Livro Do Sistema De Negociação Automatizado

Livros recomendados sobre o investimento e sistemas automatizados de negociação OK, eu admiti-lo. Nenhum de nós é guru do investimento e não fez (ou perdeu) milhões de jogar o mercado de ações. No entanto, weve sido solicitado algumas vezes para trabalhar em projetos relacionados com sistemas de negociação automatizada e estes são alguns dos livros que achamos mais interessante ou útil. Clique nos títulos para ver os comentários de outras pessoas e outras informações de seu Amazon local. Se você já sonhou em criar um sistema de computador para bater os bookies ou o mercado de ações (e quem não tem), então Steven Skienas livro é para você. Skiena descreve seus próprios esforços (e suas equipes) para criar um sistema automatizado que colocaria apostas ganhando em jai alai. Um jogo Basque que seja jogado também em partes de France e algumas cidades em America do Norte. O livro descreve o jogo em si (um jogo com semelhanças com tênis, squash e rugby cinco), os métodos convoluted por que os torneios são realizadas (uma espécie de round robin) eo sistema de jogo pari-mutuel que é usado para fazer apostas no resultado. Para criar o sistema perfeito, Skiena e sua equipe precisavam modelar a estrutura do torneio, os efeitos da habilidade do jogador em resultados de partida, e (já que as probabilidades são oferecidas usando um sistema pari-mutuel) os hábitos de apostas do público em geral. Eles então precisavam identificar apostas que seriam (em média) rentáveis. A equipe conseguiu, o programa que eles desenvolveram finalmente conseguindo retornar cerca de 500 em sua aposta de jogo inicial em um único ano. (A má notícia, como observa Skiena, é que não seria possível usar esse sistema para apostar grandes quantias em jai alai, uma vez que tais apostas iriam diminuir significativamente as probabilidades disponíveis). A deve ler para qualquer um seriamente interessado em quotbeating o systemquot. Este livro contém reflexões sobre eventos aleatórios e seus efeitos no mercado (e vida em geral) por um profissional comerciante, Nassim Taleb. Há pensamentos aqui que eu achei bastante profundos sobre a natureza da lógica indutiva (raciocínio de eventos para regras), bem como exemplos e explicações interessantes de como nos permitimos ser enganados por fenômenos aleatórios. Taleb é particlarly fascinado por o que descreve como o problema do cisne preto. Vemos muitos cisnes. Todos eles são brancos. Nós inferimos que todos os cisnes são brancos. Infelizmente, nunca foram para a Austrália, onde os cisnes são negros também. Se construímos nossos sistemas de negociação com base em tais princípios, a aparência de um cisne negro nos limpará. O estilo de escrever aqui é uma coleção de reflexões e digressões alfabetizadas que eu gostei, mas, a julgar pelas críticas da Amazon, parece irritar alguns leitores. Falta a modéstia ou objetivos limitados de Taleb ou Paulos. Este livro afirma que vai revelar. Como você pode usar seu computador para coletar, analisar e detectar ineficiências de mercado rentável mdash a chave para fazer comércios ganhando dia após dia. Apesar desta hipérbole de publicação, há muito a recomendar este livro se você está planejando em implementar um sistema negociando. Há explicações de rede neural, análise técnica e abordagens de mineração de dados. Há também descrições de dois ou três grandes projetos, discussões de possíveis fontes de dados comerciais e perguntas-chave a serem feitas na avaliação de sistemas. Alguns dos capítulos neste livro são um pouco datados: com as mudanças substanciais em hardware e software desde 1999, felizmente não tem que se preocupar mais sobre se os dados recebidos vão transbordar o nosso 16550 UART. No entanto, muitas considerações de design nunca mudam e este livro ainda vale a pena ler se você está pensando em projetar ou avaliar uma estratégia de negociação automatizada. Uma das principais premissas feitas por muitas teorias de investimento e de preços (por exemplo, Black-Scholes) é que os preços se comportam de uma maneira que pode ser modelada pela distribuição normal. Parece no rosto de uma suposição razoável, mas não é. Mandelbrot faz um forte argumento de que a distribuição normal é um pobre estimador para a distribuição de mudanças de preços, e que uma distribuição fractal