Design sistema de comércio algorítmico

Sistema de comércio algorítmico: design e aplicações Cite este artigo como: Wang, F. Dong, K. Deng, X. Frente. Comput. Sci. China (2009) 3: 235. doi: 10.1007s11704-009-0030-6 Este artigo fornece uma visão geral da pesquisa e desenvolvimento em negociação algorítmica e discute questões-chave envolvidas no esforço atual em sua melhoria, o que seria de grande valor para Comerciantes e investidores. Alguns sistemas atuais de negociação algorítmica são introduzidos, juntamente com algumas ilustrações de suas funcionalidades. Em seguida, apresentamos a nossa plataforma chamada FiSim e discutimos o seu design geral, bem como alguns resultados experimentais nas comparações da estratégia do usuário. Otimização de portfólio de negociação algorítmica Recuperação de notícias Sistema de tomada de decisão Design Referências Eriksson S, Roding C. A negociação algorítmica descobriu impactos em uma troca eletrônica de automação crescente na negociação de futuros. Royal Institute of Technology, Estocolmo, 2007 Google Scholar Market Risk e Algorithmic Trading. Livro Branco da AMD Berkowitz S, Logue D, Noser E. O custo total das transações na NYSE. Journal of Finance, 1988, 41: 97112 CrossRef Google Acadêmico MacKinlay A C, Ramaswamy K. Index-Futures Arbitrage eo Comportamento de Preços de Futuros de Índice de Stock. The Review of Financial Studies, 1988, 1 (2): 137158 CrossRef Google Scholar Hogan S, Jarrow R, Warachka M. Arbitragem estatística e testes de eficiência de mercado. Documento de trabalho, 2002 Hogan S, Jarrow R, Teo M. Testar a eficiência do mercado usando a arbitragem estatística com aplicação para estratégias de valor e impulso. Journal of Financial Economics, 2004, 73: 525565 CrossRef Google Acadêmico Gordon Baker, Shashi Tiwari. Comércio Algoritmo: Percepções e Desafios. Working Paper, 2004 Leigh Tesfatsion. Introdução à questão especial sobre economia computacional baseada em agentes. Journal of Economic Dynamics and Control, 2001 Leigh Tesfatsion. Economia computacional baseada em agentes: economias de modelos como sistemas adaptativos complexos. Ciências da Informação, 2003, 149 (4): 263269 Google Scholar Shu-Heng Chen. Inteligência computacional em economia computacional baseada em agente. Inteligência computacional: A Compendium, 2008, 517594 Blake LeBaron. Finanças computacionais baseadas em agentes: leituras sugeridas e pesquisas iniciais. Journal of Economic Dynamics and Control, 1998, 24: 679702 Google Scholar Aki-Hiro Sato. Análise de frequência de cotações de tiras no mercado de câmbio e modelagem baseada em agente: uma abordagem de distância espectral. Physica A: Mecânica estatística e suas aplicações, 2007, 382: 258270 CrossRef Google Scholar Dempster M A H, Romahi Y S. Intraday FX Trading: uma abordagem de aprendizagem de reforço evolutivo, 2002 Christopher Neely, Paul Weller e Rob Dittmar. A análise técnica no mercado de câmbio é rentável Uma abordagem de programação genética. Jornal de análise financeira e quantitativa, 1997, 32 (4): 405426 CrossRef Google Scholar Shu-Heng Chen e Chia-Hsuan Yeh, Programação genética no mercado de ações Artificial Baseado em Agentes. Em: Procedimentos do Congresso de 1999 sobre Cálculo Evolutivo-CEC99, 1999, 2: 834841 CrossRef Google Scholar Shu-Heng Chen. Tendências na modelagem computacional baseada em Agnet da macroeconomia. New Generation Comput, 2004, 23 (1) Christopher J, Neely, Paul A, Weller. Previsão da Volatilidade da Taxa de Câmbio: Programação Genética vs. GARCH e RiskMetrics. Documento de trabalho do Federal Reserve Bank of ST. Louis, 2001 Hendershott T. Trading Eletrônico em Mercados Financeiros. Profissional de TI, 2003, 5 (4): 1014 CrossRef Google Scholar Michael J. Kearns, Luis E. Ortiz, The Penn-Lehman Automated Trading Project. IEEE Intelligent Systems, 2003, 18 (6): 2231 CrossRef Google Scholar Holland J e Miller J. Agentes de adaptação artificial na teoria econômica. American Economic Review: Papers and Proceedings, 1991, 81 (2): 365370 Google Scholar Palmer G, Arthur B, Holland J, LeBaron B e Tayler P. Vida econômica artificial: um modelo simples do mercado de ações. Physica D, 1994, 75: 264274 MATH CrossRef Google Scholar Bolsa de Valores de Xangai. NGTS Part Tech Guide SSE D0602, 56 Bolsa de Valores de Xangai. NGTS Report Trading Model, 610 Informações sobre direitos autorais Higher Education Press e Springer-Verlag GmbH 2009 Autores e Afiliações Feng Wang 1 Keren Dong 2 Xiaotie Deng 2 Email autor 1. Estado