อัลกอริทึม Trading Vs ระบบ ซื้อขาย

พื้นฐานของการซื้อขายอัลกอริทึม: แนวคิดและตัวอย่างอัลกอริทึมคือชุดคำสั่งที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนเพื่อทำภารกิจหรือกระบวนการ การค้าอัลกอริธึม (การซื้อขายแบบอัตโนมัติการซื้อขายกล่องดำหรือการซื้อขายแบบอัลกอฮอล) เป็นกระบวนการของการใช้คอมพิวเตอร์ที่ตั้งโปรแกรมให้ทำตามคำแนะนำที่กำหนดไว้สำหรับการวางการค้าเพื่อสร้างผลกำไรด้วยความเร็วและความถี่ที่เป็นไปไม่ได้สำหรับ พ่อค้ามนุษย์ ชุดของกฎที่กำหนดขึ้นอยู่กับระยะเวลาราคาปริมาณหรือรูปแบบทางคณิตศาสตร์ใด ๆ นอกเหนือจากโอกาสในการทำกำไรสำหรับผู้ประกอบการค้าแล้วการค้าประเวณีจะทำให้ตลาดมีสภาพคล่องมากขึ้นและทำให้การค้าขายเป็นไปอย่างเป็นระบบมากยิ่งขึ้นโดยไม่ใช้ผลกระทบจากอารมณ์ของมนุษย์ต่อกิจกรรมการค้า สมมติว่าผู้ค้าทำตามเงื่อนไขการค้าแบบง่ายๆเหล่านี้: ซื้อหุ้น 50 หุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันขายหุ้นของหุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 50 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน การใช้ชุดคำสั่งง่ายๆสองชุดนี้เป็นเรื่องง่ายที่จะเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ซึ่งจะตรวจสอบราคาหุ้น (และตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) โดยอัตโนมัติและวางคำสั่งซื้อและขายเมื่อเงื่อนไขที่กำหนดไว้ ผู้ประกอบการไม่จำเป็นต้องคอยเฝ้าดูราคาและกราฟสดอีกต่อไปหรือสั่งซื้อด้วยตนเอง ระบบการซื้อขายแบบอัลกอทิกซ์จะดำเนินการโดยอัตโนมัติสำหรับเขาโดยระบุโอกาสทางการค้าได้อย่างถูกต้อง (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดดูที่: Simple Moving Averages ทำให้เทรนด์โดดเด่น) Algo-trading ให้ประโยชน์ต่อไปนี้: ธุรกรรมที่ดำเนินการในราคาที่ดีที่สุดการจัดตำแหน่งทางการค้าทันทีและถูกต้อง (มีโอกาสสูงในการดำเนินการในระดับที่ต้องการ) Trades (ดูตัวอย่างการขาดการดำเนินการด้านล่าง) การตรวจสอบอัตโนมัติแบบอัตโนมัติในสภาวะตลาดหลาย ๆ เงื่อนไขลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดด้วยตนเองในการวางธุรกิจการค้า Backtest อัลกอริทึมนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์และข้อมูลเรียลไทม์ที่มีอยู่ลดลง ความเป็นไปได้ที่จะเกิดความผิดพลาดจากผู้ค้ามนุษย์ขึ้นอยู่กับปัจจัยทางด้านอารมณ์และจิตใจส่วนที่สำคัญที่สุดของการซื้อขายสินค้าอัลกอฮอลในปัจจุบันคือการซื้อขายด้วยความถี่สูง (HFT) ซึ่งพยายามที่จะใช้คำสั่งซื้อจำนวนมากที่ความเร็วอย่างรวดเร็วในหลายตลาด พารามิเตอร์ตามคำแนะนำที่ตั้งไว้ล่วงหน้า (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการซื้อขายความถี่สูงโปรดดูที่: กลยุทธ์และความลับของ บริษัท การค้า High Frequency Trading (HFT)) การค้าขาย Algo ใช้ในรูปแบบต่างๆของการซื้อขายและการลงทุนรวมถึง: นักลงทุนระยะกลางหรือระยะยาว , กองทุนรวม บริษัท ประกัน) ที่ซื้อหุ้นในปริมาณมาก