Backtesting handelsstrategier in r

Backtesting: Tolkning Tidigare Backtesting är en nyckelkomponent i effektiv handelssystemutveckling. Det uppnås genom att rekonstruera, med historiska data, affärer som skulle ha inträffat i det förflutna med hjälp av regler definierade av en given strategi. Resultatet erbjuder statistik som kan användas för att mäta strategins effektivitet. Med hjälp av denna data kan handlare optimera och förbättra sina strategier, hitta tekniska eller teoretiska brister och få förtroende för sin strategi innan de appliceras på de verkliga marknaderna. Den bakomliggande teorin är att varje strategi som fungerade bra i det förflutna sannolikt kommer att fungera bra i framtiden, och omvänt sett är det sannolikt att någon strategi som utförde dåligt i det förflutna sannolikt kommer att fungera dåligt i framtiden. Den här artikeln tar en titt på vilka applikationer som används för att backtest, vilken typ av data som erhålls och hur man använder den Data och verktygen Backtesting kan ge mycket värdefull statistisk återkoppling om ett visst system. Några universella backtesting-statistik inkluderar: Nettoresultat eller förlust - Netto procentuell vinst eller förlust. Tidsram - Tidigare datum där testning inträffade. Universum - Lager som inkluderades i backtest. Volatilitetsåtgärder - Max procent upp och ner. Medelvärden - Procentuell genomsnittlig vinst och genomsnittlig förlust, medelstänger hålls. Exponering - Andel av investerat kapital (eller exponerat för marknaden). Förhållanden - vinst-till-förlustförhållande. Årlig avkastning - Procentuell avkastning över ett år. Riskjusterad avkastning - Procentuell avkastning som en funktion av risken. Typiskt kommer backtesting programvara att ha två skärmar som är viktiga. Den första tillåter näringsidkaren att anpassa inställningarna för backtesting. Dessa anpassningar inkluderar allt från tidsperiod till provisionkostnader. Här är ett exempel på en sådan skärm i AmiBroker: Den andra skärmen är den faktiska backtestingresultatrapporten. Här kan du hitta all statistik som nämns ovan. Återigen, här är ett exempel på den här skärmen i AmiBroker: I allmänhet innehåller de flesta handelsprogrammen liknande element. Vissa avancerade program innehåller även ytterligare funktioner för att utföra automatisk positionering, optimering och andra mer avancerade funktioner. De 10 buden Det finns många faktorer som handlare uppmärksammar när de backtesting handelsstrategier. Här är en lista över de 10 viktigaste sakerna att komma ihåg vid backtesting: Ta hänsyn till de brett marknadstrender inom tidsramen där en viss strategi testades. Till exempel, om en strategi bara backtestades 1999-2000, kanske det inte går bra på en björnmarknad. Det är ofta en bra idé att backtest över en lång tidsram som omfattar flera olika typer av marknadsförhållanden. Ta hänsyn till universum där backtesting inträffade. Till exempel, om ett brett marknadssystem testas med ett universum bestående av tekniska lager, kan det misslyckas att fungera bra i olika sektorer. Som en allmän regel, om en strategi riktar sig mot en viss genre av lager, begränsa universum till den genren, men i alla andra fall behålla ett stort universum för teständamål. Volatilitetsåtgärder är extremt viktiga att överväga när man utvecklar ett handelssystem. Detta gäller särskilt för hyrda konton, som utsätts för marginalanrop om deras eget kapital sjunker under en viss punkt. Traders bör försöka hålla volatiliteten låg för att minska risken och möjliggöra enklare övergångar in och ut ur ett visst lager. Det genomsnittliga antalet barer som hålls är också mycket viktigt att titta på när man utvecklar ett handelssystem. Även om de flesta backtestingprogrammen innehåller provisionkostnader i de slutliga beräkningarna, betyder det inte att du bör ignorera denna statistik. Om det är möjligt kan du höja ditt genomsnittliga antal barer som hålls, minska provisionskostnaderna och förbättra din övergripande avkastning. Exponering är ett dubbelkantigt svärd. Ökad exponering kan leda till högre vinst eller högre förluster, medan minskad exponering innebär lägre vinst eller lägre förluster. Men i allmänhet är det en bra idé att hålla exponeringen under 70 för att minska risken och möjliggöra enklare övergångar in och ut ur ett visst lager. Den genomsnittliga vinstlösningsstatistiken, kombinerad med vinst-till-förlustförhållandet, kan vara användbar för att bestämma optimal positionsbestämning och pengarhantering med hjälp av tekniker som Kelly-kriteriet. (Se Money Management med hjälp av Kelly-kriteriet.) Traders kan ta större positioner och minska provisionskostnaderna genom att öka sina genomsnittliga vinster och öka deras vinst-till-förlustförhållande. Årlig avkastning är viktig eftersom den används som ett verktyg för att benchmarka systemets avkastning mot andra investeringsplatser. Det är viktigt att inte bara titta på den totala årliga avkastningen utan också ta hänsyn till ökad eller minskad risk. Detta kan göras genom att titta på den riskjusterade avkastningen, som står för olika riskfaktorer. Innan ett handelssystem antas måste det överträffa alla andra placeringsplatser med lika eller mindre risk. Backtesting anpassning är oerhört viktigt. Många backtesting-applikationer har inmatning för provisionsbelopp, runda (eller fraktionerade) partstorlekar, kryssstorlekar, marginalkrav, räntor, antaganden för slipning, positioneringsstorleksregler, same-bar exit-regler, (bakåt) stoppinställningar och mycket mer. För att få de mest exakta backtestingresultaten, är det viktigt att ställa in dessa inställningar för att efterlikna mäklaren som kommer att användas när systemet går live. Backtesting kan ibland leda till något som kallas överoptimering. Det här är ett villkor där resultatresultatet är så högt anpassat till det förflutna att de inte längre är lika exakta i framtiden. Det är generellt en bra idé att genomföra regler som gäller för alla aktier eller en vald uppsättning riktade lager och är inte optimerade i den utsträckning reglerna inte längre är förståeliga av skaparen. Backtesting är inte alltid det mest exakta sättet att mäta effektiviteten i ett visst handelssystem. Ibland misslyckas strategier som fungerade bra tidigare i dag. Tidigare resultat är inte en indikation på framtida resultat. Var noga med att handla ett system som har testats framgångsrikt innan du går live för att vara säker på att strategin fortfarande gäller i praktiken. Slutsats Backtesting är en av de viktigaste aspekterna av att utveckla ett handelssystem. Om det skapas och tolkas ordentligt kan det hjälpa handlare att optimera och förbättra sina strategier, hitta några tekniska eller teoretiska brister, samt få förtroende för sin strategi innan de appliceras på den verkliga världsmarknaden. Resources Tradecision (tradecision) - High-end Trading Systemutveckling AmiBroker (amibroker) - Budget Trading System Development. En ekonomisk teori om totala utgifter i ekonomin och dess effekter på produktion och inflation. Keynesian ekonomi utvecklades. En innehav av en tillgång i en portfölj. En portföljinvestering görs med förväntan på att få en avkastning på den. Detta. Ett förhållande som utvecklats av Jack Treynor som mäter avkastning som förvärvats över det som kunde ha blivit uppnådd på en risklös. Återköp av utestående aktier (återköp) av ett företag för att minska antalet aktier på marknaden. Företag. Ett skattebidrag är ett återbetalning på skatter som betalas till en individ eller hushåll när den faktiska skatteskulden är mindre än beloppet. Det monetära värdet av alla färdiga varor och tjänster som produceras inom ett land gränsar under en viss tidsperiod. Jag är väldigt ny på R och försöker backa upp en strategi som Ive redan har programmerat i WealthLab. Flera saker jag förstår inte (och det fungerar inte självklart :) Jag får inte de snygga priserna snyggt i en vektor. eller någon form av vektor men det börjar med struktur och jag förstår inte riktigt vad den här funktionen gör. Det är varför min serie, 1 samtal förmodligen inte fungerar. N-lön (serier) fungerar inte heller, men jag behöver det för Loop Så jag antar att om jag får dessa 2 frågor som svaras ska min strategi fungera. Jag är väldigt tacksam för någon hjälp .. R verkar ganska komplicerat även med programmeringserfarenhet på andra språk ja Jag har kopierat några rader kod från den här handledningen och förstår verkligen inte den här raden. Jag menar serier, 1 Jag trodde skulle tillämpa funktionen f på kvotkvot 1 i serien. Men eftersom denna serie är lite komplicerad med struktur etc. fungerar det inte. I39m pratar om denna handledning: R-bloggersbacktesting-a-trading-strategi ndash MichiZH Jun 6 13 på 14:22Backtesting a Simple Stock Trading Strategy Obs! Det här inlägget är INTE ekonomisk rådgivning. Det här är bara en rolig väg att utforska några av förmågorna R har för att importera och manipulera data. Jag läste nyligen ett inlägg på ETF-profeten som utforskade en intressant aktiehandelstrategi i Excel. Strategin är enkel: Hitta stockens högsta punkt under de senaste 200 dagarna, och räkna antalet dagar som har förflutit sedan det höga. Om det varit mer än 100 dagar, äger du beståndet. Om it8217s varit mer än 100 dagar äger du inte den. Denna strategi är väldigt enkel, men det ger några imponerande resultat. (Observera dock att det här exemplet använder data som inte har justerats från splittringar eller utdelningar och kan innehålla andra fel. Dessutom ignorerar vi tradingkostnader och utförda förseningar, vilka båda påverkar strategins prestanda.) Genomförandet av denna strategi i R är enkel, och ger många fördelar jämfört med Excel. Det främsta är att det är enkelt att dra in aktiemarknadsdata till R, och vi kan testa denna strategi på ett brett spektrum av index med relativt liten ansträngning. Först av allt laddar vi data för GSPC med hjälp av quantmod. (GSPC står för SampP 500 indexet). Därefter konstruerar vi en funktion för att beräkna antalet dagar sedan n-dagen hög i en tidsserie och en funktion för att genomföra vår handelsstrategi. Den senare funktionen tar 2 parametrar: den högsta dag du vill använda, och antalet dagar över det höga kommer du att hålla behållaren. Exemplet är 200 och 100, men du kan enkelt ändra det till 500-dagars höga och se vad som händer om du håller lageret 300 dagar förbi det innan du springer ut. Eftersom denna funktion är parametrerad kan vi enkelt testa många andra versioner av vår strategi. Vi lägger början på vår strategi med nollor så det kommer att vara lika lång som våra inmatningsdata. (Om du önskar en mer detaljerad förklaring av daysSinceHigh-funktionen, se diskussionen om korsvaliderad). Vi multiplicerar vår position (0,1) vektor med avkastningen från indexet för att få vår strategi8217s avkastning. Nu bygger vi en funktion för att returnera lite statistik om en handelsstrategi och jämföra vår strategi med referensvärdet. Något godtyckligt bestämde I8217ve att man skulle se kumulativ avkastning, genomsnittlig årlig avkastning, skarpt förhållande, vinnande, genomsnittlig årlig volatilitet, max drawdown och max längd drawdown. Annan statistik skulle vara lätt att genomföra. Som du kan se, jämför denna strategi positivt med standardmetoden 8220buy-and-hold8221. Slutligen testar vi vår strategi på 3 andra index: FTSE som representerar Irland och Storbritannien, Dow Jones Industrial Index. som går tillbaka till 1896 och N225. som representerar Japan. I8217ve har funktionaliserat hela processen så att du kan testa varje ny strategi med 1 rad kod: Aldrig missa en uppdatering Prenumerera på R-bloggare för att få e-post med de senaste R-inläggen. (Du kommer inte att se det här meddelandet igen.) November 30, 2016, 12:34 För några månader sedan pekar en läsare mig på det nya sättet att ansluta R och Excel. Jag vet inte hur länge det här har funnits, men jag kom aldrig över det och I8217ve har aldrig sett något blogginlägg eller en artikel om den. Så jag bestämde mig för att skriva ett inlägg som verktyget är verkligen värt det och innan någon frågar, är I8217m inte relaterad till företaget på något sätt. BERT står för Basic Excel R Toolkit. It8217s är gratis (licensierad enligt GPL v2) och den har utvecklats av Structured Data LLC. Vid skrivandet är den nuvarande versionen av BERT 1,07. Mer information finns här. Från ett mer tekniskt perspektiv är BERT utformat för att stödja körning av R-funktioner från Excel-kalkylark celler. I Excel-termer, it8217s för att skriva användardefinierade funktioner (UDF) i R. I det här inlägget kommer I8217m inte att visa dig hur R och Excel interagerar via BERT. Det finns mycket bra handledning här. här och här. Istället vill jag visa dig hur jag använde BERT för att bygga ett 8220control tower8221 för min handel. Mina handelssignaler genereras med en lång lista med R-filer, men jag behöver flexibiliteten i Excel för att visa resultat snabbt och effektivt. Som ovan kan BERT göra det för mig men jag vill också skräddarsy applikationen till mina behov. Genom att kombinera kraften i XML, VBA, R och BERT kan jag skapa en snygg och kraftfull applikation i form av en Excel-fil med minsta VBA-kod. I slutändan har jag en enda Excel-fil som samlar alla nödvändiga uppgifter för att hantera min portfölj: databasuppdatering, signalgenerering, beställning inlämning etc8230 Min metod kunde brytas ner i de tre stegen nedan: Använd XML för att skapa användardefinierade menyer och knappar i ett Excel fil. Ovanstående menyer och knappar är huvudsakligen samtal till VBA-funktioner. Dessa VBA-funktioner är wrapup runt R-funktioner definierade med BERT. Med detta tillvägagångssätt kan jag hålla en klar skillnad mellan kärnan i min kod som hålls i R, SQL och Python och allt som används för att visa och formatera resultat som hålls i Excel, VBA amp XML. I nästa avsnitt presenterar jag förutsättningen att utveckla ett sådant tillvägagångssätt och en stegvis guide som förklarar hur BERT kan användas för att enkelt överföra data från R till Excel med minimal VBA-kod. 1 8211 Hämta och installera BERT från den här länken. När installationen är klar bör du ha en ny tilläggsmeny i Excel med knapparna som visas nedan. Så här har BERT materialiserats i Excel. 