Aprendizagem De Máquinas Em Estratégias De Negociação

Aprendizagem de Máquinas DEFINIÇÃO de Aprendizagem de Máquinas O conceito de que um programa de computador pode aprender e se adaptar a novos dados sem interferência humana. Aprendizagem de máquina é um campo de inteligência artificial que mantém um computador construído em algoritmos atuais, independentemente das mudanças na economia mundial. BREAKING Down Machine Learning Vários setores da economia estão lidando com grandes quantidades de dados disponíveis em diferentes formatos de fontes díspares. A enorme quantidade de dados, conhecida como Big Data. Está se tornando facilmente disponível e acessível devido ao uso progressivo da tecnologia. As empresas e os governos percebem os grandes insights que podem ser obtidos a partir da exploração em grandes dados, mas falta os recursos eo tempo necessário para pentear através de sua riqueza de informações. A este respeito, as medidas de Inteligência Artificial (IA) estão a ser utilizadas por diferentes indústrias para recolher, processar, comunicar e partilhar informações úteis a partir de conjuntos de dados. Um método de IA que é cada vez mais utilizado para o processamento de dados grande é a Aprendizagem de Máquinas. As várias aplicações de dados da aprendizagem da máquina são formadas através de um algoritmo complexo ou de um código fonte incorporado na máquina ou no computador. Este código de programação cria um modelo que identifica os dados e cria previsões em torno dos dados que identifica. O modelo utiliza parâmetros construídos no algoritmo para formar padrões para o seu processo de tomada de decisão. Quando dados novos ou adicionais se tornam disponíveis, o algoritmo ajusta automaticamente os parâmetros para verificar se há uma alteração de padrão. No entanto, o modelo não deve mudar. Como funciona a aprendizagem de máquinas pode ser melhor explicado por uma ilustração no mundo financeiro. Tradicionalmente, os agentes de investimento no mercado de valores mobiliários, como pesquisadores financeiros, analistas, gestores de ativos, investidores individuais passam por muitas informações de diferentes empresas em todo o mundo para tomar decisões de investimento lucrativas. No entanto, algumas informações pertinentes podem não ser amplamente divulgadas pelos meios de comunicação e pode ser privado de apenas um seleto poucos que têm a vantagem de ser empregados da empresa ou residentes do país de onde a informação deriva. Além disso, há apenas tanta informação humana pode coletar e processar dentro de um determinado período de tempo. Este é o lugar onde a aprendizagem da máquina vem dentro Uma empresa de gestão de activos pode empregar a aprendizagem da máquina em sua análise de investimento e área de pesquisa. Digamos que o gestor de ativos só investe em ações de mineração. O modelo incorporado ao sistema faz a varredura da world wide web e coleta todos os tipos de eventos de notícias de empresas, indústrias, cidades e países, e essas informações reunidas compõem o conjunto de dados. Todas as informações inseridas no conjunto de dados são informações que os gestores de ativos e pesquisadores da empresa não teriam conseguido usar todos os seus poderes e intelectos humanos. Os parâmetros construídos ao longo do modelo extraem apenas dados sobre as empresas de mineração, políticas regulatórias sobre o setor de exploração e eventos políticos em países selecionados do conjunto de dados. Digamos, uma empresa de mineração XYZ apenas descobriu uma mina de diamantes em uma pequena cidade na África do Sul, o aplicativo de aprendizado da máquina iria destacar isso como dados relevantes. O modelo poderia então usar uma ferramenta analítica chamada análise preditiva para fazer previsões sobre se a indústria de mineração será rentável por um período de tempo, ou quais os estoques de mineração são susceptíveis de aumentar em valor em um determinado momento. Esta informação é transmitida ao gestor de activos para analisar e tomar uma decisão para o seu portfolio. O gestor de activos pode tomar a