Automatizado Sistema De Comercio De Libros

Libros recomendados sobre inversiones y los sistemas automatizados de comercio bien, Ill admiten. Ninguno de nosotros es gurú de las inversiones y havent hechas (o perdidos) a millones que juegan el mercado de valores. Sin embargo, nos ha pedido un par de veces para trabajar en proyectos relacionados con sistemas automatizados de comercio y estos son algunos de los libros que nos pareció más interesante o útil. Haga clic en los títulos para ver las opiniones de otras personas y otros datos de su Amazon local. Si alguna vez has soñado con crear un sistema informático para vencer a los corredores de apuestas o el mercado de valores (y que ya no haya), entonces el libro de Steven Skienas es para usted. Skiena describe sus propios esfuerzos (y sus equipos) para crear un sistema automatizado que hacer apuestas ganadoras en la cesta punta. un juego vasca que también se juega en algunas partes de Francia y algunas ciudades de América del Norte. El libro describe el juego en sí (un juego con similitudes con el tenis, squash y rugby cinco años), los métodos contorneados por el cual se llevan a cabo torneos (una especie de round robin) y el sistema de juego de apuestas mutuas que se utiliza para colocar las apuestas en el resultado. Para crear el sistema perfecto, Skiena y su equipo necesarios para modelar la estructura del torneo, los efectos de la habilidad del jugador en los resultados de los partidos, y (ya que esto las probabilidades se ofrecen mediante un sistema de apuestas mutuas) los hábitos de apuestas del público en general. A continuación, necesarios para identificar las apuestas que (en promedio) sean rentables. El equipo tuvo éxito, el programa se desarrollaron en última instancia tener éxito en la devolución de alrededor de 500 en el juego inicial de su participación en un solo año. (La mala noticia, como señala Skiena, es que no sería posible utilizar un sistema de este tipo para apostar grandes cantidades de dinero en cesta punta, ya que ese tipo de apuestas deprimirían significativamente las posibilidades disponibles). Una lectura obligatoria para cualquier persona seriamente interesada en la quotbeating systemquot. Este libro contiene reflexiones sobre los acontecimientos al azar y sus efectos en el mercado (y la vida en general) por un operador profesional, Nassim Taleb. Hay pensamientos aquí que me pareció bastante profunda sobre la naturaleza de la lógica inductiva (Razonamiento a partir de eventos de reglas), así como interesantes ejemplos y explicaciones de cómo nos dejamos engañar por los fenómenos aleatorios. Taleb es particlarly fascinado por lo que él describe como el Cisne Negro problema. Vemos un montón de cisnes. Todos ellos son de color blanco. Inferimos que todos los cisnes son blancos. Por desgracia, nunca he estado en Australia, donde los cisnes son de color negro también. Si construimos nuestros sistemas de comercio de tal formulación de la aparición de un cisne negro borrarnos El estilo de escritura aquí es una colección de reflexiones alfabetizados y digresiones, que más bien me ha gustado, pero, a juzgar por los comentarios de Amazon, que parece irritar a algunos lectores. Al carecer de la modestia o de objetivos limitados ya sea Taleb o Paulos. este libro afirma que pondrá de manifiesto. cómo se puede utilizar el ordenador para reunir, analizar y detectar las ineficiencias de mercado rentables mdash la clave para hacer operaciones ganadoras día tras día. A pesar de esta publicación hipérbole, no hay mucho que recomendar este libro si usted está planeando en la implementación de un sistema de comercio. Hay explicaciones de red neuronal, el análisis técnico, y los enfoques de minería de datos. También hay descripciones de dos o tres grandes proyectos, debates sobre las posibles fuentes de datos comerciales, y las preguntas clave que deben hacerse en los sistemas de evaluación. Algunos de los capítulos de este libro son un poco anticuado: con los cambios sustanciales en hardware y software desde 1999 que por suerte no tiene que preocuparse más acerca de si los datos entrantes se desbordarán nuestra 16550 UART. Sin embargo, muchas consideraciones de diseño nunca cambian y este libro es todavía vale la pena leer si usted está considerando el diseño o la evaluación de una estrategia de comercio automatizado. Uno de los supuestos básicos de muchas teorías de inversión y de precios (por ejemplo, Negro-Scholes) es que los precios se comportan de una