حسابي التداول ما هو حسابي التداول حسابي التداول، ويشار إلى البرودة؛ الصقيع التداول والمتاجرة الصندوق الأسود، هو نظام التداول التي تستخدم النماذج والصيغ الرياضية المتقدمة والمعقدة لاتخاذ قرارات عالية السرعة والمعاملات في الأسواق المالية أيضا. ينطوي تداول حسابي استخدام برامج الكمبيوتر سريعة وخوارزميات معقدة لخلق وتحديد استراتيجيات التداول لتحقيق عوائد مجزية. كسر حسابي تجارة بعض استراتيجيات الاستثمار واستراتيجيات التداول مثل التحكيم. ويمكن تعزيز intermarket نشر، صناعة السوق، والمضاربة من خلال تداول حسابي. يمكن منصات إلكترونية تعمل تماما استراتيجيات الاستثمار والتجارة من خلال تداول حسابي. على هذا النحو، والخوارزميات هي قادرة على تنفيذ تعليمات التداول في ظل ظروف معينة في السعر والحجم والتوقيت. يستخدم استخدام التداول حسابي الأكثر شيوعا من قبل المستثمرين المؤسساتيين كبير بسبب كمية كبيرة من الأسهم التي يشترونها كل يوم. خوارزميات معقدة تسمح هؤلاء المستثمرين للحصول على أفضل سعر ممكن دون أن يؤثر ذلك بشكل كبير سعر السهم الصورة وزيادة تكاليف الشراء. التحكيم التحكيم هو الفرق من أسعار السوق بين كيانين مختلفين. يمارس التحكيم عادة في الشركات العالمية. على سبيل المثال، الشركات قادرة على الاستفادة من إمدادات أرخص أو العمل من بلدان أخرى. هذه الشركات قادرة على خفض التكاليف وزيادة الأرباح. ويمكن أيضا أن تستخدم التحكيم في تجارة S P العقود الآجلة، وتوفير فرصة للموازنة. سرعة عالية تداول حسابي يمكن أن تتبع هذه الحركات والاستفادة من فروق الأسعار. التداول قبل مدخرات صندوق مؤشر إعادة التوازن التقاعد مثل صناديق التقاعد تستثمر معظمها في صناديق الاستثمار المشترك. يتم تعديل صناديق المؤشرات صناديق الاستثمار بانتظام لتتناسب مع الأسعار الجديدة من الأصول الأساسية للصندوق الصورة. قبل أن يحدث هذا، يتم تشغيل تعليمات التداول المبرمجة مسبقا بواسطة الاستراتيجيات التي تدعمها التداول حسابي، والتي يمكن نقل الأرباح من قبل المستثمرين للتجار حسابي. يعني سحب بعد الإنقلاب المتوسط هو طريقة رياضية أن يحسب متوسط ارتفاع وانخفاض الاسعار مؤقتة أمن الصورة. تداول حسابي يحسب هذا المعدل والربح المحتمل من حركة السعر أمن الصورة لأنها إما يذهب بعيدا أو يذهب في اتجاه متوسط السعر. سلخ فروة الرأس ربح السماسرة من التداول في العطاءات نسأل انتشار بأسرع مرات عديدة محتملة في اليوم. يجب أن تكون تحركات الأسعار أقل من انتشار أمن الصورة. هذه الحركات تحدث في غضون دقائق أو أقل، وبالتالي فإن الحاجة إلى اتخاذ قرارات سريعة، والتي يمكن أن يكون الأمثل من خلال صيغ التداول حسابي. وتشمل الاستراتيجيات الأخرى الأمثل في التداول حسابي تخفيض تكلفة المعاملات وغيرها من الاستراتيجيات المتعلقة حمامات المظلمة. والسندات، وبدون تاريخ الاستحقاق. سندات دائمة لا يمكن استبدال ولكن تدفع دفق مستمر من الفائدة إلى الأبد. قليلا من ال. الأول من سلسلة من السنوات في المؤشر الاقتصادي أو المالي. ومن المقرر عقد سنة