Python for Algorithmic Trading En In-Depth Online Training Course Dette er et grundig online kurs om Python for Algorithmic Trading som gjør at du kan handle CFDs (på valutaer, indekser eller varer), aksjer, alternativer og kryptokurver. Foreløpig er kursmaterialet 400 sider i PDF-format og består av 3000 linjer med Python-kode. Bestill kurset i dag basert på vår spesialtilbud på 189 EUR (i stedet for 299 EUR) mdash eller les videre for å lære mer. Ingen refusjon mulig siden du får full tilgang til det komplette elektroniske kursmaterialet (HTML, Jupyter Notebooks, Python-koder, etc.). Legg også merke til at kursmaterialet er opphavsrettsbeskyttet og ikke tillatt å bli delt eller distribuert. Den leveres uten garantier eller representasjoner, i den utstrekning det er tillatt av gjeldende lov. Hva andre sier gode ting jeg nettopp kjøpte den. Det er den hellige gral av algo trading Alt det som noen ville ha brukt timer og timer med forskning på nettet og på bøker, er de nå kombinert i en kilde. Takk ldquoPrometheusrdquo for å levere ldquofirerdquo til menneskeheten Opprettholde det gode arbeidet E-post fra Nederland, januar 2017 En perfekt symbiose Å finne den riktige algoritmen for automatisk og vellykket handel i finansmarkeder er den hellige gralen i økonomi. Ikke for lenge siden var Algorithmic Trading bare tilgjengelig for institusjonelle spillere med dype lommer og mange eiendeler under ledelse. Nylige utviklinger innen åpen kildekode, åpne data, cloud computing og lagring samt online trading plattformer har utjevnet spillområdet for mindre institusjoner og individuelle handelsfolk mdash gjør det mulig å komme i gang i denne fascinerende disiplinen er utstyrt med en moderne notatbok og bare en Internett-tilkobling. I dag er Python og dets økosystem med kraftige pakker den teknologiplatformen som er valgt for algoritmisk handel. Python tillater deg å gjøre effektive dataanalyser (med for eksempel pandas), for å bruke maskinlæring til aksjemarkedsprognose (med for eksempel scikit-lær) eller til og med bruke Google8217s dyp læringsteknologi (med tensorflow). Emner av kurset Dette er en grundig, intensiv nettkurs om Python (versjon 3.5) for Algoritmic Trading. Et slikt kurs i krysset mellom to store og spennende felt kan nesten ikke dekke alle emner som er relevante. Det kan imidlertid dekke en rekke viktige meta-emner i dybden: økonomiske data. finansielle data er kjernen i hvert algoritmisk handelsprosjekt Python og pakker som NumPy og pandas gjør en god jobb med å håndtere og jobbe med strukturerte økonomiske data av en hvilken som helst art (end-of-day, intraday, high frequency) backtesting. ingen automatisert, algoritmisk handel uten en streng testing av handelsstrategien som skal distribueres kurset dekker blant annet handelsstrategier som baserer seg på enkle bevegelige gjennomsnitt, momentum, gjennombrudd og machinedeep læring basert prediksjon sanntidsdata. Algoritmisk handel krever behandling av sanntidsdata, onlinealgoritmer basert på det og visualisering i sanntid, kurset introduserer til socket programmering med ZeroMQ og streaming visualisering med Plotly online plattformer. Ingen handel uten handelsplattform Kurset dekker tre populære elektroniske handelsplattformer: Oanda (CFD trading), Interactive Brokers (handel med aksjer og opsjoner) og Gemini (Cryptocurrency trading), det gir også praktiske wrapper klasser i Python for å komme seg oppe i løpet av minutter automasjon. skjønnheten og noen store utfordringer i algoritmisk handel skyldes automatisering av handelsoperasjonen kurset viser hvordan du distribuerer Python i skyen og hvordan du setter opp et miljø som passer for automatisert, algoritmisk handel. En ufullstendig liste