الخيارات الثنائية تعلم الآلة

تداول الخيارات الثنائية.

مرحبا بكم في جامعة الخيارات الثنائية!

نحن سعداء أن يكون لديك الانضمام إلينا للتعلم ودراسة هذا السوق التجاري. نضع في اعتبارنا، أننا قد وضعنا هذا الموقع التجاري على شبكة الإنترنت لمساعدتك على تحقيق أهداف التداول الخاص بك، ولكن يرجى التأكد من أنك تفهم المخاطر المعنية. سترى رسائل المخاطر في جميع أنحاء الموقع. يرجى أخذ هذه على محمل الجد.

نمت تداول الخيارات الثنائية على مر السنين. حيث يذهب من هنا لا يزال موضع شك. تداول الخيارات الثنائية هو وسيلة بالنسبة لك لاحتمال كسب المال أو تفقد كل ما كنت وضعت فيه. في الماضي، كان ينظر إلى سوق الأوراق المالية على أنها ملاذ للأشخاص الذين يبحثون عن مكاسب كبيرة. الناس يبحثون دائما عن طرق جديدة للدخول في الأسواق المالية. بعض الناس كسب المال، ولكن الكثير من فقدانه.

كيف يمكن أن نساعد؟

عندما تريد بدء التداول، فإن منصة تختلف قليلا من وسيط إلى وسيط، ولكن سوف واجهة الأساسية الخاصة بك أن تكون هي نفسها. أولا، حدد مادة عرض. ثم قمت بتحديد أي اتجاه كنت تعتقد أنها سوف تذهب (أعلى / دعوة، أو أسفل / وضع). بعد ذلك معرفة الأطر الزمنية الخاصة بك. هل تريد أن يكون سريع 60 ثانية التجارة؟ أو هل تريد أن تختار وقت انتهاء الصلاحية 30 دقيقة من الآن؟ يجب أن تساعدك وساطتك في اختيار انتهاء صلاحية من قائمة بالقرب من مادة العرض التي حددتها. وأخيرا، تريد أن تقرر كم للخطر. بعض الوسطاء لديهم ما لا يقل عن $ 1 أو أكثر. إذا كنت جديدا، فأنت تريد أن تبدأ صغيرة قدر الإمكان حتى كنت قد صقل الأسلوب الخاص بك. المقبل، عندما كنت على يقين من أن كل شيء هو بالطريقة التي تريدها، يمكنك الضغط على الزر الذي ينفذ التجارة بالنسبة لك. ثم انتظر لمعرفة ما إذا كنت على حق أو خطأ.

أنواع الخيارات.

في أبسط، هناك نوعان رئيسيان من الخيارات الثنائية. خيار الاتصال هو ما سوف تستخدمه عندما كنت تعتقد أن سعر الأصل المعني سوف ترتفع. يمكنك الاستفادة من خيار وضع عندما كنت تعتقد أن السعر سوف تنخفض. هذا هو بسيط للتعلم فقط واحد من شيئين يمكن أن يحدث. أنت إما على حق وكنت ترى ربح عاد لك، أو كنت مخطئا وتفقد المال الخاص بك للخطر. هذا يخلق وهم من البساطة. قد تكون الثنائيات بسيطة في كيفية إنشاء الأرباح والخسائر، ولكن هذا هو المكان الذي تتوقف فيه عن ذلك. إذا كنت تريد أن تكون ناجحة في التداول، تحتاج إلى أن يكون لها إتقان تفسير الرسم البياني، أدوات التحليل الفني والعاطفية، وحتى يكون لها عين جيدة لاكتشاف الحرف الأساسية الهامة.

ابدء.

أفضل طريقة للبدء في التداول ثنائي هو الحصول على بعض الممارسة في مع حساب التداول التجريبي. مع حساب تجريبي، يمكنك ممارسة التداول في الوقت الحقيقي مع بعض السماسرة. لا توجد وسيلة لتكرار التجربة التي تأتي مع تجربة تداول الحياة الحقيقية.

الطريقة التي يعمل هو على التوالي إلى الأمام. مع التداول التجريبي، يتم إعطاء كمية معينة من المال وهمية لتبدأ مع. يمكنك استخدام هذا المال على أي حال تراه مناسبا. المنصة التي سوف تستخدم للتداول التجريبي هو نفس المنصة التي سوف تستخدمها عندما كنت تتداول فعلا مع المال الحقيقي، لذلك التداول التجريبي يساعد على القضاء على منحنى التعلم وأية أخطاء قد تقوم بها في حين معرفة كيفية استخدام البرنامج . يمكن للمتداولين في الولايات المتحدة فتح حساب تجريبي نادكس في دقائق معدودة.

الحسابات التجريبية سوف تختلف من وسيط إلى وسيط، وبعض الأماكن لا تقدم حتى التداول التجريبي. ومع ذلك، هذا هو جزء مهم من توتيلاج التداول الخاص بك.

ومع ذلك هناك قصور لاستخدام حساب افتراضي. معظم الخيارات الثنائية السماسرة التي لديها هذه سوف تسمح لك فقط للحفاظ على فتح لفترة قصيرة جدا من الزمن. سيسمح لك البعض فقط بتجربة التداول لمدة تصل إلى 72 ساعة قبل إغلاق حسابك التجريبي. هذا هو أكثر من الوقت الكافي لمعرفة كيفية استخدام وظائف البرمجيات، ولكن إذا كنت العلامة التجارية الجديدة للتداول، وهذا هو بالكاد الوقت الكافي للعمل على روتين التداول الفعال. إذا كنت جديدا على التداول، سوف تحتاج إلى إعطاء نفسك أكبر قدر ممكن من الوقت قبل البدء. التجربة هي شيء تحتاج إلى أن تتراكم مع مرور الوقت.

اختيار وسيط.

هناك العديد من السماسرة المختلفة هناك للاختيار من بينها. ومع ذلك، لا يوجد وسيط الحق واحد هناك لكل حاجة. سوف التجار مختلفة لديها مجالات مختلفة التي هي مهمة بالنسبة لهم حتى لا يكون هناك وسيط من شأنها أن تلبي كل حاجة. إذا كنت لا تزال تبحث عن أفضل وسيط الخيارات الثنائية، يجب أن تنظر واحدة من وسطاء ثنائي موثوق به:

ومع ذلك، هناك عدد قليل من الأشياء الرئيسية التي يجب أن تكون حفظ عينيك مفتوحة عند معرفة أي وسيط أو وسطاء لاستخدامها للتداول الخاص بك.

تريد شركة من شأنها أن تسمح لك لاستخدام برامجها في التجريبي. مع الصفقات يسير بخطى سريعة يمكنك & # 8217؛ ر إذا كان البرنامج يبطئ أو يهدر الثواني الثمينة. الأصول بما فيه الكفاية. ليس هناك نقطة في التداول في وسيط التي ليس لديها الأصول التي تريد التجارة. إذا كان لديك خلفية في تداول الفوركس، وتريد التأكد من أن لديهم مجموعة غنية من العملات التي كنت ترغب في التداول. إذا لم يكن لديهم الأصول التي تحتاج إليها، لا تضيعوا وقتكم. معدلات جيدة من العائد. وهذا أمر حتمي. إذا كان أحد المواقع يعرض لك معدل عائد بنسبة 83 في المئة، في حين أن آخر يقدم لك 84 في المئة، طالما أن جميع العوامل الأخرى هي نفسها، تحتاج إلى الذهاب مع عرض واحد أكثر من ذلك حتى لو كان الفرق 1 في المئة فقط. عوامل مثل سهولة الاستخدام هي مهمة، ولكن كنت لا تريد التضحية الأرباح فقط لأن وسيط واحد يستغرق وقتا أطول قليلا لتعتاد على آخر. خيارات خيار كافية. هناك المزيد من الخيارات من مجرد دعوة القياسية / وضع الخيارات. كما يمكنك أن تصبح أكثر تقدما في التداول الخاص بك، وسوف تجد أن أكثر للتخصيص التداول الخاص بك هو، وأكثر ربحية وسوف تصبح. تبدأ مع الأساسيات والعمل طريقك حتى استراتيجية التداول الخاص بك هو بالضبط حيث تريد أن تكون. يمكنك أيضا النظر في التداول مع الروبوت الخيارات الثنائية. قد يكون هذا وسيلة لتداول األسواق.

كان هناك الكثير من الثرثرة في الآونة الأخيرة حول وسيط الحق في الاختيار. لقد أصبح الأمر بالغ الأهمية قررنا مشاركة موقع آخر معك قد يساعدك في اتخاذ قرار أكثر استنارة. فإنه لا يقدم سوى استعراض مثل نقوم به، ولكنه يعطي أيضا الكثير من المعلومات الاخبارية الأخرى. إذا كان لديك أي أسئلة حول هذا واسمحوا لنا أن نعرف.

التحضير لجهودكم التجارة الأولى.

الشيء حول تداول الخيارات الثنائية هو أنه لا يمكنك إدخال التجارة غير مستعد من أي وقت مضى. من أجل تحقيق النجاح على المدى الطويل هنا، تحتاج إلى أن يكون وسيلة قابلة للحياة لتحديد الصفقات المربحة ونظام إدارة المال جيدة للتأكد من أنك لا تخاطر أبدا كثيرا في أي وقت واحد أو المخاطرة قليلة جدا للتجارة لتكون جديرة بالاهتمام. قد تستغرق أساليب التداول شهورا (أو أطول) لتطوير، وإذا كنت تخطي هذه المنطقة من التداول الخاص بك، فمن المحتمل أن لا تكون ناجحة. إجراء البحوث الخاصة بك على الأصول التي تبحث في والتأكد من أن لديك نقطة دخول جيدة التقطت. هذا سوف تأكد من أنك فعالة في اختيار الصفقات مربحة على المدى الطويل.

