Quantocracy es uno de los principales sitios de agregador de enlaces cuant. Lo leí todos los días y le recomiendo encarecidamente que se echa un vistazo si quieres estar al tanto de las noticias en la blogosfera cuant: Bienvenido al sitio de libre comercio algorítmico donde aprenderá cómo desarrollar estrategias de negociación algorítmica rentables y ganar una carrera en comercio cuantitativo. Los últimos artículos de Michael Salas-Moore el 28 de septiembre 2016 es un breve post para que los lectores QuantStart saben que la enfermedad esté hablando en algunos eventos en Nueva York y Singapur en el próximo par de meses: Leer más. Por Michael Salas-Moore el 27 de septiembre de 2016 en el artículo anterior en la serie Modelos Ocultos de Markov fueron introducidos. Se discuten en el contexto de la clase más amplia de modelos de Markov. Estaban motivados por la necesidad de los comerciantes cuantitativos tengan la capacidad de detectar los regímenes de mercado con el fin de ajustar cómo se administran sus estrategias cuantitativas. Lee mas. Por Michael Salas-Moore el 21 de septiembre el año 2016 Anteriormente en QuantStart hemos considerado los fundamentos matemáticos de modelos de espacio de estado y filtros de Kalman. así como la aplicación de la biblioteca pykalman a un par de ETF para ajustar dinámicamente una relación de cobertura de base para una estrategia de reversión a la media de comercio. Lee mas. Por Michael Moore Salas-el 6 de septiembre el año 2016 El mundo de las finanzas cuantitativas sigue evolucionando a un ritmo rápido. Incluso en los últimos cuatro años de la existencia de este sitio el mercado de trabajo quant ha cambiado significativamente. En este artículo describimos estos cambios. El asesoramiento sobre lo que es probable que sea de la demanda en los próximos años será aplicable tanto a los que siguen en la educación, así como aquellos pensando en el futuro a un cambio de carrera. Lee mas. Por Michael Salas-Moore el 5 de septiembre, el año 2016 Un desafío constante para los comerciantes cuantitativos es la modificación de la conducta frecuente de los mercados financieros, a menudo bruscamente, debido a cambios en los horarios de la política del gobierno, el entorno reglamentario y otros efectos macroeconómicos. Tales períodos son conocidos coloquialmente como regímenes de mercado y la detección de tales cambios es una corriente, aunque de difícil proceso realizado por los participantes del mercado cuantitativa. Leer more. Basics de algorítmica: Conceptos y ejemplos Carga del reproductor. Un algoritmo es un conjunto específico de instrucciones bien definidas destinadas a llevar a cabo una tarea o proceso. comercio algorítmico (comercio automatizado, de recuadro negro de comercio, o simplemente algo de comercio) es el proceso de utilización de ordenadores programados para seguir un conjunto definido de instrucciones para la colocación de un comercio con el fin de generar beneficios a una velocidad y frecuencia que es imposible que una operador humano. Los conjuntos definidos de reglas se basan en el tiempo, precio, cantidad o cualquier modelo matemático. Aparte de las oportunidades de beneficio para el comerciante, algo de comercio hace que los mercados más líquidos y hace que el comercio más sistemático descartando los impactos humanos emocionales en las actividades comerciales. Supongamos que un comerciante sigue estos criterios comerciales sencillos: Compre 50 partes de una acción cuando su promedio móvil de 50 días pasa por encima de los 200 días en movimiento de venta de valores promedio de las acciones cuando su promedio móvil de 50 días está por debajo del promedio móvil de 200 días el uso de este conjunto de dos instrucciones simples, es fácil escribir un programa de ordenador que controlará automáticamente el precio de las acciones (y los indicadores de media móvil) y coloque la compra y venta de órdenes cuando se cumplan las condiciones definidas. El comerciante ya no tiene que mantener una vigilancia de precios en tiempo real y gráficos, o poner en las órdenes manualmente. El sistema de comercio algorítmico hace automáticamente por él, por la correcta identificación de la oportunidad comercial. (Para más información sobre medias móviles, ver: medias móviles simples hacen Tendencias destacan.) Algo-comercio ofrece los siguientes beneficios: Las operaciones ejecutadas a los mejores precios posibles inmediata y exacta para el comercio de colocación (por lo tanto altas posibilidades de ejecución en los niveles deseados) Operaciones el tiempo correctamente y de inmediato, para evitar cambios significativos en los precios Reducción de los costes de transacción (véase el ejemplo déficit de ejecución inferior) verificaciones automáticas simultáneas en múltiples condiciones de mercado reducido riesgo de errores manuales en la colocación de los oficios bACKTEST el algoritmo, basado en datos de tiempo histórico y real disponible menos posibilidad de errores por parte de comerciantes humanos en base a los factores emocionales y psicológicos La mayor parte de nuestros días algo-comercio es alta negociar frecuencia (HFT), que intenta sacar provecho de la colocación de un gran número de pedidos a velocidades muy rápidas a través de múltiples mercados y la toma múltiple parámetros, en base a las instrucciones preprogramadas. (Para más información sobre la negociación de alta frecuencia, consulte: estrategias y secretos de alta Operativa Frecuencia () Las empresas de HFT) Algo de comercio se utiliza en muchas formas de actividades comerciales y de inversión, incluyendo: Mediados de los inversores a largo plazo o comprar empresas laterales (fondos de pensiones , fondos de inversión, compañías de seguros) que compran en las existencias en grandes cantidades, pero no quieren influir con discretas, inversiones de gran volumen precios de las acciones. operadores a corto plazo y venden los participantes secundarios (creadores de mercado. especuladores. y árbitros) se benefician de la ejecución de operaciones automatizadas, además, ayudas algo de comercio en la creación de liquidez suficiente para vendedores en el mercado. comerciantes sistemáticas (tendencia seguidores. pares de comerciantes. fondos de cobertura. etc.) resulta mucho más eficiente para programar sus normas comerciales y dejar que el comercio programa automáticamente. comercio algorítmico proporciona un enfoque más sistemático para la negociación activa que los métodos basados en un comerciantes intuición o instinto humano. Estrategias de negociación algorítmica Cualquier estrategia de negociación algorítmica requiere una oportunidad identificada que es rentable en términos de mejora de ingresos o reducción de costes. Los siguientes son estrategias comerciales comunes utilizados en algo-comercio: Las estrategias de negociación algorítmica más comunes siguen las tendencias de las medias móviles. sesiones individuales de canal. los movimientos del nivel de precios y los indicadores técnicos relacionados. Estas son las estrategias más simples y más fáciles de implementar a través de la negociación algorítmica, porque estas estrategias no implican hacer predicciones o pronósticos de precios. Las operaciones se inician en base a la ocurrencia de las tendencias deseables. los cuales son fácil y sencillo de implementar a