อัลกอริทึม Trading กลยุทธ์

พื้นฐานของการซื้อขายอัลกอริทึม: แนวคิดและตัวอย่างอัลกอริทึมคือชุดคำสั่งที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนเพื่อสร้างงานหรือกระบวนการ การค้าอัลกอริธึม (การซื้อขายแบบอัตโนมัติการซื้อขายกล่องดำหรือการซื้อขายแบบอัลกอฮอล) เป็นกระบวนการของการใช้คอมพิวเตอร์ที่ตั้งโปรแกรมให้ทำตามคำแนะนำที่กำหนดไว้สำหรับการวางการค้าเพื่อสร้างผลกำไรด้วยความเร็วและความถี่ที่เป็นไปไม่ได้สำหรับ พ่อค้ามนุษย์ ชุดของกฎที่กำหนดขึ้นอยู่กับระยะเวลาราคาปริมาณหรือรูปแบบทางคณิตศาสตร์ใด ๆ นอกเหนือจากโอกาสในการทำกำไรสำหรับผู้ประกอบการค้าแล้วการค้าประเวณีจะทำให้ตลาดมีสภาพคล่องมากขึ้นและทำให้การค้าขายเป็นไปอย่างเป็นระบบมากยิ่งขึ้นโดยไม่ใช้ผลกระทบจากอารมณ์ของมนุษย์ต่อกิจกรรมการค้า สมมติว่าผู้ค้าทำตามเงื่อนไขการค้าแบบง่ายๆเหล่านี้: ซื้อหุ้น 50 หุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันขายหุ้นของหุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 50 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน การใช้ชุดคำสั่งง่ายๆสองชุดนี้เป็นเรื่องง่ายที่จะเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ซึ่งจะตรวจสอบราคาหุ้น (และตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) โดยอัตโนมัติและวางคำสั่งซื้อและขายเมื่อเงื่อนไขที่กำหนดไว้ ผู้ประกอบการไม่จำเป็นต้องคอยเฝ้าดูราคาและกราฟสดอีกต่อไปหรือสั่งซื้อด้วยตนเอง ระบบการซื้อขายแบบอัลกอทิกซ์จะดำเนินการโดยอัตโนมัติสำหรับเขาโดยระบุโอกาสทางการค้าได้อย่างถูกต้อง (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดดูที่: Simple Moving Averages ทำให้เทรนด์โดดเด่น) Algo-trading ให้ประโยชน์ต่อไปนี้: ธุรกรรมที่ดำเนินการในราคาที่ดีที่สุดการจัดตำแหน่งทางการค้าทันทีและถูกต้อง (มีโอกาสสูงในการดำเนินการในระดับที่ต้องการ) Trades (ดูตัวอย่างการขาดการดำเนินการด้านล่าง) การตรวจสอบอัตโนมัติแบบอัตโนมัติในสภาวะตลาดหลาย ๆ เงื่อนไขลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดด้วยตนเองในการวางธุรกิจการค้า Backtest อัลกอริทึมตามข้อมูลทางประวัติศาสตร์และเรียลไทม์ที่มีอยู่ลดลง ความเป็นไปได้ที่จะเกิดความผิดพลาดจากผู้ค้ามนุษย์ขึ้นอยู่กับปัจจัยทางด้านอารมณ์และจิตใจส่วนที่สำคัญที่สุดของการซื้อขายสินค้าอัลกอฮอลในปัจจุบันคือการซื้อขายด้วยความถี่สูง (HFT) ซึ่งพยายามที่จะใช้คำสั่งซื้อจำนวนมากที่ความเร็วอย่างรวดเร็วในหลายตลาด พารามิเตอร์ตามคำแนะนำที่ตั้งไว้ล่วงหน้า (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการซื้อขายความถี่สูงโปรดดูที่: กลยุทธ์และความลับของ บริษัท การค้า High Frequency Trading (HFT)) การค้าขาย Algo ใช้ในรูปแบบต่างๆของการซื้อขายและการลงทุนรวมถึง: นักลงทุนระยะกลางหรือระยะยาว , กองทุนรวม บริษัท ประกัน) ที่ซื้อหุ้นในปริมาณมาก แต่ไม่ต้องการมีอิทธิพลต่อราคาหุ้นด้วยการลงทุนที่ไม่ต่อเนื่องปริมาณมาก ผู้ค้าระยะสั้นและผู้ขาย (นักลงทุนในตลาดนักเก็งกำไรและ arbitrageurs) ได้รับประโยชน์จากการดำเนินการทางการค้าโดยอัตโนมัตินอกจากนี้ algo-trading aids ในการสร้างสภาพคล่องที่เพียงพอสำหรับผู้ขายในตลาด ผู้ค้าที่มีระบบ (ผู้ติดตามแนวโน้มคู่ค้ากองทุนป้องกันความเสี่ยง ฯลฯ ) พบว่ามีประสิทธิภาพมากขึ้นในการตั้งกฎการซื้อขายของตนและให้การค้าโปรแกรมโดยอัตโนมัติ การซื้อขายแบบอัลกอริธึมช่วยให้การซื้อขายหลักทรัพย์เป็นไปอย่างเป็นระบบมากกว่าวิธีการที่อาศัยสัญชาตญาณของพ่อค้ามนุษย์หรือสัญชาตญาณ กลยุทธ์การค้าอัลกอริธึมกลยุทธ์สำหรับการซื้อขายแบบอัลกอริธึมจะต้องมีโอกาสที่ระบุซึ่งเป็นประโยชน์ในแง่ของรายได้ที่เพิ่มขึ้นหรือลดต้นทุน ต่อไปนี้เป็นกลยุทธ์การซื้อขายทั่วไปที่ใช้ในการซื้อขายแบบอัลกอฮอร์: กลยุทธ์การซื้อขายตามอัลกอริธึมที่พบมากที่สุดจะเป็นไปตามแนวโน้มการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย breakouts ช่อง การเคลื่อนไหวในระดับราคาและตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เกี่ยวข้อง นี่คือกลยุทธ์ที่ง่ายที่สุดและง่ายที่สุดในการดำเนินการผ่านทางการค้าอัลกอริทึมเนื่องจากกลยุทธ์เหล่านี้ไม่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์หรือการคาดการณ์ราคาใด ๆ การค้าจะเริ่มขึ้นอยู่กับการเกิดแนวโน้มที่พึงประสงค์ ซึ่งง่ายและตรงไปตรงมาในการดำเนินการผ่านอัลกอริทึมโดยไม่ต้องเข้าสู่ความซับซ้อนของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 และ 200 วันเป็นกลยุทธ์ที่นิยมใช้กันต่อไป (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกลยุทธ์การซื้อขายเทรนด์โปรดดูที่: Simple Strategies for Capitalising on Trends) การซื้อหุ้นที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ในราคาที่ต่ำกว่าในตลาดเดียวและขายได้ในราคาที่สูงกว่าในตลาดอื่นจะทำให้ราคาแตกต่างกันไปในระดับที่ปราศจากความเสี่ยง หรือการเก็งกำไร การดำเนินการเดียวกันสามารถทำซ้ำสำหรับหุ้นเมื่อเทียบกับเครื่องมือฟิวเจอร์สเนื่องจากความแตกต่างของราคามีอยู่เป็นครั้งคราว การใช้อัลกอริทึมเพื่อระบุความแตกต่างของราคาดังกล่าวและการวางคำสั่งซื้อจะช่วยให้มีโอกาสทำกำไรได้อย่างมีประสิทธิภาพ กองทุนดัชนีได้กำหนดระยะเวลาการปรับสมดุลใหม่เพื่อนำการถือครองของตนไปเทียบกับดัชนีอ้างอิงที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะสร้างโอกาสที่เป็นประโยชน์สำหรับผู้ค้าปลีกแบบอัลกอริธึมซึ่งจะได้ประโยชน์จากการค้าที่คาดว่าจะมีกำไรจากฐาน 20-80 จุดขึ้นอยู่กับจำนวนหุ้นในกองทุนดัชนีก่อนที่จะมีการปรับสมดุลของดัชนีใหม่ ธุรกิจการค้าดังกล่าวเริ่มต้นผ่านระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมสำหรับการดำเนินการในเวลาที่เหมาะสมและราคาที่ดีที่สุด โมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วมากมายเช่นกลยุทธ์การซื้อขายเดลต้าเป็นกลางซึ่งจะช่วยให้สามารถซื้อขายหลักทรัพย์ได้ด้วยตัวเลือกและการรักษาความปลอดภัยขั้นพื้นฐาน ที่ธุรกิจการค้าจะถูกวางไว้เพื่อชดเชย deltas บวกและลบเพื่อให้เดลต้าผลงานอยู่ที่ศูนย์ กลยุทธ์การพลิกกลับหมายถึงขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าราคาของสินทรัพย์สูงและต่ำเป็นปรากฏการณ์ชั่วคราวที่กลับคืนสู่ค่าเฉลี่ยของพวกเขาเป็นระยะ ๆ การระบุและการกำหนดช่วงราคาและการใช้อัลกอริทึมขึ้นอยู่กับว่าจะอนุญาตให้ธุรกิจการค้าสามารถวางขายได้โดยอัตโนมัติเมื่อราคาของสินทรัพย์อยู่ในและนอกช่วงที่กำหนด กลยุทธ์ราคาตลาดถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของปริมาณแบ่งคำสั่งซื้อจำนวนมากและเผยแพร่ชิ้นเล็กลงที่มีการกำหนดขนาดแบบไดนามิกเพื่อส่งไปยังตลาดโดยใช้โปรไฟล์ปริมาณมากในอดีต จุดมุ่งหมายคือการดำเนินการคำสั่งซื้อใกล้เคียงกับราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Volume Weighted Average Price - VWAP) ซึ่งจะได้ประโยชน์จากราคาเฉลี่ย กลยุทธ์ราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในช่วงเวลาแบ่งคำสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่และเผยแพร่ชิ้นเล็ก ๆ ที่มีขนาดเล็กลงเพื่อให้ได้ตามตลาดโดยใช้ช่วงเวลาที่แบ่งกันระหว่างช่วงเริ่มต้นและสิ้นสุด เป้าหมายคือการดำเนินการตามคำสั่งใกล้เคียงกับราคาเฉลี่ยระหว่างเวลาเริ่มต้นและเวลาสิ้นสุดซึ่งจะช่วยลดผลกระทบของตลาด จนกว่าคำสั่งซื้อจะได้รับการเติมเต็มขั้นตอนนี้จะยังคงส่งใบสั่งซื้อบางส่วนตามอัตราส่วนการมีส่วนร่วมที่กำหนดไว้และตามปริมาณการซื้อขายในตลาด กลยุทธ์ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องจะส่งคำสั่งซื้อตามเปอร์เซ็นต์ของปริมาณตลาดที่ผู้ใช้กำหนดและเพิ่มหรือลดอัตราการมีส่วนร่วมนี้เมื่อราคาหุ้นถึงระดับที่กำหนดโดยผู้ใช้ กลยุทธ์การขาดแคลนการดำเนินงานมีวัตถุประสงค์เพื่อลดต้นทุนการดำเนินการของคำสั่งซื้อด้วยการปิดตลาดเรียลไทม์ทำให้ประหยัดค่าใช้จ่ายในการสั่งซื้อและได้รับประโยชน์จากต้นทุนที่เสียโอกาสในการดำเนินการล่าช้า กลยุทธ์จะเพิ่มอัตราการมีส่วนร่วมที่กำหนดไว้เมื่อราคาหุ้นปรับตัวดีขึ้นและลดลงเมื่อราคาหุ้นปรับตัวสูงขึ้น มีขั้นตอนวิธีพิเศษบางอย่างที่พยายามระบุเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในอีกด้านหนึ่ง อัลกอริทึมการดัดแปลงเหล่านี้ใช้ตัวอย่างเช่นโดยผู้ทำการตลาดด้านการขายมีสติปัญญาในตัวเพื่อระบุการดำรงอยู่ของอัลกอริทึมใด ๆ ในด้านการซื้อของใบสั่งขนาดใหญ่ การตรวจสอบผ่านอัลกอริทึมจะช่วยให้ผู้ทำการตลาดสามารถระบุโอกาสในการสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่และช่วยให้เขาได้รับประโยชน์จากการกรอกคำสั่งซื้อในราคาที่สูงขึ้น นี่เป็นบางครั้งเรียกว่า front-run ที่มีเทคโนโลยีสูง (หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการซื้อขายด้วยความถี่สูงและการฉ้อฉลโปรดดูที่: หากคุณซื้อหุ้นออนไลน์คุณมีส่วนร่วมใน HFT) ข้อกำหนดทางเทคนิคสำหรับการซื้อขายขั้นตอนวิธีการใช้อัลกอริทึมโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เป็นส่วนสุดท้ายซึ่งถูกแบ็คกราวด์ด้วยการทำ backtesting ความท้าทายคือการเปลี่ยนกลยุทธ์ที่ระบุไว้ในกระบวนการทางคอมพิวเตอร์รวมที่สามารถเข้าถึงบัญชีการซื้อขายสำหรับการสั่งซื้อได้ โปรแกรมเมอร์ที่ได้รับการว่าจ้างหรือซอฟต์แวร์ซื้อขายที่ทำไว้ล่วงหน้าการเชื่อมต่อเครือข่ายและการเข้าถึงแพลตฟอร์มการซื้อขายสำหรับการวางคำสั่งซื้อการเข้าถึงข้อมูลข้อมูลตลาดที่จะได้รับการตรวจสอบตามอัลกอริทึมสำหรับโอกาสในการวาง ความสามารถและโครงสร้างพื้นฐานในการ backtest ระบบที่สร้างขึ้นก่อนที่จะไปอยู่ในตลาดจริงข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่มีอยู่สำหรับ backtesting ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของกฎที่ใช้ในขั้นตอนต่อไปนี้เป็นตัวอย่างที่ครอบคลุม: Royal Dutch Shell (RDS) จดทะเบียนในอัมสเตอร์ดัม Stock Exchange (AEX) และตลาดหลักทรัพย์ลอนดอน (LSE) ช่วยให้สามารถสร้างอัลกอริทึมเพื่อระบุโอกาสในการเก็งกำไร นี่เป็นข้อสังเกตที่น่าสนใจบางส่วน: การซื้อขาย AEX ในสกุลเงินยูโรในขณะที่ธุรกิจการค้าของ LSE ในสกุลปอนด์สเตอร์ลิงเนื่องจากความแตกต่างของเวลาหนึ่งชั่วโมง AEX จะเปิดทำการเมื่อเร็ว ๆ นี้เมื่อเทียบกับ LSE ตามด้วยการซื้อขายทั้งสองอย่างในเวลาไม่กี่ชั่วโมงและซื้อขายเฉพาะใน LSE ในช่วง ชั่วโมงสุดท้ายที่ AEX ปิดเราสามารถสำรวจความเป็นไปได้ของการซื้อขายเก็งกำไรใน Royal Dutch Shell หุ้นจดทะเบียนในตลาดทั้งสองนี้ในสองสกุลเงินที่แตกต่างกันโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถอ่านราคาในตลาดปัจจุบันฟีดราคาจากทั้งสอง LSE และ AEX อัตราฟีดอัตราแลกเปลี่ยนสำหรับ อัตราแลกเปลี่ยน GBP-EUR ความสามารถในการสั่งซื้อเพื่อสั่งการแลกเปลี่ยนความถูกต้องความสามารถในการทดสอบย้อนกลับในฟีดราคาย้อนหลังโปรแกรมคอมพิวเตอร์ควรปฏิบัติดังนี้: อ่านฟีดราคาที่รับเข้าของสต็อค RDS จากทั้งสองฝ่ายโดยใช้อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศที่มีอยู่ . แปลงราคาของสกุลเงินหนึ่งไปยังอีกหากมีความแตกต่างของราคามากพอ (ลดค่านายหน้า) นำไปสู่โอกาสที่มีกำไรจากนั้นวางคำสั่งซื้อในใบสั่งซื้อที่ต่ำกว่าและใบสั่งขายในราคาที่สูงกว่าถ้าใบสั่งซื้อดำเนินการเป็น ที่ต้องการกำไรการเก็งกำไรจะเป็นไปตามแบบง่ายและใช้งานง่าย แต่การปฏิบัติของการค้าอัลกอริธึมไม่ง่ายที่จะรักษาและดำเนินการ โปรดจำไว้ว่าหากคุณสามารถวางการค้าที่สร้างโดยอัลกอฮ์ผู้เข้าร่วมการตลาดอื่น ๆ จะสามารถเข้าร่วมได้ ดังนั้นราคาจึงมีความผันผวนในมิลลิลิตรและแม้แต่ไมโครวินาที ในตัวอย่างข้างต้นสิ่งที่เกิดขึ้นหากการซื้อขายซื้อของคุณได้รับการดำเนินการ แต่การขายไม่ได้เป็นราคาขายที่เปลี่ยนแปลงตามเวลาที่สั่งซื้อของคุณฮิตตลาดคุณจะสิ้นสุดการนั่งกับตำแหน่งที่เปิด ทำให้กลยุทธ์การเก็งกำไรของคุณไร้ค่า มีความเสี่ยงและความท้าทายเพิ่มขึ้นเช่นความเสี่ยงของความล้มเหลวของระบบข้อผิดพลาดในการเชื่อมต่อเครือข่ายความล่าช้าในเวลาระหว่างการสั่งซื้อสินค้าและการดำเนินการและที่สำคัญที่สุดคืออัลกอริทึมที่ไม่สมบูรณ์ อัลกอริธึมที่มีความซับซ้อนมากขึ้นต้องใช้การทดสอบย้อนหลังที่เข้มงวดมากขึ้นก่อนที่จะมีการใช้งาน การวิเคราะห์เชิงปริมาณของการทำงานของอัลกอริทึมมีบทบาทสำคัญและควรได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียด