Wednesday 28 March 2018

무역 전략 상품 시장


상품 거래 전략의 유형.


상품 거래 전략은 상품 선물과 옵션을 매매하기위한 계획으로 가격 변동으로 이익을 얻습니다. 상품 거래를 시작하고 자본을 위험에 빠뜨리기 전에 전략 계획을 수립하는 것이 중요합니다.


금융 뉴스를보고 최신 거래 팁에 대한 필수 뉴스 레터를 읽는 것은 상품 시장에서 성공하기 위해 필요한 기술을 상인에게 제공하지 않습니다.


그러나 시간이 지남에 따라 시뮬레이션을 통해 테스트하는 일관된 전략을 사용하면 신진업자는 위험과 보상은 물론 시장의 변동성을 이해할 수 있습니다.


많은 상품 거래 전략은 선물 및 선물 옵션 시장의 위험 포지션 진입 및 퇴출에있어 기술적 분석을 사용합니다. 나는 기술 분석만으로는 시장에서 그림의 일부만을 제공한다는 것을 발견했다.


기본, 공급 및 수요 분석은 상인이 원재료 시장에서 산출과 소비의 진화와 관련하여 발생하는 예기치 않은 변화를 피하는 데 도움이되는 중요한 보완 물입니다. 아래에서 기술적 분석을 사용하여 기본적인 상품 거래 전략을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 상품 거래에 대한 기본 분석 사용에 대한 정보를 살펴 보겠습니다.


많은 상품 거래 전략은 범위 거래 또는 브레이크 아웃 방법론을 중심으로 이루어집니다.


각 유형의 전략에는 장단점이 있으므로 어떤 유형의 전략이 가장 효과적 일지를 선택하는 것은 개별 상인의 몫입니다. 나는 내 거래에서 두 가지 유형의 전략의 변형을 사용하는 경향이있다.


범위 무역 전략.


상품의 범위 거래는 단순히 범위 (지원)의 하단 끝에서 구매를 시도하고 그 범위 (저항)의 상단에서 판매하는 것을 의미합니다.


이 전략의 성공 여부는 판매 후 상품 구매 능력에 따라 가격이 과매도 상태로 떨어진다는 점에 달려 있습니다. 초과 판매는 시장이 모든 매도와 매수를 흡수했다는 것을 의미합니다. 반대로, 장황한 집회를 마치고 상품을 팔면 구매가 감소하고 팔리는 초과 구매 조건으로 가격이 상승하게됩니다.


Relative Strength Index, Stochastics, Momentum 및 Rate of Metrics와 같은 과매 수 및 과매 수 수준을 측정하는 지표가 많이 있습니다. 이 전략은 시장이 정의 가능하고 일관된 추세가 없을 때 잘 작동합니다. 그러나 시장이 오랫동안 과매 수 또는 과매도 영역에 머물러있을 수 있습니다. 범위 거래의 위험은 시장이 기술적 인지지 또는 그 이상의 저항으로 움직인다는 것입니다.


트레이딩 브레이크 아웃.


상품 세계에서의 트레이드 아웃을 중심으로 한 전략은 상인이 새로운 최고가를 만들거나 상품을 팔 때 상품을 사려고 할 것임을 의미합니다. 새로운 최고점과 최저점은 이전 움직임의 최고점과 최저점이기 때문에 차트에서 쉽게 발견 할 수 있습니다. 많은 전문 상인들은 많은 돈을 관리하고 개발할 주요 트렌드를 찾고있을 때이 기법을 사용합니다.


상품은 휘발성 상품이며 상대적으로 짧은 기간 동안 가격이 2 배나 절반 이상인 경우는 흔합니다.


이 전략에 대한 철학은 간단합니다. 새로운 최고치 또는 최저치를 만들지 않고도 시장을 추세로 유지할 수는 없습니다. 이 전략은 트렌드가 강력하고 오래 지속될 때 가장 효과적입니다. 상인이 새로운 최고점을 매수하고 새로운 최저점에 매도 (매도)함에 따라 추세가 위 또는 아래인지는 중요하지 않습니다. 이 전략의 한 가지 중요한 단점은 시장이 강한 경향과 범위 내에서 거래를 할 수 없을 때 제대로 수행되지 않는다는 것입니다.


기본적인 무역 전략.


거래 브레이크 아웃이나 범위에는 보통 구매 및 판매 시점에 대한 특정 규칙이 있지만 근본적인 거래는 문제의 상품에 대한 수요와 공급에 영향을 미칠 요인에 달려 있습니다.


일례로 상인은 여름철 날씨가 건조하기 때문에 작물 재배에 대한 기대로 콩을 구입할 수 있습니다. 반면에 원유에 대한 수요가 증가 할 것으로 예상되어 석유 선물 시장에서의 입지가 오래 지속될 전망이다.


시장에 새로운 트레이더와 투자자는 엄청난 양의 숙제와 번호 처리를 포함하므로 근본적인 거래에 어려움을 겪는 경향이 있습니다. 더욱이 근본적인 직책은 일반적으로 더 많은 시간과 인내가 필요하며 전개가 전개되는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있으므로 더 많은 위험이 필요합니다.


펀더멘털만을 거래 할 때 매매 할 곳을 결정하는 것도 어렵습니다. 저는 기술 전략과 기본 전략을 결합하는 것을 좋아합니다. 나는 가격 방향 (위 또는 아래)과 기술 분석을 결정하기 위해 펀더멘털을 사용하여 직위의 진입 및 퇴출 지점을 결정합니다.


상품 무역 : 개관.


식품, 에너지 또는 금속과 관계없이 필수품은 일상 생활의 중요한 부분입니다. 차를 운전하는 사람은 높은 원유가로 인해 크게 영향을받을 수 있습니다. 먹는 사람은 콩 공급에 대한 가뭄의 영향을 느낄 수 있습니다. 마찬가지로 상품은 장기간 또는 비정상적으로 휘발성이거나 약세를 보이는 주식 시장에서 현금을 보관할 장소로서 전통적인 증권을 넘어 포트폴리오를 다양 화하는 중요한 방법이 될 수 있습니다. (상품은 전통적으로 주식에 반대한다.)


예전의 투자자들은 상당한 시간과 돈, 전문 지식을 필요로하기 때문에 일반 투자자가 상품에 투자하지 않는 것이 었습니다. 하지만 오늘날 상품 시장에는 여러 경로가 존재하며, 일부 노선은 비 전문 상인조차도 쉽게 참여할 수 있습니다.


상품 역사.


실제로, 상품 거래는 주식과 채권을 다루는 것보다 오래 된 오래된 노예입니다. 고대 문명은 조개에서부터 향신료에 이르기까지 다양한 상품을 거래했습니다. 상품 거래는 필수 사업이었습니다. 제국의 힘은 복잡한 거래 시스템을 만들고 관리하고 상품 거래를 원활하게하는 능력에 비례하는 것으로 간주 될 수 있습니다. 이러한 거래는 왕국의보고에 대한 상업, 경제 발전 및 세금 부과 역할을합니다. 대부분의 교장이 실제 상품을 실제로 다루는 사람들 이었지만 (어떤 방식 으로든 그것들을 창조했거나 사용 했음) 의심 할 여지없이 투기꾼이 있었고 밀 수확이 얼마나 잘 될지에 대해 드라크마 2 개를 내기를 열망했습니다.


투자 할 곳.


많은 기업이 합병되거나 사업을 중단했지만, 전 세계에 수많은 상품 거래소가 여전히 있습니다. 대부분은 몇 가지 다른 상품을 가지고 있지만, 일부는 단일 그룹을 전문으로 취급합니다. 예를 들어 런던 메탈 익스체인지 (London Metal Exchange)는 이름에서 알 수 있듯이 금속 제품 만 운송합니다.


미국에서는 시카고 상품 거래소 (Chicago Mercantile Exchange)와 시카고 상품 거래위원회 (Chicago Board of Trade)가 2006 년 합병 된 이후 CME 그룹이 운영하는 거래가 가장 많았으며 뉴욕 상품 거래소 (New York Mercantile Exchange)도 애틀랜타와 캔자스에있는 인터콘티넨탈 거래소 시 무역위원회.


거래소의 상품 거래는 거래가 (육안 검사없이) 수행 될 수 있도록 합의 된 표준을 요구할 수 있습니다. 가축이 아프다는 것을 알아 내기 위해서만 소의 100 단위를 사고 싶지 않거나, 구입 한 설탕이 열등하거나 용납 할 수없는 품질이라는 것을 발견하십시오.


투자 특성.


공급과 수요의 기본적인 경제 원칙은 일반적으로 원자재 시장을 주도한다. 낮은 공급은 높은 가격을 요구하는 수요를 증가시키고, 그 반대도 마찬가지다. 소의 건강에 대한 두려움과 같은 공급상의 주요한 혼란은 일반적으로 안정되고 예측 가능한 가축 수요에 대한 급격한 증가를 초래할 수 있습니다. 수요 측면에서 볼 때 세계 경제 개발 및 기술 진보는 종종 극적이지는 않지만 가격에 중요한 영향을 미칩니다. 사례 : 중요한 제조 업체로서의 중국과 인도의 출현은 철강과 같은 산업 금속의 세계 기타 지역에 대한 공급 감소에 기여했다.


상품 유형.


오늘날 무역 가능 상품은 네 가지 카테고리로 분류됩니다. 그들은 다음을 포함합니다 :


금속 (금, 은, 백금 및 구리 포함) 에너지 (원유, 난방유, 천연 가스 및 가솔린 포함) 축산 및 육류 (마른 돼지, 돼지 고기, 살아있는 소 및 피더 소 등) 농업 (옥수수, 콩, 밀 포함) , 쌀, 코코아, 커피, 면화, 설탕)


휘발성 또는 곰 같은 주식 시장은 일반적으로 무서운 투자자들이 금과 같은 귀금속으로 돈을 이전하기 위해 뒤죽박죽으로 움직이는 것으로 나타났습니다. 금은 역사상 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 가치있는 금속으로 여겨 왔습니다. 귀금속은 또한 높은 인플레이션이나 통화 평가 절하에 대한 헤지로 사용될 수 있습니다.


에너지 재생은 또한 상품에 공통적입니다. 글로벌 경제 발전과 전 세계 유정의 유 생산량 감소는 투자자들이 끊임없이 증가하는 에너지 수요로 제한된 석유 공급을 평가하고 평가함으로써 유가가 급등하게 될 수 있습니다. 경제 침체, 석유 수출국기구 (OPEC)의 생산 변화 및 에너지 조달 자로 원유를 대체 (또는 보완)하는 것을 목표로하는 신기술 발전 (예 : 풍력, 태양 및 바이오 연료)도 고려해야합니다.


곡물 및 기타 농산물에는 매우 활발한 거래 시장이 있습니다. 여름철이나 날씨 변화가 심한시기에는 매우 휘발성이 있습니다. 제한된 농산물 공급과 결합 된 인구 증가는 농업 가격 상승을위한 기회를 제공 할 수 있습니다.


상품에 투자하는 방법.


상품에 투자하는 보편적 인 방법은 미래에 특정 가격의 특정 상품을 구매하거나 판매하는 계약 인 선물 계약을 통해 이루어지는 것입니다. 선물은 모든 상품 카테고리에서 이용 가능합니다.


선물 시장에는 두 가지 유형의 투자자가 참여합니다.


상품 투기업자의 상업적 또는 기관 사용자.


첫 번째 그룹 인 제조업체와 서비스 제공 업체는 지출을 정상화하고 현금 흐름 관련 두통을 줄이기 위해 예산 책정 프로세스의 일환으로 선물을 사용합니다. 이 위험 요소는 상품 시장을 사용하여 가격 변동으로 인한 재정적 손실의 위험을 줄일 수 있습니다. 항공사 부문은 대규모 산업을 계획하는 목적으로 안정적인 가격으로 대량의 연료를 확보해야하는 사례입니다. 이러한 요구로 인해 항공 회사들은 헤징에 종사하고 있습니다. 선물 계약을 통해 원유 및 휘발유의 시장 변동성을 피하기 위해 고정 금리로 연료를 구매함으로써 재무 제표가 변동성이 크고 투자자에게 위험 부담을 줄 수 있습니다 . 농업 협동 조합은 또한 선물을 활용합니다. 선물과 헤지가 없다면, 상품의 변동성은 비용 관리의 예측 가능성을 요구하는 사업체에 파산을 초래할 수 있습니다.


두 번째 그룹, 주로 개인은 선물 계약의 가격 변화로 이익을 얻기를 희망하는 투기꾼입니다. 투기꾼은 일반적으로 계약이 만료되기 전에 자신의 직책을 마감하고 상품 (예 : 곡물, 기름 등)의 실제 배송을 절대하지 않습니다.


선물로 들어가기.


상품 선물 계약에 투자하면 선물을 거래하는 중개인이없는 경우 새 중개 계좌를 개설하고 선물 거래와 관련된 위험을 이해하고 있음을 인정하는 양식을 작성해야합니다.


각 상품 계약은 브로커에 따라 최소 보증금이 다르므로 계약 금액에 따라 귀하의 계정 금액이 증감 할 것입니다. 계약의 가치가 떨어지면 마진 콜을 받게되며 입장 유지를 위해 더 많은 돈을 귀하의 계좌에 입금해야합니다. 막대한 금액의 레버리지로 인해 작은 가격 변동은 큰 수익 또는 손실을 의미 할 수 있으며 선물 계정은 몇 분 만에 지워지거나 두 배가 될 수 있습니다.


근본적인 필수품에 순수한 놀이이다. 레버리지는 당신이 무역의 오른쪽에 있다면 큰 이익을 허용합니다. 최소 예금 계좌는 일반적으로 감당할 수없는 대형 계약을 관리합니다. 길거나 짧게 쉽게 갈 수 있습니다.


선물 시장은 매우 불안정 할 수 있으며 이러한 시장에 대한 직접 투자는 특히 경험이없는 투자자에게는 매우 위험 할 수 있습니다. 레버리지는 이익과 손실 모두를 확대합니다. 무역은 신속하게 반대 할 수 있으며, 귀하의 직위를 종결하기 전에 귀하의 초기 보증금을 잃을 수 있습니다.


대부분의 선물 계약에는 옵션도 있습니다. 선물 계약에 대한 옵션을 구매하는 것은 단지 그것을 구입하는 것이 아니라 예금을 예금에 넣는 것과 같습니다. 귀하는 거래를 수행 할 의무가 아니라 권리를가집니다. 따라서 계약 가격이 예상대로 움직이지 않으면 손실을 옵션 비용으로 제한했습니다. 파생 상품으로, 옵션 및 일반적으로 선물 계약과 포인트 - 투 - 포인트 이동하지 않습니다.


많은 투자자들은 어떤 식 으로든 상품과 관련된 산업 분야의 기업 주식을 사용합니다. 예를 들어, 석유를 재생하고자하는 사람들은 굴착기, 정유 회사, 유조선 회사 또는 석유 회사를 다양화할 수 있습니다. 금 괴물에 물린 사람들은 광산 회사, 제련업자 또는 정제업자 (금괴를 취급하는 회사)를 구매할 수 있습니다.


주식은 선물보다 휘발성 가격 변동이 적습니다. 주식은 쉽게 살 수 있고, 잡고, 거래하고, 추적 할 수 있으며, 특정 분야를 다룰 수 있습니다. 물론 투자자는 특정 회사가 좋은 투자 일뿐만 아니라 좋은 재화가 될 수 있도록 일부 조사를해야합니다.


주식을 직접 사는 것보다 적은 투자를 요구하는 스톡 옵션은 상품에 투자하는 또 다른 방법입니다. 위험은 옵션의 비용으로 제한되지만 일반적으로 가격 변동은 기본 주식을 직접 반영하지 않습니다.


투자자는 대개 이미 중개 계정을 가지고 있으므로 거래가 더 쉽습니다. 회사의 재정 상황에 대한 공개 정보를 쉽게 이용할 수 있습니다. 주식은 종종 매우 유동적입니다.


주식은 상품 가격에 순수한 놀이가 아닙니다. 그 가격은 시장 상황뿐만 아니라 회사 별 요인에 의해 영향을받을 수 있습니다.


교환 거래 자금 및 교환 거래 노트.


주식처럼 거래되는 ETF (Exchange Traded Fund) 및 ETN (Exchange Traded Notes)은 투자자가 선물 계약에 직접 투자하지 않고 상품 가격 변동에 참여할 수있게합니다.


상품 ETF는 보통 선물 계약을 사용하여 지수를 구성하는 특정 상품 또는 상품 그룹의 가격을 추적하지만, 실제 상품을 보유한 ETF는 저장 비용으로 보관합니다.


ETN은 특정 상품 또는 상품 지수의 가격 변동을 모방하기 위해 고안된 무담보 채권이며 발행자가 뒷받침합니다. 특별 중개 계좌는 ETF 나 ETN에 투자 할 필요가 없습니다.


BAL : iPath 블룸버그 코튼 서브 인덱스 총 귀환 ETN; 카페 : iPath 순수 베타 커피 ETN; NIB : iPath Bloomberg 코코아 Subindex 총 귀환 ETN.


그들은 주식처럼 거래하기 때문에 걱정할 관리비 나 환매 수수료가 없습니다. 이들은 상품 또는 상품 바구니의 가격 변동에 쉽게 참여할 수있는 방법을 제공합니다.


상품의 큰 움직임은 기본 ETF 또는 ETN에 의한 포인트 투 포인트 (point-for-point)로 반영되지 않을 수 있습니다. 모든 상품이 ETF 또는 ETN을 가지고있는 것은 아닙니다. ETN은 발행사와 관련된 신용 위험이 있습니다.


CORN : Teucrium 옥수수 기금; SOYB : Teucrium Soybean Fund; WEAT : Teucrium 밀 자금.


뮤추얼 펀드 및 인덱스 펀드.


뮤추얼 펀드는 상품에 직접 투자 할 수 없지만 에너지, 농업 또는 광업과 같은 상품 관련 산업에 종사하는 회사의 주식에 투자 할 수 있습니다. 그들이 투자하는 주식과 마찬가지로, 펀드 주식은 주식 시장 변동 및 회사 고유의 위험을 포함하여 원자재 가격 이외의 요인의 영향을받을 수 있습니다.


적은 수의 상품 지수 뮤추얼 펀드가 선물 계약 및 상품 연계 파생 상품 투자에 투자함으로써 상품 가격에보다 직접적인 노출을 제공합니다.


전문 화폐 관리 다양 화 유동성.


관리 수수료가 높을 수 있으며 일부 펀드에 판매 수수료가 부과 될 수 있습니다. 대부분의 상품 뮤추얼 펀드가 주식에 투자하기 때문에 상품 가격에 순수한 희곡이 아닙니다.


관리 선물.


CPO (commodity pool operator)는 투자자로부터 돈을 모으고이를 하나의 수영장으로 결합하여 선물 계약 및 옵션에 투자하는 개인 또는 유한 파트너십입니다. CPO는 투자자에게 위험 공시 문서를 제공해야하며 정기 재무 제표와 연례 재무 보고서를 배포해야합니다. 또한 모든 투자자, 거래 및 풀 운영에 대한 엄격한 기록을 유지해야합니다.


CPO는 상품 거래 조언자 (CTA)를 고용하여 수영장에 대한 거래 결정을 조언합니다. CTA는 상품 선물 거래위원회 (CFTC)에 등록되어야하며 투자 조언을 제공하기 전에 FBI 배경 조사를 통과해야합니다. 그들은 보통 선물을 거래하고 상품 풀 거래에 조언하기 위해 그것을 사용하는 시스템을 가지고 있습니다.


전문적인 조언. 풀링 된 구조는 관리자가 작업하기 위해 더 많은 돈을 제공합니다. 폐쇄 기금은 모든 투자자가 동일한 금액을 요구합니다.


과거 실적을 평가하는 것이 어려울 수 있으며 이전 투자로 인한 CTA의 리스크 조정 수익을 살펴볼 수 있습니다. 투자자는 또한 CTA 공개 서류를 읽고 축소에 취약한 거래 프로그램을 이해해야합니다.


결론.


초보자와 숙련 된 거래자가 고려해야 할 다양한 상품 투자가 있습니다. 상품 선물 계약이 가격 변동에 직접적으로 참여할 수있는 방법을 제공하지만 다양한 위험 및 투자 프로필을 가진 다른 유형의 투자도 기회를 제공합니다. 재화는 자연적으로나 인위적으로 발생하는 비정상적인 기상 패턴, 전염병 및 재해를 예측하는 것이 불가능하지는 않더라도 어렵지 않은 사건의 영향을받을 수 있기 때문에 위험한 투자 제안이 될 수 있습니다. 따라서 포트폴리오의 10 % 이상을 상품에 할당하지 않는 것이 좋습니다.


상품 시장에서의 손실을 피하는 5 가지 방법.


특정 지침을 따르면 이익을 극대화 할 수 있습니다.


상품 시장은 경제와 사람들의 삶에 엄청난 영향을 미칩니다. 수요 변동이 가격 변동성의 주요 요인이지만 통화 움직임, 지정 학적 문제, 경제 성장 및 정부 정책은 상품 가격에 영향을 미치는 다른 요소입니다. 일반적으로 원자재 시장은 집회와 충돌을 겪기 때문에 주식 시장보다 투기가 더 쉽습니다.


상품 선물에 참여하기 전에 투자자 또는 상인은 시장 준비 방법을 배우고 준비해야합니다. 주식과 달리 선물 계약은 만료 기간이 다릅니다. 선물 플랫폼은 주로 포트폴리오의 위험을 줄이기위한 목적으로 헤지 목적으로 사용되기 때문에 계약의 기본 사항을 완전히 이해하지 못하고 상품 세그먼트에 참여하는 사람들은 초기 자본이나 그 일부를 잃게됩니다. 어쨌든, 투자하기 전에 특정 지침을 따르면 손실 위험을 줄이고 이익을 극대화 할 수 있습니다.


