Ad Sign System & Handel

Haftungsausschluss HYPOTHETISCHE ODER SIMULATIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE INHERENTE BESCHRÄNKUNGEN EINE AKTUELLE LEISTUNGSAUFNAHME WERDEN, WERDEN DIE ERGEBNISEN ERGEBNISSE NICHT ÜBERTRAGEN, DASS DIE HÄNDE NICHT AKTUELL WERDEN KÖNNEN, DASS DIE ERGEBNISSE NICHT ERFORDERLICH WERDEN KÖNNEN, WENN JEDOCH DURCHGEFÜHRT WERDEN KANN , VON BESTIMMTEN MARKTFAKTOREN, SOWEIT LIEBIGE LIQUIDITÄT SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINES SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM BENEFIT VON HINDSIGHT ENTWICKELT WERDEN, KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WELCHE GEWINNE ODER VERLUSTE ÄHNLICH ZU ERHÖHEN THOSE SHOWN. EasyLanguage und TradeStation sind eingetragene Warenzeichen von TradeStation Technologies, Inc. Einführung Eine der größten Trends im Einzelhandel in den letzten zehn Jahren war die Zunahme der Popularität des automatisierten Handels In dieser Art von Handel, auch als automatisierte Auftragsausführung bekannt , Kaufen und verkaufen Signale, die von einem Handelssystem generiert werden, werden automatisch von einer Plattform ausgeführt, die mit dem Trader-Brokerage-Konto verbunden ist. Dies ermöglicht einen Freisprechhandel, der eine schnellere Ausführung, weniger Fehler und die Fähigkeit ermöglicht, kürzere Zeitrahmen mit höher - Frequenz-Strategien. Wenn mehr und mehr Händler in den automatisierten Handel umgezogen sind, hat sich das Interesse an systematischen Handelsstrategien erhöht Während einige Händler ihre eigenen Handelsstrategien entwickeln, fehlen viele Händler die Programmierkenntnisse, die notwendig sind, um ihre Ideen umzusetzen. Andere Händler fehlen die spezifischen Kenntnisse der technischen Trading-Methoden oder die Erfahrung erforderlich, um eine tragfähige Strategie Design Auch für Händler mit den notwendigen Fähigkeiten für die Entwicklung von Handelssystemen, die erhebliche Zeit und Mühe erforderlich, um eine gute Strategie zu entwickeln ist oft eine Abschreckung. Eine kürzlich entwickelte Lösung für dieses Problem ist die Verwendung von Computer-Algorithmen automatisch generieren Handelssystem-Code Das Ziel dieses Ansatzes ist es, viele der Schritte in den traditionellen Prozess der Entwicklung von Handelssystemen zu automatisieren In der traditionellen, manuellen Ansatz zur Strategie-Entwicklung, wählt der Trader Elemente der Handelsstrategie auf der Grundlage früherer Erfahrung Und Kenntnisse über technische Indikatoren, Einstiegs - und Ausreiseauftragstypen und Strategiedesign Häufig basiert eine Strategie auf einer Markthypothese, die eine Vorstellung davon ist, wie der Markt funktioniert. Eine tragfähige Handelsstrategie wird typischerweise durch einen langen Trial-and-Error entwickelt Prozess mit zahlreichen Iterationen, Revisionen und Tests, bis akzeptable Ergebnisse erreicht werden. Dieser traditionelle Prozess der Entwicklung von Handelssystemen ist extrem zeitaufwendig und beinhaltet systematisch eliminieren viele Ideen, die einfach don t Arbeit Auch alle Händler haben Vorurteile darüber, wie die Märkte arbeiten, und Diese Vorurteile können den Systementwicklungsprozess beeinflussen In einigen Fällen können diese Vorspannungen hilfreich sein, aber sie können auch die möglichen Systeme einschränken, die der Händler berücksichtigen könnte. Anstatt mit einer voreingenommenen Ansicht und einem begrenzten Satz von Regeln zu beginnen, beginnt ein automatischer Codegenerator mit Eine große Reihe von Regeln und sucht in einer unvoreingenommenen Weise für die Kombinationen, die arbeiten, während schnell beseitigen diejenigen, die don t. Dieses Papier präsentiert einen Überblick über automatische Code-Generierung Methoden für den Aufbau von Handelssystemen Sowohl einfache und komplexe Methoden diskutiert werden Eine einfache Ad-hoc-Methode Wird präsentiert, die in der TradeStation s EasyLanguage Skriptsprache implementiert werden kann, um grundlegende Preismuster-basierte Strategien zu finden. Ein komplexerer Ansatz, der auf genetischer Programmierung basiert, wird ebenfalls diskutiert. Automatisch generieren Handelssysteme ist eine attraktive Idee Allerdings gibt es auch mehrere Nachteile Ding, rigorose Ansätze, wie jene, die auf genetischer Programmierung basieren, sind komplex und schwierig zu implementieren Auch die automatische Codegenerierung beruht in der Regel auf der historischen Simulation, was bedeutet, dass es sich um einen Optimierungsprozess handelt. Daher muss das Risiko einer Überfüllung angesprochen werden Vorbehalte werden ebenfalls diskutiert. Der Grundansatz Der Grundalgorithmus für den Aufbau von Handelssystemen mit automatischer Codegenerierung ist nachfolgend in Abb. 1 dargestellt. Es beginnt mit einer Methode zur Kombination verschiedener Elemente der Handelsstrategie. Diese Elemente können verschiedene technische Indikatoren wie z. B. gleitende Mittelwerte enthalten , Stochastik und so weiter verschiedene Arten von Einstiegs - und Ausstiegsaufträgen und logischen Bedingungen für die Einfahrt und den Ausstieg aus dem Markt. Figur 1 Grundlegende Algorithmen für automatisiertes Strategiegebäude. Nachdem die verschiedenen Elemente zu einer kohärenten Strategie zusammengefasst sind, kann sie am Markt bewertet werden Oder Märkte von Interesse Dies erfordert Marktdaten Preise, Volumen, offene Zinsen, etc für jeden Markt Im Allgemeinen haben Sie auch eine Reihe von Build-Ziele zu helfen, Rang oder Ergebnis jeder Strategie Beispiele für Build-Ziele gehören verschiedene Performance-Maßnahmen, wie die Nettogewinn, Drawdown, Prozentsatz der Gewinner, Gewinnfaktor und so weiter Diese könnten als Mindestanforderungen, wie ein Gewinnfaktor von mindestens 2 0, oder als Ziele zu maximieren, wie die Maximierung des Nettogewinns angegeben werden. Die Strategie Generation Und Auswertungsschritte werden wiederholt, bis die Beendigungskriterien erfüllt sind. Die Beendigungskriterien könnten so einfach sein wie die Erstellung einer vorgegebenen Anzahl unterschiedlicher Strategien, oder der Prozess könnte gestoppt werden, nachdem keine weitere Verbesserung der Buildziele erreicht wurde. Typischerweise wird ein Optimierungsalgorithmus verwendet Um die Strategien zu denen zu führen, die die Build-Ziele erfüllen Die endgültigen Strategien sind diejenigen mit dem höchsten Rang oder Ergebnis auf der Grundlage der Build-Ziele Sie könnten entweder die einzige beste Strategie oder speichern Sie einige Anzahl oder alle Strategien, geordnet von Build-Ziele Wenn es mehrere Build-Ziele gibt, kann ein gewichteter Durchschnitt verwendet werden, um eine einzelne Metrik zu bilden. Dies ist die grundlegendste Ansicht des automatischen Systemaufbaus Eine detailliertere Beschreibung wird unten im Abschnitt über genetische Programmierung gegeben. Diese Beschreibung ignoriert auch das wichtige Problem Von übergreifend, in denen die Strategie so eng an die Marktdaten angepasst ist, die während des Buildprozesses verwendet werden, dass die