Maschinen Lern In Trading Strategien

Maschinelles Lernen DEFINITION des Maschinellen Lernens Das Konzept, das ein Computerprogramm lernen kann und sich an neue Daten ohne menschliche Eingriffe anpasst. Maschinelles Lernen ist ein Feld der künstlichen Intelligenz, das einen Computer eingebaute Algorithmen aktuell hält, unabhängig von Änderungen in der weltweiten Wirtschaft. BREAKING DOWN Machine Learning Verschiedene Sektoren der Wirtschaft beschäftigen sich mit riesigen Datenmengen in verschiedenen Formaten aus unterschiedlichen Quellen. Die enorme Menge an Daten, bekannt als Big Data. Wird durch den fortschreitenden Einsatz von Technologie leicht zugänglich und zugänglich. Unternehmen und Regierungen erkennen die riesigen Einsichten, die man aus dem Ergreifen großer Daten gewinnen kann, aber es fehlt die Ressourcen und die Zeit, die benötigt wird, um durch ihre Fülle von Informationen zu kämmen. In dieser Hinsicht werden Künstliche Intelligenz (AI) Maßnahmen von verschiedenen Branchen eingesetzt, um nützliche Informationen aus Datensätzen zu sammeln, zu verarbeiten, zu kommunizieren und zu teilen. Eine Methode von AI, die zunehmend für große Datenverarbeitung verwendet wird, ist Machine Learning. Die verschiedenen Datenanwendungen des maschinellen Lernens werden durch einen komplexen Algorithmus oder Quellcode gebildet, der in die Maschine oder den Computer eingebaut ist. Dieser Programmcode erstellt ein Modell, das die Daten identifiziert und Vorhersagen um die Daten, die es identifiziert, erstellt. Das Modell verwendet Parameter, die im Algorithmus gebaut wurden, um Muster für seinen Entscheidungsprozess zu bilden. Wenn neue oder zusätzliche Daten verfügbar sind, passt der Algorithmus automatisch die Parameter an, um auf eine Musteränderung zu prüfen, falls vorhanden. Allerdings sollte sich das Modell nicht ändern. Wie Maschinenlernen funktioniert, kann durch eine Illustration in der Finanzwelt besser erklärt werden. Traditionell, Investitionspartner auf dem Wertpapiermarkt wie Finanzforscher, Analysten, Vermögensverwalter, einzelne Investoren scour durch eine Menge von Informationen von verschiedenen Unternehmen auf der ganzen Welt, um rentable Investitionsentscheidungen zu machen. Allerdings können einige relevante Informationen nicht weit von den Medien veröffentlicht werden und können nur ein paar wenige, die den Vorteil haben, Mitarbeiter des Unternehmens oder Einwohner des Landes, wo die Informationen stammt, Darüber hinaus theres nur so viele Informationen Menschen können sammeln und verarbeiten innerhalb eines vorgegebenen Zeitrahmens. Hier kommt das maschinelle Lernen ein. Eine Vermögensverwaltungsgesellschaft kann maschinelles Lernen in ihrem Investitionsanalyse - und Forschungsgebiet einsetzen. Sagen Sie den Vermögensverwalter nur in Bergbau-Aktien investiert. Das in das System eingebaute Modell scannt das World Wide Web und sammelt alle Arten von News Events aus Unternehmen, Branchen, Städten und Ländern, und diese gesammelten Informationen umfassen den Datensatz. Alle Informationen, die in den Datensatz eingegeben werden, sind Informationen, die die Vermögensverwalter und Forscher der Firma nicht in der Lage gewesen wären, alle ihre menschlichen Kräfte und Intellekts zu nutzen. Die neben dem Modell gebauten Parameter extrahieren nur Daten über Bergbauunternehmen, Regulierungspolitik auf dem Explorationssektor und politische Ereignisse in ausgewählten Ländern aus dem Datensatz. Sagen Sie, ein Bergbauunternehmen XYZ entdeckte gerade eine Diamantmine in einer kleinen Stadt in Südafrika, die Maschine Lern-App würde dies als relevante Daten hervorheben. Das Modell könnte dann ein