Mais uma vez, ótimo material, Ndawa, fascinante, que me faz querer dar uma olhada em outras fontes de big data. Embora esteja bem escrito e seja claro, talvez eu demore um pouco para digeri-lo. Muito obrigado por compartilhar. Ter os arquivos Jupiter é uma ajuda fantástica. Não tenho certeza se isso faz diferença, mas talvez seja aconselhável higienizar os caminhos dos arquivos nos arquivos jupiter, por exemplo, C:\\\\Users\\\\<Your Username>\\\\<Your Location>\\\\jupyter-notebooks\\\\AlternativeData\\\\Alternative Data.csv'
didei didei ouro, o petróleo e o gás?
Sim, Didei, é exatamente essa a ideia.
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Novo artigo Ganhe Uma Vantagem Sobre Qualquer Mercado foi publicado:
Aprenda como você pode se destacar em qualquer mercado que deseja negociar, independentemente do seu nível atual de habilidade.
Hoje, vamos desenvolver uma estratégia de trading robusta, projetada para fornecer aos traders uma vantagem competitiva significativa em diversos mercados. Enquanto os participantes convencionais do mercado dependem exclusivamente de uma combinação de dados relacionados a preços, indicadores técnicos e anúncios públicos para tomada de decisão, nossa estratégia adota uma abordagem inovadora, aproveitando fontes de dados alternativas que permanecem em grande parte inexploradas pela maioria.
A premissa por trás de nossa estratégia reside na integração de dados alternativos, uma opção frequentemente negligenciada pelos participantes convencionais do mercado. Ao aproveitar essas fontes de dados inexploradas e aplicar técnicas de machine learning, podemos nos posicionar para obter insights e perspectivas exclusivas para nossa estratégia.
Em nossa exploração, examinaremos os dados fornecidos pelo Federal Reserve Bank de St. Louis, aproveitando especificamente seu banco de dados econométrico de séries temporais conhecido como FRED. O FRED está acessível ao público a qualquer momento e, sem dúvida, oferece dados cruciais para a tomada de decisões informadas no trading. Além disso, dados provenientes de bancos centrais, como o Fed de St. Louis, muitas vezes servem como indicadores principais, aprimorando nossa capacidade de determinar entradas e saídas de forma eficaz.
Além disso, esses dados são imunes à manipulação externa, tornando-os candidatos ideais para integração em nossa estratégia de trading.
Este artigo pretende servir como um guia prático, demonstrando a fácil utilização de Python e MetaTrader 5 para construir estratégias de trading de ponta. Nosso compromisso com a clareza e simplicidade garante que cada aspecto seja explicado de forma clara, permitindo que os leitores compreendam nossa abordagem sem dificuldades e comecem hoje mesmo!
Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana