Ulink 거래 시스템

Ulink 거래 시스템
무역 시스템 구축.
성공적인 거래의 열쇠.
아니요. 성공의 열쇠는 우리 제품이 아니며 누구도 아닙니다. 오히려 성공적인 상인이되기 위해서.
수익성있는 기대를 지닌 거래 시스템, 건전한 돈 관리 원칙, 지속적으로 거래하려는 심리적 인 강인함, 적절한 자본화.
일반적인 믿음과는 달리, 기본적인 거래 시스템은 약간의 수익 만 올릴 필요가 있습니다. 귀하의 "베팅 크기"를 제어하도록 설계된 적절한 자금 관리 체계가 그 빈약 한 이익을 실질적으로 확대시킬 수 있습니다. 또한 인간 본성이 너무 빨리 이익을 내고 손실을 너무 멀리 돌리는 경향이 있으므로 시장에 익숙해 져야하고 정서적으로 따라 붙지 말고 거래 시스템의 권장 사항을 따르기를 너무 두려워하지 않아야합니다.
따라서 우리는 부유 한 빠른 계획을 제공하지 않습니다. 그들은 일하지 않는다. 또한 수십억 달러 규모의 자본 관리 회사가 방대한 컴퓨터 시설을 갖춘 월 스트리트에 직접 푹 빠져서 박사 학위를 수여하면 제품 X를 사용하여 수백만 달러를 벌 수 있다는 제안을하지 않을 것입니다. 아마 그렇지 않을 것입니다.
또한 시장이 너무 비효율적이어서 이익을 얻는 것이 쉽지 않을 것이라고 약속 할 수 없습니다. 그것은 당신이 돈을 원하고 다른 매우 똑똑한 선수들과 경쟁 할 것이기 때문이 아닙니다.
반면에, 우리는 강력한 도구 및 교육 제품을 제공하여 귀하와 같은 개인 투자가가 효과적인 거래 시스템을 성공적으로 만들 수 있도록 지원합니다. Jurik 도구는 많은 소프트웨어 제품과 호환됩니다. 우리의 만족 한 고객은 동의합니다!
선제 무역 시스템.
책, 잡지 또는 일상의 정크 메일에 설명 된 거래 시스템이 수익성이 있다고 가정하는 것은 실수입니다. 장기간의 과거 데이터를 통해 테스트해야합니다 (최소 500 개 거래에 충분 함). 판매를위한 모든 거래 전략에 적용 할 수있는 최상의 단일 테스트는 다음과 같습니다.
가장 최근의 200 연속을 보여줍니다.
전략에 의해 불리는 거래?
판매자가 꺼려하거나 그렇게 할 수없는 경우, 멀리 걸어 라.
브로커의 진술이 제공되면 주식 곡선을 그려서 손실의 문자열을 (재정적으로나 감정적으로) 처리 할 수 ​​있는지 확인하십시오. 또한, 모든 무역의 최대 불리한 여행을 포함하는 산점도를 얻으십시오. 때로는 무역이 먼저 이익을 얻기 전에 커지게됩니다. 이 상황을 제대로 처리 할 수 ​​있습니까?
시장의 행동이 바뀌면 시스템 성능이 저하 될 수 있습니다. 주기적인 업그레이드를 위해 추가 $$를 지불해야합니까?
마지막으로, 분석하거나 수정할 수없는 시스템에서 거래에 대해 얼마나 배우고 싶습니까?
우리는 당신이 하나를 사기보다는 자신의 거래 시스템을 만드는 것이 더 나을 것이라고 믿습니다. 귀하의 시스템은 재정 자원 및 심리적 인 편안함을 중심으로 설계 될 것입니다. 그리고 변화하는 시장 상황에 따라 수정할 수 있습니다. 마지막으로, 그러나 적어도 당신이 수행 할 것으로 예상 할 수있는 정확히 알게 될 것입니다.
시스템 빌딩.
Jurik 도구와 호환되는 시장 차트 작성 소프트웨어를 고려하십시오.
다음 단계는 JMAadd-in을 얻는 것입니다. JMA는 사용 횟수가 가장 많고, 가격이 완만하며, 지연이 거의없는 기타 기술 지표가 있습니다. 사용자는 JMA의 매우 매끄러운 선을 이용해 새로운 응용 프로그램을 발견했습니다.
우리의 다른 선진 거래 도구 인 CFB, VEL 및 RSX는 가격 결정 행동을 측정하는 새로운 방법을 제공함으로써 거래 시스템 설계를 더욱 향상시킵니다. CFB는 시장 추세 지속 기간을 측정합니다 (고전적인 지표는이를 수행하지 않습니다). VEL은 고전적인 모멘텀 지표보다 더 이상 지체하지 않고 시장 모멘텀의 매우 매끄러운 측정을 제공합니다. RSX는 Jurik의 고전 RSI 버전입니다. RSX도 매우 부드럽습니다. RSX를 볼 때 RSI를 다시 사용하고 싶지 않을 것입니다 !!
동시 (가격) 및 지연 (클래식) 지표를 사용하여 거래 시스템 구축에 익숙해지면 LEADING 표시기를 추가하여 기능을 확장 할 수 있습니다. 물론 시장이 이미 제공 한 정보를 할인하고 있기 때문에 모든 인기있는 선행 지표는 쓸모가 없습니다. 대신, 당신은 자신의 선행 지표를 만들어야합니다.
선행 지표는 시장 행동의 일부 측면을 예측하기로되어 있습니다. 요즘 정교한 비선형 모델링 절차 (예 : 신경망)가 필요합니다. 시작하려면 Microsoft가 스프레드 시트 응용 프로그램 인 Excel을 익히고 익숙해지는 것이 좋습니다. 그런 다음 Excel에 신경망 추가 기능을 구입하십시오. 시장에 몇 가지가 있습니다.
신경망 개발에 익숙해 진 후에 선행 지표를 작성하고 MS Excel 용 사전 처리 도구를 사용해보십시오.
훌륭한 기술 지표의 네 가지 특성.
거의 모든 기술 지표는 시장 잡음을 줄이기 위해 역사적 가치의 평균을 취하는 것을 포함하며 이는 고속 지터로 나타납니다. 애널리스트들은 추세도 아니고 반복적 인 패턴도 없기 때문에 일반적으로 노이즈 지터를 무시합니다. 결과적으로, 대부분의 이동 평균은 "길이" 매개 변수는 표시기의 겉보기 부드러움을 효과적으로 제어하고 반대로 그 정확도를 효과적으로 제어합니다. 즉, 필터가 부드러워 질수록 현지 시장 행동을 정확하게 반영하지 못하게됩니다.
이는 사용자가 지터가 N 바보다 작은 추세 인 모든 동작으로 정의 할 수 있으므로 의미가 있습니다. 따라서 우리는 시장 플레이어가 원하는 시간 프레임과 관련된 중요한 구조를 제거하지 않고 노이즈를 필터링하기에 충분한 부드러움을 적용하려고합니다. 간단히 말해서.
부드러움과 정확성 간의 절충안을 만듭니다.