التجارة التي تختار لا تحتاج إلى أن تكون واحدة ضخمة. حركة صغيرة من فقط 1/10 من نقطة سوف تحصل على نتيجة مربحة. ومع ذلك، إذا كنت تحاول تحديد أفضل الصفقات فقط، فلن يتم تداول العديد من الصفقات على مدار اليوم كما الشخص الذي يبحث عن حركة صغيرة.

ما هي الطريقة التي تطبق في نهاية المطاف متروك لكم، ولكن التفكير في ذلك بهذه الطريقة: هل لديك بدلا من ذلك عدد قليل من الصفقات مع احتمال كبير حقا من النجاح، أو العديد من الصفقات التي تبدو وكأنها سوف تذهب قليلا فقط لصالحك. إذا قمت بإجراء عدد قليل من الصفقات في اليوم الواحد، ولكن جودة نتائجها متفوقة، قد تكون قادرة على كسب المزيد من المال من عدد أقل من الصفقات. الجوده أهم بكثير من الكميه.

ومع ذلك، فإن الخطر الهائل الذي يرتبط مع الثنائيات هو أيضا شيء يمكنك استخدامها لصالحك. المعرفة التي تكسب لأنك تعرف ما كنت المخاطرة هو الأداة التي يمكن أن تجعل إدارة الأموال الكثير أكثر فائدة. على سبيل المثال، عندما كنت تحاول تحديد أهدافك الأسبوعية للأرباح، يمكنك تحديد عدد الصفقات وما مقدار تلك الصفقات تحتاج إلى أن تكون من أجل ضرب هدفك.

أكثر من موقع واحد.

سوف تجد أنه في بعض الأحيان، حتى بعد أخذ هذه النقاط الخمس في الاعتبار، أن وسيط واحد ليس لديه كل ما تحتاجه. إذا كان هذا هو الحال، وجود المال الخاص بك في أكثر من وسيط واحد مقبول تماما طالما يتم تنظيم السماسرة في منطقتك. على سبيل المثال، إذا كانت هذه العائدات توفر 85 في المئة من العائدات على زوج يورو / دولار ور / أوسد، ولكن فقط 70 في المئة على سعر النفط الخام، يمكنك تداول اليورو / الولايات المتحدة. الدولار على الموقع الأصلي والنفط على آخر أن يكون معدل أكثر ملاءمة بالنسبة لك. هذا هو بخير القيام به، ولأن معظم وسطاء الخيارات الثنائية لديها منصات على شبكة الإنترنت، فإنه لن تبطئ جهاز الكمبيوتر الخاص بك الكثير لتشغيل أكثر من وسيط واحد في أي وقت من الأوقات.

الاستنتاج: ما يعمل أفضل بالنسبة لك.

فوق كل شيء، كنت دائما سوف تريد التأكد من أن كنت مرتاحا مع التجارة وثقة في القدرة على اتخاذ القرار الخاص بك. عندما تبدأ الشكوك حول ما إذا كان النظام الخاص بك يعمل أم لا، أو إذا كنت عصبيا لأنك خطر الكثير من المال، تبدأ العواطف لتأتي في اللعب. عندما تصبح العواطف عاملا في التداول الخاص بك، والمنطق والبحوث اتخاذ مقعد الخلفي، مما يجعل من الصعب أن تكون ناجحة. العواطف ليس لها مكان في التداول من أي نوع؛ تريد أن تكون عقلانية قدر الإمكان. إذا كنت بدأت في الحصول على مشاعر عميقة تأتي أثناء التداول، حان الوقت لأخذ قسط من الراحة. يمكنك دائما العودة عندما تكون مستعدا.

الحصول على الخبرة التي تحتاج إليها ولا تتداول خارج المعلمات الخاصة بك. إذا كنت مثيرا وذوابة في هذا، يمكنك أن تكون مربحة جدا، ولكن عليك أن تبقى منضبطة. لديك القدرة على أن تصبح ناجحا تاجر الخيارات الثنائية.

*** قد تتعرض رأس مالك للخطر. هذه المادة ليست نصيحة استثمارية. ***

الحصول على التداول في أي مكان؟

تأكد من تحقق.

الوسيط الأكثر ثقة.

آخر التحديثات.

الخيارات الثنائية الجامعة يجب أن يقرأ.

بياننا.

شكرا للتحقق من جامعة الخيارات الثنائية. هناك موضوع رئيسي واحد يجب أن نتحدث عن الطريق إلى الأمام. خطر! على الرغم من أنك يمكن أن تجعل الكثير من المال تداول هذه الصكوك، كما أنه من السهل جدا أن تفقد كل ما تستثمره. يرجى فهم المخاطر الثنائية قبل أن تستثمر أي أموال. هذا الموقع لأغراض الترفيه ولا ينبغي أن يكون مسؤولا عن أي خسائر قد تكبدها. يتم إنشاء إعلانات الدعاية عن طريق النقر على بعض الروابط الصادرة. يمكنك معرفة المزيد حول هذا الموضوع في سياسة الخصوصية.

الخيارات الثنائية الحافة.

المتعة مع آلة التعلم & # 38؛ BO.

مثل هذا على عكس ديوير 09 مارس 2017.

1.-لديك بعض المرشحات ثابتة (الأشياء التي لا تتأثر خوارزمية التعلم لدينا ولكن تصفية القرارات السيئة)

2.-تعلم التعلم الآلي خوارزمية التعلم من البيانات التاريخية ومن ثم اختباره مع البيانات التاريخية، وفي النهاية جعلها تعمل في الحية (التجريبي في الوقت الحقيقي) إنفرومنت.

هذه النقطة عندما نطلب منك عن آرائكم. ما ينبغي أن ننظر إليه آلة، ما كينف مؤامرة مؤشر؟ ما الذي من شأنه أن يفرق من الهبوط؟

(نحن نفكر في ستوكاستيكش ديفيرجينك ومؤامرة ستوشاستيك)

سيكون من الرائع أن يكون لها مجموعة ثابتة من القيم (مثلا: 0-100)، والأبوة المعروفة هي الشيء الذي نبحث عنه.

وسوف نبدأ في تطوير بعض التعليمات البرمجية الأساسية في MQL4 للتعامل مع C # دلل لدينا ما سيجعل "السحر" يحدث.

مثل هذا خلافا yarik19 09 مارس 2017.

مثل هذا على عكس ديوير 09 مارس 2017.

وأعتقد أن إنتل جعل المجمع الجديد ل ستيكيت (؟) تعلم (أنا لا أعرف اسم منه) يبدو سريع واعد.

مثل هذا خلافا yarik19 09 مارس 2017.

حظا سعيدا أحب العمل في الثعبان لغة كبيرة و أيضا جيدة ل مل.

وأعتقد أن إنتل جعل المجمع الجديد ل ستيكيت (؟) تعلم (أنا لا أعرف اسم منه) يبدو سريع واعد.

ولكن سوف المشورة لك أن ننظر في الاتجاه الأمثل ليس في السلطة الفلسطينية.

إذا كنت تعرف C # يمكنك أن تفعل سميث جيدة في هذا المجال.

مثل هذا على عكس ديوير 09 مارس 2017.

ولكن سوف المشورة لك أن ننظر في الاتجاه الأمثل ليس في السلطة الفلسطينية.

إذا كنت تعرف C # يمكنك أن تفعل سميث جيدة في هذا المجال.

ماذا تقصد بتحسين الاتجاه؟

ولكن نعم أحصل على هذه النقطة. با لن يكون الطريق للذهاب أعتقد.

مثل هذا خلافا yarik19 09 مارس 2017.

ماذا تقصد بتحسين الاتجاه؟

ولكن نعم أحصل على هذه النقطة. با لن يكون الطريق للذهاب أعتقد.

إذا كنت تريد، بيإم لي سكايب أو برقية. سأخبرك.

مثل هذا خلافا كساندبيرغ 19 مارس 2017.

مثل هذا خلافا ترادربوسا 19 مارس 2017.

أي سبب لماذا لا يمكن ترميز المنطق وراء كانتو في mq4 / 5؟

طرح هذا السؤال لأن الحصول على التعب إلى حد ما لتعلم لغة الترميز جديدة كل 3 أشهر لول.

مثل هذا خلافا ل ديوير 19 مارس 2017.

آه مل يمكن أن يكون صعبا لإعادة تنفيذ. .. لذلك قد ترغب فقط في التمسك ببعض الإطار الذي بني بالفعل.

راجع للشغل تحديث: بدأت تجربة الشبكة العصبية وحصلت على حوالي 65٪ دقة 50K الشموع.

انها تجريبية حقا وليس لدينا مزيد من التأكيد.

مثل هذا خلافا ل ديوير 19 مارس 2017.

الفكرة الأساسية هي أن لديك شبكة العصبية قراءة بعض البيانات الأساسية با + 2 القيم مؤشر اختيار (الجسم إلى آخر، ذيول إلى الجسم الخ ..) وكان لديك عدد قليل من "الذاكرة" - المخرجات والمدخلات وكنت فقط فيد المذكرة. الخروج إلى المذكرة. في المدى التالي (شمعة المقبل) حتى الشبكة يمكن أن مجرد حفظ ما تريد.

