Forexite Data Collection

Política de Privacidade 1. Visão geral A Forexite (doravante a Empresa) respeita a privacidade dos visitantes, usuários e clientes (doravante denominada Cliente) e está comprometida em protegê-la. Esta Política de Privacidade explica como a Empresa coleta, usa, mantém e divulga informações pessoais dos Clientes. A Política de Privacidade se aplica ao site da forexite e todos os produtos e serviços (doravante os Serviços) oferecidos pela Companhia. Os Serviços da Empresa destinam-se aos Clientes que estejam de acordo com esta Política de Privacidade. 2. Informações recolhidas Durante uma demonstração ou um processo de registo e verificação da conta real O cliente fornece as suas informações pessoais: nome, endereço, endereço de e-mail, número de telefone, data de nascimento, documento de identificação e outras informações solicitadas. Quando o Cliente utiliza os Serviços, a Companhia coleta informações sobre as transações dos Clientes, incluindo depósitos, levantamentos, atividades de negociação, saldo da conta, comunicação com a Companhia, etc. A Companhia também pode coletar informações não pessoais sobre Clientes sempre que interagem com os Serviços. Essas informações podem incluir o tipo de computador, endereço IP, tipo de navegador, sistema operacional, cookies e outras informações técnicas similares. 3. Utilização de informações A Empresa utiliza as informações pessoais dos Clientes para os seguintes fins: configurar e manter clientes, habilitar Clientes a acederem aos Serviços, reforçar a segurança dos Serviços, concluir as operações solicitadas pelo Cliente, cumprir Regulamentos de serviços financeiros, para melhorar e customizar os Serviços, responder a solicitações dos Clientes, notificar o Cliente sobre alterações nos Serviços, informar ao Cliente sobre produtos e serviços adicionais que possam ser de interesse do Cliente. Para o caso em que o Cliente gostaria de cancelar a subscrição de futuras atualizações, a Empresa inclui instruções detalhadas de cancelamento de inscrição na parte inferior de cada e-mail. 4. Protecção da informação A Empresa utiliza práticas adequadas de recolha de dados, armazenamento e processamento e medidas de segurança para proteger contra o acesso não autorizado a informações pessoais dos Clientes e dados armazenados nos servidores da Empresa. Apenas um número limitado de funcionários da Companhia que tiverem necessidade de conhecer essas informações terão acesso a ele e deverão manter a confidencialidade das informações. A troca confidencial e confidencial de dados entre os Clientes e os servidores da Empresa é criptografada e protegida, uma vez que é realizada através de um canal de comunicação seguro SSL. A Empresa trabalha para garantir que os Serviços atendam aos padrões de segurança PCI, a fim de criar um ambiente seguro para os Clientes. 5. Correção de informações dos clientes Se as informações pessoais dos Clientes que a Companhia detém se revelarem imprecisas ou desatualizadas, a Companhia corrigirá o mesmo mediante solicitação dos Clientes. O Cliente também pode modificar seus dados usando as opções apropriadas disponíveis nas aplicações da Companys. 6. Divulgação de dados pessoais A Companhia não vende, negocia ou de outra forma transfere para terceiros informações pessoais de clientes. Informações agregadas não pessoais sobre Clientes podem ser fornecidas a outras partes para fins de marketing ou outros. A Empresa poderá transferir os dados pessoais dos Clientes para organizações autorizadas, a fim de executar as instruções dos Clientes relativas ao uso dos Serviços. A Companhia pode divulgar os dados pessoais dos Clientes aos órgãos governamentais e reguladores na medida necessária para cumprir os requisitos legais aplicáveis. 7. Cookies A Empresa pode usar vários tipos de cookies. Os cookies de sessão são essenciais para que os Serviços operem se o Cliente bloquear esses cookies. O Cliente não pode fazer login na sua conta. Outros cookies permitem que a empresa aumente a experiência de clientes lembrando escolhas que o cliente fez como a linguagem preferida. A Companhia pode aplicar cookies de terceiros prestadores de serviços para facilitar o rastreamento do uso dos Serviços da Companhia. Os navegadores da Web possuem configurações que permitem que o Cliente bloqueie cookies. Ao usar os Serviços com o navegador configurado para permitir cookies, o Cliente concorda com o uso de cookies pela Companhia. Se o Cliente optar por bloquear cookies, o Cliente poderá usar os Serviços, mas algumas funções poderão não funcionar corretamente. 