Automatisert Trading System Bok

Kapittel 4: Handelsmarkeder NASDAQ Market Center Execution System (quotSystemquot) Systemet for automatisert handel og ordrevedlikehold av NASDAQ-problemer Viser alle bestillinger som ennå ikke skal fylles ut fra det nåværende markedet. Både byrå og proprietære ordrer er akseptert. Ordrer kan deles for å få best mulig utførelse En reserveattestfunksjon tillater automatisk oppdatering av tilbud. Det er kvototidsforsinkelse for neste potensielle handel. Forrige navn: Enkelt bok Elektroniske kommunikasjonsnettverk (ECN) Kun handelskurs Aktiver som institusjonell matchende tjeneste, få en liten avgift for hver kamp Disse handlingene skjer i det fjerde markedet (vekk fra handelshandelgulv) Ikke handle OTC-problemer fordi markedet er illikvide ECN-bransjer rapporteres til riktig nettverks A, B eller C-tape ved hjelp av et system kalt TRACS Anbefalte bøker om investering og Automatiserte handelssystemer OK, jeg innrømmer det. Ingen av oss er investeringsguru og har ikke gjort (eller tapt) millioner som spiller aksjemarkedet. Vi har imidlertid blitt spurt noen ganger for å jobbe med prosjekter relatert til automatiserte handelssystemer, og dette er noen av bøkene vi fant mest interessante eller nyttige. Klikk på titlene for å se vurderinger av andre personer og annen informasjon fra din lokale Amazon. Paulos tapte penger på WORLDCOM-krasjet, og bruker dette som et hoppepunkt for å forklare matematikken bak aksjemarkedet. Det er gode kvalitative forklaringer på mange av tallene og teoriene som brukes til å forsøke å forutsi prisen på aksjer. Jeg likte spesielt hans beskrivelse av den effektive markedshypoteseparoxen (hvis alle trodde på det, ville den effektive markedshypoetese ikke lenger være sant) og dens imaginære motsatte, den svake markedshypotesen. Et annet godt poeng han gjør er at kriteriene for suksess for et handelssystem ikke er om det tjener penger. Det er bare en nødvendig betingelse. Et vellykket handelssystem må tjene mer penger enn å bare investere i statsobligasjoner eller kjøpe et indeksfond. Boken dekker i disposisjon slike fag som teknisk analyse, beta, portefølje teori, etc. Selv om det er noen gode nuggets med informasjon her, fant jeg skrivestilen distraherende. Jeg ble også skuffet over at en annen bok av den samme forfatteren (En gang på et tall, den skjulte matematiske logikken til historier) dekket mye av samme grunnlag med de samme eksemplene. En av de viktigste forutsetningene som mange investerings - og pristeorier (for eksempel Black-Scholes) har gjort, er at prisene oppfører seg på en måte som kan modelleres ved normal distribusjon. Det ser ut til å være en rimelig antagelse, men det er ikke. Mandelbrot gjør et sterkt tilfelle at den normale fordeling er en dårlig estimator for fordelingen av prisendringer, og at en fraktalfordeling maler et mer nøyaktig bilde. Hvorfor er det viktig Hvis du tar den normale antagelsen, er store hopp i pris ekstremt usannsynlig, og prisendringer på en hvilken som helst dag påvirkes ikke av endringer i forrige dag. Faktisk skjer ekstremene, og størrelsen på dagens forandringer korrelerer med tidligere handelsdager. Nettoeffekten er at normalfordelingsforutsetningen undervurderer risikoen alvorlig. Denne boken er i populærvitenskapskategorien. Det er ingen dyp matematikk eller ligninger. Det er en rimelig blanding av anekdoter og eksperimentelle bevis, men litt for mye skadenfreude når Mandelbrot klarer å bevise seg riktig og andre feil. Det er en skam, hvis du er matematisk tilbøyelig Denne boken vil ikke gjøre deg rik, eller gi deg en sikker brann måte å tjene penger på markedene, mdash forfatteren omtaler det