Trading Strategie Di Apprendimento Automatico In

Machine Learning Definizione di macchina di apprendimento Il concetto che un programma per computer in grado di imparare e adattarsi a nuovi dati senza interferenze umane. Apprendimento automatico è un campo di intelligenza artificiale che tiene un computer algoritmi incorporati corrente indipendentemente dai cambiamenti nell'economia mondiale. SMONTAGGIO macchina di apprendimento diversi settori dell'economia che fare con enormi quantità di dati disponibili in diversi formati da fonti disparate. L'enorme quantità di dati, noto come Big Data. sta diventando facilmente disponibili e accessibili a causa dell'uso progressivo della tecnologia. Le aziende ed i governi si rendono conto gli enormi intuizioni che si possono ottenere da attingere grande dei dati, ma non dispongono delle risorse e il tempo necessari per spulciare la sua ricchezza di informazioni. A questo proposito, l'Intelligenza Artificiale (AI) misure vengono impiegati da diverse industrie per raccogliere, elaborare, comunicare e condividere informazioni utili da insiemi di dati. Un metodo di intelligenza artificiale che viene sempre più utilizzato per la grande trattamento dei dati è l'apprendimento automatico. Le varie applicazioni di dati di apprendimento automatico sono formati attraverso un algoritmo o fonte codice complesso integrato nella macchina o computer. Questo codice di programmazione crea un modello che identifica i dati e costruisce le previsioni di tutto i dati che identifica. Il modello utilizza parametri costruite nell'algoritmo per formare modelli per il suo processo decisionale. Quando i dati nuova o aggiuntiva diventa disponibile, l'algoritmo regola automaticamente i parametri per controllare un cambio modello, se presente. Tuttavia, il modello non dovrebbe cambiare. Come opere di machine learning possono essere spiegati meglio da un'illustrazione nel mondo finanziario. Tradizionalmente, i giocatori di investimento nel mercato dei titoli, come ricercatori, analisti finanziari, gestori patrimoniali, gli investitori individuali setacciare attraverso un sacco di informazioni da diverse aziende di tutto il mondo a prendere decisioni di investimento redditizio. Tuttavia, alcune informazioni pertinenti potrebbe non essere ampiamente pubblicizzato dai media e può essere a conoscenza di solo pochi eletti che hanno il vantaggio di essere dipendenti della società o residenti del paese in cui l'informazione proviene da. Inoltre, theres solo informazioni tanto gli esseri umani in grado di raccogliere ed elaborare entro un determinato lasso di tempo. Questo è dove l'apprendimento automatico entra in gioco. Una società di gestione può impiegare apprendimento automatico nella sua analisi degli investimenti e area di ricerca. Pronunciare il gestore patrimoniale investe soltanto in titoli minerari. Il modello integrato nel sistema esegue la scansione del world wide web e raccoglie tutti i tipi di eventi di cronaca da parte delle imprese, industrie, città e paesi, e questo le informazioni raccolte comprende il set di dati. Tutte le informazioni inserite nel set di dati sono informazioni che i gestori patrimoniali e ricercatori dell'azienda non sarebbero stati in grado di ottenere con tutte le loro capacità umane e intellettuali. I parametri costruite a fianco del modello di estratti solo i dati sulle aziende minerarie, le politiche di regolamentazione sul settore esplorazione e gli eventi politici in alcuni paesi dal set di dati. Say, una società mineraria XYZ appena scoperto una miniera di diamanti in una piccola città del Sud Africa, l'applicazione di apprendimento automatico sarebbe evidenziare questi dati come rilevanti. Il modello potrebbe quindi utilizzare uno strumento di analisi chiamato analisi predittiva per fare previsioni sul fatto che l'industria mineraria sarà redditizio per un periodo di tempo, o che titoli minerari potrebbero aumentare di valore in un determinato momento. Questa informazione viene trasmessa al gestore patrimoniale per analizzare e prendere una decisione per il suo portafoglio. Il gestore patrimoniale può prendere una decisione di investire milioni di dollari in XYZ. Sulla scia di un