MetaTrader Expert Advisor Jak wygrać z mechanicznymi systemami handlu Wiele atramentu poświęcono na ustalenie przyczyn awarii systemów mechanicznych, szczególnie po fakcie. Chociaż może wydawać się to oksymoroniczne (lub, dla niektórych handlarzy, po prostu kretyńskie), główną przyczyną niepowodzenia tych systemów jest fakt, że polegają zbyt mocno na pozbawionym rąk, ognisto-zapomnianym mechanicznym handlu. Same algorytmy nie mają obiektywnego nadzoru i interwencji człowieka, aby pomóc systemom ewoluować w zależności od zmieniających się warunków rynkowych. Mechaniczne zawieszenie systemów transakcyjnych lub niepowodzenie inwestora Zamiast niweczyć awarię systemu handlu, bardziej konstruktywne jest rozważenie sposobów, w jakie handlowcy mogą mieć to, co najlepsze z obu światów: Oznacza to, że inwestorzy mogą czerpać korzyści z zarządzanych przez algorytmy mechanicznych systemów transakcyjnych. takie jak szybkie automatyczne egzekucje i decyzje o wolnym handlu bez emocji, przy jednoczesnym wykorzystaniu ich wrodzonej ludzkiej zdolności do obiektywnego myślenia o porażce i sukcesie. Najważniejszym elementem każdego przedsiębiorcy jest zdolność człowieka do ewolucji. Handlowcy mogą zmieniać i dostosowywać swoje systemy transakcyjne, aby dalej wygrywać, zanim straty staną się finansowo lub emocjonalnie niszczące. Wybierz odpowiedni rodzaj i ilość danych rynkowych do testowania Skuteczni handlowcy stosują system powtarzalnych reguł, aby zebrać zyski z krótkoterminowych nieefektywności na rynku. Dla małych, niezależnych inwestorów w wielkim świecie handlu papierami wartościowymi i instrumentami pochodnymi, gdzie spready są cienkie, a konkurencja zacięta, najlepsze szanse na zyski wynikają z nieefektywności rynku reklamowego na podstawie prostych, łatwych do oszacowania danych, a następnie podjęcia działań tak szybko, jak to tylko możliwe. możliwy. Kiedy trader rozwija i obsługuje mechaniczne systemy transakcyjne oparte na danych historycznych, ma nadzieję na przyszłe zyski oparte na założeniu, że obecne niedobory rynkowe będą kontynuowane. Jeśli przedsiębiorca wybierze niewłaściwy zestaw danych lub użyje niewłaściwych parametrów do zakwalifikowania danych, cenne możliwości mogą zostać utracone. W tym samym czasie, gdy nieefektywność wykryta w danych historycznych już nie istnieje, system zawiedzie. Powody, dla których zniknęły, nie mają znaczenia dla mechanicznego tradera. Liczy się tylko wynik. Wybierz najbardziej odpowiednie zbiory danych, wybierając zestaw danych, z którego można tworzyć i testować mechaniczne systemy transakcyjne. Aby przetestować próbę wystarczająco dużą, aby sprawdzić, czy reguła handlowa działa konsekwentnie w szerokim zakresie warunków rynkowych, przedsiębiorca musi wykorzystać najdłuższy praktyczny okres danych testowych. Wydaje się więc właściwe budowanie mechanicznych systemów transakcyjnych opartych zarówno na najdłuższym możliwym zestawie danych historycznych, jak i na najprostszym zestawie parametrów projektowych. Trwałość jest powszechnie uważana za zdolność wytrzymania wielu rodzajów warunków rynkowych. Solidność powinna być nieodłącznym elementem każdego przetestowanego systemu w długim okresie danych historycznych i prostych reguł. Długotrwałe testy i podstawowe zasady powinny odzwierciedlać najszerszą gamę potencjalnych warunków rynkowych w przyszłości. Wszystkie mechaniczne systemy transakcyjne w końcu zawiodą, ponieważ dane historyczne oczywiście nie zawierają wszystkich przyszłych zdarzeń. Każdy system zbudowany na danych historycznych w końcu spotka się z nietypowymi warunkami. Ludzki wgląd i interwencja zapobiega ucieczce automatycznych strategii od szyn. Ludzie z Knight Capital wiedzą coś o handlowaniu na żywo. Prostota zwycięża dzięki zdolnościom adaptacyjnym Udane mechaniczne systemy handlu są jak żywe, oddychające organizmy. Warstwy