Kvantitativ Trading Indikatorer

Grunnleggende om Algoritmisk handel: Konsepter og eksempler En algoritme er et spesifikt sett med klart definerte instruksjoner som skal utføre en oppgave eller prosess. Algoritmisk handel (automatisert handel, svart bokhandel eller ganske enkelt algo-trading) er prosessen med å bruke datamaskiner som er programmert til å følge et definert sett med instruksjoner for å sette en handel for å generere fortjeneste med en hastighet og frekvens som er umulig for en menneskelig næringsdrivende. De definerte settene av regler er basert på timing, pris, kvantitet eller hvilken som helst matematisk modell. Bortsett fra profittmuligheter for næringsdrivende, gjør algo-trading markeder mer likvide og gjør handel mer systematisk ved å utelukke følelsesmessige menneskelige konsekvenser for handelsaktiviteter. Anta at en næringsdrivende følger disse enkle handelskriteriene: Kjøp 50 aksjer på en aksje når 50-dagers glidende gjennomsnitt går over 200-dagers glidende gjennomsnitt. Selg aksjer på aksjene når 50-dagers glidende gjennomsnitt går under 200-dagers glidende gjennomsnitt Ved å bruke dette settet med to enkle instruksjoner, er det enkelt å skrive et dataprogram som automatisk overvåker aksjekursen (og de bevegelige gjennomsnittlige indikatorene) og legger kjøps - og salgsordrene når de definerte betingelsene er oppfylt. Trafikken trenger ikke lenger å holde øye med livepriser og grafer, eller legge inn ordrene manuelt. Det algoritmiske handelssystemet gjør det automatisk for ham ved korrekt å identifisere handelsmuligheten. (For mer om å flytte gjennomsnitt, se: Enkle bevegelige gjennomsnittsverdier Gjør utfordringer.) Algo-trading gir følgende fordeler: Handler utført til best mulig pris Øyeblikkelig og nøyaktig handelsordreplassering (derved høye muligheter for utførelse på ønsket nivå) Handler tidsbestemt korrekt og øyeblikkelig for å unngå betydelige prisendringer. Reduserte transaksjonskostnader (se gjennomføringsbristeksemplet nedenfor) Samtidig automatisert kontroll av flere markedsforhold. Redusert risiko for manuelle feil i å plassere bransjene. Teste algoritmen basert på tilgjengelige historiske og sanntidsdata Redusert Mulighet for feil av menneskelige handelsfolk basert på følelsesmessige og psykologiske faktorer Den største delen av dagens algo-trading er HFT (High Frequency Trading), som forsøker å kapitalisere seg på å plassere et stort antall bestillinger med svært høye hastigheter på tvers av flere markeder og flere beslutninger parametere, basert på forhåndsprogrammerte instruksjoner. (For mer om handel med høyfrekvent handel, se: Strategier og hemmeligheter for høyfrekvenshandelsvirksomhet). Algo-trading brukes i mange former for handels - og investeringsaktiviteter, blant annet: Midtre til langsiktige investorer eller kjøpsselskaper (pensjonskasser , fond, forsikringsselskaper) som kjøper i aksjer i store mengder, men ikke vil påvirke aksjekursene med diskrete, store voluminvesteringer. Kortsiktige forhandlere og selger sidedeltakere (markedstakere, spekulanter og arbitragerer) drar nytte av automatisert handelstiltak i tillegg, algo-trading hjelpemidler for å skape tilstrekkelig likviditet for selgere i markedet. Systematiske handelsfolk (trendfølgere, parhandlere, hedgefond etc.) finner det mye mer effektivt å programmere handelsreglene og la programmet handle automatisk. Algoritmisk handel gir en mer systematisk tilnærming til aktiv handel enn metoder basert på en menneskelig handlende intuisjon eller instinkt. Algoritmiske handelsstrategier Enhver strategi for algoritmisk handel krever en identifisert mulighet som er lønnsom når det gjelder bedre inntjening eller kostnadsreduksjon. Følgende er vanlige handelsstrategier som brukes i algo-trading: De vanligste algoritmiske handelsstrategiene følger trender i flytende gjennomsnitt. kanalutbrudd. prisnivåbevegelser og tilhørende tekniske indikatorer. Dette er de enkleste og enkleste strategiene for å implementere gjennom algoritmisk handel fordi disse strategiene ikke innebærer å gjøre noen spådommer