Quantitative Trading. Was ist Quantitative Trading. Quantitative Handel besteht aus Trading-Strategien auf der Grundlage der quantitativen Analyse, die auf mathematische Berechnungen und Anzahl knirscht, um Handelsmöglichkeiten zu identifizieren Als quantitative Handel wird in der Regel von Finanzinstituten und Hedgefonds verwendet werden die Transaktionen sind in der Regel groß und Kann den Kauf und Verkauf von Hunderten von Tausenden von Aktien und anderen Wertpapieren beteiligen Allerdings wird quantitativen Handel wird immer häufiger von einzelnen Investoren verwendet. BREAKING DOWN Quantitative Trading. Preice und Volumen sind zwei der häufigsten Dateneingaben in der quantitativen Analyse als die verwendet Haupteingaben zu mathematischen Modellen. Quantitative Handelstechniken umfassen hochfrequenten Handel algorithmischen Handel und statistische Arbitrage Diese Techniken sind schnell-Feuer und haben in der Regel kurzfristige Investitionshorizonte Viele quantitative Händler sind vertrauter mit quantitativen Werkzeugen, wie z. B. gleitende Mittelwerte und Oszillatoren. Und Erfreuliche quantitative Trading. Quantitative Trader nutzen die Vorteile der modernen Technologie, Mathematik und die Verfügbarkeit von umfangreichen Datenbanken für die Herstellung von rationalen Handelsentscheidungen. Quantitative Trader nehmen eine Trading-Technik und erstellen ein Modell davon mit Mathematik, und dann entwickeln sie ein Computer-Programm, das die anwendet Modell zu historischen Marktdaten Das Modell wird dann zurückversetzt und optimiert Wenn positive Ergebnisse erzielt werden, wird das System dann in Echtzeit-Märkten mit echtem Kapital implementiert. Die Art und Weise, wie quantitative Handelsmodelle funktionieren, lässt sich am besten mit einer Analogie beschreiben Die der Meteorologe prognostiziert eine 90 Chance des Regens während die Sonne scheint Der Meteorologe leitet diese kontraintuitive Schlussfolgerung durch das Sammeln und Analysieren von Klimadaten von Sensoren im gesamten Bereich Eine computergesteuerte quantitative Analyse zeigt spezifische Muster in den Daten Wenn diese Muster mit den gleichen Mustern verglichen werden Im historischen Klima aufgedeckt Daten-Backtesting und 90 von 100-mal das Ergebnis ist Regen, dann kann der Meteorologe die Schlussfolgerung mit Vertrauen zu ziehen, daher die 90 Prognose Quantitative Händler gelten für den Finanzmarkt, um Handelsentscheidungen zu treffen. Vorteile und Nachteile der quantitativen Trading. The Ziel des Handels ist es, die optimale Wahrscheinlichkeit der Durchführung eines gewinnbringenden Handels zu berechnen Ein typischer Trader kann effektiv überwachen, analysieren und handeln Entscheidungen über eine begrenzte Anzahl von Wertpapieren vor der Menge der eingehenden Daten überwältigt den Entscheidungsprozess Die Verwendung von quantitativen Handelstechniken Beleuchtet diese Grenze durch die Verwendung von Computern, um die Überwachung, Analyse und Handel Entscheidungen zu automatisieren. Overcoming Emotion ist eines der am meisten durchdringenden Probleme mit dem Handel Sei es Angst oder Gier, wenn Handel, Emotionen dient nur zu vernichten rationales Denken, die in der Regel führt zu Verlusten Computer und Mathematik besitzen keine Emotionen, so dass der quantitative Handel dieses Pro eliminiert Blem. Quantitative Handel hat seine Probleme Finanzmärkte sind einige der dynamischsten Entitäten, die es gibt. Daher müssen quantitative Handelsmodelle so dynamisch sein, dass sie konsequent erfolgreich sind. Viele quantitative Händler entwickeln Modelle, die vorübergehend für die Marktbedingungen, für die sie entwickelt wurden, rentabel sind , Aber sie scheitern schließlich, wenn Marktbedingungen ändern. Beginner s Guide to Quantitative Trading. In diesem Artikel werde ich Ihnen vorstellen, einige der