정확도는 견고성, 오버 슛, 적시성 및 근접성과 같은 여러 가지 방법으로 측정 할 수 있습니다. 이러한 측정은 가설적인 이동 평균 필터의 맥락에서 기술 될 것이다.
간단히 말하면, 원본 신호의 노이즈없는 버전을 생성하기 위해 필터 (예 : 이동 평균)를 사용하면 전반적인 곡선이 원본 시리즈보다 높거나 낮지 않을 것입니다. 펜을 받고 수동으로 & quot; 추적 & quot; 할 때 생성되는 것과 유사한 결과가 표시됩니다. 중요한 시장 행동.
과거 데이터 값을 엄격하게 검사 (즉, 미래를 조사하지 않음)하는 모든 기술 지표를 "원인"이라고합니다. 이들은 실시간으로 시장을 거래 할 때 사용할 수있는 유일한 옵션입니다. 모든 인과 필터에는 근본적인 문제가 있습니다. 원래의 시계열보다 뒤처져 있습니다. 기술 지표의 지연은 현재보고 있어야하는 것을 지연시키는 역할 만합니다. 과도한 지연과 지연된 거래로 인해 이익이 크게 감소 할 수 있으므로 이는 중요한 문제입니다.
이상적으로는 필터링 된 신호가 부드럽고 지연되지 않도록하려는 것입니다. 그러나, 모든 인과적인 필터에 대해, 더 큰 매끄러움은 더 큰 래그를 생성하고, "페널티가없는"필터는 없다. 주위에. 중요한 지연이나 기타 원치 않는 특이성을 추가하지 않고 매끈함을 유지하면 재무 분석가는 물론 신호 처리 전문가를 당황시킬 수 있습니다. 주릭 리서치 (Jurik Research)는 지연의 특성을 잘 이해하고이 근본적인 문제를 해결할 수있는 공식을 사용합니다.
래그를 줄이기위한 하나의 공통적 인 접근법은 소정의 "관성" 수식에 추가함으로써 필터가 매끄러움을 희생시키지 않으면서도 추세를 더 가깝게 따라갈 수 있습니다. 그러나, 지불 된 형벌은 시장이 방향을 빨리 바꿀 때입니다. 필터의 관성으로 인해 방향이 빠르게 변경되는 것을 방지하고 방향을 바꾸기 전에 일정 시간 동안 오버 슛을 계속합니다. 적용한 관성이 커질수록 오버 슛이 커집니다. . 그리고 이것은 실제 문제를 야기 할 수 있습니다.
일부 거래는 이동 평균 가격이 사용자가 지정한 임계 값을 초과 할 때 발생합니다. 예를 들어, 가격 추세가 임계 값까지 올라가고 있지만 실제로는 임계 값을 초과하지 않도록 방향을 바꿉니다. 너무 많은 관성이있는 필터는 가격이 오르지 않더라도 오버 슛하고 임계 값을 초과합니다. 이 잘못된 트리거는 원하지 않는 거래를 유발할 수 있습니다.
시계열에서 노이즈를 제거하기 위해 일반적인 필터는 수년간 사용해 온 수학적 기법을 사용합니다. 거의 모든 경우에서 기본 이론은 시장 가격의 변화가 정상 (가우스) 분포를 갖는다 고 가정합니다. 이것은 자동차 라디오 또는 카세트 테이프 레코더의 소음에는 해당 될 수 있지만 시장에는 해당되지 않을 수 있습니다. 시장 가격의 격차는 Gaussian 곡선보다 더 자주 발생합니다. 결과적으로 공통 필터는 가격 충격에 매우 잘 대응하지 못합니다.
플레이어는 가격 충격에 견딜 수있는 필터가 필요합니다. 이것은 "비선형"이라 불리는 특별한 종류의 신호 처리를 요구한다. 필터링. 우리의 주력 도구 인 JMA는 이러한 필터이며 오늘날 시장에서 사용 가능한 다른 이동 평균보다 가격 충격을 효과적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 사실 격차가 클수록 JMA의 우월성이 분명해진다.
Jurik Research는 소프트웨어 시뮬레이션에 대한 엔지니어의 선택 인 MATLAB에서 알고리즘을 처음 개발하고 테스트함으로써 이러한 결과를 얻었습니다. 우리는 축적 된 Cauchy (Gaussian! 이 아닌) 분산 된 가격 변화의 무작위 산책이라는 것 말고는 처리되는 신호에 대한 가정을 피하려고합니다. 이런 식으로 알고리즘은 비정형 시장 행동에 속지 않습니다. 다음으로 자격을 갖춘 베타 테스터가 문제를 찾습니다. 마지막으로, 우리는 각 제품을 사용 가능하게 만든 후에.
어떤 특정 신고를 한 사람.
소프트웨어 또는 설명서의 오류.
주릭 리서치 (Jurik Research)에서는 우수성을 대체 할 수 없습니다.
고급 시스템 구축을위한 시퀀스.
어떤 사람이 꾸준히 잘 거래된다면 왜 컴퓨터를 사용할 수 없습니까? 왜 컴퓨터가 될 수 없습니까? 인공 지능의 음영, 전에 우리는이 질문을 들었습니까? 인공 지능 (Artificial Intelligence)은 정형화 된 정의 (그것이 존재한다면)와 관계없이 열심히, 그리고 종종 결실이있는 일로 해석됩니다. 그러나 지속성은 효과가 있습니다. 구조화 된 방법론과 체계적인 실험이 권장되는 방법입니다.
우리는 선도적 인 지표의 일부 측면을 포함하는 진보 된 시스템을 정의합니다. 이는 예측이 관련되어 있음을 의미합니다. 선행 지표는 거의 모든 것을 위해 설계 될 수 있지만, 미래의 MACD 값은 물론 상위 및 하위 가격 범위를 예측하는 데 사용하는 것이 더 좋습니다. 적절한 선도 지표 개발은 WAV 및 DDR을 사용한 전처리와 신경망 프로그램을 사용한 모델링을 필요로합니다. 마지막으로 모든 것을 체계적으로 수행해야합니다.
이를 위해 큰 그림을보기 위해이 흐름도를 디자인했습니다. 거래 시스템 개발 노력을 다양한 단계로 세분화합니다. 다음은 고급 시스템 구축 프로세스에 대한 다단계 검토입니다. 귀하는 귀하의 특별한 필요에 맞게 그 부분을 변경할 수 있습니다.
여기에 내 자신의 거래 시스템을 구축하는 방법에 대한 설명이 있습니다. 흐름도는 거래 시스템 개발의 6 단계를 보여줍니다 :
(준비 단계) 낮은 지연 지표 생성 (전처리 단계) 선행 지표 생성 (모델링 단계) 트레이딩 시스템 구축 (전략 단계) 트레이딩 시스템 백 테스팅 (검증 단계 1) 시뮬레이션 브로커 (검증 단계 2) 스테이지 1.
여기에는 재무 데이터를 수집하고 확인하는 비범 한 작업이 포함됩니다. 그것은 시스템의 자체 이미지가 공백과 0으로 뒤덮인 역사적인 가격을 부여하는 데 도움이되지 않습니다. 어떤 문제에 대해서도 안구 낀다.