decisão de investir milhões de dólares em acções XYZ. Na sequência de um evento desfavorável, como os mineiros sul-africanos em greve, o algoritmo computador ajusta os seus parâmetros automaticamente para criar um novo padrão. Desta forma, o modelo computacional construído na máquina permanece atual, mesmo com mudanças nos eventos mundiais e sem a necessidade de um humano para ajustar seu código para refletir as mudanças. Porque o gestor de activos recebeu estes novos dados a tempo, ele é capaz de limitar suas perdas por sair do estoque. Aprendizagem de máquina é usado em diferentes setores por várias razões. Os sistemas de negociação podem ser calibrados para identificar novas oportunidades de investimento. As plataformas de marketing e comércio eletrônico podem ser ajustadas para fornecer recomendações precisas e personalizadas aos usuários, com base no histórico de pesquisa da Internet dos usuários ou em transações anteriores. As instituições de crédito podem incorporar aprendizado de máquina para prever empréstimos ruins e construir um modelo de risco de crédito. Os centros de informações podem usar o aprendizado de máquinas para cobrir grandes quantidades de notícias de todos os cantos do mundo. Os bancos podem criar ferramentas de detecção de fraude a partir de técnicas de aprendizagem de máquinas. A incorporação da aprendizagem de máquina na era digital-savvy é infinita enquanto as empresas e os governos tornam-se mais cientes das oportunidades que os dados grandes apresentam. Aprendizagem de máquina e negociar automatizado O short grande (eu gosto) Procurando estratégias de troca com backtests rentável - UPDATE I Tive algumas conversas muito interessantes desde que eu ofereci minha estrutura de negociação intradia não-pública em troca de informações sobre estratégias rentáveis, e é por isso que eu quero estender esta chamada inicialmente limitada pelo tempo indefinidamente. Note que eu não estou procurando idéias de estratégia. Eu tenho muitas dessas eu mesmo. O desafio não está em vir acima com uma idéia, mas em escolher o caminho certo e testá-lo até o final, quando youll quer saber que funciona ou que ele doesnt. O fator crítico aqui é o tempo. Então, o que eu essencialmente negocio é o tempo que investei no desenvolvimento de uma sólida estrutura de negociação intradia intradía contra o tempo que você investiu no desenvolvimento de uma estratégia de negociação rentável. Pode ser uma estratégia de estoque, ETF, futuro ou opção. Todas as discussões e informações trocadas serão mantidas confidenciais. Estou naturalmente aberta a puramente discutir idéias, mas por favor não espere que eu testá-los para você e não se queixar se eu implementá-los sem pedir sua aprovação. Chamada de propostas Procura de estratégias de negociação com backtests rentáveis ​​Até 15 de junho. Estou aceitando propostas para estratégias promissoras de negociação em ações, moedas e índices de estoque de commodities. A estratégia deve ser rentável no backtesting e tem uma proporção de sharpe anualizada de pelo menos 1,0. No dia 1º de julho, as duas estratégias mais promissoras serão selecionadas e seus autores poderão escolher uma das seguintes opções: 1) Obter uma cópia completa e gratuita do quadro de negociação reforçada e não pública baseado em R que desenvolvi e usei Desde 2012 e que os autores podem usar para a negociação ao vivo suas estratégias com Interactive Brokers. (A versão pública simplificada pode ser baixada aqui) 2) Entre em um acordo de cooperação no qual eu comprometo-se a implementar sua estratégia em R e em papel, por um período máximo de três meses. Todos os negócios individuais serão compartilhados com os autores quando eles ocorrem. Além disso, o código R que é específico para a estratégia (não o código da estrutura de negociação) será entregue aos autores da estratégia. O que enviar: Uma descrição por escrito da estratégia mais uma lista de negócios mais o retorno timeseries do backtest ou executável Roctavepython código que calcula diretamente o backtest return timeseries, juntamente