위험과 보상의 비율을 분명하게 표현하는 것은 매우 중요합니다. 선물 거래 중 가용 자본에 얼마나 많은 위험을 감수 할 수 있는지 미리 알아야합니다. 또한 전체 상품을 단일 상품에 투자하지 마십시오. 가장 좋은 방법은 자본을 다른 자산에 할당하는 것입니다. 따라서 손실로 이어지는 잘못된 거래는 쉽게 중단 될 수 있습니다. 또한 불확실한 상황에 직면하는 동안, 이상적인 전략은 선명한 사진이 드러날 때까지 인내심을 유지하는 것입니다. 나쁜 결정을 내리는 것은 전혀 거래하지 않는 것보다 더 나쁩니다. 주식과 비교하여, 상품 선물 계약은 참가자들에게 더 큰 유연성을 제공하고, 헤지 화자가 그들의 물리적 위치를 보호하고 더 많은 투기꾼을 유치 할 수있게 도와줍니다. 따라서 위험 보상을 미리 결정하는 것은 많은 수의 투기 거래자를 극복하는 데 중요합니다.


정지 손실을 유지합니다.


상품 선물의 거래는 다양한 요인의 영향을 받기 때문에 일정 수준의 위험을 포함하므로 포지션을 스스로 보호해야합니다. 안락한 수준에서 또는 헤징 전략을 사용하여 손실을 포함하는 판매 또는 구매를 사용하는 것이 중요합니다. 거래자가 거래를 포기하는 주된 이유는 대개의 경우 거래 전략에 거래 정지 위험을 두지 않기 때문에 겪게되는 막대한 손실 때문입니다. 적절한 정지 손실을 유지하면 손실을 최소화하고 수익을 극대화하는 데 도움이된다는 사실이 알려졌습니다.


성공한 모든 상인에게는 이익을 개선하고 최소한의 손실을 유지하는 데 도움이되는 자체 시스템이 있습니다.


이러한 기술은 일정 기간 동안 시장에 지속적으로 관심을 기울임으로써 얻을 수 있습니다. 일반적인 실수를 피하면 이득을 향상시키는 데 도움이됩니다. 앞서 거래를 계획하는 것도 중요합니다. 급격한 가격 변동은 거래의 적절한 진입 또는 종료 지점이 아닐 수도 있습니다.


적은 경험을 가진 상인들이 첫 번째 사례에서 수익을내는 전략에 대한 이익을 기록하기 위해 서두르지 만, 손실을 축적하기위한 손실 전략을 고수하는 것으로 나타났습니다. 이기는 거래를 너무 일찍 종료하지 않는 것이 매우 중요합니다. 지속적으로 중단 손실을 수정하고 그러한 거래에서 최대 이익을 얻음으로써 시장 가격을 추적하십시오. 두려움과 성급함은 부당한 결정으로 이어질 것입니다. 그래서 그것을 피하십시오.


상품의 새로운 상인은 작은 초기 자본으로 시작해야합니다. 소문을 뛰어 넘어 빠르고 쉽게 이익을 내기 위해 자본을 한 번에 투자하지 마십시오.


좋은 선물 거래자는 어떤 시장 상황에서도 이익을 낼 수 있습니다. 가격 변동에 영향을 미치는 세계 관련 사건에 대한 명확한 지식은 적절한 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 기본 및 기술적 분석의 응용 프로그램은 상인이 더 많은 기회를 발견하는 데 도움이됩니다. 세미나에 참석하고 다른 거래자의 실수를 이해하면 함정을 식별하고이를 방지 할 수 있습니다.


위의 전략 외에도 하나의 감정을 제어하는 ​​것이 매우 중요합니다.


두려움, 불안, 탐욕은 인간의 공통적 인 특징입니다. 그러한 감정을 극복하는 것은 모든이기는 무역에 필수입니다. 견고한 연구에 기초한 자신감은 감정적 인 거래 결정을 극복하는 데 도움이됩니다. 그러나 거래에서의 진정한 성공은 규율과 경험에 있습니다.


작가는 Geojit Comtrade Ltd. 의 선임 분석가 / 연구 책임자입니다. 이 견해는 개인적인 것입니다.


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상품 선물에 참여하기 전에 투자자 또는 상인은 시장 준비 방법을 배우고 준비해야합니다. 주식과 달리 선물 계약은 만료 기간이 다릅니다. 선물 플랫폼은 주로 포트폴리오의 위험을 줄이기위한 목적으로 헤지 목적으로 사용되기 때문에 계약의 기본 사항을 완전히 이해하지 못하고 상품 세그먼트에 참여하는 사람들은 초기 자본이나 그 일부를 잃게됩니다. 어쨌든, 투자하기 전에 특정 지침을 따르면 손실 위험을 줄이고 이익을 극대화 할 수 있습니다.


위험과 보상의 비율을 분명하게 표현하는 것은 매우 중요합니다. 선물 거래 중 가용 자본에 얼마나 많은 위험을 감수 할 수 있는지 미리 알아야합니다. 또한 전체 상품을 단일 상품에 투자하지 마십시오. 가장 좋은 방법은 자본을 다른 자산에 할당하는 것입니다. 따라서 손실로 이어지는 잘못된 거래는 쉽게 중단 될 수 있습니다. 또한 불확실한 상황에 직면하는 동안, 이상적인 전략은 선명한 사진이 드러날 때까지 인내심을 유지하는 것입니다. 나쁜 결정을 내리는 것은 전혀 거래하지 않는 것보다 더 나쁩니다. 주식과 비교하여, 상품 선물 계약은 참가자들에게 더 큰 유연성을 제공하고, 헤지 화자가 그들의 물리적 위치를 보호하고 더 많은 투기꾼을 유치 할 수있게 도와줍니다. 따라서 위험 보상을 미리 결정하는 것은 많은 수의 투기 거래자를 극복하는 데 중요합니다.


정지 손실을 유지합니다.


상품 선물의 거래는 다양한 요인의 영향을 받기 때문에 일정 수준의 위험을 포함하므로 포지션을 스스로 보호해야합니다. 안락한 수준에서 또는 헤징 전략을 사용하여 손실을 포함하는 판매 또는 구매를 사용하는 것이 중요합니다. 거래자가 거래를 포기하는 주된 이유는 대개의 경우 거래 전략에 거래 정지 위험을 두지 않기 때문에 겪게되는 막대한 손실 때문입니다. 적절한 정지 손실을 유지하면 손실을 최소화하고 수익을 극대화하는 데 도움이된다는 사실이 알려졌습니다.


성공한 모든 상인에게는 이익을 개선하고 최소한의 손실을 유지하는 데 도움이되는 자체 시스템이 있습니다.


이러한 기술은 일정 기간 동안 시장에 지속적으로 관심을 기울임으로써 얻을 수 있습니다. 일반적인 실수를 피하면 이득을 향상시키는 데 도움이됩니다. 앞서 거래를 계획하는 것도 중요합니다. 급격한 가격 변동은 거래의 적절한 진입 또는 종료 지점이 아닐 수도 있습니다.


적은 경험을 가진 상인들이 첫 번째 사례에서 수익을내는 전략에 대한 이익을 기록하기 위해 서두르지 만, 손실을 축적하기위한 손실 전략을 고수하는 것으로 나타났습니다. 이기는 거래를 너무 일찍 종료하지 않는 것이 매우 중요합니다. 지속적으로 중단 손실을 수정하고 그러한 거래에서 최대 이익을 얻음으로써 시장 가격을 추적하십시오. 두려움과 성급함은 부당한 결정으로 이어질 것입니다. 그래서 그것을 피하십시오.


상품의 새로운 상인은 작은 초기 자본으로 시작해야합니다. 소문을 뛰어 넘어 빠르고 쉽게 이익을 내기 위해 자본을 한 번에 투자하지 마십시오.


좋은 선물 거래자는 어떤 시장 상황에서도 이익을 낼 수 있습니다. 가격 변동에 영향을 미치는 세계 관련 사건에 대한 분명한 지식은 적절한 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 기본 및 기술적 분석의 응용 프로그램은 상인이 더 많은 기회를 발견하는 데 도움이됩니다. 세미나에 참석하고 다른 거래자의 실수를 이해하면 함정을 식별하고이를 방지 할 수 있습니다.


위의 전략 외에도 하나의 감정을 제어하는 ​​것이 매우 중요합니다.


두려움, 불안, 탐욕은 인간의 공통적 인 특징입니다. 그러한 감정을 극복하는 것은 모든이기는 무역에 필수입니다. 견고한 연구에 기초한 자신감은 감정적 인 거래 결정을 극복하는 데 도움이됩니다. 그러나 거래에서의 진정한 성공은 규율과 경험에 있습니다.


작가는 Geojit Comtrade Ltd. 의 선임 분석가 / 연구 책임자입니다. 이 견해는 개인적인 것입니다.


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짧은 대 짧은 위치 Forex.


외환 시장에서 단기 및 장기 포지션, 거래하는 동안 이러한 조건들을 자주 접했을 것입니다. 외환 거래 통화 시장은 이러한 조건을 사용하여 시장 포지셔닝을 표현합니다. 그러나 forex 시장에 관계 되 새로운 것 you†™ re, forex 통화 무역이 동시 구매 및 판매를 포함하는 때, 기간에 아주 명확한 도움이되는 경우에, 돕는다. 이 페이지의 주요 초점은 짧은 대 Forex 긴 위치에 대한 정보를 수집하는 데 도움이됩니다. 읽어.


짧은 위치와 긴 위치의 비교 :


긴 위치, 또는 단순히 외환 거래 시장에서 오랫동안, you†™ ve가 통화 쌍을 샀던 시장 위치를 ​​가리 킵니다. 긴 위치에있는 you†™ re, 당신은 더 높은 가격에 판매하고 청초한 이익을 만들 수있다 그래야, 높이 이동하기 위하여 가격을보고있다. 긴 포지션 마감은 당신이 산 물건을 팔아야한다는 것을 의미합니다. 여러 가격 수준으로 통화를 사는 것은 you†™ 다시 longs에 추가하고 오랫동안 점점 의미합니다.


짧은 환율과 외환 시장에서의 긴 포지션으로 계속 전진하면서 높은 매도와 낮은 매도 전략이 일반적입니다. 통화 쌍 비율은 두 통화 간의 상대 값을 반영합니다. 통화가 중 / 장기 추세에 상관없이 통화별로 미세한 변동을 보여줄 수 있기 때문에 통화 쌍 가격은 언제든지 내려갈 가능성이 높습니다. Forex 상인은 그런 가격 움직임을 이용하고 일반적으로 떨어지는 통화 가격을 이용하는 짧은 위치를 사용합니다.


긴 위치와 짧은 위치의 차이는 중요하지 않습니다. 상인이 높은 가격에 매도하거나 저가로 사는 한 이익은 보장됩니다. 구매 나 판매가 어느 것이 먼저 이루어지는지는 중요하지 않습니다.


외환 거래.


정부 정책.


통화 거래 길고 짧은 위치.


통화 거래를 위해 가장 많이 사용되는 외화 정의 중에는 길고 짧은 포지션이 있습니다.


상인이 통화를 사면 긴 포지션이 만들어진다. 통화 가치가 상승 할 것으로 기대한다면 투자자가 장기 포지션을 결정합니다. 그렇게되면 그는 그가 구입 한 것보다 더 높은 가격으로 구입 한 통화를 팔 수있게 될 것입니다. 이 경우 상인은 증가하는 시장에서 이익을 얻을 수 있습니다.


긴 포지션의 예는 114.34 / 38의 USD / JPY 통화 시세에 대해 주어집니다. 긴 포지션은 114.38에 대해 매매가를 의미합니다.


통화 거래가 짧은 포지션은 상인이 가치가 하락할 것이라는 기대로 통화를 팔 때 유지됩니다. 상식과는 달리, 이 무역에서 투자자는 통화가 떨어지기를 원하고 그 다음에야 수익을 올릴 것입니다.


입력 할 위치를 결정하려면 기술 분석에 익숙해지고 시장 방향에 대한 다른 지표를 알아야합니다.


올바른 forex 거래 전략을 사용하면 길거나 짧은 위치에서 올바른 위치에 배치하고 예상대로 증가 할 수 있습니다.


게시자 : Richard Hollar.


무료 도구.


ICTS 통화 거래 프레젠테이션.


단계별 비디오 프레젠테이션을 통해 우리의 단계를보십시오. ICTS 외환 거래 플랫폼에 대한 소개.


시장에서의 장단기의 차이점은 무엇입니까?


본질적으로, 주식에 대해 이야기 할 때, 긴 직위는 매입되고 소유되는 직위이고, 짧은 직책은 빚진 직위입니다. 그의 포트폴리오에 Tesla (TSLA) 주식 100 주를 소유 한 투자자는 100 주가 긴 것으로 알려져 있습니다. 이 투자자는 주식 소유 비용을 전액 지불했습니다. 현재 TSLA 주식을 소유하고 있지 않은 상태에서 TSLA 100 주를 판매 한 투자자는 100 주 미만이라고합니다. 짧은 투자자는 합의시 100 주를 빚지고 있으며 시장에서 주식을 구매하여 의무를 이행해야합니다. 때때로, 짧은 투자자는 주식을 중개 회사에서 마진 계좌로 차용하여 납품을합니다. 그런 다음, 주가가 떨어질 것이라는 기대와 함께, 투자자는 주식을 낮은 가격에 구입하여 대출 한 딜러에게 비용을 지불합니다. 가격이 하락하지 않고 계속 올라간다면 숏숏 러는 그의 브로커로부터 마진 콜을받을 수 있습니다.


투자자가 계좌에서 옵션 계약을 사용하면 장단 배치는 약간 다른 의미를 갖습니다. 투자자가 특정 가격으로 투자자에게 증권을 매매 할 권리를 소유하고 있기 때문에 통화 또는 풋 옵션을 매입하거나 보유하는 것은 긴 포지션입니다. 작가는 옵션의 긴 포지션 보유자 나 구매자에게 주식을 사거나 팔아야 할 의무가 있기 때문에 전화 또는 Put 옵션을 판매하거나 쓰는 것은 정반대이며 짧은 위치에 있습니다. 예를 들어, 개인은 $ 28.70 (전화가 짧다) 동안 콜 라이터에서 한 개의 테슬라 (TSLA) 통화 옵션을 구매 (길어짐)합니다. 이 옵션의 파업 가격은 $ 275이며 TSLA는 현재 시장에서 $ 303.70에 거래되고 있습니다. 작성자는 프리미엄 지불액 $ 28.70을 유지하지만 구매자가 만료되기 전에 언제든지 계약을 실행하기로 결정하면 TSLA를 $ 275로 판매해야합니다. TSLA의 시장 가치가 $ 275 + $ 28.70 = $ 303.70보다 큰 경우 장기간 전화 구매자는 만기일에 $ 275에 주식을 살 권리가 있습니다.


장단점은 투자자가 다른 결과를 얻기 위해 사용하며 때로는 투자자가 보안을 통해 수익을 창출하거나 생산하기 위해 장단 배치를 동시에 확립합니다. 간단한 주식 위치는 약세이고 성장을 예상하며, 짧은 주식 위치는 약세입니다. 투자자가 주가 상승을 기대하고 더 낮은 가격의 통화로 통화를 구매하기 때문에 긴 통화 옵션 포지션은 강세를 보입니다. 투자자는 롱 풋 옵션 포지션을 만들어 긴 주식 상태를 헤지 할 수 있으며, 이는 자신에게 주식을 보장 된 가격으로 팔 수있는 권리를 부여합니다. 짧은 통화 옵션 포지션은 주식을 빌릴 필요없이 짧은 매도와 유사한 전략을 제공합니다. 이 포지션은 투자자가 자신의 장기 주식 포지션을 보증 된, 보통보다 높은 가격으로 제공 할 수있는 기회로서 옵션 프리미엄을 수입으로 모을 수있게 해줍니다. 반대로, 풋 포지션을 짧게 설정하면 투자자는 특정 가격으로 주식을 매입 할 수 있으며 대기하는 동안 보험료를 징수합니다.


이들은 서로 다른 유가 증권에 장단점을 결합하는 것이 포트폴리오의 손실에 대한 레버리지와 헤지를 어떻게 만들 수 있는지 보여주는 몇 가지 예일뿐입니다. 짧은 포지션은 위험이 더 높고 특정 포지션의 특성상 IRA 및 기타 현금 계좌에 제한 될 수 있음을 기억해야합니다. 일반적으로 대부분의 짧은 포지션에는 마진 계정이 필요하며, 중개 회사는 위험한 포지션이 당신에게 적합하다는 데 동의해야합니다.

Tuesday 27 March 2018

거래 전략을 백 테스팅하는 방법


Backtesting : 과거 해석.


역 테스팅은 효과적인 거래 시스템 개발의 핵심 구성 요소입니다. 이것은 주어진 전략에 의해 정의 된 규칙을 사용하여 과거에 일어났던 거래를 과거 데이터로 재구성함으로써 성취됩니다. 결과는 전략의 효과를 측정하는 데 사용할 수있는 통계를 제공합니다. 이 데이터를 사용하여 거래자는 실제 시장에 적용하기 전에 전략을 최적화 및 개선하고 기술적 또는 이론적 결함을 찾아 전략에 자신감을 가질 수 있습니다. 근본적인 이론은 과거에 잘 작동 한 전략은 미래에 잘 작동 할 것이며, 반대로 과거에는 제대로 수행되지 못한 전략은 앞으로는 제대로 수행되지 않을 것이라는 것입니다. 이 기사에서는 백 테스트에 사용 된 응용 프로그램, 얻은 데이터의 종류 및 사용 방법에 대해 살펴 봅니다.


데이터 및 도구.


당기 순손실 - 순 손익 백분율. 시간 프레임 - 테스트가 발생한 지난 날짜입니다. 유니버스 - 백 테스트에 포함 된 주식. 휘발성 측정 - 최대 비율의 위쪽과 아래쪽. 평균 - 평균 이득 및 평균 손실, 평균 막대 유지 비율. 노출 - 투자 된 자본의 비율 (또는 시장에 노출 된 금액). 비율 - Wins-to-losses 비율. 연간 환급 - 1 년 동안의 수익률. 위험 조정 수익 - 위험의 함수로서의 수익률.


일반적으로 백 테스팅 소프트웨어에는 중요한 두 개의 화면이 있습니다. 첫 번째는 상인이 백 테스팅에 대한 설정을 사용자 정의 할 수있게합니다. 이러한 사용자 지정에는 기간별로 수수료가 포함됩니다. 다음은 AmiBroker의 화면 예입니다.


두 번째 화면은 실제 백 테스트 결과 보고서입니다. 여기서 위에서 언급 한 모든 통계를 찾을 수 있습니다. AmiBroker의 화면 예는 다음과 같습니다.


일반적으로 대부분의 거래 소프트웨어에는 유사한 요소가 포함되어 있습니다. 일부 고급 소프트웨어 프로그램에는 자동 위치 조정, 최적화 및 기타 고급 기능을 수행하는 추가 기능이 포함되어 있습니다.


10 계명.


주어진 전략이 테스트 된 시간대의 광범위한 시장 동향을 고려하십시오. 예를 들어 전략이 1999-2000에서만 다시 테스트 된 경우 곰 시장에서 잘 수행되지 않을 수 있습니다. 몇 가지 서로 다른 유형의 시장 조건을 포괄하는 오랜 기간 동안 백 테스트하는 것이 좋습니다. 역 테스팅이 발생한 우주를 고려하십시오. 예를 들어, 광범위한 시장 시스템이 기술 주식으로 구성된 우주로 테스트되는 경우 다른 분야에서 잘 수행되지 못할 수도 있습니다. 일반적으로 전략이 특정 장르의 장르를 목표로한다면 우주를 해당 장르로 제한하십시오. 그러나 다른 모든 경우에는 테스트 목적으로 큰 우주를 유지해야합니다. 변동성 측정은 거래 시스템을 개발할 때 매우 중요합니다. 지분이 일정 수준 이하로 떨어지면 마진 콜을 받게되는 레버리지 계좌의 경우 특히 그렇습니다. 거래자는 리스크를 줄이고 주어진 주식의 출입을 용이하게하기 위해 변동성을 낮게 유지해야합니다. 개최되는 평균 막대 수는 거래 시스템을 개발할 때 매우 중요합니다. 대부분의 백 테스팅 소프트웨어에는 최종 계산에 커미션 비용이 포함되지만 이것이이 통계를 무시해서는 안된다는 의미는 아닙니다. 가능한 경우 평균 막대 수를 늘리면 커미션 비용이 절감되고 전반적인 수익이 개선 될 수 있습니다. 노출은 양날의 칼입니다. 노출 증가는 이익 증가 또는 손실 증가로 이어질 수 있으며 노출 감소는 이익 감소 또는 손실 감소를 의미합니다. 그러나 일반적으로 위험을 줄이고 특정 주식에 대해 쉽게 전환 할 수 있도록 노출을 70 % 미만으로 유지하는 것이 좋습니다. wins-to-losses 비율과 결합 된 평균 이득 / 손실 통계는 Kelly Criterion과 같은 기법을 사용하여 최적의 위치 결정 및 자금 관리를 결정하는 데 유용 할 수 있습니다. (Kelly Criterion을 사용한 자금 관리를 참조하십시오.) 거래자는 평균 이익을 높이고 손실률을 높이면 커미션 비용을 줄이고 더 많은 포지션을 취할 수 있습니다. 연간 수익은 다른 투자 장소에 대한 시스템 수익을 벤치 마크하는 도구로 사용되기 때문에 중요합니다. 전반적인 연간 수익을 보는 것뿐만 아니라 위험도를 높이거나 낮추는 것도 중요합니다. 이것은 다양한 위험 요소를 설명하는 위험 조정 수익을 살펴봄으로써 수행 할 수 있습니다. 거래 시스템이 채택되기 전에, 그것은 다른 모든 투자 장소를 동등하거나 그 이하의 위험으로 능가해야합니다. 백엔드 사용자 정의는 매우 중요합니다. 많은 백 테스팅 응용 프로그램에는 커미션 금액, 라운드 (또는 분수) 로트 크기, 틱 크기, 마진 요구 사항, 이자율, 미끄러짐 가정, 위치 크기 규칙, 동일 막대 종료 규칙, 후행 정지 설정 등의 정보가 있습니다. 가장 정확한 백 테스팅 결과를 얻으려면 시스템을 가동 할 때 사용할 브로커를 모방하기 위해 이러한 설정을 조정하는 것이 중요합니다. 백 테스팅은 때로 지나치게 최적화 된 것으로 이어질 수 있습니다. 이것은 성과 결과가 과거에 너무 높게 조정되어 향후 더 이상 정확하지 않게되는 조건입니다. 일반적으로 모든 주식 또는 일부 대상 주식에 적용되는 규칙을 구현하는 것이 좋습니다. 규칙이 더 이상 작성자가 이해할 수 없을 정도로 최적화되지 않았습니다. 역 테스팅은 항상 주어진 거래 시스템의 효율성을 측정하는 가장 정확한 방법은 아닙니다. 때로는 과거에 잘 수행 된 전략이 현재 잘 수행되지 못하는 경우가 있습니다. 과거 성과가 미래의 성과를 나타내는 것은 아닙니다. 살아 가기 전에 성공적으로 백 테스팅 된 시스템을 종이로 교환하여 전략이 실제로 적용되는지 확인하십시오.