ويتم التعلم من خلال خوارزمية جينية. (المزيد على ذلك: en. wikipedia. etic_algorithm)

لذلك نعم دعونا تطور الجزء الصعب شد.

(أكبر تشغيل ما قمت به هو 900 أجيال و 65٪ - وينريت مع + 20K الحرف في الشموع 50K .. نعم نحن نفعل التجارة على كل شمعة تقريبا للأسف + و غا دائما يجد 1 دقيقة انتهاء أفضل شد)

مثل هذا خلافا لورنزوب 19 مارس 2017.

فكرة عظيمة، حظا سعيدا.

مثل هذا خلافا شايلشم 19 مارس 2017.

فكرة عظيمة. أنا شخصيا أنا طالب من بيثون، وسوف تكون مهتمة في المشاركة في مثل هذا المشروع. العديد من أنماط شمعدان الخ يمكن برمجتها في مل. أنا مهتم في التعرف على الأنماط والشبكات العصبية.

مثل هذا خلافا ل ديوير 20 مارس 2017.

في شمعة قريبة.

- الحصول على مدى كنا إلى آخر شمعة قريبة (+ عدد إذا ارتفع السعر حتى)

- إذا كان طول هو + نحصل على "الذيل العلوي" - طوله عالية - وثيقة، إذا -: عالية - مفتوحة.

- إذا كان طول الذيل ليس صفر ثم يتيح رؤية كيف كبيرة يتم مقارنتها مع حجم الجسم من الشمعة.

+ ما هي المؤشرات الإضافية التي يجب إضافتها إلى التجمع (لا يوجد لدينا 8 مؤشرات أساسية وتختار الجمعية العامة ما تريد استخدامه)؟

مثل هذا خلافا زكسداجيركس 20 مارس 2017.

لقد فعلت إكسيريمنتس واسعة مع ن والخيارات الثنائية.

أشك يمكنك الحصول على دقة 65٪ على بيانات سوق الأسهم الخام. الشبكة الخاصة بك إما الإفراط في تركيب، لدينا اختبار الظهر الخاص بك هو غير صحيح. (يجب عليك استخدام من البيانات عينة للقيام اختبار الظهر)

التنبؤات مع بيانات السوق الخام، وذلك باستخدام التصنيف أو التنبؤ الرقمي، ويؤدي إلى دقة 51٪ أكثر من مرة في تجربتي. وهذا يتفق مع معظم الأدبيات المتاحة حول هذا الموضوع.

في الأطر الزمنية أقل من 1hour هناك الكثير من الضوضاء العشوائية في البيانات لإيصال أي أنماط مفيدة. و ن يبدأ في التصرف كمتوسط ​​متحرك بسيط أو كخوارزمية الانحدار بطانة.

ولكن يمكنك التنبؤ خطوط الاتجاه مع دقة 75٪ مع ن. ولكن بصراحة يمكنك أن تفعل الشيء نفسه مع الانحدار الخطي. التنبؤ ما 1 أو 2 خطوات في وقت لاحق غير مجدية في بو للأسف، لأن الضوضاء في البيانات لا يزال يسبب فقدان.

الآن أنا تجريب مع نيوروفولوتيون. باستخدام خوارزميات جينية لتدريب الأوزان. (وهذا ليس هو نفسه باستخدام غا لتطوير معلمات الإدخال). حتى الآن العصبية تظهر بعض النتائج واعدة، ولكن لم أكن قد فعلت على الرغم من اختبار الظهر حتى الآن. أنا أجد هذا هو الطريق للذهاب. الخطوة التالية هي استخدام نيت، لتطوير طوبولوجيا ن كذلك.

*** غا الشبكات العصبية المدربة يمكن بسهولة جدا على صالح. لذلك دائما تفعل اختبار ظهرك مع البيانات من العينة.

إذا كنت قد حققت أي اكتشافات في هذا المجال، أحب أن أتعلم منك.

أيضا، فقط لأنه يعمل في باكتستينغ قد لا تزال لا تعمل في الحياة الحقيقية. لأنه في بعض الأحيان إشارات آخر فقط لجزء من الثانية، ولا يمكن تداولها من قبل الإنسان بسهولة.

أنا سعيد للتعاون في هذا المجال، ولدي خبرة واسعة في هذا الموضوع (حوالي 6 أشهر من التجريب على بو)

مثل هذا خلافا زكسداجيركس 20 مارس 2017.

كبيرة لسماع أن العديد منكم مهتمون في هذا المشروع! شكر.

في شمعة قريبة.

- الحصول على مدى كنا إلى آخر شمعة قريبة (+ عدد إذا ارتفع السعر حتى)

- إذا كان طول هو + نحصل على "الذيل العلوي" - طوله عالية - وثيقة، إذا -: عالية - مفتوحة.

- إذا كان طول الذيل ليس صفر ثم يتيح رؤية كيف كبيرة يتم مقارنتها مع حجم الجسم من الشمعة.

+ ما هي المؤشرات الإضافية التي يجب إضافتها إلى التجمع (لا يوجد لدينا 8 مؤشرات أساسية وتختار الجمعية العامة ما تريد استخدامه)؟

يستحق المحاولة ولكن لا اعتقد انها ضرورية.

طالما كنت تغذية الشبكة مع ارتفاع أسعار منخفضة وقريبة، كل تطبيع بشكل صحيح بالنسبة لبعضها البعض،

فإن ن سوف كشف أنماط في حد ذاته.

ولكن من يدري، قد تكون خاطئة.

مثل هذا خلافا ل ديوير 20 مارس 2017.

يستحق المحاولة ولكن لا اعتقد انها ضرورية.

فإن ن سوف كشف أنماط في حد ذاته.

نجاح باهر نعم قد يكون من المفيد المحاولة. كيف يمكنك تطبيعه؟

ربما عالية لإغلاق ديف أو شيء من هذا؟

مثل هذا خلافا ل ديوير 20 مارس 2017.

مثل هذا خلافا زكسداجيركس 20 مارس 2017.

يمكنك تطبيع البيانات مع معيار الانحراف المعياري الانحراف.

لا يمكنك ضغط البيانات في نطاق ثابت مع "سحق" البيانات وبالتالي المساومة على الجودة. لأنه سيكون هناك المسامير العشوائية التي يمكن أن تدمر البيانات الخاصة بك.

الخيارات الثنائية: احتيال أو فرصة؟

نحن مؤخرا نحصل على المزيد والمزيد من العقود لترميز استراتيجيات الخيارات الثنائية. وهو ما يعطينا ضمير سيئ قليلا، حيث أن هذه الخيارات مفهومة على نطاق واسع بأنها مخطط لفصل التجار السذاجة عن أموالهم. والسماسرة في الواقع لا يوجد انطباع جيد في نظرة أولى. وينظم البعض في قبرص تحت عنوان وهمية، والبعض الآخر لا ينظم على الإطلاق. أنها تنتشر قصص ملفقة عن أرباح ضخمة مع الروبوتات أو مناطق العد. ويقال أنها تلاعب منحنيات سعرها لمنعك من الفوز. وإذا كنت لا تزال تفعل، وبعض يرفضون دفع، وتختفي في نهاية المطاف دون أن يترك أثرا (ولكن مع أموالك). هذا هو القصص التي تسمع عن وسطاء الخيارات الثنائية. هي الخيارات الثنائية لا شيء ولكن احتيال؟ أم أنها توفر فرصة خفية حتى أن سماسرة في كثير من الأحيان لا يعرفون؟

الخيارات الثنائية، في شكلها الأكثر شيوعا، تختلف كثيرا عن الخيارات الحقيقية. انهم رهان أن سعر الأصل سوف ترتفع أو تقع ضمن إطار زمني معين. إذا كنت الفوز في الرهان، وسيط يدفع حصتك مضروبا مع عامل دفع تعويضات في 75٪ .. مجموعة 95٪. إذا كنت تخسر، كنت تدفع حصة ناقص خسارة تعويضات محتملة. أنت & # 8217؛ إعادة التداول ليس ضد السوق، ولكن ضد الوسيط. وسيط يحتاج لك أن تخسر، وإلا فإنه لن يحقق أي ربح. حتى لو كان يدفع حقا انتصارات الخاص بك، وحتى لو كان لا التلاعب في منحنى الأسعار، وقال انه لا يزال يمكن السيطرة على الربح الخاص بك مع العوامل دفع له. لذلك يبدو أنه حتى لو كان لديك نظام الفوز، وسيعمل الوسيط فقط على تقليل العائد للتأكد من أن تخسر على المدى الطويل.

ولكن هذا الاستنتاج هو مغالطة. يمكن أن يكون في الواقع من ميزة للوسيط لتقديم دفع تعويضات التي تسمح لك للفوز، طالما أن معظم التجار الآخرين لا يزالون يخسرون. والوسيط ليس لديه حرية التصرف بشكل تعسفي في تخفيض العائد. هو & # 8217؛ s التنافس مع الوسطاء الآخرين. ولكن لماذا تريد أن تتداول الخيارات الثنائية على أي حال، عندما يمكنك أيضا تداول الأدوات الخطيرة بدلا من ذلك؟ إذا كنت تريد نتيجة ثنائية، يمكنك أيضا تحقيق ذلك عن طريق فتح وضع أو دعوة انتشار مع خيارات حقيقية & # 8211؛ وهذا مع وسيط خطير، وعوامل دفع أعلى بكثير (حتى أكثر من 100٪) وإمكانية بيع الخيارات قبل الأوان.

