Dataminingbias verwijst naar een veronderstelling van belang die een handelaar toekent aan een gebeurtenis op de financiële markten Financiële markten, zoals de naam zelf aangeeft, zijn een soort marktplaats die een weg biedt voor de verkoop en aankoop van activa zoals obligaties, aandelen , deviezen en derivaten. Vaak worden ze met verschillende namen genoemd, waaronder 'Wall Street' en 'kapitaalmarkt', maar ze betekenen allemaal nog steeds hetzelfde. dat was eigenlijk een gevolg van toeval of onvoorziene gebeurtenissen. De vooringenomenheid van datamining wordt voor veel analisten als een "verraderlijke bedreiging" beschouwd, omdat het zowel handelaren als analisten kan besluipen tijdens de onderzoeksprocessen die handelaren en investeerders ertoe aanzetten om hun spel op de markt te spelen.
Als vooringenomenheid op het gebied van datamining niet wordt onderkend en in toom gehouden, leidt dit op zijn best tot scheve resultaten en een paar onverstandige keuzes. In het ergste geval kan het er echter toe leiden dat een handelaar of marktanalist een volledig gebrekkige handelsstrategie ontwikkelt en volgt Zes essentiële vaardigheden van Master Traders Vrijwel iedereen kan een handelaar worden, maar om een van de master traders te zijn, is meer nodig dan alleen investeringskapitaal en een driedelig pak. Houd in gedachten: er is een zee van individuen die zich willen aansluiten bij de gelederen van meesterhandelaren en het soort geld mee naar huis willen nemen dat bij die titel hoort. , wat een financiële ramp kan betekenen.
Wat is datamining?
Datamining is een aloud proces van onderzoek en analyse van substantiële hoeveelheden data of informatie. Voor handelaren en marktanalisten is datamining het proces waarmee bewegingen in de markt worden gevolgd, patronen Driehoekpatronen - Technische analyse De driehoekspatronen zijn gangbare grafiekpatronen die elke handelaar zou moeten kennen. Driehoekspatronen zijn belangrijk omdat ze de voortzetting van een bullish of bearish markt aangeven. Ze kunnen een handelaar ook helpen bij het signaleren van een marktomkering. worden geïdentificeerd en mogelijke wendingen of veranderingen in de marktrichting kunnen worden geïdentificeerd en er kan naar worden gehandeld. Het is een van de belangrijkste processen die handelaren en analisten gebruiken om de meest voordelige transacties uit te voeren.
De bias van datamining sluipt langzaam naar binnen wanneer anomalieën of gebeurtenissen in de markt meer gewicht of belang krijgen dan ze verdienen. Een handelaar kan op een dergelijke manier handelen en een negatief resultaat behalen - hetzij door een gebrek aan gewenste winst of, erger nog, door het verlies van zijn of haar initiële investering.
De grootste bedreiging met dergelijke vooringenomenheid is wanneer een of meer handelaren hun volledige handelsstrategie opstellen en plannen maken voor verkeerd begrepen marktgebeurtenissen, wat vaak leidt tot aanzienlijke tijd- en financiële verliezen.
Hoe dataminingbias zich ontwikkelt
Er zijn twee primaire boosdoeners die leiden tot vooringenomenheid bij datamining - twee aspecten die optreden tijdens het dataminingproces van een handelaar.
Het eerste aspect is de neiging tot willekeur. Monte Carlo-simulatie Monte Carlo-simulatie is een statistische methode die wordt toegepast bij het modelleren van de waarschijnlijkheid van verschillende uitkomsten in een probleem dat niet eenvoudig kan worden opgelost vanwege de interferentie van een willekeurige variabele. binnen een dataset . Wanneer een handelaar naar marktgegevens kijkt, zal de dataset inherent een zekere willekeur bezitten - uitschieters of bewegingen die niet noodzakelijk in lijn zijn met andere marktbewegingen of gebeurtenissen.
Handelaren lopen soms in de val door een enkele uitbijter te onderzoeken en, omdat deze niet op zijn plaats lijkt, vast te stellen dat deze meer gewicht verdient dan de andere gegevens in de reeks. Naar aanleiding van een dergelijke waarneming kunnen in eerste instantie winstgevend blijken te zijn.
Dit is waar de tweede kwestie van vooringenomenheid om de hoek komt kijken; Handelaren raken bevooroordeeld door het feit dat ze op een gegeven moment op een uitbijter hebben gehandeld en dat bleek vruchtbaar. Helaas kan het hen daarom tot de conclusie leiden dat alle uitschieters een bepaald of hoog belang moeten hebben.
Het probleem wordt ook wel sequentiële vergelijking of sequentiële selectie genoemd - steeds weer een uitbijter of soortgelijke uitbijter kiezen, ervan uitgaande dat deze dezelfde betekenis heeft als de eerste. De realiteit is dat hoe meer uitschieters de handelaar selecteert of ernaar handelt, hoe kleiner en kleiner de waarschijnlijkheid van significantie is dat de afgelegen gegevens daadwerkelijk bevatten.
Belangrijkste leerpunten
Nu technologie is wat het is, kunnen handelaren en analisten een verscheidenheid aan tools en programma's gebruiken, wat betekent dat de informatie of datasets waartoe ze toegang hebben enorm is.
Het hebben van veel informatie kan goed zijn. Hoe meer gegevens er echter zijn om te ontginnen, hoe groter de kans dat er bias voor datamining optreedt. Het is belangrijk voor handelaren en analisten om zich bewust te zijn van de mogelijkheid van vooringenomenheid en om hun strategieën onder controle te houden voordat ze significante inzetten doen.
Aanvullende bronnen
Finance is de officiële aanbieder van de wereldwijde Financial Modelling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-certificering Sluit je aan bij 350.600+ studenten die werken voor bedrijven als Amazon, JP Morgan en Ferrari-certificeringsprogramma, ontworpen om iedereen te helpen een financiële analist van wereldklasse te worden . Om te blijven leren en uw carrière vooruit te helpen, zijn de onderstaande aanvullende financiële bronnen nuttig:
- Data Assets Data Assets Data assets verwijzen naar een systeem, applicatie-outputbestand, document, database of webpagina die bedrijven gebruiken om inkomsten te genereren. Gegevensactiva zijn enkele van de
- Gegevensbronnen in financiële modellering Gegevensbronnen in financiële modellering Het verzamelen en gebruiken van de juiste gegevensbronnen bij financiële modellering is cruciaal voor het succes van een bedrijf. Financiële modellering vereist het verzamelen van en
- Voorspellingsmethoden Voorspellingsmethoden Topvoorspellingsmethoden. In dit artikel leggen we vier soorten inkomstenvoorspellingsmethoden uit die financiële analisten gebruiken om toekomstige inkomsten te voorspellen.
- Kwantitatieve analyse Kwantitatieve analyse Kwantitatieve analyse is het proces van het verzamelen en evalueren van meetbare en verifieerbare gegevens zoals inkomsten, marktaandeel en lonen om het gedrag en de prestaties van een bedrijf te begrijpen. In het tijdperk van datatechnologie wordt kwantitatieve analyse beschouwd als de voorkeursbenadering voor het nemen van geïnformeerde beslissingen.
