Dasar-Dasar Perdagangan Algorithmik: Konsep dan Contoh Algoritma adalah seperangkat instruksi yang didefinisikan secara jelas yang bertujuan untuk melaksanakan tugas atau proses. Perdagangan Algoritma (perdagangan otomatis, perdagangan kotak hitam, atau perdagangan algo-trading) adalah proses menggunakan komputer yang diprogram untuk mengikuti serangkaian instruksi yang ditetapkan untuk menempatkan perdagangan agar menghasilkan keuntungan dengan kecepatan dan frekuensi yang tidak mungkin dilakukan. Pedagang manusia Kumpulan aturan yang ditetapkan didasarkan pada timing, price, quantity atau model matematis. Terlepas dari peluang keuntungan bagi trader, algo-trading membuat pasar lebih likuid dan membuat perdagangan lebih sistematis dengan mengesampingkan dampak emosional manusia pada aktivitas perdagangan. Anggaplah seorang pedagang mengikuti kriteria perdagangan sederhana ini: Beli 50 saham dari saham ketika rata-rata pergerakan 50 hari di atas rata-rata pergerakan 200 hari Menjual saham saat rata-rata pergerakan 50 hari di bawah rata-rata pergerakan 200 hari Dengan menggunakan dua instruksi sederhana ini, mudah untuk menulis program komputer yang secara otomatis memantau harga saham (dan indikator rata-rata bergerak) dan menempatkan pesanan beli dan jual saat kondisi pasti terpenuhi. Pedagang tidak perlu lagi berjaga-jaga untuk harga langsung dan grafik, atau dimasukkan ke dalam pesanan secara manual. Sistem perdagangan algoritmik secara otomatis melakukannya untuknya, dengan mengidentifikasi peluang trading dengan benar. (Untuk informasi lebih lanjut mengenai moving average, lihat: Simple Moving Averages Membuat Trends Stand Out.) Algo-trading memberikan keuntungan sebagai berikut: Perdagangan dilaksanakan dengan harga terbaik. Penempatan order perdagangan instan dan akurat (dengan demikian kemungkinan eksekusi yang tinggi pada tingkat yang diinginkan) Perdagangan Berjangka waktu dengan benar dan seketika, untuk menghindari perubahan harga yang signifikan Mengurangi biaya transaksi (lihat contoh penerapan kekurangan di bawah ini) Pemeriksaan otomatis simultan pada beberapa kondisi pasar Mengurangi risiko kesalahan manual dalam menempatkan perdagangan Backtest algoritma, berdasarkan data historis dan real time yang ada Dikurangi Kemungkinan kesalahan oleh pedagang manusia berdasarkan faktor emosional dan psikologis Bagian terbesar dari perdagangan algo hari ini adalah perdagangan frekuensi tinggi (HFT), yang mencoba memanfaatkan penempatan sejumlah besar pesanan pada kecepatan yang sangat cepat di beberapa pasar dan beberapa keputusan. Parameter, berdasarkan instruksi yang telah diprogram sebelumnya. (Perdagangan valas yang lebih banyak, lihat: Strategi dan Rahasia Perusahaan Perdagangan Frekuensi Tinggi (HFT)) Algo-trading digunakan dalam berbagai bentuk aktivitas perdagangan dan investasi, termasuk: Investor jangka menengah hingga jangka panjang atau perusahaan penjual beli (dana pensiun , Reksadana, perusahaan asuransi) yang membeli saham dalam jumlah banyak namun tidak ingin mempengaruhi harga saham dengan investasi besar dan volume. Pedagang berjangka pendek dan pelaku jualan (pelaku pasar, spekulan, dan arbitrase) mendapat keuntungan dari pelaksanaan perdagangan otomatis di samping itu, alat bantu perdagangan algo untuk menciptakan likuiditas yang cukup bagi penjual di pasar. Pedagang yang sistematis (pengikut tren, pedagang pasang, hedge fund dll) merasa jauh lebih efisien untuk memprogram peraturan perdagangan mereka dan membiarkan program bertransaksi