Kurtosis Trading System

Übersicht der wichtigsten Funktionsmerkmale. Weitere Informationen finden Sie im Online-Benutzerhandbuch. Die Spezifikationen der verschiedenen Editionen von Adaptive Modeler finden Sie unter Vergleichen von Editionen. Unterstützung der Marktdatenabfrage für Zitatintervalle von 1 Millisekunde bis zu mehreren Tagen 1 Unterstützung für variable Intervalle (dh für Konstantband-Balken oder Tick-Daten) Flexibler und intelligenter (CSV) ASCII-Dateireader, der automatisch eine große Bandbreite von Formatvariationen akzeptiert Verwendet von den meisten Charting-und technische Analyse-Software-Pakete Verwendung von offenen, hohen, niedrigen, engen, Gebot, fragen und Volumen Datenfelder Unterstützung für bis zu 100 benutzerdefinierte Felder für zusätzliche Eingabevariablen Wochentag Informationen können optional von Agenten automatische Erkennung von Zitat Intervall verwendet werden , Handelszeiten, Anzahl der Dezimalstellen usw. Automatische Erkennung von Datums - und Uhrzeitformaten (in den meisten Fällen) automatische Erkennung / Behandlung von fehlenden Anführungszeichen und Änderungen der Marktstundenzeiten genaue Berechnung der tatsächlichen Markthandelzeit während eines Zeitraums für eine genaue Berechnung (Gleich, Pareto, Maxwell-Boltzmann) Anfangsagenten-Positionsverteilungsverfahren (gleich, einheitliche, Gaußsche) Schrittweite von Agentenpositionswerten Transaktionskosten für Agenten Minimum Preisstaffel Markt Handelsstunden Prognose Quelle (Virtual Market Preis oder Best Agents Preis) Best Agents Gruppe Größe Zucht Zyklus Länge mindestens Zucht Alter Eltern Gruppe Größe Eltern Auswahl Methode (Trunkierung oder Turnier) Mutation Wahrscheinlichkeit zufällige Seed-Wert maximale Genom Größe und Tiefe Minimum und Maximum Anfangsgenom Tiefe Größe der Teilbäume zum Austausch in Crossover-Funktionen und Terminals für die Erstellung von Handelsregeln optional Eindeutigkeit Anforderung für die Schaffung neuer Handelsregeln Modellerstellung und Evolution Speichern und Laden von Modell-Konfigurationen Pausieren und Wiederaufnahme Schritt-Modus Mersenne Twister Pseudo Zufallszahlengenerator Multi (Modell-Evolution wird während der meisten Benutzeroperationen fortgesetzt) ​​Verfügbare Ausgabedaten (Datenreihen) geben Berechnungen der Sicherheit, des virtuellen Marktes, des Handels-Simulators und einzelner Agenten wie kumulative (überschüssige) Rendite zurück , Log Returns, Absolute Returns, etc. von Sicherheit und Prognosen für quantitative Analyse Rückkehr Distributionen (der Sicherheit oder Prognosen) mit Kurtosis gewichteten / historische Volatilität der Sicherheit, Virtual Market, Trading-Simulator und einzelne Agenten Autokorrelation von Renditen, Volatilität, Volumen und andere Serie Hurst Exponent der Sicherheit Virtual Market Preis und Best Agents Preis Gebot, fragen und verbreiten auf Real Market und Virtual Market Handelsvolumen und Anzahl der Trades auf Virtual Market Anzahl der Kauf / Verkauf Markt / Limit Orders im Orderbuch vor / nach Markt Clearing Prozentsatz von Agenten Kauf und Verkauf von Agenten Defaults und Margin Anrufe insgesamt (netto) Betrag von Bargeld und Aktien in der Bevölkerungsvorhersage, prognostizierte Preisänderung, Prognosefehler, Mittelwert absoluter Fehler, (root) mittlere quadratische Fehler, rechts / falsch prognostizierten Preisänderungen, Prognose Directional (Volatilität