Trading System Design A Statistisch Ansatz

Als ein Führer in der algorithmischen Trading-System-Design-Amp-Implementierung, unsere Quants bieten automatisierte Trading-Strategien für Day Traders amp Investoren. Das Swing Trader Package Dieses Paket nutzt unsere bestmöglichen Algorithmen seit dem Laufen. Besuchen Sie die Swing Trader Seite zu sehen Preisgestaltung, komplette Handelsstatistiken, vollständige Handelsliste und vieles mehr. Dieses Paket ist ideal für den Skeptiker, der ein robustes System handeln möchte, das sich im blinden Walk-Forwardout-of-Sample-Trading gut gemacht hat. Müde von über optimistischen Back-getesteten Modellen, die niemals funktionieren, wenn sie gehandelt werden. Wenn ja, betrachten Sie dieses Handelssystem. Details auf Swing Trader System Das SampP Crusher v2 Paket Dieses Paket nutzt sieben Handelsstrategien in einem Versuch, Ihr Konto besser zu diversifizieren. Dieses Paket nutzt Swing Trades, Day Trades, Eisen Kondore und abgedeckte Anrufe, um die Vorteile der verschiedenen Marktbedingungen zu nutzen. Dieses Paket handelt in Stückgrößen von 30.000 und wurde im Oktober 2016 der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Besuchen Sie die SampP Crusher Produktseite, um die zurückgeprüften Ergebnisse auf der Grundlage von Tradestationsberichten zu sehen. Details On The SampP Crusher Was separat Algorithmic Trading von anderen technischen Trading-Techniken In diesen Tagen scheint es, wie jeder hat eine Meinung über Technical Trading Techniken. Kopfverstärker Schultermuster, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergenzen, die Liste geht weiter und weiter. In diesen Video-Blogs analysiert unser Lead-Design-Ingenieur einige Beispiele für Handelsstrategien, die online gefunden werden. Er nimmt ihre Trading Tips. Codes es und läuft einen einfachen Back-Test zu sehen, wie effektiv sie wirklich sind. Nach der Analyse ihrer ersten Ergebnisse, optimiert er den Code zu sehen, ob ein quantitativer Ansatz für den Handel die ersten Ergebnisse zu verbessern. Wenn Sie neu in algorithmischen Handel sind, werden diese Video-Blogs sehr interessant sein. Unser Designer nutzt endliche staatliche Maschinen, um diese grundlegenden Handelstipps zu kodieren. Wie unterscheidet sich Algorithmic Trading von traditionellen technischen Handel Einfach ausgedrückt, Algorithmic Trading erfordert Präzision und gibt ein Fenster in ein Algorithmen Potenzial auf der Grundlage von Back-Testing, die Einschränkungen hat. Auf der Suche nach freien Algorithmischen Trading Tutorial amp Wie Videos sehen Sie mehrere pädagogische Video-Präsentationen von unserem Lead-Designer auf algorithmischen Handel, um ein Video für unsere Algorithmic Trading Design Methodology und ein Algorithmic Trading Tutorial enthalten. Diese kostenlosen Videos bieten algorithmische Trading-Coding-Beispiele und führen Sie zu unserem Ansatz des Handels der Märkte mit quantitativen Analyse. In diesen Videos sehen Sie viele Gründe, warum automatisiertes Handeln abhebt, um zu helfen, Ihre Emotionen vom Handel zu entfernen. AlgorithmicTrading bietet Trading-Algorithmen auf der Grundlage eines computergestützten Systems, das auch für den Einsatz auf einem Personal Computer zur Verfügung steht. Alle Kunden erhalten die gleichen Signale innerhalb eines bestimmten Algorithmuspakets. Alle Ratschläge sind unpersönlich und nicht auf eine bestimmte Person einzigartige Situation zugeschnitten. AlgorithmicTrading und seine Prinzipien sind nicht verpflichtet, sich bei der NFA als CTA zu registrieren und befreien diese Freistellung