Minería De Datos De Divisas

Espere Si necesita información adicional para ver cómo TradeMiner le puede ayudar en su negociación. TradeMiner software identifica Históricos tendencias estacionales y los ciclos del mercado una metodología científicamente documentada: Ajuste criterios para obtener resultados inmediatos de las tendencias históricas Análisis en busca de tendencias históricas de temporada se hace simplemente mediante la interacción con el párrafo tal como se muestra arriba. Buscar tendencias por mes o por un símbolo específico Definir la exactitud histórica mínimo (es decir. 80 porcentaje de victorias histórica de más de diez años significaría al menos 8 de los últimos 10 años tendría que haber estado en línea con la tendencia estacional.) Estrecha o ampliar los días de mercado. Esto indica la duración del número de días que desea que la tendencia a ser (es decir. 15 días de operaciones a 45 días de negociación está en busca de tendencias que duran tres semanas a nueve semanas.) Seleccione el número de años para mirar hacia atrás. Esta opción le permite establecer el número mínimo de años TradeMiner mirar hacia atrás para encontrar las tendencias históricas. Los filtros eliminan a las tendencias superpuestas (es decir, las tendencias que se inician en el mismo día, pero terminan en diferentes días o si se superponen en absoluto.) Selección de cava ahora escanea a través de la base de datos histórica e identificar las tendencias y los ciclos que cumplen sus criterios. TradeMiner clasifica los resultados históricos de acuerdo con un sistema de clasificación de propiedad. Este sistema es jerárquicamente superior a los picos con las mayores ganancias históricas en el menor tiempo posible, con la menor cantidad de riesgo histórico. El ranking de puntuación funciona en una escala de cero a cinco, e incluye una clave fácil de leer, con código de color. Analizar los gráficos La variedad de gráficos en TradeMiner le permite ver los resultados de los años anteriores, identificar el riesgo contra la recompensa histórica y averigua registros detallados del comercio de últimos años las tendencias. ver visualmente la tendencia histórica y ver los resultados de los últimos años. En TradeMiner puede seleccionar cualquiera de las siguientes tablas y que se mostrará en la ventana del gráfico inferior más grande. Este punto de vista más amplio y proporciona detalles adicionales para cualquier oficio que han elegido. La equidad histórica gráfica de riesgo histórica vs Recompensa Comercio DetailsMetaTrader asesor experto Año tras año Debido a las características únicas de los diferentes pares de divisas, muchas estrategias de Forex cuantitativa están diseñados con un par de divisas específico en mente. Si bien esto puede producir muchas estrategias comerciales rentables, también hay ventajas para el desarrollo de estrategias que pueden ser comercializados a través de múltiples pares de divisas. Esto introduce un elemento de diversificación que puede proporcionar un nivel adicional de protección a la baja. Daniel Fernández ha publicado recientemente un sistema que se ha diseñado para operar en cada uno de los cuatro grandes de la divisa. Su objetivo era encontrar un sistema que se habría producido una trayectoria de 20 año de comercio rentable en EUR / USD, GBP / USD, USD / JPY y USD / CHF. Daniel utiliza un enfoque de minería de datos para desarrollar una estrategia de negociación de los cuatro grandes de la divisa. Con el fin de construir su sistema, Daniel utilizó su software de minería de datos para definir las señales de entrada y salida que se habría producido una estrategia comercial rentable en cada uno de los cuatro pares de divisas en los últimos 20 años. Lo que se le ocurre es una combinación de tres reglas basadas en los precios que forman la base de su estrategia de la divisa Majors. Daniel8217s estrategia de Forex Majors Estrategia Forex Daniel8217s Majors es muy sencillo en el que siempre tiene una posición, ya sea larga o corta, en cada uno de los cuatro pares de divisas que comercia. Basa la totalidad de