pinta um quadro mais preciso. Por que isso importa Se você tomar a suposição normal, em seguida, grandes saltos no preço são extremamente improváveis, e as mudanças de preços em qualquer dia não são afetados por mudanças no dia anterior. Na verdade, os extremos acontecem, ea magnitude das mudanças de hoje se correlaciona com os dias anteriores negociação. O efeito líquido é que a hipótese de distribuição normal subestima seriamente o risco. Este livro está na categoria ciência popular. Não há matemática ou equações profundas. Theres uma mistura razoável de anedota e provas experimentais, mas um pouco de schadenfreude muito quando Mandelbrot consegue provar a si mesmo certo e outros errados (uma vergonha, se você está matematicamente inclinado mdash boas notícias, se você arent. Este livro não vai fazer você rico, ou dar-lhe uma maneira certa de fogo de ganhar dinheiro no mdash mercados seu autor cuidadosamente aponta isso. O que lhe dará é uma compreensão mais profunda das bases instáveis ​​em que a teoria do portfólio, a opção de preços e muitos outros modelos são baseados, bem como algumas idéias sobre como testar mais realisticamente um sistema de negociação em dados simulados. Paulos perdeu dinheiro com o acidente do WORLDCOM e usa isso como ponto de partida para explicar a matemática por trás do mercado de ações. Existem boas explicações qualitativas de muitos dos números e teorias usadas na tentativa de prever o preço dos estoques. Eu gostei especialmente de sua descrição do Paradoxo da Hipótese de Mercado Eficiente (se todos acreditassem nela, a Hipoética de Mercado Eficiente já não seria verdadeira) e seu oposto imaginário, a Hipótese do Mercado Lento. Outro ponto positivo que ele faz é que os critérios para o sucesso de um sistema de comércio não é se ele ganha dinheiro. Isso é apenas uma condição necessária. Um sistema de comércio bem sucedido deve ganhar mais dinheiro do que simplesmente investir em contas do Tesouro, ou comprar um fundo de índice. O livro abrange temas tais como análise técnica, beta, teoria de carteira, etc Embora existam alguns nuggets excelentes de informação aqui, eu encontrei o estilo de escrita distraindo. Fiquei também desapontado por um outro livro do mesmo autor (Uma vez, a lógica matemática oculta das histórias) cobriu muito do mesmo terreno com os mesmos exemplos. Julgando por esta auto-biografia, Edwin Lefegravevre (um nome de caneta de Jesse Livermore) pode ter sido o tipo de pessoa que sua mãe lhe advertiu contra. Ele ganhou a vida de especular sobre o mercado de ações, às vezes usando técnicas que provavelmente seria ilegal hoje. Ele ganhou e perdeu dinheiro, e este livro contém suas idéias sobre os períodos de troca bem sucedida e mal sucedida. Heres um de Lefegravevres, ao lado da natureza da especulação, que segue a história de um homem que tinha um sistema bem-sucedido, pensou que poderia fazer melhor, mudando o sistema, e depois se apagou: às vezes penso que a especulação deve ser um tipo não natural de Negócio, porque eu acho que o especulador médio tem dispostos contra ele sua própria natureza. As fraquezas que todos os homens são propensos são fatais para o sucesso na especulação mdash ususally as mesmas fraquezas que o tornam agradável para seus companheiros ou que ele próprio particularmente protege contra em outros empreendimentos de sua onde eles não são quase tão perigoso como quando ele está negociando Em ações ou commodities. Talvez um sistema automatizado não esteja sujeito a tais erros humanos Ou será que ele também não terá a humildade de comerciantes como Taleb. Se você puder sobreviver lendo o título, este livro é realmente uma história anedótica do Kelly Criterion mdash uma fórmula que identifica o quanto deve ser apostado em uma empresa arriscada. Um elenco surpreendente de personagens está envolvido, a partir de figuras do submundo para físicos e matemáticos, e de 1738 (não um erro de impressão) para o dia de hoje. Este não é um tratamento matemático suficiente para mim, mas vale a pena ler para descobrir como as pessoas tentaram e conseguiram (ou falharam) em explorar o trabalho de Kellys (e Bernoullis). (Se você precisa brincar com números, a Calculadora Kelly pode ser útil.) Análise Técnica Baseada em Evidências: Aplicando o Método Científico e Inferência Estatística a Sinais