través de algoritmos sin entrar en la complejidad del análisis predictivo. El ejemplo mencionado anteriormente de promedio móvil de 50 y 200 días es una tendencia popular siguiente estrategia. (Para más información sobre las estrategias de comercio de tendencia, véase: Estrategias sencillas para capitalizar las tendencias.) La compra de una acción de doble cotización a un precio inferior en un mercado y al mismo tiempo vender a un precio más alto en otro mercado ofrece el diferencial de precios como ganancia libre de riesgo o el arbitraje. La misma operación puede ser replicado para las poblaciones frente a instrumentos de futuros, como lo hacen las diferencias de precios existe de vez en cuando. La implementación de un algoritmo para identificar esas diferencias de precios y la colocación de las órdenes permite oportunidades rentables de manera eficiente. Los fondos de índice han definido períodos de reequilibrio para llevar sus explotaciones a la par con sus respectivos índices de referencia. Esto crea oportunidades rentables para los operadores algorítmicos, que sacan provecho de los oficios que se espera que ofrecen 20-80 puntos básicos ganancias dependiendo de la cantidad de acciones en el fondo de índice, justo antes de reequilibrio fondo de índice. Tales operaciones se inician a través de los sistemas de negociación algorítmica para la ejecución oportuna y mejores precios. Una gran cantidad de modelos matemáticos probados, como la estrategia de negociación de delta-neutral, que permiten la negociación en combinación de opciones y su valor subyacente. donde las operaciones se colocan para compensar los deltas positivos y negativos de manera que el delta cartera se mantiene a cero. La media de la estrategia de reversión se basa en la idea de que los precios altos y bajos de un activo son un fenómeno temporal que vuelven a su valor medio periódicamente. Identificar y definir un rango de precios y la aplicación de algoritmo basado en que permite que las operaciones que se colocan automáticamente cuando el precio de las interrupciones de activos dentro y fuera de su rango definido. Volumen estrategia de precio medio ponderado rompe un pedido grande y libera determina de forma dinámica trozos más pequeños de la orden en el mercado mediante perfiles de volumen históricos específicos de acciones. El objetivo es ejecutar la orden cerca de la cotización media ponderada (VWAP), beneficiando así el precio medio. Tiempo estrategia de precio medio ponderado rompe una porción grande y libera determinan dinámicamente trozos más pequeños de la orden en el mercado utilizando intervalos de tiempo uniformemente divididos entre una hora de inicio y fin. El objetivo es ejecutar la orden cerca del precio medio entre los tiempos de inicio y fin, lo que minimiza el impacto del mercado. Hasta que el orden comercial está completamente lleno, este algoritmo continúa enviando órdenes parciales, de acuerdo con la relación de participación definida y de acuerdo con el volumen comercializado en los mercados. La estrategia de los pasos relacionados envía órdenes a un porcentaje definido por el usuario de los volúmenes de mercado y aumenta o disminuye esta tasa de participación cuando el precio de las acciones alcanza niveles definidos por el usuario. La estrategia de déficit de aplicación tiene por objeto reducir al mínimo el coste de ejecución de una orden por la negociación fuera del mercado en tiempo real, con el consiguiente ahorro en el coste de la orden y que se benefician de los costos de oportunidad de la ejecución retardada. La estrategia aumentará la tasa de actividad específica cuando el precio de la acción se mueve favorablemente y disminuirla cuando los precios de las acciones se mueve de manera adversa. Hay algunas clases especiales de algoritmos que tratan de identificar acontecimientos en el otro lado. Estos algoritmos aspirados, utilizados, por ejemplo, por un creador de mercado lado de la venta tienen la inteligencia incorporada para identificar la existencia de cualquier algoritmo en el lado de la compra de un pedido grande. Dicha detección a través de algoritmos le ayudará a identificar el creador de mercado de grandes oportunidades de orden y le permitirá beneficiarse llenando las órdenes a un precio mayor. Esto a veces se identifica como la alta tecnología de primera ejecución. (Para más información sobre la negociación de alta frecuencia y las prácticas fraudulentas, vea: Si usted compra acciones en línea, usted está involucrado en HFTS.) Requisitos Técnicos para algorítmica Implementación del algoritmo utilizando un programa de ordenador es la última parte, golpeado con backtesting. El desafío es transformar la estrategia identificada en un proceso informático integrado que tiene acceso a una cuenta de operaciones para hacer pedidos. Los siguientes son necesarios: conocimientos de programación por ordenador para programar la estrategia de negociación es necesario, contrató programadores o pre-hechos conectividad de red software de comercio y el acceso a las plataformas de negociación para la colocación de las órdenes de acceso a los datos de mercado de alimentos que serán objeto de seguimiento por el algoritmo de oportunidades para colocar órdenes de la capacidad y la infraestructura para backtest el sistema una vez construidas, antes de que entre en vigor en los mercados reales los datos históricos disponibles para backtesting, dependiendo de la complejidad de las normas aplicadas en el algoritmo a continuación, puede ver un ejemplo completo: Royal Dutch Shell (RDS) se indica en Ámsterdam Bolsa (AEX) y la Bolsa de Londres (LSE). Vamos a construir un algoritmo para identificar las oportunidades de arbitraje. Aquí hay algunas observaciones interesantes: oficios AEX en Euros, mientras que LSE comercia en libras esterlinas debido a la diferencia de tiempo de una hora, AEX abre una hora antes de la LSE, seguido de los dos intercambios comerciales de forma simultánea para próximas horas y luego a operar sólo en LSE durante la última hora que se cierra AEX ¿podemos explorar la posibilidad de arbitraje comercial en la Bolsa de Royal Dutch Shell que aparece en estos dos mercados en dos monedas diferentes un programa de ordenador que puede leer los precios actuales del mercado Precio toma de los dos LSE y AEX Una alimentación tasa de cambio de divisas para tasa de cambio GBP-EUR Solicitar la colocación de la capacidad, que puede dirigir la orden al correcto intercambio de back-testing capacidad de precio histórico alimenta el programa de ordenador debe realizar lo siguiente: Lea el indicador de precios de entrada de RDS estirpes de ambos intercambios Uso de los tipos de cambio disponibles . convertir el precio de una moneda a otra Si existe una discrepancia lo suficientemente grande precio (descontando los costes de intermediación) que conduce a una oportunidad rentable, a continuación, colocar la orden de compra en el intercambio de menor precio y vender orden de cambio más alto precio Si las órdenes se ejecutan como deseada, el beneficio de arbitraje seguirá simple y fácil, sin embargo, la práctica de la negociación algorítmica no es así de sencilla de mantener y ejecutar. Recuerde, si usted puede colocar un comercio generado algo-, por lo que puedo los demás participantes en el mercado. En consecuencia, los