grundlegenden Konzepte, die ein Ende-zu-Ende quantitativen Handelssystem begleiten Diese Post wird hoffentlich zwei Zuschauer dienen Die erste wird Einzelpersonen versuchen, einen Job an einem Fonds als quantitativen Trader zu bekommen Die zweite werden Einzelpersonen, die versuchen wollen, ihre eigenen Einzelhandel algorithmischen Handel Geschäft. Quantitative Handel ist ein äußerst anspruchsvolles Gebiet der Quant Finanzen Es kann ein Erhebliche Zeit, um die notwendigen Kenntnisse zu erlangen, um ein Interview zu führen oder Ihren eigenen Handelsstrat zu konstruieren Gies Nicht nur das, sondern es erfordert umfangreiche Programmierkenntnisse, zumindest in einer Sprache wie MATLAB, R oder Python. Da die Handelshäufigkeit der Strategie zunimmt, werden die technologischen Aspekte viel wichtiger Überragende Bedeutung. Ein quantitatives Handelssystem besteht aus vier Hauptkomponenten. Strategie Identifizierung - Finden einer Strategie, Ausnutzung einer Kante und Entscheidung über Handelsfrequenz. Strategie Backtesting - Datenerfassung, Analyse der Strategie-Performance und Entfernen von Biases. Execution System - Verknüpfung mit einem Brokerage, Automatisierung des Handels und Minimierung der Transaktionskosten. Risk Management - Optimale Kapitalallokation, Wette Größe Kelly Kriterium und Handelspsychologie. Wir beginnen mit einem Blick auf, wie man eine Handelsstrategie zu identifizieren. Strategie Identifizierung. Alle quantitativen Handelsprozesse beginnen mit einem ersten Zeitraum Der Forschung Dieser Forschungsprozess umfasst die Suche nach einer Strategie, ob die Strategie passt In ein Portfolio von anderen Strategien, die Sie laufen können, erhalten alle Daten notwendig, um die Strategie zu testen und versuchen, die Strategie für höhere Renditen zu optimieren und oder weniger Risiko Sie müssen in Ihre Eigenkapitalanforderungen Faktor, wenn die Ausführung der Strategie als Einzelhändler Und wie jede Transaktionskosten die Strategie beeinflussen werden. Im Gegensatz zu den populären Glauben ist es eigentlich ganz einfach, profitable Strategien durch verschiedene öffentliche Quellen zu finden. Akademiker veröffentlichen regelmäßig theoretische Handelsergebnisse, wenngleich meistens grob von Transaktionskosten Quantitative Finanz-Blogs diskutieren Strategien im Detail Fachzeitschriften werden Skizzieren Sie einige der Strategien, die von Fonds angewendet werden. Sie könnten fragen, warum Einzelpersonen und Firmen sind scharf, ihre rentablen Strategien zu diskutieren, besonders wenn sie wissen, dass andere, die den Handel verdrängen, stoppen die Strategie von der Arbeit auf lange Sicht Der Grund liegt in der Tatsache, dass Sie werden nicht oft über die genauen Parameter und Tuning-Methoden, die die Ich habe diese Optimierungen geleistet, sind der Schlüssel, um eine relativ mittelmäßige Strategie zu einem höchst profitablen zu machen. In der Tat ist eine der besten Möglichkeiten, um Ihre eigenen einzigartigen Strategien zu schaffen, ähnliche Methoden zu finden und dann Ihre eigene Optimierungsprozedur durchzuführen Eine kleine Liste von Orten, um auf der Suche nach Strategie-Ideen zu beginnen. Viele der Strategien, die Sie betrachten werden in die Kategorien der Mittel-Reversion und Trend-Follow-Impuls fallen Eine Mittel-Rückkehr-Strategie ist eine, die versucht, die Tatsache, dass eine lange zu nutzen - Mittel auf einer Preisreihe wie die Verteilung zwischen zwei korrelierten Vermögenswerten existiert und diese kurzfristigen Abweichungen von diesem Mittel werden schließlich zurücktreten Eine Impulsstrategie versucht, sowohl Investorenpsychologie als auch große Fondsstruktur zu nutzen, indem sie eine Fahrt auf einen Markttrend, Kann in einer Richtung Impulse sammeln und dem Trend folgen, bis es sich umkehrt. Ein weiterer, sehr wichtiger Aspekt des quantitativen Handels