secara otomatis. Perdagangan algoritma menyediakan pendekatan yang lebih sistematis terhadap perdagangan aktif daripada metode yang didasarkan pada intuisi atau naluri pedagang manusia. Strategi Perdagangan Algoritmik Setiap strategi untuk perdagangan algoritmik memerlukan peluang teridentifikasi yang menguntungkan dalam hal peningkatan pendapatan atau pengurangan biaya. Berikut adalah strategi perdagangan umum yang digunakan dalam algo-trading: Strategi trading algoritmik yang paling umum mengikuti tren dalam moving averages. Saluran berjerawat Pergerakan tingkat harga dan indikator teknis terkait. Ini adalah strategi termudah dan paling sederhana untuk diterapkan melalui perdagangan algoritmik karena strategi ini tidak melibatkan prediksi atau perkiraan harga. Perdagangan dimulai berdasarkan terjadinya tren yang diinginkan. Yang mudah dan lugas untuk diimplementasikan melalui algoritma tanpa masuk ke kompleksitas analisis prediktif. Contoh yang disebutkan di atas tentang rata-rata pergerakan 50 dan 200 hari adalah tren yang populer mengikuti strategi. (Untuk informasi lebih lanjut tentang strategi perdagangan tren, lihat: Strategi Sederhana untuk Memanfaatkan Tren.) Membeli saham yang tercatat ganda dengan harga lebih rendah di satu pasar dan sekaligus menjualnya dengan harga lebih tinggi di pasar lain menawarkan selisih harga sebagai keuntungan bebas risiko Atau arbitrase Operasi yang sama dapat direplikasi untuk instrumen saham versus futures, karena perbedaan harga memang ada dari waktu ke waktu. Menerapkan algoritma untuk mengidentifikasi perbedaan harga tersebut dan menempatkan pesanan memungkinkan peluang menguntungkan secara efisien. Dana indeks telah menetapkan periode penyeimbangan ulang untuk membawa kepemilikan mereka setara dengan indeks benchmark masing-masing. Hal ini menciptakan peluang menguntungkan bagi pedagang algoritmik, yang memanfaatkan perdagangan yang diharapkan yang menawarkan keuntungan 20-80 basis poin bergantung pada jumlah saham dalam dana indeks, sebelum penyeimbangan dana indeks. Perdagangan semacam itu dimulai melalui sistem perdagangan algoritmik untuk eksekusi tepat waktu dan harga terbaik. Banyak model matematis yang telah terbukti, seperti strategi perdagangan delta-netral, yang memungkinkan perdagangan kombinasi pilihan dan keamanan mendasarnya. Dimana perdagangan ditempatkan untuk mengimbangi delta positif dan negatif sehingga delta portofolio dipertahankan pada nol. Strategi pengembalian rata-rata didasarkan pada gagasan bahwa harga aset tinggi dan rendah merupakan fenomena sementara yang kembali ke nilai rata-rata mereka secara berkala. Mengidentifikasi dan menentukan kisaran harga dan menerapkan algoritma berdasarkan pada yang memungkinkan perdagangan ditempatkan secara otomatis saat harga aset turun masuk dan keluar dari kisaran yang ditentukan. Strategi harga rata-rata tertimbang volume memecah pesanan besar dan melepaskan potongan pesanan yang ditentukan secara dinamis dari pesanan ke pasar dengan menggunakan profil volume historis tertentu. Tujuannya adalah untuk melaksanakan order mendekati Volume Weighted Average Price (VWAP), sehingga menguntungkan pada harga rata-rata. Strategi harga rata-rata tertimbang waktu mematahkan pesanan besar dan melepaskan potongan pesanan yang ditentukan secara dinamis dari pesanan ke pasar dengan menggunakan slot waktu yang dibagi rata antara waktu mulai dan akhir. Tujuannya adalah untuk melaksanakan perintah mendekati harga rata-rata antara waktu mulai dan akhir, sehingga meminimalkan