거래 시스템 실험 가격

거래 시스템 실험 가격
가격 및 주문 방법 무역 시스템 연구소.
EVORUN 및 DAS가 포함 된 TSL 버전 1.3.1이 출시되었습니다. 라이센스를 통해 무제한의 기간 동안 무제한 시장에서 무제한의 전략을 자동 설계 할 수 있습니다. TSL 라이센스는 TSL 생성 시스템 또는 신호의 외부 사용에 대한 제한 사항의 서명 된 승인을 요구합니다. TSL에 문의하여 특정 응용 프로그램 및 라이센스 옵션에 대해 의논하십시오.
상세한 가격 정보 :
아래의 모든 경우에 TSL은 완전히 공개 된 소스 코드를 생성합니다. TSL이 생산하는 시스템을 거래하기 위해 TSL을 사용하거나 필요하지 않습니다. TSL이 생산하는 시스템을 거래하려면 Deltix, MultiCharts, TradeStation 등과 같은 실행 플랫폼을 사용하십시오.
전체 가격 라이센스 클라이언트를 TSL에 의뢰하여 개발자가 무료 라이센스를 얻을 수 있습니다. 무료 라이센스가 개발자에게 부여되며, 전체 가격 라이센스 클라이언트가 라이센스를 최신 상태로 유지한다면 무료로 유지 관리됩니다. 이는 개발자가 TSL 작업에서 클라이언트를 도울 조건 하에서 수행됩니다. TSL은 개발자와 고객 모두에게 교육을 제공합니다.
최대 3 명의 개인이 라이선스 비용을 공유 할 수 있습니다. 따라서 1 인당 가격은 1 인당 전액 지불해야하는 3 년 초기 약정 ($ 20,000)으로 연간 6667 달러로 낮아집니다. 세 명의 개인은 공유 PC에 액세스해야합니다. 이 시나리오에서는 하나의 USB AES 키와 하나의 플랫폼 암호 만 발행되기 때문입니다. 각 개인은 TSL 라이센스를 개별적으로 신청해야합니다. 우리는 대부분의 고객이 자체 라이센스를 원하며 TSL 작업을 다른 사람들과 공유하는 것을 불편하게 생각합니다.
추가 라이센스는 비용의 1/3에 불과합니다. 예를 들어 세 명의 개인이 자체 라이센스 및 KEY를 원한다고 가정 해보십시오. 1 인당 라이센스 당 비용은 한 달에 925.93 달러이며, 3 년 전체를 지불해야합니다. 다시 말하지만, 전체 3 년 헌신은 전면적으로 지불되어야합니다. 이 소규모 그룹에 대한 여러 라이센스 옵션은 TSL에서 사용할 수있는 가장 저렴한 옵션입니다.
표준 TSL 라이센스 가격은 1 년에 2 만 달러이며, 3 년의 초기 약정은 전액 지불해야합니다. 따라서 초기 선행 비용은 $ 60,000입니다. 3 년 후, 가격은 연간 2 만 달러로 되돌아갑니다. 모든 거래 전략 코드는 공개 코드입니다. 교육 및 설정은 라이센스 비용에 포함되어 있습니다.
모든 라이센스에는 설치 및 교육을 위해 2-3 개월의 무료 비용이 포함됩니다.
무료 평가판, 데모, 코드, 소프트웨어, 시스템 또는 컨설팅이 제공되지 않습니다.

거래 시스템 실험 가격
트레이딩 시스템 랩 (Trading System Lab)은 AIMGP (Automatic Induction of Machine Programming with Genetic Programming)라는 매우 진보 된 컴퓨터 프로그램을 사용하여 몇 분 안에 모든 시장에서 트레이딩 시스템을 자동으로 생성합니다. 트레이딩 시스템 랩 내 트레이딩 시스템 생성은 3 단계로 간단하게 수행됩니다. 첫째, 작업하고자하는 시장에서 필요한 데이터를 자동으로 추출하고 사전 처리하는 간단한 전처리 기가 실행됩니다. TSL은 CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, 무료 인터넷 데이터, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, FutureSource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, Binary 및 Internet Streaming 데이터를 허용합니다. 둘째, 거래 시스템 생성기 (GP)가 몇 분 이상 실행되어 새로운 거래 시스템을 발전시킵니다. 귀하는 TSL 내에서 귀하 자신의 데이터, 패턴, 지표, 인터 마켓 관계 또는 기본 데이터를 사용할 수 있습니다. 셋째, 진화 된 Trading System은 TradeStation ™ 또는 다른 많은 거래 플랫폼에서 새로운 Trading System 신호를 생성하도록 형식이 지정됩니다. TSL은 자동으로 Easy Language, Java, Assembler, C 코드, C # 코드 및 WealthLab Script Language를 작성합니다. 그러면 거래 시스템을 수동으로 거래하거나 브로커를 통해 거래하거나 자동으로 거래 할 수 있습니다. 직접 거래 시스템을 만들 수도 있고 우리가 대신 할 수도 있습니다. 그런 다음 귀하 또는 귀하의 중개인이 수동 또는 자동으로 시스템을 교환 할 수 있습니다.
