пятница, 22 июня 2018 г.

Fonte de dados forex


ESTRATÉGIA FOREX.
REMINISCÊNCIAS DE UM OPERADOR DE NEGOCIAÇÃO.
Encontrando uma boa fonte de dados históricos.
No último artigo, apresentamos a idéia de construir sistemas de negociação robustos para câmbio e comparamos algumas das características dos mercados FX e Futures, com o FX possuindo um comportamento único, mas também não aleatório. Este artigo agora explora o primeiro grande desafio de construir um sistema, ou seja, construir um banco de dados histórico confiável:
Se estivéssemos discutindo os mercados de futuros, isso seria relativamente simples, pois existe apenas um preço negociado a qualquer momento com um volume específico, que está prontamente disponível, direto de quase todas as bolsas de futuros relevantes, bem como de terceiros. O mercado FX é bastante original:
Embora seja, de longe, o mercado mais líquido do mundo, também é o mais fragmentado. Sem troca central, cada banco faz seu próprio preço, para cada par de moedas. Portanto, em qualquer momento, a EURUSD pode, teoricamente, ser citada como 1.3340 / 42 em um banco, 1.3339 / 41 em outra e 1.3341 / 43 em um terceiro, cada uma com sua própria plataforma de negociação eletrônica, comercializada ou possuída, também conhecida como um ECN (Electronic Communication Network). Há também um número crescente de ECN concorrentes de liquidez, onde & lsquo; buy side & rsquo; As contrapartes podem enviar seus próprios preços nos sistemas. Isso torna impossível obter uma imagem verdadeiramente completa, limpa e precisa dos preços FX intradiários. No entanto, mesmo o mercado eletrônico atual e fragmentado é um salto quântico, apenas dos últimos anos:
No início & ndash; Corretores de voz.
Antes da ECNs existiam, a maioria das operações de FX foi feita por telefone, com um comerciante sentado em um & lsquo; spot & rsquo; mesa, como o autor já era, com meia dúzia de caixas de corretores e rsquo; todos gritavam os preços. Por exemplo, um & lsquo; Dollar Mark & ​​rsquo; (US Dollar v German Deutsche Mark) (o autor antecipa o Euro) pode ter uma caixa de corretores gritando, & ldquo; trinta, trinta e cinco, em cinco? e outro, & ldquo; trinta, trinta e quatro, três por cinco & rdquo; etc., com o & lsquo; three by five & rsquo; denotando o tamanho, em milhões, de que o preço era bom e o & lsquo; grande figura & rsquo; não citado como era conhecido por todos os envolvidos.
Cada comerciante, por cada par de moedas, teria uma série de caixas gritando preços semelhantes e, portanto, a imagem clássica do ar andalheiro de um banco, sendo uma cacofonia de som. A realidade é muito diferente nos dias de hoje, e os corretores de voz foram quase inteiramente substituídos por ECNs, particularmente nos principais pares de moedas.
Nos dias de corretores de voz, parte dos comerciantes de pontos e rsquo; A arte era reconhecer a voz dos corretores com o melhor preço, bom no tamanho que ele queria executar, que, como negociante júnior, provavelmente era a habilidade mais difícil de dominar; particularmente quando o corretor em cada instituição não seria sempre a mesma pessoa, pois eles precisariam ir ao almoço, estar de férias ou simplesmente sair da mesa por alguns instantes. Um júnior em uma mesa geralmente cobriria vários concessionários, quando eles também pisaram a mesa, então pode ter tido mais de vinte vozes para reconhecer e lembrar qual é a caixa & rsquo; eles estavam ligados. Todas as ofertas também foram inseridas manualmente, ao contrário das ECNs de hoje, onde as ofertas são feitas automaticamente no trading & lsquo; blotter & rsquo ;. Nesta ocasião, provavelmente é muito justo dizer que os comerciantes júnior hoje realmente têm facilidade em comparação.
Se um pedido era muito grande para executar com apenas uma contraparte, um & lsquo; chamar & rsquo; seria feito, onde o negociante iria levantar e gritar, & ldquo; Get me calls! & rdquo; Todo outro negociante na mesa, então, chamaria vários bancos, & lsquo; The Reuters & rsquo; (um sistema de bate-papo interbancário) e / ou o telefone. Cada revendedor então gritaria os preços que ele estava sendo feito e o negociante iniciando a atividade faria sinais de mão e gritava & ldquo; your & rdquo; ou "mina", para indicar se ele queria comprar ou vender. Havia uma grande quantidade de & spooking & rsquo; Isso aconteceu, o que fazia parte da arte da boa execução e dominava a arte do comércio de pontos:
Por exemplo, se um revendedor em um banco tomasse um & lsquo; call & rsquo; de outro, e achou que eles eram um vendedor, ele também poderia vender, acreditando que uma grande ordem estava passando e esperando que o preço caísse, já que o outro banco continuou a executar seu pedido. Isso significava que muitas vezes compraríamos as primeiras chamadas & lsquo; & rsquo ;, esperando que isso induzisse os outros bancos a acreditar que você era um comprador, impulsionou o preço, citando preços mais altos, nos quais você poderia vender. Por isso, sempre foi um jogo de bluff, contra bluff e paródia.
Uma anedota que vale a pena contar, em que o autor estava envolvido, é uma mesa de um banco de primeira linha, fazendo um enorme retorno no espaço de alguns minutos, apenas por uma paródia simples, mas bem executada:
O banco era conhecido por ter um bom relacionamento com o Banco do Japão (BoJ) e através do qual eles já intervieram no mercado, para fortalecer sua moeda, ocasionalmente entrando no mercado e vendendo um valor colossal, em movimento de mercado de USDJPY e DEMJPY. Isso sempre manteve os negociantes desconfiados de ser o contrário, para que não estivessem apanhados no caminho errado em uma intervenção e, portanto, manteve o Yen apoiado.