연구 결과에 따르면 가격 데이터를 가격 데이터의 로그 (로그)로 변환하면 전략이 더 오랜 기간 동안 원활하게 작동합니다. 이는 가격 데이터가 이제는 부가가치가 아닌 서로 곱셈 적 관계로 표현되기 때문입니다. 가격이 시간에 따라 규모를 변경함에 따라 유지되는 경향이 있습니다.
이 단계에는 데이터 사전 처리가 포함됩니다. 간단히 말해, 여기에서 원시 재무 데이터로부터 의미있는 지표를 추출합니다. 좋은 전처리로 다음 단계 (모델링)가 원활하게 진행됩니다. 전문 모델 제작자는이 단계의 중요성을 깨닫고 여기에 자신의 에너지 대부분을 집중시킵니다. 그러나 아마추어에게는 세탁물을 세탁하는 것과 같은 매력이 있습니다.
최적의 "예측 지평선"을 결정한다. 시계열이 예측되기 때문입니다. 예를 들어, 30 년 T-Bonds의 일일 막대를 사용할 때 미래에 예측할 수있는 최적 거리는 5.5 일입니다. 이 값은 시장에 따라 다르며이를 계산하는 방법은 나의 저서 Financial Forecasting and Neural Networks에서 설명합니다.
SINGLE 예측을 수행하는 데 필요한 실행 기록 데이터의 양을 판별하십시오. 이 역사적인 시간의 양을 "전환 확인 기간"이라고합니다. 그 크기는 일반적으로 예측 지평선의 4 배입니다. 예를 들어 내 예측이 향후 5.5 막대를 예측하는 것이라면 각 예측에 대한 전환 확인 기간 (L)은 22 마디가되어야합니다. (L = 22) 모든 표시기는 적어도 최근 L 막대의 활동을 고려해야합니다.
고, 저, 볼륨 등과 같은 적절한 설명 데이터를 선택하십시오. 먼저 JMA를 사용하여 미리 평활화 된 가격 데이터를 조사하여 "프록시"를 작성하는 것이 좋습니다. 원가 값. 그런 다음 원시 가격 데이터 대신 JMA 프록시에 적용하여 관련 지표 (RSX, VEL, CFB, 채널, JMA-MACD 등)를 만듭니다. & quot; 길이 & quot; 매개 변수를 사용하여 각 공식에서 고려한 막대 수를 대략 전환 시점 (L)으로 설정하십시오.
인디케이터 값의 각 열이 평균이없고 표준화 된 오실레이터 (즉, Z - 스코어 시리즈)와 유사하며 랜덤 워크 (원시 시장 가격 등)가 아닌지 확인하십시오. 이는 무작위 걸음이 결국 모델이 개발 중에 보지 못했던 범위로 들어가서 실패를 유도하기 때문입니다.
WAV를 위의 인디케이터에 적용하여 각 인디케이터의 최신 L 값을 훨씬 작은 수의 값으로 압축합니다. 예를 들어, WAV는 표시기의 가장 최근 73 개의 값을 단지 13으로 압축 할 수 있으며 압축률은 82 %입니다! 예측 모델을 작성할 때는 가능한 한 입력 변수의 수를 줄이는 것이 중요합니다. 프로세스에서 중요한 정보를 손실하지 않는 것이 좋습니다.
각 표시기의 압축 된 값 (즉, WAV의 출력)을 어레이 (표시기 당 하나의 열)로 수집하고 DDR을 적용하십시오. 이 절차는 열 사이의 모든 중복성을 추출하여 배열의 열 수를 줄입니다. 결과적으로 열 수가 훨씬 적은 배열이 만들어지고 모든 열은 서로 상관되지 않으며 (각 열마다 다른 정보가 전달됨) 프로세스에서 정보가 거의 손실되지 않습니다.
이 시점에서 데이터는 시간적으로 공간적으로 압축됩니다. 모델이 시공간 압축이없는 10 개의 표시기 각각에서 가장 최근 73 개의 값을 수신해야하는 경우 예측 모델은 각 예측에 대해 730 개의 값으로 이루어진 입력 배열을 조사합니다. 그러나 시공간 압축 후에 새로운 배열은 단지 4 개의 열 각각에 대해 13 개의 값이되며 전체 52 개의 값이됩니다. 이것은 93 %의 최종 압축을 나타냅니다 !!
3 단계에서는 ARIMA, 전문가 시스템, 유전 알고리즘 및 신경 네트워크와 같은 섹시한 모델링 도구에 대해 알아볼 수 있습니다. 일반적으로 초보자는 2 단계를 완전히 건너 뛰고 3 단계에서 모든 일이 이루어 지도록 노력할 것입니다. 이로 인해 [삭제 된] 신경망이 뇌사 상태라는 불만이 발생합니다.
모델이 예측하고자하는 것을 선택하십시오. MACD 5 개의 막대를 추정하거나 저항 및 지원 (현재 평균 가격에 비례 함)을 추정하는 것과 같이 간단하게 유지하십시오. 원시 시장 가격을 예측하려는 시도를 피하십시오 (의사 랜덤 변수를 실제로 예측하지 않는 한). 예상 목표 값의 열이 제로 평균의 표준 오실레이터 (예 : Z 점수 시리즈)와 유사하고 임의의 걷기 거리가 아닌 (예 : 원시 시장 가격)을 확인합니다. 이는 무작위 걸음이 결국 모델이 개발 중에 보지 못했던 범위로 들어가서 실패를 유도하기 때문입니다.
2 단계에서 작성한 압축 된 배열을 공급하고 모델에 데이터를 대상으로 지정하십시오. 개발 중에 사용되지 않은 데이터가있는 모든 모델을 확인하십시오. 경험적으로 모델에 입력 된 각 입력 (독립) 변수에 대해 최소 100 개의 예측을 지원하는 데 충분한 교육 및 검증 데이터가 필요합니다. 따라서 모델이 예측 당 54 개의 입력 변수를받는 경우 모델 생성 및 검증 중에 100 * 54 또는 5,400 예측을 지원하는 데 충분한 데이터가 필요합니다.
2 단계에서 작성한 압축 된 배열을 공급하고 모델에 데이터를 대상으로 지정하십시오. 개발 중에 사용되지 않은 데이터가있는 모든 모델을 확인하십시오. 경험적으로 모델에 입력 된 각 입력 (독립) 변수에 대해 최소 100 개의 예측을 지원하는 데 충분한 교육 및 검증 데이터가 필요합니다. 따라서 모델이 예측 당 54 개의 입력 변수를받는 경우 모델 생성 및 검증 중에 100 * 54 또는 5,400 예측을 지원하는 데 충분한 데이터가 필요합니다.
선행 지표를 모델링하기위한 다른 패러다임에 대한 정보가이 페이지 아래쪽에 제공됩니다. (계속 읽고, 당신은 거기에 갈 것이다).
이 단계는 거래 논리를 개발하는 단계입니다. 그것은 가장 "재미있는" 시스템 구축의 일부로, 현재하고있는 일을 알 수 있습니다. 이 주제에 대한 많은 책이 있습니다. 예측 모델 사용과 관련하여 다음과 같은 몇 가지 지침이 있습니다.