på en tydelig måte. Hva det vil gi deg, er en dypere forståelse av de rystende fundamentene som porteføljeorientering, opsjonsprising og mange andre modeller er basert på, samt noen ideer om hvordan man mer realistisk kan teste et handelssystem på simulerte data. Denne boken inneholder musings på tilfeldige hendelser og dens effekter på markedet (og livet generelt) av en profesjonell handelsmann, Nassim Taleb. Det er tanker her som jeg fant ganske dypt om arten av induktiv logikk (resonnement fra hendelser til regler), samt interessante eksempler og forklaringer på hvordan vi tillater oss å bli lurt av tilfeldige fenomener. Taleb er fascinert av det han beskriver som Black Swan Problem. Vi ser mange svaner. Alle er hvite. Vi konkluderer at alle svaner er hvite. Dessverre har vi aldri vært i Australia, hvor svanene er svarte også. Hvis vi bygger våre handelssystemer på slike prinsipper, vil utseendet til en svart svane tørke oss ut. Stilskriving her er en samling av litterære musings og degressjoner som jeg likte, men å dømme etter Amazon-vurderinger, ser det ut til å irkere noen lesere. Hvis du har drømt om å lage et datasystem for å slå bookies eller aksjemarkedet (og hvem har ikke), så er Steven Skienas bok for deg. Skiena beskriver sine egne (og hans lag) innsats for å skape et automatisert system som vil plassere vinnende spill på jai alai. et baskisk spill som også spilles i deler av Frankrike og noen byer i Nord-Amerika. Boken beskriver spillet selv (et spill med likheter med tennis, squash og rugby fives), de sammenviklede metodene hvor turneringer holdes (en slags runde robin) og pari-mutuel gambling systemet som brukes til å plassere spill på utfall. For å skape det perfekte systemet trengte Skiena og hans lag å modellere turneringsstrukturen, virkningene av spillerferdighet på kampresultater, og (siden dette blir tilbudt ved hjelp av et pari-mutuel-system) spillets vaner for allmennheten. De måtte da identifisere innsatser som ville (i gjennomsnitt) være lønnsomme. Laget lyktes, det programmet de utviklet til slutt lyktes i å returnere om 500 på sin opprinnelige gambling-sats på ett år. (De dårlige nyhetene, som Skiena påpeker, er at det ikke ville være mulig å bruke et slikt system for å satse store mengder penger på jai alai, siden slike spill ville redusere oddsene betydelig). En må lese for alle som er seriøst interessert i å citerer systemet. Å dømme etter denne autobiografien Edwin Lefegravevre (et pennnavn på Jesse Livermore) kan ha vært den typen personen din mor advarte deg mot. Han levde fra å spekulere på aksjemarkedet, noen ganger ved hjelp av teknikker som trolig ville være ulovlige i dag. Han vant og tapte penger, og denne boken inneholder hans innsikt i vellykkede og mislykkede handelsperioder. Heres en av Lefegravevres somides på spekulasjonens natur, som følger en historie om en mann som hadde et vellykket system, trodde han kunne gjøre det bedre ved å endre systemet, og tørket seg ut: Jeg tror noen ganger at spekulasjonen må være en unaturlig type virksomhet, fordi jeg finner ut at den gjennomsnittlige spekulanten har truffet seg mot sin egen natur. Svakhetene som alle menn er tilbøyelige til, er fatal for suksess i spekulasjoner, spesielt de svært svakheter som gjør ham liknende til sine fellesskap, eller at han selv spesielt vekter mot i andre ventures av hans hvor de ikke er nesten så farlige som når han handler i aksjer eller varer. Kanskje et automatisert system ikke vil bli utsatt for slike menneskelige feil, eller vil det også mangle ydmykhet av handelsmenn som Taleb. Mangler beskjedenhet eller begrensede mål for enten Taleb eller Paulos. denne boken hevder at