Portanto, o negociante principal e seu número dois, o comerciante dos ienes, sabiam que, se o banco fosse visto vendendo uma grande quantidade de DEMJPY e USDJPY, o mercado pode muito bem pensar que o BoJ estava interviniendo e que também começaria a vender, capturar o movimento pendente para baixo. Um dia, eles se levantaram e gritaram. "Me chamam de chamadas!", O que em si não era incomum, como isso aconteceu na maioria das grandes encomendas:
Como cada um dos outros comerciantes e assistentes, todos começaram a obter preços dos bancos e gritá-los, eles gritaram, & ldquo; the yours! & Rdquo; juntamente com o gesto da mão de empurrar uma mão aberta para baixo e longe do corpo (para evitar qualquer dúvida quanto à instrução) até que eles vendessem literalmente várias centenas de milhões de dólares e alemão Deutsche Marks, contra o iene.
Ninguém sabia o que estava acontecendo, mas todos fizeram seu trabalho e mandaram a ordem. O balcão de vendas estava perguntando o que estava acontecendo, enquanto os clientes pediram para perguntar qual era o motivo da grande jogada, como todo mundo viu e ouviu a enorme alarde que vem da mesa do local e o rumor inevitável espalhou que era & lsquo; BoJ & rsquo; intervenção. Ninguém na mesa falou uma palavra para confirmar ou negar o rumor, como ninguém mais na mesa, sabia o que realmente estava acontecendo. Apenas contando a quantidade total vendida e reconciliando a posição agora grande da mesa, não era uma tarefa fácil.
À medida que o rumor se espalhava e a especulação montou, USDJPY e DEMJPY continuaram a cair rapidamente. Então veio a segunda onda, ou então todos pensaram. Mais uma vez, o negociante chefe gritou: "lembre-me de chamar"! & Rdquo; e começou a vender USDJPY e DEMJPY novamente. O mercado pensou que foi o início de uma segunda onda de venda pelo BoJ, já que esse era seu estilo típico e, consequentemente, marcou os preços muito mais baixos e novamente se venderam. Então veio o golpe de genius & ndash; eles começaram a comprar e a comprar tudo, gritando, "meu, meu, meu e névoa"; com o gesto de mão acompanhante de trazer a palma da mão para o ombro, para os preços ainda em queda, já que outros bancos inicialmente pensavam que era apenas uma parte de um & lsquo; spoof & rsquo; para vender.
Antes que o mercado percebesse o que estava acontecendo, eles cobriram toda a posição e bloquearam um enorme lucro, literalmente, no espaço de alguns minutos. Todo mundo na mesa recebeu uma fatia da torta, por um trabalho muito bem feito e é o tipo de negociação que provavelmente não veremos novamente e ndash; tais eram os dias antes do domínio das ECNs.
Há, é claro, um ponto para essa anedota, é claro, além de gravá-la para a posteridade:
Embora uma grande quantidade de transações tenha ocorrido nesses poucos minutos, nenhum deles foi registrado pelo horário exato. O próprio autor provavelmente executou negócios, com mais de meia dúzia de bancos, mas a maioria que teria sido registrada era uma conversa sobre a Reuters e Reuters; ou um rabisco apressado em um bilhete de acordo após uma transação de telefone, mais tarde reconciliado com a contraparte.
Portanto, embora seja um exemplo extremo, ilustra o ponto muito bem; simplesmente não existe uma fonte completamente confiável de dados históricos precisos e históricos disponíveis antes do domínio das ECNs e a situação não melhorou significativamente desde:
O advento das plataformas de negociação eletrônica.
À medida que as plataformas eletrônicas começaram a dominar cada vez mais o volume, dados tão precisos tornaram-se mais facilmente disponíveis, já que os computadores são capazes de capturar o tempo, o preço e o volume exatos de cada comércio. No entanto, ainda não há ECN central e em vez de se tornar o jogador dominante, como alguns esperavam, o mercado continuou a fragmentar. Isso significa que, a cada minuto do dia, cada par de moedas está negociando a preços diferentes, lance / solicita spreads e volume.
Somente se pudermos agregar todos os preços feitos em cada ECN e por cada banco e corretor, um registro verdadeiramente preciso poderia ser construído. Mesmo assim, porém, um banco pode fornecer uma taxa em várias ECNs, bom em US $ 10 milhões, mas, assim que um de seus preços é atingido, ele será imediatamente & lsquo; puxar & rsquo; essa taxa das outras ECNs. Portanto, mesmo que um lance 40 pareça ser bom em US $ 50 milhões, se alguém pudesse agregar todos os preços em um determinado momento, a realidade é que pode não ser caso se você tentasse executar um comércio desse tamanho .
Negociando as Cruzes.
Se alguém quisesse vender o franco suíço contra o iene japonês, como não é um par comummente cotado, tem relativamente pouca liquidez nas plataformas eletrônicas e, como conseqüência, tem um preço mais amplo. No entanto, USDCHF e USDJPY são negociados mais ativamente, então um comerciante profissional iria & lsquo; através das pernas & rsquo; ou & lsquo; componentes & rsquo ;, comprando USDCHF e vendendo USDJPY, com os montantes de USD compensando para zero, deixando uma posição de CHFJPY. Isso significa que o comerciante realmente negociou CHFJPY, mas nenhum preço pode realmente ter trocado em qualquer ECN ou com qualquer corretor & lsquo; direto & rsquo; em CHFJPY.
Gaps e Spikes.
Embora o FX seja, de longe, o mercado mais líquido, ainda há momentos em que não são registrados preços por períodos de tempo, particularmente durante a sessão asiática menos líquida e, como vimos acima, particularmente nos cruzamentos menos líquidos. Isso significa que não só ocorrem lacunas genuínas nos dados históricos, mas também há muitas vezes que um certo par comercializado em uma plataforma eletrônica, mas não em outros. Essas lacunas nos dados de preços precisam ser preenchidas & rsquo ;, o que pode ser feito usando um algoritmo simples, caso contrário, qualquer indicador, mesmo uma média móvel simples, teria uma entrada de zero para o preço naquele momento, o que, naturalmente, crie uma leitura extremamente incorreta, que pode desencadear um sinal de negociação errôneo em uma simulação histórica.
