Automatiserte Trading Strategier Eksempler

Grunnleggende om Algoritmisk handel: Konsepter og eksempler En algoritme er et spesifikt sett med klart definerte instruksjoner som skal utføre en oppgave eller prosess. Algoritmisk handel (automatisert handel, svart bokhandel eller ganske enkelt algo-trading) er prosessen med å bruke datamaskiner som er programmert til å følge et definert sett med instruksjoner for å sette en handel for å generere fortjeneste med en hastighet og frekvens som er umulig for en menneskelig næringsdrivende. De definerte settene av regler er basert på timing, pris, kvantitet eller hvilken som helst matematisk modell. Bortsett fra profittmuligheter for næringsdrivende, gjør algo-trading markeder mer likvide og gjør handel mer systematisk ved å utelukke følelsesmessige menneskelige konsekvenser for handelsaktiviteter. Anta at en næringsdrivende følger disse enkle handlekriteriene: Kjøp 50 aksjer på en aksje når 50-dagers glidende gjennomsnitt går over 200-dagers glidende gjennomsnitt. Selg aksjer på aksjene når 50-dagers glidende gjennomsnitt går under 200-dagers glidende gjennomsnitt Ved å bruke dette settet med to enkle instruksjoner, er det enkelt å skrive et dataprogram som automatisk overvåker aksjekursen (og de bevegelige gjennomsnittlige indikatorene) og legger kjøps - og salgsordrene når de definerte betingelsene er oppfylt. Trafikken trenger ikke lenger å holde øye med livepriser og grafer, eller legge inn ordrene manuelt. Det algoritmiske handelssystemet gjør det automatisk for ham ved korrekt å identifisere handelsmuligheten. (For mer om å flytte gjennomsnitt, se: Enkle bevegelige gjennomsnittsverdier Gjør utfordringer.) Algo-trading gir følgende fordeler: Handler utført til best mulig pris Øyeblikkelig og nøyaktig handelsordreplassering (derved høye muligheter for utførelse på ønsket nivå) Handler tidsbestemt korrekt og øyeblikkelig for å unngå betydelige prisendringer. Reduserte transaksjonskostnader (se gjennomføringsbristeksemplet nedenfor) Samtidig automatisert kontroll av flere markedsforhold. Redusert risiko for manuelle feil i å plassere bransjene. Teste algoritmen basert på tilgjengelige historiske og sanntidsdata Redusert Mulighet for feil av menneskelige handelsfolk basert på følelsesmessige og psykologiske faktorer Den største delen av dagens algo-trading er HFT (High Frequency Trading), som forsøker å kapitalisere seg på å plassere et stort antall bestillinger med svært høye hastigheter på tvers av flere markeder og flere beslutninger parametere, basert på forhåndsprogrammerte instruksjoner. (For mer om handel med høyfrekvent handel, se: Strategier og hemmeligheter for høyfrekvenshandelsvirksomhet). Algo-trading brukes i mange former for handels - og investeringsaktiviteter, blant annet: Midtre til langsiktige investorer eller kjøpsselskaper (pensjonskasser , fond, forsikringsselskaper) som kjøper i aksjer i store mengder, men ikke vil påvirke aksjekursene med diskrete, store voluminvesteringer. Kortsiktige forhandlere og selger sidedeltakere (markedstakere, spekulanter og arbitragerer) drar nytte av automatisert handelstiltak i tillegg, algo-trading hjelpemidler for å skape tilstrekkelig likviditet for selgere i markedet. Systematiske handelsfolk (trendfølgere, parhandlere, hedgefond etc.) finner det mye mer effektivt å programmere handelsreglene og la programmet handle automatisk. Algoritmisk handel gir en mer systematisk tilnærming til aktiv handel enn metoder basert på en menneskelig handlende intuisjon eller instinkt. Algoritmiske handelsstrategier Enhver strategi for algoritmisk handel krever en identifisert mulighet som er lønnsom når det gjelder bedre inntjening eller kostnadsreduksjon. Følgende er vanlige handelsstrategier som brukes i algo-trading: De vanligste