den vil avsløre. hvordan du kan bruke datamaskinen til å samle, analysere og oppdage lønnsomme markedets ineffektivitet mdash nøkkelen til å vinne handler dag etter dag. Til tross for denne publiseringshybbyen, er det mye å anbefale denne boken hvis du planlegger å implementere et handelssystem. Det er forklaringer på neuralnet, teknisk analyse og data mining tilnærminger. Det er også beskrivelser av to eller tre store prosjekter, diskusjoner om mulige kommersielle datakilder, og sentrale spørsmål å stille i evalueringssystemer. Noen av kapitlene i denne boken er noe datert: med de betydelige endringene i maskinvare og programvare siden 1999, må vi heldigvis ikke bekymre oss mer om hvorvidt innkommende data vil overskride 16550 UART. Imidlertid endrer mange designhensyn aldri, og denne boken er fortsatt verdt å lese hvis du vurderer å designe eller evaluere en automatisert handelsstrategi. Hvis du kan overleve leser tittelen, er denne boken faktisk en anekdotisk historie av Kelly Criterion mdash en formel som identifiserer hvor mye som skal satses på et risikabelt foretak. En overraskende rollefigur er involvert, fra underverdenstall til fysikere og matematikere, og fra 1738 (ikke et feiltrykk) til i dag. Dette er ikke en matematisk nok behandling for meg, men det er vel verdt å lese for å finne ut hvordan folk har forsøkt og lyktes (eller mislyktes) i å utnytte Kellys (og Bernoullis) arbeid. (Hvis du trenger å leke med tall, kan Kelly Kalkulatoren være nyttig.) 5. august 2010 middot 16 Kommentarer middot Backtest. Bøker Evidensbasert teknisk analyse: Anvendelse av den vitenskapelige metoden og statistiske inngrep i handelssignaler I dag skal jeg snakke om en utmerket bok, som ble anbefalt på flere 8220quant8221 blogger. Jeg leste: Evidensbasert teknisk analyse av David Aronson. En av hovedgrunnene til at jeg plukket denne boken er fordi den lærer deg å fiske (i stedet for å gi deg en fisk). Så, hvis du etter en bok med gode handelsstrategier eller indikatorer, er dette kanskje ikke det ideelle, men hvis du vil lære om strategitesting og metodikk. it8217 er sannsynligvis et flott tillegg til ditt handelsbibliotek. Det hadde vært på min liste en stund, og jeg ønsker at I8217d leser det tidligere da det har potensial til å legge til hjørnesteinsmetoder til handelsforskning og testprosedyrer. Les videre for et sammendrag med en gjennomgang rett ved end8230 En av de tidlige sitatene fra boken definerer konseptet som dekker: Den vitenskapelige metoden er den eneste rasjonelle måten å trekke ut nyttig kunnskap fra markedsdata og den eneste rasjonelle tilnærmingen for å bestemme hvilken TA metoder har prediktiv kraft. Jeg kaller denne evidensbaserte tekniske analysen (EBTA). Aronson introduserer tidlig begrepet objektive (TA) vs. subjektive (TA). Et objektivt krav er et meningsfylt proposisjon, som utvetydig kan bekreftes. For oss mekaniske system trading utviklere: et sett med regler som kan bli testet. På den annen side ville subjektiv teknisk analyse bestå av tilnærminger som Elliot Wave Analysis. Imidlertid er objektiv teknisk analyse ikke tilstrekkelig i seg selv: du trenger fortsatt rigorøs statistisk innledning for å trekke konklusjoner om dens prediktive kraft. Første del: grunnlaget Del en av boken etablerer metodologiske, filosofiske, psykologiske og statistiske grunnlag for EBTA. Det første emnet dekket er behovet for benchmarking for å evaluere objektive regler og introduserer begrepet detrending. som jeg tidligere har diskutert. Det andre emnet omhandler kognitiv psykologi og gir eksempler på forskjellige typer atferdsforstyrrelser som kan lure oss og få oss til å tro på subjektiv teknisk