Por outro lado, não só há momentos em que não há preço, há momentos em que aparece um pico nos dados:
Isso pode ser devido a uma série de fatores, mas muitas vezes, onde alguém deixou uma oferta para obter lucro, por exemplo, 1.2580 durante a noite. Se outra pessoa tem uma ordem de parada para comprar se 1.2520 é negociado e não há outros preços no sistema até a oferta 1.2580, então esse seria o próximo preço negociado. A própria prática do mercado para cancelar essas ofertas na manhã seguinte, quando obviamente um mercado fora do mercado e rsquo; A taxa foi negociada, mas, no entanto, ainda aparecerá nos dados históricos disponibilizados e existe um & lsquo; gray & rsquo; área onde é questionável se a taxa negociada foi & lsquo; off market & rsquo ;, ou justo, dada a hora do dia e a liquidez.
Um dos desafios de usar um algoritmo simples para limpar os dados é que alguns movimentos de mercado genuínos podem parecer muito como um & lsquo; spike & rsquo; em um mercado rápido, quando algumas novidades, ou dados econômicos, acabaram de ser lançados. Um caminho a seguir é confirmar a taxa através dos outros componentes. Olhando os componentes AUDUSD e USDJPY no momento poderia verificar, por exemplo, um & lsquo; spike & rsquo; em AUDJPY.
Altos e baixos.
Uma das questões mais frequentes na negociação FX é onde os altos e baixos foram, pois é aí que as consultas ocorrem e o dinheiro é perdido e feito em pedidos. Se uma ordem de compra foi colocada em 0.9840 e a baixa foi 0.9839 oferecida, então a ordem seria preenchida. Se o baixo preço citado foi 0.9840 / 43, mas nunca foi negociado, ou & lsquo; dado & rsquo; em 0.9840, então o pedido não teria sido preenchido. Como é freqüentemente difícil o suficiente para determinar em uma situação comercial real se uma ordem deveria ter sido preenchida, é impossível ter certeza com uma simulação histórica. Na verdade, se um grande pedido de compra tivesse sido colocado em 0.9840, isso poderia afetar a ação de preço em si, com os fabricantes de mercado comprando antes do lance 0.9840, sabendo que o mercado será suportado lá.
Com o mercado tão fragmentado, e sem troca central para determinar os máximos definitivos, baixas e o volume comercializado, os preenchimentos de ordem continuam a ser motivo de grande debate, diariamente, no mercado FX.
Predictive Pricing.
Como não há preço central para um par de moedas, um banco ou corretor é livre para fazer o preço que quer para seus clientes e o cliente é igualmente livre para negociar com esse preço ou trocar em outro lugar.
Alguns comerciantes são muito previsíveis em seu comportamento comercial e só negociam com uma contraparte. Isso os deixa abertos para & lsquo; preços preditivos & rsquo; algoritmos. Por exemplo, se alguns comerciantes vendessem USDJPY no início do dia, então é provável que seu próximo comércio no USDJPY seja para cobrir essa posição e comprar. Alguns ECNs, portanto, têm a capacidade de mostrar a cada cliente um preço diferente.
Portanto, enquanto um preço neutro em USDJPY pode ser de 98,94 / 96, a ECN de um cliente pode mostrar um preço sempre marcado um ponto maior em 98,95 / 97, até que eles fechem sua posição curta, quando voltará a um preço neutro , ganhando o banco um pip extra nesse comércio e o cliente acredita que ele está sendo exibido um preço de dois pontos relativamente apertado durante todo o dia.
O autor tem experiência de primeira mão de tais motores de preços, com um dos seus antigos colegas que construiu apenas um motor desse tipo, para um banco de investimento de primeira linha. É uma prática perfeitamente legítima, pois o cliente tem a liberdade de trocar o preço, ou não, mas a frase, & lsquo; Caveat Emptor & rsquo ;, é tão verdadeira no mercado FX da atualidade, como foi na época romana, quando a frase foi cunhada pela primeira vez:
Considere um sistema, que gerou um sinal comercial, em USDJPY, apenas uma vez por dia, por 252 dias de negociação por ano. Dar um ponto de distância em cada comércio pode resultar em um sistema de outra forma lucrativa, registrando uma perda líquida. Sem saber por que as perdas estavam ocorrendo, o comerciante pode acreditar que um sistema perfeitamente robusto não estava mais em execução e, pior ainda, se ele executasse uma simulação naqueles anos e rsquo; dados, ele pode ver que ele deveria ter feito um lucro, ainda não sabendo onde o 252pt & lsquo; perda & rsquo; foi feito. Isso destaca a eficiência da execução crítica, independentemente de quão robusto o teste de back-back e quão limpo e confiável os dados históricos; algo sobre o qual iremos analisar muito mais profundamente, em um futuro artigo.
Taxa de juros.
Um fator estranho que temos que levar em conta, ao lidar com o FX, que os comerciantes de futuros não precisam explicar, é o diferencial da taxa de juros. À medida que cada moeda cede uma certa taxa de juros, então ganha juros na moeda comprada (longa) e paga juros na moeda vendida (curta). Isso significa que, se uma posição fosse realizada por muito tempo, Kiwi Yen & rdquo; (NZDJPY), então a taxa de juros, ou & lsquo; carry & rsquo; seria aproximadamente 3pct por ano, às taxas atuais. Ou seja, se a taxa de câmbio e as taxas de juros continuassem a ser iguais no tempo de um ano, então o comércio renderia um retorno de 3pct, sendo o diferencial de taxa de juros obtido por manter o Dólar da Nova Zelândia versus o empréstimo pago Yen japonês .
Essa diferença é explicada por & lsquo; rolling & rsquo; a posição todas as noites, ou & lsquo; tom / next & rsquo; como ele se chama. Quando um negócio é rolado, ele é fechado a uma taxa acordada no final do dia (chamado de & lsquo; reval. & Rsquo; sendo curto para & lsquo; revaluation & rsquo;) e reinstalado com um pequeno ajuste feito no preço , para contabilizar o rolo (a diferença nas taxas de juros).
Para um sistema comercial intra-dia, este não é um fator; se as posições são planas durante a noite, então não há & lsquo; roll & rsquo ;. Para um sistema de negociação de longo prazo, que detém negócios durante a noite, o diferencial da taxa de juros deve ser levado em consideração, para calcular corretamente os resultados. Com alguns diferenciais de taxas de juros históricos sendo muito grandes, isso pode fazer uma diferença dramática, e novamente ser a diferença entre um sistema que seja lucrativo ou não, daí o & lsquo; carry trades & rsquo; que buscam explorar exatamente esses diferenciais.