2 8211 Hämta och installera anpassad UI-editor. Den anpassade gränssnittredigeraren tillåter att skapa användardefinierade menyer och knappar i Excel-bandet. Ett steg för steg förfarande finns tillgängligt här. Steg för steg guide 1 8211 R Kod: Nedan R-funktionen är en mycket enkel kod för endast illustration. Det beräknar och returnerar rester från en linjär regression. Det här är vad vi vill hämta i Excel. Spara det i en fil som heter myRCode. R (något annat namn är bra) i en katalog som du väljer. 2 8211 funktioner. R i BERT. Från Excel välj Add-Ins - gt Home Directory och öppna filen som heter functions. R. I den här filen klistra in följande kod. Se till att du sätter in rätt väg. Detta är bara att köpa in i BERT R-filen du skapade ovan. Spara och stäng sedan filfunktionerna. R. Om du vill göra någon ändring i R-filen som skapats i steg 1 måste du ladda om den med hjälp av BERT-knappen 8220Reload Startup File8221 från menyn Add-Ins i Excel 3 8211 I Excel: Skapa och spara en fil som heter myFile. xslm (något annat namn är bra). Det här är en makroaktiverad fil som du sparar i den katalog du vill ha. När filen är sparad stäng den. 4 8211 Öppna filen som skapats ovan i Custom UI-editor: När filen är öppen klistra in underkoden. Du borde ha något liknande i XML-editor: I grunden skapar denna del av XML-kod en extra meny (RTrader), en ny grupp (My Group) och en användardefinierad knapp (New Button) i Excel-bandet. När you8217re är klar öppnar du myFile. xslm i Excel och stänger anpassad UI Editor. Du borde se något så här. 5 8211 Öppna VBA-redigeraren. I myFile. xlsm sätt in en ny modul. Klistra in koden nedan i den nyskapade modulen. Detta raderar tidigare resultat i arbetsbladet innan man klarar av nya. 6 8211 Klicka på Ny knapp. Gå nu tillbaka till kalkylbladet och klicka på knappen 8220New Button8221 i RTRAder-menyn. Du borde se något som nedan visas. Guiden ovan är en mycket grundläggande version av vad som kan uppnås med hjälp av BERT, men det visar hur du kombinerar kraften i flera specifika verktyg för att bygga din egen anpassade applikation. Ur mitt perspektiv är intresset för ett sådant tillvägagångssätt förmågan att limma tillsammans R och Excel självklart, men också att inkludera XML-kod (och batch) kodstycken från Python, SQL och mer. Detta är precis vad jag behövde. Slutligen skulle jag vara nyfiken på att veta om någon har någon erfarenhet av BERT 19 augusti 2016, kl 9:26. När man testar handelsstrategier är ett gemensamt förhållningssätt att dela upp den ursprungliga datamängden i provdata: den del av data som är avsedd att kalibrera modellen och ur provdata: den del av data som används för att validera kalibreringen och se till att prestanda som skapas i urvalet kommer att återspeglas i den verkliga världen. Som en tumregel kan omkring 70 av de ursprungliga data användas för kalibrering (dvs i prov) och 30 för validering (dvs ur prov). Då hjälper en jämförelse av in och ut ur provdata att avgöra om modellen är robust nog. Det här inlägget syftar till att gå ett steg längre och ger en statistisk metod för att bestämma huruvida exempeldata är i linje med vad som skapades i provet. I diagrammet nedan representerar det blå området ut ur provresultatet för en av mina strategier. En enkel visuell inspektion visar en bra passform mellan in och ut ur provprestandan, men vilken grad av förtroende har jag i detta. I detta skede inte mycket och det här är frågan. Det som verkligen behövs är ett mått på likhet mellan in och ut ur provdataset. I statistiska termer kan detta översättas som sannolikheten för att in och ut ur provresultatet kommer från samma fördelning. Det finns ett icke-parametriskt statistiskt test som gör just detta: Kruskall-Wallis-testet. En bra definition av detta test kunde hittas på R-Tutor 8220A-samlingen av dataprøver är oberoende om de kommer från obestämda populationer och proverna påverkar inte varandra. Använda Kruskal-Wallis-testet. vi kan bestämma om befolkningsfördelningarna är identiska utan att de antar att de följer den normala fördelningen.8221 Den extra fördelen med detta test förutsätter inte en normal fördelning. Det finns andra tester av samma natur som kan passa in i den ramen. Mann-Whitney-Wilcoxon-testet eller Kolmogorov-Smirnov-testen passar perfekt ramverket beskriver här men det ligger utanför denna artikels omfattning för att diskutera fördelarna och nackdelarna med var och en av dessa test. En bra beskrivning tillsammans med R exempel finns här. Here8217s koden som användes för att generera diagrammet ovan och analysen: I exemplet ovan är det i provperioden längre än ur provperioden därför skapade jag slumpmässigt 1000 delmängder av i provdata, var och en av dem har samma längd som ut av provdata. Sedan testade jag var och en i provunderuppsättningen mot provdata och jag registrerade p-värdena. Denna process skapar inte ett enda p-värde för Kruskall-Wallis-testet utan en distribution som gör analysen mer robust. I detta exempel är medelvärdet av p-värdena långt över noll (0,488) vilket indikerar att nollhypotesen bör godtas: det finns starka bevis på att in och ut ur samplingsdata kommer från samma fördelning. Som vanligt är det som presenteras i det här inlägget ett leksaksexempel som bara reporar problemets yta och ska skräddarsys för individuella behov. Men jag tror att det föreslår en intressant och rationell statistisk ram för att utvärdera ur provresultat. Detta inlägg inspireras av följande två papper: Vigier Alexandre, Chmil Swann (2007), Effekter av olika optimeringsfunktioner utan resultat Prövning av genetiskt utvecklade handelsstrategier, prognos finansmarknadskonferens Vigier Alexandre, Chmil Swann (2010), An optimeringsprocess för att förbättra inehållet av konsistens, en aktiemarknadsfråga, JP Morgan Cazenove Equity Quantitative Conference, London oktober 2010 13 december 2015 kl 14:03 Att göra kvantitativ forskning innebär mycket dataskrävande och man behöver rena och tillförlitliga data till uppnå detta. Det som verkligen behövs är ren data som är lättillgänglig (även utan internetanslutning). Det mest effektiva sättet att göra det här för mig har varit att behålla en uppsättning csv-filer. Självklart kan denna process hanteras på många sätt men jag hittade mycket effektiv och enkel övertid för att behålla en katalog där jag lagrar och uppdaterar csv-filer. Jag har en csv-fil per instrument och varje fil heter efter det instrument som den innehåller. Anledningen till att jag gör det är dubbelt: För det första vill jag inte ladda ner (pris) data från Yahoo, Google etc8230 varje gång jag vill testa en ny idé men ännu viktigare när jag identifierat och fixat ett problem, vill jag inte gör det igen nästa gång jag behöver samma instrument. Enkelt men väldigt effektivt hittills. Processen sammanfattas i tabellen nedan. I allt som följer antar jag att data kommer från Yahoo. Koden måste ändras för data från Google, Quandl etc8230 Dessutom presenterar jag processen med att uppdatera dagliga prisuppgifter. Inställningen kommer att vara annorlunda för högre frekvensdata och annan typ av dataset (dvs olika från priser). 1 8211 Initial data nedladdning (listOfInstruments. R amp historicalData. R) FillistanOfInstruments. R är en fil som bara innehåller listan över alla instrument. Om ett instrument isn8217t är en del av min lista (det vill säga ingen csv-fil i min datakatalog) eller om du gör det för första gången måste du hämta den ursprungliga historiska datasatsen. Nedanstående exempel laddar ned en uppsättning ETFs dagliga priser från Yahoo Finance tillbaka till januari 2000 och lagrar data i en csv-fil. 2 8211 Uppdatera befintliga data (updateData. R) Koden nedan börjar från befintliga filer i den dedikerade mappen och uppdaterar dem alla efter varandra. Jag brukar springa denna process varje dag förutom när I8217m på semester. För att lägga till ett nytt instrument, kör du bara steg 1 ovan för detta instrument ensam. 3 8211 Skapa en batchfil (updateDailyPrices. bat) En annan viktig del av jobbet är att skapa en batchfil som automatiserar uppdateringsprocessen ovan (I8217m en Windows-användare). Detta undviker att öppna RRStudio och köra koden därifrån. Koden nedan är placerad på en. bat-fil (sökvägen måste ändras med läsaren8217s inställning). Observera att jag lagt till en utdatafil (updateLog. txt) för att spåra utförandet. Processen ovan är extremt enkel eftersom det bara beskriver hur man uppdaterar dagliga prisuppgifter. I8217 har använt det här ett tag och det har funnits mycket smidigt för mig hittills. För mer avancerade data och högre frekvenser kan saker bli mycket svårare. Som vanligt välkomna kommentarer 23 mars 2015, 20:55 När det gäller att hantera en portfölj av aktier jämfört med en riktmärke, är problemet väldigt annorlunda än att definiera en absolut avkastningsstrategi. I den förstnämnda måste man hålla fler lager än i det senare, där inga aktier alls kan hållas om det inte finns tillräckligt bra möjligheter. Anledningen till detta är spårningsfelet. Detta definieras som standardavvikelsen för portföljavkastningen minus referensräntan. Ju mindre bestånd hålls jämfört med en jämförelse desto högre spårningsfel (t ex högre risk). Analysen som följer är till stor del inspirerad av bok 8220Active Portfolio Management8221 av Grinold amp Kahn. Detta är bibeln för alla som är intresserade av att driva en portfölj mot ett riktmärke. Jag uppmuntrar starkt alla med intresse för ämnet att läsa boken från början till slutet. It8217s mycket välskrivna och lägger grunden för systematisk aktiv portföljhantering (jag har ingen anknytning till redaktören eller författarna). 1 8211 Faktoranalys Här försöker vi att rangordna så mycket som möjligt lagren i investeringsuniverset på en framåtriktad retur. Många människor kom med många verktyg och otaliga varianter av dessa verktyg har utvecklats för att uppnå detta. I det här inlägget fokuserar jag på två enkla och mycket använda mätvärden: Informationskoefficient (IC) och Quantile Return (QR). 1.1 8211 Informationskoefficient Horisonten för den framtida avkastningen måste definieras av analytikern och it8217s är en funktion av strategi8217s omsättning och alfabetet (det har varit föremål för omfattande forskning). Självklart måste IC: er vara så höga som möjligt i absoluta termer. För den skarpa läsaren, i boken av Grinold amp Kahn ges en formel som länkar informationsfrekvens (IR) och IC: med bredd är antalet oberoende satsningar (trades). Denna formel kallas den grundläggande lagen om aktiv förvaltning. Problemet är att det ofta inte är lika enkelt att definiera bredd som det låter. 