Trading Hoje I8217ll estar falando sobre um livro excelente, que foi recomendado em vários blogs 8220quant8221 Eu li: Evidence-Based Technical Analysis por David Aronson. Uma das principais razões que eu escolhi este livro é porque ele ensina a pescar (em vez de dar-lhe um peixe). Assim, se you8217re depois de um livro com grandes estratégias de negociação ou indicadores, isso pode não ser o ideal, no entanto, se você quiser aprender sobre testes de estratégia e metodologia. It8217s provavelmente uma grande adição à sua biblioteca de negociação. Ele tinha sido na minha lista por um tempo e eu desejo I8217d lê-lo mais cedo, pois tem o potencial de adicionar métodos de pedra angular à negociação de investigação e procedimentos de teste. Introdução Uma das primeiras citações do livro define o conceito que abrange: O método científico é a única maneira racional de extrair conhecimento útil de dados de mercado ea única abordagem racional para determinar qual TA métodos têm poder preditivo. Chamo essa análise técnica baseada em evidências (EBTA). Aronson introduz precocemente o conceito de objetivo (TA) versus subjetivo (TA). Uma afirmação objetiva é uma proposição significativa, que pode ser inequivocamente verificada. Para nós desenvolvedores de sistemas mecânicos de negociação: um conjunto de regras que podem ser back-tested. Por outro lado, a análise técnica subjetiva consistiria em abordagens como a Elliot Wave Analysis. No entanto, a análise técnica objetiva não é suficiente por si só: você ainda precisa de inferência estatística rigorosa para tirar conclusões sobre seu poder preditivo. Parte 1: Fundamentos A primeira parte do livro estabelece os fundamentos metodológicos, filosóficos, psicológicos e estatísticos do EBTA. O primeiro tópico abordado é a necessidade de benchmarking para avaliar regras objetivas e introduz o conceito de detrending. Que já discuti anteriormente. O segundo tópico trata da psicologia cognitiva e dá exemplos de diferentes tipos de preconceitos comportamentais que podem nos enganar e nos fazer acreditar na análise técnica subjetiva: Reconhecimento de padrões Conflito de confirmação Preconceito de retrospecto Confiança excessiva Correlações ilusórias Percepção errada de aleatoriedade O antídoto para estes 8220mind Traps8221 é o método científico. O método genérico científico é abordado no terceiro capítulo com alguma história e filosofia de ciência e raciocínio lógico. O método científico 8211 que pode e deve ser aplicado à Análise Técnica 8211 contém 5 etapas: Observação Hipótese Previsão Verificação Conclusão Subjetiva TA não está em conformidade com o método científico eo autor apresenta um interessante estudo de objetificação de um TA subjetivo padrão (Head and Shoulders ) Para torná-lo testável (mostra que a cabeça e ombros é inútil em ações e tem valor duvidoso em moedas). Análise estatística dos resultados dos back-tests Os próximos três capítulos introduzem e abrangem a análise estatística. O início desta parte dá uma boa atualização na inferência estatística, começando com conceitos como distribuição de freqüência, desvio padrão, probabilidades e valores de p. O exemplo de amostragem e inferência estatística usando contas em uma caixa faz para uma boa ilustração e um paralelo bastante claro com o mundo das regras de negociação back-testing. O livro passa a conceitos como teste de hipóteses, significância estatística e intervalo de confiança, etc. e como eles se relacionam ao teste de regras. Uma das principais questões dos resultados de back-testing é que eles representam apenas uma amostra de como os sistemas / regras funcionam. Aronson apresenta a abordagem estatística clássica para derivar a distribuição de amostragem (necessária para realizar a inferência estatística) com base em uma única observação / amostra. No entanto, isso pressupõe a normalidade da distribuição, que é improvável que seja correta ao lidar com dados financeiros. Novos Métodos Científicos para Back-Testing Este último conceito leva à introdução dos dois métodos alternativos para derivar a distribuição de amostragem e realizar inferência estatística nos resultados back-tested. Estes são dois métodos baseados em computador: Ambos os métodos estimam a distribuição de amostragem por reamostragem aleatória (reutilização) da amostra original de