Quantitative-trading-strategies-pdf-download

Quantitative-trading-strategies-pdf-download

Wcci-forex
Options-trading-seminar-singapura
Hp-samsung-untuk-trading-forex


Stock-options-permanent-difference Option-trading-per-kontrak Jika-a-perusahaan-akan-membeli-habis-apa-yang terjadi-untuk-opsi saham Ky-thuat-giao-dich-forex Options-publishing-comprehension-strategies-kit Maite-jimenez-forex

Strategi Perdagangan Kuantitatif Penulis. Tanggal: 26 Jan 2011, Dilihat: Strategi Perdagangan Kuantitatif: Memanfaatkan Kekuatan Teknik Kuantitatif untuk Membuat Program Perdagangan yang Memenangkan 256 halaman 1 edisi (16 Juli 2003) 0071412395 Tipe file: PDF 2 mb Memanfaatkan Kekuatan Teknik Kuantitatif untuk Membuat Program Perdagangan UnggulanLars Strategi Kuantitatif Kestner Trading membawa pembaca melewati tahap pengembangan dan evaluasi strategi perdagangan teknik yang paling populer dan terbukti dengan pasar. Mengukur setiap keputusan subyektif dalam proses perdagangan, buku analitik ini mengevaluasi karya quants yang terkenal dari John Henry ke Monroe Trout dan memperkenalkan 12 strategi perdagangan baru. Ini membuat banyak kesalahpahaman populer, dan pasti membuat gelombang dan mengubah pemikiran di dunia analisis teknis dan perdagangan. Penafian Hak Cipta: Situs ini tidak menyimpan file apapun di servernya. Kami hanya mengindeks dan link ke konten yang disediakan oleh situs lain. Silahkan hubungi penyedia konten untuk menghapus konten hak cipta jika ada dan mengirimi kami email, hilangkan juga tautan atau konten yang relevan. Panduan Lanjutan untuk Perdagangan Kuantitatif Pada artikel ini saya akan memperkenalkan beberapa konsep dasar yang menyertai end-to-end Sistem perdagangan kuantitatif. Pos ini diharapkan bisa melayani dua khalayak. Yang pertama adalah individu yang berusaha mendapatkan pekerjaan di sebuah dana sebagai pedagang kuantitatif. Yang kedua akan menjadi individu yang ingin mencoba dan mengatur bisnis perdagangan algoritmik ritel mereka sendiri. Perdagangan kuantitatif adalah bidang keuangan kuantum yang sangat canggih. Perlu waktu lama untuk mendapatkan pengetahuan yang diperlukan untuk menyampaikan wawancara atau membuat strategi trading Anda sendiri. Tidak hanya itu tapi juga membutuhkan keahlian pemrograman yang ekstensif, setidaknya dalam bahasa seperti MATLAB, R atau Python. Namun seiring dengan meningkatnya frekuensi perdagangan, aspek teknologi menjadi jauh lebih relevan. Dengan demikian menjadi akrab dengan CC akan sangat penting. Sistem perdagangan kuantitatif terdiri dari empat komponen utama: Identifikasi Strategi - Menemukan strategi, memanfaatkan tepi dan menentukan frekuensi perdagangan Strategi Backtesting - Mendapatkan data, menganalisis kinerja strategi dan menghapus bias Sistem Eksekusi - Menghubungkan ke broker, mengotomatisasi perdagangan dan meminimalkan Biaya transaksi Manajemen Risiko - Alokasi modal yang optimal, ukuran taruhan Kriteria kutu dan psikologi trading Mulailah dengan melihat bagaimana mengidentifikasi strategi trading. Identifikasi Strategi Semua proses perdagangan kuantitatif dimulai dengan periode penelitian awal. Proses penelitian ini mencakup pencarian strategi, melihat apakah strategi tersebut sesuai dengan portofolio strategi lain yang mungkin Anda jalani, mendapatkan data yang diperlukan untuk menguji strategi dan mencoba mengoptimalkan strategi untuk keuntungan yang lebih tinggi dan atau risiko yang lebih rendah. Anda perlu mempertimbangkan kebutuhan modal Anda sendiri jika menjalankan strategi sebagai pedagang eceran dan bagaimana biaya transaksi akan mempengaruhi strategi. Berlawanan