양적 무역 전략 블로그

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이 문서에서는 3 월 26 일, 2013 년 마이클 홀 - 무어에 의해 정량적 무역을위한 초보자 가이드 나는 엔드 - 투 - 엔드 양적 무역 체제와 함께 제공되는 기본 개념 몇 가지를 소개하려고 해요. 이 게시물은 희망이 관객을 제공합니다. 첫 번째는 양적 상인 등 펀드에서 일자리를 얻기 위해 노력하고 개인이 될 것입니다. 두 번째 시도하고 자신의 소매 알고리즘 트레이딩 사업을 설정하고자하는 개인 될 것입니다. 정량 거래 퀀트 금융의 매우 정교한 영역입니다. 이 면접을 통과하거나 자신의 거래 전략을 구축하는 데 필요한 지식을 얻기 위해 상당한 시간이 걸릴 수 있습니다. 뿐만 아니라를하지만은 MATLAB, R 또는 파이썬과 같은 언어로 적어도, 광범위한 프로그래밍 전문 지식이 필요합니다. 그러나 전략 증가의 거래 빈도로, 기술적 측면이 훨씬 더 관련이된다. 따라서 C에 대해 잘 알고있는 / C가 가장 중요 할 것이다. 정량적 거래 시스템은 네 가지 주요 구성 요소로 구성 전략 식별이 - 데이터를 취득, 전략의 성능을 분석하고 편견을 실행 시스템을 제거 - - 중개에 연결, 거래를 자동화하고 최소화 가장자리를 이용하고 거래 빈도 전략 백 테스팅을 결정, 전략을 찾기 거래는 리스크 관리 비용 - 최적의 자본 배분, 내기 크기 / 켈리 기준 및 무역 심리학 우리는 무역 전략을 식별하는 방법에 대해 살펴 보는 것으로 시작하겠습니다. 전략 식별 모든 정량적 거래 프로세스 연구의 초기에 시작한다. 이 연구 과정은 전략이 실행 전략을 테스트하는 데 필요한 데이터를 획득하고 높은 수익 및 / 또는 낮은 위험에 대한 전략을 최적화하기 위해 시도 할 수있는 다른 전략의 포트폴리오에 맞는지보고, 전략을 찾는 포함한다. 당신은 소매 상인과 방법을 모든 거래 비용이 전략에 영향을 미칠 것 같은 전략을 실행하는 경우 자신의 자본 요구 사항을 반영해야합니다. 일반적인 생각과는 달리 실제로는 다양한 공개 소스를 통해 수익성있는 전략을 찾기가 매우 간단합니다. 학자는 정기적으로 (거래 비용의 대부분은 총이기는하지만) 이론적 거래 결과를 게시 할 수 있습니다. 양적 금융 블로그는 세부 전략을 논의 할 것이다. 무역 저널 자금에 의해 고용 전략의 일부를 개설 할 것이다. 개인과 기업들이 수익성 전략을 논의하기 위해 촉각을 곤두 세우고있다 왜이 거래를 크롤 링 다른 사람이 장기적으로 작동 전략을 중지 할 수 있습니다 알고 때 특히, 질문 있습니다. 그 이유는 이들이 종종 수행 한 정확한 파라미터 및 튜닝 방법에 대해 설명하지 않을 것이라는 점이다. 이러한 최적화는 높은 수익성 하나에 상대적으로 평범한 전략을 선회하는 열쇠입니다. 사실, 자신 만의 독특한 전략을 만들 수있는 가장 좋은 방법 중 하나는 유사한 방법을 발견하고 자신의 최적화 과정을 수행하는 것입니다. 전략의 대부분이 평균 회귀와 트렌드 다음 / 모멘텀의 범주로 구분됩니다 볼 것이다 : 여기에 전략 아이디어를 찾고 시작하는 곳의 작은 목록입니다. 평균 되 돌리는 전략은 장기 (예 : 두 상관 자산의 스프레드 등) 가격이 시리즈에 의미한다는 사실을 악용 존재하고이 평균으로부터의 단기 편차가 결국 되돌아갑니다 하나입니다. 