignoram quaisquer componentes de baixa freqüência e são usados ​​em estratégias de negociação orientadas para o ciclo. Truncando a transformada de Hilbert para reduzir o atraso da filtragem de dados de mercado, aplicamos a abordagem Ehlers (2004) sobre dados diários sobre dados de alta freqüência. Se considerarmos a média móvel exponencial conhecida (EMA) que pode ser utilizada, obtenha uma descrição matemática ótima dos componentes do Modo Tendência e do Modo Ciclo. A equação para um EMA (para tempo particular t) é onde é um número entre 0 e 1. Isso pode ser usado na negociação como um filtro, pois nós tiramos uma fração do preço atual e adicionamos a saída filtrada um atraso de barra (Onde uma barra depende da freqüência de amostragem, ou seja, barra de um minuto, barra de cinco minutos, etc.) multiplicada pela quantidade (1). Com esses coeficientes, se a entrada for inalterável (zero freqüência), a saída convergirá para o valor de entrada. Ou seja, esse filtro possui ganhos unitários em zero freqüência. Este filtro avaliará o sistema comercial geral na identificação do modo atual de preço, ou seja, modo de tendência ou modo de ciclo. Podemos descrever este filtro em termos de sua resposta de transferência, que é a saída dividida pela sua entrada. Ao usar a notação de transformação Z, nós deixamos Z-1 denotar uma barra de atraso como um operador multiplicativo. Fazendo isso, a resposta de transferência da equação acima pode ser resolvida usando a álgebra, pois podemos provar isso, deixando Z1 1 (zero freqüência). Quando fazemos isso, é fácil ver que o numerador é igual ao denominador, e assim o ganho é a unidade. A atenuação de alta freqüência deste filtro pode ser testada na freqüência mais alta possível, a freqüência de Nyquist, definindo Z1 1. Usando amostras de troca diária, a maior freqüência que podemos analisar é de 0,5 ciclos por dia (um ciclo de duas barras). Esta é a frequência Nyquist para dados diários. Este projeto investigará usando uma modificação da metodologia acima para ser usada para um sistema de negociação de alta freqüência usando dados intraday. A atenuação do ciclo de dois períodos é (2). Em princípio, tudo o que temos a fazer para criar um filtro passa-alto é subtrair a resposta de transferência do filtro passa-baixa da unidade. A lógica é que uma resposta de transferência de 1 representa todas as freqüências, e subtrair a resposta de passagem baixa deixa a resposta de passagem alta como um residual. No entanto, para usar isso com dados intradiários de alta freqüência, há um problema com esta abordagem: A atenuação de alta freqüência do filtro passa-baixa da Equação (2) não é infinita (ou seja, a resposta de transferência é 0) na freqüência Nyquist (Ehlers 2001). Uma resposta finita de alta freqüência no filtro de passagem baixa levará a um erro de ganho na resposta de transferência do filtro de passagem alta, esta abordagem irá investigar esse problema e fornecer uma solução para ele. A pesquisa investigará maneiras de eliminar esse problema de atenuação finita de várias maneiras, como a média de duas amostras de entrada seqüenciais em vez de usar apenas uma única amostra de entrada. Eventualmente, se o filtro de passagem alta com uma resposta de corte relativamente nítida puder ser criado e se a saída deste filtro contiver essencialmente nenhum componente de tendência, ele deve ser o componente do ciclo do preço. Isto será usado em contraste com a abordagem de transformação de Hilbert que permite a medição do período do ciclo e onde o componente cíclico deve ser extraído dos dados e depois usado para medir o período do Ciclo dominante. O discriminador de frequência para medir o período do Ciclo dominante apenas resume as fases diferenciais entre as barras até a soma atingir 360 ° - g um ciclo completo. Fase 2: Previsão de séries temporais de lógica fuzzy tipo 2 (FL) usando a transformada de Hilbert Tipo-2 FL fornece essa medida de dispersão e parece ser tão fundamental para o projeto de sistemas que incluem incertezas lingüísticas ou numéricas que se traduzem em incertezas de regra, uma vez que a variação é a O significativo. Assim como se pode trabalhar com momentos superiores à segunda ordem na modelagem probabilística, também podemos usar conjuntos de modelos mais diferentes do tipo 2 em modelos difusos, mas, à medida que avançamos para tipos mais altos, a complexidade do sistema aumenta rapidamente. Então, neste trabalho lidamos apenas com conjuntos de tipo 2. Nós propomos este novo método devido ao fato de que aplicações anteriores da FL para previsão não representam o ruído em dados de treinamento. Na previsão, uma vez que os antecedentes e conseqüentes são a mesma variável, a