Key Lab of Software Engineering Wuhan University Wuhan China 2. Departamento de Ciência da Computação Cidade Universidade de Hong Kong Kowloon, Hong Kong China Sobre este artigo Imprimir ISSN 1673-7350 Online ISSN 1673-7466 Nome do editor SP Higher Education PressAs puramente um cientista da computação você está na posição perfeita para começar a negociação algorítmica. Isso foi algo que testemunhamos em primeira mão na Quantiacs 1. onde cientistas e engenheiros conseguem saltar diretamente para negociação automatizada sem qualquer experiência prévia. Em outras palavras, as costeletas de programação são o principal ingrediente necessário para começar. Para obter uma compreensão geral do que os desafios esperam depois de durar a criação de um sistema de negociação algorítmico, confira esta publicação do Quora. Construir um sistema de negociação desde o início exigirá algum conhecimento de fundo, uma plataforma de negociação, dados de mercado e acesso ao mercado. Embora não seja um requisito, a escolha de uma única plataforma de negociação que forneça a maioria desses recursos o ajudará a acelerar rapidamente. Dito isto, as habilidades que você desenvolverá serão transferíveis para qualquer linguagem de programação e praticamente qualquer plataforma. Acredite ou não, construir estratégias de negociação automatizadas não se baseia em ser um especialista em mercado. No entanto, aprender mecânica de mercado básica irá ajudá-lo a descobrir estratégias comerciais lucrativas. Opções, Futuros e Outros Derivados por John C. Hull - Grande primeiro livro para entrar em financiamento quantitativo, e abordando-o do lado da Matemática. Negociação quantitativa por Ernie Chan - Ernie Chan fornece o melhor livro introdutório para negociação quantitativa e orienta você no processo de criação de algoritmos de negociação em MATLAB e Excel. Comércio Algoritmo de Futuros via Aprendizado de Máquinas - Uma quebra de 5 páginas da aplicação de um modelo simples de aprendizado de máquina aos indicadores de análise técnica comumente usados. Heres uma lista de leitura agregada PDF com uma quebra total de livros, vídeos, cursos e fóruns de negociação. A melhor maneira de aprender é fazer, e no caso de negociação automatizada que se resume a gráficos e codificação. Um bom ponto de partida são exemplos existentes de sistemas de negociação e exposições existentes de técnicas de análise técnica. Além disso, um cientista informático qualificado tem a vantagem adicional de poder aplicar a aprendizagem de máquinas para negociação algorítmica. Aqui estão alguns desses recursos: TradingView - Uma fantástica plataforma de gráficos visuais por conta própria, o TradingView é um ótimo parque infantil para ficar confortável com a análise técnica. Tem o benefício adicional de permitir estratégias de negociação de scripts e navegar em outras idéias de comércio de pessoas. Fórum Automatizado de Negociação - Grande comunidade on-line para postar perguntas para iniciantes e encontrar respostas para problemas comuns quando é apenas começar. Quantos fóruns são um ótimo lugar para mergulhar em estratégias, ferramentas e técnicas. Seminário do YouTube sobre idéias comerciais com exemplos de código de trabalho no Github. Aprendizado de máquinas: mais apresentações sobre negociação automatizada podem ser encontradas no Quantiacs Quant Club. A maioria das pessoas de base científica (seja ciência da computação ou engenharia) tiveram exposição a Python ou MATLAB, que são linguagens populares para financiamento quantitativo. A Quantiacs criou uma caixa de ferramentas de código aberto que fornece backtesting e 15 anos de histórico do mercado de dados gratuitamente. A melhor parte é que tudo é construído tanto no Python quanto no MATLAB, o que lhe permite escolher o que desenvolver o seu sistema. Tem uma tendência de exemplo - estratégia de negociação seguinte no MATLAB. Este é todo o código necessário para executar um sistema de negociação automatizado, mostrando tanto o poder do MATLAB quanto o Quantiacs Toolbox. Quantiacs permite que você negocie 44 futuros e todos os estoques do SampP 500. Além disso, uma variedade de bibliotecas adicionais, como o TensorFlow, são suportadas. (Disclaimer: Eu trabalho em Quantiacs) Uma vez que você está pronto para ganhar dinheiro como um quant, você pode participar do mais recente concurso de negociação automatizado da Quantiacs, com um total de 2.250.000 em investimentos disponíveis: você pode competir com os melhores quants 22.8k Views