แต่ไม่ต้องการมีอิทธิพลต่อราคาหุ้นด้วยการลงทุนที่ไม่ต่อเนื่องปริมาณมาก ผู้ค้าระยะสั้นและผู้ขาย (นักลงทุนในตลาดนักเก็งกำไรและ arbitrageurs) ได้รับประโยชน์จากการดำเนินการทางการค้าโดยอัตโนมัตินอกจากนี้ algo-trading aids ในการสร้างสภาพคล่องที่เพียงพอสำหรับผู้ขายในตลาด ผู้ค้าที่มีระบบ (ผู้ติดตามแนวโน้มคู่ค้ากองทุนป้องกันความเสี่ยง ฯลฯ ) พบว่ามีประสิทธิภาพมากขึ้นในการตั้งกฎการซื้อขายของตนและให้การค้าโปรแกรมโดยอัตโนมัติ การซื้อขายแบบอัลกอริธึมช่วยให้การซื้อขายหลักทรัพย์เป็นไปอย่างเป็นระบบมากกว่าวิธีการที่อาศัยสัญชาตญาณของพ่อค้ามนุษย์หรือสัญชาตญาณ กลยุทธ์การค้าอัลกอริธึมกลยุทธ์สำหรับการซื้อขายแบบอัลกอริธึมจะต้องมีโอกาสที่ระบุซึ่งเป็นประโยชน์ในแง่ของรายได้ที่เพิ่มขึ้นหรือลดต้นทุน ต่อไปนี้เป็นกลยุทธ์การซื้อขายทั่วไปที่ใช้ในการซื้อขายแบบอัลกอฮอร์: กลยุทธ์การซื้อขายตามอัลกอริธึมที่พบมากที่สุดจะเป็นไปตามแนวโน้มการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย breakouts ช่อง การเคลื่อนไหวในระดับราคาและตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เกี่ยวข้อง นี่คือกลยุทธ์ที่ง่ายที่สุดและง่ายที่สุดในการดำเนินการผ่านทางการค้าอัลกอริทึมเนื่องจากกลยุทธ์เหล่านี้ไม่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์หรือการคาดการณ์ราคาใด ๆ การค้าจะเริ่มขึ้นอยู่กับการเกิดแนวโน้มที่พึงประสงค์ ซึ่งง่ายและตรงไปตรงมาในการดำเนินการผ่านอัลกอริทึมโดยไม่ต้องเข้าสู่ความซับซ้อนของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 และ 200 วันเป็นกลยุทธ์ที่นิยมใช้กันต่อไป (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกลยุทธ์การซื้อขายเทรนด์โปรดดูที่: Simple Strategies for Capitalising on Trends) การซื้อหุ้นที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ในราคาที่ต่ำกว่าในตลาดเดียวและขายพร้อมกันในราคาที่สูงขึ้นในตลาดอื่น ๆ จะทำให้ราคาแตกต่างกันไปในระดับที่ปราศจากความเสี่ยง หรือการเก็งกำไร การดำเนินการเดียวกันสามารถทำซ้ำสำหรับหุ้นเมื่อเทียบกับเครื่องมือฟิวเจอร์สเนื่องจากความแตกต่างของราคามีอยู่เป็นครั้งคราว การใช้อัลกอริทึมเพื่อระบุความแตกต่างของราคาดังกล่าวและการวางคำสั่งซื้อจะช่วยให้มีโอกาสทำกำไรได้อย่างมีประสิทธิภาพ กองทุนดัชนีได้กำหนดระยะเวลาการปรับสมดุลใหม่เพื่อนำการถือครองของตนไปเทียบกับดัชนีอ้างอิงที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะสร้างโอกาสที่เป็นประโยชน์สำหรับผู้ค้าปลีกแบบอัลกอริธึมที่ใช้ประโยชน์จากธุรกิจการค้าที่คาดว่าจะมีกำไรจากฐาน 20-80 จุดขึ้นอยู่กับจำนวนหุ้นในกองทุนดัชนีก่อนที่จะมีการปรับสมดุลของดัชนีใหม่ ธุรกิจการค้าดังกล่าวเริ่มต้นผ่านระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมสำหรับการดำเนินการในเวลาที่เหมาะสมและราคาที่ดีที่สุด โมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วมากมายเช่นกลยุทธ์การซื้อขายเดลต้าเป็นกลางซึ่งจะช่วยให้สามารถซื้อขายหลักทรัพย์ได้ด้วยตัวเลือกและการรักษาความปลอดภัยขั้นพื้นฐาน