1,2 8211 Kvantilväxling För att få en mer exakt uppskattning av faktorens prediktiva kraft, behöver it8217s för att gå ett steg längre och gruppera bestånd genom kvant av faktorvärden, sedan analysera den genomsnittliga framåtriktad avkastning (eller någon annan central tendensmått) för var och en av dessa kvantiler. Användbarheten av det här verktyget är enkelt. En faktor kan ha en bra IC men dess prediktiva kraft kan begränsas till ett litet antal bestånd. Det här är inte bra, eftersom en portföljförvaltare måste välja aktier inom hela universum för att kunna uppfylla sina spårningsfelbegränsningar. God kvantilväxling präglas av ett monotont förhållande mellan de individuella kvantilerna och framåtriktad avkastning. Samtliga aktier i SampP500-indexet (vid skrivningstidpunkten). Självklart finns det ett överlevnadsskyttförhållande: Listan över bestånd i indexet har ändrats avsevärt mellan början och slutet av provperioden, men it8217s är tillräckligt bra för illustrationsändamål. Koden nedan laddar ned individuella aktiekurser i SampP500 mellan jan 2005 och idag (det tar ett tag) och de råa priserna returneras de senaste 12 månaderna och den senaste månaden. Den förra är vår faktor, den senare kommer att användas som framåtriktad returåtgärd. Nedan är koden för att beräkna informationskoefficienten och kvantilväntningen. Observera att jag använde quintiles i det här exemplet men någon annan gruppmetod (terciler, deciles etc8230) kan användas. det beror egentligen på provstorleken, vad du vill fånga och om du vill ha en bred översikt eller fokusera på distributionssvansar. För att uppskatta avkastningen inom varje kvintil har median använts som den centrala tendensestimatorn. Denna åtgärd är mycket mindre känslig för avvikare än aritmetisk medelvärde. Och äntligen koden för att producera Quantiles Return diagrammet. 3 8211 Hur man utnyttjar informationen ovan I diagrammet ovan är Q1 lägst över 12 månader tillbaka och Q5 högst. Det finns en nästan monotonisk ökning av kvantilgången mellan Q1 och Q5 vilket tydligt visar att lager som faller till Q5 överträffar de som faller till Q1 med cirka 1 per månad. Detta är väldigt viktigt och kraftfullt för en så enkel faktor (inte riktigt en överraskning though8230). Därför finns det större chanser att slå indexet genom att övervaka lagerstockarna som faller till Q5 och underviktiga de som faller till Q1 i förhållande till referensvärdet. En IC på 0,0206 kanske inte betyder en hel del i sig, men it8217s skiljer sig avsevärt från 0 och indikerar en bra förutsägande kraft under de senaste tolv månaderna. Formella signifikanstester kan utvärderas men detta ligger utanför ramen för denna artikel. 4 8211 Praktiska begränsningar Ovannämnda ramverk är utmärkt för att utvärdera investeringarna faktor8217s kvalitet, men det finns ett antal praktiska begränsningar som måste åtgärdas för genomförandet av verkliga realiteter: Rebalancing. I beskrivningen ovan antog it8217s att i slutet av varje månad är portföljen fullständigt ombalanserad. Det innebär att alla aktier som faller under första kvartalet är underviktiga och alla aktier som faller under fjärde kvartalet är överviktiga jämfört med referensvärdet. Det här är inte alltid möjligt av praktiska skäl: vissa lager kan uteslutas från investeringsuniverset, det finns begränsningar för industrins eller sektors vikt, det finns begränsningar för omsättning etc8230 Transaktionskostnader. Detta har inte beaktats i analysen ovan och det här är en allvarlig broms för verklig implementering. Omsättningshantering implementeras vanligtvis i verkligheten i form av straff på faktorkvalitet. Överföringskoefficient. Detta är en förlängning av den grundläggande lagen om aktiv förvaltning och det släpper ut antagandet om Grinold8217s modell att chefer inte står inför några hinder som hindrar dem från att översätta sina investeringar insikter direkt i portföljbett. Och slutligen är I8217m förvånad över vad som kan uppnås på mindre än 80 koder med R8230. Som vanligt välkomnas kommentarer 14 mars 2014, 13:07 Frågan man alltid bör fråga sig om man använder tekniska indikatorer är vad som skulle vara ett mål kriterier för att välja indikatorparametrar (t. ex. varför man använder en 14 dagars RSI istället för 15 eller 20 dagar). Genetiska algoritmer (GA) är väl lämpade verktyg för att svara på den frågan. I detta inlägg visar I8217ll dig hur du ställer in problemet i R. Innan jag fortsätter den vanliga påminnelsen: Vad jag presenterar i detta inlägg är bara ett leksaksexempel och inte en inbjudan att investera. Det är inte en färdig strategi, utan en forskningside som behöver undersökas, utvecklas och skräddarsys för individuella behov. Vad är genetiska algoritmer Den bästa beskrivningen av GA jag kom över kommer från Cybernatic Trading en bok av Murray A. Ruggiero. 8220Genetic Algorithms uppfanns av John Holland i mitten av 1970 för att lösa hårda optimeringsproblem. Denna metod använder naturligt urval, överlevnad av fittest8221. Den allmänna processen följer stegen nedan: Koda problemet till kromosomer Använd kodningen och utveckla en träningsfunktion för användning vid utvärdering av varje kromosom8217s värde för att lösa ett givet problem. Initiera en kromosom population. Utvärdera varje kromosom i befolkningen Skapa nya kromosomer genom att para två kromosomer. Detta görs genom att mutera och rekombinera två föräldrar för att bilda två barn (föräldrarna väljs slumpmässigt men fördjupade av deras skicklighet) Utvärdera den nya kromosomen Ta bort en medlem av befolkningen som är mindre passform än den nya kromosomen och sätt in den nya kromosomen i befolkningen . Om stoppkriterierna är uppnådda (maximalt antal generationer är konditionskriterierna tillräckligt bra8230) returnera sedan den bästa kromosomen alternativt gå till steg 4 Från ett handelsperspektiv är GA mycket användbar eftersom de är bra på att hantera mycket olinjära problem. Men de uppvisar några otäcka egenskaper som är värda att nämna: Övermontering: Detta är huvudproblemet och it8217s ner till analytikern för att ställa upp problemet på ett sätt som minimerar risken. Datortid. Om problemet isn8217t är korrekt definierat kan det vara extremt långt att nå en anständig lösning och komplexiteten ökar exponentiellt med antalet variabler. Därför är det nödvändigt att noggrant välja parametrarna. Det finns flera R-paket som handlar om GA, jag valde att använda den vanligaste: rgenoud Daily closing-priser för de flesta likvida ETF-er från Yahoo Finance går tillbaka till januari 2000. Den samlade perioden går från januari 2000 till december 2010. Out of provperioden börjar i januari 2011. Logiken är som följer: Fitnessfunktionen optimeras under provperioden för att få en uppsättning optimala parametrar för de valda tekniska indikatorerna. Prestandan av dessa indikatorer utvärderas sedan under provperioden. Men innan det görs måste de tekniska indikatorerna väljas. Aktiemarknaden har två huvudegenskaper som är bekanta för alla med viss handelserfarenhet. Långsiktigt momentum och kortvarig omkastning. Funktionerna kan översättas i takt med tekniska indikatorer genom att flytta medelvärden över och RSI. Detta representerar en uppsättning av 4 parametrar: Look-back-perioder för långa och kortsiktiga glidande medelvärden, återkallningsperiod för RSI och RSI-tröskeln. Parametersätten är kromosomerna. Det andra nyckelelementet är träningsfunktionen. Vi kanske vill använda något som: Maximal avkastning eller Sharpe-förhållande eller minsta genomsnittliga Drawdown. I det följande valde jag att maximera Sharpe-förhållandet. R-implementeringen är en uppsättning av 3 funktioner: fitnessfunktion. definierar träningsfunktionen (t ex maximal Sharpe-förhållande) som ska användas inom GA-motorns handelsstatistik. Sammanfattning av handelsstatistik för in och ut ur provperioder för jämförelseändamål genoud. GA-motorn från rgenoud-paketet Genoud-funktionen är ganska komplicerad men I8217m kommer inte att förklara vad varje parameter betyder eftersom jag vill behålla denna post kort (och dokumentationen är riktigt bra). I tabellen nedan presenterar jag för varje instrument de optimala parametrarna (RSI-återköpsperiod, RSI-tröskel, Korttidsflyttande medelvärde och Långsiktigt rörligt medelvärde) tillsammans med in och ut ur statistik för handel med handel. Innan jag kommenterar ovanstående resultat vill jag förklara några viktiga punkter. För att matcha logiken definierad ovan begränsade jag parametrarna för att se till att återkallningsperioden för det långsiktiga glidande medlet är alltid längre än det kortare glidande medlet. Jag begränsade också optimisten att bara välja lösningarna med mer än 50 branscher under provperioden (t ex statistisk signifikans). Sammantaget är resultatet av urvalet långt ifrån imponerande. Avkastningen är låg även om antalet branscher är liten för att göra resultatet väldigt signifikant. Men there8217s en signifikant effektivitetsförlust mellan in och ut ur provperioden för Japan (EWJ) vilket med stor sannolikhet betyder övermontering. Detta inlägg är avsett att ge läsaren verktygen för att korrekt använda GA i en kvantitativ handelsram. Återigen är It8217 bara ett exempel som behöver förbättras ytterligare. Några möjliga förbättringar att utforska skulle vara: fitnessfunktion. maximera Sharpe-förhållandet är mycket förenklat. En 8220smarter8221-funktion skulle säkert förbättra det exemplarhandelstatistikmönstret. vi försöker fånga ett mycket enkelt mönster. En mer djupgående mönsterforskning behövs definitivt. optimering. Det finns många sätt att förbättra hur optimeringen utförs. Detta skulle förbättra både beräkningshastigheten och rationaliteten i resultaten. Koden som används i detta inlägg finns tillgänglig på ett Gist-arkiv. Som vanligt välkomnas kommentarer 28 februari 2014, 15:52 Det finns en enorm litteraturvetenskap både akademisk och empirisk om marknadsprognoser. För det mesta mixar det två marknadsfunktioner: Magnitude and Direction. I denna artikel vill jag bara fokusera på att identifiera marknadsriktningen bara. Målet jag satte mig är att identifiera marknadsförhållandena när oddsen är betydligt partisk mot en uppåt eller en nedåtgående marknad. Detta inlägg ger ett exempel på hur CART (klassificering och regressionsträd) kan användas i detta sammanhang. Innan jag fortsätter den vanliga påminnelsen: Vad jag presenterar i detta inlägg är bara ett leksaksexempel och inte en inbjudan att investera. Det är inte en färdig strategi, utan en forskningside som behöver undersökas, utvecklas och skräddarsys för individuella behov. 1 8211 Vad är CART och varför använder den Från statistik är CART en uppsättning tekniker för klassificering och förutsägelse. Tekniken syftar till att producera regler som förutspår värdet av ett resultat (mål) - variabel från kända värden av prediktor (förklarande) variabler. Det finns många olika implementeringar men de delar alla en allmän karaktäristik och det är det jag är intresserad av. Från Wikipedia arbetar algoritmer för att bygga besluts träd vanligtvis uppifrån, genom att välja en variabel vid varje steg som bäst delar upp uppsättningen artiklar. Olika algoritmer använder olika mätvärden för mätning av 8220best8221. Dessa mäter i allmänhet målvariabelns homogenitet inom delmängden. Dessa mätvärden appliceras på varje kandidatsubsättning och de resulterande värdena kombineras (t ex medeltal) för att ge ett mått på delarnas kvalitet. CART-metodiken uppvisar vissa egenskaper som är mycket väl lämpade för marknadsanalys: icke parametrisk. CART kan hantera alla typer av statistiska utdelningar, icke linjära. CART kan hantera ett stort spektrum av beroende mellan variabler (t ex inte begränsat till linjära relationer). Robust till avvikare Det finns olika R-paket som hanterar Rekursiv partitionering, jag använder här rpart för trädestimering och rpart. plot för trädritning. 2 8211 Data Amp Experiment Design Dagliga OHLC-priser för de flesta likvida ETFs från januari 2000 till december 2013 extraherade från Google Finance. I provperioden går från januari 2000 till december 2010 är resten av datamängden utanför provperioden. Innan du kör någon typ av analys måste datasetet förberedas för uppgiften. Målvariabeln är ETF: s veckovisa retur, definierad som två tillstånd i världsresultatet (UP eller DOWN). Om veckovis framåt returnerar 0, då marknad i UP-tillstånd, NED anger annars. De förklarande variablerna är en uppsättning tekniska indikatorer härledda från den första dagliga OHLC-datasatsen. Varje indikator representerar ett väl dokumenterat marknadsbeteende. För att minska bruset i data och försöka identifiera robusta relationer anses varje oberoende variabel ha ett binärt resultat. Volatilitet (VAR1). Hög volatilitet är vanligtvis förknippad med en nedåtgående marknad och låg volatilitet med en uppåtgående marknad. Volatilitet definieras som 20 dagar rå ATR (Average True Range) spridas till sitt glidande medelvärde (MA). Om rå ATR gt MA då VAR1 1, annars VAR1 -1. Kortvarigt momentum (VAR2). Aktiemarknaden uppvisar kortsiktigt momentumbeteende som fångats här med 5 dagars enkla glidande medelvärden (SMA). Om Pris gt SMA då VAR2 1 annat VAR2 -1 Långtidsdrift (VAR3). Aktiemarknaden uppvisar långsiktigt momentumbeteende som fångas här med 50 dagars enkla glidande medelvärden (LMA). Om Pris gt LMA då VAR3 1 annat VAR3 -1 Kortvarig omkastning (VAR4). Detta fångas av CRTDR som står för nära förhållande till dagligt intervall och beräknas enligt följande:. Om CRTDR gt 0.5, VAR4 1 annat VAR4 -1 Autocorrelation regime (VAR5). Aktiemarknaden tenderar att gå igenom perioder med negativa och positiva autokorrelationssystem. Om returnerar autokorrelation under de senaste 5 dagarna gt 0 sedan VAR5 1 else VAR5 -1 Jag lägger under ett trädexempel med några förklaringar. I trädet ovan är vägen för att nå nod 4: VAR3 gt0 (Long Term Momentum gt 0) och VAR4 gt 0 (CRTDR gt 0). Den röda rektangeln indikerar att detta är ett NED-löv (t ex terminalnod) med en sannolikhet på 58 (1 8211 0,42). I marknadsvillkor betyder detta att om långsiktigt moment är upp och CRTDR är gt 0,5 så är sannolikheten för en positiv avkastning nästa vecka 42 baserat på de samplingsprovdata. 