الأساس عادة إلى مستوى التعسفي من 1. السندات التي يمكن تحويلها إلى مبلغ محدد مسبقا من أسهم الشركة ق في أوقات معينة خلال حياتها، عادة. عودة الزائدة أن الاستثمار في سوق الأوراق المالية يوفر أكثر من المعدل الخالي من المخاطر، مثل العائد من السندات الحكومية. مؤشر 500 أسهم اختار لحجم السوق والسيولة وتجمع صناعة، من بين عوامل أخرى. ستاندرد بورز 500 تم تصميم. استخدام الخوارزميات الجينية لتوقعات الأسواق المالية تحميل لاعب. اقترح بيرتون في كتابه، وعشوائية السير في وول ستريت، (1973) التي، قرد معصوب العينين رمي السهام في صفحات المالية صحيفة الصورة يمكن اختيار مجموعة من شأنها أن تفعل فضلا عن واحد تم اختيارها بعناية من قبل الخبراء. في حين تطور قد جعلت الرجل لا أكثر ذكاء في اختيار الأسهم، تشارلز داروين نظرية ديها فعالة جدا عند تطبيقها بصورة مباشرة. (لمساعدتك في اختيار الأسهم، وتحقق من كيفية اختيار الأسهم.) ما هي الخوارزميات الجينية الخوارزميات الجينية (غاز) هي حل مشكلة الطرق (أو الاستدلال) التي تحاكي عملية التطور الطبيعي. على عكس الشبكات العصبية الاصطناعية (الشبكات العصبية الصناعية)، مصممة للعمل مثل الخلايا العصبية في الدماغ، وهذه الخوارزميات الاستفادة من المفاهيم الانتقاء الطبيعي لتحديد أفضل حل للمشكلة. ونتيجة لذلك، يتم استخدام الخوارزميات الجينية شيوعا كما محسني أن ضبط المعلمات إلى تقليل أو زيادة حد ردود الفعل، ومن ثم يمكن استخدامها بشكل مستقل أو في بناء وANN. في الأسواق المالية. وتستخدم خوارزميات الجينية الأكثر شيوعا للعثور على أفضل القيم مجموعة من المعلمات في قاعدة التداول، وأنها يمكن أن تكون في صلب نماذج ANN تهدف إلى اختيار الأسهم وتحديد الصفقات. وقد أظهرت العديد من الدراسات أن هذه الأساليب يمكن أن يكون فعالا، بما في ذلك الخوارزميات الجينية: نشأة الأوراق المالية التقييم (2004) راما، وتطبيقات الخوارزميات الجينية في سوق الأسهم بيانات التعدين الأمثل (2004) لين، تساو، وانغ تشانغ. (لمعرفة المزيد عن ANN، انظر الشبكات العصبية: أرباح التنبؤ) كيف يتم إنشاء الخوارزميات الجينية الوراثية الخوارزميات العمل رياضيا باستخدام ناقلات، والتي هي الكميات التي لديهم اتجاه وحجم. وتمثل المعلمات لكل قاعدة التداول مع ناقل واحد الابعاد التي يمكن النظر إليها على أنها كروموسوم من حيث الوراثية. وفي الوقت نفسه، فإن القيم المستخدمة في كل معلمة يمكن اعتبار الجينات، والتي يتم تعديلها باستخدام الانتقاء الطبيعي. على سبيل المثال، قاعدة التداول قد تنطوي على استخدام معايير مختلفة مثل المتوسط المتحرك التقارب الاختلاف (MACD). المتوسط المتحرك الأسي (EMA) ومؤشر الستوكاستك. سوف ثم قيم الإدخال إلى هذه المعايير بهدف تحقيق أقصى قدر من الأرباح الصافية خوارزمية وراثية. مع مرور الوقت، وإدخال تغييرات صغيرة وتلك التي يكون لها تأثير يستحسن يتم الاحتفاظ للجيل القادم. هناك ثلاثة أنواع من العمليات الجينية التي يمكن بعد ذلك أن يؤديها: عمليات الانتقال تمثل استنساخ وكروس البيولوجي