فارکس ترید

معاملات با سیگنال

جهش ارزش کل معاملات با سیگنال های مثبت بورسی

اقتصاد آنلاین – سهیل بانی؛ در بورس امروز، در مجموع حدود سه هزار و ۶۶۰میلیارد تومان سهام خرید و فروش شد که پنج نماد «شستا»، «فملی»، «خودرو»، «وبملت» و «شبندر» به ترتیب در رتبه اول تا پنجم لیست بیشترین ارزش معاملات سهام قرار گرفتند.

در اولین روز هفته معادل ۲۹۰میلیارد تومان سهام سرمایه‌گذاری تأمین اجتماعی دست به دست شد، ملی صنایع‌ مس‌ ایران‌ پس از معاملاتی به ارزش ۱۲۰میلیارد تومان دوم شد و سهام ایران‌ خودرو نیز به جایگاه سوم معاملات رسید.

بیشترین معاملات بورس و فرابورس به گروه «فلزات اساسی» تعلق داشت به طوری که ۴۵۰میلیارد تومان فقط در این بخش جابجا شد، گروه «خودرو و ساخت قطعات» با معاملات ۴۲۰میلیارد تومانی دوم شد و «شرکت‌های چندرشته‌ای صنعتی» در جایگاه سوم قرار گرفت.

امروز ۲.۵درصد از کل سهام احیاء صنایع خراسان (واحصا) معامله شد، ۱۰نماد برتر سهم ۲۹.۷درصدی از کل داد و ستدها داشتند، ارزش معاملات در پنج سهم به بیش از ۱۰۰میلیارد تومان رسید و نصف ارزش کل معاملات نیز به ۳۰نماد نخست اختصاص داشت.

طراحی یک مدل هوشمند جهت تعیین سیگنال های معاملات سهام با رویکرد داده کاوی

یکی از مهمترین مسائل در بازارهای مالی مدرن یافتن راههای کارآمد برای تلخیص و تجسم کردن اطلاعات بازار بورس می‌باشد. با حجم انبوه از داده‌هایی که در بازار بورس تهران در هر لحظه ایجاد می‌گردد برای بررسی روابط میان داده‌ها و دست یافتن به اطلاعات نهفته آنها که تاثیر قابل ملاحظه‌ای در تصمیمات سرمایه-گذاران دارد به مدل‌هایی دست یافتیم. با استفاده از کلان داده‌های ارزشمند تولید شده توسط بازار سهام با استفاده از روش خوشه بندی افرازی و به کمک الگوریتم k-means به تعیین نقاط سیگنال معاملات سهام ‌پرداخته شده است. در این پژوهش از داده های صنایع خودرو و فرآورده های نفتی طی سال 1387 تا 1396 که با کمک بیست شاخص تکنیکی مدل سازی انجام پذیرفت. نتایج این پژوهش نشان داد که مدل مورد استفاده در شناسایی و پیش بینی سیگنال‌های فروش صادره در نقاط حداکثری دارای عملکرد قابل توجهی بوده و با دقت قابل قبولی قابل پیش بینی می‌باشند. در واقع این سیگنالها دارای خطای کمتری بوده و بهتر پیش‌بینی گردیده است.

کلیدواژه‌ها

مراجع

[1] Timmermann, A., & Granger, C. W. (2004). Efficient market hypothesis and forecasting. International Journal of forecasting, 20(1), 15-27.

[3] Skabar, A., & Cloete, I. (2002). Neural networks, financial معاملات با سیگنال trading and the efficient markets hypothesis. Australian Computer Science Communications, 24(1), 241-249.

[4] Enke, D., & Thawornwong, S. (2005). The use of data mining and neural networks for forecasting stock market returns. Expert Systems with Applications, 29, 927–940.

[7] Kumar, M., & Thenmozhi, M. (2006). Forecasting stock index movement: A comparison of support vector machines and random forest.

[8] Hsu, C. M. (2011). A hybrid procedure for stock price prediction by integrating self-organizing map and genetic programming. Expert Systems with Applications, 38(11), 14026-14036.

[9] Vrahatis, M. N., Boutsinas, B., Alevizos, P., & Pavlides, G. (2002). The new k-windows algorithm for improving the k-means clustering algorithm. Journal of Complexity, 18(1), 375–391.

[10] Allen, F., Karjalainen, R., (1999), using genetic algorithms to find technical trading rules, Journal of Financial Economics, 51, 245-271.

[11] Kuo, R. J., Chen, C. H., & Hwang, Y. C. (2001). An intelligent stock trading decision support system through integration of genetic algorithm based fuzzy neural network and artificial neural network. Fuzzy sets and systems, 118(1), 21-4

[12] Kuo, R. J., Liao, J. L., & Tu, C. (2005). Integration of ART2 neural network and genetic K-means algorithm for analyzing Web browsing paths in electronic commerce. Decision Support Systems, 40(2), 355–374.