precios fluctúan en milímetros e incluso microsegundos. En el ejemplo anterior, ¿qué ocurre si su operación de compra es ejecutado, pero vender duerma el comercio como los precios de venta cambian en el momento en que su pedido llegue al mercado Usted va a terminar sentado con una posición abierta. hacer que su estrategia de arbitraje sin valor. Existen riesgos y retos adicionales: por ejemplo, los riesgos de fallo del sistema, errores de conectividad de red, desfases entre órdenes de negociación y ejecución, y, lo más importante de todo, algoritmos imperfectos. Cuanto más complejo es un algoritmo, es necesario el backtesting más estrictas antes de que se pone en acción. El análisis cuantitativo de un rendimiento de algoritmos juega un papel importante y debe ser examinada críticamente. Su emocionante ir para la automatización con la ayuda de ordenadores con una noción de ganar dinero sin esfuerzo. Pero hay que asegurarse de que el sistema es probado a fondo y se establecen límites requeridos. comerciantes analíticos deben considerar el aprendizaje de los sistemas de programación y de la construcción por su cuenta, para estar seguros acerca de cómo implementar las estrategias adecuadas de manera infalible. el uso prudente y pruebas exhaustivas de algo de comercio pueden crear opportunities. How rentable para identificar estrategias de negociación algorítmica Por Michael Salas-Moore el 19 de abril de 2013 en este artículo quiero presentarles a los métodos por los cuales yo mismo identificar las estrategias de negociación algorítmica rentables . Nuestro objetivo de hoy es entender en detalle cómo encontrar, evaluar y seleccionar dichos sistemas. Ill explicar cómo identificar estrategias se trata tanto de la preferencia personal, ya que se trata de rendimiento de la estrategia, la forma de determinar el tipo y la cantidad de datos históricos para las pruebas, la forma de evaluar desapasionadamente una estrategia de negociación y, finalmente, la forma de proceder hacia la fase de pruebas retrospectivas e implementación de estrategias . La identificación de sus propias preferencias personales para el comercio Con el fin de ser un empresario de éxito - ya sea de forma discrecional o algorítmica - es necesario hacerse algunas preguntas honestas. Trading le ofrece la posibilidad de perder dinero a un ritmo alarmante, por lo que es necesario conocerse a sí mismo tanto como es necesario para entender su estrategia elegida. Yo diría que la consideración más importante en el comercio es ser consciente de su propia personalidad. El comercio y el comercio algorítmico, en particular, requiere un grado significativo de la disciplina, la paciencia y el desapego emocional. Puesto que usted está dejando un algoritmo realizar su comercio para usted, es necesario resolver para no interferir con la estrategia cuando está siendo ejecutado. Esto puede ser extremadamente difícil, especialmente en periodos de disposición de fondos extendida. Sin embargo, muchas de las estrategias que han demostrado ser altamente rentable en un backtest pueden ser arruinados por la simple interferencia. Entender que si desea entrar en el mundo del comercio algorítmico se pondrá a prueba emocionalmente y que con el fin de tener éxito, es necesario trabajar a través de estas dificultades La siguiente consideración es uno de los tiempos. ¿Tiene un trabajo de tiempo completo trabaja usted a tiempo parcial Seguir trabajar desde casa o tener un largo viaje cada día Estas preguntas le ayudarán a determinar la frecuencia de la estrategia que se debe buscar. Para aquellos de ustedes en el empleo a tiempo completo, una estrategia de futuros intradía puede no ser apropiado (por lo menos hasta que está totalmente automatizado). Sus limitaciones de tiempo también dictarán la metodología de la estrategia. Si su estrategia se negocia con frecuencia y dependen de fuentes de noticias caros (como un terminal Bloomberg) que claramente tendrá que ser realistas en cuanto a su capacidad de ejecutar con éxito este, mientras que en la oficina Para aquellos de ustedes con una gran cantidad de tiempo, o las habilidades para automatizar su estrategia, es posible que desee ver en una estrategia más técnico transacciones de alta frecuencia (HFT). Mi creencia es que es necesario llevar a cabo la investigación continua en sus estrategias de operación para mantener una cartera consistentemente rentable. Pocas estrategias se mantienen por debajo del radar para siempre. De ahí que una parte significativa del tiempo asignado a negociación será en la realización de la investigación en curso. Pregúntese si usted está preparado para hacer esto, ya que puede ser la diferencia entre la rentabilidad fuerte o un lento descenso hacia las pérdidas. También es necesario tener en cuenta su capital comercial. La cantidad mínima ideales generalmente aceptado para una estrategia cuantitativa es de 50.000 dólares (unos 35.000 por nosotros en el Reino Unido). Si yo estaba empezando de nuevo, me gustaría empezar con una cantidad mayor, probablemente más cerca de 100.000 dólares (aproximadamente 70.000). Esto se debe a que los costos de transacción pueden ser extremadamente caros para mediados de a las estrategias de alta frecuencia y es necesario contar con capital suficiente para absorberlos en tiempos de disposición de fondos. Si está pensando en comenzar con menos de 10.000 dólares, entonces tendrá que restringirse a las estrategias de baja frecuencia, la negociación de uno o dos activos, como los costos de transacción se comen rápidamente en sus declaraciones. Interactive Brokers, que es uno de los corredores más acogedor para aquellos con conocimientos de programación, debido a su API, tiene un mínimo de la cuenta por menor de 10.000 dólares. habilidad de programación es un factor importante en la creación de una estrategia de negociación algorítmica automatizado. El estar bien informado en un lenguaje de programación como C, Java, C, Python o R le permitirá crear el sistema de almacenamiento de datos de extremo a extremo, el motor de backtest y ejecución usted mismo. Esto tiene una serie de ventajas, entre los que el la capacidad de ser completamente consciente de todos los aspectos de la infraestructura de negociación. También le permite explorar las estrategias de frecuencia más alta a medida que tendrá el control total de su tecnología de pila. Si bien esto significa que usted puede probar su propio software y eliminar los errores, sino que también significa más tiempo dedicado a la codificación de la infraestructura y menos en la implementación de estrategias, por lo menos en la primera parte de su carrera comercial algo. Es posible que usted se sienta cómodo de comercio en Excel o MATLAB y puede externalizar el desarrollo de otros componentes. Yo no recomendaría esto, sin embargo, sobre todo para aquellas que operan a alta frecuencia. Es necesario preguntarse a sí mismo lo que se espera lograr con el comercio algorítmico. ¿Le interesa un ingreso regular, con lo que espera sacar ganancias de su cuenta comercial O, ¿está usted interesado en una ganancia de capital a largo plazo y puede permitirse el lujo de operar sin la necesidad de drawdown fondos de la dependencia de ingresos dictará la frecuencia de su estrategia . Más retiros de ingresos regulares, se requerirá