8. Links de terceiros Os Serviços da Empresa podem fornecer links para sites de terceiros e os sites de terceiros podem fornecer links para os Serviços da Empresa. A Companhia não controla o conteúdo dos sites vinculados e não é responsável pelas práticas empregadas por esses sites. O site de terceiros visitante está sujeito a termos e políticas próprios do site. 9. Aceitação dos Termos Ao utilizar os Serviços, o Cliente significa a sua aceitação desta Política de Privacidade. O uso continuado dos clientes dos Serviços após a publicação de alterações a esta Política de Privacidade será considerado como aceitação dessas alterações. 10. Entre em contato com a Empresa O Cliente pode entrar em contato com a Empresa para qualquer dúvida sobre esta Política de Privacidade, conforme descrito na página Contatos. 11. Alterações a esta Política de Privacidade A Empresa tem o poder de actualizar esta Política de Privacidade a qualquer momento. Quando a Companhia o fizer, a Companhia revisará a data atualizada na parte inferior desta página. O Cliente reconhece que é da sua responsabilidade revisar esta Política de Privacidade periodicamente e tomar conhecimento de alterações. Esta Política de Privacidade foi atualizada pela última vez em 20 de abril de 2014.Forexite dados - toneladas de barras ruins, o que os dados M1 é melhor Juntou-se em março de 2012 Status: PA amplificador VSA quotleadquot o caminho 414 Mensagens Ok em primeiro lugar, Não uma reclamação ou rant discussão. Eu tenho recentemente começado recentemente na programação, e tenho feito muitos googling para tentar e encontrar os mais melhores dados a usar-se para backtests. Aparentemente, os dados do Alpari M1 devem ser bons ou possíveis dados do Dukas, mas não consigo encontrar os que estão em busca, só encontrei links mortos em alguns sites de compartilhamento, por isso não consigo compará-los. Se você comparou mais de uma fonte de dados M1, compartilhe suas opiniões. Também se você sabe onde e como obter esses dados, por favor, compartilhe. Eu encontrei uma outra fonte para M1, Hisdata tem Tick e M1, nenhuma idéia de quão bom é Ver minhas cartas abaixo, sobre por que eu acho que os dados Forexite doesnt olhar tão quente. Agora estes são gráficos M1, e realmente para M1 que você quer Tick de qualquer maneira, mas usando esse tipo de M1 expansão em gráficos M5, me faz pensar sobre como bom M5 é realmente vai ser, certamente há melhores dados M1 lá fora eu olhei Através de um monte de dados Forexite e, infelizmente, tudo se parece com isso. Observe nos gráficos que este é exatamente o mesmo gráfico / período de tempo etc, apenas uma imagem foi tirada no monitor de tela larga eo outro não. (Também um é o GMT 0 eo outro não é 3 parece, mas eu era muito cuidadoso para tirar fotos no mesmo tempo no passado. Primeiro gráfico é AJ M1 26 de setembro Forexite 09:00 GMT 0, gráfico 2 é o mesmo equivalente, mas Dados de pimenta Olhe para a diferença na qualidade de velas, eegads e até mesmo a forma geral tem algumas diferenças significativas aqui 3 º gráfico é Forexite, e 4 Pepper equivalente, novamente a qualidade dos dados não é comparação para mim, pelo menos o caminho de O preço é mais comparável aqui (geralmente o caso.) Agora eu posso dizer que eu olhei para M5 e M15 com essas mesmas duas fontes de dados (Pepper e Forexite) e faz quotappearquot para não ter grande efeito global, no grande O esquema das coisas, mas esta é apenas a minha opinião inexperiente fora do manguito, mais uma vez por favor chime naqueles com mais conhecimento aqui. A forma geral das coisas, mesmo em M1 é mais ou menos o mesmo, e quanto mais alto você vai, mais parece Ter uma forma mais precisa. Por supuesto, quem quiser testar scalping strats necessidades, Tick dados para tentar dar algum tipo de representação precisa do passado e alcançar a melhor qualidade possível de modelagem de 99 é o único caminho a percorrer (ou melhor Ainda não use MT4, se você puder). Para outros testes possivelmente M5, ou especialmente M15, usando dados M1 e recebendo 90 será provável bom o suficiente na maioria dos casos (pelo que eu tenho reunido), pelo menos para obter a bola rodando com certeza. O problema com o Tick é que eles são muito grandes arquivos, e baixar e importar é PITA principal. Uma outra pergunta sobre Tick se alguém souber, se eu tiver Winblows (hehe) em uma partição de 30 gig e precisa MT4 para trabalhar com todos esses arquivos Tick, que eu ouvi pode adicionar até Coleção de dados é o processo de coleta e medição de informações sobre as variáveis ​​de interesse, de uma forma sistemática estabelecida que permite