middot View Upvotes Middot Não para reprodução Esta resposta foi completamente reescrita Aqui estão 6 bases de conhecimento principais para a construção de sistemas de negociação algorítmica. Você deve estar familiarizado com todos eles para construir sistemas de negociação eficazes. Alguns dos termos utilizados podem ser um pouco técnicos, mas você deve ser capaz de compreendê-los pelo Google. Nota: (A maior parte) estes não se aplicam se você quiser fazer negociação de alta freqüência 1. Teorias de mercado Você precisa entender como o mercado funciona. Mais especificamente, você deve entender as ineficiências do mercado, as relações entre diferentes produtos de ativos e o comportamento dos preços. As idéias comerciais decorrem de ineficiências do mercado. Você precisará saber como avaliar as ineficiências do mercado que lhe dão uma vantagem comercial versus as que não. Projetar robôs efetivos implica entender como funcionam os sistemas de negociação automatizados. Essencialmente, uma estratégia de negociação algorítmica consiste em 3 componentes principais: 1) Entradas, 2) Saídas e 3) Dimensionamento da posição. Você precisará projetar esses 3 componentes em relação à ineficiência do mercado que você está capturando (e não, este não é um processo direto). Você não precisa saber matemática avançada (embora ajude se você pretende construir estratégias mais complexas). As boas habilidades de pensamento crítico e uma compreensão decente sobre as estatísticas o levarão muito longe. O design envolve backtesting (teste de vantagem comercial e robustez) e otimização (maximizando o desempenho com ajuste de curva mínimo). Você também precisa saber como gerenciar um portfólio de estratégias de negociação algorítmica. As estratégias podem ser complementares ou conflitantes, o que pode levar a aumentos não planejados na exposição ao risco ou hedging indesejados. A alocação de capital também é importante, você divide o capital igualmente durante intervalos regulares ou recompensa os vencedores com mais capital. Se você sabe quais produtos você quer negociar, encontre plataformas de negociação adequadas para esses produtos. Então, aprenda a API de linguagem de programação desta plataforma. Se você começar, eu recomendaria a Quantopian (ações somente), Quantconnect (ações e FX) ou Metatrader 4 (FX e CFDs em índices de ações, ações e commodities). As linguagens de programação utilizadas são Python, C e MQL4, respectivamente. 4. Gerenciamento de dados Lixo no lixo. Dados imprecisos levam a resultados de teste imprecisos. Precisamos de dados razoavelmente limpos para testes precisos. Os dados de limpeza são um trade-off entre custo e precisão. Se quiser dados mais precisos, você precisa gastar mais tempo (dinheiro no tempo) para limpá-lo. Alguns problemas que causam dados sujos incluem dados em falta, dados duplicados, dados errados (carrapatos ruins). Outras questões que levam a dados enganosos incluem dividendos, divisões de ações e rolamentos de futuros, etc. 5. Gerenciamento de risco Existem dois principais tipos de risco: risco de mercado e risco operacional. O risco de mercado envolve riscos relacionados à sua estratégia de negociação. Considera os cenários do pior caso. E se um evento de cisne negro como a Segunda Guerra Mundial acontecer? Você já escondeu o risco indesejado? O seu tamanho de posição é muito alto. Além de gerenciar o risco de mercado, você precisa olhar para o risco operacional. Choque do sistema, perda de ligação à Internet, algoritmo de execução fraca (levando a preços mal executados ou negócios perdidos devido à incapacidade de lidar com atrasos de alta exigência) e roubo de hackers são problemas muito reais. 6. Execução ao vivo Os backtesting e as negociações ao vivo são muito diferentes. Você precisará selecionar intermediários adequados (MM vs STP vs ECN). Forex Market News com Forex Trading Forums amp Forex Brokers Reviews é o seu melhor amigo, leia comentários do corretor lá. Você precisa de infra-estrutura adequada (VPN segura e gerenciamento de tempo de inatividade, etc.) e procedimentos de avaliação (monitorar o desempenho de seus robôs e analisá-los em relação às melhorias de ineficiência do mercado) para gerenciar seu robô ao longo de sua vida útil. Você precisa saber quando intervir (modificar a atualização de seus robôs) e quando não. Avaliação e Otimização de Estratégias de Negociação Pardo (Grandes idéias sobre métodos para construir e testar estratégias de negociação) Troque seu caminho para a