algoritmiske handelsstrategiene følger trender i flytende gjennomsnitt. kanalutbrudd. prisnivåbevegelser og tilhørende tekniske indikatorer. Dette er de enkleste og enkleste strategiene for å implementere gjennom algoritmisk handel fordi disse strategiene ikke innebærer å gjøre noen spådommer eller prisprognoser. Handler er initiert basert på forekomsten av ønskelige trender. som er enkle og enkle å implementere gjennom algoritmer uten å komme inn i kompleksiteten av prediktiv analyse. Ovennevnte eksempel på 50 og 200 dagers glidende gjennomsnitt er en populær trend-strategi. (For mer om trend trading strategier, se: Enkle strategier for kapitalisering på trender.) Å kjøpe en dobbelt børsnotert aksje til en lavere pris i ett marked og samtidig selge den til en høyere pris i et annet marked, tilbyr prisforskjellen som risikofri gevinst eller arbitrage. Samme operasjon kan replikeres for aksjer kontra futures instrumenter, da prisforskjeller eksisterer fra tid til annen. Implementering av en algoritme for å identifisere slike prisforskjeller og å plassere ordrene gir lønnsomme muligheter på en effektiv måte. Indeksfondene har definert perioder med rebalansering for å bringe sine beholdninger på nivå med sine respektive referanseindekser. Dette skaper lønnsomme muligheter for algoritmiske handelsmenn, som utnytter forventede bransjer som tilbyr 20-80 basispoeng fortjeneste avhengig av antall aksjer i indeksfondet, like før indeksfondets rebalansering. Slike handler initieres via algoritmiske handelssystemer for rettidig utførelse og beste priser. Mange påviste matematiske modeller, som delta-nøytral handelsstrategi, som tillater handel på kombinasjon av opsjoner og underliggende sikkerhet. hvor handler er plassert for å kompensere positive og negative deltakere slik at porteføljens delta blir opprettholdt til null. Gjennomsnittlig reverseringsstrategi er basert på ideen om at høye og lave priser på en eiendel er et midlertidig fenomen som regelmessig vender tilbake til gjennomsnittlig verdi. Identifisere og definere et prisklasse og en implementeringsalgoritme basert på det tillater handel å bli plassert automatisk når prisen på aktivet bryter inn og ut av sitt definerte område. Volumvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved hjelp av aksjespesifikke historiske volumprofiler. Målet er å gjennomføre bestillingen nær Volumvektet Gjennomsnittlig Pris (VWAP), og derved nytte av gjennomsnittsprisen. Tidsvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved å bruke jevnt fordelte tidsluker mellom en start og sluttid. Målet er å gjennomføre bestillingen nær gjennomsnittlig pris mellom start - og sluttider, og dermed minimere markedsvirkningen. Inntil handelsordren er fullstendig, fortsetter denne algoritmen å sende partielle ordrer, i henhold til definert deltakelsesforhold og i henhold til volumet som handles på markedene. Den relaterte trinnstrategien sender ordrer til en brukerdefinert prosentandel av markedsvolumer og øker eller reduserer denne deltakelsesraten når aksjekursen når brukerdefinerte nivåer. Strategien for gjennomføring av mangler har til hensikt å minimere eksekveringsprisen for en ordre ved å avregne realtidsmarkedet, og dermed spare på kostnadene for ordren og dra nytte av mulighetskostnaden ved forsinket utførelse. Strategien vil øke den målrettede deltakelsesraten når aksjekursen beveger seg gunstig og reduserer den når aksjekursen beveger seg negativt. Det er noen spesielle klasser av algoritmer som forsøker å identifisere hendelser på den andre siden. Disse sniffingsalgoritmene, som for eksempel brukes av en selger side markedsfører, har den innebygde intelligensen for å identifisere eksistensen av noen algoritmer på kjøpssiden av en stor ordre. Slik gjenkjenning gjennom algoritmer vil hjelpe