dampak pasar. Sampai urutan perdagangan terisi penuh, algoritma ini terus mengirimkan sebagian pesanan, sesuai dengan rasio partisipasi yang ditentukan dan sesuai dengan volume yang diperdagangkan di pasar. Strategi langkah terkait mengirim pesanan pada persentase volume pasar yang ditentukan pengguna dan meningkatkan atau menurunkan tingkat partisipasi ini saat harga saham mencapai tingkat yang ditentukan pengguna. Strategi pelemahan implementasi bertujuan untuk meminimalkan biaya eksekusi suatu pesanan dengan melakukan perdagangan dari pasar real-time, sehingga menghemat biaya pesanan dan mendapatkan keuntungan dari biaya peluang eksekusi yang tertunda. Strategi ini akan meningkatkan tingkat partisipasi yang ditargetkan ketika harga saham bergerak dengan baik dan menurunkannya saat harga saham bergerak negatif. Ada beberapa kelas algoritma khusus yang mencoba mengidentifikasi kejadian di sisi lain. Algoritma sniffing ini, yang digunakan, misalnya, oleh pembuat pasar sell side memiliki kecerdasan bawaan untuk mengidentifikasi adanya algoritma pada sisi pembelian dengan pesanan besar. Deteksi seperti itu melalui algoritma akan membantu pembuat pasar mengidentifikasi peluang ketertiban besar dan memungkinkannya mendapatkan keuntungan dengan memenuhi pesanan dengan harga lebih tinggi. Ini kadang-kadang diidentifikasi sebagai front-running berteknologi tinggi. (Untuk informasi lebih lanjut tentang praktik perdagangan dan penipuan frekuensi tinggi, lihat: Jika Anda Membeli Saham Secara Online, Anda Terlibat dalam HFTs.) Persyaratan Teknis untuk Trading Algoritma Menerapkan algoritma yang menggunakan program komputer adalah bagian terakhir, dipukuli dengan backtesting. Tantangannya adalah mengubah strategi yang teridentifikasi menjadi proses terkomputerisasi terpadu yang memiliki akses ke akun trading untuk menempatkan pesanan. Berikut ini adalah yang diperlukan: Pengetahuan pemrograman komputer untuk memprogram strategi perdagangan yang dibutuhkan, pemrogram yang dipekerjakan atau perangkat lunak perdagangan pra-dibuat Konektivitas jaringan dan akses ke platform perdagangan untuk menempatkan pesanan Akses ke umpan data pasar yang akan dipantau oleh algoritme untuk mendapatkan kesempatan Perintah Kemampuan dan infrastruktur untuk mendukung kembali sistem yang pernah dibangun, sebelum diluncurkan di pasar riil Data historis yang ada untuk backtesting, tergantung pada kompleksitas peraturan yang diterapkan dalam algoritma Berikut adalah contoh komprehensif: Royal Dutch Shell (RDS) terdaftar di Amsterdam Stock Exchange (AEX) dan London Stock Exchange (LSE). Mari kita membangun sebuah algoritma untuk mengidentifikasi peluang arbitrase. Berikut adalah beberapa pengamatan yang menarik: Perdagangan AEX dalam Euro, sementara perdagangan LSE di Sterling Pounds Karena perbedaan waktu satu jam, AEX dibuka satu jam lebih awal dari LSE, diikuti oleh perdagangan bursa secara bersamaan selama beberapa jam berikutnya dan kemudian diperdagangkan hanya di LSE selama Jam terakhir saat AEX ditutup Dapatkah kita menjelajahi kemungkinan perdagangan arbitrase pada saham Royal Dutch Shell yang terdaftar di dua pasar ini dalam dua mata uang yang berbeda Program komputer yang dapat membaca harga pasar saat ini Harga feed dari kedua LSE dan AEX A feed valuta untuk Nilai tukar GBP-EUR Ketertiban menempatkan kemampuan yang dapat mengarahkan pesanan ke pertukaran yang benar Kemampuan pengujian kembali pada umpan harga historis Program komputer harus melakukan hal berikut: Baca umpan harga yang masuk