위험 및 금전 관리를위한 규칙을 만듭니다. 이 주제에 대해 도움을 줄 책이 있습니다.
똑똑한 위험 관리 기법 중 하나는 동일한 예측을하기 위해 확률 론적으로 훈련 된 여러 모델 (예 : 신경 네트워크)을 만드는 것입니다. 모든 모델이 강력하게 일치하면 위험을 증가 시키십시오. 그들이 강한 의견 차이가있을 때는 위험을 낮추십시오.
백 테스팅 중에 계좌 수익률 (최대 하락률 고려), 최대 불리한 소풍 차트, 예상 재무 반감기에 대한 몬테카를로 시뮬레이션 등과 같은 통계를 정리하십시오. 이렇게하면 시스템의 나쁜 거래를 찾아 디자인 수정을 연상시킵니다.
얼마나 많은 변수, 상수 및 코드 줄을 조정 (최적화)하고 있는지 고려하십시오. 각각은 당신이 가지고 놀고있는 자유도입니다. 다시 테스트 할 때는 시스템에 충분한 시장 데이터를 사용하여 각 자유도에 대해 100 개의 거래를 생성하십시오. 따라서 5 개의 상수를 최적화하고 4 줄의 코드를 조정할 경우 검증에서는 각 실행마다 최소 100 * (4 + 5) 또는 900 개의 거래를 생성해야합니다.
거래 시스템 최적화에 유의하십시오. 규율이없고 과도한 코드 작성은 지나치게 최적화 된 스파게티 논리로 이어질 수 있습니다. 또한 지나치게 최적화하면 현재 데이터 세트에서 뛰어난 성능을 얻을 수 있지만 미래의 데이터에서는 비참한 성능을 보입니다. 우리의 저서 Financial Forecasting and Neural Networks와 오디오 테이프의 Space, Time, Cycles 및 Phase는 이러한 현상에 대한 설명을 제공합니다.
이 현상에 대한 설명은 과거 데이터와 미래 데이터 모두에서 잘 거래되는 시스템이 가장 바람직합니다.
라이브 "페이퍼 트레이딩"동안, 시스템이 얼마나 빨리 저하되는지주의 깊게 관찰하십시오. 이것은 모델을 업데이트해야하는 빈도를 제안합니다. 또한 거래 논리가 좋지 않을 수도 있습니다.
1996 년 12 월호 Futures Magazine에서 재 훈련없이 여러 달 동안 잘 돌아가는 신경망 강화 된 거래 시스템의 한 예가 설명되어 있습니다. 저자가 사용한 테스트 및 검증 절차가 최고가 아니었지만 그 결과는 수익성이 있음이 입증되었습니다.
위험 관리를 잘하는 한 거래 시스템을 최적화 할 필요가 없습니다. 그것은 위험을 감수하면서 예상되는 이익 대비 무역에서 얼마나 위험에 처해 있습니까? 전문 포커 플레이어와 마찬가지로 적절한 자금 관리를 통해 투자 할 금액과 각 도박에서 잃을 금액을 평가합니다. 따라서 화폐 관리의 기본 원칙은 위험 관리입니다. 위험을 감안한 영업 입장은 성공적인 거래의 기본입니다. 즉, 먼저 위험을 관리하고 베팅이 정확할 때 이익을 따릅니다. 이 규율이 시스템의 전반적인 수익성을 얼마나 향상시킬 수 있는지는 놀랍습니다. 수년간이 기법은 거래 이익을 10 배 이상 향상시킬 수 있습니다!
여기에 금전 관리에 관한 책이 나와 있습니다.
선도 지표 및 모델링.
왜 선행 지표가 어려운가?
만들 어렵습니다.
"주요 경제 지표의 복합체 (Composite of Leading Economic Indicators)" 예측 잠재력에 대한 연방 준비 은행 및 장기 투자자의 가치입니다. 대조적으로, 투기 적 투자자는 단기 예측 잠재력이있는 기술적 및 기본 지표를 사용하는 것을 선호합니다. 문제는 거의 모든 공통적으로 사용되는 표시기 (MACD, ADX, CCI, RSI 등)가 발생하는 상황을 뒤에서보고 요약 한 것입니다.
좋은 단기 선행 지수의 희소성은 그들이 생산하기 어렵다는 것을 말해 주며, 더 중요한 것은 투자자가 거의 없기 때문에 이러한 지표가 중요한 거래 우위를 창출 할 수 있기 때문입니다. 하지만 왜 그렇게 희귀합니까? 단기 선행 지수를 작성하는 것이 그리 어려운 이유는 무엇입니까?
"모든 경제학자들이 끝까지 끝내면,
그들은 여전히 ​​모든 방향을 가리킬 것입니다. "
- Arthur H. Motley.
그들의 진귀한 이유는 부분적으로 시장의 성격 때문입니다. 과거에는 거래가 컴퓨터에 의해 주도되지 않았을 때, 대부분의 재무 분석가는 매크로 및 마이크로 경제 이론뿐만 아니라 고전적인 "선형"경제 이론을 사용했습니다. 모델링 기술. 선형 이론과 기법 및 단순화 된 가정에 기초한 전통적인 시장 모델은 매년 부정확 한 예측을하고 있습니다. 월가 애널리스트들은 지난 30 년간 시장의 모든 주요 전환점을 일관되게 놓쳤다. 예를 들어, 1990 년 경기 침체 6 개월 전, 40 명의 경제학자 중 34 명이 "경기 침체를 피할 것"이라고 동의했다. 또한 1991 년 거대한 황소 시장이 발발하기 불과 2 주 전, 이 40 명의 경제학자들의 공감대는 "경제는 다음 6 개월 동안 축소 될 것입니다."
고전적 분석에 기초한 시스템을 사용하는 거래자와 투자자는 또한 시장 상황이 모델을 너무 빨리 변화시켜 "이해"할 때 심각한 손실을 입을 것입니다.
주릭 리서치 (Jurik Research)는 전통적 시장 모델의 문제점은 3 가지 범주로 나눌 수있는 가정으로부터 비롯된 것이라고 생각합니다.
선형 모델은 입력 변수가 독립적 일 때 가장 잘 작동합니다 (서로 상관되지 않음). 상호 연관성이 높은 입력 변수는 이전 데이터에서 잘 작동하는 것처럼 보이지만 새 데이터에 비참하게 실패하는 모델로 이어질 수 있습니다. 그러한 상호 의존성이 존재한다 (예 : 상품과 채권 간의 역관계).이 사실을 설명하지 못하는 모델에는 문제가있다.
오늘날 시장은 더 빠르고 더 혼란스럽게 움직이며, 시장 세력 간의 비선형적이고 비선형적인 관계를 보여줍니다.
분석가들은 인생을 단순하게 유지하기 위해 모든 상인과 투자자가 위험 회피 적이 고 이성적이며 유사한 방식으로 반응한다고 가정합니다. 실제로 플로어 트레이더, 단기 및 장기 트레이더, 펀드 매니저, 헤지, 프로그램 트레이더 및 마켓 메이커는 서로 다른 수준의 위험을 사용하고 서로 다른 시간대에 반응합니다.