ist die Häufigkeit der Handelsstrategie Cy Trading LFT bezieht sich generell auf jede Strategie, die Vermögenswerte länger als einen Handelstag hält. Entsprechend bezieht sich der Hochfrequenzhandel HFT im Allgemeinen auf eine Strategie, die Vermögenswerte intraday hält. Hochfrequenzhandel UHFT bezieht sich auf Strategien, die Vermögenswerte in der Größenordnung von Sekunden und Millisekunden halten Als Einzelhandels-Praktiker HFT und UHFT sind sicherlich möglich, aber nur mit detaillierten Kenntnissen über die Trading-Technologie-Stack und Orderbuch Dynamik Wir haben getestet diese Aspekte in großem Umfang in diesem Einführungsartikel. Once eine Strategie, oder eine Reihe von Strategien hat Wurde identifiziert, es muss nun auf Profitabilität auf historische Daten getestet werden Das ist die Domäne der Backtesting. Strategy Backtesting. Das Ziel der Backtesting ist es, Beweise dafür, dass die Strategie identifiziert über die oben genannten Prozess ist rentabel, wenn auf historische und out-of-bezogen - sample data Dies setzt die Erwartung, wie die Strategie in der realen Welt durchführen wird. Allerdings ist Backtesting NICHT eine Garantie Des Erfolges, aus verschiedenen Gründen Es ist vielleicht der subtilste Bereich des quantitativen Handels, da es zahlreiche Vorurteile mit sich bringt, die sorgfältig geprüft und so weit wie möglich eliminiert werden müssen. Wir werden die gemeinsamen Arten von Bias einschließlich der Vorausschau-Bias-Überlebensvorstellung und - optimierung diskutieren Bias auch als Data-Snooping Bias bekannt Andere Bereiche von Bedeutung im Backtesting gehören die Verfügbarkeit und Sauberkeit der historischen Daten, Factoring in realistischen Transaktionskosten und die Entscheidung über eine robuste Backtesting-Plattform Wir diskutieren Transaktionskosten weiter in der Execution Systems Abschnitt unten. Stellen Sie eine Strategie Wurde festgestellt, es ist notwendig, um die historischen Daten, durch die Durchführung von Tests und vielleicht Verfeinerung Es gibt eine beträchtliche Anzahl von Datenanbietern über alle Asset-Klassen Ihre Kosten im Allgemeinen mit der Qualität, Tiefe und Aktualität der Daten skalieren Traditioneller Ausgangspunkt für Anfangsquartierhändler zumindest auf der Einzelhandelsstufe ist die Verwendung von th E freier Datensatz von Yahoo Finance Ich gewann t wohnen auf Anbieter zu viel hier, eher möchte ich mich auf die allgemeinen Fragen konzentrieren, wenn es um historische Datensätze geht. Die Hauptanliegen mit historischen Daten sind Genauigkeit Sauberkeit, Überlebensvorstellung und Anpassung für Unternehmen Aktionen wie Dividenden und Aktiensplits. Die Genauigkeit bezieht sich auf die Gesamtqualität der Daten - ob es irgendwelche Fehler enthält. Irrtümer können manchmal leicht zu identifizieren sein, z. B. mit einem Spike-Filter, der falsche Spikes in Zeitreihendaten auswählt und korrigiert Sie zu anderen Zeiten können sie sehr schwer zu erkennen Es ist oft notwendig, zwei oder mehr Anbieter zu haben und dann alle ihre Daten gegeneinander zu überprüfen. Survivorship Bias ist oft ein Merkmal der freien oder billigen Datasets Ein Datensatz mit Überlebensvorgabe bedeutet, dass Es enthält keine Vermögenswerte, die nicht mehr handeln. Im Falle von Aktien bedeutet dies, dass die Bankrottbestände ausgegeben werden. Diese Vorgabe bedeutet, dass jede Aktienhandelsstrategie getestet wird Ein solches Dataset wird wahrscheinlich besser als in der realen Welt, wie die historischen Gewinner bereits vorgewählt worden sind. Corporate Aktionen gehören logistische Aktivitäten durch das Unternehmen durchgeführt, die in der Regel eine Schritt-Funktion ändern im Rohpreis, die nicht in enthalten werden sollte Die Berechnung der Renditen des Preises Anpassungen für Dividenden und Aktiensplits sind die gemeinsamen Täter Ein Prozeß, der