커브 피트 피하기.
트레이딩 시스템 랩의 유전 프로그램에는 커브 피팅 가능성을 줄이거 나 향후 수행을 지속하지 않는 트레이딩 시스템을 생산하는 몇 가지 기능이 있습니다. 첫째, 진화 된 트레이딩 시스템은 최소한의 설명 길이라는 개념에서 파생 된 Parsimony Pressure를 통해 가능한 한 가장 작은 크기로 잘라냅니다. 따라서 결과적인 거래 시스템은 가능한 한 간단하며 거래 시스템이 단순할수록 미래에 더 잘 수행 될 것이라고 일반적으로 믿어집니다. 둘째, 진화 과정에 무작위성이 도입되어 국부적으로는 있지만 전 세계적으로 최적이 아닌 해결책을 찾는 가능성을 줄입니다. 무작위성은 진화 된 거래 시스템에서 사용 된 유전 물질의 조합뿐만 아니라 파시모니 압력, 돌연변이, 교차 및 기타 상위 수준의 GP 매개 변수에 도입됩니다. 샘플 밖 테스트는 In Sample 및 Out of Sample 거래 시스템 테스트에서 제공되는 통계 정보를 사용하여 교육이 진행되는 동안 수행됩니다. 실행 로그는 훈련, 유효성 검사 및 시료 없음 데이터에 대해 사용자에게 제공됩니다. 잘 수행 된 샘플 밖의 성과는 트레이딩 시스템이 강력한 특성을 가지고 진화하고 있음을 나타냅니다. In Sample 테스트와 비교하여 자동 Out of Sample 테스트가 크게 저하되면 강력한 Trading System을 만들지 못하거나 Terminal 또는 Input Set를 변경해야 할 수도 있습니다. 마지막으로, 터미널 세트는 특정 시장 바이어스 또는 정서를 향한 초기 유전 물질의 선택을 지나치게 편향시키지 않도록 신중하게 선택됩니다. TSL은 사전 정의 된 거래 시스템으로 실행을 시작하지 않습니다. 사실, 자동 입력 검색 및 지정을위한 입력 설정 및 시장 진입 모드 또는 모드의 선택 만 초기에 만들어집니다. 낙관적 인 상황으로 생각할 수있는 패턴 또는 지표 행동은 GP 내에서 사용, 폐기 또는 반전 될 수 있습니다. 패턴이나 표시기는 특정 시장 이동 편향에 사전 할당되지 않습니다. 이것은 수동으로 생성 된 트레이딩 시스템 개발에서의 급진적 인 출발입니다.
거래 시스템이란 무엇입니까?