öffentlich. Informationen, die online veröffentlicht oder per E-Mail verteilt werden, wurden von keinerlei staatlichen Stellen überprüft, die dies beinhaltet, aber nicht beschränkt auf rückgeprüfte Berichte, Aussagen und andere Marketingmaterialien. Beachten Sie dies sorgfältig vor dem Kauf unserer Algorithmen. Für weitere Informationen über die Befreiung, die wir behaupten, besuchen Sie bitte die NFA-Website: nfa. futures. orgnfa-registrationctaindex. html. Wenn Sie eine professionelle Beratung benötigen, die für Ihre Situation einzigartig ist, wenden Sie sich bitte an eine lizenzierte BrokerCTA. HAFTUNGSAUSSCHLUSS: Commodity Futures Trading Commission Futures-Handel hat große potenzielle Belohnungen, aber auch großes potenzielles Risiko. Sie müssen sich der Risiken bewusst sein und bereit sein, sie zu akzeptieren, um in die Futures-Märkte zu investieren. Dont Handel mit Geld, das Sie nicht leisten können, zu verlieren. Dies ist weder eine Aufforderung noch ein Angebot für BuySell Futures. Es wird keine Vertretung gemacht, dass ein Konto die Gewinne oder Verluste, die denjenigen entsprechen, die auf dieser Website oder auf Berichten erörtert werden, wahrscheinlich oder wahrscheinlich ist. Die bisherige Wertentwicklung eines Handelssystems oder einer Methodik ist nicht unbedingt ein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. Sofern nicht anders angegeben, werden alle Renditen auf dieser Seite veröffentlicht und in unseren Videos gilt als hypothetische Leistung. HYPOTHETISCHE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN VIELE INHERENTE EINSCHRÄNKUNGEN, EINIGE, DIE BESCHRIEBEN WERDEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNT ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. IN FAKTOREN SIND DAHER HÄUFIGE UNTERSCHIEDE ZWISCHEN HYPOTHETISCHEN LEISTUNGSERGEBNISSEN UND DEN TATSÄCHLICHEN ERGEBNISSEN, DIE NACH EINEM BESONDEREN HANDELSPROGRAMM ERHOBEN WURDEN. EINE DER EINSCHRÄNKUNGEN DER HYPOTHETISCHEN LEISTUNGSERGEBNISSE IST DAHER, DASS SIE MIT DEM VORTEILE VON HINDSIGHT ALLGEMEINES VORBEREITET WERDEN. ZUSÄTZLICH IST DER HYPOTHETISCHE HANDEL NICHT FINANZIELLES RISIKO, UND KEINE HYPOTHETISCHE HANDELSAUFNAHME KANN VOLLSTÄNDIG FÜR DIE AUSWIRKUNG DES FINANZRISIKOS IM TATSÄCHLICHEN HANDEL AUFZUBEWAHREN. ZUR BEISPIELE WERDEN DIE FÄHIGKEIT, VERLETZUNGEN ODER ADHERE AUF EINEN BESTIMMTEN HANDELSPROGRAMM ZU BEZAHLEN, DIE VERLETZUNGSVERLUSTE SIND MATERIALPUNKTE, DIE KÖNNEN ALLE RECHTLICHEN HANDELSERGEBNISSE BEWERBEN KÖNNEN. DIESE SONSTIGEN ANDEREN FAKTOREN ZU DEN MÄRKTEN IM ALLGEMEINEN ODER ZUR DURCHFÜHRUNG EINES SPEZIFISCHEN HANDELSPROGRAMMS, DAS NICHT IN DER VORBEREITUNG VON HYPOTHETISCHEN LEISTUNGSERGEBNISSEN VORGELEGT WERDEN KÖNNT WERDEN KÖNNEN UND ALLE, DIE ALLE HANDELSERGEBNISSE BEWERBEN KÖNNEN. Mit Ausnahme der Aussagen, die aus Live-Konten auf Tradestation und Gain Capital veröffentlicht wurden, sind alle Ergebnisse, Grafiken und Ansprüche auf dieser Website und in allen Video-Blogs und Newsletter-E-Mails aus dem Ergebnis der Rücktests unserer Algorithmen während der angegebenen Termine. Diese Ergebnisse sind nicht von Live-Konten, die unsere Algorithmen handeln. Sie sind aus hypothetischen Konten, die Einschränkungen haben (siehe CFTC RULE 4.14 unten und hypothetische Performance Disclaimer oben). Die tatsächlichen Ergebnisse variieren, da simulierte Ergebnisse die Auswirkungen bestimmter Marktfaktoren beeinflussen oder überkompensieren konnten. Darüber hinaus verwenden unsere Algorithmen Back-Tests, um Handelslisten und Berichte zu generieren, die den Vorteil von Hind-Sight haben. Während