sus operaciones en gráficos diarios. La estrategia pasa mucho tiempo cuando se cumplen las tres condiciones siguientes: La estrategia va más corta cuando se cumplen las tres condiciones siguientes: Como se puede ver, la estrategia es básicamente una tendencia optimizado siguiente estrategia. Esto tiene sentido, porque Daniel afirma al comienzo de su artículo que la tendencia a largo plazo siguientes estrategias son generalmente las mejores estrategias para operar en múltiples mercados. Una regla adicional de que la estrategia Daniel8217s hace uso de un stop-loss a base de ATR. El stop-loss fijo es de 180 del ATR de 20 días. Si se activa el stop-loss, la estrategia se mantiene fuera del mercado hasta que se genera una señal en la dirección opuesta. Las pruebas indican que vuelva a entrar en una señal en la misma dirección rendimiento afectado negativamente. Rendimiento El backtesting backtesting resulta que Daniel incluye en su puesto muestran que la estrategia era bastante rentable. Se produjo una razón de ganancia de 45, un factor de ganancia de 1,38, y una recompensa a razón de riesgo de 1,68. Daniel8217s mayor preocupación acerca de la estrategia fue que el período de giro máximo representaba un tiempo muy largo. De acuerdo con los números Daniel8217s, la rentabilidad anual media fue de 9,67. Este constaba de 16 años rentables, 4 años que pierden, y un año en el que básicamente se rompió incluso. El mejor año fue un retorno de 37.76, y el peor año fue una pérdida de 20,2. Daniel señala que este sistema no representaría una buena estrategia independiente debido a sus rendimientos relativos a la disposición del crédito máximo. Sin embargo, sugiere que podría tratarse de una pieza interesante de una estrategia multi-sistema más grande. Backtesting minería de datos minería de datos Backtesting En este artículo también echar un vistazo a dos prácticas relacionadas que son ampliamente utilizados por los comerciantes llamada Backtesting y Minería de Datos. Se trata de técnicas que son de gran alcance y valiosa si los usamos correctamente, sin embargo los comerciantes a menudo les hacen mal uso. Por lo tanto, así también explorar dos errores comunes de estas técnicas, conocidas como el problema de hipótesis múltiples y sobreajuste y cómo superar estos escollos. Backtesting es sólo el proceso de utilizar datos históricos para probar el rendimiento de alguna estrategia de negociación. Backtesting generalmente comienza con una estrategia que nos gustaría probar, por ejemplo, la compra de GBP / USD cuando se cruza por encima de los 20 días de media móvil y vender cuando cruza por debajo de la media. Ahora hemos podido probar que la estrategia por ver lo que el mercado no va hacia adelante, pero que tomaría mucho tiempo. Por esta razón, utilizamos datos históricos que ya está disponible. Pero espera, espera, le oigo decir. No podía hacer trampas o al menos estar sesgados debido a que ya saben lo que ocurrió en el pasado Eso es definitivamente una preocupación, por lo que un backtest válida será aquella en la que nos enviaban familiarizado con los datos históricos. Podemos lograr esto mediante la elección períodos de tiempo aleatorios o eligiendo muchos períodos de tiempo diferentes en los que llevar a cabo la prueba. Ahora puedo escuchar otro grupo de ustedes diciendo, pero todo lo que los datos históricos allí sentado esperando a ser analizada es tentador ¿no es cierto tal vez hay profundos secretos en que los datos a la espera de los geeks como nosotros para descubrirlo. ¿Sería tan malo para nosotros para examinar los datos históricos que en primer lugar, para analizarla y ver si podemos encontrar patrones ocultos dentro de ella Este argumento también es válido, pero nos lleva a una zona llena de peligros. el mundo de la minería de datos minería de datos consiste en buscar a través de los datos con el fin de localizar patrones y encontrar posibles correlaciones entre las variables. En el ejemplo anterior implica el móvil de 20 días promedio estrategia, acabamos con ese indicador en particular de la nada, pero suponer que