Forex sem depósito Guarujá: Sinais comerciais no twitter

7 Legit Forex Traders para seguir no Twitter agora.

A maioria das listas de Forex Twitter na internet estão cheias de analistas. Isso é ótimo, e nada contra analistas, mas analisar os mercados e comercializá-los são duas coisas completamente diferentes.

Então, se você quiser que a lista curta dos melhores comerciantes siga no Twitter, essa lista é para você. Tenha em mente, há alguns grandes comerciantes lá que trocam bem, mas não estão no Twitter ou não tweet muito.

Esta coleção de contas é uma lista de pessoas que são grandes comerciantes (tanto quanto podemos dizer) E temos um feed para entretenimento divertido / educacional.

Negociação social no seu melhor.

Como lembrete, se você ainda não nos seguir no Twitter, siga-nos @backbaymarkets para atualizações diárias sobre o desempenho do sinal e sugestões / análises de negócios perspicazes.

Então, sem mais demoras, aqui está a lista ...

50 Pips esteve no Twitter há muito tempo e fornece uma tonelada de educação e encorajamento para comerciantes em todo o mundo.

Siga os seus tweets para obter análises de notícias ao vivo, gráficos Forex e muito mais.

Ele geralmente responde aos tweets dos seguidores e é tão útil quanto ele pode ser quando os aspirantes a comerciantes têm dúvidas.

2. @priceactionkim.

Kim Krompass tem um enorme Twitter seguindo ... e por uma boa razão.

Ela tweets ativamente seus negócios e interage com seus alunos. Se você seguir seu feed, você notará que ela é uma trader consistente e comércios dia.

Também é interessante ver o que seus alunos fazem e como eles melhoram.

Assim como 50 Pips, ela é muito útil e chama isso como ela vê.

3. @fxforextrade.

Andrew Mitchem é um comerciante profissional de Forex que costumava ser fazendeiro.

Sim, de verdade. Como nas vacas.

Ele tem uma história incrível e seu site é realmente fácil de navegar.

Uma das principais contas do Twitter Forex a seguir com certeza. Quando ele não está voando em seu helicóptero, ele está ensinando as pessoas a negociar e comercializar sua conta pessoal.

4. @JoelKruger.

Joel é um ex-analista de FX, transformou-se em comerciante profissional.

Fazer o salto do analista para o comerciante pode ser um grande passo. Nem todos podem fazê-lo.

Mas Joel tornou-se bem sucedido e ensina outros a fazerem o mesmo.

É divertido assistir seus comentários de mercado em tempo real.

5. @ValBednarik.

Valeria Bednarik é comerciante e analista da FX Street.

Ela adere a tweeting sobre Forex, o que é bom. Às vezes, os comerciantes tweet mais sobre sua vida pessoal do que sobre os mercados.

Apenas depende do que você está procurando, eu acho.

Mas se você quer apenas notícias e comentários de Forex de um comerciante real, esta é uma conta a seguir.

6. @JarrattDavis.

Jarratt traz uma perspectiva ligeiramente diferente para a educação Forex, na medida em que ele ensina as pessoas a usar a análise fundamental para o comércio.

Mas ele não apenas ensina.

Ele também é um comerciante de Forex com classificação superior. Por Barclays, não menos.

7. @ForexKong.

Tanto na negociação e (a julgar pela foto dele em seu site) também na vida real.

Seus tweets são mais dramáticos do que a maioria, então é uma boa mudança de ritmo.

Conclusão.

Se você troco por si mesmo, esperamos que essas contas do Twitter ajudem você a negociar melhor e obter informações sobre o mercado de comerciantes comprovados. Para começar a comercializar sua própria conta, não se esqueça de revisar nossa lista de corretores FX aprovados.

Quem é seu comerciante favorito no Twitter? Deixe-nos saber nos comentários abaixo…

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Você deve adicionar @thiagotrader lá também ... Outro comerciante de topo que acompanhei há alguns anos, ele publica trades, gráficos e boas visualizações quase todos os dias ...