com o conjunto de dados completo dos preços utilizados no backtest. Enviar para o meu e-mail disponível na seção Contato Atualização do puro R Intraday Trading Framework Finalmente encontrei o tempo para fazer isso. Há muito tempo. O framework agora é executado com as versões mais recentes (unix) do IB TWSGW (versão 9493 e superior). Isto em si exigiu uma reescrita parcial de várias funções do grande, mas agora um pouco desatualizado pacote IBrokers R por Jeff Ryan. Também a configuração padrão para negociação EURUSD foi atualizado para que ele é agora um pedaço de bolo para executar o exemplo dummy estratégia. Basta clonar o repositório git para sua máquina local. GithubcensixINTRADAY-PartAB e siga o README. Algo sobre Hardware Ainda sou fã de possuir meu próprio metal. Claro, fazer coisas com imagens de máquina configuráveis ​​na nuvem é popular porque você não tem que passar pelo aborrecimento de gerenciar seu próprio hardware, mas, não é que hassle realmente apenas um problema para grandes organizações onde centenas de usuários têm de ser mantidos felizes em Custo mínimo. Assim é a nuvem não só uma solução para um problema de pessoas que têm de gerenciar a escala, mas estão ao mesmo tempo tentando vender-em que a solução para o joe individual lá fora que, vamos enfrentá-lo, doesnt realmente precisa dele. Enfim, como eu disse, eu sou um fã de possuir meu próprio metal. O hardware acessível barato pode ajudá-lo a um longo caminho se você tomar o tempo para configurá-lo corretamente. Uma área de trabalho RAM de 16-64Gb com uma ou duas GPUs fará tudo o que você precisar. Parece que as estratégias de backtesting usam mais recursos de computação do que o real live trading, razão pela qual estes dias você pode configurar e executar uma estratégia intraday de qualquer laptop decente com confiança, enquanto que para o backtesting e pesquisa que você realmente iria querer o CPU RAM GPU monstro Acima ou um pequeno e pequeno cluster de supercomputas, como descrevi recentemente aqui. Pure R Intraday trading framwork Download completo disponível Eu fiz INTRADAY-PartA. tar. gz e INTRADAY-PartB. tgz disponíveis para download. Censixdownloads. html Encontrar relações entre ativos que podem ser usados ​​para arbitragem estatística Em vez de se concentrar em prever a direção de preços ea volatilidade de preços com modelos não-lineares derivados com métodos de aprendizagem automática, uma alternativa seria tentar descobrir relações de preço exploráveis ​​entre ativos da mesma classe E reagir (comércio) quando o erro de preços acontece, ou seja, fazer arbitragem estatística. De certa forma, isso é de alguma forma mais fácil do que tentar prever os preços, uma vez que a única coisa que se deve fazer é encontrar uma relação relativamente estável, linear ou não linear entre um grupo de pelo menos dois ativos e assumir que, a partir do momento em que Sua detecção, essa relação continuará por algum tempo no futuro. A negociação com base nessa suposição é, então, muito mais um processo reativo que é desencadeado por movimentos de preços que divergem significativamente da relação modelada. Tradicional Pair Trading e negociação de ativos em um VECM (Vector Error Correction Model) relação são bons exemplos para statarb usando modelos lineares. Então, por que não usar uma simples rede neuronal de uma camada ou mesmo um RBM para descobrir uma relação de preços não-linear entre dois ativos não-cointegrados e se esse processo de descoberta for bem-sucedido, troque-o de forma semelhante a um par clássico. As coisas se tornam ainda mais interessantes quando os grupos com mais do que apenas dois ativos são considerados. Este seria então o equivalente não-linear de um VECM. Variável de Seleção de Recursos vs. Profundidade Digamos que temos um alvo de previsão de timeseries univariáveis ​​que pode ser de regressão de tipo ou classificação, e nós precisamos decidir quais recursos de entrada selecionar. Mais concretamente, temos um grande universo de timeseries que podemos usar como entradas e gostaríamos de saber quantos