geologiczne świata wypełnione są skamielinami organizmów, które choć idealnie nadają się do krótkotrwałego sukcesu w czasie ich własnych okresów historycznych, były zbyt wyspecjalizowane, by mogły przetrwać i przystosować się do przyszłości. Proste algorytmiczne mechaniczne systemy handlu z ludzkimi wskazówkami są najlepsze, ponieważ mogą one przejść szybką, łatwą ewolucję i adaptację do zmieniających się warunków otoczenia (czytaj rynek). Proste zasady handlu zmniejszają potencjalny wpływ błędu w wyszukiwaniu danych. Błąd związany z wyszukiwaniem danych jest problematyczny, ponieważ może zawyżać, jak dobrze zasada historyczna będzie obowiązywać w przyszłych warunkach, zwłaszcza gdy mechaniczne systemy transakcyjne koncentrują się na krótkich ramach czasowych. Proste i niezawodne mechaniczne systemy transakcyjne nie powinny mieć wpływu na ramy czasowe wykorzystywane do celów testowych. Liczba punktów testowych znalezionych w danym zakresie danych historycznych powinna być wystarczająco duża, aby udowodnić lub obalić ważność testowanych reguł handlu. Inaczej mówiąc, proste, niezawodne mechanicznie systemy transakcyjne przyśpieszą uprzedzenia w zakresie eksploracji danych. Jeśli trader korzysta z systemu o prostych parametrach projektowych, takich jak system QuantBar. i testuje go, używając najdłuższego stosownego historycznego okresu czasu, wtedy jedynymi innymi ważnymi zadaniami będą trzymanie się dyscypliny handlu systemem i monitorowania jego wyników w przyszłości. Obserwacja umożliwia ewolucję. Z drugiej strony, handlowcy, którzy używają mechanicznych systemów transakcyjnych zbudowanych na podstawie złożonego zestawu wielu parametrów, ryzykują wcześniejsze przekształcenie swoich systemów we wczesne wyginięcie. Stwórz solidny system, który wykorzystuje najlepsze mechanizmy handlu, nie padając ofiarą jego słabości Ważne jest, aby nie mylić solidności mechanicznych systemów handlu z ich zdolnościami adaptacyjnymi. Systemy opracowane w oparciu o wiele parametrów doprowadziły do zwycięskich transakcji w okresach historycznych, a nawet podczas bieżących obserwowanych okresów są często określane jako solidne. Nie gwarantuje to, że takie systemy mogą być z powodzeniem modyfikowane po okresie ich podróży po miesiącu miodowym. 8221 Jest to początkowy okres handlowy, w którym warunki pokrywają się z pewnym okresem historycznym, na którym opierał się system. Proste mechaniczne systemy transakcyjne są łatwo adaptowane do nowych warunków, nawet jeśli podstawowe przyczyny zmian na rynku pozostają niejasne, a złożone systemy nie są szybkie. Kiedy warunki rynkowe zmieniają się, jak to się dzieje, systemy transakcyjne, które najprawdopodobniej nadal wygrywają, to te, które są proste i najłatwiej adaptowalne do nowych warunków, prawdziwie solidny system to taki, który ma długowieczność przede wszystkim. Proste algorytmiczne mechaniczne systemy handlu z ludzkimi wskazówkami są najlepsze, ponieważ mogą one przejść szybką, łatwą ewolucję i adaptację do zmieniających się warunków otoczenia (czytaj rynek). Niestety, po doświadczeniu początkowego okresu zysków przy stosowaniu zbyt skomplikowanych mechanicznych systemów transakcyjnych, wielu handlowców wpada w pułapkę próby dostosowania tych systemów do sukcesu. Rynki nieznane, ale zmieniające się, mogły już skazać na zagładę całego gatunku mechanicznych systemów handlu. Ponownie, prostota i zdolność adaptacji do zmieniających się warunków dają najlepszą nadzieję na przetrwanie każdego systemu transakcyjnego. Użyj obiektywnego pomiaru, aby rozróżnić sukces i porażkę Najczęstszym upadkiem handlowców jest przywiązanie psychologiczne do jego systemu transakcyjnego. Kiedy występują awarie systemu handlu, zwykle dlatego, że handlowcy przyjęli subiektywny, a nie obiektywny punkt widzenia, zwłaszcza w odniesieniu do stop-loss podczas poszczególnych