dari saham RDS dari kedua bursa Dengan menggunakan kurs valuta asing yang tersedia . Mengubah harga satu mata uang ke mata uang lainnya Jika ada selisih harga yang cukup besar (diskon biaya broker) yang mengarah ke peluang yang menguntungkan, maka letakkan pesanan beli pada kurs dengan harga lebih rendah dan pesan jual pada harga yang lebih tinggi Jika pesanan dieksekusi sebagai Yang diinginkan, keuntungan arbitrase akan mengikuti Simple and Easy Namun, praktik perdagangan algoritmik tidak sesederhana itu untuk dipelihara dan dijalankan. Ingat, jika Anda bisa menempatkan perdagangan yang dihasilkan secara algo, demikian juga para pelaku pasar lainnya. Akibatnya, harga berfluktuasi dalam milenium dan bahkan mikrodetik. Dalam contoh di atas, apa yang terjadi jika perdagangan beli Anda akan dieksekusi, tapi menjual perdagangan tidak seperti harga jual berubah pada saat pesanan Anda menyentuh pasar Anda akan akhirnya duduk dengan posisi terbuka. Membuat strategi arbitrase Anda tidak berharga Ada risiko dan tantangan tambahan: misalnya, risiko kegagalan sistem, kesalahan konektivitas jaringan, kelambanan waktu antara pesanan dan eksekusi perdagangan, dan yang terpenting dari semua algoritma yang tidak sempurna. Algoritma yang lebih kompleks, backtesting yang lebih ketat diperlukan sebelum dilakukan. Analisis kuantitatif kinerja algoritma memainkan peran penting dan harus diperiksa secara kritis. Its menarik untuk pergi untuk otomatisasi dibantu oleh komputer dengan gagasan untuk menghasilkan uang dengan mudah. Tapi kita harus memastikan sistem diuji secara menyeluruh dan batas yang dibutuhkan ditetapkan. Analitik pedagang harus mempertimbangkan belajar pemrograman dan membangun sistem mereka sendiri, untuk yakin tentang pelaksanaan strategi yang tepat dengan cara yang sangat mudah. Penggunaan hati-hati dan pengujian menyeluruh terhadap algo-trading dapat menciptakan peluang yang menguntungkan. Jenis struktur kompensasi yang biasanya digunakan oleh hedge fund manager di bagian kompensasi mana yang berbasis kinerja. Perlindungan terhadap hilangnya pendapatan yang akan terjadi jika tertanggung meninggal dunia. Penerima manfaat bernama menerima. Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Arsitektur Sistem Algoritma Trading Sebelumnya di blog ini saya telah menulis tentang arsitektur konseptual dari sistem perdagangan algoritmik yang cerdas serta persyaratan fungsional dan non-fungsional dari sistem perdagangan algoritmik produksi. Sejak itu saya telah merancang sebuah arsitektur sistem yang saya percaya bisa memenuhi persyaratan arsitektur tersebut. Dalam posting ini saya akan mendeskripsikan arsitektur mengikuti panduan sistem ISOIECIEEE 42010 dan standar deskripsi teknik rekayasa perangkat lunak. Menurut standar ini deskripsi arsitektur harus: Mengandung beberapa tampilan arsitektur standar (misalnya di UML) dan Memelihara ketertelusuran antara keputusan desain dan persyaratan arsitektur Definisi arsitektur perangkat lunak Masih belum ada konsensus mengenai arsitektur sistem apa itu. Dalam konteks artikel ini, didefinisikan sebagai infrastruktur di mana komponen aplikasi yang memenuhi persyaratan fungsional dapat ditentukan, ditempatkan, dan dijalankan. Persyaratan fungsional adalah fungsi yang diharapkan dari sistem dan komponennya. Persyaratan non-fungsional adalah tindakan yang melaluinya kualitas sistem dapat diukur. Suatu sistem yang sepenuhnya memenuhi persyaratan fungsionalnya mungkin masih gagal memenuhi harapan jika persyaratan nonfungsional tidak