Forex Tick Daten Analyse

Download Free Forex Data Download Schritt 1: Bitte wählen Sie die ApplicationPlatform und TimeFrame In diesem Abschnitt youll in der Lage zu wählen, für welche Plattform youll benötigen die Daten. MetaTrader 4 MetaTrader 5 Diese Plattform ermöglicht die Verwendung von M1 (1 Minute Bar) Daten nur. Diese Dateien eignen sich hervorragend zum Backtesting von Handelsstrategien unter MetaTrader 4 und MetaTrader 5 Plattform. Bitte wählen Sie: Diese Plattform ermöglicht die Verwendung von M1 (1 Minute Bar) Daten und Tick Daten mit 1 Sekunde Auflösung. Diese Dateien eignen sich hervorragend für das Backtesting von Handelsstrategien unter den neuesten Versionen der NinjaTrader-Plattform. Bitte wählen Sie die Daten Zeitrahmen youll Notwendigkeit: Diese Plattform ermöglicht die Verwendung von M1 (1 Minute Bar) Daten nur. Diese Dateien eignen sich hervorragend für das Backtesting von Handelsstrategien unter der MetaStock-Plattform. Bitte wählen Sie: Für die generische Verwendung erlaubt dieses Format das Importieren von M1 (1 Minute Bar) Daten in jede 3. Anwendung. Bitte wählen Sie aus: Beste Werkzeuge für die statistische Analyse von Tick-Daten und News-Events Meiner Meinung nach würde Javascript zu einer der schlechtesten Sprachen für den Job gehören. Einer der Gründe, warum ist, dass Sie auf einen Browser beschränkt sind, der die Arbeit macht, was den Prozess erheblich verlangsamt, vielleicht sogar Stabilität. Ich habe ein bisschen recherchiert und R scheint ein tolles Umfeld zu sein, denn es ist ähnlich wie S und S Plus, und eine Menge Literatur der statistischen Analyse der Finanzmärkte Zeitreihe nutzt diese Plattformen für die Analyse. Es gibt sogar spezielle Pakete für die Finanzanalyse für R, wie zB quantmod. JavaScript schlägt R in Leistung für eine Menge Dinge. Seine zu schlechten Leute verbinden sie nur mit Webdesign. In der Vergangenheit habe ich diese Bibliothek verwendet: Es lohnt sich zu verwenden, wenn du nicht lernen willst, etwas zu benutzen, das wie z. B. zurückgehalten wird. Was sind die üblicherweise verwendeten Techniken, um Tick-Daten zu analysieren, sehe ich Tick-Daten an, um zu sehen, wie die Zitate Mittelpreis sind Entwickelt sich aufgrund bestimmter Ereignisse auf dem Markt. Da Tick-Daten asynchron sind, kann man nicht wirklich traditionelle Zeitreihenmodelle anwenden, um diese Preisbewegungen zu erläutern. Manche Leute haben vorgeschlagen, dass ich Preisscheine auf der Grundlage von entweder Uhrzeit oder Fachzeit, aber ich denke, dass dazu neigt, verpasst auf Informationen, die zwischen den Bars. Irgendwelche Vorschläge, wie ich mich dem anschließen kann? Gefragt am 5. Oktober 12 um 3:04 Deine Frage ist sehr vage (zB was versuchst du zu messen, und was tick Daten hast du), aber krank gibt dir einige Hinweise: Im Allgemeinen, wenn man bedenkt, wie sich die Preise entwickeln, werden sie Neigen dazu, über Dinge wie Volatilität und Korrelationsdynamik nachzudenken. Also würde ich anfangen, genau zu definieren, was du messen willst. Die Unregelmäßigkeit der Zeitreihen-Daten ist kein Selbstproblem, außer soweit Sie Annahmen in Ihren Berechnungen über Dinge wie Dispersion in der Zeit machen. Der Betrag der Variation über 1 Millisekunde wird in der Regel anders als über 1 Sekunde (und wird auch durch Asset variieren), so müssen Sie Ihre Statistiken, um dies zu berücksichtigen. 