evento sfavorevole, come ad esempio i minatori sudafricani lo sciopero, l'algoritmo di computer regola automaticamente i parametri per creare un nuovo modello. In questo modo, il modello computazionale integrato nella macchina rimane corrente anche con i cambiamenti negli eventi mondiali e senza bisogno di un uomo di modificare il suo codice per riflettere i cambiamenti. Poiché il gestore patrimoniale ha ricevuto questi nuovi dati in tempo, egli è in grado di limitare le sue perdite uscendo il brodo. apprendimento automatico viene utilizzato in diversi settori per vari motivi. sistemi di trading possono essere calibrati per identificare nuove opportunità di investimento. piattaforme di marketing e di e-commerce possono essere adattati per fornire accurate e personalizzate raccomandazioni ai propri utenti in base alla cronologia delle ricerche degli utenti internet o transazioni precedenti. Gli istituti di credito possono incorporare l'apprendimento automatico per prevedere crediti in sofferenza e costruire un modello di rischio di credito. hub di informazione possono utilizzare apprendimento automatico per coprire enormi quantità di notizie provenienti da tutti gli angoli del mondo. Le banche possono creare strumenti di rilevamento delle frodi da tecniche di apprendimento automatico. L'incorporazione di machine learning nell'era digitale-savvy è infinita come le imprese ei governi diventano più consapevoli delle opportunità che Big Data presents. Machine Apprendimento e Automated Trading The Big Short (Mi piace) in cerca di strategie di trading con backtests redditizie - UPDATE I hanno avuto alcune conversazioni molto interessanti da quando ho offerto il mio quadro trading intraday non pubblico in cambio di informazioni sulle strategie redditizie, ed è per questo che voglio estendere questo invito inizialmente limitata nel tempo indefintely. Si noti che non sono alla ricerca di idee di strategia. Ho un sacco di quelli me stesso. La sfida non consiste nel venire con un'idea, ma nella scelta di quello giusto e la sperimentazione attraverso fino alla fine, quando youll o sapere che funziona o che pretende molto. Il fattore critico è il tempo. Quindi quello che sto essenzialmente Trading è il tempo che ho investito nello sviluppo di una solida roccia quadro trading intraday contro il tempo che avete investito nello sviluppo di un strtategy scambio proficuo. Può essere una strategia di magazzino, ETF, future o un'opzione. Tutte le discussioni e le informazioni scambiate saranno mantenute riservate. Sono ovviamente aperto a discutere puramente idee, ma per favore non aspettatevi me per metterli alla prova per te e non lo si lamentano se li implementare senza chiedere per la vostra approvazione. Invito a presentare proposte in cerca di strategie di trading con backtests redditizie fino a giugno 15. Sto accettando le proposte di promettenti strategie di trading su azioni, valute e indici stockbondcommodity. La strategia deve essere redditizia in backtesting e hanno un Indice di Sharpe annualizzato di almeno 1,0. Su 1. Luglio, le due strategie più promettenti saranno selezionati ed i loro autori possono scegliere una delle seguenti opzioni: 1) Ottenere una copia completa e gratuita del rafforzata, quadro di scambio non pubblico sulla base di R che ho sviluppato e usato dal 2012 e che gli autori possono utilizzare per il trading dal vivo le loro strategie con Interactive Brokers. (La versione pubblica semplificata può essere scaricato qui) 2) Inserire in un accordo di cooperazione in cui si impegnano a implementare la loro strategia in R e carta commerciale per un massimo di tre mesi. Tutti gli scambi individuali saranno condivisi con gli autori quando ocurr. Inoltre, il codice R che è specifico per la strategia (non il codice del quadro di negoziazione) sarà consegnato agli autori strategia. Cosa a presentare: una descrizione scritta della strategia oltre a un elenco dei mestieri più i timeseries di ritorno del backtest o del codice eseguibile Roctavepython che calcola direttamente i timeseries ritorno backtest, insieme con il pieno set di dati dei prezzi utilizzati nel backtest. Invia alla mia email disponibili nella sezione Contatti aggiornamento