incerteza durante o treinamento existe tanto nos antecedentes quanto nos conseqüentes. Se tivermos informações sobre o nível de incerteza, ele pode ser usado quando modelamos antecedentes e conseqüentes como conjuntos de tipo 2. Os conjuntos difusos de Tipo 2 são vantajosos devido ao seu poder de expressar informações adicionais (mais variáveis ​​neste caso). As variáveis ​​serão para cada situação de preço, digamos 5 minutos, levamos a observação dos preços altos, baixos e de abertura, então adicionamos uma entrada extra da saída da transformação de Hilbert (Fase 1). A previsão ordinária da série temporal da lógica difusa usou apenas uma variável (aberta ou fechada) (amplificador Hsu 2003). Por conseguinte, pretendemos empregar o conceito dos conjuntos difusos de Tipo 2 ao propor uma metodologia para previsões de séries temporais a utilizar em conjunto com o sistema de transformação de Hilbert. Enquanto isso, os conjuntos difusos de Tipo 2 sofrem com a carga de computação extra. Por isso, pretendemos propor operações simples no modelo de Tipo 2 para evitar uma carga computacional excessiva. A abordagem baseada em janela e orientada por regras é comum a uma série de técnicas difusas e isso produz filtros difusos dependentes de dados, que, quando construídos por regras difusas, removem o ruído aditivo, preservando características de sinal importantes, como bordas. Usando um banco de IF-THEN ELSE regras fuzzy, o filtro fuzzy diretamente produz a saída filtrada depois de ter tomado os padrões selecionados na vizinhança do elemento que está sendo processado em conta. As regras IF-THEN são muitas vezes incertas. As incertezas antecedentes ou conseqüentes geralmente se traduzem em antecedentes incertos ou funções de adesão conseqüentes, no entanto, os sistemas FLS de Fuzzy Logic Systems do tipo 1 só podem lidar com incertezas de medição. Em outras palavras, os conjuntos difusos do tipo 1 como membros funcionam e não conseguem lidar diretamente com as incertezas das regras. Os FLS do Tipo 2 possuem conjuntos difusos de tipo 2 para funções de membros antecedentes ou conseqüentes, cujas notas de associação são, além disso, conjuntos difusos de tipo 1. Circunstâncias em que há dificuldade em determinar uma função de associação exata para um conjunto difuso colocam esses sistemas em bom uso. Os FLS de Tipo 2 são, portanto, construtivos na incorporação e propagação de incertezas das regras, permitindo que seus efeitos sejam adequadamente estabelecidos na saída do FLS. Diferentes palavras muitas vezes dão diferentes significados a indivíduos diferentes, o que implica que a incerteza está associada a palavras. Como o FL calcula com palavras, ele também deve usar essa incerteza associada a palavras. Embora o Tipo 1 FL seja incapaz de executar tal tarefa, o tipo 2 FL é capaz e, conseqüentemente, acredita-se que o FLS do tipo 2 impactará significativamente o crescimento do movimento para a computação baseada em palavras. Os FLS de Tipo 2 podem ser estendidos e aplicados de inúmeras maneiras. Os desenvolvimentos recentes incluem a aplicação de FLS de tipo 2 para problemas de classificação (Wei amp Mendel 1999), a equalização de canais não-lineares variáveis ​​no tempo (Liang amp Mendel 1999) e a previsão de séries temporais financeiras (Huarng amp Yu, 2005). Abordagens alternativas para FLSs de tipo 2 e sintonização e design de FLS não-singleton de tipo 2 também estão sendo desenvolvidas (Mendel 2001). O tratamento das incertezas de medição e regra nas estruturas FL resultou em um novo processamento de sinal robusto não-linear sem modelo proposto por (Mendel 2000), que tem sido a motivação para propor que os processadores de sinal possam ser utilizados de forma eficiente dentro dos FLSs. O problema nesta análise será tal que para obter parâmetros de dados para as diferentes variáveis ​​de preço e o resultado da transformação de Hilbert, então, prevemos o resultado usando a inferência difusa do tipo 2. Em outras palavras, observamos as séries temporais e consideramos todas as variáveis ​​usadas. Então, em todos os momentos, precisamos prever F (t1) que é causado por F (t). O relacionamento pode ser expresso da seguinte forma: onde R (t1, t) é a relação fuzzy entre F (t) e F (t1) e representa o operador AND que causa a alteração. O procedimento da previsão fuzzy do tipo 2 incluirá as seguintes etapas: Definição do universo do discurso U e intervalos para as observações onde U pode ser U1 Conjunto de dados de preços de alta freqüência ou U2 Hilbert Transformação saída Definição de fuzzysets para as observações, onde Cada observação de conjunto difuso Ai é definida pelos intervalos do universo do discurso U que pode ser expresso