als Rückanpassung bekannt ist, ist notwendig, um bei jeder dieser Aktionen durchgeführt zu werden. Man muss sehr vorsichtig sein, einen Aktiensplit nicht mit einer wahren Rendite zu verwechseln Anpassung Viele Trader wurden von einer Corporate Action gefangen. Um eine Backtest-Prozedur durchzuführen, ist es notwendig, eine Software-Plattform zu nutzen. Sie haben die Wahl zwischen dedizierter Backtest-Software wie Tradestation, einer numerischen Plattform wie Excel oder MATLAB Oder eine vollständige benutzerdefinierte Implementierung in einer Programmiersprache wie Python oder CI gewann t zu viel auf Tradestation oder ähnlich, Excel oder MATLAB, wie ich glaube Bei der Erstellung eines kompletten hauseigenen Technologie-Stacks aus Gründen, die unten skizziert sind Einer der Vorteile davon ist, dass das Backtest-Software - und Ausführungssystem auch bei extrem fortgeschrittenen statistischen Strategien eng integriert werden kann. Für HFT-Strategien ist es insbesondere wichtig, Kundenspezifische Implementierung. Wenn Backtesting ein System muss man in der Lage sein zu quantifizieren, wie gut es durchführt Die Industrie-Standard-Metriken für quantitative Strategien sind die maximale Drawdown und die Sharpe Ratio Die maximale Drawdown charakterisiert den größten Peak-to-Trog-Drop in der Konto-Equity-Kurve Über einen bestimmten Zeitraum in der Regel jährlich Dies ist am häufigsten zitiert als prozentuale LFT-Strategien neigen dazu, größere Drawdowns als HFT-Strategien, aufgrund einer Reihe von statistischen Faktoren haben eine historische Backtest zeigen die Vergangenheit maximale Drawdown, die eine gute Anleitung für ist Die zukünftige Abzugsleistung der Strategie Die zweite Messung ist die Sharpe Ratio, die heuristisch definiert ist S der Durchschnitt der Überschussrenditen dividiert durch die Standardabweichung dieser Überschussrenditen Hier bezieht sich die Überschussrendite auf die Rendite der Strategie über einem vorgegebenen Benchmark wie dem S-Schlupf, was der Unterschied zwischen dem, was Sie Ihre Bestellung beabsichtigt haben Gefüllt werden, im Vergleich zu dem, was es tatsächlich gefüllt wurde bei der Ausbreitung, was ist der Unterschied zwischen dem Gebot fragen Preis der Sicherheit gehandelt Beachten Sie, dass die Ausbreitung ist nicht konstant und ist abhängig von der aktuellen Liquidität dh Verfügbarkeit von Kauf verkaufen Bestellungen auf dem Markt. Transaktionskosten können den Unterschied zwischen einer äußerst profitable Strategie mit einer guten Sharpe-Ratio und einer äußerst unrentablen Strategie mit einem schrecklichen Sharpe-Verhältnis machen. Es kann eine Herausforderung sein, die Transaktionskosten korrekt von einem Backtest vorherzusagen. Je nach Häufigkeit der Strategie benötigen Sie Zugriff auf historische Austauschdaten, die Tick-Daten für Bid-Ask-Preise enthalten werden. Gesamte Teams von Quants sind der Optimierung von execu gewidmet In den größeren Fonds, aus diesen Gründen Betrachten Sie das Szenario, wo ein Fonds muss eine erhebliche Menge von Trades, von denen die Gründe dafür zu tun sind viele und vielfältig Durch Dumping so viele Aktien auf den Markt, werden sie schnell drücken Sie den Preis und Kann keine optimale Ausführung erhalten. Daher gibt es Algorithmen, die Futteraufträge auf den Markt abtropfen lassen, obwohl dann der Fonds das Risiko des Schlupfes ausführt. Darüber hinaus behindern andere Strategien diese Notwendigkeiten und können die Ineffizienzen ausnutzen. Dies ist die Domäne der Fondsstruktur Arbitrage Endgültiges Hauptproblem für Ausführungssysteme betrifft die Abweichung von der Strategieleistung durch die rückwirkende Leistung Dies kann aus einer Reihe von Gründen geschehen. Wir haben bereits bei der Betrachtung von Backtests die Vorausschau und die Optimierung in der Tiefe diskutiert. Allerdings machen