Liberdade Financeira Van K Tharp (Ridiculous-Click isqueiro lado a lado, este livro é uma ótima visão geral dos sistemas de negociação mecânica) Quantitative Trading Ernest Chan (Grande introdução a algo trading em um nível de varejo). Negociação e intercâmbios: Microstructure de mercado para praticantes Larry Harris (A microestrutura de mercado é a ciência de como os intercâmbios funcionam e o que realmente acontece quando um comércio é colocado. É importante conhecer esta informação Mesmo que você esteja apenas começando) Algorithmic Trading amp DMA Barry Johnson (Shed luz sobre os algoritmos de execução dos bancos. Isso não é diretamente aplicável o seu algo trading, mas é bom saber) The Quants Scott Patterson (Histórias de guerra de alguns quants superiores. Como uma hora de dormir ler) Quantopian (Código, pesquisa e discutir idéias com a comunidade. Usa Python) Fundamentos da Algo Trading Algo Trading101 (Disclaimer: Eu possuo este sitecourse. Aprenda teorias de design de robôs, teorias de mercado e codificação. Usa o MQL4) - Junte-se ao desafio (Aprenda os conceitos de negociação e as teorias de backtesting. Recentemente, desenvolveram sua própria plataforma de backtesting e trading, então esta parte ainda é novidade para mim. Mas a base de conhecimento sobre os conceitos de negociação é boa.) Blogs recomendadosForuns , Fóruns de trading e algo trading): Linguagens de programação recomendadas: se você sabe quais produtos você quer negociar, encontre plataformas de negociação adequadas para esses produtos. Então, aprenda a API de linguagem de programação desta plataforma. Se você começar, eu recomendaria a Quantopian (ações somente), Quantconnect (ações e FX) ou Metatrader 4 (FX e CFDs em índices de ações, ações e commodities). As linguagens de programação utilizadas são Python, C e MQL4, respectivamente. 15k Visualizações middot View Upvotes middot Não para reprodução Eu tenho um plano de fundo como programador e configurando equipes agilescrum antes de começar a olhar para negociação algorítmica. O mundo do comércio algorítmico me fascina, no entanto, pode ser um tanto irresistível. Comecei a ter alguma perspectiva mergulhando na plataforma de Quantopian, observando as séries de palestras e executando meus sistemas de troca de negócios baseados em comunidades adaptadas em seu ambiente. Como o que está abaixo: então, percebi para me aprofundar mais rápido, tenho que conhecer pessoas que gostam de criar estratégias de negociação, mas não podem programar - combinar-me como um gerente de equipe ágil e programador de sistemas de negociação. Então eu escrevi um livro sobre como criar uma equipe para implementar seus algoritmos de negociação. Construindo Sistemas de Negociação O Caminho Ágil: Como Construir Sistemas de Negociação de Algoritmos Vencedores como Equipe. Na comunidade de Quantopian, vi pessoas com experiência financeira à procura de pessoas para implementar suas estratégias comerciais, mas onde tem medo de pedir aos programadores que implementem suas idéias. Como eles potencialmente podem começar a executar suas idéias comerciais sem elas. Eu abordo esta questão no meu livro. Para evitar que os programadores escapem com suas idéias: crie uma especificação para sua idéia comercial que use uma estrutura de codificação adaptada ao tipo de estratégia que deseja desenvolver. Isso pode parecer difícil, mas quando você conhece todos os passos do bebê e como eles se encaixam, é bastante direto e divertido de gerenciar Se você gostou dessa resposta, por favor vote e siga. 1.9k Visualizações middot View Upvotes middot Não é para reprodução Embora este seja um tópico muito amplo com referências a algoritmos de construção, configuração de infra-estrutura, alocação de ativos e gerenciamento de riscos, mas vou focar apenas na primeira parte de como deve ser o trabalho na construção de nosso próprio algoritmo , E fazendo as coisas certas. 