분명히 우리는 비선형 관계를 시뮬레이션 할 수있는 새로운 모델의 패밀리와 다른 시간대에 생각하는 플레이어가 필요합니다. 결과적으로, 시장에서 수익성있는 틈새를 찾고 개발하는 노력은보다 강력한 거래 방법을위한 고전적 기술을 선전합니다. 인공 지능 방법을 사용하는 새로운 도구가 인기를 얻고 있습니다. 이러한 도구에는 신경망 및 유전자 알고리즘이 포함됩니다.
이제는 두 패러다임의 사용하기 쉬운 버전이 현재 Microsoft Excel의 추가 기능으로 제공되고 있으며, 대중이 빠르게 습득하고 있습니다.
그들은 정말로 일합니까?
신경 네트워크 란 무엇입니까?
신경 네트워크 (또는 NN)는 특정 문제를 해결하기 위해 조화롭게 작동하는 고도로 상호 연결된 많은 프로세싱 요소 (뉴런)로 구성됩니다. 각 요소는 계수가 "학습 된"수학 공식을 실행한다. NN이 다양한 데이터 세트에 어떻게 반응해야하는지에 대한 예를 제시 할 때. 응용 프로그램에는 데이터 패턴 인식 또는 분류가 포함됩니다.
"훈련"동안, 세션에서 NN은 신경 세포의 뇌 세포 활동과 막연하게 닮은 방식으로 서로에게 수치 값을 공급하는 단순한 비선형 수학 함수의 모음을 생성합니다. 뉴런들 사이의 상호 작용은 너무 복잡해져 수학 공식에 대한 지식이 모델의 전반적인 "논리"에 대한 통찰력을 거의 내지 전혀 제공하지 못하게 될 수있다. 결과적으로, 신경망이 잘 작동하는 한, 사용자는 정확한 방정식이 무엇인지 안다.
Neural Network (NN)을 Expert Systems (ES)라고하는 다른 인공 지능 패러다임과 혼동하지 않도록주의하십시오. ES 프로그램은 전문가가 설명한 바와 같이 합리적 사고를 모방하도록 설계되었습니다. 그러나 전문가가 정확한 결정을 내릴 수있는 방식으로 자신의 논리를 표현할 수없는 경우 ES 패러다임을 효과적으로 사용할 수 없습니다. 대조적으로, NN은 인간 논리를 모방하는 것에 관심이 없습니다. NN은 단순히 숫자 입력을 출력 데이터에 매핑하려고합니다. NN과 ES 패러다임이 유사하다는 잘못된 믿음은 필연적으로 ES 모델이 제대로 수행되지 않으면 NN 모델도 마찬가지라는 잘못된 주장을 야기합니다. 다행히도 NN 모델은 실제 환경에서 잘 작동합니다.
신경 네트워크 응용 프로그램.
상업 세계에서는 신경망이 익숙해 져 있습니다.
포트폴리오 리스크 관리 대출 신용 위험 평가 신용 카드 사기 예측 감자 칩 판매 감지 건강에 해로운 혈액 세포 발견 최적화 작업 상점 스케줄링 예측 금융 시장 활동 최적화 판금의 냉간 압연 최적화 귀찮은 전화 에코 제거 상품에 대한 최적 가격 결정 공항에서화물 내 폭발물 탐지 결과 예측 플라스틱을위한 새로운 공식 수식 시스템에서의 역할은 무엇입니까?
NN이 당신을 위해 모든 작업을 수행하고 Buy / Sell 신호를 생성 할 것을 기대하지 마십시오. NN은 전통적 기술 분석과 결합되어야하며, 최상의 결과는 경험 많은 거래자가 제공해야합니다. 왜냐하면 그들은 어떤 시장 지표가 더 중요한지 이해하고이를 가장 잘 해석하는 방법을 이해하기 때문입니다. 따라서 "구매 / 판매"가 아닌 의미있는 기술 지표를 산출하기 위해 NN을 설계하는 것이 가장 좋습니다. 성배.
흐름도는 거래 시스템 개발의 6 단계를 보여줍니다. 신경망은 일반적으로 세 번째 또는 모델링 단계에서 사용됩니다. 이 단계에서 신경망은 현재 또는 미래의 시장 조건을 분류하여 시장에 언제 들어 오거나 나올 것인지 투자자에게 알리기 위해 시장의 일부 측면을 모델링하도록 훈련됩니다. 미래의 조건을 예측할 때, 이들은 기술적으로 "선행 지표"이다.
그들은 사용하기 쉽니?
상업적으로 이용 가능한 많은 신경망 패키지가 있습니다. 많은 사람들이 Microsoft Excel 환경과 상호 작용합니다.
현실적인 수입. . .
무결성에 대한 우리의 기준이 매우 높기 때문에 판매를 잃을 위험이 있으므로 다음과 같이 언급해야합니다. 우리는 신경망을 개발하는 것이 쉬운 밤임을 의미하지는 않습니다. 시간이 걸릴 것이고, 누구나 그렇게 할 시간이 없다. 신경망도 그 자체로 거래 시스템이 아닙니다. 적절한 시스템 개발을 위해서는 다음과 같은 일반적인 인간 노력이 필요합니다.
최상의 정보 선택 지표 작성 및 테스트 결과 해석하기 거래를 할 것인지 결정하기 얼마나 투자를 결정 하는가 (자금 관리)
시작시 문제 및 고려 사항에 대한 자세한 내용은 The Journal of Intelligent Technologies의 저술가 인 William Arnold가 제출 한이 보고서에서 제공됩니다.
마지막으로 얼마나 많은 상인이 NN 모델을 신뢰해야하는지에 대한 질문이 제기됩니다. 마음 속에 두려움이 가득 찼을 때 & quot; 판매 & quot;라는 외침이 들리면 컴퓨터 구매 결정을 신뢰할 수 없습니다. 지금 판매하십시오! " 그럼에도 불구하고 회의 후 회의에서 우리는 사용자가 시스템의 결정을 능숙하게하지 않고 거부하는 노력을하지 않으면 더 많은 돈을 벌었다고 의견을 경청합니다. 결국 인위적으로 지능적인 시스템을 구축하려는 전체 목적은 평균적으로 시장에서 돈을 잃는 군중과 같은 거래를 피하는 것입니다.
어떤 성공 스토리?
그렇습니다. 한 돈 관리 회사는 1988 년 이래로 신경망으로 집중적으로 연구했습니다. 그들은 3000 개의 신경망을 사용합니다. 그들은 신경망과 유전 알고리즘을 사용하여 개별 주식의 행동을 개별적으로 예측합니다. "전문가"및 "전문가" 그들의 선택을 실질적으로 좁히고, 어느 한 주식 또는 부문에 대한 과다 노출을 제한하려는 시도에서 포트폴리오 분석의 도움을 받아 더욱 세련됩니다. 그들의 연구는 한순간에 5 억 달러를 관리하는만큼 효과가 있습니다.