markedsmakeren til å identifisere store ordre muligheter og gjøre det mulig for ham å få fordel ved å fylle ordrene til en høyere pris. Dette er noen ganger identifisert som high-tech front-running. (For mer om høyfrekvent handel og bedragerisk praksis, se: Hvis du kjøper aksjer på nettet, er du involvert i HFT.) Tekniske krav til algoritmisk handel Implementering av algoritmen ved hjelp av et dataprogram er den siste delen, klubbbedret med backtesting. Utfordringen er å omdanne den identifiserte strategien til en integrert datastyrt prosess som har tilgang til en handelskonto for å plassere ordrer. Følgende er nødvendige: Programmeringskunnskap for å programmere den nødvendige handelsstrategien, innleid programmører eller ferdigstillet handelsprogramvare Nettverkstilkobling og tilgang til handelsplattformer for å plassere ordrene Tilgang til markedsdata feeds som vil bli overvåket av algoritmen for muligheter til plassering ordrer Evnen og infrastrukturen til å sikkerhetskopiere systemet en gang bygget, før den går live på ekte markeder Tilgjengelig historisk data for backtesting, avhengig av kompleksiteten av regler implementert i algoritmen Her er et omfattende eksempel: Royal Dutch Shell (RDS) er notert på Amsterdam Børs (AEX) og London Stock Exchange (LSE). Lar bygge en algoritme for å identifisere arbitrage muligheter. Her er noen interessante observasjoner: AEX handler i euro, mens LSE handler i Sterling Pounds På grunn av en times tidsforskjell åpner AEX en time tidligere enn LSE, etterfulgt av begge børser som handler samtidig for de neste par timene og deretter handler kun i LSE under Den siste timen når AEX lukkes Kan vi undersøke muligheten for arbitragehandel på Royal Dutch Shell-børsen som er oppført på disse to markedene i to forskjellige valutaer. Et dataprogram som kan lese nåværende markedspriser. Prisene fra både LSE og AEX. A forex rate feed for GBP-EUR-vekslingskurs Bestill plasseringskapasitet som kan ordne bestillingen til riktig utveksling Tilbakestillingskapasitet på historiske prisfeeder Dataprogrammet bør utføre følgende: Les innkommende prisfôr av RDS-lager fra begge børser Ved hjelp av tilgjengelige valutakurser . konvertere prisen på en valuta til andre Hvis det eksisterer en stor nok prisavvik (rabatt på meglerkostnadene) som fører til en lønnsom mulighet, legger du kjøpsordren på lavere prissentral og salgsordre på høyere prissentral Hvis ordrene utføres som Ønsket, arbitrage fortjeneste vil følge Simple and Easy Imidlertid er praksis med algoritmisk handel ikke så enkelt å vedlikeholde og utføre. Husk at hvis du kan plassere en algo-generert handel, så kan de andre markedsdeltakere. Følgelig varierer prisene i milli - og til og med mikrosekunder. I eksemplet ovenfor, hva skjer hvis kjøpekjøpet ditt blir henrettet, men selger handel, da selgerprisene endrer seg når bestillingen din treffer markedet. Du vil ende opp med å sitte med en åpen stilling. gjøre arbitrage-strategien din verdiløs. Det er flere risikoer og utfordringer: for eksempel systemfeil, nettverkstilkoblingsfeil, tidsforsinkelse mellom handelsordre og utførelse, og viktigst av alt, ufullkomne algoritmer. Jo mer komplekse en algoritme, desto strengere backtesting er nødvendig før den blir satt i gang. Kvantitativ analyse av en algoritmeprestasjon spiller en viktig rolle og bør undersøkes kritisk. Det er spennende å gå for automatisering hjulpet av datamaskiner med en ide å tjene penger uten problemer. Men man må sørge for at systemet er grundig testet og at det stilles krav om grenser. Analytiske handelsfolk bør vurdere å lære programmerings - og byggesystemer alene, for å være sikre på å implementere de riktige strategiene på idiotsikker måte. Forsiktig bruk og grundig testing av algo-handel kan skape lønnsomme muligheter. Et mål