Algorithmischer Handel Forex Pdf

Die Grundlagen des Forex Algorithmic Trading Vor fast dreißig Jahren war der Devisenmarkt (Forex) durch Trades über Telefon, institutionelle Investoren geprägt. Undurchsichtige Preisinformationen, eine klare Unterscheidung zwischen Interdealer-Handel und Händler-Kundenhandel und geringer Marktkonzentration. Heute haben technologische Fortschritte den Markt verwandelt. Trades werden in erster Linie über Computer hergestellt, so dass Einzelhändler in den Markt gelangen können, Echtzeit-Streaming-Preise haben zu mehr Transparenz geführt und die Unterscheidung zwischen Händlern und ihren anspruchsvollsten Kunden ist weitgehend verschwunden. Eine besonders bedeutende Veränderung ist die Einführung des algorithmischen Handels. Die, während sie erhebliche Verbesserungen für die Funktionsweise des Forex-Handels, stellt auch eine Reihe von Risiken. Mit Blick auf die Grundlagen der Forex-Markt und algorithmischen Handel, werden wir identifizieren einige Vorteile algorithmischen Handel hat zum Devisenhandel gebracht, während auch auf einige der Risiken. Forex-Grundlagen Forex ist der virtuelle Ort, an dem Währungspaare in unterschiedlichen Volumina nach notierten Preisen gehandelt werden, wobei eine Basiswährung einen Preis in Form einer Zitatwährung erhält. Betrieb 24 Stunden am Tag, fünf Tage pro Woche, Forex gilt als weltgrößten und liquidesten Finanzmarkt. Pro der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIS) betrug das tägliche globale Handelsvolumen im April 2013 2,0 Billionen. Der Großteil dieses Handels wird für US-Dollar, Euro und Japanische Yen durchgeführt und umfasst eine Reihe von Spielern, darunter Privatbanken, Zentralbanken, Pensionskassen. Institutionelle Investoren, Großkonzerne, Finanzgesellschaften und Einzelhandelshändler. Obwohl der spekulative Handel die Hauptmotivation für bestimmte Investoren sein kann, ist der Hauptgrund für die Exporte des Forex-Marktes, dass die Menschen Währungen handeln müssen, um ausländische Waren und Dienstleistungen zu kaufen. Die Aktivität im Forex-Markt wirkt sich auf reale Wechselkurse aus und kann daher die Produktion, die Beschäftigung, die Inflation und die Kapitalströme einer bestimmten Nation tief beeinflussen. Aus diesem Grund haben die politischen Entscheidungsträger, die Öffentlichkeit und die Medien alle ein Interesse daran, was im Forex-Markt vor sich geht. Grundlagen des algorithmischen Handels Ein Algorithmus ist im Wesentlichen ein Satz von spezifischen Regeln, um eine klar definierte Aufgabe abzuschließen. Im Finanzmarkthandel führen die Computer benutzerdefinierte Algorithmen durch, die durch einen Satz von Regeln gekennzeichnet sind, die aus Parametern wie Timing, Preis oder Menge bestehen, die die Trades strukturieren. Es gibt vier grundlegende Arten von algorithmischen Handel innerhalb der Finanzmärkte: statistische, Auto-Hedging, algorithmische Ausführungsstrategien und direkten Marktzugang. Statistisch bezieht sich auf eine algorithmische Strategie, die nach profitable Handelsmöglichkeiten auf der Grundlage der statistischen Analyse historischer Zeitreihendaten sucht. Auto-Hedging ist eine Strategie, die Regeln generiert, um die Gefahr von Händlern zu reduzieren. Das Ziel der algorithmischen Ausführungsstrategien ist es, ein vordefiniertes Ziel auszuführen, wie etwa die Verringerung der Marktwirkung oder die Durchführung eines Handels schnell. Schließlich beschreibt der direkte Marktzugang die optimalen