del quadro Trading Intraday R puro finalmente ho trovato il tempo di fare questo. Attesa da tempo. Il quadro ora corre con gli ultimi (UNIX) versioni della IB TWSGW (versione 9493 e successive). Questo di per sé ha richiesto un parziale ri-scrittura di diverse funzioni dal grande, ma ora un po 'datato pacchetto IBrokers R da Jeff Ryan. Anche la configurazione di default per la negoziazione EURUSD è stato aggiornato in modo che ora è un pezzo di torta per eseguire la strategia manichino esempio. Basta clonare il repo git sulla macchina locale. githubcensixINTRADAY-PartAB e seguire la README. Qualcosa su Hardware io sono ancora un fan di possedere il mio metallo. Certo, fare le cose con le immagini della macchina configurabili in the cloud è popolare perché non dovete passare attraverso il fastidio di gestire il proprio hardware, ma, isnt i problemi che in realtà solo un problema per le grandi organizzazioni in cui hundredsthousands di utenti devono essere tenuti felice costo minimo. Così è la nube non solo una soluzione ad un problema di persone che devono gestire scala, ma sono allo stesso tempo cercando di vendere contro tale soluzione all'individuo Joe là fuori che, lascia la faccia esso, realmente non bisogno. In ogni caso, come ho già detto, io sono un fan di possedere il mio metallo. Economico off-the-shelf hardware può ottenere un lungo cammino, se si prende il tempo per configurarlo correttamente. Un desktop 16-64Gb RAM con uno o anche due GPU sarà praticamente fare tutto il necessario. Sembra che le strategie di backtesting utilizza modo più risorse di calcolo rispetto effettivo di trading dal vivo, che è il motivo per cui in questi giorni è possibile impostare ed eseguire una strategia intraday da qualsiasi computer portatile decente con fiducia, mentre per il backtesting e la ricerca è davvero vorrebbe la RAM CPU GPU mostro al di sopra o un piccolo gruppetto supercomputing della propria, come ho recentemente descritto qui. Pure R Intraday commercio di inquadramento Dimensioni su disco disponibile Ho fatto INTRADAY-PartA. tar. gz e INTRADAY-PartB. tgz disponibile per il download. censixdownloads. html Trovare relazioni tra le attività che possono essere utilizzati per l'arbitraggio statistico Invece di concentrarsi su prevedere la direzione dei prezzi e la volatilità dei prezzi con i modelli non lineari derivati ​​con metodi di apprendimento automatico, un'alternativa potrebbe essere quella di cercare di scoprire relazioni di prezzo sfruttabili tra le attività della stessa classe e reagire (commercio), quando mispricing accade, in altre parole, fare arbitraggio statistico. In un certo senso questo è in qualche modo più facile che tentare di prevedere i prezzi, poiché l'unica cosa che si deve fare è di trovare un rapporto relativamente stabile, lineare o non lineare tra un gruppo di almeno due attività e supponiamo che, dal momento la sua individuazione, quel rapporto porterà per qualche tempo nel futuro. Trading in questa ipotesi è poi molto un processo reattivo che viene attivato da movimenti di prezzo che si discostano in modo significativo dalla relazione modellato. Tradizionale coppia scambia e commercializzazione di assetti in un VECM (Vector Error Correction Model) rapporti sono buoni esempi per statarb utilizzando modelli lineari. Allora perché non utilizzare un semplice rete neurale uno strato o anche un RBM per scoprire un rapporto prezzo non lineare tra due beni non-cointegrate e se questo processo di rilevamento è successo, il commercio in un modo simile a una coppia classica. Le cose diventano ancora più interessanti quando si considerano i gruppi con più di due beni. Questo sarebbe l'equivalente non lineare di un VECM. Funzione di selezione Larghezza vs. Profondità Consente di dire che abbiamo un timeseries univariata bersaglio di predizione che può essere sia di tipo regressione o di classificazione, e dobbiamo decidere quali caratteristiche ingresso per selezionare. Più concretamente, abbiamo un grande universo di timeseries che possiamo usare come ingressi e vorremmo sapere quanti dovremmo raccogliere (ampiezza) e anche quanto indietro nel tempo ci vuole cercare ciascuno (profondità). C'è un spazio