Pembelajaran Mesin DEFINISI Pembelajaran Mesin Konsep bahwa program komputer dapat belajar dan beradaptasi dengan data baru tanpa campur tangan manusia. Mesin belajar adalah bidang kecerdasan buatan yang membuat algoritma built-in komputer saat ini terlepas dari perubahan ekonomi dunia. BREAKING DOWN Machine Learning Berbagai sektor ekonomi berurusan dengan sejumlah besar data yang tersedia dalam berbagai format dari sumber yang berbeda. Jumlah data yang sangat besar, dikenal dengan Big Data. Menjadi mudah tersedia dan mudah diakses karena penggunaan teknologi yang progresif. Perusahaan dan pemerintah menyadari wawasan besar yang dapat diperoleh dari memanfaatkan data yang besar namun tidak memiliki sumber daya dan waktu yang dibutuhkan untuk menyisir kekayaan informasi. Dalam hal ini, tindakan Artificial Intelligence (AI) dipekerjakan oleh industri yang berbeda untuk mengumpulkan, memproses, berkomunikasi, dan berbagi informasi bermanfaat dari kumpulan data. Salah satu metode AI yang semakin banyak dimanfaatkan untuk pengolahan data yang besar adalah Machine Learning. Berbagai aplikasi data pembelajaran mesin terbentuk melalui algoritma atau kode sumber yang kompleks yang dibangun ke dalam mesin atau komputer. Kode pemrograman ini menciptakan sebuah model yang mengidentifikasi data dan membuat prediksi seputar data yang diidentifikasikan. Model menggunakan parameter yang dibangun dalam algoritma untuk membentuk pola untuk proses pengambilan keputusannya. Ketika data baru atau tambahan tersedia, algoritma secara otomatis menyesuaikan parameter untuk memeriksa perubahan pola, jika ada. Namun, model tidak boleh berubah. Cara kerja mesin belajar bisa lebih baik dijelaskan dengan ilustrasi di dunia finansial. Secara tradisional, pemain investasi di pasar sekuritas seperti peneliti keuangan, analis, manajer aset, investor individu menjelajahi banyak informasi dari berbagai perusahaan di seluruh dunia untuk membuat keputusan investasi yang menguntungkan. Namun, beberapa informasi terkait mungkin tidak dipublikasikan secara luas oleh media dan mungkin hanya sedikit diketahui oleh orang-orang tertentu yang memiliki keuntungan menjadi pegawai perusahaan atau penduduk negara tempat informasi berasal. Selain itu, hanya ada begitu banyak informasi yang dapat dikumpulkan dan diproses manusia dalam jangka waktu tertentu. Di sinilah pembelajaran mesin masuk. Perusahaan manajemen aset dapat menggunakan pembelajaran mesin dalam analisis investasi dan area penelitiannya. Katakanlah manajer aset hanya berinvestasi di saham pertambangan. Model yang dibangun di dalam sistem tersebut memindai jaringan di seluruh dunia dan mengumpulkan semua jenis berita dari bisnis, industri, kota, dan negara, dan informasi yang dikumpulkan ini terdiri dari kumpulan data. Semua informasi yang dimasukkan dalam kumpulan data adalah informasi yang manajer aset dan periset perusahaan tidak akan bisa menggunakan semua kekuatan dan akal manusia mereka. Parameter yang dibangun di samping model hanya mengekstrak data tentang perusahaan pertambangan, kebijakan peraturan di sektor eksplorasi, dan acara politik di negara-negara pilihan dari kumpulan data. Katakanlah, perusahaan pertambangan XYZ baru saja menemukan tambang berlian di sebuah kota kecil di Afrika Selatan, aplikasi pembelajaran mesin akan menyoroti ini sebagai data yang relevan. Model tersebut kemudian dapat menggunakan alat analisis yang disebut analisis prediktif untuk membuat prediksi apakah industri pertambangan akan menguntungkan untuk jangka