1. Estratégia de construção. Alguns dos principais pontos a serem observados aqui são: Catch Big Trends - Uma boa estratégia deve, em todos os casos, ganhar dinheiro quando o mercado está em tendência. Os mercados vão com uma boa tendência que dura apenas 15-20 do tempo, mas esse é o momento em que todos os gatos e cachorros (comerciantes de todo o time-frame, intradiário, diário, semanal, longo prazo) estão fora de compras e todos Tem um tema comum. Muitos comerciantes também criam estratégias de reversão médias em que eles tentam julgar as condições quando o preço se afastou da média e negociar contra a tendência, mas eles devem ser construídos quando você criou e negociou com sucesso uma boa tendência seguindo os sistemas . Probabilidades de empilhamento - Muitas vezes, as pessoas trabalham na tentativa de construir um sistema que tenha um excelente índice de sucesso, mas isso não é a abordagem certa. Por exemplo, um algo com um vencedor de 70 com um lucro médio de 100 por troca e perda média de 200 por comércio apenas fará 100 por 10 transações (10trade net). Mas um algo com um vencedor de 30 com lucro médio de 500 por troca e perda de 100 por comércio fará um lucro líquido de 800 para 10 negócios (80trade). Portanto, não é necessário que o índice de ganhos seja bom, e sim as chances de empilhamento, o que deve ser melhor. Isto diz dizendo quotKeep perdas pequenas, mas deixe seus vencedores executarem. Quando investir, o que é confortável raramente é lucrativo. - Robert Arnott Drawdown - Drawdown é inevitável, se você estiver seguindo qualquer tipo de estratégia. Então, ao projetar um algo don039t, tente reduzir a redução ou faça alguma condição personalizada específica para cuidar dessa redução. Esta condição específica pode, no futuro, funcionar como um bloqueio na captura de uma grande tendência e seu algo pode apresentar um desempenho fraco. Gerenciamento de Riscos - Ao construir uma estratégia, você sempre deve ter um portão de saída, o que o mercado opte por fazer. O mercado é um lugar de probabilidades e você deve projetar um algo para tirá-lo de um comércio o mais rápido possível, se isso não corresponder ao seu apetite de risco. Normalmente, argumenta-se que você deve arriscar 1-2 de capital em cada comércio e é otimizado de muitas maneiras, mesmo que você obtenha arnd 10 negociações falsas em sucessão, seu capital irá diminuir apenas 20. Mas isso não é o Caso no cenário de mercado real. Algumas negociações em perdas serão entre 0 a 1, enquanto algumas podem chegar a 3-4, por isso é melhor definir o valor médio de perda de capital por troca e o capital máximo que você pode perder em um comércio, pois os mercados são completamente aleatórios e podem ser julgados . QuotEvery de vez em quando, o mercado faz algo tão estúpido, tira o fôlego. Jim Cramer 2. Testando e otimizando um Slippage Estratégico. Quando estamos testando uma estratégia em dados históricos, estamos sob o pressuposto de que a ordem será executada no preço predefinido chegado pelo algo. Mas isso nunca será o caso, pois temos que lidar com os criadores de mercado e os algoritmos de HFT agora. Seu pedido no mundo de hoje039 nunca será executado no preço desejado, e haverá uma derrapagem. Isso deve ser incluído no teste. Impacto do mercado: o volume negociado pelo algo é outro fator importante a ser considerado enquanto faz back-testing e coletando resultados históricos. À medida que o volume aumenta, as encomendas feitas por algo terão um considerável impacto no mercado e o preço médio da ordem preenchida será muito diferente. O seu algo pode produzir resultados diferentes completos nas condições reais do mercado, se você não estudar a dinâmica do volume que seu algo possui. Otimização: a maioria dos comerciantes sugere que você não faça ajustes de curva e sobre otimização e eles são corretos, pois os mercados são uma função de variáveis ​​aleatórias e nenhuma das duas situações será igual. Portanto, otimizar parâmetros para situações particulares é uma má idéia. Eu sugiro que você vá para a Otimização Zonal. É uma técnica que eu acompanho, compre zonas de identificação que tenham características semelhantes em termos de volatilidade e volume. Otimize essas áreas separadamente, ao invés de otimizar todo o período. Os itens acima são alguns dos passos mais básicos e mais importantes que eu acompanho, ao converter um pensamento básico em um algoritmo e verificando a validade do mesmo. Quase todos têm a força intelectual para seguir o mercado acionário. Se você conseguiu através da matemática de quinto grau, você pode fazê-lo. QuotPeter Lynch 16.4k Views middot View Upvotes middot Não é para reprodução Para começar com o básico, apague-se de Amibroker (AmiBroker - Download). Amibroker tem uma linguagem fácil de aprender e um poderoso mecanismo de backtest onde você pode prototipar suas idéias. Também obtenha o livro Howard Bandy 039s Quantitative Trading Systems. Este livro é uma introdução muito boa aos conceitos de desenvolvimento de quant. Você também precisa de pelo menos um conhecimento básico de estatísticas. Há uma