bei rechtsprognostizierten Balken und bei falsch prognostizierten Balken) historische Durchschnittswerte, Standardabweichungen und Verteilungsdatenreihen für Agentenwerte wie Alter, Vermögen, Position, (Exzess) ) Rendite, Volatilität, Beta, Handelsdauer, Anzahl der Nachkommen, Genom Größe, Genom Tiefe genetische Operatoren Statistiken wie durchschnittliche Knoten gekreuzt, durchschnittliche Knoten mutiert, Anzahl der Mutationen Trading Simulator Datenreihe wie Reichtum, Position, Transaktionen, kumulative (Überschuss (Relative) Value at Risk, Sharpe Ratio, Sortino Ratio, risikoadjustierte Rendite, maximaler Drawdown, MAR-Ratio und Trades-Statistiken. Historische und Monte Carlo-Simulationen von Trading-Simulator-Renditen basieren auf benutzerdefinierten Parametern wie Investitionshorizont, Stichprobenperiode / erwartete Drift und (gefilterte) Volatilität, erwartete Prognosegenauigkeit, Reichtum, VaR-Konfidenzniveau usw. und andere Handelsparameter (Kurzfristige Positionen, Schlusspositionen am Ende des Tages, Maklerprovisionen, Ausbreitung, Schlupf usw.) Prognosegenauigkeit Filterleistungsübersicht inklusive kumulativer (Überschuss-) Rendite, zusammengesetzte (Über-) Rendite, beta, historische Volatilität, (Relative) Value at Risiko-Verhältnis, maximaler Drawdown, Sharpe-Verhältnis, Sortino-Verhältnis, Alpha, risikoadjustierte Rendite, MAR-Verhältnis benutzerdefinierbare Leistungsberechnungseinstellungen inklusive Berechnungszeitraum, Compoundierungsintervall, risikoloser Zinssatz, VaR-Konfidenzniveau Balkendiagramme und Liniendiagramme mit bis zu 8 Serien pro Diagramm (Echtzeit) Histogramm-Diagramme (Echtzeit) Ziehen und Ablegen von Datenreihen in Diagramme horizontales Ziehen von Diagrammen zum Durchblättern der Historie transparente Datenüberlagerung und Fadenkreuz zur Darstellung aktueller oder Mouseover-Werte Verknüpfung von Diagrammen für synchrones Browsen und Fadenkreuz lineair / logarithmische Skalierung (automatische) gleitende Durchschnitte Populationsfenster Streudiagramme von 2 Agentwerten farbige Streudiagramme Von 3 Agent-Werten Agenten-Dichte-Diagramme Korrelation und Regression (von Agentenwerten) 3 verschiedene Achsenmodi (Auto, Standardabweichungsintervalle und Benutzerdefiniert) 3 verschiedene Gitterlinienmodi (runde Zahlen, Standardabweichungsintervalle und Kantenränder) Das Markttiefenfenster visualisiert virtuelle Marktpreise Mechanismus, indem die Tiefe des Auftragsbuchs vor und nach dem Clearing zeigt, dass das Volumen der kumulativen oder nicht kumulativen Volumina Preisbereich kann durch Benutzer Zusammenfassungstabelle mit der Anzahl der Kauf - und Verkaufsaufträge gruppiert nach Limit - und Marktaufträgen angepasst werden Agent-Fenster zeigt Agent Details wie Alter, Reichtum, Position, (Überschuss) Rückkehr, Handelsdauer, Volatilität, Beta, Generierung, Genom Größe, Genom Tiefe, etc. zeigt Handelsregel ermöglicht schnelles Durchblättern durch alle Agenten Benutzeroberfläche anpassbare Benutzeroberfläche (Tabbed-Fenster, bewegte Fenster, Fenster, Umbenennen, Maximieren von Diagrammen, Ändern der Farben von Gitternetzlinien und Achsen, weißer oder schwarzer Hintergrund) Erstellen mehrerer Fensterinstanzen (für Charts, Population und Agent Windows) Speichern und Laden von Styles (Workspace Layout) Wahl zwischen der Anzeige von US - oder europäischen Daten Automatische Skalierung von GUI-Elementen auf