Analytik-Tool namens Predictive Analytics verwenden, um Vorhersagen darüber zu machen, ob die Bergbauindustrie für einen Zeitraum rentabel sein wird oder welche Bergbauaktien voraussichtlich zu einem bestimmten Zeitpunkt an Wert zunehmen werden. Diese Informationen werden an den Vermögensverwalter weitergeleitet, um zu analysieren und eine Entscheidung für sein Portfolio zu treffen. Der Vermögensverwalter kann eine Entscheidung treffen, Millionen von Dollar in XYZ-Aktien zu investieren. Im Zuge eines ungünstigen Ereignisses, wie etwa südafrikanische Bergleute, die den Streik fortsetzen, passt der Computeralgorithmus seine Parameter automatisch an, um ein neues Muster zu erzeugen. Auf diese Weise bleibt das in die Maschine eingebaute Berechnungsmodell auch bei Änderungen der Weltveranstaltungen aktuell und ohne dass ein Mensch seinen Code zwingt, die Veränderungen zu reflektieren. Weil der Vermögensverwalter diese neuen Daten rechtzeitig erhalten hat, ist er in der Lage, seine Verluste durch Verlassen der Aktie zu begrenzen. Das maschinelle Lernen wird aus verschiedenen Gründen in verschiedenen Sektoren eingesetzt. Handelssysteme können kalibriert werden, um neue Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren. Marketing und E-Commerce-Plattformen können abgestimmt werden, um genaue und personalisierte Empfehlungen an ihre Nutzer basierend auf den Benutzern Internet-Suchverlauf oder früheren Transaktionen. Darlehen Institutionen können maschinelles Lernen, um schlechte Kredite vorhersagen und bauen ein Kreditrisiko-Modell. Informationsknoten können das maschinelle Lernen nutzen, um riesige Mengen an Nachrichten aus allen Ecken der Welt zu decken. Banken können Betrugserkennungsinstrumente aus maschinellen Lerntechniken erstellen. Die Einbindung von maschinellem Lernen in die digital-versierte Ära ist endlos, da Unternehmen und Regierungen sich der Chancen bewusst werden, die große Daten präsentieren. Machine Learning und Automated Trading The Big Short (Ich mag es) Suche nach Handelsstrategien mit profitable Backtests - UPDATE I Haben einige sehr interessante Gespräche gehabt, seitdem ich mein nicht öffentliches Intraday-Trading-Framework im Austausch für Informationen über profitable Strategien angeboten habe, weshalb ich diesen anfänglich zeitlich begrenzten Anruf unendlich verlängern möchte. Beachten Sie, dass ich keine Strategieideen suche. Ich habe viele davon. Die Herausforderung liegt nicht darin, mit einer Idee zu kommen, sondern bei der Auswahl der richtigen und testen sie bis zum Ende, wenn Sie entweder wissen, dass es funktioniert oder dass es nicht tut. Der kritische Faktor ist hier Zeit. Also, was ich im Wesentlichen handeln ist die Zeit, die ich in die Entwicklung eines Rock solide Intraday Trading Framework investiert haben, gegen die Zeit, die Sie in die Entwicklung einer profitable Trading Strategie investiert haben. Es kann eine Aktie, ETF, Zukunft oder Optionsstrategie sein. Alle gesprochenen Diskussionen und Informationen werden vertraulich behandelt. Ich bin natürlich offen für rein diskutieren Ideen, aber bitte nicht erwarten, dass ich sie für Sie testen und nicht beschweren, wenn ich sie umsetzen, ohne um Ihre Zustimmung zu bitten. Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen Suche nach Handelsstrategien mit rentablen Backtests Bis zum 15. Juni akzeptiere ich Vorschläge für vielversprechende Handelsstrategien auf Aktien, Währungen und Aktienbindungsindizes. Die Strategie muss im Backtesting profitabel sein und eine annualisierte Sharpe-Ratio von mindestens 1,0 haben. Am 1. Juli werden die beiden vielversprechendsten Strategien ausgewählt und ihre Autoren können eine der folgenden Optionen wählen: 1) Erhalten Sie eine vollständige und kostenlose Kopie des erweiterten, nicht-öffentlichen Handelsrahmens auf der Grundlage von R, die ich entwickelt und verwendet habe Seit 2012 und dass die Autoren für Live-Trading ihre Strategien mit Interactive Brokers verwenden können. (Die vereinfachte öffentliche Version kann hier heruntergeladen werden) 2) Geben Sie in eine Kooperationsvereinbarung ein, in der ich mich verpflichten werde, ihre Strategie im R - und Papierhandel für maximal drei Monate umzusetzen. Alle Einzelhandelsabteilungen werden mit den Autoren geteilt, wenn sie auftauchen. Darüber hinaus wird der R-Code, der spezifisch für die Strategie ist (nicht der Code des Handelsrahmens), an die Strategie-Autoren übergeben werden. Was ist zu unterbreiten: Eine schriftliche Beschreibung der Strategie sowie eine Liste der Trades sowie die Rückkehrzeiten des Backtests oder ausführbaren Roctavepython-Codes, der direkt die Backtest-Rückkehr-Timeeries berechnet, zusammen mit dem vollständigen Datensatz der im Backtest verwendeten Preise. Senden Sie meine E-Mail in der Kontakt-Sektion ein. Update des reinen R Intraday Trading Framework Schließlich fand ich die Zeit, dies zu tun. Lange überfällig. Das Framework läuft nun mit den neuesten (Unix) Versionen der IB TWSGW (Version 9493 und höher). Dies allein verlangte ein teilweises Re-Schreiben von mehreren Funktionen aus dem großen, aber jetzt etwas veralteten IBrokers R-Paket von Jeff Ryan. Auch die Default-Konfiguration für den Handel EURUSD wurde aktualisiert, so dass es jetzt ein Stück Kuchen ist, um die Beispiel-Dummy-Strategie zu führen. Klone einfach den Git Repo auf deine lokale Maschine. GithubcensixINTRADAY-PartAB und folgen dem README. Etwas über Hardware Ich bin immer noch ein Fan von meinem eigenen Metall zu besitzen. Sicher, die Dinge mit konfigurierbaren Maschinenbildern in der Wolke zu machen, ist beliebt, weil man nicht durch den Ärger der Verwaltung Ihrer eigenen Hardware gehen muss, aber das ist nicht so ein Problem für große Organisationen, wo hunderttausende von Benutzern glücklich sein müssen Minimale kosten So ist die Wolke nicht nur eine Lösung für ein Problem von Menschen, die Skala zu bewältigen haben, sondern gleichzeitig zu versuchen, diese Lösung an die einzelnen Joe zu verkaufen, die sich dort ansetzt, braucht es nicht wirklich. Jedenfalls, wie ich schon sagte, ich bin ein Fan von meinem eigenen Metall zu besitzen. Preisgünstige Hardware können Sie einen langen Weg finden, wenn Sie sich die Zeit nehmen, es richtig zu konfigurieren. Ein 16-64Gb RAM-Desktop mit einem oder sogar zwei GPUs wird so ziemlich alles tun, was Sie brauchen. Es scheint, dass Backtesting-Strategien verwendet viel mehr Computing-Ressourcen als tatsächlichen Live-Trading, weshalb in diesen Tagen können Sie einrichten und führen eine Intraday-Strategie von jedem anständigen Laptop mit Vertrauen, während für die Backtesting und Forschung Sie wirklich wollen, dass die RAM-CPU-GPU-Monster Oben oder eine kleine kleine Supercomputing-Cluster von Ihnen, wie ich hier vor kurzem beschrieben habe. Pure R Intraday Trading Framework Voller Download verfügbar Ich habe INTRADAY-PartA. tar. gz und INTRADAY-PartB. tgz zum Download zur Verfügung gestellt. Censixdownloads. html Finden von Beziehungen zwischen Assets, die für statistische Arbitrage verwendet werden können Statt sich auf die Vorhersage der Preisrichtung und Preisvolatilität mit nichtlinearen Modellen, die mit maschinellen Lernmethoden abgeleitet sind, zu orientieren, wäre eine Alternative, um zu versuchen, ausbeutbare Preisverhältnisse zwischen Vermögenswerten derselben Klasse