운영 신경 예측 시스템을 구현 한 다른 기관에는 Citibank, Nikko Securities, Morgan Stanley, Dai-ichi Kanyo Bank, Nomura Securities, Bear Stern 및 Shearson Lehman Hutton이 있습니다. AIT (Advanced Investment Technologies)는 신경 네트워크를 사용하여 가장 긴 실적을 기록한 곳 중 하나입니다.
다음은 도서관에서 찾을 수있는 금융 애플리케이션을위한 신경망에 대한 몇 가지 기사입니다.
"Intermarket Analysis를위한 신경 네트워크의 훈련", Futures, 1994 년 8 월, "Future Indicator Today Today", Futures, 1996 년 5 월, "신경망으로 낚시하러 가기", ​​Futures Magazine, September 2001 "예측 T Bill 신경망을 가진 요금 & quot; 주식 및 상품의 기술적 분석, 1995 년 5 월 & quot; 인터 마켓 분석에 신경망 사용>, 주식 및 기술 분석 Commodities, Nov. 1992 & quot; Developers Neural Network Forecasters For Traders & quot ;, Technical Analysis of Stocks & amp; Commodities, April 1992 "Financial Distress를 예측하는 신경망 접근법", Journal of Business Forecasting, v10, # 4. "신경망을 이용한 예측 : 파산 데이터를 이용한 응용", Information and Management, 1993, pp159-167. "S & P 및 금 선물 가격 예측 : 신경망의 응용", J. of Futures Markets, 1993, pp. 631-643. "Neural Nets and Stocks : Predictive System을 훈련시키는 것", PC AI, 1993, pp 45-47. "인공 신경망을 이용하여 주식을 고른다", Financial Analysts Journal, 1993, pp 21-27. "신경망을 이용한 중소기업 재무 제표의 분석", 회계 감사 및 재무 저널, 1995, pp 147-172. "신경망을 이용한 주식 가격 예측 : 프로젝트 보고서" NeuroComputing, 1990, # 2 "Neural Network를 이용한 파산 예측" 인터내셔널 비즈니스 스쿨 (International Business Schools) 분기 별 컴퓨팅, 1995 년 봄. 왜 효과가 있습니까?
표준 선형 회귀 모델과는 달리, NN은 비선형 회귀 모델링을 수행하며, 이는 더 유연하고 강력합니다. 사용자가 현명하게 NN의 작업을 결정하고 해당 작업을 수행하는 데 필요한 시장 데이터를 제공하면 모델은 성능이 뛰어날 가능성이 있습니다.
본질적으로 비선형이고, "훈련"할 수있다. 이 환경에서 선형 모델보다 우수합니다. 많은 지표 사이의 다양한 관계를 인간보다 더 잘 볼 수있는 법을 배울 수 있습니다. 냉정하고 일관성이있다. NN은 두려움이나 욕심을 모릅니다. 시장에서 새로운 행동을 수용하기 위해 자동으로 반복적으로 재교육받을 수 있습니다. NOVICES가 작성한 일반적인 오류.
정교한 기술로 수익을 창출하는 것은 양날의 검입니다. Without careful data preparation, you can easily produce useless junk. The first mistake made by novices using neural networks, is they fail to search for the most relevent data. A few top notch indicators will deliver better results than a few hundred irrelevant ones.
The second common mistake is to think that feeding a neural net 100 indicators will deliver better results than feeding it only ten. But large numbers of inputs require a large model which is difficult to train and maintain. Reducing data to its most compact form (and thereby reducing the NN model to its most compact form) greatly improves chances of success.
Two critical ways to compress data are sparse historical sampling (temporal compression) and redundancy reduction (spatial compression). Many market indicators are redundant because they reflect the same market forces at work, so eliminating redundancy is purely advantageous. As for sparse historical sampling, it is important to find representative values for past points in time, but done in such a way so as not to let important price patterns be skipped.
Jurik's WAV performs sparse historical sampling (temporal compression).
Jurik's DDR performs redundancy reduction (spatial compression).
Here is a nice tutorial on neural nets. It is a Macromedia Flash interactive movie. Select topic from menu along the top of the movie screen.
Do They Really Work?
WHAT ARE GENETIC ALGORITHMS ?
Genetic Algorithms (GAs) are a general purpose problem solving technique. First, several random answers to a problem are generated. The worst answers are eliminated, and the best are "mutated" and "cross-pollinated" with each other to create additional answers that closely resemble the first. The repeated process of elimination and regeneration gradually improves the quality of answers. In this way, they simulate the evolutionary process of "survival of the fittest." GAs are ideal for solving complicated problems with many independent (input) variables and a gigantic number of possible outcomes.
GENETIC ALGORITHM APPLICATIONS.
Genetic algorithms have been used to find the optimal . . .
Budget allocation Job shop schedule Chemical inventory Starting conditions Military response Investment portfolio Fuel consumption Investment trading rules Electronic circuit design.
With regard to financial applications, genetic algorithm optimization has been applied to . . .
Portfolio Balancing & Optimization Budget Forecasting Investment Optimization Payment Scheduling.
Major banks are using a GA component in their loan evaluation programs, such as the one marketed by KiQ of London. Currency traders at Citibank are using GAs to select characteristics of sequences of financial data to more accurately predict their future behavior. Stock traders at Salomon Brothers are using GAs to search for optimal trading rule combinations. Fund managers at Fidelity Investments try to best bundle securities to satisfy constraints. First Quadrant manages a $10-billion portfolio of pension funds, and uses genetic algorithms to build investment models. Models built by genetic algorithms made $255 for every $100 invested, compared with the typical $205. Financial managers at Merrill Lynch use GAs to hedge clients' exposure to price changes in foreign exchange markets.
HOW CAN THEY OPTIMIZE TRADING RULES ?
After you have preprocessed your financial data and developed technical indicators to your liking, your next step is probably to translate these numbers into trading decisions: buy, sell, hold, exit, swap, straddle, leap, etc. Unfortunately, these decisions may involve very complex rules, based on lots of contingencies. For example, one such rule may resemble the following .
Buy long only when A is rising, and B is less than C,
and interest rates just crossed below D.
Neural nets cannot optimize complex trading rules very well. However, genetic algorithms can by employing the latest findings in genetic algorithm optimization (GAO). The concept of GAO comes from the resemblance of this process to genetic evolution. If we pretend the parameters A, B, C, . are genomes (parts) of one large chromosome, then when nature mutates the chromosomes, through mating and reproduction, natural selection eliminates those organisms that perform poorly in the real world. Eventually, organisms with optimal and near-optimal chromosomes survive.
Suppose you had a collection of 30 rules for trading,
but you want only 10 or less.
Which rules do you eliminate?
You might write a program to evaluate all 53 million combinations, or you could use the GA method. GAs would try a number of random combinations of rules, toss out the combinations that performed poorly and make variations upon the collection of rules that performed well. Eventually, you are left with either the optimal or a near-optimal combination of rules.

직업.
We provide global, market leading multi-asset trading technology and infrastructure for buy-side and sell-side market participants. Trusted by the world’s top-tier banks, brokers and trading venues, we provide consistent, reliable access to the most current and innovative trading solutions available.