una estrategia de negociación de alta frecuencia con una menor volatilidad (es decir, un mayor ratio de Sharpe). los comerciantes a largo plazo pueden permitirse una frecuencia de negociación más tranquilo. Por último, no se deje engañar por la idea de llegar a ser extremadamente rico en un corto espacio de negociación Algo tiempo no es un esquema para hacerse rico rápidamente - en todo caso, puede ser convertido en un esquema de los pobres-rápida. Se necesita disciplina significativa, la investigación, la diligencia y la paciencia para tener éxito en el comercio algorítmico. Puede tomar meses, si no años, para generar una rentabilidad constante. Abastecimiento algorítmica Ideas pesar de las percepciones comunes en sentido contrario, en realidad es bastante sencillo para localizar las estrategias comerciales rentables en el dominio público. Nunca tienen las ideas de operación estado disponible más fácilmente de lo que son hoy en día. revistas académicas de finanzas, servidores de pre-impresión, blogs, foros de negociación de comercio, revistas comerciales semanales y textos especializados proporcionan miles de estrategias de negociación con la que basar sus ideas sobre. Nuestro objetivo como investigadores de comercio cuantitativos es establecer una tubería estrategia que nos proporcionará una corriente de ideas de operación en curso. Lo ideal es que queremos crear un enfoque metódico para compra de componentes, la evaluación y la implementación de estrategias que nos encontramos. Los objetivos de la tubería son para generar una cantidad constante de nuevas ideas y nos proporcionan un marco para el rechazo de la mayoría de estas ideas con el mínimo de consideración emocional. Hay que tener mucho cuidado de no dejar que los sesgos cognitivos influyen en nuestra metodología de toma de decisiones. Esto podría ser tan simple como tener una preferencia por una clase de activo sobre otro (el oro y otros metales preciosos vienen a la mente) porque se perciben como más exótico. Nuestro objetivo debe ser siempre para encontrar estrategias rentables consistentemente, con expectativa positiva. La elección de la clase de activos debe estar basada en otras consideraciones, tales como las restricciones de capital de negociación, comisiones de corretaje y capacidades de apalancamiento. Si usted está completamente familiarizado con el concepto de una estrategia de negociación entonces el primer lugar para buscar es con libros de texto establecidas. textos clásicos proporcionan una amplia gama de más simples, las ideas más sencillas, con las que permiten familiarizarse con el comercio cuantitativo. He aquí una selección que recomiendo para aquellos que son nuevos en el comercio cuantitativa, que poco a poco se vuelven más sofisticados a medida que trabaja a través de la lista: Para una lista más larga de libros de comercio cuantitativos, por favor visita la lista de lectura QuantStart. El siguiente lugar para encontrar estrategias más sofisticadas es con los foros de negociación y blogs comerciales. Sin embargo, una nota de precaución: Muchos blogs comerciales se basan en el concepto de análisis técnico. El análisis técnico consiste en la utilización de indicadores básicos y la psicología del comportamiento para determinar las tendencias o patrones de inversión en los precios de los activos. A pesar de ser extremadamente popular en el espacio de comercio en general, el análisis técnico se considera un tanto ineficaz en la comunidad de las finanzas cuantitativas. Algunos han sugerido que no es mejor que leer un horóscopo o el estudio de las hojas de té en términos de su capacidad de predicción en realidad hay personas de éxito haciendo uso de análisis técnico. Sin embargo, como los cuantos con una caja de herramientas matemáticas y estadísticas más sofisticadas a nuestra disposición, podemos evaluar fácilmente la eficacia de este tipo de estrategias basadas en TA y tomar decisiones basadas en datos en lugar de basar nuestra en consideraciones emocionales o ideas preconcebidas. Aquí está una lista de blogs de negociación algorítmica respetados y foros: Una vez que haya tenido alguna experiencia en la evaluación de las estrategias más simples, es hora de mirar a la oferta académica más sofisticados. Algunas revistas académicas serán de difícil acceso, sin altos costos de suscripciones o de una sola vez. Si usted es un miembro o ex alumno de una universidad, usted debería ser capaz de obtener acceso a algunos de estos diarios financieros. De lo contrario, se puede ver en los servidores de pre-impresión. que son repositorios de Internet de finales de los borradores de documentos académicos que se someten a revisión por pares. Puesto que sólo están interesados en las estrategias que podemos duplicar satisfactoriamente, backtest y obtener rentabilidad para, una revisión por pares es de menor importancia para nosotros. La desventaja principal de las estrategias académicas es que pueden a menudo ser o bien fuera de fecha, requieren datos históricos oscuros y caros, el comercio de las clases de activos poco líquidos o no tener en cuenta los honorarios, el deslizamiento o propagación. También puede ser claro si la estrategia de negociación se llevará a cabo con las órdenes de mercado, órdenes de limitar o si contiene detener las pérdidas, etc. Por lo tanto, es absolutamente esencial para replicar la estrategia a sí mismo lo mejor que pueda, backtest y añadir en una transacción realizada realista costos que incluyen el mayor número de aspectos de las clases de activos que desea para el comercio de aquí hay una lista de los servidores de pre-impresión más populares y los diarios financieros que puede fuente de ideas de:. ¿Qué hay de formar sus propias estrategias cuantitativas Esto requiere, en general ( pero no se limita a) experiencia en uno o más de las siguientes categorías: microestructura mercado - para que las estrategias de mayor frecuencia en particular, se puede hacer uso de la microestructura del mercado. es decir, la comprensión de la dinámica de la cartera de pedidos a fin de generar rentabilidad. Los diferentes mercados tendrán varias limitaciones de la tecnología, los reglamentos, los participantes del mercado y las limitaciones que son todos abiertos a la explotación a través de estrategias específicas. Esta es una zona muy sofisticado y practicantes de venta al por menor tendrá dificultades para ser competitivos en este espacio, sobre todo porque la competencia incluye fondos grandes y bien capitalizadas cuantitativos de cobertura con una gran capacidad tecnológica. estructura de fondos - los fondos de inversión colectiva, como los fondos de pensiones, sociedades de inversión privados (fondos de cobertura), asesores de comercio de productos básicos y los fondos de inversión se ven limitados tanto por la fuerte regulación y sus grandes reservas de capital. De esta manera ciertos comportamientos consistentes pueden ser explotados con aquellos que son más ágiles. Por ejemplo, los grandes fondos están sujetos a limitaciones de capacidad debido a su tamaño. Por lo tanto si necesitan para descargar rápidamente (vender) una cantidad de valores, van a tener que escalonar con el fin de evitar mover el mercado. Los algoritmos sofisticados pueden tomar ventaja de esta y otras idiosincrasias, en un proceso general