Backtesting은 트레이딩 시스템 개발의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 제대로 작성 및 해석되면 거래자는 전략을 최적화하고 개선하며 기술적 또는 이론적 결함을 발견하고 실제 시장에 적용하기 전에 전략에 대한 확신을 얻을 수 있습니다.


스마트 주식 차트.


신경망의 힘을 이용하여 주식 시장의 중요한 가격을 예측하십시오!


소식 탐색.


역 추적 전략을위한 궁극적 인 도구.


역 추적 전략을위한 궁극적 인 도구.


Backtesting은 과거 데이터를 사용하여 실적을 시뮬레이션함으로써 거래 또는 투자 전략의 성과를 평가하는 예술이자 과학입니다. 과거의 성과와 안정성 및 변동성에 대한 감각을 얻을 수 있습니다. 그러나 수없이 많은 시간을 들었을 지 모르지만 훌륭한 성능 테스트를 통해 우수한 성능을 보장 할 수는 없습니다. 그럼에도 불구하고, 바람직하지 않은 역행 된 성과는 종종 특정 거래 전략을 포기하고 다음으로 나아갈 수있는 타당한 이유입니다.


비 프로그래머를위한 무료 백 테스팅 도구.


실제로 모든 것이 맞는 하나의 크기는 없습니다. backtesting tool을 사용하면 사용자가 프로그래밍을하지 않고도 거의 모든 전략을 역행시킬 수 있습니다. 트레이딩에 대해 진지하게 생각하고 있다면, 나는 배움 테스트를하기에 충분한 프로그래밍을 배우라고 촉구한다. 그러나 패시브 투자와 같은 단순한 전략이나 이동 평균 크로스 오버와 같은 기본 지표를 뒷받침하는 결과를 신속하게 얻고 싶다면 도구로 확실히 시간을 절약 할 수 있습니다. 다음은 빠른 백 테스트를 실행해야하는 경우 사용하는 도구입니다.


# 1 : ETF 재생.


ETFReplay는 다양한 ETF 기반 투자 전략을 백 테이트 할 수있는 Freemium 서비스입니다. 그들이 제공하는 많은 고급 기능과 전략에는 가입이 필요하지만 가장 유용한 무료 기능 중 하나는 최대 5 개의 구성 요소로 이루어진 ETF 포트폴리오의 백 테스트 기능입니다. 균형을 조정할 수는 없지만 2008 년과 2011 년 사이에 SPY 및 TLT의 60/40 포트폴리오의 성과 곡선을 신속하게 계산해야하는 경우 여기에서 쉽게 수행 할 수 있습니다. 이것은 거래 포트폴리오의 수동적 부분에 대한 자산 배분을 백 테스팅하는 데 도움이되는 훌륭한 도구입니다.


# 2 : StockBackTest.


StockBackTest는 이동 평균 및 볼린저 밴드의 교차를 포함하는 전략을 백 테스팅 할 수있게합니다. 이것은 간단한 기술 지표를 뒷받침 할 수있는 소수의 서비스 중 하나이지만 대부분 S & amp; P500 유가 증권과 가장 유동적 인 ETF로 구성된 주식 목록에서만 선택할 수 있다는 것이 특징입니다.


# 3 : Portfolio Visualizer.


포트폴리오 비주얼 라이저는 더 새롭고 정교한 무료 백 테스터 중 하나이며 프로그래머가되기를 요구하지 않습니다. Gary Antonacci의 Dual Momentum과 같은 사전 정의 된 전략뿐만 아니라 수동적 자산 배분을 백 테스트 할 수 있습니다. 그들은 또한 내가 본 몬테카를로 최고의 은퇴 시뮬레이터 중 하나를 가지고있다.


프로그래머 용 무료 Backtesting Tools.


맞춤 전략의 빠른 다시 테스트를 위해 일부 이전 데이터를 다운로드하여 Excel 또는 다른 스프레드 시트에서 먼저 테스트하는 것이 좋습니다. 보다 정교한 거래 전략은 GNU R이나 GNU Octave를 필요로하며, 둘 다 백 테스팅을위한 전문 패키지를 가지고있다. 그래도 전략의 복잡성으로 인해 광고를 자르지 않으면 다음 두 가지 무료 옵션을 사용할 수 있습니다.


# 1 : 콴토 피안 (권장)


콴토 피안 (Quantopian)은 2002 년 이래로 거래 된 모든 미국 주식에 대한 분별 데이터를 보유하고있어 생존자 편견을받지 않고 백내 전략을 테스트 할 수 있습니다. 파이썬에 대한 지식이 필요합니다. 학습자가 처음부터 다시 시작하여 전략을 뒷받침하는 것을 중요하게 생각하는 경우, 학습에 집중할 것을 권장합니다.


# 2 : MI 백 스터.


Jamie Gritton의 MI Backtester는 구형 프로그래머블 백 테스터 중 하나입니다. 이 도구의 가장 멋진 기능 중 하나는 주식 화면을 백 테스트하는 기능입니다. 다음과 같은 주식 화면을 올릴 수 있습니다 : 미국 시장의 바닥 10 %에있는 P / E 및 시장의 상위 10 %에있는 가격 모멘텀을 가진 수익성있는 회사와 현재 선택을 얻을 수 있지만 그런 스크린이 역사적으로 어떻게 수행되었는지 궁금해 할 것입니다. MI Backtester는 조금 느리지 만 펀더멘털과 기술의 결합을 기반으로 한 투자 전략의 과거 실적을 테스트 할 수 있습니다.


다른 무료 백 테스터를 놓친 적이 있습니까?


내가 언급하지 않은 다른 무료 백 테스터가 정기적으로 사용되는 경우 아래 의견에 저에게 알려주십시오!


당신의 일 무역 전략을 역행시키는 방법.


백 테스팅에서 데이 트레이더는 자신이 사용할 전략을 지정하고, 유가 증권가의 데이터베이스를 통해이 전략을 실행하여 돈을 벌었는지 여부를 확인합니다. 이 테스트에는 커미션, 레버리지 및 포지션 크기에 대한 가정이 포함됩니다. 결과는 거래 전략을 세분화하고 잘 구현하는 데 사용할 수있는 수익률, 변동성 및 승률 비율에 대한 정보를 제공합니다.


가설로 시작하십시오.


당신은 전략을 다음과 같은 가설로 세울 수 있습니다 : "높은 기세가있는 소형 주식은 하루 종일 마감되는 경향이있어서 아침에 그것을 사서 돈을 벌 수 있습니다. 오후에. & # 8221; 또는 이것 : & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 이 진술을 사용하면 테스트로 넘어 가서 자신의 가설 여부를 확인할 수 있습니다.


하루 거래 전략 테스트를 실행하십시오.


단순한 것으로 시작한다고 가정 해보십시오. 볼륨을 줄이면 가격이 하락하는 제약 회사가 하루 동안 돌아서 닫을 것이라고 생각할 이유가 있을지 모릅니다. 가장 먼저 할 일은 소프트웨어에 입력하는 것입니다. 업계 그룹 및 귀하가 찾고자하는 구매 패턴입니다. 결과는 직감이 정확한지, 얼마나 자주 그리고 어떤 기간 동안인지를 보여줍니다.


보고 싶은 것을 좋아하면 더 많은 변수를 추가 할 수 있습니다. 대부분의 백 테스팅 소프트웨어는 최적화를 허용합니다. 즉, 레버리지, 위치, 보유 기간 및 기타 위험 요소를 고려한 최적의 수익을 창출 할 수있는 기타 매개 변수를 제공 할 수 있습니다. 그런 다음이 결과를 거래 스타일 및 자본 위치와 비교하여 해당 결과가 작동하는지 여부를 확인할 수 있습니다.


역 테스팅은 상인이 과도 최적화라고 부르는 것에 영향을받으며, 수학자들은 곡선 적합이라고 부르고 애널리스트는 데이터 마이닝이라고 부릅니다. 과도한 최적화가 좋은 것처럼 들리지만 테스트에서 불필요한 변수를 포함하는 모델을 생성하고 실제적으로 논리적 인 의미를 갖지 않는 경우가 자주 발생합니다.


주식이 하루 종일 마감 될 때 작동하는 전략을 찾으면, 2 일 후, 3 일째, 그리고 하루 중 최고치에 도달했을 때의 4 일간의 일 등으로 놀라운 전략을 세울 수 있습니다. ; 당신은 곡선에 딱 맞습니다.


시장 사이클과 결과를 비교하십시오.


당신이 백 테스트를 할 때, 다른 시장 조건에서 당신의 전략이 어떻게 작동 하는지를 알 수 있도록 충분한 시간 동안 그렇게해야합니다. 확인할 사항은 다음과 같습니다.


인플레이션시기에 전략은 어떻게 이루어 졌습니까? 경제 성장? 높은 이자율? 저금리?


전략이 가장 효과적이었던시기에 시장에서 어떤 일이 벌어 졌습니까? 최악의 상황에서 무슨 일이 일어 났습니까? 다시 일어날 가능성이 얼마나 있을까요?


시장의 변동성은 전략에 어떤 영향을 미칩니 까? 보안 성은 시장보다 변동성이 적으며 변동성이 적습니까? 아니면 시장에서 제거 된 것 같습니다.


테스트 기간 동안 부문에서 큰 변화가 있었습니까? 이러한 유형의 변화의 예로는 특정 상품에 대한 수요를 증가시키는 신기술이나 산업을 더 이상 사용하지 않게 만드는 규제의 변화가 있습니다. 과거 실적이 여전히 적용된다는 의미입니까?


보안 거래 방식이 변경 되었습니까? 예를 들어, 대부분의 상품에 대한 대량의 거래는 공개적으로 외면당하는 거래 구덩이에서 발생했습니다. 이제 무역은 거의 전적으로 전자입니다. 현재 거래 기술에 대한 테스트 결과는 어떻게 보이나요?


어떻게 귀하의 거래 전략을 올바르게 백 테스팅하십시오.


많은 성공적인 거래자는 하나의 습관을 공유합니다. & # 8211; 그들은 그들의 거래 전략을 테스트합니다. 당신의 거래 전략을 뒷받침하는 것만으로는 당신이 수익을 낼 것이라고 보장 할 수는 없지만 올바른 방향으로 나아가는 거대한 단계입니다. 이 기사에서는 백 테스팅을 수행 할 수있는 잠재적 인 편향 요소에 대해 살펴보고 이러한 편향의 영향을 최소화하는 방법을 살펴 보겠습니다.


거래 시스템을 백 테스팅 할 때 발생할 수있는 많은 문제가 있지만 대부분의 문제는 게시 오류, 너무 많은 변수, 또는 시장의 급격한 변화를 예상하지 못하는 세 가지 범주 중 하나로 분류됩니다. 이러한 각 오류는 오류를 피하는 방법과 함께 설명됩니다.


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1. 게시 오류.


방과후 오류는 사실 이후에 사용 가능한 정보 만 사용했다는 멋진 말입니다. & # 8221; 시스템을 테스트하십시오. 믿거 나 말거나, 이것은 거래 시스템을 테스트 할 때 매우 일반적인 오류입니다.


이 오류는 쉽게 만들 수 있습니다. 일부 소프트웨어는 거래 시스템을 테스트하는 데있어 오늘날의 데이터를 사용할 수있게 해줍니다. 이는 항상 예측하기 어려운 오류입니다. (오늘날의 데이터가 아직 미래를 예측하는 데 유용할지 모르지만 우리는 확실히 알고 있습니다. 과거 예측에 유용하다면). 시장이 오늘 할 일을 예측하기 위해 GBP / USD 종가를 사용할 수 있다면 어떨까요? 당연히 당신은, 분명히하지만, 불행히도, 이 정보는 하루가 끝날 때까지 우리에게 제공되지 않을 것입니다. 예를 들어, 마감 가격을 포함하는 시스템이있을 수 있습니다. 이는 거래가 하루가 끝날 때까지 시작할 수 없음을 의미합니다. 그렇지 않으면 포착 가능성이있는 오류입니다. 또 다른 예는 거래 시스템에 가장 높은 가격에 대한 규칙이있는 경우 게시 오류를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그런 다음 게시 오류가 발생합니다. 이것은 가장 높은 가격이 나중에 나중에 나오는 데이터에 의해 정의되기도하기 때문입니다.


방과후 오류를 방지하는 방법은 시스템을 백 테스트 할 때 해당 시점에 과거에 사용 가능한 정보 만 백 테스트에 사용되도록하는 것입니다. forex 테스터로 수동 백 테스팅 또는 백 테스팅을 수행하면 매우 쉽게이 작업을 수행 할 수 있지만 자동 백 테스팅을 사용하면 추측 오류가 거래 시스템에 몰래 들어갈 수 있습니다.


2. 변수가 너무 많습니다.


이것은 자유도 (Degrees of Freedom)라고도 알려져 있습니다. 바이어스. 이것은 단순히 거래 시스템에 너무 많은 변수 또는 거래 지표가 있음을 의미합니다. 통화 쌍의 과거 가격 행동을 설명 할 수있는 거래 시스템을 생각 해낼 수 있습니다. 사실, 더 많은 지표를 추가할수록 더 쉽게 표시됩니다. 이 시스템을 장래에 적용하려고 할 때 문제가 발생합니다.


흔히 거래 시스템이 너무 많은 지표를 가지고있을 때 그것은 한 기간 동안 시장의 행동을 매우 잘 예측할 수 있습니다. 그러나 미래에는 시스템이 떨어져 나올 것이기 때문에 모든 시스템이 유용합니다.


위의 진술은 종종 거래자들이 이해하기 어렵지만 사실입니다. 신 시장 위저드 (New Market Wizards)의 윌리엄 에크 하르트 (William Eckhardt)가 거래 시스템에 대해 말하고있는 것을 고려해보십시오. 일반적으로 통계학자가 한계 데이터에서 유의성을 쥐기 위해 사용하는 섬세한 테스트는 거래에서 아무 것도 없습니다. 우리는 무딘 통계 도구와 강력한 기술이 필요합니다.


분명히 그는 자유도의 오류에 대해 경고하고 간단한 거래 시스템이 시간의 테스트에 더 설득력을 보일 것이라고 제안합니다. 이것은 절대적으로 사실입니다.


사용 가능한 가장 강력한 거래 시스템 중 일부는 매우 간단합니다.


당신이 거래 할 때 그리고 유익한 거래 시스템을 찾으려고 할 때 이것을 명심하십시오. 대부분의 거래자들은 경험을 통해 복잡한 거래보다 단순한 거래가 선호된다는 견해를 가질 가능성이 높아집니다.


3. 시장의 급격한 변화.


많은 상인들은 미래에 발생할 예기치 않은 사건을 예상하는 것을 잊어 버립니다. 그것은 미래에 어떤 일이 일어날지를 알지 못한다는 점에서 정말로 중요하지 않습니다. & # 8211; 시장이 불규칙하게 행동 할 때가있을 것입니다. 이러한 상황이 발생하면이 기간 동안 거래 시스템이 계속 작동하도록 설계해야합니다.


아마 몇 가지 예가 도움이 될 것이다. 사담 후세인이 발견되면 (주말에) 통화 시장은 월요일에 개장했다. 2008 년 9 월 글로벌 금융 위기가 시작되자 대부분의 통화 쌍은 수년간 보아온 것보다 훨씬 더 변동성이 많았습니다.


사실 미래에 예기치 않은 사건이 발생할 것이며, 이러한 사건이 시장에 영향을 미칠 수 있으므로 최선의 방법은 준비하는 것입니다. 예기치 못한 상황에 어떻게 대비합니까? 다음과 같은 간단한 솔루션을 고려하십시오.


1) 예상 손실을 과장하십시오. 백 테스팅에서 $ 5000의 최대 손실이 발견되면 최대 손실은 $ 10,000로 가정하십시오. 이러한 조건 하에서 거래 시스템이 여전히 수익성이 있습니까?


2) 각 거래에 대한 적절한 위험 수준을 결정하십시오. 이 위험 수준조차도 초과 될 가능성이 있음을 기억하십시오. 각 거래에서 1 %의 위험을 감수하기로 결정했다면 미래에 언젠가는 거래를하고 예상치 못한 사건이 발생하고 거래가 1 % 손실되지 않고 대신 5 %가 손실된다고 가정해야합니다 .


3) 비상 계획을 수립해야합니다. 즉, 나쁜 일이 발생하여 계정에 액세스 할 수없는 경우 어떻게 거래를 종료합니까? 예를 들어, 거래 플랫폼에 액세스 할 수없고 절실하게 거래를 원할 경우 어떻게됩니까? 대부분의 중개인은 이러한 경우 거래자에게 전화 회선을 제공합니다. 전화 번호 있어요?


4) 최대 위험 수준이 설정되어 있습니까? 이것은 동시에 여러 거래가 열려있는 경우에 적용됩니다. 거래 당 1 %의 위험을 감수하기로 결정하고 7 개의 거래를 동시에 열어 본다면 귀하의 계정에서 7 %의 위험을 감수 할 것입니까? 또는 3 %의 최대 위험 수준을 결정하셨습니까? 예기치 않은 상황이 발생할 수 있음을 명심하십시오. 여러 거래가있을 때 최대 위험 수준을 유지해야합니다.


5) 귀하가 기꺼이 용인 할 수있는 최대 인출 (거래 시스템이 장기간에 걸쳐 잃는 금액)은 얼마입니까? 당신 (그리고 당신은 혼자가 아닌)이 당신이 견딜 수있는 삭감의 심각성을 과대 평가하는 경향이 있음을 명심하십시오. 현실적인 것이 중요합니다. 계정의 30 %를 잃게되면 거래가 중단됩니까? 당신이 50 %를 잃으면 어떨까요? 또는 계정의 70 %가 사라지는 것을 본다면? 다시 말하지만, 약세 계획을 세우는 가장 좋은 방법은 거래 시스템에서 경험할 수있는 역사적 삭감의 종류를 알아 내고 장래에 더욱 약화 될 계획을 세우는 데 광범위한 백 테스팅을하는 것입니다.


시장에서의 과감한 변화를 예상하는 것이 귀하의 계정에 형평성을 유지하는 유일한 방법입니다.


성공적인 거래자들이이 습관을 공유하고 있음을 알고 있습니다. & # 8211; 그들은 그들의 거래 전략을 테스트합니다. 백 테스팅은 부유 한 상인과 돈을 잃는 사람들을 분리한다는 것을 알고 있습니다. 또한 거래 테스팅에 백 테스팅을 통합하는 몇 가지 방법을 알고 있습니다. 함정에 대해 알고 있습니다. & # 8211; & # 8211; 당신이 백 테스팅을 할 때, 당신은 그 과정을 최대한 활용할 수 있습니다. 그러나 정확하게, 당신은 당신의 거래 시스템을 백 테스팅에서 벗어나게 될 것입니다. 다음 기사에서는 백 테스팅의 부작용에 대해 살펴 보겠습니다.


Walter Peters 박사는 개인 외환 기금에 대한 전문 외환 거래 및 자금 관리사입니다. 또한 Walter는 외환 거래자 인 Fxjake의 공동 설립자이기도합니다. Walter는 다른 상인의 말을 듣기를 좋아합니다. 그는 walterfxjake에서 연락을 취할 수 있습니다.


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HYPOTHETICAL 또는 SIMULATED PERFORMANCE 결과는 특정 제한이 있습니다. 실제 실적 기록과 다른 경우, 시뮬레이션 결과는 실제 거래를 나타내지 않으며, 불법 행위 및 기타 횡령 수수료로 인해 영향을받지 않을 수 있습니다. 또한 거래가 실제로 실행되지 않았기 때문에 결과가 유동성 부족과 같은 특정 시장 요인에 영향을 미치거나 과다 또는 과소 보상을받을 수 있습니다. 시뮬레이션 된 거래 프로그램은 일반적으로 통보의 이익을 고려하여 설계되었다는 사실을 인정합니다. 어떠한 계정도 이익이나 손실을 달성 할 가능성이있는 것으로 나타나지 않습니다.