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MFE e MAE Distribution Point Graphs.

Os valores de lucro máximo (MFE) e perda máxima (MAE) são registrados para cada ordem aberta durante a vida útil. Esses parâmetros caracterizam adicionalmente cada ordem fechada usando os valores do potencial máximo não realizado e do risco máximo permitido. Os gráficos de distribuição MFE / Profit e MAE / Profit exibem cada ordem como um ponto com o valor de lucro / perda recebido traçado ao longo do eixo X, enquanto os valores máximos exibidos de lucro potencial (MFE) e perda potencial (MAE) são plotados ao longo do Y - eixo.

Coloque o cursor sobre os parâmetros / legendas do gráfico para ver as melhores e piores séries de negociação. Saiba mais sobre as distribuições MAE e MFE no artigo Matemática na negociação: como estimar os resultados do comércio.

O deslizamento médio baseado em estatísticas de execução em contas reais de vários corretores é especificado em pips. Depende da diferença entre as citações do provedor de "ForexMart-RealServer" e as cotações do assinante, bem como sobre os atrasos na execução da ordem. Valores mais baixos significam melhor qualidade de cópia.

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Três passos para a construção de um motor de comércio orientado por Twitter.

O Dr. Karthik Tadinada é cientista sênior de dados com os clientes de Serviços Financeiros e Seguros do Financial Times, trabalhando em análise e modelagem de dados.

Na semana passada, um artigo de aprendizado de máquinas com cunhão intitulado ('Bot faz US $ 2,4 milhões lendo o Twitter') chamou nossa atenção aqui no Featurespace. O artigo descreveu como um bot trocava opções com base em tweets. Como pioneiros no uso de aprendizado de máquina para fraude e gerenciamento de riscos em Serviços Financeiros, naturalmente nos fez curiosidade sobre como criar esse bot.

Então, como você pode fazer isso?

Os três componentes de um sistema de aprendizagem de máquinas são:

Muitos dados de alta qualidade & # 8211; Uma grande quantidade de dados confiáveis é uma prioridade para se concentrar em elementos-chave para fazer previsões precisas. Por exemplo, saber que não gosto do Terminator não lhe diz quais filmes eu gosto. No entanto, se você também soubesse que eu gosto de Star Wars e Back to the Future, mas não gosto do Total Recall, então você pode concluir que eu gosto de Sci-Fi, mas não sou um fã de Schwarzenegger.

Bons sinais extraídos dos dados & # 8211; Em seguida, os dados precisam ser processados para extrair mais informações. Por exemplo, para determinar se uma transação de cartão de crédito era fraudulenta, você poderia calcular o valor médio da transação do titular do cartão e identificar se a transação suspeita era anormalmente grande. Isso é semelhante à força principal do Featurespace - monitorando entidades em tempo real e identificando anomalias em sinais comportamentais que indicam atividade incomum.

Um algoritmo para combinar os sinais e gerar uma predição & # 8211; O último passo é combinar a informação e decidir como medir cada peça para gerar uma previsão. Os métodos que tiveram o maior sucesso usam uma grande quantidade de exemplos rotulados por humanos, que ensinam um computador para gerar previsões precisas.

Agora, sabemos quais os componentes que precisamos, como construímos o nosso bot de criação de dinheiro?

Etapa 1: Obter dados de negociação.

O artigo original implicava que o bot leia o Twitter Firehose, escolhendo tweets que mencionaram ações. A opção mais fácil seria usar serviços que produzam notícias em formato legível por computador (por exemplo, o feed de notícias Dow Jones Elementized). Supondo que não descemos neste caminho fácil (e caro!), Teríamos que processar o texto no Twitter.

Uma das principais complicações seria julgar a confiabilidade das informações # 8211; Afinal, você não pode acreditar em tudo que você lê na internet! Cada conta do Twitter poderia ser rastreada, talvez confiando nas contas mais recentemente criadas menos do que bem estabelecidas.