트레이딩 시스템은 특정 시장을 매매 할시기를 상인에게 알려주는 논리적 인 지침 세트입니다. 이 지침에서는 상인이 개입 할 필요가 거의 없습니다. 거래 시스템은 컴퓨터 화면에서 거래 지시를 관찰하여 수동으로 거래하거나 컴퓨터가 자동으로 시장에 거래하도록 허용함으로써 거래 될 수 있습니다. 두 가지 방법 모두 오늘날 널리 보급되어 있습니다. 자신이 "임의"라고 생각하는 사람들보다 자신을 "체계적 또는 기계적"거래자로 생각하는 전문적인 돈 관리자가 있으며 체계적인 돈 관리자의 성과는 일반적으로 임의의 돈 관리자의 실적보다 우수합니다. 연구에 따르면 거래 계좌는 일반적으로 고객이 거래 시스템을 사용하지 않는 경우 더 자주 돈을 잃는 것으로 나타났습니다. 지난 10 년간 무역 시스템의 급격한 증가는 상품 중개 회사에서 특히 두드러졌지만 주식 및 채권 시장 중개 회사는 Trading Systems의 사용을 통해 그 혜택을 점차 인식하고 있으며 일부는 트레이딩 시스템을 자신들에게 제공하기 시작했습니다 소매 고객. 대부분의 뮤추얼 펀드 매니저들은 이미 정교한 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 어떤 "뜨거운 주식 선택"또는 "섹터 순환"이 유리한지에 대한 결정을 안내합니다. 컴퓨터와 알고리즘은 투자에서 주류가되었으며 우리는 더 젊고 컴퓨터에 익숙한 투자자들이 위험을 줄이고 수익을 높이기 위해 트레이딩 시스템에서 돈의 일부를 계속 관리 할 수있게되면서 이러한 경향이 계속 될 것으로 기대합니다. 지난 몇 년 동안 주식 시장이 녹 으면서 주식 및 뮤추얼 펀드를 매입하는 투자자들이 겪었던 엄청난 손실은 주식 시장 투자에 대한보다 규율되고 논리적 인 접근으로 나아가는 움직임을 더욱 가속화하고 있습니다. 평균 투자자는 현재 자신의 삶의 여러 측면과 사랑하는 사람들의 삶이 교통 수단으로 사용되는 자동차 및 항공기와 같은 컴퓨터, 건강 관리를 위해 사용하는 의료 진단 장비, 우리가 온도 제어를 위해 사용하는 난방 및 냉동 컨트롤러, 우리가 인터넷 기반 정보를 위해 사용하는 네트워크, 심지어 우리가 엔터테인먼트 용으로 즐기는 게임까지도 포함합니다. 그렇다면 왜 일부 소매 투자자들은 "무엇"의 주식이나 뮤추얼 펀드를 사거나 팔고 돈을 벌어들이 겠다는 의사 결정에서 "엉덩이에서 쏘을"수 있다고 믿는가? 마지막으로 평범한 투자자는 파렴치한 중개인, 회계사, 기업 법무사 및 재무 고문이 전달하는 조언과 정보를 경계합니다.
진화 vs. 최적화.
지난 20 년 동안 수학자들과 소프트웨어 개발자들은 주식 시장과 상품 시장에서 시장의 방향을 가리킬 수있는 정보를 찾는 지표와 패턴을 수색했습니다. 이 정보는 거래 시스템의 성과를 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 일반적으로이 검색 프로세스는 시행 착오와보다 정교한 "데이터 마이닝"을 결합하여 수행됩니다. 일반적으로 개발자는 잠재적 인 거래 시스템을 생성하기 위해 수 주 또는 수개월의 번호를 처리해야합니다. 많은 경우이 트레이딩 시스템은 "커브 피팅 (curve fitting)"으로 인해 미래에 실제로 사용될 때 잘 수행되지 않습니다. 수년에 걸쳐 그들의 거래 시스템이 생방송으로 실패함에 따라 많은 거래 시스템 (및 거래 시스템 개발 회사)이 생겨났다. 윤리적 개발자 나 자금 관리자가 어떠한 트레이딩 시스템이나 주식, 채권 또는 뮤추얼 펀드에 대해서도 계속해서 무조건적인 보증을 제공하지는 않지만 앞으로도 계속 수행 할 수있는 트레이딩 시스템 개발은 어렵지 만 불가능한 것은 아닙니다. 미래의 영원한 이익을 창출하십시오. 트레이딩 시스템 개발자가 과거에 생산하기까지 몇 주 또는 몇 달이 걸렸던 것이 이제는 트레이딩 시스템 랩을 사용하여 수분 만에 생산 될 수 있습니다. Trading System Lab은 Trading Systems 및 Trading Indicators의 자동 생성을위한 플랫폼입니다. TSL은 고속 Genetic Programming Engine을 사용하고 56 개의 입력을 기반으로 초당 1,600 만 개 이상의 시스템 바를 처리하는 거래 시스템을 생산합니다. 단지 약간의 입력 만이 실제로 사용되거나 필요할 것이므로 일반적으로 단순한 진화 된 전략 구조가됩니다. 컨버전스에 필요한 시스템 수는 약 40,000 ~ 200,000이며, 모든 데이터 세트의 수렴 시간을 근사 할 수 있습니다. 이미 구조화 된 거래 시스템에서 사용할 최적의 매개 변수를 찾는 기존 지표의 무차별 최적화 만 실행하는 것이 아닙니다. Trading System Generator는 미래 시장의 움직임에 대해 아무런 가정을하지 않는 제로 포인트 원점에서 시작하여 시장에 존재하는 정보를 결합하고 새로운 필터, 기능, 조건 및 관계를 공식화하는 매우 빠른 속도로 Trading System을 "발전"시킵니다 그것이 "유전자 조작 된"거래 시스템으로 진행됨에 따라. 그 결과, 거의 모든 시장에서 20-30 년의 일일 시장 데이터를 바탕으로 몇 분 내에 우수한 거래 시스템이 생성 될 수 있습니다.