manera que puede ser modelado por la distribución normal. Parece a primera vista que una suposición razonable, pero ¿no es cierto. Mandelbrot hace un caso fuerte de que la distribución normal es un estimador pobre para la distribución de los cambios de precios, y que una distribución fractal pinta una imagen más precisa. ¿Por qué es importante Si se toma el supuesto normal entonces grandes saltos en los precios son extremadamente poco probable, y los cambios de precios en cualquier día no se ven afectados por los cambios del día anterior. De hecho los extremos ocurren, y la magnitud de los cambios de hoy se correlaciona con el día anterior el comercio. El efecto neto es que el supuesto de distribución normal subestima seriamente riesgo. Este libro está en la categoría de divulgación científica. No hay matemáticas profundas o ecuaciones. (Una pena, si estás inclinado matemáticamente buenas noticias Mdash, si no eres.) Theres una mezcla razonable de la anécdota y la evidencia experimental, pero un poco demasiado mal ajeno cuando Mandelbrot se las arregla para probarse a sí mismo a la derecha y los demás están equivocados. Este libro no le hará rico, o darle una forma más segura de ganar dinero en los mercados mdash su autor señala cuidadosamente esto. Lo que le dará una comprensión más profunda de los fundamentos inestables en que se basan la teoría de cartera, valoración de opciones y muchos otros modelos, así como algunas ideas sobre cómo poner a prueba de manera más realista un sistema de comercio en los datos simulados. Paulos perdió dinero en el accidente WORLDCOM, y utiliza esto como un punto de saltar para explicar las matemáticas detrás del mercado de valores. Hay buenas explicaciones cualitativas de muchos de los números y las teorías utilizadas en el intento de predecir el precio de las acciones. Me gustó especialmente su descripción de la hipótesis del mercado eficiente Paradox (si todo el mundo cree en ella, el Mercado Eficiente Hypoethesis ya no sería cierto) y su opuesto imaginario, la hipótesis del mercado lento. Otro punto positivo es que hace que los criterios para el éxito de un sistema de comercio no es si se hace el dinero. Eso es sólo una condición necesaria. Un sistema de comercio exitoso debe hacer más dinero que simplemente invertir en letras del tesoro, o la compra de un fondo de índice. El libro abarca a grandes rasgos los temas tales como el análisis técnico, beta, teoría de la cartera, etc. Aunque hay algunos excelentes pepitas de información aquí, he encontrado el estilo de escritura de distracción. También me ha decepcionado que otro libro del mismo autor (Érase una serie. La lógica matemática oculta de historias) cubrió gran parte de la misma planta con los mismos ejemplos. A juzgar por esta auto-biografía Edwin Lefegravevre (un seudónimo de Jesse Livermore) puede haber sido el tipo de persona que su madre le advirtió en contra. Se ganaba la vida de especular en el mercado de valores, a veces usando técnicas que probablemente sería ilegal en la actualidad. Se gana y se pierde tanto dinero, y este libro contiene sus conocimientos sobre los períodos de comercio exitosos y no exitosos. Aquí está uno de los apartes Lefegravevres sobre la naturaleza de la especulación, que sigue la historia de un hombre que tenía un sistema exitoso, pensó que podía hacerlo mejor, cambiando el sistema, a continuación, se limpió a cabo: A veces pienso que la especulación debe ser un tipo no natural de negocio, porque encuentro que el especulador ha dispuesto a media contra su propia naturaleza. Las debilidades que todos los hombres son propensos a son fatales para el éxito en la especulación mdash ususally esas mismas debilidades que lo hacen agradable para sus compañeros o que él mismo especialmente protege contra en otras empresas de su donde no son casi tan peligroso como cuando él es el comercio en acciones o materias primas. Tal vez un sistema automatizado no estará sujeta a tales errores humanos O será, también, carecen de la humildad de los comerciantes como Taleb. Si usted puede sobrevivir al leer el título, este libro es en realidad una historia anecdótica del criterio de Kelly mdash una fórmula que identifica cuánto debe ser apostado en una empresa arriesgada. Un sorprendente elenco de personajes está involucrado, desde figuras del bajo a físicos y matemáticos, y desde 1738 (no un error de imprenta) hasta la actualidad. Éste no es un tratamiento matemático suficiente para mí, pero merece la pena leer para