Předpětí pro dolování dat - definice, jak a proč se vyvíjí

Předpojatost těžby dat označuje předpoklad důležitosti, kterou obchodník přisuzuje výskytu na trhu Finanční trhy Finanční trhy, od samotného názvu, jsou typem tržiště, které poskytuje cestu k prodeji a nákupu aktiv, jako jsou dluhopisy, akcie , devizy a deriváty. Často se jim říká různá jména, včetně „Wall Street“ a „capital market“, ale všechny stále znamenají jedno a totéž. ve skutečnosti to byl výsledek náhody nebo nepředvídaných událostí. Předpojatost v oblasti těžby dat je pro mnoho analytiků považována za „zákeřnou hrozbu“, protože se může vplížit na obchodníky i analytiky během výzkumných procesů, které vedou obchodníky a investory k tomu, aby hráli na trhu.

Předpětí pro dolování dat

Pokud předpojatost těžby dat není identifikována a udržována pod kontrolou, v nejlepším případě to vede ke zkresleným výsledkům a několika nerozumným možnostem. V nejhorším případě však může vést obchodníka nebo analytika trhu k vývoji a následování zcela chybné obchodní strategie Šest základních dovedností mistrů obchodníků Obchodníkem se může stát téměř každý, ale být jedním z mistrů obchodníků vyžaduje víc než investiční kapitál a třídílný oblek. Mějte na paměti: existuje moře jednotlivců, kteří se chtějí připojit k řadám mistrů obchodníků a přivést si domů peníze, které k tomuto titulu patří. , což může znamenat finanční katastrofu.

Co je dolování dat?

Dolování dat je časem prověřený proces výzkumu a analýzy podstatného množství dat nebo informací. Pro obchodníky a analytiky trhu je dolování dat proces, kterým se sledují pohyby na trhu, vzory Trojúhelníkové vzory - technická analýza Trojúhelníkové vzory jsou běžné grafové vzory, které by každý obchodník měl znát. Vzory trojúhelníků jsou důležité, protože pomáhají naznačovat pokračování býčího nebo medvědího trhu. Mohou také pomoci obchodníkovi při zjišťování obrácení trhu. jsou identifikovány a lze identifikovat potenciální obraty nebo změny ve směru trhu a reagovat na ně. Jedná se o jeden z nejdůležitějších procesů, které obchodníci a analytici používají k uskutečňování nejvýhodnějších obchodů.

Předpojatost těžby dat se pomalu vkrádá, když anomálie nebo dění na trhu dostávají větší váhu nebo důležitost, než si zaslouží. Obchodník může jednat na základě takové předpojatosti a dosáhnout negativního výsledku - buď nedostatkem požadovaného zisku, nebo, ještě hůře, ztrátou své počáteční investice.

Nejpravdivější hrozbou takového zkreslení je, když jeden nebo více obchodníků buduje celou svou obchodní strategii a plánuje na nepochopených výskytech trhu, což často vede k podstatným časovým a finančním ztrátám.

Jak se vyvíjí zkreslení v oblasti dolování dat

Existují dva hlavní viníci, kteří vedou k zkreslení při těžbě dat - dva aspekty, které se vyskytnou během procesu těžby dat obchodníka.

Prvním aspektem je sklon k náhodnosti Simulace Monte Carlo Simulace Monte Carlo je statistická metoda používaná při modelování pravděpodobnosti různých výsledků u problému, který nelze jednoduše vyřešit kvůli interferenci náhodné proměnné. v datové sadě. Když se obchodník podívá na tržní data, bude mít soubor dat ze své podstaty určitou náhodnost - odlehlé hodnoty nebo pohyby, které nemusí nutně odpovídat jiným pohybům nebo událostem na trhu.

Obchodníci někdy padnou do pasti zkoumání jediného odlehlého místa, a protože se zdá být na místě, učiní rozhodnutí, že si zaslouží větší váhu než ostatní údaje v souboru. Jednat na základě takového pozorování se může alespoň na první pohled ukázat jako ziskové.

To je místo, kde přichází druhé číslo zaujatosti; obchodníci jsou zaujatí skutečností, že v určitém okamžiku jednali o odlehlém místě, což se ukázalo jako plodné. Bohužel je to může vést k závěru, že všechny odlehlé hodnoty musí mít určitou nebo vysokou důležitost.

Tato otázka je známá také jako sekvenční srovnání nebo sekvenční výběr - opakovaná volba odlehlé hodnoty nebo podobné odlehlé hodnoty za předpokladu, že má stejný typ významu jako ta první. Realita je taková, že čím více odlehlých hodnot obchodník vybírá nebo jedná, tím nižší a nižší je pravděpodobnost významnosti odlehlých údajů, které ve skutečnosti mají.

Klíčové jídlo

Díky tomu, že technologie je dnes, obchodníci a analytici mohou používat různé nástroje a programy, což znamená, že informace nebo datové sady, ke kterým mají přístup, jsou obrovské.

Vlastnit spoustu informací může být dobré. Čím více dat se však má těžit, tím větší je šance, že dojde k zkreslení těžby dat. Je důležité, aby si obchodníci a analytici uvědomili potenciál zkreslení a udrželi své strategie pod kontrolou, než učiní jakékoli významné hry.

Dodatečné zdroje

Finance je oficiálním poskytovatelem globálního certifikátu Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Certifikace FMVA® Připojte se k více než 350 600 studentům, kteří pracují pro společnosti jako Amazon, JP Morgan a Ferrari certifikační program, jehož cílem je pomoci komukoli stát se finančním analytikem světové úrovně . Chcete-li se dále vzdělávat a rozvíjet svou kariéru, budou užitečné další finanční zdroje uvedené níže:

  • Datová aktiva Datová aktiva Datová aktiva odkazují na systém, výstupní soubor aplikace, dokument, databázi nebo webovou stránku, kterou společnosti používají k vytváření výnosů. Datová aktiva jsou některé z
  • Zdroje dat ve finančním modelování Zdroje dat ve finančním modelování Shromažďování a používání správných zdrojů dat ve finančním modelování je pro úspěch podniku zásadní. Finanční modelování vyžaduje shromažďování a
  • Metody předpovědi Metody předpovědi Nejlepší metody předpovědi. V tomto článku vysvětlíme čtyři typy metod předpovídání výnosů, které finanční analytici používají k předpovídání budoucích výnosů.
  • Kvantitativní analýza Kvantitativní analýza Kvantitativní analýza je proces shromažďování a vyhodnocování měřitelných a ověřitelných údajů, jako jsou výnosy, podíl na trhu a mzdy, aby bylo možné porozumět chování a výkonnosti podniku. V éře datových technologií je kvantitativní analýza považována za preferovaný přístup k přijímání informovaných rozhodnutí.

Poslední příspěvky