analyse: Mønstergenkjenning Bekreftelsesforstyrrelser Ettersynsforstyrrelser Overfortroende Illusoriske korrelasjoner Misforståelse av tilfeldighet Motstanden for disse 8220mindene traps8221 er den vitenskapelige metoden. Den generiske vitenskapelige metoden er dekket i tredje kapittel med en viss historie og filosofi om vitenskap og logikkforklaring. Den vitenskapelige metoden 8211 som kan og skal brukes på teknisk analyse 8211 inneholder 5 faser: Observasjonshypotesen Prediksjonsbekreftelse Konklusjon Subjective TA samsvarer ikke med den vitenskapelige metoden, og forfatteren presenterer en interessant studie om objektivering av et subjektivt TA mønster (hode og skuldre ) for å gjøre det testbart (det viser at hode og skuldre er verdiløs på aksjer og har tvilsom verdi på valutaer). Statistisk analyse av back-test-resultater De neste tre kapitlene innfører og dekker statistisk analyse. Begynnelsen av denne delen gir en god fornyelse på statistisk innledning, med utgangspunkt i begreper som frekvensfordeling, standardavvik, sannsynligheter og p-verdier. Eksemplet med prøvetaking og statistisk inngang ved bruk av perler i en boks gir en god illustrasjon og en ganske klar parallell med handelsreguleringsreglene tilbake-testing. Boken går videre til begreper som hypotesetesting, statistisk signifikans og konfidensintervall, etc. og hvordan de relaterer seg til regelprøving. Et av hovedproblemet med resultater for tilbakestesting er at de bare representerer en prøve av hvordan systemrullene utfører. Aronson presenterer den klassiske statistiske tilnærmingen for å utlede samplingsfordelingen (nødvendig for å utføre statistisk innledning) basert på en enkelt observasjonsprøve. Dette forutsetter imidlertid normalitet av distribusjonen, som ikke sannsynlig vil være korrekt når det gjelder økonomiske data. Nye Vitenskapelige Metoder for Back-Testing Dette siste konseptet fører til innføring av de to alternative metodene for å utlede prøvetakingsfordelingen og utføre statistisk inferens på de testede resultatene. Dette er to datamatbaserte metoder: Begge metodene estimerer prøvetakingsfordelingen ved tilfeldig resampling (gjenbruk) den opprinnelige prøven av observasjon. En teststatistikk beregnes deretter for hver resample. I praksis bruker bootstrap-metoden resampling med erstatning av den daglige strategien, og returnerer for å generere en rekke tilfeldige teststatistikker som brukes til å omtrentliggjøre en prøvetakingsfordeling. Monte Carlo-permutasjonsmetoden oppnår det samme resultatet ved å avkople og permutere stillingsretningen (dvs. lang eller kort) med den daglige instrumentets retur. Ved hjelp av den statistiske inngangen dekket i tidligere kapitler, kan man avgjøre om resultatene som finnes i back-testen er statistisk signifikante eller produktet av tilfeldig tilfeldighet. Disse to metodene er hovedopptaket fra boken. som de er verdifulle for å identifisere graden av tilfeldighet i en kontrollert regel. Dette bør trolig være en del av en standard handelssystemforskningsmetode, og jeg vil dekke disse to metodene mer detaljert i senere innlegg. På Data Mining Metodene ovenfor gjelder bare en regelback-test. Imidlertid tester vi sjelden den ene regelen i isolasjon: De fleste back-testing vil teste flere parametervurderinger, regler og kombinasjoner for å prøve å identifisere de beste resultatene: dette er datautvinning. Det er imidlertid feil å forvente fremtidig ytelse av de mest effektive systemene for å holde seg i tråd med tidligere, testet resultat. De bestpresterende systemene kan ha egen verdi, men noen av deres over-ytelse skyldes tilfeldige variasjoner. Hvis du driver 1000 forskjellige regler