descubrir cómo las personas han intentado y han tenido éxito (o no) en la explotación de Kellys (y Bernoulli) de trabajo. (Si tiene que jugar con los números, la Calculadora de Kelly puede ser útil.) Basada en la Evidencia Análisis técnico: Aplicando el método científico y la inferencia estadística de las señales de la sesión de hoy I8217ll estar hablando de un libro excelente, que fue recomendado en varias 8220quant8221 blogs leo: Análisis Técnico basada en la evidencia por David Aronson. Una de las principales razones por las que elegimos este libro es porque enseña a pescar (en vez de darle un pez). Por lo tanto, si you8217re después de un libro con grandes estrategias o indicadores de comercio, esto podría no ser la ideal, por eso si usted quiere aprender acerca de las pruebas de estrategia y metodología. it8217s probablemente una gran adición a su biblioteca de comercio. Había estado en mi lista por un tiempo y me gustaría leerlo I8217d anterior, ya que tiene el potencial para agregar métodos de la piedra angular de los procedimientos de investigación y pruebas comerciales. Siga leyendo para conocer un resumen con una revisión a la derecha en la end8230 Introducción Una de las primeras citas del libro define el concepto que abarca: El método científico es la única manera racional de extraer conocimiento útil a partir de los datos del mercado y el único enfoque racional para determinar qué TA métodos tienen poder predictivo. Yo llamo a esto el análisis técnico basado en la evidencia (EBTA). Aronson introduce desde el principio el concepto de objetivo (TA) vs. subjetiva (TA). Una reivindicación objetivo es una proposición significativa, lo cual puede ser verificado de forma inequívoca. Para nosotros, los desarrolladores comerciales sistema mecánico: un conjunto de reglas que se pueden volver a prueba. Por otra parte, el análisis técnico subjetiva consistiría en enfoques tales como Elliot análisis de la onda. Sin embargo, el análisis técnico objetivo no es suficiente por sí solo: usted todavía necesita la inferencia estadística rigurosa para sacar conclusiones sobre su poder predictivo. Primera parte: Fundamentos de la parte uno del libro establece los fundamentos metodológicos, filosóficos, psicológicos y estadísticos de EBTA. El primer tema que se trata es la necesidad de una evaluación comparativa para evaluar las reglas objetivas e introduce el concepto de detrending. que he descrito anteriormente. El segundo tema se refiere a la psicología cognitiva y da ejemplos de diferentes tipos de sesgos de comportamiento que nos pueden engañar y hacer creer en el análisis técnico subjetiva: Reconocimiento de patrones El sesgo de confirmación distorsión retrospectiva exceso de confianza correlaciones ilusorias idea errónea de aleatoriedad El antídoto para estos 8220mind traps8221 es el método científico. El método científico genérico está cubierto en el tercer capítulo con un poco de historia y filosofía de la ciencia y la lógica de razonamiento. El método científico 8211 que puede y debe ser aplicada al Análisis Técnico 8211 consta de 5 etapas: Observación Hipótesis Predicción Verificación Conclusión Subjetiva TA no se conforma con el método científico y el autor presenta un interesante estudio de la objetivación de un patrón subjetiva TA (Cabeza y hombros ) para que sea comprobable (se nota que de cabeza y hombros es inútil en las poblaciones y tiene un valor dudoso sobre las monedas). Análisis estadístico de Back-Resultados de la Prueba Los siguientes tres capítulos introducen y cubren el análisis estadístico. El comienzo de esta parte da un buen repaso de la inferencia estadística, a partir de conceptos tales como la distribución de frecuencias, desviación estándar, probabilidades y los valores de p. El ejemplo de los granos de muestreo e inferencia estadística utilizando en una caja hace que para una buena ilustración y una bastante claro paralelo con el mundo del comercio de reglas de back-testing. El libro pasa a conceptos tales como la prueba de hipótesis, la significación estadística e intervalo de confianza, etc., y cómo se relacionan con las pruebas de gobernar. Una de la cuestión principal de los resultados de back-testing es que sólo representan una muestra de cómo los sistemas / regla (s) realice. Aronson presenta el enfoque estadístico clásico para derivar la distribución de muestreo (necesario para realizar la inferencia estadística) en base a una observación individual / muestra. Sin embargo, esto supone