zu entdecken Und reagiere (Handel), wenn Missbrauch geschieht, mit anderen Worten, statistische Arbitrage. In gewissem Sinne ist das irgendwie leichter als der Versuch, die Preise zu prognostizieren, denn das einzige, was man tun muss, ist, eine relativ stabile, lineare oder nichtlineare Beziehung zwischen einer Gruppe von mindestens zwei Vermögenswerten zu finden und davon auszugehen, dass von der Zeit an Seine Erkennung, diese Beziehung wird für einige Zeit in die Zukunft weiterführen. Der Handel unter dieser Annahme ist dann sehr viel ein reaktiver Prozess, der durch Preisbewegungen ausgelöst wird, die deutlich von der modellierten Beziehung abweichen. Traditionelle Paar-Handel und Handel von assetts in einem VECM (Vector Error Correction Model) Beziehung sind gute Beispiele für Statarb mit linearen Modellen. Also warum nicht ein einfaches einschichtiges neuronales Netzwerk oder sogar ein RBM verwenden, um eine nicht-lineare Preisbeziehung zwischen zwei nicht-kointegrierten Vermögenswerten zu entdecken und wenn dieser Entdeckungsprozess erfolgreich ist, handeln Sie es in ähnlicher Weise wie ein klassisches Paar. Die Dinge werden noch interessanter, wenn Gruppen mit mehr als nur zwei Vermögenswerten berücksichtigt werden. Dies wäre dann das nichtlineare Äquivalent eines VECM. Feature Selection Breadth vs Depth Lets sagen, wir haben eine univariate Maleries Vorhersage Ziel, das entweder von Typ Regression oder Klassifizierung sein kann, und wir müssen entscheiden, welche Eingabe-Features zu wählen. Konkreter haben wir ein großes Universum von Zeiträumen, die wir als Inputs nutzen können und wir würden gerne wissen, wie viele wir wählen sollten (Breite) und auch wie weit zurück in der Zeit wollen wir für jeden (Tiefe) suchen. Es gibt einen zweidimensionalen Raum von Entscheidungen, der durch die folgenden vier Extremfälle begrenzt wird, unter der Annahme, dass wir insgesamt N Serien haben und wir können höchstens Rückblick auf K timesteps: (1) nur eine Serie und einen Rückblick auswählen (2) holt nur eine Serie und Rückblick K timesteps, (3) N N Serie und Rückblick einmal, pp, (4) N N und Rückblick K timesteps. Die optimale Wahl wird wahrscheinlich nicht von denen sein, da (1) und (2) möglicherweise nicht genügend Vorhersageinformationen enthalten und (3) und insbesondere (4) entweder nicht durch die Berechnung von Kontrahierungen oder zu viel zufälliges Rauschen möglich sind. Der vorgeschlagene Weg, sich zu nähern, ist, bei (1) zu beginnen, zu sehen, welche Leistung du bekommst und dann die Größe des Eingaberaums vergrößert, entweder breit oder tiefe, bis du eine zufriedenstellende Vorhersageleistung erreicht hast oder bis du erschöpft bist Ihre Rechenressourcen und müssen entweder den ganzen Ansatz aufgeben: (oder einen neuen (Farm of) Desktop (s) kaufen :) Mit gestapelten Autoencodern und eingeschränkten Boltzmann Maschinen in R 12. Februar 2014 Stacked Autoencoder (SAs) und Restricted Boltzmann Maschinen ( RBMs) sind sehr leistungsfähige Modelle für unbeaufsichtigtes Lernen. Leider sieht es zum Zeitpunkt des Schreibens so aus, als ob es keine direkten R-Implementierungen gibt, was überraschend ist, da beide Modelltypen schon seit einer Weile herum sind und R Implementierungen für viele andere maschinelle Lernmodelltypen hat. Als Workaround konnten SAs mit einem von mehreren neuronalen Netzwerkpaketen von R ziemlich schnell implementiert werden (nnet, AMORE) und RBMs, gut, jemand müsste eine gute R-Implementierung für sie schreiben. Aber angesichts dieser Schulung benötigen beide Modelltypen viele rechnerische Ressourcen, wir wollen auch eine Implementierung, die GPUs nutzen kann. Also im Moment