มันน่าตื่นเต้นที่จะไปสำหรับระบบอัตโนมัติช่วยโดยคอมพิวเตอร์ที่มีความคิดที่จะทำเงินได้อย่างง่ายดาย แต่ต้องแน่ใจว่าระบบได้รับการทดสอบอย่างละเอียดและกำหนดข้อ จำกัด ไว้ ผู้ค้าวิเคราะห์ควรพิจารณาการเรียนรู้ระบบการเขียนโปรแกรมและการสร้างด้วยตัวเองเพื่อให้มั่นใจในการใช้กลยุทธ์ที่เหมาะสมในลักษณะที่ไม่สามารถเข้าใจได้ การใช้อย่างรอบคอบและการทดสอบอย่างละเอียดของการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าสามารถสร้างโอกาสที่ทำกำไรได้ ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ของการใช้จ่ายทั้งหมดในระบบเศรษฐกิจและผลกระทบต่อผลผลิตและอัตราเงินเฟ้อ เศรษฐศาสตร์ของเคนส์ได้รับการพัฒนา การถือครองสินทรัพย์ในพอร์ตลงทุน การลงทุนในพอร์ทจะทำโดยคาดหวังว่าจะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน นี้. อัตราส่วนที่พัฒนาขึ้นโดย Jack Treynor ว่ามาตรการผลตอบแทนที่ได้รับเกินกว่าที่อาจได้รับในความเสี่ยง การซื้อหุ้นคืน (Repurchase) ของ บริษัท เพื่อลดจำนวนหุ้นในตลาด บริษัท การคืนเงินภาษีคือการคืนเงินภาษีที่จ่ายให้กับบุคคลหรือครัวเรือนเมื่อหนี้สินภาษีที่เกิดขึ้นจริงน้อยกว่าจำนวนเงิน มูลค่าทางการเงินของสินค้าและบริการสำเร็จรูปที่เกิดขึ้นภายในพรมแดนของประเทศในช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงในฐานะผู้นำด้านการออกแบบระบบอัลกอริทึมการค้าอัจฉริยะการดำเนินงาน Quants ของเรามีกลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติสำหรับนักลงทุนแอ็พ แพ็คเกจ Swing Trader แพคเกจนี้ใช้อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดของเราตั้งแต่เริ่มใช้งาน ไปที่หน้าผู้ค้าแกว่งเพื่อดูราคาสถิติการค้าที่สมบูรณ์แบบรายชื่อการค้าแบบเต็มและอื่น ๆ แพคเกจนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ไม่ประสงค์ดีที่ต้องการซื้อขายระบบที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถทำได้ดีในการซื้อขายแบบเดินไปข้างหน้า เหนื่อยกับโมเดลที่ผ่านการทดสอบในแง่ดีกว่าที่ดูเหมือนจะไม่ทำงานเมื่อมีการซื้อขายอยู่ถ้าใช่ให้พิจารณาระบบการซื้อขายนี้ ระบบ Swing Trader System แพคเกจ SampP Crusher v2 แพคเกจนี้ใช้กลยุทธ์การซื้อขาย 7 รูปแบบในการปรับเปลี่ยนบัญชีของคุณให้ดีขึ้น แพคเกจนี้ใช้การค้าแกว่ง, การค้าวัน, condors เหล็กและครอบคลุมการโทรเพื่อใช้ประโยชน์จากสภาวะตลาดต่างๆ แพคเกจนี้มีขนาด 30,000 หน่วยและได้รับการเผยแพร่สู่สาธารณะในเดือนตุลาคม 2016 เยี่ยมชมหน้าผลิตภัณฑ์ของ SampP Crusher เพื่อดูผลการทดสอบที่ผ่านการทดสอบตามรายงานการขายทอดตลาด รายละเอียดเกี่ยวกับเครื่องบดแบบ SampP สิ่งที่แยกการซื้อขายขั้นตอนวิธีจากเทคนิคการเทรดเทคนิคอื่น ๆ วันนี้ดูเหมือนว่าทุกคนมีความเห็นเกี่ยวกับเทคนิคการเทรดดิ้ง รูปแบบไหล่หัวแม่มือ, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergences รายการนี้ไปเรื่อย ๆ ในบล็อกวิดีโอเหล่านี้วิศวกรออกแบบชั้นนำของเราวิเคราะห์ตัวอย่างของกลยุทธ์การซื้อขายที่พบในโลกออนไลน์ เขาใช้เคล็ดลับการซื้อขายของพวกเขา รหัสขึ้นและเรียกใช้การทดสอบย้อนหลังง่ายๆเพื่อดูว่าพวกเขามีประสิทธิภาพมากแค่ไหน หลังจากวิเคราะห์ผลลัพธ์เบื้องต้นแล้วเขาจะเพิ่มประสิทธิภาพของโค้ดเพื่อดูว่าวิธีเชิงปริมาณในการซื้อขายสามารถปรับปรุงผลการค้นพบครั้งแรกได้หรือไม่ หากคุณยังใหม่ต่อการค้าอัลกอริธึมบล็อกวิดีโอเหล่านี้จะน่าสนใจทีเดียว นักออกแบบของเราใช้เครื่องของรัฐที่ จำกัด เพื่อสร้างหลักเกณฑ์การซื้อขายขั้นพื้นฐานเหล่านี้ การค้าอัลกอริทึมจะแตกต่างจากการค้าขายทางเทคนิคแบบดั้งเดิมเพียงใดการค้าอัลกอริทึมจะต้องมีความเที่ยงตรงและทำให้หน้าต่างมีโอกาสเป็นอัลกอริธึมตามการทดสอบย้อนกลับซึ่งมีข้อ จำกัด เทรนด์การเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมการค้าอัลกอริธึมการค้า วิดีโอฟรีเหล่านี้มีตัวอย่างการเข้ารหัสเชิงขั้นตอนและแนะนำวิธีการซื้อขายตลาดโดยใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณ ในวิดีโอเหล่านี้คุณจะเห็นเหตุผลหลายประการที่ทำให้การซื้อขายอัตโนมัติเป็นการรวมเอาอารมณ์ขันของคุณออกจากการซื้อขาย AlgorithmicTrading มีขั้นตอนการซื้อขายตามระบบคอมพิวเตอร์ซึ่งพร้อมใช้งานบนเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ลูกค้าทุกรายได้รับสัญญาณเดียวกันภายในแพ็กเกจอัลกอริธึมใดก็ตาม คำแนะนำทั้งหมดไม่มีตัวตนและไม่เหมาะกับสถานการณ์เฉพาะของแต่ละบุคคล AlgorithmicTrading และหลักการไม่จำเป็นต้องลงทะเบียนกับ NFA ในฐานะ CTA และอ้างสิทธิ์ในข้อยกเว้นนี้ต่อสาธารณชน ข้อมูลที่โพสต์ทางออนไลน์หรือแจกจ่ายผ่านทางอีเมลยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากหน่วยงานรัฐบาลใด ๆ ซึ่งรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เฉพาะรายงานรายงานและข้อความทางการตลาดอื่น ๆ ที่ผ่านการทดสอบแล้ว พิจารณาอย่างรอบคอบก่อนที่จะซื้ออัลกอริทึมของเรา สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการยกเว้นที่เรากำลังอ้างสิทธิ์โปรดไปที่เว็บไซต์ NFA: nfa. futures. orgnfa-registrationctaindex. html หากคุณต้องการคำแนะนำอย่างมืออาชีพสำหรับสถานการณ์ของคุณโปรดปรึกษากับโบรกเกอร์ที่ได้รับอนุญาต CTA ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: Commodity Futures Trading Commission ซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้ามีผลตอบแทนที่มีศักยภาพมาก แต่ยังมีความเสี่ยงที่มีศักยภาพขนาดใหญ่ คุณต้องตระหนักถึงความเสี่ยงและยินดีที่จะยอมรับพวกเขาเพื่อที่จะลงทุนในตลาดฟิวเจอร์ส อย่าค้าขายกับเงินที่คุณไม่สามารถจะเสียได้ นี่ไม่ใช่การชักชวนหรือเสนอซื้อ BuySell futures ไม่ได้มีการระบุว่าบัญชีใด ๆ จะมีหรือมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลกำไรหรือความสูญเสียที่คล้ายคลึงกับที่กล่าวไว้ในเว็บไซต์นี้หรือในรายงานใด ๆ ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาของระบบการซื้อขายหรือวิธีการใด ๆ ไม่จำเป็นต้องบ่งบอกถึงผลการดำเนินงานในอนาคต หากไม่ได้ระบุไว้เป็นอย่างอื่นผลตอบแทนทั้งหมดที่โพสต์ในไซต์นี้และในวิดีโอของเราถือเป็นประสิทธิภาพที่สมมุติฐาน ผลการดำเนินงานที่มีผลกระทบต่อการปฏิบัติงานทางปัญญามีข้อ จำกัด บางอย่างที่กล่าวถึงบางประการซึ่งมีรายละเอียดดังนี้ ไม่มีผู้ถือหุ้นรายใดแสดงว่าบัญชีใด ๆ จะมีความสามารถในการทำกำไรหรือขาดทุนให้คล้ายคลึงกัน ในความเป็นจริงความแตกต่างระหว่างผลการดำเนินงานกับผลการดำเนินงานตามทฤษฎีและผลที่เกิดขึ้นจริงที่ได้รับจากโครงการเทรด หนึ่งในข้อ จำกัด ของผลการปฏิบัติงานตามหลักกายวิภาคคือว่าพวกเขาได้รับการจัดทำขึ้นโดยทั่วไปเพื่อประโยชน์ของยามค่ำคืน นอกจากนี้การค้าไฮเทคไม่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงทางการเงินและไม่มีบันทึกการค้าทางเทคนิคที่สามารถสรุปผลกระทบความเสี่ยงทางการเงินในการซื้อขายตามปกติได้ ตัวอย่างเช่นความสามารถในการรับมือกับความสูญเสียหรือที่เกิดขึ้นจากโครงการการค้าที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการสูญเสียการค้าเป็นประเด็นสำคัญที่อาจส่งผลต่อผลการดำเนินงานที่เกิดขึ้นจริง มีปัจจัยอื่น ๆ จำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับตลาดทั่วไปหรือเพื่อการดำเนินการของโปรแกรมการเทรดที่เฉพาะเจาะจงซึ่งไม่สามารถใช้ในการจัดทำผลการดำเนินงานที่มีผลต่อการปฏิบัติงานและทุกอย่างที่อาจเป็นผลโดยตรงต่อผลการดำเนินงานที่เกิดขึ้นจริง ยกเว้นข้อความที่โพสต์จากบัญชีสดใน Tradestation และ Gain Capital ผลลัพธ์กราฟกราฟฟิคและการอ้างสิทธิ์ทั้งหมดที่ทำขึ้นในเว็บไซต์นี้และในบล็อกวิดีโอและอีเมลจดหมายข่าวเป็นผลมาจากการทดสอบอัลกอริทึมของเราในช่วงวันที่ที่ระบุไว้ ผลลัพธ์เหล่านี้ไม่ได้มาจากบัญชีออนไลน์ที่มีการซื้อขายอัลกอริทึมของเรา พวกเขามาจากบัญชีสมมุติซึ่งมีข้อ จำกัด (ดูกฎข้อที่ CFTC 4.14 ด้านล่างและข้อ จำกัด ด้านประสิทธิภาพการทำงานสมมุติฐานด้านบน) ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริงจะแตกต่างกันเนื่องจากผลการจำลองอาจอยู่ภายใต้หรือมากกว่าชดเชยผลกระทบของปัจจัยบางประการของตลาด นอกจากนี้อัลกอริทึมของเราใช้การทดสอบกลับเพื่อสร้างรายชื่อการค้าและรายงานซึ่งจะมีประโยชน์ต่อการมองหลัง แม้ว่าผลลัพธ์ที่ได้รับการทดสอบกลับอาจมีผลตอบแทนที่น่าพอใจ แต่เมื่อคำนึงถึงอัตราการลื่นไถลค่าคอมมิชชั่นและค่าธรรมเนียมใบอนุญาตผลตอบแทนที่แท้จริงจะแตกต่างกันไป จำนวนเงินที่ได้รับจากการลงรายการบัญชีสูงสุดจะถูกวัดจากเดือนปิดบัญชีจนถึงเดือนที่ปิดบัญชี นอกจากนี้ข้อมูลเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ผ่านการทดสอบแล้ว (อ้างอิงถึงข้อ จำกัด ของการทดสอบด้านหลังด้านล่าง) การลดลงจริงอาจสูงกว่าระดับเหล่านี้เมื่อซื้อขายบนบัญชีออนไลน์ กฎ CFTC 4.41 - ผลการปฏิบัติงานสมมุติหรือสมมุติฐานมีข้อ จำกัด บางอย่าง ผลการจำลองไม่ได้หมายถึงการซื้อขายจริง นอกจากนี้เนื่องจากธุรกิจการค้ายังไม่ได้รับการดำเนินการผลอาจได้รับการชดเชยหรือชดเชยผลกระทบหากมีปัจจัยทางการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมการค้าจำลองโดยทั่วไปยังขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อประโยชน์ในการมองย้อนกลับ ไม่ได้มีการระบุว่าบัญชีใด ๆ จะทำหรือมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลกำไรหรือขาดทุนเช่นเดียวกับที่แสดงไว้ ข้อความที่โพสต์จากลูกค้าจริงของเราที่มีการซื้อขายอัลกอริทึม (algos) รวมถึงการลื่นไถลและค่าคอมมิชชั่น งบที่โพสต์ไม่ได้รับการตรวจสอบหรือตรวจสอบอย่างสมบูรณ์และควรได้รับการพิจารณาเป็นข้อความรับรองของลูกค้า ผลลัพธ์แต่ละรายการแตกต่างกันไป พวกเขาเป็นข้อความจริงจากคนจริงที่ขายอัลกอริทึมของเราเกี่ยวกับนักบินอัตโนมัติและเท่าที่เรารู้ไม่รวมถึงธุรกิจการค้าที่มีการตัดสินใจ Tradelists โพสต์ในเว็บไซต์นี้ยังรวมถึงการลื่นไถลและค่าคอมมิชชั่น นี้อย่างเคร่งครัดเป็นเพื่อการสาธิตวัตถุประสงค์ AlgorithmicTrading ไม่ได้ทำให้ซื้อขายหรือถือคำแนะนำ ประสบการณ์ที่ไม่ซ้ำและการแสดงในอดีตไม่ได้รับประกันผลในอนาคต คุณควรพูดคุยกับ CTA หรือตัวแทนทางการเงินตัวแทนจำหน่ายนายหน้าหรือนักวิเคราะห์ทางการเงินเพื่อให้มั่นใจว่ากลยุทธ์ซอฟต์แวร์ที่คุณใช้มีความเหมาะสมกับโปรไฟล์การลงทุนของคุณก่อนที่จะซื้อขายในบัญชีซื้อขายหลักทรัพย์สด ข้อเสนอแนะและคำแนะนำทั้งหมดที่ให้ไว้ในที่นี้มีไว้สำหรับใช้งานซอฟต์แวร์อัตโนมัติในโหมดจำลองเท่านั้น ฟิวเจอร์สซื้อขายไม่ใช่สำหรับทุกคนและมีความเสี่ยงสูง AlgorithmicTrading หรือหลักการใด ๆ ของตนจะไม่ได้รับการจดทะเบียนเป็นที่ปรึกษาการลงทุน คำแนะนำทั้งหมดที่ระบุไม่มีตัวตนและไม่เหมาะกับบุคคลใดบุคคลหนึ่ง เปอร์เซ็นต์ที่เผยแพร่ต่อเดือนขึ้นอยู่กับผลการทดสอบที่กลับมา (ดูข้อ จำกัด ในการทดสอบกลับด้านบน) โดยใช้แพคเกจที่สอดคล้องกัน ซึ่งรวมถึงความลื่นไถลและค่าคอมมิชชั่นที่สมเหตุสมผล ค่าธรรมเนียมนี้ไม่รวมค่าธรรมเนียมที่เราคิดค่าลิขสิทธิ์สำหรับอัลกอริทึมซึ่งต่างกันไปตามขนาดบัญชี ดูข้อตกลงใบอนุญาตของเราสำหรับการเปิดเผยข้อมูลความเสี่ยงแบบเต็มรูปแบบ 2016 AlgorithmicTrading สงวนสิทธิ์ทั้งหมด กลยุทธ์การค้าอัลกอริธึมของเราช่วยเพิ่มความหลากหลายให้กับผลงานของคุณโดยการซื้อขายหลักทรัพย์หลายรายการเช่น S038P 500 ดัชนีดัชนี DAX และดัชนีความผันผวนโดยใช้การซื้อขายล่วงหน้าหรือ กองทุนซื้อขายแลกเปลี่ยนของเหลวมาก ใช้เทรนด์เทรนด์เทรนด์เทรนด์และกลยุทธ์ที่อิงกับขอบเขตที่กำหนดไว้เราพยายามที่จะมอบกระบวนการตัดสินใจซื้อขายที่มีระบบอย่างอัตโนมัติและมีความสามารถในการให้ผลตอบแทนที่สม่ำเสมอสำหรับลูกค้าของเรา เรามีกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริทึมหลายแบบซึ่งสามารถใช้กลยุทธ์อัลกอริธึมได้ทั้งหมดด้วยตนเองโดยการรับอีเมลและข้อความแจ้งเตือน SMS หรือสามารถซื้อขายได้ฟรีในบัญชีซื้อขายหลักทรัพย์ของคุณโดยอัตโนมัติ 100 รายการ มันขึ้นอยู่กับคุณและคุณยังสามารถเปิดการซื้อขายอัตโนมัติ onoff ได้ตลอดเวลาเพื่อให้คุณอยู่เสมอในการควบคุมของโชคชะตาของคุณ กลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริธึมการค้าของเรา: 1. การเปลี่ยนแปลงโมเมนตัมในระยะสั้นระหว่างสภาวะตลาดที่ซื้อจนเกินไปและขายเกินระยะเวลาอันสั้นซึ่งมีการซื้อขายกันโดยใช้ตำแหน่งที่ยาวและสั้นให้ผลกำไรที่อาจเกิดขึ้นในทิศทางใด