terpenuhi. Untuk menggambarkan konsep ini, pertimbangkan skenario berikut ini: sistem perdagangan algoritmik yang baru saja Anda beli dibuat membuat keputusan perdagangan yang sangat baik, namun sama sekali tidak dapat dioperasi dengan sistem manajemen risiko dan akuntansi organisasi. Apakah sistem ini memenuhi harapan Anda Arsitektur Konseptual Pandangan konseptual menggambarkan konsep dan mekanisme tingkat tinggi yang ada di sistem pada tingkat granularitas tertinggi. Pada level ini, sistem perdagangan algoritmik mengikuti arsitektur event driven (EDA) yang terpecah di empat lapisan, dan dua aspek arsitektural. Untuk setiap arsitektur dan pola referensi layer dan aspek digunakan. Pola arsitektur terbukti, struktur generik untuk mencapai kebutuhan spesifik. Aspek arsitektur adalah masalah lintas sektoral yang mencakup banyak komponen. Arsitektur berorientasi peristiwa - arsitektur yang menghasilkan, mendeteksi, mengkonsumsi, dan bereaksi terhadap kejadian. Peristiwa meliputi pergerakan pasar real time, kejadian atau tren yang kompleks, dan aktivitas perdagangan mis. Mengirimkan pesanan Diagram ini menggambarkan arsitektur konseptual dari sistem perdagangan algoritmik. Arsitektur Rujukan Untuk menggunakan analogi, arsitektur referensi serupa dengan cetak biru untuk dinding bantalan beban. Cetak biru ini dapat digunakan kembali untuk beberapa desain bangunan terlepas dari bangunan apa yang sedang dibangun karena memenuhi seperangkat persyaratan yang umum terjadi. Demikian pula, arsitektur referensi mendefinisikan template yang berisi struktur dan mekanisme generik yang dapat digunakan untuk membangun arsitektur perangkat lunak beton yang memenuhi persyaratan tertentu. Arsitektur untuk sistem perdagangan algoritmik menggunakan arsitektur berbasis ruang (SBA) dan model view controller (MVC) sebagai referensi. Praktik bagus seperti penyimpanan data operasional (ODS), pola ekstrak transform dan load (ETL), dan data warehouse (DW) juga digunakan. Model view controller - sebuah pola yang memisahkan representasi informasi dari interaksi pengguna dengannya. Arsitektur berbasis ruang - menentukan infrastruktur dimana unit pemrosesan yang digabungkan secara longgar berinteraksi satu sama lain melalui memori asosiatif bersama yang disebut ruang (ditunjukkan di bawah). Tampilan Struktural Pandangan struktural suatu arsitektur menunjukkan komponen dan sub-komponen dari sistem perdagangan algoritmik. Ini juga menunjukkan bagaimana komponen ini ditempatkan pada infrastruktur fisik. Diagram UML yang digunakan dalam tampilan ini mencakup diagram komponen dan diagram penyebaran. Berikut adalah galeri dari diagram penyebaran dari keseluruhan sistem perdagangan algoritmik dan unit pemrosesan dalam arsitektur referensi SBA, serta diagram komponen terkait untuk masing-masing lapisan. Taktik Arsitektur Menurut institut teknik perangkat lunak, taktik arsitektural adalah alat untuk memenuhi persyaratan kualitas dengan memanipulasi beberapa aspek model atribut kualitas melalui keputusan desain arsitektural. Contoh sederhana yang digunakan dalam arsitektur sistem perdagangan algoritmik adalah memanipulasi penyimpanan data operasional (ODS) dengan komponen query terus-menerus. Komponen ini akan terus menganalisis ODS untuk mengidentifikasi dan mengekstrak peristiwa kompleks. Taktik berikut digunakan dalam arsitektur: Pola pengganggu dalam antrian acara dan pemesanan Memori bersama untuk antrian acara dan pesanan Bahasa query terus menerus (CQL) pada penyaringan Data ODS dengan pola disain filter pada