18 indicates the proportion of the data set that falls into that terminal node (e. g. leaf). There are many ways to use the above approach, I chose to estimate and combine all possible trees. From the in sample data, I collect all leaves from all possible trees and I gather them into a matrix. This is the 8220rules matrix8221 giving the probability of next week beeing UP or DOWN. I apply the rules in the above matrix to the out of sample data (Jan 2011 8211 Dec 2013) and I compare the results to the real outcome. The problem with this approach is that a single point (week) can fall into several rules and even belong to UP and DOWN rules simultaneously. Therefore I apply a voting scheme . For a given week I sum up all the rules that apply to that week giving a 1 for an UP rule and -1 for a DOWN rule. If the sum is greater than 0 the week is classified as UP, if the sum is negative it8217s a DOWN week and if the sum is equal to 0 there will be no position taken that week (return 0) The above methodology is applied to a set of very liquid ETFs. I plot below the out of sample equity curves along with the buy and hold strategy over the same period. Initial results seem encouraging even if the quality of the outcome varies greatly by instrument. However there is a huge room for improvement. I put below some directions for further analysis Path optimality . The algorithm used here for defining the trees is optimal at each split but it doesn8217t guarantee the optimality of the path. Adding a metric to measure the optimality of the path would certainly improve the above results. Other variables . I chose the explanatory variables solely based on experience. It8217s very likely that this choice is neither good nor optimal. Backtest methodology . I used a simple In and Out of sample methodology. In a more formal backtest I would rather use a rolling or expanding window of in and out sample sub-periods (e. g. walk forward analysis) As usual, any comments welcomeIm very new to R and trying to backtest a strategy Ive programmed already in WealthLab. Several stuff I dont understand (and it doesnt work obviously:) I dont get the Close Prices nicely into a vector. or some kind of vector but it starts with structure and I dont really understand what this function does. Thats why my series,1 call probably doesnt work. n lt - nrow(series) doesnt work either, but I need that for the Loop So I guess if I get These 2 questions answered my strategy should work. Im very thankful for any help..R seems quite complicated even with programming experience in other languages yeah I Kind of copied some lines of code from this tutorial and don39t really understand this line. I mean series,1 I thought would apply the function f onto quotcolumnquot 1 of the series. But since this series is some compley with structure etc. it doesn39t work. I39m talking about this tutorial: r-bloggersbacktesting-a-trading-strategy ndash MichiZH Jun 6 13 at 14:22This is the third post in the Backtesting in Excel and R series and it will show how to backtest a simple strategy in R. It will follow the 4 steps Damian outlined in his post on how to backtest a simple strategy in Excel . Step 1: Get the data The getSymbols function in quantmod makes this step easy if you can use daily data from Yahoo Finance. There are also methods (not in the strict sense) to pull data from other sources (FRED, Google, Oanda, R save files, databases, etc.). You could also use them as a template to write a custom function for a particular vendor you use. run the command below if quantmod isnt already installed use the quantmod package (loads TTR, xts, and zoo) pull SPX data from Yahoo (getSymbols returns an xts object) Step 2: Create your indicator The TTR package contains a multitude of indicators. The indicators are written to make it easy to combine them in creative and unconventional ways. Starting with revision 106 on R-forge, TTR has a DVI indicator . calculate DVI indicator dvi lt - DVI(Cl(GSPC)) Cl() extracts the close price column Step 3: Construct your trading rule Since this trading rule is simple--were long 100 if the DVI is below 0.5 and short 100 otherwise--it can be written in a single line. More elaborate rules andor position sizings can be done as well, but require more code (RSI(2) with Position Sizing is an example of more complex position sizing rules). Also notice that the signal vector is lagged, which avoids look-ahead bias. create signal: (long (short) if DVI is below ( above ) 0.5) lag so yesterdays signal is applied to todays returns sig lt - Lag(ifelse(dvidvi lt 0.5, 1, -1)) Step 4: The trading rulesequity curve As in Damians example, the code below is a simplified approach that is frictionless and does not account for slippage. The code below takes todays percentage return and multiplies it by yesterdays signal position size (always - 100 in this example). I also subset the system returns to match the results in the Excel file . calculate signal-based returns ret lt - ROC(Cl(GSPC))sig subset returns to match data in Excel file ret lt - ret2009-06-022010-09-07 Step 5: Evaluate strategy performance Damian mentioned the importance of evaluating your strategy. Fortunately for R users, the PerformanceAnalytics package makes this easy. With a few lines of code we can view the drawdowns, downside risks, and a performance summary. use the PerformanceAnalytics package create table showing drawdown statistics create table of downside risk estimates chart equity curve, daily performance, and drawdowns Thats all there is to backtesting a simple strategy in R. It wasnt that intimidating, was it Please leave feedback if youre moving your backtesting from Excel to R and theres something youre hung up on or you have an awesome tip youd like to share. Heres a succinct version of the code in the above post if you want to be able to copy paste it all in one block:I follow those There seems to be some perverse human characteristic that likes to make easy things difficult. (buffett) Jag kan ge dig en bestämd kanske. ( Samuel Goldwyn ) If the numbers were all we had, the common belief would be that marriage is the chief cause of divorce. (Zvika Harel) I Gud litar vi på att alla andra måste ta med data. (Edwards Deming) Den ultimata inspirationen är deadline. (Nolan Bushnell) Boredom är rasande spridning tunn. (Paul Tillich) Verkligheten är det som, när du slutar tro på det, går inte bort. (Philip K. Dick) Outside show är en dålig ersättning för inre värde. (Aesop) Erkännande är den största motivatorn. (Gerard C. Eakedale) TV är tuggummi för ögonen. (Frank Lloyd Wright) Droger är verkligheten juridiska smuthullar. (Jeremy Preston Johnson) Exempel är inte det viktigaste att påverka andra. Det är det enda. (Albert Schweitzer) Bra människor är bra för att de kommer till visdom genom misslyckande. (William Saroyan) Om människor är bara bra för att de fruktar straff och hoppas på belöning, så är vi verkligen ledsna. (Albert Einstein) Jag lärde mig för länge sedan, aldrig att brottas med en gris. Du blir smutsig, och dessutom gillar grisen det. (George Bernard Shaw) Det är alltid modigt att säga vad alla tycker. (Georges Duhamel) Det har varit min upplevelse att folk som inte har några laster har väldigt få dygder. ( Abraham Lincoln ) Too much of a good thing is just that. (Brian J. Dent) Framtiden är här. Det är inte helt distribuerat än. (William Gibson) För att göra nöjen behagliga, förkorta dem. (Charles Buxton) Verkligheten är det som, när du slutar tro på det, går inte bort. (Philip K. Dick) Den som slutar lära sig är gammal, oavsett tjugo eller åttio. There must be more to life than having everything ( Maurice Sendak ) Silence is one of the hardest arguments to refute. ( Josh Billings ) Backtesting trading strategies with RHow to Backtest a Strategy in R Were going to explore the backtesting capabilities of R. In a previous post we developed some simple entry opportunities for the USDCAD using a machine-learning algorithm and techniques from a subset of data mining called association rule learning. In this post, we are going to explore how to do a full backtest in R using our rules from the previous post and implementing take profits and stop losses. Lets dive right in: Note: the backtest is built off the 4-hour bars in our data set and doesnt have a more granular view. The CAGR (compounded annual growth rate) is the percentage gainloss annualized, meaning it smooths out the growth into equal instalments each year. Since our test was over Lets see if we can improve the performance by adding a stop loss and take profit. With just a stop loss, performance went down. It looks like we are getting taken out of our trades before they are able to recover. In order to lock in our profits, lets go ahead and implement a take profit. Locking in our gains with a take profit slightly improved the performance, but not drastically. Lets incorporate both a stop loss and a take profit. Now lets compare the baseline Long Short strategy, with just a stop loss, just a take profit, and both a take stop loss and take profit. Now you know how to add a take profit and stop loss, I recommend you play around with the data and test different values based on your own personal risk parameters and using your own rules. Even with powerful algorithms and sophisticated tools, it is difficult to build a successful strategy. For every good idea, we tend to have many more bad ones. Armed with the right tools and knowledge, you can efficiently test your ideas until you get to the good ones. We have streamlined this process in TRAIDE. Weve developed a testing infrastructure that allows you to see where the patterns are in your data are and in real-time see how they would have performed over your historical data. Well be releasing TRAIDE for 7 major pairs in the FX market with technical indicators in two weeks. If you are interested in testing the software and providing feedback, please send an email to infoinovancetech. We have 50 spots available.

Belajar forex online untuk pemula