over tekniske og finansielle Emner omfatter: fordeler av Python, Python og algoritmisk handel, handelsstrategier, Python distribusjon, pakke miljøledelse, Docker containerisering, sky instanser, finansielle data, data APIer, API wrappers, åpne data, intraday data, NumPy, pandas, vektorisering, vektorisert backtesting, visualisering, alfa, ytelsesrisiko-tiltak, aksjemarkedsprognose, lineær OLS-regresjon, maskinlæring for klassifisering, dyp læring for markedsutsikt, objektorientert programmering (OOP), eventbasert backtesting, sanntidsdata, sokkelprogrammering, real-time visualisering, online trading plattformer (for CFDs, aksjer, alternativer, cryptocurrencies), RESTful APIs for hist oriske data, streaming-APIer for sanntidsdata, onlinealgoritmer for handelsstrategier, automatisert handel, distribusjon i skyen, sanntids overvåking mdash og mange flere. Innholdsfortegnelse Se på (nåværende) innholdsfortegnelsen i PDF-versjonen av nettbasert kursmateriale. Unikhet og fordeler Kurset gir en unik læreropplevelse med følgende funksjoner og fordeler. dekning av relevante emner. Det er det eneste kurset som dekker en slik bredde og dybde med hensyn til relevante emner i Python for Algorithmic trading selvstendig kodebase. Kurset er ledsaget av et Git-depot på Quant Platform som inneholder alle koder i en selvstendig, eksekverbar form (3.000 linjer med kode fra 01. februar 2017) bokversjon som PDF. I tillegg til den elektroniske versjonen av kurset, er det også en bokversjon som PDF (400 sider fra 01. februar 2017) onlinevideo-opplæring (valgfritt). Python Quants tilbyr en online og video treningskurs (ikke inkludert) basert på denne kursplanen som gir en interaktiv læringsopplevelse (for eksempel å se koden som er utført live, for å stille individuelle spørsmål), samt en titt på flere emner eller emner fra en annen vinkel ekte handel som målet. Dekningen av tre forskjellige online handelsplattformer setter studenten i stand til å starte både papir og live trading effektivt, gir dette kurset en praktisk, praktisk og verdifull bakgrunnskunnskap som gjør det selvsagt selvtillit. Siden materialet og koderne er selvstendige og bare er avhengige av standard Python-pakker, har studenten full kjennskap til og full kontroll over hva som skjer, hvordan man bruker kodeeksemplene, hvordan man endrer dem, osv. det er ikke behov for å stole på tredjepartsplattformer, for eksempel å gjøre backtesting eller å koble til handelsplattformene kan du gjøre alt dette på egenhånd med dette kurset mdash i et tempo som er mest praktisk mdash, og du har hver eneste linje med kode å gjøre så tilgjengelig forum-e-postsupport. Selv om du skal kunne gjøre alt selv, er vi der for å hjelpe deg med å legge inn spørsmål og kommentarer i vårt forum eller sende oss dem via e-post. Vi tar sikte på å komme tilbake innen 24 timer. Oversikt video Under en kort video ( ca 4 minutter) gir deg en teknisk oversikt over kursmaterialet (innhold og Python-koder) på vår Quant og Training Platform. Om kursforfatteren Dr. Yves J. Hilpisch er grunnlegger og administrerende partner for The Python Quants. en gruppe som fokuserer på bruk av åpen kildekode teknologi for økonomisk datavitenskap, algoritmisk handel og beregningsfinansiering. Han er forfatteren av bøkene Yves foredrag om beregningsøkonomi ved CQF-programmet. på datavitenskap ved htw saar University of Applied Sciences og er direktør for nettbasert treningsprogram som fører til det første Python for Finance University Certificate (tildelt av htw saar). Yves har skrevet det økonomiske analysebiblioteket DX Analytics og organiserer møter og konferanser om Python for kvantitativ finans i Frankfurt, London og New York. Han har også gitt innledende