Big Data Analytics Beispiel: Swarm Intelligence

Big Data Analytics Beispiel: Swarm Intelligence

Bei Major Markets Trading erhalten wir regelmäßig Fragen zu den Daten, die zur Zusammenstellung unserer Handelsalgorithmen verwendet werden. Diese Fragen betreffen hauptsächlich die Verwendung von Indikatoren. Ein Handelsalgorithmus kann auf Timing, Preis, Menge oder einer Reihe von Indikatoren basieren. Darüber hinaus spielen andere Datenquellen (Big Data) eine immer wichtigere Rolle bei der Bestimmung von (Handels-)Entscheidungen.

Großdatenanalyse

Big data sind Datenmengen, die zu groß sind, um über reguläre Datenmanagementsysteme gepflegt zu werden. Die Menge der weltweit gespeicherten Daten wächst exponentiell. Man denke nur an all die Informationen, die die Verbraucher über Social Media speichern. Auch die Regierung und die Unternehmen speichern immer mehr Informationen über ihre Kunden und Nutzer. Darüber hinaus setzen wir immer mehr Geräte ein, die Informationen unabhängig voneinander mit anderen Geräten speichern, verwalten und austauschen.

Es ist klar, dass große Datenmengen für viele Zwecke genutzt werden können. Auch für Trader und Daytrader werden immer mehr direkt nutzbare Informationen verfügbar.

Swarm Intelligence

Ein einfaches Beispiel für die Verwendung großer Datenmengen bei der Vorhersage von Preisentwicklungen an den Finanzmärkten ist die Schwarmintelligenz. Mit Schwarmintelligenz werden Aufwärts- oder Abwärtsbewegungen vorhergesagt, basierend auf dem, was die Menschen sagen oder denken. Für Kryptowährungsmärkte ist beispielsweise Twitter eine weit verbreitete Plattform. Die Firma Crypto Analytics hat die Anwendung Twitter Crypto Swarm Analytics entwickelt, die Entwicklungen anhand bestimmter Keywords prognostiziert. Neben der Nutzung von Twitter gibt es auch Anwendungen, die sich an Suchmaschinen wie Google richten.

Major Markets Trading bietet automatische Handelssysteme auf dem Devisenmarkt und dem deutschen DAX30. Weitere Informationen zu unseren Handelsalgorithmen finden Sie hier.

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