data yang masuk Algoritma penghindaran kongesti pada semua Koneksi masuk dan keluar Manajemen antrian aktif (AQM) dan pemberitahuan kemacetan eksplisit Sumber daya komputasi komoditi dengan kapasitas untuk upgrade (scalable) Redundansi aktif untuk semua titik kegagalan tunggal Indexation dan struktur ketekunan yang optimal dalam Jadwal ODS backup data rutin dan skrip pembersihan untuk Riwayat Transaksi ODS pada semua database Checksums untuk semua perintah untuk mendeteksi kesalahan Anotasi acara dengan cap waktu untuk melewati acara basi Aturan validasi pesanan misalnya Jumlah perdagangan maksimum Komponen pedagang otomatis menggunakan basis data dalam memori untuk analisis Dua tahap otentikasi untuk antarmuka pengguna yang terhubung ke Enkripsi ATS pada antarmuka pengguna dan koneksi ke pola desain ATs Observer untuk MVC untuk mengelola tampilan Daftar di atas hanya beberapa desain. Keputusan yang saya identifikasi selama disain arsitektur. Ini bukan daftar lengkap taktik. Karena sistem sedang dikembangkan, taktik tambahan harus digunakan di berbagai tingkat granularity untuk memenuhi persyaratan fungsional dan non-fungsional. Berikut adalah tiga diagram yang menggambarkan pola disruptor design, pola disain filter, dan komponen query yang kontinyu. Behavioral View Pandangan arsitektur ini menunjukkan bagaimana komponen dan lapisan berinteraksi satu sama lain. Ini berguna saat membuat skenario untuk menguji desain arsitektur dan untuk memahami sistem dari ujung ke ujung. Tampilan ini terdiri dari diagram urutan dan diagram aktivitas. Diagram aktivitas yang menunjukkan sistem proses perdagangan algoritmik dan bagaimana trader diharapkan berinteraksi dengan sistem perdagangan algoritmik ditunjukkan di bawah ini. Teknologi dan kerangka kerja Langkah terakhir dalam merancang arsitektur perangkat lunak adalah mengidentifikasi potensi teknologi dan kerangka kerja yang dapat digunakan untuk mewujudkan arsitektur. Sebagai prinsip umum, lebih baik memanfaatkan teknologi yang ada, asalkan mereka cukup memenuhi persyaratan fungsional dan nonfungsional. Kerangka kerja adalah arsitektur referensi yang disadari mis. JBoss adalah kerangka kerja yang mewujudkan arsitektur referensi JEE. Teknologi dan kerangka kerja berikut menarik dan harus dipertimbangkan saat menerapkan sistem perdagangan algoritmik: CUDA - NVidia memiliki sejumlah produk yang mendukung pemodelan keuangan komputasi kinerja tinggi. Seseorang dapat mencapai peningkatan kinerja hingga 50x dalam menjalankan simulasi Monte Carlo di GPU dan bukan CPU. Apache River - River adalah tool kit yang digunakan untuk mengembangkan sistem terdistribusi. Ini telah digunakan sebagai kerangka kerja untuk membangun aplikasi berdasarkan pola SBA Apache Hadoop - jika penebangan meluas merupakan persyaratan, maka penggunaan Hadoop menawarkan solusi menarik untuk masalah data yang besar. Hadoop dapat digunakan di lingkungan yang berkerumun yang mendukung teknologi CUDA. AlgoTrader - platform perdagangan algoritmik open source. AlgoTrader berpotensi ditempatkan di tempat komponen pedagang otomatis. FIX Engine - aplikasi mandiri yang mendukung protokol Financial Information Exchange (FIX) termasuk FIX, FAST, dan FIXatdl. Sementara bukan teknologi atau kerangka kerja, komponen harus dibangun dengan antarmuka pemrograman aplikasi (API) untuk meningkatkan interoperabilitas sistem dan komponennya. Kesimpulan Arsitektur yang diusulkan telah dirancang untuk memenuhi persyaratan yang sangat umum yang diidentifikasi untuk sistem perdagangan