ๆ 2. แนวโน้มดังต่อไปนี้ใช้ประโยชน์จากการเคลื่อนไหวของราคาหลายเดือนต่อเนื่องทั้งสองทิศทางขึ้นหรือลง 3. การซื้อขายวัฏจักรวัฏจักรช่วยให้กำไรที่คาดว่าจะเกิดขึ้นในช่วงที่ตลาดได้แกว่งตัว บางส่วนของผลกำไรที่ใหญ่ที่สุดจะพบในช่วงภาวะตลาดแย่กับกลยุทธ์นี้ ผลิตภัณฑ์ของเรา AlgoTrades เป็นบริการระบบการซื้อขายแบบ all-in-one ที่รวมเอาการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพและสำคัญที่สุดไว้ในระบบการซื้อขายอัลกอริธึมที่ไม่เหมือนใครเพื่อการสร้างระบบแบบไดนามิกและมีประสิทธิภาพ กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณของ AlgoTrades กระจายผลงานของคุณไปได้สองแบบ (1) เป็นดัชนีการค้าที่ใหญ่ที่สุดสำหรับการกระจายการลงทุนทั้งหมดในทุกภาคส่วนการตลาด (2) ใช้กลยุทธ์การวิเคราะห์เชิงวิเคราะห์ที่ไม่ซ้ำกันสามกลยุทธ์ สามกลยุทธ์การซื้อขายที่ไม่ซ้ำกันให้ความมั่นคงเพิ่มเติมเป็นผลมาจากหลายวิธีการและตำแหน่งความเป็นจริงแตกต่างกันไปในความยาวและขนาด สร้างกลยุทธ์การซื้อขายระยะยาวที่สอดคล้องกันกลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริธึมของเราคำอธิบาย 038 ปรัชญาเราเชื่อว่าระบบการค้าอัลกอริธึม AlgoTrades เป็นทุกอย่างที่พ่อค้าและนักลงทุนต้องการเพื่อสร้างการเติบโตในระยะยาวที่สม่ำเสมอ เครื่องมือที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะของเราและอัลกอริธึมการค้าช่วยให้เราสามารถใช้ประโยชน์จากตลาดการเงินโดยไม่คำนึงถึงทิศทางของตลาด 8217s AlgoTrades8217 ตัวกรองขั้นสูงตรวจสอบตลาดในแบบติ๊กโดยติ๊กเพื่อประเมินแต่ละรายการ profitloss หรือหยุดระดับตำแหน่งในแบบเรียลไทม์ดังนั้นคุณจึงไม่จำเป็นต้อง การซื้อขายคืออะไร: ระบบที่ทำสัญญา ES Mini Futures DAX futures กับตำแหน่งทั้งยาวและสั้น ระบบบางระบบซื้อขายโดยใช้กองทุนซื้อขายแลกเปลี่ยนโดยเน้นการซื้อขายดัชนีภาคและดัชนีความผันผวน นอกจากนี้เรายังมีระบบการซื้อขายหุ้นสำหรับผู้ที่ต้องการซื้อขายหุ้นที่มีการซื้อขายหลักทรัพย์ การค้ามีความแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับกลยุทธ์ ช่วงของระบบนับจากวันซื้อขายหลักทรัพย์ไปจนถึงการเทรนด์เทรนด์นานหลายสัปดาห์ AlgoTrades8217 ลำดับความสำคัญอันดับหนึ่งตามการดำเนินการของตำแหน่งคือการเพิ่มผลกำไรและลดความเสี่ยง การจัดการตำแหน่งที่ใช้แต่ละระบบของเราซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้า 1 สัญญาหรือมูลค่าของขนาดตำแหน่งคงที่หากมีการซื้อขายหุ้นหรือ ETF8217s นอกจากนี้ระบบบางอย่างเช่นการซื้อขายล่วงหน้าหรือระบบสต๊อกแบบ longshort จะต้องมีบัญชี Margin ขณะที่ระบบบัญชี ETF แบบปกติ (แบบปกติและแบบผกผัน) สามารถใช้บัญชีซื้อขายหลักทรัพย์ทั่วไปได้เท่านั้น ระบบของเราสามารถปรับขนาดได้ทั้งหมดซึ่งหมายความว่าระบบจะต้องมีบัญชีขนาด 10,000 บัญชีและคุณมีบัญชี 20K ที่คุณเพิ่งตั้งค่าระบบให้เป็น 200 ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณกำลังซื้อขายตำแหน่งอย่างถูกต้องสำหรับบัญชีของคุณ ขนาดบัญชีที่ต้องการบัญชีซื้อขายขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับธุรกิจการค้าที่ต้องดำเนินการด้วยระบบที่เล็กที่สุดของเราคือบัญชี 10,000 บัญชี ระบบของเราสามารถใช้งานได้ทุกขนาดซึ่งหมายความว่าถ้าระบบระบุว่าต้องมีบัญชี 10,000 บัญชีและคุณมีบัญชี 20,000 บัญชีคุณจะตั้งค่าระบบให้เป็น 200 ในทางตรงกันข้ามถ้าระบบระบุว่าต้องใช้งาน 25,000 รายและคุณมีเฉพาะ 12,500 คุณจะตั้งค่าระบบ Scale เพื่อทำการค้า 50 จากขนาดตำแหน่งของระบบ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณกำลังซื้อขายตำแหน่งในตำแหน่งที่ถูกต้องสำหรับบัญชีของคุณ เรียนรู้เกี่ยวกับกลยุทธ์ทางการค้าที่ใช้เพื่อการค้าบัญชีของคุณที่สำคัญ 8211 กลยุทธ์การค้าอัลกอริทึม: ในแต่ละปีตลาดหุ้นมีจุดหวานที่ส่วนใหญ่ของกำไรจะถูกสร้างขึ้นภายในไม่กี่เดือนดังนั้นความมุ่งมั่นในระบบการค้าอัลกอริทึมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับยาว ความสำเร็จระยะยาว กลยุทธ์การค้า ALGORITHMIC หมายเหตุระบบ AlgoTrades ของเราได้รับการพัฒนาและซื้อขายโดยผู้เชี่ยวชาญที่ต้องการแบ่งปันระบบความหลงใหลในตลาดและไลฟ์สไตล์ของพวกเขากับกลุ่มผู้ค้าและนักลงทุนที่ได้รับเลือกของเรา ทีมงานของ AlgoTrades มีประสบการณ์การทำงานระดับ 77 ปีในตลาด แหล่งข้อมูลของเราดำเนินการซื้อขายวันครอบคลุมกว้างไกลและกว้างการซื้อขายแกว่งซื้อขายล่วงหน้า 24 ชั่วโมงหุ้น ETF8217s และการพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึม กลุ่มคนกลุ่มเล็กและกลุ่มชนชั้นสูงของเราได้เห็นและทำทุกอย่างเรามีความภูมิใจที่จะทำให้ AlgoTrades พร้อมใช้งานสำหรับนักลงทุนรายย่อยเพื่อช่วยให้ระดับสนามแข่งขันกับผู้เชี่ยวชาญกองทุนป้องกันความเสี่ยงและ บริษัท หลักทรัพย์เอกชนใน Wall Street กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอรึทึมของเราใช้จุดข้อมูลหลายจุดเพื่อช่วยในการตัดสินใจและการค้า การใช้วัฏจักรอัตราส่วนปริมาณแนวโน้มผันผวนความเชื่อมั่นในตลาดและการจดจำรูปแบบทำให้ความน่าจะเป็นในความโปรดปรานของเราในการสร้างรายได้ กลยุทธ์การค้าเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญคุณลักษณะ 038 ประโยชน์สำหรับผู้ค้าในอนาคต: เมื่อสัญญาซื้อขายล่วงหน้าใกล้ถึงวันหมดอายุระบบของเราจะปิดด้านหน้าหรือใกล้เคียงโดยอัตโนมัติและสร้างตำแหน่งใหม่ในเดือนหน้าหรือเดือนที่ใกล้เคียง คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใด ๆ เป็นกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัตโนมัติโดยไม่คิดมูลค่า Copyright 2017 - ALGOTRADES - ระบบการซื้อขายอัลกอริทึมอัตโนมัติ CFTC RULE 4.41 - ผลการดำเนินงานที่สมมุติฐานหรือผลการดำเนินงานที่จำลองขึ้นมีข้อ จำกัด บางอย่าง ไม่ว่าจะเป็นบันทึกผลการดำเนินงานที่แท้จริงผลลัพธ์ที่จำลองไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายตามปกติ นอกจากนี้เนื่องจากการค้ายังไม่ได้รับผลกระทบผลลัพธ์อาจมีน้อยกว่าหรือมากกว่าที่จะได้รับผลกระทบหากมีปัจจัยการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมเทรดดิ้งที่จำลองในเรื่องทั่วไปจะต้องเป็นไปตามข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาพร้อมกับประโยชน์ของยุคเีดียว ไม่มีผู้ถือหุ้นรายใดแสดงว่าบัญชีใดจะเป็นประโยชน์หรือเป็นไปได้ที่จะทำกำไรหรือขาดทุนให้คล้ายคลึงกัน ไม่มีการแสดงหรือการบอกกล่าวเป็นนัยว่าการใช้ระบบการค้าแบบอัลกอลิกึมจะสร้างรายได้หรือรับประกันผลกำไร มีความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและซื้อขายแลกเปลี่ยน การซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและการซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงที่สำคัญของการสูญเสียและไม่เหมาะสำหรับทุกคน ผลลัพธ์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับผลการปฏิบัติงานจำลองหรือสมมุติฐานที่มีข้อ จำกัด บางประการ ผลการค้นหาเหล่านี้ไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายจริง นอกจากนี้เนื่องจากธุรกิจการค้าเหล่านี้ไม่ได้รับการดำเนินการจริงผลลัพธ์เหล่านี้อาจได้รับผลกระทบต่ำกว่าหรือมากกว่าที่ชดเชยสำหรับผลกระทบหากมีปัจจัยทางการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมการค้าจำลองหรือสมมุติโดยทั่วไปยังขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อประโยชน์ในการมองย้อนกลับ ไม่ได้มีการระบุว่าบัญชีใด ๆ จะเป็นไปได้หรือมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลกำไรหรือขาดทุนเช่นเดียวกับที่แสดง ข้อมูลในเว็บไซต์นี้จัดทำขึ้นโดยไม่คำนึงถึงวัตถุประสงค์ในการลงทุนสถานการณ์ทางการเงินและความต้องการของนักลงทุนรายใดและแนะนำให้ผู้ใช้บริการไม่ดำเนินการใด ๆ โดยไม่ได้รับคำแนะนำจากที่ปรึกษาทางการเงินของตนโดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลจากเว็บไซต์เป็นพื้นฐานหลัก สำหรับการตัดสินใจลงทุนของพวกเขาและเพื่อพิจารณาความเสี่ยงของตัวเองความอดทนความเสี่ยงและการสูญเสียหยุดของตัวเอง - ขับเคลื่อนโดย Enfold WordPress ThemeIt ไม่เห็นเป็นไปได้ แต่ด้วยยุทธศาสตร์การค้าอัลกอริทึมของเราเราไม่สามารถทำได้ ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริธึมที่มีการระบุถึงแนวโน้มมากการวิเคราะห์วัฏจักรปริมาณการซื้อขายด้าน buysell กลยุทธ์การซื้อขายหลายรายการรายการแบบไดนามิกกำหนดเป้าหมายและหยุดราคาและเทคโนโลยีสัญญาณอัลตร้าไวด์ แต่มันคือ. อันที่จริงแพลตฟอร์มระบบการค้าอัลกอริทึม AlgoTrades เป็นเพียงระบบเดียวเท่านั้น ไม่มีการค้นหาหุ้นร้อนภาคสินค้าโภคภัณฑ์ดัชนีหรืออ่านความคิดเห็นของตลาด Algotrades ทำการค้นหาระยะเวลาและการซื้อขายให้กับคุณโดยใช้ระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมของเรา AlgoTrades พิสูจน์กลยุทธ์สามารถปฏิบัติตามด้วยตนเองโดยได้รับอีเมลและการแจ้งเตือนข้อความ SMS หรือสามารถ 100 ซื้อขายแฮนด์ฟรีขึ้นอยู่กับคุณคุณสามารถเปิด onoff การซื้อขายอัตโนมัติได้ตลอดเวลาเพื่อให้คุณอยู่เสมอในการควบคุมโชคชะตาของคุณ ระบบการซื้อขายอัตโนมัติสำหรับนักลงทุน Savvy Copyright 2017 - ALGOTRADES - ระบบการซื้อขายขั้นตอนแบบอัตโนมัติ CFTC RULE 4.41 - ผลการดำเนินงานที่สมมุติฐานหรือผลการดำเนินงานที่จำลองขึ้นมีข้อ จำกัด บางอย่าง ไม่ว่าจะเป็นบันทึกผลการดำเนินงานที่แท้จริงผลลัพธ์ที่จำลองไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายตามปกติ นอกจากนี้เนื่องจากการค้ายังไม่ได้รับผลกระทบผลลัพธ์อาจมีน้อยกว่าหรือมากกว่าที่จะได้รับผลกระทบหากมีปัจจัยการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมเทรดดิ้งที่จำลองในเรื่องทั่วไปจะต้องเป็นไปตามข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาพร้อมกับประโยชน์ของยุคเีดียว ไม่มีผู้ถือหุ้นรายใดแสดงว่าบัญชีใดจะเป็นประโยชน์หรือเป็นไปได้ที่จะทำกำไรหรือขาดทุนให้คล้ายคลึงกัน ไม่มีการแสดงหรือการบอกกล่าวเป็นนัยว่าการใช้ระบบการค้าแบบอัลกอลิกึมจะสร้างรายได้หรือรับประกันผลกำไร มีความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและซื้อขายแลกเปลี่ยน การซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและการซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงที่สำคัญของการสูญเสียและไม่เหมาะสำหรับทุกคน ผลลัพธ์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับผลการปฏิบัติงานจำลองหรือสมมุติฐานที่มีข้อ จำกัด บางประการ ผลการค้นหาเหล่านี้ไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายจริง นอกจากนี้เนื่องจากธุรกิจการค้าเหล่านี้ไม่ได้รับการดำเนินการจริงผลลัพธ์เหล่านี้อาจได้รับผลกระทบต่ำกว่าหรือมากกว่าที่ชดเชยสำหรับผลกระทบหากมีปัจจัยทางการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมการค้าจำลองหรือสมมุติโดยทั่วไปยังขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อประโยชน์ในการมองย้อนกลับ ไม่ได้มีการระบุว่าบัญชีใด ๆ จะเป็นไปได้หรือมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลกำไรหรือขาดทุนเช่นเดียวกับที่แสดง ข้อมูลในเว็บไซต์นี้จัดทำขึ้นโดยไม่คำนึงถึงวัตถุประสงค์ในการลงทุนสถานการณ์ทางการเงินและความต้องการของนักลงทุนรายใดและแนะนำให้ผู้ใช้บริการไม่ดำเนินการใด ๆ โดยไม่ได้รับคำแนะนำจากที่ปรึกษาทางการเงินของตนโดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลจากเว็บไซต์เป็นพื้นฐานหลัก สำหรับการตัดสินใจลงทุนของพวกเขาและเพื่อพิจารณาความเสี่ยงของตัวเองความอดทนความเสี่ยงและการสูญเสียหยุดของตัวเอง - ขับเคลื่อนโดย Enfold WordPress ThemeBasics ของ Algorithmic Trading: แนวคิดและตัวอย่างอัลกอริทึมคือชุดของคำสั่งที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนเพื่อดำเนินงานหรือกระบวนการ การค้าอัลกอริธึม (การซื้อขายแบบอัตโนมัติการซื้อขายกล่องดำหรือการซื้อขายแบบอัลกอฮอล) เป็นกระบวนการของการใช้คอมพิวเตอร์ที่ตั้งโปรแกรมให้ทำตามคำแนะนำที่กำหนดไว้สำหรับการวางการค้าเพื่อสร้างผลกำไรด้วยความเร็วและความถี่ที่เป็นไปไม่ได้สำหรับ พ่อค้ามนุษย์ ชุดของกฎที่กำหนดขึ้นอยู่กับระยะเวลาราคาปริมาณหรือรูปแบบทางคณิตศาสตร์ใด ๆ นอกเหนือจากโอกาสในการทำกำไรสำหรับผู้ประกอบการค้าแล้วการค้าประเวณีจะทำให้ตลาดมีสภาพคล่องมากขึ้นและทำให้การค้าขายเป็นไปอย่างเป็นระบบมากยิ่งขึ้นโดยไม่ใช้ผลกระทบจากอารมณ์ของมนุษย์ต่อกิจกรรมการค้า สมมติว่าผู้ค้าทำตามเงื่อนไขการค้าแบบง่ายๆเหล่านี้: ซื้อหุ้น 50 หุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันขายหุ้นของหุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 50 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน การใช้ชุดคำสั่งง่ายๆสองชุดนี้เป็นเรื่องง่ายที่จะเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ซึ่งจะตรวจสอบราคาหุ้น (และตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) โดยอัตโนมัติและวางคำสั่งซื้อและขายเมื่อเงื่อนไขที่กำหนดไว้ ผู้ประกอบการไม่จำเป็นต้องคอยเฝ้าดูราคาและกราฟสดอีกต่อไปหรือสั่งซื้อด้วยตนเอง ระบบการซื้อขายแบบอัลกอทิกซ์จะดำเนินการโดยอัตโนมัติสำหรับเขาโดยระบุโอกาสทางการค้าได้อย่างถูกต้อง (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดดูที่: Simple Moving Averages ทำให้เทรนด์โดดเด่น) Algo-trading ให้ประโยชน์ต่อไปนี้: ธุรกรรมที่ดำเนินการในราคาที่ดีที่สุดการจัดตำแหน่งทางการค้าทันทีและถูกต้อง (มีโอกาสสูงในการดำเนินการในระดับที่ต้องการ) Trades (ดูตัวอย่างการขาดการดำเนินการด้านล่าง) การตรวจสอบอัตโนมัติแบบอัตโนมัติในสภาวะตลาดหลาย ๆ เงื่อนไขลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดด้วยตนเองในการวางธุรกิจการค้า Backtest อัลกอริทึมตามข้อมูลทางประวัติศาสตร์และเรียลไทม์ที่มีอยู่ลดลง ความเป็นไปได้ที่จะเกิดความผิดพลาดจากผู้ค้ามนุษย์ขึ้นอยู่กับปัจจัยทางด้านอารมณ์และจิตใจส่วนที่สำคัญที่สุดของการซื้อขายสินค้าอัลกอฮอลในปัจจุบันคือการซื้อขายด้วยความถี่สูง (HFT) ซึ่งพยายามที่จะใช้คำสั่งซื้อจำนวนมากที่ความเร็วอย่างรวดเร็วในหลายตลาด พารามิเตอร์ตามคำแนะนำที่ตั้งไว้ล่วงหน้า (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการซื้อขายความถี่สูงโปรดดูที่: กลยุทธ์และความลับของ บริษัท การค้า High Frequency Trading (HFT)) การค้าขาย Algo ใช้ในรูปแบบต่างๆของการซื้อขายและการลงทุนรวมถึง: นักลงทุนระยะกลางหรือระยะยาว , กองทุนรวม บริษัท ประกัน) ที่ซื้อหุ้นในปริมาณมาก แต่ไม่ต้องการมีอิทธิพลต่อราคาหุ้นด้วยการลงทุนที่ไม่ต่อเนื่องปริมาณมาก ผู้ค้าระยะสั้นและผู้ขาย (นักลงทุนในตลาดนักเก็งกำไรและ arbitrageurs) ได้รับประโยชน์จากการดำเนินการทางการค้าโดยอัตโนมัตินอกจากนี้ algo-trading aids ในการสร้างสภาพคล่องที่เพียงพอสำหรับผู้ขายในตลาด ผู้ค้าที่มีระบบ (ผู้ติดตามแนวโน้มคู่ค้ากองทุนป้องกันความเสี่ยง ฯลฯ ) พบว่ามีประสิทธิภาพมากขึ้นในการตั้งกฎการซื้อขายของตนและให้การค้าโปรแกรมโดยอัตโนมัติ การซื้อขายแบบอัลกอริธึมช่วยให้การซื้อขายหลักทรัพย์เป็นไปอย่างเป็นระบบมากกว่าวิธีการที่อาศัยสัญชาตญาณของพ่อค้ามนุษย์หรือสัญชาตญาณ กลยุทธ์การค้าอัลกอริธึมกลยุทธ์สำหรับการซื้อขายแบบอัลกอริธึมจะต้องมีโอกาสที่ระบุซึ่งเป็นประโยชน์ในแง่ของรายได้ที่เพิ่มขึ้นหรือลดต้นทุน ต่อไปนี้เป็นกลยุทธ์การซื้อขายทั่วไปที่ใช้ในการซื้อขายแบบอัลกอฮอร์: กลยุทธ์การซื้อขายตามอัลกอริธึมที่พบมากที่สุดจะเป็นไปตามแนวโน้มการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย breakouts ช่อง การเคลื่อนไหวในระดับราคาและตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เกี่ยวข้อง นี่คือกลยุทธ์ที่ง่ายที่สุดและง่ายที่สุดในการดำเนินการผ่านทางการค้าอัลกอริทึมเนื่องจากกลยุทธ์เหล่านี้ไม่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์หรือการคาดการณ์ราคาใด ๆ การค้าจะเริ่มขึ้นอยู่กับการเกิดแนวโน้มที่พึงประสงค์ ซึ่งง่ายและตรงไปตรงมาในการดำเนินการผ่านอัลกอริทึมโดยไม่ต้องเข้าสู่ความซับซ้อนของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 และ 200 วันเป็นกลยุทธ์ที่นิยมใช้กันต่อไป (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกลยุทธ์การซื้อขายเทรนด์โปรดดูที่: Simple Strategies for Capitalising on Trends) การซื้อหุ้นที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ในราคาที่ต่ำกว่าในตลาดเดียวและขายได้ในราคาที่สูงกว่าในตลาดอื่นจะทำให้ราคาแตกต่างกันไปในระดับที่ปราศจากความเสี่ยง หรือการเก็งกำไร การดำเนินการเดียวกันสามารถทำซ้ำสำหรับหุ้นเมื่อเทียบกับเครื่องมือฟิวเจอร์สเนื่องจากความแตกต่างของราคามีอยู่เป็นครั้งคราว การใช้อัลกอริทึมเพื่อระบุความแตกต่างของราคาดังกล่าวและการวางคำสั่งซื้อจะช่วยให้มีโอกาสทำกำไรได้อย่างมีประสิทธิภาพ กองทุนดัชนีได้กำหนดระยะเวลาการปรับสมดุลใหม่เพื่อนำการถือครองของตนไปเทียบกับดัชนีอ้างอิงที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะสร้างโอกาสที่เป็นประโยชน์สำหรับผู้ค้าปลีกแบบอัลกอริธึมซึ่งจะได้ประโยชน์จากการค้าที่คาดว่าจะมีกำไรจากฐาน 20-80 จุดขึ้นอยู่กับจำนวนหุ้นในกองทุนดัชนีก่อนที่จะมีการปรับสมดุลของดัชนีใหม่ ธุรกิจการค้าดังกล่าวเริ่มต้นผ่านระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมสำหรับการดำเนินการในเวลาที่เหมาะสมและราคาที่ดีที่สุด โมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วมากมายเช่นกลยุทธ์การซื้อขายเดลต้าเป็นกลางซึ่งจะช่วยให้สามารถซื้อขายหลักทรัพย์ได้ด้วยตัวเลือกและการรักษาความปลอดภัยขั้นพื้นฐาน ที่ธุรกิจการค้าจะถูกวางไว้เพื่อชดเชย deltas บวกและลบเพื่อให้เดลต้าผลงานอยู่ที่ศูนย์ กลยุทธ์การพลิกกลับหมายถึงขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าราคาของสินทรัพย์สูงและต่ำเป็นปรากฏการณ์ชั่วคราวที่กลับคืนสู่ค่าเฉลี่ยของพวกเขาเป็นระยะ ๆ การระบุและการกำหนดช่วงราคาและการใช้อัลกอริทึมขึ้นอยู่กับว่าจะอนุญาตให้ธุรกิจการค้าสามารถวางขายได้โดยอัตโนมัติเมื่อราคาของสินทรัพย์อยู่ในและนอกช่วงที่กำหนด กลยุทธ์ราคาตลาดถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของปริมาณแบ่งคำสั่งซื้อจำนวนมากและเผยแพร่ชิ้นเล็กลงที่มีการกำหนดขนาดแบบไดนามิกเพื่อส่งไปยังตลาดโดยใช้โปรไฟล์ปริมาณมากในอดีต จุดมุ่งหมายคือการดำเนินการคำสั่งซื้อใกล้เคียงกับราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Volume Weighted Average Price - VWAP) ซึ่งจะได้ประโยชน์จากราคาเฉลี่ย กลยุทธ์ราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในช่วงเวลาแบ่งคำสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่และเผยแพร่ชิ้นเล็ก ๆ ที่มีขนาดเล็กลงเพื่อให้ได้ตามตลาดโดยใช้ช่วงเวลาที่แบ่งกันระหว่างช่วงเริ่มต้นและสิ้นสุด เป้าหมายคือการดำเนินการตามคำสั่งใกล้เคียงกับราคาเฉลี่ยระหว่างเวลาเริ่มต้นและเวลาสิ้นสุดซึ่งจะช่วยลดผลกระทบของตลาด จนกว่าคำสั่งซื้อจะได้รับการเติมเต็มขั้นตอนนี้จะยังคงส่งใบสั่งซื้อบางส่วนตามอัตราส่วนการมีส่วนร่วมที่กำหนดไว้และตามปริมาณการซื้อขายในตลาด กลยุทธ์ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องจะส่งคำสั่งซื้อตามเปอร์เซ็นต์ของปริมาณตลาดที่ผู้ใช้กำหนดและเพิ่มหรือลดอัตราการมีส่วนร่วมนี้เมื่อราคาหุ้นถึงระดับที่กำหนดโดยผู้ใช้ กลยุทธ์การขาดแคลนการดำเนินงานมีวัตถุประสงค์เพื่อลดต้นทุนการดำเนินการของคำสั่งซื้อด้วยการปิดตลาดเรียลไทม์ทำให้ประหยัดค่าใช้จ่ายในการสั่งซื้อและได้รับประโยชน์จากต้นทุนที่เสียโอกาสในการดำเนินการล่าช้า กลยุทธ์จะเพิ่มอัตราการมีส่วนร่วมที่กำหนดไว้เมื่อราคาหุ้นปรับตัวดีขึ้นและลดลงเมื่อราคาหุ้นปรับตัวสูงขึ้น มีขั้นตอนวิธีพิเศษบางอย่างที่พยายามระบุเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในอีกด้านหนึ่ง อัลกอริทึมการดัดแปลงเหล่านี้ใช้ตัวอย่างเช่นโดยผู้ทำการตลาดด้านการขายมีสติปัญญาในตัวเพื่อระบุการดำรงอยู่ของอัลกอริทึมใด ๆ ในด้านการซื้อของใบสั่งขนาดใหญ่ การตรวจสอบผ่านอัลกอริทึมจะช่วยให้ผู้ทำการตลาดสามารถระบุโอกาสในการสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่และช่วยให้เขาได้รับประโยชน์จากการกรอกคำสั่งซื้อในราคาที่สูงขึ้น นี่เป็นบางครั้งเรียกว่า front-run ที่มีเทคโนโลยีสูง (หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการซื้อขายด้วยความถี่สูงและการฉ้อฉลโปรดดูที่: หากคุณซื้อหุ้นออนไลน์คุณมีส่วนร่วมใน HFT) ข้อกำหนดทางเทคนิคสำหรับการซื้อขายขั้นตอนวิธีการใช้อัลกอริทึมโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เป็นส่วนสุดท้ายซึ่งถูกแบ็คกราวด์ด้วยการทำ backtesting ความท้าทายคือการเปลี่ยนกลยุทธ์ที่ระบุไว้ในกระบวนการทางคอมพิวเตอร์รวมที่สามารถเข้าถึงบัญชีการซื้อขายสำหรับการสั่งซื้อได้ โปรแกรมเมอร์ที่ได้รับการว่าจ้างหรือซอฟต์แวร์ซื้อขายที่ทำไว้ล่วงหน้าการเชื่อมต่อเครือข่ายและการเข้าถึงแพลตฟอร์มการซื้อขายสำหรับการวางคำสั่งซื้อการเข้าถึงข้อมูลข้อมูลตลาดที่จะได้รับการตรวจสอบตามอัลกอริทึมสำหรับโอกาสในการวาง ความสามารถและโครงสร้างพื้นฐานในการ backtest ระบบที่สร้างขึ้นก่อนที่จะไปอยู่ในตลาดจริงข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่มีอยู่สำหรับ backtesting ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของกฎที่ใช้ในขั้นตอนต่อไปนี้เป็นตัวอย่างที่ครอบคลุม: Royal Dutch Shell (RDS) จดทะเบียนในอัมสเตอร์ดัม Stock Exchange (AEX) และตลาดหลักทรัพย์ลอนดอน (LSE) ช่วยให้สามารถสร้างอัลกอริทึมเพื่อระบุโอกาสในการเก็งกำไร นี่เป็นข้อสังเกตที่น่าสนใจบางส่วน: การซื้อขาย AEX ในสกุลเงินยูโรในขณะที่ธุรกิจการค้าของ LSE ในสกุลปอนด์สเตอร์ลิงเนื่องจากความแตกต่างของเวลาหนึ่งชั่วโมง AEX จะเปิดทำการเมื่อเร็ว ๆ นี้เมื่อเทียบกับ LSE ตามด้วยการซื้อขายทั้งสองอย่างในเวลาไม่กี่ชั่วโมงและซื้อขายเฉพาะใน LSE ในช่วง ชั่วโมงสุดท้ายที่ AEX ปิดเราสามารถสำรวจความเป็นไปได้ของการซื้อขายเก็งกำไรใน Royal Dutch Shell หุ้นจดทะเบียนในตลาดทั้งสองนี้ในสองสกุลเงินที่แตกต่างกันโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถอ่านราคาในตลาดปัจจุบันฟีดราคาจากทั้งสอง LSE และ AEX อัตราฟีดอัตราแลกเปลี่ยนสำหรับ อัตราแลกเปลี่ยน GBP-EUR ความสามารถในการสั่งซื้อเพื่อสั่งการแลกเปลี่ยนความถูกต้องความสามารถในการทดสอบย้อนกลับในฟีดราคาย้อนหลังโปรแกรมคอมพิวเตอร์ควรปฏิบัติดังนี้: อ่านฟีดราคาที่รับเข้าของสต็อค RDS จากทั้งสองฝ่ายโดยใช้อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศที่มีอยู่ . แปลงราคาของสกุลเงินหนึ่งไปยังอีกหากมีความแตกต่างของราคามากพอ (ลดค่านายหน้า) นำไปสู่โอกาสที่มีกำไรจากนั้นวางคำสั่งซื้อในใบสั่งซื้อที่ต่ำกว่าและใบสั่งขายในราคาที่สูงกว่าถ้าใบสั่งซื้อดำเนินการเป็น ที่ต้องการกำไรการเก็งกำไรจะเป็นไปตามแบบง่ายและใช้งานง่าย แต่การปฏิบัติของการค้าอัลกอริธึมไม่ง่ายที่จะรักษาและดำเนินการ โปรดจำไว้ว่าหากคุณสามารถวางการค้าที่สร้างโดยอัลกอฮ์ผู้เข้าร่วมการตลาดอื่น ๆ จะสามารถเข้าร่วมได้ ดังนั้นราคาจึงมีความผันผวนในมิลลิลิตรและแม้แต่ไมโครวินาที ในตัวอย่างข้างต้นสิ่งที่เกิดขึ้นหากการซื้อขายซื้อของคุณได้รับการดำเนินการ แต่การขายไม่ได้เป็นราคาขายที่เปลี่ยนแปลงตามเวลาที่สั่งซื้อของคุณฮิตตลาดคุณจะสิ้นสุดการนั่งกับตำแหน่งที่เปิด ทำให้กลยุทธ์การเก็งกำไรของคุณไร้ค่า มีความเสี่ยงและความท้าทายเพิ่มขึ้นเช่นความเสี่ยงของความล้มเหลวของระบบข้อผิดพลาดในการเชื่อมต่อเครือข่ายความล่าช้าในเวลาระหว่างการสั่งซื้อสินค้าและการดำเนินการและที่สำคัญที่สุดคืออัลกอริทึมที่ไม่สมบูรณ์ อัลกอริธึมที่มีความซับซ้อนมากขึ้นต้องใช้การทดสอบย้อนหลังที่เข้มงวดมากขึ้นก่อนที่จะมีการใช้งาน การวิเคราะห์เชิงปริมาณของการทำงานของอัลกอริทึมมีบทบาทสำคัญและควรได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียด มันน่าตื่นเต้นที่จะไปสำหรับระบบอัตโนมัติช่วยโดยคอมพิวเตอร์ที่มีความคิดที่จะทำเงินได้อย่างง่ายดาย แต่ต้องแน่ใจว่าระบบได้รับการทดสอบอย่างละเอียดและกำหนดข้อ จำกัด ไว้ ผู้ค้าวิเคราะห์ควรพิจารณาการเรียนรู้ระบบการเขียนโปรแกรมและการสร้างด้วยตัวเองเพื่อให้มั่นใจในการใช้กลยุทธ์ที่เหมาะสมในลักษณะที่ไม่สามารถเข้าใจได้ การใช้อย่างรอบคอบและการทดสอบอย่างละเอียดของการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าสามารถสร้างโอกาสที่ทำกำไรได้ ข้อ 50 คือข้อตกลงการเจรจาต่อรองและข้อยุติในสนธิสัญญา