什么是数据挖掘交易

数据挖掘交易(Data mining trading 简称DMT)是指使用先进的数据分析技术从金融市场的大型数据集中提取有价值的见解和模式，然后应用这些见解来为交易决策提供信息。这就像筛选一座沙山来寻找隐藏的金块。

它的工作原理如下：
数据源：

• 历史市场数据：价格、成交​​量、技术指标、新闻/情绪分析、财务报表、经济数据等
• 替代数据：卫星图像、社交媒体情绪、网络流量、信用卡交易等

• 统计分析：回归、相关、时间序列分析等
• 机器学习：用于识别模式和关系的神经网络和决策树等算法。
• 自然语言处理：从新闻文章、社交媒体帖子和其他文本数据中提取见解。

• 识别有利可图的交易机会：预测市场趋势、发现被低估的资产、检测异常并生成交易信号。
• 开发自动交易策略：构建基于预定义的数据驱动规则执行交易的算法。
• 风险管理：分析潜在风险并优化投资组合配置。

• 客观性：消除决策中的情绪和偏见。
• 速度和效率：处理大型数据集的速度比人工分析快得多。
• 准确性：识别人类可能错过的微妙模式和关系。
• 回溯测试：允许根据历史数据测试交易策略以优化性能。

• 数据挖掘并不是灵丹妙药。它需要对结果进行仔细分析和解释。
• 过去的表现并不一定代表未来的结果。
• 过度拟合（模型对于训练数据变得过于具体）可能会导致预测不准确。
• 市场动态很复杂，受到数据分析范围之外的众多因素的影响。

什么是数据挖掘交易系统(Data mining trading system 简称DMTS) ？

•  -从市场数据中发现模式的过程
• -这个过程必须是自动或半自动的
• -发现的模式必须是有意义的，并能带来一定的统计优势
• -数据总是大量存在的
• -使用一些ML 模型来提取见解

数据挖掘的标准流程：

• -了解市场数据
• -了解战略目标
• -创建目标变量
• -数据清理和预处理（噪音、NaNs、异常值......）
• -特征重要性
• -将数据挖掘方法的流程目标与系统的其他方面（目标、规模、基础设施......）相匹配
• -选择数据挖掘算法
• -执行并存储结果
• -过滤无用规则
• -为下一步执行做好系统准备

DMTS 的一些要点：

• -正交模式是市场的无形之手
• -挖掘不仅仅是为了寻找钻石，也可用作质量控制
• -结合稳健性测试可提高挖掘效果
• -挖掘过程的速度是硬币的一面
• -另一面是能够测试数以百万计的潜在策略
• -过度拟合和市场偏见会让你放弃这种方法

让我们来分析一下最后一点，“过度拟合”，因为这是最关键的部分：

• -过拟合是由于噪声造成的
• -噪声 = 无关的随机市场波动
• -噪声并不能作为可靠的模式做出贡献
• -过拟合会将噪声误认为重要模式并从中学习
• -噪声和市场偏差会使虚假模式在未来失去作用
• -噪声会导致算法做出错误的交易决策