Forex Tick Data Analyse

Last ned gratis Forex Data Download Trinn 1: Vennligst velg ApplicationPlatform og TimeFrame I denne delen kan du velge hvilken plattform du trenger dataene. MetaTrader 4 MetaTrader 5 Denne plattformen tillater kun bruk av M1 (1 Minute Bar) Data. Disse filene er godt egnet for backtesting trading strategier under MetaTrader 4 og MetaTrader 5 plattform. Vennligst velg: Denne plattformen tillater bruk av både M1 (1 Minute Bar) Data og Tick-data med 1 sekunders oppløsning. Disse filene er godt egnet for backtesting trading strategier under de nyeste versjonene av NinjaTrader plattform. Vennligst velg datatidsrammen du trenger: Denne plattformen tillater kun bruk av M1 (1 Minute Bar) - data. Disse filene er godt egnet for backtesting trading strategier under MetaStock plattform. Vennligst velg: For generisk bruk, tillater dette formatet å importere M1 (1 Minute Bar) Data til et hvilket som helst tredje program. Vennligst velg: Beste verktøy for statistisk analyse av tick-data og nyhetshendelser Etter min mening ville javascript være blant de verste språkene for jobben. En av grunnene til at du er begrenset til en nettleser som gjør jobben, noe som reduserer prosessen, kanskje stabilitet. Jeg har forsket litt og R ser ut til å være et godt miljø, fordi det ligner S og S Plus, og mye litteratur om statistisk analyse av finansmarkeds tidsserier bruker disse plattformene for analyse. Det er enda spesielle pakker for økonomisk analyse for R, som kvantmod. JavaScript slår R i ytelse for mange ting. Dens altfor dårlige mennesker knytter bare det til webdesign. Ive brukte jeg dette biblioteket: Det er verdt å bruke hvis du ikke vil lære å bruke noe retarded som R. Hva er noen av de vanlige teknikkene for å analysere tick-data Jeg ser på kryssdata for å se hvordan anbudene midtprisen utvikler seg på grunn av visse hendelser i markedet. Siden tick-data er asynkron kan man ikke bruke tradisjonelle tidsseriemodeller for å forklare disse prisbevegelsene. Noen har foreslått at jeg lager prisbarer basert på enten klokkeslett eller handelstid, men jeg tror det har en tendens til å gå glipp av informasjon som skjer mellom stolpene. Eventuelle forslag til hvordan jeg kan nærme seg dette. spurte 5 okt 12 klokka 3:04 Spørsmålet ditt er veldig vakt (f. eks. hva prøver du å måle, og hvilke tick-data har du), men jeg gir deg noen poeng: Generelt sett, når folk vurderer hvordan prisene utvikler seg, vil de har en tendens til å tenke på ting som volatilitet og korrelasjonsdynamikk. Så jeg ville begynne med å definere nøyaktig hva du vil måle. Uregelmessigheten til tidsseriedata er ikke et problem i seg selv, unntatt i den grad du tar forutsetninger i beregningene dine om ting som spredning i tid. Mengden variasjon over 1 millisekund vil vanligvis være forskjellig enn over 1 sekund (og vil også variere etter aktiv), så du må ordne statistikken din for å ta hensyn til dette. 1.1. Det er en stor litteratur om måling av volatilitet ved bruk av høyfrekvente tick-data. Søk etter papirer på realisert variasjon, volatilitet og korrelasjon fra folk som Neil Shepard (se instituttet) eller Tim Bollerslev. En funksjon i denne litteraturen er at det faktisk er optimalt å ikke bruke tick-to-tick-data på grunn av det som kalles mikrostrukturstøy (for eksempel bud-ask-sprett), og du gjør det vanligvis bedre å estimere noe som 5-minutters data. 1.2 Det er også en litteratur om å håndtere ujevnt fordelte data (se for eksempel papir fra Muller og Zumbach). Et nylig papir om emnet er Algoritmer for Ujevnt tidsrom: Flytende gjennomsnitt og andre rullende operatører. Det er en fin del i Eric Zivots bok om tidsserieanalyse som dekker dette (se etter uregelmessig fordelte høyfrekventdata eller inhomogene operatører). Ser på statistikk i klokkeslett eller handelstid er et viktig skille. For eksempel kan antall anførselstegn eller handler variere dramatisk over eiendeler, med illikvide eiendeler bare handel noen ganger om dagen mot likvide midler som handler mange ganger hvert sekund. Bruk av handelstid til å måle ting som volatilitet kan delvis adressere dette problemet (i tillegg til ting som estimatets betydning), selv om du må vurdere om det finnes andre klokketidseffekter (for eksempel åpne eller nærme sesonger) selv når du jobber i handelstid. For tick-data, jobber du med nivå 1 (toppen av boknotene og handler) eller nivå 2 (full bestillingsbok) data Hvis nivå 2, kan du ikke bare overveie endringer gjennom tid, men også over boken . besvart 14 okt 12 kl 18:13 For å sitere RTAQ manuell quotThe Trades og Quotes data på New York Stock Exchange er et populært input for implementering av intraday trading strategier, måling av likviditet og volatilitet og undersøkelse av markedet mikrostruktur, blant andre . Denne pakken inneholder en samling av R-funksjoner for å nøye rengjøre og matche handler og sitater, beregne etterfølgende likviditets - og volatilitetsmålinger og oppdage prissprang i dataquot. Det vil hjelpe deg med å beregne periodicitet, opprette samlede barer, handelsretning ved hjelp av Lee-Ready Algo, Covariances, Multiple Exchanges. ndash shoonya okt 5 12 kl 13:07 For å kunne bruke metoder for ekvivalente tidsserier, ignorerer du tidsstemplene separat handel og klokkeslett (som 1: klokkeslettforhøyelser som tidsserier) skaper sparsomme, likeverdige tidsserier med liten tidshorisont (implisitt gjentatt priser når det er nødvendig) aggregat likeverdige barer Selv om noen over er blatant, vil de få deg til å gå. I tillegg har jeg hatt Engle, Russell, 2004, Analyse av høyfrekvente finansielle data som venter på at jeg skal lese den for en stund nå. En introduksjon til høyfrekvent finans kan også være relevant. besvart 9. oktober klokken 10:56 Jeg er ikke sikker på at jeg forstår trinn 2,3 amp4. Kan du illustrere med et enkelt eksempel. ndash silencer 10 okt 12 på 1:21 1, 2, 3 amp 4 er alternativer, ikke trinn. Enten 1, 2, 3 eller 4. ad 2) behandle tid som noen variabel tett knyttet til den opprinnelige tidsserien, kanskje prognoser begge for å vite hvor prisen går og når den går dit. annonse 3) finn litt liten økning, slik at alle observasjoner av de opprinnelige tidsseriene omtrent passer på en tid av din nye, likeverdige tidsserier. annonse 4) oppsummer dataene dine per 500 mikrosekunder og opprett for eksempel openhighlowclose-informasjon for hver 500 mikrosekund batch ndash Konsta okt 10 12 kl 21:06