waktu tertentu, atau apakah saham pertambangan cenderung meningkat nilainya pada waktu tertentu. Informasi ini disampaikan kepada manajer aset untuk menganalisa dan membuat keputusan untuk portofolio. Manajer aset dapat membuat keputusan untuk menginvestasikan jutaan dolar ke dalam saham XYZ. Setelah kejadian yang tidak menguntungkan, seperti penambang Afrika Selatan mogok, algoritme komputer menyesuaikan parameternya secara otomatis untuk menciptakan pola baru. Dengan cara ini, model komputasi yang dibangun ke dalam mesin tetap ada meski ada perubahan dalam acara dunia dan tanpa perlu manusia men-tweak kodenya untuk mencerminkan perubahannya. Karena manajer aset menerima data baru ini tepat waktu, dia mampu membatasi kerugiannya dengan keluar dari saham. Pembelajaran mesin digunakan di berbagai sektor karena berbagai alasan. Sistem perdagangan dapat dikalibrasi untuk mengidentifikasi peluang investasi baru. Platform pemasaran dan e-commerce dapat disesuaikan untuk memberikan rekomendasi yang akurat dan dipersonalisasi kepada pengguna mereka berdasarkan riwayat pencarian pengguna internet atau transaksi sebelumnya. Lembaga pemberi pinjaman dapat menggabungkan pembelajaran mesin untuk memprediksi kredit macet dan membangun model risiko kredit. Hub informasi dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk meliput berita dalam jumlah besar dari seluruh pelosok dunia. Bank dapat membuat alat deteksi kecurangan dari teknik pembelajaran mesin. Penggabungan pembelajaran mesin di era digital-savvy tidak ada habisnya karena bisnis dan pemerintah menjadi lebih sadar akan peluang yang diberikan oleh data besar. Pembelajaran Dasar dan Perdagangan Otomatis The Big Short (saya suka) Mencari strategi perdagangan dengan backtests yang menguntungkan - UPDATE I Telah melakukan beberapa percakapan yang sangat menarik karena saya menawarkan kerangka kerja perdagangan non-publik saya sebagai pertukaran informasi mengenai strategi yang menguntungkan, oleh karena itu saya ingin memperpanjang panggilan terbatas pada waktu terbatas ini tanpa batas waktu. Perhatikan bahwa saya tidak mencari ide strategi. Saya memiliki banyak dari mereka sendiri. Tantangannya tidak terletak pada ide yang ada, tapi dalam memilih yang benar dan mengujinya sampai akhir, kapan Anda akan tahu bahwa itu berhasil atau tidak. Faktor kritis di sini adalah waktu. Jadi, apa dasarnya saya adalah perdagangan yang telah saya investasikan ke dalam pengembangan kerangka perdagangan intraday yang solid dengan waktu yang telah Anda investasikan untuk mengembangkan strtategy perdagangan yang menguntungkan. Ini bisa menjadi strategi saham, ETF, future atau option. Semua diskusi dan pertukaran informasi akan dijaga kerahasiaannya. Saya tentu saja terbuka untuk membicarakan ide secara murni, tapi tolong jangan mengharapkan saya untuk mengujinya untuk Anda dan jangan mengeluh jika saya menerapkannya tanpa meminta persetujuan Anda. Panggilan untuk Proposal Mencari strategi perdagangan dengan backtests yang menguntungkan Sampai 15 Juni. Saya menerima proposal untuk strategi perdagangan yang menjanjikan pada indeks saham, mata uang dan sahambondcommodity. Strategi ini harus menguntungkan dalam backtesting dan memiliki rasio sharpe tahunan minimal 1,0. Pada tanggal 1 Juli, dua strategi yang paling menjanjikan akan dipilih dan penulis mereka dapat memilih salah satu dari opsi berikut: 1) Dapatkan salinan lengkap dan gratis dari kerangka kerja perdagangan non publik yang disempurnakan berdasarkan R yang telah saya