ينظر في علم الأحياء، حيث يأخذ الطفل على خصائص معينة من والديه. وتمثل طفرات تحور البيولوجية وتستخدم للحفاظ على التنوع الجيني من جيل واحد من السكان إلى أخرى عن طريق إدخال تغييرات صغيرة عشوائية. التحديدات هي المرحلة التي يتم اختيار الجينوم فردية من السكان للتربية في وقت لاحق (إعادة التركيب أو التقاطع). ثم يتم استخدام هذه الشركات الثلاث في عملية خمس خطوات: تهيئة السكان بشكل عشوائي، حيث أن كل كروموسوم ون - length، مع ن يجري عدد من المعلمات. وهذا هو، وأنشأت عددا عشوائية من المعلمات مع عناصر ن لكل منهما. تحديد الكروموسومات، أو معلمات، التي تزيد النتائج المرجوة (صافي الربح المفترض). تطبيق طفرة أو كروس المشغلين للوالدين اختيار وتوليد ذرية. تتحد ذرية وعدد السكان الحالي لتشكيل السكان الجدد مع المشغل الاختيار. كرر الخطوات من 2-4. مع مرور الوقت، هذه العملية سوف تؤدي في الكروموسومات مواتية على نحو متزايد (أو المعلمات) لاستخدامها في قاعدة التداول. ثم يتم إنهاء عملية عند تحقق معايير توقف، التي يمكن أن تشمل إدارة الوقت، واللياقة البدنية، وعدد من الأجيال أو غيرها من المعايير. (لمعرفة المزيد عن MACD، قراءة التداول الماكد الاختلاف.) باستخدام الخوارزميات الجينية في التداول بينما تستخدم خوارزميات الجينية في المقام الأول من قبل التجار الكمي المؤسسي. يمكن للتجار الأفراد تسخير قوة الخوارزميات الجينية - من دون شهادة البكالوريوس في الرياضيات المتقدمة - باستخدام عدة حزم البرمجيات في السوق. وتتراوح هذه الحلول من حزم البرمجيات مستقل الموجهة نحو الأسواق المالية إلى Microsoft Excel الوظائف الإضافية التي يمكن أن تسهل المزيد من التدريب العملي على التحليل. عند استخدام هذه التطبيقات، يمكن للتجار تحديد مجموعة من المعايير التي يتم بعد ذلك الأمثل باستخدام الخوارزمية الجينية ومجموعة من البيانات التاريخية. يمكن لبعض التطبيقات المثلى التي تستخدم المعلمات والقيم بالنسبة لهم، في حين أن البعض الآخر يركز في المقام الأول على مجرد تحقيق الاستفادة المثلى من القيم لمجموعة معينة من المعلمات. (لمعرفة المزيد عن هذه الاستراتيجيات برنامج المشتقة، انظر السلطة من الصفقات البرنامج). نصائح للتحسين هامة والخدع المنحنى المناسب (أكثر من المناسب)، وتصميم نظام التداول حول البيانات التاريخية بدلا من تحديد السلوك للتكرار، يمثل خطرا محتملا لتجار باستخدام الخوارزميات الجينية. أي نظام التداول باستخدام الغاز يجب أن تكون إلى الأمام اختبار على الورق قبل الاستخدام مباشرة. اختيار المعلمات هو جزء مهم من هذه العملية، ويجب أن التجار يسعون إلى المعلمات التي ترتبط مع التغيرات في سعر ورقة مالية معينة. على سبيل المثال، في محاولة من المؤشرات المختلفة ومعرفة ما إذا كان أي يبدو أن ترتبط مع تحول السوق الرئيسية. الخوارزميات الوراثية خط القاع هي طرق فريدة من نوعها على حل المشاكل المعقدة عن طريق تسخير قوة الطبيعة. من خلال تطبيق هذه الأساليب لتوقع أسعار الأوراق المالية، يمكن للتجار تحسين قواعد