트레이딩 시스템 랩에 대해 더 자세히 알기>
저작권 및 사본; Modulus Global, Inc. 에 의해 2002-2017 년 판권 소유.

커브 피팅 및 최적화.
최적화 및 곡선 피팅이라는 주제는 특히 지난 10 년 동안 거래 시스템 개발자들에 의해 많은 주목을 받았습니다. 이 주제와 다른 견해에 대해 많은 혼란이 있으며, 일부는 상충됩니다. 최적화와 곡선 피팅이 불가피하고 필요하다고 주장하는 사람들이 있지만, 다른 사람들은 그러한 관행과 방법의 결과 인 거래 시스템이 결국 실패 할 것이라고 주장합니다. 작년부터 나는이 중요한 문제에 대해보다 체계적인 시각을 제공하는 최적의 커브 피팅 시스템을 3 단계로 분류하여 게시했습니다.
커브 피팅이란 무엇입니까?
수학에서 커브 피팅은 구속 조건에 따라 일부 객관적인 함수가 최대화 (또는 최소화)된다는 의미에서 데이터 요소 모음에 가장 잘 맞는 커브를 찾는 프로세스입니다. 예를 들어, 최소 제곱은 제곱 된 잔차의 합을 최소화하는 곡선 맞춤 방법입니다. 잔여는 실제 값과 실제 값의 차이입니다. 최적으로 맞추기 위해이 방법을 사용할 때 최소화 할 목적 함수는 제곱 된 나머지의 합입니다. 따라서, 가장 좋은 것이 단지 선택된 목표에 대해서만 정의되고 커브 피팅은 본질적으로 최적화의 결과라는 것을 즉시 알 수 있습니다.
다음으로 커브 피팅의 개념이 거래 시스템 설계에 어떻게 적용되는지 살펴 보겠습니다. 거래 시스템은 진입 및 퇴장 신호의 수집을 생성하는 프로세스입니다. 일반적으로 거래 시스템의 알고리즘 또는 모델에는 일련의 매개 변수가 포함됩니다. 실제 거래에서 시스템이 가장 잘 수행되도록 매개 변수의 값을 선택해야합니다. 일부 매개 변수 함수가 최대화 (또는 최소화)되도록 히스토리 데이터에 대해 시스템을 역 테스트하여이 매개 변수를 설정하는 것이 일반적입니다. 예를 들어, 두 가지 가능성을 언급하기 위해 순이익이 최대화되거나 최대 축소가 최소화되도록 매개 변수를 설정할 수 있습니다.
커브 피팅 및 최적화.
거래 시스템이 진입 및 퇴출 신호의 수집을 생성하는 프로세스라는 정의를 채택하면 본질적으로 매개 변수가 백 테스트를 통해 조정될 때 신호의 타이밍이 매우 다양하다는 것을 깨닫게됩니다 그런 식으로 역사적인 데이터에 맞추어 목적 함수가 최적화되도록합니다. 이는 단순히 역사적인 데이터에 가장 잘 맞는 커브를 찾으려고하는 것이 아니라 출구 신호와 함께 어떤 목표를 최대화하는 진입 신호의 최상의 수집을 찾는 것이기 때문에 일반적인 감각으로 커브 피팅이 아닙니다. 이 과정은 단순한 바닐라 곡선 맞춤보다 훨씬 복잡하고 복잡합니다. 성능과 관련된 목적 함수를 최대화하는 선택 또는 입 / 출력 신호의 타이밍과 관련됩니다. 곡선 맞춤 문제가 아닌 최적화 문제입니다. 이미 언급했듯이 커브 피팅은 최적화를 포함 할 수 있지만 후자는 훨씬 더 넓은 범위의 프로세스이며 커브 피팅보다 더 많은 가능성을 포함합니다. 따라서, 곡선 적용 시스템보다 최적화 된 시스템을 참조하는 것이 더 낫습니다. 그러나 이것은 깊이있는 프로세스를 이해하는 사람들에게 더 많은 의미 론적 문제가 될 수 있습니다.