وبصرف النظر عن المزايا الضريبية في بعض البلدان، هناك سبب واحد مقنع قد يجعل تجربة تداول الخيارات الثنائية جديرة بالاهتمام. إن الربح وتكلفة التداول لخيار ثنائي مستقلة عن الإطار الزمني. حتى تتمكن من التجارة على أطر زمنية قصيرة جدا، والتي سيكون من الصعب، إن لم يكن مستحيلا مع خيارات حقيقية أو غيرها من الأدوات المالية. يمكنك العثور على مناقشة لهذه المشكلة في مقالة سلخ فروة الرأس.

الرياضيات سلخ فروة الرأس الثنائية.

ويمكن حساب الحد الأدنى المطلوب لمعدل الفوز للتداول الثنائي من ربح وسيط وسعر العائد:

W = معدل الفوز المطلوب لكسر حتى.

مع 85٪ الفوز دفع تعويضات ولا خسارة دفع، تحتاج إلى معدل الفوز.

54٪ معدل الفوز يبدو أن يمكن التحكم فيها على الأطر الزمنية القصيرة. تكاليف المعاملات من وسيط غير ثنائي، التقليدية تتطلب معدل فوز أعلى بكثير، كما هو الحال في الرسم البياني التالي من المادة سلخ فروة الرأس:

معدل الفوز المطلوب بنسبة مئوية مقابل مدة التداول (غير ثنائي)

كان لديك للفوز تقريبا 80٪ من الصفقات لمدة خمس دقائق & # 8211؛ من المستحيل على نظام التداول في ظل الظروف العادية إلا إذا كنت فرض هذا معدل الفوز مع بعض الحيل، والتي فاز على الرغم من الفوز في الحصول على منطقة الربح.

لذلك، تكاليف التداول أصغر على الإطارات الزمنية المنخفضة هي فائدة واضحة من تداول الخيارات الثنائية. مع جميع الفوائد الجانبية من الأطر الزمنية المنخفضة، مثل المزيد من البيانات ل باكتيستس، وفترات السحب أقصر في التداول المباشر. ولكن كيف يمكننا الاستفادة من ذلك؟ هناك ثلاث مشاكل لحلها.

ثلاث خطوات للربح الثنائي المحتمل.

العثور على استراتيجية مع الفوز r أتي الذي هو أفضل من W تحديد مع صيغة العائد أعلاه. ولكن كن على علم بأن الأسعار على الأطر الزمنية الصغيرة تعتمد بشكل قوي على الأعلاف. عادة لن تفوز بمصدر سعر الوسيط الثنائي (إذا كان لديه أي شيء على الإطلاق). لكونه على الجانب الآمن، واختبار مع بيانات الأسعار التاريخية المختلفة من وسطاء خطيرة مختلفة (f. i.Aanda أو فكسم) والبقاء بعض النقاط المئوية فوق الحد الأدنى W.

كل هذه القضايا تجعل التداول الخيارات الثنائية نوع من & # 8220؛ فوضوي & # 8221 ؛. ومع ذلك فإنه 's الطرق الفوضوي التي توفر في بعض الأحيان أفضل الفرص. إد ثورب جعل الملايين الأولى لا مع & # 8216؛ التجارة الخطيرة & # 8217؛، ولكن مع استراتيجية العوامة وبطريقة لتقدير قيمة أوامر الضمان، وكلاهما يعتبر أيضا فوضوي ويصعب حساب في ذلك الوقت.

الخطوة 1: النظام.

منحنى السعر ليس المشي العشوائي. على الأقل ليس كل الوقت. وغالبا ما يسيطر الاتجاه على الأطر الزمنية الطويلة، وأطر زمنية قصيرة من خلال انعكاس المتوسط. عندما لا تكون تكاليف المعاملات مهمة، فإنه ليس من الصعب جدا العثور على نظام مع & غ؛ 54٪ معدل الفوز على 5 دقائق القضبان. هنا & # 8217؛ s مثال بسيط أن يستغل متوسط ​​انعكاس ميل من الأطر الزمنية القصيرة (النصي ل زورو):

في التعليمات البرمجية C أعلاه حددنا هدف هدف فردي () يحسن نظام التداول الثنائي. ويقيس أداء النظام حيث أن عدد الصفقات الفائزة مقسوما على عدد الصفقات الخاسرة. وإلا فإن المحقق البحث عن عامل الربح الأكثر قوة، مما لا معنى له للتجارة الثنائية.

الإعداد يحدد فترة 5 دقائق بار، وهو الإطار الزمني لدينا الرهانات. نحن نستخدم 20 دورات وفو والسماح للمحسن استخدام جميع النوى وحدة المعالجة المركزية ولكن واحد. بهذه الطريقة يستغرق التدريب المدى حوالي 5-10 دقائق لمدة 5 سنوات البيانات. العلم بيناري ينشط الصفقات الثنائية، ونحن & # 8217؛ إعادة محاكاة وسيط مع 85٪ الفوز دفع تعويضات ولا خسارة الدفع.

لدينا نظام عائد متوسط ​​يتداول كلما كان السعر الحالي أقرب من عتبة & # 8211؛ هنا، 1٪ من التقلبات الأخيرة & # 8211؛ إلى ارتفاعها السابق أو المنخفض. الفترة الزمنية لتحديد عالية ومنخفضة هي المعلمة النظام الوحيد الذي نقوم بتحسين. هل يمكن تحسين النظام بطرق عديدة، على سبيل المثال عن طريق تحسين العتبة أيضا، من خلال تعديل الهدف () وظيفة بحيث تفضل الأنظمة مع المزيد من الصفقات، وعن طريق تطبيق عامل تصفية يمنع التداول في أنظمة السوق التي لا تعود إلى المتوسط. منذ نراهن على السعر في 5 دقائق، ونحن & # 8217؛ تعيين ليفيتيمي من التجارة إلى شريط واحد. هنا منحنى رأس المال من 5 سنوات على الأقدام اختبار الأمام مع ور / أوسد:

النظام لديه حوالي 56٪ معدل الفوز وعظيم، على الرغم من أن لا عودة إيجابية مذهلة. وهو ما لم يتحقق من خلال آلية انعكاس المتوسط ​​الخام، ولكن في الغالب عن طريق تضخيم الاختلافات الصغيرة في الدخول والخروج من خلال التداول الثنائي، على الرغم من أن العائد هو 85٪ فقط. لن تحصل على نتيجة مماثلة مع الصفقات التقليدية. نفس النظام لا يتداول الخيارات الثنائية، ولكن مواقف الفوركس بالرافعة تنتج منحنى رأس المال مختلف جدا (للاختبار، والتعليق على العلم بيناري وإعدادات العوائد في التعليمات البرمجية):

مع نفس الصفقات لدينا الآن فقط 40٪ معدل الفوز وخسارة شاملة، حيث أن جميع الأرباح التجارية يؤكل عن طريق انتشار والعمولة.

الخطوة 2: أوتوماتيزينغ.

كيف تدع النص الخاص بك يدخل تلقائيا الرهان في اللحظة المناسبة؟ هذه مسألة فنية لا علاقة لها بالتداول، ولكنها تأتي عندما يكون لديك وسيط مع منصة على شبكة الإنترنت ولا يوجد اتصال سليم ل أوتوماتيزينغ. هنا مقتطف شفرة لاكتشاف مواضع أزرار [شراء] و [بيع] على موقع ويب، والنقر عليها تلقائيا:

بدء تشغيل البرنامج النصي، والانتظار حتى ينبثق وسيط & # 8217؛ s موقع في المتصفح الخاص بك. ثم اتبع الإرشادات في نافذة رسالة زورو & # 8217؛ s. مانويفر الماوس على & # 8220؛ شراء & # 8221؛ زر وضرب مفتاح الماوس الأيمن. ثم فعل الشيء نفسه مع & # 8220؛ بيع & # 8221؛ زر. سيخزن البرنامج النصي مواقع الأزرار ثم يستخدم وظيفة المفاتيح لإرسال نقرات الاختبار إلى كل من موضع النافذة النشطة. لأغراض الاختبار أنا & # 8217؛ تقليد وسيط ثنائي نموذجي & # 8217؛ ق منصة التداول.

أنت الآن تحتاج فقط إلى الغراء معا النصي التداول الخاص بك مع زر النقر النصي، والتكيف مع الأخير إلى موقع الوسيط الخاص بك. ويترك هذا كممارسة للقارئ. واستخدام أفضل الإصدارات المحسنة & # 8211؛ يتم الاحتفاظ البرامج النصية هنا بسيطة لأغراض العرض التوضيحي. طالما أن النص البرمجي يتداول، تأكد من أن نافذة المتصفح يبقى في المقدمة، وإلا فإنه لا يمكن النقر على الأزرار. للحصول على حجم الموقف، إما إدخال حجم ثابت لجميع المواقف، أو السماح للنص الخاص بك انقر فوق حقل الحجم وإرسال السكتات الدماغية مفتاح لتعيين أحجام الفردية.

الخطوة 3: الوسيط.