como u1, u2, u3, u4, ui Fuzzificação das observações, desenhando várias funções de associação para determinadas gamas de preços para cada conjunto difuso Ai Establishment De relacionamentos difusos onde mapeamos todos os preços com seu conjunto difuso Ai e observamos o próximo conjunto difuso Ai1. Isto é expresso como Ai Ai1 Previsão e defuzzificação dos resultados de previsão, Supondo que a previsão seja Aq1, Aq2, Aq3. Aqn a previsão defuzzified é igual à média aritmética de mq1, mq2, mq3. Mqn, quais são os pontos médios de uq1, uq2, uq3. Uqn, respectivamente: Finalmente, o desempenho do sistema é avaliado usando a estimativa de erro quadrático médio (RMSE) onde n é o número de previsões. Este erro será alimentado de volta ao sistema para otimizar e ajustar os conjuntos difusos, e outra propagação direta ocorrerá para treinar o sistema nos dados na amostra. Uma vez que o RMSE foi reduzido ao mínimo, o sistema será testado em dados fora da amostra, e a precisão da previsão será anotada. Esta abordagem permite que as previsões difusas sejam combinadas com as propriedades de medição do ciclo da transformação de Hilbert, criando assim um novo indicador que baseia sua confiança em decisões sobre raciocínio fuzzy e processamento de sinal. Este projeto foi proposto pelo candidato de doutoramento Abdalla Kablan, e para realizar este trabalho, será necessário que o candidato seja um assistente de pesquisa em tempo integral (RA) e os requisitos específicos da RA estão listados em Justificação para Recursos documento. A gestão técnica e financeira geral do projeto será uma responsabilidade conjunta do Dr. Ng. A equipe de investigadores estará envolvida no dia-a-dia e haverá reuniões mensais compulsórias para avaliar o progresso do projeto e, se necessário, quaisquer ajustes no plano. Todos os investigadores estarão envolvidos na divulgação dos resultados do projeto. O envolvimento da RA nessa área será uma parte importante do gerenciamento de projetos pelos pesquisadores. Importância e pontualidade O projeto de pesquisa será implementado em três fases principais: janeiro de 2010 - março de 2010 (3 meses): coleta, limpeza, filtragem e descrição de dados, março de 2010 - junho de 2010 (4 meses): o uso de A transformação de Hilbert em preços de alta freqüência e a aplicação dos vários procedimentos de medição do ciclo e a escolha do melhor e mais eficiente procedimento Abr. 2010 - Ago. 2010 (5 meses): Implementação do sistema fuzzy tipo 2 e design da estratégia de negociação Jul - Dec 2010 (6 meses): Testando e modificando a estratégia de negociação Comércio de alta freqüência: sinais de opções binárias começando com negociação de alta freqüência: a maioria das pessoas se depara quando eles começam a negociar de alta freqüência Eles simplesmente não sabem o que negociar a que horas. Os sinais de opções binárias são comumente usados ​​por novos comerciantes e comerciantes experientes para aumentar os lucros. Em suma, os Sinais de Opções Binárias são alertas que fornecem informações sobre quando trocar o quê e como. Esses sinais são muitas vezes o resultado de equipes comerciais profissionais que exploram ativamente os estoques alvo e buscam tendências que podem ser aproveitadas. Os melhores sinais de opções binárias, outubro de 2014 Neste site, realizamos várias revisões sobre os serviços mais aclamados lá fora. Antes de concluir, nosso pequeno grupo de pesquisadores os testou pessoalmente. A experiência de primeira mão nos ajuda a determinar quais são os sinais de opções binárias de melhor desempenho no mercado. Aqui está um gráfico sobre alguns dos provedores populares. Usamos comparações em cada service8217s para permitir uma referência cruzada fácil e ajudar a localizar um serviço que atende ao indivíduo. Nós também fornecemos uma revisão em nossos principais fornecedores de sinais de pontuação. Nossa medalha 8216Top Provider8217 é recompensada para o serviço com a maior média de experiência do usuário, quantidade e precisão do sinal e valor da assinatura. Sugerimos usar ofertas de trilhas para determinar o fornecedor mais adequado para suas necessidades. Sinais de Opções Binárias Classificação do Provedor de Sinais de novembro de 2014 Para aqueles que decidem trocar operações com Opções Binárias, os serviços de sinais profissionais às vezes podem apresentar um meio fácil e conveniente para aumentar os lucros. Recentemente, um aumento nos provedores de sinal de troca de opções binárias ampliou consideravelmente a gama de opções. Conseqüentemente, as chances de se deparar com um serviço com pouca performance tornaram-se mais difíceis de evitar. É por esta razão que os comerciantes devem realizar a sua diligência e investigar