dengan kepercayaan populer, sebenarnya cukup mudah untuk menemukan strategi yang menguntungkan melalui berbagai sumber publik. Akademisi secara teratur mempublikasikan hasil perdagangan teoritis (walaupun sebagian besar kotor dari biaya transaksi). Blog keuangan kuantitatif akan membahas strategi secara rinci. Jurnal perdagangan akan menjelaskan beberapa strategi yang digunakan oleh dana. Anda mungkin mempertanyakan mengapa individu dan perusahaan sangat ingin mendiskusikan strategi yang menguntungkan mereka, terutama ketika mereka tahu bahwa orang lain berkerumun dalam perdagangan dapat menghentikan strategi tersebut untuk bekerja dalam jangka panjang. Alasannya terletak pada kenyataan bahwa mereka tidak akan sering membahas parameter dan metode penyetelan yang tepat yang telah mereka lakukan. Optimisation ini adalah kunci untuk mengubah strategi yang relatif biasa-biasa saja menjadi sangat menguntungkan. Sebenarnya, salah satu cara terbaik untuk menciptakan strategi unik Anda adalah menemukan metode yang serupa dan kemudian menerapkan prosedur pengoptimalan Anda sendiri. Berikut adalah daftar kecil tempat untuk mulai mencari ide strategi: Banyak strategi yang akan Anda lihat akan masuk dalam kategori pembalikan rata-rata dan tren-berikut ini. Strategi pembalikan rata-rata adalah strategi yang mencoba memanfaatkan fakta bahwa mean jangka panjang pada rangkaian harga (seperti spread antara dua aset berkorelasi) ada dan penyimpangan jangka pendek dari mean ini pada akhirnya akan kembali. Strategi momentum mencoba mengeksploitasi kedua psikologi investor dan struktur dana besar dengan cara menunggangi tren pasar, yang dapat mengumpulkan momentum dalam satu arah, dan mengikuti tren sampai berbalik arah. Aspek lain yang sangat penting dalam perdagangan kuantitatif adalah frekuensi strategi trading. Perdagangan frekuensi rendah (LFT) umumnya mengacu pada strategi yang memegang aset lebih lama dari hari perdagangan. Sejalan dengan itu, high frequency trading (HFT) umumnya mengacu pada strategi yang memegang aset intraday. Perdagangan frekuensi ultra tinggi (UHFT) mengacu pada strategi yang menyimpan aset berdasarkan urutan detik dan milidetik. Sebagai praktisi ritel HFT dan UHFT tentu saja mungkin, namun hanya dengan pengetahuan terperinci tentang tumpukan teknologi perdagangan dan dinamika buku pesanan. Kami tidak akan membahas aspek-aspek ini untuk sebagian besar dalam artikel pendahuluan ini. Begitu strategi, atau serangkaian strategi, telah diidentifikasi, sekarang perlu diuji untuk mendapatkan keuntungan berdasarkan data historis. Itulah domain backtesting. Strategi Backtesting Tujuan backtesting adalah untuk memberikan bukti bahwa strategi yang diidentifikasi melalui proses di atas menguntungkan bila diterapkan pada data historis dan data di luar sampel. Ini menentukan harapan bagaimana strategi akan tampil di dunia nyata. Namun, backtesting BUKAN jaminan kesuksesan, karena berbagai alasan. Ini mungkin adalah bidang perdagangan kuantitatif yang paling halus karena mengandung banyak bias, yang harus dipertimbangkan dan dihilangkan dengan hati-hati sebanyak mungkin. Kita akan membahas jenis bias yang umum termasuk bias melihat ke depan. Bias bias bertahan dan bias optimasi (juga dikenal sebagai data-snooping bias). Bidang penting lainnya dalam backtesting mencakup ketersediaan dan kebersihan data historis, mempertimbangkan biaya transaksi yang realistis dan menentukan platform backtesting yang kuat. Nah diskusikan biaya transaksi lebih jauh di bagian Sistem Eksekusi di bawah ini. Begitu strategi telah diidentifikasi, perlu memperoleh data