rückgeprüfte Ergebnisse spektakuläre Renditen haben können, sobald Schlupf-, Provisions - und Lizenzgebühren berücksichtigt werden, werden die tatsächlichen Renditen variieren. Geschriebene maximale Ziehungen werden auf einem Schlussmonat bis zum Schlussmonat festgelegt. Darüber hinaus basieren sie auf rückgeprüften Daten (siehe Einschränkungen der Rückversuche unten). Tatsächliche Drawdowns könnten diese Werte überschreiten, wenn sie auf Live-Konten gehandelt werden. CFTC RULE 4.41 - Hypothetische oder simulierte Leistungsergebnisse haben gewisse Einschränkungen. Im Gegensatz zu einem tatsächlichen Performance-Rekord, simulierte Ergebnisse nicht repräsentieren tatsächlichen Handel. Auch da die Geschäfte nicht durchgeführt wurden, können die Ergebnisse die Auswirkungen von bestimmten Marktfaktoren, wie z. B. Liquiditätsverlust, unter oder über kompensiert haben. Simulierte Handelsprogramme im Allgemeinen unterliegen auch der Tatsache, dass sie mit dem Vorteil der Nachsicht entworfen sind. Es wird keine Vertretung gemacht, dass ein Konto eine Gewinn oder Verlustleistung erzielen wird oder ähnlich ist. Aussagen, die von unseren tatsächlichen Kunden gepostet wurden, die die Algorithmen (Algos) handeln, schließen Schlupf und Provision ein. Die gebuchten Aussagen werden nicht vollständig geprüft oder überprüft und sollten als Kundenreferenzen betrachtet werden. Einzelne Ergebnisse variieren. Sie sind echte Aussagen von echten Menschen, die unsere Algorithmen auf Autopiloten handeln und soweit wir wissen, nennen wir keine diskretionären Trades. Tradelisten, die auf dieser Seite veröffentlicht wurden, beinhalten auch Schlupf und Provision. Dies ist streng für Demonstrationszwecke. AlgorithmicTrading macht keine Kauf-, Verkaufs - oder Hold-Empfehlungen. Einzigartige Erlebnisse und vergangene Aufführungen garantieren keine zukünftigen Ergebnisse. Sie sollten mit Ihrem CTA oder Finanzvertreter, Broker-Händler oder Finanzanalysten sprechen, um sicherzustellen, dass die Softwarestrategie, die Sie nutzen, für Ihr Anlageprofil geeignet ist, bevor Sie in einem Live-Brokerage-Konto handeln. Alle Ratschläge und Vorschläge, die hier gegeben werden, sind für den Betrieb automatisierter Software nur im Simulationsmodus vorgesehen. Trading Futures ist nicht für alle und trägt ein hohes Risiko. AlgorithmicTrading, noch irgendwelche seiner Grundsätze, ist NICHT als Anlageberater eingetragen. Alle Ratschläge sind unpersönlich und nicht auf eine bestimmte Person zugeschnitten. Der veröffentlichte Prozentsatz pro Monat basiert auf rückgeprüften Ergebnissen (siehe Einschränkungen für Backtests oben) mit dem entsprechenden Paket. Dazu gehört ein vernünftiger Schlupf und Provision. Dies beinhaltet keine Gebühren, die wir für die Lizenzierung der Algorithmen, die je nach Kontogröße variiert, berechnen. Beachten Sie unsere Lizenzvereinbarung für die vollständige Gefahrenerklärung. 2016 AlgorithmicTrading Alle Rechte vorbehalten. DatenschutzerklärungMachine Learning Trading Systems Der SPDR SampP 500 ETF (SPY) ist eines der am meisten gehandelten ETF-Produkte auf dem Markt, mit rund 200 Mrd. Euro und einem durchschnittlichen Umsatz von knapp 200 Mio. Aktien täglich. So scheint die Wahrscheinlichkeit, in der Lage zu sein, ein Geldverkäufe-Handelssystem zu entwickeln, das öffentlich verfügbare Informationen verwendet, scheinen, um zu sein. Also, um uns eine Kampfchance zu geben, werden wir uns auf einen Versuch konzentrieren, die Übernacht-Bewegung in SPY vorherzusagen, indem wir Daten von der vorherigen Tag8217s Session verwenden. Zusätzlich