通过投资优秀分析技术,企业可以显著提高交易的盈利能力。
数据分析如何协助股票交易
交易是一项有趣且令人兴奋的工作,它提供了以有意义的方式参与市场的最佳借口。使用新的数据分析工具进行有效交易会容易得多。
然而,尽管人们决定成为交易员的原因有很多,但迄今为止最常见的动机是金钱。通过交易来增加收入并没有错,但如果认为这是一种快速致富的方式,那就大错特错了。真正有利可图的交易者知道它根本不是这样运作的。必须利用最新的大数据技术才能在这个复杂的市场中获得竞争优势。
许多初学者购买了社交媒体上虚假的成功故事(有无数穿着名牌服装和跑车的业余交易者的图片,坚称他们的交易使他们一夜之间成为百万富翁)。然而,在绝大多数情况下,这些说法根本不是真的。现实情况是,成功的交易者需要做出精明、明智的决定,以便随着时间的推移建立盈利能力。没有时尚,没有噱头——只有努力工作和深思熟虑的行动。
如果想增加看到回报的机会,请尝试使用这五个数据分析应用程序来跑赢市场。
1. 使用分析工具进行研究
对于交易者来说,这可以说是大数据最重要的用途。需要进行知情交易,如果可以使用大数据工具,这会容易得多。
交易者通常在专注于单一市场时表现最佳,而不是试图同时跟踪多个市场。一些最受欢迎的交易市场包括股票、外汇(又名外汇)、商品和指数。所专注的市场在很大程度上取决于自己的兴趣,以及的财务状况、对风险的态度、计划进行交易的时间以及其他各种因素。
一旦你选择了一个,把你所有的精力都投入到尽可能多的学习上。可以在网上找到大量有用的资源。有认证课程可供注册,或者可以通过观看YouTube视频、收听播客和通过网站学习来采用自学方法。但是,请务必谨慎-有很多交易骗子冒充教育工作者。美国商品期货交易委员会甚至明确警告公众“注意未注册的经纪人和顾问,以及社交媒体平台上的虚假推荐和所谓的交易专家”,以引诱人们参与计划。
2. 通过预测分析风险评分算法了解风险
还应该使用预测分析进行风险管理。可以通过运行复杂的、分析驱动的计算来评估的长期投资回报率目标和与交易相关的风险。
如果无法忍受亏损的想法,请不要进行交易。即使是最成功的交易者也会遭受损失,这没关系。从长远来看,目标只是赚取更多的利润而不是亏损。也就是说,在进行交易之前始终了解交易的风险绝对至关重要。如果没有,可能会遭受比想象的更多的损失。
教育非常重要,因为必须能够理解所有数字、术语和可能的结果,才能真正掌握交易的风险。交易的金融工具也可能有所作为。例如,许多初学者交易者可能听说过差价合约(CFD)交易,并且可能会因为这种熟悉程度而被吸引。然而,正如受监管的交易平台TradeNation指出的那样,与点差交易相比,差价合约交易极其复杂,“可以使用选择的货币进行交易,还可以准确地选择想要在每点下注多少,让完全控制关于你想交易多少”。
3. 使用分析预算工具量入为出
分析工具也非常适合帮助更有效地预算。我们之前谈到了使用大数据制定预算的好处。但是,使用分析来为的交易预算资金也是有益的。
交易的第一条规则是只交易你能承受的损失。这是一项高风险的活动,因此可能会令人难以置信地情绪化。保持冷静和客观是成功的关键,因为这将阻止做出轻率的决定和冒险,绝对不应该这样做。损失是可以预料的,量入为出的交易将最大限度地减少潜在的财务影响。
如果使用杠杆进行交易,这一点尤为重要,因为只需要账户中想要交易金额的一小部分。尽管这可以有效地利用的资金,但杠杆也意味着与投入的资金相比,利润——更重要的是,损失——将被大大放大。因此,这是必须注意的事情,以便了解并坚持自己的极限。
4. 通过机器学习遵循的交易计划
有利可图的交易者将制定交易计划并无论如何都要遵循它。机器学习工具可以让它变得更容易。可以使用最新的机器学习算法更成功地管理的交易。
这将根据的独特风格、风险水平和目标将的个人交易方法写成纸上谈兵。出于这个原因,你永远不应该使用别人的计划,无论他们有多成功。
设置明确的进场和出场规则至关重要,记录的交易细节也很重要,这样就可以找出赢或输的原因并分析的表现。请记住,如果不坚持自己的交易计划,将不知道它是否有效。一旦你知道它失败了,那么你就可以了解什么是有效的并相应地修改它。随着技能水平的提高和市场条件的变化,可能还想更新的计划。
5. 要有耐心
交易是一场马拉松,而不是短跑。不会马上成为一名专业人士,你会在开始你的旅程时不断学习和改进。这意味着如果经历了一连串的损失或意识到的知识仍然存在重大差距,请不要放弃。坚持并有耐心。
交易当然不容易。这需要大量的奉献精神,需要花费大量时间来拓宽知识面,让自己沉浸在趋势和技术中,并观察和收集对市场的见解。没有这个承诺,你成为一名有利可图的交易者的机会很小。但是,如果愿意努力工作,遵循的交易计划并从错误中吸取教训,就有望成为一名更好的交易者,并且希望会开始经常看到利润。
使用大数据保护交易者的优势
大数据可以通过多种方式帮助金融领域。一个好处是使用数据分析来更有效地交易股票。