historis untuk melakukan pengujian dan, mungkin, penyempurnaan. Ada sejumlah besar vendor data di semua kelas aset. Biaya mereka umumnya berskala dengan kualitas, kedalaman dan ketepatan waktu data. Titik awal tradisional untuk memulai pedagang quant (setidaknya di tingkat ritel) adalah dengan menggunakan kumpulan data gratis dari Yahoo Finance. Saya tidak banyak memikirkan penyedia layanan di sini, tapi saya ingin berkonsentrasi pada masalah umum saat menangani kumpulan data historis. Masalah utama dengan data historis termasuk keakuratan pemeliharaan bersih, bias bertahan dan penyesuaian untuk tindakan korporasi seperti dividen dan pemecahan saham: Akurasi berkaitan dengan keseluruhan kualitas data - apakah itu mengandung kesalahan. Kesalahan terkadang mudah dikenali, seperti filter spike. Yang akan memilih lonjakan salah dalam data deret waktu dan benar untuk mereka. Di lain waktu mereka bisa sangat sulit dikenali. Hal ini sering diperlukan untuk memiliki dua atau lebih penyedia dan kemudian memeriksa semua data mereka terhadap satu sama lain. Bias bertahan sering merupakan ciri dataset bebas atau murah. Dataset dengan bias survivorship berarti tidak mengandung aset yang tidak lagi diperdagangkan. Dalam kasus ekuitas ini berarti saham delistedbankrupt. Bias ini berarti bahwa strategi perdagangan saham yang diuji pada dataset semacam itu kemungkinan akan berkinerja lebih baik daripada di dunia nyata karena pemenang historis telah dipilih sebelumnya. Tindakan perusahaan meliputi kegiatan logistik yang dilakukan oleh perusahaan yang biasanya menyebabkan perubahan fungsi fungsi dalam harga mentah, yang seharusnya tidak dimasukkan dalam perhitungan imbal hasil harga. Penyesuaian dividen dan stock split merupakan penyebab umum. Proses yang dikenal sebagai penyesuaian kembali perlu dilakukan pada masing-masing tindakan ini. Kita harus sangat berhati-hati untuk tidak membingungkan pemecahan saham dengan penyesuaian kembali yang sebenarnya. Banyak trader telah tertangkap oleh tindakan korporasi Untuk melakukan prosedur backtest, perlu menggunakan platform perangkat lunak. Anda memiliki pilihan antara perangkat lunak backtest yang berdedikasi, seperti Tradestation, platform numerik seperti Excel atau MATLAB atau implementasi kustom penuh dalam bahasa pemrograman seperti Python atau C. Saya tidak banyak memikirkan Tradestasi (atau yang sejenis), Excel atau MATLAB, seperti yang saya yakini untuk menciptakan tumpukan teknologi internal (untuk alasan yang diuraikan di bawah). Salah satu manfaatnya adalah bahwa perangkat lunak dan sistem operasi backtest dapat terintegrasi secara ketat, bahkan dengan strategi statistik yang sangat canggih. Untuk strategi HFT khususnya sangat penting untuk menggunakan implementasi custom. Ketika backtesting sistem seseorang harus dapat mengukur seberapa baik kinerjanya. Metrik standar industri untuk strategi kuantitatif adalah penarikan maksimum dan Sharpe Ratio. Penarikan maksimum mencirikan penurunan peak-to-through terbesar dalam kurva ekuitas akun selama periode waktu tertentu (biasanya tahunan). Ini paling sering dikutip sebagai persentase. Strategi LFT cenderung memiliki penarikan yang lebih besar daripada strategi HFT, karena sejumlah faktor statistik. Backtest historis akan menunjukkan penarikan maksimum terakhir, yang merupakan panduan bagus untuk kinerja penarikan masa depan strategi. Pengukuran kedua adalah Sharpe Ratio, yang secara heuristik didefinisikan sebagai rata-rata kelebihan return dibagi dengan standar deviasi dari excess returns tersebut. Di sini, keuntungan berlebih mengacu pada kembalinya strategi