die einfachste Lösung, die wir zu haben scheinen, ist, Theano zu benutzen. Es kann GPUs verwenden und es bietet Implementierungen von gestapelten (Denoising) Autoencodern und RBMs. Darüber hinaus schwebt PythonTheano-Code für mehrere weitere exotische Boltzmann-Maschinenvarianten auch im Netz. Wir können rPython verwenden, um diese Python-Funktionen von R aufzurufen, aber die Herausforderung ist die Daten. Erste große Datensätze zwischen R und Python hin und her, ohne die ascii Serialisierung zu verwenden, die rPython implementiert (zu langsam) muss gelöst werden. Eine mindestens gleichermaßen leistungsfähige Implementierung von Autoencodern, die GPU-Nutzung unterstützt, ist über das Torch7-Framework (Demo) verfügbar. Allerdings werden Torch7-Funktionen mit Lua aufgerufen und rufen sie von innerhalb R stattdessen erfordert einige Arbeit auf C-Ebene. Abschließend: Verwenden Sie Theano (Python) oder Torch7 (lua) für Trainingsmodelle mit GPU-Unterstützung und schreiben Sie die trainierten Modelle in Datei. In R importiere das ausgebildete Modell aus der Datei und verwende die Vorhersage. Update 25. April 2014: Die folgende schöne Lösung Rufen Sie Python von R bis Rcpp an, um uns einen Schritt näher zu bringen, mit Theano direkt von R. Was Frequenzen zu handeln. 13. Januar 2014 Wenn man versucht, verwertbare Marktmuster zu finden, die man als Einzelhändler handeln könnte, ist eine der ersten Fragen: Welche Handelsfrequenzen sollten monatlich wöchentlich täglich oder intraday überall zwischen 5 Sekunden und 1 Stunde betrachten Die Forschung an allen dieser Zeitskalen, dies wird eine wichtige Frage zu beantworten. Ich und andere haben beobachtet, dass es scheint, eine einfache Beziehung zwischen Handelsfrequenz und Menge an Aufwand zu sein, um eine rentable Strategie zu finden, die rein quantitativ ist und ein akzeptables Risiko hat. Kurz gesagt: Je niedriger (langsamer) die Häufigkeit, die Sie handeln möchten, desto schlauer muss Ihre profitable Strategie sein. Tradefreqvssmartness Als Beispiel könnte man das (sehr) hochfrequente Ende des Spektrums betrachten, wo Marktmachungsstrategien, die auf sehr einfacher Mathematik basieren, sehr profitabel sein können, wenn man es geschafft hat, dem Marktzentrum nahe genug zu sein. Wenn wir einen großen Sprung in den täglichen Frequenzbereich nehmen, wird es immer schwieriger, quantitative Strategien zu finden, die rentabel sind, während sie immer noch auf einer einfachen Mathematik basieren. Der Handel in wöchentlichen und monatlichen Intervallen, mit einfachen quantitativen Methoden oder technischen Indikatoren ist nur ein sehr gutes Rezept für Katastrophe. Also, für einen Moment, dass diese Beziehung in der Tat wahr ist und auch in Erwägung zieht, dass wir in unseren Handelsstrategien anspruchsvolle maschinelle Lerntechniken einsetzen können und wollen, könnten wir mit einem wöchentlichen Frequenzfenster beginnen und unseren Weg zu höheren Frequenzen arbeiten. Der wöchentliche Handel muss nicht automatisiert werden und kann von jedem webbasierten Brokerage-Interface aus durchgeführt werden. Wir konnten eine Tasche mit Strategien entwickeln, indem wir öffentlich verfügbare historische Daten in Kombination mit unserem bevorzugten Lernalgorithmus verwenden, um handelsfähige Marktmuster zu finden und dann die Strategie manuell auszuführen. Auf dieser Skala sollte die ganze Anstrengung in die Suche und Feinabstimmung der quantitativen Strategie gehen und sehr wenig Gedanken müssen in die Ausführung des Handels gestellt werden. Handel Automatisierungsaufwand: 0. Strategie Intelligenz erforderlich: 100 Täglicher Handel sollte automatisiert werden, es sei denn, Sie