på forholdet mellom en endring i mengden som kreves av et bestemt godt og en endring i prisen. Pris. Den totale dollarverdien av alle selskapets utestående aksjer. Markedsverdien beregnes ved å multiplisere. Frexit kort for quotFrench exitquot er en fransk spinoff av begrepet Brexit, som dukket opp da Storbritannia stemte til. En ordre som er plassert hos en megler som kombinerer funksjonene til stoppordre med grensene. En stoppordre vil. En finansieringsrunde hvor investorer kjøper aksjer fra et selskap til lavere verdsettelse enn verdsettelsen plassert på. En økonomisk teori om total utgifter i økonomien og dens effekter på produksjon og inflasjon. Keynesian økonomi ble utviklet. Fordeler og ulemper med automatiserte handelssystemer Traders og investorer kan slå nøyaktig oppføring. utgangs - og pengehåndteringsregler i automatiserte handelssystemer som tillater datamaskiner å utføre og overvåke handelen. En av de største attraksjonene i strategiautomatisering er at det kan ta noen av følelsene ut av handel siden handler blir automatisk plassert når visse kriterier er oppfylt. Denne artikkelen vil introdusere leserne til og forklare noen av fordelene og ulempene, så vel som realiteten, av automatiserte handelssystemer. (For relatert lesing, se Kraften i programhandler.) Hva er et automatisert handelssystem Automatiserte handelssystemer, også referert til som mekaniske handelssystemer, algoritmisk handel. automatisert handel eller systemhandel, tillate handelsmenn å etablere bestemte regler for både handelsoppføringer og utganger som, når de er programmert, automatisk kan utføres via en datamaskin. Handelsregistrerings - og utgangsreglene kan baseres på enkle forhold, for eksempel et bevegelig gjennomsnittsovergang. eller kan være kompliserte strategier som krever en omfattende forståelse av programmeringsspråket som er spesifikt for brukerhandelsplattformen, eller kompetansen til en kvalifisert programmerer. Automatiserte handelssystemer krever vanligvis bruk av programvare som er knyttet til en direkte tilgang megler. og eventuelle spesifikke regler må skrives i proprietære språk på plattformene. TradeStation-plattformen bruker for eksempel EasyLanguage programmeringsspråket NinjaTrader-plattformen, derimot, bruker NinjaScript-programmeringsspråket. Figur 1 viser et eksempel på en automatisert strategi som utløste tre transaksjoner i løpet av en handelssession. (For relatert lesing, se Global Trade og valutamarkedet.) Figur 1: En fem-minutters oversikt over ES-kontrakten med en automatisk strategi anvendt. Noen handelsplattformer har strategibyggende veivisere som gjør det mulig for brukerne å velge fra en liste over gjeldende tekniske indikatorer for å bygge et sett med regler som deretter automatisk kan handles. Brukeren kan for eksempel fastslå at en lang handel vil bli inngått når 50-dagers glidende gjennomsnitt krysser over 200-dagers glidende gjennomsnitt på et fem-minutters diagram av et bestemt handelsinstrument. Brukere kan også legge inn typen av rekkefølge (marked eller grense, for eksempel) og når handelen vil bli utløst (for eksempel ved stengens lukke eller åpne for den neste linjen), eller bruk standardinngangene på plattformene. Mange forhandlere velger imidlertid å programmere egne tilpassede indikatorer og strategier eller arbeide tett med en programmerer for å utvikle systemet. Selv om dette vanligvis krever mer innsats enn å bruke plattformens veiviser, gir det en mye større grad av fleksibilitet, og resultatene kan være mer givende. (Dessverre er det ingen perfekt investeringsstrategi som garanterer suksess. For mer, se Bruke tekniske indikatorer for å utvikle handelsstrategier.) Når reglene er etablert, kan datamaskinen overvåke markedene for å finne kjøp eller salg av muligheter basert på handel