지표가있는 거래 외환


외환 거래 지표.


Average True Range : ATR 표시기입니다.


ATR은 일정 기간 동안 가격 범위를 비교함으로써 상인 감정을 알아내는 시도입니다. 이렇게 쉽게 이해하고 관찰 할 수 있도록 범위 값은 지수 이동 평균 형식으로 표시됩니다. 참고 : 과거 실적은 향후 실적을 나타내는 것은 아닙니다. 우리가 보았 듯이 & hellip;


피보나치 시리즈와 Forex : 자연의 힘.


피보나치 시리즈는 각 항목이 앞의 두 항목의 합계 인 숫자의 무한 시퀀스 (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13 ..)입니다. 예를 들어 2 = 1 + 1, 5 = 3 + 2 등입니다. 이 순서는 14 세기 이후로 유럽에서 인정되고 검토되었지만 아랍인들과 도적질이 없습니다.


게이터 발진기.


게이터 오실레이터 (Gator Oscillator) 란 무엇입니까? Gator 오실레이터는 Bill Williams가 개발 한 외환 거래 도구입니다. 비슷한 악어 (Alligator) 발진기와 밀접한 관련이 있습니다. 동향 지표로서 itd는 방향성이 강한 시장에서 가장 유용합니다. 참고 : 과거 실적은 향후 실적을 나타내는 것은 아닙니다. 이 차트에서, 위 & hellip;


Ichomoku Kinko Hyo 표시기.


개요 Ichimoku Kinko Hyo, Ichimoku Cloud, Equilibrium Chart는 1968 년 일본 신문 기자 인 Hosoda Goichi가 개발했으며 외환 거래자보다 선물 및 주식 거래자에게 더 친숙합니다. 그러나 그것의 광택이없는 인기에도 불구하고, 지표는 강력하고 혁신적이며, 현재 & hellip에서받는 것보다 더 큰 주목을받을 가치가 있습니다.


악어 발진기.


소개 악어 발진기는 이전에이 페이지에서 살펴본 Gator 발진기와 매우 유사합니다. 두 지표의 차이는 거의 전적으로 데이터의 표현에 있습니다. 게이터 발진기가 가격 차트 아래의 히스토그램에 유효한 신호를 표시하는 동안 악어 형 차트는 오실레이터를 & hellip;


MACD 지표.


forex 상인에 의해 오늘 사용 된 대중적이고 및 일반적인 지시자의 한, MACD는 진행하는 동향의 힘 그리고 방향을 측정하기 위하여 이용 된 동향 지시자이다. Gerald Appel이 60 년대에 개발 한 MACD는 파악하기 쉽고 간단한 도구입니다. MACD는 & hellip에서만 유용합니다.


Bollinger Bands : 오늘의 트레이더를위한 최고의 휘발성 게이지.


소개 Bollinger Bands는 상인이 사용하는보다 일반적인 기술 도구 중 하나 인 John Bollinger가 80 년대 초에 만들었습니다. 이 도구는 거래 의사 결정을위한 기술적 분석 항목으로 의도 된 것이 아니었지만 그 목적을위한 유틸리티의 인식은 지난 수십 년 동안 널리 사용되었습니다. 그것은 가능성이 높다 & hellip;


Demarker 지표.


Demarker 표시기는 Tom Demarker의 이름을 딴 것으로 과음 / 과다 발진기의 단점을 극복하기 위해이 표시기를 개발했다고 주장합니다. 시장에 다른 버전이 있습니다. 어떤 경우에는 표시기가 진동의 최대 및 최소로 0 및 1을 사용하는 반면 다른 경우에는 0-100 범위 및 도약을 사용합니다.


상품 채널 지수 지표.


도널드 램버트 (Donald Lambert)가 개발하고 1980 년에 처음으로 공개 된 상품 채널 지수는 일부 상품 및 외환 거래자가 세속적 인 움직임을 파악하고 거래하는 데 사용되는 잘 알려진 도구입니다. CCI에는 0에서 교차 선이 있고 100에서 초과 구매 수준이 있으며 -100 이하의 값은 & hellip 신호로 간주됩니다.


파라볼 릭 SAR 지표.


파라볼 릭 SAR (Stop and Reverse)은 모든 종류의 시장에서 수익성이있는 추세를 발견하고 개발하기 위해 J. Willes Wilder가 개발 한 지표입니다. 이것은 기술 거래자들 사이에서 인기있는 도구이며, 시장 분석을위한 단순하고 간단한 메커니즘으로서 다른 도구에 비해 몇 가지 독특한 이점을 제공합니다. 아래에는 & hellip;


엘리엇 웨이브 이론.


Elliott Wave Theory는 근본적인 해석 해석과 함께 기술적 인 접근법을 적용하는 인기있는 분석 방법입니다. Elliott Wave 이론가들은 또한 가격 행동을 엄격하게 집중하고 가격이 모든 분석의 시작과 끝이라는 개념에 동의하지만 그들은 & hellip과 중요한 관계가 있음을 인정합니다.


래리 윌리엄스 지표.


이름에서 알 수 있듯이 Larry Williams 지표는 유명한 상품 및 주식 거래 업체 인 래리 윌리엄스 (Larry Williams)가 80 년대 이후 일련의 서적과 기사로 개발하여 출판 한 기술 도구 그룹입니다. 이 기사에서 우리는 그가 개발 한 도구 중에서 가장 인기있는 것들에 대해 간략하게 설명 할 것입니다. & hellip;


모멘텀 지표.


기세는 무엇입니까? 이 용어는 물리학에서 특별한 의미를 지니고 있으며 아마도 유추를 고려하여 가격의 모멘텀을 이해하는 것이 더 쉽습니다. 우리는 흔들리는 진자의 속도가 수직축을 따라 변하는 것을 알고 있습니다. 예를 들어, 진자가 아래에서 위로 움직이며 & hellip;


이동 평균 : 그들은 무엇입니까?


Moving Averages는 추세의 추세와 방향을 측정하기 위해 고안된 기술 도구입니다. 창작의이면에있는 아이디어는 간단합니다. 가격 행동은 일정 기간 동안 평균 값을 중심으로 변동하는 것으로 생각되며, 현재 & hellip인지 계산하여 시장의 모멘텀을 나타낼 수 있다고 기대할 수 있습니다.


발진기 설명.


발진기는 이론적으로 무한한 가격 행동 범위를보다 실질적인 한계로 한정하는 지표 군입니다. 그들은 거래 과정에서 높은 가치 또는 낮은 가치를 확인하는 것이 어렵 기 때문에 개발되었습니다. 우리는 전형적인 날의 고난 또는 저해에 대한 정신적 개념을 가지고 있을지 모르지만, & hellip;


Stochastics 표시기.


Stochastics은 시장에서 가장 오래된 분석 도구 중 하나이며 그 장점은 단순하다는 것입니다. 그러나 그것을 사용하는 가장 좋은 방법은 무엇이며, 어떤 함정을 피해야합니까?


거래 외환 마진은 높은 위험 수준을 나타내며 모든 유형의 투자자에게 적합하지 않을 수 있습니다. 상승 된 레버리지는 긍정적 인 결과와 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 외국환에 투자하기로 결정하기 전에 투자 목표, 경험 수준 및 위험 식욕을 신중하게 고려하는 것이 좋습니다. 이 사이트의 정보 및 의견은 통화, 지분 또는 기타 금융 상품 및 서비스를 구매하거나 판매하기위한 권유 또는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 이전 성과는 미래의 결과를 예견하거나 보장하지 않습니다. 이 사이트에 게재 된 NFA 규제 브로커 만 미국 고객이 사용할 수 있습니다. 우리의 법적 면책 조항을 읽어보십시오.


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모든 상인이 알아야 할 4 개의 매우 효과적인 트레이딩 지표.


기술적 인 준비, 위험 관리 & amp; 상인 심리학.


기사 요약 : 외환 거래 모험이 시작되면 거래 방법이 서로 달라질 수 있습니다. 그러나 대부분의 거래 기회는 4 개의 차트 지표 중 하나만으로 쉽게 식별 할 수 있습니다. 이동 평균, RSI, 확률, & amp; MACD 표시기를 사용하면 프로처럼 거래 계획을 수행 할 수 있습니다. 또한 매일 무료로 보강 도구를 제공하여 이러한 지표를 사용하여 거래를 식별하는 방법을 알 수 있습니다.


상인들은이 흥미 진진한 시장에서 출발 할 때 물건을 지나치게 복잡하게 만드는 경향이 있습니다. 이 사실은 불행하지만 부인할 수없는 사실입니다. 거래자들은 종종 많은 움직이는 부분이있는 복잡한 거래 전략이 일을 가능한 간단하게 유지하는 데 집중해야한다고 생각합니다.


간단한 전략의 이점.


상인이 오랜 세월에 걸쳐 진행됨에 따라, 그들은 종종 최고 수준의 단순성을 가진 시스템이 종종 최상이라는 계시에 이릅니다. 간단한 전략으로 거래하면 신속한 대응과 스트레스를 줄일 수 있습니다. 시작하기 만하면 거래를 식별하고 그 접근법을 고수하는 가장 효과적이고 간단한 전략을 찾아야합니다.


거래를 단순화하는 한 가지 방법은 차트 지표와 이러한 지표를 사용해야하는 방법에 대한 몇 가지 규칙이 포함 된 거래 계획을 이용하는 것입니다. 단순한 것이 가장 좋다는 생각과 일치하여, 거래 진입 점과 종료점을 식별하기 위해 한 번에 한 두 가지를 사용하는 것에 익숙해 져야하는 네 가지 쉬운 지표가 있습니다. 일단 라이브 계정을 거래하면 단순한 규칙을 가진 간단한 계획이 가장 좋은 동맹 일 것입니다.


다른 시장 환경을위한 귀하의 서비스에서의 도구.


다른 통화와 관련하여 통화의 가치를 결정할 때 많은 근본적인 요소가 있기 때문에 많은 거래자는 차트를 거래 기회를 식별하는 단순화 된 방법으로보고자합니다. 차트를 보면 두 가지 공통 시장 환경을 알 수 있습니다. 두 가지 환경은 가격 수준이 지속적으로 높아지거나 낮아지는 경향이있는 가격이나 가격이 부각되지 않는 높은 수준의 지원 및 저항이있는 시장 또는 바닥 및 천장에 이르기까지 다양합니다.


기술적 분석을 사용하면 범위 한계 또는 추세 환경을 식별하고 판독 값을 기반으로 더 높은 확률 항목 또는 종료를 찾기 위해 상인으로 사용할 수 있습니다. 지표를 읽는 것은 차트에 넣는 것만 큼 간단합니다. 이동 평균, 상대 강도 지수 (RSI), 느린 확률 및 이동 평균 수렴과 같은 네 가지 지표 중 하나 이상을 사용하는 방법을 안다. Divergence (MACD)는 거래 기회를 식별 할 수있는 간단한 방법을 제공합니다.


이동 평균 거래.


이동 평균을 사용하면 거래자가 전반적인 경향의 방향으로 거래 기회를 쉽게 찾을 수 있습니다. 시장이 상승 추세 일 때 이동 평균 또는 다중 이동 평균을 사용하여 구매 또는 판매 할 추세와 적절한시기를 식별 할 수 있습니다. 이동 평균은 특정 기간 동안 통화 쌍의 평균 가격을 측정하는 플로팅 라인입니다 (예 : 전반적인 방향을 이해하기위한 지난 200 일 또는 가격 조치 일).


차트에 몇 가지 이동 평균을 추가해야만 위에서 무역 아이디어가 생성되었음을 알 수 있습니다. 이동 평균을 사용하여 거래 기회를 파악하면 통화 쌍이 이동 평균의 방향으로 움직일 때 진입하고 정반대로 움직이기 시작하면 진입을 볼 수 있습니다.


RSI와 거래.


Relative Strength Index 또는 RSI는 응용 프로그램에서 간단하고 도움이되는 오실레이터입니다. RSI와 같은 발진기는 통화가 과도하게 매매되거나 과매 수되었을 때를 결정할 수있게 도와 주므로 역 분개 가능성이 높습니다. 낮은 가격으로 구매하고 높은 가격을 팔고 싶다면 RSI가 귀하를위한 올바른 지표 일 수 있습니다.


RSI는 더 나은 진입 및 퇴출 가격을 찾기 위해 동향 조사 또는 시장 조사에 동등하게 잘 사용될 수 있습니다. 시장에 명확한 방향이없고 범위가 정해져 있다면 위와 같이 신호를 사거나 팔 수 있습니다. 시장이 급격히 변화하고있을 때 지표가 극단에서 회복되고있을 때 (위에서 강조 표시) 트렌드 방향으로 만 들어가기를 원합니다.


RSI는 발진기이므로 0과 100 사이의 값으로 플롯됩니다. 100의 값은 과매 수로 간주되고 하강에 대한 반전은 가능성이 높지만 0의 값은 과매 수로 간주되고 위쪽에 대한 반전은 일반적입니다. 상승 추세가 발견되면 트렌드 방향으로 되돌아 가기 전에 30 미만의 지수에서 역전되거나 과매비 된 RSI를 확인하고 싶을 것입니다.


Stochastics 거래.


Slow Stochastics은 RSI와 같은 발진기로 과다 또는 과매도 환경을 찾아 가격을 반전시킬 수 있습니다. 확률 적 인디케이터의 독특한 측면은 우리의 진입을 알리는 두 줄, % K와 % D 선입니다. 오실레이터가 동일한 초과 매수 또는 과매도 판독 값을 가지고 있기 때문에 % D 라인을 20 단계를 통해 % D 라인 이상으로 교차하여 트렌드 방향의 확실한 매수 신호를 식별하기 만하면됩니다.


이동 평균 Convergence & amp; 발산 (MACD)


때로는 오실레이터의 왕으로 알려진 MACD는 이동 평균을 사용하기 때문에 추세 변화에 대한 시각적 디스플레이를 제공하기 때문에 동향 조사 또는 시장 조사에 잘 사용될 수 있습니다. 범위 설정 또는 거래로 시장 환경을 파악한 후에이 표시기에서 신호를 유도하기 위해 찾고자하는 두 가지 사항이 있습니다. 먼저, 통화 쌍의 상향 또는 하향 편향을 나타내는 제로 라인과 관련하여 라인을 인식하고 싶습니다. 둘째, MACD 라인 (빨간색)에서 신호 라인 (파란색)까지 크로스 오버 또는 크로스 오버를 식별하여 구매 또는 판매 거래를하고 싶습니다.


모든 지표와 마찬가지로, MACD는 확인 된 추세 또는 범위 한정 시장과 가장 잘 결합됩니다. 트렌드를 파악한 후에는 경향의 방향으로 MACD 라인의 크로스 오버를 취하는 것이 가장 좋습니다. 거래가 시작되면 교차 전에 극한값 이하로 정류장을 설정하고 위험을 감수하는 양의 두 배로 무역 한도를 설정할 수 있습니다.


--- 트레이너 강사 인 Tyler Yell 글


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Forex 경제 달력.


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거래 지표.


전문 상인의 Forex 거래 지표.


Forex 지표는 상인의 작업에서 중요한 분석 도구이며 예측 가격 변동에 없어서는 안될 요소입니다. 경험 많은 상인은 시장 진입을위한보다 정확한 데이터를 얻기 위해 많은 수의 지표를 사용합니다. 기술적 인 Forex 지표는 일정 기간 동안 통화 나 다른 거래 수단의 행동에 대한 정확한 예측을 도울 수 있습니다.


아시다시피, 시장에는 두 가지 상태가 있습니다. 이와 관련하여 기능면에서 Forex의 기술적 지표는 일반적으로 두 가지 유형으로 나뉩니다.


방향의 존재를 나타내는 추세 지표. 하향 또는 상향 될 수 있음. 평균 가격에서 가격 편차를 표시하고 악기의 과매 수 또는 과매도 상태를 기반으로 시장에 진입하라는 신호를주는 오실레이터 (선행 지표). 이들은 정체 된 시장에서 사용되어 추세 반전의 순간을 결정합니다.


시장 심리를 결정하는 Forex에 대한 심리적 지표는 별도의 그룹으로 자격이 부여 될 수 있습니다. 이 섹션에서는 MetaTrader 4 및 MetaTrader 5에 대한 가장 인기 있고 효과적인 Forex 지표를 수집했습니다. Forex Trader 지표의 범위를 지속적으로 개선하고 있으며 각 지표에는 자세한 설명이 포함되어 있으며 모든 LiteForex 클라이언트에 대해 무료로 다운로드 할 수 있습니다.


경제 상황에 영향을 미칠 수있는 보도 자료로 인해 스트레스와 두통이 많이 발생합니다.


컴퓨터 및 정보 기술의 발전으로 다기능 복합 지표.


기술적 인 분석의 많은 전문가에 따르면, 힘 지수는 양을 결합하는 제일 공구이다.


인터넷에는 여러 지표의 특성이 결합 된 매우 많은 지표가 있으며 과부하를주지 않습니다.


영어 의사 인 Charles Spearman은 다양한 phe 사이의 연관성을 찾는 방법을 고안했습니다.


가격은 항상 움직이며 조만간 지정된 시간 내에 같은 행동을 반복합니다.


실제로 I-Sessions는 거래 신호를 제공하지 않으며 도움이되지 않기 때문에 실제 지표가 아닙니다.


Linregression Breakout은 선형 회귀 채널 시스템에서 작동하는 표시기입니다. 우리는 k.


많은 Forex 투자자들은 Forex 시장 전체와 Al을 통해 볼 수있는 X-ray 기계를 꿈꿉니다.


채널 표시기«Donchian Channel»은 오래 전 유명 Tra에 의해 제작되었으므로 새로운 채널이 아닙니다.


프랙털은 빌 윌리엄스 (Bill Williams)의 전략에서 사용 된 다섯 가지 지표 중 하나입니다. 저자는 사용을 권장합니다.


Xprofuter 표시기는 터미널 목록에 포함되어 있지 않지만 무료로 다운로드 할 수 있습니다. tra.


ROC 표시기는 차트 아래에있는 발진기입니다. 그것은 단지 두 개의 매개 변수를 가지고 있습니다 : 이동 평균 l.


WATR은 단순한 지표로 보인다. 이 줄의 탈주.


실수를하지 않고 올바른 패턴을 만들기 위해서는 많은 것을 분석해야합니다.


세계적인 추세는 장기 전략을 사용하는 상인이기 때문에 가늠자만큼 중요합니다. 예를 들어.


아직 완벽한 지표는 없지만 시장을 분석하는 지표가 있습니다.


그 / 그녀는 표시기 Time II VBO를 설치할 수 있습니다. 이 인디케이터는 여는 신호 또는 끌림 신호를 제공하지 않습니다.


우리는 Minichart가 시장 상황을 평가하거나 신호를 보내지 않으므로이를 지표로 부를 수는 없습니다.


많은 지표의 주된 문제점은 지연 신호와 시간에 상인을 제공한다는 것입니다.


주요 지원 및 저항 수준의 정확한 결정은 Forex 거래에서 매우 중요합니다.


Money Flow Index의 설계 및 목적은 상대적 강도 지수 (Relative Strength Index, RSI)와 유사합니다. 이 indica.


대부분의 지표는 유사한 운영 원칙을 가지고 있습니다. 그러나 거기에는 O에 근거한 것들이 있습니다.


Forex Impulse는 МАСD 표시자를 수정 한 것입니다. 약간의 변화로 인해 더 부드럽게 보입니다.


Extremum은 히스토그램입니다. 바는 제로 라인을 중심으로 구성되며 다른 색상으로 표시됩니다.


이 지표의 창시자는 Mark Chaikin의 주식 시장의 잘 알려진 상인입니다. 이 표시기.


이 기술적 분석 지표는 Mark Chayk 주식 시장의 잘 알려진 상인에 의해 개발되었습니다.


이 기술적 분석 지표는 Joe Granville에 의해 개발되었습니다. 그것은 원래 설계되었습니다.


지표는 Thomas Demark에 의해 개발되었습니다. 그것은 overbought를 식별하고 표시하도록 설계되었습니다.


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외환 거래자들이 알아야 할 4 가지 유형의 지표.


많은 외환 거래자들은 시장에 진입하기위한 완벽한 순간이나 "구매"또는 "판매"라는 비명을 지르는 표지판을 찾는 데 시간을 할애합니다. 검색이 매력적 일 수는 있지만 결과는 항상 동일합니다. 사실은 외환 시장을 거래 할 수있는 방법이 없다는 것입니다. 결과적으로 성공적인 거래자는 외환 교차 환율을 매매 할 최적의 시간을 결정하는 데 도움이되는 다양한 지표가 있음을 알아야합니다.


다음은 가장 성공적인 외환 거래자가 의존하는 4 가지의 다른 시장 지표입니다.


Indicator No.1 : 동향 추적 도구.


거래에 대한 반 환율 접근법을 사용하여 돈을 벌 수 있습니다. 그러나 대부분의 거래자들에게 쉬운 접근 방법은 추세의 방향으로 거래함으로써 주요 추세의 방향을 인식하고 이익을 추구하는 것입니다. 이것은 추세에 뒤 따르는 도구들이 작동하는 곳입니다. 많은 사람들이 추세를 따르는 도구의 목적을 오해하고이를 별도의 거래 시스템으로 사용하려고합니다. 이것이 가능한 동안, 추세 추적 도구의 진정한 목적은 당신이 긴 위치 또는 짧은 위치를 입력해야 할지를 제안하는 것입니다. 그래서 가장 단순한 경향 추종 방법 중 하나 인 이동 평균 크로스 오버를 고려해 봅시다.