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If you are customer focussed, passionate about your work and strive to succeed in a fast-paced, global marketplace then you are the type of candidate we’re looking for.
CURRENT OPENINGS.
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OUR VALUES.
We believe in what we do. We focus, we build on our capabilities and expertise. We do what we’re good at, in the best possible way.
We believe that building customer success constitutes our single most important mission.
We believe that acting as one team reinforces our internal and external relationships, methodologies, processes and harmonizes our way of working.
우리의 사람들.
Naomi | Head of Pre-Sales, Tokyo.
In 2003, I joined Ullink Metabit in Tokyo as a support engineer in the implementation team for our buyside EMS, Xilix.
It was a great experience to learn how an EMS works connecting from the buy side to the sell side from a system point of view. Although I really enjoyed working in the implementation team with excellent colleagues, in order to pursue my career goals working in a client facing role, I moved to the client service team. Communicating with buy side clients was new to me and everything was very exciting. In addition to obtaining business knowledge, I was able to gain quality experience in the team.
Now I am working in Pre-sales utilizing both my previous experiences in the implementation and client service teams. I really enjoy working for Ullink as it is a friendly working environment and offers great opportunities for internal mobility and people who are looking for challenges in their careers.
Florin | Head of RTB, Cluj.
I joined Ullink in 2011 as a QA Engineer (in the Cluj office in Romania) as part of the Integration team. There I was able to learn and gain an in-depth understanding about Ullink’s global products. Then I moved on to the Implementation team, which allowed me to get to know our products even better. Thanks to Ullink’s global mobility program, I was offered the opportunity to move to New York as a Technical Account Manager. I took the challenge and here I am, after almost two years in the city that never sleeps, in an industry that continuous to grow at a fast pace. I really enjoy working at Ullink and being part of a dynamic and skilful team. I like new challenges and am not afraid to embrace change.
Kevin | Product Owner, Hong Kong.
I joined Ullink in 2009 as a quality engineer in the UL TRADER team. I enjoyed working for that team because it was young and with a good spirit. One year later I heard that a team was moving to Hong Kong and, thanks to our internal mobility process, I entered a request to see if there was position open for me over there. After few days the request was validated and I moved to the UL DASHBOARD team. I went to Hong Kong as an expat for 2 years and now I am still working there in a local contract. The change was good for me as it made me use more technology and increased my benchmarking and automated testing skills. I like the fact that Ullink is using Agile methodologies as the product and internal processes can be driven by everyone if your idea is good. It also makes the development more flexible to changes and the team more reactive to client needs.
Gregory | Technical Account Manager, London.
After graduation I decided to move to London and found the opportunity to join Ullink. I arrived at Ullink in 2011 as a Technical Analyst. As part of client service team you are the first point of contact and have contact with Clients on a daily basis.
I found this job to be a good mix between Client service and technical work. Working in a small team where everybody is dynamic and knowledgeable is very motivating. You get to learn new things every day.
After two years I moved to a Technical Account Manager role, within this role we are assigned specific clients and are responsible for managing their needs and requests on a daily basis.
I am now working as a Technical Expert within the implementation team. Within this new role i get to build trading platforms specifically tailored to individual client needs. I believe that Ullink offers fantastic opportunities for people who are looking for challenges within their careers.
Costin | Senior Developer, Cluj.
From the first days I have started to work for Ullink Cluj-Napoca, back in 2015, I was impressed with the strong focus on code quality, learning and people’s growth, and am very glad that this has not faded since. Code reviews are a common practice, we often organize brown bag lunches, we have access to a growing library of technical books and there is even a full day internal conference.
I have joined the company as a Senior Developer as part of a great team for a highly customizable product that displays real time market data for our customers. Embracing the challenges in an environment surrounded by sharp and friendly people has enabled me to soon be promoted to Technical Expert.
I really enjoy working for Ullink as it is an open and friendly environment that offers great opportunities.
Chris | Global Connectivity Manager, Manila.
I joined in 2006 as a Global Connectivity Manager for Ullink NYFIX.
I can count myself as one of the pioneers in Manila. Back then we were all wearing different hats. On top of my being a GCM, I also acted as a Service Desk personnel fielding calls and responding to client inquiries. I was able to learn and gain an in-depth understanding of FIX, as I was oblivious to it prior to my joining.
I love the feeling of being able to lend a helping hand to our clients (both internal and external) whenever they come to me for assistance. I’m hardworking and always ready to go the “extra mile” when the situation calls for it. The company saw this and rewarded me with travels/training abroad to visit the different offices, I’ve been to NY, London and HK.
Currently I’m the GCM for the APAC Region and this allows me to collaborate with different teams within the organization in relation to my role handling Ullink NYFIX clients’ on-boarding or any NYFIX related concern.
I like working at Ullink and the variety of people I get to work with daily gives me a real sense of fulfillment.
KEEP IN TOUCH.
RECENT TWEETS.
FOR MORE INFORMATION ABOUT ULLINK’S PRODUCTS AND SERVICES, OR TO REQUEST AN APPOINTMENT, PLEASE CONTACT US USING THE FORM BELOW:
다가오는 이벤트.
October 22 – 25, 2017.
Four Seasons Resort – Orlando, Florida, USA.
2017 년 11 월 10 일
Pan Pacific Singapore, Singapore.
2017 년 11 월 14 일
Hilton Paris La Defense, Paris, France.
Design by Blueflamingo - web design London & Toronto.

Ulink trading system

The ever changing financial services landscape requires fast, flexible and compliant solutions.
Ullink provides global, market leading multi-asset trading technology and infrastructure for buy-side and sell-side market participants. Trusted by the world’s top-tier banks, brokers and trading venues, we provide consistent, reliable access to the most current and innovative trading solutions available.
Since 2001, Ullink has established itself as one of the fastest growing technology companies in the industry. In 2014 Ullink acquired NYFIX and Metabit from the New York Stock Exchange, further expanding its product offering by creating one of the industry’s largest FIX based trading communities.
We give clients the freedom to choose from modular products tailored to their individual needs, as well as fully serviced solutions for an entire trading infrastructure, supported by truly global data centres. Ullink’s agile technology and market leading network can be deployed within client’s existing infrastructure, as part of a fully-managed service or through a hybrid model.
Ullink has offices in New York, London, Paris, Hong Kong, Tokyo, Singapore, Manila, São Paulo, Cluj and Sydney.
PRESS RELEASE.
NeoXam and ULLINK Join Forces for Electronic Trading Services.
PRESS RELEASE.
ULLINK Partners with Leading European Bank to Launch New MiFID II Solution for Systematic Internalisers.
PRESS RELEASE.
ULLINK Unveils Dedicated Low Latency Connectivity for the ASEAN Region.
FIX ENGINE.
Ullink provides one of the most comprehensive and reliable FIX Protocol order management tools in the industry. An active member of the FIX Trading Community since 2001, Ullink has established itself as a leading provider of multi-asset FIX connectivity, offering reliable and innovative FIX solutions to all market participants.
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외환 거래 시스템.
