Guia para usar a análise de dados em processos de negociação

O mercado mundial de análise de mercado em 2022 foi estimado em US $ 271, 83 bilhões. Esper a-se que até 2030 atinja US $ 745, 15 bilhões.

Essas estatísticas já mostram que dados e tecnologias já têm uma tremenda influência em todas as áreas dos negócios, sociedade e vida cotidiana. E o mundo do comércio, é claro, se enquadra nessa categoria.

Como se tornou mais dados do que nunca, seu uso e análise eficaz se tornaram críticos para os comerciantes.

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Dado isso, neste artigo, contaremos tudo o que você precisa saber sobre o uso da análise de dados para melhorar seus processos de negociação.

O que é análise de dados?

A análise dos dados é o processo de trabalho com dados não processados, sua purificação, mudança, processamento e verificação, a fim de extrair informações úteis e relevantes que o ajudarão a tomar decisões razoáveis.

Compreendendo alguns métodos para usar a análise de dados em processos de negociação

Os traidistas usam a análise de dados em seus processos para tomar decisões razoáveis, gerenciamento de riscos e otimização de lucros.

Abaixo, consideraremos vários métodos de uso da análise de dados.

Esclarecimento da estratégia de negociação usando sites de banco de dados de negociação

Quando se trata de análise de dados na negociação, você precisa começar apenas com bancos de dados, como o site do banco de dados ETF.

Essas ferramentas oferecem a oportunidade de acessar os dados do mercado em tempo real, que você pode usar usando funções adicionais, desde gráficos avançados até os recursos de apoio e construção de estratégias arrastando.

Essa é uma ótima maneira de aprimorar sua estratégia para garantir os melhores resultados em comércio.

Previsão de preços

Uma das análises de dados mais comuns é prever preços futuros.

Você pode ter uma boa idéia do possível movimento de preços no futuro, usando dados históricos sobre preços e vários métodos estatísticos para identificar tendências e leis.

Análise de volumes

Os traidistas também analisam o volume de licitação – o número de ações ou contratos vendidos em valores mobiliários ou mercado por um determinado período.

Esses dados podem dar uma idéia da força de um movimento específico de preços e ajudar a prever mudanças de preço.

Análise de humor

Esse tipo de análise de dados inclui a interpretação e classificação das emoções (positivas, negativas e neutras) nas mensagens dos investidores.

Os traidistas podem us á-lo para avaliar o humor do mercado em relação a ações específicas ou ao mercado como um todo.

Comércio de alta frequência (OCU)

As empresas de HFT usam algoritmos avançados para analisar vários mercados simultaneamente.

Eles processam enormes quantidades de dados em velocidades incrivelmente altas para realizar negociações com base nas condições do mercado, muitas vezes em uma fração de segundo.

Gestão de riscos

A análise de dados ajuda os traders a compreender e gerir os riscos associados às suas carteiras de investimento.

Isto pode incluir a análise de movimentos históricos do mercado, correlações entre diferentes ativos ou o impacto potencial de eventos económicos.

Otimização de portfólio

A análise de dados é usada para criar um portfólio ideal que maximiza o retorno e minimiza o risco com base em uma previsão de mercado específica.

Os métodos utilizados podem incluir a teoria moderna de portfólio (MPT), que utiliza análise estatística para otimizar o processo de construção de portfólio.

Pesquisa de dados

Naturalmente, ao negociar, o objetivo principal é maximizar os lucros. No entanto, a conformidade com os requisitos regulamentares também deve ser considerada.

Anteriormente, a conformidade de dados era um processo manual complexo. No entanto, o software tornou isso mais fácil do que nunca.

Você pode usar ferramentas de descoberta de dados para se manter atualizado com as leis de privacidade mais recentes e avaliar seus dados para resolver quaisquer preocupações.

Negociação algorítmica

Os traders desenvolvem algoritmos que executam negociações quando ocorrem determinadas condições de mercado.

Os algoritmos usam análise de dados para determinar essas condições e frequentemente testam suas estratégias em dados históricos.

Criação de mercado

Os formadores de mercado estão constantemente presentes no mercado, proporcionando liquidez por meio da compra e venda constante de títulos.

Eles usam análise de dados para avaliar as condições do mercado e ajustar seus spreads de compra e venda de acordo.

Arbitragem

Os comerciantes procuram diferenças de preços entre diferentes mercados ou produtos utilizando análise de dados.

Se descobrirem uma discrepância de preço, poderão comprar o produto por um preço mais baixo e vendê-lo por um preço mais alto, obtendo lucro.

A análise de dados pode ajudá-lo a combater o sequestro de contas, que se tornou um grande problema nas negociações.

O controle de contas (ATO) é um problema sério no mundo comercial, à medida que os cibercriminosos tentam obter acesso não autorizado a contas comerciais para obter ganhos financeiros ilegais.

A análise de dados pode desempenhar um papel importante no combate a esse tipo de ataque.

Então, vejamos algumas maneiras pelas quais a análise de dados pode ajudar nisso.