간단한 이동 평균은 해당 일수에 대한 평균 종가를 나타냅니다. 자세히 설명하기 위해 두 가지 간단한 예를 살펴 보겠습니다. 하나는 장기, 하나는 짧은 용어입니다. 이동 평균에 대한 관련 정보는 기하 급수 이동 평균 탐색을 참조하십시오.


그림 1은 유로 / 엔 십자가에 대한 50 일 / 200 일 이동 평균 크로스 오버를 표시합니다. 50 일 이동 평균이 200 일 평균보다 높고 50 일이 200 일보다 낮 으면 바람직하지 않은 경향이 있다는 이론이 있습니다. 차트가 보여 주듯이, 이 결합은 시장의 주요 추세를 식별하는 훌륭한 작업입니다. 적어도 대부분의 경우입니다. 그러나 어떤 평균 이동 조합을 사용하든간에 whipsaw가 발생합니다.


그림 2는 10 일 / 30 일 크로스 오버의 다른 조합을 보여줍니다. 이 조합의 장점은 이전 쌍보다 가격 추세의 변화에 ​​더 빨리 대응할 것이라는 점입니다. 단점은 장기간 50 일 / 200 일 크로스 오버보다 Whipsaws에 더 민감 할 것이라는 점입니다.


많은 투자자들이 최선의 조합을 선포 하겠지만 실제로는 "최고의"이동 평균 조합이 없습니다. 결국, 외환 거래자는 어떤 조합 (또는 조합)이 자신의 시간 프레임에 가장 적합한 지 결정함으로써 가장 큰 이익을 얻습니다. 거기에서, 추세 - 이 지표에 나타난 것처럼 - 거래자가 오랫동안 거래해야하는지 또는 거래 부족인지를 알려주는 데 사용해야합니다. 그것은 시간 항목과 종료에 의존해서는 안됩니다. (자세한 내용은 Forex : 거래 추세 또는 범위를 확인 하시겠습니까?)


지표 2 : 추세 확인 도구.


이제는 주어진 통화 쌍의 주요 추세가 위 또는 아래인지 여부를 알려주는 트렌드 추적 도구가 있습니다. 그러나 그 지표는 얼마나 신뢰할 만합니까? 앞에서 언급했듯이 경향 추종 도구는 휩쓸 리게되는 경향이 있습니다. 따라서 현재 추세를 따르는 표시기가 맞는지 아닌지를 측정하는 방법이 있으면 좋을 것입니다. 이를 위해 추세 확인 도구를 사용합니다. 추세 추적 도구와 마찬가지로 추세 확인 도구는 특정 구매 및 판매 신호를 생성하기위한 것이거나 그렇지 않을 수도 있습니다. 대신 추세 추적 도구와 추세 확인 도구가 일치하는지 확인하려고합니다.


본질적으로 추세 추적 도구와 추세 확인 도구가 모두 완고하다면 상인은 문제가되는 통화 쌍에서 오랫동안 거래하는 것을 더 자신있게 고려할 수 있습니다. 마찬가지로, 둘 다 bearish 있다면, 상인은 문제의 쌍을 짧은 판매 기회를 찾는 데 집중할 수 있습니다.


가장 인기 있고 유용한 트렌드 확인 도구 중 하나는 이동 평균 수렴 발산 (MACD)이라고합니다. 이 표시기는 먼저 지수 적으로 평활화 된 두 이동 평균 간의 차이를 측정합니다. 이 차이는 평탄 해지고 자체 이동 평균과 비교됩니다. 현재 평활화 된 평균이 자체 이동 평균보다 높으면 그림 3 하단의 히스토그램이 양수이고 상승 추세가 확인됩니다. 플립 측면에서 현재 평활 평균이 이동 평균보다 낮은 경우 그림 3의 하단에있는 막대 그래프가 음수이고 하락 추세가 확인됩니다. MACD에 대한 입문서에서 MACD에 대해 자세히 알아보십시오.


근본적으로 추세를 따르는 이동 평균 조합이 약세 (장기 평균 이하의 단기 평균)이고 MACD 히스토그램이 음수이면 확정 된 하락 추세를 보입니다. 둘 다 긍정적이면, 우리는 확인 된 상승 추세를 보입니다.


그림 4의 하단에는 MACD 이외에 (또는 MACD 대신에) 고려할 수있는 또 다른 경향 확인 도구가 있습니다. 변경 비율 표시기 (ROC)입니다. 그림 4에서 볼 수 있듯이, 빨간 선은 오늘 마감 가격을 거래일 28 일 전의 종가로 나눈 값입니다. 1.00 이상의 수치는 28 일 전보다 가격이 높고 그 반대도 마찬가지입니다. 파란색 선은 일일 ROC 수치의 28 일 이동 평균을 나타냅니다. 빨간색 선이 파란색 선 위에 있으면 ROC가 상승 추세를 확인합니다. 빨간색 선이 파란 선 아래에 있다면 우리는 확정 된 하락 추세를 보입니다. ROC 표시기에 대한 자세한 내용은 ROC를 사용하여 모멘텀 변경 측정을 참조하십시오.


그림 4에서 1 월 중순에서 2 월 중순, 4 월 하순에서 5 월 하순 및 8 월 하반기 사이에 유로 / 엔 십자가의 급격한 가격 하락이 각각 다음과 같이 나타남을 참고하십시오 :


200 일 이동 평균 미만의 50 일 이동 평균 음의 MACD 히스토그램.


ROC 표시기에 대한 약한 구성 (파란색 아래 빨간색 선)


지표 3 : 초과 매매 / 초과 매입 도구.


거래자들은 일반적으로 주요 추세의 방향으로 거래하도록 권고받는 반면, 확실한 추세가 확정 되 자마자 또는 후퇴가 발생하자마자 자신이 점프하는 것이 더 편한지 여부를 결정해야합니다. 즉, 추세가 완고한 것으로 결정되면, 선택은 힘으로 구매할 것인지 약점으로 살 것인지를 결정합니다. 가능한 빨리 도입하기로 결정한 경우, 상승 추세 또는 하락 추세가 확인 되 자마자 거래 체결을 고려할 수 있습니다. 반면에, 위험 가능성이 더 낮은 기회를 제공하기를 원한다면 더 큰 전체 기본 추세에서 철수 할 때까지 기다릴 수 있습니다. 이를 위해 상인은 초과 매입 / 매도 초과 지표에 의존합니다.


이 법안에 적합한 지표가 많이 있습니다. 그러나 거래 관점에서 유용한 것은 3 일 상대 강도 지수 또는 짧은 3 일 RSI입니다. 이 표시기는 창 기간 동안의 일수와 누적 일수의 누적 합계를 계산하고 0에서 100까지의 값을 계산합니다. 모든 가격 조치가 위쪽으로 향하면 표시기가 100에 접근합니다. 모든 가격 행동이 단점에 이르면 지표가 0에 접근합니다. 50의 독서는 중립적 인 것으로 간주됩니다. (RSI에 대한 자세한 내용은 상대 강도 지수에서 찾을 수 있습니다. 올바른 결정을 내리는 데 도움이됩니다.)


그림 5는 유로 / 엔 교차에 대한 3 일 RSI를 표시합니다. 일반적으로 pullbacks에 들어가기를 원하는 상인은 50 일 이동 평균이 200 일 이상이고 3 일 RSI가 특정 트리거 수준 (20과 같이 낙폭 과대 위치를 나타냄) 아래로 떨어지면 길어지는 것을 고려할 것입니다 . 반대로, 50 일이 200 일을 밑돌고 3 일 RSI가 특정 수준 (예 : 80) 이상으로 상승하면 초과 매수 포지션을 나타내는 거래자가 짧은 포지션을 입력하는 것을 고려할 수 있습니다. 다른 거래자는 다른 트리거 수준을 사용하는 것을 선호 할 수 있습니다.


지표 4 : 이익을 얻는 도구.


외환 거래자가 필요로하는 마지막 유형의 지표는 승리하는 거래에서 언제 이익을 취할 지 결정하는 데 도움이됩니다. 여기서도 많은 선택이 가능합니다. 사실, 3 일간의 RSI도이 범주에 속할 수 있습니다. 즉, 장기 포지션을 가진 상인은 3 일 RSI가 80 이상의 높은 수준으로 상승하면 이익을 얻는 것을 고려할 수 있습니다. 반대로, 단기 포지션을 보유하고있는 상인은 3 일 RSI가 20 이하와 같이 낮은 수준으로 하락하면 이익을 얻는 것을 고려할 수 있습니다.


또 다른 유용한 수익성 도구는 Bollinger Bands®로 알려진 인기있는 지표입니다. 이 도구는 동일한 기간 동안 평균 마감 가격에서 일정 기간 동안 가격 데이터 변경의 표준 편차를 더하고 뺀 다음 거래 "밴드"를 만듭니다. 많은 거래자들이 Bollinger Bands®를 사용하여 거래의 진입을 시도하지만 이익을 얻는 도구로 더 유용 할 수 있습니다.


그림 6은 일일 가격 데이터를 오버레이하는 20 일 Bollinger Bands®가있는 유로 / 엔 십자가를 표시합니다. 긴 포지션을 가진 상인은 가격이 상위 밴드에 도달하면 약간의 이익을 취하는 것을 고려할 수 있으며, 짧은 포지션을 보유한 상인은 가격이 낮은 밴드에 도달하면 이익을 취하는 것을 고려할 수 있습니다. (이 도구에 대한 자세한 내용은 Bollinger Bands®의 기본 사항을 참조하십시오.)


최종 이익 획득 도구는 "후행 중지"가 될 것입니다. 트레일 링 스톱은 일반적으로 이익을 실현할 수있는 잠재력을 부여하는 방법으로 사용되며 축적 된 이익을 잃지 않도록 시도합니다. 후행 정류장에 도착하는 데는 여러 가지 방법이 있습니다. 그림 7은 이러한 방법 중 하나를 보여줍니다.


그림 7에 표시된 거래는 2010 년 1 월 1 일에 유로 / 엔 환율로 외환 시장에 짧은 거래가 입력되었다고 가정합니다. 지난 3 거래일 동안 매일 평균 트루 범위에 5를 곱한 후 후행을 계산하는 데 사용됩니다 (짧은 거래의 경우 또는 긴 거래의 경우 옆으로 또는 더 높은 가격으로) 옆으로 또는 아래로 만 이동할 수있는 중지 가격.


당신이 forex 시장에 들어가기를 주저하고 명백한 진입 점을 기다리고있는 경우에, 당신은 오랫동안 측선에 앉아있는 것을 알 수 있습니다. 다양한 외환 지표를 학습함으로써 주어진 통화 쌍을 뒷받침하는 수익성있는 시간을 선택하기위한 적합한 전략을 결정할 수 있습니다. 또한 이러한 지표를 지속적으로 모니터링하면 구매 또는 판매 신호로 귀 기울일 수있는 강력한 신호가 제공됩니다. 투자와 마찬가지로 강력한 분석을 통해 잠재적 위험을 최소화 할 수 있습니다.

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우디 크릭, 콜로라도, 2016 년 6 월
& # 8220; & # 8230; 벽에 향한 석판화 사진 & # 8221;
페이퍼 백은 여기에 있습니다.
W W. Valley의 Dry Bones에 대한 Norton의 페이퍼 백 버전은 2015 년 4 월 6 일부터 미국에서 사용할 수 있습니다. 큰 주머니에 들어갈 수 있으며 여행, 독서, 곤충 및 기타 용도에 적합합니다. 소매 업체에 대한 링크는 도서 페이지에서 찾을 수 있습니다.
좋은 회사에서.
지난 주말 저는 로스 앤젤레스 타임스 책 경품 및 축제에 참석했습니다. 낮에는 여드름 나무가 피었습니다. 나는 전에 보라색 나무를 보지 못했습니다. 토요일 밤, 경이는 천국의 별 아래에서 결코 멈추지 않을 것입니다. 골짜기의 Dry Bones는 Mystery / Thriller 카테고리에서 상을 받았습니다. 이 의식에서 UCF 현악 4 중주단이 승자를 무대로 연주했습니다. 나는이 특정 페이지의 책에 대해 보통 까마귀하지 않지만, 이봐, 다른 어떤 것보다 이상하고 꿈 같은 느낌을 느꼈고 여전히 # 8230;
하늘 그림 전에 하늘입니다.
"시를 쓰는 우리들에게 Stanley Kunitz의 삶과 그의 업적은 우리가 어려움을 겪고 분리되는 세상에 태어 났지만 가장자리에서 생존의 즐거움을 위해 춤을 추는 우리의 부름임을 상기시켜줍니다 도로의. 우리는 변화 할 것이라는 믿음을 가져야하며 겸손해야합니다. 시는 필수적이고 자연스러운 현상으로, 거북이 딱정벌레 애벌레의 작품보다 뛰어나지도 못하다. 우리는 사랑 이야기 전에 사랑을 선택해야하며, 하늘 그림 앞에 하늘을, 시 앞에 용담 꽃을 선택해야합니다. 이러한 선택이 비통함을 가져올지라도. 우리는 친절해야합니다. 우리는 참석해야합니다. 쿠니츠는 우리시를 통해 흘러 나오는 겸손한 삶을 소홀히하지 말고, 평범한 삶을 사는 데는 절대로 빛나는 존재가 아니라는 것을 상기시켜줍니다. "
- "나는 생존의 기쁨을 위해 춤을 춘다 : 단테 디 스테파노의"스탠리 쿠 니츠의 글쓰기 삶의 명상 "에서. Writer & # 8217; Chronicle, 2014 년 9 월
Faber & amp; Faber & # 8217; s edition (UK).
"낭트 벧 트스에서 LLwyn On에서 살았던 농부의 아들 중 한 명인 밝은 달빛의 밤은 Clogwyn y Gwin의 한 소녀에게 주소를 알려주려고했습니다. Tylwyth Teg는 초원에서 본격적으로 즐거운 시간을 보았습니다. 주변 Cwellyn 호수. 그는 그들에게 다가 갔고 조금씩 조금씩 자신의 음악의 매혹적인 단맛과 자신의 서클에 들어올 때까지 연주의 활기를 이끌어 냈습니다. 얼마 지나지 않아 그에게 어떤 종류의 주문이지나 갔으므로 그 곳에 대한 지식을 잃어버린 나라에서, 그가 본 가장 아름 다우면서 모든 사람들이 즐거움과 기쁨으로 시간을 보냈던 나라에서 자신을 발견하게되었습니다. 그는 그곳에 7 년을 보냈지 만, 그에게는 밤 꿈처럼 보였다. 그러나 그가 집을 떠난 사업에 대한 희미한 기억이 마음에 떠오르면서 그는 사랑하는 사람을보기를 갈망했습니다. 그래서 그는 가서 그에게 수여 된 집으로 돌아가서 수령인들과 함께 그의 나라로 인도 할 것을 허락 해달라고 요청했다. 그리고 갑자기 그는 공정한 가족이 즐겁게 보았던 은행에서 꿈에서 깨어나는 것처럼 자신을 발견했습니다. 그는 집으로 향했다. 그러나 그곳에서 그는 모든 것이 바뀌 었다는 것을 발견했다. 부모님은 죽었고, 형제들은 그를 알아보지 못했고, 자기의 연인은 다른 남자와 결혼했다. 그는 그러한 변화의 결과로 다시 돌아온 후 1 주일 만에 실연했다. "
& # 8211; John Rhys, Celtic Folklore, Welsh & amp; Manx, Volume One (1901)

