Algorithmic trading strategieen pdf




Algorithmic trading strategieën pdfBasis van Algoritmische Handel: Concepten en Voorbeelden Een algoritme is een specifieke set van duidelijk omschreven instructies die gericht zijn op het uitvoeren van een taak of proces. Algoritmische handel (geautomatiseerde handel, blackbox trading of gewoon algo-trading) is het gebruik van computers die geprogrammeerd zijn om een ??gedefinieerde set instructies te volgen om een ??handel te plaatsen om winst te genereren met een snelheid en frequentie die onmogelijk is voor een Menselijke handelaar. De gedefinieerde regels zijn gebaseerd op timing, prijs, hoeveelheid of wiskundig model. Afgezien van winstmogelijkheden voor de handelaar, maakt algo-trading de markten meer vloeibaar en maakt de handel systematischer door emotionele menselijke effecten op handelsactiviteiten uit te sluiten. Stel dat een handelaar deze eenvoudige handelskriteria volgt: Koop 50 aandelen van een aandelen wanneer het 50-daagse bewegingsgemiddelde hoger is dan het 200-daagse bewegende gemiddelde Verkoop aandelen van de aandelen wanneer het 50-daagse bewegingsgemiddelde lager gaat dan het 200-daagse bewegende gemiddelde Met behulp van deze set van twee eenvoudige instructies is het gemakkelijk om een ??computerprogramma te schrijven dat automatisch de aandelenprijs (en de bewegende gemiddelde indicatoren) zal volgen en de koop - en verkooporders plaatsen wanneer de gedefinieerde voorwaarden zijn voldaan. De handelaar hoeft niet meer te kijken naar live prijzen en grafieken, of handmatig de bestellingen in te voeren. Het algoritmische handelssysteem doet het automatisch voor hem door de handelsmogelijkheid correct te identificeren. (Voor meer over bewegende gemiddelden, zie: Eenvoudige bewegende gemiddelden maken trends uitstaan.) Algo-trading biedt de volgende voordelen: Behandelingen uitgevoerd tegen de best mogelijke prijzen Directe en nauwkeurige bestelling plaatsen (waardoor hoge kans op uitvoering op gewenste niveaus) Trades Tijdig correct en onmiddellijk om aanzienlijke prijswijzigingen te voorkomen. Verminderde transactiekosten (zie voorbeeld voorbeeld hieronder). Geautomatiseerde controles op meerdere marktomstandigheden. Gekonfronteerd risico op handmatige fouten bij het plaatsen van de transacties. Bepaal het algoritme op basis van beschikbare historische en realtime data. Mogelijkheid van fouten door menselijke handelaren op basis van emotionele en psychologische factoren Het grootste deel van de hedendaagse algo-handel is HFT (High Frequency Trading), die probeert te kapitaliseren op het plaatsen van een groot aantal orders tegen zeer snelle snelheden over meerdere markten en meerdere beslissingen Parameters, op basis van voorgeprogrammeerde instructies. (Voor meer informatie over de handel in hoogfrequente handelingen, zie: Strategieen en geheimen van high-frequency trading (HFT) bedrijven) Algo-trading wordt gebruikt in vele vormen van handels - en beleggingsactiviteiten, waaronder: midden - en langetermijnbeleggers of koopbedrijven (pensioenfondsen , Beleggingsfondsen, verzekeringsmaatschappijen) die in grote hoeveelheden in aandelen aanschaffen, maar geen aandelenprijzen willen beinvloeden met discrete investeringen in grote hoeveelheden. Kortlopende handelaren en verkopers van deelnemers (marktmakers, speculanten en arbitrageurs) profiteren van geautomatiseerde handelsuitvoering bovendien, algo-trading aids om voldoende liquiditeit te creeren voor verkopers in de markt. Systematische handelaren (trendvolgers, parhandelaren, hedge funds etc.) vinden het veel efficienter om hun handelsregels te programmeren en het programma automatisch te laten verhandelen. Algoritmische handel biedt een meer systematische aanpak van actieve handel dan methodes gebaseerd op een intuitie of instinct van een menselijke handelaar. Algoritmische Trading Strategies Elke strategie voor algoritmische handel vereist een geidentificeerde kans die winstgevend is in termen van verbeterde inkomsten of kostenreductie. De volgende zijn gemeenschappelijke handelsstrategieen die worden gebruikt bij algo-trading: De meest voorkomende algoritmische handelsstrategieen volgen trends in bewegende gemiddelden. Kanaal uitbraken. Prijsniveau bewegingen en aanverwante technische indicatoren. Dit zijn de makkelijkste en eenvoudigste strategieen om door middel van algoritmische handel te implementeren, omdat deze strategieen geen voorspellingen of prijsprognoses voorleggen. De handel wordt geinitieerd op basis van het optreden van gewenste trends. Die eenvoudig en eenvoudig zijn om door middel van algoritmen te implementeren zonder in de complexiteit van voorspellende analyse te komen. Het bovengenoemde voorbeeld van 50 en 200 dagen bewegend gemiddelde is een populaire trend volgende strategie. (Voor meer informatie over trend trading strategieen, zie: Eenvoudige strategieen om trends te kapitaliseren.) Het kopen van een dubbele beursgenoteerde voorraad tegen een lagere prijs in een markt en tegelijkertijd het verkopen tegen een hogere prijs in een andere markt biedt het prijsverschil als risicovrije winst Of arbitrage. Dezelfde operatie kan worden gerepliceerd voor voorraden versus futuresinstrumenten, aangezien prijsverschillen bestaan ??van tijd tot tijd. Het implementeren van een algoritme om dergelijke prijsverschillen te identificeren en de orders te plaatsen, maakt op een efficiente manier winstgevende kansen mogelijk. Indexfondsen hebben periodes van herbalancering gedefinieerd om hun aandelen in evenwicht te brengen met hun respectieve benchmarkindices. Dit zorgt voor winstgevende kansen voor algoritmische handelaren die profiteren van verwachte handelingen die 20 tot 80 basispunten winst bieden, afhankelijk van het aantal aandelen in het indexfonds, net voor de indexfondsherbalansering. Dergelijke handelingen worden geinitieerd via algoritmische handelssystemen voor tijdige uitvoering en de beste prijzen. Veel bewezen wiskundige modellen, zoals de delta-neutrale handelsstrategie, die de handel toelaten op combinatie van opties en de onderliggende beveiliging. Waar transacties worden geplaatst om positieve en negatieve delta's te compenseren, zodat de portefeuille delta wordt gehandhaafd op nul. Gemiddelde terugkeerstrategie is gebaseerd op het idee dat de hoge en lage prijzen van een actief een tijdelijk fenomeen zijn dat periodiek terugkeert naar hun gemiddelde waarde. Het opsporen en definieren van een prijsklasse en implementatiealgoritme op basis hiervan laat toe dat handelingen automatisch worden geplaatst wanneer de prijs van het actief in en uit het