예를 들어, SMA (t1) & gt; 0 일 때 긴 엔트리 신호를 생성하는 간단한 이동 평균 크로스 오버 시스템을 고려하자. SMA (t2) (여기서, t1 및 t2는 t2 & gt; t1 및 SMA (t1) & lt; SMA (t2). 가장 단순한 형태로, 이것은 정지 및 역방향 시스템이며, 즉 반대 신호가 발생하면 이전 위치가 폐쇄 및 반전된다. t1과 t2의 값을 선택하지 않으면이 시스템을 실제로 사용할 수 없습니다. 과거 데이터에 대한 백 테스트를 사용하여 성능 최적화를 통해 이러한 값을 선택할 수 있습니다. 이 프로세스가 "곡선에 맞게"매겨 졌기 때문에 실제 거래에서 실패하는 시스템을 초래한다는 것은 널리 알려진 믿음입니다. 이 신념이 사실입니까?
사실, 문서화 된 최적화 된 시스템의 실패는 주로 최적화 때문이거나 일반적으로 "곡선 피팅 (curve-fitting)"이라고 불리는 것을 수학적으로 증명 한 사람은 없습니다. 실패가 단순히 시장의 변화하는 환경에 적응하기 위해이 시스템이 기반으로하는 알고리즘의 본질을 사용할 수 없기 때문일 수 있습니다. 실제로 이것은 대부분의 지표가 가격에 비해 뒤떨어지기 때문에 가능성이 더 큽니다. 따라서 최적화 된 거래 시스템이 어느 시점에서 매개 변수 값에 대해 실패 할 가능성이 더 큽니다. 시스템의 특성이며 실패의 원인이되는 최적화는 아닙니다. 지표를 기반으로하는 대규모 거래 시스템은 실패 가능성이 높지만 거래 시스템 개발 경험을 토대로 매개 변수 설정을위한 최적화 프로세스에 잘못 적용된 것입니다. 작은 값의 변화로 인해 안정적인 성능을 얻을 수 있도록 매개 변수가 설정되었는지 여부는 중요하지 않습니다. 이것은 사용 된 최적화 방법의 무결성 문제는 아니지만 이러한 거래 시스템의 본질에 대한 문제입니다. 그럼에도 불구하고 진입 및 퇴출 수집을 선택하는 최적화는 생존자 편견을 유발하기 때문에 일반적으로 문제가되는 과정입니다. 과거에 가장 잘 수행 된 컬렉션을 선택하면 많은 컬렉션이 실패한 사실을 간과하게됩니다.
단순 이동 평균 크로스 오버 시스템으로 되돌아 가면 특정 과거 데이터 시리즈에서 t1 및 t2의 값을 변경하면 입력 및 종료 신호의 타이밍이 변경되는 경우가 많다는 것을 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 경우 일부 목적 함수가 최대화되도록 매개 변수의 특정 값에서 나오는 진입 및 종료 신호의 콜렉션을 선택하면 특정 콜렉션이 생존했을 가능성이 있기 때문에 심각한 바이어스가 발생합니다. 단순 이동 평균 크로스 오버 예제에서 각 콜렉션은 진입 점과 종료점이 모두 다르다는 점에서 다른 것과 완전히 다릅니다. 생존 편향을 최소화하여 최적화 프로세스의 무결성을 손상시키지 않기 위해 할 수있는 일은 무엇입니까? 이 질문은 매개 변수 최적화로 인해 다른 유형의 시스템이 어떻게 영향을 받는지 처음 이해하면 대답 할 수 있습니다.
최적화 된 거래 시스템의 3 단계 분류.
최적화가 입력 및 이탈 지점 수집에 미치는 영향과 관련하여 다음과 같은 세 가지 유형의 시스템을 구별 할 수 있습니다.