eller prisprognoser. Handler er initiert basert på forekomsten av ønskelige trender. som er enkle og enkle å implementere gjennom algoritmer uten å komme inn i kompleksiteten av prediktiv analyse. Ovennevnte eksempel på 50 og 200 dagers glidende gjennomsnitt er en populær trend-strategi. (For mer om trend trading strategier, se: Enkle strategier for kapitalisering på trender.) Å kjøpe en dobbelt børsnotert aksje til en lavere pris i ett marked og samtidig selge den til en høyere pris i et annet marked, tilbyr prisforskjellen som risikofri gevinst eller arbitrage. Samme operasjon kan replikeres for aksjer kontra futures instrumenter, da prisforskjeller eksisterer fra tid til annen. Implementering av en algoritme for å identifisere slike prisforskjeller og å plassere ordrene gir lønnsomme muligheter på en effektiv måte. Indeksfondene har definert perioder med rebalansering for å bringe sine beholdninger på nivå med sine respektive referanseindekser. Dette skaper lønnsomme muligheter for algoritmiske handelsmenn, som utnytter forventede bransjer som tilbyr 20-80 basispoeng fortjeneste avhengig av antall aksjer i indeksfondet, like før indeksfondets rebalansering. Slike handler initieres via algoritmiske handelssystemer for rettidig utførelse og beste priser. Mange påviste matematiske modeller, som delta-nøytral handelsstrategi, som tillater handel på kombinasjon av opsjoner og underliggende sikkerhet. hvor handler er plassert for å kompensere positive og negative deltakere slik at porteføljens delta blir opprettholdt til null. Gjennomsnittlig reverseringsstrategi er basert på ideen om at høye og lave priser på en eiendel er et midlertidig fenomen som regelmessig vender tilbake til gjennomsnittlig verdi. Identifisere og definere et prisklasse og en implementeringsalgoritme basert på det tillater handel å bli plassert automatisk når prisen på aktivet bryter inn og ut av sitt definerte område. Volumvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved hjelp av aksjespesifikke historiske volumprofiler. Målet er å gjennomføre bestillingen nær Volumvektet Gjennomsnittlig Pris (VWAP), og derved nytte gjennomsnittlig pris. Tidsvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved å bruke jevnt fordelte tidsluker mellom en start og sluttid. Målet er å gjennomføre bestillingen nær gjennomsnittlig pris mellom start - og sluttider, og dermed minimere markedsvirkningen. Inntil handelsordren er fullstendig, fortsetter denne algoritmen å sende partielle ordrer, i henhold til definert deltakelsesforhold og i henhold til volumet som handles på markedene. Den relaterte trinnstrategien sender ordrer til en brukerdefinert prosentandel av markedsvolumer og øker eller reduserer denne deltakelsesraten når aksjekursen når brukerdefinerte nivåer. Strategien for gjennomføring av mangler har til hensikt å minimere eksekveringsprisen for en ordre ved å avregne realtidsmarkedet, og dermed spare på kostnadene for ordren og dra nytte av mulighetskostnaden ved forsinket utførelse. Strategien vil øke den målrettede deltakelsesraten når aksjekursen beveger seg gunstig og reduserer den når aksjekursen beveger seg negativt. Det er noen spesielle klasser av algoritmer som forsøker å identifisere hendelser på den andre siden. Disse sniffingsalgoritmene, som for eksempel brukes av en selger side markedsfører, har den innebygde intelligensen for å identifisere eksistensen av noen algoritmer på kjøpssiden av en stor ordre. Slik gjenkjenning gjennom algoritmer vil hjelpe markedsmakeren til å identifisere store ordre muligheter og gjøre det mulig for ham å få fordel ved å fylle ordrene til en høyere pris. Dette er noen ganger identifisert som high-tech front-running. (For mer om handel med høyfrekvent handel og bedrageri, se: Hvis du kjøper aksjer på nettet, blir du involvert i HFT.) Tekniske krav til algoritmisk handel Implementering av algoritmen ved hjelp av et dataprogram er den siste delen, clubbed med backtesting. Utfordringen er å omdanne den identifiserte strategien til en integrert datastyrt prosess som har tilgang til en