observação. Uma estatística de teste é então calculada para cada resample. Na prática, o método bootstrap usa reamostragem com a substituição da estratégia diária retorna para gerar numerosas estatísticas de teste aleatórias usadas para aproximar uma distribuição de amostragem. O método de permutação de Monte Carlo obtém o mesmo resultado ao desacoplar e permutar a direção da posição (ou seja, longa ou curta) com os retornos diários do instrumento. Usando a inferência estatística coberta em capítulos anteriores, pode-se decidir se os resultados encontrados no back-test são estatisticamente significativos ou o produto de chance aleatória. Estes dois métodos são os principais take-away do livro. Como eles são valiosos para identificar o grau de aleatoriedade em uma regra de back-tested. Isso provavelmente deve ser parte de uma metodologia de pesquisa de sistema de negociação padrão e vou cobrir esses dois métodos em mais detalhes em posts posteriores. Na Data Mining Os métodos acima tratam apenas de uma regra / back-test. No entanto, raramente testamos uma regra isoladamente: a maioria dos back-testing testaria vários valores de parâmetros, regras e combinações para tentar identificar os melhores: este é o data mining. No entanto, é errado esperar que o desempenho futuro dos sistemas com melhor desempenho se mantenha em linha com os resultados anteriores e testados. Os sistemas com melhor desempenho podem ter valor intrínseco, mas parte de seu desempenho excessivo é devido a variações aleatórias. Se você executar 1.000 regras diferentes sem poder de previsão, todas elas conterão alguma chance aleatória de produzir uma variável de partida da média zero. A regra 8220 mais lucky8221 estará mais distante no lado direito da média zero (e, portanto, pegada pelo minerador de dados), apesar de não ter valor intrínseco. A mineração de dados introduz um viés. Que sobreestima o valor da regra 8220best8221 em comparação com as variações aleatórias esperadas. O viés de mineração de dados está ligado a vários fatores: Aumenta com o número de regras de back-tested Diminui com tamanho de amostra usado em back-testing. Diminui com a correlação de back-tested regras resultados. Aumenta com a freqüência de outliers na amostra de back-test. Diminui com a variação nos retornos testados atrás entre as regras consideradas. Isso é ilustrado com exemplos e gráficos. O restante do capítulo concentra-se em métodos para reduzir / corrigir o viés de mineração de dados e adapta o método bootstrap (usando a verificação de realidade de White8217s) ea permutação Monte Carlo para ser usado no modo 8220data mining8221 (em vez de teste de regra única). Em conclusão, a mineração de dados é um método válido para descobrir a melhor regra (s), mas o pesquisador deve garantir que os resultados são estatisticamente significativos para evitar o risco de descobrir regras 8220 mais lucky8221. Uma Visita à EMH e Aplicação de Métodos O capítulo seguinte trata da Hipótese de Mercado Eficiente. Que leva um pouco de um espancamento pelo autor. O ponto principal é que tanto do ponto de vista empírico e teórico, o EMH contém falhas, o que apóia a idéia de sucesso TA. A última parte do livro apresenta um conjunto diverso de regras e parâmetros (6.402 combinações) e tenta testar a sua significância estatística. As regras são bastante simples e os resultados não destacam poder preditivo significativo em qualquer regra. Conclusão da revisão Este livro é uma leitura muito interessante, no lado longo, com 450 páginas. Mesmo que eu gostei por toda parte, eu estava às vezes encontrando-me na esperança de o autor não se expandir tanto sobre alguns tópicos introdutórios (a história ea filosofia da ciência é bastante interessante, mas poderia muito bem ser skim-ler para chegar às peças 8220juicier8221 mais rápido) . Se você estiver apressado, aconselhe concentrar-se nos capítulos 4, 5 e 6, onde os métodos real de bootstrap e Monte Carlo são apresentados e discutidos, ea discussão sobre o viés de mineração de dados é interessante e muito relevante. Para um leitor novo a esses conceitos, os capítulos iniciais forneceriam uma introdução abrangente dos conceitos fundamentais de raciocínio científico e análise estatística antes de colocá-los todos juntos na aplicação. Para mais informações, alguns dos comentários sobre amazon são bastante perspicazes (principalmente positiva 8211 embora o book8217s got sua parte de 1 estrelas comentários). Há também um site companheiro para o livro com mais informações e resultados detalhados dos testes realizados na última parte do livro. 