taler på teknologikonferanser i USA, Europa og Asia. Git Repository Alle Python-koder og Jupyter-notatbøker leveres som et Git-depot på Quant Platform for enkel oppdatering og lokal bruk. Pass på at du har en omfattende, vitenskapelig Python 3.5-installasjon klar. Bestil kurset For øyeblikket tilbyr vi deg en spesialavtale når du registrerer deg i dag. Bare betal i stedet for den vanlige prisen på 299 EUR. Materialet er fortsatt delvis under utvikling. Med påmeldingen din i dag sikrer du også tilgang til fremtidige oppdateringer. Dette burde hjelpe deg ganske mye med å gjøre denne potensielle karriereendringsbeslutningen. Det har aldri vært enklere å mestre Python for Algorithmic Trading. Bare legg inn bestillingen din via PayPal, som du også kan bruke kredittkortet ditt. Ingen refusjon mulig siden du får full tilgang til det komplette elektroniske kursmaterialet (HTML, Jupyter Notebooks, Python-koder, etc.). Legg også merke til at kursmaterialet er opphavsrettsbeskyttet og ikke tillatt å bli delt eller distribuert. Den leveres uten garantier eller representasjoner, i den utstrekning det er tillatt av gjeldende lov. Hold kontakten Skriv oss under trainingtpq. io hvis du har ytterligere spørsmål eller kommentarer. Registrer deg nedenfor for å holde deg informert. Basis for algoritmisk handel: Konsepter og eksempler En algoritme er et spesifikt sett med klart definerte instruksjoner som skal utføre en oppgave eller prosess. Algoritmisk handel (automatisert handel, svart bokhandel eller ganske enkelt algo-trading) er prosessen med å bruke datamaskiner som er programmert til å følge et definert sett med instruksjoner for å sette en handel for å generere fortjeneste med en hastighet og frekvens som er umulig for en menneskelig næringsdrivende. De definerte settene av regler er basert på timing, pris, kvantitet eller hvilken som helst matematisk modell. Bortsett fra profittmuligheter for næringsdrivende, gjør algo-trading markeder mer likvide og gjør handel mer systematisk ved å utelukke følelsesmessige menneskelige konsekvenser for handelsaktiviteter. Anta at en næringsdrivende følger disse enkle handlekriteriene: Kjøp 50 aksjer på en aksje når 50-dagers glidende gjennomsnitt går over 200-dagers glidende gjennomsnitt. Selg aksjer på aksjene når 50-dagers glidende gjennomsnitt går under 200-dagers glidende gjennomsnitt Ved å bruke dette settet med to enkle instruksjoner, er det enkelt å skrive et dataprogram som automatisk overvåker aksjekursen (og de bevegelige gjennomsnittlige indikatorene) og legger kjøps - og salgsordrene når de definerte betingelsene er oppfylt. Trafikken trenger ikke lenger å holde øye med livepriser og grafer, eller legge inn ordrene manuelt. Det algoritmiske handelssystemet gjør det automatisk for ham ved korrekt å identifisere handelsmuligheten. (For mer om å flytte gjennomsnitt, se: Enkle bevegelige gjennomsnittsverdier Gjør utfordringer.) Algo-trading gir følgende fordeler: Handler utført til best mulig pris Øyeblikkelig og nøyaktig handelsordreplassering (derved høye muligheter for utførelse på ønsket nivå) Handler tidsbestemt korrekt og øyeblikkelig for å unngå betydelige prisendringer. Reduserte transaksjonskostnader (se gjennomføringsbristeksemplet nedenfor) Samtidig automatisert kontroll av flere markedsforhold. Redusert risiko for manuelle feil i å plassere bransjene. Teste algoritmen basert på tilgjengelige historiske og sanntidsdata Redusert Mulighet for feil av menneskelige handelsfolk basert på følelsesmessige og psykologiske faktorer Den største delen av dagens algo-trading er HFT (High Frequency Trading), som forsøker å kapitalisere seg på å plassere et stort antall bestillinger med svært høye hastigheter på