gedefinieerde bereik gaat. Volume-gewogen gemiddelde prijsstrategie breekt een grote order op en laat dynamische vastgestelde kleinere stukjes van de bestelling naar de markt brengen met behulp van voorraadspecifieke historische volumeprofielen. Het doel is om de bestelling dicht bij de volumegewogen gemiddelde prijs (VWAP) uit te voeren en daardoor te profiteren van de gemiddelde prijs. Tijd gewogen gemiddelde prijsstrategie breekt een grote order uit en geeft dynamische vastgestelde kleinere stukjes van de order naar de markt met behulp van gelijkmatig verdeelde tijdslots tussen een start - en eindtijd. Het doel is de bestelling dicht bij de gemiddelde prijs tussen de start - en eindtijden uit te voeren, waardoor de impact op de markt wordt beperkt. Totdat de handelsorder volledig is ingevuld, gaat dit algoritme door met gedeeltelijke bestellingen, volgens de gedefinieerde participatie ratio en volgens het volume dat in de markten verhandeld wordt. De bijbehorende stappenstrategie stuurt orders naar een door de gebruiker gedefinieerde percentage van de marktvolumes en verhoogt of verlaagt deze participatiegraad wanneer de aandelenprijs de gebruikersdefinitie bereikt. De strategie voor de uitvoeringstekort streeft ernaar de uitvoeringskosten van een order te minimaliseren door de real-time markt te verhandelen, waardoor de kosten van de bestelling worden bespaard en er voordeel uit zijn van de kanskosten van vertraagde uitvoering. De strategie verhoogt de doelgerichte participatiegraad wanneer de aandelenkoers gunstig beweegt en vermindert als de aandelenprijs nadelig beweegt. Er zijn een paar speciale klassen van algoritmen die proberen om gebeurtenissen aan de andere kant te identificeren. Deze sniffing-algoritmen, die bijvoorbeeld door een verkopende zijde marktmaker worden gebruikt, hebben de ingebouwde intelligentie om het bestaan ??van algoritmen op de koopzijde van een grote order te identificeren. Zo'n detectie door algoritmen zal de marktmaker helpen bij het identificeren van grote ordermogelijkheden en hem in staat stellen te profiteren door de orders tegen een hogere prijs te vullen. Dit wordt soms geidentificeerd als high-tech front-running. (Voor meer informatie over handel in hoogfrequente handelingen en frauduleuze praktijken, zie: Als u online bestellingen koopt, bent u betrokken bij HFT's.) Technische vereisten voor algoritmische handel Het implementeren van het algoritme met behulp van een computerprogramma is het laatste deel, met clubbed met backtesting. De uitdaging is om de geidentificeerde strategie om te zetten in een geintegreerd geautomatiseerd proces dat toegang heeft tot een handelsrekening voor het plaatsen van orders. De volgende zijn nodig: Kennis van de computer programmering om de vereiste handelsstrategie, gehuurde programmeurs of voorgemaakte handelssoftware te programmeren. Netwerkverbindingen en toegang tot handelsplatforms voor het plaatsen van de orders. Toegang tot marktgegevens feeds die worden gecontroleerd door het algoritme voor mogelijkheden om te plaatsen Bestellingen Het vermogen en de infrastructuur om het systeem eenmaal op te bouwen, voordat het live op de echte markten gaat. Beschikbare historische data voor backtesting, afhankelijk van de complexiteit van de algoritmen. Hier is een uitgebreid voorbeeld: Royal Dutch Shell (RDS) is genoteerd in Amsterdam Beurs (AEX) en London Stock Exchange (LSE). Laten we een algoritme bouwen om arbitrage mogelijkheden te identificeren. Hier zijn enkele interessante opmerkingen: AEX verhandelt in euro's, terwijl LSE in Sterling Pounds verhandelt. Vanwege het uurverschil tussen tijd en tijd, verschijnt AEX een uur eerder dan LSE, gevolgd door beide beurzen gelijktijdig handelend voor de volgende paar uur en vervolgens alleen in LSE verhandel tijdens Het laatste uur als AEX sluit Kan we de mogelijkheid onderzoeken om arbitragehandel op de Royal Dutch Shell-aandelen op deze twee markten in twee verschillende valuta's te zien? Een computerprogramma dat de huidige marktprijzen kan lezen Prijsvragen van zowel LSE als AEX A forex rate feed voor GBP-EUR wisselkoers Bestelling plaatsen vermogen die de bestelling naar de juiste uitwisseling kan besturen Back-testing vermogen op historische prijsvoeringen Het computerprogramma moet het volgende uitvoeren: Lees de inkomende prijsvoer van RDS-voorraad uit beide beurzen Gebruik de beschikbare wisselkoersen . Om de prijs van de ene valuta naar andere te converteren. Als er een grote genoeg prijsverschil bestaat (om de makelaarskosten te verdisconteren) tot een winstgevende kans leiden, plaatst u de bestelling op een lagere prijswisseling en verkoopt u een order tegen een hogere prijs. Als de orders worden uitgevoerd als Gewenst, de arbitrage winst volgt eenvoudig en makkelijk. De praktijk van algoritmische handel is echter niet zo eenvoudig om te onderhouden en uit te voeren. Onthoud, als u een algo-gegenereerde handel kunt plaatsen, kunnen ook de andere marktdeelnemers. Derhalve fluctueren de prijzen in milli - en zelfs microseconden. In het bovenstaande voorbeeld, wat gebeurt er als uw koophandel wordt uitgevoerd, maar verkopen de handel niet, aangezien de verkoopprijzen veranderen tegen de tijd dat uw bestelling op de markt komt. U zult uiteindelijk met een open positie zitten. Uw arbitrage-strategie waardeloos maken. Er zijn extra risico's en uitdagingen: bijvoorbeeld systeemfouten, netwerkfoutfouten, tijdslagen tussen handelsorders en uitvoering, en meestal onvolmaakte algoritmen. Hoe complexer het algoritme is, hoe strengere backtesting is nodig voordat het in actie wordt gebracht. Kwantitatieve analyse van een algoritmesprestatie speelt een belangrijke rol en moet kritisch worden onderzocht. Het is spannend om te gaan met automatisering die wordt geholpen door computers met een idee om moeiteloos geld te verdienen. Maar men moet ervoor zorgen dat het systeem grondig wordt getest en de vereiste limieten zijn ingesteld. Analytische handelaren moeten overwegen om programmerings - en bouwsystemen op zichzelf te leren, om zelfverzekerd te zijn om de juiste strategieen op dwaze manier te implementeren. Voorzichtig gebruik en grondig testen van algo-trading kunnen winstgevende kansen creeren. Een economische theorie van de totale uitgaven in de economie en de gevolgen daarvan voor de output en de inflatie. Keynesiaanse economie is ontwikkeld. Een bezit van een actief in een portefeuille. Een portefeuilleinvestering wordt gemaakt met de verwachting dat er een rendement op zal komen. Deze. Een verhouding ontwikkeld door Jack Treynor die de opbrengsten verdiende die hoger is