normalidad de la distribución, lo que es poco probable que sea correcta cuando se trata de los datos financieros. Nuevos métodos científicos para el control a posteriori de este último concepto conduce a la introducción de los dos métodos alternativos para derivar la distribución de muestreo y realizar inferencia estadística sobre los resultados de la prueba de respaldo. Estos dos métodos basados ​​en computadoras: Ambos métodos de estimación de la distribución de muestreo al azar por remuestreo (reutilizar) la muestra original de la observación. Una estadística de prueba se computa a continuación, para cada nuevo muestreo. En la práctica, el método de arranque utiliza remuestreo con reemplazo de la estrategia diaria vuelve a generar numerosas estadísticas de prueba al azar utilizados para aproximarse a una distribución de muestreo. El método de permutación de Monte Carlo logra el mismo resultado, disociando y permutar la dirección de posición (es decir. De largo o corto) con los rendimientos de instrumentos diarias. El uso de la inferencia estadística cubierto en los capítulos anteriores, se puede decidir si los resultados se encuentran en la parte posterior de la prueba son estadísticamente significativas o el producto de la casualidad. Estos dos métodos son la principal para llevar de libro. ya que son valiosos para identificar el grado de aleatoriedad en una regla de prueba de nuevo. Esto probablemente debería ser parte de una metodología de investigación sistema comercial estándar y que cubrirá estos dos métodos en más detalle en los puestos posteriores. En minería de datos Los métodos anteriores sólo se ocupan de una regla / back-prueba. Sin embargo, rara vez a prueba la una regla de forma aislada: la mayor parte de back-testing pondría a prueba varios parámetros valores, reglas y combinaciones para tratar de identificar a los que tienen mejor rendimiento: esta es la minería de datos. Sin embargo, es erróneo esperar rendimiento futuro de los mejores sistemas de rendimiento para mantenerse en línea con el pasado, los resultados de vuelta probadas. Los mejores sistemas de rendimiento podrían tener un valor intrínseco, pero algunos de su exceso de rendimiento se debe a variaciones aleatorias. Si ejecuta 1.000 reglas diferentes que no tienen poder predictivo, todos ellos contienen algo de azar producir una salida variable a partir de la media cero. La regla lucky8221 8220most será más lejos en el lado derecho de la media cero (y por lo tanto, recogido por el minero de datos), a pesar de tener ningún valor intrínseco. La minería de datos introduce un sesgo. , que sobreestima el valor de la regla 8220best8221 en comparación con las variaciones aleatorias esperados. El sesgo de la minería de datos está vinculada a varios factores: aumenta con el número de reglas disminuye con el tamaño de la muestra utilizada en las pruebas de espalda-espalda-prueba. Disminuye con la correlación de prueba de copia de las normas resultados. Aumenta con la frecuencia de los valores extremos de la muestra de la prueba de nuevo. Disminuye con la variación en los rendimientos de la prueba de respaldo entre normas consideradas. Esto se ilustra con ejemplos y gráficos. El resto del concentrado capítulo sobre métodos para reducir / corregir el sesgo de la minería de datos y se adapta el método de arranque (usando la realidad White8217s) y Monte Carlo permutación para ser utilizado en 8220data mining8221 modo (en lugar de la prueba única regla). En conclusión, la minería de datos es un método válido para descubrir la mejor regla (s), pero el investigador debe asegurarse de que los resultados son estadísticamente significativos para evitar el riesgo de descubrimiento de reglas de lucky8221 8220most. Un recorrido por la EMH y aplicación de métodos En el siguiente capítulo con la hipótesis del mercado eficiente. que tiene un poco de una paliza por el autor. El punto principal es que tanto desde un punto de vista empírico y teórico, la EMH contiene defectos, lo que apoya la idea de la exitosa TA. La última parte del libro presenta un conjunto diverso de reglas y parámetros (6.402 combinaciones) y los intentos para probar su significación estadística. Las reglas son bastante simples y los resultados no ponen de relieve el poder predictivo significativo en toda regla. Revisión Conclusión Este libro es una lectura muy interesante, en el lado largo, con 450 páginas. A pesar de que he disfrutado a lo largo, a veces me encontrándome con la esperanza de