Strategie nicht in der Zukunft gut funktioniert, wenn sie auf neue Daten angewendet wird. Diese Frage wird auch unten behandelt. Die theoretische Basis der Automatik Code-Generierung Wie oben beschrieben, ist der Aufbau eines Handelssystems mittels automatischer Codegenerierung im Wesentlichen ein Optimierungsproblem. Die Kombination von Strategie-Elementen, die die Build-Ziele maximiert, wird als endgültige Strategie genommen. Einige Händler würden dahingehen, dass Handelssysteme auf der Grundlage einer Hypothese aufgebaut werden sollten Marktverhalten oder Handeln Wenn Sie eine gute Hypothese haben, wie die Märkte funktionieren, kann eine Strategie um diese Hypothese gebaut und getestet werden. Wenn es funktioniert, unterstützt es die Hypothese und rechtfertigt den Handel der Strategie. In der Tat ist der hier beschriebene Ansatz nicht grundsätzlich Anders als die Kandidatenstrategie, die während des Buildprozesses aufgebaut wurde, wie in Abb. 1 dargestellt, ist im Wesentlichen eine Hypothese, die entweder durch die Evaluation unterstützt oder widerlegt wird. Wenn Out-of-Sample-Tests verwendet werden, können die endgültigen Strategien weiter unterstützt oder widerlegt werden Durch die Out-of-Sample-Ergebnisse. Ein weiterer Weg, um automatische Code-Generierung zu sehen ist als ein Problem der statistischen Schlussfolgerung Die Preisdaten können als eine Kombination von Signal und Rauschen gedacht werden Das Signal ist der handelbare Teil der Daten und das Rauschen Ist alles andere In diesem Kontext ist der Strategie-Bauprozess ein nichtlineares Kurvenanpassungsproblem, bei dem es darum geht, Strategien zu finden, die dem Signal entsprechen, während es das Rauschen ignoriert und die Überlagerung vermeidet. Gleichzeitig sind die Marktdaten oft nicht stationär Statistische Eigenschaften ändern sich im Laufe der Zeit Eine erfolgreiche Strategie ist daher eine, die zu den stationären Elementen des Marktsignals passt, mit hinreichendem Freiheitsgrad, um eine Überfüllung zu vermeiden. Obwohl im Folgenden genauer erörtert wird, wird in der Regel eine Überprüfung der Prüfung durchgeführt Dass die Strategien nicht übergreifend zum Markt sind. Pattern System Code Generator für TradeStation Dieser Abschnitt beschreibt einen Ad-hoc-Ansatz für die automatische Codegenerierung, bei dem ein Handelssystem für TradeStation automatisch andere, musterbasierte Handelssysteme für die TradeStation generiert. Das AutoSystemGen-System Sucht nach einem Satz von Handelsregeln zusammen mit den zugehörigen Parameterwerten, die einen bestimmten Satz von Leistungsanforderungen erfüllen. Abhängig von den Leistungsanforderungen kann es mehrere oder sogar Dutzende von Handelssystemen finden, die die Anforderungen erfüllen. Dann schreibt er den EasyLanguage-Code Für jedes System zu einer Datei Zu illustrativen Zwecken sind die Regeln für die generierten Systeme auf Preismuster beschränkt. Grundsätzlich könnte diese Technik erweitert werden, um automatisch Systeme zu erzeugen, die aus einer Vielzahl von Einstiegs - und Ausstiegstechniken, die auf fast jedem Markt anwendbar sind, erstellt werden Musterregeln Während fast jede Art von Indikator oder Handelslogik in den hier beschriebenen Handelssystemgenerator aufgenommen werden kann, um die Dinge recht einfach zu halten, werden die Regeln der generierten Systeme auf Preismuster beschränkt. Jede Eintragsregel eines generierten Handelssystems wird haben Die folgende Form. wo P1 und P2 sind die Preise