ที่ธุรกิจการค้าจะถูกวางไว้เพื่อชดเชย deltas บวกและลบเพื่อให้เดลต้าผลงานอยู่ที่ศูนย์ กลยุทธ์การพลิกกลับหมายถึงขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าราคาของสินทรัพย์สูงและต่ำเป็นปรากฏการณ์ชั่วคราวที่กลับคืนสู่ค่าเฉลี่ยของพวกเขาเป็นระยะ ๆ การระบุและการกำหนดช่วงราคาและการใช้อัลกอริทึมขึ้นอยู่กับว่าจะอนุญาตให้ธุรกิจการค้าสามารถวางขายได้โดยอัตโนมัติเมื่อราคาของสินทรัพย์อยู่ในและนอกช่วงที่กำหนด กลยุทธ์ราคาตลาดถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของปริมาณแบ่งคำสั่งซื้อจำนวนมากและเผยแพร่ชิ้นเล็กลงที่มีการกำหนดรูปแบบไดนามิกไปยังตลาดโดยใช้โปรไฟล์ปริมาณการขายในอดีตที่เฉพาะเจาะจง จุดมุ่งหมายคือการดำเนินการคำสั่งซื้อใกล้เคียงกับราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Volume Weighted Average Price - VWAP) ซึ่งจะได้ประโยชน์จากราคาเฉลี่ย กลยุทธ์ราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในช่วงเวลาแบ่งคำสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่และเผยแพร่ชิ้นเล็ก ๆ ที่มีขนาดเล็กลงเพื่อให้ได้ตามตลาดโดยใช้ช่วงเวลาที่แบ่งกันระหว่างช่วงเริ่มต้นและสิ้นสุด เป้าหมายคือการดำเนินการตามคำสั่งใกล้เคียงกับราคาเฉลี่ยระหว่างเวลาเริ่มต้นและเวลาสิ้นสุดซึ่งจะช่วยลดผลกระทบของตลาด จนกว่าคำสั่งซื้อจะได้รับการเติมเต็มขั้นตอนนี้จะยังคงส่งใบสั่งซื้อบางส่วนตามอัตราส่วนการมีส่วนร่วมที่กำหนดไว้และตามปริมาณการซื้อขายในตลาด กลยุทธ์ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องจะส่งคำสั่งซื้อตามเปอร์เซ็นต์ของปริมาณตลาดที่ผู้ใช้กำหนดและเพิ่มหรือลดอัตราการมีส่วนร่วมนี้เมื่อราคาหุ้นถึงระดับที่กำหนดโดยผู้ใช้ กลยุทธ์การขาดแคลนการดำเนินงานมีวัตถุประสงค์เพื่อลดต้นทุนการดำเนินการของคำสั่งซื้อด้วยการปิดตลาดเรียลไทม์ทำให้ประหยัดค่าใช้จ่ายในการสั่งซื้อและได้รับประโยชน์จากต้นทุนที่เสียโอกาสในการดำเนินการล่าช้า กลยุทธ์จะเพิ่มอัตราการมีส่วนร่วมที่กำหนดไว้เมื่อราคาหุ้นปรับตัวดีขึ้นและลดลงเมื่อราคาหุ้นปรับตัวสูงขึ้น มีขั้นตอนวิธีพิเศษบางอย่างที่พยายามระบุเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในอีกด้านหนึ่ง อัลกอริทึมการดัดแปลงเหล่านี้ใช้ตัวอย่างเช่นโดยผู้ทำการตลาดด้านการขายมีสติปัญญาในตัวเพื่อระบุการดำรงอยู่ของอัลกอริทึมใด ๆ ในด้านการซื้อของใบสั่งขนาดใหญ่ การตรวจสอบผ่านอัลกอริทึมจะช่วยให้ผู้ทำการตลาดสามารถระบุโอกาสในการสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่และช่วยให้เขาได้รับประโยชน์จากการกรอกคำสั่งซื้อในราคาที่สูงขึ้น นี่เป็นบางครั้งเรียกว่าด้านหน้าที่มีเทคโนโลยีสูง (หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการซื้อขายด้วยความถี่สูงและการหลอกลวงโปรดดูที่: หากคุณซื้อหุ้นออนไลน์คุณมีส่วนร่วมใน