que el autor no se expanda tanto en algunos temas introductorios (la historia y filosofía de la ciencia es bastante interesante, pero bien podría ser desnatada leído para llegar a los 8220juicier8221 partes más rápida) . Si you8217re en una carrera I8217d asesorar a concentrarse en los capítulos 4, 5 y 6, donde el sistema de arranque actual y métodos de Monte Carlo consiguen presentadas y discutidas, y la discusión sobre el sesgo de la minería de datos es interesante y muy relevante. Para un lector de nuevo a estos conceptos, los capítulos iniciales proporcionarían una amplia introducción de los conceptos fundamentales del razonamiento científico y el análisis estadístico antes de ponerlos todos juntos en la aplicación. Para obtener más información, algunos de los comentarios en Amazon son bastante perspicaz (en su mayoría positivas 8211 a pesar de las book8217s consiguieron su parte de una revisión de 1 estrella). También hay un sitio web complementario al libro con más información y los resultados detallados de las pruebas realizadas en la última parte del libro. hace 75 meses, 1 semana Josh: Aronson en realidad no entrar en una explicación matemática / theoritical de cada factor en el sesgo de la minería de datos 8211 y no presenta resultados basados ​​en simulaciones por ordenador utilizando algunas reglas artificiales donde se puede controlar cada factor. Los resultados se presentan en un gráfico que muestra que el sesgo de la minería de datos cae lentamente para correlaciones entre 0 y 0,8 y luego más drásticamente más allá de la marca de 0,8 (o alrededor del mismo) 8211 el más regla / sistemas que se probaron, mayor es el umbral de correlación para un gran gota de sesgo de minería de datos (es decir, al 10 reglas probado que comienzan a caer en mayor medida en el 0,7, mientras que para 1000 lo gobierna gotas pasado 0,95). Su idea de ajuste de la t-stat basados ​​en la correlación rul suena bien Aronson 8211, sin embargo no va en esa dirección, más bien él describe cómo adaptar el sistema de arranque y métodos de Monte Carlo para tener en cuenta el sesgo de la minería de datos. Gracias por la sugerencia de papel 8211 I8217ll echar un vistazo Andrew Yo también siento que algunos de los conceptos y métodos Aronson se incorporarán en mi metodología de prueba estándar de 8211 Como digo en el post, este libro te enseña a fish8230 Será necesario un código que como lo hizo en R y C Octave (aunque todavía no he aprendido estas herramientas y podría ir un route8230 aplicación de tI diferente) 75 meses, 1 semana hace El sesgo dejando caer lentamente hasta O.8 tendría sentido matemáticamente, ya que r cuadrado es de correlación cuadrado, por lo que después de una ley de potencia tiene sentido. En última instancia, parece que de 6 a 12 y una media docena a la otra. Con cientos de reglas altamente correlacionados, pero el sesgo de baja extracción de datos, frente a cientos de reglas no correlacionados con alto sesgo que parece ser el borde neto sería cero. Por supuesto, si el ritmo al que cae el sesgo es relativo al índice no lineal que aumenta la correlación es posible que haya un spot8221 8220sweet. cosas interesantes, recogiendo el libro Aronson8217s ha estado en mi lista de tareas por un tiempo. 72 meses, 1 semana hace muy divertido de leer algunos de los comentarios chiflados del libro en Amazon, parecen ser unos rencores aproximadamente. Sus sorprendentes a la gente cómo trabajado hasta obtener aproximadamente TA 71 meses, 4 semanas hace 37 meses, 2 semanas atrás me doy cuenta de que estoy llegando a esto un poco tarde, pero en el tema del exceso de ajuste de la pieza de un consejo parece ser que en vez de tratar de maximizar un criterio como el beneficio que usted debe tratar de maximizar la robustez de los resultados. Así que si su máximo beneficio proviene de un pico para un conjunto de parámetros donde como todos los demás parámetros en el barrio dan lugar a pérdidas, entonces es probable que su estrategia no es robusto y su estrategia no llevará a cabo fuera de la muestra. Así que es mejor buscar la meseta más alta ganancia, incluso si esto no es tan alto como el pico más alto de beneficio. El problema es que la cantidad de parámetros en incluso una estrategia bastante simple media móvil tiende a ser grande una vez que comience la adición de filtrado / detiene / deslizamiento, etc. ¿Alguien sabe una buena manera de visualizar este tipo de problemas altas dimensiones en un espacio de dimensión inferior Se puede hacer numéricamente, pero usted suelta la intuición. 