bidimensionale di scelte, delimitata dalle seguenti quattro casi estremi, sotto l'ipotesi che abbiamo un totale di serie N e si può, al massimo, guardare indietro Timesteps K: (1) mantenere una sola serie e lookback un passo temporale, (2) scegliere una sola serie e K lookback Timesteps, (3) raccogliere serie N e lookback un passo temporale, (4) selezionare serie N e K Timesteps lookback. La scelta ottimale è probabile che non sia uno di quelli che, dal momento che (1) e (2) non possono contenere informazioni sufficienti predictve e (3) e soprattutto (4) sarà o non sarà possibile a causa contstraints calcolo o contenere rumore troppo casuale. Il modo suggerito di affrontare questo è quello di iniziare in piccolo a (1), vedere ciò che le prestazioni che si ottiene, e quindi aumentare la dimensione dello spazio di ingresso, sia l'ampiezza o profondità-saggio, fino a raggiungere le prestazioni di previsione soddisfacente o fino ad aver esaurito le risorse di calcolo e hanno bisogno di uno abbandonare l'intero approccio :( o acquistare una nuova (fattoria di) desktop (s) :) Utilizzando Stacked Autoencoders e limitato Macchine Boltzmann in R 12 febbraio 2014 Stacked Autoencoders (SAS) e ristrette Macchine Boltzmann ( MLF) sono modelli molto potenti per l'apprendimento non supervisionato. Purtroppo, al momento della scrittura sembra come se non ci sono R implementazioni dirette disponibili, il che è sorprendente dal momento che entrambi i tipi di modello sono stati intorno per un po 'e R ha implementazioni per molti altri tipi di modelli di apprendimento automatico. Per risolvere il problema, SAS potrebbe essere implementata utilizzando uno dei diversi pacchetti di reti neurali di R abbastanza rapidamente (nnet, AMORE) e MLF, beh, qualcuno avrebbe dovuto scrivere una buona implementazione R per loro. Ma dato che la formazione di entrambi i tipi di modello richiede un sacco di risorse di calcolo, vogliamo anche una implementazione che può fare uso di GPU. Quindi al momento la soluzione più semplice sembra che abbiamo è quello di utilizzare Theano. E 'possibile utilizzare le GPU e fornisce implementazioni di impilati autoencoders e meccanismi (denoising). Inoltre il codice PythonTheano per molte altre varianti più esotiche macchina Boltzmann è flottante intorno alla rete pure. Possiamo usare rPython di chiamare queste funzioni Python da R, ma la sfida è i dati. Ottenere grandi set di dati avanti e indietro tra R e Python senza usare la serializzazione ascii che rPython attrezzi (troppo lento) deve essere risolto. Un almeno altrettanto potente implementazione di autoencoders che supporta l'uso della GPU è disponibile tramite il quadro Torch7 (demo). Tuttavia, le funzioni Torch7 sono chiamate utilizzando lua e chiamarli dall'interno R invece richiederà un po 'di lavoro a livello C. In conclusione: Usa Theano (Python) o Torch7 (Lua) per i modelli di formazione con il supporto GPU e scrivere i modelli addestrati su file. In R, importare il modello addestrato da file e utilizzare per la previsione. Aggiornamento 25 aprile 2014: La seguente soluzione piacevole chiamata Python da R attraverso Rcpp ci dovrebbe portare un passo avanti verso usando Theano direttamente da R. quali frequenze al commercio. 13 gennaio 2014 Quando si cerca di trovare i modelli di mercato sfruttabili che si potrebbe commercio come un commerciante al dettaglio, una delle prime domande è: che le frequenze di trading a guardare mensile settimanale giornaliera o infragiornaliera ovunque tra 5 secondi a 1 ora Con il poco tempo a disposizione per effettuare ricerche presso tutti questi tempi, questo diventa una questione importante per rispondere. Io ed altri abbiamo osservato che ci sembra essere una semplice relazione tra la frequenza di trading e la quantità di sforzo necessario per trovare una strategia proficua che è puramente quantitativo e ha rischio accettabile. In breve: la più bassa (più lento) la frequenza che si desidera scambiare in, il più intelligente la vostra strategia redditizia deve essere. tradefreqvssmartnessAs un esempio, si potrebbe guardare il (molto) di fascia alta frequenza dello spettro, dove le strategie basate su marketmaking davvero molto semplice