tvers av flere markeder og flere beslutninger parametere, basert på forhåndsprogrammerte instruksjoner. (For mer om handel med høyfrekvent handel, se: Strategier og hemmeligheter for høyfrekvenshandelsvirksomhet). Algo-trading brukes i mange former for handels - og investeringsaktiviteter, blant annet: Midtre til langsiktige investorer eller kjøpsselskaper (pensjonskasser , fond, forsikringsselskaper) som kjøper i aksjer i store mengder, men ikke vil påvirke aksjekursene med diskrete, store voluminvesteringer. Kortsiktige forhandlere og selger sidedeltakere (markedstakere, spekulanter og arbitragerer) drar nytte av automatisert handelstiltak i tillegg, algo-trading hjelpemidler for å skape tilstrekkelig likviditet for selgere i markedet. Systematiske handelsfolk (trendfølgere, parhandlere, hedgefond etc.) finner det mye mer effektivt å programmere handelsreglene og la programmet handle automatisk. Algoritmisk handel gir en mer systematisk tilnærming til aktiv handel enn metoder basert på en menneskelig handlende intuisjon eller instinkt. Algoritmiske handelsstrategier Enhver strategi for algoritmisk handel krever en identifisert mulighet som er lønnsom når det gjelder bedre inntjening eller kostnadsreduksjon. Følgende er vanlige handelsstrategier som brukes i algo-trading: De vanligste algoritmiske handelsstrategiene følger trender i flytende gjennomsnitt. kanalutbrudd. prisnivåbevegelser og tilhørende tekniske indikatorer. Dette er de enkleste og enkleste strategiene for å implementere gjennom algoritmisk handel fordi disse strategiene ikke innebærer å gjøre noen spådommer eller prisprognoser. Handler er initiert basert på forekomsten av ønskelige trender. som er enkle og enkle å implementere gjennom algoritmer uten å komme inn i kompleksiteten av prediktiv analyse. Ovennevnte eksempel på 50 og 200 dagers glidende gjennomsnitt er en populær trend-strategi. (For mer om trend trading strategier, se: Enkle strategier for kapitalisering på trender.) Å kjøpe en dobbelt børsnotert aksje til en lavere pris i ett marked og samtidig selge den til en høyere pris i et annet marked, tilbyr prisforskjellen som risikofri gevinst eller arbitrage. Samme operasjon kan replikeres for aksjer kontra futures instrumenter, da prisforskjeller eksisterer fra tid til annen. Implementering av en algoritme for å identifisere slike prisforskjeller og å plassere ordrene gir lønnsomme muligheter på en effektiv måte. Indeksfondene har definert perioder med rebalansering for å bringe sine beholdninger på nivå med sine respektive referanseindekser. Dette skaper lønnsomme muligheter for algoritmiske handelsmenn, som utnytter forventede bransjer som tilbyr 20-80 basispoeng fortjeneste avhengig av antall aksjer i indeksfondet, like før indeksfondets rebalansering. Slike handler initieres via algoritmiske handelssystemer for rettidig utførelse og beste priser. Mange påviste matematiske modeller, som delta-nøytral handelsstrategi, som tillater handel på kombinasjon av opsjoner og underliggende sikkerhet. hvor handler er plassert for å kompensere positive og negative deltakere slik at porteføljens delta blir opprettholdt til null. Gjennomsnittlig reverseringsstrategi er basert på ideen om at høye og lave priser på en eiendel er et midlertidig fenomen som regelmessig vender tilbake til gjennomsnittlig verdi. Identifisere og definere et prisklasse og en implementeringsalgoritme basert på det tillater handel å bli plassert automatisk når prisen på aktivet bryter inn og ut av sitt definerte område. Volumvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved hjelp av aksjespesifikke historiske volumprofiler. Målet er å gjennomføre bestillingen nær Volumvektet Gjennomsnittlig Pris (VWAP), og