Bij Major Markets Trading krijgen we regelmatig vragen over de data die is gebruikt voor het samenstellen van onze handelsalgoritmes. Deze vragen gaan vooral over het gebruik van indicatoren. Een handelsalgoritme kan gebaseerd zijn op timing, prijs, hoeveelheid of een set indicatoren. Daarnaast is het echter zo dat andere databronnen (big data) een steeds belangrijkere rol gaan spelen bij het bepalen van (handels)beslissingen.

Big data analytics

Bij big data gaat het om hoeveelheden data die te groot zijn om via reguliere datamanagementsystemen te onderhouden. De hoeveelheid data die wereldwijd wordt opgeslagen groeit exponentieel. Denk maar eens aan alle informatie die consumenten opslaan via sociale media. De overheid en bedrijven slaan ook steeds meer informatie op over hun klanten en gebruikers. Daarnaast gebruiken we steeds meer apparaten die zelfstandig informatie opslaan, beheren en uitwisselen met andere apparaten.

Het is duidelijk dat big data gebruikt kan worden voor vele doeleinden. Ook voor traders en daytraders komt er steeds meer direct bruikbare informatie beschikbaar.

Swarm Intelligence

Een eenvoudig voorbeeld van het gebruik van big data bij het voorspellen van prijsontwikkelingen binnen de financiele markten is swarm intelligence. Bij swarm intelligence worden opgaande of neergaande bewegingen voorspelt op basis van wat mensen zeggen of denken. Voor cryptocurrency markten is Twitter bijvoorbeeld een veelgebruikt platform. Het bedrijf Crypto Analytics heeft heeft hiervoor de Twitter Crypto Swarm Analytics applicatie ontwikkelt, waarmee op basis van bepaalde keywords ontwikkelingen worden voorspelt. Naast het gebruik van Twitter zijn er ook applicaties die gericht zijn op zoekmachines zoals Google.

Major Markets Trading biedt automatische handelssystemen op forex en de Duitse DAX30. Meer informatie over onze handelsalgoritmes vindt u hier.

Leave a comment