HFTs) ข้อกำหนดทางเทคนิคสำหรับการซื้อขายขั้นตอนวิธีการใช้อัลกอริทึมโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เป็นส่วนสุดท้ายซึ่งถูกแบ็คกราวด์ด้วยการทำ backtesting ความท้าทายคือการเปลี่ยนกลยุทธ์ที่ระบุไว้ในกระบวนการทางคอมพิวเตอร์รวมที่สามารถเข้าถึงบัญชีการซื้อขายสำหรับการสั่งซื้อได้ โปรแกรมเมอร์ที่ได้รับการว่าจ้างหรือซอฟต์แวร์ซื้อขายที่ทำไว้ล่วงหน้าการเชื่อมต่อเครือข่ายและการเข้าถึงแพลตฟอร์มการซื้อขายสำหรับการวางคำสั่งซื้อการเข้าถึงข้อมูลข้อมูลตลาดที่จะได้รับการตรวจสอบตามอัลกอริทึมสำหรับโอกาสในการวาง ความสามารถและโครงสร้างพื้นฐานในการ backtest ระบบที่สร้างขึ้นก่อนที่จะไปอยู่บนตลาดจริงข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่มีอยู่สำหรับ backtesting ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของกฎที่ใช้ในขั้นตอนต่อไปนี้เป็นตัวอย่างที่ครอบคลุม: Royal Dutch Shell (RDS) Stock Exchange (AEX) และตลาดหลักทรัพย์ลอนดอน (LSE) ช่วยให้สามารถสร้างอัลกอริทึมเพื่อระบุโอกาสในการเก็งกำไร นี่เป็นข้อสังเกตที่น่าสนใจบางส่วน: การซื้อขาย AEX ในสกุลเงินยูโรในขณะที่ธุรกิจการค้าของ LSE ในสกุลปอนด์สเตอร์ลิงเนื่องจากความแตกต่างของเวลาหนึ่งชั่วโมง AEX เปิดให้บริการเมื่อเร็ว ๆ นี้เมื่อเทียบกับ LSE ตามด้วยตลาดหุ้นทั้งสองมีการซื้อขายพร้อมกันสำหรับสองสามชั่วโมงถัดไปและซื้อขายเฉพาะใน LSE ในช่วง ชั่วโมงสุดท้ายที่ AEX ปิดเราสามารถสำรวจความเป็นไปได้ของการซื้อขายเก็งกำไรใน Royal Dutch Shell หุ้นจดทะเบียนในตลาดทั้งสองนี้ในสองสกุลเงินที่แตกต่างกันโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถอ่านราคาในตลาดปัจจุบันฟีดราคาจากทั้งสอง LSE และ AEX อัตราฟีดอัตราแลกเปลี่ยนสำหรับ อัตราแลกเปลี่ยน GBP-EUR ความสามารถในการสั่งซื้อเพื่อสั่งการแลกเปลี่ยนความถูกต้องความสามารถในการทดสอบย้อนกลับในฟีดราคาย้อนหลังโปรแกรมคอมพิวเตอร์ควรปฏิบัติดังนี้: อ่านฟีดราคาที่รับเข้าของสต็อค RDS จากทั้งสองฝ่ายโดยใช้อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศที่มีอยู่ . แปลงราคาของสกุลเงินหนึ่งไปยังอีกหากมีความแตกต่างของราคามากพอ (ลดค่านายหน้า) นำไปสู่โอกาสที่มีกำไรจากนั้นวางคำสั่งซื้อในใบสั่งซื้อที่ต่ำกว่าและใบสั่งขายในราคาที่สูงกว่าถ้าใบสั่งซื้อดำเนินการเป็น ที่ต้องการกำไรการเก็งกำไรจะเป็นไปตามแบบง่ายและใช้งานง่าย แต่การปฏิบัติของการค้าอัลกอริธึมไม่ง่ายที่จะรักษาและดำเนินการ โปรดจำไว้ว่าหากคุณสามารถวางการค้าที่สร้างโดยอัลกอฮ์ผู้เข้าร่วมการตลาดอื่น ๆ จะสามารถเข้าร่วมได้ ดังนั้นราคาจึงมีความผันผวนในมิลลิลิตรและแม้แต่ไมโครวินาที ในตัวอย่างข้างต้นสิ่งที่เกิดขึ้นหากการซื้อขายซื้อของคุณได้รับการดำเนินการ แต่การขายไม่ได้เป็นราคาขายเปลี่ยนแปลงตามเวลาที่สั่งซื้อของคุณฮิตตลาดคุณจะสิ้นสุดการนั่งกับตำแหน่งที่เปิด ทำให้กลยุทธ์การเก็งกำไรของคุณไร้ค่า มีความเสี่ยงและความท้าทายเพิ่มขึ้นเช่นความเสี่ยงของความล้มเหลวของระบบข้อผิดพลาดในการเชื่อมต่อเครือข่ายความล่าช้าในเวลาระหว่างการสั่งซื้อสินค้าและการดำเนินการและที่สำคัญที่สุดคืออัลกอริทึมที่ไม่สมบูรณ์ อัลกอริธึมที่มีความซับซ้อนมากขึ้นต้องใช้การทดสอบย้อนหลังที่เข้มงวดมากขึ้นก่อนที่จะมีการใช้งาน การวิเคราะห์เชิงปริมาณของการทำงานของอัลกอริทึมมีบทบาทสำคัญและควรได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียด มันน่าตื่นเต้นที่จะไปสำหรับระบบอัตโนมัติช่วยโดยคอมพิวเตอร์ที่มีความคิดที่จะทำเงินได้อย่างง่ายดาย แต่ต้องแน่ใจว่าระบบได้รับการทดสอบอย่างละเอียดและกำหนดข้อ จำกัด ไว้ ผู้ค้าวิเคราะห์ควรพิจารณาการเรียนรู้ระบบการเขียนโปรแกรมและการสร้างด้วยตัวเองเพื่อให้มั่นใจในการใช้กลยุทธ์ที่เหมาะสมในลักษณะที่ไม่สามารถเข้าใจได้ การใช้อย่างรอบคอบและการทดสอบอย่างละเอียดของการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าสามารถสร้างโอกาสที่ทำกำไรได้ มูลค่าตลาดรวมของหุ้นทั้งหมดของ บริษัท ที่โดดเด่น มูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดคำนวณโดยการคูณ Frexit ย่อมาจาก quotFrench exitquot เป็นเศษเสี้ยวของคำว่า Brexit ของฝรั่งเศสซึ่งเกิดขึ้นเมื่อสหราชอาณาจักรได้รับการโหวต คำสั่งซื้อที่วางไว้กับโบรกเกอร์ที่รวมคุณลักษณะของคำสั่งหยุดกับคำสั่งซื้อที่ จำกัด ไว้ คำสั่งหยุดการสั่งซื้อจะ รอบการจัดหาเงินทุนที่นักลงทุนซื้อหุ้นจาก บริษัท ในราคาที่ต่ำกว่าการประเมินมูลค่าวางไว้ ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ของการใช้จ่ายทั้งหมดในระบบเศรษฐกิจและผลกระทบต่อผลผลิตและอัตราเงินเฟ้อ เศรษฐศาสตร์ของเคนส์ได้รับการพัฒนา การถือครองสินทรัพย์ในพอร์ตลงทุน การลงทุนในพอร์ทจะทำโดยคาดหวังว่าจะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน นี่คือสิ่งที่ดีกว่าคนอื่น ๆ ไม่ฉันเดิมพันมากที่สุดของคุณมีคำถามง่ายมากในใจของคุณตั้งแต่คุณเริ่มต้นการเดินทางของคุณในการซื้อขาย มีการค้าขายที่ดีกว่าการซื้อขายแบบเป็นระบบพ่อค้าที่ 8220get it8221 มีขอบเหนือผู้ที่ใช้ระบบเสียงทางสถิติหรือไม่การค้าแบบอัลกอริธึมได้ 8220work8221 เลยคำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องง่ายมากเนื่องจากมีแหล่งที่มาของหลักฐานที่เป็นที่รู้จัก ที่เราสามารถมองเห็นได้อย่างแท้จริงว่าความสำเร็จในระยะยาวของทั้งสองวิธีของการเข้าใกล้ตลาดคืออะไร ในวันนี้โพสต์ today8217s ฉันจะพูดคุยเกี่ยวกับการตัดสินใจของ Vs ดัชนีพ่อค้าอัลกอริทึมของกลุ่ม Barclay Hedge ที่คุณจะเห็นว่าผู้ค้าการตัดสินใจไม่ได้เปรียบกว่าผู้ค้าอัลกอริทึม ในตอนท้ายทั้งสองวิธีของการซื้อขายได้รับผลตอบแทนที่คล้ายกันมากแม้ว่าทั้งสองจะมีความแตกต่างที่เฉพาะเจาะจงซึ่งเราจะกล่าวถึงภายในสองสามย่อหน้าถัดไป เรารู้ได้อย่างไรว่าการซื้อขายแบบอัลกอลิกิกซ์ดีกว่าการซื้อขายแบบอิสระใช่หรือไม่หาได้จากแหล่งข้อมูลที่รวบรวมข้อมูลจาก บริษัท และบุคคลที่ซื้อขายในตลาดมากกว่า 100 บริษัท และเปรียบเทียบผลการดำเนินงานในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา มีข้อมูลดังกล่าวใช่หรือไม่ใช่กลุ่ม Barclay Hedge ได้รวบรวมข้อมูลนี้ในช่วง 20 ปีที่ผ่านมาโดยใช้ทั้งดุลยพินิจและดัชนีเป็นระบบด้วยความหวังว่าจะได้แนวทางที่ดีกว่า ดัชนีการตัดสินใจในปัจจุบันมีผู้ร่วมให้ข้อมูล 150 คน (ระหว่างผู้ค้ารายย่อยและ บริษัท ) ซึ่งตัดสินใจอย่างน้อย 65 รายในขณะที่ดัชนีผู้ค้าปลีกแบบอัลกอริธึมมีผู้ร่วมให้ข้อมูลมากกว่า 400 รายซึ่งตัดสินใจโดยใช้ระบบอัตโนมัติอย่างน้อย 95 คน กรณี เมื่อเราเปรียบเทียบกราฟทั้งสองแบบผลลัพธ์จะเห็นได้ชัดด้วยตาเปล่า ผลลัพธ์ที่ได้จากทั้งสองดัชนีหลังจากผ่านไป 24 ปีมีความคล้ายคลึงกันมากและ 8211 จากมุมมองของกำไร 8211 ทั้งผู้จัดทำแบบอัลกอริทึมและดุลยพินิจมีผลตอบแทนใกล้เคียงกัน นี่เป็นจุดพิสูจน์ว่าการซื้อขายแบบสุ่มและอัลกอริธึมเป็น 8211 ที่ระดับสูงสุด 8211 ซึ่งค่อนข้างคล้ายกับความสามารถในการทำกำไรโดยรวม นี่เป็นเหตุผลที่ 8211 หลังจาก 8211 ทั้งสองประเภทของผู้ค้าต่างก็เข้าสู่ตลาดเดียวกันและลักษณะที่พวกเขาสามารถใช้ประโยชน์ได้ในระยะยาวนั้นมีความคล้ายคลึงกัน หากผู้ค้ารายย่อยได้รับผลกำไรจากแนวโน้มในระยะยาวเพื่อให้ผู้ประกอบการค้าขายด้วยตนเองและในขณะที่ระบบอัตโนมัติสามารถทำกำไรได้จากการซื้อขายที่ 245 และการดำเนินการอย่างรวดเร็วนี้ดูเหมือนว่าจะได้รับการชดเชยด้วยระดับที่สูงขึ้นของ 8220 ความเข้าใจผิด 8221 ที่มีต่อสมองของมนุษย์ผ่านการค้าขายด้วยการตัดสินใจ ในท้ายที่สุดผลกำไรจะคล้ายกันมาก จากมุมมองที่วาดลงสูงสุดวาดลงความลึกของดัชนี trader ระบบเป็นมากกว่าสองเท่าของดัชนี trader discretionary แม้ว่าวาดสูงสุดระยะเวลาของดัชนีนี้อย่างน้อยสองครั้งนานกว่าครั้งแรก 8211 โดยรวมเมื่อพิจารณาทั้งปัจจัย 8211 ดัชนีผู้ประกอบการระบบอย่างแท้จริงมีดัชนีแผลที่ต่ำกว่าดัชนีผู้ประกอบการแบบมีวิจารณญาณ ดังนั้นการพูดเราจะต้องพูดที่นี่ว่าผู้ค้าที่มีระบบมีแนวโน้มที่จะไปลง downs วาดลึกกว่า แต่สั้นกว่าผู้ค้าในการตัดสินใจในขณะที่ผู้ค้าตัดสินใจมีแนวโน้มที่จะไปลงเล็กลง แต่อีกต่อไปวาดลงช่วงเวลา ในท้ายที่สุดดัชนีระบบมีเส้นโค้งส่วนได้เสียมากขึ้นในขณะที่ดัชนีการตัดสินใจมีลักษณะ 8220less linear8221 อีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่นี่คือความสำคัญทางสถิติของผลลัพธ์ ผู้ค้าที่เป็นระบบมีความอุดมสมบูรณ์เกือบ 3 เท่าของผู้ค้าที่มีการตัดสินใจและดัชนีระบบมีค่าทางสถิติมากขึ้นเนื่องจากเป็นตัวแทนของสัดส่วนการซื้อขายที่เพิ่มขึ้น ขณะที่ผู้ค้ารายย่อยเพียง 150 รายเท่านั้นผู้ค้าที่เป็นระบบมีจำนวน 457 รายตัวเลขที่สูงขึ้นนี้น่าจะบ่งบอกว่าดัชนีผู้ค้าที่เป็นระบบครอบคลุม 8220extremes8221 จากประชากรกลุ่มเดียวกันในขณะที่ดัชนีดุลยพินิจมีข้อ จำกัด มาก ดัชนีเหล่านี้ให้ข้อมูลที่สำคัญมากเกี่ยวกับตลาดแสดงให้เห็นว่าการซื้อขายแบบเป็นระบบที่ใช้ระยะเวลาสั้นกว่าสำหรับผู้ค้าที่มีการตัดสินใจและความลึกที่มักจะมีค่าเฉลี่ยมากกว่าระบบที่ใช้ดุลยพินิจ ระบบการตัดสินใจมีกำไรมากกว่าผู้ค้าแบบอัลกอริธึมไม่มีการค้าขายทั้งสองประเภทมี 