offen, hoch, niedrig oder schließen, N1 und N2 sind die Anzahl der Bars zu sehen, zB schließen 2 ist die enge zwei Takte vor, und Ineq ist ein Ungleichheitsoperator entweder oder Beispiele Der Regeln enthalten die folgenden. Schliessen schließen 2 Niedrig 2 Hoch 10 Hoch 3 Schließen 4. und so weiter P1, P2, N1, N2 und Ineq sind alle Variablen, die durch den Systemgenerierungsprozess bestimmt werden sollen. N1 und N2 werden beschränkt auf Der Bereich 0 20 Auch die Anzahl der Regeln, NRules, wird eine Variable mit Werten von einem bis 10 sein. Ein Handelseintrag wird ausgelöst, wenn alle Regeln wahr sind In diesem Fall wird der Eintrag am offenen der Next bar Die Handelsrichtung wird vorher festgelegt, so dass das System Systeme generiert, die entweder alle langen oder alle kurzen Trades sind. Um die Handelslogik für lang - und kurzfristige Trades zu erhalten, kann das System zweimal gefahren werden, einmal für lange Trades und Das zweite Mal für kurze Trades. Trades wird auf dem Markt nach einer festen Anzahl von Bars, NX, die von einem bis 20 reichen wird verlassen. Finden der Regeln Der Schlüssel zu diesem Prozess ist die Suche nach Kandidaten Handelssysteme Ein System kann zwischen bestehen Eine und 10 Regeln des oben gezeigten Formulars Trades werden auf dem Markt eingegeben, wenn alle Regeln wahr sind und Trades eine bestimmte Anzahl von Bars später verlassen haben. Wenn dies als traditionelles TradeStation-System mit maximal 10 Regeln kodiert wäre, 52 Eingänge Dies würde für eine umständliche Strategie sorgen. Stattdessen wird ein anderer Ansatz verwendet Bei jedem Schritt der Optimierung werden die Werte für jede Variable P1, P2, N1, N2, Ineq, NRules und NX zufällig ausgewählt Für jede Regel wird ein unterschiedlicher Satz von Werten von P1, P2, N1, N2 und Ineq für eine Summe von NRules-Sätzen von Werten ausgewählt. Jeder Schritt der Optimierung erzeugt ein anderes Handelssystem, da die Variablen zufällig ausgewählt werden Leistungsergebnissen des Systems erfüllen die vom Benutzer eingegebenen Anforderungen, das generierte System wird in eine Datei im EasyLanguage-Code geschrieben. Alles zusammensetzen Der Code für das AutoSystemGen-System und seine zugehörigen Funktionen steht auf der Free Downloads-Seite bei Breakout Futures zur Verfügung. Der erste Einstieg in die Strategie heißt OptStep Um das System auszuführen, sollte OptStep in der TradeStation optimiert werden, indem es von 1 auf eine große Anzahl, wie z. B. 10.000, in Schritten von 1 variiert. Dies führt dazu, dass AutoSystemGen z. B. 10.000 generiert Verschiedene Handelssysteme Diejenigen, die die spezifizierten Leistungskriterien erfüllen, werden in die als Eingabe in die WriteSystem-Funktion gezeigte Datei geschrieben. ZB Die Leistungskriterien werden über die Systemeingaben reqNetProfit, reqMaxDD, etc. festgelegt. Die meisten der harten Arbeiten werden von den Funktionen ausgeführt Dass das System Aufruf Die Funktion GetPatVars wählt zufällig die Werte für die Variablen, die die Handelsregeln bestimmen Um festzustellen, ob ein Handelseintrag auf der nächsten Leiste auftritt, werden die Preismusterregeln durch die Funktion EvalPattern ausgewertet. Schließlich, wenn das System zusammenkommt Die Leistungskriterien, der entsprechende EasyLanguage-Code wird von der Funktion WriteSystem generiert und in eine Textdatei geschrieben. Beispiel Als Beispiel betrachten wir das 30-jährige Treasury-Bond-Futures-Marktsymbol US P in TradeStation 8 AutoSystemGen wurde in den