no tenemos idea de qué tipo de estrategia que queríamos probar Eso es cuando la minería de datos es muy útil. Podríamos buscar a través de nuestros datos históricos sobre el GBP / USD para ver cómo se comportaba el precio después de que cruzó muchos diferentes medias móviles. Podríamos comprobar los movimientos de precios en contra de muchos otros tipos de indicadores, así y ver cuáles corresponden a grandes movimientos de precios. El tema de la minería de datos puede ser objeto de controversia ya que como he discutido más arriba, parece un poco como hacer trampa o mirando hacia el futuro en los datos. Es la minería de datos de una técnica científica válida Por un lado el método científico dice que se supone que debe hacer una hipótesis primero y luego probarlo en contra de nuestros datos, pero, por otro lado, parece apropiado hacer un poco de exploración de los datos en primer lugar con el fin de sugerir una hipótesis. Así que está justo Podemos mirar a los pasos del método científico para una pista de la fuente de la confusión. El proceso en general parece como esta: Aviso de observación (datos) Hipótesis Experimento de Predicción (datos) que podemos tratar con datos durante la observación y el experimento etapas. Así que ambos puntos de vista tienen razón. Hay que utilizar los datos con el fin de crear una hipótesis razonable, pero también probar esta hipótesis utilizando datos. El truco es simplemente para asegurarse de que los dos conjuntos de datos no son los mismos Nunca debemos probar nuestra hipótesis utilizando el mismo conjunto de datos que hemos utilizado para sugerir nuestra hipótesis. En otras palabras, si se utiliza la minería de datos con el fin de llegar a ideas de estrategia, asegúrese de que utiliza un conjunto diferente de datos backtest esas ideas. Ahora bien dirigir nuestra atención a los principales escollos de la utilización de minería de datos y backtesting de forma incorrecta. El problema general es conocido como el exceso de optimización y prefiero romper ese problema en dos tipos distintos. Estos son los problemas hipótesis múltiples y sobreajuste. En un sentido, son formas opuestas de hacer el mismo error. El problema múltiples hipótesis implica elegir muchas hipótesis simples, mientras que overfitting implica la creación de una hipótesis muy complejo. El problema de múltiples hipótesis para ver cómo surge este problema, vamos a volver a nuestro ejemplo en el que se mueve la estrategia backtested promedio de 20 días. Vamos a suponer que BACKTEST la estrategia contra diez años de datos históricos del mercado y he aquí supongo que lo que los resultados no son muy alentadores. Sin embargo, siendo los comerciantes rudo y violento como somos, decidimos no dar por vencido tan fácilmente. ¿Qué pasa con una media móvil de diez día que podría funcionar un poco mejor, por lo que permite que BACKTEST Corremos otra backtest y nos encontramos con que los resultados todavía enviaban estelar, pero el theyre un poco mejor que los resultados de 20 días. Decidimos explorar un poco y ejecutar pruebas similares con 5 días y 30 días promedios móviles. Finalmente se nos ocurre que podríamos en realidad sólo probar cada media móvil simple hasta un cierto punto y ver cómo todos ellos realizan. Así que probamos el 2 días, 3 días, 4 días, y así sucesivamente, todo el camino hasta la media móvil de 50 días. Ahora sin duda algunos de estos promedios se funcionan mal y otros se realice bastante bien, pero no tendrá que ser uno de ellos, que es la mejor absoluta. Por ejemplo podemos encontrar que el promedio móvil de 32 días resultó ser el mejor desempeño durante este período en particular de diez años. ¿Quiere esto decir que hay algo especial acerca de la media de 32 días y que debemos estar seguros de que va a funcionar bien en el futuro Desafortunadamente muchos comerciantes asumen que este sea el caso, y que acaba de dejar su análisis en este punto, pensando que theyve descubierto algo profundo. Han caído en la trampa Múltiples Hipótesis problema. El problema es que no hay nada en absoluto inusual o significativo