algoritmik. Sistem perdagangan algoritmik secara umum dipersulit oleh tiga faktor yang berbeda-beda pada setiap penerapannya: Ketergantungan pada perusahaan dan sistem pertukaran eksternal Menantang persyaratan nonfungsional dan Hambatan arsitektur yang berkembang Arsitektur perangkat lunak yang diusulkan karenanya perlu disesuaikan berdasarkan kasus per kasus Untuk memenuhi persyaratan organisasi dan peraturan yang spesifik, serta untuk mengatasi kendala daerah. Arsitektur sistem perdagangan algoritmik harus dilihat sebagai satu titik acuan bagi individu dan organisasi yang ingin merancang sistem perdagangan algoritmik mereka sendiri. Untuk salinan lengkap dan sumber yang digunakan silahkan download salinan laporan saya. Thank you. Quant Savvy Algorithmic Trading - Perdagangan Hari Futures Smart i nvestment O pportunity Futures Trading Dengan Quant Savvy Serenity Robot Penawaran Khusus - Hasil Percobaan Serenity Bot Bot Gratis Strategi perdagangan algoritmik Anda memberikan diversifikasi di antara banyak pasar berjangka dan komoditas. Serenity Bot menghasilkan uang di semua kondisi pasar. Apakah pasar sedang tren, konsolidasi atau sangat fluktuatif, Serenity Bot masih akan menghasilkan keuntungan yang konsisten. Serenity Bot memiliki lebih dari 5000 perdagangan dan penarikan 3,45 max. Kami dapat menjamin bahwa ini menempatkannya di atas 0,01 sistem perdagangan di dunia. Data Hasil Perdagangan Serenity Bot telah memberi kami Faktor Keuntungan 2,08 - hal-hal lain yang luar biasa Hal lain yang perlu diperhatikan adalah: Hanya menghabiskan 13,01 waktu di pasar, eksposur terbatas berarti lebih sedikit risiko terhadap pergerakan yang merugikan. Pada 100.000 akun kami memiliki hampir mendekati penarikan - 3.06. Beberapa hedge fund bisa mencocokkan ini. Kami cukup banyak setara dengan hasil jangka pendek dan panjang kami. Ini berarti tidak seperti investor lain atau pengikut tren kita menghasilkan uang di pasar banteng dan beruang. Keuntungannya tidak ditambah dan semua biaya transaksi disertakan. Menghasilkan uang setiap tahun. Kami membuat keuntungan konsisten hampir setiap minggu terlepas dari lingkungan pasar Hasil Serenity Bot Ini adalah bot yang kami gunakan setiap hari. Ini adalah sistem investasi ekuitas otomatis sepenuhnya yang beroperasi di semua lingkungan pasar. Lakukan di pasar banteng dan beruang untuk memberi Anda kurva investasi yang mulus. Data sistem dan tes balik mencakup: Hasil tidak digabungkan. Profit Tinggi, penarikan sangat kecil. Menghasilkan uang setiap tahun. Biaya transaksi terlalu tinggi (selip dan komisi). Bot diperdagangkan di Emini Dow Jones, Sampp, Nasdaq, Russel 2000, Gold and Crude Oil. Sistem Anda tidak menggunakan indikator lagging atau optimasi parameter. Serenity bot bekerja di semua kondisi pasar, bobotnya sama panjang dan pendek, jadi tidak masalah jika kita berada di pasar beruang atau pasar bull. Inilah strategi investasi yang paling efisien dan berisiko rendah. Jalankan beberapa real-time trade secara bersamaan. Mudah Untuk Setup Keuntungan dari Algorithmic Trading Quant Savvy Testimonial Pengguna Nick Davis. 