Discussione sull’articolo "Costruire una startup di tecnologia sociale, parte I: Twitta i tuoi segnali MetaTrader 5"
Ci sono così tanti articoli meravigliosi, e la piattaforma MQL5 ha tutto ciò che serve per costruire strategie di trading incredibili e molto altro ancora.
L'unica cosa che manca alla piattaforma è l'"integrazione della programmazione in linguaggio naturale" e i "Big Data" per accelerare l'elaborazione dei linguaggi scritti.
Ci sono così tanti articoli meravigliosi, e la piattaforma MQL5 ha tutto ciò che serve per costruire strategie di trading incredibili e molto altro ancora.
L'unica cosa che manca alla piattaforma è "l'integrazione della programmazione in linguaggio naturale" e i "Big Data" per accelerare l'elaborazione dei linguaggi scritti.
Grazie per il tuo commento! L'idea principale di questo articolo è che il trading robotizzato potrebbe non soddisfare completamente alcuni trader. Se questo è il vostro caso, allora potete prendere in considerazione altri approcci(strumenti di supporto alle decisioni).
Ad esempio, è possibile combinare la potenza di MetaTrader 5 con un pubblico umano di esperti in grado di prendere decisioni sui segnali di trading e di analizzare le conoscenze ottenute. Una soluzione consiste nel catturare le osservazioni degli esperti in un'ontologia web.
Una lettura consigliata su questo argomento è il libro di Roger Penroe "The Emperor's_New_Mind" -> http://en.wikipedia.org/wiki/The_Emperor's_New_Mind
Grazie per il tuo commento! L'idea principale di questo articolo è che il trading robotizzato potrebbe non soddisfare completamente alcuni trader. Se questo è il vostro caso, allora potete prendere in considerazione altri approcci(strumenti di supporto alle decisioni).
Ad esempio, è possibile combinare la potenza di MetaTrader 5 con un pubblico umano di esperti in grado di prendere decisioni sui segnali di trading e di analizzare le conoscenze ottenute. Una soluzione consiste nel catturare le osservazioni degli esperti in un'ontologia web.
Una lettura consigliata su questo argomento è il libro di Roger Penroe "The Emperor's_New_Mind" -> http://en.wikipedia.org/wiki/The_Emperor's_New_Mind
L'utilizzo di vettori di supporto in combinazione con il linguaggio naturale per valutare una persona che parla o anche un rapporto SEC e i dati in uscita insieme ai movimenti di mercato correlati che si aggiornano a una posizione non centralizzata o centralizzata che potrebbe essere utilizzata per interpretare il movimento globale in tutto il mondo è plausibile e ciò che vedo qui è un movimento nella giusta direzione per ottenere modelli multipli per scenari di test. Siete sulla strada giusta, continuate a lavorare bene e per quanto riguarda il vostro modello di business, credo che funzionerà.
Ottima osservazione! Beh, non ho familiarità con i vettori di supporto, quindi al momento non riesco a capire bene come possano essere utilizzati in questo SDSS.
Per quanto riguarda il problema dell'"integrazione della programmazione in linguaggio naturale", si può risolvere catturando prima la conoscenza in un'ontologia web (con RDF o OWL) e poi pubblicando un endpoint SPARQL per eseguire query in "linguaggio naturale", come Wikipedia -> http://dbpedia.org/snorql/
A proposito, c'è un'altra risorsa interessante su questo argomento, intitolata Predicting Crowd Behavior with Big Public Data (Prevedere il comportamento delle folle con i grandi dati pubblici).
Buona osservazione! Beh, non ho familiarità con i vettori di supporto, quindi al momento non riesco a capire bene come potrebbero essere utilizzati in questo SDSS.
Per quanto riguarda il problema dell'"integrazione della programmazione in linguaggio naturale", si può risolvere catturando prima la conoscenza in un'ontologia web (con RDF o OWL) e poi pubblicando un endpoint SPARQL per eseguire query in "linguaggio naturale", come ad esempio Wikipedia -> http://dbpedia.org/snorql/
A proposito, c'è un'altra risorsa interessante su questo argomento, intitolata Predicting Crowd Behavior with Big Public Data (Prevedere il comportamento della folla con i grandi dati pubblici).
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Il nuovo articolo Costruire una startup di tecnologia sociale, parte I: Twitta i tuoi segnali MetaTrader 5 è stato pubblicato:
Oggi impareremo come collegare un terminale MetaTrader 5 con Twitter in modo da poter twittare i segnali di trading dei tuoi EA. Stiamo sviluppando un Social Decision Support System in PHP basato su un servizio web RESTful. Questa idea nasce da una particolare concezione del trading automatico chiamato trading assistito da un computer. Vogliamo che le capacità cognitive dei trader umani filtrino quei segnali di trading che altrimenti verrebbero automaticamente immessi sul mercato dagli Expert Advisor.
Questo articolo si propone di illustrare, attraverso un esempio pratico, come è possibile mettere in comunicazione un terminale MetaTrader 5 con un servizio web esterno. Stiamo twittando i segnali di trading generati da un Expert Advisor.
Questa idea nasce da una particolare concezione del trading automatico chiamato trading assistito da un computer. In poche parole, i computer del XXI secolo non hanno capacità cognitive, ma sono molto bravi a elaborare informazioni ed eseguire dati. Allora perché non costruire sistemi informatici utilizzando cervelli umani come filtri per prendere decisioni? Questo approccio è ispirato al paradigma Human-based computation (HBC), quindi si concentra sulla costruzione di strumenti di supporto decisionale, piuttosto che sulla codifica di algoritmi di decision makers.
Inizialmente avevo pensato di creare un feed RSS con i segnali di trading generati dai miei EA (presumendo che ci sia un sistema di trading sottostante a medio o lungo termine, questa idea non è valida per i sistemi di scalping automatico). Un essere umano con accesso al feed dovrebbe convalidare i miei segnali robotici in base alle circostanze del momento, appena prima di immetterli sul mercato. Tuttavia, mi sono presto reso conto che tutto poteva essere ancora più social e ho pensato tra me e me: 'Perché non pubblicare i miei segnali di trading su Twitter?' Questo mi ha portato a sviluppare questo Social Decision Support System.
Autore: Jordi Bassaganas