handelskonto for å plassere ordrer. Følgende er nødvendige: Programmeringskunnskap for å programmere den nødvendige handelsstrategien, innleid programmører eller ferdigstillet handelsprogramvare Nettverkstilkobling og tilgang til handelsplattformer for å plassere ordrene Tilgang til markedsdata feeds som vil bli overvåket av algoritmen for muligheter til plassering ordrer Evnen og infrastrukturen til å sikkerhetskopiere systemet en gang bygget, før den går live på ekte markeder Tilgjengelig historisk data for backtesting, avhengig av kompleksiteten av regler implementert i algoritmen Her er et omfattende eksempel: Royal Dutch Shell (RDS) er notert på Amsterdam Børs (AEX) og London Stock Exchange (LSE). Lar bygge en algoritme for å identifisere arbitrage muligheter. Her er noen interessante observasjoner: AEX handler i euro, mens LSE handler i Sterling Pounds På grunn av en times tidsforskjell åpner AEX en time tidligere enn LSE, etterfulgt av begge børser som handler samtidig for de neste par timene og deretter handler kun i LSE under Den siste timen når AEX lukkes Kan vi undersøke muligheten for arbitragehandel på Royal Dutch Shell-børsen som er oppført på disse to markedene i to forskjellige valutaer. Et dataprogram som kan lese nåværende markedspriser. Prisene fra både LSE og AEX. A forex rate feed for GBP-EUR-vekslingskurs Bestill plasseringskapasitet som kan ordne bestillingen til riktig utveksling Tilbakestillingskapasitet på historiske prisfeeder Dataprogrammet bør utføre følgende: Les innkommende prisfôr av RDS-lager fra begge børser Ved hjelp av tilgjengelige valutakurser . konvertere prisen på en valuta til andre Hvis det eksisterer en stor nok prisavvik (rabatt på meglerkostnadene) som fører til en lønnsom mulighet, legger du kjøpsordren på lavere prisutveksling og salgsordre på høyere prissentral Hvis ordrene utføres som Ønsket, arbitrage fortjeneste vil følge Simple and Easy Imidlertid er praksis med algoritmisk handel ikke så enkelt å vedlikeholde og utføre. Husk at hvis du kan plassere en algo-generert handel, så kan de andre markedsdeltakere. Følgelig varierer prisene i milli - og til og med mikrosekunder. I eksemplet ovenfor, hva skjer hvis kjøpekjøpet ditt blir henrettet, men selger handel, da selgerprisene endrer seg når bestillingen din treffer markedet. Du vil ende opp med å sitte med en åpen stilling. gjøre arbitrage-strategien din verdiløs. Det er flere risikoer og utfordringer: for eksempel systemfeil, nettverkstilkoblingsfeil, tidsforsinkelse mellom handelsordre og utførelse, og viktigst av alt, ufullkomne algoritmer. Jo mer komplekse en algoritme, desto strengere backtesting er nødvendig før den blir satt i gang. Kvantitativ analyse av en algoritmeprestasjon spiller en viktig rolle og bør undersøkes kritisk. Det er spennende å gå for automatisering hjulpet av datamaskiner med en ide å tjene penger uten problemer. Men man må sørge for at systemet er grundig testet og at det stilles krav om grenser. Analytiske handelsfolk bør vurdere å lære programmerings - og byggesystemer alene, for å være sikre på å implementere de riktige strategiene på idiotsikker måte. Forsiktig bruk og grundig testing av algo-handel kan skape lønnsomme muligheter. Den totale dollarverdien av alle selskapets utestående aksjer. Markedsverdien beregnes ved å multiplisere. Frexit kort for quotFrench exitquot er en fransk spinoff av begrepet Brexit, som dukket opp da Storbritannia stemte til. En ordre som er plassert hos en megler som kombinerer funksjonene til stoppordre med grensene. En stoppordre vil. En finansieringsrunde hvor investorer kjøper aksjer fra et selskap til lavere verdsettelse enn verdsettelsen plassert på. En økonomisk teori om total utgifter i økonomien og dens effekter på produksjon og inflasjon. Keynesian økonomi ble utviklet. En beholdning av en eiendel i en portefølje. En porteføljeinvestering er laget med forventning om å tjene en avkastning på den. Dette. Det er mange indikatorer og matematiske modeller som er allment akseptert og brukt av noe handelsprogramvare (til og med