strategi spesifikasjoner. Avhengig av de spesifikke reglene, så snart en handel er innført, vil eventuelle ordrer for beskyttende stopp tap. bakstopp og fortjenestemål blir automatisk generert. I rasktflyttende markeder kan denne øyeblikkelige ordreinngangen bety forskjellen mellom et lite tap og et katastrofalt tap i tilfelle handelen beveger seg mot handelsmannen. Fordeler ved automatiserte handelssystemer Det er en lang liste over fordeler ved å ha en dataskjerm på markedene for handelsmuligheter og utføre handler, inkludert: Minimere følelser. Automatiserte handelssystemer minimerer følelser gjennom hele handelsprosessen. Ved å holde følelser i sjakk, har handlende vanligvis en lettere tid som holder seg til planen. Siden handelsordrer utføres automatisk når handelsreglene er oppfylt, vil forhandlere ikke kunne tøffe eller stille spørsmål til handelen. I tillegg til å hjelpe handelsmenn som er redd for å trekke avtrekkeren, kan automatisert handel dempe de som er tilbøyelige til å overstyrke kjøp og salg ved enhver oppfattet mulighet. Evne til å teste tilbake. Backtesting gjelder handelsregler til historiske markedsdata for å bestemme ideenes levedyktighet. Ved utforming av et system for automatisert handel må alle regler være absolutte, uten rom for tolkning (datamaskinen kan ikke gjette det må fortelles nøyaktig hva som skal gjøres). Traders kan ta disse presise settene med regler og teste dem på historiske data før de risikerer penger i live trading. Omhyggelig backtesting gjør det mulig for handelsmenn å evaluere og finjustere en handelsidee, og for å fastslå systemene forventes det gjennomsnittlige beløpet som en næringsdrivende kan forvente å vinne (eller miste) per risikoenhet. (Vi tilbyr noen tips om denne prosessen som kan hjelpe til med å reflektere dine nåværende handelsstrategier. For mer, se Backtesting: Tolkning av fortiden.) Bevar Discipline. Fordi handelsreglene er etablert og handelen utføres automatisk, opprettholdes disiplin selv i volatile markeder. Dissiplin går ofte tapt på grunn av følelsesmessige faktorer som frykt for å ta tap, eller ønsket om å eke litt mer fortjeneste fra en handel. Automatisert handel bidrar til å sikre at disiplinen opprettholdes fordi handelsplanen blir fulgt nøyaktig. I tillegg er pilotfeil minimert, og en ordre om å kjøpe 100 aksjer vil ikke bli feil innført som en ordre om å selge 1000 aksjer. Oppnå konsistens. En av de største utfordringene i handel er å planlegge handel og handle planen. Selv om en handelsplan har potensial til å være lønnsomt, endrer handlende som ignorerer reglene enhver forventning som systemet ville ha hatt. Det er ikke slikt som en handelsplan som vinner 100 av tidenes tap er en del av spillet. Men tap kan være psykologisk traumatiserende, så en handelsmann som har to eller tre tapende handler på rad, kan bestemme seg for å hoppe over neste handel. Hvis denne neste handelen ville vært en vinner, har handelsmannen allerede ødelagt enhver forventning som systemet hadde. Automatiserte handelssystemer tillater handelsmenn å oppnå konsistens ved å handle planen. (Det er umulig å unngå katastrofe uten handelsregler. For mer, se 10 trinn for å bygge en vinnende handelsplan.) Forbedret Bestillingshastighet. Siden datamaskiner reagerer umiddelbart på endrede markedsforhold, kan automatiserte systemer generere bestillinger så snart handelskriterier er oppfylt. Å komme inn eller ut av handel noen få sekunder tidligere kan gjøre en stor forskjell i bransjens utfall. Så snart en stilling er oppgitt, genereres alle andre bestillinger automatisk, inkludert beskyttende stopptap og overskuddsmål. Markeder kan bevege seg raskt, og det er demoraliserende å få en handel til å nå fortjenestemålet eller blås forbi et stopp-tapsnivå før ordrene kan til og med oppgis. Et