kembangkan dan gunakan Sejak 2012 dan bisa penulis gunakan untuk live trading strategi mereka dengan Interactive Brokers. (Versi publik yang disederhanakan dapat didownload di sini) 2) Masuk ke dalam kesepakatan kerja sama di mana saya akan berkomitmen untuk menerapkan strategi mereka di R dan perdagangan kertas selama maksimal tiga bulan. Semua perdagangan individu akan dibagi dengan penulis saat mereka tiba. Selain itu, kode R yang spesifik untuk strategi (bukan kode kerangka kerja perdagangan) akan diserahkan kepada penulis strategi. Apa yang harus disampaikan: Deskripsi lengkap tentang strategi ditambah daftar perdagangan ditambah waktu pengembalian kode backtest atau kode Roctavepython yang dapat digunakan secara langsung untuk menghitung backsest return timeseries, bersama dengan dataset lengkap harga yang digunakan di backtest. Kirimkan ke email saya yang tersedia di bagian Kontak Pembaruan Kerangka Perdagangan Intraday R murni Akhirnya saya menemukan waktu untuk melakukan ini. Lama tertunda. Kerangka kerja sekarang berjalan dengan versi terbaru (unix) dari IB TWSGW (versi 9493 dan yang lebih tinggi). Hal ini sendiri membutuhkan penulisan kembali parsial beberapa fungsi dari paket IBrokers R yang hebat namun sekarang sedikit usang oleh Jeff Ryan. Juga konfigurasi default untuk trading EURUSD telah diupdate sehingga sekarang menjadi sepotong kue untuk menjalankan contoh strategi dummy. Cukup kloning repo git ke mesin lokal Anda. GithubcensixINTRADAY-PartAB dan ikuti README. Sesuatu tentang Hardware Aku masih penggemar memiliki logam saya sendiri. Tentu, melakukan hal-hal dengan gambar mesin yang dapat dikonfigurasi di awan sangat populer karena Anda tidak perlu repot mengelola perangkat keras Anda sendiri, namun, bukankah kerumitan itu benar-benar hanya menjadi masalah bagi organisasi besar di mana ratusan pengguna harus tetap bahagia di Biaya minimal Begitu juga awan bukan hanya solusi untuk masalah orang-orang yang harus mengelola skala, tapi pada saat bersamaan mencoba menjual-pada solusi itu ke joe individu di luar sana yang, mari menghadapinya, tidak benar-benar membutuhkannya. Bagaimanapun, seperti yang saya katakan, saya adalah penggemar yang memiliki logam saya sendiri. Hardware off-the-shelf yang murah bisa membawa Anda jauh jika Anda meluangkan waktu untuk mengkonfigurasinya dengan benar. Sebuah desktop RAM 16-64Gb dengan satu atau bahkan dua GPU akan cukup banyak melakukan apapun yang Anda butuhkan. Tampaknya strategi backtesting menggunakan lebih banyak sumber daya komputasi daripada perdagangan live aktual, oleh karena itu hari ini Anda dapat menyiapkan dan menjalankan strategi intraday dari laptop yang layak dengan keyakinan, sedangkan untuk backtesting dan penelitian Anda benar-benar menginginkan monster CPU RAM GPU Di atas atau sekelompok kecil supercomputing kecil Anda sendiri, seperti yang baru saja saya jelaskan di sini. Murni R Intraday trading framwork Download lengkap tersedia Saya telah membuat INTRADAY-PartA. tar. gz dan INTRADAY-PartB. tgz tersedia untuk didownload. Censixdownloads. html Menemukan hubungan antara aset yang dapat digunakan untuk arbitrase statistik Alih-alih berfokus pada peramalan arah harga dan volatilitas harga dengan model nonlinier yang diperoleh dengan metode pembelajaran mesin, alternatifnya adalah mencoba dan menemukan hubungan harga yang dapat dieksploitasi antara aset kelas yang sama. Dan bereaksi (trade) ketika terjadi kesalahan penulisan, dengan kata lain, melakukan arbitrase statistik. Dalam arti ini