MetaStock), som MAMA, Hilbert Transform, Fisher Transform (som erstatning for FFT), Homodyne Discriminator, Hilbert Sine Wave, Instant Trendline osv. . oppfunnet av John Ehler. Men det er det. Jeg har aldri hørt om noen andre enn John Ehler som studerer på dette området. Tror du at det er verdt å lære digital signalbehandling Tross alt er hver transaksjon et signal og strekdiagrammer er noe filtrert form av disse signalene. Gjør det fornuftig spurte Feb 15 11 kl 20:46 Wavelets er bare en form for nedbrytning av grunnlaget. Spesielt brytes bølgene i både frekvens og tid og er dermed mer nyttige enn fireier eller andre rentfrekvensbaserte dekomponeringer. Det er andre tid-freq nedbrytninger (for eksempel HHT) som også bør utforskes. Nedbryting av en prisserie er nyttig for å forstå den primære bevegelsen i en serie. Generelt med dekomponering er det opprinnelige signal summen av grunnkomponentene (potensielt med noen skaleringsmultiplikator). Komponentene spenner fra den laveste frekvensen (en rett linje gjennom prøven) til den høyeste frekvensen, en kurve som oscillerer med en frekvens maksimal nærmer seg N 2. Hvordan dette er nyttig, benekter en serie som bestemmer hovedkomponent av bevegelse i seriebestemmelsen pivoter Denoising oppnås ved å omarbeide serien ved å oppsummere komponentene fra dekomponeringen, mindre de siste høyeste frekvenskomponentene. Denne denoiserte (eller filtrerte) serien, hvis den velges vel, gir ofte en oversikt over kjerneprisprosessen. Forutsatt fortsettelse i samme retning, kan brukes til extropolate for en kort periode fremover. Ettersom tidsseriene krysser i sanntid, kan man se på hvordan den prosessprosessen som blir denoisert (eller filtrere) endres for å avgjøre om en prisbevegelse i en annen retning er signifikant eller bare støy. En av nøklene er imidlertid å avgjøre hvor mange nivåer av dekomponeringen som skal rekomponeres i en gitt situasjon. For få nivåer (lavfrekvens) vil bety at den rekomponerte prisserien reagerer veldig sakte til hendelser. For mange nivåer (høy freq) vil bety for rask respons, men. kanskje for mye støy i noen prisregimer. Gitt at markedet skifter mellom sidelengs bevegelser og momentumbevegelser, må en filtreringsprosess tilpasse seg regimet og bli mer eller mindre følsom for bevegelser ved å projisere en kurve. Det er mange måter å vurdere dette på, slik at man ser på kraften i den filtrerte serien mot kraften i den rå prisserien, rettet mot en viss avhengig av regimet. Forutsatt at man med hell har brukt wavelet eller andre dekomposisjoner for å gi et jevnt, hensiktsmessig reaktivt signal, kan ta derivatet og bruke til å oppdage minima og maksima etter hvert som prisserien fortskrider. Man trenger et grunnlag som har god oppførsel ved endepunktet slik at kurvens helling i endepunktet prosjekterer i en hensiktsmessig retning. Basiset må gi konsistente resultater på sluttpunktet som timeseries krysser og ikke er posisjonert partisk. Dessverre er jeg ikke klar over noen wavelet-grunnlag som unngår de ovennevnte problemene. Det er noen andre baser som kan velges som gjør det bedre. Konklusjon Hvis du vil forfølge Wavelets og bygge handelsregler rundt dem, forvent å gjøre mye forskning. Du kan også finne at selv om konseptet er bra, må du utforske andre nedbrytingsbaser for å få ønsket oppførsel. Jeg bruker ikke dekomposisjoner for handelsbeslutninger, men jeg har funnet dem nyttige for å bestemme markedsregimet og andre tilbakekallende tiltak. Du må undersøke hvordan du skal skille mellom interpoleringsmetoder og ekstrapoleringsmetoder. Det er lett å bygge en modell som gjentar fortiden (omtrent alle interpolasjonsordninger vil gjøre kunsten). Problemet er at modellen typisk er verdiløs når det gjelder å ekstrapolere inn i fremtiden. Når du hører ordet sykluser, bør et rødt flagg gå opp. Grav inn i anvendelsen av Fourier Integral, Fourier Series, Fourier Transform, osv., Og du vil finne ut at med nok frekvenser kan du representere noen tidsserier godt nok at de fleste forhandlerne kan være overbevist om at det fungerer. Problemet er, det har