No entanto, embora as taxas do banco central possam ser corrigidas e conhecidas, a contraparte normalmente cobrará uma pequena majoração no & lsquo; tom / next & rsquo ;. Às vezes, isso pode ser tanto quanto vários por cento. Portanto, é importante conhecer tanto as taxas de juros quanto o mark-up do corretor, para negociá-las o mais baixo possível e fator-as em quaisquer simulações.
Fusos horários.
Provavelmente, o fator mais negligenciado ao lidar com dados FX é que a Europa, os EUA e a Ásia, operam em diferentes fusos horários. Se quisermos codificar um intervalo de abertura & lsquo; sair e rsquo; sistema para Londres aberto, que é um dos momentos mais líquidos do dia, então devemos usar a hora local em Londres e não GMT.
Embora a maioria dos dados seja fornecida em GMT, os comerciantes e, portanto, o comportamento do mercado, operam na hora local, portanto, a economia de luz precisa ser levada em consideração. Infelizmente, os EUA têm datas ligeiramente diferentes quando observam DST e a maioria da Ásia não observa as economias de verão, por isso é impossível fazer um ajuste universal para a hora local em todas as sessões e dias do ano.
Portanto, é preciso ajustar os dados, a hora local, para que a sessão esteja interessada na negociação, ou escreva um ajuste no código, dependendo tanto da hora do dia quanto da data em que a ordem está sendo executada. Por exemplo, se os dados estiverem na GMT, fechar uma posição no final do dia em Londres, às 5h, ainda seria 5pm em novembro, já que a hora local é GMT. No entanto, se o mesmo comércio fosse feito em junho, fechando às 5 horas da hora local em Londres, seria às 16 horas de acordo com o cadastro dos dados, já que a economia de verão teria ocorrido.
Preços sintéticos.
Sabemos que os principais pares de moedas são os mais líquidos, com melhores preços; sendo aqueles negociados contra o dólar e o euro. Portanto, se tivéssemos dados para aqueles, então poderíamos derivar as taxas cruzadas & lsquo; rsquo ;, como CHFJPY, GBPCAD etc.
O único desafio aqui, é claro, é que, se tivéssemos dados de 60 minutos OHLC (Open, High, Low, Close), para cada hora do dia, e calculamos os cruzamentos implícitos & rsquo; então, só conheceríamos o aberto e fechado com precisão para essas horas, já que não temos como saber que o alto ou o baixo de cada componente ocorreu (e quase certamente não foi) ao mesmo tempo, dentro da hora.
No entanto, é certamente um método viável para criar um banco de dados confiável. Se tivéssemos dados por hora para os sete principais pares de moedas, ou seja, 8 moedas, então poderíamos calcular um preço sintético daqueles & lsquo; componentes & rsquo; para os outros 21 & lsquo; crosses & rsquo ;. Por exemplo, GBPJPY é a taxa GBPUSD multiplicada pela taxa USDJPY etc.
Isso cria um conjunto de dados relativamente limpo para os cruzamentos, mas apenas um gráfico de linhas, pois os cruzamentos não conteriam altos e baixos precisos. ou seja, não se pode traçar um gráfico de barras, o que exigiria os Altos e Baixos de cada hora.
Conclusão.
Os dados históricos do FX são um pré-requisito absoluto, antes mesmo de tentar construir um sistema de negociação FX robusto, mas só pode ser uma aproximação, ao contrário dos mercados de futuros, que têm uma troca central e sem taxas de juros ou & lsquo; rolls & rsquo; para ter em conta e onde os dados são quase sempre fornecidos no tempo de troca local.
O mercado FX é simplesmente muito fragmentado para ter um conjunto universalmente acordado de dados históricos e a tendência é que o mercado se torne mais fragmentado e não menos, com novas plataformas eletrônicas sendo lançadas a cada ano, alguns esculpindo um nicho em certos pares de moedas, ou fusos horários.
Os dados de preços históricos antes do domínio das ECNs são muito menos precisos do que dados mais recentes e, na melhor das hipóteses, uma taxa média negociada por um certo período de tempo. Os dados precisos, abertos, altos, baixos e fechados (OHLC) simplesmente não podem, e não, existem antes dos dias de ECNs e, desde então (aproximadamente em finais de 1990), é muito mais preciso e mais prontamente disponível, mas pode ainda ser seja uma aproximação. (Os dados diários são muito mais precisos, pois as taxas de & lsquo; OHLC & rsquo; para um determinado par de moedas em uma determinada data são geralmente acordadas, particularmente para o & lsquo; majors & rsquo;).
Como um comerciante FX algorítmico, a melhor solução é encontrar uma boa fonte de dados e, em seguida, & lsquo; clean & rsquo; tanto quanto possível, cruzando as cruzes e as principais, preenchendo lacunas e limpando os picos. Em seguida, os dados devem ser compensados ​​para contabilizar & lsquo; economias de verão e rsquo; No fuso horário, um está interessado na negociação, se o sistema tiver algum tempo de entrada, ou pode ser escrito no código de um próprio sistema.
Finalmente, se é um sistema que detém muitas posições por um número de dias, ou freqüentemente durante a noite, os rolos devem ser incluídos nas simulações. Existem muitos pedaços de software disponíveis para analisar mercados de futuros que podem ser adaptados para dados FX, mas nenhum & lsquo; off the shelf & rsquo; até à data fornecem, na medida em que o autor conhece, a funcionalidade única necessária para atender a essas nuances únicas de FX.
Todos esses desafios provavelmente contribuem para a falta relativa de comerciantes sistemáticos de sucesso na FX, dada a sua enorme liquidez e capacidade clara de negociação sistemática.
Um melhor software e dados certamente estarão mais disponíveis no futuro, já que a FX continua a crescer como uma classe de investimento. O próprio autor está atualmente envolvido no teste beta de uma série de pacotes de software e trabalhando com uma empresa de software para fornecer a funcionalidade única necessária para testar sistemas FX, & lsquo; off the shelf & rsquo ;, portanto, é certamente algo que estará disponível, no futuro próximo.