mungkin lebih mudah daripada mencoba meramalkan harga, karena satu-satunya yang harus dilakukan adalah menemukan hubungan linier atau linier yang relatif stabil antara satu kelompok dengan setidaknya dua aset dan mengasumsikan bahwa, dari saat Pendeteksiannya, hubungan itu akan berlanjut untuk beberapa waktu ke depan. Perdagangan dengan asumsi ini kemudian sangat banyak proses reaktif yang dipicu oleh pergerakan harga yang menyimpang secara signifikan dari hubungan model. Perdagangan Pasangan Tradisional dan perdagangan assetts dalam VECM (Vector Error Correction Model) adalah contoh yang baik untuk statarb dengan menggunakan model linier. Jadi mengapa tidak menggunakan jaringan syaraf tiruan satu lapisan atau bahkan RBM untuk menemukan hubungan harga non linier antara dua aset tidak terkointegrasi dan jika proses penemuan ini berhasil, lakukan perdagangan dengan cara yang mirip dengan pasangan klasik. Hal menjadi lebih menarik lagi bila kelompok dengan lebih dari dua aset dipertimbangkan. Ini kemudian akan menjadi ekuivalen non-linear dari VECM. Pilihan Fitur Breadth vs Depth Katakanlah kita memiliki target predikat predecessition univariat yang bisa berupa regresi atau klasifikasi tipe, dan kita harus memutuskan fitur input apa yang akan dipilih. Lebih konkretnya, kita memiliki sekumpulan besar timeseries yang bisa kita gunakan sebagai masukan dan kita ingin tahu berapa banyak yang harus kita pilih (luasnya) dan juga seberapa jauh ke belakang kita ingin mencari masing-masing (kedalaman). Ada dua dimensi ruang pilihan, dibatasi oleh empat kasus ekstrem berikut, dengan asumsi bahwa kita memiliki total seri N dan paling tidak kita dapat melihat kembali timesteps K: (1) hanya memilih satu seri dan tampilan balik Satu timestep, (2) pilih hanya satu seri dan lookback K timesteps, (3) pilih seri N dan lihat satu timestep, (4) pilih seri N dan lookback K timesteps. Pilihan yang optimal kemungkinan besar bukan salah satunya, karena (1) dan (2) mungkin tidak mengandung cukup informasi prediksi dan (3) dan terutama (4) tidak dapat dilakukan karena kontraksi komputasi atau mengandung terlalu banyak noise acak. Cara yang disarankan untuk mendekati ini adalah mulai dari kecil pada (1), lihat kinerja apa yang Anda dapatkan, dan kemudian tingkatkan ukuran ruang masukan, baik secara luas atau mendalam, sampai Anda mencapai kinerja prediksi yang memuaskan atau sampai Anda lelah. Sumber daya komputasi Anda dan perlu untuk mengabaikan keseluruhan pendekatan :( atau beli desktop baru (pertanian) :) Menggunakan Stacked Autoencoders dan Mesin Boltzmann yang Dibekukan di R 12 Februari 2014 Stacked Autoencoders (SAs) dan Mesin Boltzmann yang Dibatasi ( RBM) adalah model yang sangat kuat untuk pembelajaran tanpa pengawasan. Sayangnya, pada saat penulisan ini terlihat seolah-olah tidak ada implementasi R langsung yang tersedia, yang mengejutkan karena kedua tipe model telah ada selama beberapa waktu dan R memiliki implementasi untuk jenis model pembelajaran mesin lainnya. Sebagai solusi, SA dapat diimplementasikan dengan menggunakan salah satu dari beberapa paket jaringan syaraf R yang cukup cepat (nnet, AMORE) dan RBMs, nah, seseorang harus menulis implementasi R yang baik untuk mereka. Namun mengingat bahwa pelatihan kedua tipe model ini membutuhkan banyak sumber daya komputasi, kami juga menginginkan implementasi yang bisa memanfaatkan GPU. Jadi saat ini solusi paling sederhana yang kita miliki adalah menggunakan Theano. Ini bisa menggunakan GPU dan ini menyediakan implementasi