36 meses, 4 semanas del sistema agoTrading carteras del sistema carteras de negociación se desarrollan mediante la combinación de diferentes sistemas de comercio que utilizan diferentes métodos con el fin de buscar una reducción del riesgo a través de la diversidad. Multi-mercado, los sistemas de comercio con múltiples estrategias que comercian tendencia y tendencia opuesta se acerca a ofrecer oportunidades de obtener ganancias en cada tipo de entorno de mercado. La experiencia en los mercados y la comprensión de cada respuesta del sistema a ciertas condiciones del mercado permitirá una determinación de qué sistemas funcionan mejor en entornos actuales del mercado. A continuación se muestra una lista de nuestras carteras actuales con las últimas actualizaciones, el 28 de septiembre de 2016. El objetivo de un millón de dólares al sistema de comercio de la cartera es lograr ganancias anuales promedio de 25, manteniendo las detracciones de menos de 10. Consideramos esto un enfoque conservador para el comercio de futuros ya que la mayoría de las estrategias son estrategias comerciales diarios. El millón de dólares de la cartera es una cartera mulit-contrato de 12 sistema con un perfil de riesgo actual de 5. Esta cartera se ha actualizado como del 28 de septiembre de 2016 para Q4 2016.simple 5 minutos proceso de configuración Paso 2: Seleccionar los sistemas de comercio automatizados y libre comercio Una vez que se conecte a nuestra plataforma verá los sistemas de comercio automatizado disponibles para elegir. Usted puede operar un sistema o todos ellos el comercio. La mejor parte es que nuestros sistemas tienen PRUEBAS LIBRES. Se puede hacer dinero y saber que funciona incluso antes de arriesgar un centavo Don8217t quieren Autotrade bien That8217s porque todos los sistemas envían alertas de correo electrónico y mensajes de texto SMS para que usted siga también PASO 3: Seleccione Compatible Automated Trading Sistemas Broker El corredor que usted elija dependerá obviamente de el cual sistema de comercio que desea para el comercio automatizado. A continuación los nuestros corredores recomendamos y trabajamos estrechamente con muchos corredores, pero más compatibles están disponibles durante autotrading configuración corredor. USUARIOS preferidas BROKER EE. UU. INTERNACIONAL - Los futuros SOLO BROKER - HAGA CLIC AQUÍ EL GRUPO FOX (Nuestro representante le ayudará a configurar su cuenta) Si tiene alguna pregunta sobre este proceso: (312) 756-0945 Clientes Dentro de los EE. UU y en el Extranjero. Cuenta abierta: CLIC AQUÍ BROKER PREFERIDO ALL-IN-ONE BROKER - Las acciones, ETF, opciones, futuros, divisas Interactive Brokers - Estados Unidos, Canadá ultramar comerciantes CLIC AQUÍ Interactive Brokers: los usuarios en todos los países, incluyendo los canadienses. Las existencias comerciales, ETFs, opciones, futuros, divisas 038 sistemas de comercio de CFD. Clic aquí para abrir la cuenta. Derechos de Autor 2016 - ALGOTRADES - Sistema Automatizado de comercio algorítmico CFTC REGLA 4.41 - Los resultados hipotéticos o simulados TIENEN CIERTAS LIMITACIONES. Diferencia de un registro RENDIMIENTO actuales, resultados SIMULADOS NO representan operaciones reales. También, ya que los comercios no se han ejecutado, los resultados pueden tener BAJO-O-OVER compensado el impacto, de haberlo, de ciertos factores de mercado, como la falta de liquidez. PROGRAMAS comerciales simuladas, en general, están sujetos a los hecho de que están diseñados con el beneficio de la retrospectiva. NO SE REALIZA LA REPRESENTACIÓN QUE CUALQUIER CUENTA O ES pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las indicadas. Ninguna representación está siendo hecha o la presunción de que el uso del sistema de comercio algorítmico generará ingresos o garantizar un beneficio. Existe un riesgo importante de pérdida asociada con el comercio de futuros y los fondos negociados intercambio comerciales. El comercio de futuros y el intercambio de comercio negocian fondos implican un riesgo importante de pérdida y no es adecuado para todo el mundo. Estos resultados se basan en los resultados de rendimiento simulados o hipotéticas que tienen ciertas limitaciones inherentes. A diferencia de los resultados que se muestran en un registro de rendimiento real, estos resultados no representan operaciones reales. Además, debido a que estos oficios en realidad no han sido ejecutados, estos resultados pueden tener bajo-o sobre-compensado