System-Schriftart und dpi-Einstellungen zur Unterstützung verschiedener Bildschirme kontextsensitive Hilfe (Dialogfelder, Datenreihenbaum, Genauswahl) optionale Benutzeroberflächen-Tooltips Startfenster mit kürzlich verwendeten Modellen, Beispielen und Spitze des Tages Erste Schritte Tutorial Datenexport automatischer (Echtzeit) Export beliebiger Datenreihenwerte in eine CSV-Datei manuelles Exportieren von historischen Werten beliebiger Datenreihen in eine CSV-Datei Batch-Verarbeitung und Automatisierung erstellen automatisch Modelle für alle Quottendateien in einem Ordner (mit einem gegebenen Modell Konfiguration und Stil) automatisch mehrere Läufe (Modelle) für eine Sicherheit (mit einer gegebenen Modellkonfiguration und Style) automatisch exportieren Ergebnisse von mehreren Modellen in einer einzigen Export-Datei (CSV) automatisch aktualisieren vorhandene Modelle aus der Befehlszeile automatische Namensgebung, Speichern und Schließen von Modellen Speichern und Laden von Batch-Einstellungen Batch-Erstellung über Anwendungsbenutzeroberfläche oder Befehlszeile verfolgt fehlende Anführungszeichen, unerwartete Anführungszeiten und andere unkritische Unregelmäßigkeiten in den empfangenen Anführungszeichen 1 Das tatsächliche nutzbare minimale Intervall ist abhängig von situationsspezifischen Faktoren wie CPU-Geschwindigkeit , Modellparameter und Datenwiedergewinnungslatenz. Normalerweise beträgt die Bearbeitungszeit pro Quot nur einen Bruchteil einer Sekunde. Adaptive Modeler Evaluation Edition DownloadMetastock Formeln - K Klicken Sie hier, um zurück zu Metastock Formula Index zu gelangen. KA Money Flow System Dieses System basiert auf Money Flow Index. Es ist ein Entwicklungssystem und wird gerne Eingabe von anderen Lesern zu verbessern itgt Vielen Dank für alle Vorschläge, um es zu verbessern. Es versucht zu kaufen, wenn MFI beginnt, aus einem überverkauften Zustand zu sammeln und verkauft kurz, wenn MFI beginnt, aus überkauftem Zustand zu fallen. Kann jeder Körper helfen, eine Erforschung zu bilden, um Aktien zu finden, für die dieses System am besten funktionieren wird. EnterLong: Kreuz (MFI 23), (LLV (MFI (23), 23) opt1)) UND MFI (23) lt50 longOptimierungFullDetails: OPT 1 Min. 5 Max. 20 Schritt: 1 enterShort: Kreuz (HHV (MFI (23), 23) - opt1), MFI (23) UND MFI (23) gt50 ShortOptimizationFullDetails: OPT 1 Min. 5 Max. 20 Schritt: 1 Karnish Bollinger-Band Histogramm-Handelssystem BBHistogramm: (CLOSE 2Std (SCHLIESSEN, 20) - Bewegen (SCHLIESSEN, 20, EINFACH)) / (4 (Std (SCHLIESSEN, 20))) 100 Kreuz (0, BBHistogramm) BBHistogramm : (SCHLIESSEN 2Std (SCHLIESSEN, 20) - Bewegen (SCHLIESSEN, 20, EINFACH)) / (4 (Std (SCHLIESSEN, 20))) 100 Kreuz (BBHistogramm, 100) BB Histogramm: (C2Std (C, 20) - Mov (C, 20, S)) / (4 (Std (C, 20))) 100) Verkaufen Sie die ersten Tage, nachdem das BB Histogramm 100 durchdringt und kaufen, wenn es eindringt Null. Hinzufügen zu Positionen, wenn der BB Histo über 100 oder unter Null verlässt und dann die Auslöseriveaus erneut drückt. Ich glaube, dieser Ansatz hat 11 gerade SampP-Sieger mit 700 Punkten aufgenommen. Aber Steve, dieses System darf nicht mehr arbeiten, weil es den letzten Handel verliert, den Sie anziehen. Richtig Mein einziger Haftungsausschluss ist, dass ich garantiere, dass ich Software, Kartendienste und alles andere, was ich mir denken kann, um einen Dollar im Jahr 2000 zu machen, verkaufen