Belajar FOREX Untuk Pemula GRATIS. Bingung cari peluang bisnis. Kenapa nggak coba FOREX. Peluang dapat INCOME dalam hitungan DETIK. Hittills är det dags att välja mellan valutaväxling, men det är inte så mycket som möjligt. Bayangkan saja dalam jangka waktu satu hari perputaran uang di pasar bisa mencapain triliunan dollar. Karena det är bara en gång till när du kommer och du kommer att få det bra, och du kan göra det bättre för dig. Tapi karena likuitasnya yang tinggi maka banyak juga yang mengalami kerugian dengan cepat forex. Ada Peribahasa 8220Tak Kenal Maka Tak Sayang8221, karena det sebelum Anda men8221jugde8221 baik sekara positif atau negativa mengenai pasar forex alangakah lebih baiknya Anda membaca artikel ini. Jangan Sampai Anda melewatkan 8220opportunity8221en menutup mata terhadap 8220theat8221 från senaste valutan. Ketilsediaan PembeliPenjual Jika di pasar konvesional Anda harus memikirkan av process produksi sampai penjualan, sangat berbeda dengan pas Indonesien, än pasar forex. Pelaku pasar keuangan sangatlah banyak artinya keterediaan penjual dan pembeli sangatlah tinggi. Sehingga pasar ini menjadi sangat likuid. Maka di pasar keuangan Anda bisa ber8221jualan8221, tanpa harus memikirkan mencari pembeli. Bahka di pasar forex Anda bisa längs menyual 8220posisi8221 dengan hitungan detik. Transaksi Jika di pasar konvesional Ocha harus memiliki tempat untuk memasarkan produkt Anda, som är berättigad för Indonesien, så är det bara förex. Di pasar keuangan Anda bisa melakukan transaktion secara online dengan plattform meta-trader. Platform ini terhubung längs secara real-time dan global. Jadi Anda bisa bertransaksi dimana saja asalkan ada koneksi intenet. Bahkan Anda bisa bertransaksi melalui smartphone Anda. Untuk mendownload plattform handel (forex) silahkan ladda ner sin sini. Möjlighet Det är en kovensional än en sak som du har haft, och du kan också göra det, och du kan också göra det. Sementara di pasar forex Anda bisa memanfaatkan nya alternativet sälja. Inilah yang dinamakan 8220peluang dua arah8221. Det finns en rad olika saker som du kan höra om du vill ha ett bra jobb. Intinya, jika harga naik bisa untung, harga turun bisa untung. Potensi Keuntungan Jika di pasar konvesional, keuntungan Anda sangat tergantung dengan jumlah barang yang Anda miliki, berbeda dengan pasar forex. Di pasar forex ada yang namanya 8220laverage8221. Hävdar adalah batas kredit yang diberikan mäklare sehingga memungkinkan trader untuk bertransaksi di pasar förex dalam jumlah besar dengan modal kecil Pasar buka Jika di pasar kovensional dan pasar saham biasanya buka 8220lapak8221nya sekitar 8 jam berbeda dengan pasar forex. Karena pasar forex adalah pasar dunia, seingga pasar forex buka 24 sylt, 5 år gammal. Dengan kata lain Anda Bisa handlar Kapanpun Anda mau jika ada peluang yang bagus. Wah kelihatannya pasar forex menarik. Tapi8230 pasti Anda pernah mendengar bahwa ada teman Anda yang rugi 8220månad forex8221. Benar. Karena sifat pasar forex yang sangat likuid ini, untuk mendapatkan keuntungan än kerugian sangatlah cepat (hitungan DETIK). Seringkali yang terjadi adalah para pemula pemula menggangap gampang untuk mendapatkan vinst av forex. Toh hanya ada 2 pilihan, yakni KÖP ATU SÄLJA KUNSKAPLIGT NÅGOT SÄKERHETSBETALNING 50 50 bukan. Hal inilah yang menjadi penyebab banyak trader pemula yang gagal. Padahal pasar Forex ini lebih dalam av sekedar-tebakan, som är en närmaste leverantör Karena itu ada istilah analysera tekniken, än analisa fundamental. Keduanya itu harus dipelajari. Jadi adalah lebih baik untuk belajar terlebih dahulu sebelum Anda menjadikan handel sebagai inkomst utama Anda (Trading for Living). Yang lebih baik lagi adalah untuk Anda praktek 8220learning genom doing8221. Berarti harus setor duid dulu donk. TIDAK. Anda bisa berlatih handel blandgunakan akun demo alias uang virtuella. Dan jika Anda sudah mahir, barulah Anda inject8230 Untuk mendapatkan akun demo silahkan Anda melodi länk dibawah. Lalu bagaimana saya bisa belajar. Anda daftar dulu akun demo melalui länken ini (lärande genom att göra) GRATIS. koq. Anda bisa mencari semua ilmu tentang handeln internet, tapi jika Anda binggung harus mulai från mana silahkan kungla belajartradinguntukpemula. blogspot. co. id Klicka här för att blogga in i carabermainforexvalas. blogspot. co. id. sebagai alat bantu dan banding Anda untuk mengambil posisi. Jika sudah mahir Anda Barulah Anda injicerar dana. Saya anjurkan Anda injicerar ke mäklare DALAM NEGERI och Sudah Dijamin oleh pemerintah (BAPEPTI), contohnya foreximfgotodemo Okej duktig dulu, som du kan säga om du är en man och en annan valuta för valutahandel. Däremot har du hört Anda bisa menambah penghasilan Anda melalui trading ini. Dapatkan juga video mengenai trik dan tips dalam handel forex secara gratis. hanya dengan berlangganan kanal youtube kami. Gilla FB Kami Untuk Bergabung Dengan Komitén Forex dan mendapatkan informera terupdate mengenai kondisi pasar di: facebookBelajarTradingUntukPemula Sebagai tanda terima kasih kami karena telah berkunjung ke blog belajartradinguntukpemula. blogspot. co. id. Silahkan ladda ner Secara GRATIS. Dapatkan Ebook PREMIUM 8220Belajar Trading Untuk Pemula8221 Dapatkan Ebook PREMIUM 8220Belajar Trading Untuk Pemula8221 Secara FREE. Hanya Dengan Dela länk Kami8220Saya väntar på att du har fått mer information om kolumnen, 8221 på den här sidan som du kan läsa om. 8220Saya seorang taurus, anteng akan bereaksi dengan varar mer, 8221 sambungnya. 8221 Jika säger att det var mer, säger man menar det sägs att secepatnya.8221 Barbra Streisand Pernahkah Anda menemukan pengendara mobilen har tid för att förlora och förlora livet. Syangnya, Anda pasti sulit untuk menemukan den luky mannen seperti itu. Bega juga dalam perdagangan saham, tidig ada investerare, och du har aldrig haft det här. Kalaupun dia framgång, pasti kerugiannya lebih sedikit dari keuntungannnya. Kalaupun sering untung, salah satu strategi andalan merka adalah cut loss, berani memotong kerugiska agar kerugian tidak semakin dalam. Klipp förlust menjadi startegi efektif saat kondisi pasar sedang bearish atau crash. Klipp förlusten merupakan keputusan yang paling berat karena anda harus merealisasikan kerugian. bisa dibayangkan jika bursa crash. Harga saham turun sajadinya dan anda berhadapan dengan situasi apakah tetap memegang saham yang ikut longsor atau melepasnya. Secara naluriah Anda tidak tega melihat uang terbang begitu saja. Tapi itulah keputusan cepat yang harus Ocha ambil agar kerugian bisa diperkecil än Anda bisa lincah membuka posisi baru. Anda harus realistis menyadari bahwa keputusan cut loss juga berlaku untuk saham big caps och memiliki fundamental kuat sekalipun. Meski saham stora mössor relatif lebih cepat pulserande dibanding små kepsar, tetapi tetap saja lama. Banyak investerare kommer bara att göra det så mycket som möjligt, men det är inte säkert att du har en karriär som har en väldigt bra karaktär. investerare merasa bahwa pasar tidak fair. Meski, ada juga investerare och tidigt pedulidengan fluktuasi harga saham. Behöver du vänta, vänta och se, sambil melakukan medverkar ner, och du har en bra jobb och du har en bra jobb. 1. Anda wajib selalu mencermati perkembangan ekonomi dunia dan regionala, pergerakan harga energi dunia, komodiatas, emas, suku bunga pengangguran, logam, krisis ekonomi, dan peka terhadap situasi politik. Anjloknya indeks saham Dow Jones, Hang Seng, Nikkei, Kospi menjadi sinyal alert bagi anda untuk cut loss. Kalaupun Anda cukup sibuk, anda bisa memantau melalui pialang yang anda percayai. 2. Anda juga wajib mencermati, apabila sebab penurunan harga saham akan mempengaruhi grundläggande perusahaan dalam jangka panjang misalnya hiangnya hak monopoli penurunan harga pasar, suku bunga naik, penurunan penjualan atau laba, och ersolan hukum. Berani sänka förlusten än att minnas portofolioke saham lain menjadi keputusan yang tepat. 3. Penurunan IHSG har haft menekan harga saham bigcaps. Apabila Trenun terus berlanjut, lakukanlah skära förlust och vänta Beli kembali pada saat harga termurahnya. 4. Berani cut förlust untuk saham keranjang sampah, miliki saham hanya yang memiliki signalen untuk terus tumbuh. 5. Bagi tektok trader, mewaspadai penurunan harga karena aksi vinst med dengan berani cut förlusten än membuka posisi baru ketika harga sudah murah (menyentuh garis support) 6. Var försiktig med röd fredag, biasanya bursa dipenuhi sentimen vinst tar, untuk mengantisipasi ketidak pastian pasar selama masa libur. 7. Keputusan cut förlust sangat berat, namun berubah menjadi melegakan karena saham investerare bakom nyangkut. 8. Var inte panik Bara skära loss8230 Kebahagiaan tidak datang dar keberuntungan besar yang jarang terjadi, namun keuntungan kecil yang terjadi setiap hari. Benjamin Franklin Seperti pesawat yang melesat meninggalkan bumi, harga saham seringkali bergerak melawan gravitasi. Makin tinggi harga saham, kemungkinan terus naik semakin besar. Det låter galet, hur fungerar det Begitulah optimisme investor bekerja. Sering investerare telat membeli, karena harga keburu naik. Antusiasme pasar terhadap saham terten kadang kala melewati batas psiologis. Meski sering kejadian setelah harga mroket långsiktig turkis katt katt, hinga tidig halva förlust. Pengalaman di bursa menyimpulkan, bahwa harga selalu naik dan turun (fluktuasi). Setelah naik pasti akan turun lagi, walaupun harga sebenarnya akan terus naik. Itulah hemlighet i naturen Rahasia yang membentuk pola dan perilaku pasar. Dengan memahami pola än perilaku ini, investerare kommer att vara medveten om att det inte är möjligt att köpa dem på marknaden (köp lågt sälja högt). Om du vill ha mer information, vänligen kontakta oss. Jurus paling tua yang tetap tidak tergantikan hingga sekarang. yang menjadi pertanyaan, Kapan harga suatu saham bisa dikatakan murah, sebab murah atau mahal adalah persepsi. Begitulah yang ditulis oleh Fred Hager 8220buy low sell high illusion8221. Banyak Investor är en av de ledande aktörerna inom den globala marknaden. Saham bagus biasanya tidak terlalu dihargai murahdibandingkan harga saham lainnya, lain halnya dengan saham keranjang sampah yang selalu murah. Rencana beli bawah jual atas, kadang buyar karena pengaruh rädsla och girighet, sebaliknya malah yang terjadi 8220 på jas bawah8221. Pengaruh ini terjadi biasanya karena fluktuais pasar yang tidak menentu. Mengapa bisa terjadi, karena memang tidak ada ayang mampu memastikan pergerakan harga yang begitu kompleks. Tanpa pasar bajka men menurunkan harga saham, men det är inte så lätt att göra det, men det är inte så mycket som serigkali, men det är inte så mycket att göra, men det är inte så bra som möjligt. Para chartist suka dengan strategi, som är en del av den globala strategin, och därmed är det viktigt att stödja och stödja resurser än berbagai-indikatorn för att få en signifikant signal från en medlem, med en strategisk inriktning på hur mycket du kan göra. Tips Beli bawah Jual atas: 1. Pilihlah sa stora kepsar dengan tränar. Pada kondisi pasar normal, saham big caps memiliki tren terus tumbuh. Sebelum saham tersebut naik ke tingkat yang lebih tinggi, men det var så bra som möjligt. Nah sa att du inte har en bra människa, men du har aldrig haft det här. 2. Saat krasch atau krisis, bersabarlah untuk tidak tergoda masuk pasar. Tunggulah harga benar-benar murah setelah turun sangat dalam. Mulailah mengoleksi saham setelah ada tanda-tanda krisi akan berakhir. 3. Koleksilah sahhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh 4.Bisa mengikuti formula empat satu. 5. Följ trenden Misalkan anda berperilaku seakan akan Tuhan ada, och du kommer också att vara medveten om att du inte kommer att gå med, och du kommer snart. Anda tidak menikmati bayak halamid hidup, tapi saa ada balasannya. Sekarang, misalkan anda berperilaku seakan akan Tuhan tidak ada, menghabiskan hidup Anda dalam dosa, keegoisan dan nafsu ketika sebenarnya Tuhan ada. Anda mungkin mendapatkan kegembiraan dan kesenangan dalam hidup anda yang singkat, namun, ketika hari perhitungan datang, anda akan mendapatkan asalah besar. Eksperimen Pemikiran Peter Bernstein Sesuatu yang berlebihan pasti berdampak apapun terhadap lainnya. makan terlalu banyak juga bukan solusi bagi anda pengguna pelangsing obat diet paling mahal. Kontrol kesehatan trading anda dengan handelsplanen planerar du att du ska ha det bra. Tidak di awang-awang, mendaratlah Beberapa faktor i mendorong över handel: 1. Menelan bulat-bulat rekomendasi pialang Rekomendasi pialng harus membantu Anda dalam mengambil keputusan. Namun terkadang pialang lebih tertarik terhadap avgift. semakin aktif Anda bertransaksi, avgifter semakin deras mengalir ke kantong pialang. cobalah menjalin persahabatn dengan seorang analis pasar atau ocha dapat berlangganan informasi pasar dan rekomendasi dar berbagai sitta yang menyediakan jasa tersebut. Akan membantu Anda lebih objektif mengambil keputusan. 2. Memiliki Tekhnik dan Strategi Anda mest membuat berberapa procentuell målsättning återvändsgränd räkning dalam sebulan ataupun setahun, dan kerugian yang dapat Anda tolererar, stoppa fördjupning av jurus mabok, närmaste sana, efterföljande sini, apalagi terjebak dalam saham gorengan, maka kiamat kecil akan datang bagi Anda yang lengah. 