por el impacto, si lo hay, de ciertos factores del mercado, tales como la falta de liquidez. programas de simulación de operaciones o hipotéticas en general también están sujetos al hecho de que están diseñados con el beneficio de la retrospectiva. Ninguna representación se está haciendo que cualquier cuenta o pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las que se muestran. La información en este sitio web ha sido elaborado sin tener en cuenta ningún objetivo particular, los inversores de inversión, situación financiera y las necesidades y asesora a más suscriptores a no actuar sobre cualquier información sin obtener asesoramiento específico de sus asesores financieros no confiar en la información de la página web como la base primaria por sus decisiones de inversión y tener en cuenta su propio perfil de riesgo, tolerancia al riesgo, y sus propias pérdidas de la parada. - Powered by WordPress Enfold ThemeIt tampoco parece posible. Pero es con Nuestra estrategias de negociación algorítmica Eso no parece posible. Un sistema de comercio algorítmico con tanto la identificación de tendencias, análisis del ciclo, señales de compra / venta flujos laterales de volumen, múltiples estrategias de operación, la entrada dinámica, objetivo y dejar de precios, y la tecnología de señal ultra-rápido. Pero es. De hecho, la plataforma AlgoTrades sistema de comercio algorítmico es el único de su tipo. No más búsqueda de poblaciones de calor, sectores, materias primas, índices u opiniones del mercado lectura. Algotrades hace todas las búsquedas, el calendario y el comercio para usted, utilizando nuestro sistema de comercio algorítmico. AlgoTrades estrategias probadas pueden ser seguidos de forma manual mediante la recepción de alertas de texto SMS y correo electrónico, o puede ser el comercio de 100 manos libres, su hasta usted puede activar el comercio / apagado automático en cualquier momento por lo que está siempre en control de su destino. Automatizados sistemas de comercio de derechos de autor Los inversores inteligentes 2016 - ALGOTRADES - Sistema Automatizado de comercio algorítmico CFTC REGLA 4.41 - resultados de rendimiento hipotético o simulados tienen limitaciones CIERTAS. Diferencia de un registro RENDIMIENTO actuales, resultados SIMULADOS NO representan operaciones reales. También, ya que los comercios no se han ejecutado, los resultados pueden tener BAJO-O-OVER compensado el impacto, de haberlo, de ciertos factores de mercado, como la falta de liquidez. PROGRAMAS comerciales simuladas, en general, están sujetos a los hecho de que están diseñados con el beneficio de la retrospectiva. NO SE REALIZA LA REPRESENTACIÓN QUE CUALQUIER CUENTA O ES pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las indicadas. Ninguna representación está siendo hecha o la presunción de que el uso del sistema de comercio algorítmico generará ingresos o garantizar un beneficio. Existe un riesgo importante de pérdida asociada con el comercio de futuros y los fondos negociados intercambio comerciales. El comercio de futuros y el intercambio de comercio negocian fondos implican un riesgo importante de pérdida y no es adecuado para todo el mundo. Estos resultados se basan en los resultados de rendimiento simulados o hipotéticas que tienen ciertas limitaciones inherentes. A diferencia de los resultados que se muestran en un registro de rendimiento real, estos resultados no representan operaciones reales. Además, debido a que estos oficios en realidad no han sido ejecutados, estos resultados pueden tener bajo-o sobre-compensado por el impacto, si lo hay, de ciertos factores del mercado, tales como la falta de liquidez. programas de simulación de operaciones o hipotéticas en general también están sujetos al hecho de que están diseñados con el beneficio de la retrospectiva. Ninguna representación se está haciendo que cualquier cuenta o pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las que se muestran. La información en este sitio web ha sido elaborado sin tener en cuenta ningún objetivo particular, los inversores de inversión, situación financiera y las necesidades y asesora a más suscriptores a no actuar sobre cualquier información sin obtener asesoramiento específico de sus asesores financieros no confiar en la información de la página web como la base primaria por sus decisiones de inversión y tener en cuenta su propio perfil de riesgo, tolerancia al riesgo, y sus propias pérdidas de la parada. - Powered by WordPress Tema Enfold