devemos escolher (largura) e também quanto tempo atrás queremos buscar cada um (profundidade). Há um espaço bidimensional de escolhas, delimitado pelos seguintes quatro casos extremos, sob o pressuposto de que temos um total de N séries e podemos, no máximo, olhar para trás K timestaps: (1) escolher apenas uma série e lookback Um timestep, (2) escolher apenas uma série e lookback K timesteps, (3) escolher N series e lookback um timestep, (4) escolher N series e lookback K timesteps. A escolha ótima provavelmente não será uma dessas, uma vez que (1) e (2) podem não conter informações predictoras suficientes e (3) e especialmente (4) não serão viáveis ​​devido à computação de contstraints ou conterem muito ruído aleatório. A maneira sugerida de se aproximar disso é começar pequeno em (1), ver qual o desempenho que você obtém e, em seguida, aumentar o tamanho do espaço de entrada, seja em largura ou em profundidade, até que você tenha alcançado um desempenho satisfatório de predição ou até que você tenha esgotado Seus recursos de computação e precisam abandonar toda a abordagem: (ou comprar um novo (fazenda de) desktop (s) :) Usando Autocodificadores Empilhados e Máquinas Boltzmann Restritas em R 12 de fevereiro de 2014 Stacked Autoencoders (SAs) e Máquinas Restritas Boltzmann RBMs) são modelos muito poderosos para aprendizagem não supervisionada. Infelizmente, no momento da escrita, parece que não existem implementações R diretas disponíveis, o que é surpreendente, uma vez que ambos os tipos de modelos existem por um tempo e R possui implementações para muitos outros tipos de modelos de aprendizagem de máquinas. Como uma solução alternativa, SAs poderia ser implementado usando um dos vários pacotes de rede neural de R rapidamente (nnet, AMORE) e RBMs, bem, alguém teria que escrever uma boa implementação de R para eles. Mas dado que o treinamento de ambos os tipos de modelos requerem muitos recursos computacionais, também queremos uma implementação que possa fazer uso de GPUs. Então, no momento, a solução mais simples que parece ter é usar Theano. Ele pode usar GPUs e fornece implementações de autocodificadores (Denoising) empilhados e RBMs. Além disso, o código PythonTheano para várias outras variantes mais exóticas da Máquina Boltzmann está flutuando em torno da rede também. Podemos usar rPython para chamar essas funções Python de R, mas o desafio é o dado. Obtendo grandes conjuntos de dados para a frente e para trás entre R e Python sem usar a serialização ascii que rPython implementa (muito lento) precisa ser resolvido. Uma implementação pelo menos igualmente potente de autoencoders que suporta o uso de GPU está disponível através da estrutura Torch7 (demo). No entanto, as funções Torch7 são chamadas de usar lua e chamá-las de dentro de R, em vez disso, exigirá algum trabalho no nível C. Em conclusão: Use Theano (Python) ou Torch7 (lua) para modelos de treinamento com suporte a GPU e escreva os modelos treinados para arquivar. Em R, importe o modelo treinado do arquivo e use para previsão. Update 25 April 2014: A seguinte solução agradável Call Python de R através de Rcpp deve nos trazer um passo mais perto de usar Theano diretamente da R. Quais Freqüências para o Comércio. January 13, 2014 Quando tentar encontrar testes padrões exploráveis ​​do mercado que um poderia negociar como um comerciante de varejo, uma das primeiras perguntas é: Que freqüências negociando a olhar Monthly Weekly Daily Ou intraday em qualquer lugar entre 5 segundos a 1 hora Com tempo limitado disponível para Realizando pesquisas em todos esses prazos, isso se torna uma questão importante para responder. Eu e outros temos observado que parece haver uma relação simples entre a freqüência de negociação ea quantidade de esforço necessária para encontrar uma estratégia rentável que seja puramente quantitativa e tenha um risco aceitável. Em suma: Quanto menor (mais lenta) a freqüência que você deseja negociar, mais inteligente sua estratégia rentável precisa ser. Como exemplo, pode-se olhar para o fim (muito) alta