conocida como estructura de fondos de arbitraje. El aprendizaje automático / inteligencia artificial - algoritmos de aprendizaje automático se han vuelto más frecuentes en los últimos años en los mercados financieros. (Tales como los clasificadores Naïve Bayes-, et al.) Comparadores no lineales de función (redes neuronales) y rutinas de optimización (algoritmos genéticos) se han utilizado para predecir trayectorias de activos u optimizar las estrategias de negociación. Si usted tiene un fondo en esta área es posible que tenga una idea de cómo los algoritmos particular, podría aplicarse a determinados mercados. Hay, por supuesto, muchas otras áreas de cuantos para investigar. Así discutir la forma de llegar a las estrategias personalizadas en detalle en un artículo posterior. Al continuar con el seguimiento de estas fuentes en una semana, o incluso a diario, base que se está preparando para recibir una lista coherente de las estrategias de una amplia gama de fuentes. El siguiente paso es determinar cómo rechazar un gran subconjunto de estas estrategias con el fin de minimizar el desperdicio de tiempo y de sus recursos de pruebas retrospectivas sobre las estrategias que puedan ser rentables. Evaluación de Estrategias de Trading La primera, y posiblemente más obvia consideración es si en realidad se entiende la estrategia. ¿Sería capaz de explicar la estrategia concisa o se requiere una serie de advertencias y listas de parámetros interminables Además, ¿la estrategia tiene una buena, sólida base en la realidad, por ejemplo, podría apuntar a un razonamiento de base del comportamiento o estructura del fondo restricción que que podría estar causando el patrón (s) que está intentando explotar Would esta restricción tiene capacidad para un cambio de régimen, tal como una dramática alteración ambiente regulatorio ¿la estrategia se basa en reglas estadísticas o matemáticas complejas ¿se aplica a cualquiera de las series de tiempo financieras o es es específico para la clase de activos que se afirma que es rentable en You constantemente debe estar pensando en estos factores cuando se evalúan nuevos métodos de negociación, de lo contrario se puede perder una cantidad significativa de tiempo tratando de backtest y optimizar las estrategias rentables. Una vez que haya determinado que usted entiende los principios básicos de la estrategia tiene que decidir si se ajusta a su perfil de personalidad antes mencionado. Esta no es una consideración tan vago como suena Estrategias diferirán sustancialmente en sus características de rendimiento. Hay ciertos tipos de personalidad que pueden manejar los períodos más significativos de disposición de fondos, o están dispuestos a aceptar un mayor riesgo de mayor rendimiento. A pesar del hecho de que nosotros, como los cuantos, tratar de eliminar la mayor cantidad sesgo cognitivo como sea posible y debemos ser capaces de evaluar una estrategia sin pasión, prejuicios siempre colarse. Por lo tanto necesitamos un medio coherente y sin emociones a través de la cual evaluar el desempeño de las estrategias . Esta es la lista de criterios que juzgo una nueva estrategia potencial por: Metodología - ¿Está el impulso estrategia basada, media-reversión, incidencia en el mercado, direccional ¿La estrategia se basa en técnicas de aprendizaje sofisticadas (o complejos) estadísticos o máquinas que son difíciles para comprender y requieren un doctorado en las estadísticas para captar hacer estas técnicas introducen una cantidad significativa de los parámetros, lo que podría llevar a un sesgo de optimización es la estrategia probable que soportar un cambio de régimen (es decir, el potencial nueva regulación de los mercados financieros) Ratio de Sharpe - el ratio de Sharpe heurísticamente caracteriza la relación de recompensa / riesgo de la estrategia. Se cuantifica la cantidad de retorno se puede lograr para el nivel de volatilidad sufrida por la curva de las acciones. Naturalmente, es necesario determinar el período y la frecuencia que estos rendimientos y la volatilidad (es decir, desviación estándar) se miden de nuevo. Una estrategia de frecuencia más alta requerirá una mayor frecuencia de muestreo de la desviación estándar, pero un período de tiempo global más corto de medición, por ejemplo. Las reglas del juego - ¿La estrategia requiere un impulso importante con el fin de ser rentables ¿La estrategia implicaría el uso de los contratos apalancados derivados (futuros, opciones, swaps) con el fin de realizar una devolución Estos contratos apalancados pueden tener pesada volatilidad que caracteriza y por lo tanto pueden llevar fácilmente a llamadas de margen. ¿Tiene el capital comercial y el temperamento para dicha frecuencia volatilidad - La frecuencia de la estrategia está íntimamente ligada a su tecnología de pila (y por lo tanto la experiencia tecnológica), el ratio de Sharpe y el nivel general de los costos de transacción. Todas las demás cuestiones consideradas, las estrategias de mayor frecuencia requieren más capital, son más sofisticados y más difícil de implementar. Sin embargo, asumiendo que su motor de backtesting es sofisticado y libre de errores, que a menudo tienen ratios de Sharpe mucho más altas. Volatilidad - La volatilidad se relaciona fuertemente con el riesgo de la estrategia. El ratio de Sharpe caracteriza a este. Una mayor volatilidad de los tipos de activos subyacentes, si no cubierta, a menudo conduce a una mayor volatilidad en la curva de la equidad y ratios de Sharpe por lo tanto más pequeños. Por supuesto, estoy asumiendo que la volatilidad positivo es aproximadamente igual a la volatilidad negativa. Algunas estrategias pueden tener una mayor volatilidad baja. Es necesario ser consciente de estos atributos. Win / Loss, Ganancia Media / Pérdida - Estrategias diferirán en su victoria / pérdida y características promedio de ganancias / pérdidas. Uno puede tener una estrategia muy rentable, incluso si el número de operaciones perdedoras exceda el número de operaciones ganadoras. estrategias de momentum tienden a tener este patrón ya que se basan en un pequeño número de grandes éxitos con el fin de ser rentable. estrategias de reversión a la media tienden a tener perfiles en los más de los oficios son ganadores opuestas, pero las operaciones perdedoras pueden ser muy graves. La pérdida máxima - La aspiración máxima es la mayor caída general de pico a valle porcentaje en la curva de las acciones de la estrategia. estrategias de momentum son bien conocidos por sufrir de períodos extendidos de detracciones (debido a una serie de muchas operaciones perdedoras incrementales). Muchos operadores se darán por vencidos en periodos de disposición de fondos prolongado, incluso si la prueba histórica ha sugerido que esto es un negocio como de costumbre para la estrategia. Usted tendrá que determinar qué porcentaje de reducción (y en qué período de tiempo) se puede aceptar antes de cesar en sus actividades de su estrategia. Esta es una decisión muy personal y por lo tanto debe ser considerado cuidadosamente. Capacidad / Liquidez - A nivel minorista, a menos que usted está operando en un instrumento muy poca liquidez (como una pequeña tapa de la caja), no tendrá que preocuparse en gran medida con la capacidad de estrategia. Capacidad determina la capacidad de ampliación