• Análise comportamental – Você pode analisar modelos de comportamento do usuário, como inserir o sistema, hábitos de negociação e endereços IP. Isso permite detectar anomalias que podem indicar acesso não autorizado. Se o usuário entrar de repente no sistema em horário incomum ou em locais desconhecidos, isso pode ser um sinal de captura de conta. O software Datadome para detectar uma captura de conta é um ótimo exemplo de uma ferramenta que pode ajudar nisso.

• Algoritmos de aprendizado de máquina – Os algoritmos avançados podem ser treinados para identificar padrões associados à apreensão de contas. Isso inclui um aumento repentino no volume de licitação, uma compra rápida e venda de valores mobiliários ou a eliminação de posições que diferem significativamente do comportamento típico da conta.

• Uma análise preditiva – a análise de dados pode ser usada para prever a ATO estudando dados históricos sobre ataques anteriores, identificando elementos comuns e usand o-os para prever tentativas futuras. Se certos tipos de comportamento estiverem frequentemente associados à ATO, você pode usar uma análise preditiva para a detecção precoce e a adoção de medidas preventivas.

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• Modelos de detecção de fraude – Especialistas em pesquisa de dados podem criar modelos analisando vários fatores, como frequência de transações, custo, localização e muitos outros. Quando os resultados do modelo excedem o limite especificado, ele pode emitir um aviso sobre a possível ATO.

• Análise em tempo real – Analisando dados em tempo real, as organizações podem identificar potenciais ATO à medida que ocorre. Isso permite que você tome medidas operacionais e, possivelmente, interrompa a seleção da conta antes que danos significativos sejam causados.

• Análise de Rede – Os cibercriminosos costumam atacar várias contas em uma rede. A análise de dados pode ajudar a identificar as conexões entre contas e anotar ações incomuns simultâneas, o que ajudará a evitar um ataque maior.

Dicas para usar a análise de dados em negociação

Como você já convenceu, a análise dos dados pode fornecer conhecimento inestimável como comerciante. No entanto, para se beneficiar, é necessário us á-lo de maneira eficaz. Portanto, compartilhamos algumas dicas para ajud á-lo.

• Escolha as ferramentas certas – Existem muitos programas diferentes disponíveis hoje. Você precisa encontrar a melhor solução para ajudá-lo a coletar, analisar e interpretar dados. Afinal, alguns deles são projetados para iniciantes, enquanto outros são adequados para traders mais experientes. Portanto, você tem ferramentas diferentes para diferentes tipos de negociação. Reserve um tempo para avaliar as opções disponíveis para restringir sua pesquisa com eficácia.

• Limpe os dados – Antes de avaliar os dados, eles precisam ser limpos. Para fazer isso, você precisa se livrar de quaisquer inconsistências ou erros que possam distorcer os resultados.

• Revise regularmente seus processos de análise de dados – Os mercados são dinâmicos e as estratégias de negociação que funcionam hoje podem não funcionar amanhã. Revise e atualize regularmente seus processos de análise de dados para garantir que eles continuem a fornecer insights valiosos.

• Equilíbrio entre análise quantitativa e qualitativa – Embora a análise de dados seja uma ferramenta poderosa, não deve ser a única ferramenta no seu arsenal. Combine análise quantitativa com pesquisa qualitativa. A pesquisa de qualidade inclui relatórios de empresas, notícias do setor e indicadores econômicos, proporcionando uma compreensão abrangente do mercado.

• Seja paciente – a análise de dados na negociação não visa obter resultados rápidos. Trata-se de rentabilidade a longo prazo. Não tenha pressa em realizar transações com base em análises preliminares; Sempre reserve um tempo para garantir que você esteja tomando decisões bem informadas.

• Evite overfitting – Ao testar sua estratégia de negociação, tome cuidado para não superajustar seu modelo aos dados anteriores. O overfitting envolve a criação de um modelo que funciona excepcionalmente bem em dados históricos, mas falha ao negociar em tempo real porque está intimamente ligado às idiossincrasias do conjunto de dados.

• Gestão de Riscos – Utilize a análise de dados para melhor compreender e gerenciar os riscos. Isto pode incluir a diversificação da carteira, a definição de ordens de stop loss ou o ajuste do tamanho das posições com base na tolerância ao risco.

• Mantenha-se atualizado – Tal como acontece com todos os aspectos da negociação, você deve aprender continuamente. Isto é especialmente verdadeiro quando se considera que a análise de dados está em constante evolução. Novos métodos e ferramentas surgem constantemente. Portanto, mantenha-se atualizado com os desenvolvimentos mais recentes para aproveitar ao máximo a análise de dados.

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Melhorando seu processo de negociação com análise de dados

Então aí está, algumas maneiras de melhorar seu processo de negociação por meio de análises de dados eficazes. Da otimização de portfólio à negociação algorítmica, há muitas maneiras de usar a análise de dados para obter melhores resultados como trader.

Kerry Lee Harrison tem mais de 11 anos de experiência como redator de conteúdo. Ela se formou na universidade com honras de primeira classe em Jornalismo Multimídia. Nas horas vagas, gosta de participar de eventos esportivos e musicais.