التداول عن طريق تحديد أفضل القيم لاستخدام لكل معلمة لأمن معين. ومع ذلك، هذه الخوارزميات ليست هي الكأس المقدسة، والتجار يجب أن نكون حذرين في اختيار المعلمات الصحيحة وليس منحنى صالح (على صالح). (لقراءة المزيد عن السوق، وتحقق من الاستماع إلى السوق، وليس المثقفون ه.) تداول في البيانات الطبية: هل هذا الصداع أو فرصة لعلم الأمراض والمختبرات السريرية تاريخ النشر: 25 أبريل تم إدخال 2016 التشريعات التي، في حال إقراره ، من شأنه أن يكفل المستهلكين الصحية لديهم الفرصة لرؤية والمعلومات الصحيحة التي عقدت من قبل وسطاء البيانات عندما يتعلق الأمر خصوصية المريض، الأطباء ومديري المختبرات الطبية قد يكون إنفاق المزيد من الوقت معالجة مشكلة متنامية مع بيانات المريض مختبراتهم خلق وتخزينها. سماسرة البيانات طرف ثالث يريدون وضع أنفسهم لجمع بيانات الرعاية الصحية في المصدر بحيث يمكنهم اجتثاث التعرف عليه وبيعه للأطراف المعنية. سماسرة البيانات الكيانات التجارية التي تقوم بجمع وتجميع وو / أو الحفاظ على المعلومات الشخصية عن الأفراد. كما أنها تبيع أو توفير وصول طرف ثالث على المعلومات وشرح خدمة أبحاث الكونغرس. وكالة السلطة التشريعية التي توفر السياسات والتحليل القانوني لكل أعضاء ولجان مجلس النواب ومجلس الشيوخ في الكونغرس الأميركي، بغض النظر عن الانتماء الحزبي. يمكن شراء شركات الأدوية، الشركات المصنعة للأجهزة الطبية، وغيرها من الشركات بيانات من أنواع مختلفة من السماسرة البيانات، مثل المعلومات وتحليلها، وشركات التكنولوجيا قال. البيانات التي تم شراؤها بعد ذلك يمكن أن تستمر لتوجيه الاستثمارات الصناعة أو إطلاق حملات المخدرات التسويق. تجارة البيانات الطبية هي إذا بيغ علم الأمراض الأعمال وقادة المختبرات الطبية الذين يشعرون بعدم الارتياح مع هذا تدفق البيانات على ما يبدو ليست وحدها. لقد وجدت قلق متزايد بشأن بيع توسيع المعلومات الطبية ليس فقط بين المدافعين عن الخصوصية ولكن من بين عاملون في صناعة الصحة كذلك، كتب آدم تانر في مقال مكتوب لمجلة ساينتفيك أمريكان. تانر هو زميل في معهد جامعة هارفارد الصورة لالكمي العلوم الاجتماعية. والأعمال الصحة تجميع البيانات والسماسرة بيانات الرافعة المالية الحصول على معلومات طولية من مئات الملايين من المستشفى والطبيب وصفة طبية السجلات والتأمين المطالبات وتقارير الفحص المخبري الطبي، وأوضح تانر. منذ البيانات المختبرية السريرية تشكل جزءا كبيرا من السجلات صحة المرضى والجماعات علم الأمراض والمختبرات السريرية لها مصلحة في كيفية يعتاد البيانات التي جمعها. الشركات بيانات مجهولة المصدر البيانات (مع ملاحظة الوحيد الولادة العام، الجنس، الرمز البريدي جزئي، وأسماء الأطباء) قبل بيعه. وبالتالي، وفقا لتانر، قواعد الخصوصية الطبية الولايات المتحدة غير قابلة للتطبيق. فايزر تنفق سنويا 12 مليون لشراء البيانات الصحية من مصادر متنوعة بما في ذلك IMS الصحة. وقال مارك بيرغر. فايزر الصورة نائب رئيس ريال مدريد البيانات العالمية وتحليلات، في المادة