모멘텀 전략은 한 방향으로 힘을 모을 수있는 시장 추세에 타고 히치 하이킹으로 투자 심리와 큰 펀드 구조를 모두 이용하고, 이 반전 될 때까지 추세를 따라하려고합니다. 정량적 거래의 또 다른 양태는 대단히 중요한 거래 전략의 주파수이다. 저주파 거래 (LFT)는 일반적으로 거래 일보다 긴 자산을 보유하는 전략을 의미한다. 이에 대응하여, 고주파 거래 (HFT)는 일반적으로 자산의 장중를 유지하는 전략을 의미한다. 울트라 고주파 거래 (UHFT)는 초 (밀리 초) 정도의 자산을 보유 전략을 의미한다. 소매 개업으로 HFT와 UHFT는 있지만 거래 기술 스택 및 주문 책 역학의 상세한 지식을, 확실히 가능하다. 우리는 t이 소개 기사에서 어떤 훌륭한 정도에 이러한 측면을 논의했다. 전략되면, 또는 전략의 설정, 지금 확인 된 것은 과거 데이터를 수익성 검사를 할 필요가있다. 즉, 백 테스팅의 도메인입니다. 전략 백 테스팅은 백 테스트의 목적은 기록 및 밖으로의 샘플 데이터 모두에 적용 할 때, 상기 프로세스를 통해 식별 된 전략 수익성 증거를 제공하는 것이다. 이 전략은 현실 세계에서 수행하는 방법의 기대를 설정합니다. 그러나 백 테스팅은 여러 가지 이유로 성공의 보장, 아닙니다. 그것은 신중하게 고려하고 가능한 한 많이 제거되어야 수많은 편견을 수반하기 때문에 그것은 아마 양적 거래의 가장 미묘한 영역입니다. 우리는 봐 미리 바이어스를 포함하여 바이어스의 일반적인 유형에 대해 설명합니다. 생존 바이어스 최적화 바이어스 (또한 데이터 스누핑 바이어스로서 알려져 있음). 백 테스팅에서 중요한 다른 영역은 실제 거래 비용을 감안하고 강력한 백 테스팅 플랫폼을 결정, 가용성 및 히스토리 데이터의 청결을 포함한다. 우리는 아래의 실행 시스템 섹션에서 추가 거래 비용을 논의 할 것이다. 전략이 식별되면, 아마도 정련 테스트를 수행하고이를 통해 기록 된 데이터를 획득 할 필요가있다. 모든 자산 군에 걸쳐 데이터 공급 업체의 상당수가있다. 이들 비용은 일반적으로 데이터의 품질, 적시성 깊이로 확장. (적어도 소매 수준) 정량적 상인을 처음 전통적인 시작점 Yahoo 경리에서 설정된없는 데이터를 사용하는 것이다. 나는 t 오히려 내가 과거 데이터 세트를 처리 할 때 일반적인 문제에 집중하고 싶은, 너무 여기 공급자에 연연 원. 기록 데이터와 주요 관심사는 배당과 주식 분할 등 기업 활동에 대한 정확성 / 청결, 생존 바이어스 조정을 포함한다 : 정확도는 데이터의 전반적인 품질에 관한 - 그것은 오류가 포함되어 있는지 여부. 오류가 가끔 스파이크 필터와 같은, 쉽게 식별 할 수 있습니다. 이는 시계열 데이터에 잘못된 스파이크를 골라 그들에 대한 올바른 것입니다. 다른 시간에 그들은 발견하기가 매우 어려울 수 있습니다. 2 개 이상의 프로 바이더를하고 서로에 대해 그들의 모든 데이터를 확인하는 것이 필요하다. 생존 바이어스는 종종 무료 또는 저렴한 데이터 세트의 기능입니다. 생존 바이어스와 데이터 세트는 더 이상 거래하는 자산을 포함하지 않는 것을 의미한다. 주식의 경우 이것은 상장 폐지 / 파산 축적량을 말한다. 이 바이어스는 과거 수상자가 이미 사전 선택 된 같은 데이터 집합에서 테스트 모든 주식 거래 전략 가능성이 현실 세계에서보다 더 나은 수행하는 것을 의미합니다. 