matematica può essere molto redditizio, se si riesce a essere abbastanza vicino al centro del mercato. Prendendo un grande salto nel regno frequenza giornaliera, sta diventando molto più difficile trovare strategie quantitative che sono redditizie, pur essendo basato sulla matematica piuttosto semplici. Trading ad intervalli settimanali e mensili, utilizzando metodi quantitativi semplici o indicatori tecnici è solo una buona ricetta per il disastro. Quindi, assumendo per un momento che questo rapporto è vero e anche considerando che siamo in grado e si desidera utilizzare sofisticate tecniche di apprendimento automatico nelle nostre strategie di trading, potremmo iniziare con una finestra frequenza settimanale e lavorare il nostro modo verso frequenze più alte. negoziazione settimanale non deve essere automatizzato a tutti e può essere fatto da qualsiasi interfaccia intermediazione web. Potremmo sviluppare un sacchetto di strategie, utilizzando i dati storici a disposizione del pubblico, in combinazione con il nostro algoritmo di apprendimento preferito per trovare modelli di mercato commerciabili e quindi eseguire la strategia manualmente. A questa scala, tutto lo sforzo dovrebbe andare in ricerca e messa a punto la strategia quantitativa e molto poco pensiero deve essere messo in esecuzione delle negoziazioni. Automatizzazione del commercio sforzo: 0. Strategia eleganza richiesto: 100 di trading giornaliero dovrebbe essere automatizzato, a meno che non si può davvero dedicare una parte fissa della vostra giornata per il monitoraggio dei mercati e l'esecuzione di mestieri. L'integrazione di algoritmi di apprendimento automatico con scambi giornalieri automatizzato non è un attività banali, ma può essere fatto. Automatizzazione del commercio sforzo: 20, Strategia smartness richiesto: 80 su scale temporali intraday, che vanno da minuti e secondi a sub-secondi, lo sforzo che dovrà intraprendere per automatizzare il vostro commercio può mentire in qualsiasi parte del range compreso tra 20 e 90. Per fortuna il più piccolo la tempistica diventa il più stupido vostra strategia può essere, ma muto è ovviamente un concetto relativo qui. Automatizzazione del commercio sforzo: 80, Strategia smartness richiesto: 20 Quali caratteristiche da usare. vs artigianale imparato 10 Dicembre 2013 A un certo punto nella progettazione di un (macchina) sistema di apprendimento vi inevitabile chiedersi quali caratteristiche per alimentare il vostro modello. Ci sono almeno due opzioni. Il primo è quello di utilizzare le funzioni artigianali. Questa opzione normalmente dare buoni risultati se le caratteristiche sono state progettate bene (che, naturalmente, è una tautologia, dal momento che si potrebbe chiamare solo loro ben progettati, se si hanno dato buoni risultati.). Progettare caratteristiche artigianali richiede conoscenze specifiche sul campo a cui verrà applicato il sistema di apprendimento, vale a dire la classificazione audio, riconoscimento delle immagini o nel nostro caso commerciale. Il problema qui è che non si può (ancora) una delle che la conoscenza di esperti e sarà molto difficile da trovare o prendere un sacco di tempo o più probabilmente entrambe le cose. Quindi l'alternativa è quella di apprendere le caratteristiche dei dati o, in altre parole, usano apprendimento non supervisionato per ottenerli. Un requisito è che si ha realmente bisogno di un sacco di dati. Molto più di quanto si avrebbe bisogno per le caratteristiche artigianali, ma poi di nuovo doesnt devono essere etichettati. Il vantaggio però è chiara. Non avete veramente bisogno di essere un esperto nel campo specifico di progettare il sistema per, vale a dire il commercio e la finanza. Così, mentre è ancora necessario per capire quale parte delle funzioni apprese saranno migliore per il tuo sistema di apprendimento, che è anche qualcosa che si hanno a che fare con le caratteristiche artigianali. Il mio suggerimento: provare a progettare alcune caratteristiche artigianali da soli. Se essi non eseguire e si hanno buone ragioni per credere che è possibile avere risultati migliori rispetto a quelli che si stanno ottenendo, utilizzare metodi di apprendimento non supervisionato per imparare le caratteristiche. È anche possibile creare un sistema ibrido che utilizza progettato e apprese le caratteristiche insieme. Perché io uso gli strumenti open source per la creazione di applicazioni di trading 19 novembre 2013 Quando ho iniziato a guardare nel fare il mio trading automatico, ho avuto tre requisiti sul set di strumenti che volevo usare. 