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Índice.
Fontes de dados.
Fontes de dados são um novo recurso no Forex Strategy Builder Professional. Eles permitem que você defina um local diferente para os diferentes dados que você está usando, bem como para definir diferentes símbolos e parâmetros para cada corretor.
É uma boa idéia fazer uma fonte de dados diferente para cada corretor que você usa. Dessa forma, você não substituirá seus dados anteriores e você poderá alterá-los mudando a fonte de dados.
O FSB Pro vem com uma fonte de dados predefinida: "Dados de demonstração FSB" e um conjunto de taxas históricas de demonstração. Você pode encontrar a página Fontes de dados no Painel de controle → Fontes de dados.
Existe uma caixa de listagem com todas as fontes de dados disponíveis no lado esquerdo da página. Você pode mudar sua posição arrastando e soltando-os na caixa.
Configurações da fonte de dados.
Todas as configurações nessa página se referem à fonte de dados atualmente selecionada.
Diretório de dados - ele contém os arquivos de dados históricos no formato CSV. Normalmente, as pastas de dados estão localizadas no diretório C: \ Arquivos de Programas \ Forex Strategy Builder Pro \ Arquivos de Usuário \ Dados. Você pode alterar a pasta definindo um novo nome (se estiver localizado na pasta de dados) ou definindo o caminho completo. Você também pode usar o botão "Procurar ...". Ele abre uma janela de diálogo de seleção de pasta.
Descrição - o texto da descrição serve para descrever a Fonte de Dados. Não tem nenhum significado especial.
Verifique os dados ao carregar - quando esta opção estiver marcada, o FSB Pro verificará os arquivos de dados para várias discrepâncias. Ele imprime os eventuais erros na página "Centro de Histórico" ou mostra aviso no "Registro de saída".
Corte os dados incorretos - quando esta opção está ligada, o programa verifica os dados ausentes (mais de 5 dias) e barras incompletas (mais de 10 barras com Open = Close). O programa irá carregar dados começando após o último intervalo.
Corte os dados Sat e Sun - controla se o FSB Pro carrega dados históricos de sábado e domingo.
Preencha lacunas de dados - força o Forex Strategy Builder Professional a preencher as lacunas entre as barras. Define um preço de barra de abertura igual ao bar anterior Fechar preço.
Arquivos de dados de cache - quando ele estiver ativado, o FSB Pro armazenará arquivos de dados em formato binário na pasta Data \ Data Cache. FSB Pro carrega dados em cache mais rápidos do que arquivos CSV.
Recarregar arquivos correspondentes - este comando informa o FSB Pro para recarregar todos os arquivos de dados atuais, exceto aqueles, usados ​​no gerador e otimizador.
Open Data Directory - abre o diretório no Windows Explorer.
Adicionando uma fonte de dados.
Nome da fonte de dados - o nome da nova fonte de dados. Deve ser único.
Diretório de dados - o diretório de dados para a nova fonte de dados.
Copie símbolos e configurações de - quando esta opção estiver ativada, o programa copiará todos os Símbolos da fonte de dados selecionada. Se a opção estiver desativada, o FSB Pro criará apenas o símbolo "EURUSD". Você pode adicionar mais símbolos a partir da página Símbolos.
Copiar símbolos e configurações de - quando esta opção estiver ativada, o programa criará um novo diretório de dados.
Excluindo uma fonte de dados.
O botão Delete Data Source ..., localizado abaixo da caixa de listagem, exclui o item atualmente selecionado. Esteja ciente dos seguintes casos:
Quando você pressiona Delete Delete Data Source ..., aparece uma caixa de mensagem de confirmação. Você deve confirmar ou cancelar a operação de exclusão.
Símbolos de importação.
Você pode importar símbolos de três fontes diferentes clicando no botão "Importar" correspondente. O programa allays escreve os símbolos importados na fonte de dados atualmente selecionada.
Os novos símbolos substituem os símbolos existentes com o mesmo nome.
Importar símbolos de - esta ferramenta importa símbolos de outra fonte de dados.
Importe símbolos de "Instruments. xml" - ele importa símbolos do Freeware FSB. Quando você pressiona o botão "Importar", o programa visualiza a localização padrão de "Instruments. xml". Se o arquivo não for encontrado, uma caixa de diálogo Selecionar arquivo será exibida.
Importar da conexão MT4 - ele importa um símbolo de uma conexão comercial. Precisa do FSB Pro para ser conectado ao MT4 para importar um símbolo.

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Muitas vezes, as pessoas me perguntam onde podem encontrar dados históricos sobre os preços das ações, commodities, taxas de juros, títulos, taxas fx e # 8230; . Em postagens anteriores, já examinamos feeds de dados ao vivo para Matlab e Excel. Então, analisamos como carregar dados históricos. Agora, queremos nos concentrar em onde obter os dados em si.
Publicações anteriores.
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Estoque / índices.
séries temporais históricas finance. yahoo/(Stocks, índices), Excel download google / finanças, download parcial do Excel, caso contrário, tabela do site ariva. de, (Stocks, Indeces), download do Excel, somente em alemão. nasdaq (Nasdaq), Excel download mba. tuck. dartmouth. edu (dados do portfólio), download de texto (alemão) finanzen. handelsblatt investtopedia, tabela do site apenas nasdaq, tabela do site apenas, intraday, standardandpoors diários (S & amp; P 500, diariamente, anualmente) current finance. yahoo (Stocks, Indices) bloomberg (Stocks, Indices)
Investment Fonds.
Emissor Union Investment (CSV)
EU epexspot / de / marktdaten / intraday-handel (alemão), tabela do site apenas US gdfsuezenergyresources / index. php? Id = 33 CSV download.
Histórico geral.
(Alemão) onvista. de (Stocks, Indices, Warrants, ETFs & # 8230 ;, cotações diárias) Site indexmundi Dados e produtos econômicos globais de medição US, Reino Unido, Japão e China com taxas de juros, PIB, inflação, ouro e prata Preços, legal a longo prazo, tabela do site apenas histórico-estatístico Muitos países, especialmente Suécia, PIB, população e muito mais, links para outras fontes (alemão) oktoberfest. de (Preço da cerveja em Octoberfest em Munique, 1817-atual)
Dados econômicos.