sobre el hecho de que algunos promedio resultó ser la mejor. Después de todo, hemos probado casi cincuenta de ellos en contra de los mismos datos, por lo que wed esperan encontrar unos buenos resultados, sólo por casualidad. No significa theres nada especial sobre la media móvil particular que ganó en este caso. El problema surge porque hemos probado varias hipótesis hasta que encontramos uno que funcionaba, en lugar de elegir una sola hipótesis y probarla. Aquí es una buena analogía clásica. Podríamos llegar a una sola hipótesis tales como Scott es muy bueno para voltear cabezas en una moneda. A partir de eso, podríamos crear una predicción que dice: Si la hipótesis es verdadera, Scott será capaz de dar la vuelta 10 caras seguidas. Entonces podemos realizar un sencillo experimento para probar esta hipótesis. Si puedo voltear 10 cabezas en una fila que realmente doesnt probar la hipótesis. Sin embargo, si no puedo lograr esta hazaña definitivamente refuta la hipótesis. A medida que hacemos experimentos que no logran refutar la hipótesis repetimos, nuestra confianza en su verdad crece. Esa es la forma correcta de hacerlo. Sin embargo, lo que si hubiéramos llegado con 1.000 hipótesis en lugar de sólo el uno por mí ser un buen mecanismo de fijación de la moneda Podríamos hacer la misma hipótesis alrededor de 1.000 personas diferentes. yo, Ed, Cindy, Bill, Sam, etc Ok, Ahora vamos a poner a prueba nuestra hipótesis múltiples. Pedimos a todas las personas a 1000 lanza una moneda. Probablemente habrá alrededor de 500 que voltear cabezas. Todos los demás pueden irse a casa. Ahora nos preguntamos esas 500 personas para voltear de nuevo, y esta vez alrededor de 250 a voltear cabezas. En el tercer flip alrededor de 125 personas voltear cabezas, en el cuarto cerca de 63 personas se quedan, y en el quinto flip hay cerca de 32. Estas 32 personas son todos bastante sorprendente que enviaban Theyve todo volteado cinco caras seguidas Si lanzamos cinco más veces y eliminar la mitad de la gente cada vez que, en promedio, que va a terminar con 16, luego 8, luego 4, luego 2 y finalmente queda una persona que ha volteado diez caras en serie. Su Bill Bill es una aleta fantabulous de monedas O está bien que realmente no sé, y eso es el punto. Bill pudo haber ganado nuestro concurso de pura casualidad, o puede muy bien ser el mejor mecanismo de fijación de la cabeza de este lado de la galaxia de Andrómeda. Por la misma razón, no sabemos si el de 32 días de media móvil de nuestro ejemplo anterior acaba de realizar bien en nuestra prueba por pura casualidad, o si realmente hay algo de especial. Pero todo que hemos hecho hasta ahora es encontrar una hipótesis, a saber, que la estrategia de promedio móvil de 32 días es rentable (o que Bill es un gran aleta moneda). Nos has hecho a prueba esta hipótesis aún. Así que ahora que entendemos que nos has realmente descubrimos nada importante hasta ahora sobre el promedio móvil o por las facturas capacidad de voltear las monedas de 32 días, la pregunta natural es lo que debemos hacer ahora Como he mencionado anteriormente, muchos de los comerciantes no se dan cuenta de que hay es un paso necesario en absoluto. Pues bien, en el caso de Bill youd probablemente pida, Aha, pero ¿puede dar la vuelta diez caras de una vez de nuevo en el caso de la media móvil de 32 días, conducido desee probar otra vez, pero ciertamente no en contra de la misma muestra de datos que se utilizó para elegir esa hipótesis. Volveremos a elegir un nuevo período de diez años y ver si la estrategia funcionó igual de bien. Podríamos seguir haciendo este experimento tantas veces como queríamos hasta que nuestra oferta de nuevos períodos de diez años se agotó. Nos referimos a esto como prueba de muestra, y es la forma de evitar este escollo. Existen varios métodos de dicha prueba, una de las cuales es la validación cruzada, pero no vas a encontrar en mucho detalle aquí. Sobreajuste es en realidad una especie de inversión del problema anterior. En el ejemplo de múltiples hipótesis anterior, nos fijamos en muchas hipótesis