einige Strategien es nicht leicht zu testen Für diese Vorspannungen vor der Bereitstellung Dies geschieht in HFT am meisten überwiegend Es kann Bugs in der Ausführung System sowie die Trading Str Ategy selbst, die nicht auf einem Backtest auftauchen, aber DO im Live-Handel auftauchen Der Markt kann unter Umständen einer Regimewechsel nach dem Einsatz Ihrer Strategie unterworfen werden Neue regulatorische Umgebungen, die Veränderung der Anlegerstimmung und makroökonomische Phänomene können alle zu Divergenzen führen Wie sich der Markt verhält und damit die Profitabilität Ihrer Strategie. Risk Management. Das endgültige Stück zum quantitativen Trading Puzzle ist der Prozess des Risikomanagements Risiko umfasst alle bisherigen Vorurteile, die wir diskutiert haben Es umfasst Technologie-Risiko, wie z. B. Server ko-lokalisiert An der Börse plötzlich die Entwicklung einer Festplatte Störung Es beinhaltet Brokerage-Risiko, wie der Makler in Konkurs wird nicht so verrückt wie es klingt, angesichts der jüngsten Angst mit MF Global In kurz es deckt fast alles, was möglicherweise mit der Trading-Umsetzung stören könnte Wo es viele Quellen gibt. Ganze Bücher sind dem Risikomanagement für quantitative Strategien gewidmet, also werde ich nicht versuchen zu erläutern Auf alle möglichen Gefahrenquellen hier. Das Risikomanagement umfasst auch die so genannte optimale Kapitalallokation, die ein Zweig der Portfolio-Theorie ist. Dies ist die Mittel, mit denen das Kapital einem Satz unterschiedlicher Strategien und den Trades innerhalb dieser Strategien zugeordnet wird Ein komplexes Gebiet und beruht auf einer nicht-trivialen Mathematik Der Industriestandard, durch den die optimale Kapitalallokation und die Hebelwirkung der Strategien verwandt werden, heißt das Kelly-Kriterium Da es sich hier um einen einleitenden Artikel handelt, habe ich bei der Berechnung die Kelly-Kriterium nicht gewidmet Annahmen über die statistische Natur der Renditen, die in den Finanzmärkten nicht oft zutreffen, so sind die Händler oftmals konservativ, wenn es um die Umsetzung geht. Eine weitere Schlüsselkomponente des Risikomanagements ist die Bewältigung eines eigenen psychologischen Profils. Es gibt viele kognitive Vorurteile Das kann in den Handel kriechen Obwohl dies ist zwar weniger problematisch mit algorithmischen Handel, wenn die Strategie allein gelassen wird Eine gemeinsame Vorliebe ist die der Verlustvorkehrung, wo eine verlorene Position nicht ausgeschlossen werden wird, weil der Schmerz, einen Verlust zu realisieren. Ähnlich können Gewinne zu früh genommen werden, weil die Angst, einen bereits gewonnenen Gewinn zu verlieren, zu groß sein kann Bias ist bekannt als Recency Bias Das manifestiert sich, wenn die Händler zu viel Wert auf die jüngsten Ereignisse und nicht auf die längerfristige Zeit setzen. Natürlich gibt es das klassische Paar emotionale Vorurteile - Angst und Gier Diese können oft zu unter - oder überhemmend führen , Die dazu führen können, dass Blow-up, dh die Konto-Equity-Überschrift auf Null oder schlechter oder reduzierte Gewinne. Sie können gesehen werden, ist der quantitative Handel ein äußerst komplexes, wenn auch sehr interessant, Bereich der quantitativen Finanzierung habe ich buchstäblich die Oberfläche des Themas in zerkratzt Dieser Artikel und es wird schon ziemlich lang Ganze Bücher und Papiere wurden über Fragen geschrieben, die ich nur einen Satz oder zwei in Richtung aus diesem Grund gegeben habe, bevor ich mich für einen quantitativen Fondshandel bewerbe Bs, es ist notwendig, eine erhebliche Menge an Grundlagenstudium durchzuführen. Zumindest benötigen Sie einen umfangreichen Hintergrund in der Statistik und Ökonometrie, mit viel Erfahrung in der Implementierung, über eine Programmiersprache wie MATLAB, Python oder R Für mehr Anspruchsvolle Strategien am höheren Frequenzende, Ihr Skill-Set ist wahrscheinlich, Linux-Kernel-Modifikation, CC, Assembly-Programmierung und Netzwerk-Latenz-Optimierung gehören. Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre eigenen algorithmischen Trading-Strategien zu erstellen, wäre mein erster Vorschlag, um gut zu bekommen Bei der Programmierung Meine Vorliebe ist es, so viel von der Daten-Grabber, Strategie-Backtester und Ausführungs-System von sich selbst wie möglich zu bauen Wenn Ihr eigenes Kapital ist auf der Linie, wouldn t Sie schlafen besser in der Nacht wissen, dass Sie Ihr System vollständig getestet haben und sind bewusst Von seinen Fallstricken und besonderen Problemen Das Outsourcing dieses an einen Lieferanten, während es kurzfristig Zeit spart, könnte langfristig extrem teuer sein. Just Getting Started mit quantitativen Trading. It Donn t scheinen möglich, aber es ist mit unseren algorithmischen Trading-Strategien. Es doesn t scheinen möglich Ein algorithmisches Handelssystem mit so viel Trend Identifizierung, Zyklus-Analyse, kaufen verkaufen Seitenvolumen Ströme, mehrere Trading-Strategien, Dynamische Einstiegs-, Ziel - und Stopppreise und ultraschnelle Signaltechnologie Aber es ist in der Tat, AlgoTrades algorithmische Handelssystem-Plattform ist die einzige seiner Art. No mehr Suche nach heißen Aktien, Sektoren, Rohstoffe, Indizes oder Lesung Markt Meinungen Algotrades tut alle die Suche, Timing und Handel für Sie mit unserem algorithmischen Handelssystem. AlgoTrades bewährte Strategien können manuell durch den Empfang von E-Mail und SMS-Text Alerts befolgt werden, oder es kann 100 Freisprechhandel, seine bis zu Ihnen Sie können einschalten Off automatisierten Handel zu jeder Zeit, so dass Sie immer die Kontrolle über Ihr Schicksal. Automated Trading Systems für Savvy Investoren. Copyright 2017 - ALGOTRADES - Automatisiertes Algorithmisches Trading System. CFTC RULE 4 41 - HYPOTHETISCHE ODER SIMULATIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE EINSCHRÄNKUNGEN EIN WIRTSCHAFTLICHE LEISTUNGSAUFNAHME WERDEN, DASS DIE ERGEBNISE ERGEBNISSE NICHT ZURÜCKGEWIESEN WERDEN, DASS DIE HÄNDE NICHT AUSGEFÜHRT WERDEN, DIE ERGEBNISSE KÖNNEN UNTER-ODER ÜBERGANGSERKLÄRUNG FÜR DEN AUSWIRKUNGEN, WENN JEDOCH, BESTIMMTE MARKTFAKTOREN, SOWEIT LIEBIGE LIQUIDITÄT SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINES SIND, SIND AUCH DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM VORTEILE VON HINDSIGHT ENTWICKELT WERDEN, KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT ACCOUNT WIRD ODER IST GERÄT GEWINNEN ODER VERLUSTE ÄNDERN, DASS DIESE ANGEZEIGT WERDEN. Es wird keine Vertretung gemacht, noch wird impliziert, dass die Verwendung des algorithmischen Handelssystems Einkommen generieren oder einen Gewinn garantieren. Es besteht ein erhebliches Verlustrisiko im Zusammenhang mit Futures-Handel und handelspolitischen Fonds. Futures-Handels - und Handelsbörsen handelnde Fonds beinhalten ein erhebliches Verlustrisiko und sind für alle nicht geeignet. Diese Ergebnisse basieren auf simulierten oder hypothetischen Leistungsergebnissen, die bestimmte inhärente Einschränkungen aufweisen. Anders als die Ergebnisse, die in einem tatsächlichen Leistungsrekord gezeigt werden, stellen diese Ergebnisse nicht den tatsächlichen Handel dar. Auch weil diese Trades nicht tatsächlich ausgeführt wurden, können diese Ergebnisse unter - oder Überkompensiert für die Auswirkungen von bestimmten Marktfaktoren, wie zum Beispiel Mangel an Liquidität Simulierte oder hypothetische Handelsprogramme im Allgemeinen unterliegen auch der Tatsache, dass sie mit dem Vorteil der Nachsicht entworfen werden. Es wird keine Vertretung gemacht, dass ein Konto Wird oder wird wahrscheinlich zu erzielen Gewinne oder Verluste ähnlich wie diese gezeigt werden. 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