기업 활동은 일반적으로 가격의 복귀의 계산에 포함되지 않아야 원료 가격의 스텝 함수의 변화를 야기하는 회사에 의해 수행 물류 활동을 포함한다. 배당과 주식 분할에 대한 조정은 일반적인 범인입니다. 다시 조정으로 알려진 프로세스는 다음 작업 중 각각에서 수행 할 필요가있다. 하나는, true를 돌려줍니다 조정으로 주식 분할을 혼동하지 않도록 매우주의해야합니다. 많은 공급자가 그 소프트웨어 플랫폼을 사용하는 것이 필요하다 backtest 절차를 수행하기 위해 기업의 동작에 의해 발견되었다. 당신은 TradeStation를, 엑셀 또는 MATLAB 또는 파이썬이나 C와 같은 프로그래밍 언어의 완전한 사용자 정의 구현 등의 수치 플랫폼으로 전용 backtest 소프트웨어 사이에 선택할 수 있습니다. 나는 (이유는 아래에 설명을위한) 전체 사내 기술 스택을 만드는 생각으로 나는 t, TradeStation를 (또는 유사), Excel 또는 MATLAB에 너무 연연 원. 이렇게의 장점 중 하나는 backtest 소프트웨어 실행 시스템이 매우 빡빡한 고급 통계 전략으로 통합 될 수 있다는 것이다. 특히 HFT 전략을 위해 사용자 정의 구현을 사용하는 것이 필수적입니다. 시스템을 백 테스팅 할 때 하나는 실적을 정량화 할 수 있어야합니다. 양적 전략에 대한 업계 표준 측정 항목은 최대 삭감과 샤프 비율입니다. 최대 삭감은 특정 시간주기 (일반적으로 연간) 위에 계정 지분 곡선의 최대 피크 - 대 - 골 드롭 특징. 이것은 대부분의 경우 백분율로 인용된다. LFT 전략 때문에 통계적 요인에 HFT 전략보다 큰, 드로을 갖는 경향이있다. 역사적 backtest는 전략의 미래 삭감 성능에 대한 좋은 가이드 과거 최대 삭감을 보여줍니다. 두 번째 측정 경험적​​ 그 초과 수익의 표준 편차로 나눈 초과 수익의 평균으로 정의되는 샤프 비율이다. 여기에, 초과 수익률은 미리 정해진 기준 위의 전략의 반환을 의미한다. P500는 S 또는 3 개월 재무부 명세서 등. 그 연간 수익률이 계정에 (샤프 비율과 달리) 전략의 변동성을 고려하지 않는 한 일반적으로 사용되는 측정 아닙니다. 전략은 backtested 왔으며 좋은 샤프 최소화하여, 드로 (만큼 그 수로) 바이어스없는 것으로 간주되면, 이 실행 시스템을 구축하기위한 시간이다. 실행 시스템은 실행 시스템은 전략에 의해 생성 된 거래 목록이 브로커에 의해 전송 및 실행하는 수단이다. 무역 생성이 반기 또는 완전히 자동화 할 수 있다는 사실에도 불구하고, 실행 메커니즘은 수동, 반 수동 (즉, 한 번의 클릭)이거나 완전 자동화 할 수 있습니다. LFT 전략, 수동 및 반 수동 기술이 일반적이다. HFT 전략을 위해 종종 밀접 (인해 전략 및 기술의 상호 의존성) 무역 발생기와 결합 될 전자동 실행 메커니즘을 만들 필요가있다. 실행 시스템을 만들고 주요 고려 사항은 중개의 인터페이스이다. 트랜잭션 (위원회, 미끄러짐 및 확산 포함) 비용과 backtested 성능에​​서 라이브 시스템의 성능의 차이의 최소화. 중개에 인터페이스하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 그들은 완전 자동화 된 고성능 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 (API)에 바로를 통해 전화에 브로커를 호출 이르기까지 다양합니다. 