8211 ที่ระดับสูงสุด 8211 มีความสามารถในการทำกำไรเหมือนกัน เป็นเรื่องที่น่าสนใจอย่างมากในการเฝ้าติดตามดัชนีเหล่านี้เมื่อคอมพิวเตอร์มีวิวัฒนาการไปเนื่องจากเราจะดูว่ามีผลต่อประสิทธิภาพการทำงานของการซื้อขายประเภทใดประเภทหนึ่งอย่างไร การคาดการณ์ของฉันจะเป็นที่ผลจะยิ่งใหญ่ขึ้นเมื่อระบบได้รับความสามารถที่สูงขึ้นมาก (เมื่อพวกเขาเริ่มเข้าใกล้พลังการประมวลผลของมนุษย์ brain8217) โปรดสังเกตว่าในช่วงปี 2530-2538 ผู้ค้าปลีกมีการดำเนินการที่ดีขึ้น แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา (พ. ศ. 2551-2554) ผู้ค้ารายใหญ่ที่มีระบบได้เริ่มก้าวหน้าในแง่ของความสามารถในการทำกำไร ครั้งต่อไปเมื่อมีคนถามคุณว่าการค้าอัลกอริธึมทำงานได้เพียงแค่ชี้ไปที่ Barclay system trader index หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเดินทางโดยอัตโนมัติของฉันและวิธีการที่คุณสามารถเรียนรู้และได้รับการศึกษาจริงในสาขานี้ด้วยเช่นกันโปรดเข้าร่วม Asirikuy เว็บไซต์ที่เต็มไปด้วยวิดีโอการศึกษาระบบการซื้อขายการพัฒนาและเสียงวิธีการที่ซื่อสัตย์และโปร่งใสต่อการซื้อขายอัตโนมัติโดยทั่วไป ฉันหวังว่าคุณจะชอบบทความนี้ o) ดังนั้นผู้ค้าที่มีระบบทำเงินผู้ค้าที่ทำกำไรได้ 8211 แต่อย่างที่เรารู้ว่าเทรดดิ้งเป็นเกมที่มียอดรวมศูนย์ลบ (โบรกเกอร์ผู้ทำการตลาดทำเงิน) 8211 ดังนั้นผู้ที่ทำเงินหายเงินแล้วอืม ปีศาจอยู่ในรายละเอียดหรือถ้าคุณต้องการมีอยู่โกหกขนาดใหญ่และมีสถิติ ฉันสงสัยค่าของตัวเลขเหล่านี้เว้นแต่ฉันรู้วิธีการ ฉันต้องการทราบว่าเงินที่ได้รับมาจากไหนขอบคุณสำหรับการโพสต์: o) โปรดจำไว้ว่าดัชนีผู้ค้าของ Barclay มีเพียงส่วนเล็ก ๆ ของนักแสดงในตลาด แต่ทั้งหมดเป็น perfomers ที่ได้รับการตรวจสอบซึ่งมีการซื้อขายในช่วง 10-20 ปีที่ผ่านมา ปีโดยใช้กลยุทธ์การค้าหรือกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัตโนมัติ ใครบางคนเสียเงินเพื่อให้ traders เหล่านี้สามารถสร้างรายได้ดีบางส่วนของ traders อื่น ๆ ออกมี: o) ดัชนีเป็นเพียงตัวอย่างของ perfomers ตรวจสอบ แต่แน่นอน doesn8217t ครอบคลุมเปอร์เซ็นต์ใหญ่ของตลาด (จำไว้ว่าส่วนใหญ่ของตลาดเข้าร่วมสูญเสียเงิน , หลักฐานชี้ไปที่ 90-99 ใน Forex ค้าปลีก) สิ่งสำคัญคือผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่านักแสดงที่ได้รับการตรวจสอบอย่างจริงจังในระยะยาวทำเงินได้ค่อนข้างใกล้เคียงกันไม่ว่าจะเป็นรูปแบบทางกลไกหรือดุลยพินิจ 100 วิธี ฉันหวังว่านี้จะล้างขึ้น: o) มันไม่เห็นเป็นไปได้ แต่ด้วยยุทธศาสตร์การค้าอัลกอริทึมของเราเราไม่สามารถทำได้ ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริธึมที่มีการระบุถึงแนวโน้มมากการวิเคราะห์วัฏจักรปริมาณการซื้อขายด้าน buysell กลยุทธ์การซื้อขายหลายรายการรายการแบบไดนามิกกำหนดเป้าหมายและหยุดราคาและเทคโนโลยีสัญญาณอัลตร้าไวด์ แต่มันคือ. อันที่จริงแพลตฟอร์มระบบการค้าอัลกอริธึม AlgoTrades เป็นเพียงระบบเดียวเท่านั้น