wird. In der Zwischenzeit saugen alle kostenlosen Sachen von mir können Sie kopieren. Und vor allem, beachten Sie bitte, die größten Antagonisten auf der Liste bieten absolut Null, wenn es darum geht, Ihnen zu helfen Handel. Suchen Sie die Antworten von innen (mit einigen Shortcutting Hilfe von Menschen, die bereit sind zu teilen). Kauffmans Adaptive RSI MetaStock Formel abgeleitet aus Berechnungen in Trading Systems and Methods, Third Edition, von Perry J. Kaufman. Diese Formel passt den Standard-RSI an eine Glättungskonstante an. Krauszs Gann Swing HiLow Aktivator Ich war nur in der Lage, Krauszs Gann Swing HiLow Aktivator zu implementieren In Metastock, weil sein einfacher Durchschnitt der letzten drei Balken High (Stop für Short-Position oder Long-Eintrag) oder Low (Stop für Long-Position oder Short-Input) eine Periode nach vorne gezeichnet wird: Ref (Mov (L, 3, S), -1) oder Ref (Mov (H, 3, S), - 1) Die Kurtosis ist ein Marktstimmungsindikator. Die MetaStock Formel für die Kurtosis ist wie folgt: Die Kurtosis ist aus drei verschiedenen Teilen aufgebaut. Die Kurtosis, die Fast Kurtosis (FK) und die Fast / Slow Kurtosis (FSK). Der Kurtosis (K) - Abschnitt dieser Berechnung ist mo (3) - ref (mo (3), - 1). Das ist heute Kurtosis - gestern Kurtosis. Die schnelle Kurtosis (FK) ist mov (K, 66, E) mov (mo (3) - ref (mo (3), - 1,66, E), wobei die Kurtosis mit einem 66 Perioden exponentiellen gleitenden Durchschnitt geglättet wird. Die schnelle / langsame Kurtosis (FSK) ist die vollständige Formel mov (mov (mo (3) - ref (mo (3), - 1), 66, E), 3, S), die mit 3 Perioden geglättet wird Beispiel: Für die Berechnung einer 4-Perioden-Kurtosis, einer 50-Perioden-FK und einer 10-Perioden-FSK, verwenden Sie die folgende Formel: Keltner-Kanäle werden im Buch erläutert Die New Commodity Trading System und Methoden von Perry Kaufman und wurden erstmals in das Buch eingeführt, wie man Geld in Commodities machen von Chester W. Keltner Die Syntax für die Formeln in MetaStock sind: Preisverteilungen und Trend nach 8. Dezember 2009 middot 8 Das folgende Konzept lässt sich wie folgt zusammenfassen: Trend nach Versuchen, große Preisbewegungen zu erfassen (aka Trends). Da die Preisverteilungen leptokurtisch sind (d. h. sie zeigen Fettschwänze), treten lange Trends bei abnormaler Frequenz auf, wodurch größere Alpha-Quellen für Trendfolger bereitgestellt werden. Nach dem Artikel, ein Leser des Blogs (Alex) leitete mich freundlich ein Forschungs-Papier, die zu identifizieren, welche Momente einer Verteilung (Mittel / Drift, Varianz, Schiefe, Kurtosis) beeinflussen die Renditen einer Trend-folgende Strategie. Dies ist eine interessante Lektüre (10 Seiten, nicht zu mathematisch anspruchsvoll), die ich Sie ermutigen zu lesen: Klicken Sie, um Papier herunterzuladen Zusammenfassung der Zeitung Die Autoren sind hauptsächlich an Währungen interessiert und um sich von historischen Datenbeschränkung zu befreien, erzeugen sie künstlich Um verschiedene Arten von Preisverteilungen zu simulieren, indem sie die verschiedenen zugrunde liegenden Momente variieren. Sie wenden dann ein Standard-Triple-Moving-Average-Trend-Folgesystem auf die verschiedenen Zeitreihen an und messen den annualisierten Bruttogewinn für die Simulation (über 5.000 Handelstage) für jede Art der Verteilung. Der andere Parameter, der gemessen wird, ist die Handelsfrequenz, aus der sie die