derved nytte av gjennomsnittsprisen. Tidsvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved å bruke jevnt fordelte tidsluker mellom en start og sluttid. Målet er å gjennomføre bestillingen nær gjennomsnittlig pris mellom start - og sluttider, og dermed minimere markedsvirkningen. Inntil handelsordren er fullstendig, fortsetter denne algoritmen å sende partielle ordrer, i henhold til definert deltakelsesforhold og i henhold til volumet som handles på markedene. Den relaterte trinnstrategien sender ordrer til en brukerdefinert prosentandel av markedsvolumer og øker eller reduserer denne deltakelsesraten når aksjekursen når brukerdefinerte nivåer. Strategien for gjennomføring av mangler har til hensikt å minimere eksekveringsprisen for en ordre ved å avregne realtidsmarkedet, og dermed spare på kostnadene for ordren og dra nytte av mulighetskostnaden ved forsinket utførelse. Strategien vil øke den målrettede deltakelsesraten når aksjekursen beveger seg gunstig og reduserer den når aksjekursen beveger seg negativt. Det er noen spesielle klasser av algoritmer som forsøker å identifisere hendelser på den andre siden. Disse sniffingsalgoritmene, som for eksempel brukes av en selger side markedsfører, har den innebygde intelligensen for å identifisere eksistensen av noen algoritmer på kjøpssiden av en stor ordre. Slik gjenkjenning gjennom algoritmer vil hjelpe markedsmakeren til å identifisere store ordre muligheter og gjøre det mulig for ham å få fordel ved å fylle ordrene til en høyere pris. Dette er noen ganger identifisert som high-tech front-running. (For mer om høyfrekvent handel og bedragerisk praksis, se: Hvis du kjøper aksjer på nettet, er du involvert i HFT.) Tekniske krav til algoritmisk handel Implementering av algoritmen ved hjelp av et dataprogram er den siste delen, klubbbedret med backtesting. Utfordringen er å omdanne den identifiserte strategien til en integrert datastyrt prosess som har tilgang til en handelskonto for å plassere ordrer. Følgende er nødvendige: Programmeringskunnskap for å programmere den nødvendige handelsstrategien, innleid programmører eller ferdigstillet handelsprogramvare Nettverkstilkobling og tilgang til handelsplattformer for å plassere ordrene Tilgang til markedsdata feeds som vil bli overvåket av algoritmen for muligheter til plassering ordrer Evnen og infrastrukturen til å sikkerhetskopiere systemet en gang bygget, før den går live på ekte markeder Tilgjengelig historisk data for backtesting, avhengig av kompleksiteten av regler implementert i algoritmen Her er et omfattende eksempel: Royal Dutch Shell (RDS) er notert på Amsterdam Børs (AEX) og London Stock Exchange (LSE). Lar bygge en algoritme for å identifisere arbitrage muligheter. Her er noen interessante observasjoner: AEX handler i euro, mens LSE handler i Sterling Pounds På grunn av en times tidsforskjell åpner AEX en time tidligere enn LSE, etterfulgt av begge børser som handler samtidig for de neste par timene og deretter handler kun i LSE under Den siste timen når AEX lukkes Kan vi undersøke muligheten for arbitragehandel på Royal Dutch Shell-børsen som er oppført på disse to markedene i to forskjellige valutaer. Et dataprogram som kan lese nåværende markedspriser. Prisene fra både LSE og AEX. A forex rate feed for GBP-EUR-vekslingskurs Bestill plasseringskapasitet som kan ordne bestillingen til riktig utveksling Tilbakestillingskapasitet på historiske prisfeeder Dataprogrammet bør utføre følgende: Les innkommende prisfôr av RDS-lager fra begge børser Ved hjelp av tilgjengelige valutakurser . konvertere prisen på en valuta til andre Hvis det eksisterer en stor nok prisavvik (rabatt på meglerkostnadene) som fører til en lønnsom mulighet, legger