dan dat wat zou kunnen zijn verdiend op een risico loze. De terugkoop van uitstaande aandelen (terugkoop) door een bedrijf om het aantal aandelen op de markt te verminderen. Bedrijven. Een belastingteruggave is een restitutie op belastingen betaald aan een individu of een huishouden wanneer de werkelijke belastingverplichting lager is dan het bedrag. De monetaire waarde van alle afgewerkte goederen en diensten die in een land worden geproduceerd, grenst in een bepaalde periode. Hoe om algoritmische handelsstrategieen te identificeren In dit artikel wil ik u introduceren aan de methoden waarmee ik zelf winstgevende algoritmische handelsstrategieen identificeer. Ons doel is vandaag in detail te begrijpen hoe u dergelijke systemen kunt vinden, evalueren en selecteren. Ik verklaar hoe strategische strategieen zo veel over persoonlijke voorkeur gaan, zoals het gaat om strategieprestaties, hoe u het type en de hoeveelheid historische gegevens kunt vaststellen voor het testen, hoe u een handelsstrategie op peil zou brengen en uiteindelijk hoe u verder gaat naar de backtesting fase en de implementatie van de strategie. . Uw eigen persoonlijke voorkeuren voor handel identificeren Om een ??succesvolle handelaar te zijn - hetzij discretioneel of algoritmisch - is het nodig om jezelf eerlijke vragen te stellen. Trading biedt u de mogelijkheid om geld te verliezen met een alarmerende tarief, dus het is nodig om jezelf zo veel te leren kennen als het nodig is om je gekozen strategie te begrijpen. Ik zou zeggen dat de belangrijkste overweging in de handel is om je eigen persoonlijkheid te bewust zijn. Trading, en algoritmische handel in het bijzonder, vereist een aanzienlijke mate van discipline, geduld en emotionele detachement. Aangezien u een algoritme voor uw handel voor u uitoefent, moet u de strategie niet interfereren wanneer het wordt uitgevoerd. Dit kan extreem moeilijk zijn, vooral in periodes van verlengde drawdown. Veel strategieen die in een backtest zeer winstgevend zijn, kunnen echter worden verwoest door eenvoudige storingen. Begrijpen dat als je de wereld van algoritmische handel wilt betreden, je emotioneel getest zal worden en dat om succesvol te zijn, moet je deze moeilijkheden doorwerken. De volgende overweging is een van de tijd. Heb je een fulltime baan Werk je deeltijd? Werk je thuis of met een lange pendel? Deze vragen helpen bij het bepalen van de frequentie van de strategie die je moet zoeken. Voor degenen onder u in full time werkgelegenheid, is een strategie voor intraday futures mogelijk niet passend (tenminste tot het volledig geautomatiseerd is). Uw tijdsbeperkingen zullen ook de methode van de strategie dicteren. Als uw strategie vaak verhandeld wordt en afhankelijk is van dure nieuwsfeeds (zoals een Bloomberg-terminal), moet u duidelijk realistisch zijn over uw vermogen om dit succesvol te laten uitvoeren terwijl u op kantoor bent. Voor u met veel tijd, of de vaardigheden Om uw strategie te automatiseren, wilt u misschien kijken naar een meer technische high-frequency trading (HFT) strategie. Ik geloof dat het noodzakelijk is om voortdurend onderzoek te doen naar uw handelsstrategieen om een ??consequente winstgevende portefeuille te behouden. Weinig strategieen blijven voor altijd onder de radar staan. Vandaar dat een belangrijk deel van de toegewezen tijd voor de handel in het uitvoeren van lopend onderzoek. Stel jezelf af of je bereid bent om dit te doen, omdat het het verschil kan zijn tussen sterke winstgevendheid of een langzame afname naar verliezen. U moet ook uw handelskapitaal overwegen. Het algemeen aanvaarde ideale minimumbedrag voor een kwantitatieve strategie bedraagt ??50.000 USD (ongeveer 35.000 voor ons in het Verenigd Koninkrijk). Als ik opnieuw begon, zou ik beginnen met een groter bedrag, waarschijnlijk bijna 100.000 USD (ongeveer 70.000). Dit komt doordat transactiekosten extreem duur kunnen zijn voor middel - tot hoogfrequente strategieen en het is nodig om voldoende kapitaal te hebben om ze te absorberen in tijden van drawdown. Als u overweegt te beginnen met minder dan 10.000 USD, dan moet u zich beperken tot laagfrequente strategieen, handel in een of twee activa, aangezien transactiekosten snel in uw rendement zullen eten. Interactieve Makelaars, die een van de vriendelijkste makelaars zijn van degenen met een programmeervaardigheid, heeft als gevolg van de API een kleinhandelsrekening van minimaal 10.000 USD. Programmeringsvaardigheid is een belangrijke factor in het creeren van een geautomatiseerde algoritmische handelsstrategie. Kennis hebben in een programmeertaal, zoals C, Java, C, Python of R, waarmee u de end-to-end data-opslag, backtest engine en het uitvoersysteem zelf kunt maken. Dit heeft een aantal voordelen, waarvan de hoofdhoofd de mogelijkheid is om volledig op de hoogte te zijn van alle aspecten van de handelsinfrastructuur. Het stelt u ook in staat om de hogere frequentie strategieen te verkennen, aangezien u in volledige controle bent over uw technologie stack. Hoewel dit betekent dat u uw eigen software kunt testen en bugs kunt elimineren, betekent dit ook dat u meer tijd nodig heeft voor het coderen van infrastructuur en minder over implementatiestrategieen, althans in het vroegere gedeelte van uw algo-handelcarriere. U kunt wellicht vinden dat u comfortabele handel in Excel of MATLAB bent en de ontwikkeling van andere componenten kunt uitbesteden. Ik zou dit echter niet aanraden, met name voor de handel met hoge frequenties. Je moet jezelf afvragen wat je met algoritmische handel wenst te bereiken. Bent u geinteresseerd in een regelmatig inkomen waarbij u de inkomsten uit uw handelsrekening wenst te verdienen of bent u geinteresseerd in een lange termijn winst en kunt u zich veroorloven om te verhandelen zonder dat u geld nodig hebt. Inkomen afhankelijkheid bepaalt de frequentie van uw strategie . Meer regelmatige inkomstenuitkering vereist een hogere frequentiehandelstrategie met minder volatiliteit (dat wil zeggen een hogere Sharpe-ratio). Langlopende handelaren kunnen een betere handelsfrequentie veroorloven. Ten slotte, wees niet verward door het idee om in een korte tijd zeer extreem rijk te worden. Algo trading is NIET een snel rijk systeem. Als het iets is, kan het een wanhopig snel plan zijn. Het vereist aanzienlijke discipline, onderzoek, zorgvuldigheid en geduld om succesvol te zijn bij algoritmische handel. Het kan maanden duren, al dan niet jaren, om consequente winstgevendheid te genereren. Sourcing Algorithmic Trading Ideas Ondanks de algemene opvattingen in tegendeel, is het eigenlijk vrij eenvoudig om winstgevende