autoencoders dan RBM yang ditumpuk (denoising). Selain kode PythonTheano untuk beberapa varian Mesin Boltzmann lainnya yang lebih eksotis juga beredar di net. Kita bisa menggunakan rPython untuk memanggil fungsi Python ini dari R tapi tantangannya adalah data. Mendapatkan dataset besar bolak-balik antara R dan Python tanpa menggunakan serialisasi ascii yang mengimplementasikan rPython (terlalu lambat) perlu dipecahkan. Implementasi autoencoders setidaknya sama kuat yang mendukung penggunaan GPU tersedia melalui kerangka kerja Torch7 (demo). Namun, fungsi Torch7 dipanggil menggunakan lua dan memanggilnya dari dalam R alih-alih akan memerlukan beberapa pekerjaan di tingkat C. Sebagai kesimpulan: Gunakan Theano (Python) atau Torch7 (lua) untuk model pelatihan dengan dukungan GPU dan tuliskan model yang dilatih untuk diajukan. Di R, impor model yang dilatih dari file dan digunakan untuk prediksi. Update 25 April 2014: Solusi bagus berikut Call Python dari R melalui Rcpp harus membawa kita selangkah lebih dekat untuk menggunakan Theano secara langsung dari R. Frekuensi apa untuk Perdagangan. 13 Januari 2014 Saat mencoba menemukan pola pasar yang dapat dieksploitasi yang bisa diperdagangkan sebagai pedagang eceran, salah satu pertanyaan pertama adalah: Frekuensi perdagangan apa yang harus dilihat pada Harian Mingguan Bulanan atau intraday antara 5 detik sampai 1 jam Dengan waktu terbatas yang tersedia untuk Melakukan penelitian pada semua rentang waktu ini, ini menjadi pertanyaan penting untuk dijawab. Saya dan orang lain telah mengamati bahwa tampaknya ada hubungan yang sederhana antara frekuensi perdagangan dan jumlah usaha yang dibutuhkan untuk menemukan strategi yang menguntungkan yang murni kuantitatif dan memiliki risiko yang dapat diterima. Singkatnya: Semakin rendah (lambat) frekuensi yang Anda inginkan untuk diperdagangkan, semakin pintar strategi menguntungkan Anda. Sebagai contoh, orang bisa melihat frekuensi spektrum yang sangat tinggi, di mana strategi pemasaran berdasarkan matematika yang sangat sederhana bisa sangat menguntungkan, jika Anda berhasil cukup dekat ke pusat pasar. Mengambil lompatan besar ke ranah frekuensi harian, menjadi jauh lebih sulit untuk menemukan strategi kuantitatif yang menguntungkan sementara masih didasarkan pada matematika yang agak sederhana. Perdagangan dalam interval mingguan dan bulanan, dengan menggunakan metode kuantitatif sederhana atau indikator teknis hanya merupakan resep bencana yang sangat bagus. Jadi, dengan asumsi sejenak hubungan ini memang benar dan juga mengingat bahwa kita dapat dan ingin menggunakan teknik pembelajaran mesin yang canggih dalam strategi trading kita, kita dapat memulai dengan jendela frekuensi mingguan dan berjalan menuju frekuensi yang lebih tinggi. Perdagangan mingguan tidak harus otomatis sama sekali dan bisa dilakukan dari antarmuka pialang berbasis web. Kita bisa mengembangkan sekumpulan strategi, menggunakan data historis yang tersedia untuk umum dikombinasikan dengan algoritma pembelajaran favorit kita untuk menemukan pola pasar yang dapat diperdagangkan dan kemudian menjalankan strategi secara manual. Pada skala ini, semua upaya harus dilakukan untuk menemukan dan menyempurnakan strategi kuantitatif dan pemikiran yang sangat kecil perlu dimasukkan ke dalam eksekusi perdagangan. Upaya otomasi perdagangan: 0. Strategi yang dibutuhkan cerdas: 100 Perdagangan harian harus otomatis, kecuali Anda benar-benar dapat mendedikasikan porsi tetap hari Anda untuk memantau pasar dan mengeksekusi