ไม่มีการค้นหาหุ้นร้อนภาคสินค้าโภคภัณฑ์ดัชนีหรืออ่านความคิดเห็นของตลาด Algotrades ทำการค้นหาระยะเวลาและการซื้อขายให้กับคุณโดยใช้ระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมของเรา AlgoTrades พิสูจน์กลยุทธ์สามารถปฏิบัติด้วยตนเองโดยได้รับอีเมลและการแจ้งเตือนข้อความ SMS หรือสามารถ 100 ซื้อขายแฮนด์ฟรีขึ้นอยู่กับคุณคุณสามารถเปิด onoff การซื้อขายอัตโนมัติได้ตลอดเวลาเพื่อให้คุณอยู่เสมอในการควบคุมโชคชะตาของคุณ ระบบการซื้อขายอัตโนมัติสำหรับนักลงทุน Savvy Copyright 2017 - ALGOTRADES - ระบบการซื้อขายขั้นตอนแบบอัตโนมัติ CFTC RULE 4.41 - ผลการดำเนินงานที่สมมุติฐานหรือผลการดำเนินงานที่จำลองขึ้นมีข้อ จำกัด บางอย่าง ไม่ว่าจะเป็นบันทึกผลการดำเนินงานที่แท้จริงผลลัพธ์ที่จำลองไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายตามปกติ นอกจากนี้เนื่องจากการค้ายังไม่ได้รับผลกระทบผลลัพธ์อาจมีน้อยกว่าหรือมากกว่าที่จะได้รับผลกระทบหากมีปัจจัยการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมเทรดดิ้งที่จำลองในเรื่องทั่วไปจะต้องเป็นไปตามข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาพร้อมกับประโยชน์ของยุคเีดียว ไม่มีผู้ถือหุ้นรายใดแสดงว่าบัญชีใดจะเป็นประโยชน์หรือเป็นไปได้ที่จะทำกำไรหรือขาดทุนให้คล้ายคลึงกัน ไม่มีการแสดงหรือการบอกกล่าวเป็นนัยว่าการใช้ระบบการค้าแบบอัลกอลิกึมจะสร้างรายได้หรือรับประกันผลกำไร มีความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและซื้อขายแลกเปลี่ยน การซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและการซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงที่สำคัญของการสูญเสียและไม่เหมาะสำหรับทุกคน ผลลัพธ์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับผลการปฏิบัติงานจำลองหรือสมมุติฐานที่มีข้อ จำกัด บางประการ ผลการค้นหาเหล่านี้ไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายจริง นอกจากนี้เนื่องจากธุรกิจการค้าเหล่านี้ไม่ได้รับการดำเนินการจริงผลลัพธ์เหล่านี้อาจได้รับผลกระทบต่ำกว่าหรือมากกว่าที่ชดเชยสำหรับผลกระทบหากมีปัจจัยทางการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมการค้าจำลองหรือสมมุติโดยทั่วไปยังขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อประโยชน์ในการมองย้อนกลับ ไม่ได้มีการระบุว่าบัญชีใด ๆ จะเป็นไปได้หรือมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลกำไรหรือขาดทุนเช่นเดียวกับที่แสดง ข้อมูลในเว็บไซต์นี้จัดทำขึ้นโดยไม่คำนึงถึงวัตถุประสงค์ในการลงทุนสถานการณ์ทางการเงินและความต้องการของนักลงทุนรายใดและแนะนำให้ผู้ใช้บริการไม่ดำเนินการใด ๆ โดยไม่ได้รับคำแนะนำจากที่ปรึกษาทางการเงินของตนโดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลจากเว็บไซต์เป็นพื้นฐานหลัก สำหรับการตัดสินใจลงทุนของพวกเขาและเพื่อพิจารณาความเสี่ยงของตัวเองความอดทนความเสี่ยงและการสูญเสียหยุดของตัวเอง - ขับเคลื่อนโดย Enfold WordPress Theme