Zaharuddin.
Pelaburan Dan Meniaga FOREX.
Zaharuddin Abd Rahman.
Forex는 (은)는 (는) 다음과 같은 RF들 중 하나의 매매 대상이 아니에요. Bagaimana pula jika saya melakukan transaksi sendiri dengan berbekalkan analisa sendiri 아라비아 양 수 비어 중개인. Kemudian memperolehi는 (는) 다음과 같은 인터넷 사이트로 사용됩니다. 테리 마 카시.
Bagi menjawab soalan ini, 그리고 peru memahami dua jenis perkara 요구 사항 : -
1- 멜라루 왕 링깃과 케랄린은 외환 거래를 포기한 것입니다.
2 - Melantik satu 플랫폼은 남자 simankatan menanalankan jian beli 왕 asing dan simpan. 그 중 한명은 남자 친구와 남자 친구, 남자 친구는 남자 친구와 남자 친구가 될 수 있습니다.
Pertama : HUMMY 가방은 남자 친구와 함께 할 수 있습니다 FOREX :
Forex (외국환) Perdagangan 마타 왕 Asing; 그 / 그녀는 네 가지가 될 수있다. 네가 일을 할 때 네가 네 엄마가 될 때 네가 네 엄마가 네 엄마 네 엄마 네 엄마 네 엄마 네 엄마 네 엄마 네 엄마 네 엄마 네 엄마 네.
Benar, memang, 외교 통상부 장관, 외교 통상부 장관, 외교 통상부 장관, 외교 통상부 장관. Iaitu : -
a-Ditukar (serah dan terima)는 "yadan bi yadin"이라고 불렀다. Dalam bahasa Inggerisnya adalah "현물 기준으로". 예를 들면 다음과 같습니다 :
الذهب بالذهب, والفضة بالفضة, والبر بالبر, والشعير بالشعير, والتمر بالتمر, والملح بالملح, مثلا بمثل, سواء بسواء, يدا بيد, فإذا اختلفت هذه الأصناف فبيعوا كيف شئتم.
Ertinya : Emas dengan Emas (ditukar atau diniagakan), perak dengan perak, gandum dengan gandum, tamar dengan tamar, garam dengan garam mestilah sam timbangan dan sukatannya, dan ditukar secara terus (pada satu masa)이 (가) berlainan jenis, maka berjual-belilah kamu sebagaimana 양 disukai "(riwayat 이슬람교도, 아니오 4039 노 hadith, 11/9).
b - Nabi bersabda : -
فإن رسول الله قال الورق بالذهب ربا إلا هاء وهاء.
Ertinya : Sesungguhnya Rasulullah s. a.w berkata : "리 웨이 트 무슬림 (Riwayat Muslim, No 1586, 3/1209)
c - Manakala pembelian secara hāang dali sala satu annu duah pihak adalah haram berdasarkan hadis -
نهى رسول الله عن بيع الذهب بالورق دينا.
Ertinya : "Rasulullah s. a.w melanang dari menjual emas dan perak secara berhutang"(Riwayat Al-Bukhari, no 2070, 2/762)
이슬람 교황청은 이슬람 교도소에서 교황직을 수행했다. 정보 공개, 통보, 통보, 통보, 통보, 통보, 통관, 통관. Justeru setinap dan syarat transaksi yang melibatkan emas dan perak juga TERPAKAI 평화 협상 전 멕시코. Demikian keputusan Majlis Fiqh Antrabangsa dan juga Majlis Kewangan 이슬람 Antarabangsa di Bawah AAOIFI.
외환은 외환 거래로 외화 선물 포지션은 외화 선물 포지션은 외화 선물 포지션은 외화 선물 포지션은 외화 선물 포지 션, 외화 선물 포지션은 외화 선물 포지 션, 외화 선물 포지 션, 스누핑, 옵션은 샤리아입니다.
이슬람교도는 "이교도"는 이슬람교도가 "이슬람교도"는 ​​이슬람교도가 "이슬람교도"는 ​​이슬람교도가 "이슬람교도는" 그중에서도 FOREX를 구현하는 데는 영국 왕국이있다. 치명적일 (Radd al-Muhtar al-ad-durr, 4/531).
이슬람교도, 바하마 테살 리아 스님 이슬람교도 이슬람교는 이슬람교의 외교관에 가톨릭 교회에 출석했다. Penisihat Shariah mereka, Namun semua merea hanya terlibat dalam FOREX jenis SPOT dan bukannya jenis & lsquo; jika adapun jenis 앞으로 ia menggunakan konsep Al-WA'D atau 'Unilateral Promise'는 (는) 다음과 같은 동시에 거절했습니다. Apa yang pasti, Marius Shariah는 (는) 다음 표를 사용하여 비즈니스맨을 보호하고 있습니다.
Justeru MELABUR MODAL (BEERTI ANDA MELABUR DAN KEMUDIAN TUNGGU UNTUNG SAHAJA)은 이슬람교의 성직자들과 성직자들에 의해 작성되었습니다.
Ia adalah keputusan 패널 Penasihat Shariah Dunia 양 Barnaung Di Bawah Nama 회계 & amp; 이슬람 기관 감사기구 (AAOIFI). 안타 라 패널 페나시트 Shariahnya adalah Syeikh Mufti Taqi Uthmani 교수, Syeikh Wahbah Zuhayli 교수, Syeikh Siddiq Dharir 교수, Syeikh Abdullah al-Mani 박사, Abd Sattar Abu Ghuddah 박사, Syeikh 박사 Nazih Hammad 박사, Syeikh 박사 후세인 Hamid Hassan, Syeikh Nizam Yaquby, Mohd Daud Bakar 박사, Syeikh Al-Ayashi Al-Sadiq Faddad, Syeikh Dr. Ajil Nashmi dan ramai lagi.
KEDUA : Hukum 외환 거래 양 dijalankan sendiri-
Bagi mengetahui hukum bagi bentuk kedua ini, 타마니아어 및 타갈로그어 : -
a - Terdapat 비공식적 인 판단력은 남자의 성숙한 성기능 성숙한 남자의 성숙한 성격을 나타냅니다. 부다페스트, 케냐, 케냐. JAKIM은 (는) 다른 회원의 창궐한 추종자보다 훨씬 유리한 재원으로 미들급기구를 유지하고 있습니다.
b-Kesohihan은 kyibanan syarikat 플랫폼에서 다음과 같습니다. 플랫폼과 플랫폼의 조합은 플랫폼과 플랫폼 사이의 균형을 잡습니다. Butiran terperinci berkenaan platform in the mestilah diteliti with boleh diperolehi. Jika tidak, transaksi 및 adalah syubhat dal awal lagi keran terdapat unsur gharar.
b - Jika 플랫폼은 말레이시아에서 바덴 뷔 템 베르크에서 수행하는 행동에 대 한 정보를 제공합니다. 유쾌한 베이비 메모 및 최신 유행의 게임을 즐길 수 있습니다.
Jika 양 kedua juga lulus, 예 키라 transaksi jual matawang asing dan simpan dan kemudian jual semula apiraa harga tukarannya naik adalah harus 케라나 ia secara automatiknya dilaksanakan menurut kaedah & lsquo; Namun mari kita sama-sama 쿠바 mehami dan menyemak bagaimana proses ini dilakukan secara ringkas dan melihat pandangan 이슬람 tentangnya.
개인 정보 보호 정책에 대한 귀하의 개인 정보 보호 정책은 귀하의 개인 정보 보호 정책에 관한 정보를 제공합니다. Ia seperti berikut : -
1) 최소 모달. Sebagai contoh USD 1, 미화 100 달러, 영국 파운드 화 및 유로화 거래 외환 거래.
2) 환율 계산기, 외환 거래 플랫폼 외환 거래소, 호주 통화 선물 거래소.
Setelah itu, 캄보디아의 수도원에서 석양의 석양과 석양의 성전에서 석양.
Gambaran mudahnya adalah : -
Katalah modalnya USD 100 = RM 3.6, dan dibuka kaunter & lsquo; sell 'melalui platform syarikat tersebut.
Sebagai contoh, 미국 달러 통화는 미국 달러 (USD) = RM 4 유로입니다.
이태리 사람들만으로는 명찰이 나눠 누누 도용 할 수 RM 100 US $ 100 Dan memperolehi RM 400. 미국 대사관에서해야할 일 : RM 40 berbanding harga belian asalnya tadi.
피아 크 샤리 칼 FOREX ini MESTILAH memasukkan seluruh RM400 itu sebaik sahaja transaksi jual beli dilakukan, TIDAK DIBENARKAN DILEWATKAN ATAU DIMASUKKAN SEBAHAGIAN SAHAJA, 지아 달람 콘도 디아스, 한야 RM 40 디마 스칸 칸, 마나 칼라 바키 모달 리메이크 RM 360 한 마디 디카 르망 관용구 hari tersebut.
Isu Shariah : 이카 샤리, 이카 샤 르샤, 이카 샤 르샤, 이슬람 이슬람, 샤리아, 이슬람교, 이슬람교, 이슬람교, 이슬람교, 이슬람교, Ini menjadikan ia bercangah dengan arahan Nabi s. a.w : -
왕국 메뉴 왕 왕 왕, 왕족 남자 친구, 왕자 대사관,
فإن رسول الله قال الورق بالذهب ربا إلا هاء وهاء.
Ertinya : Sesungguhnya Rasulullah s. a.w berkata : "리 웨이 트 무슬림 (Riwayat Muslim, No 1586, 3/1209)
Manakala pembelian secara hāang dali sala satu annu duah pihak 더 많은 것을 알고 싶으 시다면 :
نهى رسول الله عن بيع الذهب بالورق دينا.
Ertinya : "Rasulullah s. a.w melanang dari menjual emas dan perak secara berhutang"(Riwayat Al-Bukhari, no 2070, 2/762)
이맘 An-Nawawi telah menahbut teran 바하마 para ulama telah bsepakat wajibnya syarat serah tera dalam satu masa atau & lsquo; Taqabud 'samada secara hakiki (fizikal) atau hukmi (멜리 어스 인터넷 tetypi punyai buggi septi resit atau nota 전자 메일 주소를 변경하려면 메일을 보내십시오) (Syarah Sohih Muslim)
Cadangan : 마스티 온 바하마 (Kadangan), 바하마 (Kadangan), 바하마 (Barnah), 바하마 (Barnah), 바하마 (Barnah), 바하마 (Barnhang), 바하마 (Barnhang)
3) 최소한 1000 달러의 상응 보조금을 지불해야합니다. 그것으로 마카오를 마카오에게 '레버리지'시키십시오.
Sebagai 통제, 모달 별장 및 더 많은 것은을 위해 USD USD 100. Maka anda dikehendaki memilih atau secara pilihan memlih gandaan yang dikehendaki. 10 분의 1 및 10 분의 1을 지불하고 10 분의 1 캐럿 남자 1000 USD 100 분의 1, 100 분의 100 달러와 남자 10000 달러를 지불합니다.
잠재적 인 투자 수익을 높이기 위해 마진과 같은 다양한 금융 상품이나 차입 자본을 사용합니다.
레버리지는 옵션, 선물, 증거금 및 기타 금융 상품을 통해 생성 될 수 있습니다. 예를 들어 1,000 달러를 투자한다고 가정 해보십시오. 이 금액은 Microsoft 주식 10 주에 투자 될 수 있지만 레버리지를 높이려면 5 가지 옵션 계약에 1,000 달러를 투자 할 수 있습니다. 그런 다음 10 개 대신 500 개의 주식을 관리하게됩니다. (Rujukan)
Jika benarlah apa yang saya gambarkan ini, transaksi forex menggunakan 레버리지에 따라 달라질 수 있습니다. Milik sebenar anda hanyalah 미화 100 달러짜리 쌍둥이. Ia berdasarkan apa yang disehut Nabi s. a.w :
لا تبع ما ليس عندك.
"(Riwayat Abu Daud, no 3504, 3/283)
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바기는 이슬람교와 이슬람교의 이슬람교도, 펭귄은 1 : 1의 이교도를 사용한다. Wallahu'alam.
4) 디저트 한잔 30 센트짜리 과일 주스는 30 센트짜리 옥수수 가루 반죽으로 만든다.
Dan Jika Terdapat Masalah Kemungkinan Rugi Atou Apa Yang Dinamakan 'margin call', 필리핀 국경일, 필리핀 국경일, 필리핀 국경 지방 국경 지방 국경 지방 국경 지방 국경 지방 국경.
Pandangan : Wallahu'alam, jika semunya, 희귀 한 janas dan perancangan 양 betul. Setakat INI SAYA tidak 년 Nampak adanya masalah 샤리아 dalam tindakan INI KECUALI IA MEMPUNYAI ELEMN PERJUDIAN YANG JELAS kerana membeli nilai matawang 용 다운로드 dijual apabila nilainya Naik는 sedangkan 아이오와 부칸 KOMODITI. Wallahu'alam.
아발라 하람 케라나 세바 브 유엔 마라톤 유대교, 이슬람교도, 이슬람교도, 이슬람교도, 이슬람교도, 이슬람교도, 이슬람교도, 이슬람교도, 이슬람교도, 이슬람교도, 이슬람교도, 이슬람교도, 이슬람교도, 이슬람교도 그와 함께 일하는 사람은 잠에서 벗어나지 못했습니다. 기타 국가 및 지역에 대한 수요는 공급과 수요에 따라 달라질 수 있습니다. 이 페이지는 기계 번역 소프트웨어, 여기를 클릭하여 영어 버전을 얻을 번역입니다.
Justeru, 이슬람교도 같은 나라의 국민 중 하나입니다. Malah ia sebenarnya membantu sistem kapitalis dan menguatkan sistem ekonomi yang mereka anjurkan. Justeru, fikirkanlah.
Jika and a tidak ingin menerima padnagan saya, tidak mengapa tetapi bacalah papapa kimangan 이슬람교 Syeikh Mufti Taqi Uthmani 다음 위치에 있습니다 :
Mufti Muhammad Taqi Usmani.
게시 : 11 Zul Qa'Dah 1424, 2007 년 11 월 22 일.
Q.) Forex 통화 거래가 할랄 있습니까? 비즈니스 측면을 자세히 설명하는 문서를 첨부했습니다.
A.) 나는 당신이 보낸 서류들을 통과했다. 나는 이러한 거래가 샤리아에 맞지 않는다고 생각한다. 구입 한 통화를 전달할 수 없다는 조건으로 인해 허용되지 않습니다. 더 중요한 것은 내 지식에 따라 샤리아에서이 거래를 불법으로 만든다는 것입니다 (예 : 선물 판매, 짧은 판매 등). 이는 통화가 원래 교환 매체이므로 교환해야한다는 사실에 추가됩니다. 다른 나라에서의 개인적인 사용. 그들에게 이익을 얻는 것만을위한 거래 가능한 상품을 만드는 것은 또한 이슬람 경제학의 기본 철학에 반대한다. 그러므로 나는이 무역에 빠지라고 조언하지 않을 것이다.
Zaharuddin Abd Rahman.
28 줄리아 야 1428.
p / s : 영국 파운드 화폐, 일본 엔화 환율, 일본 엔화 환율, 일본 엔화 환율. Jika terdapat kesilapan teknik carajual dan beli, 푸른 하늘에 대 한 카약에 대 한 정보를 표시합니다. 시카고 교장 선생님과 교장 선생님들과 함께. 세키 안.
덧글을 추가하십시오.
펭 누만.
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코멘 테르 바루.
Salam, ustaz, bagaimana anak-anak ustaz bersolat s. 더.
Assalamualaikum tuan UZAR .. 작별 인사. 더.
assalammualaiku m, ustaz boleh saya bertanya tent. 더.
정식 수입품. 더.
Ustaz, 바 이마 마 dgn terma dalam perjanjian jual b. 더.
Assalamualaikum ustaz..sya ada soalan..berkenaan d. 더.
Assalam .. Ceth Klo Kita Mminjam Dgn Bank Dan. 더.
살람. Saya ada terbaca 양 dalam Mazhab Syafi'e. 더.