responder às pesquisas declaradas Perguntas, testar hipóteses e avaliar resultados. A componente de recolha de dados da investigação é comum a todos os campos de estudo, incluindo ciências físicas e sociais, ciências humanas, negócios, etc Embora os métodos variam por disciplina, a ênfase em garantir a recolha precisa e honesta permanece a mesma. A importância de garantir uma recolha de dados precisa e adequada Independentemente do campo de estudo ou preferência para a definição de dados (quantitativos, qualitativos), a recolha exacta de dados é essencial para manter a integridade da investigação. Tanto a selecção dos instrumentos de recolha de dados adequados (existentes, modificados ou recentemente desenvolvidos) como as instruções claramente delineadas para a sua correcta utilização reduzem a probabilidade de ocorrência de erros. As conseqüências de dados coletados indevidamente incluem a incapacidade de responder a perguntas de pesquisa com precisão incapacidade de repetir e validar o estudo distorcida descobertas resultando em recursos desperdiçados enganosa outros pesquisadores para perseguir caminhos infrutíferos de investigação comprometer decisões para políticas públicas causando danos aos participantes humanos e animais enquanto o grau Do impacto de uma recolha de dados incorrecta pode variar consoante a disciplina ea natureza da investigação, existe o potencial de causar danos desproporcionados quando estes resultados da investigação são utilizados para apoiar recomendações de políticas públicas. Questões relacionadas com a manutenção da integridade da coleta de dados: A principal razão para preservar a integridade dos dados é apoiar a detecção de erros no processo de coleta de dados, sejam intencionalmente (falsificações deliberadas) ou não (erros sistemáticos ou aleatórios). A maioria, Craddick, Crawford, Redican, Rhodes, Rukenbrod e Laws (2003) descrevem a garantia da qualidade e o controle da qualidade como duas abordagens que podem preservar a integridade dos dados e garantir a validade científica dos resultados do estudo. Garantia de qualidade - atividades que ocorrem antes do início da coleta de dados Controle de qualidade - atividades que ocorrem durante e após a coleta de dados Desde que a garantia de qualidade precede a coleta de dados , Seu foco principal é a prevenção (ou seja, evitar problemas com a coleta de dados). A prevenção é a atividade mais rentável para garantir a integridade da coleta de dados. Esta medida pró-ativa é melhor demonstrada pela padronização do protocolo desenvolvido em um manual de procedimentos abrangentes e detalhados para a coleta de dados. Os manuais mal escritos aumentam o risco de não identificar problemas e erros no início do esforço de pesquisa. Essas falhas podem ser demonstradas de várias maneiras: Incerteza sobre o momento, métodos e identificação da (s) pessoa (s) responsável (is) pela revisão dos dados Lista parcial dos itens a serem coletados Descrição vaga dos instrumentos de coleta de dados a serem usados ​​em vez de um passo rigoroso Instruções para a administração de ensaios Não identificar o conteúdo e as estratégias específicos para a formação ou reciclagem dos funcionários responsáveis ​​pela recolha de dados Instruções obscuras para a utilização, adaptação e calibração do equipamento de recolha de dados (se for caso disso) Procedimentos que possam evoluir ao longo do inquérito. Uma componente importante da garantia de qualidade está a desenvolver um rigoroso e detalhado plano de recrutamento e formação. Implícito no treinamento é a necessidade de comunicar efetivamente o valor da coleta de dados precisa para os formandos (Knatterud, Rockhold, George, Barton, Davis, Fairweather, Honohan, Mowery, ONeill, 1998). O aspecto da formação é particularmente importante para resolver o problema potencial do pessoal que pode inadvertidamente desviar-se do protocolo original. Esse fenômeno, conhecido como lsquodriftrsquo. Devem ser corrigidos com treinamento adicional, uma disposição que deve ser especificada no manual de procedimentos. Dada a gama de estratégias de pesquisa qualitativa (observação não participante / participante, entrevista, arquivo, estudo de campo, etnografia, análise de conteúdo, história oral, biografia, pesquisa discreta), é difícil fazer afirmações generalizadas sobre como se deve estabelecer um protocolo de pesquisa A fim de facilitar a garantia de qualidade. Certamente, os pesquisadores que conduzem a observação não-participante / participante podem ter apenas as questões de pesquisa mais amplas para orientar os esforços iniciais de