75 meses, 1 semana atrás Josh: Aronson realmente não entra em uma explicação matemática / teórica de cada fator no viés de mineração de dados 8211 e sim apresenta resultados baseados em simulações computadorizadas usando algumas regras artificiais onde ele pode controlar cada fator. Os resultados são apresentados em um gráfico que mostra que o desvio de mineração de dados cai lentamente para correlações entre 0 e 0,8 e, em seguida, mais drasticamente passado a 0,8 marca (ou cerca) 8211 quanto mais regras / sistemas sendo testados, maior o limite de correlação para um grande Queda de viés de mineração de dados (ou seja, em 10 regras testadas, ele começa a cair mais pesadamente em 0,7, enquanto que para 1000 regras que cai 0,95 passado). Sua idéia de ajustar o t-stat com base na correlação rul soa bem 8211 no entanto Aronson não vai nessa direção, mas ele descreve como adaptar os métodos bootstrap e Monte Carlo para contabilizar o viés de mineração de dados. Obrigado pela sugestão de papel 8211 I8217ll dar uma olhada Andrew Eu também acho que alguns dos conceitos Aronson e métodos serão incorporados na minha metodologia de teste padrão 8211 Como eu estou dizendo no post, este livro ensina você a fish8230 Será necessário codificar que Up como você fez em R e Octave C (embora eu ainda não aprendeu essas ferramentas e pode ir uma implementação de TI diferente route8230) 75 mos, 1 wk atrás O viés caindo lentamente até o.8 faria sentido matematicamente, uma vez que r quadrado é correlação Quadrado, de modo que seguir uma lei de poder faz sentido. Em última análise, soa como 6-a-12 e meia dúzia para o outro. Com centenas de regras altamente correlacionadas, mas o viés de datamining baixo, versus centenas de regras não correlacionadas com alto viés parece que a borda líquida seria zero. É claro que se a taxa na qual o viés cai não é linear relativamente à taxa a correlação aumenta, então pode haver um spot 8222. Coisas interessantes, pegando Aronson8217s livro tem sido na minha lista de tudo por um tempo. 72 meses, 1 semana atrás Lendo muito divertida algumas das críticas loucuras do livro na Amazônia, parecem ser alguns rancores sobre. É incrível como trabalhado pessoas obter cerca de TA 71 mos, 4 semanas atrás 37 meses, 2 semanas atrás eu percebo que estou chegando a este um pouco tarde, mas sobre o tema de superação de um pedaço de conselho parece ser que, em vez Do que tentar maximizar um critério como o lucro que você deve tentar maximizar a robustez de seus resultados. Portanto, se seu lucro máximo vem de um ponto para um conjunto de parâmetros onde, como todos os outros parâmetros no bairro dar origem a perdas, então é provável que sua estratégia não é robusto e sua estratégia não vai funcionar fora da amostra. Portanto, é melhor procurar o platô de lucro mais alto, mesmo que este não seja tão alto quanto o pico de lucro mais alto. Problema é a quantidade de parâmetros em uma estratégia de média móvel bastante simples tende a ser grande, uma vez que você começa a adicionar filtragem / pára / escorregar etc Alguém sabe uma boa maneira de visualizar esses problemas dimensionais elevados em um espaço dimensional inferior Isso pode ser feito Numericamente, mas você perde a intuição. 36 meses, 4 semanas atrás Portfólios do sistema de negociação As carteiras do sistema de negociação são desenvolvidas pela combinação de diferentes sistemas de negociação que utilizam métodos diferentes, a fim de buscar riscos reduzidos através da diversidade. Os sistemas de negociação multi-mercado e multi-estratégia que negociam tendências e tendências de tendências contrárias oferecem oportunidades de lucro em todos os tipos de ambiente de mercado. A experiência nos mercados ea compreensão da resposta de cada sistema a certas condições de mercado permitirão uma determinação de quais sistemas funcionarão melhor nos ambientes de mercado atuais. Abaixo está uma lista de nossas carteiras atuais com as atualizações as mais atrasadas setembro em 28, 2016. O objetivo da carteira do sistema negociando do dólar de milhão é conseguir