34, London Berpengalaman dengan pedagang berjangka yang ingin melakukan diversifikasi portofolio dengan strategi otomatis. Saya telah menjadi trader untuk beberapa waktu namun saya merasa sulit untuk melakukan perdagangan di banyak pasar. Saya ingin melakukan diversifikasi portofolio saya tapi hanya di pasar berjangka yang saya percaya. Saya menukar sistem Quant Savvy dan telah menjadi alat keuangan terbaik yang bisa saya harapkan. Daytrading ekspektasi positif, tidak ada perdagangan semalam, pendapatan konsisten Mike Jury. 35, Leamington Spa Mencari peluang investasi dengan risiko rendah - namun menginginkan kontrol atas dana sendiri. Sebagai investor jangka panjang, saya mencari strategi jangka pendek untuk berinvestasi. Semua sistem jangka panjang memiliki penarikan besar dan periode tanpa keuntungan. Quant Savvy memberikan penarikan kecil, banyak pilihan dan tidak ada penahanan semalam membuat Quant Savvy menjadi investasi investasi yang hebat Menjadi klien sukses kami yang akan datang hari ini. Lihatlah dan Bandingkan KAMI MENAWARKAN SISTEM PERDAGANGAN TERBAIK FUTURES Jangan jatuh untuk perangkap perdagangan sebuah sistem yang memiliki data perdagangan. Hanya untuk satu tahun. Sistem harus diuji selama lebih dari 5 tahun di semua lingkungan pasar Mereka menjual kurva indikator indikator algo trading yang tidak berguna. Atau mereka memiliki sistem dengan faktor keuntungan kurang dari 1,6. Mereka ingin mengendalikan sistem Anda dan mengizinkan perdagangan hanya melalui broker mereka - sedangkan kami menyediakan perangkat lunak namun Anda memiliki kontrol penuh dan memilih broker Anda sendiri Strategi daytrading Anda memiliki kurva ekuitas yang mulus dan sangat sedikit pencilan. Jangan menggunakan sistem perdagangan dengan segelintir pemenang besar hanya QUANT TRADING DATA Bot Serenity kami memiliki lebih dari 4000 perdagangan yang berarti memiliki keunggulan statistik yang terjamin Kami tidak menggunakan pengoptimalan indikator untuk menciptakan sistem yang bias. Semua sistem unik dan dirancang dari bawah ke atas Penawaran Khusus - Harga Percobaan Trial Gratis Entri Blog Terbaru Quant Savvy Algorithmic Trading Copyright 2015 - Quant Savvy - Sistem Perdagangan Algoritma Otomatis ATURAN CFTC 4,41 - HASIL KINERJA HIPOTHETIK ATAU BERSAMA MEMILIKI BATASAN TERTENTU. MELIHAT KINERJA KINERJA SEBENARNYA, HASIL YANG SIMULASI JANGAN MENYATAKAN PERDAGANGAN YANG BENAR. JUGA, SEJAK TRADES BELUM DIPERLUKAN, HASIL YANG DAPAT MEMILIKI BAWAH ATAU BAHAN YANG DIPERLUKAN UNTUK DAMPAKNYA, JIKA ADA, FAKTOR PASAR TERTENTU, SEPERTI KURANGNYA LIKUIDITAS. PROGRAM PERDAGANGAN SIMULASI DALAM UMUM JUGA TERTARIK FAKTA BAHWA MEREKA DITANDATANGANI DENGAN MANFAAT HINDSIGHT. TIDAK ADA REPRESENTASI YANG DIBUAT BAHWA SETIAP AKUN AKAN ATAU CUKUP UNTUK MENCAPAI KEUNTUNGAN ATAU KERUGIAN YANG SESUAI DENGAN MEREKA YANG DIMILIKI. Tidak ada representasi yang dibuat atau tersirat bahwa penggunaan sistem perdagangan algoritmik akan menghasilkan pendapatan atau menjamin keuntungan. Ada risiko kerugian yang besar terkait dengan perdagangan berjangka dan dana perdagangan yang diperdagangkan. Perdagangan berjangka dan pertukaran perdagangan yang diperdagangkan melibatkan risiko kerugian yang besar dan tidak sesuai untuk semua orang. Hasil ini didasarkan pada hasil kinerja simulasi atau hipotetis yang memiliki keterbatasan inheren tertentu. Tidak seperti hasil yang ditunjukkan dalam catatan kinerja aktual, hasil ini tidak mewakili perdagangan aktual. Juga, karena perdagangan ini belum benar-benar dijalankan, hasil ini mungkin kurang atau terlalu diimbangi dampaknya, jika ada, faktor pasar tertentu, seperti kurangnya likuiditas. Simulasi atau hipotetis program perdagangan pada umumnya juga tunduk pada kenyataan bahwa mereka dirancang dengan manfaat dari belakang. Tidak ada perwakilan yang dibuat bahwa setiap akun akan atau mungkin akan mencapai keuntungan atau kerugian yang serupa dengan yang ditunjukkan.
No comments:
Post a Comment