ingen prediktiv kraft overhodet. Årsaken Fourier-metoder er nyttige i engineeringDSP er fordi signalet (spenning, strøm, temperatur, hva som helst) gjentar seg selv i kretsmaskinen der den ble generert. Som et resultat blir interpolering deretter relatert til ekstrapolering. I tilfelle du bruker R, heres noen hacky kode å prøve: Cycle analyse og signalbehandling kan være nyttig for sesongmessige mønstre, men uten å vite mer om utførelsen av en slik tilnærming til handel ville jeg ikke vurdere en grad i signalbehandling for bare handel. Vil du være glad å bruke det du lærer på standard engineering type problem fordi det kan være hva du vil sitte fast hvis det ikke fungerer bra nok med handel. besvart 15. feb 11 kl 22:10 DSP og Time Series analyse er det samme. DSP bruker ingenering lingo og tidsserieanalyse bruker matematisk lingo, men modellene er ganske simulære. Ehlers Cyber ​​Cycle Indicator er en ARMA (3,2). Ehlers har noen unike ideer: Hva er meningen med fasen av en tilfeldig variabel besvart feb 26 11 kl 5:04 Glem alle disse såkalte Tekniske indikatorene. De er skit, spesielt hvis du ikke vet hvordan du skal bruke dem. Mitt råd: kjøp en god wavelet-bok, og lag din egen strategi. besvart 16. februar kl 11:52 Hei frå, hvilken wavelet-bok brukte du Kan du anbefale en tittel ndash MisterH 28. mars kl 11:26 En introduksjon til Wavelets og andre filtreringsmetoder i økonomi og økonomi av Ramazan Gencay, Faruk Selcuk Brandon Whitcher ndash RockScience Mar 29 11 på 2:15 Jeg har funnet John Ehlers Fisher Transform ganske nyttig som en indikator i trading futures spesielt på Heikin-Ashi tick diagrammer. Jeg stoler på det for strategien min, men jeg tror ikke det er pålitelig nok til å basere et helt automatisert system på egen hånd fordi det ikke har vist seg pålitelig i hakkete dager, men det kan være ganske nyttig på trenddager som i dag. (Jeg er glad for å legge inn et diagram for å illustrere, men jeg har ikke det omdømmet som trengs). Besvart 22. mars kl. 20: 47. I motsetning til å tenke: investorer forblir hausende selvtilfreds. Aksjemarkedet har en tendens til å svinge fra en ekstrem til motsatt ekstrem som menneskelige følelser svinger fra grådighet til frykt og tilbake igjen. De nåværende dataene viser at VIX-volatilitetsindeksen indikerer bullish selvtilfredshet, og Equity PutCall-forholdet gjenspeiler nå under gjennomsnittlig settaktivitet og over gjennomsnittet optimisme. Den siste AAII-undersøkelsen viser et skifte fra bullish overskudd, men med 33.09 Bullish, 34.55 Neutral, og 32.36 Bearish. CNN Money Fear Greed Index viser økende grådighet på 77 på fredag, opp fra en nøytral 50 på 13117, og ned fra en ekstremt grådig 88 på 121316. For detaljer, se money. cnndatafear and greed Bredt divergerende investor meninger om sannsynlig retning av aksjemarkedet fremover ville være mer bullish enn den nåværende tilstanden av økende optimisme. Når nesten alle er ekstremt bullish, må vi bekymre oss for et betydelig markedstopp. Foreløpig er vi ikke der ennå, selv om det er færre og færre underinvesterte skeptikere som kan konverteres til fullt investerte okser. Likevel, noen investorer liker ikke eller stoler på President Trump, og andre er bekymret for allerede høye kursverdivurderinger. Disse holdouts kan tillate deres forspenninger å overvelde objektive og åpenbare bevis på aksjemarkedene store opptrender. Trenden er vår venn. Selv om markedene aldri gir noen garantier, setter trender i flere tidsrammer sannsynlighetene i vår favør. Økonomiske vekstutsikter ser ut til å plukke opp, og investorene gleder seg til president Trumps lovede fenomenale omfattende skatteplan, inkludert skattedrag for enkeltpersoner og bedrifter. Tiden vil fortelle om virkeligheten kan leve opp til håp - men for øyeblikket er veien for minste motstand oppe. Den fullstendige rapporten gir klar og upartisk veiledning om følgende hver uke: Globale aksjemarkeder De Defensive aksjesektorer Helsesektoren Sykliske sektorer Teknologisektoren Finanssektoren Amerikanske obligasjoner og notater Råvarer (Olje, Metaller, Landbruk) Mål