이상적으로는 최대한하여 거래의 실행을 자동화 할. 이것은 추가 연구에 집중할뿐만 아니라 여러 전략 또는 더 높은 주파수의도 전략을 실행할 수 있도록 당신을 자유롭게 (사실, HFT는 자동 실행하지 않고 본질적으로 불가능하다). 이러한 MATLAB, Excel 및 TradeStation를 위에서 설명한 일반적인 백 테스팅 소프트웨어는 낮은 주파수, 간단한 전략 좋다. 그러나 실제 HFT를 수행하기 위해 C와 같은 고성능 언어로 작성된 사내 실행 시스템을 구축 할 필요가있다. 일화로, 펀드에 나는 우리가 우리가 새로운 시장 데이터를 10 분마다 다운로드 한 다음 같은 기간에 그 정보를 기반으로 거래를 실행하는 것 10 분 거래 루프를 가지고, 에 이용 될하는 데 사용됩니다. 이 최적화 된 파이썬 스크립트를 사용 하였다. minute - 또는 두 번째 주파수 데이터에 접근하는 것을, 나는 C / C가 더 이상적 일 것이다 생각합니다. 큰 펀드에서 종종 실행을 최적화 할 수있는 퀀트 상인의 영역이 아니다. 그러나 작은 상점 또는 HFT 회사에서 상인이 집행되고, 그래서 훨씬 더 넓은 스킬은 종종 바람직하다. 당신이 기금으로 사용될하고자하는 경우 염두에 곰. 당신의 프로그래밍 기술은 통계와 계량 경제학의 재능보다 거래 비용 최소화의 인 실행의 기치에 해당 또 다른 주요 문제가되지 더 그렇다면, 중요 할 것이다. 당신이 할 수있는 주문을 의도의 차이는 중개, 교환 및 증권 거래위원회 (또는 이와 유사한 정부 규제 기관) 미끄러짐에 의해 부과되는 요금입니다위원회 (또는 세금) : 거래 비용에 세 가지 구성 요소는 일반적으로있다 무엇 실제로 확산에 가득 차 있었다 것은, 입찰의 차이 인 대에서 충전 / 보안이 거래되는 가격을 부탁드립니다. 스프레드가 일정하지 않은 시장에서 현재 유동성 (구매 / 판매 주문 즉, 가용성)에 의존합니다. 거래 비용은 좋은 샤프 비율이 매우 수익성있는 전략과 끔찍한 샤프 비율이 매우 수익성이 전략의 차이를 만들 수 있습니다. 정확하게 backtest에서 거래 비용을 예측하는 도전이 될 수 있습니다. 전략의 주파수에 따라 가격을 물어 / 입찰 틱 데이터를 포함 할 것이다 과거의 데이터에 액세스해야합니다. quants의 전체 팀은 이러한 이유로, 더 큰 자금에 실행의 최적화에 최선을 다하고 있습니다. 펀드는 거래의 상당한 양을 오프로드 할 필요가있는 경우를 생각해 볼 수 있습니다 (있는 이유는 많은과 다양 할 수 있습니다). 시장에 너무 많은 주식을 투기함으로써, 그들은 신속하게 가격을 우울하게하고 최적의 실행을 얻을 수 있습니다. 다음 펀드는 미끄러짐의 위험이 있지만, 따라서 시장에있는 물방울 공급 주문 알고리즘은 존재한다. 또한 그에게 다른 전략은 이러한 필요성에 먹이와 비 효율성을 악용 할 수 있습니다. 이 펀드 구조 차익의 도메인입니다. 실행 시스템에 대한 최종 주요 문제는 backtested 성능의 전략 성과의 차이에 관한 것이다. 이 원인으로는 여러 가지가 있습니다. backtests을 고려할 때 우리는 이미 봐 미리 바이어스와 깊이에 최적화 편견을 논의했습니다. 그러나 일부 전략은 쉽게 배포하기 전에 이러한 편견을 테스트 할 수 있도록하지 않습니다. 이것은 대부분의 주로 HFT에서 발생합니다. 