cada serviço em um grau razoável antes de tomar uma decisão. Sucesso com sinais de negociação de alta freqüência Não há outras maneiras de julgar o desempenho de sinais binários além dos resultados alcançados ao usá-los. Os resultados de desempenho passado de outros comerciantes e a precisão geral dos sinais estão frequentemente disponíveis para estudar. Embora, a verdade seja se você não pode reproduzir os resultados e criar um retorno, ele se tornará uma perda de tempo flagrante. Use os ensaios disponíveis para encontrar o que mais gosta. Agora que você viu as várias comparações desses provedores, você pode usar esses cinco recursos principais para estabelecer um Provedor de Sinal de Opções Binárias adequado para suas necessidades. Aqui está uma lista das cinco áreas-chave que você deve dar uma olhada para ajudar a estabelecer a adequação dos sinais. Como um primeiro passo óbvio você precisará avaliar os resultados de um provedor de sinal. Se você ainda não usou o serviço, você será forçado a confiar nos resultados 8216published8217 no site do provedor. Sugerimos levar algum desses resultados com algum ceticismo, pois é improvável que um serviço intencionalmente destaque qualquer performance pobre 8211 você não se inscreverá. No entanto, os resultados históricos podem ser úteis para aprender mais sobre o serviço. Esses resultados irão dizer-lhe como os sinais são normalmente enviados, quais ativos eles gostam de trocar e qual é o seu prazo de validade preferido. As pessoas utilizam provedores de sinais para uma ampla gama de razões diferentes. Ocasionalmente, alguns se transformarão em um serviço com o objetivo de aumentar os retornos e diversificar suas negociações, e alguns procuram produzir uma renda estável que pode substituir as ocupações mais tributárias. O uso de sinais como fonte de renda secundária tornou-se cada vez mais popular. Como tal, ter certeza de que qualquer outro trabalho ou profissão é considerado em sua decisão é importante. Se é difícil acessar sua conta de negociação com freqüência ao longo do dia, é melhor usar sinais 8216set time8217. Os serviços de tempo definido podem fornecer resultados superiores aos que não conseguem interagir com sua conta de negociação para grandes porções do dia. Quão rápido você consegue reagir aos sinais binários é fundamental para o sucesso que você irá gerar. Notoriamente, os mercados financeiros estão em rápido movimento, o que exige a importância de um atraso mínimo do ponto em que o sinal é gerado para colocar o alerta na sua conta de Opções Binárias. Há algumas maneiras de otimizar a velocidade neste processo. A primeira maneira é usar uma opção para entrega de SMS. Atualmente, os provedores oferecem uma opção para a entrega de SMS, pois fornece uma notificação quase instantânea. Outro método útil são os sinais entregues por clientes de bate-papo. O Skype, por exemplo, é atualmente um serviço altamente popular que revela ser particularmente útil para qualquer pessoa que use seu computador com frequência ou que transporta um dispositivo com a aplicação Skype instalada. Esteja atento ao risco. Embora você possa receber regras de gerenciamento de dinheiro do seu provedor, você ainda deve colocá-los em contexto. This holds particularly true if you wish to have your own positions open in your account simultaneously or if you plan on using more than a single service. If you are using multiple signal providers there is a possibility that you may be doubling up your risk if they use identical signals for trade entries into the same option. We recommend putting forth a reasonable effort towards solid money management and practices along with a contract investment limit of 3-5 for any one contract. If you are intent on using multiple signal providers we also suggest you locate a service which trades on different financial assets. 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But much of this is repetitive and does little to answer a key questionmdashwhat can I view to help me decide whether the current market move will continue The FXCM High Frequency Trading Market Insights tool looks to bridge that gap by offering the trader access to information and trading insights previously available to only the most sophisticated professional investors. The service offers a real-time look at real trading volumes, market liquidity, positioning, and most importantly a summary to help make sense of it all. Are traders buying or selling into the current Euro tumble, and does it matter Does institutional supply and demand line up with the recent rally in the British Pound These are the types of questions we look to answer via our new offering. What is the FXCM High