외환 거래 시스템은 수량화 가능한 데이터에 대한 과거 테스트를 통해 검증 된 매개 변수를 기반으로 객관적인 진입 및 퇴출 기준을 사용하는 거래 방법입니다. 최고의 Forex 거래 시스템을 설계하기위한 어렵고 빠른 규칙은 없지만 (다른 전문가는 서로 다른 의견을 가지고 있습니다.) 본질은 동일하게 유지됩니다. 일반적으로 외환 거래 시스템은 많은 경우에 상인을 마비시키고 적시에 결정을 내리지 못하게하는 두려움과 탐욕을 극복하기위한 훈련을 제공합니다. 배치 된 각 주문은 시장 행동 이외의 다른 것을 기준으로 이탈하지 않는 사전 결정된 규칙 집합에 의해 관리됩니다.
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다른 거래 시스템 및 방법과 마찬가지로 외환 거래 시스템은 위험 대비 보상으로 낮아집니다. 주어진 수준의 수익을 위해 얼마나 많은 자본을 위험에 기꺼이 투자해야하는지가 가장 중요합니다. 그 외에도 비용, 거래 활동 및 투자하기 전에 거래되는 시장을 고려해야합니다. 실제로 최고의 Forex 거래 시스템은 예술과 과학의 훌륭한 조화입니다. 왜냐하면 그것이 어떤 규칙, 규칙 및 원칙을 따르기 때문이다. 지식뿐만 아니라 기술은 당신이 취하는 모든 결정에 매우 중요한 역할을합니다.
거래 시스템 분야에서 자동화 된 Forex 거래 시스템은 거래 결정을 내리는 기술입니다. 거래 데이터를 입력하면 시스템은 적절한 조치를 나타내는 응답을 생성합니다. 이 시스템이 사용하고 운영하는 수식에 따라 구매, 판매 또는 수행하지 않습니다. 이 기계 시스템의 최신 컴퓨터 버전은 완전한 블랙 박스입니다. & # 8221; 작업 (특정 시스템을 수행 할 때 모든 감정을 가질 수는 없습니다). 아마도 이것은 이러한 시스템을 기계 시스템이라고 부르는 이유 중 하나입니다. 그렇다고해서 지능이 충분하지 않다는 의미는 아닙니다. 컴퓨터를 켜고 시스템을 시작하면 데이터베이스를 업데이트하고 거래 권장 사항을 생성하고 주문을 브로커에 직접 보냅니다.
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의심 할 여지없이, Forex 무역 시스템에서 속도는 이러한 대단한 시간에 본질입니다. 모든 나노초는 5 분짜리 차트를 사용하여 거래 할 때 계산됩니다. 가장 기본적인 Forex 거래 전략은 평균 이동에 의존합니다. 더 세련된 & # 8221; 시스템은 가격과 볼륨 모두의 이동 평균 조합을 사용합니다. 가장 비싼 & # 8221; 시스템은 비선형 과학을위한 수학적 기법 인 stochastics을 통합합니다.
이 외환 거래 시스템의 대부분은 반응 적입니다 (적극적이지는 않습니다 !!). 마찬가지로 주식이나 상품이 특정 방식으로 행동하면 시스템은 주식이나 상품이 계속 그런 식으로 행동 할 것이라고 가정합니다. 이 결론은 시스템에 프로그래밍 된 수식을 바탕으로 "Black Boxes & # 8221; 또한 행동 지침의 신뢰도를 높이기 위해 많은 양의 지표를 계산합니다. 대부분의 기계 거래 시스템은 브레이크 아웃을 매매합니다. 주식 시장은 이러한 상인 운동량 선수를 호출합니다. 그들의 공식은 그 운동의 연속을 가정합니다. 그 움직임이 계속되지 않으면 Forex 시스템은 손실과 커미션 비용을 발생시킵니다.
좋은 외환 거래 시스템의 중요성은 과장 될 수 없습니다.
외국 통화로 최대한 많은 돈을 벌기 위해 최선을 다하는 모든 사람들은 최상의 Forex 거래 시스템을 갖는 것이 중요하다는 것을 이해해야합니다. 시스템을 거래 의사 결정에 의존하게하는 진정한 이점은 프레임 워크를 제대로 갖추지 않으면 가능한 최상의 의사 결정을 내릴 수 없다는 사실에서 비롯됩니다. 이것이 Forex 통화 거래에 아주 새로운 사람들에게 협박 할 수있는 것은 사실이지만, 이것은 사람이 성공할 수있는 최상의 기회를 스스로 제공하는 것이라면 진정으로 이해해야 할 개념입니다.
Forex Trading에는 많은 장점과 단점이 있습니다. 여러면에서 이것은 전략 게임과 매우 흡사합니다. 실제로 전략을 세우지 않고도 게임을 할 수는 있지만, 성공할 확률은 훨씬 낮습니다. 거래 통화와 같은 방식입니다. 당신은 당신이하는 모든 거래 결정을 다룰 기본 전략이나 기본 틀을 마련해야합니다. 다행히도, 당신은 자신의 Forex 거래 시스템을 발명 할 필요가 없습니다. 당신과 당신의 목표에 가장 적합한 것을 고를 수 있도록 당신이 볼 수있는 다양한 시스템이 있습니다.
당신이 일정 기간 동안 Forex 통화 거래에 관여 한 후에 발견하게 될 것은 당신을위한 최고의 Forex 거래 시스템을 만들기 위해 다양한 전략의 요소를 빌리기 시작할 것입니다. 특정 시스템의 특정 측면이 매우 매력적이라는 것을 발견 할 수 있습니다. 뿐만 아니라 다른 외환 거래 시스템의 요소와 함께 사용하면 이러한 측면이 엄청나게 수익이 될 수 있음을 알 수 있습니다. 즉, 이것은 일반적으로 일정 기간 동안 통화 거래에 관여 한 사람들이 실제로 결정할 수있는 유일한 것입니다.
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당신이해야 할 일은 만약 당신이 새로운 통화 거래 세계에 있다면, 존재하는 다른 통화 거래 접근법에 익숙해야합니다. 이것은 다른 사람들이 통화 거래 프로세스에 대해 어떻게 알 수 있는지에 대한 유리한 지점을 제공 할뿐만 아니라 (경우에 따라) 다른 모든 Forex 거래 시스템 변수 중 일부를 소개하는 데 도움이됩니다. 다른 통화 거래 프레임 워크.
무엇보다도, Forex 거래 시스템이 당신에게 가장 좋은 결정을 내릴 수있는 유일한 방법은 실제로 다양한 종류의 시스템을 실험하여 어떤 결과를 얻는지를 깨닫는 것입니다. 단순히 다른 사람이 얻은 결과를 보는 것만으로는 충분하지 않습니다. At the end of the day, the only results that really matter are those that you were able to obtain for yourself through the use of a particular system. 따라서 어떤 결과를 얻는 지 알아보기 위해 다양한 접근 방식을 시도해 볼 필요가 있습니다.
궁극적으로 선택하는 특정 Forex 거래 시스템에 관계없이, 본격적인 거래 통화를 시작하기 전에 몇 가지 기본 프레임 워크가 있어야한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다.