du kjøpsordren på lavere prissentral og salgsordre på høyere prissentral Hvis ordrene utføres som Ønsket, arbitrage fortjeneste vil følge Simple and Easy Imidlertid er praksis med algoritmisk handel ikke så enkelt å vedlikeholde og utføre. Husk at hvis du kan plassere en algo-generert handel, så kan de andre markedsdeltakere. Følgelig varierer prisene i milli - og til og med mikrosekunder. I eksemplet ovenfor, hva skjer hvis kjøpekjøpet ditt blir henrettet, men selger handel, da selgerprisene endrer seg når bestillingen din treffer markedet. Du vil ende opp med å sitte med en åpen stilling. gjøre arbitrage-strategien din verdiløs. Det er flere risikoer og utfordringer: for eksempel systemfeil, nettverkstilkoblingsfeil, tidsforsinkelse mellom handelsordre og utførelse, og viktigst av alt, ufullkomne algoritmer. Jo mer komplekse en algoritme, desto strengere backtesting er nødvendig før den blir satt i gang. Kvantitativ analyse av en algoritmeprestasjon spiller en viktig rolle og bør undersøkes kritisk. Det er spennende å gå for automatisering hjulpet av datamaskiner med en ide å tjene penger uten problemer. Men man må sørge for at systemet er grundig testet og at det stilles krav om grenser. Analytiske handelsfolk bør vurdere å lære programmerings - og byggesystemer alene, for å være sikre på å implementere de riktige strategiene på idiotsikker måte. Forsiktig bruk og grundig testing av algo-handel kan skape lønnsomme muligheter. Den totale dollarverdien av alle selskapets utestående aksjer. Markedsverdien beregnes ved å multiplisere. Frexit kort for quotFrench exitquot er en fransk spinoff av begrepet Brexit, som dukket opp da Storbritannia stemte til. En ordre som er plassert hos en megler som kombinerer funksjonene til stoppordre med grensene. En stoppordre vil. En finansieringsrunde hvor investorer kjøper aksjer fra et selskap til lavere verdsettelse enn verdsettelsen plassert på. En økonomisk teori om total utgifter i økonomien og dens effekter på produksjon og inflasjon. Keynesian økonomi ble utviklet. En beholdning av en eiendel i en portefølje. En porteføljeinvestering er laget med forventning om å tjene en avkastning på den. This. As A Leader I Algoritmisk Trading System Design Amp Implementering, Våre Quants Gi Automated Trading Strategies For Day Traders Amp Investors. Swing Trader Package Denne pakken bruker våre best performing algoritmer siden du går live. Besøk swing trader siden for å se priser, fullstendig handel statistikk, full handel liste og mer. Denne pakken er ideell for skeptikeren som ønsker å handle et robust system som har gjort det bra i blind walk-forwardout-of-sample-handel. Lei av over optimistiske, testede modeller som aldri ser ut til å fungere når de handles live. Hvis så, vurder dette handelssystemet. Detaljer om Swing Trader System SampP Crusher v2-pakken Denne pakken bruker syv handelsstrategier for å bedre diversifisere kontoen din. Denne pakken utnytter svinghandler, daghandel, jernkondorer og dekksamtaler for å utnytte ulike markedsforhold. Denne pakken handler i enhetsstørrelser på 30.000 og ble utgitt for offentligheten i oktober 2016. Besøk SampP Crusher produktsiden for å se de testene som er testet basert på handelsrapporter. Detaljer om SampP Crusher Hva separerer algoritmisk handel fra andre tekniske handelsteknikker Disse dager virker det som om alle har en mening om Teknisk Trading teknikker. Head amp Shoulder mønstre, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergens, listen fortsetter og fortsetter. I disse videobloggene analyserer vår ledende designingeniør noen eksempler på handelsstrategier som er funnet på nettet. Han tar sine Trading Tips. koder det opp og kjører en enkel