perdagangan. Mengintegrasikan algoritma pembelajaran mesin dengan perdagangan harian otomatis bukanlah tugas sepele, namun bisa dilakukan. Upaya otomasi perdagangan: 20, Kebutuhan kecerdasan strategi: 80 Pada rentang waktu intraday, mulai dari menit dan detik sampai sub-detik, usaha yang harus Anda lakukan untuk mengotomatisasi perdagangan Anda dapat berada di manapun dalam kisaran antara 20 dan 90. Untungnya semakin kecil Skala waktu menjadi bodoh strategi Anda, tapi bisu tentu saja merupakan konsep relatif di sini. Upaya otomasi perdagangan: 80, dibutuhkan kecerdasan Strategi: 20 Fitur apa yang digunakan. Hand-crafted vs. pelajari 10 Desember 2013 Pada satu titik dalam perancangan sistem pembelajaran (mesin), Anda pasti akan bertanya kepada diri sendiri fitur apa yang akan dimasukkan ke model Anda. Setidaknya ada dua pilihan. Yang pertama adalah menggunakan fitur hand-crafted. Pilihan ini biasanya akan memberi Anda hasil yang bagus jika fitur dirancang dengan baik (tentu saja ini adalah tautologi, karena Anda hanya akan menyebutnya dirancang dengan baik jika memberi hasil yang bagus.). Merancang fitur buatan tangan memerlukan pengetahuan ahli tentang bidang dimana sistem pembelajaran akan diterapkan, yaitu klasifikasi audio, pengenalan gambar atau dalam kasus kami. Masalahnya di sini adalah Anda mungkin belum memiliki pengetahuan ahli tersebut (dan) dan akan sangat sulit didapat atau membutuhkan banyak waktu atau kemungkinan besar keduanya. Jadi alternatifnya adalah dengan mempelajari fitur dari data atau dengan kata lain, gunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk mendapatkannya. Satu persyaratan di sini adalah Anda benar-benar membutuhkan banyak data. Jauh lebih banyak dari yang Anda butuhkan untuk fitur buatan tangan, tapi sekali lagi itu tidak perlu diberi label. Namun manfaatnya jelas. Anda tidak perlu menjadi ahli dalam bidang spesifik yang Anda desain untuk sistem, yaitu perdagangan dan keuangan. Jadi, sementara Anda masih perlu mencari tahu bagian mana dari fitur terpelajar yang terbaik untuk sistem pembelajaran Anda, itu juga merupakan sesuatu yang harus Anda lakukan dengan fitur buatan tangan. Saran saya: Cobalah merancang beberapa fitur buatan tangan sendiri. Jika mereka tidak melakukan dan Anda memiliki alasan bagus untuk percaya bahwa kemungkinan menghasilkan lebih baik daripada hasil yang Anda dapatkan, gunakan metode pembelajaran tanpa pengawasan untuk mempelajari fitur. Anda bahkan bisa membuat sistem hibrida yang menggunakan fitur yang dirancang dan dipelajari bersama. Mengapa saya menggunakan alat Open Source untuk membangun aplikasi perdagangan 19 November 2013 Ketika saya pertama kali mulai melakukan trading otomatis saya sendiri, saya memiliki tiga persyaratan mengenai seperangkat alat yang ingin saya gunakan. 1) Mereka harus biaya sesedikit mungkin untuk memulai, bahkan jika itu berarti saya harus melakukan banyak pemrograman dan penyesuaian sendiri (akan memakan waktu) 2) Harus ada komunitas orang yang berpikiran sama di luar sana. Menggunakan alat yang sama untuk tujuan yang sama. 3) Alat harus memungkinkan saya masuk sedalam isi perut dari sistem seperlunya, bahkan jika pada awalnya, tujuan saya lebih banyak untuk menemukan dasar-dasarnya. Saya tidak ingin menemukan diri saya dalam situasi di mana dua tahun ke depan saya perlu beralih ke perangkat yang berbeda, hanya karena yang telah saya mulai dengan tidak mengizinkan saya melakukan apa yang saya inginkan karena masalah dengan Sumber tertutup dan lisensi yang