El sesgo de extracción de datos se refiere a una suposición de importancia que un comerciante asigna a una ocurrencia en el mercado Mercados financieros Los mercados financieros, por el nombre mismo, son un tipo de mercado que proporciona una vía para la venta y compra de activos como bonos, acciones , divisas y derivados. A menudo, se les llama por diferentes nombres, incluidos "Wall Street" y "mercado de capitales", pero todos todavía significan lo mismo. que en realidad fue el resultado de la casualidad o de eventos imprevistos. El sesgo de minería de datos, para muchos analistas, se considera una "amenaza insidiosa" porque puede acercarse sigilosamente a traders y analistas durante los procesos de investigación que llevan a traders e inversores a realizar las jugadas que hacen en el mercado.
Si el sesgo de minería de datos no se identifica y se mantiene bajo control, en el mejor de los casos, conduce a resultados sesgados y algunas elecciones imprudentes. Sin embargo, en el peor de los casos, puede llevar a un comerciante o analista de mercado a desarrollar y seguir una estrategia comercial completamente defectuosa Seis habilidades esenciales de los comerciantes maestros Casi cualquier persona puede convertirse en comerciante, pero para ser uno de los comerciantes maestros se necesita más que capital de inversión y un traje de tres piezas. Tenga en cuenta: hay un mar de personas que buscan unirse a las filas de los comerciantes maestros y traer a casa la cantidad de dinero que acompaña a ese título. , que puede significar un desastre financiero.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es un proceso tradicional de investigación y análisis de cantidades sustanciales de datos o información. Para los comerciantes y analistas de mercado, la minería de datos es el proceso mediante el cual se rastrean los movimientos en el mercado, patrones Patrones de triángulos - Análisis técnico Los patrones de triángulos son patrones de gráficos comunes que todo comerciante debe conocer. Los patrones de triángulos son importantes porque ayudan a indicar la continuación de un mercado alcista o bajista. También pueden ayudar a un comerciante a detectar una reversión del mercado. se identifican y se pueden identificar los giros o cambios potenciales en la dirección del mercado y actuar sobre ellos. Es uno de los procesos más importantes que emplean los comerciantes y analistas para realizar las operaciones más ventajosas.
El sesgo de minería de datos se arrastra lentamente cuando las anomalías o sucesos en el mercado reciben más peso o importancia de la que merecen. Un comerciante puede actuar con tal sesgo y obtener un resultado negativo, ya sea por la falta de ganancias deseadas o, peor aún, por la pérdida de su inversión inicial.
La verdadera amenaza con tal sesgo es cuando uno o más comerciantes construyen su estrategia comercial completa y planifican eventos de mercado mal entendidos, lo que a menudo conduce a pérdidas financieras y de tiempo sustanciales.
Cómo se desarrolla el sesgo de minería de datos
Hay dos culpables principales que conducen al sesgo de extracción de datos: dos aspectos que ocurren durante el proceso de extracción de datos de un comerciante.
El primer aspecto es la propensión a la aleatoriedad. Simulación de Monte Carlo La simulación de Monte Carlo es un método estadístico que se aplica para modelar la probabilidad de resultados diferentes en un problema que no puede resolverse simplemente debido a la interferencia de una variable aleatoria. dentro de un conjunto de datos . Cuando un comerciante mira los datos del mercado, el conjunto de datos poseerá inherentemente cierta aleatoriedad: valores atípicos o movimientos que no necesariamente coinciden con otros movimientos o sucesos del mercado.
Los comerciantes a veces caen en la trampa de examinar un único valor atípico y, debido a que parece fuera de lugar, toman la determinación de que merece más peso que los demás datos del conjunto. Actuar sobre la base de tal observación puede resultar rentable, al menos inicialmente.
Aquí es donde entra en juego la segunda cuestión del sesgo; los comerciantes se inclinan por el hecho de que en algún momento actuaron sobre un valor atípico y resultó fructífero. Desafortunadamente, puede llevarlos a concluir, por lo tanto, que todos los valores atípicos deben tener una cierta o alta importancia.
El problema también se conoce como comparación secuencial o selección secuencial : elegir un valor atípico o un valor atípico similar una y otra vez, asumiendo que tiene el mismo tipo de significado que el primero. La realidad es que cuanto más valores atípicos seleccione o actúe el comerciante, menor y menor será la probabilidad de probabilidad de significación que tengan los datos periféricos.
Conclusiones clave
Siendo la tecnología lo que es hoy en día, los comerciantes y analistas pueden utilizar una variedad de herramientas y programas, lo que significa que la información o los conjuntos de datos a los que pueden acceder es masivo.
Poseer mucha información puede ser bueno. Sin embargo, cuantos más datos haya para extraer, más posibilidades hay de que se produzca un sesgo de extracción de datos. Es importante que los comerciantes y analistas sean conscientes del potencial de sesgo y controlen sus estrategias antes de realizar jugadas importantes.
Recursos adicionales
Finance es el proveedor oficial de la certificación FMVA® de Analista de valoración y modelado financiero global (FMVA) ™ Únase a más de 350,600 estudiantes que trabajan para empresas como Amazon, JP Morgan y el programa de certificación de Ferrari, diseñado para ayudar a cualquiera a convertirse en un analista financiero de clase mundial . Para seguir aprendiendo y avanzando en su carrera, los recursos financieros adicionales a continuación serán útiles:
- Activos de datos Activos de datos Los activos de datos se refieren a un sistema, archivo de salida de aplicación, documento, base de datos o página web que las empresas utilizan para generar ingresos. Los activos de datos son algunos de los
- Fuentes de datos en modelos financieros Fuentes de datos en modelos financieros La recopilación y el uso de las fuentes de datos correctas en modelos financieros es fundamental para el éxito de una empresa. El modelado financiero requiere recopilar y
- Métodos de pronóstico Métodos de pronóstico Principales métodos de pronóstico. En este artículo, explicaremos cuatro tipos de métodos de pronóstico de ingresos que utilizan los analistas financieros para predecir ingresos futuros.
- Análisis cuantitativo Análisis cuantitativo El análisis cuantitativo es el proceso de recopilar y evaluar datos medibles y verificables, como ingresos, participación de mercado y salarios para comprender el comportamiento y el desempeño de una empresa. En la era de la tecnología de datos, el análisis cuantitativo se considera el enfoque preferido para tomar decisiones informadas.