vergangenen 20 Jahren optimiert Der T-Bond-Preise mit dem OptStep-Input inkrementiert von 1 bis 10000 Dies bedeutet, dass das System 10.000 verschiedene Handelssysteme ausgewertet hat. Die Optimierung wurde zweimal durchgeführt, einmal für lange Trades und einmal für kurze Trades Die folgenden Performance-Anforderungen wurden Nettogewinn von mindestens 30.000 verwendet , Worst-Case-Drawdown nicht mehr als 7500, mindestens 200 Trades, Prozent profitabel von mindestens 50 und Gewinnfaktor von mindestens 1 2 Auf einem Dual-Core-Computer mit Vista, dauerte es ca. 10 Minuten, um jede Optimierung 10.000 Systeme pro laufen Optimierung. Die Systeme, die durch diesen Prozess erzeugt werden, sind unten gezeigt Dies sind die Systeme, die in die Datei von der WriteSystem-Funktion geschrieben werden Die ersten sind die Langzeit-Systeme, gefolgt von einem Kurz-nur-System das einzige, das die Leistungskriterien erfüllt. System 2332, US P, 9 17 2007 12 23 00, Long Trades Profit 53562 50, Max DD -7381 25, Num Trades 250, Prozent gewinnt 56 80, Prof Factor 1 631.Var EntNext false. EntNext Open 2 Low 16 und. Low 9 Low 3 und. Close 14 Low 6 und. If EntNext dann. Buy nächsten Bar auf market. If BarsSinceEntry NBarExS dann. Buy, um nächste Bar auf market. If STrailOn dann. Buy, um nächste Bar bei SStop stop. Until vor kurzem, Die meisten Anwendungen der genetischen Programmierung auf die Handelsstrategie-Generation wurden akademische Studien auf der Grundlage von begrenzten Regel-Sets, übermäßig einfache Ein-und Ausstieg Logik und benutzerdefinierte Code, so dass die Ergebnisse ungeeignet für die meisten Händler Zur gleichen Zeit, die meisten verfügbaren Software, die GP implementiert Für den Markthandel wurde entweder auf professionelle Händler gezielt und entsprechend bewertet oder ist sehr kompliziert zu etablieren und zu verwenden Adaptrade Builder wurde entworfen, um GP einfach zu bedienen für jeden Händler, individuell oder professionell, die ein grundlegendes Verständnis der Strategie-Handel und die TradeStation-Plattform Weitere Informationen zum Builder finden Sie unter. Over-passend Gebäude-Handelssysteme über automatische Code-Generierung ist eine Art von Optimierung Die meisten systematischen Händler sind wahrscheinlich vertraut mit Parameter-Optimierung, in denen die Eingänge zu einer Strategie optimiert werden Im Gegensatz zu Parameter-Optimierung, automatisch Code-Generierung optimiert die Strategie s Handelslogik Dennoch ist das Risiko einer Überoptimierung oder Überfüllung auch ein Anliegen für die automatische Codegenerierung, genau wie bei der Parameteroptimierung. Typischerweise wird die Optimierung über ein Segment der Daten durchgeführt, Nannte das Optimierungs - oder In-Sample-Segment und wurde auf verschiedenen Daten getestet, die als Test - oder Out-of-Sample-Segment bezeichnet werden. Übergreifend bezieht sich auf das Problem der Optimierung einer Strategie, so dass es in das In-Sample-Segment passt, aber nicht funktioniert Gut auf alle anderen Daten, einschließlich der out-of-sample Daten. Poor Out-of-Probe Leistung wird in der Regel durch einen von mehreren Faktoren verursacht Ein wichtiger Faktor ist die so genannte Anzahl von Freiheitsgraden in der In-Probe Segment Die Anzahl der Freiheitsgrade, die gleich der Anzahl der Trades abzüglich der Anzahl der Regeln und Bedingungen der Strategie ist, bestimmt, wie eng die Strategie die Daten passt. Eingeschriebene Eingaben werden für jeden Parameter in der Strategie