실행 시스템에서 버그뿐만 아니라 backtest에 표시되지 않지만 실제 거래에 표시 마십시오 거래 전략 자체가있을 수 있습니다. 시장은 전략의 전개에 이어지는 정권 교체의 대상이되었을 수도 있습니다. 새로운 규제 환경, 변화하는 투자 심리와 거시 경제 현상 할 수있는 시장이 이렇게 전략의 수익성을 작동하는 방법에 이견 모든 리드. 리스크 관리 정량적 거래 퍼즐의 마지막 조각은 위험 관리의 과정이다. 위험은 우리가 논의했던 이전의 편견을 모두 포함한다. 그러한 서버가 갑자기 하드 디스크 고장 현상 교환기에서 동일 위치로서 기술 위험을 포함한다. 그것은 같은 브로커가 파산되는 등, 중개 위험을 포함한다 (그것이 소리로 MF 글로벌과 최근 겁을 주어, 미친되지 않음). 즉 그것은 아마도 많은 소스가있는 거래 구현을 방해 할 수있는 거의 모든 것을 다루고 있습니다. 전체 책은 내가 t 여기에 위험의 가능한 모든 소스를 해명하려고 못해 있도록 양적 전략에 대한 위험 관리에 전념하고 있습니다. 위험 관리는 최적의 자본 배분으로 알려진 것을 포함한다. 어떤 포트폴리오 이론의 한 분야이다. 이는 자본 다른 전략 설정하고, 그 전략 내의 거래에 할당되는 방식이다. 그것은 복잡한 지역과 일부 비 사소한 수학에 의존합니다. 전략의 최적의 자본 배분 및 활용이 관련되어있는 업계 표준은 켈리 기준이라고합니다. 이 입문 문서이기 때문에, 나는 t의 계산에 연연 원. 켈리 기준은 구현에 올 때 상인들은 보수적, 그래서 자주하지 않는 금융 시장에서 성립 수익률의 통계적 특성에 대한 몇 가지 가정을합니다. 리스크 관리의 또 다른 주요 구성 요소는 하나 자신의 심리적 프로파일을 다루는입니다. 거래에 크리프 수있는 많은인지 적 편견이있다. 전략이 방치되는 경우이 인정 하듯이 알고리즘 트레이딩 덜 문제가 있지만 일반적인 편견지는 위치로 인해 손실을 실현해야하는 고통에게 닫히지 않습니다 손실 회피한다는 것입니다. 이미 얻은 이익을 잃을 두려움이 너무 큰 수 있기 때문에 마찬가지로 이익을 너무 일찍 촬영 할 수 있습니다. 또 다른 일반적인 바이어스 최신 성 바이어스로 알려져있다. 상인이 최근의 이벤트가 아닌 장기에 너무 많은 중점을두고 때 드러난다. 공포와 탐욕 - 그럼 물론 고전적인 감정적 인 편견의 한 쌍있다. 이들은 종종 블로우 업 (제로 또는 악화에 즉 계정 지분 호) 또는 감소 된 이익을 일으킬 수, 부족 또는 과다 레버리지가 발생할 수 있습니다. 요약 된 바와 같이, 정량 거래 양적 금융 매우 흥미 영역이라도, 매우 복잡하다. 말 그대로이 문서의 주제의 표면을 긁으며 이미 다소 긴 항목의 책과 논문이 난 단지쪽으로 문장이나 두 문장을 준 문제에 대해 기록 된 받고있다. 그 때문에, 정량 자금 거래 작업에 적용하기 전에, 그것을 기초 연구의 상당한 양을 행할 필요가있다. 최소한 당신은 당신의 기술 세트는 가능성이 같은 높은 주파수 끝에 더 정교한 전략을 위해 MATLAB, 파이썬이나 R. 같은 프로그래밍 언어를 통해 구현에 많은 경험과 통계 및 계량 경제학에서 광범위한 배경을해야합니다 리눅스 커널 수정, C / C, 어셈블리 프로그래밍과 네트워크 대기 시간 최적화를 포함합니다. 당신이 당신의 자신의 알고리즘 트레이딩 전략을 만들려고에 관심이 있다면, 내 첫 번째 제안은 프로그램에서 좋은 얻을 것입니다. 