1) Si dovrebbe costare il meno possibile per farmi iniziare, anche se questo significava che ho dovuto fare un sacco di programmazione e me le personalizzazioni (che costerebbe tempo) 2) Ci dovrebbe essere una comunità di persone che la pensano là fuori utilizzare questi stessi strumenti per uno scopo simile. 3) Gli strumenti dovrebbero permettermi di andare in profondità nelle viscere del sistema, se necessario, anche se in fin dall'inizio il mio obiettivo è stato più per scoprire le basi. Non volevo trovarmi in una situazione in cui due anni giù la linea avrei bisogno di passare a un diverso insieme di strumenti, proprio perché quelli che avevo iniziato con non mi hanno permesso di fare quello che volevo a causa di problemi con fonti chiuse e licenze restrittive. Di conseguenza sono venuto a scegliere R come la mia lingua di scelta per lo sviluppo di algortihms trading e ho iniziato ad usare Interactive Brokers in quanto forniscono una API per l'interfacciamento con il loro sistema di mediazione. Mentre ci sono molti strumenti di trading belle che si connettono alla IB Trader Workstation e alcuni possono essere utilizzati per il trading automatico, nessuno di questi offrono la stessa potenza, la flessibilità e il sostegno della comunità che il progetto R ha. Inoltre, R ha davvero una straordinaria repository di pacchetti di apprendimento statistico e la macchina liberi e molto Adavanced, qualcosa che è essenziale se si vuole creare algoritmi di negoziazione. Copyright copia Censix 2013 - 2015Tired di essere strappato via da tempo di sprecare soldi succhiare Forex truffe Scopri cosa funziona davvero nel commercio ora operatori professionali Forex che si guadagnano il loro reddito da negoziazione. Imparare a vedere questi semplici immagini organiche su i grafici che rivelano il momento ideale per entrare e uscire mestieri per massimo profitto consistente. Perché si Haven8217t stato dimostrato Questi Forex metodi di negoziazione 8211 Metodi Perché la maggior parte di Trading Don8217t lavoro 8211 e come si può finalmente creare una macchina in contanti tutti i giorni nel mercato Forex che supera di gran lunga le spese di soggiorno. 8220If ho dovuto ricominciare dall'inizio di imparare Forex trading, questo è esattamente ciò che I8217d fare today8221 Here8217s what8217s interna: commercio reale ingresso set up mostrato in video in anticipo per voi a vedere prima che accada. Esempi reali di come rendere fruttuosi scambi commerciali senza sapere quale sarà il prossimo modello di Elliott Wave. Come si può identificare il commercio prossimo per te in anticipo su qualsiasi periodo di tempo. L'affascinante metodo poco nascosta per la generazione di un flusso di profitto settimanale, che il 99 di commercianti non potrà mai sapere. gli ultimi aggiornamenti sul what8217s che operano nel mercato volatile today8217s. E di più per essere annunciato ogni settimana Here8217s il deal8230 You8217re per cominciare il taglio informazioni bordo che non è mai stato rivelato a nessuno al di fuori di un piccolo, privato 1995 gruppo per corso di addetti ai lavori .. Preparatevi per la formazione, dimostrazioni dal vivo, strategie di trading che sono dimostrato di funzionare, e pochi 8216secret8217 surprises. all progettato per aiutare a prendere la vostra attività di trading sul Forex al livello successivo, a partire da oggi Don8217t aspettare. Approfittate di questo momento. I risultati variano. Non vi è alcun gaurantee di reddito. I risultati mostrati non sono tipici. Vi è un rischio di perdita nel commercio di Forex. È del tutto possibile che non si può mai sapere come il commercio, se non si dispone di pazienza, disciplina, motivazione, e un atteggiamento positivo. I risultati tipici sono perdite consistenti, mancato inserimento mestieri quando si verificano i segnali di ingresso, entrando mestieri