3. Kemajuan Tekhnologi Kemajuan tekhnologi memberikan fukta luar biasa bagi kehidupan kita. Namun, tidak bagi mental yang menganggap bahwa tekhnologi adalah segalanya. Kecepatan bisa menjadi masalah bagi rem blong, yang membuat portofolio anda semakin tertekan karena ocha terlalu asik trading tanpa batas. Membandingkan bursa saham dengan meja kasino adalah masalah besar. Anda harus respekterar terhadap apa yang anda kerjakan. Menghabiskan koin terakhir dalam meja yang sama hanya akan merobek kantong anda sendiri. Berdoalah sebelum trading Untuk mengingatkan diri sendiri agar lejih ironih dan sabar ketika trading Analys Fundamental (Fundamental Analysis) memprediksi pergerakan hargan dengan menterjemahkan berbagai informatio keadaan ekonomi, termasuk berita, laporan dan kebijakan yang dikeluarkan oleh pemerintah, dan juga rumor. Pada Analys Fundamental (Fundamental Analysis), pergerakan harga yang drastis terjadi apabila ada peristiwa-peristiwa yang tidak terduga. Peristiwa tersebut bisa berupa kenaikanpenurunan suku bunga dari bank central, sampai peristiwa politik ataupun perang. Contohnya adalah peristiwa 911. Ketika peristiwa 911 terjadi, betygsätt USD melemah dikarenakan setiap orang memperkirakan peristiwa tersebut akan berpengaruh besar terhadap USA sehingga besar kemungkinan USD melemah. Kejadian ini menyebabkan banyak pelaku pasar menual USD. Imbasnya-kursen USD Benar-Benar Turun Drastis Ekonomisk Nyheter Pingst och Pengar på Pengarna Suku Bunga (Räntehäftning) Tingkat Pesanan Bahan Durable (Varaktigt Varu Order) Teknik Trading Forex Berdasarkan Nyheter (Nyheter Trading) Ada 2 Carra Sering Digunakan Trader Untuk Trade Forex Berdasarkan News (Nyheter Trading): Menggunakan Stop Köp än Stopp Sälj Order Teknik ini dilakukan dengan menggunakan Sluta Köp sedan Stopp Sälj väntande order sebelum nyheter penting diumumkan. Keuntungannya Adalah Jika harga bergerak tidak sesuai prediksi, men det är inte så mycket som möjligt. Resikonya dapat diminimalkan dengan cara menginput stoppa förlusten av den senaste tidens nyhetens tersebut. Kännetecknande teknik inom området, men det är inte så bra som möjligt, men det är inte bara en berättigande berättelse, men det är också en bra fråga om vad som är en fråga om huruvida det är fråga om en turism, en nationell lag och en väsentlig del av handeln.) Mer än en gång har du fått nyheter om detta. Teknik ini dilakukan dengan cara membandingkan selisih nilai aktual dan prognos dari news tertentu. Jika selisihnya cukup besar maka näringsidkare bredvid öppen köp köp sälja marknaden har en bra marknad. Tack vare tekniken är det viktigt att du kommer att få en bra vinst för att du ska kunna tjäna pengar på 1 dygn. Kelemahannya adalah jika pergerakan pasar tidig berlangsung semestinya, maka näringsidkaren och omedelbart misslyckas med att misslyckas med att ta del av att ta hand om att stoppa förlusten för att få en bra jobb. Jika anda ingin menggunakan teknik ini maka sebaiknya mäklare Forex anda memiliki exekusi instan dan ocha memiliki sumber news yang sangat baik. Bagi anda yang masih pemula, sebaiknya jangan menggunakan teknik ini karena sangat beresiko Pada dasarnya, Trading Forex berdasarkan nyheter (Nyheter Trading) merupakan teknikhandel dengan cara membandingkan selisih haril aktuella ekonomiska nyheter dengan nilai prognos (förhandsgranskning) av nyhetsbutiken. Umumnya Jika selisih antara Nilai aktuell än Nilai forecastnya cukup besar, har gjort det möjligt att läsa om att drabbas av att du inte har några problem med dig. Tapi sekali lagi, ada faktor-faktor lang yang perlu ocha perhatikan bila ingin menggunakan teknik News Trading Faktor-faktor penting yang perlu diperhatikan untuk News Trading: Jenis-jenis ekonomiska nyheter apa saja yang dianggap penting oleh pasar dan berpotensi menyebabkan pergerakan harga yang cukup besar (Drastis). Semakin penting maka biasanya pergerakan harga yang terjadi juga semakin besar Berapa besöker inte aktuell än prognos (förhandsgranskning) av nyheterna. Semakin besar selisih nilai aktual dengan prognos, semakin besar pula pergerakan harga yang terjadi Range High-Low Daily (Range Harian) Beberapa sa sebelum news diumumkan. Semakin kecil-sortimentet har en stor del av det här, men det är inte bara en nyhetsartikel, men det finns också en stor del av Jenis Pair, som är en av de mest kända och spridningsmöjligheterna, än Slippage. Ada-paret är en gammal man, 8220anh8221, karena meskipun ada news och seychellesnya cukup penting untuk par tersebut, tapi tidak terjadi pergerakan harga yang cukup besar, bahkan ada kalanya harga hampir tak bergerak. Ada mäklare Forex mer än tusen dollar spridning sewaktu pengumuman nyheter penting. Juga seringkali terjadi slippage (harga yang tak sesuai) antara harga yang anda order dengan yang anda dapatkan Post navigationPastikan Anda Mendapat Materi Pelatihan Trading Terbaik Dengan kurikulum står Indonesiska Forex Society dengan jam terbang tinggi plus dibimbing längs hela Tim Trader Professional. Dalam setiap kelas pelatihan kami, Anda akan belajar dengan mempraktikan längung, har haft kedua seluruh peserta akan diajak Live Trade dihari aktif marknaden Ya. Inilah cara termudah mempelajari apapun, yakni dengan praktik. Kami Adalah Indonesiska Forex Society Komunitas Trader är berättigad av Kota Surabaya. Enam tahun ini kami jatuh bangun belajar dalam dunia handel hingga mempengaruhi kehidupan finasial kami namun sudah menjadi hukum alam bahwa setiap kegagalan pasti ada hikmahnya. sekarang kami mulai bisa återhämtning än terus berkembang lebih baik, karena kami telah menemukan Formula Succes Dalam Trading, formuläret sebentar lagi juga akan anda dapatkan dalam träning kami tanpa perlu jatuh dulu seperti apa yang kami rasakan dulu Dengan pengarna handikapphandel selama ini, kami juga terus blandupdate pengetahuan än keakurasian sistem yang kami gunakan, sistem sangat sederhana dan lönsam, disinilah beläjar forex yang rasionala bahkan pemula sekalipun jika trorapan sistem kami dengan benar dan terus menajalankan disciplin pengar förvaltning sekara ketat bisa menggunakanya dengan presentas vinst 10 - 35 perbulan secara konsiten . FAKTANYA Diluar sana, banyak näringsidkare (termasuk yang kami lakukan dulu) Hanya berfokus kepada dua cara analisa dalam handel yaitu teknisk ataupun fundamental, namun sangat jarang sekang yang mempelajari sebuah metod handel yang disebut strategi transaktioner med berkonsep matematis handel. Kedua tekniken är en viktig del med minus masing-masing, namngivna för bisa dihindari adalah lossnya. Karena är en av de ledande leverantörerna av marknaden för handel och marknadsföring av företag, företag, företag, företag, företag, företag, företag, företag, företag, företag, företag, företag, företag, företag, företag, företag, företag, disini. Sebagai Catatan, Kedua Teknik Diatos Bukan Berarti Tidig Bisa Menyadikan Seorang Success Didalam Dunia Forex Namn Perlu Jam Jag är inte en sak, men jag är inte så glad att jag känner mig så skicklig, att jag är sebagai näringsidkare, professionell och professionell. Hal ii berbeda dengan metod strategi transaktionen, dengan konsep yang berbeda dengan apa yang selama ini banyak dipelajari kebanyakan trader. Teknikstrategin handlar om att finansiera och hantera tekniken, men det är tekniskt möjligt att utveckla och utveckla tekniken, men det är också möjligt att hantera sekalipun modal kita akan kembali. Jadi kemungkinanya har en bra vinst och en bra balans. Disploderar det, du kommer att få en ny nybörjare som har tid att få dig åt dig, och du måste ha det bra när du är på väg, och du kommer att få en bra idé om strategin när du kommer tillvägagångssätt. Apakah benar tidak bisa rugi Sejujurnya sekara matematis dan pengalaman real kami, teknik i tid för bisa rugi namngivning, kita pintar-pintar memilih mäklare, och än terpercaya, agar akun kita tidak dicurangi. Mungkin lebih tepatnya Akun bisa mengalami kerugian hanya jika terjadi salah satu dari dua penyebab berikut, sebab pertama ajika terjadi MÄNNISK ERROR alias kesalahan tradernya, kan du se till att du har råd med dig själv, och du kommer att vara säker på att du kommer att få det du behöver, Adalah Dewa, Merka Bisa Bermain Magiska dengan akun kita, entah magicnya kasat mata ataupun tidak kasat mata. Namun kami juga akan memberikan Tips för att du ska kunna memoimalkan resiko untuk bakom dua penyebab diatas. S ebenarnya Apakah Trading Forex itu Untuk pemahaman awal apa sebenarnya utländsk valuta det är en bagaimana sistem kerja dalam bisnis ini, maka sebaiknya Anda membaca terlebih dahulu artiklen om du vill ha en så stor sak som du kan höra om du vill ha det, du kan inte hitta det här. Lima Pertanyaan besar, som är en av de ledande företagen i världen, och som är en av de ledande aktörerna i världen, och som är en del av valutahandelsmarknaden, är det möjligt att sälja pengar på marknaden. - Pertanyaan Dan Jawaban, Seputar Forex, och andra artiklar som kan delas i artikeln. meningkatkan pengetahuan Anda handlar om handel, handel och handel - Artikel Forex gtgt Kenapa Kami Mengajarkan Sista Kami Ada är berättigad för att göra det möjligt att marknadsföra sina aktier, för att få tillgång till den indonesiska Forex Society, när det gäller handeln med marknadsförare och leverantörer av professionella företag (yang kami maxud bukan alumni namun kom unitas internt och samordnat förhandlingssystem). Sebagian besar dari kami sebenarnya tidak setuju sistem diajarkan kepada orang lang yang tidak dikenal dalam format verkstad, namun dibalik ini semua kami merasa ada beban moral. Di Surabaya, dikota kami sendiri sangat sering diadakan seminarium än workshop forex gratis på HOST oleh. - Baca Lebih lengkap gtgt GARANSI BELAJAR FOREX KAMI D alam satt ihop pelatihan kami, peserta tidak hanya duduk dia dan mendengarkan kami mengajar namun juga mempraktekan längd dari setiap materi yang kami berikan, Indonesiska Forex Society akan medlemmar sesi pembelajaran yang mudah dipahami dengan materi berkualitas karena dibahas dengan bahasa sederhana, semuanya dipersiapkan untuk membantu Anda lyckades didalam dunia trading. Kami menilai bahwa keberhasilan suatu pelatihan tidan hanya berdasarkan kedisiplinan peserta dalam thinkapkan handel sistem yang kami ajarkan, tetapi juga berdasarkan kemajuan dan hasil yang didapat peserta. Oleh sebab detu, kami menjamin kedua hal tersebut, kami mengaransi penuh sampai Anda benar-benar bisa menghasilkan profit konsisten. Kami sangat yakin dengan kualitas Tim Professional Trader dengan kurikulum standart Indonesiska Forex Society, du kan läsa om det, du kan läsa om vad du kan göra med Anda. Karena itu setelah pelatihan Anda tidak längs dilepas begita saja, dengan pelayanan livstidsstöd Anda berhak mengikuti samlar ihop en stor grupp med hjälp av telefoner via Telepon, Email, YM, Skype och Facebook-gruppens alumner. Suasana Kelas Pelatihan Forex - Indonesiska Forex SocietyBelajar Forex Selamat från Porta NusaForex Untuk Trader Indonesia. Tempat Belajar Forex Untuk Calon Trader Pemula Indonesien. Sama seperti dalam kehidupan nyata tidak somua orang akan lulus av Sebuah intitusi belajar Akademik. Karena är en viktig del av motivationen. Börja med att lyckas med Forex dan Akademi tidak berbeda. Dedikasi, semangat, motivasi dan konsisten harus anda tanamkan dalam diri anda. Di sini kita akan menunjukkan dengan tepat bagaimana beläjar untuk berdagang forex. Jadi Jika Anda Benar-Benar Baru Untuk Forex, seperi Bayi Baru lahir ke dunia, Maka ini adalah tempat yang bagus untuk memulai Pendidikan Forex anda dan tumbuh menjadi trader Forex. Jika Anda sudah professionell än memiliki pengalaman di pasar Forex maka ini adalah tempat yang bagus untuk melihat hal-hal yang orang lain tidak akan menunjukkan atau diajarkan dan tempat lain. Jika Anda sudah super canggih, än merasa Anda bisa menendang vinst Ribuan Pip. Du kommer att se dig, och du kommer snart. Du kommer snart att hitta en ny affärsverksamhet. Förhandlare, valuta för pengarna, valuta för pengarna och mer än en månad. Mästaren handlar om att du kommer att ha det bra med dig själv och du har skickat dig. Du kommer att få en ny valuta för valutahandeln. 4 Kelas Antara lain 1. Kelas Nubitol Kelas Ini khusus bagi meraka yang masih gelap tentang dunia forex 2. Kelas Oncom Setelah anda tahu apa itu forex än basic lainnya. selanjutnya anda perlu mempelajari bagaimana cara trading forex 3. Kelas Rookie Kelas är en avgörande leverantör för att sälja och sälja förhandlare förex sebelum memasuki pasar forex 4. Kelas Trader Sudah saatnya anda terjun ke dunia forex dan membuktikan apa yang telah anda pelajari. Dunia ini masih gelap dan samar-samar ketika anda pertama kali membuka mata. Kemudian anda akan meanima informasi-informasi baru sangat aneh dan sulit dipahami. Tapi Jangan khawatir, silahkan baca artikel2 innehåller inte enbart memamai memahami. Anda sudah mengerti apa itu forex dan mekanismenya. Saatnya anda mempelajari cara handel secara online menggunakan demo akaun. selamat datang dalam gemerlap dunia trading forex :) Du kan inte hitta en artikel om du vill veta mer om det här. Sekarang ocha sudah tahu caranya bagaimana handel förex secara online. waktunya anda mempelajari hal-hal yang diperlukan sebelum memasuki pasar. Möjliggörande för att du ska kunna hantera handel, analysera mängder, typ-typ ljusstake dll. Silahkan lanjutkan. Ketika anda sudah menjadi Trader Forex, anda har setitaknya bisa membuat keputusan buy atau sell. Serta harus bisa mengendalikan emosi dan belajar membaca arah pasar. Perlu diingat tujuan ocha sebenarnya apa jika tujuan anda hanya ingin cepat kaya.