بالطبع أنا لا & # 8217؛ ر تريد أن يوصي وسيط الخيارات الثنائية معينة. في النهاية، هم & # 8217؛ جميع المحتالين & # 8211؛ ولكن بعضهم أكثر صرامة من غيرها. العثور على وسيط مناسب هو، أيضا، ترك كممارسة للقارئ. مواقع وسيط ثنائي مقارنة غالبا ما تكون & # 8211؛ سوربريس، سوربريس & # 8211؛ تثبيت وتدفع من قبل وسطاء ثنائي. لا يسمح للمواطنين الأمريكيين عادة بتداول الخيارات الثنائية مع وسطاء غير منظمين في الولايات المتحدة. بعض الوسطاء يقبلون الإيداع الخاص بك ومع ذلك، ولكن استخدام ذلك كذريعة لرفض دفع تعويضات. إذا كنت مواطنا من إسرائيل، قد لا تكون مقبولة من قبل العديد من الوسطاء الثنائيين لأنهم لم يسمحوا لمواطني الغش.

استنتاج.

إنه & # 8217؛ غالبا ما يكون & # 8220؛ فوضوي & # 8221؛ والأدوات التجارية المحتقرة التي لا تزال توفر فرصا عندما تفهم بشكل صحيح. I & # 8217؛ لقد حملت النصين إلى مستودع 2018. أنت بحاجة إلى زورو 1.52 أو أعلى لتشغيلها. عندما تقوم الآن بتحقيق أرباح ضخمة مع الخيارات الثنائية، لا تنسى أين يأتي المال من: ليس من الوسيط، ولكن من عملاءه الأقل حظا التي ربما مجرد ملاذ & # 8217؛ قراءة بلوق الحق.

إضافة: من جميع المقالات على هذا بلوق، هذا واحد جذبت حتى الآن معظم تعليقات البريد المزعج. من بينها يبدو أن الأعمال مربحة جديدة قد أنشئت في مدار وسطاء ثنائي: الغش الانتعاش. بمجرد أن تفقد الأموال، ستحصل على عروض بواسطة & # 8220؛ المتسللين & # 8221؛ أو & # 8220؛ لو أوفيسز & # 8221؛ لاسترداد ذلك، مقابل رسوم بالطبع. من أين حصلوا على عنوانك من؟ بطبيعة الحال من السمسار الذي حصل على أموالك & # 8230؛

71 أفكار حول & لدكو؛ الخيارات الثنائية: احتيال أو فرصة؟ & رديقو؛

شكرا لكم على هذا المقال. هل يمكن أن تعرف أي برنامج هناك، أو نموذج، أن سقف تنتج منحنى خطر ثنائي مع مرور الوقت؟ على غرار الرسوم البيانية المخاطر التي أنشأتها برامج الخيارات التقليدية؟ لقد وجدت واحدة على ولفرام ولكن لا أستطيع & # 8217؛ ر تغيير أسعار الأمن. سيكون من المفيد جدا بالنسبة لي أن نفهم الأسعار الثنائية مع مرور الوقت ومستويات التقلب.

أنا لا أعرف مثل هذا البرنامج للخيارات الثنائية، ولكن هل يمكن ربما حساب الرسم البياني مع خوارزمية بلاك سكولز القياسية، تماما كما هو الحال بالنسبة للخيار الأوروبي العادي. والسؤال هو فقط ما كنت تفعل مع هذه المعلومات، حيث يمكنك عادة لا تبيع خيار ثنائي خلال حياتها.

لدي حساب في ناديكس ويمكنك شراء وبيعها (إغلاق موقف). لذلك أود أن يكون من المفيد بالنسبة لي لوضع الأسعار الممكنة مع مرور الوقت.

اشتريت كتابك مؤخرا وحببت حقا. الكثير من الأفكار العظيمة لتداول الغوس. أنا & # 8217؛ م سعيد وأنا أفهم بعض الألمانية.

في ما يلي سؤال حول مقالتك:

أنا & # 8217؛ م مبتدئ كامل لثنائيات، لذا يرجى يغفر جهلتي.

أنت تقول أن تكلفة التداول لا تعتمد تقريبا على الإطار الزمني. من الواضح، عندما كنت وضعت على الكثير من الصفقات في وقت قصير، والربح المتوقع هو عادة صغيرة، لذلك يمكن بسهولة الحصول على تؤكل من قبل اللجان. بقدر ما أفهم، يتم إصلاح تعويضات ثنائي، لذلك هو دائما نفس ما إذا كانت الصفقات الخاصة بك الماضي 1sec أو 1000secs، مما يجعلها في بعض معنى الوقت مستقلة. ومع ذلك، (وهذا هو المكان الذي لا يزال فيه اللون الأخضر قليلا)، والثنائيات لها تاريخ انتهاء صلاحية ثابت، لذلك أرباحنا هي في بعض المعنى إلى الوقت لانتهاء والحصول على أصغر كلما اقترب دخولنا التجارة الحصول عليه. من ناحية أخرى، كلما اقتربنا من انتهاء، احتمالنا للوصول إلى سعر مستهدف معين يزداد مع اختلاف المسار من بقعة إلى انتهاء يصبح أصغر. لذلك، في فهم ساذجتي، فإن ألغو الذي قدم أعلاه يجب أن تعمل فقط الأمثل لفترة معينة في اليوم الذي هو ن فترات بعيدا عن انتهاء الصلاحية. أنا & # 8217؛ م ربما على خطأ ولكن أود أن أسمع رأيك لماذا ليس هذا هو الحال.

بس، وأعتقد أنه ينبغي أن يكون من السهل إلى حد ما لنموذج الخيارات الثنائية مع مونت كارلو بدلا من بلاك سكولز، كما أنه من السهل وضع جميع أنواع القيود فيه. أنا & # 8217؛ فعلت هذا مع خيارات الحاجز، انها & # 8217؛ s أبطأ ولكن فعالة جدا.

هل تنوي ترجمة كتابك، أو I & # 8217؛ هل يتعين عليك شراء الكتاب الإلكتروني وأن تقوم غوغل بترجمته؟ =)

@ جيريمي، توم: لم أسمع من نادكس من قبل، لكنها تسمح بالفعل للخروج من خيار قبل انتهاء صلاحيته. كانت هذه المقالة فقط حول الخيارات المعتادة مع مدة ثابتة وتكاليف مستقلة عن المدة، ولكن الخروج من الخيارات يفتح إمكانيات جديدة مثيرة للاهتمام. الرسم البياني للخطر يجعل ثم الكثير من الشعور. ربما يمكن أن يكون موضوع مقال آخر. & # 8211؛ @ غونزاتي: نعم، أنا & # 8217؛ ليرة لبنانية ترجمة عندما أجد الوقت.

الإعلامية والترفيهية من أي وقت مضى. تشكرات. جيريمي، توم & # 8211؛ شكرا إعادة نادكس. مثير للإعجاب.

مرحبا، المادة مثيرة جدا للاهتمام، لي أيضا حساب في ناديكس. ولديهم موقع جيد جدا وغنية بالمعلومات مع كمية هائلة من المعلومات. يمكن ش التحقق من منصة وكيف يمكننا استخدام هذه المنصة مع التطبيق زورو.

مع أحر تحياتي.

من ما أرى، يبدو نادكس لا توفر اتصال مباشر. لذا ستحتاج إلى نص برمجي مثل أعلاه ضمن & # 8220؛ الخطوة 2 & # 8221؛ أو بعض الحلول المماثلة للسيطرة على منصة التجارة الخاصة بهم.

أشكركم على هذه المساهمة بالمعلومات. قد يكون الوقت انتهاء الصلاحية من الخيار أيضا لا شك أن يكون معلما للاهتمام للنظر في، على الرغم من أنه هو وسيط جدا محددة ما يمكن تعيينه في. لقد حاولت استغلال هذه المعلمة الإضافية، لأنه في زورو هناك إمكانية تعديل إكسيتيمي من باربيريود إلى قيمة أخرى (I إنزرتد أفتر & # 8220؛ لوسبايوت = 0؛ & # 8221؛ ببساطة إكسيتيمي = 15؛ ل حتة). والمثير للدهشة، إذا كنت تفعل ذلك مع السيناريو أعلاه نتيجة الاختبار هو دائما نفسه الذي يمكن بالتأكيد لا يكون صحيحا. لماذا هذا فشل؟

لأنه يتم تجاوز إكسيتيمي إعداد ليفيتيمي. يمكنك استخدام إكسيتيمي أو ليفيتيمي لمدة التداول، ولكن الأسلوب الموصى به هو ليفيتيمي. & # 8211؛ يمكنك العثور على هذه القضايا من خلال النظر في السجل. هناك يمكنك ان ترى كم من الوقت الصفقات والأرباح التي يقومون بها.

مادة كبيرة، في تجربتي الخيارات الثنائية جيدة، ولكن يتطلب استراتيجية وبعض التعليم، ولدي بعض الأرباح، وتطبيق نظام مارتن حفل 🙂 القبلات.

يبدو أن المعلمة ليفيتيمي. غير موثقة في الواقع في الصفحة اليدوية زورو على الأقل أنا كاندن & # 8217؛ ر العثور عليه. ترغب في معرفة الفرق بين إكسيتيمي مقابل ليفيتيمي.

غوماركيتس لديها خيارات ثنائية على منصة MT4، التداول من حسابك العادي.

أعتقد أن هناك عدد قليل & # 8217؛ s هناك أيضا.

نعم فعلا. بعض السماسرة توفر الخيارات الثنائية من خلال فكس ليت MT4 المساعد. يمكنك ثم التجارة مباشرة مع زورو من خلال جسر MT4 وتحتاج إلى أي زر انقر فوق وظيفة. يجب إعداد الإطار الزمني فقط للرهان & # 8211؛ بقدر ما أعرف & # 8211؛ في حقل تعليق الطلب.