zu den offenen und engen Preisen der vorausgegangenen Tagessitzung haben wir eine Reihe weiterer plausibler Variablen ausgewählt, um den Merkmalsvektor zu bauen, den wir in unserem maschinellen Lernmodell verwenden werden: Das Tagesvolumen Der vorherige Tag8217s Schlusskurs Die 200 - Tag, 50-tägige und 10-tägige gleitende Durchschnitte des Schlusspreises Die 252 Tage hohen und niedrigen Preise der SPY-Serie Wir werden versuchen, ein Modell zu erstellen, das die Übernacht-Rückkehr in der ETF prognostiziert, dh O (t1) - C (t) C (t) In dieser Übung verwenden wir die täglichen Daten vom Beginn der SPY-Serie bis zum Ende des Jahres 2014, um das Modell zu bauen, das wir dann auf Ausfalldaten von Jan 2015- Aug 2016. In einem Hochfrequenz-Kontext würde eine beträchtliche Zeitspanne ausgegeben, um die Daten zu bewerten, zu reinigen und zu normalisieren. Hier stellen wir uns weit weniger Probleme gegenüber. Typischerweise würde man die Eingangsdaten standardisieren, um den Einfluss von Variablen auszugleichen, die auf Skalen von sehr unterschiedlichen Größenordnungen gemessen werden können. Aber in diesem Beispiel werden alle Eingangsvariablen, mit Ausnahme des Volumens, auf der gleichen Skala gemessen, und so ist die Standardisierung wohl unnötig. Zuerst werden die In-Sample-Daten geladen und verwendet, um einen Trainingssatz von Regeln zu erstellen, die den Merkmalsvektor auf die Variable von Interesse abbilden, die Übernacht-Rückkehr: In Mathematica 10 führte Wolfram eine Reihe von maschinellen Lernalgorithmen ein, die Regression, den nächsten Nachbarn beinhalten , Neuronale Netze und zufällige Wälder, zusammen mit Funktionalität zur Bewertung und Auswahl der leistungsfähigsten Maschine Lerntechnik. Diese Einrichtungen machen es sehr geradlinig, ein Klassifikator oder Vorhersagemodell mit Hilfe von maschinellen Lernalgorithmen zu erstellen, wie zum Beispiel dieses Handschrifterkennungsbeispiel: Wir erstellen ein prädiktives Modell auf dem SPY Trainingset und erlauben es Mathematica, den besten Lernalgorithmus zu wählen: Es gibt eine Reihe von Optionen für die Predict-Funktion, die verwendet werden kann, um die Feature-Auswahl, Algorithmus-Typ, Performance-Typ und Ziel zu steuern, anstatt einfach die Standardwerte zu akzeptieren, wie wir hier getan haben: Nachdem wir unsere Maschine Lernmodell gebaut haben, laden wir die Out-of - Beispieldaten von Jan 2015 bis Aug 2016 und erstellen Sie einen Test-Set: Als nächstes erstellen wir ein PredictionMeasurement-Objekt mit dem Nearest Neighbor-Modell. Das kann für die weitere Analyse verwendet werden: In den Modellprognosen gibt es viel Dispersion, die alle einen positiven Wert haben. Eine übliche Technik in solchen Fällen besteht darin, den Mittelwert von jeder der Prognosen zu subtrahieren (und wir können sie auch durch die Teilung durch die Standardabweichung standardisieren). Das Scatterplot der tatsächlichen vs Prognose über Nacht Rückkehr in SPY jetzt sieht so aus: Es8217s noch ein offensichtlicher Mangel an Dispersion in den Prognose-Werte, im Vergleich zu den tatsächlichen über Nacht Renditen, die wir durch Standardisierung zu beheben. Auf jeden Fall scheint es eine kleine, nichtlineare Beziehung zwischen Prognose und Ist-Werten zu geben, die eine Hoffnung ausmacht, dass das Modell sich noch als nützlich erweisen kann. Von der Prognose bis zum Handel Es gibt verschiedene Methoden der Bereitstellung eines Prognosemodells im Rahmen der Erstellung eines Handelssystems. Die einfachste Route, die wir hier nehmen werden, besteht darin, ein Schwellwert-Gate anzuwenden