handelsstrategieen in het publieke domein te lokaliseren. Nooit meer handelsideeen zijn gemakkelijker beschikbaar dan zij vandaag zijn. Academische financiele tijdschriften, preprintservers, handelsblogs, handelsforums, wekelijkse handelsbladen en gespecialiseerde teksten bieden duizenden handelsstrategieen waarmee u uw ideeen kunt baseren. Ons doel als kwantitatieve handelsnavorsers is het opzetten van een strategiepijplijn die ons een stroom van lopende handelsidees zal bieden. Ideaal gezien willen we een methodische aanpak creeren voor het sourcing, evalueren en implementeren van strategieen die we tegenkomen. De doelstelling van de pijpleiding is om een ??consistente hoeveelheid nieuwe ideeen te genereren en ons een kader te bieden voor het verwerpen van de meerderheid van deze ideeen met een minimum van emotionele overwegingen. We moeten uiterst voorzichtig zijn om niet cognitieve vooroordelen te laten beinvloeden op onze beslissingsmethodologie. Dit kan zo simpel zijn als een voorkeursklasse voor een activaklasse over een andere (goud en andere edele metalen komen voorbij) omdat ze als exotischer worden beschouwd. Ons doel moet altijd consistente winstgevende strategieen zijn, met positieve verwachtingen. De keuze van de activaklasse moet gebaseerd zijn op andere overwegingen, zoals handelskapitaalbeperkingen, makelaarsvergoedingen en hefboommogelijkheden. Als u helemaal onbekend bent met het concept van een handelsstrategie, dan is de eerste plaats om te kijken, met gevestigde handboeken. Klassieke teksten bieden een breed scala aan eenvoudiger, eenvoudiger ideeen waarmee u zich vertrouwd maakt met kwantitatieve handel. Hier is een selectie die ik aanbeveel voor degenen die nieuw zijn op kwantitatieve handel, die geleidelijk verfijnder worden als u door de lijst werkt: Voor een langere lijst met kwantitatieve handelsboeken, bezoek dan de QuantStart leeslijst. De volgende plaats om meer geavanceerde strategieen te vinden is met handelsfora en handel blogs. Echter, een waarschuwing: Veel handelsbloggen vertrouwen op het concept van technische analyse. Technische analyse omvat het gebruik van basisindicatoren en gedragspsychologie om trends of omkeringspatronen in activa te bepalen. Ondanks het feit dat het buitengewoon populair is in de algemene handelsruimte, wordt technische analyse als een beetje ineffectief beschouwd in de kwantitatieve financieringsgemeenschap. Sommigen hebben gesuggereerd dat het niet beter is om een ??horoscoop te lezen of te bladeren in termen van de voorspellende kracht. In werkelijkheid zijn er succesvolle personen die gebruik maken van technische analyse. Echter, als quants met een meer verfijnde wiskundige en statistische toolbox tot onze beschikking, kunnen we de effectiviteit van dergelijke TA-gebaseerde strategieen gemakkelijk beoordelen en gegevensgebaseerde beslissingen maken, in plaats van op basis van emotionele overwegingen of vooroordelen. Hier is een lijst van goed gerespecteerde algoritmische handelsblogs en forums: Als je eenmaal ervaring hebt gehad bij het evalueren van eenvoudiger strategieen, is het tijd om te kijken naar de meer geavanceerde academische aanbiedingen. Sommige wetenschappelijke tijdschriften zijn moeilijk toegankelijk, zonder hoge abonnementen of eenmalige kosten. Als u lid bent of alumnus van een universiteit, moet u toegang krijgen tot sommige van deze financiele tijdschriften. Anders kunt u kijken naar pre-print servers. Die zijn internet repositories van late ontwerpen van academische papieren die peer review. Aangezien we alleen geinteresseerd zijn in strategieen die we succesvol kunnen herhalen, backtest en winstgevendheid krijgen, is een peer review van minder belang voor ons. Het grote nadeel van de academische strategieen is dat ze vaak ook verouderd zijn, duistere en dure historische gegevens nodig hebben, handel in illiquid activa-klassen of niet in kosten, slippen of verspreiden. Het kan ook niet duidelijk zijn of de handelsstrategie moet worden uitgevoerd met marktorders, limietorders of stopcontacten enz. Het is dus absoluut noodzakelijk om de strategie zelf te herhalen, zo goed als mogelijk, terug te testen en in realistische transactie toe te voegen Kosten die zoveel aspecten van de activaklassen bevatten die u wenst in te wisselen. Hier is een lijst van de meest populaire preprintservers en financiele tijdschriften die u kunt gebruiken om ideeen uit te voeren: Hoe zit het met het vormen van uw eigen kwantitatieve strategieen? Dit vereist in het algemeen ( Maar is niet beperkt tot) expertise in een of meer van de volgende categorieen: Microstructuur van de markt - Met name voor hogere frequentiestrategieen kan men gebruik maken van marktmicrostructuur. D. w.z. begrip van de orderboekdynamiek om winstgevendheid te genereren. Verschillende markten hebben verschillende technologische beperkingen, regelingen, marktdeelnemers en beperkingen die via specifieke strategieen allemaal openstaan ??voor exploitatie. Dit is een zeer geavanceerd gebied en retailers zullen het moeilijk vinden om concurrerend te zijn in deze ruimte, met name omdat de competitie grote, goed geactiveerde kwantitatieve hedgefondsen met sterke technologische mogelijkheden omvat. Fondsstructuur - Ingekochte beleggingsfondsen, zoals pensioenfondsen, private beleggingspartnerschappen (hedge funds), commodity trading adviseurs en beleggingsfondsen worden beperkt door zowel zware regelgeving als hun grote kapitaalreserves. Zo kunnen bepaalde consistente gedragingen worden uitgebuit bij degenen die meer bezig zijn. Bijvoorbeeld, grote fondsen zijn onderhevig aan capaciteitsbeperkingen door hun omvang. Dus als ze een aantal effecten snel moeten aflasten (verkopen), zullen ze het moeten verleggen om te voorkomen dat de markt wordt verplaatst. Geavanceerde algoritmen kunnen hiervan profiteren en andere idiosyncrasies, in een algemeen proces dat bekend staat als fondsstructuur arbitrage. Machine learningartificial intelligence - Machine learning algoritmes zijn in de afgelopen jaren al meer op de financiele markten geworden. Classifiers (zoals Naive-Bayes, et al.) Niet-lineaire functie matchers (neurale netwerken) en optimalisatie routines (genetische algoritmen) zijn allemaal gebruikt om voorspellingen te voorspellen of om handelsstrategieen te optimaliseren. Als u een achtergrond heeft in dit gebied, heeft u mogelijk inzicht in hoe bepaalde algoritmen op bepaalde markten kunnen worden toegepast. Er zijn natuurlijk veel andere gebieden voor quants om te onderzoeken. Bespreek goed hoe u met aangepaste strategieen in detail in een later artikel kunt