EU ที่ระบุขั้นตอนที่จะต้องดำเนินการสำหรับประเทศใด ๆ ที่ เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การออกหุ้นไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ที่มีขนาดเล็กและอายุน้อยกว่าที่ต้องการหาวิธีการระบุกลยุทธ์การซื้อขายขั้นตอนวิธีในบทความนี้ผมอยากจะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิธีการที่ผมใช้กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอรึทึมเชิงกำไร เป้าหมายของเราในวันนี้คือการทำความเข้าใจในรายละเอียดในการหาประเมินและเลือกระบบดังกล่าว อธิบายวิธีการระบุกลยุทธ์เป็นเรื่องเกี่ยวกับการตั้งค่าส่วนบุคคลเช่นเดียวกับที่เกี่ยวกับประสิทธิภาพของกลยุทธ์วิธีการตรวจสอบชนิดและปริมาณของข้อมูลที่ผ่านมาสำหรับการทดสอบวิธีการประเมินยุทธศาสตร์การค้าขายและวิธีการดำเนินการต่อขั้นตอนการทำ backtesting และการใช้กลยุทธ์ . ระบุความชอบส่วนบุคคลของคุณสำหรับการเทรดเพื่อที่จะเป็นผู้ประกอบการค้าที่ประสบความสำเร็จ - ไม่ว่าจะเป็นทางเลือกหรือแบบอัลกอริทึม - จำเป็นต้องถามตัวเองด้วยความซื่อสัตย์ เทรดดิ้งทำให้คุณมีความสามารถในการเสียเงินในอัตราที่น่าตกใจดังนั้นจึงจำเป็นต้องรู้จักตัวเองให้มากที่สุดเท่าที่จำเป็นเพื่อให้เข้าใจถึงกลยุทธ์ที่คุณเลือก ฉันจะบอกว่าการพิจารณาที่สำคัญที่สุดในการซื้อขายคือการตระหนักถึงบุคลิกภาพของคุณเอง การซื้อขายและการค้าอัลกอริธึมโดยเฉพาะอย่างยิ่งต้องมีวินัยอย่างอดทนและความรู้สึกไม่ดี เนื่องจากคุณอนุญาตให้อัลกอริทึมดำเนินการซื้อขายให้กับคุณคุณจำเป็นต้องแก้ไขไม่ให้แทรกแซงกลยุทธ์เมื่อดำเนินการ นี้อาจเป็นเรื่องยากมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาของการเบิกขยาย อย่างไรก็ตามกลยุทธ์หลายอย่างที่แสดงให้เห็นว่ามีผลกำไรสูงในการทำ backtest สามารถทำลายได้ด้วยการแทรกแซงง่ายๆ เข้าใจว่าถ้าคุณต้องการที่จะเข้าสู่โลกของการค้าอัลกอริธึมคุณจะได้รับการทดสอบทางอารมณ์และเพื่อที่จะประสบความสำเร็จคุณจำเป็นต้องทำงานผ่านปัญหาเหล่านี้การพิจารณาต่อไปคือหนึ่งครั้ง คุณทำงานเต็มเวลาหรือไม่คุณทำงานนอกเวลาทำงานจากที่บ้านหรือเดินทางเป็นประจำทุกวันคำถามเหล่านี้จะช่วยในการกำหนดความถี่ของกลยุทธ์ที่คุณควรหา สำหรับบรรดาผู้ที่อยู่ในการจ้างงานแบบเต็มเวลากลยุทธ์ในอนาคตของฟิวเจอร์สอาจไม่เหมาะสม (อย่างน้อยก็จนกว่าจะมีการดำเนินการโดยอัตโนมัติ) ข้อ จำกัด ด้านเวลาของคุณจะกำหนดวิธีการของกลยุทธ์ด้วย หากกลยุทธ์ของคุณมีการซื้อขายกันบ่อยๆและพึ่งพาฟีดข่าวที่มีราคาแพง (เช่น Bloomberg Terminal) คุณจะต้องมีความสมจริงเกี่ยวกับความสามารถในการทำงานในขณะนี้ที่สำนักงานด้วยสำหรับบรรดาคุณที่มีเวลามากหรือทักษะ เพื่อทำให้กลยุทธ์ของคุณเป็นไปโดยอัตโนมัติคุณอาจต้องการดูกลยุทธ์การซื้อขายทางเทคนิคที่มีความถี่สูงขึ้น (HFT) ความเชื่อของฉันคือต้องดำเนินการวิจัยต่อเนื่องเกี่ยวกับกลยุทธ์การซื้อขายเพื่อรักษาผลงานที่ทำกำไรได้อย่างสม่ำเสมอ กลยุทธ์น้อยอยู่ภายใต้เรดาร์ตลอดไป ดังนั้นส่วนที่สำคัญของเวลาที่จัดสรรให้กับการซื้อขายจะเป็นในการดำเนินการวิจัยต่อเนื่อง ถามตัวเองว่าคุณพร้อมที่จะทำเช่นนี้หรือไม่เพราะอาจเป็นความแตกต่างระหว่างความสามารถในการทำกำไรที่แข็งแกร่งหรือการลดลงอย่างช้าๆต่อความสูญเสีย คุณต้องพิจารณาทุนการซื้อขายของคุณด้วย จำนวนเงินขั้นต่ำที่เหมาะสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณโดยทั่วไปที่ยอมรับโดยทั่วไปคือ 50,000 เหรียญสหรัฐ (ประมาณ 35,000 สำหรับเราในสหราชอาณาจักร) ถ้าฉันเริ่มต้นใหม่ฉันจะเริ่มต้นด้วยจำนวนเงินที่มากขึ้นซึ่งอาจจะใกล้ 100,000 ดอลลาร์ (ประมาณ 70,000) เนื่องจากต้นทุนการทำธุรกรรมอาจมีราคาแพงมากสำหรับกลยุทธ์ตั้งแต่กลางถึงความถี่สูงและจำเป็นต้องมีเงินทุนเพียงพอในการดูดซับพวกเขาในช่วงเวลาเบิกเงินกู้ หากคุณกำลังพิจารณาเริ่มต้นด้วยน้อยกว่า 10,000 เหรียญสหรัฐคุณจะต้อง จำกัด ตัวเองกับกลยุทธ์ความถี่ต่ำการซื้อขายสินทรัพย์หนึ่งหรือสองรายการเนื่องจากค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมจะกินเข้าไปในผลตอบแทนของคุณอย่างรวดเร็ว โบรกเกอร์เชิงโต้ตอบซึ่งเป็นหนึ่งในโบรกเกอร์ที่เป็นมิตรกับผู้ที่มีทักษะการเขียนโปรแกรมเนื่องจาก API มีบัญชีรายย่อยไม่ต่ำกว่า 10,000 เหรียญสหรัฐฯ ทักษะการเขียนโปรแกรมเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอรึทึมอัตโนมัติ การมีความรู้ความเข้าใจในภาษาเขียนโปรแกรมเช่น C, Java, C, Python หรือ R จะช่วยให้คุณสามารถสร้างระบบจัดเก็บข้อมูลแบบ end-to-end, เครื่องมือทดสอบและระบบปฏิบัติงานด้วยตัวคุณเอง ซึ่งมีข้อดีหลายอย่างซึ่งหัวหน้าซึ่งเป็นความสามารถในการตระหนักถึงทุกด้านของโครงสร้างการค้าอย่างครบถ้วน นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถสำรวจกลยุทธ์ความถี่สูงขึ้นได้ด้วยเนื่องจากคุณจะสามารถควบคุมสแต็คเทคโนโลยีของคุณได้อย่างเต็มที่ แม้ว่าจะหมายความว่าคุณสามารถทดสอบซอฟต์แวร์ของคุณเองและกำจัดข้อบกพร่องได้ แต่ก็หมายถึงเวลาที่ใช้ในการเข้ารหัสโครงสร้างพื้นฐานและไม่ใช้กลยุทธ์มากนักอย่างน้อยก็ในช่วงก่อนหน้าของอาชีพการค้าแบบอัลกอร์ของคุณ คุณอาจพบว่าคุณพอใจกับการซื้อขายใน Excel หรือ MATLAB และสามารถ outsource การพัฒนาส่วนประกอบอื่น ๆ ฉันไม่อยากแนะนำเรื่องนี้ แต่โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการซื้อขายที่ความถี่สูง คุณต้องถามตัวเองว่าคุณหวังว่าจะบรรลุเป้าหมายด้วยการซื้อขายแบบอัลกอลิกึม คุณสนใจในรายได้ประจำโดยที่คุณหวังว่าจะดึงรายได้จากบัญชีการซื้อขายของคุณหรือคุณสนใจที่จะได้รับเงินทุนระยะยาวและสามารถจ่ายได้โดยไม่จำเป็นต้องเบิกเงินดาวน์การพึ่งพารายได้จะกำหนดความถี่ของกลยุทธ์ของคุณ . การถอนเงินรายได้เพิ่มเติมจะต้องมีกลยุทธ์การซื้อขายความถี่ที่สูงขึ้นและมีความผันผวนน้อย (เช่นอัตราส่วน Sharpe ที่สูงขึ้น) ผู้ค้าระยะยาวสามารถจ่ายเงินได้มากขึ้น สุดท้ายอย่าหลงระเริงด้วยแนวคิดเรื่องการเป็นผู้มั่งคั่งอย่างมหาศาลในระยะเวลาสั้น ๆ การค้าขายของ Algo ไม่ใช่โครงการที่ร่ำรวยอย่างรวดเร็วหากมีอะไรเกิดขึ้นอาจเป็นโครงการที่ยากจนและรวดเร็ว ต้องมีวินัยอย่างมากการวิจัยความขยันและอดทนเพื่อให้ประสบความสำเร็จในการซื้อขายแบบอัลกอลิกึม อาจใช้เวลาหลายเดือนหากไม่ใช้เวลาหลายปีในการสร้างผลกำไรที่สม่ำเสมอ การจัดหาแนวคิดการค้าอัลกอริทึมแม้จะมีการรับรู้ร่วมกันในทางตรงกันข้าม แต่ก็ค่อนข้างตรงไปตรงมาในการหากลยุทธ์การซื้อขายที่มีกำไรในโดเมนสาธารณะ ไม่เคยมีแนวคิดการซื้อขายที่พร้อมใช้งานมากกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน วารสารทางวิชาการการเงินเซิร์ฟเวอร์ก่อนการพิมพ์บล็อกการซื้อขายฟอรัมการซื้อขายนิตยสารการค้ารายสัปดาห์และตำราผู้เชี่ยวชาญนับพันกลยุทธ์การซื้อขายที่จะนำความคิดของคุณมาใช้ เป้าหมายของเราในฐานะนักวิจัยเชิงปริมาณคือการสร้างท่อกลยุทธ์ซึ่งจะช่วยให้เรามีกระแสความคิดในการซื้อขายอย่างต่อเนื่อง เราต้องการสร้างแนวทางที่เป็นระบบในการจัดหาการประเมินและการใช้กลยุทธ์ที่เราเจอ จุดมุ่งหมายของท่อคือการสร้างจำนวนของความคิดใหม่ ๆ ที่สม่ำเสมอและเพื่อให้เรามีกรอบในการปฏิเสธความคิดส่วนใหญ่เหล่านี้ด้วยการพิจารณาทางอารมณ์อย่างน้อย เราต้องระมัดระวังอย่างยิ่งที่จะไม่ให้อคติทางความคิดมีผลต่อวิธีการตัดสินใจของเรา นี้อาจเป็นง่ายๆเป็นมีความพึงพอใจสำหรับชั้นสินทรัพย์หนึ่งมากกว่าอื่น (ทองและโลหะมีค่าอื่น ๆ มาใจ) เพราะพวกเขาจะรับรู้ว่าเป็นที่แปลกใหม่มากขึ้น เป้าหมายของเราควรจะหากลยุทธ์ที่ทำกำไรได้อย่างต่อเนื่องพร้อมกับคาดหวังในเชิงบวก การเลือกชั้นสินทรัพย์ควรพิจารณาจากข้อควรพิจารณาอื่น ๆ เช่นข้อ จำกัด ด้านเงินทุนค่าธรรมเนียมการเป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์และความสามารถในการยกระดับการลงทุน หากคุณไม่คุ้นเคยกับแนวคิดของกลยุทธ์การซื้อขายอย่างสมบูรณ์แบบสถานที่แรกที่ดูก็คือตำราที่ได้รับการยอมรับ ข้อความคลาสสิกให้ความคิดที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมามากขึ้นซึ่งจะทำความคุ้นเคยกับการซื้อขายเชิงปริมาณ นี่คือสิ่งที่ฉันแนะนำสำหรับผู้ที่ยังใหม่กับการซื้อขายเชิงปริมาณซึ่งค่อยๆกลายเป็นความซับซ้อนมากขึ้นในขณะที่คุณทำงานผ่านรายการ: สำหรับรายการการซื้อขายเชิงปริมาณอีกต่อไปโปรดไปที่รายการการอ่าน QuantStart สถานที่ถัดไปเพื่อหากลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นคือการซื้อขายฟอรัมและบล็อกการซื้อขาย อย่างไรก็ตามข้อควรระวัง: บล็อกการค้าหลายแห่งขึ้นอยู่กับแนวคิดในการวิเคราะห์ทางเทคนิค การวิเคราะห์ทางเทคนิคเกี่ยวข้องกับการใช้ตัวบ่งชี้พื้นฐานและจิตวิทยาพฤติกรรมเพื่อกำหนดแนวโน้มหรือรูปแบบการกลับรายการในราคาสินทรัพย์ แม้ว่าการได้รับความนิยมอย่างมากในพื้นที่การค้าโดยรวมการวิเคราะห์ทางเทคนิคถือว่าค่อนข้างไม่ได้ผลในชุมชนการเงินเชิงปริมาณ บางคนบอกว่าไม่ดีไปกว่าการอ่านดวงชะตาหรือการศึกษาใบชาในแง่ของพลังแห่งการคาดการณ์ในความเป็นจริงมีบุคคลที่ประสบความสำเร็จในการใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิค อย่างไรก็ตามในฐานะที่เป็น quants กับกล่องเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และสถิติที่มีความซับซ้อนมากขึ้นในการกำจัดของเราเราสามารถประเมินประสิทธิผลของกลยุทธ์แบบ TA ดังกล่าวได้อย่างง่ายดายและใช้การตัดสินใจด้วยข้อมูลแทนที่จะเป็นพื้นฐานในการพิจารณาทางอารมณ์หรือการคาดการณ์ล่วงหน้า นี่คือรายชื่อบล็อกและฟอรัมการซื้อขายอัลกอริทึมที่เป็นที่ยอมรับนับถือ: เมื่อคุณมีประสบการณ์ในการประเมินกลยุทธ์ที่เรียบง่ายแล้วคุณต้องพิจารณาถึงข้อเสนอทางวิชาการที่ซับซ้อนมากขึ้น วารสารวิชาการบางเรื่องอาจยากที่จะเข้าถึงโดยไม่มีการสมัครสมาชิกหรือค่าใช้จ่ายเพียงครั้งเดียว หากคุณเป็นสมาชิกหรือศิษย์เก่าของมหาวิทยาลัยคุณควรสามารถเข้าถึงวารสารทางการเงินบางส่วนได้ มิเช่นนั้นคุณสามารถดูเซิร์ฟเวอร์ pre-print ได้ ซึ่งเป็นที่เก็บอินเทอร์เน็ตของบทคัดย่อของเอกสารทางวิชาการที่กำลังผ่านการตรวจสอบโดย peer เนื่องจากเราสนใจเป็นพิเศษในกลยุทธ์ที่เราสามารถทำซ้ำได้สำเร็จ backtest และได้รับผลกำไรการตรวจทานของเพื่อนมีความสำคัญน้อยกว่าสำหรับเรา ข้อเสียที่สำคัญของกลยุทธ์การศึกษาคือการที่พวกเขามักจะล้าสมัยจำเป็นต้องใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่คลุมเครือและมีราคาแพงการค้าในประเภทสินทรัพย์ที่ไม่มีหลักประกันหรือไม่เป็นปัจจัยที่ทำให้เกิดค่าธรรมเนียมการลื่นไถลหรือการแพร่กระจาย นอกจากนี้ยังอาจไม่ชัดเจนว่าจะมีการดำเนินกลยุทธ์การซื้อขายกับคำสั่งซื้อของตลาดคำสั่งซื้อที่ จำกัด หรือไม่ว่าจะมีการขาดทุนจากขาดทุนแบบสแตนด์อโลนเป็นต้นดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทำซ้ำกลยุทธ์นี้ให้ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ทำเป็นเอกสารหลังสุดและเพิ่มรายการที่เหมือนจริง นี่เป็นรายการของเซิร์ฟเวอร์ pre-print และวารสารทางการเงินที่เป็นที่นิยมมากขึ้นซึ่งคุณสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้จาก: สิ่งที่เกี่ยวกับการสร้างกลยุทธ์เชิงปริมาณของคุณเอง ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านในประเภทใดประเภทหนึ่งหรือหลายประเภทดังต่อไปนี้โครงสร้างจุลภาคของตลาด - สำหรับกลยุทธ์ความถี่สูง ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสามารถใช้โครงสร้างจุลภาคในตลาดได้ กล่าวคือเข้าใจเกี่ยวกับพลวัตหนังสือสั่งซื้อเพื่อสร้างผลกำไร ตลาดที่แตกต่างกันจะมีข้อ จำกัด ด้านเทคโนโลยีข้อบังคับนักลงทุนในตลาดและข้อ จำกัด ต่างๆที่เปิดกว้างสำหรับการแสวงหาผลประโยชน์โดยใช้กลยุทธ์เฉพาะ นี่เป็นพื้นที่ที่มีความซับซ้อนมากและผู้ค้าปลีกจะพบว่ายากที่จะสามารถแข่งขันได้ในพื้นที่นี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการแข่งขันประกอบด้วยกองทุนเฮดจ์ฟันด์เชิงปริมาณขนาดใหญ่ที่มีทุนจดทะเบียนสูงและมีความสามารถด้านเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง โครงสร้างกองทุน - กองทุนรวมที่ลงทุนเช่นกองทุนบำเหน็จบำนาญข้าราชการหุ้นส่วนการลงทุนภาคเอกชน (กองทุนป้องกันความเสี่ยง) ที่ปรึกษาการซื้อขายสินค้าโภคภัณฑ์และกองทุนรวมมีข้อ จำกัด ทั้งจากกฎระเบียบที่เข้มงวดและทุนสำรองที่มีขนาดใหญ่ ดังนั้นพฤติกรรมที่สอดคล้องกันบางอย่างสามารถใช้ประโยชน์กับผู้ที่มีความว่องไวมากขึ้น