transakcji. Natura ludzka często napędza przedsiębiorcę, aby rozwinąć emocjonalne przywiązanie do konkretnego systemu, szczególnie gdy inwestor zainwestował znaczną ilość czasu i pieniędzy w mechaniczne systemy handlu z wieloma złożonymi częściami, które są trudne do zrozumienia. Jest jednak niezwykle ważne, aby przedsiębiorca wykroczył poza system, aby móc go obiektywnie rozważyć. W niektórych przypadkach przedsiębiorca staje się złudny, jeśli chodzi o spodziewany sukces systemu, nawet do tego stopnia, że kontynuuje wymianę wyraźnie tracącego systemu o wiele dłużej niż pozwoli na to subiektywna analiza. Lub po okresie wygranych tłuszczu przedsiębiorca może wziąć ślub z wcześniej zwycięskim systemem, nawet jeśli jego piękno zanika pod naciskiem strat. Co gorsza, przedsiębiorca może wpaść w pułapkę selektywnego wybierania okresów testowania lub parametrów statystycznych dla już przegrywającego systemu, aby zachować fałszywą nadzieję na ciągłość wartości systemów. Obiektywna miara, taka jak zastosowanie standardowych metod odchyleń do oceny prawdopodobieństwa niepowodzenia, jest jedyną zwycięską metodą ustalania, czy mechaniczne systemy transakcyjne naprawdę zawiodły. Dzięki obiektywnemu oku łatwo przedsiębiorcy szybko wykryć awarię lub potencjalną awarię mechanicznych systemów transakcyjnych, a prosty system może zostać szybko i łatwo zaadaptowany, aby ponownie stworzyć świeżo zwycięski system. Awaria mechanicznych systemów transakcyjnych jest często określana ilościowo na podstawie porównania bieżących strat mierzonych w stosunku do historycznych strat lub wypłat. Taka analiza może prowadzić do subiektywnego, błędnego wniosku. Maksymalne wypłaty są często używane jako metryka progowa, po której przedsiębiorca porzuci system. Nie biorąc pod uwagę sposobu, w jaki system osiągnął ten poziom wypłaty lub czas wymagany do osiągnięcia tego poziomu, przedsiębiorca nie powinien stwierdzić, że system jest przegrany w oparciu o sam wypływ. Odchylenie standardowe a wypłata jako metryka niepowodzenia Właściwie najlepszą metodą uniknięcia odrzucenia zwycięskiego systemu jest zastosowanie obiektywnego standardu pomiaru w celu określenia aktualnego lub niedawnego rozkładu zwrotów z systemu uzyskanego podczas jego faktycznego obrotu. Porównaj ten pomiar z historycznym rozkładem stóp zwrotu obliczonym na podstawie weryfikacji historycznej, przydzielając ustaloną wartość progową zgodnie z pewnością, że obecna utrata dystrybucji mechanicznych systemów handlu wykracza poza normalne, oczekiwane straty, i dlatego powinna być odrzucone jako nieudane. Załóżmy na przykład, że inwestor ignoruje obecny poziom wypłaty, który zasygnalizował problem i uruchomił dochodzenie. Zamiast tego porównaj bieżącą stratę przegraną z historycznymi stratami, które wystąpiłyby podczas handlu tym systemem podczas historycznych okresów testowych. W zależności od tego, jak konserwatywny jest sprzedawca, może on odkryć, że obecna lub ostatnia strata przekracza, powiedzmy, poziom pewności, który wynika z dwóch standardowych odchyleń od normalnego historycznego poziomu strat. Byłoby to z pewnością silnym sygnałem statystycznym, że system osiąga słabe wyniki i dlatego zawodzi. Natomiast inny przedsiębiorca o większym apetycie na ryzyko może obiektywnie zdecydować, że trzy standardowe odchylenia od normy (tj. 99,7) są odpowiednim poziomem pewności dla oceny systemu transakcyjnego jako nieudanego. Najważniejszym czynnikiem sukcesu każdego systemu handlu8217, zarówno ręcznego, jak i mechanicznego, jest zawsze zdolność ludzkiego podejmowania decyzji. Wartość dobrych mechanicznych systemów transakcyjnych polega na tym, że, podobnie jak wszystkie dobre maszyny, minimalizują one ludzkie słabości i wzmacniają osiągnięcia daleko wykraczające poza te, które można osiągnąć metodami ręcznymi. Jednak, gdy są właściwie zbudowane, nadal