Monday 26 March 2018

Mmi 거래 시스템


시장 Meanness 색인.
이 표시기는 & # 8211; 때때로 두 배로 & # 8211; 경향 추종 시스템의 수익 예상치. 시장 미 만 인덱스 (Market Meanness Index)는 현재 시장이 '동향'(trending & # 8221; 제도. 이렇게하면 추세 지표의 잘못된 신호로 인한 손실을 방지 할 수 있습니다. 순전히 통계 알고리즘이며 가격 곡선의 변동성, 추세 또는주기를 기반으로하지 않습니다.
이미 유행 및 비 시장 상황을 구분하기위한 몇 가지 방법이 있습니다. 그들 중 일부는 적어도 가끔은 실제로 일하기 위해 소문이 있습니다. John Ehler는 Hilbert 변환 또는 Cycle / Trend 분해, Benoit Mandelbrot Hurst 지수를 제안했습니다. 비교해 보면, Market Meanness Index의 소스 코드는 비교적 간단합니다.
이 코드는 Zorro의 C 언어이지만, Steve Hopwood의 포럼에있는 누군가가 프로그래밍 한 MQL4 MMI 버전도 있습니다 (blogroll 참고). 이름에서 알 수 있듯이 지표는 시장의 meanness를 측정합니다. 추세를 시작한 후 평균으로 되돌아가는 경향. 그런 일이 너무 자주 발생하면 추세를 따르는 모든 시스템이 먼지를 물지 게됩니다.
3 분기 규칙.
일련의 난수는 평균으로 되돌아갑니다. & # 8211; 또는 더 정확하게 말하면, 중간 값 & # 8211; 확률은 75 %입니다. 따라서 임의의 가격 순서를 보면 어제의 가격이 중간 값보다 높으면 오늘의 모든 경우의 75 %에서 어제의 가격보다 낮습니다. 어제의 가격이 중간 값보다 낮 으면 75 %의 가능성은 오늘날의 가격이 더 높다는 것입니다. 75 %의 증거는 상대적으로 간단하고 통합 미적분을 요구하지 않습니다. 중앙값 M 인 가격 곡선을 고려해보십시오. 정의에 따르면 가격의 절반은 M보다 작고 반은 더 큽니다 (간단히 말해서 가격이 정확히 M 인 경우를 무시합니다). 이제 곡선의 가격을 가격 Py와 가격 Pt로 구성된 쌍으로 결합하십시오. 따라서 각 쌍은 Py에서 Pt 로의 가격 변화를 나타낸다. 이제 우리는 4 가지 세트로 나누는 많은 가격 변화를 얻었습니다.
이 네 세트는 분명히 같은 수의 요소를 가지고 있습니다. & # 8211; 즉, 모든 Py - & gt; Pt 가격 변화의 1/4; Pt와 Py가 상관되지 않는 경우, 즉 서로 완전히 독립적 인 경우. M의 가치와 가격 곡선의 모양이이 문제에 영향을주지 않습니다. 이제 얼마나 많은 가격 쌍이 중간 값으로 돌아갈 것입니까? 제 1 브래킷의 조건은 세트 1의 가격의 절반에 대해 충족된다 (다른 절반 (즉, P & lt; M 및 Pt & gt; Pt는 Py보다 작음), 전체 집합 3에서 (Pt는 집합 3에서 항상 Py보다 높기 때문에). 따라서 첫 번째 괄호는 모든 가격 변경의 1/2 * 1/4 + 1/4 = 3/8에 해당합니다. 마찬가지로, 두 번째 괄호는 집합 4의 절반과 집합 2에서 참이며, 따라서 모든 가격 변화의 3/8에도 해당됩니다. 3/8 + 3/8은 6/8, 즉 75 %를 산출한다. 이것은 난수의 차이에 대한 3/4 규칙입니다.
MMI 함수는 조건이 충족되는 데이터 차이 수를 계산하고 그 비율을 반환합니다. 데이터 시리즈에는 가격이나 가격 변동이 포함될 수 있습니다. 가격은 항상 일정한 상관 관계를 가지고 있습니다 : 오늘 EUR / USD가 1.20 일 경우 내일 약 1.20 일 것입니다. EUR 당 70 센트 또는 2 달러로 내일 끝날 것 같지는 않다. 이 일련의 상관 관계는 가격 자체가 무작위가 아닌 임의의 숫자로 계산 된 가격 시리즈에서도 마찬가지입니다. 따라서 MMI 함수는 가격을 제공 할 때 55 %와 같이 더 작은 백분율을 반환해야합니다.
가격과 달리 가격 변동은 반드시 일련의 상관 관계가 아닙니다. 어제부터 오늘까지의 가격 변화와 오늘부터 내일까지의 가격 변화 사이에는 100 % 효율적인 시장이 상관 관계가 없습니다. MMI 기능이 완벽하게 효율적인 시장에서 완전히 임의의 가격 변경으로 공급되면 약 75 %의 가치를 반환합니다. 시장이 덜 효율적이고 동향이 많을수록 MMI가 감소합니다. 따라서 하락하는 MMI는 다가오는 추세의 지표입니다. 상승하는 MMI는 적어도 트렌드 트레이딩 시스템의 경우 시장이 더 나 빠질 것이라는 것을 암시합니다.
트렌드 전략에서 MMI 사용하기.
MMI가 가격 방향을 예측한다고 가정 할 수 있습니다. 높은 MMI 값은 평균 회귀 확률이 높음을 나타냅니다. 따라서 가격이 지난 시간에 상승하고 MMI가 높을 경우 곧 가격 하락을 기대할 수 있습니까? 불행히도이 방법으로는 작동하지 않습니다. 평균 회귀 확률은 데이터 간격의 길이에 고르게 분포하지 않습니다. 초기 가격은 중간 가격이 미래 가격에서 계산되기 때문에 높지만 늦은 가격의 경우 MMI가 계산되는 바로 그 순간에 50 %에 불과합니다. MMI로 다음 가격을 예측하면 동전을 뒤집을 수 있습니다.
또 다른 실수는 순환 또는 평균 복귀 시장 체제를 탐지하기 위해 MMI를 사용하는 것입니다. 사실, MMI는 그러한 상황에서 상승 할 것이지만, 시장이 더 무작위적이고 더 효과적 일 때도 상승 할 것입니다. 상승하는 MMI만으로는 순환 거래 시스템에 의한 수익의 약속이 없습니다.
따라서 MMI는 다음 가격을 알려주지 않으며, 시장이 평균 반전 또는 단순 평균인지 여부를 알려주지 만 추세를 따르는 성공 가능성에 대한 정보를 나타낼 수 있습니다. 이를 위해 우리는 추세를 추측합니다 : 추세 자체가 추세입니다. 시장은 트렌드 모드에서 갑자기 움직이지 않고 약간의 관성이 있습니다. 따라서 MMI가 상승하고 있다는 것을 알게되면, 시장은보다 효율적이고, 무작위 적으로, 주기적으로, 더 많이 반전되고, 어떤 경우에도 추세 거래에 좋지 않은 것으로 가정합니다. 그러나 MMI가 떨어지면 다음 시작 트렌드가 평소보다 오래 지속될 가능성이 있습니다.
이렇게하면 MMI가 우수한 트렌드 필터가 될 수 있습니다. & # 8211; 이론에 의하면. 그러나 우리는 이론과 실습, 특히 알고리즘 거래에서 큰 격차가 있다는 것을 알고 있습니다. 따라서 Market Meanness Index가 누적 한 900 가지 추세 시스템 모음을 테스트 할 것입니다. 첫 번째 빠른 테스트의 경우 MMI가없는 TrendEMA 시스템 (44 % 평균 연간 수익률) 중 하나의 주식 곡선이었습니다.
MMI가없는 EMA 전략.
MMI (평균 연간 수익률의 55 %)와 동일한 시스템입니다.
MMI를 사용한 EMA 전략.
우리는 이윤이 250 달러에서 500 달러로 두 배가되었다는 것을 알 수 있습니다. 수익률은 1.2에서 1.8로 상승했으며, 거래 수 (녹색 및 적색 선)가 현저하게 감소했습니다. 다른 한편으로는, 원래의 시스템과는 달리 인출로 시작한 주식 곡선이 시작되었습니다. 따라서 MMI는 분명히 모든 거래를 개선하지는 않습니다. 그리고 이것은 무작위로 선택된 시스템이었습니다. 추세 추세에 대한 우리의 가정이 사실이라면 지표는 다른 899 시스템에서도 유의미한 효과를 가져야합니다.
이 실험은 다음 기사의 주제가 될 것입니다. 일반적으로 모든 사람이 소스 코드를 재현 할 수 있도록 모든 소스 코드를 포함합니다. MMI는 비참하게 실패할까요? 아니면 소수의 시스템 만 개선하고 다른 시스템은 악화시킬 수 있습니까? 아니면 그것은 트렌드 전략의 성배로가는 길을 밝힐 것입니까? 시장이 판사가되게하십시오.
Market Meanness Index & rdquo;에 대한 57 가지 생각
페이지에 일부 링크가 작동하지 않습니다. & # 8220; 다음 페이지 & # 8221; 일부 경우에.
더 많은 추세를 찾으려는 몇 가지 지표가 있습니다. 추세 지표에서했던 것처럼 모든 분석을 고려 했습니까? 제 말은 900 시스템에 MMI를 사용하는 대신 동일한 접근 방식을 사용하여 다른 시스템을 사용할 수 있다는 것입니다.
스크립트의 작은 변경 만 있으면되므로 다른 추세 지표를 확실히 테스트 할 수 있습니다. 그러나 실제로 일하기로 약속 한 많은 것을 알지 못합니다. 어떤 표시기를 염두에 두시겠습니까?
나는 정말로 마음에있는 어떤 것을 가지고 있지 않다. 당신은 Hurst와 Hilbert Transform 등을 언급합니다. 실제로 어떤 추세 지표가 더 좋은지 알아내는 데 사용하는 방법론이 마음에 듭니다. MMI뿐만 아니라 다른 지표를 사용하여 시장이 트렌드 모드인지 확인하기 위해 동일한 방법론을 사용한다면 어떤 결과가 될지 궁금합니다.
네, 트렌드 시스템의 피크와 밸리가 아닌 더 많은 필터와 더 일반적인 크로스 오버를 테스트 할 것입니다. MMI는 이미 꽤 좋은 결과를 산출하지만 가능한 한 많은 알고리즘을 테스트해도 해가되지는 않습니다. 그러나 다음에 계획된 실험은 심층적 인 학습으로 이루어집니다. 회로망.
이 놀라운 블로그에 다시 축하드립니다. 정말로 영감을줍니다.
지금까지 발견 된 최상의 필터를 잠그고 대신 다른 종류의 돈 관리 기능인 변수 입력으로 사용할 수있는 전략 개발의 다음 단계에서 이런 접근 방식을 계속 유지할 수 있을지 궁금합니다.
좋은 기사; 언젠가 이것을 시도하기를 고대하고 있습니다. 또한, 나는 당신의 블로그의 이름을 좋아합니다.
음, 여기에 선견지명이 있지 않니? 중앙값은 전체 데이터 세트에 대해 계산됩니다. 의사 결정을 위해 데이터 세트의 어느 지점에서나 사용할 수 있는지는 확실하지 않습니다.
아, 당신은 정말로 코드를 보았습니다! 중앙값이 전체 데이터 세트에 대해 계산 된 경우 사실상 선입견 편향이됩니다. 하지만 & # 8216; 길이 & # 8217; 코드에서 MMI 기간의 길이 만 있습니다. Zorro는 특정 플래그를 설정할 때를 제외하고는 미리 볼 수 없습니다. 그렇지 않으면 향후 데이터에 액세스 할 때 경고 메시지가 나타납니다.
이봐 요! 나는 블로그를 즐긴다.
평균 회귀 vs 경향에 대한 테스트에는 불필요한 제한이있는 것으로 보입니다. 어떤 방향으로 가는가를 측정하기 전에 왜 가격이 중앙값을 초과해야합니까? & # 8220; 평균 Reversion & # 8221; 일반적으로 가격이 정말로 & nbsp; 있어야하는 좀 더 일반적인 & # 8216; 수학적 평균 (또는 귀하의 경우 중간 값)보다는 보다 적절한 추세 - 평균 - 복귀 시스템이 자동 상관 관계를 단순히 보지 않을까? 중앙값에 대한 상대적인 위치와 상관없이 가격이 한 방향으로 움직였다가 다른 방향으로 돌아 간다면 되돌리기로 간주 될 것입니다. 이것은 당신의 접근 방식을 무효로하지는 않지만, 소음은 평균의 75 %를 되 돌리는 것이 현실을 정확히 묘사하지 않는다고 주장한다. 실제로 중위에서 멀어지는 소리가 시간의 중앙값의 75 %로 되돌아가는 경향이 있습니다. & # 8221; 아니면 내가 오해 했습니까?
나는 당신이 그것을 정확하게 이해했다고 생각합니다. & # 8211; 귀하의 공식은 실제로보다 정확합니다. MMI는 평균 회귀와 경향을 구별하기위한 것이 아닙니다. 이 f. i. 허스트 지수는 적어도 내 경험에 따르면 더 나은 결과를 산출합니다. 그러나 MMI는 트렌드의 존재 유무를 결정하는 데는 효과적입니다. 75 % 영역에서 높은 값을 반환하자마자 평균 반향의 시작이 될 수 있거나 단지 무작위 일 수 있습니다. & # 8211; MMI는이를 구별 할 수 없습니다. 두 상황 모두 트렌드를 따르는 경우에도 마찬가지입니다.
귀하의 게시물을 토대로 저는 Quantopian에서 MMI를 프로그래밍하고 테스트했습니다. 나는 다른 주식 (SPY, BAC, AAPL, NFLX 등)을 매일 닫는 가격 변경과 다른 MMI 길이 (100,200,300,500)로 선택합니다. 시험 날짜 범위는 2012 년 1 월 1 일부터 2013 년 1 월 14 일까지입니다.
그 결과는 항상 약 75 %였습니다. 어떤 경우에도 70 % 미만의 가치는 없었고 85 % 이상의 가치도 없었습니다.
2012 년 1 월 1 일부터 2013 년 1 월 14 일까지
표준 편차 : 1.716.
이것은 좋은 결과입니까?
MMI를 사용할 수 없거나이 작은 변화가 75 % 미만이어야합니다.
가격 변화 대신 가격을 사용했다면 결과는 항상 약 50 % 였고 표준 편차는 높았지만 그렇게 설득력이 없었습니다.
네, 일일 수익을 테스트 할 때 좋은 결과입니다. 일반적으로 크게 증가하지는 않습니다. 조금이라도 2014 년 중반 이전에 되 돌리는 것을 의미합니다. 당신은 그런 곡선을 얻어야합니다 :
그러나 시간을 들여다 보면 더 많은 트렌드가 나타날 것입니다.
빠른 답변에 감사드립니다.
따라서 일일 마감 가격을 기반으로하는 모든 경향 추세 시스템은 파멸합니다.
상반기 또는 외환의 경우, 내 가설은 이러한 연속적이고 연결된 데이터가 시간적으로 더 트렌디하다는 것입니다. 매일 닫히는 가격 사이에는 시장이 닫히고 다음날이 열리는 시점에 큰 격차가 있습니다.
그래서 어쩌면 나는 짧은 시간 규모 나 외환 거래를해야 할 것입니다.
따라서 임의의 가격 순서를 보면 어제의 가격이 중간 값보다 높으면 모든 경우의 75 %에서 오늘 가격이 어제보다 낮아집니다. "
임의의 가격 순서에서 각 지점에서 높이 / 낮게 갈 확률은 항상 * 50 % *입니다. 어제 무슨 일이 있었는지에 상관없이
이것은 실제로 빈번한 오해입니다. 어떤 시점에서 높아지거나 낮아질 확률은 무작위 순서로 가격 쌍이 중앙값으로 돌아갈 확률과 매우 다릅니다. 위의 증거를 믿지 않으면 스크립트를 실행하고 결과를 살펴보십시오. 그리고 스크립트를 믿지 않는다면 주사위를 100 번 돌리고 모든 숫자를 기록한 다음 후속 숫자가 중앙값으로 되돌아가는 횟수를 계산하십시오. 🙂
& # 8220; 위의 증거를 믿지 않으면 스크립트를 실행하고 결과를 확인하십시오. & # 8221;
아래의 스 니펫은 위의 코드를 임의의 보행 시퀸스에서 실행 한 것입니다.
MMI는 항상 50 %입니다. 차이점은 무엇입니까?
범위 (n)의 i :
만약 random. random () & gt; 0.5 :
seq. append (seq [-1] + 1)
범위 내 (1, len (data))의 i :
data [i] & gt; m 및 data [i] & gt; 데이터 [i-1] :
elif 데이터 [i] & lt; m 및 data [i] & lt; 데이터 [i-1] :
return 100.0 * (nl + nh) / (len (data) -1)
무작위 도보는 임의 순서가 아니기 때문에. 무작위 걸음은 강한 일련의 상관 관계를 가지고 있습니다. 올바른 임의 순서는 다음과 같습니다.
범위 (n)의 i :
가격 데이터도 마찬가지입니다. 가격은 무작위가 아닙니다. 일련의 상관 관계가 있습니다. 그러나 적어도 효율적인 시장에서는 가격 변동이 무작위이다.
그건 의미가 있습니다! 설명과 즉각적인 답변에 감사드립니다.
안녕하세요, MMI가 트렌드 감지에서 어떻게 도움이되는지 자세히 알고리즘을 설명해 주시겠습니까? 아니면 의사 코드. 내가 너를 찾은 걸 알았지? & nbsp; 떨어지는 것 & # 8221; 다른 블로그에서 나는 어떻게 떨어지는 지 알지 못한다. 공장.
알고리즘은 위의 3/4 규칙에 설명되어 있다고 생각합니다. 확실하지 않은 것이 있으면 물어보십시오. MMI는 평균 회귀의 부재로 간접적으로 추세를 감지합니다. & Falling & # 8220; Falling & # 8221; 데이터 계열이 상승 또는 하강 하는지를 결정하는 이진 함수입니다.
Mathafarn과 Python 용 MMI를보고 싶은 사람은 Python 버전이 Zorros 버전과 같지 않다는 것을 알 수 있습니다.
우선 np. median ()은 Zorro가 사용하는 중간 값과 같지 않습니다. 두 번째 for 루프는 잘못된 결과를 초래합니다.
다음은 고정 된 버전입니다.
m = data_sorted [int (len (data) / 2)]
m = (data_sorted [int (len (data_sorted) / 2) +1] + data_sorted [int (len (data_sorted) / 2)]) / 2.0.
범위 (0, len (data) -1)의 i에 대해 :
data [i] & gt; m 및 data [i] & gt; 데이터 [i + 1] :
elif 데이터 [i] & lt; m 및 data [i] & lt; 데이터 [i + 1] :
return 100.0 * (nl + nh) / (len (data) -1)
몇 가지 빠른 질문.
1. MMI의 적용에 관해서는 백분위 수 (MMI, 25)를 사용할 수 있습니까? 오늘날의 MMI가 25 %보다 낮 으면 시장은 추세입니다.
2. 시장 정권 결정을위한 건전한 지표는 무엇인가?
3. 어떤 시장은 다른 사람들보다 이익을 창출하기 쉽고, 이 실험에서 발견 한 것과 같이 상품이 더 트렌디 한 반면 SPY는 가장 시끄러운 시장이라는 것과 마찬가지로 더 많이 거래 할 수 있습니다. 이?
1. 그렇습니다. 백분위 수 기준은 확실히 의미가 있습니다.
2. 예를 들어 허스트 지수 (Hurst Exponent) & # 8211; 동료 블로거 Robot Wealth가 최근에 그것에 관한 기사를 작성했습니다.
3. 이론적으로 Shannon Entropy와 같은 지표는 시장에서 더 많은 난수 또는 더 많은 거래 성을 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 연구에 대한 흥미로운 주제가 될 수 있습니다.
아래의 python 예제는 완벽한 추세와 완전한 평균 회귀 데이터 시퀀스를 테스트합니다. 두 가지 모두에 대한 MMI는 50 %입니다. 왜 이런거야? 감사합니다 & # 8230;
범위 내 (1, len (data))의 i :
data [i] & gt; m 및 data [i] & gt; 데이터 [i-1] :
elif 데이터 [i] & lt; m 및 data [i] & lt; 데이터 [i-1] :
# 완벽한 경향 : MMI 50 %
trend_data = numpy. arange (0.0, math. pi, 0.01)
# 완전한 평균 회귀 : MMI 50 %
sin_data = map (람다 x : math. sin (x), trend_data)
플랫 트렌드는 실제로 약 50 %를 생성하지만, 사인 곡선은 MMI 기간과 관련하여 사인 곡선의 기간에 따라 60 % 또는 70 % 영역에서 심하게 변동하는 MMI를 제공해야합니다.
유산(""); // 가짜 자산.
변수 Data1 = 계열 (genSine (5));
vars Data2 = series (Bar * 0.01);
훌륭한 기사 주셔서 감사합니다. MMI는 평균 회귀 전략에서의 손실을 예방하는데 유용 할 것인가? 고맙습니다.
아니요, MMI는 평균 반전 거래를 필터링하는 데 적합하지 않을 것입니다. 왜냐하면 MMC는 '트렌드가 덜한'& # 8221; & # 8220; 무작위 & # 8221; 평균 회귀를 필터링하기 위해 나는 지배적 인주기를 탐지하려고 노력할 것입니다. & # 8211; 평균 복귀는 보통 단기간의주기적인 행동과 관련이있다. 지배적 인 주파수 성분의 진폭을 확인하십시오.
고마워, 그걸 살펴볼거야.
안녕하세요 jcl! 이 MetaTrader 버전이 있습니까? 게시 한 링크에 액세스하려고 할 때마다 오류 메시지가 나타납니다.
또한 누군가가 Tradestation에 이것을 코딩했는지 알 수 있습니까?
지금은 얼마 전이지만 스티브 홉 우드 (Steve Hopwood) 포럼에 누군가가 MT4 버전을 올렸습니다. Tradestation 버전도 있었지만 더 이상 링크를 기억할 수 없습니다. 어쨌든 코드를 Tradestation으로 이식하는 것이 상대적으로 쉽습니다.
MMI를 Easylanguage로 번역하려고했습니다. 그러나 나는 항상 꾸준히 증가하는 선을 얻는다.
nl과 nh는 항상 증가하는 값입니까?
Easylanguage 전문가가 아니지만 AFAIK에는 지역 변수가 없으며 모든 것이 글로벌입니다. 그렇다면 nl과 nh가 함수의 시작 부분에서 0으로 재설정되었는지 확인하십시오.
각 막대에서 nl과 nh를 재설정하면 0과 0.33 사이의 이진 파가 발생합니다.
계산을 반복해야합니까? 얼마나 오래?
난수로 테스트 할 때 약 0.75를 얻어야합니다. 0.33으로 뭔가 잘못되었습니다. 표시기는 누적되지 않으므로 루프하지 않아도됩니다.
nl과 nh가 모든 막대를 재설정하고 표시기가 누적되지 않으면 수식은 항상 유지됩니다.
nl 또는 nh는 항상 1이므로
C 코드를 잘못 읽었을 때 의사 코드로 수식을 바꿀 수 있습니까?
어쨌든 도움이되는지는 모르겠지만 :
중앙값을 초과하여 모든 가격 하락을 계산하십시오.
모든 가격 상승분을 중앙값 이하로 추가하십시오.
가격 수로 나누고 백분율을 반환하십시오.
해커의 첫 번째 규칙 : 이해하는 내용 만 코딩하십시오.
& gt; & nbsp; 10 월 11 일, 2017 년 7 월 18 일
& gt; & gt; 얼마 전 이었지만, 맞다면 누군가 Steve Hopwood의 포럼에 MT4 버전을 게시했습니다.
& gt; & gt; Tradestation 버전도 있었지만 더 이상 링크를 기억할 수 없습니다. 그것은해야한다.
Tradestation으로 코드를 이식하는 것이 상대적으로 쉽습니다.
MT4 버전이이 링크에 있었지만 삭제 된 것으로 보입니다.
어쩌면 누군가 MT4 나 Tradestation에 대한 지시자를 가지고 있을지도 모릅니다.
나는 지표를 번역했지만, 당신의 예와 상당히 다른 것처럼 보입니다.
일일 술집이 닫힌 상태에서 계산, 길이 300.
동향이 좋을 때는 높고 되돌릴 때는 낮게 보입니다. 또한 가장 높은 가치는 60 %
그렇다면 분명히 번역은 여전히 ​​성공적이지 않았습니다. 동일한 곡선을 얻어야하고 추세는 더 높은 값이 아니라 더 낮은 값을 생성합니다.
하지만 계산베이스가 맞습니까? 중간 값에 비해 일일 마감 300 길이?
예. 그러나 데이터 순서가 올바른지 확인하십시오. 최신 데이터가 들어있는 금융 시리즈입니다. 주문이 잘못되면 상승과 하강이 서로 바뀝니다.
현재 상태 표시 줄에서 지난 300 개의 막대까지 되돌아 가면서 실제 조건의 카운터가 (이전 데이터에서 새 데이터로) 증가하는 경우 다른 값을 의미합니까?
코드를보세요. 데이터 순서를 변경하는 것은 4 개의 & # 8216; & # 8217; & # 8216;
안녕하세요, 이 지표에서 가격 변경에 대한 질문이 있습니다. open [0] & # 8211;을 사용하는 버전을 발견했습니다. 가격 변경을 나타 내기 위해 [0]을 닫으십시오.
그게 정확합니까? 아니면 가까운 [0] & # 8211;을 사용해야합니까? 가격 변경으로 [1] 닫으시겠습니까?
그것 mater 또는 나는 어떤 highl0를 사용할 수 있 었는가 & # 8211; 낮음 [0].
또한이 표시기는 일부 버전이 평균 (산술 평균)을 사용하는 가격대의 중간 인 중앙값을 사용하는 것이 아니라 잘못 코딩 된 것으로 보았습니다. 에프.
그 결과 계산에 악영향을 미칠 수 있습니까?
close [0] - close [1]은 올바른 가격 변경입니다. 24 시간 거래 된 자산에 대해 차이를 만들지 만 주식에 대해 다른 결과를 산출 할 수 있습니다. 그리고 평균은 잘못되었습니다. 그것은 정말로 중앙값이어야합니다.
나는 하락세를 분명히 볼 수있는 일련의 가격에서 MMI를 백 테스팅하고있다. 나는 가격으로 시험하면 40의 MMI를 얻고, 가격 변화로 시험한다면 48의 MMI를 얻는다. 나는 그것이 시장이 강한 경향에 있다는 것을 의미한다고 생각한다. 내가 맞습니까?
따라서 MMI가 낮을수록 추세 거래 시스템이 더 좋다고 말할 수 있습니까? 따라서 가치 30, 20, 10의 세 가지 시장을 발견하면 추세 거래 전략에 가장 적합한 것이 마지막일까요?
글쎄, 내가 너무 빨리 얘기 한 것 같아, 미안해. 이제 30m 전략 내에서 MMI를 분석하려고합니다. 404의 가격 변화의 목록과 더불어, 완전하게 옆으로 (imgur / a / ggwJ3), 나는 50.49의 MMI를 얻는다. 대신에 가까운 가격을 사용하면 48.76의 MMI를 얻게됩니다. 이 경우에는 가격이 상승 추세이기 때문에 분명히 가격이 책정되지는 않습니다. 하위.
48의 MMI는 드문 경우이며 테스트 된 기간의 매우 강력한 경향 또는 잘못된 MMI 구현을 의미합니다. 정상적인 추세 가격 곡선에서 MMI는 70의 영역에 있습니다.
나는 또한 MMI 코드 (python + pandas)를 레코드에 붙여 넣기 때문에 다른 사람에게 유용 할 수 있습니다 (코드는 괜찮은 것 같지만 잘못되었을 수도 있습니다!). 필자가 얻지 못하는 이유는 커브 가격이 산이라면 비슷한 결과를 얻는 것입니다 (약 45-50). (추세가 위 아래로) 또는 그것이 단지 상승 추세인지를 보여줍니다.
df [nh & # 8221;] = np. where (df. Close df. Close. shift (1)), 1, 0)
nh와 nl 초기화는 내 코드에서 쓸모가 없다. (그것은 오래된 코드 때문이다.) 그것은 어쨌든 덮어 씁니다.
구현이 작동하는지 쉽게 테스트 할 수 있습니다. 임의의 데이터에 적용합니다. 그 결과는 75 여야합니다. 이전 주석을 보면, 다른 사용자도 Python 구현과 비슷한 문제가 있음을 기억합니다.
내 구현이 깨진 것 같아요, 내 MMI 48 생성 무작위 데이터 & # 8230;
어쨌든 Zorro 최신 버전에서 TrendMMI 스크립트를 테스트했지만 훈련 / 실행시 & # 8220;라는 정의되지 않은 함수가 있습니다! & # 8221; 교육을하는 동안 어떤 가치도 생성하지 않으며, 테스트를 클릭하면 가격 곡선 만 생성되지만 다른 것은 생성하지 않습니다. 2015 년 이후로 뭔가가 바뀌었고 지금은 Zorro가 실패하게 된 것 같습니다. 어떻게 든 고칠 수 있습니까?
2015 년 아카이브에는 훈련이나 실행이 가능한 스크립트가 많이 있지만 TrendMMI는 해당 스크립트에 속하지 않습니다. 그것은 전략이 아니라 포함을위한 함수 라이브러리입니다.
부끄러운 줄 알아, 이건 n00b 문제 였어! Ok, 고쳐주게, 고마워.
스크립트의 일부를 교육 할 때 또 다른 오류가 표시됩니다. TrendDecycle 또는 TrendEMA 예 : & # 8220; 오류 046, H4 룩백이 16 막대 (7696) 초과되었습니다. & # 8221; 나는 내가 & nbsp; 고정 & # 8221; TrendMMI. c에서이 행을 변경합니다.
int MMIPeriod = 최적화 (0,200,500,100)
int MMIPeriod = 최적화 (0,200,450,100)
MMI 스크립트가 오래된 것입니다. 나는 2016 년에 그것들을 수정 했었지만, 어떤 이유로 그 수정은 내 서버에 적용되지 않았다. 이제 올바른 스크립트를 업로드했습니다.