Autokorrelationscharakteristik der zugrundeliegenden Daten ableiten (indem die Logik angewendet wird, dass ein Trend folgendes System häufiger in einer mittleren Umkehrumgebung und umgekehrt handeln wird) . Schlussfolgerungen Durch die Anwendung einer gewissen Regressionsanalyse auf die verschiedenen beobachteten Ergebnisse gelangen die Autoren zu der Gleichung, die die Rückkehr von Ihnen vorhersagt Trend nach System: TMA Ergebnis 38.88Stdev (1 8211 6.77TFrq 0.0392Skew 8211 0.010Kurtosis Drift (65.65 324.600Drift) Standardschätzfehler von 0,3 Die Interpretationen sind: Marktvolatilität (38,88 Stdev) bestimmt das Gewinn - oder Verlustpotenzial der trendfolgenden Strategie. Diese Beziehung ist direkt, so dass, wenn die Marktvolatilität verdoppelt, so auch die erwartete TMA Ergebnis. Dementsprechend ist es nicht mehr überraschend, dass Trendfolgende Modelle die besten Ergebnisse in den großen Währungsblöcken mit hoher Marktvolatilität zeigen. Ein hoher Tfreq wird sich negativ auf die Performance des Trendmodells auswirken. Skew erhöht die Leistung, während das Gegenteil für Kurtosis wahr ist. Drift erhöht den Wert der Gleichung und trägt damit positiv zum TMA-Modellergebnis bei. So scheint es, dass die Kurtosis (die Quelle der Fettschwänze) tatsächlich einen negativen Effekt auf einen Trend nach dem Modell hat (im Gegensatz zu diesem früheren Beitrag) und in relativ großer Weise: Der Währungspfad (Autokorrelation / Handelsfrequenz) ist Der wichtigste Faktor bei der Bestimmung der Leistung (91). Der Einfluss von Kurtosis (68) und Drift (56) ist ebenfalls signifikant. Schiefe ist weniger signifikant, aber erklärt immer noch 26 von Varianz auf seine eigene. Volatilität hat überhaupt keine Bedeutung (0,4). Dies könnte zunächst überraschen, aber wie in der Gleichung dargestellt, ist es eine Multiplikationsvariable und erzeugt daher nicht selbst eine Trendmodell-Rentabilität (oder einen Verlust, bei dem die Bahncharakteristik ungünstig ist). Mathematische Theorie ist nicht mein stärkster Anzug (trotz des Studiums über 10 Stunden Mathe pro Woche in meiner besten Zeit) und ich bin definitiv Denken, immer einige Auffrischung Training auf dem. Aber es gibt ein paar Punkte, die mich in dieser Forschungsarbeit stören. Um die kenntnisreicheren Leser: 8220Please Glockenspiel und mir sagen, wo ich falsch sein könnte: Simulierte Daten Dies macht mich ein bisschen skeptisch für die Ergebnisse vor allem mit der authors8217 random walk und effiziente Märkte Hypothese (EMH) Annahmen. Nach dem Lesen von Taleb und vor allem Mandelbrot (ich habe das Leseverhalten der Märkte mit der Entlarvung des EMH und der alternativen Erklärung der Finanzmärkte wirklich genossen), bin ich in die Dunkle Seite der Gewalt umgewandelt worden: Ich bin nicht sicher, ob wir wirklich sind Wissen, wie die Daten theoretisch zu modellieren und diese zufällige Simulation könnte fehlen spezifische Preisdaten Eigenschaften (gewährt, die Autoren empirische Überprüfung scheint die Annahmen zu bestätigen8230). Messung der Autokorrelation durch Proxy Die Autokorrelation der zugrundeliegenden Daten wird tatsächlich aus der Handelsfrequenz des Handelssystems selbst abgeleitet. Das klingt nicht richtig. Zwar scheint es intuitiv, dass je mehr ein Trend nach der Strategie in und out die am wenigsten profitabel, ich bin nicht sicher, dass dies notwendig und direkt schließt Auto-Korrelation in