pozwalają na mocną kontrolę zgodnie z osądem handlowców i pozwalają mu uniknąć przeszkód i potencjalnych awarii. Chociaż przedsiębiorca może używać matematyki w formie statystycznego obliczenia standardowej dystrybucji, aby ocenić, czy strata jest normalna i możliwa do zaakceptowania zgodnie z historycznymi danymi, nadal opiera się na osądzie ludzkim, zamiast podejmować czysto mechaniczne decyzje matematyczne w oparciu o same algorytmy. Handlowcy mogą cieszyć się najlepszymi z obu światów. Siła algorytmów i mechanicznego handlu minimalizuje skutki ludzkich emocji i spóźnień podczas składania i realizacji zamówień, szczególnie w odniesieniu do utrzymania dyscypliny stop-loss. Wciąż stosuje obiektywną ocenę odchylenia standardowego, aby zachować kontrolę nad systemem handlowym. Przygotuj się na zmiany i bądź przygotowany na zmianę systemu transakcyjnego Wraz z obiektywnością wykrywania, kiedy mechaniczne systemy transakcyjne zmieniają się od zwycięzców w przegranych, przedsiębiorca musi także mieć dyscyplinę i zdolność przewidywania, aby ewoluować i zmieniać systemy, aby mogli dalej wygrywać. w nowych warunkach rynkowych. W każdym otoczeniu pełnym zmian, im prostszy system, tym szybsza i łatwiejsza będzie jego ewolucja. Jeśli złożona strategia zawodzi, może być łatwiejsza do zastąpienia niż modyfikacja, a niektóre z najprostszych i najbardziej intuicyjnych systemów, takich jak system QuantBar. są stosunkowo łatwe do modyfikacji "w locie" w celu dostosowania do przyszłych warunków rynkowych. Podsumowując, można powiedzieć, że właściwie zbudowane mechaniczne systemy transakcyjne powinny być proste i łatwe do dostosowania oraz przetestowane zgodnie z właściwym rodzajem i ilością danych, tak aby były wystarczająco mocne, aby generować zyski w szerokim zakresie warunków rynkowych. A zwycięski system musi być oceniany za pomocą odpowiedniej miary sukcesu. Zamiast opierać się wyłącznie na algorytmicznych regułach handlowych lub maksymalnych poziomach wypłat, wszelkie decyzje dotyczące niepowodzenia systemu powinny być podejmowane zgodnie z osądem handlowców i oparte na ocenie liczby odchyleń standardowych bieżących wyników systemów, mierzonych w stosunku do jego historyczne straty testowe. Jeśli mechaniczne systemy transakcyjne nie działają, przedsiębiorca powinien dokonać niezbędnych zmian zamiast przywiązywać się do systemu tracącego. Cześć koledzy z Tradera 8211 Po prostu podążam za Samem Seiden8217. Podejście "Podejście na żądanie" w połączeniu z analizą świecową 8211 działa jak czysta magia. Postępuję zgodnie ze złotą regułą 8220, minimalizując straty i pozostawiając zyski na tym samym poziomie8221. Handluję w ten sposób przez 6 lat z konsekwentnym WZROSTOWYM WZROSTEM miesiąc po miesiącu (czasem małym, czasem dużym, ale zawsze tykającym w górę). Dla mnie są to proste klucze 8222 do sukcesu w średnim i długim okresie. Powoli i pewnie wygrywa wyścig. Gdzie jest ten wskaźnik dla godziny, w której uruchamia on wpis o jeden kij, zanim Can8217 znajdzie go w dowolnym miejscu, czy nadal działa? Ma dolny wykres i pozwala, abyś przyjął kolejną świecę przez jeden czas świecy na tę kwotę zysku, Przypomniałem sobie, że od czasu do czasu widziałem o tobie wiele informacji, ale od tamtej pory już go nie widziałem i myślę, że zamierzałem go wypróbować Pozdrawiam Ręczne systemy handlu na rynku Forex Stealth Forex Trading System Stealth Forex Trading System został zaprojektowany z myślą o wygraniu większej nagrody handluje, dostarczając proste, oznaczone kolorami wskaźniki kupna i sprzedaży, informujące, kiedy należy handlować z wcześniej zdefiniowanymi regułami entryexit. System transakcyjny Stealth Forex oferuje 4 różne style transakcji, co pozwala na maksymalną elastyczność w zakresie sposobu i czasu dokonywania transakcji. Zawiera gwarancję zwrotu pieniędzy. Czytaj więcej. Jak działają systemy