de la estrategia de capital adicional. Muchos de los fondos de cobertura más grandes sufren de problemas de capacidad significativos como sus estrategias de aumento en la asignación de capital. Parámetros - Ciertas estrategias (especialmente las que se encuentran en la comunidad de aprendizaje automático) requieren una gran cantidad de parámetros. Cada parámetro adicional que una estrategia requiere deja más vulnerables al sesgo de optimización (también conocido como ajuste de curva). Debe probar y estrategias de destino con el menor número posible de parámetros o asegurarse de que tiene suficientes cantidades de datos con los que probar sus estrategias sucesivamente. Benchmark - Casi todas las estrategias (a menos que caracterizó como rentabilidad absoluta) se miden en contra de algunas pruebas de rendimiento. El punto de referencia es por lo general un índice que caracteriza a una amplia muestra de la clase de activo subyacente que los oficios de estrategia. Si la estrategia de oficios de gran capitalización acciones de EE. UU., a continuación, el SP500 serían un punto de referencia natural para medir su estrategia en contra. Usted escuchará los términos alfa y beta, aplicado a las estrategias de este tipo. Vamos a discutir estos coeficientes en profundidad en artículos posteriores. Nótese que no hemos hablado de los rendimientos reales de la estrategia. ¿Por qué es esto de forma aislada, los rendimientos en realidad nos proporcionan una información limitada en cuanto a la eficacia de la estrategia. Ellos no te dan una idea de apalancamiento, volatilidad, parámetros o requisitos de capital. Por lo tanto las estrategias rara vez son juzgados en sus declaraciones solo. Tenga siempre en cuenta los atributos de riesgo de una estrategia antes de mirar las devoluciones. En esta etapa muchas de las estrategias encontradas de su tubería serán rechazadas de plano, ya que ellos no van a satisfacer sus necesidades de capital, restricciones de apalancamiento, una aspiración máxima de tolerancia o preferencias de volatilidad. Las estrategias que permanecen ahora pueden ser considerados para backtesting. Sin embargo, antes de que esto sea posible, es necesario tener en cuenta un criterio de rechazo final - la de los datos históricos disponibles sobre el que poner a prueba estas estrategias. La obtención de datos históricos Hoy en día, la amplitud de los requisitos técnicos a través de clases de activos para el almacenamiento de datos históricos es sustancial. Con el fin de seguir siendo competitivos, tanto por el lado de la compra (fondos) y sell-side (bancos de inversión) invertir fuertemente en su infraestructura técnica. Es imprescindible tener en cuenta su importancia. En particular, estamos interesados en requisitos de puntualidad, precisión y almacenamiento. Ahora voy a describir los conceptos básicos de la obtención de los datos históricos y cómo almacenarlo. Desafortunadamente, este es un tema muy profundo y técnica, por lo que no voy a ser capaz de decir todo en este artículo. Sin embargo, voy a escribir mucho más sobre esto en el futuro ya que mi experiencia previa en el sector de la industria financiera se refiere principalmente a la adquisición de datos financieros, almacenamiento y acceso. En la sección anterior que habíamos establecido una tubería estrategia que nos permitieron rechazar ciertas estrategias basadas en nuestros propios criterios de rechazo personal. En esta sección vamos a filtrar más estrategias basadas en nuestras propias preferencias para la obtención de los datos históricos. Las principales consideraciones (sobre todo a nivel profesional de venta al por menor) son los costos de los datos, los requisitos de almacenamiento y su nivel de experiencia técnica. También tenemos que discutir los diferentes tipos de datos disponibles y las diferentes consideraciones que cada tipo de datos impondrá a nosotros. Vamos a empezar por discutir los tipos de datos disponibles y las cuestiones clave que tendremos que pensar: Datos Fundamentales - Esto incluye datos sobre las tendencias macroeconómicas, tales como tasas de interés, tasas de inflación, las operaciones de sociedades (dividendos, una división de acciones), de la SEC , cuentas corporativas, datos de resultados, informes de cultivos, datos meteorológicos, etc. Estos datos se utilizan a menudo para valorar empresas u otros activos en una base fundamental, es decir, a través de algún medio de flujos de caja futuros esperados. No incluye la serie de precios de acciones. Algunos datos fundamentales está disponible gratuitamente en sitios web del gobierno. Otros datos fundamentales históricos a largo plazo pueden ser extremadamente caros. Los requisitos de almacenamiento a menudo no son particularmente grandes, a menos que miles de empresas se están estudiando a la vez. Noticias de datos - Noticias de datos es a menudo de naturaleza cualitativa. Se compone de artículos, blogs, los microblogs (Tweets) y editorial. técnicas de aprendizaje automático, tales como los clasificadores se utilizan a menudo para interpretar el sentimiento. Estos datos también pueden estar disponibles libremente o barato, a través de la suscripción a los medios de comunicación. Las bases de datos de almacenamiento de documentos NoSQL más nuevos están diseñados para almacenar este tipo de datos no estructurados, cualitativos. Activos de datos de precios - Este es el dominio tradicional de los datos de la cuant. Se compone de series temporales de precios de los activos. Renta variable (acciones), productos de renta fija (bonos), materias primas y los precios de todas las divisas se sientan dentro de esta clase. datos históricos diaria es a menudo fácil de obtener para las clases de activos más simples, tales como la renta variable. Sin embargo, una vez que la precisión y la limpieza se incluyen y sesgos estadísticos eliminan, los datos pueden llegar a ser costoso. Además, los datos de series de tiempo a menudo posee requisitos significativos de almacenamiento, especialmente cuando se considera los datos intradía. Instrumentos financieros - Las acciones, bonos, futuros y las opciones de derivados más exóticos tienen características y parámetros muy diferentes. Por lo tanto no hay una talla única estructura de base de datos que puede acomodar a ellos. atención significativa debe tener en cuenta el diseño e implementación de estructuras de bases de datos para varios instrumentos financieros. Vamos a discutir la situación en detalle cuando venimos a construir una base de datos maestra de valores en futuros artículos. Frecuencia - Cuanto mayor sea la frecuencia de los datos, mayor será el coste y los requisitos de almacenamiento. Para las estrategias de baja frecuencia, los datos de todos los días es a menudo suficiente. Para las estrategias de alta frecuencia, podría ser necesario obtener datos a nivel de la garrapata y copias incluso históricas de datos de la libreta orden de cambio en particular comerciales. Implementación de una herramienta de almacenamiento para este tipo de datos es tecnológicamente muy intenso y sólo es adecuado para aquellos con una fuerte programación / antecedentes técnicos. Puntos de referencia - Las estrategias descritas anteriormente a menudo se comparan con un punto de referencia. Esto por lo general se manifiesta como una serie