Geschwindigkeiten und die niedrigeren Kosten, mit denen algorithmische Händler auf mehrere Handelsplattformen zugreifen und diese verbinden können. Eine der Unterkategorien des algorithmischen Handels ist der Hochfrequenzhandel, der sich durch die extrem hohe Häufigkeit der Handelsabschlüsse auszeichnet. High-Speed-Handel kann erhebliche Vorteile für Händler, indem sie ihnen die Möglichkeit, Trades innerhalb von Millisekunden von inkrementellen Preisänderungen zu machen. Aber es kann auch gewisse Risiken mit sich bringen. Algorithmischer Handel im Forex-Markt Ein Großteil des Wachstums des algorithmischen Handels in Forex-Märkten in den vergangenen Jahren war auf Algorithmen zurückzuführen, die bestimmte Prozesse automatisieren und die für die Durchführung von Devisengeschäften benötigten Stunden reduzieren. Die durch die Automatisierung erzeugte Effizienz führt zu niedrigeren Kosten bei der Durchführung dieser Prozesse. Ein solches Verfahren ist die Ausführung von Handelsaufträgen. Die Automatisierung des Handelsprozesses mit einem Algorithmus, der auf der Grundlage vorgegebener Kriterien handelt, wie etwa die Ausführung von Aufträgen über einen bestimmten Zeitraum oder zu einem bestimmten Preis, ist wesentlich effizienter als die manuelle Ausführung durch den Menschen. Banken haben auch die Vorteile von Algorithmen, die programmiert sind, um die Preise von Währungspaaren auf elektronischen Handelsplattformen zu aktualisieren. Diese Algorithmen erhöhen die Geschwindigkeit, mit der Banken Marktpreise zitieren können, während gleichzeitig die Anzahl der manuellen Arbeitszeiten reduziert wird, die es braucht, um die Preise anzugeben. Einige Banken programmieren Algorithmen, um ihr Risiko zu reduzieren. Die Algorithmen können verwendet werden, um eine bestimmte Währung zu verkaufen, um einen Kundenhandel zu entsprechen, in dem die Bank den entsprechenden Betrag gekauft hat, um eine konstante Menge dieser bestimmten Währung aufrechtzuerhalten. Dies ermöglicht es der Bank, ein vorgegebenes Risiko für das Halten dieser Währung aufrechtzuerhalten. Diese Prozesse wurden durch Algorithmen wesentlich effizienter gemacht, was zu niedrigeren Transaktionskosten führt. Dennoch sind dies nicht die einzigen Faktoren, die das Wachstum in Forex algorithmischen Handel getrieben haben. Algorithmen wurden zunehmend für spekulativen Handel als die Kombination von Hochfrequenz und die Algorithmen Fähigkeit, Daten zu interpretieren und Aufträge ausführen erlaubt hat Trader, Arbitrage Chancen aus kleinen Preisabweichungen zwischen Währungspaaren zu nutzen. Alle diese Vorteile haben dazu geführt, dass die Algorithmen im Forex-Markt zunehmend genutzt werden können, aber man sieht einige der Risiken an, die den algorithmischen Handel begleiten. Risiken in algorithmischen Forex Trading Obwohl algorithmischen Handel hat viele Verbesserungen gemacht, gibt es einige Nachteile, die die Stabilität und Liquidität des Forex-Marktes bedrohen könnte. Ein solcher Nachteil bezieht sich auf Ungleichgewichte in der Handelsmacht der Marktteilnehmer. Einige Teilnehmer haben die Mittel, um anspruchsvolle Technologie zu erwerben, die es ihnen ermöglicht, Informationen zu erhalten und Aufträge mit einer viel schnelleren Geschwindigkeit auszuführen als andere. Dieses Ungleichgewicht zwischen den Haves und Habeln in Bezug auf die anspruchsvollste algorithmische Technologie könnte zu einer Fragmentierung innerhalb des Marktes führen, die zu Liquiditätsengpässen