komen. Door deze bronnen op een wekelijkse of zelfs dagelijkse basis te blijven volgen, stelt u zichzelf voor een consistente lijst van strategieen uit een breed scala aan bronnen. De volgende stap is om te bepalen hoe u een grote subset van deze strategieen wilt weigeren, om uw tijd en backtesting resources op strategische wijze te vermijden die waarschijnlijk nutteloos zijn. Evaluatie van handelsstrategieen De eerste en waarschijnlijk meest voor de hand liggende overweging is of u de strategie echt begrijpt. Zou u de strategie concreet kunnen verklaren of vereist het een reeks aanwijzingen en eindeloze parameterlijsten. Bovendien heeft de strategie een goede, solide basis in de werkelijkheid. Kan u bijvoorbeeld een gedragsredenen of fondsstructuur beperken die Kan het patroon (en) veroorzaken dat u probeert te exploiteren. Zou deze beperking een regimeverandering houden, zoals een dramatische afwijking van de regelgeving. Is de strategie gebaseerd op complexe statistische of wiskundige regels. Is het van toepassing op elke financiele tijdreeks of is Het is specifiek voor de activaklasse dat men aanspraak maakt op winstgevendheid. U moet voortdurend over deze factoren denken bij het evalueren van nieuwe handelsmethoden, anders kan u een aanzienlijke hoeveelheid tijd verspillen om te testen en te optimaliseren onwinstgevende strategieen. Zodra je hebt vastgesteld dat je de basisprincipes van de strategie begrijpt, moet je beslissen of het past bij je eerder genoemde persoonlijkheidsprofiel. Dit is niet zo vage een overweging als het klinkt. Strategieen zullen sterk verschillen in hun prestatiekenmerken. Er zijn bepaalde persoonlijkheidstypen die meer significante periodes van drawdown kunnen behandelen of bereid zijn om groter risico voor grotere terugkeer te accepteren. Ondanks het feit dat we als kwanties zoveel mogelijk cognitieve vooroordeel proberen te elimineren en een strategie passend kunnen evalueren, zullen vooroordelen altijd kruipen. Zo hebben we een consistente, onemotionele manier nodig om de prestaties van strategieen te beoordelen . Hierbij is de lijst van criteria dat ik een potentiele nieuwe strategie beoordeelt door: Methodologie - Is de strategie-dynamiek gebaseerd, gemiddelde terugkeer, marktneutraal, richtinggericht? Legt de strategie uit op geavanceerde (of complexe) statistische of machine leertechnieken die moeilijk zijn Om te begrijpen en een doctoraat in statistieken te kunnen begrijpen. Zullen deze technieken een aanzienlijke hoeveelheid parameters introduceren, wat kan leiden tot optimalisatie bias. Is de strategie waarschijnlijk bestand tegen een regimeverandering (dat wil zeggen potentiele nieuwe regulering van de financiele markten). Sharpe Ratio - de Sharpe ratio Heuristisch karakteriseert de rewardrisk ratio van de strategie. Het kwantificeert hoeveel rendement u kunt behalen voor het volatiliteitsniveau dat door de aandelenkromme wordt verdragen. Uiteraard moeten we de periode en frequentie bepalen die deze rendementen en volatiliteit (d. w.z. standaardafwijking) overnemen. Een hogere frequentie strategie vereist een grotere steekproefsnelheid van de standaardafwijking, maar bijvoorbeeld een kortere algemene meetperiode. Hefboomvermogen - vereist de strategie een aanzienlijke hefboomwerking om winstgevend te zijn? Vereist de strategie om gebruik te maken van leveraged derivatencontracten (futures, opties, swaps) om terug te keren. Deze leverancierscontracten kunnen zware volatiliteit karakteriseren en kunnen dus gemakkelijk leiden tot Marge oproepen. Heeft u het handelskapitaal en het temperament voor dergelijke volatiliteit Frequentie? De frequentie van de strategie hangt nauw samen met uw technologie stack (en dus technologische expertise), de Sharpe ratio en het totale niveau van transactiekosten. Alle andere aangelegenheden beschouwen, hogere frequentie strategieen vereisen meer kapitaal, zijn meer geavanceerd en moeilijker te implementeren. Als uw backtesting engine echter verfijnd en foutloos is, hebben ze vaak veel hogere Sharpe-ratio's. Volatiliteit - Volatiliteit is sterk gerelateerd aan het risico van de strategie. De Sharpe-verhouding karakteriseert dit. De hogere volatiliteit van de onderliggende activaklassen, indien ongedragen, leidt vaak tot hogere volatiliteit in de aandelenkromme en dus kleinere Sharpe-ratio's. Ik veronderstel natuurlijk dat de positieve volatiliteit ongeveer gelijk is aan de negatieve volatiliteit. Sommige strategieen kunnen een grotere nadeel volatiliteit hebben. U moet zich bewust zijn van deze attributen. WinLoss, Gemiddelde ProfitLoss - Strategieen zullen verschillen in hun winloss en de gemiddelde winstverlies eigenschappen. Men kan een zeer winstgevende strategie hebben, zelfs als het aantal verliezende transacties het aantal winnende transacties overschrijdt. Momentum strategieen hebben de neiging om dit patroon te hebben, omdat ze op een klein aantal grote hits vertrouwen om winstgevend te zijn. Mean-reversion strategieen hebben de neiging om tegenstrijdige profielen te hebben waar meer van de handelaars winnaars zijn, maar de verliezende transacties kunnen vrij ernstig zijn. Maximum Drawdown - De maximale drawdown is de grootste totale daling van de procentuele daling van de percentages op de aandelenkromme van de strategie. Momentum strategieen zijn bekend om te lijden aan periodes van verlengde drawdowns (door een reeks veel incrementele verliezen). Veel handelaren zullen opgeven in perioden van verlengde drawdown, zelfs als historisch testen hebben voorgesteld, is dit gewoonlijk gebruikelijk voor de strategie. U moet bepalen welk percentage van de drawdown (en over welke periode) u kunt accepteren voordat u uw strategie verhandelt. Dit is een zeer persoonlijke beslissing en moet daarom zorgvuldig worden overwogen. Capaciteit Liquiditeit - Op het kleinere niveau, tenzij u in een zeer illiquid instrument (zoals een kleine aandelenkapitaal) verhandelt, hoeft u zich niet veel te bezighouden met de strategiecapaciteit. Capaciteit bepaalt de schaalbaarheid van de strategie voor verder kapitaal. Veel van de grotere hedgefondsen lijden aan aanzienlijke capaciteitsproblemen, aangezien hun strategieen toenemen in de toewijzing van kapitaal. Parameters - Bepaalde strategieen (vooral die welke in de machine leren gemeenschap zijn) vereisen een grote hoeveelheid parameters. Elke extra parameter die een strategie vereist, maakt het kwetsbaarder voor optimalisatie-bias (ook bekend als curve-fit). Je zou moeten proberen en strategieen met zo min mogelijk parameters te targeten of ervoor te zorgen dat u voldoende gegevens hebt waarmee