Eurostat ecb. int destatis. de Statistisches Bundesamt.
Dados Econômicos da Reserva Federal & # 8211; FRED census. gov bls. gov ssa. gov treasury. gov sec. gov economagic (download da Web, Excel após o login) standardandpoors / indices / sp-case-shiller-home-price-indices (Shiller-House Price Index) data. gov Dados públicos de todas as organizações governamentais dos EUA.
boerse-frankfurt. de (Dax alemão)
(Não tentei nada disso, mas eles parecem interessantes.)
Conclusão.
Por favor, deixe um comentário se você tiver outras boas fontes ou qualquer quebra de link.
Pós-navegação.
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Woah este weblog é excelente, eu amo ler seus artigos. Mantenha o bom trabalho! Você reconhece, muitos indivíduos estão procurando por essa informação, você pode ajudá-los muito.
wikiposit é uma boa fonte de todos os tipos de dados reformatados para um formato consistente.
Embora os dados do FMI parecem ser principalmente não funcionais no momento.
Sim você está certo. Eu também gosto da abordagem wikiposit. Eu escrevi sobre isso antes.
E se for um pouco mais maduro, vou adicioná-lo a esta lista.
Na verdade, estou trabalhando em um wikiposit mais maduro agora (quandl). Gostaria de me conectar com você diretamente para discutir isso e obter algumas idéias de você. Você pode me enviar um e-mail?
Oi, obrigado por compartilhar.
Eu poderia obter 20 anos de dados gratuitos de fim de dia em klowdi para o mercado dos EUA e da Europa.
Se você quiser histórico histórico de preços de opções para todas as opções de ações dos EUA, incluindo ações, índices e ETFs, visite nosso site. historicaloptiondata.
Aqui está outro baixador de dados do mercado de ações:
É altamente personalizável e suporta armazenamento de vários tipos de dados, incluindo nível de tick, barra intra-dia e dados diários. CSVs, bancos de dados relacionais ou armazenamento de formatos binários possíveis. Permite diferentes formatos de dados e o usuário tem a capacidade de misturar e combinar todos os diferentes tipos.
Para alguns conjuntos de dados úteis sobre as empresas S & amp; P 100/500 e NASDAQ-100, verifique este site:
Você pode exportar, e. valores históricos do mercado, valores empresariais, rendimentos de dividendos e componentes de índice para o Excel.
Não é grátis, mas você pode alugar da QuantGo (quantgo /)
Para aqueles países onde temos dados históricos, não precisamos usar o QuantGo.
Mas para aqueles países onde não temos dados históricos e não estão disponíveis a um preço baixo, definitivamente consideramos a QuantGo e alugando dados deles.
Confira os painéis em exibição do PanBI & # 8217; s. (panbi. co/live-dashboards). Eles são incríveis, personalizam as visualizações de dados e os tipos de gráficos da maneira que você deseja vê-lo, e tem a sensação de como é fácil entender os dados.
Você pode encontrar dados históricos de indicadores macroeconômicos das principais economias e ações, títulos, moedas, commodities em assetmacro / market-data /
Eu uso o MarketXLS para isso. Funcionou muito para mim.
Informações legais sobre os dados do mercado.
Eu uso intradata. co para obter os dois daydata e barras de 1 minuto de 30 bolsas de valores. Eles também têm forex por isso funciona bem para estratégias forex também. Eu os recomendaria.
Aqui está um novo & # 8211; marketgrind. Possui dados intradiários, dados do final do dia e fundamentos.
Eu precisamente desejei por te apreciar novamente. Eu não sei o que eu teria cumprido na ausência do tipo de segredos documentados por você sobre essa preocupação. Na verdade, era uma preocupação difícil na minha posição, no entanto, encontrar a tática especializada que você tratou me forçou a chorar sobre a realização. Agora, eu sou mais feliz por seu serviço e também, gostaria que você soubesse o que um trabalho incrível que você está cumprindo instruindo a maioria das pessoas por meio de sua postagem no blog. Provavelmente você não conheceu nenhum de nós.
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fonte de dados Forex
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Quais fontes de dados estão disponíveis on-line?
Quais fontes de dados financeiros e econômicos estão disponíveis on-line? Quais são gratuitos ou baratos? Qual foi a sua experiência com essas fontes de dados?
28 Respostas.
Esta publicação é a lista principal de fontes de dados da Quant Stack Exchange.
Anexe seus links a outras fontes de dados à lista abaixo.
Dados econômicos.
OECD. StatExtracts inclui dados e metadados para países da OCDE e economias não-membros selecionadas. assetmacro / inclui dados para mais de 20.000 indicadores macroeconômicos e financeiros de 150 países.
Câmbio.
1Forge Real Time FX Quotes OANDA Taxas de câmbio históricas Dukascopy - Preços FX históricos; XML e CSV. Existe um downloader não afiliado chamado tickstory. ForexForums Historical Data - Downloads FX históricos via Amazon S3 O FXCM fornece um repositório aberto de dados de tick a partir de 4 de janeiro de 2015, com um script de download no github. GAIN Capital - Taxas FX históricas (no formato ZIP) TrueFX - Taxas FX históricas (no formato ZIP / CSV). Um script de ajuda de download está disponível no GitHub. O TrueFX pede registro gratuito. Os mesmos arquivos estão vinculados da Pepperstone, não é necessário registro.
Índices de capital e patrimônio.
Renda Fixa.
FRB: H.15 Taxas de juros selecionadas Barclays Capital Live (apenas clientes institucionais) O CDS se espalha.
Opções e Volatilidade Implícita.
- commodityvol /
Commodities.
Várias Classes de Ativos e Diversos.
eoddata / Robert Shiller Online Data S #.Data é um aplicativo gratuito para baixar e armazenar dados de mercado de várias fontes.
Trocas específicas.
Quandl é uma nova fonte de dados para todo o tipo de séries temporais econométricas.