ganhos médios anuais de 25 ao manter os abaixamentos menos de 10. Consideramos esta uma aproximação conservadora Para negociação de futuros, uma vez que a maioria das estratégias são estratégias de comércio de dia. A Carteira de Um Milhão de Dólares é uma carteira de múltiplos contratos de 12 sistemas com um perfil de risco atual de 5. Esta carteira foi atualizada em 28 de setembro de 2016 para o quarto trimestre de 2016.simple processo de instalação de 5 minutos PASSO 2: Selecione Sistemas de Negociação Automatizada E Comércio LIVRE Uma vez que você se conecta a nossa plataforma, você verá os sistemas de negociação automatizados disponíveis para você escolher. Você pode trocar um sistema ou negociá-los todos. A melhor parte é que nossos sistemas têm FREE TRIALS. Você pode ganhar dinheiro e saber que funciona antes de nunca arriscar um centavo Don8217t quer Autotrade That8217s bem, porque todos os sistemas de enviar e-mail e SMS alertas de texto para que você siga também PASSO 3: Selecionar compatíveis Automated Trading Systems Broker O corretor que você escolher, obviamente, Que o sistema de negociação automatizado que você deseja negociar. 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DESCONHECIDO UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER OUTROS COMPENSADOS PELO IMPACTO, SE HOUVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. OS PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS 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 SEMELHANTES AOS MOSTRADOS. Nenhuma representação está sendo feita nem implica que o uso do sistema de negociação algorítmica gerará renda ou garantirá um lucro. Há um risco substancial de perda associado com futuros de negociação e troca de valores negociados em bolsa. A negociação de futuros ea negociação de valores negociados em bolsa envolvem um risco substancial de perda e não é apropriado para todos. Estes resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que têm certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Além disso, uma vez que estas transacções não foram efectivamente executadas, estes resultados podem ter sub-ou sobre-compensado o impacto, se for o caso, de determinados factores de mercado, tais como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício de retrospectiva. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta vai ou é susceptível de alcançar lucros ou perdas semelhantes aos apresentados. As informações contidas neste website foram preparadas sem levar em conta os objetivos de investimento, a situação financeira e as necessidades dos investidores em particular e ainda aconselha os assinantes a não agirem sobre qualquer informação sem obterem conselhos específicos de seus consultores financeiros para não confiarem em informações do site como base primária Para suas decisões de investimento e para considerar seu próprio perfil de risco, tolerância de risco e suas próprias perdas de parada. - powered by Enfold WordPress ThemeIt Doesnt Parecem Possíveis. Mas é com nossas estratégias de negociação algorítmica Não parece possível. Um sistema de negociação algorítmico com tanta identificação de tendências, análise de ciclos, fluxos de volume de compra / venda, estratégias de negociação múltiplas, entrada dinâmica, preços de destino e stop e tecnologia de sinal ultra-rápido. Mas isso é. Na verdade, AlgoTrades sistema de negociação algorítmica plataforma é a única do seu tipo. 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TAMBÉM, DESDE QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER OUTROS COMPENSADOS PELO IMPACTO, SE HOUVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. OS PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS 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 SEMELHANTES AOS MOSTRADOS. Nenhuma representação está sendo feita nem implica que o uso do sistema de negociação algorítmica gerará renda ou garantirá um lucro. Há um risco substancial de perda associado com futuros de negociação e troca de valores negociados em bolsa. A negociação de futuros ea negociação de valores negociados em bolsa envolvem um risco substancial de perda e não é apropriado para todos. Estes resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que têm certas limitações inerentes. 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