freqüência do espectro, onde as estratégias de mercado baseado em matemática muito simples pode ser muito rentável, se você conseguir estar perto o suficiente para o centro de mercado. Tomando um grande salto para o reino de freqüência diária, está se tornando muito mais difícil encontrar estratégias quantitativas que são rentáveis, enquanto ainda está sendo baseado em matemática bastante simples. Negociação em intervalos semanais e mensais, usando métodos quantitativos simples ou indicadores técnicos é apenas uma receita muito boa para o desastre. Assim, assumindo por um momento que essa relação é verdadeira e considerando que podemos e queremos usar sofisticadas técnicas de aprendizagem de máquinas em nossas estratégias de negociação, poderíamos começar com uma janela de freqüência semanal e trabalhar o nosso caminho rumo a freqüências mais altas. A negociação semanal não precisa ser automatizada e pode ser feita a partir de qualquer interface de corretagem baseada na web. Poderíamos desenvolver um saco de estratégias, usando dados históricos publicamente disponíveis em combinação com o nosso algoritmo de aprendizagem favorito para encontrar padrões negociáveis ​​do mercado e, em seguida, executar a estratégia manualmente. Nesta escala, todo o esforço deve ir para encontrar e aperfeiçoar a estratégia quantitativa e muito pouco pensamento precisa ser colocado em execução de comércio. Esforço de automação de comércio: 0. Inteligência de estratégia necessária: 100 Negociação diária deve ser automatizada, a menos que você realmente pode dedicar uma parte fixa de seu dia para monitorar os mercados e executar negócios. A integração de algoritmos de aprendizagem de máquina com negociação diária automatizada não é uma tarefa trivial, mas pode ser feita. Esforço de automação de comércio: 20, Inteligência de estratégia necessária: 80 Em prazos intradiários, que vão desde minutos e segundos até sub-segundos, o esforço que você terá de realizar para automatizar seus negócios pode ficar em qualquer lugar na faixa entre 20 e 90. Felizmente, A escala de tempo torna-se a mais estúpida sua estratégia pode ser, mas mudo é naturalmente um conceito relativo aqui. Esforço de automação de comércio: 80, Inteligência de estratégia necessária: 20 Que recursos usar. Hand-crafted vs aprendido 10 de dezembro de 2013 Em um ponto no projeto de um (máquina) sistema de aprendizagem você inevitável perguntar-se que recursos para alimentar em seu modelo. Há pelo menos duas opções. O primeiro é usar recursos artesanais. Esta opção irá normalmente dar-lhe bons resultados se os recursos são bem concebidos (que, naturalmente, é uma tautologia, uma vez que você só iria chamá-los bem concebidos se lhe deram bons resultados.). Projetar recursos artesanais requer conhecimento especializado sobre o campo para o qual o sistema de aprendizagem será aplicado, ou seja, classificação de áudio, reconhecimento de imagem ou em nosso caso de negociação. O problema aqui é que você não pode ter qualquer um desses conhecimentos especializados (ainda) e será muito difícil de vir ou tomar um monte de tempo ou mais provável ambos. Portanto, a alternativa é aprender os recursos dos dados ou, em outras palavras, usar o aprendizado não supervisionado para obtê-los. Um requisito aqui é que você realmente precisa de muitos dados. Muito mais do que você precisaria para hand-crafted recursos, mas, em seguida, novamente ele doesnt tem que ser rotulado. O benefício no entanto é claro. Você realmente não precisa ser um especialista no campo específico que você projetar o sistema para, ou seja, negociação e finanças. Então, enquanto você ainda precisa descobrir qual subconjunto dos recursos aprendidos será melhor para o seu sistema de aprendizagem, isso também é algo que você teria a ver com os recursos feitos à mão. Minha sugestão: Tente desenhar algumas características feitas à mão por si mesmo. Se eles não executar e você tem boas razões para acreditar que é possível ter melhores resultados do que aqueles que você está recebendo, use métodos de