u uw strategieen kunt testen. Benchmark - Bijna alle strategieen (tenzij gekenmerkt als absolute rendement) worden gemeten tegen een aantal prestatie benchmark. De benchmark is meestal een index die een groot steekproef van de onderliggende activaklasse kenmerkt die de strategie verhandelt. Als de strategie grootschalige Amerikaanse aandelen verwerkt, zou de SP500 een natuurlijke benchmark zijn om uw strategie te meten. U zult de termen alpha en beta horen, toegepast op strategieen van dit type. In de latere artikelen zullen we deze coefficienten diepgaand bespreken. Merk op dat we de werkelijke rendementen van de strategie niet hebben besproken. Waarom is dit In isolatie, de opbrengst geeft ons eigenlijk beperkte informatie over de effectiviteit van de strategie. Zij geven u geen inzicht in hefboomvermogen, volatiliteit, benchmarks of kapitaalvereisten. Zo worden strategieen zelden beoordeeld op hun rendement alleen. Zorg altijd voor de risicoattributen van een strategie voordat u de rendementen bekijkt. In dit stadium zullen veel van de strategieen uit uw pijpleiding uit de hand worden gewezen, aangezien zij uw kapitaalvereisten niet nakomen, beperkingen opleveren, maximale drawdown tolerance of volatiliteit voorkeuren. The strategies that do remain can now be considered for backtesting . However, before this is possible, it is necessary to consider one final rejection criteria - that of available historical data on which to test these strategies. Obtaining Historical Data Nowadays, the breadth of the technical requirements across asset classes for historical data storage is substantial. In order to remain competitive, both the buy-side (funds) and sell-side (investment banks) invest heavily in their technical infrastructure. It is imperative to consider its importance. In particular, we are interested in timeliness, accuracy and storage requirements. I will now outline the basics of obtaining historical data and how to store it. Unfortunately this is a very deep and technical topic, so I wont be able to say everything in this article. However, I will be writing a lot more about this in the future as my prior industry experience in the financial industry was chiefly concerned with financial data acquisition, storage and access. In the previous section we had set up a strategy pipeline that allowed us to reject certain strategies based on our own personal rejection criteria. In this section we will filter more strategies based on our own preferences for obtaining historical data. The chief considerations (especially at retail practitioner level) are the costs of the data, the storage requirements and your level of technical expertise. We also need to discuss the different types of available data and the different considerations that each type of data will impose on us. Lets begin by discussing the types of data available and the key issues we will need to think about: Fundamental Data - This includes data about macroeconomic trends, such as interest rates, inflation figures, corporate actions (dividends, stock-splits), SEC filings, corporate accounts, earnings figures, crop reports, meteorological data etc. This data is often used to value companies or other assets on a fundamental basis, i. e. via some means of expected future cash flows. It does not include stock price series. Some fundamental data is freely available from government websites. Other long-term historical fundamental data can be extremely expensive. Storage requirements are often not particularly large, unless thousands of companies are being studied at once. News Data - News data is often qualitative in nature. It consists of articles, blog posts, microblog posts (tweets) and editorial. Machine learning techniques such as classifiers are often used to interpret sentiment . This data is also often freely available or cheap, via subscription to media outlets. The newer NoSQL document storage databases are designed to store this type of unstructured, qualitative data. Asset Price Data - This is the traditional data domain of the quant. It consists of time series of asset prices. Equities (stocks), fixed income products (bonds), commodities and foreign exchange prices all sit within this class. Daily historical data is often straightforward to obtain for the simpler asset classes, such as equities. However, once accuracy and cleanliness are included and statistical biases removed, the data can become expensive. In addition, time series data often possesses significant storage requirements especially when intraday data is considered. Financial Instruments - Equities, bonds, futures and the more exotic derivative options have very different characteristics and parameters. Thus there is no one size fits all database structure that can accommodate them. Significant care must be given to the design and implementation of database structures for various financial instruments. We will discuss the situation at length when we come to build a securities master database in future articles. Frequency - The higher the frequency of the data, the greater the costs and storage requirements. For low-frequency strategies, daily data is often sufficient. For high frequency strategies, it might be necessary to obtain tick-level data and even historical copies of particular trading exchange order book data. Implementing a storage engine for this type of data is very technologically intensive and only suitable for those with a strong programmingtechnical background. Benchmarks - The strategies described above will often be compared to a benchmark . This usually manifests itself as an additional financial time series. For equities, this is often a national stock benchmark, such as the SP500 index (US) or FTSE100 (UK). For a fixed income fund, it is useful to compare against a basket of bonds or fixed income products. The risk-free rate (i. e. appropriate interest rate) is also another widely accepted benchmark. All asset class categories possess a favoured benchmark, so it will be necessary to research this based on your particular strategy, if you wish to gain interest in your strategy externally. Technology - The technology stacks behind a financial data storage centre are complex. This article can only scratch the surface about what is involved in building one. However, it does centre around a database engine, such as a Relational Database Management System (RDBMS), such as MySQL, SQL Server, Oracle or a Document Storage Engine (i. e. NoSQL). This is accessed via business logic application code that queries the database and provides access to