adicional de tiempo financieras. Para las acciones, esto es a menudo una acción referente nacional, tales como el índice SP500 (EE. UU.) o FTSE100 (Reino Unido). Para un fondo de renta fija, es útil comparar contra una canasta de bonos o productos de renta fija. La tasa libre de riesgo (es decir, la tasa de interés apropiada) es también otro punto de referencia ampliamente aceptada. Todas las categorías de clases de activos poseen un punto de referencia favorecida, por lo que será necesario investigar esto en función de su estrategia en particular, si se desea ganar interés en su estrategia de forma externa. Tecnología - Las pilas de tecnología detrás de un centro de almacenamiento de datos financieros son complejos. Este artículo sólo puede arañar la superficie de lo que está involucrado en la construcción de uno. Sin embargo, sí se centran alrededor de un motor de base de datos, como por ejemplo un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), como MySQL, SQL Server, Oracle o un documento de motor de almacenamiento (es decir NoSQL). Esto se accede a través de un código de aplicación lógica de negocio que consulta la base de datos y proporciona acceso a herramientas externas, tales como MATLAB, R o Excel. A menudo, esta lógica de negocio está escrito en C, C, Java o Python. También necesitará para albergar estos datos en alguna parte, ya sea en su propio ordenador personal, o de forma remota a través de los servidores de Internet. Los productos tales como Amazon Web Services han hecho de este sencillo y más barato en los últimos años, pero todavía se requieren conocimientos técnicos significativos para lograr de una manera robusta. Como puede verse, una vez a la estrategia ha sido identificado a través de la tubería será necesario para evaluar la disponibilidad, costos, la complejidad y los detalles de aplicación de un determinado conjunto de datos históricos. Usted puede encontrar que es necesario rechazar una estrategia basada únicamente en consideraciones de datos históricos. Esta es una gran área y equipos de doctores trabajan en grandes fondos asegurándose de que la fijación de precios es precisa y oportuna. No hay que subestimar las dificultades de crear un centro de datos robusta para sus propósitos de pruebas retrospectivas yo quiero decir, sin embargo, que muchas plataformas de pruebas retrospectivas pueden proporcionar estos datos de forma automática - a un costo. Por lo tanto, se llevará a gran parte del dolor aplicación lejos de usted, y usted puede concentrarse exclusivamente en la implementación de la estrategia y la optimización. Herramientas como TradeStation poseen esta capacidad. Sin embargo, mi opinión personal es poner en práctica lo más posible internos y evitar la externalización de partes de la pila para los proveedores de software. Yo prefiero las estrategias de mayor frecuencia debido a sus más atractivos ratios de Sharpe, pero a menudo son de estructura rígida a la pila de la tecnología, donde la optimización avanzada es crítico. Ahora que hemos discutido los problemas relacionados con los datos históricos es el momento de comenzar a implementar nuestras estrategias en un motor de pruebas retrospectivas. Este será el tema de otros artículos, ya que es una igualmente amplia zona de discusión Michael Salas-Moore Mike es el fundador de QuantStart y ha estado involucrado en la industria de las finanzas cuantitativas en los últimos cinco años, principalmente como un desarrollador quant y más tarde como un comerciante de consultoría para quant seto funds. Algorithmic Trading Desarrollar sistemas de comercio con el comercio algorítmico MATLAB utiliza algoritmos para tomar decisiones comerciales, por lo general en los mercados financieros electrónicos. Aplicado en el lado de compra y venta por el lado de las instituciones, la negociación algorítmica constituye la base de la negociación de alta frecuencia. el mercado de divisas, y el análisis de riesgo y de ejecución asociados. Constructores y usuarios de aplicaciones comerciales algorítmicas necesitan desarrollar, backtest. y desplegar modelos matemáticos que detectan y explotan a los movimientos del mercado. Un flujo de trabajo eficaz consiste en: Desarrollo de estrategias de negociación, utilizando series de tiempo técnico. aprendizaje automático. y los métodos de series de tiempo no lineales Aplicación de la computación paralela y la GPU para backtesting eficiente en el tiempo y la identificación de parámetros Cálculo de pérdidas y ganancias y la realización de análisis de riesgos Realización de análisis de ejecución, tales como el modelado de impacto en el mercado y la detección de iceberg La incorporación de estrategias y análisis en las operaciones de producción de entornos Ejemplos y Cómo para referencia del software Pruebe Financial Toolbox Seleccione su país Seleccione su país para obtener el contenido cuando estén disponibles y ver los eventos locales y ofertas traducido. Sobre la base de su ubicación, se recomienda que seleccione:. También puede seleccionar una ubicación en la lista siguiente: PROBADOS estrategias de negociación algorítmica lograr la diversificación en su cartera como usted nunca pensó posible Nuestras estrategias de negociación algorítmica proporcionan la diversificación de su cartera por el comercio de varios asnos como el índice S038P 500, DAX, y la volatilidad índice, a través del uso del comercio de futuros, o de cambio muy líquida fondos negociados. La aplicación de comercio, contra tendencia, y las estrategias basadas en el ciclo obligado rango de seguimiento de tendencias, buscamos proporcionar un proceso sistemático, altamente automatizado de compraventa de decisión capaz de proporcionar rendimientos consistentes para nuestros clientes. Ofrecemos múltiples estrategias de negociación algorítmica, donde todas las estrategias algorítmicas pueden ser seguidos de forma manual mediante la recepción de alertas de texto SMS y correo electrónico, o puede ser de 100 manos libres comercializados de forma automática en su cuenta de corretaje. Su hasta usted e incluso se puede encender el comercio / apagado automatizado en cualquier momento por lo que está siempre en control de su destino. Nuestra algorítmica Estrategias: 1. impulso a corto plazo se mueve entre las condiciones del mercado de sobrecompra y sobreventa, que se negocian en posiciones largas y cortas, permitiendo que las ganancias potenciales en cualquier dirección del mercado. 2. Siguiendo la tendencia se aprovecha de los movimientos de precios de varios meses extendidos en cualquier dirección hacia arriba o hacia abajo. 