aprendizagem sem supervisão para aprender recursos. Você pode até criar um sistema híbrido que use recursos projetados e aprendidos juntos. Por que eu uso Open Source ferramentas para a construção de aplicações comerciais 19 de novembro de 2013 Quando eu comecei a olhar para fazer a minha própria negociação automatizada, eu tinha três requisitos sobre o conjunto de ferramentas que eu queria usar. 1) Eles devem custar o mínimo possível para me começar, mesmo que isso significava que eu tinha que fazer um monte de programação e personalizações próprio (que custaria tempo) 2) Deve haver uma comunidade de pessoas afins lá fora Usando essas mesmas ferramentas para uma finalidade similar. 3) As ferramentas devem permitir que eu vá tão profundamente nas entranhas do sistema como necessário, mesmo se no começo meu objetivo era mais para descobrir o básico. Eu não queria me encontrar em uma situação em que dois anos abaixo da linha eu precisaria mudar para um conjunto diferente de ferramentas, só porque os que eu tinha começado com não me permitem fazer o que eu queria por causa de problemas com Fontes fechadas e licenciamento restritivo. Como resultado, eu vim para escolher R como a minha língua de escolha para o desenvolvimento de algoritmos de negociação e eu comecei a usar Interactive Brokers, uma vez que fornecem uma API para interface com seu sistema de corretagem. Embora existam muitas ferramentas de negociação agradável que se conectam ao IB Trader Workstation e alguns podem ser usados ​​para negociação automatizada, nenhum deles oferece o mesmo poder, flexibilidade e apoio comunitário que o projeto R tem. Além disso, R tem realmente um incrível repositório de livre e muito adavanced estatística e pacotes de aprendizagem da máquina, algo que é essencial se você quiser criar algoritmos de negociação. Copy Censix 2013 - 2015Tired de ser roubado por tempo desperdiçando dinheiro sugando scams Forex Descubra o que realmente funciona na negociação agora para os comerciantes de Forex profissionais que ganham sua renda de negociação. Aprenda a ver essas imagens orgânicas simples em seus gráficos que revelam o momento ideal para entrar e sair comércios para lucro máximo consistente. Por que você Haven8217t foram mostrados estes métodos de negociação Forex 8211 Por que a maioria dos métodos de negociação Don8217t trabalho 8211 e como você pode agora finalmente criar uma máquina de dinheiro diária no mercado Forex que excede em muito suas despesas de vida. 8220If eu tive que começar de novo desde o início de aprendizagem Forex trading, isso é exatamente o que I8217d fazer hoje8221 Here8217s what8217s dentro: Real entrada de comércio set ups mostrado no vídeo com antecedência para que você possa ver antes de acontecer. Exemplos reais de como fazer negócios rentáveis ​​sem saber qual será o próximo padrão Elliott Wave. Como você pode identificar o próximo comércio para si mesmo antecipadamente em qualquer período de tempo. O fascinante pouco método escondido para gerar uma INUNDAÇÃO de lucro semanal, que 99 dos comerciantes nunca saberá. As atualizações as mais atrasadas em what8217s que trabalham no mercado volátil de today8217s. E mais a ser anunciado a cada semana Here8217s o deal8230 You8217re está prestes a obter informações de ponta que nunca antes foi revelado a ninguém fora de um pequeno, privado 1995 por grupo de curso de iniciados .. Prepare-se para o treinamento, demonstrações ao vivo, estratégias de negociação que são Comprovada para o trabalho, e alguns 8216secret8217 surprises. all projetado para ajudá-lo a ter o seu negócio de Forex para o próximo nível, a partir de hoje Don8217t esperar. Aproveite isso agora. Os resultados variam. Não há gaurantee de renda. Os resultados apresentados não são típicos. Há um risco de perda no comércio Forex. É bem possível que você nunca pode aprender a negociar se você não tem paciência, disciplina, motivação e uma atitude positiva. Os resultados típicos são perdas consistentes, falha em entrar comércios quando os sinais de entrada ocorrem, entrando