im Laufe der Zeit führen kann. Darüber hinaus, während es grundlegende Unterschiede zwischen den Aktienmärkten und dem Forex-Markt gibt es einige, die befürchten, dass die Hochfrequenz-Handel, die den Börsen-Flash-Crash am 6. Mai 2010 verschärft könnte ähnlich wie der Forex-Markt. Da Algorithmen für spezifische Marktszenarien programmiert sind, können sie nicht schnell genug reagieren, wenn sich der Markt drastisch ändern würde. Um dieses Szenario zu vermeiden, müssen die Märkte überwacht und der algorithmische Handel während der Marktturbulenzen ausgesetzt werden. Allerdings könnte in solchen extremen Szenarien eine gleichzeitige Aussetzung des algorithmischen Handels durch zahlreiche Marktteilnehmer zu einer hohen Volatilität und einer drastischen Verringerung der Marktliquidität führen. Die untere Linie Obwohl der algorithmische Handel in der Lage war, die Effizienz zu steigern und damit die Kosten der Handelswährungen zu senken, hat es auch einige zusätzliche Risiken gegeben. Damit Währungen ordnungsgemäß funktionieren, müssen sie etwas stabile Wertschriften sein und sind sehr flüssig. So ist es wichtig, dass der Forex-Markt mit einer niedrigen Preisvolatilität flüssig bleibt. Wie bei allen Lebensbereichen bringt die neue Technologie viele Vorteile ein, aber es kommt auch mit neuen Risiken. Die Herausforderung für die Zukunft der algorithmischen Forex-Handel wird sein, wie man Änderungen, die die Vorteile zu maximieren, während die Verringerung der Risiken. Forex Algorithmic Trading: Eine praktische Geschichte für Ingenieure Wie Sie vielleicht wissen, wird die Foreign Exchange (Forex) Markt für den Handel zwischen verwendet Währungspaare Aber du weißt vielleicht nicht, dass es der liquideste Markt der Welt ist. Vor ein paar Jahren, angetrieben von meiner Neugier, habe ich meine ersten Schritte in die Welt der Forex Trading Algorithmen durch die Schaffung eines Demo-Account und spielen Simulationen (mit gefälschten Geld) auf der Meta Trader 4 Trading-Plattform. Nach einer Woche des Handels verdoppelte Id fast mein Geld. Angespornt von meinem eigenen Erfolg, grub ich tiefer und meldete mich schließlich für eine Reihe von Foren. Bald habe ich Stunden damit verbracht, über algorithmische Handelssysteme zu lesen (Regelsätze, die bestimmen, ob Sie kaufen oder verkaufen sollten), benutzerdefinierte Indikatoren. Marktstimmungen und mehr. Mein erster Kunde Um diese Zeit, zufälligerweise habe ich gehört, dass jemand versucht, einen Software-Entwickler zu finden, um ein einfaches Handelssystem zu automatisieren. Dies war wieder in meinen College-Tagen, als ich über die gleichzeitige Programmierung in Java (Threads, Semaphoren und all das Junk) lernte. Ich dachte, dass dieses automatisierte System dies nicht viel komplizierter sein könnte als meine fortgeschrittene Datenwissenschaftliche Kursarbeit, also fragte ich nach dem Job und kam an Bord. Der Client wollte das System mit MQL4 gebaut. Eine funktionale Programmiersprache, die von der Meta Trader 4-Plattform für die Durchführung von aktienbezogenen Aktionen verwendet wird. MQL5 ist seitdem freigegeben. Wie Sie vielleicht erwarten, adressiert es einige von MQL4s Ausgaben und kommt mit mehr eingebauten Funktionen, die das Leben einfacher macht. Die Rolle der Handelsplattform (Meta Trader 4, in diesem Fall) ist die Bereitstellung einer Verbindung zu einem Forex Broker. Der Broker bietet dann eine Plattform mit Echtzeit-Informationen über den Markt und führt