ماذا عن موقف التحجيم؟

ربما عن طريق حجم الكثير، ولكن لم أعثر على وثائق مفصلة. أنا & # 8217؛ ليرة لبنانية الاستفسار مع المطور من أداة فكس ليت.

طيب، وفقا للمطور هذا هو الأمر MQL4 للمراهنة على ارتفاع الأسعار مع فكس ليت:

و رمز زورو المقابلة:

& # 8220؛ حجم & # 8221؛ هو حجم الموقف في وحدات وسيط & # 8217؛ ق الحد الأدنى للحجم، مثل 1 $. & # 8220؛ بو إكس: & # 8221؛ يحدد المدة بالثواني. إذا كنت ترغب في تغيير حجم الموقف على وسيط & # 8217؛ s واجهة الويب، انها & # 8217؛ تماما كما هو الحال مع النقر على الأزرار: السماح للنقر انقر فوق حقل الحجم ثم إرسال مفتاح السكتات الدماغية لتحديد الحجم.

غريت & أمب؛ مثال مثير للاهتمام جوهان & # 8211؛ شكرا للمشاركة.

كيف يقوم زورو بتقييم نجاح الخيار الثنائي؟ من التعليمات البرمجية، يتم استخدام "مجموعة (بيناري)" لتقييم تلقائي لنجاح التنبؤ. في المحاكاة الخاصة بي من نفس الخوارزمية (اليورو مقابل الدولار الأميركي، 5 سنوات الماضية، 5 دقائق فترات)، ونسبة الفوز حوالي 60٪ إذا كان متوسط ​​الفترة المقبلة يستخدم لتحديد النجاح & # 8211؛ ولكن 52٪ إذا تم استخدام إغلاق الفترة التالية (أكثر صاخبة)

أيضا، بعض وسطاء الخيارات الثنائية (مثل مؤشر إيغ) اقتبس سعر العتبة الذي هو التنبؤ بهم حيث سيكون سعر السوق في 5 دقائق. خوارزمية لدينا تحتاج إلى تحديد ما إذا كان سعر السوق من المرجح أن تكون أعلى / أقل من تقدير وسيط & # 8217؛ s على انتهاء (وليس سعر السوق عندما يتم وضع الرهان). هذا صعب.

يتم استخدام الإغلاق من قبل زورو. يعني أن يكون خطأ لأنه لا & # 8217؛ s أي سعر حقيقي. ومع ذلك 5 دقائق البيانات هي عالية تعتمد على تغذية، وسوف تحصل على الأرجح نتائج مختلفة مع وسطاء مختلفة. يستخدم زورو بيانات سعر فكسم افتراضيا، لكنه أفضل من ذلك عندما باكتست مع بيانات الأسعار من وسيط جدا كنت التجارة مع.

ومن & # 8217؛ ق مثيرة للاهتمام كم من المتغيرات من الرهانات السعر التي تقدمها وسطاء ثنائي في الوقت نفسه. استخدام عتبة المتوقعة من شأنه أن يمنع بشكل فعال نظام حسابي لأنك لا يمكن باكتست ذلك.

هنا هو قائمة كاملة مع جميع وسطاء احتيال. ربما يمكنك إضافته إلى مقالك: هوتراد / ثنائي خيارات-الحيل /

أحصل على هذه الرسالة:

خطأ في & # 8216؛ السطر 27:

& # 8216؛ & # 8217 SET_ORDERTEXT. معرف غير مصرح به.

& # 8220؛ معرف غير معروف & # 8221؛ يعني أن البرنامج لا يفهم ما تكتبه. إما أن إصدارك قديم جدا أو أنك لم تكتبه بشكل صحيح. هذه المدونة ليست حقا مكانا جيدا للبرمجة الدعم، ولكن منتدى المستخدم هو. هناك يمكنك أيضا الحصول على أحدث إصدار.

أنا أتفق تماما أن الخيارات الثنائية هي أسهل للتجارة.

شكرا لهذه المادة مثيرة للاهتمام.

لقد وجدت ثنائي لديه واجهة التداول أبي. ربما يمكننا أن نتوقع سوف زورو لديها القدرة على تداول الثنائيات؟

لؤلؤة نادرة في البحر من المواد خيار ثنائي! وأود أيضا الكثير النهج العام لتداول لك والمجتمع من زورو ديك. مجد لكم!

أنا & # 8217؛ م جديدة تماما ل زورو، لذلك أعتقد أن سؤالي سوف يكون إجابة بسيطة. حاولت تغيير الخط:

وحصلت على نسبة فوز أعلى بشكل مشبوه. كما أعتقد أن هذا ليس بسبب تحسن حقيقي في أداء الاستراتيجية، ما هو السبب في ذلك؟ هل هناك طريقة لوضع (ثنائي) التجارة & # 8211؛ يتحدث عن التدريب ووضع الاختبار & # 8211؛ قبل انتهاء جميع الصفقات الأخرى؟

شكرا لكم و تهاني مرة أخرى!

شكرا على الرد السريع. لقد لعبت في جميع أنحاء أبعد من ذلك مع السيناريو، ولاحظت حقيقة هامة أن تؤخذ بعين الاعتبار في زورو عند محاكاة استراتيجيات الخيارات الثنائية.

عند اختيار ليفيتيمي أعلى بكثير من 1 بار، والسماح بوضع المواقف عندما تكون المواقف الأخرى مفتوحة بالفعل، ستلاحظ أن شيئا غريبا يحدث. قد تحصل على نتائج لا تصدق (ولكن لسوء الحظ خطأ & # 8230؛)، ويرجع ذلك إلى حقيقة أن افتراضيا زورو يغلق التجارة عندما يتم وضع صفقة تجارية أخرى على الاتجاه المعاكس، وتعيين فوز أو خسارة اعتمادا على الوضع في لحظة (وبالتالي دون الأخذ بعين الاعتبار وقت انتهاء الصلاحية التي حددتها ليفيتيمي). وأعتقد أن هذا هو & # 8220؛ علة & # 8221؛، بمعنى أن زورو لا ينبغي أن تتصرف من هذا القبيل عندما يتم تعيين العلم بيناري. I & # 8216؛ سولفد & # 8217؛ والمشكلة وضع التحوط إلى 2، والذي يسمح للدخول وفتح مراكز طويلة وقصيرة في وقت واحد.

ربما هذا الإعداد من التحوط إلى 2 يجب تنفيذها تلقائيا من قبل البرنامج عندما يتم تعيين العلم بيناري، من أجل تجنب نتائج المحاكاة خاطئة.

لقد نشرت هذه المعلومات في منتدى زورو وكذلك & # 8230؛

نعم فعلا. عندما يمكن فتح أكثر من صفقة واحدة، يجب تعيين التحوط لمنع إغلاق الصفقة عن طريق فتح الصفقات المعاكسة. وإلا يمكنك الخروج قبل الأوان من الرهان وكتاب الربح! & # 8211؛ هذه ليست تلقائية، وبالتالي فإن نتيجة أي إعداد يجب النظر بعناية لمحاكاة التداول ثنائي.

لدي بعض الخبرة الحقيقية مع أوتوترادينغ الخيارات الثنائية. لقد بنيت واجهة ل نيوسترادينغ. كنت تستخدم الفوركس نيوز بندقية واستئجار خادم في نيويورك، والتي وضعت لي في موقف تنفيذ التجارة داخل 1MS مرة واحدة يتم نشر المؤشرات الأساسية. إنه نظام لا يهزم إذا أخذت وقتك لدراسة كيفية تفاعل السوق مع البيانات. كان لدي 80 +٪ معدل الفوز ومع الخطر الأمثل (كيلي الفورمولا!) يجب أن أكون مليونيرا الآن! ومع ذلك، بمجرد أن يدرك الوسطاء ما يجري، فإنها تحجب لكم مع رسائل الخطأ. سأكون في غاية يوصي لمعرفة كيفية تطبيق التحليل الأساسي وكيفية التجارة يدويا بدلا من إنفاق أي طاقة على الخيارات الثنائية بسبب تجربتي الخاصة. قضيت مثل 2000 € لاستئجار الخادم والودائع لم أعود أبدا (حذار & # 8211؛ 24option يأخذ 80 وحدة كل شهر من حسابك إذا كنت دون & # 8217؛ ر التجارة عدة أشهر. ستوكباير يفعل ذلك كذلك)، وينوتوماتيون برو، (كانت واحدة من العملاء جكل تحدث عن & # 8211؛ فمن الممكن للفوز 57٪ نسبة الفوز ولكن من الصعب حقا مع التحليل الفني فقط! أنا & # 8217؛ ر أعتقد أنه & # 8217 ؛ ق ممكن للفوز كسر حتى حقا بشكل ملحوظ، لذلك ننسى الحصول على الأغنياء سريعة). ومع ذلك، تمكنت من بناء واجهة أوتوترادينغ مستقرة إلى حد ما مع وينوتوماتيون. إذا كنت مهتما، أنا على استعداد لمشاركة الرمز الخاص بي، ولكن سوف تحتاج إلى التكيف للوسيط الخاص بك. مادة لطيفة، وسوف ألعب مع هذا الرمز في المرة القادمة أنا & # 8217؛ م بالملل.

I & # 8217؛ m sdh309795gaas في منتدى زورو.