Type-I 커브 핏 (Type-I curve-fit) : Type-I 시스템의 파라미터를 조정할 때 이전에 고려한 단순 이동 평균 크로스 오버 시스템과 마찬가지로 입구 및 출구 신호가 모두 영향을받습니다. 이 경우 최적화 및 커브 피팅은 서로 완전히 다른 입구 및 출구 신호 모음을 생성하고 가장 잘 수행되는 것을 선택하면 최대 편향을 도입합니다. 이러한 시스템은 가장 높은 실패 확률을 갖습니다.
Type-II 곡선 맞춤 : Type-II 시스템의 매개 변수를 조정하면 입력 신호 만 영향을받습니다. 이 경우 최적화 및 커브 피팅은 입력 부분에서만 다른 입력 및 종료 신호 모음을 생성합니다. 선택으로 Type-I 시스템보다 편향이 적습니다. 이러한 시스템은 유형 - I 시스템보다 오류 확률이 적습니다. 예 : SMA (t1) & gt; SMA (t2) 및 Price & lt; P1과 P2가 고정 가격 (이익 가격과 정지 가격) 인 경우 P1과 P2에서 P와 Exit를 길게 입력하십시오.
Type-III 곡선 맞춤 : Type-III 시스템의 매개 변수를 조정하면 이탈 신호 만 영향을받습니다. 이 경우 최적화 및 커브 피팅은 출구 부분에서만 다른 입 / 출력 신호 모음을 생성합니다. 선택으로 Type-I 또는 Type-II 시스템보다 편향이 적습니다. 이러한 시스템은 입력 신호의 타이밍이 최적화의 영향을받지 않으므로 가장 낮은 실패 확률을 갖습니다. 예 : 오늘의 휴무> & gt; 2 일 전 마감 후 엔트리 가격 + x 포인트 또는 엔트리 가격 - y 포인트에서 오랫동안 종료하십시오. 여기서 x와 y는 최적화 할 매개 변수입니다 (이익 목표 및 중지 손실).
일반적으로 지표를 포함하는 시스템은 Type-I 곡선 맞춤을 포함합니다. 실제로 Type-II 곡선 맞춤 시스템은 거의 사용되지 않습니다. Type-III 커브 핏 시스템은 순수한 가격 패턴과 가격 결정에만 기반한 시스템을 기반으로하는 광범위한 시스템을 포함합니다.
거래 시스템을 발견하는 대부분의 소프트웨어 프로그램은 자동으로 Type-I 시스템을 생성합니다. 이러한 시스템은 특성상 실제 거래 중 실패 할 확률이 높으므로 결과의 중요성을 측정하기 위해 수행하는 통계 테스트의 수와 무관합니다. Type-III 시스템 만 자동으로 검색하는 소프트웨어 프로그램의 예로 Price Action Lab이 있습니다. 이 프로그램의 검색 알고리즘은 최적화 된 시스템의 Type-III 클래스에 속하는 가격 패턴을 검색하면서 최소 바이어스를 도입하도록 설계되었습니다.
결론적으로 우리는 모든 시스템이 한 방향으로 또는 다른 방향으로 존재하기 때문에 시스템이 최적화되었는지 여부가 문제가 아니라 최적화가 시스템의 성격으로 인해 시스템이 실패 할 확률에 어느 정도 영향을 미치는지에 대해 기술 할 수 있습니다. 물론, 시스템은 다른 모든 이유로 실패합니다. 그러나이 짧은 글에서는 최적화와 커브 피팅 (curve-fitting)을 다루었습니다. 위에 정의 된 Type-III 곡선 맞춤 시스템은 적절하게 설계된 경우 가장 낮은 실패 확률을 갖는 것으로 보입니다.
곡선 피팅없이 최적화하십시오!
이 간단한 안내서는 히스토리 데이터에 대한 전략을 커브 피팅하지 않기위한 최상의 기술을 보여줍니다. 이 정보를 읽으면 라이브 시장에서 전략이 작동 할 수 있습니다.
저자 소개 Michael Harris.
Michael Harris는 거래 전문가이자 위치 및 스윙 거래자를위한 고급 패턴 인식 소프트웨어 개발 업체입니다. 마이클은 APS Automatic Pattern Search 소프트웨어를 개발하여 가격 인상 패턴을 기반으로하는 고급 기술 분석 지표 인 p-Indicator를 포함한 프로그램 인 Price Action Lab을 개발했습니다. 또한 기관 투자자 및 헤지 펀드에 대한 거래 시스템 개발 및 시장 분석에 대한 컨설팅 서비스를 제공합니다.