Ihre buysell Bestellungen. Für Leser, die mit dem Devisenhandel nicht vertraut sind, heres die Informationen, die durch den Daten-Feed bereitgestellt werden: Durch Meta Trader 4 können Sie auf alle diese Daten mit internen Funktionen zugreifen, die in verschiedenen Zeiträumen zugänglich sind: jede Minute (M1), alle fünf Minuten (M5) , M15, M30, jede Stunde (H1), H4, D1, W1, MN. Die Bewegung des aktuellen Preises wird als Tick bezeichnet. Mit anderen Worten, ein Häkchen ist eine Änderung in der Bid oder Ask Preis für ein Währungspaar. Bei aktiven Märkten gibt es zahlreiche Zecken pro Sekunde. In langsamen Märkten kann es Minuten ohne Zecken geben. Die Tick ist der Herzschlag eines Forex Roboters. Wenn Sie einen Auftrag über eine solche Plattform platzieren, kaufen oder verkaufen Sie ein bestimmtes Volumen einer bestimmten Währung. Sie setzen auch Stop-Loss - und Take-Profit-Limits fest. Die Stop-Loss-Grenze ist die maximale Menge an Pips (Preisvarianten), die Sie sich leisten können, bevor Sie auf einen Handel aufgeben. Die Gewinn-Gewinn-Grenze ist die Menge an Pips, die Sie zu Ihren Gunsten ansammeln, bevor Sie auszahlen. Wenn Sie mehr über die Grundlagen des Handels erfahren möchten (z. B. Pips, Auftragsarten, Verbreitung, Schlupf, Marktaufträge und mehr), siehe hier. Die Klienten algorithmischen Handel Spezifikationen waren einfach: Sie wollten einen Roboter auf zwei Indikatoren basiert. Für Hintergrund sind Indikatoren sehr hilfreich, wenn sie versuchen, einen Marktstaat zu definieren und Handelsentscheidungen zu treffen, da sie auf vergangenen Daten basieren (z. B. höchster Preiswert in den letzten n Tagen). Viele kommen in Meta Trader 4 eingebaut. Allerdings kamen die Indikatoren, die mein Kunde interessiert hatte, aus einem benutzerdefinierten Handelssystem. Sie wollten jedes Mal handeln, wenn zwei dieser benutzerdefinierten Indikatoren schneiden und nur in einem gewissen Winkel. Als ich meine Hände schmutzig bekam, erfuhr ich, dass MQL4-Programme die folgende Struktur haben: Präprozessor-Richtlinien Externe Parameter Globale Variablen Init-Funktion Deinit Funktion Start Funktion Benutzerdefinierte Funktionen Die Startfunktion ist das Herz jedes MQL4-Programms, da es jedes Mal, wenn sich der Markt bewegt, ausgeführt wird (Ergo, diese Funktion wird einmal pro Tick ausgeführt). Dies ist der Fall unabhängig von der Zeit, die Sie verwenden. Zum Beispiel könnten Sie auf dem H1 (eine Stunde) Zeitrahmen arbeiten, doch die Startfunktion würde viele tausendmal pro Zeitrahmen ausführen. Um dies zu umgehen, habe ich die Funktion gezwungen, einmal pro Periodeneinheit auszuführen: Die Werte der Indikatoren: Die Entscheidungslogik, einschließlich der Kreuzung der Indikatoren und ihrer Winkel: Senden der Befehle: Wenn Sie interessiert sind, finden Sie die komplette, Runnable Code auf GitHub. Back-Testing Sobald ich mein algorithmisches Handelssystem aufgebaut habe, wollte ich wissen: 1) wenn es sich entsprechend benimmt und 2) wenn es gut wäre. Back-Testing ist der Prozess der Prüfung eines bestimmten (automatisierten oder nicht) Systems unter den Ereignissen der Vergangenheit. Mit anderen Worten, Sie testen Ihr System mit der Vergangenheit als Proxy für die Gegenwart. MT4 kommt mit einem akzeptablen Werkzeug für Back-Testing ein Forex Trading System (heutzutage gibt es mehr professionelle Tools, die mehr Funktionalität bieten). Um zu starten, richten Sie Ihre Zeitrahmen und führen Sie Ihr Programm unter einer