Kvantitative Rankings for hundrevis av Exchange Traded Funds Nå er det på tide å handle. Bevar din kapital ved å plassere dine eiendeler under vår forsiktige ledelse - før neste store bjørnmarked på -20 til -50 ødelegger de fleste porteføljer. Gjør ingen feil, den pågående globale økonomiske og finansielle krisen har ikke blitt løst etter en lydløs eller varig løsning. Historien viser at myndighetene ikke vil beskytte deg eller gi deg noen advarsel - men vi vil. Hvis du er enig i at det å tjene penger mens du er i trygghet er bedre enn å ta store risici på aksjemarkedet, og å eksponere neseegget ditt for potensielt ødeleggende tap, vil vi være veldig glade for å implementere våre testet strategier for alle dine eiendeler. Det gir god mening å velge beskyttelse - særlig på den tiden når finansverdenen er utstrakt. Vi er alltid glade for å diskutere dine mål og bekymringer og svare på alle dine spørsmål. Ring oss nå for en gratis konsultasjon. Ta kontakt med Bill Anderson på telefon: 646-652-6879 eller via e-post: andersoncolbyassetmanagement For omfattende dekning av store globale markeder med illustrative diagrammer, ta en gratis prøveversjon for min ukentlige rapport - klikk her. Denne tekniske analysen er muliggjort ved bruk av MetaStock programvare. Prøv det uten risiko. 11 års utbyttet av topp 10 Exchange Traded Funds Weekly Rankings of Major Trend Relative Strength Min ukentlige topp 10 ETFer rangert av Major Trend Relative Strength overgikk SP 500 ved over en 11-års periode med sanntids ukentlige tester. Klikk her for en graf av simulert ytelse. Vær oppmerksom på at mine ETF-rangeringer er tilgjengelige ved abonnement - NÅ MED EN RISKFRITT PRØVE. Se The Colby Global Markets Report (klikk her). . Min siste bok ble kåret til en av de beste investeringsbøkene fra Stock Traders Almanac 2005. Denne boken fikk også en utmerket gjennomgang i november 2003-utgaven av Futures. . MetaStock174 PC-programvare for teknisk analyse MetaStock174 er et kraftig teknisk analyse program for din personlige datamaskin. Den tilbyr mer enn 200 innebygde indikatorer og linjestudier som gjør at du kan utforske et bredt spekter av metoder. Og det gir deg mulighet til å bygge, teste test og optimalisere tilpassede handelssystemer for å passe dine egne krav. Klikk på denne linken for å lagre 9-10 på MetaStock174-programvaren. Eller klikk på banneret under for en gratis prøveperiode på en måned. Mine ETF-rangeringer er ikke investeringsråd. Snarere er de en objektiv pågående forskningsstudie. Analyse av markedskreftene kan gi en følelse av sannsynligheter. Men de mange variablene som kan påvirke markedsprisene er notorisk vanskelig å forutsi. Og markedsanalyse er noe mindre enn en eksakt vitenskap. Så, god handel taktikk er alltid anbefalt. Se mine Money Management Rules. Ifølge CFTC regel 4.41 har hypotetiske eller simulerte resultatresultater visse begrensninger. I motsetning til en faktisk ytelsesrekord representerer simulerte resultater ikke faktisk handel. Siden transaksjonene ikke er utført, kan resultatene også ha under - eller overkompensert for eventuelle konsekvenser av visse markedsfaktorer, som manglende likviditet. Ingen representasjon blir gjort at en hvilken som helst konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner på de som vises. Handel og investering innebærer risiko for betydelig tap. Din bruk av dette nettstedet betyr at du har lest, forstått og akseptert min ansvarsfraskrivelse. Syndikere innhold på disse sidene Email Colby om hans tilpassede forskning, analyse, handelssystemutvikling og investeringsstrategi rådgivningstjenester. Teknisk analyse programvare MetaStock174 har denne tekniske analysen. SPAR 7-9 ved å bestille her. Dow Theory Analysis Gann Angles Analyse Rangering Indikator Ytelse av ProfitLoss Index. Robert W. Colby, CMT, er konsulent for institusjonelle og private investorer og handelsfolk, og leverer regelmessige analytiske rapporter, tilpassede forskningstjenester og handelssystemer skreddersydd for kundens mål. Klienter inkluderer de mest vellykkede handelsmenn og