comércios quando sinais de entrada não estão acontecendo, desânimo, frustração, impaciência e desistindo de negociação completamente após um curto período de tempo, em vez de continuar a trabalhar até maestria é alcançado. Se você pretende ter sucesso em Forex trading você estará recebendo resultados que não são típicos e fazendo o que a maioria dos comerciantes não estão fazendo. Negociação não é geralmente dominada em menos de 1 ou 2 anos. Divulgação de risco: Futuros e opções de negociação têm grandes potenciais recompensas, mas também grande risco potencial. Você deve estar ciente dos riscos e estar disposto a aceitá-los para investir nos mercados de futuros e opções. Não comércio com dinheiro que você não pode perder. Esta carta não é nem uma solicitação nem uma oferta para BuySell futuros ou opções. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta é ou é susceptível de alcançar lucros ou perdas semelhantes aos discutidos nesta carta. O desempenho passado de qualquer sistema de negociação ou metodologia não é necessariamente indicativo de resultados futuros. A negociação de moedas estrangeiras é uma oportunidade desafiadora e potencialmente lucrativa para investidores instruídos e experientes. No entanto, antes de decidir participar no mercado Forex, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Mais importante ainda, não investir dinheiro que você não pode perder. Há uma exposição considerável ao risco em qualquer transação cambial. Qualquer transação envolvendo moedas envolve riscos incluindo, mas não se limitando ao potencial de mudança de condições políticas e econômicas que podem afetar substancialmente o preço ou a liquidez de uma moeda. Mais ainda, a natureza alavancada de negociação FX significa que qualquer movimento de mercado terá um efeito igualmente proporcional sobre seus fundos depositados. Isso pode funcionar contra você, assim como para você. A possibilidade existe que você poderia sustentar uma perda total de fundos de margem inicial e ser obrigado a depositar fundos adicionais para manter sua posição. Se você não atender a qualquer chamada de margem dentro do prazo prescrito, sua posição será liquidada e você será responsável por quaisquer perdas resultantes. Os investidores podem reduzir sua exposição ao risco empregando estratégias de redução de risco, como stop-loss ou ordens de limite. CFTC REGRA 4.41 RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESCONHECIDO UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, SENDO QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER OU NÃO COMPENSADO PELO IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, TAL COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. OS PROGRAMAS SIMULADOS DE NEGOCIAÇÃO EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO PROJETADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO SENDO QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU É POSSÍVEL CONSEGUIR LUCROS OU PERDAS SIMILARES Àqueles MOSTRADOS. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta vai ou é susceptível de alcançar lucros ou perdas semelhantes aos mostrados. Na verdade, há freqüentemente nítidas diferenças entre os resultados de desempenho hipotético e os resultados reais subsequentemente alcançados por qualquer programa de negociação particular. Negociação hipotética não envolve risco financeiro, e nenhum registro de negociação hipotético pode completamente conta para o impacto do risco financeiro na negociação real. Todas as informações deste site ou de qualquer sistema de compra de produtos comprado neste site são apenas para fins educacionais e não se destinam a fornecer aconselhamento financeiro. Quaisquer afirmações sobre lucros ou rendimentos, expressas ou implícitas, não representam uma garantia. Sua negociação real pode resultar em perdas como nenhum sistema de negociação é garantida. Você aceita responsabilidades completas por suas ações, negócios, lucro ou perda e concorda em manter Scott Shubert e Trading MasterMind inofensivos de todas as maneiras. Copyright copy 2012