hinzugefügt, die Nummer Von Strategie-Inputs kann als Proxy für die Anzahl der Regeln und Bedingungen verwendet werden Zum Beispiel, wenn eine Strategie hat 100 Trades und 10 Eingänge, hat es 90 Grad-of-Freiheit Je mehr Freiheitsgrade, desto weniger wahrscheinlich ist es Dass die Strategie wird über-fit auf den Markt und desto wahrscheinlicher ist es, dass es eine gute out-of-sample Leistung haben wird. Die Anzahl der Freiheitsgrade kann während des Build-Prozesses durch die Einbeziehung der Anzahl der Trades erhöht werden Und die Anzahl der Strategie-Inputs als Build-Ziele Unter der Annahme der Fitness-Metrik ist ein gewichteter Durchschnitt der Build-Ziele, alle anderen Dinge gleich, die Erhöhung der Gewichtung für die Anzahl der Trades wird in Strategien mit mehr Trades und damit mehr Grad-of - freedom Ebenso wird die Erhöhung der Gewichtung für die negative Anzahl von Inputs zu Strategien mit weniger Inputs führen, die auch die Anzahl der Freiheitsgrade erhöhen werden. Eine andere Möglichkeit besteht darin, die statistische Signifikanz als Build-Ziel einzubeziehen. Die statistische Signifikanz kann Durch die Anwendung des Studentst-Tests auf den durchschnittlichen Handel berechnet werden Dies wird die Wahrscheinlichkeit messen, dass der durchschnittliche Handel größer als Null ist. Der t-Test basiert auf der Anzahl der Freiheitsgrade, ist aber ein vollständigeres Maß dafür, ob eine Strategie ist Über-fit als die Anzahl der Freiheitsgrade allein Ein Weg, um die Out-of-Sample-Performance zu verbessern, ist die Bedeutung der Fitness-Funktion, die dazu neigt, Strategien zu erzeugen, die eine hohe statistische Signifikanz haben Wichtiger Faktor, der die Out-of-Sample-Performance beeinflusst, ist die Vielfalt der Marktbedingungen im In-Sample-Segment. Im Allgemeinen ist es besser, Daten zu optimieren, die eine Vielzahl von Marktbedingungen beinhalten, wie z. B. Trend - und Down-Trendmärkte, Perioden Der Konsolidierung, hohe und niedrige Volatilität, etc. Je mehr Abwechslung in der In-Probe-Segment, desto wahrscheinlicher ist es, dass die Strategie wird gut auf andere Daten, einschließlich Out-of-Sample-Daten und in Echtzeit-Handel Während der Zukunft Niemals genau dupliziert die Vergangenheit, vorausgesetzt, die Zukunft oder Out-of-Sample-Daten ist ähnlich genug, um zumindest einen Teil des In-Sample-Segment, die Strategie sollte gut auf neue Daten. Der Wert der Optimierung über eine Vielzahl von Marktbedingungen voraussetzt Dass eine gute Leistung über jeden Teil des In-Sample-Segments erreicht wird. Eine Möglichkeit, dies zu messen, ist mit dem Korrelationskoeffizienten der Eigenkapitalkurve, der misst, wie eng die Eigenkapitalkurve einer Geraden entspricht. Wenn die Eigenkapitalkurve eine Gerade ist, Impliziert, dass die Performance über alle Segmente der Daten einheitlich ist. Offensichtlich ist dies wünschenswert, wenn es darum geht, eine gute Performance über möglichst viele Arten von Marktbedingungen zu erzielen. Der Korrelationskoeffizient für die durch die automatische Codegenerierung erzeugten Strategien kann erhöht werden Einschließlich des Korrelationskoeffizienten als Build-Ziel und Gewichtung als Teil der Fitness-Funktion. Leider gibt es Fälle, wo auch mit einer hohen Bedeutung, ein Korrelationskoeffizient nahe 1 und eine Vielzahl von Marktbedingungen in der In-Probe Segment, die Out-of-Sample-Performance wird schlecht sein Dies kann aus mehreren Gründen passieren Zunächst einmal kann sogar eine einfache Strategie