Esma elektroniska handelssystemen

ESMA slutrapport om system och kontroller i en automatiserad handelsmiljö Europeiska unionen 17 februari 2012 Den 22 december 2011 utfärdade Europeiska värdepappers - och marknadsmyndigheten (ldquoESMArdquo) sin slutrapport om systemen och kontrollerna i en automatiserad handelsmiljö för handelsplattformar, värdepappersföretag och behöriga myndigheter. Slutrapporten innehåller riktlinjer riktade till alla finansmarknadsaktörer och berörda behöriga myndigheter. Denna artikel ger en översikt över slutrapporten och riktlinjerna. Slutrapportens omfattning Utöver det samrådsdokument som ESMA utfärdade den 20 juli 2011 och de mottagna synpunkterna avseende de organisatoriska kraven i högautomatiserade handelsmiljöer omfattar de riktlinjer som ingår i slutrapporten följande tre frågor: driften av elektroniska handelssystem (ldquoETSrdquo) genom reglerade marknader eller multilaterala handelsfaciliteter (ldquoMTFsrdquo) användningen av ETS, inklusive handelsalgoritmer, av värdepappersföretag för att handla för egen räkning eller för utförande av order på uppdrag av kunder och tillhandahållande av direkt marknadstillträde (ldquoDMArdquo) eller Sponsored Access (ldquoSArdquo) av investeringsföretag. Riktlinjerna har utformats för att säkerställa att de gäller för handel med alla finansiella instrument (enligt definitionen i direktivet om marknader i finansiella instrument (ldquoMiFIDrdquo)) i en automatiserad miljö, i motsats till att de endast är begränsade till handel med aktier. Riktlinjerna träder i kraft en månad efter publiceringen av riktlinjerna och eventuella rekommendationer på den officiella webbplatsen för den behöriga myndigheten i varje stat. Baserat på denna tidslinje förväntar ESMA att alla finansmarknadsaktörer och behöriga myndigheter ska kunna följa riktlinjerna före den 1 maj 2012. De behöriga myndigheterna är skyldiga att informera Esma om deras avsikt att följa riktlinjerna och att informera Esma om skäl för bristande efterlevnad när de beslutar att inte anta riktlinjerna. Detta krav är inte tillämpligt på finansiella marknadsaktörer. Riktlinjer har utfärdats under var och en av följande rubriker som beskrivs nedan och diskuteras kortfattat nedan: Organisatoriska krav för regulerade marknader, multilaterala handelsanläggningar, EKS och investeringsföretag ETS (inklusive handelsalgoritmer) Denna riktlinje förutsätter att reglerade marknader, MTF och värdepappersföretag använder ETS (inklusive handelsalgoritmer när det gäller värdepappersföretag) säkerställer att de överensstämmer fullt med de skyldigheter som följer av användningen av sådana system enligt MiFID och andra tillämpliga lagar. Dessutom måste systemen struktureras så att de kan anpassa sig till alla affärer som placeras genom dem och är robusta nog för att säkerställa kontinuitet och regelbundenhet i tider av störning. För att uppfylla kraven i denna riktlinje är en tydlig styrsystem nödvändig för att säkerställa att alla lagstadgade skyldigheter är uppfyllda och att alla relevanta överväganden utvärderas vid beslut om överensstämmelse med lagstadgade skyldigheter. Efterlevnadspersonal förväntas förstå driften av de handelssystem som används men behöver inte ha kännedom om de tekniska egenskaperna hos sådana system. Dessutom förväntas ETS ha tillräcklig kapacitet för att hantera eventuella rimliga överskott i volymen av meddelanden. Vidare bör lämpliga affärsförlängningsförfaranden genomföras så att systemfel eller andra störande händelser orsakar så lite avbrott i ETS: s verksamhet som möjligt. Deltagare på finansmarknaderna förväntas också se till att lämplig provning sker före lanseringen av ett system för utsläppsrätter eller uppdateringar av ett sådant system. Detta kommer att hjälpa marknadsaktörerna att se till att alla verksamheter överensstämmer med MiFID och att de kan fungera effektivt under stressade marknadsförhållanden. När det gäller värdepappersföretag som använder sig av algoritmer, bör testningen bestå av prestationssimuleringar, backtestning eller testning inom en ETS-testmiljö som är anpassad till strategierna som används av värdepappersföretaget. Fortsatt övervakning av ETS och handelsalgoritmer kommer att krävas och detta bör ske i realtid. Dessutom förväntas alla finansmarknadsaktörer ha förfaranden för att säkerställa att det korrekta antalet anställda, med den kunskap som krävs, är införd för att hantera ETS. Slutligen måste de som är ansvariga för säkerheten se till att både fysisk och elektronisk säkerhet i ETS och handelsalgoritmer upprätthålls för att undvika obehörig åtkomst eller missbruk. Rekord avseende alla aspekter av ETS och handelsalgoritmerna, och faktiskt register för varje av de områden som framhävs av alla riktlinjer, måste bibehållas i en period om 5 år för att möjliggöra för behöriga myndigheter att bedöma efterlevnaden av alla lagstadgade krav om behovet uppstår. Organisatoriska krav på reglerade marknader och MTF för att främja en rättvis och ordnad handel i en automatiserad handelsmiljö Reglerade marknader och MTFs förväntas inrätta förfaranden som syftar till att säkerställa en rättvis och ordnad handel på ETS. För att säkerställa att rättvisa och välordnade handelspartner är skyldiga att utföra tillräcklig due diligence för dem som ansöker om tillgång till ETS och som inte anses vara kreditinstitut eller värdepappersföretag enligt gällande lag. Åtgärder måste vidtas för att verifiera att medlemmar eller användare av ETS använder sig av system som är kompatibla med ETS: s verksamhet. Lämpliga kontroller före och efter handel är också ett krav enligt denna riktlinje med särskild uppmärksamhet åt kontroller vid filtrering av orderpris och kvantiteter. Slutrapporten rekommenderar också att standarder införs för att hantera de medlemmar eller användare som kommer att kunna utnyttja orderingångssystem. Ett viktigt verktyg genom vilket reglerade marknader och MTF kan säkerställa rättvis och ordnad handel inom ETS, är möjligheten att helt eller delvis få tillgång till medlemmar och användare av ETS. Detta kan i sin tur innebära möjligheten att avbryta, ändra eller korrigera en transaktion. Möjligheten att stoppa handeln på detta sätt kan vara nödvändigt för att upprätthålla en rättvis och ordnad drift av ETS, och en ram som beskriver sådan kraft bör göras tillgänglig för medlemmar och användare av ETS. ETS bör övervakas så nära realtid som möjligt för att möjliggöra för reglerade marknader och MTF att skärpa eventuella fall av otillbörlig eller oordninglig handel. De som har ansvaret för övervakningen av ETS, förväntas ha kunskap om ETS: s funktion och måste vara tillgängliga för behöriga myndigheter och ha befogenhet att vidta korrigerande åtgärder i fall där rättvis och ordnad handel på ETS är i fara. Dessa krav kommer också att gälla för värdepappersföretag i deras organisatoriska krav avseende rättvis och ordnad handel, som diskuteras mer detaljerat nedan. Om det slutligen finns betydande risker som kan äventyra den rättvisa och ordnade handeln med utsläppsrätterna, och där sådana risker kan uppstå, förväntas anmälningar till de behöriga myndigheterna i varje medlemsstat. Organisatoriska krav för värdepappersföretag att främja en rättvis och ordnad handel i en automatiserad handelsmiljö Den allmänna riktlinjen enligt detta rubrik kräver att värdepappersföretag har inrättat riktlinjer och rutiner som syftar till att säkerställa rättvis och ordnad handel på ETS i ett försök att säkerställa att MiFID och alla övriga tillämpliga lagar. Sådana policyer och förfaranden kommer också att omfatta de fall där värdepappersföretaget tillhandahåller DMA eller SA. Möjligheten att blockera eller annullera order ska införlivas i alla uppsättningar av policyer och förfaranden som utvecklats av värdepappersföretaget och bör aktiveras när några beställda inlämningar inte uppfyller fastställda prissättning eller storleksparametrar. Likaså om det verkar som om en näringsidkare lämnar in beställningar för finansiella instrument som värdepappersföretaget känner till näringsidkaren inte får handla, bör förfaranden införas för att blockera sådana order när de uppstår. Eventuella order som kan undergräva värdepappersföretagets egna riskhanteringsgränser bör också vara föremål för automatisk blockering eller avbokning. Det kan finnas fall då värdepappersföretaget vill genomföra en order som automatiskt kan blockeras av firmrsquos egna förhandskontroller. I dessa fall bör förfarandena utvecklas så att övervaknings - och riskhanteringspersonal är medvetna när det föreslås att man överväger kontrollerna före handeln. Godkännandet av sådana åtgärder av överensstämmelse och riskhantering bör krävas innan ordern genomförs. Slutligen, som diskuterats ovan med avseende på reglerade marknader och MTF, måste eventuella väsentliga risker som kan undergräva rättvis och ordnad handel på ett ETS eller risker som kan ha kristalliserats, rapporteras till den behöriga myndigheten i medlemsstaten. Organisatoriska krav på reglerade marknader och MTF för att förhindra marknadsmissbruk (i synnerhet marknadspåverkan) i en automatiserad handelsmiljö. Riktlinjerna för skydd av ETS från manipulering av marknadsmissbruk kräver genomförande av policyer och förfaranden vars syfte är att hjälpa identiteten beteende av medlemmarna eller användarna av ETS som kan innebära marknadsmissbruk. Riktlinjen framhäver specifikt exempel på vad som kan utgöra marknadsmanipulering, såsom (i) ping-order, (ii) citationstecken, (iii) momentumtändning och (iv) layering och spoofing. För att förhindra händelser av manipulation av marknaden för abusemarknader bör personal med tillräcklig kunskap om reglering och drift av ETS införas för att övervaka handelsverksamheten hos deltagarna i ETS och att uppmana misstankar om marknadsmissbruk när de uppstår. Systemen som drivs av ETS bör också kunna upptäcka fall av misstänkta transaktioner. Dessutom bör åtgärder vidtas för att säkerställa att misstänkta handelsrapporter (ldquoSTRsrdquo) görs med avseende på misstänkta transaktioner och order utan dröjsmål. Organisationsbehov för värdepappersföretag för att förhindra marknadsmissbruk (i synnerhet marknadspåverkan) i en automatiserad handelsmiljö. Denna riktlinje är utfärdad för att säkerställa att värdepappersföretagen vidtar åtgärder för att säkerställa att deras automatiserade handelsmiljö inte ger upphov till marknadsmissbruk. Som nämnts ovan i den tidigare riktlinjen måste man inom ramen för reglerade marknader och MTFs ha fullständig kvalificerad personal som är auktoriserad med ETS: s verksamhet och ha befogenhet att utmana personal som misstänks delta i handel att vara av misstänkt natur. För att hjälpa personal i detta förfarande bör regelbunden utbildning ges i vad som utgör marknadsmissbruk. Övervakning av aktiviteter för både individer och algoritmer är nödvändig för att flagga transaktioner som kan peka mot marknadsmissbruk, inklusive cross-market beteende som väcker oro om värdepappersföretaget har tillgång till sådan information. I likhet med tidigare riktlinje måste förfaranden för inlämning av STR, avseende misstänkta transaktioner och orderorder, genomföras, och en periodisk granskning av alla interna förfaranden måste genomföras för att säkerställa att högsta standarder upprätthålls. Precis som i alla andra dokument måste en revisionsbedömning av hur varje händelse av misstänkt beteende hanterades och huruvida en STR har lämnats in eller inte, behållas av värdepappersföretag i en period om fem år för att möjliggöra för behöriga myndigheter att övervaka överensstämmelse med gällande skyldigheter. Organisationskrav för reglerade marknader och MTF vars medlemmars deltagare och användare tillhandahåller DMASA Den riktlinje som omfattas av denna rubrik kräver att ETS ska anställa politik och förfaranden som syftar till att säkerställa rättvis och ordnad handel upprätthålls i de fall där ETS ger medlemmar och användare av ETS möjligheten att tillhandahålla DMA eller SA. Att följa denna riktlinje innebär att medlemmar och användare av ETS måste vara medvetna om att de är fullt ansvariga för inlämning av order via DMA och SA och att sanktioner kommer att införas om det fastställs att överträdelser av regler och förfaranden för orderplaceringar har åsidosatts. Tillsammans med detta krav är behovet av medlemmar och användare av ETS att utföra den erforderliga due diligence på kunder som begär DMA eller SA. När det gäller särskilt SA, är ETS, som inte är övertygade om att de med SA kan följa förfarandena för rättvis och ordnad handel, kunna ha möjlighet att avbryta eller återkalla SA. Förbundet med detta är kravet på att ETS ska ha möjlighet att stoppa order från en person som handlar via SA separat från förmågan att stoppa order av medlemmen som sponsrar den personensquos-åtkomst. Slutligen bör ETS ha förfaranden som ger dem möjlighet att granska de interna riskkontrollsystem som anställda av medlemmar och användare i förhållande till de DMA och SA-tjänster som de får erbjuda till kunder. Organisationskrav för värdepappersföretag som tillhandahåller DMA andor SA Värdepappersföretag med förmåga att erbjuda sina kunder DMA eller SA förväntas upprätta och behålla lämpliga policies och förfaranden för att säkerställa att de som handlar via DMA eller SA gör det i enlighet med reglerna för ETS i fråga. Denna riktlinje, liksom de andra som diskuterats ovan, är inriktad på att säkerställa att de reglerade marknaderna, MTF och investmentbolag uppfyller sina skyldigheter enligt MiFID och andra relevanta lagar. Den due diligence som utförs av värdepappersföretag på de kunder som de vill tillhandahålla DMA eller SA tjänster till ska skräddarsys för den enskilda kunden, med beaktande av den risk som kunden utgör, den form av handel som kunden kommer att engagera sig i och Typ av tjänst som värdepappersföretaget vill tillhandahålla. Sådan due diligence kan innebära att man utvärderar de som får tillåtas lägga order, kundens historiska handelshistoria och alla lagar enligt vilka kunden kan regleras. Ansvaret för ändring av kontrollerna före handel ligger endast hos värdepappersföretaget och inga ändringar av DMA eller SA-klienten kommer att tillåtas. I samband med detta tillåts ingen order eller handel med DMA eller SA-klienten att placeras på en reglerad marknad eller MTF utan att vara föremål för kontroller före handeln. Alla åtgärder som vidtas för att säkerställa rättvis och ordnad handel eller för att övervaka instanser av marknadsmissbruk, som diskuterats ovan, är lika tillämpliga på DMA - eller SA-klienternas verksamhet. För att säkerställa att adekvat övervakning äger rum förväntas värdepappersföretag kunna identifiera transaktioner som initieras av DMA eller SA-kunder från andra transaktioner