MMI로 전략 강조하기.
이제 900 개의 추세 거래 전략을 사용하여 실험을 반복하겠습니다. 이번에는 Market Meanness Index로 필터링 된 거래가 있습니다. 첫 번째 실험에서 수익성이 높은 전략도 많이 발견되었지만 일부는 White & # 8217; Reality Check를 통과했습니다. 그래서 그들은 모두 백 트레이스트에서 큰 성과를 얻었음에도 불구하고 실제 거래에서 실패 할 것입니다. 이번에는 비 트렌드 시장 상황에서 거래를 필터링하여 MMI가 대부분의 시스템을 개선하기를 바랍니다.
900 시스템 실험을 재검토.
나는 이전의 실험에서 두 가지 실수, 또는 적어도 부정확 한 것을 저지른 독자들로부터 통보를 받았다. 첫째, 가격 데이터를 파악하지 못했습니다. 둘째, 수익률을 결정할 때 균형 곡선 대신에 주식 곡선을 사용했습니다. 시스템이 대칭 방식으로 길거나 짧게 거래되었으므로 가격을 파악하지 못했으며, 이는 추세의 편향을 없애기로했습니다. 그러나 이것이 사실이라면 이제는 더 이상 사실이 아닙니다. MMI 또는 다른 방법으로 거래를 필터링하면 비대칭이 도입 될 수 있습니다. 또한 균형 곡선에서 수익 요인을 계산하는 것이 실제 상황에서가 아니라 거래의 최종 이익에 관심이 있기 때문에 실제로 더 의미가 있습니다. 따라서 필자는 비교 가능한 결과를 위해 앞으로도 미래에 트레이드 된 트레이드 리턴과 그러한 실험을위한 균형 곡선을 사용할 것입니다.
이러한 수정 작업을 반복 한 원래의 테스트는 중간 수익률을 제거함으로써 더 넓은 수익률 분포를 나타 냈습니다. 그러나 실험의 결과는 같습니다. 통계 (무역 비용 포함)는 많이 변하지 않았지만 이익 요인 분배 (무역 비용 제외)는 그다지 변하지 않았습니다. 이것은 원래 900 시스템의 새로운 WRC 히스토그램입니다 (모든 시스템의 부트 스트랩 무작위 반환에 비해 최상의 시스템).
900 트렌드 시스템 (MMI 없음)
최상의 시스템 (검정색 막대, ALMA를 사용하는 시스템)이 배포판의 오른쪽에 있지만 여전히 무작위 시스템의 11 %가 더 낫습니다. 시스템은 필수 95 % 신뢰 수준에서 WRC를 통과하지 못합니다. 이것은 MMI로 거래를 필터링 할 때 매우 다른 것으로 밝혀졌습니다.
MMI 실험.
다음은 새로운 실험을위한 스크립트 TrendMMI. c입니다.
Trend. c 대신 TrendMMI. c를 포함하여 10 개의 다른 지표가있는 10 개의 트렌드 거래 스크립트가 변경되지 않았습니다. 거래는 이제 부울 변수 인 DoTrade에 종속됩니다. MMI 범위의 길이는 200, 300, 400 및 500 바 사이에서 다양합니다. 전략의 대부분 매개 변수 인 MMI 범위는 타협점입니다. 정확도를 높이기 위해서는 200 마디 이상이어야하지만 동일한 시장 영역이 동일한 MMI 범위에 속하지 않도록 방지해야합니다. 기본 범위 0에서 MMI가 적용되지 않고 거래가 필터링되지 않습니다. 이 방법으로 우리는 이전의 모든 시스템을 테스트에 포함시킵니다. 이는 데이터 마이닝 바이어스를 올바르게 검색하는 데 필요하며 결과에 따라 폐기 된 모든 시스템을 고려해야합니다.
MMI 범위와 동일한 기간을 사용하는 로우 패스 필터를 통해 MMI 반환 값을 실행합니다. 이렇게하면 점프하지 않는 부드러운 MMI 값을 얻을 수 있습니다. 이 값은 이제 무역 필터링에 사용됩니다. 매매가 매끄러운 MMI가 하락할 때만 열리 며 닫힙니다. 이는 시장이 최근 200에서 500 바 사이의 추세 모드로 들어 갔음을 의미합니다. MMI는 이전 기간 변동으로 인한 시스템 중 하나에만 적용됩니다 (최적화 기능은 다음 매개 변수를 최적화하기 전에 가장 강력한 시스템의 매개 변수를 자동으로 선택합니다). 이제 900 개가 아닌 1260 개 시스템 (MMI가없는 900 개 및 MMI 200, 300, 400 및 500 막대의 각 90 개)을 실제로 테스트합니다. 거래가 충분하지 않거나 너무 오래 걸리는 룩백 기간이있는 시스템은 풀에서 다시 제거되므로 실제 시스템 수는 약 1100입니다.
PC의 속도에 따라 Zorro는 모든 시스템을 테스트하는 데 약 1 시간이 필요합니다. 모든 시스템 테스트가 끝나면 Zorro는 매개 변수 막대 그래프를 생성합니다. 이제 두 개의 매개 변수가 있습니다. 첫 번째 히스토그램 (가격 평준화 필터 기간)은 최적화 도중 MMI가 꺼져 있기 때문에 이전과 같습니다. 두 번째 히스토그램은 MMI 범위를 첫 번째 히스토그램의 최상의 값과 함께 표시합니다. & # 8220; 최고 & # 8221; 이전의 히스토그램에서 가장 높은 막대는 아니지만 Zorro가 시장 변화에 가장 강력하고 민감도가 가장 낮은 것으로 판단한 가치입니다. 일반적인 MMI 히스토그램은 다음과 같습니다.
& # 8221;로 표시된 첫 번째 막대가 MMI가없는 최상의 시스템입니다. 수익성이 없다는 것을 알 수 있습니다. 수익률 (왼쪽 눈금)은 약 0.8입니다. 200과 300의 범위에서 MMI를 사용하면 실제로 시스템이 악화되고 이익 요소 t0 0.7이 줄어 듭니다. 그러나 마지막 두 개의 MMI 범위 인 400과 500은 시스템을 이익 영역으로 이동시킵니다. 이것은 단지 임의의 예 였지만 MMI는 다른 모든 시스템에 어떤 영향을 줍니까? 다음은 MMI 실험의 통계입니다.
Rate 열에는 성공적인 시스템의 백분율이 표시되고 괄호 안에 MMI가없는 백분율과의 차이가 표시됩니다. MMI가 모든 시장, 시간 프레임 및 지표에서 성공적인 시스템의 수를 증가 시켰음을 알 수 있습니다. 그러나 그 숫자는 실제로 대표적인 것은 아닙니다. MMI는 테스트 된 시스템의 1/4 만 영향을 받았지만 상위 분기에는 영향을 미치므로 수익성있는 시스템의 수가 어느 정도 증가 할 것으로 예상되었습니다. 보다 의미있는 조치는 WRC입니다. 우리는 이전 실험에서 사용한 것과 같은 Bootstrap. c 스크립트를 사용하기 때문에 CURVES 수를 1260으로 늘려야합니다. 이것은 MMI가있는 시스템의 WRC 막대 그래프입니다 (다시 말하면, 모든 시스템의 최상의 시스템 대 부트 스트랩 된 리턴 ) :
900 트렌드 시스템 (MMI 포함)
이제 MMI 필터가 최상의 시스템 (검정색)을 히스토그램의 오른쪽으로 멀리 이동 시켰습니다. P 값이 0.02로 가장 좋은 무작위 시스템의 98 %보다 우수하므로 95 % 유의 수준보다 훨씬 높습니다. 거래를 필터링하기 위해 MMI를 사용하여 커브의 봉우리와 계곡을 거래하는 방법은 White의 현실성 검사를 통과했습니다. 실제로 1260 시스템 중 2 개는 유의 수준보다 높은 p 값을가집니다.
실험의 가장 좋은 시스템은 공통점이 있습니다. 그들은은으로 거래되었으며 ALMA 또는 저역 통과 필터를 사용했습니다. 실버 나 ALMA 및 로우 패스 모두 수익성이 가장 높은 시스템이 없었기 때문에 이것은 놀랄만 한 결과입니다. 위 표에서 EUR / USD와 HMA 또는 Laguerre 필터가 가장 유망하다고 가정합니다. 그들은 정말로 이익 비용이 2를 넘는 (무역 비용없이) 많은 분명히 좋은 시스템을 생산했지만, 그 중 누구도 WRC를 통과하지 못했습니다.
결론.
MMI는 테스트를 거친 모든 시장, 시간 프레임 및 지표를 갖춘 시스템 추세를 개선합니다. MMI를 사용하는 추종 추종 시스템은 White의 현실성 검사를 통과 할 수 있습니다. 10 개의 테스트 된 스무딩 표시기에서 ALMA는 상대적으로 작은 매개 변수 범위 내에서 최상의 결과를 나타 냈습니다. 수행 할 작업 : 추세 필터 추가 테스트, f. i. Hurst Exponent 또는 Ehlers & # 8217; 트렌드 / 사이클 분해. 해야 할 일 : 최고의 트렌드 시스템을 결합하고 정지 손실, 트레일 링 알고리즘, 이익 잠금, 돈 관리 등과 같은 일반적인 시스템 구성 요소를 추가하여 실제 거래 시스템을 만듭니다.
2015 개의 스크립트 컬렉션에 스크립트를 추가했습니다. 실험을 재현하려면 Zorro 1.36 이상이 필요합니다.
MMI로 전략 강조하기 (& B)
좋은 직장 jcl. 차오.
모두 좋아 보이지만 :
계곡이나 봉우리가 미래의 누출을 가지고 있다면 더 편향된 결과를 얻을 수 있습니다. 그럼 당신은 그 코드를 보여줄 수 있습니까?
Peeking bias won’t happen anyway with simple functions like this one, since accessing future price data would generate a warning message.
looks ok. Than i will try it to filter my 6 million trades database..
Hi, i’ve traied TrendMMI script but after compiling in zorro platform received an error.
Undefined function called!
Train: TrendMMI 2010..2017.
Loop[1][1]p1 step 1: 1.00 => 0.00 0/0.
any output/report be generated.
If I remember right, TrendMMI was an #include script, not intended to be executed. You must execute one of the 10 scripts with the 10 indicators.
I just filtered more than 2 million trades for 8 different symbols using MMI. As a result there is no impact on profit factor. More info here.
I don’t think that you can get a useful result this way. Check if you can classify your trades in trend-following, trend-neutral, and counter-trend trades. MMI is for detecting trend regime, so you can not use it to just filter a bunch of trades. On pattern, cycle, or mean reversion trades it would probably even have an adverse effect. Filter the trend-following trades out of your database and then check if MMI has an effect on them. I’m interested if you get a better or worse result than the 5% advantage for simple trend systems.
Also, smoothing the MMI with the SMA is ineffective since the SMA is slow and adds an additional delay on the already slow MMI. Better use a lowpass filter. Here’s the basic code:
double LowPass(double* Buffer, double Val, double a)
double* Data = Buffer+3; // static buffer for interim results.
double* LP = Buffer;
LP[2] = LP[1], LP[1] = LP[0]; // shift.
Data[1] = Data[0], Data[0] = Val; // shift.
General question. What is an out of sample period for 900 systems test . Or you just make a back test on entire data just changing the parameters and and assets ??
Yes, a backtest with all parameter and asset combinations. Since the systems are not optimized, there is no in sample and therefore no out of sample period.
& # 8211; Another idea: I understood that your database of trades has been generated with machine learning or data mining methods. The MMI is not suited for filtering those trades, but other functions possibly are, for instance the Shannon entropy.
Well I believe i know whats going on here. First SMA – its a low pass filter with lag (N-1)/2 and passband 2*N. Your low pass filter perhaps has a different characteristics but if the lag is a problem here i made another experiment.
so I just changed the smooth to 5 to decrease the SMA lag than decreasing the Lenght to decrease lag from difference between current price and median and you can see that PF is rock solid around 1.19 reference value from full set of trades so lag is not a problem here…..
so there are two possibilities here:
1) MMI just generates the random filtering signal.
2) MMI detects trend mode but somehow profit distribution within my trade file is uniform i. e. whatever you sub-sample them regardless of market conditions they show the same profit factor. This sounds very unlikely….
regarding your experiment. You created 900 systems by sending to a few systems different parameter values (MMI affected just quarter of them)
than according to your description.
“The MMI is only applied to one of the systems resulting from the prior period variation (the optimize function automatically selects the parameter of the “most robust” system before optimizing the next parameter). So now we’re testing in fact not 900, but 1260 systems:
900 without MMI and each 90 with MMI ranges of 200, 300, 400, and 500 bars. The systems with not enough trades or a too-long lookback period are again removed from the pool, so the real number of tested systems is about 1100.”
so i have a feeling that you introduced selection bias here by not testing exact the same systems (900) with MMI and making final results based on this. Additionally you didn’t make any out of sample test to verify this.
Anyway, can you make out of sample test on unseen data (2016-) from your best performing systems with and without MMI and post results ??
You can check if 1) or 2) is true by not applying the MMI to a collection of random trades, but to trend following trades. Either use simple systems as here, or filter them out of your database by testing the trend prior to the trade.
In this experiment there’s no selection bias because there is no selection. All tested systems were included in the WRC, including those without MMI. So it is irrelevant on how many systems the MMI was applied. This had only relevance, if any, on the statistics table with the per-asset results. There’s also some misunderstanding with ‘seen’ and ‘unseen’ data. There is no seen data since we do not optimize the systems.
The used data was from 2010-2015, and the result is thus of course only valid for this time period, not for 2016. You can not repeat it with 2016 data since you would not get a statistically relevant number of trades from only one year. What you could do is repeating the experiment with 2004-2009 data. Or wait until 2021 and then repeat it with data from 2016-2021.
MMI theory is robust enough to improve across the assets. Good Article JCL! There are some issues with the Bootstrap. c. It actually hangs the Zorro version 1.58. I tried before in the past version and it is okay. How can I go about solving it? 감사. I will be trying out Hurst Exponent or Ehlers’ Trend/ Cycle decomposition as per your suggestion.
1.58 stored in the data in a wrong format. Use either an older version or the current zorro beta version, the bug is fixed there.
I am trying to replicate the results using the latest history. MMI is able to increase all across asset, time frame and indicator except XAU/USD and Trend EMA. Fabulous! However, the WRC actually become worse. The P-value become worse from 0.12 to 0.29. My question is why MMI can improve the winning percentage but WRC got worse and how to improve WRC?
Refer to the statistic below.
% Won without MMI/ with MMI/ Increase.
H1______Percent 34.60 40.62 6.02.
H4______Percent 39.77 41.58 1.81.
M15_____Percent 37.14 41.75 4.61.
SPX500___Percent 10.31 17.78 7.47.
EUR/USD__Percent 37.18 43.50 6.32.
XAG/USD__Percent 63.20 62.39 -0.81.
TrendALMA___Percent 34.29 36.79 2.51.
TrendDecycle___Percent 36.25 38.79 2.54.
TrendEMA____Percent 37.50 37.04 -0.46.
TrendHMA____Percent 36.23 47.62 11.39.
TrendLaguerre_Percent 45.45 53.62 8.17.
TrendLinearReg_Percent 45.07 47.66 2.59.
TrendLowPass_Percent 36.49 41.82 5.33.
TrendSMA____Percent 36.62 42.06 5.44.
TrendSmooth__Percent 31.03 38.30 7.26.
TrendZMA____Percent 30.12 34.45 4.33.
Without MMI – WRC.
Best of 691 systems.
Bootstrap – please wait..
Sample median: 1.24.
P-Value of best strategy: 0.12.
Best of 1051 systems.
Bootstrap – please wait..
Sample median: 1.26.
P-Value of best strategy: 0.29.
You can see it when you compare the profit factors of the best systems. In the 2015 test, best have been the ALMA systems with XAG, at a profit factor about 3. Today ALMA is still the best, but XAG got even worse with the MMI, and the top profit factor is now 1.28. So we have to conclude that the market in the past 2 years has not been friendly to simple trend following systems, at least with those 3 assets, and the WRC consequently failed. It would be interesting to check out in more details in which way the three markets have changed in the last years.
I recently started developing systems strategies in another platform and was researching Zorro platform.
Please for give me if this is the improper location to post my (and hopefully others) concerns regarding “How to Trust the Historical Back Testing Data”
We all spend countless of hours back testing strategies all time frames (5 mins and to 1 hour for my case) and there the question that continued to circle in my head after I click back test is “Is this results accurate, how do I trust where this data is coming from”
How did you gain confidence, reliability and consistence in the backtesting historical data from your platform? Should I post this on the zorro forum?
Thank you kindly and look forward to your response as you and team have developed over 400 trading systems, so I am sure quality of historical data was examined.
I’m not sure what you mean with ‘trust’. With a few exceptions, the source of the data has little effect on test results. You only need to know what sort of data you have to use. For stocks, you must know if the data is split or dividend adjusted. For high-resolution Forex, you normally must test several times with data from several brokers since they all slightly differ. There is also data of bad quality, with gaps and outliers, which must be filtered. If this matters depends on which sort of system you want to test. The usual algo systems trade with time frames of hours or days and are not sensitive to data quality.
귀하의 의견에 감사드립니다.
I trade futures and mainly my experienced (day trading manually) of trading is within the intra-day (5 min charts) charts. There are not scalping (possible entry and exit are within the same bar) systems. I normally look for R:R >2 setups.
Why do you state this” The usual algo systems trade with time frames of hours or days and are not sensitive to data quality.” ? Is this because for higher time frames (above 1 hour) systems there is less likely hood for the entry and exit to be in the same bar, especially if looking for R:R >2 setups?
I am considering leaving the scalping systems development and testing cause the amount of inaccuracy between back test and real time results.
Thanks for response. I apologize if sounding confusing.
When you trade futures, you’re normally backtesting with historical data from an exchange, not from a broker. This means that there are maybe different data vendors, but no different data sources. The only differences between vendors are the data format and the processing for fixing outliers and other issues.
Higher time frames exploit larger price changes. Large price changes mean that tiny differences don’t matter. There are many effects that will cause differences between backtest and live results, but the data is normally not one of them.
What time frames do you recommend newbies automated strategy developers to begin on?
I have experience with intra day swings trading (1 to 2 trades per day).
I have never swing (held trades overnight or for day)trade before .
But I’m willing to change of it makes this process more achievable with having to worry on so much false results.
Swing trading is ok. I recommend time frames of 1 hour or above. Below 1 hour, it becomes difficult and takes experience to achieve profit and to properly backtest systems.
Thank you very much jcl for response. Really appreciate it.

Mmi trading system


As part of our mission to build better markets for the future, GTS adheres to 3 core principles.
Innovation.
At GTS, our advanced algorithms and high performance computing infrastructure help us provide liquidity in all the markets we trade. This reduces transaction costs for all investors which is why GTS is proud to be one of the industry innovators contributing to the evolution of the modern market.
Indeed, innovation is at the core of everything GTS brings to today’s financial markets. In addition to a bench of seasoned traders, our employee base spans PhDs, engineers, and more than a few real-life rocket scientists. These brilliant minds are driven by their mission to produce extraordinary technologies that help make our financial markets the best in the world.
Looking ahead, we believe the next critical innovation will transcend hardware and software—it will be a renewed spirit of industry collaboration with regulators, combined with a fresh emphasis on communication with investors.
Responsibility.
The trading industry has a critical responsibility: to build and sustain investor confidence in every market we touch. To that end, GTS supports—and we encourage our industry peers and partners to support—regulatory action that makes our markets stronger and more secure.
Leadership.
In the face of heated competition, industry consolidation, and an evolving regulatory environment, GTS has proudly assumed a leadership role in making markets better, stronger, and safer. We are firmly committed to engaging with peers, policymakers, and the public at large about how the HFT industry can and should continue to put investors first. Recently, GTS’s CEO, Ari Rubenstein, has offered public commentary on important regulatory issues facing the electronic trading community:
In 2014, to encourage improved dialogue with regulators and the HFT industry, GTS co-founded the Modern Market Initiative (MMI). MMI is an industry group focused on demonstrating the benefits of algorithmic and quantitative trading in today’s modern markets. GTS’s participation in MMI increases our collaboration with industry peers and regulators regarding pragmatic, investor-first oversight of our markets.

Mmi trading system


ION Trading is a privately held, global financial software firm that provides technology for trading and execution, risk management and position calculation, connectivity to exchanges and markets, and solutions for middle and back office processes. The firm offers trading solutions across most asset classes and works with trading and brokerage firms, multi-national corporations, governments and central banks. [1] [2] [3] [4]
Headquartered in Dublin, the company has offices in London, New York, Tokyo, Frankfurt, Madrid, Toronto, Chicago, Singapore, Sydney, Berlin, Delhi, Pisa, Italy, India and Australia. It is one of the largest financial software firms in the world with technology that covers everything from trade execution through the settlement process with clearing member firms on derivatives, forex, OTC and fixed income markets. [5]
History.
CEO Andrea Pignataro founded ION in 1999. The company is backed by several large stakeholders. Its parent company is known as Ion Investment Group, or IIG.
ION was backed by TA Associates, an investment company that bought 30 percent of the company for €35 million ($44 million) in 2004. In May 2016, IIG completed a recapitalization plan and TA Associates sold off its investment in the company. Meanwhile, Carlyle Group made a $400 million investment in ION Investment Group in May 2016, taking a minority stake. At the time, Carlyle revealed that ION had more than $300 million in earnings before interest, tax, depreciation and amortization, which is a measure of a company's operating performance. Two of Carlyle's executives, Renee James and Cam Dyer joined ION's board of directors. [6] [7] [8] [9] [10]
Acquisitions.
ION has grown steadily in size through a series of acquisitions, including those listed below:
ION purchased back-office software firm Rolfe & Nolan in July 2008, giving the firm real-time back office technologies as well as hosting and facilities management. [11]
In July 2011, ION completed the purchase of Wall Street Systems, a vendor in the forex and short-term interest rate markets. The deal provided ION with features such as deal capture and post-trade functionality, including debt management for high-end companies and central banks, as well as treasury solutions for smaller corporations. [12] [13] [14]
ION acquired Patsystems in February 2012 in a £29 million ($32 million) transaction. [15]
In January 2013, ION acquired Financial Software Systems, a U. S. based firm which serves banks, broker-dealers and fund managers around the world. [16] [17]
In February 2013, ION announced the acquisition of FFastFill, a designer and developer of front-, middle - and back-office services to the global electronic trading community, for $165 million. Before the tender offer, ION had already held a 25.1 percent stake in FFastFill. [18]
In July 2013, ION acquired Triple Point Technology, a U. S. software company which enables its customers to manage the price volatility of raw materials and commodities. The deal was closed for approximately $900 million in cash. ION operates Triple Point as a stand-alone business and maintains its headquarters in Westport, Connecticut. [19]
ION has made other acquisitions including Iris Trading Systems, an Irish bond market trading system.
It acquired Caplin Systems, a single-dealer portal platform, in 2015 for an undisclosed amount. [20]
In October 2016, the firm acquired Reval, a cloud-based firm focused on treasury and risk management sectors. The firm aimed to help clients manage cash, liquidity and financial risk, as well as manage complex financial instruments and hedging activities. [21]
상품 및 서비스.
Trading Pricing Position Keeping and Risk Management Technology.
ION offers Multi-Market Interface, an interface that allows traders to operate in multiple dealer-to-dealer and dealer-to-customer electronic markets.
The company’s Multi-Market Interface also supports automated tools, such as The Auto-Hedger, a tool that submits hedges to a specified market on receipt of a trade notification from any cash or derivatives market; The Multi-Market Spread Trading Tool, which allows traders to create strategies that trade with risk management profiles; and Market-Making tools to manage market pricing obligations. [22]
The firm also features a multi-market desktop application called ION, which allows traders to connect in dealer-to-dealer and dealer-to-customer markets.
ION pricing solutions support global trading desks operating around-the-clock in fixed income and foreign exchange markets. They enable pricing of thousands of securities sub-types for government, emerging markets, high-grade, high-yield and money market bonds; calculate real-time prices for FX spot, forwards, NDFs and swaps; and price associated futures and options. [23]
ION multi-asset fixed income and foreign exchange portal for salespeople and their end-customers offers real-time pricing, trade execution and customer trade analytics.
ION trade execution solutions enable trading of listed derivatives and equities on more than 100 venues worldwide, 24 hours per day.
Starting in 2015, ION began rolling out its XTP clearing solution, a near real-time system, an upgrade to its Rolfe & Nolan system. It took ION four years to build the system, creating it on top of ION’s core trading technology. The system is fully integrated with ION's front - and middle-office technology. [24] XTP runs continuously and can process large trade volumes at high STP rates. [25]
ION's Anvil supports repo and securities lending businesses by automating front and middle-office activities. Anvil provides access to all repo interdealer broker markets and to new securities finance markets.