Além disso, é necessária uma lista de empresas para as quais podemos comprar opções, para que possam ser identificadas nos tweets. Uma abordagem de aprendizagem de máquina é essencial - usar a observação humana para monitorar esses vastos volumes de dados nunca pode ser alcançado em tempo real.

Etapa 2: Melhorando os sinais de negociação geradores de dados.

A parte mais difícil de extrair "significado" dos dados do Twitter é as formas quase infinitas nas quais a mesma notícia pode ser escrita. Por exemplo, esses tweets sobre a Intel deixam cair a aquisição da Altera:

Um dos principais e famosos avanços no processamento de linguagem por computadores tem sido uma técnica introduzida em um documento do Google chamado word2vec. Esta técnica extrai o "significado" das palavras de maneira mais profunda do que qualquer outra coisa anterior. A intuição por trás desse método é que as palavras usadas para expressar o mesmo conceito ocorrem próximas umas das outras. Portanto, é possível aprender o conceito que cada palavra representa ao olhar as palavras circundantes. Claro, toda a máquina faz são palavras grupais de "conceitos" semelhantes, e cabe aos seres humanos dar sentido a esses clusters. A coisa mais poderosa sobre esse método é que ele permite a "aritmética" nas palavras de uma maneira que parece sensível aos seres humanos. Por exemplo, 'rei' - 'homem' + 'mulher' = 'rainha'.

Então, poderíamos alimentar nossos artigos de imprensa financeiros de bot comercial e identificar tweets contendo palavras que expressam o conceito de "aquisição".

Passo 3: Gerando um comércio.

Finalmente, nosso bot deve fazer grandes negócios somente quando extremamente confiante na informação processada - afinal, a gestão de riscos é o elemento mais importante para um comerciante.

É necessário um método de previsão que revele a probabilidade de cada tweet expressar o fato de que uma empresa está comprando outra. Este método de previsão poderia levar em consideração o histórico da fonte, a força do conceito de "aquisição" e os indicadores de mercado (por exemplo, volume de comércio das ações). Uma técnica chamada regressão logística é uma boa aposta para produzir previsões de probabilidade quase que instantaneamente.

Mesmo o tamanho da aposta pode ser automatizado. Existe um resultado matemático chamado Critério Kelly que identifica o tamanho correto da aposta, dada a probabilidade de ocorrência do evento e as chances oferecidas.

Então agora nós temos o nosso bot! Um excelente exemplo de como o aprendizado da máquina pode realizar tarefas que se pensa serem o único reino dos seres humanos. Está perto do nosso coração; Um dos primeiros projetos do Featurespace estava trabalhando com uma empresa de jogos de computador para localizar robôs em seus sistemas. Depois disso, em 2008, a Betfair nos aproximou de detectar jogadores fraudulentos em seus sistemas de jogos. Nossa abordagem do Adaptive Behavioral Analytics também permitiu à Betfair entender o comportamento legítimo do cliente que não deveria ser bloqueado, permitindo mais transações genuínas.

Desde então, nosso principal mecanismo de software ARIC ™ foi desenvolvido em uma série de produtos para gerenciar fraude, risco e conformidade. Da luta contra a fraude para a plataforma de pagamento móvel Zapp, para identificar o comércio desonesto da KPMG, nossos produtos estão sendo usados por empresas inovadoras para proteger e atender seus clientes.

Mas não se preocupe, estamos usando nossos poderes para detectar bots, ao invés de escrevê-los.

O Dr. Tadinada estudou com o Professor Bill Fitzgerald (Co-Fundador do Espaço de Recursos) no Grupo de Processamento de Sinal do Departamento de Engenharia da Universidade de Cambridge e anteriormente era consultor junior no Boston Consulting Group. No seu tempo livre, ele gosta de contribuir para a matemática do Reino Unido, definir e marcar perguntas para as Olimpíadas Matemáticas Britânicas.

Forex sem depósito Guarujá

Friday 16 March 2018

Sinais comerciais no twitter

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