uten prediktiv kraft, vil alle inneholde noen tilfeldig tilfeldighet som gir en variabel avgang fra null-mean. 8220 mest lucky8221-regelen vil være lengst bort på høyre side av null-mean (og derfor hentet av datahulleren), til tross for at den ikke har egenverdi. Data mining introduserer en bias. som overstiger verdien av 8220best8221-regelen sammenlignet med forventede tilfeldige variasjoner. Data mining bias er knyttet til flere faktorer: Øker med antall regler back-testet Reduksjon med prøve størrelse brukt i back-testing. Reduserer korrelasjonen mellom resultatene som er testet av testen. Øker med frekvensen av utjevningene i bakprøven. Senker med variasjonen i testet avkastning blant reglene som vurderes. Dette er illustrert med eksempler og diagrammer. Resten av kapittelet fokuserer på metoder for å redusere korrigering for data mining bias og tilpasser bootstrap metoden (ved hjelp av White8217s reality check) og Monte Carlo permutasjon som skal brukes i 8220data mining8221 modus (i stedet for enkelt regel testing). Som konklusjon er datautvinning en gyldig metode for å oppdage de beste reglene, men forskeren bør sørge for at resultatene er statistisk signifikante for å unngå risikoen for å oppdage 8220 mest lucky8221-regler. En gjennomgang av EMH og anvendelse av metoder Det følgende kapittelet omhandler den effektive markedshypotesen. som tar litt av et slag av forfatteren. Hovedpoenget er at både empirisk og teoretisk synspunkt inneholder EMH feil, som støtter ideen om vellykket TA. Den siste delen av boken presenterer et mangfoldig sett med regler og parametere (6 402 kombinasjoner) og forsøker å teste for statistisk betydning. Reglene er ganske enkle, og resultatene markerer ikke signifikant prediktiv kraft i noen regel. Gjennomgang Konklusjon Denne boken er en veldig interessant lese på lengre side med 450 sider. Selv om jeg likte det hele, fant jeg noen ganger at jeg håpte for forfatteren om ikke å utvide så mye på noen innledende emner (historien og filosofien for vitenskapen er ganske interessant, men kan godt være skummeleses for å komme til 8220juicier8221-delene raskere) . Hvis you8217re i et rush I8217d anbefaler å konsentrere seg om kapittel 4, 5 og 6 hvor de faktiske oppstarts - og Monte Carlo metoder blir presentert og diskutert, og diskusjonen om data mining bias er interessant og svært relevant. For en leser som er ny for disse konseptene, vil de innledende kapitlene gi en grundig innføring av grunnleggende begreper om vitenskapelig resonnement og statistisk analyse før de setter dem sammen i bruk. For mer info, er noen av vurderinger på Amazon ganske innsiktige (for det meste positive 8211 selv om book8217s fikk sin andel av 1-stjerners anmeldelser). Det er også en ledsagerwebside til boken med mer info og detaljerte resultater av testene som ble utført i den siste delen av boken. Josh: Aronson kommer egentlig ikke inn i en matematisk teoretisk forklaring av hver faktor i data mining bias 8211 heller presenterer han resultater basert på datastyrt simuleringer ved hjelp av noen kunstneriske regler der han kan styre hver enkelt faktor. Resultatene presenteres i et diagram som viser at data mining bias sakte faller for korrelasjoner mellom 0 og 0,8 og deretter mer drastisk forbi 0,8-merket (eller derav) 8211 jo flere reglersystemer blir testet, desto høyere korrelasjonstærskel for en stor dråpe data mining bias (dvs. ved 10 regler testet det begynner å slippe tyngre på 0,7 mens for 1000 regler det faller forbi 0,95). Din ide om å justere t-stat basert på linjeskorrelasjon høres bra ut 8211, men Aronson går ikke i den retningen, men beskriver nærmere hvordan man tilpasser