Bias penambangan data mengacu pada asumsi pentingnya yang diberikan pedagang untuk suatu kejadian di pasar Pasar Keuangan Pasar keuangan, dari namanya sendiri, adalah jenis pasar yang menyediakan jalan untuk jual beli aset seperti obligasi, saham , valuta asing, dan turunannya. Seringkali, mereka dipanggil dengan nama yang berbeda, termasuk "Wall Street" dan "pasar modal", tetapi semuanya masih memiliki arti yang satu dan sama. itu sebenarnya adalah hasil dari kebetulan atau kejadian yang tidak terduga. Bias penambangan data, bagi banyak analis, dianggap sebagai "ancaman berbahaya" karena dapat menyelinap ke pedagang dan analis sama selama proses penelitian yang mengarahkan pedagang dan investor untuk membuat permainan yang mereka buat di pasar.
Jika bias penambangan data tidak teridentifikasi dan terus diperiksa, paling banter, ini mengarah pada hasil yang miring dan beberapa pilihan yang tidak bijaksana. Namun, yang paling buruk, hal ini dapat mengarahkan seorang pedagang atau analis pasar untuk mengembangkan dan mengikuti strategi perdagangan yang sepenuhnya cacat. Enam Keterampilan Penting dari Pedagang Master Hampir semua orang dapat menjadi pedagang, tetapi menjadi salah satu pedagang ahli membutuhkan lebih dari modal investasi dan setelan tiga potong. Perlu diingat: ada lautan individu yang ingin bergabung dengan barisan trader ahli dan membawa pulang uang yang sesuai dengan gelar tersebut. , yang bisa menyebabkan bencana finansial.
Apa itu Data Mining?
Penambangan data adalah proses penelitian dan analisis waktu yang dihormati dari sejumlah besar data, atau informasi. Untuk pedagang dan analis pasar, data mining adalah proses di mana pergerakan di pasar dilacak, pola Pola Segitiga - Analisis Teknis Pola segitiga adalah pola grafik umum yang harus diketahui setiap pedagang. Pola segitiga penting karena membantu menunjukkan kelanjutan pasar bullish atau bearish. Mereka juga dapat membantu pedagang dalam melihat pembalikan pasar. diidentifikasi, dan potensi belokan atau perubahan arah pasar dapat diidentifikasi dan ditindaklanjuti. Ini adalah salah satu proses terpenting yang digunakan pedagang dan analis untuk membuat perdagangan yang paling menguntungkan.
Bias data-mining merayap perlahan ketika anomali atau kejadian di pasar diberi bobot atau kepentingan lebih dari yang seharusnya. Seorang pedagang dapat bertindak berdasarkan bias seperti itu dan mendapatkan hasil negatif - baik karena kurangnya keuntungan yang diinginkan atau, lebih buruk lagi, karena kehilangan investasi awalnya.
Ancaman sebenarnya dengan bias seperti itu adalah ketika satu atau lebih pedagang membangun seluruh strategi perdagangan mereka dan merencanakan kejadian pasar yang disalahpahami, yang sering menyebabkan kerugian besar waktu dan finansial.
Bagaimana Bias Data-Mining Berkembang
Ada dua penyebab utama yang menyebabkan bias penambangan data - dua aspek yang terjadi selama proses penambangan data pedagang.
Aspek pertama adalah kecenderungan keacakan Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo adalah metode statistik yang diterapkan dalam pemodelan probabilitas hasil yang berbeda dalam suatu masalah yang tidak dapat diselesaikan begitu saja, karena interferensi variabel acak. dalam kumpulan data . Ketika seorang pedagang melihat data pasar, kumpulan data secara inheren akan memiliki beberapa keacakan - pencilan atau pergerakan yang tidak selalu sejalan dengan pergerakan atau kejadian pasar lainnya.
Pedagang terkadang jatuh ke dalam perangkap untuk memeriksa pencilan tunggal dan, karena tampaknya tidak pada tempatnya, membuat keputusan bahwa data tersebut layak mendapatkan bobot lebih dari data lain dalam kumpulan. Bertindak berdasarkan pengamatan semacam itu mungkin terbukti menguntungkan setidaknya pada awalnya.
Di sinilah masalah bias kedua masuk; pedagang menjadi bias pada fakta bahwa pada titik tertentu mereka bertindak sebagai pencilan dan terbukti berhasil. Sayangnya, hal itu dapat membuat mereka menyimpulkan, oleh karena itu, bahwa semua pencilan harus memiliki kepentingan tertentu atau tinggi.
Masalah ini juga dikenal sebagai perbandingan sekuensial atau pemilihan berurutan - memilih pencilan atau pencilan serupa berulang kali, dengan asumsi bahwa hal itu memiliki jenis signifikansi yang sama seperti yang pertama. Kenyataannya adalah bahwa semakin banyak outlier yang dipilih atau ditindaklanjuti oleh trader, semakin rendah dan semakin rendah probabilitas kemungkinan signifikansi yang sebenarnya dimiliki oleh data terpencil.
Poin Penting
Dengan teknologi seperti sekarang ini, pedagang dan analis dapat menggunakan berbagai alat dan program, yang berarti informasi atau kumpulan data yang dapat mereka akses sangat besar.
Memiliki banyak informasi bisa jadi bagus. Namun, semakin banyak data yang harus ditambang, semakin besar peluang terjadinya bias data-mining. Penting bagi pedagang dan analis untuk menyadari potensi bias dan menjaga strategi mereka sebelum melakukan permainan yang signifikan.
Sumber daya tambahan
Finance adalah penyedia resmi Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA® Certification. Bergabunglah dengan 350.600+ siswa yang bekerja untuk perusahaan seperti Amazon, JP Morgan, dan program sertifikasi Ferrari, yang dirancang untuk membantu siapa saja menjadi analis keuangan kelas dunia . Untuk terus belajar dan memajukan karier Anda, sumber daya Keuangan tambahan di bawah ini akan berguna:
- Aset Data Aset Data Aset data mengacu pada sistem, file keluaran aplikasi, dokumen, database, atau halaman web yang digunakan perusahaan untuk menghasilkan pendapatan. Aset data adalah beberapa di antaranya
- Sumber Data dalam Pemodelan Keuangan Sumber Data dalam Pemodelan Keuangan Mengumpulkan dan menggunakan sumber data yang tepat dalam pemodelan keuangan sangat penting untuk keberhasilan bisnis. Pemodelan keuangan membutuhkan pengumpulan dan
- Metode Peramalan Metode Peramalan Metode Peramalan Atas. Pada artikel ini, kami akan menjelaskan empat jenis metode peramalan pendapatan yang digunakan analis keuangan untuk memprediksi pendapatan di masa depan.
- Analisis Kuantitatif Analisis Kuantitatif Analisis kuantitatif adalah proses pengumpulan dan evaluasi data terukur dan dapat diverifikasi seperti pendapatan, pangsa pasar, dan upah untuk memahami perilaku dan kinerja bisnis. Di era teknologi data, analisis kuantitatif dianggap sebagai pendekatan yang disukai untuk membuat keputusan berdasarkan informasi.