pesquisa. Uma vez que o pesquisador é o principal dispositivo de medição em um estudo, muitas vezes há pouco ou nenhum outro instrumento de coleta de dados. Na verdade, os instrumentos podem precisar ser desenvolvidos no local para acomodar descobertas imprevistas. Embora as atividades de controle de qualidade (detecção / monitoramento e ação) ocorram durante e após a coleta de dados, os detalhes devem ser cuidadosamente documentados no manual de procedimentos. Uma estrutura de comunicação claramente definida é uma pré-condição necessária para o estabelecimento de sistemas de monitoramento. Não deve haver qualquer incerteza sobre o fluxo de informações entre os investigadores principais e os membros do pessoal após a detecção de erros na recolha de dados. Uma estrutura de comunicação mal desenvolvida encoraja o monitoramento negligente e limita as oportunidades para detectar erros. A detecção ou monitorização pode assumir a forma de observação directa do pessoal durante visitas a locais, chamadas em conferência ou revisões regulares e frequentes de relatórios de dados para identificar inconsistências, valores extremos ou códigos inválidos. Embora as visitas ao local possam não ser adequadas para todas as disciplinas, a falta de auditoria regular dos registos, quantitativos ou quantitativos, tornará difícil para os investigadores verificar se a recolha de dados está a decorrer de acordo com os procedimentos estabelecidos no manual. Além disso, se a estrutura de comunicação não estiver claramente delineada no manual de procedimentos, a transmissão de qualquer alteração nos procedimentos aos membros do pessoal pode ser comprometida. O controle de qualidade também identifica as respostas necessárias ou as necessárias para corrigir práticas de coleta de dados defeituosas e também minimizar o futuro Ocorrências. Essas ações são menos prováveis ​​de ocorrerem se os procedimentos de coleta de dados forem vagamente escritos e os passos necessários para minimizar a recorrência não são implementados através de feedback e educação (Knatterud, et al, 1998). Itens de dados erros sistemáticos violação de problemas de protocolo com fraude pessoal ou local de desempenho ou má conduta científica Nas ciências sociais / comportamentais onde a coleta de dados primários envolve sujeitos humanos, os pesquisadores são ensinados a incorporar uma ou mais medidas secundárias que podem ser usadas para verificar a qualidade De informação a ser recolhida a partir do sujeito humano. Por exemplo, um pesquisador conduzindo uma pesquisa pode estar interessado em obter uma melhor visão sobre a ocorrência de comportamentos de risco entre adultos jovens, bem como as condições sociais que aumentam a probabilidade ea freqüência desses comportamentos de risco. Para verificar a qualidade dos dados, os entrevistados podem ser consultados sobre as mesmas informações, mas solicitados em diferentes pontos da pesquisa e de várias maneiras. Medidas de lsquo Social Desirability rsquo também pode ser usado para obter uma medida da honestidade das respostas. Há dois pontos que precisam ser levantados aqui: 1) checagens cruzadas dentro do processo de coleta de dados e 2) qualidade de dados sendo tanto uma questão de nível de observação quanto uma questão de conjunto de dados completa. Assim, a qualidade dos dados deve ser abordada para cada medida individual, para cada observação individual e para todo o conjunto de dados. Cada campo de estudo tem seu conjunto preferido de instrumentos de coleta de dados. A característica distintiva das ciências de laboratório é a meticulosa documentação do caderno de laboratório, enquanto as ciências sociais, como a sociologia ea antropologia cultural, podem preferir o uso de notas de campo detalhadas. Independentemente da disciplina, documentação abrangente do processo de coleta antes, durante e após a atividade é essencial para preservar a integridade dos dados. Knatterud., G. L. Rockhold, F. W. George, S. L. Barton, F. B. Davis, C. E. Fairweather, W. R. Honohan, T. Mowery, R, OrsquoNeill, R. (1998). Directrizes para a garantia de qualidade em ensaios multicêntricos: um documento de posição. Ensaios Clínicos Controlados. 19: 477-493. A maioria. MILÍMETROS. Craddick, S. Crawford, S. Redican, S. Rhodes, D. Rukenbrod, F. Laws, R. (2003). Processos dietéticos de garantia de qualidade do estudo DASH-Sodium diet controlado. Jornal da associação dietética americana. 103 (10): 1339-1346. Whitney, C. W. Lind, B. K. Wahl, P. W. (1998). Garantia de qualidade e controle de qualidade em estudos longitudinais. Revisões Epidemiológicas. 20 (1): 71-80.