oppstartsprosessen og Monte Carlo-metodene for å ta hensyn til data mining bias. Takk for papirforslaget 8211 I8217ll ta en titt Andrew Jeg føler også at noen av Aronsons konsepter og metoder vil bli innlemmet i min standard testmetode 8211 Som jeg sier i innlegget, lærer denne boken deg å fish8230 Vil trenge å kode det opp som du gjorde i R og Octave C (selv om jeg fortsatt ikke har lært disse verktøyene og kan gå en annen IT-implementering route8230) Forskjellen sakte sakte til o.8 ville være fornuftig matematisk siden r square er korrelasjon kvadret, så det følger en kraftloven er fornuftig. Til syvende og sist lyder det som 6 til 12 og et halvt dusin til det andre. Med hundrevis av høyt korrelerte regler, men lav datamining bias, ser det ut til hundrevis av ukorrelerte regler med høy bias som nettkanten ville være null. Selvfølgelig hvis frekvensen som bias faller er ikke-lineær relativ frekvensen korrelasjonen øker så kan det være en 8220s søt spot8221. Interessante ting, plukke opp Aronson8217s bok har vært på min todo liste for en stund. Sjekk listen over globale futures-markeder Wisdom Trading tilbyr tilgang til, fra mais i Sør-Afrika, Palm Oil i Malaysia til Koreansk Won, Brasilian Real eller Japanese Kerosene for å nevne noen, det er imponerende og flott å dra nytte av diversifisering. Au. Tra. Sy blog, Systematic Trading forskning og utvikling, med en smak av Trend Following. Ansvarsfraskrivelse: Tidligere resultater er ikke nødvendigvis en indikasjon på fremtidige resultater. Futures trading er kompleks og gir risiko for betydelige tap som sådan, det kan ikke være egnet for alle investorer. Innholdet på dette nettstedet er kun gitt som generell informasjon og bør ikke tas som investeringsråd. Alt nettstedinnhold skal ikke tolkes som en anbefaling om å kjøpe eller selge noe sikkerhets - eller finansielt instrument, eller å delta i en bestemt handels - eller investeringsstrategi. Ideene uttrykt på dette nettstedet er bare meningene til forfatteren. Forfatteren kan eller ikke har en stilling i et hvilket som helst finansielt instrument eller strategi referert ovenfor. Enhver handling du tar som følge av informasjon eller analyse på dette nettstedet, er i siste instans ditt eneste ansvar. HYPOTETISKE PRESTASJONSRESULTATER HAVER mange uavhengige begrensninger, noen av hvilke beskrives nedenfor. INGEN REPRESENTASJON SKAL GJORT AT ENKEL REGNSKAP VIL ELLER ER LIKELIG Å HENT RESULTAT ELLER TAP SOM LIGGER SOM FAKTISK, DER ER FREQUENTLY SHARP DIFFERANSER MELLOM HYPOTETISKE RESULTATRESULTATER OG DE FAKTISKE RESULTATENE SOM OPPDRAGES ETTER ET NÅR SPESIELT HANDELSPROGRAM. ÉN AV BEGRENSNINGENE OM HYPOTETISKE PRESTASJONSRESULTATER ER AT DE GENERELT FORBEREDES MED HINDSIGHT. I tillegg bidrar hypotetisk handel ikke til finansiell risiko, og ingen hypotetisk handel registrerer fullstendig regnskap for konsekvensene av finansiell risiko for faktisk handel. Eksempelvis er evnen til å motstå tap eller å henføre seg til et bestemt handelsprogram i spalt av handelsforsinkelser, som er materielle poeng som også kan påvirke virkelige forretningsmessige resultater. DET ER RIKTIG ANDRE FAKTORER SOM ER RELATERTE TIL MARKEDER I ALMINDELIGT ELLER TIL GENNEMFØRELSEN AV NOEN SPESIELT HANDELSPROGRAM, SOM KAN IKKE FULLT KRAVES TIL I FORBEREDELSE AV HYPOTETISKE RESULTATRESULTATER, OG ALLE SOM KAN VÆRE GJENNOMFYLLENDE HANDELSRESULTATER. Disse resultattabeller og resultater er hypotetiske i naturen og representerer ikke handel i faktiske regnskap. kopier 2009-2012 Au. Tra. Sy blogg 8211 Automatisert handel System mdash Sitemap mdash Drevet av WordpressIt ser ikke mulig ut. 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