Frequency Trading Market Insights service The FXCM High Frequency Trading Market Insights service is a highly-advanced system which monitors 30 high-frequency market signals centered around Institutional Liquidity, Professional Supply and Demand, and Retail Trading Activity. It shows these in real-time in order to help establish whether conditions favor a continuation in current price momentum. How could I use it with my trading The FXCM High Frequency Trading Market Insights service comes in two parts: the Market Insights Dashboard and High Frequency Insights summary. In the Market Insights Dashboard we can see key details previously unavailable to non-professional traders as we observe parent company FXCMrsquos real-time data on Trading Volume, Institutional Liquidity, Institutional Supply and Demand, and Retail Trading Activity. Each of these factors gives a bullish or bearish signal on current market conditions and gives clues as to whether we can expect price will continue in its current direction or reverse. Retail Volume tells us in real-time how active retail traders have been via FXCMrsquos Execution desk data. Higher activity helps identify significant market moves. Provided Liquidity monitors BidAsk liquidity as made available via our Professional price providers. Higher liquidity often highlights important levels of professional trader interest. SupplyDemand measures the relative balance of Institutional Liquidity. Are professional price providers active on the Bidmdashsignaling buying interest We can see this number at a glance. Trading Activity shows us the balance of retail trader activity. Have traders bought aggressively into the recent decline or sold Based on other key factors this helps highlight important levels. The High Frequency Insights section shows the GridSight IndexmdashGix for shortmdashwhich calculates the historical likelihood that price will continue higher or lower after its initial move. Past performance is not indicative of future results, but using these tools in tandem a trader gives access to key indicators and analytics previously reserved for only sophisticated professional traders. How do I tell if it is a strong or weak signal Should I ignore weak signals The Gix trade will show a rating of 1-5 stars to show how historically likely it has been for price to continue in one direction or another. - Current conditions are not similar to historical price moves. - Current conditions are somewhat similar to historical price moves. - Current conditions are very similar to historical price moves. Past performance is not indicative results, but the system is set up to continuously set the strength of its ratings based on recent market developments and price movements. What type of trader should use these signals Any trader can monitor the alerts in real-time, but we expect that higher-frequency traders and scalpers will find it more useful in their minute-to-minute trading analysis. What are the five main factors used in the Gix calculation These are Price Action, Retail Trading Volume, Institutional Liquidity, Institutional SupplyDemand, and Retail Trader Positioning. What is the timeframe of the Gix trade rating The Gix trade will measure the historical likelihood that price will continue in the current direction in two pip intervals. Past performance is not indicative of future results, but this should give some confidence in the strength of the current market move. Depending on current market volatility, this may represent less than a secondrsquos worth of price action or several minutes. What risk management should I use Should I use wider stops and limits with different star ratings As with any trade idea, we use this tool in addition to existing strategy and risk parameters. We always recommend taking trades with a minimum of 1:1 RewardRiskmdashlook to gain at least as much as you have to lose. (See our Traits of Successful Traders series article for more on this.) If the Gix trade signal coincides with your own trading system pointing to buy or sell, you may set a stop loss and a limit order at least the same distance from entry. Are EmailText Alerts available We believe that the signals are of too-high a frequency to make SMS or e-mail alerts feasible. How often is the star rating updated Does it move between stars in Real time The star rating is re-evaluated in real-time, but we aim to have the star rating update no more than once per minute. Past performance is not an indicator of future performance. Insight provided does not constitute trading advice. O DailyFX fornece notícias e análises técnicas sobre as tendências que influenciam os mercados monetários globais.