[13] Padmanabhan, B., & Tuzhilin, A. (2002). Knowledge refinement based on the discovery of unexpected patterns in data mining. Decision Support Systems, 33, 309–321.

[14] S.R. Nanda, B. Mahanty, M.K. Tiwari.(2010).Clustering Indian stock market data for portfolio management.Expert Systems with Applications ,37 ,8793–8798.

[16] Ballings, M., Van den Poel, D., Hespeels, N., & Gryp, R. (2015). Evaluating multiple classifiers for stock price direction prediction. Expert Systems with Applications, 42(20), 7046-705.

سیگنال خوانی و معاملات اسپات

اگر هنوز با واژه هایی نظیر ترید، معاملات اسپات و سیگنال خوانی ارتباط برقرار نکرده اید، میتوانید در دوره آموزشی موسسه اکسین شرکت کنید و به عنوان یک تریدر فعالیت خود را در بازار ارزهای دیجیتال آغاز نمائید. توصیه می کنیم برای کسب اطلاعات بیشتر به بخش تماس باما سری بزنید.

*سیگنال خوانی

درواقع برای ترید با سیگنال خوانی میتوانید عملکرد موفق تری در داد و ستدها داشته باشید و معاملات پرسودی را به ثمر برسانید. منظور از سیگنال خوانی یعنی پیش بینی قیمت ارزهای دیجیتال! این پیش بینی اغلب با توجه به تغییراتی که بر روی نمودارها صورت میگیرد، رخ می دهد. درواقع به عنوان یک تریدر باید بتوانید هر نماد را بررسی کنید، از میزان خرید و فروش و نوسانات قیمتی آگاه باشید و شناخت کافی و معاملات با سیگنال کاملی به وضعیت کوتاه مدت و میان مدت بدست آورید. این مسئله خصوصا در معاملات اسپات بسیار نتیجه بخش خواهد بود. معاملات اسپات اما به چه معامله ای می گویند؟شما می توانید یک بازار اسپات را محلی برای انجام معاملات فوری و بدون تاخیر بدانید در زمان فعالیت در بازار اسپات باید با بازار مربوطه آشنا باشید. برای خرید، فروش یا معاملات رمزارزها، روش‌های معاملاتی مختلفی وجود دارد. یکی از رایج‌ ترین و ساده‌ترین روش‌های موجود، ثبت سفارشات با استفاده از معاملات اسپات (Spot trading) است در معاملات اسپات (Spot)، خرید و فروش‌ها به صورت حقیقی انجام می‌شود و به محض اینکه شما بیت کوین یا ارزهای دیجیتال خود را به فروش برسانید، دارایی شما در اختیار فرد دیگری که خرید انجام داده است قرار می‌گیرد. به زبان ساده، یک معاملات با سیگنال ابزار مالی یک دارایی قابل معامله است. بازار اسپات گاهی اوقات بازار فیزیکی یا نقدی هم خوانده می‌شود در زمان فعالیت در بازار اسپات باید با بازار مربوطه آشنا باشید. در معاملات اسپات با یک بازار یک طرفه سروکار داریم و فقط می توانیم از رشد قیمت ها سود کسب کنیم در قسمت اسپات هیچگاه سرمایه ای را که در معامله گذاشته ایم از دست نمی دهیم. اگر همان 1000 تتر قبل را برای خرید بیت کوین در قیمت 30000 دلار صرف شود، برابر با میزان تتر ارز بیت کوین خواهیم داشت. فقط در صورتی که قیمت بیت کوین به صفر برسد تمام پول خود را از دست خواهیم داد که این احتمال هیچگاه وجود نخواهد داشت.

*معاملات اسپات

معاملات اسپات به عنوان معامله ای نقطه ای یا نقدی شناخته می شود و حتی میتواند به عنوان خرید یا فروش ارزهای خارجی، دارایی مالی، کالا و حتی فروش دارایی نیز تعریف شود به گونه ای که بلافاصله در یک تاریخ خاص انجام گیرد.

معامله نقطه‌ای به معنی معاملات با سیگنال معاملات با سیگنال مبادله فیزیکی یک ابزار مالی با تحویل فوری است. بازار نقطه‌ای را بازار فیزیکی یا نقدی نیز می‌نامند، زیرا پرداخت‌های نقدی بدون تأخیر معاملات با سیگنال پردازش می‌شوند. از آنجا که در معاملات اسپات یا همان اسپات تریدینگ پس از انجام یک معامله، کالای مورد مبادله در همان لحظه به نقطه مقابل انتقال میابد این مبادله را در نقطه مقابل معاملات فیوچرز قرار می‌گیرد. زیرا در معاملات فیوچرز کالای مورد مبادله در یک تاریخ مشخص که در قرارداد ذکر می‌شود بین خریدار و فروشنده ردوبدل می‌شود.

مقالات مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

برو به دکمه بالا