backtest for å se hvor effektive de egentlig er. Etter å ha analysert sine opprinnelige resultater optimaliserer han koden for å se om en kvantitativ tilnærming til handel kan forbedre de første funnene. Hvis du er ny til algoritmisk handel, vil disse videobloggene være ganske interessante. Vår designer benytter finite state maskiner for å kode opp disse grunnleggende trading tips. Hvordan er Algoritmisk Trading forskjellig fra tradisjonell teknisk handel Enkelt sagt, Algorithmic Trading krever presisjon og gir et vindu inn i et algoritmepotensial basert på back-testing som har begrensninger. Ser etter gratis algoritmisk handel Tutorial amp Slik videoer Se flere pedagogiske video presentasjoner av vår ledende designer på algoritmisk handel for å inkludere en video som dekker vår Algorithmic Trading Design Methodology og en Algoritmisk Trading Tutorial. Disse gratis videoene gir eksempler på algoritmiske handelskoder og presenterer deg for vår tilnærming til handel med markedene ved hjelp av kvantitativ analyse. I disse videoene ser du mange grunner til at automatisert handel tar av for å inkludere å bidra til å fjerne dine følelser fra handel. AlgoritmicTrading gir handelsalgoritmer basert på et datastyrt system, som også er tilgjengelig for bruk på en personlig datamaskin. Alle kunder mottar de samme signalene i en hvilken som helst algoritmpakke. Alt råd er upersonlig og ikke skreddersydd for en bestemt persons unike situasjon. AlgoritmicTrading, og dens prinsipper, er ikke pålagt å registrere seg hos NFA som en CTA og er offentlig hevdet dette unntaket. Informasjon som er lagt ut på Internett eller distribuert via e-post, har IKKE blitt vurdert av noen offentlige byråer som inkluderer, men er ikke begrenset til, testede rapporter, uttalelser og andre markedsføringsmaterialer. Se nøye gjennom dette før du kjøper våre algoritmer. For mer informasjon om fritaket som vi hevder, vennligst besøk NFA-nettsiden: nfa. futures. orgnfa-registrationctaindex. html. Hvis du har behov for profesjonelt råd som er unikt for din situasjon, vennligst kontakt med en lisensiert meglerCTA. DISCLAIMER: Commodity Futures Trading Commission Futures trading har store potensielle belønninger, men også stor potensiell risiko. Du må være oppmerksom på risikoen og være villig til å godta dem for å investere i futures-markedene. Ikke handle med penger du ikke har råd til å tape. Dette er verken en oppfordring eller et tilbud til BuySell futures. Ingen representasjon blir gjort at en hvilken som helst konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner de som diskuteres på denne nettsiden eller på eventuelle rapporter. Tidligere resultater av ethvert handelssystem eller metode er ikke nødvendigvis indikativ for fremtidige resultater. Med mindre annet er nevnt, blir alle avkastninger som er lagt ut på dette nettstedet og i våre videoer betraktet som hypotetisk ytelse. HYPOTETISKE PRESTASJONSRESULTATER HAVER mange uavhengige begrensninger, noen av hvilke er beskrevet nedenfor. INGEN REPRESENTASJON SKAL GJORT AT ENKEL KONTO VIL ELLER ER LIKELIG Å HENT RESULTATER ELLER TAPER SOM LIGER TIL DINE VISTE. Faktisk er det jevnlig forskjell mellom forskjeller mellom hypotetiske resultater og de faktiske resultatene som etterfølgende er oppnådd av ethvert bestemt handelsprogram. ÉN AV BEGRENSNINGENE OM HYPOTETISKE PRESTASJONSRESULTATER ER AT DE GENERELT FORBEREDES MED HINDSIGHT. I tillegg bidrar hypotetisk handel ikke til finansiell risiko, og ingen hypotetisk handel registrerer fullstendig regnskap for konsekvensene av finansiell risiko i faktisk handel. For eksempel kan evnen til å motstå tap eller overholde et bestemt handelsprogram i spalt av forretningsmessige tap er materielle