können wirklich einen festen Teil Ihres Tages für die Überwachung der Märkte und die Durchführung von Trades widmen. Die Integration von maschinellen Lernalgorithmen mit automatisiertem täglichen Handel ist keine triviale Aufgabe, aber es kann getan werden. Handel Automatisierungsaufwand: 20, Strategie Intelligenz erforderlich: 80 In Intraday-Zeitskalen, von Minuten und Sekunden bis zu Unter-Sekunden, die Anstrengungen, die Sie unternehmen müssen, um Ihre Geschäfte zu automatisieren, können überall im Bereich zwischen 20 und 90 liegen. Zum Glück ist das kleinere Die Zeitskala wird zum Doll Ihre Strategie kann sein, aber dumm ist natürlich ein relatives Konzept hier. Handel Automatisierungsaufwand: 80, Strategie Intelligenz erforderlich: 20 Welche Funktionen zu verwenden. Handgefertigt vs. gelernt 10. Dezember 2013 An einem Punkt in der Gestaltung eines (Maschinen-) Lernsystems werden Sie unvermeidlich fragen, welche Funktionen in Ihr Modell eingegeben werden. Es gibt mindestens zwei Möglichkeiten. Die erste ist, handgefertigte Funktionen zu verwenden. Diese Option gibt Ihnen in der Regel gute Ergebnisse, wenn die Features gut entworfen sind (das ist natürlich eine Tautologie, da man sie nur so gut anrufen würde, wenn sie dir gute Ergebnisse gaben.). Das Entwerfen von handgefertigten Funktionen erfordert Fachwissen über das Feld, auf das das Lernsystem angewendet wird, d. h. Audioklassifizierung, Bilderkennung oder in unserem Fallhandel. Das Problem hier ist, dass Sie vielleicht nicht von diesem Expertenwissen (noch) und es wird sehr schwer zu kommen oder nehmen Sie eine Menge Zeit oder höchstwahrscheinlich beide. Also die Alternative ist, die Features aus den Daten zu lernen, oder mit anderen Worten, verwenden Sie unbeaufsichtigtes Lernen, um sie zu erhalten. Eine Anforderung hier ist, dass Sie wirklich viele Daten benötigen. Viel mehr davon, als du für handgefertigte Features brauchst, aber dann muss es noch nicht beschriftet werden. Der Nutzen ist jedoch klar. Sie müssen nicht wirklich ein Experte in dem spezifischen Feld sein, das Sie das System entwerfen, d. h. Handel und Finanzierung. Also, während Sie noch herausfinden müssen, welche Teilmenge der gelernten Features am besten für Ihr Lernsystem ist, das ist auch etwas, das Sie mit den handgefertigten Features machen müssten. Mein Vorschlag: Versuchen Sie, einige handgefertigte Funktionen selbst zu entwerfen. Wenn sie nicht durchführen und Sie haben gute Gründe zu glauben, dass es möglich ist, bessere Ergebnisse zu erzielen als die, die Sie bekommen, verwenden Sie unbeaufsichtigte Lernmethoden, um Funktionen zu lernen. Sie können sogar ein Hybrid-System, das entworfen und gelernte Funktionen zusammen verwendet. Warum ich Open Source-Tools für den Aufbau von Handelsanwendungen verwende 19. November 2013 Als ich anfing, in meinem eigenen automatisierten Handel zu suchen, hatte ich drei Anforderungen an die Menge der Werkzeuge, die ich verwenden wollte. 1) Sie sollten so wenig wie möglich kosten, um mich zu starten, auch wenn das bedeutete, dass ich eine Menge Programmierung und Anpassungen selbst machen musste (es würde Zeit kosten) 2) Es sollte eine Gemeinschaft von Gleichgesinnten da draußen geben Mit den gleichen Werkzeugen für einen ähnlichen Zweck. 