特徴の重要度は確認しなかったのですか? なんだか
| Net_NonComm,0.0,0.0 | |||
| Net_Comm,0.0,0.0 | |||
| Net_Lev_Money,0.0,0.0 | |||
| Net_Asset_Mgr,0.0,0.0 | |||
| Net_NonComm_lag1,0.0,0.0 | |||
| Net_NonComm_change,0.0,0.0 | |||
| Net_Comm_lag1,0.0,0.0 | |||
| Net_Comm_change,0.0,0.0 | |||
| Net_Lev_Money_lag1,0.0,0.0 | |||
| Net_Lev_Money_change,0.0,0.0 | |||
| Net_Asset_Mgr_lag1,0.0,0.0 | |||
| Net_Asset_Mgr_change,0.0,0.0 | |||
取引の機会を逃しています。
- 無料取引アプリ
- 8千を超えるシグナルをコピー
- 金融ニュースで金融マーケットを探索
新しい記事「PythonによるCFTCデータマイニングとAIモデルの構築」はパブリッシュされました:
FX市場で成功するためには、テクニカル分析だけでなくファンダメンタル要因の考慮も必要です。あまり注目されていませんが価値の高い情報源としてCFTCレポート(COTおよびTFF)があり、これらは主要な市場参加者のポジションを明らかにし、機関投資家の行動を評価することを可能にします。
外国為替市場は世界最大の市場ですが、その高いボラティリティのため予測は困難です。COT/TFFレポートはスマートマネーの動向を把握する手がかりを提供し、隠れた市場トレンドの発見に役立ちます。
提案するアプローチは、COT/TFFデータと市場価格をPythonモデルに統合し、MetaTrader 5による自動取引と組み合わせるものです。これにより、分析から実行へ、遅延や人手の介入なしに移行できます。
作者: Yevgeniy Koshtenko