external tools, such as MATLAB, R or Excel. Often this business logic is written in C, C, Java or Python. You will also need to host this data somewhere, either on your own personal computer, or remotely via internet servers. Products such as Amazon Web Services have made this simpler and cheaper in recent years, but it will still require significant technical expertise to achieve in a robust manner. As can be seen, once a strategy has been identified via the pipeline it will be necessary to evaluate the availability, costs, complexity and implementation details of a particular set of historical data. You may find it is necessary to reject a strategy based solely on historical data considerations. This is a big area and teams of PhDs work at large funds making sure pricing is accurate and timely. Do not underestimate the difficulties of creating a robust data centre for your backtesting purposes I do want to say, however, that many backtesting platforms can provide this data for you automatically - at a cost. Thus it will take much of the implementation pain away from you, and you can concentrate purely on strategy implementation and optimisation. Tools like TradeStation possess this capability. However, my personal view is to implement as much as possible internally and avoid outsourcing parts of the stack to software vendors. I prefer higher frequency strategies due to their more attractive Sharpe ratios, but they are often tightly coupled to the technology stack, where advanced optimisation is critical. Now that we have discussed the issues surrounding historical data it is time to begin implementing our strategies in a backtesting engine. This will be the subject of other articles, as it is an equally large area of discussion Just Getting Started with Quantitative TradingPROVEN ALGORITHMIC TRADING STRATEGIES ACHIEVE DIVERSIFICATION IN YOUR PORTFOLIO LIKE YOU NEVER THOUGHT POSSIBLE Our algorithmic trading strategies provide diversification to your portfolio by trading multiple asses like the S038P 500 index, DAX index, and the volatility index, through the use of futures trading, or very liquid exchange traded funds. Applying trend-following, counter-trend trading, and range bound cycle based strategies, we seek to provide a systematic, highly automated trading decision process capable of providing consistent returns for our clients. We offer multiple algorithmic trading strategies where all algorithmic strategies can be followed manually by receiving email and SMS text alerts, or it can be 100 hands-free automatically traded in your brokerage account. Its up to you and you can even turn onoff automated trading at anytime so you are always in control of your destiny. Our Algorithmic Trading Strategies: 1. Short term momentum shifts between overbought and oversold market conditions, which are traded using long and short positions allowing, potential profits in any market direction. 2. Trend following takes advantage of extended multi month price movements in either direction up or down. 3. Cyclical trading allows potential profits during a range bound sideways market. Some of the largest gains are encountered during choppy market conditions with this strategy. Our Products AlgoTrades is an all-in-one trading system service that combines the most effective and important types of analysis listed above into unique algorithmic trading systems for dynamic and robust system creation. AlgoTrades quantitative trading strategies diversify your portfolio in two ways (1) it trades the largest stock indexes for total diversification with all market sectors, (2) it employs three unique analysis algorithmic trading strategies. The three unique trading strategies provide additional stability as a result of multiple approaches and the fact positions vary in length and size. Generate Consistent Long-Term Growth Our Algorithmic Trading Strategies Description 038 Philosophy We believe the AlgoTrades algorithmic trading system is everything a trader and investor needs to generate consistent long-term growth. Our unique proprietary tools and trading algorithms allow us to take advantage of financial markets regardless of the market8217s direction. AlgoTrades8217 advanced filters monitor the market on a tick-by-tick basis evaluating each entry, profitloss, or stop placement level in real-time, so you dont have to. What Is Traded: The systems that trade the ES mini futures contract, DAX futures, with both long and short positions. Some systems trade using exchange traded funds with a focus on trading the indexes, sectors and the volatility index. We also have stock trading systems for those how prefer active stock trading. Trades vary in length depending on the strategy. Systems range form days trading to multi-week long trend trading. AlgoTrades8217 number one priority following the execution of a position is to maximize profits and reduce risk. Position Management Used Each of our systems trade either 1 futures contract or a fixed position size value if it trades stocks or ETF8217s. Also some system like futures trading or longshort stock systems will require a margin account, while a long only ETF system (regular and inverse funds) any normal stock trading account can be used. Our systems are all scale-able, meaning if a system requires 10,000 account size and you have a 20K account you would just set the system Scale to 200. This will ensure you are trading the correctly position sizes for your account. Account Size Needed Minimum trading account required for trades to be executed with our smallest system is a 10,000 account. Our systems are all scale-able, meaning if a system states that it requires 10,000 account size and you have a 20,000 account you would just set the system Scale to 200. On the other hand if a system says its requires 25,000 and you only have 12,500 you would set the system Scale to trade 50 of the system position size. This will ensure you are trading the correctly position sizes for your account. LEARN ABOUT ALGORITHMIC TRADING STRATEGIES USED TO TRADE YOUR ACCOUNT IMPORTANT 8211 ALGORITHMIC TRADING STRATEGIES: Each year the stock market has a sweet spot where a large portion of the gains will be generated within a few months so commitment to the algorithmic trading system is important for long term success. ALGORITHMIC TRADING STRATEGY NOTE Our AlgoTrades system have been developed and traded by professionals who want to share their system, passion of the markets, and lifestyle with our select group of traders and investors. The AlgoTrades team has a combined experience level of 77 