di atas tolok ukur yang telah ditentukan sebelumnya. Seperti SP500 atau Treasury Bill 3 bulan. Perhatikan bahwa pengembalian tahunan bukanlah ukuran yang biasanya digunakan, karena tidak memperhitungkan volatilitas strategi (tidak seperti rasio Sharpe). Begitu strategi telah dilelang dan dianggap bebas dari bias (sebanyak mungkin), dengan Sharpe yang bagus dan penarikan yang diminimalkan, sekarang saatnya untuk membangun sistem eksekusi. Sistem Eksekusi Suatu sistem eksekusi adalah cara dimana daftar perdagangan yang dihasilkan oleh strategi dikirim dan dilaksanakan oleh broker. Terlepas dari kenyataan bahwa generasi perdagangan bisa bersifat semi-atau bahkan sepenuhnya otomatis, mekanisme eksekusi bisa manual, semi-manual (hanya satu klik) atau otomatis sepenuhnya. Untuk strategi LFT, teknik manual dan semi manual sering terjadi. Untuk strategi HFT, perlu dibuat mekanisme eksekusi otomatis sepenuhnya, yang seringkali digabungkan dengan generator perdagangan (karena saling ketergantungan strategi dan teknologi). Pertimbangan utama saat membuat sistem eksekusi adalah antarmuka ke broker. Minimisasi biaya transaksi (termasuk komisi, selip dan spread) dan perbedaan kinerja live system dari backtested performance. Ada banyak cara untuk melakukan interface ke broker. Mereka mulai menelepon broker Anda di telepon sampai ke Pemrograman Pemrograman Aplikasi (API) berkinerja tinggi. Idealnya Anda ingin mengotomatisasi pelaksanaan perdagangan Anda sebanyak mungkin. Ini membebaskan Anda untuk berkonsentrasi pada penelitian lebih lanjut, dan juga memungkinkan Anda menjalankan beberapa strategi atau bahkan strategi dengan frekuensi yang lebih tinggi (sebenarnya, HFT pada dasarnya tidak mungkin dilakukan tanpa eksekusi otomatis). Perangkat lunak backtesting umum yang diuraikan di atas, seperti MATLAB, Excel dan Tradestation bagus untuk frekuensi rendah, strategi yang lebih sederhana. Namun perlu dibangun sebuah sistem eksekusi in-house yang ditulis dalam bahasa kinerja tinggi seperti C untuk melakukan HFT nyata. Sebagai anekdot, dalam dana yang saya gunakan untuk bekerja, kami memiliki loop perdagangan 10 menit dimana kami akan mendownload data pasar baru setiap 10 menit dan kemudian melakukan perdagangan berdasarkan informasi tersebut dalam jangka waktu yang sama. Ini menggunakan skrip Python yang dioptimalkan. Untuk apa pun yang mendekati data frekuensi kedua atau kedua, saya yakin CC akan lebih ideal. Dalam dana yang lebih besar itu sering bukan domain dari quant trader untuk mengoptimalkan eksekusi. Namun di toko-toko kecil atau perusahaan HFT, para pedagang ADALAH pelaksana dan begitu banyak skillset yang lebih luas seringkali diminati. Ingatlah bahwa jika Anda ingin dipekerjakan oleh sebuah dana. Keterampilan pemrograman Anda akan sama pentingnya, jika tidak lebih dari itu, daripada kemampuan statistik dan ekonometri Anda. Isu utama lainnya yang berada di bawah panji eksekusi adalah minimisasi biaya transaksi. Biasanya ada tiga komponen untuk biaya transaksi: Komisi (atau pajak), yang merupakan biaya yang dibebankan oleh selisih broker, bursa dan SEC (atau badan pemerintah yang serupa), yang merupakan perbedaan antara apa yang Anda inginkan agar Dipenuhi versus apa yang sebenarnya terisi spread, yang merupakan perbedaan antara harga bidask dari keamanan yang diperdagangkan. Perhatikan bahwa spread TIDAK konstan dan tergantung pada likuiditas saat ini (yaitu ketersediaan pesanan buysell) di pasar. Biaya transaksi dapat membuat perbedaan antara strategi yang sangat menguntungkan dengan rasio Sharpe yang baik dan strategi yang sangat tidak menguntungkan