mit wenigen Parametern in einigen Fällen das Rauschen anstatt das Signal passen. Definitionsgemäß ist Lärm ein Teil der Marktdaten Nicht zu rentablen Handelssignalen beitragen Zweitens kann die Marktdynamik, auf der die Strategielogik basiert, dh das Signal im Out-of-Sample-Segment geändert haben, um die Performance negativ zu beeinflussen. Dies ist manchmal auf eine grundlegende Veränderung des Marktes zurückzuführen, Wie zum Beispiel der Umstieg vom bodenbasierten auf den elektronischen Handel Allerdings sind auch subtilere Veränderungen, die oft mit den Handelsmustern der Marktteilnehmer zusammenhängen, auch für den kürzeren Handel möglich. Wenn dies das Problem zu sein scheint, kann die Lösung sein So einfach wie der Umbau der Strategie mit neuer Handelslogik Mit einem Tool wie Adaptrade Builder macht das viel einfacher, als wenn ein manueller Ansatz zur Handelsstrategieentwicklung verwendet würde. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die aktuellsten Daten im Optimierungssegment aufzunehmen und auszuprobieren - of-sample durch die Verfolgung der Performance in Echtzeit In den meisten Fällen wird eine Strategie, die eine große Anzahl von Trades hat, ein hoher Signifikanzwert und eine gute Performance auf dem In-Sample-Segment weiterhin für eine gewisse Zeitspanne gut funktionieren - optimierung. Für Informationen über Software für den Aufbau von Handelsstrategien mit genetischer Programmierung, klicken Sie bitte hier. Wenn Sie gerne über neue Entwicklungen, Neuigkeiten und Sonderangebote von Adaptrade Software informiert werden, melden Sie sich bitte bei unserer E-Mail-Liste an Vielen Dank. Forex, CFDs Und Gold. Haben Sie eine Meinung über die US-Dollar-Handel it. Forex, CFDs und Gold. Forex, Spread Betting und CFDS. At FXCM, bemühen uns, Ihnen die besten Trading-Erfahrung auf dem Markt Wir bieten Zugang zu den globalen Devisenhandel Markt , Mit intuitiven platfroms Optionen, einschließlich unserer preisgekrönten Trading Station Wir bieten auch Forex-Ausbildung, also ob Sie gerade erst in der aufregenden Welt des Devisenhandels beginnen, oder Sie wollen einfach nur schärfen die Trading-Tools, die Sie im Laufe der Jahre entwickelt haben, Wir sind hier um zu helfen Unser Kundenservice-Team, einer der besten in der Branche, ist verfügbar 24 7, wo immer Sie sind in der Welt. Try uns aus Melden Sie sich für ein kostenloses FXCM Praxis-Konto, mit dem Sie die Plattform ausprobieren können Erleben Sie einige der Kontovorteile, die wir unseren Händlern geben. Wenn Sie bereit sind, können Sie ein FXCM-Konto mit so wenig wie 50 öffnen. 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Bewusst sein und verstehen Sie alle Risiken Verbunden mit dem Markt und dem Handel Vor dem Handel von Produkten, die von Forex Capital Markets Limited einschließlich aller EU-Filialen angeboten werden, FXCM Australia Pty Limited alle verbundenen Unternehmen der oben genannten Unternehmen oder andere Firmen innerhalb der FXCM Gruppe von Unternehmen zusammen die FXCM Group, sorgfältig überlegen Sie Ihre Finanzielle Situation und Erfahrung Ebene Wenn Sie sich entscheiden, Produkte von FXCM Australia Pty Limited FXCM AU AFSL 309763 angeboten, müssen Sie lesen und verstehen, die Financial Services Guide Produkt Disclosure Statement und Bedingungen Die FXCM Group kann allgemeine Kommentare, die nicht als beabsichtigt sind Anlageberatung und darf nicht als solche ausgelegt werden. 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