handlu ręcznego Systemy handlu ręcznego w tym kontekście są systemami opartymi na wskaźnikach, które generują sygnały kupna i sprzedaży na komputerze domowym zgodnie z wcześniej określonymi regułami strategii. Handlowcy muszą ręcznie umieszczać transakcje na swoich kontach w oparciu o sygnały generowane przez oparty na indykatorze system handlu ręcznego, polegający na analizie historycznej i wykonywaniu transakcji na żywo: po milionie transakcji. Systematyczni handlowcy prawie zawsze używają testów historycznych do oceny dotychczasowej skuteczności algorytmu handlowego. Jest to niezwykle cenne narzędzie, ponieważ pozwala nam uzyskać wyobrażenie o tym, w jaki sposób algorytm transakcyjny działałby w przeszłości bez konieczności wymiany systemu na długi czas. Jednak cała użyteczność testu historycznego opiera się na tym, jak dobrze symulacje modelują przeszłe wyniki i dlatego jest ona otwarta na wiele pułapek, które wynikają z kilku praktycznych problemów. Z tego powodu bardzo ważne jest porównywanie wyników testów na żywo, w przypadku których porównuje się okres sprzedany na żywo z testem historycznym z tego samego okresu, aby sprawdzić, czy wyniki 8211, niezależnie od tego, czy są pozytywne czy negatywne, są zgodne. W dzisiejszym numerze8217s chciałbym omówić analizę zgodności livetestingowej, której dokonałem przy użyciu danych z ponad 1 miliona transakcji na żywo, pochodzących z ponad dwóch tysięcy utworzonych systemów Asirikuy. Istnieje kilka sposobów, dzięki którym test historyczny może sprawić, że przeszłość będzie wyglądać lepiej niż byłaby naprawdę. W prawdziwych transakcjach zwykle występują problemy związane z płynnością, czasem i spreadami, które zazwyczaj są bardzo trudne do uwzględnienia w analizach historycznych. W handlu na rynku Forex historyczne dane o płynności są bardzo trudne do zdobycia, a poślizg jest prawie niemożliwy do rozliczenia ze względu na fakt, że historyczne prędkości połączeń i czasy odpowiedzi są nieznane. Dane z tikami mogą złagodzić obawy związane z rozprzestrzenianiem się 8211, ponieważ dane o tikach obejmują dane o metadasce 8211, ale jest to specyficzne dla brokera i rzadko można je uzyskać dla konkretnego brokera przez więcej niż kilka lat. Jeżeli symulacje są przeprowadzane bez uwzględnienia któregokolwiek z powyższych 8211 bez danych dotyczących płynności, przy założeniu doskonałych wykonań i ze stałymi spreadami 8211, to ważne jest sprawdzenie, czy te założenia rzeczywiście prowadzą do akceptowalnych dopasowań między testami historycznymi a transakcjami na żywo. Jeśli którekolwiek z tych założeń prowadzi do poważnych problemów, należy psuymować symulacje, aby dostosować je do tych zwiększonych kosztów. Dzięki temu, że mamy setki użytkowników, którzy handlują tysiącami strategii handlowych na swoich własnych kontach, udało nam się zebrać bazę danych z milionami transakcji wraz z ich prawdziwymi cenami wejścia i wyjścia, które możemy porównać z naszymi testami historycznymi, aby zobaczyć, jak dobrze nasze symulacje reprezentują niedawną przeszłość. Przede wszystkim możemy sprawdzić, czy nasza analiza historyczna i logika transakcji na żywo są rzeczywiście identyczne, a po drugie, możemy się przekonać, czy powyższe problemy związane z poślizgiem i kosztami spreadu wpływają na nasz handel w sposób znacząco negatywny. Przeanalizowaliśmy łącznie 76 813 sygnałów, które zostały wykonane na wielu różnych kontach transakcyjnych. Dla każdego sygnału obliczamy średnie ceny wejścia i wyjścia 8211, wykorzystując dane ze wszystkich transakcji, które zostały wykonane z powodu tego sygnału 8211, co pozwala nam oszacować, w jakim stopniu wejście i wyjście zboczyły w korzystny lub niekorzystny sposób. Średnie nasze całkowite odchylenie (odchylenie otwarte plus bliskie odchylenie, określanie przychylności, biorąc pod uwagę kierunek handlu dla każdego