investorer i verden. Robert er forfatter av The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Andre utgave . McGraw-Hill, 2003, som har blitt standard referanse for indikator og trading system design. Tidligere, på flere store Wall Street-firmaer, jobbet Robert som en proprietær handelsmann, teknisk analytiker og fundamental analytiker. Han var også adjungert professor ved New York University og New York Institute of Finance, hvor han utviklet nye kurs på teknisk analyse og markeds timing. Robert W. Colby er en Chartered Market Technician (CMT), en akkreditering gitt til medlemmer av Market Technicians Association (mta. org) etter å ha demonstrert profesjonell kompetanse og etikk over en periode på mange år. Robert har vært medlem av MTA siden 1980, og han støtter sterkt MTAs høye standarder. Han støtter også MTA Educational Foundation (mtaef. org). som arbeider for å ha teknisk analyse inkludert i læreplanen for store handelshøyskoler. Vennligst klikk på følgende banner for informasjon om Market Technicians Association. Robert W. Colby er Americas øverste autoritet på testing av markedsindikatorer. - Bill Meridian, topprangerte investeringsanalytiker og internasjonal fondschef, Billmeridian Personvern: Din personvern er viktig for oss. Det er strengt mot retningslinjene for denne nettsiden å ansette spam, popup-annonser, adware eller spionvare. Copyright 169 2000-2016 av robertwcolby. Alle rettigheter reservert. Med unntak av det som er tillatt i henhold til United States Copyright Act fra 1976, kan ingen del av denne publikasjonen bli reprodusert eller distribuert i noen form eller på noen måte, eller lagret i en database eller gjenfinningssystem, uten forutgående skriftlig tillatelse fra utgiveren. Imidlertid er sitater tillatt, forutsatt at full tillatelse er gitt til: robertwcolby. Rangering ETFs Robert Colby har utviklet et system som, mens det er nesten usikkert, er ganske smart, skrev Daniel Fisher, Surfin ETFs, Forbes, Investment Guide, Special Issue, 4. juni 2007. Vennligst klikk her for å se denne artikkelen. . Intervju av Robert W. Colby i teknisk analyse av STOCKS COMMODITIES magazine, desember 2006 utgave. Vennligst klikk her for å se denne artikkelen. . Golds neste trekk: Historie, logikk og intermarkedsrelasjoner. Se om testing gulls forhold til forskjellige markeder over en 32-årig periode gir mulige handelssignaler for det gule metallet. av Robert W. Colby, CMT. Vennligst klikk her for å se denne artikkelen. . Hvilke gullindikatorer er best Divining gulls neste trekk. av Robert W. Colby, CMT. Vennligst klikk her for å se denne gratis artikkelen. . Bruk av relativ styrke strategi til ETFs. av Robert W. Colby, CMT. Vennligst klikk her for å se denne gratis artikkelen ... Setter kabler til testen, hvor lønnsomme er de egentlig av Robert W. Colby, CMT. Publisert i SFO, STOCKS, FUTURES OG OPTIONS MAGAZINE. Volum 5. Nr. 8. august 2006, side 91-94. Vennligst klikk her for å kjøpe denne artikkelen. (Bla til nederst på lenket side.). TradingMarkets intervjuet Robert W. Colby, CMT. Se hele intervjuet på nettet. . Active Trader magazine september 2004 intervjuet Robert W. Colby. 4 sider. Robert W. Colby: Teknisk samler. En diskusjon med Robert W. Colby om teknisk handel og hans reviderte Encyclopedia of Technical Market Indicators, andre utgave. Av Aktiv Trader Staff. . For informasjon om metoder som ville ha utført vesentlig bedre enn systematisk trend-følge i simulering med tilbakeblikk på 32 år, email meg ved å klikke på følgende lenke: Vennligst klikk her for å kontakte Colby direkte. MetaStock174 PC-programvare for teknisk analyse MetaStock174 er et kraftig teknisk analyse program for din personlige datamaskin. Den tilbyr mer enn 200 innebygde indikatorer og linjestudier som gjør at du kan utforske et bredt spekter av metoder. Og det gir deg mulighet til å bygge, teste test og optimalisere tilpassede handelssystemer for å passe dine egne krav. Klikk på denne linken for å lagre 7-9 på MetaStock174-programvaren. Eller klikk på banneret under for en gratis prøveperiode på en måned.