und die gefilterten Prognosen direkt in ein Handelssignal umzuwandeln. Aber auch andere Ansätze sind möglich: Kombinieren der Prognosen von mehreren Modellen zur Erstellung eines Vorhersage-Ensembles Verwendung der Prognosen als Eingaben in ein genetisches Programmiermodell Fütterung der Prognosen in die Eingabeschicht eines neuronalen Netzwerkmodells, das speziell für die Erstellung von Handelssignalen entwickelt wurde Als Prognosen In diesem Beispiel erstellen wir ein Handelsmodell, indem wir einen einfachen Filter auf die Prognosen anwenden und nur diejenigen Werte auswählen, die einen bestimmten Schwellenwert überschreiten. Dies ist ein Standard-Trick verwendet, um das Signal im Modell aus dem Hintergrundrauschen zu isolieren. Wir akzeptieren nur die positiven Signale, die den Schwellenwert überschreiten, wodurch ein langwieriges Handelssystem geschaffen wird. D. h. wir ignorieren Prognosen, die unter den Schwellenwert fallen. Wir kaufen SPY am Ende, wenn die Prognose die Schwelle überschreitet und eine beliebige Long-Position am nächsten Tag verlassen8217s offen. Diese Strategie produziert die folgenden Pro-forma-Ergebnisse: Fazit Das System hat einige recht attraktive Features, darunter eine Win-Rate von über 66 und ein CAGR von über 10 für die out-of-Probe Zeitraum. Offensichtlich ist dies eine sehr einfache Illustration: Wir wollen in den Handelsprovisionen fakturieren, und der Schlupf, der in den Post - und Pre-Market-Perioden eingetreten ist und die in der Post - und Pre-Market-Periode auftritt, wird sich natürlich negativ auf die Performance auswirken. Auf der anderen Seite haben wir kaum begonnen, die Oberfläche in Bezug auf die Variablen zu kratzen, die für die Aufnahme in den Merkmalsvektor in Betracht gezogen werden könnten und die die Erklärungskraft des Modells erhöhen können. Mit anderen Worten, in Wirklichkeit ist dies nur der Anfang eines langwierigen und anstrengenden Forschungsprozesses. Nichtsdestotrotz sollte dieses einfache Beispiel ausreichen, um dem Leser einen Vorgeschmack darauf zu geben, was8217s bei der Erstellung eines prädiktiven Handelsmodells mit maschinellen Lernalgorithmen beteiligt ist. PROVEN ALGORITHMISCHE HANDELSTRATEGIEN ERHÖHEN DIVERSIFIKATION IN IHREM PORTFOLIO WIE SIE NIEMALS MÖGLICH HABEN Unsere algorithmischen Handelsstrategien bieten Ihnen eine Diversifizierung Portfolio durch den Handel von mehreren Eseln wie dem S038P 500 Index, DAX Index und dem Volatilitätsindex, durch den Einsatz von Futures Trading oder sehr liquide Exchange Traded Funds. Bei der Anwendung von Trendfolgen, Counter-Trend-Trading - und Range-Cycle-basierten Strategien streben wir einen systematischen, hoch automatisierten Trading-Entscheidungsprozess an, der in der Lage ist, konsequente Erträge für unsere Kunden zu liefern. Wir bieten mehrere algorithmische Handelsstrategien an, bei denen alle algorithmischen Strategien manuell durch das Empfangen von E-Mail - und SMS-Textwarnungen befolgt werden können, oder es können 100 Freisprecheinrichtungen automatisch in Ihrem Brokerage-Konto gehandelt werden. Es liegt an Ihnen und Sie können sogar den automatisierten Handel jederzeit einschalten, so dass Sie immer die Kontrolle über Ihr Schicksal haben. Unsere algorithmischen Handelsstrategien: 1. Kurzfristige Impulsverlagerungen zwischen überkauften und überverkauften Marktbedingungen, die mit langen und kurzen Positionen gehandelt werden, die potenzielle Gewinne in jeder Marktrichtung ermöglichen. 2. Trend folgt die erweiterten mehrmonatigen Preisbewegungen in beide Richtungen nach oben oder unten. 