ตัวอย่างเช่นกองทุนขนาดใหญ่อาจมีข้อ จำกัด ด้านกำลังการผลิตอันเนื่องมาจากขนาดของโครงการ ดังนั้นหากจำเป็นต้องลดปริมาณ (ขาย) ปริมาณของหลักทรัพย์อย่างรวดเร็วพวกเขาจะต้องเดินโซเซเพื่อหลีกเลี่ยงการเคลื่อนย้ายตลาด อัลกอริทึมที่ซับซ้อนสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้และความเฉพาะเจาะจงอื่น ๆ ในกระบวนการทั่วไปที่เรียกว่าการเก็งกำไรโครงสร้างของกองทุน กลไกการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้กลายเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมาในตลาดการเงิน (ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม) และการเพิ่มประสิทธิภาพ (ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม) ได้ถูกนำมาใช้เพื่อคาดการณ์เส้นทางสินทรัพย์หรือเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขาย หากคุณมีพื้นหลังในบริเวณนี้คุณอาจมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการใช้อัลกอริทึมเฉพาะกับบางตลาด มีพื้นที่อื่น ๆ อีกมากมายสำหรับ quants เพื่อตรวจสอบ คุยกันถึงวิธีการกำหนดกลยุทธ์ในรายละเอียดในบทความในภายหลัง ด้วยการติดตามตรวจสอบแหล่งข้อมูลเหล่านี้เป็นประจำทุกสัปดาห์หรือแม้กระทั่งทุกวันคุณจะกำหนดตัวเองเพื่อรับรายการกลยุทธ์ที่สอดคล้องกันจากหลากหลายแหล่งข้อมูล ขั้นตอนต่อไปคือการกำหนดวิธีการปฏิเสธเซ็ตย่อยขนาดใหญ่ของกลยุทธ์เหล่านี้เพื่อลดการสูญเสียเวลาและทรัพยากรที่เกิดขึ้นหลังการทดสอบของคุณกับยุทธศาสตร์ที่ไม่น่าจะเป็นประโยชน์ การประเมินกลยุทธ์การซื้อขายการพิจารณาครั้งแรกและเห็นได้ชัดที่สุดคือคุณเข้าใจกลยุทธ์จริงหรือไม่ คุณจะสามารถอธิบายกลยุทธ์ได้อย่างราบรื่นหรือไม่จำเป็นต้องมีข้อแม้และรายการพารามิเตอร์ที่ไม่มีที่สิ้นสุดนอกจากนี้กลยุทธ์ยังมีพื้นฐานที่ดีและเป็นประโยชน์หรือไม่ตัวอย่างเช่นคุณชี้ไปที่เหตุผลบางอย่างเกี่ยวกับพฤติกรรมหรือข้อ จำกัด ของโครงสร้างกองทุนหรือไม่ อาจก่อให้เกิดรูปแบบที่คุณกำลังพยายามใช้ประโยชน์ข้อ จำกัด นี้จะมีผลต่อการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครองเช่นการรบกวนด้านกฎระเบียบที่น่าทึ่งกลยุทธ์นี้ใช้กฎทางสถิติหรือคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนหรือไม่ใช้กับชุดข้อมูลทางการเงินใด ๆ หรือเป็น เฉพาะเจาะจงกับประเภทสินทรัพย์ที่อ้างว่าเป็นผลกำไรเมื่อคุณควรคิดถึงปัจจัยเหล่านี้อย่างต่อเนื่องเมื่อประเมินวิธีการซื้อขายใหม่มิเช่นนั้นคุณอาจเสียเวลาไปอย่างมากในการทำ backtest และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ที่ไม่หวังผลกำไร เมื่อคุณพิจารณาแล้วว่าคุณเข้าใจหลักการพื้นฐานของกลยุทธ์แล้วคุณต้องตัดสินใจว่าจะเหมาะกับโปรไฟล์บุคลิกภาพที่กล่าวมาของคุณหรือไม่ นี้ไม่ได้เป็นที่คลุมเครือการพิจารณาตามที่เสียงกลยุทธ์จะแตกต่างกันอย่างมากในลักษณะการทำงานของพวกเขา มีบางประเภทบุคลิกภาพที่สามารถจัดการระยะเวลาที่สำคัญมากขึ้นของการเบิกหรือยินดีที่จะยอมรับความเสี่ยงมากขึ้นสำหรับผลตอบแทนที่มีขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตามข้อเท็จจริงที่ว่าเราเป็น quants ลองและกำจัดความเอนเอียงเกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้และควรสามารถประเมินกลยุทธ์ได้อย่างไม่ลดละความลำเอียงจะเล็ดลอดเข้ามาเสมอดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องมีวิธีการที่ไม่ซ้ำแบบใครเพื่อประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์ . นี่คือรายการของเกณฑ์ที่ฉันตัดสินกลยุทธ์ใหม่ที่มีศักยภาพโดย: วิธีการ - เป็นโมเมนตัมกลยุทธ์หมายถึงการย้อนกลับ, ตลาดที่เป็นกลาง, ทิศทางกลยุทธ์ไม่ได้อาศัยเทคนิคที่ซับซ้อน (หรือซับซ้อน) หรือการเรียนรู้ด้วยคอมพิวเตอร์ซึ่งเป็นเรื่องยาก เพื่อทำความเข้าใจและต้องการปริญญาเอกในสถิติที่จะเข้าใจเทคนิคเหล่านี้นำเสนอจำนวนมากของพารามิเตอร์ซึ่งอาจนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพอคติเป็นกลยุทธ์ที่น่าจะทนต่อการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครอง (เช่นกฎระเบียบใหม่ที่มีศักยภาพของตลาดการเงิน) อัตราส่วน Sharpe - อัตราส่วน Sharpe heuristically characterizes อัตราส่วน rewardrisk ของกลยุทธ์ เป็นการวัดว่าคุณจะได้รับผลตอบแทนเท่าใดสำหรับระดับความผันผวนที่ต้องทนต่อเส้นโค้งส่วนได้เสีย โดยธรรมชาติเราจำเป็นต้องกำหนดระยะเวลาและความถี่ที่จะวัดผลตอบแทนและความผันผวนเหล่านี้ (เช่นค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) กลยุทธ์ความถี่สูงกว่าจะต้องมีอัตราการสุ่มตัวอย่างที่มากขึ้นของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน แต่ตัวอย่างเช่นระยะเวลาการวัดโดยรวมที่สั้นกว่า กลยุทธ์ไม่จำเป็นต้องใช้แรงจูงใจอย่างมีนัยสำคัญเพื่อที่จะทำกำไรได้หรือไม่ยุทธศาสตร์นี้จำเป็นต้องใช้สัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่มีผลประโยชน์ (futures, options, swaps) เพื่อที่จะทำให้ผลตอบแทน (Return to return) สัญญาที่ใช้ประโยชน์เหล่านี้สามารถมีความผันผวนสูงและสามารถนำไปสู่ การเรียกเงินกำไร คุณมีเงินทุนหมุนเวียนและมีอารมณ์แปรปรวนหรือไม่ความถี่ - ความถี่ของกลยุทธ์มีการเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับกองเทคโนโลยีของคุณ (และความชำนาญด้านเทคโนโลยี) อัตราส่วน Sharpe และระดับค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมโดยรวม ปัญหาอื่น ๆ ทั้งหมดที่พิจารณาแล้วกลยุทธ์ด้านความถี่ที่สูงขึ้นต้องการเงินทุนเพิ่มขึ้นมีความซับซ้อนและใช้งานได้ยากขึ้น อย่างไรก็ตามสมมติว่าเครื่องมือการทำ backtesting ของคุณมีความซับซ้อนและปราศจากข้อผิดพลาดพวกเขามักจะมีสัดส่วน Sharpe ที่สูงกว่าอยู่มาก ความผันผวน - ความผันผวนเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงของกลยุทธ์ อัตราส่วน Sharpe มีลักษณะนี้ ความผันผวนที่สูงขึ้นของประเภทสินทรัพย์อ้างอิงหากไม่ได้รับความเสี่ยงมักจะนำไปสู่ความผันผวนที่สูงขึ้นในส่วนของส่วนของทุนและอัตราส่วน Sharpe ที่เล็กลง ฉันเดาว่าสมมติฐานความผันผวนที่เป็นบวกเท่ากับความผันผวนเชิงลบ กลยุทธ์บางอย่างอาจมีความผันผวนมากขึ้น คุณต้องตระหนักถึงคุณลักษณะเหล่านี้ WinLoss, ProfitLoss โดยเฉลี่ย - กลยุทธ์จะแตกต่างกันไปในลักษณะ winloss และ average profitloss ของพวกเขา หนึ่งสามารถมีกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้มากแม้ว่าจำนวนการสูญเสียการค้าเกินจำนวนธุรกิจการค้าที่ชนะ กลยุทธ์โมเมนตัมมีแนวโน้มที่จะมีรูปแบบนี้เมื่อพวกเขาพึ่งพาจำนวนขนาดใหญ่จำนวนมากเพื่อที่จะทำกำไรได้ กลยุทธ์การพลิกกลับค่าเฉลี่ยมีแนวโน้มที่จะมีโปรไฟล์ที่ไม่เห็นด้วยซึ่งเป็นธุรกิจที่ชนะมากที่สุด แต่ธุรกิจการค้าที่สูญหายอาจรุนแรงมาก การเบิกใช้สูงสุด - การเบิกสูงสุดคือการลดลงเปอร์เซ็นต์เปอร์เซ็นต์สูงสุดโดยรวมโดยรวมในส่วนของส่วนของกลยุทธ์ กลยุทธ์โมเมนตัมเป็นที่รู้จักกันดีที่จะประสบกับช่วงเวลาของการเบิกขยาย (เนื่องจากสตริงของการค้าที่เพิ่มขึ้นจำนวนมากที่สูญเสีย) นักลงทุนจำนวนมากจะยอมแพ้ในช่วงที่มีการเบิกเงินกู้เพิ่มขึ้นแม้ว่าการทดสอบในอดีตจะชี้ให้เห็นว่านี่เป็นธุรกิจตามปกติสำหรับกลยุทธ์ คุณจะต้องกำหนดเปอร์เซ็นต์ของการเบิกเงินกู้ (และช่วงเวลาใด) ที่คุณสามารถยอมรับได้ก่อนที่คุณจะยุติการซื้อขายกลยุทธ์ของคุณ นี่เป็นการตัดสินใจที่เป็นส่วนตัวและต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ CapacityLiquidity - ในระดับค้าปลีกเว้นเสียแต่ว่าคุณจะซื้อขายตราสารที่ไม่มีสภาพคล่องสูงมาก (เช่นหุ้นขนาดเล็ก) คุณจะไม่ต้องห่วงใยกับความสามารถด้านกลยุทธ์มากนัก ความสามารถกำหนดความยืดหยุ่นของกลยุทธ์เพื่อเพิ่มทุน กองทุนป้องกันความเสี่ยงขนาดใหญ่จำนวนมากประสบปัญหาด้านกำลังการผลิตที่สำคัญเนื่องจากกลยุทธ์ของพวกเขาเพิ่มขึ้นในการจัดสรรทุน พารามิเตอร์ - กลยุทธ์บางอย่าง (โดยเฉพาะที่พบในชุมชนการเรียนรู้ด้วยเครื่อง) ต้องมีพารามิเตอร์เป็นจำนวนมาก ทุกพารามิเตอร์พิเศษที่กลยุทธ์ต้องใช้ใบจะมีความเสี่ยงที่จะมีอคติด้านการเพิ่มประสิทธิภาพ (หรือที่เรียกว่า curve-fitting) คุณควรลองและตั้งเป้าหมายที่มีพารามิเตอร์น้อยที่สุดหรือตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีข้อมูลเพียงพอที่จะทดสอบกลยุทธ์ของคุณ เกณฑ์มาตรฐาน (Benchmark) - เกือบทุกกลยุทธ์ (ยกเว้นที่มีลักษณะเป็นผลตอบแทนที่แท้จริง) วัดจากเกณฑ์ประสิทธิภาพบางอย่าง เกณฑ์มาตรฐานมักเป็นดัชนีที่บ่งบอกลักษณะตัวอย่างของกลุ่มสินทรัพย์ชั้นต้นที่กลยุทธ์การค้าเข้ามาหากกลยุทธ์การค้าหุ้นขนาดใหญ่ของสหรัฐในตลาดหลักทรัพย์ฯ SP500 จะเป็นเกณฑ์มาตรฐานตามธรรมชาติในการวัดกลยุทธ์ของคุณ คุณจะได้ยินคำว่า alpha และ beta ใช้กับกลยุทธ์ประเภทนี้ เราจะกล่าวถึงค่าสัมประสิทธิ์เหล่านี้ในเชิงลึกในบทความภายหลัง โปรดสังเกตว่าเราไม่ได้พูดถึงผลตอบแทนที่แท้จริงของกลยุทธ์ ทำไมถึงเป็นเช่นนี้ผลตอบแทนที่ได้จะให้ข้อมูลที่ จำกัด เกี่ยวกับประสิทธิภาพของยุทธศาสตร์ พวกเขาไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์ความผันผวนมาตรฐานหรือความต้องการด้านเงินทุน ดังนั้นกลยุทธ์จะไม่ค่อยตัดสินในผลตอบแทนของพวกเขาคนเดียว พิจารณาความเสี่ยงของกลยุทธ์ก่อนพิจารณาผลตอบแทน ในขั้นตอนนี้หลายกลยุทธ์ที่พบจากท่อส่งของคุณจะถูกปฏิเสธไม่ให้พ้นมือเนื่องจากไม่เคยมีคุณสมบัติตรงตามความต้องการด้านเงินทุนข้อ จำกัด การใช้ประโยชน์ความคลาดเคลื่อนการเบี่ยงเบนสูงสุดหรือความผันผวนของค่าใช้จ่าย ขณะนี้คุณสามารถพิจารณากลยุทธ์ที่มีอยู่เพื่อทดสอบย้อนหลังได้ อย่างไรก็ตามก่อนหน้านี้เป็นไปได้เราจำเป็นต้องพิจารณาเกณฑ์การปฏิเสธครั้งสุดท้ายซึ่ง ได้แก่ ข้อมูลประวัติที่มีอยู่เพื่อทดสอบกลยุทธ์เหล่านี้ การได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในปัจจุบันความกว้างของข้อกำหนดด้านเทคนิคในชั้นสินทรัพย์สำหรับการจัดเก็บข้อมูลในอดีตเป็นเรื่องสำคัญ เพื่อที่จะยังคงสามารถแข่งขันได้ทั้งฝ่ายซื้อ (ฝั่ง) และด้านการขาย (ธนาคารเพื่อการลงทุน) ลงทุนอย่างมากในโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคนิค มีความจำเป็นที่ต้องพิจารณาถึงความสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรามีความสนใจในความถูกต้องตรงเวลาและความต้องการในการจัดเก็บข้อมูล ตอนนี้ผมจะสรุปสาระสำคัญของการได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์และวิธีการเก็บข้อมูล น่าเสียดายว่านี่เป็นหัวข้อที่มีความลึกและเป็นเทคนิคดังนั้นฉันจึงไม่สามารถพูดทุกอย่างได้ในบทความนี้ อย่างไรก็ตามในตอนนี้ฉันจะเขียนมากขึ้นเกี่ยวกับเรื่องนี้เนื่องจากประสบการณ์ทางอุตสาหกรรมในอุตสาหกรรมการเงินของฉันเป็นส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการเก็บข้อมูลและการเข้าถึงข้อมูลทางการเงิน ในส่วนก่อนหน้านี้เราได้จัดทำแผนกลยุทธ์ที่ช่วยให้เราสามารถปฏิเสธกลยุทธ์บางอย่างตามเกณฑ์การปฏิเสธของเราเอง ในส่วนนี้เราจะกรองกลยุทธ์เพิ่มเติมตามการตั้งค่าของเราเพื่อให้ได้ข้อมูลที่ผ่านมา ข้อพิจารณาหลัก (โดยเฉพาะในระดับผู้ประกอบการค้าปลีก) คือค่าใช้จ่ายของข้อมูลความต้องการพื้นที่จัดเก็บและระดับความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของคุณ นอกจากนี้เรายังต้องหารือข้อมูลประเภทต่างๆที่มีอยู่และการพิจารณาที่แตกต่างกันซึ่งข้อมูลแต่ละประเภทจะกำหนดให้กับเรา เริ่มต้นด้วยการพูดถึงประเภทของข้อมูลที่พร้อมใช้งานและประเด็นสำคัญที่เราต้องคำนึงถึง: ข้อมูลพื้นฐาน - รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มเศรษฐกิจมหภาคเช่นอัตราดอกเบี้ยตัวเลขเงินเฟ้อการดำเนินการขององค์กร (การจ่ายเงินปันผลหุ้นหุ้น) เอกสารที่ยื่นต่อ SEC บัญชี บริษัท ตัวเลขกำไรรายงานเกี่ยวกับพืชข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยา ฯลฯ ข้อมูลนี้มักใช้ในการกำหนดมูลค่าของ บริษัท หรือสินทรัพย์อื่น ๆ โดยพื้นฐานเช่นการคาดการณ์กระแสเงินสดในอนาคต ไม่รวมถึงชุดราคาหุ้น ข้อมูลพื้นฐานบางอย่างสามารถใช้ได้อย่างอิสระจากเว็บไซต์ของรัฐบาล ข้อมูลพื้นฐานทางประวัติศาสตร์ในระยะยาวอื่น ๆ อาจมีราคาแพงมาก ข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลมักไม่ใหญ่นักยกเว้น บริษัท หลายพันรายกำลังศึกษาข้อมูลในครั้งเดียว ข้อมูลข่าว - ข้อมูลข่าวสารมักเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ ประกอบด้วยบทความโพสต์บล็อกโพสต์ไมโครบล็อก (ทวีต) และบทวิจารณ์ เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรเช่นการจำแนกประเภทมักใช้เพื่อตีความความรู้สึก ข้อมูลนี้มักเป็นอิสระหรือมีราคาถูกด้วยการสมัครสมาชิกสื่อต่างๆ ฐานข้อมูลเอกสาร NoSQL ใหม่ได้รับการออกแบบเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบไม่มีโครงสร้างนี้ ข้อมูลราคาสินทรัพย์ - นี่คือโดเมนข้อมูลแบบดั้งเดิมของระบบควอนตัม ประกอบด้วยชุดเวลาของราคาสินทรัพย์ หุ้น (หุ้น) ผลิตภัณฑ์ตราสารหนี้ (พันธบัตร) สินค้าโภคภัณฑ์และราคาปริวรรตเงินตราทั้งหมดนั่งอยู่ในชั้นนี้ ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในแต่ละวันมักจะง่ายกว่าที่จะได้รับสำหรับประเภทสินทรัพย์ที่ง่ายกว่าเช่นหุ้น อย่างไรก็ตามเมื่อความถูกต้องและความสะอาดรวมอยู่และลบความลำเอียงทางสถิติข้อมูลอาจมีราคาแพง นอกจากนี้ข้อมูลชุดข้อมูลตามเวลามีข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาข้อมูลระหว่างวัน ตราสารทางการเงิน - หุ้นกู้พันธบัตรและฟิวเจอร์สและตัวเลือกตราสารอนุพันธ์ที่แปลกใหม่มีลักษณะและพารามิเตอร์แตกต่างกันมาก จึงไม่มีขนาดใดเหมาะกับโครงสร้างฐานข้อมูลทั้งหมดที่สามารถรองรับได้ ต้องระมัดระวังอย่างมากในการออกแบบและใช้โครงสร้างฐานข้อมูลสำหรับเครื่องมือทางการเงินต่างๆ เราจะหารือเกี่ยวกับสถานการณ์เมื่อเรามาสร้างฐานข้อมูลหลักของหลักทรัพย์ในบทความในอนาคต ความถี่ - ความถี่ของข้อมูลมีค่ามากขึ้นค่าใช้จ่ายและความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลมากขึ้น สำหรับกลยุทธ์ความถี่ต่ำข้อมูลประจำวันก็เพียงพอแล้ว สำหรับกลยุทธ์ความถี่สูงอาจจำเป็นต้องได้รับข้อมูลระดับขีดฆ่าและสำเนาทางประวัติศาสตร์ของข้อมูลหนังสือสั่งซื้อขายแลกเปลี่ยนโดยเฉพาะ การใช้เครื่องมือจัดเก็บข้อมูลประเภทนี้เป็นเทคโนโลยีที่เข้มข้นมากและเหมาะสำหรับผู้ที่มีพื้นฐานทางเทคนิคที่เข้มแข็ง Benchmarks - กลยุทธ์ที่อธิบายไว้ข้างต้นมักจะถูกเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน นี้มักจะปรากฏตัวเองเป็นชุดเวลาทางการเงินเพิ่มเติม สำหรับตลาดหุ้นนี้มักเป็นดัชนีอ้างอิงระดับชาติเช่น SP500 index (US) หรือ FTSE100 (UK) สำหรับกองทุนตราสารหนี้จะเป็นประโยชน์เปรียบเทียบกับตะกร้าของพันธบัตรหรือผลิตภัณฑ์ตราสารหนี้ อัตราดอกเบี้ยที่ปราศจากความเสี่ยง (เช่นอัตราดอกเบี้ยที่เหมาะสม) เป็นอีกหนึ่งเกณฑ์มาตรฐานที่ยอมรับกันอย่างกว้างขวาง หมวดหมู่ประเภทสินทรัพย์ทั้งหมดมีเกณฑ์มาตรฐานที่น่าพอใจดังนั้นจึงจำเป็นต้องศึกษาข้อมูลนี้ตามยุทธวิธีเฉพาะของคุณหากคุณต้องการได้รับความสนใจในกลยุทธ์ของคุณจากภายนอก เทคโนโลยี - เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังศูนย์เก็บข้อมูลทางการเงินมีความซับซ้อน บทความนี้สามารถขูดขีดพื้นผิวเกี่ยวกับสิ่งที่เกี่ยวข้องกับการสร้างได้เท่านั้น อย่างไรก็ตามจะใช้ศูนย์กลางของเครื่องมือฐานข้อมูลเช่นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เช่น MySQL, SQL Server, Oracle หรือ Document Storage Engine (เช่น NoSQL) นี่เข้าถึงผ่านทางรหัสแอ็พพลิเคชันทางธุรกิจที่สืบค้นฐานข้อมูลและให้การเข้าถึงเครื่องมือภายนอกเช่น MATLAB, R หรือ Excel บ่อยครั้งที่ตรรกะทางธุรกิจนี้เขียนขึ้นใน C, C, Java หรือ Python นอกจากนี้คุณยังจะต้องโฮสต์ข้อมูลนี้ไว้ที่ใดแห่งหนึ่งไม่ว่าจะเป็นบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลของคุณเองหรือจากระยะไกลผ่านทางเซิร์ฟเวอร์อินเทอร์เน็ต ผลิตภัณฑ์เช่น Amazon Web Services ทำให้ราคานี้ง่ายและราคาถูกกว่าในช่วงหลายปีที่ผ่านมา แต่ก็ยังคงต้องใช้ความชำนาญทางเทคนิคอย่างมีนัยสำคัญเพื่อให้บรรลุผลอย่างมีประสิทธิภาพ สามารถมองเห็นได้เมื่อมีการระบุกลยุทธ์ผ่านทางท่อแล้วจะต้องมีการประเมินความพร้อมใช้จ่ายค่าใช้จ่ายความซับซ้อนและรายละเอียดการดำเนินการของชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง คุณอาจพบว่าจำเป็นต้องปฏิเสธกลยุทธ์โดยพิจารณาจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ นี่คือพื้นที่ขนาดใหญ่และทีมงานของ PhDs ทำงานที่กองทุนขนาดใหญ่ทำให้แน่ใจว่าราคาถูกต้องและทันเวลา อย่าประมาทความยากลำบากในการสร้างศูนย์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับวัตถุประสงค์ในการทำ backtesting ของคุณฉันต้องการกล่าว แต่อย่างไรก็ตามแพลตฟอร์ม backtesting จำนวนมากสามารถให้ข้อมูลนี้แก่คุณโดยอัตโนมัติได้โดยเสียค่าใช้จ่าย ดังนั้นคุณจะต้องใช้ความเจ็บปวดจากการดำเนินงานเป็นอย่างมากและคุณสามารถมุ่งความสนใจไปที่การใช้กลยุทธ์และการเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างหมดจด เครื่องมือเช่น TradeStation มีคุณสมบัตินี้ อย่างไรก็ตามมุมมองส่วนบุคคลของฉันคือการใช้งานให้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ภายในและหลีกเลี่ยงการเอาต์ซอร์สส่วนของสแต็คให้กับผู้จัดจำหน่ายซอฟต์แวร์ ฉันชอบกลยุทธ์ที่มีความถี่สูงกว่าเนื่องจากอัตราส่วน Sharpe ที่น่าสนใจยิ่งกว่า แต่พวกเขามักจะแน่นแฟ้นกับกลุ่มเทคโนโลยีซึ่งการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงเป็นสิ่งสำคัญ ขณะนี้เราได้กล่าวถึงประเด็นต่างๆที่เกี่ยวกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์แล้วถึงเวลาที่เราจะเริ่มใช้กลยุทธ์ของเราในเครื่องมือ backtesting นี้จะเป็นเรื่องของบทความอื่น ๆ เนื่องจากเป็นพื้นที่ที่เท่าเทียมกันของการสนทนาเพียงการเริ่มต้นกับการค้าเชิงปริมาณเป็นผู้นำในการออกแบบระบบอัลกอริทึมการออกแบบแอมป์ Quants ของเราให้กลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติสำหรับนักลงทุนวันเทรดดิ้งแอมป์ แพ็คเกจ Swing Trader แพคเกจนี้ใช้อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดของเราตั้งแต่เริ่มใช้งาน ไปที่หน้าผู้ค้าแกว่งเพื่อดูราคาสถิติการค้าที่สมบูรณ์แบบรายชื่อการค้าแบบเต็มและอื่น ๆ แพคเกจนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ไม่ประสงค์ดีที่ต้องการซื้อขายระบบที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถทำได้ดีในการซื้อขายแบบเดินไปข้างหน้า เหนื่อยกับโมเดลที่ผ่านการทดสอบในแง่ดีกว่าที่ดูเหมือนจะไม่ทำงานเมื่อมีการซื้อขายอยู่ถ้าใช่ให้พิจารณาระบบการซื้อขายนี้ ระบบ Swing Trader System แพคเกจ SampP Crusher v2 แพคเกจนี้ใช้กลยุทธ์การซื้อขาย 7 รูปแบบในการปรับเปลี่ยนบัญชีของคุณให้ดีขึ้น แพคเกจนี้ใช้การค้าแกว่ง, การค้าวัน, condors เหล็กและครอบคลุมการโทรเพื่อใช้ประโยชน์จากสภาวะตลาดต่างๆ แพคเกจนี้มีขนาด 30,000 หน่วยและได้รับการเผยแพร่สู่สาธารณะในเดือนตุลาคมปี 2016 เยี่ยมชมหน้าผลิตภัณฑ์ของ SampP Crusher เพื่อดูผลการทดสอบที่ผ่านการทดสอบตามรายงานการขายทอดตลาด รายละเอียดเกี่ยวกับเครื่องบดแบบ SampP สิ่งที่แยกการซื้อขายขั้นตอนวิธีจากเทคนิคการเทรดเทคนิคอื่น ๆ วันนี้ดูเหมือนว่าทุกคนมีความเห็นเกี่ยวกับเทคนิคการเทรดดิ้ง รูปแบบไหล่หัวแม่มือ, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergences รายการนี้ไปเรื่อย ๆ ในบล็อกวิดีโอเหล่านี้วิศวกรออกแบบชั้นนำของเราวิเคราะห์ตัวอย่างของกลยุทธ์การซื้อขายที่พบในโลกออนไลน์ เขาใช้เคล็ดลับการซื้อขายของพวกเขา รหัสขึ้นและเรียกใช้การทดสอบย้อนหลังง่ายๆเพื่อดูว่าพวกเขามีประสิทธิภาพมากแค่ไหน หลังจากวิเคราะห์ผลลัพธ์เบื้องต้นแล้วเขาจะเพิ่มประสิทธิภาพของโค้ดเพื่อดูว่าวิธีเชิงปริมาณในการซื้อขายสามารถปรับปรุงผลการค้นพบครั้งแรกได้หรือไม่ หากคุณยังใหม่ต่อการค้าอัลกอริธึมบล็อกวิดีโอเหล่านี้จะน่าสนใจทีเดียว นักออกแบบของเราใช้เครื่องของรัฐที่ จำกัด เพื่อสร้างหลักเกณฑ์การซื้อขายขั้นพื้นฐานเหล่านี้ การค้าอัลกอริทึมจะแตกต่างจากการค้าขายทางเทคนิคแบบดั้งเดิมเพียงใดการค้าอัลกอริทึมจะต้องมีความเที่ยงตรงและทำให้หน้าต่างมีโอกาสเป็นอัลกอริธึมตามการทดสอบย้อนกลับซึ่งมีข้อ จำกัด เทรนด์การเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมการค้าอัลกอริธึมการค้า วิดีโอฟรีเหล่านี้มีตัวอย่างการเข้ารหัสเชิงขั้นตอนและแนะนำวิธีการซื้อขายตลาดโดยใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณ ในวิดีโอเหล่านี้คุณจะเห็นเหตุผลหลายประการว่าทำไมการซื้อขายอัตโนมัติจึงเป็นการปิดการขายเพื่อช่วยในการขจัดอารมณ์ของคุณออกจากการซื้อขาย AlgorithmicTrading มีขั้นตอนการซื้อขายตามระบบคอมพิวเตอร์ซึ่งพร้อมใช้งานบนเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ลูกค้าทุกรายได้รับสัญญาณเดียวกันภายในแพ็กเกจอัลกอริธึมใดก็ตาม คำแนะนำทั้งหมดไม่มีตัวตนและไม่เหมาะกับสถานการณ์เฉพาะของแต่ละบุคคล AlgorithmicTrading และหลักการไม่จำเป็นต้องลงทะเบียนกับ NFA ในฐานะ CTA และอ้างสิทธิ์ในข้อยกเว้นนี้ต่อสาธารณชน ข้อมูลที่โพสต์ทางออนไลน์หรือแจกจ่ายผ่านทางอีเมลยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากหน่วยงานรัฐบาลใด ๆ ซึ่งรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เฉพาะรายงานที่ได้รับการทดสอบกลับแถลงการณ์และเอกสารทางการตลาดอื่น ๆ พิจารณาอย่างรอบคอบก่อนที่จะซื้ออัลกอริทึมของเรา สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการยกเว้นที่เรากำลังอ้างสิทธิ์โปรดไปที่เว็บไซต์ NFA: nfa. futures. orgnfa-registrationctaindex. html หากคุณต้องการคำแนะนำอย่างมืออาชีพสำหรับสถานการณ์ของคุณโปรดปรึกษากับโบรกเกอร์ที่ได้รับอนุญาต CTA ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: Commodity Futures Trading Commission ซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้ามีผลตอบแทนที่มีศักยภาพมาก แต่ยังมีความเสี่ยงที่มีศักยภาพขนาดใหญ่ คุณต้องตระหนักถึงความเสี่ยงและยินดีที่จะยอมรับพวกเขาเพื่อที่จะลงทุนในตลาดฟิวเจอร์ส อย่าค้าขายกับเงินที่คุณไม่สามารถจะเสียได้ นี่ไม่ใช่การชักชวนหรือเสนอซื้อ BuySell futures ไม่ได้มีการระบุว่าบัญชีใด ๆ จะมีหรือมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลกำไรหรือความสูญเสียที่คล้ายคลึงกับที่กล่าวไว้ในเว็บไซต์นี้หรือในรายงานใด ๆ ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาของระบบการซื้อขายหรือวิธีการใด ๆ ไม่จำเป็นต้องบ่งบอกถึงผลการดำเนินงานในอนาคต หากไม่ได้ระบุไว้เป็นอย่างอื่นผลตอบแทนทั้งหมดที่โพสต์ในไซต์นี้และในวิดีโอของเราถือเป็นประสิทธิภาพที่สมมุติฐาน ผลการดำเนินงานที่มีผลกระทบต่อการปฏิบัติงานทางปัญญามีข้อ จำกัด บางอย่างที่กล่าวถึงบางประการซึ่งมีรายละเอียดดังนี้ ไม่มีผู้ถือหุ้นรายใดแสดงว่าบัญชีใด ๆ จะมีความสามารถในการทำกำไรหรือขาดทุนให้คล้ายคลึงกัน ในความเป็นจริงความแตกต่างระหว่างผลการดำเนินงานกับผลการดำเนินงานตามทฤษฎีและผลที่เกิดขึ้นจริงที่ได้รับจากโครงการเทรด หนึ่งในข้อ จำกัด ของผลการปฏิบัติงานตามหลักกายวิภาคคือว่าพวกเขาได้รับการจัดทำขึ้นโดยทั่วไปเพื่อประโยชน์ของยามค่ำคืน นอกจากนี้การค้าไฮเทคไม่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงทางการเงินและไม่มีบันทึกการค้าทางเทคนิคที่สามารถสรุปผลกระทบความเสี่ยงทางการเงินในการซื้อขายตามปกติได้ ตัวอย่างเช่นความสามารถในการรับมือกับความสูญเสียหรือที่เกิดขึ้นจากโครงการการค้าที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการสูญเสียการค้าเป็นประเด็นสำคัญที่อาจส่งผลต่อผลการดำเนินงานที่เกิดขึ้นจริง มีปัจจัยอื่น ๆ จำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับตลาดทั่วไปหรือเพื่อการดำเนินการของโปรแกรมการเทรดที่เฉพาะเจาะจงซึ่งไม่สามารถใช้ในการจัดทำผลการดำเนินงานที่มีผลต่อการปฏิบัติงานและทุกอย่างที่อาจเป็นผลโดยตรงต่อผลการดำเนินงานที่เกิดขึ้นจริง ยกเว้นข้อความที่โพสต์จากบัญชีสดใน Tradestation และ Gain Capital ผลลัพธ์กราฟกราฟฟิคและการอ้างสิทธิ์ทั้งหมดที่ทำขึ้นในเว็บไซต์นี้และในบล็อกวิดีโอและอีเมลจดหมายข่าวเป็นผลมาจากการทดสอบอัลกอริทึมของเราในช่วงวันที่ที่ระบุไว้ ผลลัพธ์เหล่านี้ไม่ได้มาจากบัญชีออนไลน์ที่มีการซื้อขายอัลกอริทึมของเรา พวกเขามาจากบัญชีสมมุติซึ่งมีข้อ จำกัด (ดูกฎข้อที่ CFTC 4.14 ด้านล่างและข้อ จำกัด ด้านประสิทธิภาพการทำงานสมมุติฐานด้านบน) ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริงจะแตกต่างกันเนื่องจากผลการจำลองอาจอยู่ภายใต้หรือมากกว่าชดเชยผลกระทบของปัจจัยบางประการของตลาด