Apakah Bias Perlombongan Data?

Bias perlombongan data merujuk kepada anggapan pentingnya yang diberikan oleh peniaga terhadap kejadian di pasaran Pasaran Kewangan Pasaran kewangan, dari namanya sendiri, adalah jenis pasar yang menyediakan jalan untuk penjualan dan pembelian aset seperti bon, saham , pertukaran asing, dan derivatif. Selalunya, mereka dipanggil dengan nama yang berbeza, termasuk "Wall Street" dan "pasar modal," tetapi semuanya masih bermaksud satu dan perkara yang sama. yang sebenarnya adalah hasil daripada kebetulan atau kejadian yang tidak dijangka. Bias perlombongan data, bagi banyak penganalisis, dianggap sebagai "ancaman berbahaya" kerana dapat menyelinap pedagang dan penganalisis sepanjang proses penyelidikan yang mendorong pedagang dan pelabur membuat permainan yang mereka buat di pasaran.

Bias Perlombongan Data

Sekiranya bias perlombongan data tidak dikenal pasti dan diperiksa, paling baik, ia akan menghasilkan hasil yang tidak jelas dan beberapa pilihan yang tidak bijak. Namun, yang terburuk dapat mendorong pedagang atau penganalisis pasaran untuk mengembangkan dan mengikuti strategi perdagangan yang benar-benar cacat Enam Kemahiran Asas Pedagang Induk Hampir semua orang boleh menjadi pedagang, tetapi untuk menjadi salah satu peniaga utama memerlukan lebih banyak daripada modal pelaburan dan sut tiga keping. Perlu diingat: ada lautan individu yang ingin bergabung dengan barisan peniaga utama dan membawa pulang wang yang sesuai dengan tajuk itu. , yang boleh menyebabkan bencana kewangan.

Apakah Perlombongan Data?

Perlombongan data adalah proses penyelidikan dan analisis sejumlah besar data, atau maklumat. Bagi peniaga dan penganalisis pasaran, perlombongan data adalah proses di mana pergerakan di pasaran dilacak, corak Segitiga Pola - Analisis Teknikal Pola segitiga adalah corak carta biasa yang harus diketahui oleh setiap pedagang. Corak segitiga penting kerana ia membantu menunjukkan berlanjutannya pasaran bullish atau bearish. Mereka juga dapat membantu pedagang dalam melihat pembalikan pasaran. dikenal pasti, dan kemungkinan perubahan atau perubahan arah pasaran dapat dikenal pasti dan ditindaklanjuti. Ini adalah salah satu proses terpenting yang digunakan peniaga dan penganalisis untuk membuat perdagangan yang paling menguntungkan.

Bias perlombongan data merayap perlahan apabila anomali atau kejadian di pasaran diberi lebih banyak berat atau kepentingan daripada yang sepatutnya. Seorang peniaga boleh bertindak berdasarkan berat sebelah dan mendapat hasil negatif - baik melalui kekurangan keuntungan yang diinginkan atau, lebih buruk lagi, melalui kerugian pelaburan awalnya.

Ancaman yang paling benar dengan berat sebelah adalah ketika satu atau lebih peniaga membina keseluruhan strategi perdagangan mereka dan merancang kejadian pasaran yang salah faham, yang sering menyebabkan kerugian masa dan kewangan yang besar.

Bagaimana Bias Perlombongan Data Berkembang

Terdapat dua penyebab utama yang menyebabkan bias perlombongan data - dua aspek yang berlaku semasa proses perlombongan data peniaga.

Aspek pertama adalah kecenderungan untuk rawak Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo adalah kaedah statistik yang diterapkan dalam memodelkan kebarangkalian hasil yang berbeza dalam masalah yang tidak dapat diselesaikan secara sederhana, kerana gangguan pemboleh ubah rawak. dalam set data . Apabila peniaga melihat data pasaran, kumpulan data secara semula jadi akan mempunyai beberapa keacakan - outlier atau pergerakan yang tidak semestinya sesuai dengan pergerakan atau kejadian pasaran lain.

Pedagang kadang-kadang jatuh ke dalam perangkap untuk memeriksa satu titik keluar dan, kerana nampaknya tidak sesuai, membuat penentuan bahawa ia berhak mendapat lebih banyak berat daripada data lain dalam kumpulan. Melakukan pemerhatian seperti itu mungkin terbukti menguntungkan sekurang-kurangnya pada awalnya.

Di sinilah timbulnya isu berat sebelah kedua; peniaga menjadi berat sebelah terhadap kenyataan bahawa pada suatu ketika mereka bertindak secara terang-terangan dan terbukti membuahkan hasil. Malangnya, ini mungkin menyebabkan mereka menyimpulkan, oleh itu, bahawa semua outliers mesti mempunyai kepentingan tertentu atau tinggi.

Isu ini juga dikenali sebagai perbandingan berurutan atau pemilihan berurutan - memilih penyimpangan atau penyamaan yang sama berulang-ulang kali, dengan anggapan bahawa ia mempunyai jenis kepentingan yang sama dengan yang pertama. Kenyataannya adalah bahawa semakin banyak peniaga memilih atau bertindak, semakin rendah kemungkinan kemungkinan kepentingan data terpendam sebenarnya.

Pengambilan Utama

Dengan teknologi seperti sekarang ini, peniaga dan penganalisis dapat menggunakan pelbagai alat dan program, yang bermaksud maklumat atau set data yang dapat mereka akses sangat besar.

Memiliki banyak maklumat boleh menjadi baik. Walau bagaimanapun, semakin banyak data yang perlu ditambang, semakin besar kemungkinan berlaku bias perlombongan data. Penting bagi pedagang dan penganalisis untuk mengetahui potensi bias dan menjaga strategi mereka sebelum membuat permainan penting.

Sumber tambahan

Finance adalah penyedia rasmi Pensijilan Pemodelan & Penilaian Kewangan global (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA® Sertai 350,600+ pelajar yang bekerja untuk syarikat seperti program pensijilan Amazon, JP Morgan, dan Ferrari, yang direka untuk membantu sesiapa sahaja menjadi penganalisis kewangan bertaraf dunia . Untuk terus belajar dan memajukan kerjaya anda, sumber Kewangan tambahan di bawah akan berguna:

  • Aset Data Aset Data Aset data merujuk pada sistem, file output aplikasi, dokumen, pangkalan data, atau halaman web yang digunakan syarikat untuk menghasilkan pendapatan. Aset data adalah sebahagian daripada
  • Sumber Data dalam Pemodelan Kewangan Sumber Data dalam Pemodelan Kewangan Mengumpulkan dan menggunakan sumber data yang tepat dalam pemodelan kewangan sangat penting untuk kejayaan perniagaan. Pemodelan kewangan memerlukan pengumpulan dan
  • Kaedah Ramalan Kaedah Ramalan Kaedah Ramalan Teratas. Dalam artikel ini, kami akan menerangkan empat jenis kaedah ramalan pendapatan yang digunakan penganalisis kewangan untuk meramalkan pendapatan masa depan.
  • Analisis Kuantitatif Analisis Kuantitatif Analisis kuantitatif adalah proses mengumpulkan dan menilai data yang dapat diukur dan dapat disahkan seperti pendapatan, bahagian pasaran, dan upah untuk memahami tingkah laku dan prestasi perniagaan. Pada era teknologi data, analisis kuantitatif dianggap sebagai pendekatan pilihan untuk membuat keputusan yang tepat.

Disyorkan

Berapakah perbelanjaan jaminan?
Apa yang Dipegang hingga Sekuriti Matang?
Apa itu Ujian Balik?