내 취향은 가능한 한 직접 데이터 그래버, 전략 backtester 및 실행 시스템을 많이 구축하는 것입니다. 자신의 자본이 라인에있는 경우, 당신은 잠재적으로 단기간에 시간을 절약하면서, 수, 완전히 시스템을 시험하고 그 함정과 공급 업체에이 아웃소싱 특정 문제에 대해 알고있는 것을 알고 밤에 더 잠을 t 같으면 장기적으로 매우 비싼. 마이클 홀 - 무어 마이크 QuantStart의 설립자이며, 주로 퀀트 개발자 이후 헤지 펀드에 대한 퀀트 상인 컨설팅으로, 지난 5 년 동안 양적 금융 산업에 참여하고있다. 블로그 : 퀀트 S AVV y를 알고리즘 트레이딩 blogroll을 아래 출원. 퀀트 트레이딩 태그 : 중국 공평을 해안하기위한 단계가에서 풀기 입장에서 마진 상인을 중단 시도에 실패한 것으로 1992 년부터 뉴스, 중국 Algotrading 세레 봇 Futurestrading AlgorithmicTrading Daytrader 데이 트레이딩 중국 주식 시장 DIP 상하이 종합 지수는 가파른 3 주 딥 출장 기록 속도. 생활에 대한 데이 트레이딩 FULL TIME 일 무역은 사람이 할 수있는 가장 만족스러운 것 중 하나가 될 수 있습니다. 그러나, 그것은 또한 가장 어려운 중 하나 일 수있다. 일 무역 전망에 대한 조언. 블로그 : 아래 출원. 퀀트 트레이딩 태그 : 블로그 : 풀 타임 데이 트레이딩은 무역 조언 Algotrading 세레 봇 Futurestrading AlgorithmicTrading Daytrader 데이 트레이딩은 밑에 신청. 퀀트 트레이딩 태그 : 피보나치 무역, 기술 가이드 Algotrading 세레 봇 Futurestrading AlgorithmicTrading Daytrader 데이 트레이딩 피보나치 데이 트레이딩은 거의 하루 종일 상인 피보나치 확장 들었 또는 시간주기를 FIB있다. 이 문서에서 우리는 추세 반전의 가격 수준을 찾기 위해 피보나치 확장을 사용하는 올바른 방법을 간략하게 설명합니다. 블로그 : 아래 출원. 퀀트 트레이딩 태그 : 알고리즘 트레이딩, 기술 가이드 Algotrading 세레 봇 Futurestrading AlogrithmicTrading Daytrader 데이 트레이딩 SECOND DAY GAP 데이 트레이딩 전략 그 다음에 시작하는 다음과 같은 게시물을 읽을 수있는 작은 지침을 가장자리를 찾거나 필요로 어려움을 겪고있는 경우. 여기에 우리가 당신에게 예를 들어 선물 거래의 가장자리를 줄 : 인간의 개입과 함께 부품 기계 거래 할 수 있습니다 알고리즘 트레이딩 너 한테 거래를 LEARN, 또는에 전환 만 요구하고 자율적으로 모든 거래를합니다 완전 자동화 된 거래 소프트웨어가 될 수 있습니다. 블로그 : 아래 출원. 퀀트 트레이딩 태그 : 금융 증권이 점점 더 복잡 해짐에 따라 알고리즘 트레이딩은 무엇 알고리즘 트레이딩, 기술 가이드 Algotrading 세레 봇 Futurestrading AlogrithmicTrading Daytrader 데이 트레이딩은 로켓 과학자의 새로운 품종이 복잡한 수학적 모델 가격을 성장했다. 이 전문가는 정량적 분석을 알고있다 : 블로그 : 아래 출원. 퀀트 트레이딩 태그 : 블로그 : 알고리즘 트레이딩, 기술 가이드 Algotrading 세레 봇 Futurestrading AlogrithmicTrading Daytrader 데이 트레이딩은 밑에 신청. 