automatisert handelssystem hindrer at dette skjer. Diversifisere Trading. Automatiserte handelssystemer tillater brukeren å handle flere kontoer eller ulike strategier på en gang. Dette har potensial til å spre risiko over ulike instrumenter, samtidig som man skaper sikring mot å miste posisjoner. Det som ville være utrolig utfordrende for et menneske å oppnå, utføres effektivt av en datamaskin i løpet av millisekunder. Datamaskinen kan skanne etter handelsmuligheter på en rekke markeder, generere ordrer og overvåke bransjer. Ulemper og realiteter i automatiserte handelssystemer Automatiserte handelssystemer skryter mange fordeler, men det er noen downfalls av og realties som handelsmenn bør være oppmerksomme på. Mekaniske feil. Teorien bak automatisert handel gjør det til å virke enkelt: Sett opp programvaren, programmer reglene og se på den handelen. I virkeligheten er imidlertid automatisert handel en sofistikert handelsmetode, men ikke ufeilbarlig. Avhengig av handelsplattformen kan en handelsordre oppholde seg på en datamaskin og ikke en server. Det betyr at hvis en Internett-tilkobling går tapt, kan det ikke sendes en ordre til markedet. Det kan også være en uoverensstemmelse mellom de teoretiske handler som genereres av strategien og ordreinngangsplattformskomponenten som gjør dem til virkelige handler. De fleste handelsfolk bør forvente en læringskurve når de bruker automatiserte handelssystemer, og det er generelt en god ide å starte med små handelsstørrelser mens prosessen er raffinert. Overvåkning . Selv om det ville være flott å slå på datamaskinen og gå for dagen, krever automatiserte handelssystemer overvåking. Dette skyldes potensialet for mekaniske feil, for eksempel tilkoblingsproblemer, strømbrudd eller dataskrasj, og til systemkrev. Det er mulig for et automatisert handelssystem å oppleve anomalier som kan føre til feilordre, manglende ordre eller dupliserte ordrer. Hvis systemet overvåkes, kan disse hendelsene identifiseres og løses raskt. Over-optimalisering. Selv om det ikke er spesifikt for automatiserte handelssystemer, kan handelsfolk som bruker backtesting teknikker skape systemer som ser bra ut på papir og utfører fryktelig i et levende marked. Overoptimering refererer til overdreven kurvefitting som produserer en handelsplan som er upålitelig i live trading. Det er for eksempel mulig å justere en strategi for å oppnå eksepsjonelle resultater på de historiske dataene som den ble testet på. Traders tar for eksempel feilaktig ut at en handelsplan bør ha nær 100 lønnsomme handler, eller bør aldri oppleve en drawdown som en levedyktig plan. Som sådan kan parametere justeres for å skape en nær perfekt plan som helt mislykkes så snart den blir brukt på et levende marked. (Denne overoptimaliseringen skaper systemer som ser bra ut på papir. For mer, se Backtesting og Forward Testing: Betydningen av korrelasjon.) Serverbaserte Automation Traders har muligheten til å kjøre sine automatiserte handelssystemer via en serverbasert handel plattform som Strategy Runner. Disse plattformene tilbyr ofte kommersielle strategier for salg, en veiviser, slik at forhandlere kan designe sine egne systemer, eller muligheten til å være vert for eksisterende systemer på den serverbaserte plattformen. For et gebyr kan det automatiserte handelssystemet skanne etter, utføre og overvåke handler med alle bestillinger som ligger på serveren, noe som resulterer i potensielt raskere og mer pålitelige bestillingsoppføringer. Konklusjon Selv om det er viktig for en rekke faktorer, bør automatiserte handelssystemer ikke betraktes som en erstatning for nøye utført handel. Mekaniske feil kan skje, og som sådan krever disse systemene overvåking. Serverbaserte plattformer kan gi en løsning for handelsfolk som ønsker å minimere risikoen