przypadku) wynosi -1,37 pipsa, co oznacza, że średnio każda transakcja wykonywała 1,37 pipsa mniej korzystnie niż przewidywano w naszych symulacjach, można to sobie wyobrazić jako płacenie dodatkowo 1,37 pipsa na obrót w kosztach spreadu. Pierwszy obraz w tym poście pokazuje wyniki według pary. Tutaj widzimy, że dla 4 z 6 par mamy faktycznie korzystne odchylenia (EURJPY 0,3, EURUSD 0,81, GBPUSD 2,05, USDJPY 1,17), co oznacza, że spready, których używamy w naszych symulacjach, są prawdopodobnie dobrym oszacowaniem tych symboli i opóźnień w wykonaniu, które otrzymujemy, są albo korzystne, albo wystarczająco niskie, aby nie mieć znaczenia w znaczący sposób. Są jednak dwa przypadki z wynikiem ujemnym, pierwszy to USDCHF (-1,53), a drugi to GBPJPY (-8,78). W pierwszym przypadku odchylenie nie jest bardzo wysokie, ale w drugim mamy wynik, który jest niezwykle negatywny, prawdopodobnie biorąc pod uwagę większość powodów, dla których nasza główna średnia na handel jest ujemna. Powód powyższego wynika zarówno z faktu, że GBPJPY jest dużo bardziej zmienny niż pozostałe pary i dlatego, że używamy rozrzutu 5 pipsów na ten symbol, który jest 8211, jak pokazują powyższe dowody 8211 najprawdopodobniej za niskie. Chociaż 5 pipsów przewyższa przeciętny spread Oandy dla tego symbolu, nie daje on wystarczającej ilości miejsca na dodatkowe straty z powodu poślizgu i poszerzenia. Drugi obraz pokazuje odchylenia, gdy podzielony jest przez transakcje otwarte w różnych godzinach. Jest oczywiste, że wszystkie godziny nie są takie same, a nawet dla bardzo negatywnego GBPJPY wydaje się, że są pewne godziny, kiedy odchylenia wydają się być pozytywne. Można również zobaczyć kilka przypadków, w których odchylenia są wyjątkowo pozytywne 8211, na przykład transakcje GBPUSD otwarte w godzinach 8 8211 jest to związane głównie z faktem, że transakcje otwarte o tej godzinie napotkały pozytywne wiadomości jako całość przez przypadek i potencjalnie również spotkały się z istotnymi ruchome wydarzenia na rynku, takie jak karta flash Brexit lub GBP. Jest jednak mało prawdopodobne, że takie odstępstwa utrzymają się przez znacznie długi czas, ponieważ są prawdopodobnie konsekwencją tych rzadkich zdarzeń, które faworyzują niektóre strategie bardziej niż inne zwykłym szczęściem. Spodziewam się, że te odchylenia będą coraz niższe w funkcji czasu, co daje nam znacznie większą płynność po kilku latach handlu. Z tego samego powodu musimy poświęcić więcej czasu i zgromadzić więcej danych, zanim rozważymy jakiekolwiek działania, które mogą wiązać się z bezpośrednim wykorzystaniem tych informacji (takie jak systemy wydobywcze, które handlują w godzinach, w których spodziewane są korzystne odchylenia). Powyższe pokazuje, że nasze koszty symulacji spreadu prawdopodobnie muszą zostać znacząco podwyższone dla GBPJPY i być może tylko umiarkowanie dla USDCHF. Pokazuje to również, że nasza realizacja była dobra we wszystkich dziedzinach 8211 w przypadku większości symboli w rzeczywistości 8211 oraz że symbole o wyższej płynności wykazują mniejsze odchylenia niż symbole o niższej płynności (nie jest to zaskakujące, ponieważ te wzrosty kosztów są głównie związane z opóźnieniami w realizacji i rozprzestrzenianiem się poszerzanie). Obecnie kodujemy niektóre skrypty, aby przeprowadzać powyższą analizę co tydzień, abyśmy mogli na bieżąco aktualizować informacje o tym, jak nasze systemy są uruchamiane i czy nasze symulacje są zgodne z tymi wykonaniami. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o naszej społeczności i jak również możesz tworzyć własne algorytmiczne strategie transakcyjne, rozważ dołączenie do Asirikuy. strona internetowa wypełniona filmami edukacyjnymi, systemami transakcyjnymi, rozwojem oraz solidnym, uczciwym i przejrzystym podejściem do strategii automatycznych trading. strategies.
No comments:
Post a Comment