3) Die Werkzeuge sollen mir erlauben, so tief in die Eingeweide des Systems zu gehen, wie es notwendig ist, auch wenn ich anfangs mein Ziel mehr war, die Grundlagen zu entdecken. Ich wollte mich nicht in einer Situation finden, in der ich zwei Jahre die Linie hinuntersteigen müsste, die ich zu einem anderen Satz von Werkzeugen wechseln musste, nur weil die, mit denen ich begonnen hatte, mir erlaubte, das zu tun, was ich wegen Problemen wollte Geschlossene Quellen und restriktive Lizenzen. Als Ergebnis kam ich zu wählen R als meine Sprache der Wahl für die Entwicklung von Handel Algortihms und ich begann mit Interactive Brokers, da sie eine API für die Anbindung an ihre Brokerage-System. Während es viele nette Trading-Tools gibt, die mit der IB Trader Workstation verbunden sind und einige für den automatisierten Handel verwendet werden können, bietet keiner von ihnen die gleiche Leistung, Flexibilität und Community-Unterstützung, die das R-Projekt hat. Darüber hinaus hat R wirklich ein erstaunliches Repository von freien und sehr adavanced statistische und maschinelle Lernpakete, etwas, das wichtig ist, wenn Sie Handelsalgorithmen erstellen möchten. Copyright Kopie Censix 2013 - 2015Montiert von abgerissen von Zeit verschwenden Geld saugen Forex Scams Finden Sie heraus, was wirklich funktioniert im Handel jetzt für professionelle Forex Trader, die ihr Einkommen aus dem Handel zu verdienen. Lernen Sie, diese einfachen organischen Bilder auf Ihren Charts zu sehen, die die ideale Zeit zum Eingeben und Austreten von Trades für einen gleichbleibenden maximalen Gewinn zeigen. Warum Sie Haven8217t wurden diese Forex Trading-Methoden gezeigt 8211 Warum die meisten Trading-Methoden Don8217t Arbeit 8211 Und wie können Sie jetzt endlich eine tägliche Cash-Maschine in den Forex-Markt, die weit übertrifft Ihre lebenden Ausgaben. 8220Wenn ich von Anfang an anfangen musste, Forex Trading zu lernen, das ist genau das, was I8217d heute8221 Hier8217s what8217s innen: Real Trade Eintrag Setups auf Video im Voraus für Sie zu sehen, bevor es passiert ist. Echte Beispiele dafür, wie man rentable Trades macht, ohne zu wissen, was das nächste Elliott Wave-Muster sein wird. Wie können Sie den nächsten Handel für sich selbst im Voraus zu jedem Zeitpunkt Rahmen identifizieren. Die faszinierende kleine verborgene Methode, um einen FLOOD des wöchentlichen Profits zu erzeugen, das 99 von Händlern nie wissen werden. Die neuesten Updates auf what8217s arbeiten in today8217s volatilen Markt. Und mehr zu verkünden jede Woche Here8217s die deal8230 You8217re über zu schneidende Informationen, die noch nie zuvor jemandem außerhalb einer kleinen, privaten 1995 pro Kurs Gruppe von Insidern bekannt gegeben wurde. Machen Sie sich bereit für Training, Live-Demonstrationen, Trading-Strategien, die sind Bewährt zu arbeiten, und ein paar 8216secret8217 Überraschungen. all entworfen, um Ihnen zu helfen, Ihre Forex Trading-Geschäft auf die nächste Ebene, ab heute Don8217t warten. Nutzen Sie das jetzt. Die Ergebnisse variieren. Es gibt kein Gaurantee des Einkommens. Die dargestellten Ergebnisse sind nicht typisch. Es gibt ein Risiko des Verlustes im Handel Forex. Es ist durchaus möglich, dass man niemals lernen kann, zu handeln, wenn man keine Geduld, Disziplin, Motivation und eine positive Einstellung hat. Typische Ergebnisse sind konsistente Verluste, fehlgeschlagene Eingaben, wenn Eintrittssignale auftreten, in Trades eintreten, wenn Eintrittssignale nicht passieren, Entmutigung, Frustration, Ungeduld und nach kurzer Zeit den Handel aufgeben, anstatt weiter zu arbeiten, bis die Beherrschung erreicht ist. Wenn Sie beabsichtigen, im Forex-Handel erfolgreich zu sein, werden Sie Ergebnisse erhalten, die nicht typisch sind und tun, was die meisten Händler nicht tun. Der Handel wird in der Regel nicht in weniger als 1 oder 2 Jahren beherrscht. Risikobereitschaft: Futures und Optionshandel haben große potenzielle Belohnungen, aber auch großes potenzielles Risiko. Sie müssen sich der Risiken bewusst sein und bereit sein, sie zu akzeptieren, um