quando i segnali di ingresso non sono accadendo, lo scoraggiamento, frustrazione, impazienza, e rinunciando negoziazione completamente dopo un breve periodo di tempo piuttosto che continuare a lavorare fino a raggiungere la padronanza. Se avete intenzione di avere successo nel commercio di Forex sarà sempre i risultati che non sono tipici e di fare ciò che la maggior parte dei commercianti non stanno facendo. Trading non è di solito masterizzato in meno di 1 o 2 anni. Divulgazione di rischio: su futures e opzioni hanno grandi ricompense potenziali, ma anche grande potenziale rischio. È necessario essere consapevoli dei rischi ed essere disposto ad accettarli per investire nei mercati futures e opzioni. Dont commercio con i soldi non potete permettervi di perdere. Questa lettera non è né una sollecitazione né un'offerta per i futures BuySell o opzioni. Nessuna rappresentazione è stato fatto che qualsiasi account sarà o sia idonea a conseguire profitti o le perdite simili a quelle discusse in questa lettera. La performance passata di ogni sistema di negoziazione o metodologia non è necessariamente indicativa di risultati futuri. Trading di valute estere è un'opportunità stimolante e potenzialmente redditizio per gli investitori istruiti ed esperti. Tuttavia, prima di decidere di partecipare al mercato del Forex, si dovrebbe considerare con attenzione i vostri obiettivi di investimento, livello di esperienza e propensione al rischio. Ancora più importante, non investire denaro che non può permettersi di perdere. Vi è una notevole esposizione al rischio in ogni transazione in valuta estera. Qualsiasi operazione che coinvolge valute comporta rischi compresi, ma non limitatamente a, il potenziale di cambiamento delle condizioni economiche eo politiche che possono influenzare sensibilmente il prezzo o la liquidità di una valuta. Più sopra, la natura leveraged di FX trading significa che qualsiasi movimento del mercato avrà un effetto altrettanto proporzionale sui vostri fondi depositati. Questo può funzionare contro di voi e per voi. Esiste la possibilità che si possa sostenere una perdita totale dei fondi di margine iniziali e essere richiesto di depositare ulteriori fondi per mantenere la vostra posizione. Se si riesce a soddisfare richieste di margini entro i termini prescritti, la posizione verrà liquidata e vi sarà responsabile per eventuali perdite risultanti. Gli investitori possono abbassare la loro esposizione al rischio impiegando strategie di riduzione del rischio, come ordini stop-loss o limitare. CFTC RULE 4,41 RISULTATI DEL RENDIMENTO ipotetici o simulate hanno alcune limitazioni. A DIFFERENZA DI UN RECORD effettive prestazioni, risultati simulati NON RAPPRESENTANO trading reale. Inoltre, poiché i mestieri NON SONO STATI ESEGUITI, I risultati possono avere sotto-O-OVER compensato l'eventuale impatto, dei fattori di mercato certi, come la mancanza di liquidità. Programmi di trading simulato in GENERALI sono inoltre soggetti a FATTO CHE sono stati progettati con il senno di poi. Non viene facenda che tutto il conto non sarà o sia idonea a realizzare profitti o perdite simili a quelli illustrati. Nessuna rappresentazione è stato fatto che qualsiasi account sarà o sia idonea a conseguire profitti o perdite simili a quelli mostrati. In realtà, ci sono differenze spesso taglienti tra i risultati delle prestazioni ipotetici ed i risultati effettivi conseguiti successivamente da un particolare programma di trading. di trading ipotetico non comporta rischio finanziario, e nessun record di trading ipotetico può completamente spiegare l'impatto del rischio finanziario in trading reale. Tutte le informazioni su questo sito o qualsiasi sistema producttrading acquistato da questo sito è solo a scopo informativo e non è destinato a fornire consulenza finanziaria. Eventuali dichiarazioni circa utili o redditi, espressi o impliciti, non rappresenta una garanzia. Il tuo trading reale può comportare perdite come nessun sistema di trading è garantito. Si accetta piena responsabilità per le vostre azioni, commerci, conto economico, e accetta di tenere Scott Shubert e Trading MasterMind innocuo in qualsiasi e tutti i modi. copia copyright 2012