poeng som også kan påvirke reelle handelsresultater. DET ER RIKTIG ANDRE FAKTORER SOM ER RELATERTE TIL MARKEDER I ALMINDELIGT ELLER TIL GENNEMFØRELSEN AV NOEN SPESIELT HANDELSPROGRAM, DER KAN IKKE FULLT REGNSKYTTES FOR I FORBEREDELSE AV HYPOTETISKE RESULTATRESULTATER, OG ALLE AV HVILKE KAN DIREKTE GJØRE AKTUELLE HANDELSRESULTATER. Med unntak av utsagnene fra Live-kontoer på Tradestation andor Gain Capital, er alle resultater, grafer og påstander på denne nettsiden og i noen videoblogger og eller nyhetsbrev e-postmeldinger fra resultatet av å teste våre algoritmer under de angitte datoene. Disse resultatene er ikke fra live kontoer som handler våre algoritmer. De er fra hypotetiske kontoer som har begrensninger (se CFTC-regel 4.14 nedenfor og Hypotetisk ytelsesvarsel ovenfor). Faktiske resultater varierer da gitt at simulerte resultater kan under eller over kompensere virkningen av visse markedsfaktorer. Videre bruker våre algoritmer back-testing for å generere handelslister og rapporter som har fordelen av hind-sight. Mens tilbakekrunnede resultater kan ha spektakulær avkastning, en gang slippe, provisjon og lisensavgifter tas i betraktning, vil den faktiske avkastningen variere. Postet maksimale nedskudd er målt på en sluttmåned til sluttmånedersbasis. Videre er de basert på tilbakeprøvde data (se begrensninger av tilbakestesting nedenfor). Faktiske nedslag kan overskride disse nivåene når det handles på livekontoer. CFTC RULE 4.41 - Hypotetiske eller simulerte resultatresultater har visse begrensninger. I motsetning til en faktisk ytelsesrekord representerer simulerte resultater ikke faktisk handel. Siden transaksjonene ikke har blitt utført, kan resultatene under eller over kompenseres for eventuelle konsekvenser av visse markedsfaktorer, som manglende likviditet. Simulerte handelsprogrammer generelt er også underlagt det faktum at de er utformet til fordel for ettersyn. Ingen representasjon blir gjort at en hvilken som helst konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner på de som vises. Uttalelser fra våre faktiske kunder som handler algoritmer (algos) inkluderer slipp og provisjon. Utgitte uttalelser er ikke fullstendig revidert eller verifisert og bør betraktes som kundefortellinger. Individuelle resultater varierer. De er reelle utsagn fra ekte mennesker som handler våre algoritmer på auto-pilot, og så vidt vi vet, inkluderer IKKE noen skjønnsmessige handler. Tradelister oppført på dette nettstedet inkluderer også slipp og provisjon. Dette er strengt for demonstrasjonsutdannelsesformål. AlgorithmicTrading gjør ikke kjøp, selg eller hold anbefalinger. Unike opplevelser og tidligere forestillinger garanterer ikke fremtidige resultater. Du bør snakke med din CTA eller finansiell representant, meglerforhandler eller finansanalytiker for å sikre at softwarestrategien du bruker, passer for investeringsprofilen din før du handler i en live meglerkonto. Alle råd og forslag gitt her er ment å kjøre automatisert programvare kun i simuleringsmodus. Trading futures er ikke for alle og har et høyt risikonivå. AlgoritmicTrading, eller noen av dens prinsipper, er IKKE registrert som investeringsrådgiver. Alt gitt råd er upersonlig og ikke skreddersydd for noen bestemt person. Publisert prosentandel per måned er basert på tilbakeprøvde resultater (se begrensninger på tilbakest testing ovenfor) ved hjelp av den tilsvarende pakken. Dette inkluderer rimelig slippage og provisjon. Dette inkluderer IKKE avgifter vi tar betalt for lisensiering av algoritmer som varierer basert på kontostørrelse. Se vår lisensavtale for fullstendig risikoopplysning. 2016 AlgorithmicTrading Alle rettigheter reservert. Personvernregler
No comments:
Post a Comment