membatasi. Akibatnya, saya memilih R sebagai bahasa pilihan untuk mengembangkan algortihms dan mulai menggunakan Interactive Brokers karena mereka menyediakan API untuk berinteraksi dengan sistem broker mereka. Meskipun ada banyak alat perdagangan bagus yang terhubung ke IB Trader Workstation dan beberapa dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, semua ini menawarkan kekuatan, fleksibilitas dan dukungan masyarakat yang sama dengan yang dimiliki proyek R. Selain itu, R telah benar-benar merupakan gudang yang menakjubkan dari paket pembelajaran statistik dan mesin gratis dan sangat adavanced, sesuatu yang penting jika Anda ingin membuat algoritme perdagangan. Salinan hak cipta Censix 2013 - 2015 Diperoleh dari waktu terbuang dengan menghabiskan banyak uang untuk mengisap penipuan Forex Temukan apa yang benar-benar bekerja dalam perdagangan sekarang untuk pedagang Forex profesional yang memperoleh penghasilan dari perdagangan. Belajarlah untuk melihat gambar organik sederhana ini di bagan Anda yang mengungkapkan waktu ideal untuk masuk dan keluar dari perdagangan dengan keuntungan maksimum yang konsisten. Mengapa Anda Berhasil Tandai Metode Perdagangan Forex Ini Mengapa Metode Perdagangan Kebanyakan Bekerja 8211 Dan Bagaimana Anda Bisa Sekarang Akhirnya Membuat Mesin Kas Harian di Pasar Forex yang Melebihi Biaya Hidup Anda. Jika saya harus memulai dari awal belajar trading Forex, inilah yang sekarang saya lakukan di sini: 1. Real trade entry set up yang ditunjukkan pada video di muka agar Anda dapat melihat SEBELUM itu terjadi. Contoh nyata bagaimana membuat perdagangan yang menguntungkan tanpa mengetahui apa pola Elliott Wave berikutnya. Bagaimana Anda bisa mengidentifikasi perdagangan berikutnya untuk diri Anda sebelumnya pada kerangka waktu tertentu. Metode tersembunyi kecil yang menarik untuk menghasilkan BANJIR keuntungan mingguan, 99 pedagang tidak akan pernah tahu. Update terbaru tentang apa yang bekerja di pasar volatile hari ini. Dan lebih banyak yang akan diumumkan setiap minggu Berikut adalah kesepakatan yang akan Anda dapatkan untuk mendapatkan informasi terkini yang belum pernah diungkapkan kepada siapa pun di luar kelompok perorangan kecil perorangan di kalangan orang asing tersebut .. Bersiaplah untuk pelatihan, demonstrasi langsung, strategi perdagangan yang Terbukti berhasil, dan beberapa kejutan 8216secret8217. Semuanya dirancang untuk membantu Anda membawa bisnis perdagangan Forex Anda ke tingkat berikutnya, mulai hari ini Donabel menunggu. Manfaatkan ini sekarang juga. Hasil akan bervariasi. Tidak ada jaminan pendapatan. Hasil yang ditunjukkan memang tidak khas. Ada resiko kerugian dalam trading Forex. Hal ini sangat mungkin bahwa Anda mungkin tidak pernah belajar bagaimana berdagang jika Anda tidak memiliki kesabaran, disiplin, motivasi, dan sikap positif. Hasil tipikal adalah kerugian yang konsisten, kegagalan memasuki perdagangan saat sinyal masuk terjadi, memasuki perdagangan saat sinyal masuk tidak terjadi, putus asa, frustrasi, tidak sabar, dan menyerah sepenuhnya setelah waktu yang singkat daripada terus bekerja sampai penguasaan tercapai. Jika Anda berniat untuk sukses dalam trading Forex Anda akan mendapatkan hasil yang tidak biasa dan melakukan apa yang kebanyakan trader tidak lakukan. Perdagangan biasanya tidak dikuasai dalam waktu kurang dari 1 atau 2 tahun. Pengungkapan Risiko: Perdagangan berjangka dan opsi memiliki ganjaran potensial yang besar, namun juga memiliki potensi risiko yang besar. Anda harus sadar akan risikonya