Simulation das Tool simuliert jedes Zecken zu wissen, dass für jede Einheit sollte es zu einem bestimmten Preis zu öffnen, zu einem bestimmten Preis zu schließen, und erreichen bestimmte Höhen und Tiefen. Nach dem Vergleich der Aktionen des Programms gegen historische Preise, youll haben einen guten Sinn für ob oder nicht seine korrekt ausführen. Die Indikatoren, die hed gewählt wurden, zusammen mit der Entscheidungslogik, waren nicht rentabel. Von Back-Testing, Id überprüft die Roboter Rückgabe Verhältnis für einige zufällige Zeitintervalle unnötig zu sagen, ich wusste, dass meine Client wurde nicht reich mit ihm die Indikatoren, die hed gewählt, zusammen mit der Entscheidungslogik, waren nicht rentabel. Als Beispiel sind hier die Ergebnisse des laufenden Programms über das M15-Fenster für 164 Operationen: Beachten Sie, dass unser Gleichgewicht (die blaue Linie) unter seinem Ausgangspunkt endet. Ein Vorbehalt: Sagen, dass ein System rentabel oder unrentabel ist, ist nicht immer echt. Oft sind Systeme für die Zeiträume auf der Grundlage der Märkte stolz: Parameter-Optimierung und ihre Lügen Obwohl die Back-Tests mich vor diesem Roboter-Nützlichkeit vorsichtig gemacht hatten, war ich fasziniert, als ich mit seinen externen Parametern herumspielte Bemerkte große Unterschiede in der gesamten Rücklaufquote. Diese besondere Wissenschaft wird als Parameter Optimization bekannt. Ich habe einige grobe Tests gemacht, um zu versuchen, die Bedeutung der externen Parameter auf dem Rücklaufverhältnis zu schließen und kam mit so etwas wie folgt: Sie können denken (wie ich), dass Sie den Parameter A verwenden sollten. Aber die Entscheidung ist nicht so einfach wie Es kann erscheinen. Speziell beachten Sie die Unberechenbarkeit von Parameter A: Bei kleinen Fehlerwerten ändert sich die Rückkehr dramatisch. Mit anderen Worten, Parameter A ist sehr wahrscheinlich, zukünftige Ergebnisse zu übertreiben, da jede Ungewissheit, jede Verschiebung überhaupt zu schlechterer Leistung führen wird. Aber in der Tat ist die Zukunft unsicher und so ist auch die Rückkehr von Parameter A ungewiss. Die beste Wahl ist in der Tat, auf Unberechenbarkeit zu verlassen. Oft wird ein Parameter mit einer niedrigeren maximalen Rendite, aber überlegene Vorhersagbarkeit (weniger Fluktuation) einem Parameter mit hoher Rendite, aber schlechter Vorhersagbarkeit vorzuziehen. Das einzige, was Sie sicher sein können, ist, dass Sie nicht wissen, die Zukunft des Marktes, und denken Sie wissen, wie der Markt wird auf der Grundlage der Vergangenheit Daten ist ein Fehler zu führen. Im Gegenzug müssen Sie diese Unberechenbarkeit anerkennen. Denken Sie wissen, wie der Markt wird auf der Grundlage von vergangenen Daten zu tun ist ein Fehler. Dies bedeutet nicht zwangsläufig, dass wir den Parameter B verwenden sollten, denn selbst die niedrigeren Renditen von Parameter A sind besser als Parameter B, nur um Ihnen zu zeigen, dass die Optimierung von Parametern zu Tests führen kann, die über zukünftige Ergebnisse hinausgehen und ein solches Denken nicht offensichtlich ist. Insgesamt Forex Algorithmic Trading Überlegungen Seit dieser ersten algorithmischen Forex Trading Erfahrung, Ive baute mehrere automatisierte Handelssysteme für Kunden, und ich kann Ihnen sagen, dass theres immer Raum zu erkunden. Zum Beispiel habe ich vor kurzem ein System gebaut, das auf der Suche nach sogenannten Big Fish-Bewegungen basiert, die riesige Pips-Variationen in winzigen, winzigen Zeiteinheiten