퀀트 트레이딩 태그 : 일관성있는 수익성, 개발 가이드 에지 세레 봇 Futurestrading AlogrithmicTrading Daytrader 데이 트레이딩은 지속적으로 수익성 데이 트레이딩 이상 X 기준 시간 상인은 이익, 드로을 최소화 할 책임이 있습니다. 일관성이기 때문에 우리는 우리가 거​​래하고자하는 어떤 기간을 결정합니다. 특집, 에지 개발 태그 : 무역 가장자리 밑에 신청. 데이 트레이딩 엣지를 찾기 개발 가이드 에지 세레 봇 Futurestrading 데이 트레이딩 Algorithmictrading Algotrading 우리는 알고리즘 트레이딩 가장자리가와 에지를 찾는 과정 것을 보여줍니다. 아래 출원 : 특집, 소프트웨어 디자인 태그 : 퀀트 전략. 개발 가이드 Quanttrading Algorithmictrading Futurestrading Systemdevelopment Daytrader 데이 트레이딩 정량화 시장의 비 효율성 또는 우리의 승리 시스템을 개발할 때 우리는 따라 랜덤 개요를 넘어 행동. 내가 퀀트 잘 아는 세레으로 O의 pportunity 선물 거래를 nvestment 데이 트레이딩 선물 스마트 - 알고리즘 트레이딩을 알아보기 랜덤 둘째 날 갭 전략은 무역 가장자리 퀀트 잘 아는 알고리즘 트레이딩 퀀트 잘 아는 알고리즘 트레이딩 찾기를 넘어 시장의 비 효율성이나 행동을 정량화 X의 기준 시간 동안 알고리즘 트레이딩 지속적으로 수익성 무엇입니까 로봇 특별 할인 상품은 - 무료 평가판 세레 봇 무역 귀하의 알고리즘 트레이딩 전략은 많은 선물 및 상품 시장 사이에 다변화를 제공하는 결과. 세레 봇은 모든 시장 조건에서 돈을 벌. 시장 동향 여부, 통합 또는 휘발성이 높은 세레 봇은 여전히​​ 일관된 이익을 만들 것입니다. 세레 봇은 4000 거래를 가지며, 최대 3.45 삭감. 우리는이 세계에서 거래 시스템의 상단 0.01에 넣 것을 보장 할 수 있습니다. 전시회 데이터 세레 봇이 우리에게 이익 2.08의 계수 달성 결과 - 됩니다주의하는 뛰어난 다른 일을 : 만 시장에 시간 13.01을 보냈다 제한 노출은 우리의 삭감을 닫습니다 최대 가까이가 10 만 계정에 불리한 움직임에 덜 위험을 의미합니다 - 3.06. 몇몇 헤지 펀드는 우리가 거​​의 동일하게 우리의 짧고 긴 결과이다이 일치 할 수 있습니다. 이것은 다른 투자가 또는 우리가 황소와 곰 시장에서 돈을 버는하는 추세 추종자는 달리 의미한다. 이익은 혼합되지 않고 모든 거래 비용이 포함되어 있습니다. 매 해 돈을 벌었 다. 우리는이 우리가 일 기준으로 하루에 사용하는 봇입니다 거의 모든 주에 관계없이 시장 환경 세레 봇 결과의 일관성을 향상하고 있습니다. 이것은 완전히 모든 시장 환경에서 작동 주식 투자 시스템을 자동화한다. 황소와 곰 시장에서 수행하는 당신에게 부드러운 투자 곡선을 얻었다. 시스템 데이터와 백 테스트는 다음이 포함되어 있습니다 결과 혼합되지 않습니다. 높은 이익, 매우 작은 삭감. 매 해 돈을 벌었 다. 거래 비용 (미끄러짐 및 수수료) 과대 평가된다. 에미 니 다우 존스, S p를, 나스닥, 러셀 2000, 금과 원유의 봇 거래. 당신의 시스템은 후행 지표 또는 매개 변수 최적화를 사용하지 않습니다. 