Só estou ciente de 3 fontes de dados gratuitas:
EuroSeguinte. Obrigações e títulos estão disponíveis. "Pesquisar por critérios" -> selecione o instrumento -> "Downloads de dados". Banco de dados RBS. Taxas de juros, taxa de câmbio, commodities e CPI GAIN Capital. Contém informações sobre taxas FX apenas.
Não sei o quanto você está interessado nos dados do CME, mas aprendi sobre as opções e a modelagem da volatilidade. Eu tenho trabalhado com dados de CME atrasados.
Pude extrair as consultas JSON e agora consegui executá-las no meu aplicativo para obter dados para cada tipo de ativos.
Exmaple de dados de opções ES:
Execute a consulta abaixo no Chrome e você verá a resposta JSON. Em outros navegadores, você será solicitado a baixar o arquivo JSON.
O link abaixo solicita ao servidor CME que retorna dados de opções de retorno para ataques específicos:
Eu também consegui obter outros dados simplesmente alterando o código do contrato.
Para analisá-lo, você apenas usa a classe Serialization (adicione referência a system. web. extensions e use System. Web. Script. Serialization; no framework 4.0)
Acesso acadêmico à história da Thomson Reuters Tick:
sirca. au.
O banco de dados do Thomson Reuters Tick Histórico fornece dados de carrapatos de milissegundos datados de janeiro de 1996, cobrindo 45 milhões de OTC e instrumentos negociados em bolsa em todo o mundo. O banco de dados atualmente atualiza a uma taxa de 1 milhão de mensagens por segundo e tem cerca de 3 Petabytes descompactados. É um registro histórico completo, preciso e preciso do comportamento do mercado. Inclui API e acesso à API MATLAB. Entre em contato com Sirca para obter mais informações.
- (históricos) preços das ações -
O que você quer dizer com isso? Nominal, real, corrigido devido à mudança monetária-base, correções com Y-other-things? Qual é o teu objetivo?
Posso baixar os preços das ações (históricas) via Yahoo e google.
Alas olhando dados históricos dos criadores do Google / Yahoo podem ser altamente enganosas e fazer conclusões baseadas nisso muito perigosas. Por favor, note que você nem sempre pode confiar nos dados, às vezes eles são nominais ou reais, e às vezes você não conhecerá o tipo de dados. Google / Yahoo são apenas terceiros para fornecer os dados históricos.
CSI Data: afirma ser o provedor para o Google, Yahoo, Microsoft e outros revendedores dos provedores do Yahoo aqui e observe os pequenos escritos no fundo aqui.
Dados educacionais e de pesquisa.
Shiller Dados sobre dados do mercado de ações a enorme coleta de dados por Ibbotson, livro, inflação, taxas de juros e coisas que você deve levar em conta para fazer qualquer pesquisa séria bases de dados Yale (trabalho maciço feito) aqui Intelligent Asset Allocator - book, de William Bernstein , no final tem um resumo de fontes de dados muito boas.
Para obter uma alimentação consolidada da maioria dos feeds de dados, use Quandl. This is free for limited amount of requests per day.
Somewhat more economic data can be found at e. g.:
European Union / EFTA / EMU data:
Data from these sources is all freely available. You can also play with data from many of these sources using the Google Public Data Explorer.
Quandl is a free one, with good economic and market data and an API.
I did a fair amount of searching for a good source of historical data and I came across Norgate Investor Services. They provide the data in MetaStock format. I used the data for analysis in MATLAB via Metastockread. They have data for the US, Australia and Singapore.
MBT Quote API was designed for third-party software developers and provides access to the following data feeds:
historicaloptiondata for CBOE options data stretching back 10 years (EOD only). They also have an FTP service which allows you to download EOD option data on a daily basis after market close.
Miscellaneous data, extending back hundreds of years in some cases, is available from Global Financial Data.
Commodities, Forex, Stocks, Interest Rates, Mutual Funds, Hedge Funds and more: wikiposit.
The master list already has dukascopy listed for forex historical tick data. Dukas also now has selected CFDs of indices, metal/energy, and individual stocks. The forex data for the majors go back to 1997 or so. It's free, so you get what you pay for. The data that is more recent (last 5 years) has almost 0 gaps on the majors and crosses.
What was also not mentioned was that you need to either use their jForex platform to download the data or you'd have to download the data manually from their website. This could become quite cumbersome. There are two tools that will automate most of this for you:
With those free tools, you can also export the data into csv format, which can then be used in most charting applications. In the case of metatrader 4, you need to convert the csv into their binary format (.FXT). Birt's free csv2fxt script can help with that. I also used Birt's TDS to get variable spreads with the backtests done in mt4.
Information on the FOMC Meeting dates can be in the tables of this article and on the FED website but one would need to manually retype the data which takes time and is error prone.
Here's a Python script to parse the meeting dates from the federalreserve. gov page that you linked: pastie/2566958. It pulls the dates from the url of the "Minutes" link for each meeting.
General data source:
Mostly (macro-)economic but also stuff from xignite free (as of 2011-11-15): datamarket.
Whether you are an institution or individual you if you want to find some data related to finance, you can check out from here:
I have used both Xignite and FinancialContent for economic data and stock quote data feeds. The plus side of FinancialContent is that they have JavaScript widgets (free with ads or paid with no ads).
Both companies offer JSON, XML and CSV formatted feeds.
I have yet to see Bloombergs open API in this thread.
The second link is the actual link to the latest api.
Our startup SimFin, provides both historical and actual data for free, since we couldn't afford the pricey premium solutions back when we were students and wanted to overcome the hegemony of the data market.
To this date, we have 70+ financial ratios, Financial statements (directly sourced from the SEC's XBRL data and up to 10y back; quarterly, H1 and 9M) and stock prices for over 1000+ US equities, including big indices like the S&P 500. All the fundamental financial data is freely available and you can instantly download it as excel.
Also, as far as the financial statements go, we display both the original as well as the standardized statements and make it transparent how we transition from one to the other.
Feel free to check it out under simfin and hopefully find what you are looking for.
As for the user experience and the quality of data, you shall assure yourselves of how good you estimate it and gladly provide us with valuable feedback so we can further improve our service with the power of the community.