3. negociación cíclico permite que las ganancias potenciales durante una gama limitada de lado el mercado. Algunas de las mayores ganancias se encuentran durante las condiciones de mercado turbulentas con esta estrategia. Nuestros productos AlgoTrades es un servicio del sistema todo-en-uno que combina el comercio de los tipos más eficaz e importante para el análisis enumerados anteriormente en los sistemas de negociación algorítmica únicas para la creación de sistema dinámico y robusto. estrategias de negociación cuantitativa AlgoTrades diversificar su cartera de dos maneras (1) que comercializa los mayores índices de acciones de diversificación total, con todos los sectores del mercado, (2) que emplea tres estrategias de negociación algorítmica de análisis único. Las tres estrategias comerciales únicas proporcionan una estabilidad adicional como resultado de múltiples enfoques y las posiciones de datos varían en longitud y tamaño. Consistente generar crecimiento a largo plazo Nuestra algorítmica Estrategias Descripción 038 Filosofía Creemos que el sistema AlgoTrades comercio algorítmico es todo lo que un socio comercial e inversor tiene que generar un crecimiento constante a largo plazo. Nuestras únicas herramientas propietarias y algoritmos de negociación nos permiten sacar provecho de los mercados financieros, independientemente de la dirección market8217s. AlgoTrades8217 filtros avanzados supervisan el mercado sobre una base tick-by-tick evaluar cada entrada, ganancia / pérdida, o dejan de nivel de ubicación en tiempo real, por lo que no tiene que. Lo que se negocia: Los sistemas que negocian el contrato de futuros mini ES, DAX, con las dos posiciones largas y cortas. Algunos sistemas utilizando el intercambio comercial fondos negociados con un enfoque en el comercio de los índices, sectores y el índice de volatilidad. También tenemos sistemas de negociación de valores para los que prefieren la forma activa el comercio de acciones. Oficios varían en longitud dependiendo de la estrategia. Los sistemas van de entre días de negociación de varias semanas de negociación larga tendencia. AlgoTrades8217 prioridad número uno después de la ejecución de una posición es maximizar los beneficios y reducir los riesgos. Gestión de funciones utiliza cada uno de los sistemas de nuestro comercio, ya sea 1 contrato de futuros o un valor de tamaño de posición fija si se negocia acciones o ETF8217s. También algún sistema como el comercio de futuros o sistemas de valores a largo / corto requerirá una cuenta de margen, mientras que una larga único sistema ETF (ordinario y los fondos inversos) una cuenta normal de comercio de acciones se pueden utilizar. Nuestros sistemas son todos capaces de escala, es decir, si un sistema requiere 10.000 tamaño de la cuenta y usted tiene una cuenta de 20K usted acaba de establecer el sistema de escala de 200. Esto se asegurará de que se están negociando los tamaños colocar correctamente de su cuenta. Tamaño cuenta Necesaria cuenta de operaciones mínima requerida para las operaciones que se ejecutará con nuestro sistema más pequeño es una cuenta de 10.000. Nuestros sistemas son todos capaces de escala, es decir, si un sistema declara que requiere 10.000 tamaño de la cuenta y usted tiene una cuenta de 20.000 que le acaba de establecer la escala de sistema a 200. Por otro lado, si un sistema dice que su requiere 25.000 y sólo tiene 12.500 se debe establecer la escala del sistema de comercio 50 del tamaño de la posición del sistema. Esto asegurará que se están negociando los tamaños colocar correctamente de su cuenta. Aprenden estrategias de negociación algorítmica utilizados para negociar SU CUENTA IMPORTANTE 8211 algorítmica estrategias de operación: Cada año el mercado de valores tiene un punto dulce donde se generará una gran parte de las ganancias a los pocos meses, así que el compromiso con el sistema de comercio algorítmico es importante para larga éxito a largo plazo. Algorítmica nota de estrategia Nuestro sistema AlgoTrades se han desarrollado y comercializado por profesionales que desean compartir su sistema, la pasión de los mercados, y el estilo de vida con nuestro selecto grupo de comerciantes e inversores. El equipo AlgoTrades tiene un nivel de experiencia combinada de 77 años en los mercados. Nuestros recursos se ejecutan a lo largo y ancho que cubre el día de comercio, el comercio de swing, el comercio de futuros de 24 hr, acciones, ETF8217s, y el desarrollo de estrategias de negociación algorítmica. Nuestro grupo pequeño y de élite han visto y hecho todo Estamos orgullosos de hacer AlgoTrades disponibles para los inversores individuales para ayudar a nivelar el campo de juego con los profesionales, fondos de cobertura y firmas de capital privado en Wall Street. Nuestras estrategias de negociación algorítmica utilizan varios puntos de datos para alimentar la toma de decisiones y de los oficios. El uso de ciclos, relaciones de volumen, las tendencias, la volatilidad, el sentimiento del mercado, y el reconocimiento de patrones, pone la probabilidad a nuestro favor para ganar dinero. IMPORTANTE estrategias de negociación algorítmica CARACTERÍSTICA 038 beneficio para los operadores de futuros: Cuando un contrato de futuros está a punto de vencimiento, nuestro sistema se cerrará automáticamente el contrato delante o cerca y volver a establecer la posición en el nuevo frontal o mes de contrato cercano. No se requiere ninguna acción de su parte. Su un verdadero manos estrategia de negociación automática y gratuita. Derechos de Autor 2016 - ALGOTRADES - Sistema Automatizado de comercio algorítmico CFTC REGLA 4.41 - Los resultados hipotéticos o simulados TIENEN CIERTAS LIMITACIONES. Diferencia de un registro RENDIMIENTO actuales, resultados SIMULADOS NO representan operaciones reales. También, ya que los comercios no se han ejecutado, los resultados pueden tener BAJO-O-OVER compensado el impacto, de haberlo, de ciertos factores de mercado, como la falta de liquidez. PROGRAMAS comerciales simuladas, en general, están sujetos a los hecho de que están diseñados con el beneficio de la retrospectiva. NO SE REALIZA LA REPRESENTACIÓN QUE CUALQUIER CUENTA O ES pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las indicadas. Ninguna representación está siendo hecha o la presunción de que el uso del sistema de comercio algorítmico generará ingresos o garantizar un beneficio. Existe un riesgo importante de pérdida asociada con el comercio de futuros y los fondos negociados intercambio comerciales. El comercio de futuros y el intercambio de comercio negocian fondos implican un riesgo importante de pérdida y no es adecuado para todo el mundo. Estos resultados se basan en los resultados de rendimiento simulados o hipotéticas que tienen ciertas limitaciones inherentes. A diferencia de los resultados que se muestran en un registro de rendimiento real, estos resultados no representan operaciones reales. Además, debido a que estos oficios en realidad no han sido ejecutados, estos resultados pueden tener bajo-o sobre-compensado por el impacto, si lo hay, de ciertos factores del mercado, tales como la falta de liquidez. programas de simulación de operaciones o hipotéticas en general también están sujetos al hecho de que están diseñados con el beneficio de la retrospectiva. Ninguna representación se está haciendo que cualquier cuenta o pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las que se muestran. La información en este sitio web ha sido elaborado sin tener en cuenta ningún objetivo particular, los inversores de inversión, situación financiera y las necesidades y asesora a más suscriptores a no actuar sobre cualquier información sin obtener asesoramiento específico de sus asesores financieros no confiar en la información de la página web como la base primaria por sus decisiones de inversión y tener en cuenta su propio perfil de riesgo, tolerancia al riesgo, y sus propias pérdidas de la parada. - Powered by WordPress Tema Enfold
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