세레 봇이 동일 장기 및 단기 가중되고, 모든 시장 조건에서 작동, 그래서 우리는 곰 시장 또는 황소 시장에있는 경우는 문제가되지 않습니다. 이것은 가장 효율적이고 낮은 위험 투자 전략이다. 동시에 여러 실시간 거래를 실행합니다. 설치 STEP 1 STEP 2 STEP 알고리즘 트레이딩 최근 거래 퀀트 잘 아는 사용자 스토리 닉 데이비스의 3 장점하기 쉽습니다. (34), 자동화 전략 마이크 심사 위원으로 포트폴리오를 다변화하고 싶어 런던 경험 선물 상인. 35, 레밍턴 스파는 저 위험 투자 기회를 찾고 - 하지만 우리의 다음 성공 클라이언트 오늘 봐가되어 우리는 최고의 선물 거래 시스템은 하나를위한 거래 데이터가 시스템 거래의 함정에 빠지지 마십시오 제공 비교하여 자신의 자금에 대한 제어를 원한다 년. 시스템 그들은 쓸모 곡선 장착 표시 너 한테 거래 전략을 판매하는 모든 시장 환경에서 5 년 이상 테스트해야합니다. 아니면 1.6 미만의 이익 요소와 시스템을 가지고있다. 그들은 당신의 시스템을 제어하고 그들의 브로커를 통해 거래를 허용 할 - 우리가 소프트웨어를 제공하지만 당신은 완벽하게 제어 할 수 있습니다과 당신의 데이 트레이딩 전략 부드러운 주식​​ 커브와 거의 아웃 라이어가 자신의 브로커를 선택하는 반면. 만 QUANT 무역 DATA 우리의 세레 봇은 4000 거래는 의미가 큰 수상자의 소수와 돈 t 무역 시스템 그것을 우리는 t는 바이어스 시스템을 만들 표시 최적화를 사용 돈 보장 통계 우위를 가지고있다. 모든 시스템은 독특하고 아래에서 위로 특별 행사에서 설계되었습니다 - 무료 Trial - 낮은 가격 최근 블로그 항목 퀀트 잘 아는 알고리즘 트레이딩 저작권 2015 - 퀀트 잘 아는 - 자동화 된 알고리즘 트레이딩 시스템 CFTC 규칙 4.41 - 가정 또는 시뮬레이션 실적은 특정 제한이 있습니다. 실제 성능 RECORD는 달리 시뮬레이트 된 결과는 실제 무역을 대변하지 않습니다. 무역이 실행되지 않은 때문에, 된 결과, 어떠한 경우 IMPACT위한 UNDER-OR-OVER 보상을 가질 수와 같은 유동성의 부족과 같은 특정 시장 요인. 일반에서 시뮬레이션 무역 프로그램은 또한이 뒷 궁리의 이익을 설계하고 있다는 사실에 근거합니다. NO 표현되지되고 있음을 모든 계정이되거나 도시 된 것과 유사한 이익 또는 손실을 달성 할 가능성이있다. 어떤 표현하지 나 알고리즘 거래 시스템의 사용이 소득을 생성하거나 이익을 보장 할 것을 암시하고있다. 선물 거래 및 무역 교환 거래 자금과 관련된 손실의 상당한 위험이 있습니다. 선물 거래 및 무역 교류 기금 손실의 상당한 위험을 수반하고 모든 사람에 적합하지 않은 거래. 이러한 결과는 소정의 고유 한 한계를 가지고 시뮬레이트 된 또는 가상의 성능 결과에 기초한다. 실제 성능 레코드에 나타낸 결과와는 달리, 이 결과는 실제 거래를 나타내지 않는다. 이러한 거래는 실제로 실행되지 않았기 때문에 또한, 이러한 결과는 가질 수 과소 또는 과잉 보상 (있는 경우)에 대한 영향 등의 유동성 부족 특정 시장 요인. 일반적인 시뮬레이션 또는 가상 거래 프로그램은 이들이 뒤늦게 이득으로 설계된다는 사실이 적용된다. 아니 표현은 어떤 계정 것 또는 표시되는 이익 또는 이들과 유사한 손실을 달성 할 가능성이 것을하지되고있다.