den zugrunde liegenden Daten. Nur ein Modell getestet Testen Sie die Performance der Trend nach nur mit einem Modell nur möglicherweise nicht so repräsentativ. Es wäre interessant zu sehen, wie sich die Ergebnisse auf eine Kollektion von Trendfolgesystemen (verschiedene Stile, verschiedene Zeitrahmen, zusätzliche Märkte usw.) übertragen lassen. Auf jeden Fall widerspricht die Feststellung, dass Kurtosis eine negative Auswirkung auf den Trend nach Rückkehr hat Früheren Post. Wie in den oben erwähnten Punkten I8217ll nehmen die Paper8217s Befunde mit einer Prise Salz 8211, aber es könnte ein nützliches Werkzeug bei der Bestimmung, wann oder nicht zu verwenden Trend nach Strategie (durch Messung der Merkmale der Preisverteilung). Ob der Handel mit diesen Marktregimen Identifikation ist eine gültige und robuste Ansatz ist eine andere Frage8230 Ich glaube, ich 8220got you8221 jetzt und sehen, was Sie sagen. Für mich ist eine der Hauptcharakteristiken der Tendenz folgend, dass es eine Strategie ist, die Ihre Verluste kurz schneidet und Ihre Sieger laufen lässt. Von diesem Standpunkt aus betrachtet, bedeutet dies, dass große oder sehr große Gewinner bei einer 8220 höheren als normalen 8221-Frequenz auftreten (dh Schwanzendstücke von Rückkehrverteilungen) . Betrachtet man dieses Argument nur, sollten zufällige Einträge mit SL, aber kein TP rentable Renditen bieten. Beachten Sie, dass ich diese Theorie nicht durch eine korrekte analytische Forschung verifiziert habe, aber das klingt logisch für mich (und scheint durch Trendfolger selbst bestätigt zu werden). Allerdings ist dies eine große Annahme: dass die Verluste, die sich aus dem Peitschen in einem Trend nach dem System ergeben, nicht die Gewinne des Waghalsens in den Fettschwänzen überwiegen. Und ich glaube, das ist der Punkt, den Sie versuchen, mit der Bedeutung der Richtung der flüchtigen Bewegungen zu machen: wenn sie dazu neigen, 8220m vor und zurück auf sehr hohen Niveaus8221 wird dies eine nachteilige Wirkung auf die TF-Performance-System. Möglicherweise würde eine zusätzliche Berechnung der Hurst-Koeffizienten / Fraktaldimension in der Zeitreihe dazu beitragen, das whipsawing glücklich zu quantifizieren, die Diskussion fortzusetzen (und zu hören, wenn Sie denken, dass das keinen Sinn ergibt), da es hilft, mein Verständnis zu verfeinern. Alex 8211 Zum Beispiel sind zwei Strukturen der Volatilität Clustering und Mittelwert-Reversion. Dies führt zu zwei Volatilitätsstufen, hoch und niedrig, die dann in eine Strategie eingebunden werden könnten, im Gegensatz zu einer Strategie, die die Volatilität als singulärer Staat abwickelt. Struktur isn8217t immer profitabel handelbar aber. Jez 8211 Ja. Das ist richtig. Nicht-direktionale Zustände neigen dazu, Trends zu überwinden, die oft zum Ruin führen können. Stopps sind eine Funktion der Strategie, nicht des Marktes. Schneiden Sie Ihre Verluste kurz ist ein großes Sprichwort, aber ich glaube, es hat keine wirkliche Bedeutung. Es ist viel zu allgemein. Durchführen einer Simulation mit zufälligen Einträgen ist eine große Übung. Verwenden Sie einen Stop, führen Sie 10.000 Simulationen von etwa 300 zufälligen Eintrag Trades. Führen Sie es auf realen Daten und simulierten Daten. Mit den simulierten Daten können Sie die Drift und die Volatilität ändern. Es gibt Richtung und es ist Volatilität. Schritt eins quantifiziert sie. Schritt 2 bestimmt