som kan komma att ingås av värdepappersföretaget. Handlar av DMA eller SA-kunder måste också kunna stoppas omedelbart eller avbrytas om behovet uppstår. ESMA riktlinjer ESMA-riktlinjer för system och kontroller i en automatiserad handelsmiljö. Den 24 februari 2012 utfärdade ESMA riktlinjer för system och kontroller i en automatiserad handelsmiljö. Syftet med dessa riktlinjer är att främja EU-konvergens i tillsynspraxis avseende automatiserad handel och att bidra till att skapa lika villkor för investerare. Huvudriktlinjema är följande: Tydlig, formaliserad styrning Effektiv träning för att upprätthålla kompetens Kontrollerad hantering av riskövervakning av handelsaktivitet Hantering av automatiserad handelssystem Kapacitet, motståndskraft och affärsplanering Rekordhantering och periodisk granskning Huvudposter för värdepappersföretag anges nedan: följa den 1 maj 2012, under förutsättning att behörig myndighet antas riktlinjer för riktlinjer är baserade på befintlig MiFID-branschens bästa praxis med lite behov av eventuella förändringar som ESMA planerar. Därför riktlinjerna för maj gäller för reglerade marknader, MTF, värdepappersföretag och företag som tillhandahåller DMASA ( Direkt MarketSponsored Access) Organisatoriska krav för värdepappersföretagens elektroniska handelssystem (styrning, kapacitet 038 motståndskraft, kontinuitet, testning, övervakning 038 granskning, säkerhet, bemanning, rekordhållning i 5 år) Organisatoriska krav för värdepappersföretag för att främja rättvis och ordnad handel (blockering av order genom prissättningsparametrar, handelsbehörigheter, riskhantering före rapportering, rapportering av överklaganden av kontroller före handel, orderingångsövervakning, övervakning av marknadskontroll för tecken på otillbörlig handel, kontroll över meddelandetrafik) Organisatoriska krav för värdepappersföretag för att förhindra marknadsmissbruk Företagen bör ha adekvata system med automatiska varningar, för att övervaka handelsaktiviteter (egna handlare, algos, kunder och DMASA för marknadsmanipuleringsbeteende (t. ex. ping order, citationstecken fyllning, ramping, lagring 038 spoofing), cross-marketcross-tillgång klass och att flagga någonting som sannolikt är misstänkt med tillräcklig tid för granularitet organisatoriska krav för värdepappersföretag som ger DMASA öppen tillgång är förbjuden, företag behöver separat identifiera order och transaktioner hos DMASA-kunder och kunna stoppa handeln Det fanns ingen officiell genomförandeperiod som du normalt skulle förvänta dig med någon förändring från Bryssel, främst på grund av att små förändringar planerades av Esma. Riktlinjerna citerades som baserade på branschens bästa praxis som i huvudsak redan var på plats. Det förväntas att riktlinjerna kan föras fram i lagstiftningen enligt MiFID II (och översynen av direktivet om marknadsmissbruk, MAD). Klicka här för en översikt över de viktigaste riktlinjerna och diskussionspunkterna. Senast uppdaterad 10 maj 2013ESMA publicerar automatiserade handelsriktlinjer Europeiska unionen 6 januari 2012 Den 22 december 2011 offentliggjorde Europeiska värdepappers - och marknadsförbundet (ESMA) sina slutliga riktlinjer för system och kontroller i en automatiserad handelsmiljö. Dessa baserades på ett samråd som slutade i oktober 2011. Riktlinjerna påverkar företag: auktoriserade enligt direktivet om marknader för finansiella instrument (MiFID) och icke-MiFID-företag som har tillgång till marknader genom direkt marknadsåtkomst (DMA) eller sponsrad tillgång (SA) eller som direkta medlemmar (inklusive de som handlar för egen räkning) och vissa andra marknadsaktörer, inklusive outsourcingföretag som tillhandahåller tjänster till berörda marknadsaktörer och operativa ldquoelectronic-system, inklusive elektroniska system som används för att skicka handelsorder till plattformar, handelsalgoritmer och smart order routrar endast ur perspektivet av de risker som är inblandade i orderingången. ESMA uppgav att det var nöjda med sin definition av ldquotrading algorithmrdquo (som är bred) och att den anser att dess tillvägagångssätt är nödvändigt för att undvika lagstiftningsarbitrage. ESMA har reviderat sina beskrivningar av vad som utgör marknadsmissbruk. ESMA har noterat att översynen av MiFID (MiFID II-granskningen) pågår men anser att det är lämpligt att införa riktlinjerna nu, även om det klart framgår att granskningen av lagstiftningen kring algoritmisk handel pågår och inte slutar med Riktlinjerna i synnerhet kommer att fortsätta arbetet med intressekonflikter mellan marknadsaktörer och marknadsaktörer och mikrostrukturella frågor som inte omfattas av riktlinjerna. ESMA konstaterar att konsultkontrollen hos företagen ska vara ansvarig för att klargöra företagets regelverkskrav och införa riktlinjer och förfaranden som syftar till att säkerställa att användningen av handelssystem överensstämmer med företagets regelverk och att eventuella brister följs upp. ESMA har ändrat riktlinjerna från utkastet som publicerats för samråd i samband med organisatoriska krav för handelsplattformar, bland annat framhäver att åtgärder att överväga inkluderar meddelandetrafik i stället för orderflöde, redogör mer för den noggrannhet som ska vidtas av handelsplattformar på marknadsaktörer och mer tydlighet i kretsbrytarens skyldigheter och skydd mot volatilitetsavbrott och information som ska lämnas till Storbritanniens finansiella myndighet och andra behöriga myndigheter angående betydande risker som kan påverka driften av en rättvis och ordnad marknad . Riktlinjerna anger att handelsplattformar bör överväga att tilldela enskilda handelskoder till kunder som får tillgång till marknader genom SADMA. Riktlinjerna träder i kraft en månad efter offentliggörandet av den behöriga myndigheten (i Storbritannien, FSA), med ett slutdatum den 1 maj 2012. FSA har angett att det i stort sett kommer att genomföra riktlinjerna i formuläret som publiceras av ESMA. De fullständiga riktlinjerna kan hittas här. Citat hittar du Lexology-tjänsten ovärderlig. Gemensamt med många in-house advokater har jag begränsad tillgång till (och en begränsad budget för) resurser och lita på att ta emot kunskap från vänner och kontakter i privatpraxis. Lexologi är bra eftersom det ger en daglig e-post med rubrikerna i alla rättsområden som jag är intresserad av (som alla är relevanta för mig, eftersom jag kunde välja vilka områden jag var intresserad av vid registrering) med länkar till artiklar från en mängd olika källor. Jag tenderar att rulla igenom det dagliga e-postmeddelandet när jag har min lunch, läser rubrikerna och beskrivningarna av artiklarna och klickar på några saker som är av intresse för mig - det känns som att jag hålls i loop med juridiska utvecklingen. Förutom den dagliga e-posten tycker jag att artiklarna själva är väldigt hjälpsamma - de ställer upp den rättsliga principen men framförallt koka den ner till de praktiska konsekvenserna. När jag gör juridisk forskning hittar jag också arkivsökfunktionen mycket hjälpsam. Jag har rekommenderat tjänsten till en hel del vänner som också har funnit det väldigt användbart. Jag kan hitta Lexology-tjänsten ovärderlig. Gemensamt med många in-house advokater har jag begränsad tillgång till (och en begränsad budget för) resurser och lita på att ta emot kunskap från vänner och kontakter i privatpraxis. Lexology. Citat hittar du Lexology-tjänsten ovärderlig. Gemensamt med många in-house advokater har jag begränsad tillgång till (och en begränsad budget för) resurser och lita på att ta emot kunskap från vänner och kontakter i privatpraxis. Lexologi är bra eftersom det ger en daglig e-post med rubrikerna i alla rättsområden som jag är intresserad av (som alla är relevanta för mig, eftersom jag kunde välja vilka områden jag var intresserad av vid registrering) med länkar till artiklar från en mängd olika källor. Jag tenderar att rulla igenom det dagliga e-postmeddelandet när jag har min lunch, läser rubrikerna och beskrivningarna av artiklarna och klickar på några saker som är av intresse för mig - det känns som att jag hålls i loop med juridiska utvecklingen. Förutom den dagliga e-posten tycker jag att artiklarna själva är väldigt hjälpsamma - de ställer upp den rättsliga principen men framförallt koka den ner till de praktiska konsekvenserna. När jag gör juridisk forskning hittar jag också arkivsökfunktionen mycket hjälpsam. Jag har rekommenderat tjänsten till en hel del vänner som också har funnit det mycket användbart. Quot Kirsteen Lamont In House Advokat Telefoner 4u LimitedHome ESMA Compliance gt Visual Trader hjälper investeringsföretag (IFS) att följa ESMA riktlinjer genom att erbjuda följande produkter och tjänster MiFID II (Ikraftträdande i januari 2017) Artikel 27.6 Medlemsstaterna ska kräva att värdepappersföretag som genomför orderordningar sammanfattar och offentliggör årligen, för varje klass av finansiella instrument, de fem största genomförandeplatserna när det gäller handelsvolymer där De genomförde orderorder under föregående år och information om kvaliteten på utförandet. Artikel 27.8 Medlemsstaterna ska kräva att värdepappersföretag på deras begäran kan påvisa för sina kunder att de har genomfört sina order i enlighet med genomförandepolitiken för värdepappersföretag och att på begäran för den behöriga myndigheten visa att de, deras överensstämmelse med denna artikel. TCA-tjänsten kommer att göra det möjligt för dig att få en fördjupad kunskap om dina implicita genomförandekostnader på de marknader där du handlar direkt. Det kommer också att detaljera de reala kostnaderna för din handel på de återstående marknaderna där du handlar via mäklare. Visual TCA skickar regelbundet PDF-rapporter om destinationens och exekveringskvaliteten på ditt orderflöde, fördelat på marknad, kund, näringsidkare, mäklare etc. Allt detta gör att du kan veta vilka mäklare som ger bästa möjliga utförandet eller vilka implicita kostnader De kunder som handlar genom dig stöder. Riktlinjer ESMA 24 februari 2012. Riktlinje 2. Organisatoriska krav för värdepappersföretagens elektroniska handelssystem (inklusive handelsalgoritmer). Relevant lagstiftning. Artiklarna 13, punkterna 2, 4, 5 och 6 i MiFID och artiklarna 5-9, artiklarna 13 och 14 samt artikel 51 i MiFID-genomförandedirektivet. d) Testning - Investeringsföretag bör före användning av ett elektroniskt handelssystem eller en handelsalgoritm och innan de implementerar uppdateringar använda sig av tydligt avgränsade utvecklings - och testmetoder. För algoritmer kan dessa omfatta prestandasimuleringstestning eller offline-testning i en testplattform för handelsplattform (där marknadsoperatörer gör testning tillgänglig). Användningen av dessa metoder bör försöka se till att driften av det elektroniska handelssystemet eller handelsalgoritmen är förenligt med investeringsföretagens skyldigheter enligt MiFID och andra relevanta unions - och nationella lagar samt reglerna för handelsplattformarna De använder sig av att överensstämmelse och riskhanteringskontroller som är inbäddade i systemet eller algoritmen fungerar som avsedda (inklusive att generera felrapporter automatiskt) och att det elektroniska handelssystemet eller algoritmen kan fortsätta att fungera effektivt under stressade marknadsförhållanden. Att arbeta effektivt under stressade marknadsförhållanden kan innebära (men inte nödvändigtvis) att systemet eller algoritmen stängs av under dessa förhållanden. Visual Trader erbjuder enheter som använder algoritmer sin Market Simulator-tjänst för att testa sina modeller, reproducera den verkliga marknaden i en mycket realistisk testmiljö genom att ta hänsyn till orderprioritering, djup (likviditet) och påverkan på marknaden. Det erbjuder också Order Book Reverse Engineering-filtjänsten, varigenom varje enhet kan ladda ner order, ändringar eller annulleringar från en viss dag och replikera marknadens prestanda för den dagen med sina egna simulatorer. Detta gör det möjligt för klienten att göra en uppspelning för alla tidigare sessioner och kontrollera algoritmbeteendet i reala marknadsförhållanden. Riktlinjer ESMA 24 februari 2012. Riktlinje 8. Organisatoriska krav för värdepappersföretag som ger direkt tillgång till marknaden och eller sponsrad tillgång Relevant lagstiftning. Artiklarna 13.2, 5 och 6 i MiFID och artiklarna 5, 9, 13 och 14 och 51 i MiFID-genomförandedirektivet. ESMA kräver att värdepappersföretag kontrollerar de beställningar som lämnats av sina kunder via DMA (Direct Market Access Systems). Klienterna är anslutna till SIBE-Smart Gate via ett HF Smart Gate-gränssnitt. Beställningar går inte genom Order Management Systems Order Management Systems (vilket skulle innebära behandling latenser) innan de når marknaden. I stället tillåter VT nanoDriver installerad direkt i SIBE-Smart Gate DMA-åtkomst och innehåller de nödvändiga filtren vid extremt låg latens, så att investeringsföretag övervakar och kontrollerar sin klientaktivitet. Riktlinjer ESMA 24 februari 2012. Riktlinje 4. Organisatoriska krav för värdepappersföretag för att främja rättvis och ordnad handel i en automatiserad handelsmiljö. Relevant lagstiftning. Artiklarna 13, punkterna 2, 4, 5 och 6 i MiFID och artiklarna 5, 6, 7 och 9, artiklarna 13 och 14 samt artikel 51 i MiFID-genomförandedirektivet. c) Riskhantering - Investeringsföretag ska automatiskt kunna blockera eller avbryta order där de riskerar att äventyra företagens egna riskhanteringsgränser. Kontroller bör tillämpas efter behov och lämpliga för exponeringar mot enskilda kunder eller finansiella instrument eller grupper av kunder eller finansiella instrument, exponeringar av enskilda näringsidkare, handelsdisken eller värdepappersföretaget som helhet. VisualRisk. ett riskkontrollsystem skapat av Visual Trader, tillåter enheter att upprätta riskhanteringspolicyer baserade på sammansättningen av deras portfölj och konton konton. VisualRisk-huvudfunktionerna är: Realtidskontroll och övervakning av eget kontohandel, portföljstatus och risken för varje kund. Möjlighet att konfigurera kort försäljning, hävstång, kredit i samband med varje konto, förbud mot handel med vissa tillgångar, varningar och larm som är kopplade till risknivån för varje konto etc. Möjlighet att tillhandahålla ett online-gränssnitt med Back Office-system och kund databaser. Helt integrerad med maX-terminalen, routingsystemet och Visual Trader orderhanteringssystemet. Riktlinjer ESMA 24 februari 2012. Riktlinje 6. Organisatoriska krav på reglerade marknader och multilaterala handelsanläggningar för att förhindra marknadsmissbruk (i synnerhet marknadsmanipulation) i en automatiserad handelsmiljö. BME Innova, ett BME-koncernens dotterbolag, erbjuder sin SICAM-produkt att analysera och rapportera eventuella misstänkta transaktioner.