sind. Das ist ein Thema, das mich fasziniert. Aufbau Ihrer eigenen Simulation System ist eine ausgezeichnete Option, um mehr über den Forex-Markt zu lernen, und die Möglichkeiten sind endlos. Zum Beispiel könnten Sie versuchen, die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Preisvariationen als Funktion der Volatilität in einem Markt zu entschlüsseln (z. B. EURUSD) und vielleicht ein Montecarlo-Simulationsmodell unter Verwendung der Verteilung pro Volatilitätszustand mit beliebiger Genauigkeit, die Sie wollen . Ich gehe das als eine Übung für den eifrigen Leser. Die Forex-Welt kann manchmal überwältigend sein, aber ich hoffe, dass diese Zuschreibung Ihnen einige Punkte gegeben hat, wie man losgeht. Weiterlesen Heute gibt es einen umfangreichen Pool von Werkzeugen zu bauen, zu testen und zu verbessern Trading System Automations: Trading Blox zum Testen, NinjaTrader für den Handel, OCaml für die Programmierung, um nur einige zu nennen. Ich lese ausführlich über die geheimnisvolle Welt, die der Forex-Markt ist. Hier sind ein paar Zuschreibungen, die ich für Programmierer und enthusiastische Leser empfehle: Über den Autor Vollständiges Profil ansehen raquo Ich wollte schon immer darüber erfahren. Danke ich studierte ein bisschen Markttheorie in der Schule und lernte über den Kanalhandel. Ich dachte immer, das wäre eine gute Passform für den Algo-Handel, da die Strategie rekursiv ist. Haben Sie irgendwelche Hinweise darauf, wie man Kanaltypen von Strategien implementiert (im Gegensatz zu Moving Average Strategies) I39m sicher, dass Sie das wissen, aber einige (alte) Forschung zeigt, dass Exponential MA Strategien machen mehr und sogar aus führen Kauf und halten Strategien ohne zu nehmen Steuerliche Vorteile berücksichtigen Hallo Rismay, danke für die Kommentierung, dazu: "Du hast irgendwelche Hinweise darauf, wie man Kanaltypen von Strategien implementiert (im Gegensatz zu Moving Average Strategies). Es gibt viele Kanalindikatoren da draußen (dh: Donchian, IREGR und vieles mehr) Auch können Sie Ihren eigenen Kanalindikator kodieren, sobald Sie das haben, können Sie den ExpertAdvisor treffen, um Entscheidungen zu treffen, die auf den Indikatoren basieren, die Sie verwenden. Die Werte der Indikatoren werden als umgekehrtes Nullpunkt-Array oo..0 bezeichnet (dh: die aktuellsten Daten wären in der Position 0 des Indikatorpuffers). Andrew R. Young39s Buch ist ein guter Ausgangspunkt zu verstehen, wie Indikatoren arbeiten. Ehrfürchtiger Artikel Danke. Neugierig, wenn du dich in der Quantopian-Community engagierst Scheint wie ein guter Weg, um deine Füße nass zu bekommen Danke für diesen tollen Artikel Congrats Toller Post Rogelio Ich wollte nur noch meine Erfahrung teilen :) Fast jedes Tradingbuch besagt, dass die meisten Händler wegen psychologischer Fehler versagen Faktor, wenn sie Ausnahmen von ihren eigenen Strategien machen, so wie ein Ingenieur meine einzige Aufgabe war, dass dies ein perfekter Ort für eine Software-Lösung, um menschliche inntervention auf das Handelssystem zu vermeiden, sobald Sie sich entscheiden, es zu benutzen. Ich habe ein ganzes Jahr meiner Karriere nur durch Programmierung, Testen und Optimieren mit vergangenen Daten jede einzelne Strategie, die ich in der Lage, online zu finden und auf variuos verschiedenen Handelsbüchern zu verbringen. Und du weißt was - keiner von ihnen hatte eine ständige Rentabilität. Und nach dem Lesen einer Menge von Blog-Posts etc. kam ich zu dem