3. Der zyklische Handel ermöglicht potenzielle Gewinne während eines Bereichs, der seitwärts Markt ist. Einige der größten Gewinne sind bei choppy Marktbedingungen mit dieser Strategie angetroffen. Unsere Produkte AlgoTrades ist ein All-in-One-Handelssystem-Service, der die effektivsten und wichtigsten Arten der oben aufgeführten Analysen zu einzigartigen algorithmischen Handelssystemen für dynamische und robuste Systemerstellung kombiniert. AlgoTrades quantitative Handelsstrategien diversifizieren Ihr Portfolio auf zwei Arten (1) es handelt die größten Aktienindizes für die Gesamtdiversifizierung mit allen Marktsektoren, (2) es beschäftigt drei einzigartige Analyse algorithmische Handelsstrategien. Die drei einzigartigen Handelsstrategien bieten zusätzliche Stabilität durch mehrere Ansätze und die Faktenpositionen variieren in Länge und Größe. Generieren Sie konsequentes langfristiges Wachstum Unsere algorithmischen Handelsstrategien Beschreibung 038 Philosophie Wir glauben, dass das AlgoTrades algorithmische Handelssystem alles ist, was ein Händler ist und der Investor ein konsequentes langfristiges Wachstum generieren muss. Unsere einzigartigen proprietären Tools und Trading-Algorithmen ermöglichen es uns, die Vorteile der Finanzmärkte unabhängig von der market8217s Richtung zu nutzen. AlgoTrades8217 fortgeschrittene Filter überwachen den Markt auf einer Tick-by-Tick-Basis, die jeden Eintrag auswertet, profitiert oder stoppt Platzierungsniveau in Echtzeit, also musst du nicht. Was ist gehandelt: Die Systeme, die den ES-Mini-Futures-Kontrakt handeln, DAX-Futures, mit langen und kurzen Positionen. Einige Systeme handeln mit börsengehandelten Fonds mit Fokus auf den Handel mit Indizes, Sektoren und dem Volatilitätsindex. Wir haben auch Aktienhandelssysteme für diejenigen, wie bevorzugt aktiver Aktienhandel. Trades variieren je nach Strategie in der Länge. Systems reicht von Tagehandel bis hin zu mehrwöchigem Trendhandel. AlgoTrades8217 Nummer eins Priorität nach der Ausführung einer Position ist es, Gewinne zu maximieren und das Risiko zu reduzieren. Positionsmanagement Verwendete Jeder unserer Systeme handelt entweder 1 Futures-Kontrakt oder einen festen Positionsgrößenwert, wenn er Aktien oder ETF8217s handelt. Auch ein System wie Futures-Handel oder Longshort-Aktien-Systeme erfordert ein Margin-Konto, während ein langes nur ETF-System (reguläre und inverse Fonds) ein normales Aktienhandelskonto verwendet werden kann. Unsere Systeme sind alle skalierbar, dh wenn ein System 10.000 Account-Größe benötigt und Sie ein 20K-Konto haben, würden Sie einfach das System Scale auf 200 setzen. Damit wird sichergestellt, dass Sie die korrekten Positionsgrößen für Ihr Konto handeln. Account Size Benötigt Minimales Handelskonto für Trades, die mit unserem kleinsten System ausgeführt werden sollen, ist ein 10.000 Account. Unsere Systeme sind alle skalierbar, dh wenn ein System sagt, dass es 10.000 Kontostand benötigt und Sie haben ein 20.000 Konto, das Sie einfach das System Skala auf 200. Auf der anderen Seite, wenn ein System sagt, dass es erfordert 25.000 und Sie haben nur 12.500 würden Sie das System Scale setzen, um 50 der Systemposition Größe zu handeln. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie die korrekten Positionsgrößen für Ihr Konto handeln. LERNEN SIE ÜBER ALGORITHMISCHE HANDELSTRATEGIEN, DIE ZUM TRADE IHR KONTO WIRKLICH WERDEN 8211 ALGORITHMISCHE HANDELSTRATEGIEN: Jedes Jahr hat die Börse einen süßen Punkt, wo ein großer Teil der Gewinne innerhalb von wenigen Monaten erzeugt wird, so dass das Engagement für das algorithmische Handelssystem für lange wichtig ist Langfristiger Erfolg ALGORITHMISCHE HANDELSTRATEGIE ANMERKUNG Unser AlgoTrades System wurde von Profis entwickelt und gehandelt, die ihr System, die Leidenschaft der Märkte und den Lebensstil mit unserer ausgewählten Gruppe von Händlern und Investoren teilen möchten. Das AlgoTrades-Team verfügt über ein kombiniertes Erfahrungsniveau von 77 Jahren auf den Märkten. Unsere Ressourcen laufen weit und breit Tag Tag Handel, Swing-Handel, 24-Stunden-Futures-Handel, Aktien, ETF8217s und algorithmischen Handelsstrategien Entwicklung. Unsere kleine und Elite-Gruppe hat alles gesehen und getan Wir sind stolz darauf, AlgoTrades für einzelne Investoren zur Verfügung zu stellen, um das Spielfeld mit den Profis, Hedgefonds und Private Equity-Firmen an der Wall Street zu unterstützen. Unsere algorithmischen Handelsstrategien nutzen mehrere Datenpunkte, um ihre Entscheidungsfindung und ihre Trades zu vertreiben. Die Verwendung von Zyklen, Volumenverhältnissen, Trends, Volatilität, Marktstimmung und Mustererkennung, bringt die Wahrscheinlichkeit in unsere Gunst, Geld zu verdienen. WICHTIGE ALGORITHMISCHE HANDELSTRATEGIEN FEATURE 038 VORTEILE FÜR FUTURES-HÄNDLER: Wenn ein Futures-Kontrakt kurz vor Ablauf steht, schließt unser System automatisch den Front - oder nahe gelegenen Vertrag und stellt die Position im neuen Front - oder nahe gelegenen Vertragsmonat wieder her. Es ist keine Handlung erforderlich. Es ist eine echte Hände frei automatisierte Handelsstrategie. Copyright 2017 - ALGOTRADES - Automatisiertes algorithmisches Handelssystem CFTC RULE 4.41 - HYPOTHETISCHE ODER SIMULIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE EINSCHRÄNKUNGEN. UNTERNEHMEN EINE TATSÄCHLICHE LEISTUNGSAUFNAHME, ERFOLGREICHE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN AKTUELLES HANDEL. AUCH AUCH DIE HÄNDLER HABEN NICHT AUSGEFÜHRT WERDEN, DIE ERGEBNISSE KÖNNEN UNTER - ODER ODER ÜBERGANGSERKLÄRUNG FÜR DEN AUSWIRKUNGEN, WENN JEDOCH, BESTIMMTE MARKTFAKTOREN, WIE LICHT DER LIQUIDITÄT. SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM BENEFIT VON HINDSIGHT ENTWERFEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNEN ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. Es wird keine Vertretung gemacht, noch bedeutet, dass die Verwendung des algorithmischen Handelssystems Einkommen generieren oder einen Gewinn garantieren wird. Es besteht ein erhebliches Verlustrisiko im Zusammenhang mit Futures-Handels - und Handelsbörsen. 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 gewisse 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 Geschäfte nicht tatsächlich ausgeführt wurden, können diese Ergebnisse die Auswirkungen von bestimmten Marktfaktoren, wie zB Liquiditätsverlust, unter - oder überkompensiert haben. Simulierte oder hypothetische Handelsprogramme im Allgemeinen unterliegen auch der Tatsache, dass sie mit dem Vorteil der Nachsicht entworfen sind. Es wird keine Vertretung gemacht, dass ein Konto eine Gewinne oder Verluste erzielen wird, die diesen ähnlich sind. Informationen auf dieser Website wurden ohne Rücksicht auf bestimmte Investoren Investitionsziele, finanzielle Situation und Bedürfnisse vorbereitet und weiter beraten Abonnenten nicht auf Informationen zu handeln, ohne spezifische Beratung von ihren Finanzberater nicht auf Informationen von der Website als primäre Basis zu verlassen Für ihre Anlageentscheidungen und ihr eigenes Risikoprofil, Risikotoleranz und eigene Stopverluste zu berücksichtigen. - powered by Enfold WordPress Theme