dann, ob eine Beziehung zwischen ihnen besteht. Korrelation ist ein guter Ausgangspunkt, aber sie misst nur die lineare Abhängigkeit. Don8217t vergessen, dass Korrelation isn8217t Verursachung. Auch, wenn die Beziehung ist nicht-linear, Korrelation won8217t erfassen. Handel ist Statistik und Zeitreihenanalyse. I8217m erstaunt, wie viele 8220trading books8221 nicht zu diesen relevanten Themen zu decken. Ich denke, Schräge ist die Quelle der Fett Schwänze, während Kurtosis ist die Peakiness rund um den Modus. Wenn wir davon ausgehen, dass der Modus nicht eine sehr hohe Rendite (ve oder negativ) ist, dann höhere Kurtosis bedeutet eine größere Anzahl von Renditen, die nicht Trends sind und so höhere Kurtosis Shold intuitiv drücken Sie die Renditen eines Trend folgendes System. Allerdings denke ich, eine höhere Kurtosis ist, was Sie für ein Reversion-System benötigen, um eine bessere Leistung Au. Tra. Sy Blog, Systematic Trading Forschung und Entwicklung, mit einem Geschmack von Trend folgend zeigen. Disclaimer: Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Indikator für zukünftige Ergebnisse. Futures-Handel ist komplex und stellt das Risiko von erheblichen Verlusten als solche, kann es nicht für alle Anleger geeignet sein. Der Inhalt dieser Seite wird nur als allgemeine Information zur Verfügung gestellt und sollte nicht als Anlageberatung betrachtet werden. Alle Inhalte der Website sind nicht als Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren oder Finanzinstrumenten oder zur Teilnahme an einer bestimmten Handels - oder Anlagestrategie auszulegen. Die Ideen auf dieser Website sind nur die Meinungen des Autors. Der Autor kann eine Position in einem Finanzinstrument oder einer Strategie, auf die oben verwiesen wird, haben oder auch nicht. Jede Aktion, die Sie als Ergebnis von Informationen oder Analysen auf dieser Website nehmen, ist letztlich Ihre alleinige Verantwortung. HYPOTHETISCHE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN VIELE INHERENTE EINSCHRÄNKUNGEN, EINIGE VON DIESEN WERDEN BESCHRIEBEN. KEINE VERTRETUNG WIRD gemacht, dass jede Rechnung wird oder wahrscheinlich Gewinne oder Verluste ähnlich wie in FACT GEZEIGT zu erreichen, sind es oft starke Unterschiede zwischen HYPOTHETISCHEN ERGEBNISSE UND DIE TATSÄCHLICHE ERGEBNISSE DER FOLGE VON EINER BESTIMMTEN TRADING Programms vor. EINE DER EINSCHRÄNKUNGEN DER HYPOTHETISCHEN LEISTUNGSERGEBNISSE IST DAFÜR, DASS SIE ALLGEMEIN MIT DEM VORTEIL VON HINDSIGHT VORBEREITET WERDEN. FERNER NICHT HYPOTHETISCHEN TRADING FINANCIAL Risiken, UND KEIN HYPOTHETISCHEN Leumund KANN ACCOUNT VOLLSTÄNDIG FÜR DIE AUSWIRKUNGEN DER FINANZRISIKO der tatsächlichen Handels. Zum Beispiel, DIE FÄHIGKEIT VERLUSTE AUSHÄLT ODER EINEN BESTIMMTEN TRADING PROGRAMM TROTZ TRADING VERLUSTE zu halten sind materielle Punkte, die sich auch negativ auf IST-Trading-Ergebnisse beeinflussen können. ES GIBT ZAHLREICHE ANDERE FAKTOREN, DIE MÄRKTE IM ALLGEMEINEN ZUSAMMENHANG ODER DIE UMSETZUNG DER BESTIMMTEN TRADING-PROGRAMM FÜR DIE IN DER VORBEREITUNG DER HYPOTHETISCHEN ERGEBNISSE UND ALLE, der die Handels beeinflussen können ERGEBNISSE nicht vollständig berücksichtigt werden. DIESE PERFORMANCE TABELLEN UND ERGEBNISSE SIND HYPOTHETISCH IN DER NATUR UND NICHT VERTRETEN HANDEL IN RECHTSAKTEN. Kopie 2009-2012 Au. Tra. Sy Blog 8211 Automatisierter Handel System mdash Sitemap mdash Powered by Wordpress