dengan rasio Sharpe yang mengerikan. Ini bisa menjadi tantangan untuk memprediksi biaya transaksi dari backtest dengan benar. Bergantung pada frekuensi strategi, Anda memerlukan akses ke data pertukaran historis, yang akan mencakup data tick untuk harga bidask. Seluruh tim quants didedikasikan untuk optimalisasi eksekusi dalam dana yang lebih besar, untuk alasan ini. Pertimbangkan skenario di mana dana perlu melepaskan sejumlah besar perdagangan (yang alasannya banyak dan beragam). Dengan membuang begitu banyak saham ke pasar, mereka akan dengan cepat menekan harga dan mungkin tidak mendapatkan eksekusi yang optimal. Oleh karena itu algoritma yang meneteskan pesanan pakan ke pasar ada, walaupun kemudian dana tersebut menjalankan risiko selip. Selanjutnya, strategi lain memangsa kebutuhan ini dan bisa memanfaatkan inefisiensi. Ini adalah domain arbitrase struktur dana. Isu utama terakhir untuk sistem eksekusi menyangkut perbedaan kinerja strategi dari kinerja backtested. Hal ini bisa terjadi karena sejumlah alasan. Weve sudah membahas bias pratinjau dan bias optimasi secara mendalam, saat mempertimbangkan backtests. Namun, beberapa strategi tidak mempermudah pengujian bias ini sebelum penerapan. Hal ini terjadi pada HFT yang paling dominan. Mungkin ada bug dalam sistem eksekusi dan juga strategi trading itu sendiri yang tidak muncul di backtest tapi DO muncul dalam live trading. Pasar mungkin telah mengalami perubahan rezim setelah penerapan strategi Anda. Lingkungan peraturan baru, mengubah sentimen investor dan fenomena makroekonomi semuanya dapat menyebabkan perbedaan dalam bagaimana pasar berperilaku dan dengan demikian profitabilitas strategi Anda. Manajemen Resiko Bagian terakhir dari teka-teki perdagangan kuantitatif adalah proses manajemen risiko. Risiko mencakup semua bias sebelumnya yang telah kita diskusikan. Ini termasuk risiko teknologi, seperti server yang berada di bursa tiba-tiba mengembangkan kerusakan hard disk. Ini termasuk risiko broker, seperti broker menjadi bangkrut (tidak serakah kedengarannya, mengingat ketakutan baru-baru ini dengan MF Global). Singkatnya, ini mencakup hampir semua hal yang mungkin mengganggu pelaksanaan perdagangan, yang banyak sumbernya ada. Seluruh buku dikhususkan untuk manajemen risiko untuk strategi kuantitatif jadi saya tidak berusaha untuk menjelaskan semua kemungkinan sumber risiko di sini. Manajemen risiko juga mencakup apa yang dikenal dengan optimalisasi alokasi modal. Yang merupakan cabang teori portofolio. Ini adalah cara dimana modal dialokasikan ke serangkaian strategi yang berbeda dan perdagangan dalam strategi tersebut. Ini adalah area yang kompleks dan bergantung pada beberapa matematika non-sepele. Standar industri dimana alokasi modal dan leverage strategi yang efektif terkait disebut kriteria Kelly. Karena ini adalah artikel pengantar, saya tidak memikirkan perhitungannya. Kriteria Kelly membuat beberapa asumsi tentang sifat statistik pengembalian, yang tidak sering terjadi di pasar keuangan, sehingga para pedagang sering bersikap konservatif dalam hal pelaksanaannya. Komponen kunci lain dari manajemen risiko adalah menangani profil psikologis sendiri. Ada banyak bias kognitif yang bisa merayap masuk ke trading. Meskipun hal ini memang kurang bermasalah dengan perdagangan algoritmik jika strategi dibiarkan sendiri. Bias umum adalah adanya keengganan rugi dimana posisi kehilangan tidak akan ditutup karena rasa sakit karena harus merealisasikan kerugian. Demikian pula, keuntungan bisa diambil terlalu dini karena rasa takut kehilangan keuntungan yang sudah didapat bisa terlalu