Discussione sull’articolo "Analisi dell'impatto delle condizioni meteorologiche sulle valute dei paesi agricoli utilizzando Python"
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Il nuovo articolo Analisi dell'impatto delle condizioni meteorologiche sulle valute dei paesi agricoli utilizzando Python è stato pubblicato:
Il professor Edward Saykin dell'Università del Michigan, conducendo uno studio nel 2023, ha dimostrato che nei giorni di pioggia i trader prendono decisioni che sono più moderate del 27% rispetto ai giorni di sole.
Ciò è particolarmente evidente nei maggiori centri finanziari. Nei giorni in cui le temperature superano i 30°C, i volumi di scambio alla Borsa di New York diminuiscono in media di circa il 15%. Sulle borse asiatiche, la pressione atmosferica inferiore a 740 mm Hg è correlata a un aumento della volatilità. Lunghi periodi di maltempo a Londra portano a un notevole aumento della domanda di beni rifugio.
In questo articolo, partiremo dalla raccolta dei dati meteorologici e arriveremo a creare un sistema di trading completo che analizza i fattori meteorologici. Il nostro lavoro si basa su dati di trading reali degli ultimi cinque anni provenienti dai principali centri finanziari mondiali: New York, Londra, Tokyo, Hong Kong e Francoforte. Utilizzando strumenti di analisi dei dati e di apprendimento automatico moderni, otterremo segnali di trading reali dalle osservazioni meteorologiche.
Autore: Yevgeniy Koshtenko