simples y elegimos el que ha obtenido mejores resultados en el pasado. En sobreajuste lo primero que mira al pasado y luego construimos una sola hipótesis compleja que encaja muy bien con lo que pasó. Por ejemplo, si miro la tasa USD / JPY en los últimos 10 días, podría ver que los cierres diarios hicieron esto: arriba, arriba, abajo, arriba, arriba, arriba, abajo, abajo, abajo, arriba. Lo tengo Ver el patrón Sí, yo tampoco lo hacen realidad. Pero si quería utilizar estos datos para sugerir una hipótesis, que podría llegar a. Mi hipótesis sorprendente: Si el precio de cierre sube dos veces seguidas luego hacia abajo por un día, o si se cae durante tres días en una fila que debe comprar, pero si el precio de cierre sube tres días seguidos debemos vender , pero si sube tres días seguidos y luego por tres días en una fila que debe comprar. Eh Suena como un derecho hipótesis whacky Pero si se hubiera utilizado esta estrategia en los últimos 10 días, nos habría sido justo en cada comercio que hicimos El overfitter utiliza backtesting y minería de datos de manera diferente que los fabricantes de múltiples hipótesis hacen. El overfitter no viene con 400 estrategias diferentes para BACKTEST. De ninguna manera el overfitter utiliza herramientas de minería de datos para comprender simplemente una estrategia, sin importar su complejidad, que habría tenido el mejor desempeño durante el período de pruebas retrospectivas. ¿Funcionará en el futuro No es probable, pero siempre podía seguir ajustando el modelo y probar la estrategia en diferentes muestras (de prueba de la muestra de nuevo) para ver si nuestro rendimiento mejora. Cuando dejamos de conseguir mejoras en el rendimiento y la única cosa q Rising es la complejidad de nuestro modelo, entonces sabemos que hemos cruzado la línea de sobreajuste. Así que en resumen, que hemos visto que la minería de datos es una manera de utilizar nuestros datos de precios históricos para sugerir una estrategia comercial viable, pero que tenemos que ser conscientes de las dificultades del problema hipótesis múltiples y sobreajuste. La manera de asegurarse de que nosotros no caer en estas trampas está backtest nuestra estrategia utilizando un conjunto de datos diferente a la que utilizamos durante nuestra exploración de la minería de datos. Nos referimos comúnmente a esto como prueba de la muestra. Uno de los problemas con la minería de datos es que los comerciantes tienden a utilizar diferentes tipos de filtros para buscar un patrón. El problema con esto es que cualquier señal se compone de las diferentes señales sinusoidales, por lo que al aplicar diferentes filtros para una señal de que lo haremos con seguridad terminará con un patrón. Numerosos estudios se han realizado sobre estructura de precios, en su mayoría se basan en la minería de datos, la pregunta será el supuesto de que el futuro del espejo del pasado, la respuesta es tal vez. Tenemos una posibilidad de 50/50. el porcentaje se puede aumentar mediante el estudio de este patrón en diferentes datos. Si incluso queremos aumentar este porcentaje que necesitamos saber cuál es la causa de este patrón es, al conocer la causa de este patrón tendríamos una ventaja en el comercio. Por ejemplo voy a hacer esta suposición, let8217s dicen que el primer viernes de cada mes debido a las noticias de muchos de los comerciantes tienden a salir de sus oficios en la mañana antes de la noticia y entrar de nuevo después de la noticia, por lo que hay un patrón de venta y comprar en un momento determinado. podríamos utilizar esta información para nuestro beneficio mediante la aplicación de algún tipo de una operación de cobertura de manera que entramos con tanto comprar y vender antes de la noticia. a continuación, después de la noticia vendemos solamente para quien quiera comprar y didn8217t quieren mantener una posición durante la noticias y dejamos que la compra hasta que el precio regresa, esto podría ser aplicado a la tasa de interés sawp, u otra configuración 8230 bla bla. esto es sólo una teoría. Lo estoy usando para decir que el miedo y la codicia