dan bersedia menerimanya untuk berinvestasi di pasar berjangka dan opsi. Jangan berdagang dengan uang yang tidak bisa Anda rugi. Surat ini bukan ajakan atau tawaran untuk membeli futures atau opsi BuySell. Tidak ada perwakilan yang dibuat bahwa setiap akun akan atau mungkin akan mencapai keuntungan atau kerugian yang serupa dengan yang dibahas dalam surat ini. Kinerja masa lalu dari setiap sistem perdagangan atau metodologi tidak selalu menunjukkan hasil di masa depan. Perdagangan mata uang asing adalah peluang yang menantang dan berpotensi menguntungkan bagi investor berpendidikan dan berpengalaman. Namun, sebelum memutuskan untuk berpartisipasi di pasar Forex, Anda harus mempertimbangkan dengan cermat tujuan investasi, tingkat pengalaman dan selera risiko Anda. Yang terpenting, jangan menginvestasikan uang yang tidak bisa Anda rugi. Ada cukup banyak risiko terhadap transaksi valuta asing. Setiap transaksi yang melibatkan mata uang melibatkan risiko termasuk, namun tidak terbatas pada, potensi perubahan kondisi politik dan ekonomi yang dapat mempengaruhi harga atau likuiditas mata uang secara substansial. Terlebih lagi, sifat leverage FX trading berarti bahwa pergerakan pasar akan memiliki efek proporsional yang sama terhadap dana yang Anda deposit. Ini mungkin akan bekerja melawan Anda dan juga untuk Anda. Kemungkinan ada bahwa Anda dapat mempertahankan total kerugian dana margin awal dan diminta untuk menyetorkan dana tambahan untuk mempertahankan posisi Anda. Jika Anda gagal memenuhi panggilan margin dalam waktu yang ditentukan, posisi Anda akan dilikuidasi dan Anda akan bertanggung jawab atas kerugian yang diakibatkannya. Investor dapat menurunkan risiko terkena risiko dengan menggunakan strategi pengurangan risiko seperti stop-loss atau limit order. ATURAN CFTC 4.41 HASIL KINERJA HIPOTHETIK ATAU SIMULASI MEMILIKI BATASAN TERTENTU. MELIHAT KINERJA KINERJA SEBENARNYA, HASIL YANG SIMULASI JANGAN MENYATAKAN PERDAGANGAN YANG BENAR. JUGA, SEJAK TRADES BELUM DIPERLUKAN, HASIL YANG DAPAT MEMILIKI BAWAH ATAU BAHAN YANG DIPERLUKAN UNTUK DAMPAKNYA, JIKA ADA, FAKTOR PASAR TERTENTU, SEPERTI KURANGNYA LIKUIDITAS. PROGRAM PERDAGANGAN SIMULASI DALAM UMUM JUGA TERTARIK FAKTA BAHWA MEREKA DITANDATANGANI DENGAN MANFAAT HINDSIGHT. TIDAK ADA REPRESENTASI YANG DIBUAT BAHWA SETIAP AKUN AKAN ATAU CUKUP UNTUK MENCAPAI KEUNTUNGAN ATAU KERUGIAN YANG SESUAI DENGAN MEREKA YANG DIMILIKI. Tidak ada perwakilan yang dibuat bahwa akun mana pun akan atau kemungkinan akan mencapai keuntungan atau kerugian yang serupa dengan yang ditunjukkan. Sebenarnya, ada perbedaan tajam antara hasil kinerja hipotetis dan hasil aktual yang kemudian dicapai dengan program perdagangan tertentu. Perdagangan hipotetis tidak melibatkan risiko finansial, dan tidak ada catatan perdagangan hipotetis yang dapat sepenuhnya memperhitungkan dampak risiko keuangan dalam perdagangan sebenarnya. Semua informasi di situs ini atau sistem producttrading yang dibeli dari situs ini hanya untuk tujuan pendidikan dan tidak dimaksudkan untuk memberikan saran keuangan. Setiap pernyataan tentang keuntungan atau pendapatan, yang diungkapkan atau tersirat, tidak mewakili jaminan. Perdagangan Anda yang sebenarnya dapat mengakibatkan kerugian karena tidak ada sistem perdagangan yang dijamin. Anda menerima tanggung jawab penuh atas tindakan, perdagangan, keuntungan atau kerugian Anda, dan setuju untuk menahan Scott Shubert dan Trading MasterMind yang tidak berbahaya dalam segala hal. Copy hak cipta 2012
No comments:
Post a Comment