هل سيكون أي شخص مهتما بالعمل معا على بعض هذه الأشياء؟ أنا & # 8217؛ كتبت نوديجس أبي ل إكوبتيون، جنبا إلى جنب مع باكتستر التي تسمح الخوارزمية أن يتم إسقاط الحق في أبي دون أي تعديل، ولكن أنا & # 8217؛ م لا تزال تحاول معرفة جزء التنبؤ السعر. هذه الاستراتيجية يحصل على حوالي 55-57٪ دقة عندما اختبرت مع البيانات من الخيار إق. ولكن عندما كنت عامل في معدلات الربح المتغيرة وكل شيء، وهناك & # 8217؛ s ليس فقط الكثير من الصفقات اليسار.

TeeraLucksanapiruk حيث كنت قادرا على الاتصال زورو مع خيار إق من خلال أبي الخاص بك؟ إذا كان هذا هو الحال أنا مهتم.

كيف يمكنني الحصول على السيناريو أو تطبيق الروبوت الآلي للتجارة بالنسبة لي مع وسيط جيد مثل ثنائي؟

يرجى الرجال & # 8211؛ أعمل في نهاية حادة من الصناعة المالية - هذه أفضل يمكن أن يشبه عجلة الروليت مع وقت أبطأ لحرق من خلال رقائق الخاص بك. ما لم يكن هناك بعض أخبار السوق الجديدة لا يمكن التنبؤ بتقلبات الأسعار على فاصل زمني مدته خمس دقائق. بعض من أرقى في وول ستريت جعل فقط 75٪ قرارات مربحة. لديهم إمكانية الوصول إلى البحوث غير العامة، 20 عاما من الخبرة، وفرق من المحللين الذين يستخدمون الحواسيب الفائقة طحن الملايين من المعاملات، رأس المال المالي (المليارات) والسماسرة التي تعمل بالنسبة لهم. لحسن الحظ أنها تحتاج فقط إلى أن تكون على حق المعاملات محددة جدا. أنت لا تعطي المال للمحتالين النيجيريين، لماذا تدع أحدا يأخذ أموالك على الخيارات الثنائية.

كان لدي $ 5000US $ خصم من تأشيرتي إلى أوبتيونبوت 3.0. ولكن لم أسمع مرة أخرى من الشركة أو من وسيط بلدي الذي وعدني أن من خلال الاستثمار وأود أن يحقق ربحا جيدا جدا.

لسوء الحظ لم أتلق سوى مكالمة واحدة من وسيطي الذي أقام نوعا من تجارة السيارات وقيل على وجه التحديد عدم لمسه، وهذا بالطبع لم أكن.

والمشكلة هي أن الآن فقدت كل أموالي وأنا لا يمكن الوصول إليهم إما.

أنا أكتب هذا المنصب لأن وسيط واحد يدعى جون، من مثل ما يسمى: أوبتيونبوت 3.0 دعا لي في 25 يونيو من عام 2018 وأجبرني على فتح حساب على موقعهم أوبتيونبوت بروميسينغ لي أن أوبتيونبوت سيجعل 100٪ أرباح ودائع بلدي.

قمت بتحويل ذلك اليوم 10000 يورو عن طريق بطاقة الائتمان. استغرق الوسيط على حسابي وبدأ التداول. بعد نصف ساعة، كان مستوى الهامش تحت التهديد وتلقيت مكالمة وبدأ وسيط في طلب المزيد من المال. أرسلت 5 000 يورو آخر من بطاقة الائتمان الخاصة بي!

وفي 30 حزيران / يونيه، فتح 11 موقعا خاطئا بخسارة فادحة، واستيقظت كل أموالي المفقودة.

اتصلت على الفور وسيط بلدي وهذا المجرم الذي أحرق كل ما عندي من المال وقال انه سوف برد جميع المواقف بلدي وسوف سوتسد لسحب كل ما عندي من المال.

انتظرت لساعات قليلة وحاولت استدعاء يوحنا، ولم يطلب أبدا. انقضت أيام، كنت أحاول ومحاولة الاتصال به، الكتابة إلى بريده الإلكتروني، ولكن من دون إجابات.

I want to catch this broker which robbed my money, and made hundred of trades on my behalf without my consent and to punish him for every EUR that he lost, to punish him piece with piece just to understand how hard is to make money.

I still hope that I will find justice one day, but for you guys, PLEASE, DO NOT EVER REGISTER OR CHARGE THIS SHITNESS SITE: OPTIONBOT 3.0.

Binary options are great financial product but there is a lot of greedy brokers and firms . They stealing money from innocent people through robots, auto-traders and signal services.. All these systems are usually created by unregulated binary options brokers..

On this site you can find many scam systems: binaryoptionsradar/

I wished I have read this article before I parted with my 250US dollars with BDB. Scammers really were able to convince me by calling me long distance from Cyprus.

i think he’s trying to scam a lot of people, he made it very good and authentic.

This is such a great post in which Binary Options scam is describe in a better way. I am seeking this type of blog from so many days but today i am glad to find this blog.

I have been trading binary options with this script on live/demo accounts since Dec. on auto pilot with two brokers.

It seems on some days it works really well and on other days it’s the opposite. The end result is, it’s struggling to break even. Love to work with someone to improve this. Let me know if you guys are interested.

It’s all good and well to say that you are succeeding as a trader when your account balance is rising and trades seem to be going well. But I’m wondering if anyone here has managed to withdraw any actual cash from binary trading accounts? Things were going really well for me and I believed I had found a quick path to success when I started trading and winning. But, when I needed to liquidize my funds, it was impossible. Has anyone been successful in getting money out? I have been contacted by a legal team who has informed me that the binary company I invested with will not ever give me my money unless I open a case against them, so I am thinking of doing this. Does anyone have any experience / advise about this?

Comments like this appear here every second day, and usually end up in the spam folder since they look like bait for advertising “legal teams” or “hackers” to “get money back” from a binary broker. So let me draw this comment out of the spam and answer it:

If your binary broker refuses to pay out, the first problem is that you normally do not know their real address, not even their country. So the chance to get your money back from a Cyprus mailbox is zero. But in the orbit of fraudulent brokers, a whole industry of “legal teams” or “hackers” have established that promise retrieving your money for a fee. You’re then not only losing your investment, you’re losing that fee as well. Sometimes the “legal team” or the “hacker” is the broker himself when they smell that their client has still some money left.

At least that’s what I’ve heard about those services. What I so far never heard is that someone really retrieved money from a fraudulent binary broker.

Hi JCL I was wondering if you or someone could explain me how to modify the objective() function so it prefers systems with more trades as you suggested. I have been searching a way to do this in the zorro manual but I haven´t found anything yet.

The objective function is supposed to return a value that is a proxy for performance. The higher, the better. So you could just subtract a “penalty term” for not enough trades, like this:

var PF = ((var)(NumWinLong+NumWinShort))/(NumLossLong+NumLossShort);

var Penalty = 1./(NumWinLong+NumWinShort+NumLossLong+NumLossShort);

return PF – Penalty;

This is just a quick & dirty example, there might be better methods.

Let’s have a discussion some time with regards to.

binary options along with what we could do to.

ensure that it is more effective for everyone.

Thanks for the whole write up. Looking forward to getting more information on you manage everything regarding money management, legal issues and other things to get things fancy and manageable. Binary options is really not for all. It always bears a lot of risks. This kind of information will help the enthusiasts escaping the bad things. مع تحياتي.

Thanks for a fascinating article. Regarding trading costs on short term binary systems…mission doesn’t factor in however can you comment if slippage affects the results of this system? I came up with an automated binary options system that trades 650 times/day and backtests in MultiCharts at a 76% win rate (39.5% payout) — which “on paper” is profitable. However slippage brings the real world results down to roughly 70%, making it a marginal loser. Is this the same with your system?

In binary trading, slippage largely depends on the honesty of the broker. Since they are usually market makers, it is no problem for them to generate artificial slippage for reducing the win rate. So it may be worth the effort to test the slippage and compare it with different brokers.

In serious trading, slippage has a smaller effect on the win rate since asymmetric slippage is illegal under most regulations.

Would this system benefit from applying your MMI as a filter?

Not really, since it’s using mean reversion. MMI can detect trend regimes, but makes no difference between mean reversion and pure randomness.

Hi jcl…ahhhh sorry I missed that part in the MMI article where you said just that. اسف بشأن ذلك.

Ok, just as a follow up though, let’s assume as you imply that there are 3 modes, trending, mean reverting and random. Obviously the mean reversion system is not going to perform well in a trending market or in a random market…however if your MMI eliminates trades during trending periods, would that not at least be partly helpful in filtering out some of the losing trades?

If not, do you know of a method to differentiate a mean reverting mode? ADX is supposed to be effective, however I’ve never had much luck with it in actual system testing.

Last question…is your book available in English? Love your blog!

Yes, there are other methods to detect the market regime, often used is the Hurst exponent. I have already on my to do list a series of experiments to find out which detection method works best under which circumstances.

FrankyB….pretty sure the only legal way to trade binaries in the US is with Nadex. It’s an SEC regulated exchange though so totally safe unlike most other binary brokers. I’m pretty sure there you’re trading against other market participants rather than against any broker.

Glad to find somebody who takes a realistic approach to binary options trading. I believe that profiable strategies can be automated, but they are not available in the public domain. Because when you have a profitable strategy, you trade it and make money, you don’t share it with everyone, especially not for free. Unfortunately there are hundreds of scam systems (see warnings at thebestbinaryoptionsbrokers/category/binary-options-scam-2) that try to make people believe the contrary. And I see a lot of people fall into these traps, they still believe that somebody will make them money for free.