years in the markets. Our resources run far and wide covering day trading, swing trading, 24-hr futures trading, stocks, ETF8217s, and algorithmic trading strategies development. Our small and elite group have seen and done it all We are proud to make AlgoTrades available for individual investors to help level the playing field with the pros, hedge funds and private equity firms on Wall Street. Our algorithmic trading strategies use several data points to power its decision making and trades. The use of cycles, volume ratios, trends, volatility, market sentiment, and pattern recognition, puts the probability in our favor to make money. IMPORTANT ALGORITHMIC TRADING STRATEGIES FEATURE 038 BENEFIT FOR FUTURES TRADERS: When a futures contract is nearing expiration, our system will automatically close out the front or nearby contract and re-establish the position in the new front or nearby contract month. No action is required on your part. Its a true hands free automated trading strategy. Copyright 2017 - ALGOTRADES - Automated Algorithmic Trading System CFTC RULE 4.41 - HYPOTHETICAL OR SIMULATED PERFORMANCE RESULTS HAVE CERTAIN LIMITATIONS. ZOALS EEN WERKZAAMHEDE PRESTATIEREKORD, ZIJN GECIMULATEERDE RESULTATEN NIET REACTIE VAN ACTUELE HANDEL. OOK, ZOALS DE HANDELS ZIJN NIET GEVOERD WORDEN, KUNNEN DE RESULTATEN ONDER VERZOEK OM DE IMPACT, OF ENIGE, VAN BEPAALDE MARKTFACTOREN ZIJN, ZOALS NIET VAN LIKVIDITEIT. ALGEMENE ALGEMENE HANDELPROGRAMMA'S ZIJN ALS ONDERWERPEN DAT DEZE ONTWERP ZIJN MET HET VOORDEEL VAN HINDSIGHT. GEEN VERTEGENWOORDIGING WORDT GEMAAKT, DAT ELKE ACCOUNT ZAL OF IS LIKELIJK OM WINST OF VERLIES TE KUNNEN DIE DERGELIJK ZIJN GEMAAKT. Er wordt geen vertegenwoordiging gemaakt of impliceert dat het gebruik van het algoritmische handelssysteem inkomsten genereren of een winst garandeert. Er bestaat een aanzienlijk risico op verlies in verband met futures trading en trading exchange traded funds. Futures trading en trading exchange traded fondsen hebben een aanzienlijk risico op verlies en is niet geschikt voor iedereen. Deze resultaten zijn gebaseerd op gesimuleerde of hypothetische prestatieresultaten die bepaalde inherente beperkingen hebben. In tegenstelling tot de resultaten die worden weergegeven in een feitelijk prestatie-record, vertegenwoordigen deze resultaten geen werkelijke handel. Ook omdat deze handelingen niet daadwerkelijk zijn uitgevoerd, kunnen deze resultaten onder - of overcompenseerd zijn voor de eventuele impact van bepaalde marktfactoren, zoals gebrek aan liquiditeit. Gesimuleerde of hypothetische handelsprogramma's in het algemeen zijn ook onderhevig aan het feit dat ze zijn ontworpen met het oog op achteraf. Er wordt niet gepresenteerd dat elk winst of verlies waarschijnlijk of waarschijnlijk zal worden getroffen, zoals die worden weergegeven. Informatie op deze website is opgesteld zonder rekening te houden met de beleggingsdoelstellingen, financiele situatie en behoeften van bepaalde beleggers en adviseert abonnees verder niet op enige informatie te handelen zonder specifieke adviezen van hun financiele adviseurs te verkrijgen, niet te vertrouwen op informatie op de website als de primaire basis Voor hun beleggingsbeslissingen en om hun eigen risicoprofiel, risicotolerantie en hun eigen stopverliezen te overwegen. - powered by Enfold WordPress ThemeIt Doesnt Seem Possible. Maar het is met onze algoritmische handelsstrategieen. Het lijkt niet mogelijk. Een algoritmisch handelssysteem met zoveel trendidentificatie, cyclusanalyse, buysell side volume flows, meerdere trading strategieen, dynamische invoer, target en stop prijzen, en ultra-snelle signaal technologie. Maar het is. In feite is AlgoTrades algoritmische handelssystemplatform de enige in zijn soort. Niet meer op zoek naar warme voorraden, sectoren, grondstoffen, indexen of lees-marktadviezen. Algotrades doet al het zoeken, timing en handel voor u met behulp van ons algoritmische handelssysteem. AlgoTrades bewezen strategieen kunnen handmatig gevolgd worden door e-mail - en sms-tekstmeldingen te ontvangen, of het kan 100 hands-free handel zijn. U kunt u op elk moment automatisch uitschakelen, zodat u altijd in controle bent op uw bestemming. Geautomatiseerde Handelssystemen voor Savvy Investors Copyright 2017 - ALGOTRADES - Geautomatiseerd Algoritmisch Handelssysteem CFTC RULE 4.41 - HYPOTHETISCHE OF SIMULATEERDE RESULTATENRESULTATEN HEBBEN BEPERKTE BEPERKINGEN. ZOALS EEN WERKZAAMHEDE PRESTATIEREKORD, ZIJN GECIMULATEERDE RESULTATEN NIET REACTIE VAN ACTUELE HANDEL. OOK, ZOALS DE HANDELS ZIJN NIET GEVOERD WORDEN, KUNNEN DE RESULTATEN ONDER VERZOEK OM DE IMPACT, OF ENIGE, VAN BEPAALDE MARKTFACTOREN ZIJN, ZOALS NIET VAN LIKVIDITEIT. ALGEMENE ALGEMENE HANDELPROGRAMMA'S ZIJN ALS ONDERWERPEN DAT DEZE ONTWERP ZIJN MET HET VOORDEEL VAN HINDSIGHT. GEEN VERTEGENWOORDIGING WORDT GEMAAKT, DAT ELKE ACCOUNT ZAL OF IS LIKELIJK OM WINST OF VERLIES TE KUNNEN DIE DERGELIJK ZIJN GEMAAKT. Er wordt geen vertegenwoordiging gemaakt of impliceert dat het gebruik van het algoritmische handelssysteem inkomsten genereren of een winst garandeert. Er bestaat een aanzienlijk risico op verlies in verband met futures trading en trading exchange traded funds. Futures trading en trading exchange traded fondsen hebben een aanzienlijk risico op verlies en is niet geschikt voor iedereen. Deze resultaten zijn gebaseerd op gesimuleerde of hypothetische prestatieresultaten die bepaalde inherente beperkingen hebben. In tegenstelling tot de resultaten die worden weergegeven in een feitelijk prestatie-record, vertegenwoordigen deze resultaten geen werkelijke handel. Ook omdat deze handelingen niet daadwerkelijk zijn uitgevoerd, kunnen deze resultaten onder - of overcompenseerd zijn voor de eventuele impact van bepaalde marktfactoren, zoals gebrek aan liquiditeit. Gesimuleerde of hypothetische handelsprogramma's in het algemeen zijn ook onderhevig aan het feit dat ze zijn ontworpen met het oog op achteraf. Er wordt niet gepresenteerd dat elk winst of verlies waarschijnlijk of waarschijnlijk zal worden getroffen, zoals die worden weergegeven. Informatie op deze website is opgesteld zonder rekening te houden met de beleggingsdoelstellingen, financiele situatie en behoeften van bepaalde beleggers en adviseert abonnees verder niet op enige informatie te handelen zonder specifieke adviezen van hun financiele adviseurs te verkrijgen, niet te vertrouwen op informatie op de website als de primaire basis Voor hun beleggingsbeslissingen en om hun eigen risicoprofiel, risicotolerantie en hun eigen stopverliezen te overwegen. - powered by Enfold WordPress Theme