besar. Bias umum lainnya dikenal sebagai bias resesi. Ini memanifestasikan dirinya saat para pedagang terlalu menekankan pada kejadian baru-baru ini dan tidak dalam jangka panjang. Lalu tentu saja ada sepasang bias emosional klasik - ketakutan dan keserakahan. Hal ini seringkali dapat menyebabkan under-atau over-leveraging, yang dapat menyebabkan ledakan (yaitu ekuitas akun yang mengarah ke nol atau lebih buruk) atau mengurangi keuntungan. Seperti dapat dilihat, perdagangan kuantitatif adalah bidang keuangan kuantitatif yang sangat kompleks, meski sangat menarik. Saya telah benar-benar menggaruk permukaan topik dalam artikel ini dan sudah mulai agak lama. Buku dan makalah utuh telah ditulis mengenai masalah yang hanya saya berikan satu atau dua kalimat di atas. Oleh karena itu, sebelum melamar pekerjaan perdagangan dana kuantitatif, perlu dilakukan sejumlah studi dasar. Paling tidak Anda memerlukan latar belakang statistik dan ekonometri yang luas, dengan banyak pengalaman dalam implementasi, melalui bahasa pemrograman seperti MATLAB, Python atau R. Untuk strategi yang lebih canggih pada akhir frekuensi yang lebih tinggi, keahlian Anda kemungkinan besar. Untuk memasukkan modifikasi kernel Linux, CC, pemrograman perakitan dan optimasi latency jaringan. Jika Anda tertarik untuk mencoba strategi trading algoritmik Anda sendiri, saran pertama saya adalah belajar dengan baik. Preferensi saya adalah membangun sebanyak mungkin data grabber, strategi backtester dan sistem eksekusi sendiri. Jika modal Anda sendiri ada di telepon, maukah Anda tidur lebih nyenyak di malam hari karena mengetahui bahwa Anda telah sepenuhnya menguji sistem Anda dan menyadari perangkapnya dan masalah tertentu Outsourcing ini ke vendor, sementara berpotensi menghemat waktu dalam jangka pendek, bisa sangat Mahal dalam jangka panjang. Hanya Memulai dengan Quantitative TradingIt Doesnt Seem Possible. Tapi Itu Dengan Strategi Perdagangan Algoritma Kita Sepertinya tidak mungkin. Salah satu sistem perdagangan algoritmik dengan begitu banyak identifikasi tren, analisis siklus, aliran volume sisi buquell, strategi perdagangan ganda, entry dinamis, harga target dan stop, dan teknologi sinyal ultra cepat. Tapi memang begitu. Sebenarnya, platform sistem perdagangan algoritma AlgoTrades adalah satu-satunya dari jenisnya. Tidak ada lagi pencarian untuk saham panas, sektor, komoditas, indeks, atau opini pasar membaca. Algotrades melakukan semua pencarian, timing dan trading untuk Anda dengan menggunakan sistem perdagangan algoritmik. Strategi yang terbukti AlgoTrades dapat diikuti secara manual dengan menerima email dan alert teks SMS, atau bisa jadi 100 perdagangan bebas tangan, terserah Anda Anda dapat mengaktifkan perdagangan otomatis onoff kapan saja sehingga Anda selalu mengendalikan takdir Anda. Sistem Perdagangan Otomatis untuk Investor yang Cerdas Copyright 2017 - ALGOTRADES - Sistem Perdagangan Algoritma Otomatis ATURAN CFTC 4.41 - HASIL KINERJA HIPOTHETIK ATAU SIMULASI 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. Informasi di situs ini telah disiapkan tanpa memperhatikan tujuan investasi, situasi keuangan dan kebutuhan investor tertentu dan selanjutnya menyarankan pelanggan untuk tidak melakukan tindakan apapun tanpa mendapatkan saran khusus dari penasihat keuangan mereka untuk tidak mengandalkan informasi dari situs web sebagai dasar utama. Untuk keputusan investasi mereka dan untuk mempertimbangkan profil risiko mereka sendiri, toleransi risiko, dan stop loss mereka sendiri. - didukung oleh Enfold WordPress Theme
Sinyal-bar-v9-forex
Bagaimana-untuk-perdagangan-pilihan