tiene un tiempo en el mercado. Así que lo crean los patrones de precios son el miedo y la codicia, ahora si aislamos el patrón y conocemos la causa detrás de este patrón que en el ejemplo anterior el miedo de las noticias o la solución de la cuenta al final del mes. ese tipo de cosas. entonces podríamos, en teoría, predecir el futuro los dos primer mensaje se copian de este sitio todos los artículos de Scott Percival Vale la pena leer Excelente MiniMe Tema Únase a nosotros descargamos MetaTrader 5 Derechos de Autor 2000-2016, MQL5 Ltd. Data Minería Para los inversores todo educador financiera se usted acerca de la importancia de que el inversor informado. Los inversores necesitan entender las diferentes características de sus acciones y bonos, así como las empresas que los emiten. Una cosa que parece ser descuidado, sin embargo, es de dónde obtener los datos para hacer su investigación. Después de todo, lo bueno es que para entender cómo evaluar una ganancias de los companys si no podemos averiguar lo que las ganancias de los companys en realidad son presentaciones corporativas Es probable que las fuentes de información más útiles, presentaciones corporativas ofrecen a los inversores con las empresas que detallan información sobre la salud financiera, las perspectivas de futuro y Actuaciones pasadas. Este es el tipo de información que necesita para juzgar si ciertas acciones, bonos o fondos de inversión son inversiones inteligentes. Para los fondos de inversión. Estos documentos le dirá el nivel de los fondos de los rendimientos durante el último trimestre, los fondos de los honorarios y gastos de sus posiciones de la cartera. Para las empresas que usted necesita para buscar la hora de comprar acciones y bonos, estos documentos presentados pasan por el balance de los companys. detallando la salud financiera y las perspectivas de futuro. El análisis cuidadoso le ayudará a ver cómo y donde la empresa está gastando la mayor parte de su dinero, qué tan eficiente es su gestión en la creación de beneficios y la forma positiva las perspectivas futuras de la empresa es. Aunque muchos de estos informes enviaban los más interesantes de leer, y son a veces difíciles de entender, ellos ofrecen una gran cantidad de información que todos los inversores pueden utilizar diferentes. (Para obtener información sobre el análisis de las empresas, ver los tutoriales de análisis y análisis de razones fundamentales.) Tenga en cuenta que de acuerdo a las regulaciones de la SEC, una empresa que tiene más de 10 millones de dólares en activos y 500 accionistas o que cotiza en bolsa americana como el Nasdaq y Bolsa de Nueva York tiene que presentar documentos oficiales para la visión pública. Estas regulaciones, sin embargo, no son aplicables a todas las empresas, por lo que cuanto menor sea la empresa, más difícil será para localizar a una buena información al respecto. Algunas pequeñas empresas optaron por llenar los documentos presentados se requieren de las empresas más grandes, pero otros no lo hacen. EDGAR Un acrónimo para el sistema de recogida, análisis y recuperación de datos electrónicos, este servicio recoge automáticamente los documentos presentados y hacia delante regulación presentado por diferentes empresas. El documento al regulador más importante de la SEC requiere de las sociedades cotizadas es la forma anual 10-K, que describe el comportamiento de los companys para el año pasado. El 10-k hay que atenerse a las normas de la SEC, y es por lo general más completa a continuación, el informe anual de la compañía. Para los fondos de inversión, EDGAR también proporciona todos los folletos en línea, para que pueda encontrar las explotaciones específicas de la cartera de los fondos, la relación de gastos máxima que el fondo puede cobrar, e incluso el tipo de compensación de la gestión de fondos recibe. (Más información en registros de la SEC: las formas que usted necesita saber.) La SEC ofrece acceso gratuito a EDGAR en www. sec. gov/edgar. shtml. pero, por desgracia EDGAR no es fácil de usar. Es difícil encontrar información, y