1.1. Es gibt eine umfangreiche Literatur zur Messung der Volatilität mit Hochfrequenz-Tick-Daten. Suche nach Papieren über realisierte Varianz, Volatilität und Korrelation von Leuten wie Neil Shepard (siehe sein Institut) oder Tim Bollerslev. Ein Merkmal dieser Literatur ist, dass es tatsächlich optimal ist, keine Tick-by-Tick-Daten zu verwenden, weil das als Mikrostrukturgeräusch bekannt ist (z. B. Bid-Ask-Bounce), und Sie sind in der Regel besser, Schätzungen auszuführen, wie etwa 5-Minuten-Daten. 1.2 Es gibt auch eine Literatur zum Umgang mit ungleichmäßig beabstandeten Daten (siehe z. B. Papiere von Müller und Zumbach). Ein aktuelles Papier zu diesem Thema sind Algorithmen für ungleichmäßig geschnittene Zeitreihen: Gleitende Mittelwerte und andere Rolloperatoren. Es gibt einen schönen Abschnitt in Eric Zivots Buch auf Zeitreihenanalyse, die diese abdeckt (nach unregelmäßig beabstandeten Hochfrequenzdaten oder inhomogenen Operatoren suchen). Das Betrachten von Statistiken in der Uhrzeit oder der Handelszeit ist ein wichtiger Unterschied. Zum Beispiel kann die Anzahl der Zitate oder Trades drastisch über Vermögenswerte variieren, mit illiquiden Vermögenswerten nur Handel ein paar Mal am Tag vs flüssige Vermögenswerte, die handeln viele Male pro Sekunde. Mit Fachzeit zu messen Dinge wie Volatilität kann teilweise dieses Problem (sowie Dinge wie die Bedeutung Ihrer Schätzung), obwohl Sie müssen prüfen, ob es andere Uhrzeit-Effekte (wie offene oder schließen Zeit Saisonalitäten) auch wenn Sie arbeiten in der Handelszeit. Für Tick-Daten arbeiten Sie mit Level 1 (Top of the Book Quotes und Trades) oder Level 2 (Full Order Book) Daten Wenn sein Level 2, dann können Sie nicht nur wollen, um Änderungen durch die Zeit, sondern auch über das Buch zu betrachten . Antwort von RTAQ Handbuch quotDie Trades und Quotes Daten der New York Stock Exchange ist ein beliebter Beitrag für die Umsetzung von Intraday-Trading-Strategien, die Messung der Liquidität und Volatilität und Untersuchung der Markt-Mikrostruktur, unter anderem . Dieses Paket enthält eine Sammlung von R-Funktionen, um sorgfältig zu reinigen und die Trades abzurufen und Daten zu berechnen, ex post Liquiditäts - und Volatilitätsmaße zu berechnen und Preissprünge im Datenquot zu ermitteln. Es wird Ihnen helfen, Periodizität zu berechnen, aggregierte Stäbe zu schaffen, Handelsrichtung mit Lee-Ready Algo, Kovarianzen, Mehrfachaustausch. Ndash shoonya Um die Methoden für äquidistante Zeitreihen zu verwenden, einfach die Zeitstempel abschreiben, trennen Sie den Handel und die Uhrzeit (wie 1: Uhrzeit inkrementiert als Zeitreihe) erstellen Sie spärlich äquidistante Zeitreihen mit winzigen Zeitsteigerungen (implizit wiederholen Preise, wenn nötig) aggregieren äquidistante Bars Obwohl einige oben krass sind, würden sie dich gehen lassen. Darüber hinaus habe ich Engle, Russell, 2004, Analyse von High Frequency Financial Data wartet auf mich, um es für einige Zeit jetzt zu lesen. Eine Einführung in die Hochfrequenzfinanzierung könnte auch relevant sein. Antwortete Okt 9 12 at 10:56 Ich bin mir nicht sicher, ich verstehe Schritt 2,3 amp4. Könnten Sie mit einem einfachen Beispiel illustrieren. Ndash Schalldämpfer Okt 10 12 bei 1:21 1, 2, 3 amp 4 sind Optionen, keine Schritte. Entweder 1, 2, 3 oder 4. ad 2) behandle die Zeit als eine Variable, die eng mit der ursprünglichen Zeitreihe zusammenhängt, vielleicht prognostiziert, um zu wissen, wo der Preis geht und wann es dort geht. Ad 3) finden Sie einige kleine Zeit inkrementieren, so dass alle oservationen der ursprünglichen Zeitreihe etwa auf einige Zeit Ihrer neuen äquidistanten Zeitreihe passen. Ad 4) fassen Sie Ihre Daten vielleicht pro 500 Mikrosekunden zusammen und erstellen Sie zum Beispiel openhighlowclose Informationen für jede 500 Mikrosekunden Batch ndash Konsta Okt 10 12 um 21:06