Does anyone have any experience with or knowledge of livevol? They are the only source I've found for historical intraday options data, especially including implied volatility and Greeks calculation, and pricing seems not bad. Even the real-time service seems decent, although it is unclear how it could potentially be tied in to an API.
For the best historical data on options, go to OptionsDatamine. It has options prices, OHLCV, and open interest over two years historical. Graphs and charts are available too.
Thinknum is a new financial data provider. We have financial time-series data and data for building cashflow models. Thinknum's plotter is similar to tools like GS plottool and JPM data-query in that it allows users to manipulate time-series data using mathematical expressions.
Answers from there: The American Economic Association has a list of resources for Economists, including a page for data. There you find links to many institutions that offer all kinds of data, as well as further journals with data archives for the studies they publish.
In the ReplicationWiki (that I work on) we have information on more than 2000 empirical studies and you can search for which one what kind of data, software, and methods were used, if the material is available, and if replications are known. Many studies can be browsed by JEL codes or keywords. The categorization of data sources and geographical origin of data remains very incomplete but it is a wiki, so everyone can contribute and make suggestions.
CQG Inc. cqgdatafactory/ - historical bar and time sales data (ticks) develop. cqg/qd/?page=ContinuumDocumentation - api for getting realtime, historical data and trade routing.
Here's a snippet of a detailed list of data sources and tools which available on my blog at the-world-is/blog/resources/general-investor-resources/.
Fundamental Financial Data.
CompuStat (S&P Capital IQ) – Compustat offers what I believe to be the highest value instutional-level fundamental financial data. The data standardization methodology is unique and robust (on the order of 1000 pages of business rules). Compustat’s long term competitive edge is cemented by the fact that universities, like UPenn’s Wharton Research Data Services (WRDS), are heavily invested in utilizing the data for research. This, of course, means that finance students (i. e., future financial professionals) are heavily steeped in the pedigree and reliability of this data. Portfolio123 offers cost advantaged access to S&P Capital IQ (CompuStat) data albeit with some limitations. Bloomberg (aka, “The Terminal”) – When I was at the Board of Trade, a limited number of Bloomberg Terminals were provided for members to utilize during the day. These machines are incredibly powerful, but also very pricey. FactSet – FactSet has, over the years, subsumed many other premium financial data sets, such as Revere Data, which offered very granular corporate revenue data. Investor’s Edge currently receives their core data from FactSet. Reuters Fundamentals – Reuters offers a number of applications and APIs to access its company financial. Historically, Portfolio123 used Reuters data before it switched to CompuStat (now S&P Capital IQ). I believe that TradeStation and Interactive Brokers’ IBIS platform still offer API access to Reuters’ fundamentals.
Quandl – Quandl has long offered stock market and fundamental equities data. Quandl’s move to premium (curated) data sets responds to concerns about data over-proliferation and quality control. In addition, Quandl has begun to offer premium commodities data, including robust and verbose methodologies for querying continuous futures data. Damodoran Online – Aswath Damodoran hosts valuable tools, data, and research publications on his site. He teaches at the Stern School of Business at New York University from whence he is regarded as a leading authority on valuation. Zacks Data – Now offered on the Quandl API. Robur Investment Research – Robur’s premise is that a family investment office curates fundamental financial data, and offers it through a research platform. The distinguishing feature, in my mind, is that the core offering for (rare) global fundamental data effectively replicates powerful capabilities offered by the Big 3 (i. e., Capital IQ, Bloomberg, and Factset) at a fraction of the cost. A caveat: I’m not saying anything specific about any provider, but you usually get what you pay for. American Assocation of Individuals Investors (AAII) – Great bargains on fundamental data and a powerful stock screener.
Quandl - Quandl seeks to democratize (i. e., commoditize?) data. The web platform is pretty basic, but there's a hidden amount of versatility which is unlocked through the web API -- API scripts for querying are available for most quantitative languages. On the downside, Quandl has almost too much data. Founder, Tammer Kamel, has responded by introducing premium data sets. In addition, Quandl offers an API for Economic Data. approved Multpl - Multpl is a fantastic tool for assessing the market's (i. e., S&P 500's) relative valuation through the cycles. S&P 500 data-sets include: Shiller PE Ratio; price to sales ratio; price to book value; earnings yield; S&P 500 Earnings; e mais. approved YCharts - YCharts is one of the original financial data aggregators. As it is, vast amounts of data are available from its very simple GUI. Somewhat recently, YCharts incorporated custom variables into toolsets, allowing users to create their financial ratio and time series. Trading Economics - Popular site for economic indicators. Offers API access. Estimize Economic Indicators - Estimize recently extended its crowd-sourcing platform for economics indicators. ShadowStats - "There are lies, damned lies, and then there are statistics". John Williams has operated this site on "shadow government statistics" for several years. The premise is intriguing. Williams alleges that the US federal government, traditional economists, and the media choose to highlight "mean-reverting" economic statistics. I. e., metrics that media and government promotes are "self-normalizing" and based on "moving goal posts". While cherry-picking the data might not be out-and-out fraud, Williams alleges that canonical economic meausure paint a rosier narrative than what the raw data actually suggests. Williams provides alternative economic data points in order to offset the shortcomings of and provide information which is differentiated from conventional (BLS) data points. Yardeni Research - Host to a broad range of market market indicators, research, and indicators. Leuthold Research: Fund Flows Trends - In addition to margin debt, funds flows have been shown to be very prescient in anticipating market tops and bottoms. Robert Shiller Data Repository - Includes links to: Yale School of Management's Stock Market Confidence Indexes; Shiller Cyclically Adjusted Price-to-Earnings (CAPE-10) data; US housing price indices from 1890; long term inflationary and consumption data; e mais. St. Louis Fed - Essential resource for macro-economic data. Federal Reserve Data - Essential data sets on numerous facets of interest. Federal Reserve DDP - The same data sets as above with enhanced ability to perform bulk queries. U. S. Bureau of Labor Statistics Data - Primary source for the often cited and misunderstood US unemployment and inflation indices. Also sources numerous other statistics. OECD Stats Library OPEC Statistical Data World Bank Statistical Data.
There is some overlap with what has already been mentioned here, but there is also quite a bit of unique content.

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