cuando lo hace su texto sin formato. La información es todo lo que hay, pero que realmente tienen que excavar para obtener algo de valor. Afortunadamente, hay otros sitios que proporcionan una mejor forma de acceder a los datos EDGAR, pero el inconveniente es que suelen cobrar una suscripción. Directamente de la Compañía Cualquier empresa que tampoco tienen un sitio web hoy en día probablemente isnt digno de su tiempo. Incluso la mayoría de las empresas de economía stodgiest de edad tienen sitios web si no por otra razón que la de proporcionar información sobre sí mismos. Cuando en el sitio web de Companys buscar un enlace de relaciones con los inversores. Hay interminables a menudo encuentran un informe descargable anuales, estados financieros, información de valores, noticias de la compañía, etc. Cada año, las empresas deben enviar informes anuales a cada accionista. sin importar si él o ella posee una acción o 10.000 acciones. Si usted no es un accionista y youd en lugar de leer los informes en formato impreso, normalmente se les puede pedir de forma gratuita directamente de la compañía. Las empresas más grandes les gusta usar estos informes como herramientas de marketing. Algunas compañías de terceros también hacen un negocio de proporcionar informes anuales gratis de las empresas públicas. (Para obtener más información sobre el análisis de un número companys, echa un vistazo a análisis fundamental para los comerciantes.) Informes de Investigación Si usted no tiene el tiempo para hacer todas las investigaciones por su cuenta, o no eres un fan de los números de crujido, puede comprar informes de diferentes empresas . Dependiendo de quién escriben estos informes para, los analistas son o bien, comprar o vender-lado a lado independiente. y que ofrecen a los inversores un examen profesional de una condición actual de la compañía y las perspectivas de futuro. Algunos de estos informes se proporcionan sin costo alguno, pero la mayoría son por lo general en el rango de 5 a 50. Se puede comprar estos informes desde cualquier corretaje, de muchos bancos, ya través de los sitios web financieros, tales como Yahoo Finanzas. Muchos sitios web de sitios web diferentes ofrecerán información a los inversores de forma gratuita, sobre una base de pago por uso o por suscripción. La ventaja de visitar sitios web financieros en lugar de mirar los documentos presentados a la SEC es que se ofrece información de manera concisa. Usted no tiene que tamizar a través de la jerga legal y el mercado de la copia que las empresas ponen en sus informes anuales. (Más información acerca de los analistas en Qué saber sobre los analistas financieros.) Conclusión No importa lo que usted está decidiendo a invertir en, su crucial que lo hace la cantidad correcta de la investigación para saber exactamente donde usted está poniendo su dinero. Con una gran cantidad de información disponible, ya sea libre o no tales, theres realmente no hay razón para que un inversor pueda tomar una decisión informada. Una persona que comercia con derivados, materias primas, bonos, acciones o divisas con un riesgo más alto de lo normal a cambio de. quotHINTquot es un acrónimo que significa para los ingresos quothigh sin taxes. quot Se aplica a altos ingresos que evitan el pago de la renta federal. Un creador de mercado que compra y vende bonos corporativos extremadamente corto plazo denominados papeles comerciales. Un distribuidor de papel es típicamente. El libre adquisición y venta de bienes y servicios entre los países sin la imposición de restricciones tales as. Buy AUD / USD a 0,75 actuaciones Resumen del PIB en Australia sigue siendo mejor que muchos de los homólogos de los countrys. Las razones de la postura extendida tasa pesimista existen, pero estos son poco probable que dure mucho más tiempo. Los niveles actuales de 0,75 ofrecen atractivas proporciones de riesgo-recompensa para los operadores de divisas a largo plazo. En su última reunión de tipos de interés el 4 de octubre, el Banco de la Reserva de Australia (NYSE: RBA) mantuvo su tasa de referencia sin