abundância de bons cursos MOOC disponíveis para isso gratuitamente. Tal como este, Statistics One - Princeton University Coursera It039s também vale a pena seguir The Whole Street. Que é um mashup de todos os quant blogs, muitos dos quais publicam código Amibroker com suas idéias. A partir daí, vale a pena aprender Python (aprender python - Pesquisa do Google), e também fazer o excelente curso de Aprendizado de Máquinas Universitárias Stanford da Andrew Ng039, que é gratuito na Coursera. Se você quiser colocar seus próprios algoritmos no teste, bons sites para isso são Quantconnect ou Quantopian. Finalmente, esse cara tem alguns bons conselhos para transformá-lo em sua carreira. Quantstart. Boa sorte com a jornada. Tomada parcialmente da resposta de Alan Clement039s. Como pode um desenvolvedor de software em finanças se tornar um desenvolvedor quântico. 15.9k Vistas middot View Upvotes middot Não para reprodução O que é Sua revisão de Algorithmic Trading O que corretor posso usar para iniciar o comércio de papel meu algoritmo de forma gratuita Como faço para iniciar uma empresa de negociação algorítmica Devo construir um sistema de negociação algorítmica usando Julia ou Scala Como posso encontrar um mentor de negociação algorítmica Como posso construir Um sistema de roteamento de pedidos para uma plataforma de negociação algorítmica Como funcionam os algoritmos de negociação Pode uma única pessoa realmente se engajar de forma rentável na negociação algorítmica Tenho uma sólida compreensão de stocksderivatives amp têm habilidades em Python. Eu quero desenvolver um sistema de negociação algorítmica automatizado. Onde eu começo é Minance baseado em trading algorítmico que não parece possível. Mas é com nossas estratégias de negociação algorítmicas Não parece possível. Um sistema de comércio algorítmico com tanta identificação de tendências, análise de ciclo, fluxos de volume lateral buysell, múltiplas estratégias de negociação, entrada dinâmica, preços de destino e parada e tecnologia de sinal ultra-rápido. Mas isso é. Na verdade, a plataforma de sistema de negociação algorítmica AlgoTrades é a única de seu tipo. Não há mais pesquisas de ações, setores, commodities, índices, ou leitura de opinião de mercado. Algotrades faz toda a pesquisa, sincronização e negociação para você usando nosso sistema de negociação algorítmica. As estratégias comprovadas da AlgoTrades podem ser seguidas manualmente, recebendo alertas de e-mail e SMS, ou podem ser 100 de negociação sem mãos, você depende de você. Você pode ativar a negociação automatizada a qualquer momento para que você esteja sempre no controle de seu destino. Sistemas de negociação automatizados para investidores inteligentes Copyright 2017 - ALGOTRADES - Sistema de negociação algorítmica automatizada CFTC RULE 4.41 - RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TENHA CERTAS LIMITAÇÕES. NÃO GOSTO DE UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM NEGÓCIO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A falta de LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS. Nenhuma representação está sendo feita nem implícita que o uso do sistema de negociação algorítmica irá gerar renda ou garantir um lucro. Existe um risco substancial de perda associada à negociação de futuros e à negociação de fundos negociados em bolsa. Os fundos negociados em troca de negociação e negociação de futuros envolvem um risco substancial de perda e não são apropriados para todos. Esses resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados apresentados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação insuficiente ou compensada pelo impacto, se houver, de certos fatores do mercado, como a falta de liquidez. Os programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de serem projetados com o benefício de retrospectiva. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta será ou provavelmente conseguirá lucros ou perdas semelhantes às exibidas. As informações contidas neste site foram preparadas sem levar em conta os objetivos de investimento, a situação financeira e as necessidades dos investidores em particular, além de aconselhar os assinantes a não atuarem em nenhuma informação sem obter aconselhamento específico de seus consultores financeiros para não confiar em informações do site como principal base Por suas decisões de investimento e considerar seu próprio perfil de risco, tolerância ao risco e suas próprias perdas. - powered by Enfold WordPress Theme