นอกจากนี้อัลกอริทึมของเราใช้การทดสอบกลับเพื่อสร้างรายชื่อการค้าและรายงานซึ่งจะมีประโยชน์ต่อการมองหลัง แม้ว่าผลลัพธ์ที่ได้รับการทดสอบกลับอาจมีผลตอบแทนที่น่าพอใจ แต่เมื่อคำนึงถึงอัตราการลื่นไถลค่าคอมมิชชั่นและค่าธรรมเนียมใบอนุญาตผลตอบแทนที่แท้จริงจะแตกต่างกันไป จำนวนเงินที่ได้รับจากการลงรายการบัญชีสูงสุดจะถูกวัดจากเดือนปิดบัญชีจนถึงเดือนที่ปิดบัญชี นอกจากนี้ข้อมูลเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ผ่านการทดสอบแล้ว (อ้างอิงถึงข้อ จำกัด ของการทดสอบด้านหลังด้านล่าง) การลดลงจริงอาจสูงกว่าระดับเหล่านี้เมื่อซื้อขายบนบัญชีออนไลน์ กฎ CFTC 4.41 - ผลการปฏิบัติงานสมมุติหรือสมมุติฐานมีข้อ จำกัด บางอย่าง ผลการจำลองไม่ได้หมายถึงการซื้อขายจริง นอกจากนี้เนื่องจากธุรกิจการค้ายังไม่ได้รับการดำเนินการผลอาจได้รับการชดเชยหรือชดเชยผลกระทบหากมีปัจจัยทางการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมการค้าจำลองโดยทั่วไปยังขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อประโยชน์ในการมองย้อนกลับ ไม่ได้มีการระบุว่าบัญชีใด ๆ จะทำหรือมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลกำไรหรือขาดทุนเช่นเดียวกับที่แสดงไว้ ข้อความที่โพสต์จากลูกค้าจริงของเราที่มีการซื้อขายอัลกอริทึม (algos) รวมถึงการลื่นไถลและค่าคอมมิชชั่น งบที่โพสต์ไม่ได้รับการตรวจสอบหรือตรวจสอบอย่างสมบูรณ์และควรได้รับการพิจารณาเป็นข้อความรับรองของลูกค้า ผลลัพธ์แต่ละรายการแตกต่างกันไป พวกเขาเป็นข้อความจริงจากคนจริงที่ขายอัลกอริทึมของเราเกี่ยวกับนักบินอัตโนมัติและเท่าที่เราทราบไม่รวมถึงธุรกิจการค้าที่มีการตัดสินใจ Tradelists โพสต์ในเว็บไซต์นี้ยังรวมถึงการลื่นไถลและค่าคอมมิชชั่น นี้อย่างเคร่งครัดเป็นเพื่อการสาธิตวัตถุประสงค์ AlgorithmicTrading ไม่ได้ทำให้ซื้อขายหรือถือคำแนะนำ ประสบการณ์ที่ไม่ซ้ำและการแสดงในอดีตไม่ได้รับประกันผลในอนาคต คุณควรพูดคุยกับ CTA หรือตัวแทนทางการเงินตัวแทนจำหน่ายนายหน้าหรือนักวิเคราะห์ทางการเงินเพื่อให้มั่นใจว่ากลยุทธ์ซอฟต์แวร์ที่คุณใช้มีความเหมาะสมกับโปรไฟล์การลงทุนของคุณก่อนที่จะซื้อขายในบัญชีซื้อขายหลักทรัพย์สด ข้อเสนอแนะและคำแนะนำทั้งหมดที่ให้ไว้ในที่นี้มีไว้สำหรับใช้งานซอฟต์แวร์อัตโนมัติในโหมดจำลองเท่านั้น ฟิวเจอร์สซื้อขายไม่ใช่สำหรับทุกคนและมีความเสี่ยงสูง AlgorithmicTrading หรือหลักการใด ๆ ของตนจะไม่ได้รับการจดทะเบียนเป็นที่ปรึกษาการลงทุน คำแนะนำทั้งหมดที่ระบุไม่มีตัวตนและไม่เหมาะกับบุคคลใดบุคคลหนึ่ง เปอร์เซ็นต์ที่เผยแพร่ต่อเดือนขึ้นอยู่กับผลการทดสอบที่กลับมา (ดูข้อ จำกัด ในการทดสอบกลับด้านบน) โดยใช้แพคเกจที่สอดคล้องกัน ซึ่งรวมถึงความลื่นไถลและค่าคอมมิชชั่นที่สมเหตุสมผล ค่าธรรมเนียมนี้ไม่รวมค่าธรรมเนียมที่เราคิดค่าลิขสิทธิ์สำหรับอัลกอริทึมซึ่งต่างกันไปตามขนาดบัญชี ดูข้อตกลงใบอนุญาตของเราสำหรับการเปิดเผยข้อมูลความเสี่ยงแบบเต็มรูปแบบ 2016 AlgorithmicTrading สงวนสิทธิ์ทั้งหมด กลยุทธ์การค้าอัลกอริธึมของเราช่วยเพิ่มความหลากหลายให้กับผลงานของคุณโดยการซื้อขายหลักทรัพย์หลายรายการเช่น S038P 500 ดัชนีดัชนี DAX และดัชนีความผันผวนโดยใช้การซื้อขายล่วงหน้าหรือ กองทุนซื้อขายแลกเปลี่ยนของเหลวมาก ใช้เทรนด์เทรนด์เทรนด์เทรนด์และกลยุทธ์ที่อิงกับขอบเขตที่กำหนดไว้เราพยายามที่จะมอบกระบวนการตัดสินใจซื้อขายที่มีระบบอย่างอัตโนมัติและมีความสามารถในการให้ผลตอบแทนที่สม่ำเสมอสำหรับลูกค้าของเรา เรามีกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริทึมหลายแบบซึ่งสามารถใช้กลยุทธ์อัลกอริธึมได้ทั้งหมดด้วยตนเองโดยการรับอีเมลและข้อความแจ้งเตือน SMS หรือสามารถซื้อขายได้ฟรีในบัญชีซื้อขายหลักทรัพย์ของคุณโดยอัตโนมัติ 100 รายการ มันขึ้นอยู่กับคุณและคุณยังสามารถเปิดการซื้อขายอัตโนมัติ onoff ได้ตลอดเวลาเพื่อให้คุณอยู่เสมอในการควบคุมของโชคชะตาของคุณ กลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริธึมการค้าของเรา: 1. การเปลี่ยนแปลงโมเมนตัมในระยะสั้นระหว่างสภาวะตลาดที่ซื้อจนเกินไปและขายเกินระยะเวลาอันสั้นซึ่งมีการซื้อขายกันโดยใช้ตำแหน่งที่ยาวและสั้นให้ผลกำไรที่อาจเกิดขึ้นในทิศทางใด ๆ 2. แนวโน้มดังต่อไปนี้ใช้ประโยชน์จากการเคลื่อนไหวของราคาหลายเดือนต่อเนื่องทั้งสองทิศทางขึ้นหรือลง 3. การซื้อขายวัฏจักรวัฏจักรช่วยให้กำไรที่คาดว่าจะเกิดขึ้นในช่วงที่ตลาดได้แกว่งตัว บางส่วนของผลกำไรที่ใหญ่ที่สุดจะพบในช่วงภาวะตลาดแย่กับกลยุทธ์นี้ ผลิตภัณฑ์ของเรา AlgoTrades เป็นบริการระบบการซื้อขายแบบ all-in-one ที่รวมเอาการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพและสำคัญที่สุดไว้ในระบบการซื้อขายอัลกอริธึมที่ไม่เหมือนใครเพื่อการสร้างระบบแบบไดนามิกและมีประสิทธิภาพ กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณของ AlgoTrades กระจายผลงานของคุณไปได้สองแบบ (1) เป็นดัชนีการค้าที่ใหญ่ที่สุดสำหรับการกระจายการลงทุนทั้งหมดในทุกภาคส่วนการตลาด (2) ใช้กลยุทธ์การวิเคราะห์เชิงวิเคราะห์ที่ไม่ซ้ำกันสามกลยุทธ์ สามกลยุทธ์การซื้อขายที่ไม่ซ้ำกันให้ความมั่นคงเพิ่มเติมเป็นผลมาจากหลายวิธีการและตำแหน่งความเป็นจริงแตกต่างกันไปในความยาวและขนาด สร้างกลยุทธ์การซื้อขายระยะยาวที่สอดคล้องกันกลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริธึมของเราคำอธิบาย 038 ปรัชญาเราเชื่อว่าระบบการค้าอัลกอริธึม AlgoTrades เป็นทุกอย่างที่พ่อค้าและนักลงทุนต้องการเพื่อสร้างการเติบโตในระยะยาวที่สม่ำเสมอ เครื่องมือที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะของเราและอัลกอริธึมการค้าช่วยให้เราสามารถใช้ประโยชน์จากตลาดการเงินโดยไม่คำนึงถึงทิศทางของตลาด 8217s AlgoTrades8217 ตัวกรองขั้นสูงตรวจสอบตลาดในแบบติ๊กโดยติ๊กเพื่อประเมินแต่ละรายการ profitloss หรือหยุดระดับตำแหน่งในแบบเรียลไทม์ดังนั้นคุณจึงไม่จำเป็นต้อง การซื้อขายคืออะไร: ระบบที่ทำสัญญา ES Mini Futures DAX futures กับตำแหน่งทั้งยาวและสั้น ระบบบางระบบซื้อขายโดยใช้กองทุนซื้อขายแลกเปลี่ยนโดยเน้นการซื้อขายดัชนีภาคและดัชนีความผันผวน นอกจากนี้เรายังมีระบบการซื้อขายหุ้นสำหรับผู้ที่ต้องการซื้อขายหุ้นที่มีการซื้อขายหลักทรัพย์ การค้ามีความแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับกลยุทธ์ ช่วงของระบบนับจากวันซื้อขายหลักทรัพย์ไปจนถึงการเทรนด์เทรนด์นานหลายสัปดาห์ AlgoTrades8217 ลำดับความสำคัญอันดับหนึ่งตามการดำเนินการของตำแหน่งคือการเพิ่มผลกำไรและลดความเสี่ยง การจัดการตำแหน่งที่ใช้แต่ละระบบของเราซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้า 1 สัญญาหรือมูลค่าของขนาดตำแหน่งคงที่หากมีการซื้อขายหุ้นหรือ ETF8217s นอกจากนี้ระบบบางอย่างเช่นการซื้อขายล่วงหน้าหรือระบบสต๊อกแบบ longshort จะต้องมีบัญชี Margin ขณะที่ระบบบัญชี ETF แบบปกติ (แบบปกติและแบบผกผัน) สามารถใช้บัญชีซื้อขายหลักทรัพย์ทั่วไปได้เท่านั้น ระบบของเราสามารถปรับขนาดได้ทั้งหมดซึ่งหมายความว่าระบบจะต้องมีบัญชีขนาด 10,000 บัญชีและคุณมีบัญชี 20K ที่คุณเพิ่งตั้งค่าระบบให้เป็น 200 ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณกำลังซื้อขายตำแหน่งอย่างถูกต้องสำหรับบัญชีของคุณ ขนาดบัญชีที่ต้องการบัญชีซื้อขายขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับธุรกิจการค้าที่ต้องดำเนินการด้วยระบบที่เล็กที่สุดของเราคือบัญชี 10,000 บัญชี ระบบของเราสามารถใช้งานได้ทุกขนาดซึ่งหมายความว่าถ้าระบบระบุว่าต้องมีบัญชี 10,000 บัญชีและคุณมีบัญชี 20,000 บัญชีคุณจะตั้งค่าระบบให้เป็น 200 ในทางตรงกันข้ามถ้าระบบระบุว่าต้องใช้งาน 25,000 รายและคุณมีเฉพาะ 12,500 คุณจะตั้งค่าระบบ Scale เพื่อทำการค้า 50 จากขนาดตำแหน่งของระบบ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณกำลังซื้อขายตำแหน่งในตำแหน่งที่ถูกต้องสำหรับบัญชีของคุณ เรียนรู้เกี่ยวกับกลยุทธ์ทางการค้าที่ใช้เพื่อการค้าบัญชีของคุณที่สำคัญ 8211 กลยุทธ์การค้าอัลกอริทึม: ในแต่ละปีตลาดหุ้นมีจุดหวานที่ส่วนใหญ่ของกำไรจะถูกสร้างขึ้นภายในไม่กี่เดือนดังนั้นความมุ่งมั่นในระบบการค้าอัลกอริทึมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับยาว ความสำเร็จระยะยาว กลยุทธ์การค้า ALGORITHMIC หมายเหตุระบบ AlgoTrades ของเราได้รับการพัฒนาและซื้อขายโดยผู้เชี่ยวชาญที่ต้องการแบ่งปันระบบความหลงใหลในตลาดและไลฟ์สไตล์ของพวกเขากับกลุ่มผู้ค้าและนักลงทุนที่ได้รับเลือกของเรา ทีมงานของ AlgoTrades มีประสบการณ์การทำงานระดับ 77 ปีในตลาด แหล่งข้อมูลของเราดำเนินการซื้อขายวันครอบคลุมกว้างไกลและกว้างการซื้อขายแกว่งซื้อขายล่วงหน้า 24 ชั่วโมงหุ้น ETF8217s และการพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึม กลุ่มคนกลุ่มเล็กและกลุ่มชนชั้นสูงของเราได้เห็นและทำทุกอย่างเรามีความภูมิใจที่จะทำให้ AlgoTrades พร้อมใช้งานสำหรับนักลงทุนรายย่อยเพื่อช่วยให้ระดับสนามแข่งขันกับผู้เชี่ยวชาญกองทุนป้องกันความเสี่ยงและ บริษัท หลักทรัพย์เอกชนใน Wall Street กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอรึทึมของเราใช้จุดข้อมูลหลายจุดเพื่อช่วยในการตัดสินใจและการค้า การใช้วัฏจักรอัตราส่วนปริมาณแนวโน้มผันผวนความเชื่อมั่นในตลาดและการจดจำรูปแบบทำให้ความน่าจะเป็นในความโปรดปรานของเราในการสร้างรายได้ กลยุทธ์การค้าเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญคุณลักษณะ 038 ประโยชน์สำหรับผู้ค้าในอนาคต: เมื่อสัญญาซื้อขายล่วงหน้าใกล้ถึงวันหมดอายุระบบของเราจะปิดด้านหน้าหรือใกล้เคียงโดยอัตโนมัติและสร้างตำแหน่งใหม่ในเดือนหน้าหรือเดือนที่ใกล้เคียง คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใด ๆ เป็นกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัตโนมัติโดยไม่คิดมูลค่า Copyright 2017 - ALGOTRADES - ระบบการซื้อขายอัลกอริทึมอัตโนมัติ CFTC RULE 4.41 - ผลการดำเนินงานที่สมมุติฐานหรือผลการดำเนินงานที่จำลองขึ้นมีข้อ จำกัด บางอย่าง ไม่ว่าจะเป็นบันทึกผลการดำเนินงานที่แท้จริงผลลัพธ์ที่จำลองไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายตามปกติ นอกจากนี้เนื่องจากการค้ายังไม่ได้รับผลกระทบผลลัพธ์อาจมีน้อยกว่าหรือมากกว่าที่จะได้รับผลกระทบหากมีปัจจัยการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมเทรดดิ้งที่จำลองในเรื่องทั่วไปจะต้องเป็นไปตามข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาพร้อมกับประโยชน์ของยุคเีดียว ไม่มีผู้ถือหุ้นรายใดแสดงว่าบัญชีใดจะเป็นประโยชน์หรือเป็นไปได้ที่จะทำกำไรหรือขาดทุนให้คล้ายคลึงกัน ไม่มีการแสดงหรือการบอกกล่าวเป็นนัยว่าการใช้ระบบการค้าแบบอัลกอลิกึมจะสร้างรายได้หรือรับประกันผลกำไร มีความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและซื้อขายแลกเปลี่ยน การซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและการซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงที่สำคัญของการสูญเสียและไม่เหมาะสำหรับทุกคน ผลลัพธ์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับผลการปฏิบัติงานจำลองหรือสมมุติฐานที่มีข้อ จำกัด บางประการ ผลการค้นหาเหล่านี้ไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายจริง นอกจากนี้เนื่องจากธุรกิจการค้าเหล่านี้ไม่ได้รับการดำเนินการจริงผลลัพธ์เหล่านี้อาจได้รับผลกระทบต่ำกว่าหรือมากกว่าที่ชดเชยสำหรับผลกระทบหากมีปัจจัยทางการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมการค้าจำลองหรือสมมุติโดยทั่วไปยังขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อประโยชน์ในการมองย้อนกลับ ไม่ได้มีการระบุว่าบัญชีใด ๆ จะเป็นไปได้หรือมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลกำไรหรือขาดทุนเช่นเดียวกับที่แสดง ข้อมูลในเว็บไซต์นี้จัดทำขึ้นโดยไม่คำนึงถึงวัตถุประสงค์ในการลงทุนสถานการณ์ทางการเงินและความต้องการของนักลงทุนรายใดและแนะนำให้ผู้ใช้บริการไม่ดำเนินการใด ๆ โดยไม่ได้รับคำแนะนำจากที่ปรึกษาทางการเงินของตนโดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลจากเว็บไซต์เป็นพื้นฐานหลัก สำหรับการตัดสินใจลงทุนของพวกเขาและเพื่อพิจารณาความเสี่ยงของตัวเองความอดทนความเสี่ยงและการสูญเสียหยุดของตัวเอง - ขับเคลื่อนโดย Enfold WordPress Theme