in die Futures - und Optionsmärkte zu investieren. Dont Handel mit Geld, das Sie nicht leisten können, zu verlieren. Dieser Brief ist weder eine Aufforderung noch ein Angebot für BuySell Futures oder Optionen. Es wird keine Vertretung gemacht, dass ein Konto eine Gewinne oder Verluste erreichen wird, die denen ähnlich sind, die in diesem Schreiben erörtert wurden. Die bisherige Wertentwicklung eines Handelssystems oder einer Methodik ist nicht unbedingt ein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. Der Handel von Fremdwährungen ist eine herausfordernde und potenziell rentable Möglichkeit für ausgebildete und erfahrene Investoren. Doch bevor Sie sich für die Teilnahme am Forex-Markt entscheiden, sollten Sie sorgfältig überlegen, Ihre Anlageziele, Erfahrungsstand und Risiko Appetit. Am wichtigsten ist, nicht investieren Geld, das Sie sich nicht leisten können, zu verlieren. Bei einem Devisentermingeschäft besteht ein erhebliches Risiko. Jede Transaktion mit Währungen beinhaltet Risiken, einschließlich, aber nicht beschränkt auf das Potenzial für die Änderung politischer und wirtschaftlicher Bedingungen, die den Preis oder die Liquidität einer Währung erheblich beeinträchtigen können. Darüber hinaus bedeutet die Hebelwirkung des Devisenhandels, dass jede Marktbewegung eine gleichermaßen proportionale Auswirkung auf Ihre Einlagen hat. Das kann gegen dich und für dich arbeiten. Es besteht die Möglichkeit, dass Sie einen Gesamtverlust der anfänglichen Margin-Fonds erhalten und erforderlich sein müssen, um zusätzliche Mittel einzustellen, um Ihre Position zu erhalten. Wenn Sie innerhalb der vorgeschriebenen Frist keinen Margin Call treffen, wird Ihre Position liquidiert und Sie werden für die daraus resultierenden Verluste verantwortlich sein. Anleger können ihr Risikorisiko senken, indem sie risikomindernde Strategien wie Stop-Loss - oder Limit-Aufträge einsetzen. CFTC RULE 4.41 HYPOTHETISCHE ODER SIMULIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE EINSCHRÄNKUNGEN. UNTERNEHMEN EINE TATSÄCHLICHE LEISTUNGSAUFNAHME, ERFOLGREICHE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN AKTUELLES HANDEL. AUCH AUCH DIE HÄNDLER HABEN NICHT AUSGEFÜHRT WERDEN, DIE ERGEBNISSE KÖNNEN UNTER - ODER ODER ÜBERGANGSERKLÄRUNG FÜR DEN AUSWIRKUNGEN, WENN JEDOCH, BESTIMMTE MARKTFAKTOREN, WIE LICHT DER LIQUIDITÄT. SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM BENEFIT VON HINDSIGHT ENTWICKELT WERDEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNEN ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. Es wird keine Vertretung gemacht, dass ein Konto die Gewinne oder Verluste, die denen ähnlich sind, Tatsächlich gibt es häufig scharfe Unterschiede zwischen den hypothetischen Leistungsergebnissen und den tatsächlichen Ergebnissen, die später durch ein bestimmtes Handelsprogramm erreicht wurden. Der hypothetische Handel beinhaltet kein finanzielles Risiko, und kein hypothetischer Handelsrekord kann die Auswirkungen des finanziellen Risikos im eigentlichen Handel vollständig berücksichtigen. Alle Informationen auf dieser Website oder ein von dieser Website erworbenes Produkttradesystem sind nur für Bildungszwecke und sind nicht dazu bestimmt, finanzielle Beratung zu leisten. Alle Aussagen über Gewinne oder Einkünfte, weder ausdrücklich noch stillschweigend, stellen keine Garantie dar. Ihr tatsächlicher Handel kann zu Verlusten führen, da kein Handelssystem garantiert ist. Sie akzeptieren die volle Verantwortung für Ihre Handlungen, Trades, Gewinn oder Verlust und erklären sich damit einverstanden, Scott Shubert und Trading MasterMind in jeder Hinsicht harmlos zu halten. Copyright kopieren 2012