العلمية الأمريكية. IMS الصحة (IMS)، وهي شركة تكنولوجيا المعلومات والعالمية الموجودة في دانبري، كونيتيكت تقول انها تهدف إلى تزويد العملاء (شركات الأدوية وصحة المستهلك، الشركات المصنعة للأجهزة الطبية، ومقدمي الخدمات، ودافعي، والوكالات الحكومية) مع حلول لقياس وتحسين الأداء . حصل IMS 2921 مليون في عام 2015، ويتوقع حدوث 10-12 الزيادة في الإيرادات هذا العام، وفقا للبيان. آدم تانر (أعلاه) هو زميل في معهد هارفارد الصورة لالكمي العلوم الاجتماعية. في مقابلة مع هارفارد الجريدة المتعلقة كتاب كتب على جمع البيانات المستهلك، وقال تانر أنه يريد المستهلكين على فهم كيفية جمع البيانات عنها باستمرار، وبعد ذلك، في المقابل، أن تقرر كيفية تبادل المعلومات وفقا لالمستوى الذي مريحة. (صور حقوق النشر: جامعة هارفارد الجريدة الرسمية) وكالات الحكومة في الوزن وكالات الحكومة تدعو للمساءلة والشفافية من قبل وسطاء البيانات. في العام الماضي قدم أربعة من أعضاء مجلس الشيوخ الأمريكي المساءلة وسيط البيانات وقانون الشفافية للعام 2015. ويحظر السماسرة البيانات من الحصول على أو التسبب في الكشف عن المعلومات الشخصية، أو أي معلومات أخرى تتعلق بأي شخص، عن طريق جعل، أو بيانات مزورة وهمية كاذبة أو التمثيل . هو الحصول على أسهل وأسهل للتعرف على الأشخاص من البيانات المجهولة المصدر، تشيسلي ريتشاردز، دكتوراه في الطب. وقال نائب مدير مكتب الصحة العامة الخدمات العلمية، مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها مجلة ساينتفيك أمريكان. في تقرير الحواسيب 2015 على التشريع المقترح، وجمعية التسويق المباشر (DMA)، وهي منظمة التجارة للمستخدمين والموردين في قاعدة البيانات المباشرة ومجالات التسويق التفاعلي، أعلن لا حاجة للتشريع. وأشار DMA إلى ثلاث 2014 التحقيقات في صناعة وسيط البيانات عن طريق لجنة التجارة الاتحادية (FTC)، ومكتب المحاسبة الحكومي الأمريكي (غاو) والتجارة في مجلس الشيوخ، جنة العلوم والنقل، والتي، وفقا لثم DMA نائب رئيس راشيل الشؤون الحكومية توماس. وجدت أدلة كافية على ارتكاب مخالفات في هذه الصناعة. بالإضافة إلى ذلك، النقاب عن المستهلك بيل الخصوصية لحقوق العام الماضي من قبل إدارة أوباما، حاول جعل حماية واضحة للمستهلكين وزيادة اليقين بالنسبة للشركات. المستهلكين، تعلن الوثيقة، الحق في: 1) ممارسة الرقابة على المنظمات البيانات جمع منهم، وكيف يتم استخدام البيانات 2) فهم المعلومات حول الخصوصية والأمن 3) يتوقعون المنظمات جمع واستخدام والكشف عن البيانات الشخصية بطرق تتفق مع السياق الذي قدمت عليه والوقود البيانات الكبيرة الشركات الكبرى وباختصار، والظلام يوميا قد بحث في وقت سابق، أن المشاريع الصحية البيانات الكبيرة لديهم أهداف أخرى من تحسين نتائج الرعاية وخفض التكاليف. البيانات الطبية بما في ذلك تقارير التحاليل المخبرية السريرية تدفع الشركات النجاح، وإطلاق الحملات التسويقية، مما أثار مخاوف الخصوصية، وتحفيز التشريعات ممكن. دونا ماري Pocius
No comments:
Post a Comment