과거 마이클은 여러 금융 회사에서 일해 왔으며 채권 포트폴리오 최적화 프로그램과 상품 및 주식 거래 시스템을 개발했습니다. 1989 년부터 그는 활성 상인으로 활동 해 왔습니다.
Michael은 베스트셀러 작가이기도합니다. 그의 첫 번째 저서 "가격 패턴을 이용한 단기 거래"는 1999 년에 출판되었습니다. 2000 년과 2008 년에 다른 2 권의 "가격 패턴을 가진 주식 거래 기법"과 "수익성과 체계적 거래"가 각각 발간되었습니다.
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Great Trading Systems이 수여했습니다.
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검토 된 것이 아니라 분석되어 사용 된 지표에 대한 것이 었습니다.
그레이트 트레이딩 시스템 (Great Trading Systems)은 현재 메가 드로이드 (Megadroid)를 소장하고 있습니다. 그러나 EA가 다른 브로커와 크게 다른 점을 분명히했습니다. metatrader 플랫폼. 이것은 돈을 버는 시스템의 능력을 진정으로 검토하는 것을 어렵게 만듭니다. 이 점에 비추어 우리는 인터넷을 통해 다양한 거래자 의견을 대조하여 검토했습니다.
이 문제로 인해 Great Trading Systems는 Megadroid를 등급이 매겨지지 않았습니다.
이 무료 평가판에 대한 몇 마디의 글을 쓸 가치가 있다고 생각 했으므로 정말 좋았습니다.
GTS는 GGGGG 등급을 부여합니다.
이 무료 평가판에 대해 몇 마디 쓸 가치가 있다고 생각했습니다.
GTS는 주석에 명시된대로 GGGGG 등급을 부여합니다. 그것이 당신의 현금으로 나누기에 충분할만큼 좋은 것이 다른 문제입니다.
검토를 위해 시스템을 제출하면 어떻게됩니까?
귀하의 시스템은 단순한 & # 8220; 주석이 말하는 것을 수행 할 것인가를 찾는 작은 거래자들에 의해 검토 될 것입니다. 여기에는 규칙과 성능에 대한 수동 백 테스트 및 시스템이 얼마나 실용적인 지 테스트하는 일부 테스트가 포함될 수 있습니다. 즉 시스템에 명시된 항목 / 종료를 얻을 수 있습니다. 그 결과는이 섹션에서 시스템 요약을 게시하기 전에 논의 될 것입니다.
왜 검토를 위해 거래 시스템을 제출하고 싶습니까?
엄청난 일을하는 것보다 시스템을 많이 사용하는 것보다 훨씬 많은 일을하고 있습니다. 당신은 당신이 믿는 시스템이 있다고 가정하고 있습니다.
검토를 위해 거래 시스템을 제출하면 거래 시스템의 판매 시점에 대한 링크를 무료로 제공 할 수 있습니다. 즉, 무료 광고입니다.
가장 중요한 것은 리뷰가 독립적 일 것입니다. 너무 많은 & # 8220; 시스템 & # 8221; 거기 밖으로 공급자가 리뷰를하지만 당신이 그들을 볼 때 그들은 너무 독립적이지 않습니다. 좋은 예는 시스템 콜 forex 복수자를위한 것입니다. Google 검색을 수행하면 수많은 리뷰가 표시됩니다. 그들은 보통 당신이 이것을 읽을 때까지 외환 수사관을 사기를 기다리는 것과 같이 대단한 것을 말합니다. & # 8221; 당연히 당신은 부정적인 리뷰를 기대하고 있지만, 시스템에 대한 모든 것이 얼마나 위대한 지에 대한 5 성급 가이드와 같이 더 많이 읽습니다. 그러나 동일한 검토를 수행하는 여러 사이트가있는 경우 약간 분명합니다. 다행스럽게도 이것이 GTS가 다를 것입니다. 우리는 정직한 리뷰를 제공 할 것이며 리뷰가 제공자의 광고와 일치하는 한 목록에 추가 할 것입니다. 단순한. 그리고 우리가 완전히 완벽한 시스템을 기대하지 않는다고 걱정하지 마십시오 .- 존재하지 않는다고 생각하지 않습니다. 실제 거래 가능한 시스템이 할 것입니다.
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2009 년 7 월 1 일부터 검토 할 수 있도록 시스템을 수락하십시오.
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