cambios en la base del mínimo histórico de 1,5 por ciento. En su declaración, el RBA reiteró que la actividad económica de los countrys moderado ha sido el resultado de muchos factores. Tal vez lo más notable es la ralentización de las inversiones en la minería, aunque esto se ha compensado en cierta medida por la demanda de vivienda residencial (aunque a ritmo más lento). Los mercados bancarios también informados de que sometieron el crecimiento de los costes laborales están obstaculizando la inflación, que ahora se ha reducido a un 1 por ciento - casi el 50 por ciento de la tasa de inflación objetivo. En su comunicado público, el banco explicó que la actividad económica mundial está creciendo a un ritmo más lento, y que el mercado de trabajo es el fortalecimiento de las economías avanzadas. Sin embargo, el rendimiento de la producción industrial y el comercio mundial ha seguido siendo moderada. A pesar de los esfuerzos por parte del banco central chino está apoyando el crecimiento. la actividad económica en China está creciendo a un ritmo moderado. Esto es crítico para Australia como exportador de materias primas, y el reciente aumento de los precios de las materias primas está ayudando al comercio de Australia. Es probable que esto se refleje en el sentimiento de los inversores con respecto a los metales y los activos de materias primas, y estas tendencias podría ser suficiente para impulsar el AUD / USD a nuevos máximos del año. Gráfico de Outlook: AUD / USD 1 Años de Rendimiento El espíritu de conciliación en el banco central está apoyando la demanda interna, y el menor tipo de cambio está ayudando al sector exportador. Teniendo en cuenta toda esta información, sin embargo, el banco continuó con su postura pesimista y mantenido las tasas. Así que la verdadera pregunta aquí es si (o por cuánto tiempo) en realidad esto puede continuar. Gráfico de Outlook: PMI australiana El impacto de las medidas de política de Agosto es visible en el Manufacturing PMI, el cual ha aumentado a 49,8 en el mes de septiembre a partir de los meses previos cifra de 46,9 en la parte posterior del buen comportamiento de los alimentos y bebidas subsector . Está aún por debajo del nivel de expansión, pero el país se está convirtiendo en muy cerca de revertir esas tendencias. Además, la encuesta de confianza del consumidor se ha trasladado a 102,4, lo que indica un aumento del 1,1 por ciento en comparación con el mes anterior, y esto muestra que la confianza del consumidor está mejorando en las probabilidades más altas de crecimiento fuerte en los próximos doce meses. Estas tendencias ayudan a solidificar la actuación en Australia tanto para los mercados nacionales y de exportación, y esto será el principal catalizador de la inflación hasta el próximo año. El Banco de la Reserva de Australia seguirá observando los datos globales que la economía mundial todavía está tratando de salir de los bosques, y en el camino de las tasas de crecimiento del PIB más sostenibles. Débil crecimiento de China, junto con las crecientes preocupaciones sobre los resultados de las pruebas de resistencia europeas Uniones bancarias podría mantener las tasas de verificación para el corto plazo pero, en general, el camino sigue siendo al alza. A pesar de que todavía se puede decir que el sentimiento nacional en Australia está mejorando, la inflación es constante y la fuerza del mercado de trabajo es desigual en diferentes partes del país. Estas áreas podrían ser las fichas de dominó finales caigan, sin embargo, y los comerciantes de divisas deben posicionarse en el lado largo en AUD / USD en los niveles actuales (cerca de 0,75) en previsión de los próximos mores superiores. Divulgación: E / no tenemos ninguna posición en las existencias mencionadas, y no hay planes para iniciar cualquier posición dentro de las próximas 72 horas. Escribí este artículo a mí mismo, y que expresa mis propias opiniones. No recibo compensación por ello (excepto los de Seeking Alpha). No tengo ninguna relación de negocios con cualquier empresa cuyas acciones se menciona en este artículo.