for mekaniske feil. (For relatert lesing, se Day Trading Strategies For Beginners.) Et mål på forholdet mellom en endring i mengden som kreves av et bestemt godt og en endring i prisen. Pris. Den totale dollarverdien av alle selskapets utestående aksjer. Markedsverdien beregnes ved å multiplisere. Frexit kort for quotFrench exitquot er en fransk spinoff av begrepet Brexit, som dukket opp da Storbritannia stemte til. En ordre som er plassert hos en megler som kombinerer funksjonene til stoppordre med grensene. En stoppordre vil. En finansieringsrunde hvor investorer kjøper aksjer fra et selskap til lavere verdsettelse enn verdsettelsen plassert på. En økonomisk teori om total utgifter i økonomien og dens effekter på produksjon og inflasjon. Keynesian økonomi ble utviklet. Det ser ikke ut til å være mulig. Men det er med våre algoritmiske handelsstrategier Det virker ikke mulig. Et algoritmisk handelssystem med så mye trendidentifikasjon, syklusanalyse, buysell sidevolumstrømmer, flere handelsstrategier, dynamisk inngang, mål og stopppriser, og ultrasnabb signalteknologi. Men det er. Faktisk er AlgoTrades algoritmiske handelssystemplattform den eneste i sitt slag. Ikke mer søker etter varme aksjer, sektorer, varer, indekser eller leser markeds meninger. Algotrades gjør alle søk, timing og handel for deg ved hjelp av vårt algoritmiske handelssystem. AlgoTrades dokumenterte strategier kan følges manuelt ved å motta e-post - og SMS-tekstvarsler, eller det kan være 100 handsfree-handel. Det er opp til deg. Du kan slå av på automatisk handel når som helst, slik at du alltid har kontroll over din skjebne. Automatiserte handelssystemer for dyktige investorer Copyright 2017 - ALGOTRADES - Automatisert algoritmisk handelssystem CFTC REGLE 4.41 - HYPOTETISKE ELLER SIMULERTE RESULTATRESULTATER HAR VISSE BEGRENSNINGER. I FORBINDELSE MED EN AKTUELL PRESTASJONSOPPTAK, FORTSATT SIMULERTE RESULTATER IKKE VIRKELIG HANDEL. OGSÅ SOM HANDLINGENE IKKE ER UTFØRT, HAR RESULTATENE KRAVET FORVERKET FOR KONSEKVENSEN, OM NOEN, AV VISSE MARKEDSFAKTORER, SOM SIKKER LIKVIDITET. SIMULERTE HANDELSPROGRAMMER I ALMINDELIGE ER OGSÅ FØLGENDE AT DE ER DESIGNERT MED HINDSIGHT. INGEN REPRESENTASJON SKAL GJORT AT ENKEL KONTO VIL ELLER ER LIKELIG Å HENT RESULTAT ELLER TAP SOM LIKKER SOM VISES. Ingen representasjon blir gjort eller underforstått at bruken av det algoritmiske handelssystemet vil generere inntekt eller garantere et overskudd. Det er en betydelig risiko for tap knyttet til futures trading og trading exchange traded funds. Futures trading og trading exchange trading fond innebærer en betydelig risiko for tap og er ikke egnet for alle. Disse resultatene er basert på simulerte eller hypotetiske resultatresultater som har visse iboende begrensninger. I motsetning til resultatene som vises i en faktisk ytelsesrekord, representerer disse resultatene ikke reell handel. Også fordi disse handlingene egentlig ikke har blitt utført, kan disse resultatene være under - eller overkompensert for eventuelle konsekvenser av visse markedsfaktorer, som manglende likviditet. Simulerte eller hypotetiske handelsprogrammer generelt er også underlagt det faktum at de er utformet til fordel for ettersyn. Ingen representasjon blir gjort at noen konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner på disse blir vist. Informasjon på denne nettsiden er utarbeidet uten hensyn til investeringsmålsettingene, den økonomiske situasjonen og behovene til investorer, og videre tilråder abonnenter å ikke handle på noen opplysninger uten å få bestemt råd fra deres finansielle rådgivere, ikke å stole på informasjon fra nettsiden som den primære basis for sine investeringsbeslutninger og å vurdere egen risikoprofil, risikotoleranse og egne stoppfall. - drevet av Enfold WordPress Theme