Big Data

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Big Data es el futuro de muchas formas de tecnología, incluido el mundo de las divisas. El big data podría cambiar la forma en que hacemos trading, la forma en que tomamos decisiones y la forma en que reinvertimos nuestras ganancias. En resumen, podría cambiar toda nuestra forma de comerciar. El big data no solo mejora la forma en que comerciamos, sino que  hace, que sea probable, que cada vez más intermediarios, inviertan mucho en su infraestructura para permitirles a sus clientes, acceder al mundo de los macrodatos. Por lo cual, como cliente, no debería tener que hacer grandes inversiones en tecnología; su corredor lo hará por usted.

¿Cómo me ayuda Big Data a comerciar?

Como comerciante, los datos adicionales pueden ayudarlo a analizar los mercados mediante el uso de diferentes herramientas y piezas de software. Estos, a su vez, pueden ayudarlo a detectar patrones y correlaciones en su estilo comercial, mejorando su estrategia general .

Los corredores sin duda ayudarán con este proceso. Al incorporar el aprendizaje automático y las técnicas algorítmicas de negociación , podrá ampliar sus estrategias de ejecución y negociación, lo que significa que podrá tomar decisiones más informadas.

El éxito en los mercados forex se trata de tomar decisiones inteligentes, y cuanta más información tenga a su disposición, más podrá visualizar e interpretar las decisiones que haya tomado.

Big Data le permite encontrar correlaciones en cómo reaccionan sus contrapartes. Le proporciona toda la información que posiblemente pueda necesitar. Todo lo que tiene que hacer es interpretarlo correctamente y ejecutarlo inteligentemente.

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Big Data es un concepto que hace referencia a un conjunto de datos tan grandes que aplicaciones informáticas tradicionales de procesamiento de datos no son suficientes para tratar con ellos.  La minería de datos  (es la etapa de análisis de «Knowledge Discovery in Databases» o KDD) es un campo de la estadística y las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. 

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Las técnicas de la minería de datos provienen de la inteligencia artificial y de la estadística, dichas técnicas, no son más que algoritmos, más o menos sofisticados que se aplican sobre un conjunto de datos para obtener unos resultados.

Las técnicas más representativas son:

  • Redes neuronales.

  • Regresión lineal

  • Árboles de decisión

  • Modelos estadísticos

  • Agrupamiento o Clustering  (Algoritmo K-means)

  • Reglas de asociación