Schluss: Wir leben in einer Welt, wo jeder seinen eigenen Trading-Roboter und große Handelsgesellschaften, Banken etc. schreiben können. Sie analysieren ständig alle Märkte, indem sie nicht nur Strategien verwenden Entwickelt von einigen Handels-Gurus, sondern auch maschinelle Lern-Algorithmen auf Super-Computern eingesetzt, die versucht, zumindest einige Muster auf jedem Markt zu finden. Und hier ist das Ergebnis: Sobald ein Muster zumindest für einen gewissen Zeitraum wahr ist, verwandelt es sich emediatly in keinem Muster, denn jeder auf diesem Spiel sucht diese Muster. Sobald Sie ein Muster sehen Sie einen Auftrag zu kaufen oder zu verkaufen, Ihre Bestellung drückt den Markt in die entgegengesetzte Richtung, die Sie wollen, dass es zumindest für ein bisschen gehen. Aber seien Sie nicht naieve, wenn Sie das Muster sehen vermutlich eine Menge anderer Händler mit Hudge Investoren sieht dieses Muster auch so dieses Mal, das sie das gleiche tun und Sie alle verlieren Ihr Geld alle zusammen. Denken Sie daran, bevor Sie sich entscheiden, ein Händler mit Software Engineering Hintergrund zu werden. Hallo Simanas, Vielen Dank für den nachdenklichen Kommentar. In einer früheren Skizze dieses Artikels habe ich beschrieben, wer die wirklich schlauen Spieler in diesem Spiel sind, und ich erwähnte die Jungs von der Jane Street unter anderem, die die Rolle des Mittelmanns und der Arbitrageurs auf dem Markt spielen. Wir (Der Redakteur, Charlie Marsh und ich) haben beschlossen, das nicht in andere Überlegungen einzubeziehen, die nur darauf hinweisen, dass Sie in diesem Kommentar erwähnen. Alles, was gesagt wird, ich glaube gern, dass Sie einen Rand des Marktes finden können, wenn Sie die richtigen Werkzeuge verwenden und die richtigen Simulationen mit den richtigen Variablen machen. Vielen Dank für die Kommentierung I Haven39t engagiert in dieser Community sieht es genial, um Programmierung und Wiederverwendung der Code angeboten dort guter Artikel Rogelio, In weiterlesen, warum sollten Sie vorschlagen, Ocami für die Programmierung statt MQL4 oder MQL5 oder quotRquot oder was auch immer ich diesen Artikel genossen Wie es genau die Art von wichtigen großen Meilensteinen war, in die ich hineinging. Das Projekt, das für eine benutzerdefinierte Formel für mehrere separate Clients begann, wurde zu einem kommerziellen Produkt, das von Benutzereinreichungen angetrieben wurde. Jetzt können Benutzer ihre Trades kopieren oder verkaufen und Trades von Indikatoren im Meta Trader kopieren. 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Das Verständnis von Marktverhalten und Strategie ist die wesentliche Fähigkeit, die jeder Trader besitzen muss, um intelligent zu handeln. Backtesting ist ein großer Ansatz, der es den Händlern ermöglicht, ihre Strategien auszuprobieren, ohne einen Penny zu riskieren. Daneben gibt es hier noch viele Sachen, die Ihnen dabei helfen können, youtubechannelUCpA02tGLvK9UlxOhuX0LE9A zu sehen, die Ihnen bei der Bewertung helfen könnte, ob Ihre Strategie richtig ist oder nicht. Im Allgemeinen Online-Handel, ob seine Forex oder Optionen, sie gelten als am besten, um schnell Geld zu verdienen. Sie generieren verdienen, wenn die Währung, die Sie wetten, im Wert erhöht hat und Sie werden es zu gegebener Zeit verkaufen. Allerdings, wie jede Geld machen Aktivität, hat der Handel auch ein Risiko verbraucht. Sie können es ohne gute Planung und Strategien beginnen. 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