One more thing to mention is that most binary options platforms has an affiliate program so you cant really find a honest review. Most of the reviews are made to generate revenue and has interest. If you need some assistance in recovering you money lost in binary options there is this company here that will help you get your money back. [Advertising link removed]

Almost died at the end of the article: “If you’re a citizen of Israel, you might not be accepted by many binary brokers since they’re not allowed to fraud compatriots. & # 8221؛

Cool overview. At the end of the day, Binary Options, FRO (Fast Return Options) all derive from various interpretations of the B&S formula and are indeed financial instruments. Sophistication is the basic element of fraud and if you look into HFT there’re a lot of questions and I remember a movie with Haim Bodek talking about weird weird stuff.

jcl…does this system enter on the open of a bar or intra-bar if the price hits your pre-defined level?

jcl…I’m wondering if I could get your opinion on something. Do you think it is possible, using data mining, that someone could discover reliable repeating patterns in a data series generated by a cryptographically secure pseudorandom number generator that is programmed to behave like a real market? Not talking about cracking it or finding the seed, just patterns that repeat leading to higher or lower prices over a specified timeframe. Or is this a hopeless endeavour?

Examples would be:

OR more significantly:

If it is a random number generator, then it has per definitionem no reliable repeating patterns. Otherwise it would be a bad programmed random number generator.

I guess the reason I asked is that binary says about these indices:

“These markets are simulated markets that use randomly generated numbers to reflect the way that a real market behaves”

So I would think they must have some deterministic algorithm that makes the numbers a little less than random. For instance, volatility in these “fake” markets seems to exhibit mean reverting tendencies similar to the way it does in real markets. I wonder if that is by accident or design?

There are many ways to simulate a market, the simplest is using real market data. So I don’t know for what purpose binary uses a random number generator, and in which way it is programmed. Since it is a binary broker, I would assume that it is programmed to maximize the user’s losses. This means the generated index depends on how many users bet on rising and how many on falling. Since this info is known only to the broker, you can not use it to your advantage.

Hello everyone, I’m looking to get into trading in this way but would like to read jcl’s book first. Could someone help me out with a link?

The Financial Hacker.

A new view on algorithmic trading.

Algorithmic Options Trading 3.

In this article we’ll look into a real options trading strategy, like the strategies that we code for clients. This one however is based on a system from a trading book. As mentioned before, options trading books often contain systems that really work – which can not be said about day trading or forex trading books. The system that we’ll examine here is indeed able to produce profits. Even extreme profits, since it apparently never loses . But it is also obvious that its author has never backtested it. Continue reading “Algorithmic Options Trading 3”

Hacking a HFT system.

Compared with machine learning or signal processing algorithms of conventional trading strategies, High Frequency Trading systems can be surprisingly simple. They need not attempt to predict future prices. They know the future prices already. Or rather, they know the prices that lie in the future for other, slower market participants. Recently we got some contracts for simulating HFT systems in order to determine their potential profit and maximum latency. This article is about testing HFT systems the hacker’s way. Continue reading “Hacking a HFT system”

Algorithmic Options Trading, Part 2.

In this second part of the Algorithmic Options trading series we’ll look more closely into option returns. Especially into combining different option types for getting user-tailored profit and risk curves. Option traders know combinations with funny names like “Iron Condor” or “Butterfly”, but you’re not limited to them. With some tricks you can create artificial financial instruments of any desired property – for instance “Binary Options” with more than 100% payout factor. Continue reading “Algorithmic Options Trading, Part 2”

Bye Yahoo, and thanks for all the fish.

Just a quick post in the light of a very recent event. Users of financial functions of R, MatLab, Python, or Zorro got a bad surprise in the last days. Scripts and programs based on historical price data suddenly didn’t work anymore. And our favorite free historical price data provider, Yahoo, now responds on any access to their API in this way:

Algorithmic Options Trading, Part 1.

Despite the many interesting features of options, private traders rarely take advantage of them (of course I’m talking here of serious options, not binary options). Maybe options are unpopular due to their reputation of being complex . Or due to their lack of support by most trading software tools. Or due to the price tags of the few tools that support them and of the historical data that you need for algorithmic trading. Whatever – we recently did several programming contracts for options trading systems, and I was surprised that even simple systems seemed to produce relatively consistent profit . Especially selling options appears more lucrative than trading ‘conventional’ الصكوك. This article is the first one of a mini-series about earning money with algorithmic options trading. Continue reading “Algorithmic Options Trading, Part 1”

Better Strategies 5: A Short-Term Machine Learning System.

It’s time for the 5th and final part of the Build Better Strategies series. In part 3 we’ve discussed the development process of a model-based system, and consequently we’ll conclude the series with developing a data-mining system. The principles of data mining and machine learning have been the topic of part 4. For our short-term trading example we’ll use a deep learning algorithm , a stacked autoencoder, but it will work in the same way with many other machine learning algorithms. With today’s software tools, only about 20 lines of code are needed for a machine learning strategy. I’ll try to explain all steps in detail. Continue reading “Better Strategies 5: A Short-Term Machine Learning System”

Get Rich Slowly.

Most trading systems are of the get-rich-quick type. They exploit temporary market inefficiencies and aim for annual returns in the 100% area. They require regular supervision and adaption to market conditions, and still have a limited lifetime. Their expiration is often accompanied by large losses. But what if you’ve nevertheless collected some handsome gains, and now want to park them in a more safe haven? Put the money under the pillow? Take it into the bank? Give it to a hedge funds? Obviously, all that goes against an algo trader’s honor code. Here’s an alternative. Continue reading “Get Rich Slowly”

Binary Options: Scam or Opportunity?

We’re recently getting more and more contracts for coding binary option strategies. Which gives us a slightly bad conscience , since those options are widely understood as a scheme to separate naive traders from their money. And their brokers make indeed no good impression at first look. Some are regulated in Cyprus under a fake address, others are not regulated at all. They spread fabricated stories about huge profits with robots or EAs. They are said to manipulate their price curves for preventing you from winning. And if you still do, some refuse to pay out , and eventually disappear without a trace (but with your money). That’s the stories you hear about binary options brokers. Are binary options nothing but scam? Or do they offer a hidden opportunity that even their brokers are often not aware of? Continue reading “Binary Options: Scam or Opportunity?”

Build Better Strategies! Part 4: Machine Learning.

Deep Blue was the first computer that won a chess world championship. That was 1996, and it took 20 years until another program, AlphaGo , could defeat the best human Go player. Deep Blue was a model based system with hardwired chess rules. AlphaGo is a data-mining system, a deep neural network trained with thousands of Go games. Not improved hardware, but a breakthrough in software was essential for the step from beating top Chess players to beating top Go players.

In this 4th part of the mini-series we’ll look into the data mining approach for developing trading strategies. This method does not care about market mechanisms. It just scans price curves or other data sources for predictive patterns. Machine learning or “Artificial Intelligence” is not always involved in data-mining strategies. In fact the most popular – and surprisingly profitable – data mining method works without any fancy neural networks or support vector machines. Continue reading “Build Better Strategies! Part 4: Machine Learning”

Build Better Strategies! Part 3: The Development Process.

This is the third part of the Build Better Strategies series. In the previous part we’ve discussed the 10 most-exploited market inefficiencies and gave some examples of their trading strategies. In this part we’ll analyze the general process of developing a model-based trading system. As almost anything, you can do trading strategies in (at least) two different ways: There’s the ideal way , and there’s the real way . We begin with the ideal development process , broken down to 10 steps. Continue reading “Build Better Strategies! Part 3: The Development Process”

Dear Brokers…

Whatever software we’re using for automated trading: We all need some broker connection for the algorithm to receive price quotes and place trades. Seemingly a simple task. And almost any broker supports it through a protocol such as FIX, through an automated platform such as MT4™, or through a specific broker API. But if you think you can quickly hook up your trading software to a broker API, you’re up for a bad surprise. Dear brokers – please read this post and try to make hacker’s and coder’s lifes a little easier! Continue reading “Dear Brokers…”

Build Better Strategies! Part 2: Model-Based Systems.

Trading systems come in two flavors: model-based and data-mining . This article deals with model based strategies. Even when the basic algorithms are not complex, properly developing them has its difficulties and pitfalls (otherwise anyone would be doing it). A significant market inefficiency gives a system only a relatively small edge . Any little mistake can turn a winning strategy into a losing one. And you will not necessarily notice this in the backtest. Continue reading “Build Better Strategies! Part 2: Model-Based Systems”

Better Tests with Oversampling.

The more data you use for testing or training your strategy, the less bias will affect the test result and the more accurate will be the training. The problem: price data is always in short supply. Even shorter when you must put aside some part for out-of-sample tests. Extending the test or training period far into the past is not always a solution. The markets of the 1990s or 1980s were very different from today, so their price data can cause misleading results.

In this article I’ll describe a simple method to produce more trades for testing, training, and optimizing from the same amount of price data. The method is tested with a price action system based on data mining price patterns. Continue reading “Better Tests with Oversampling”

Build Better Strategies!

Enough blog posts, papers, and books deal with how to properly optimize and test trading systems. But there is little information about how to get to such a system in the first place. The described strategies often seem to have appeared out of thin air. Does a trading system require some sort of epiphany? Or is there a systematic approach to developing it?

This post is the first of a small series in which I’ll attempt a methodical way to build trading strategies. The first part deals with the two main methods of strategy development, with market hypotheses and with a Swiss Franc case study. Continue reading “Build Better Strategies!”

The Cold Blood Index.

You’ve developed a new trading system. All tests produced impressive results. So you started it live. And are down by $2000 after 2 months. Or you have a strategy that worked for 2 years, but revently went into a seemingly endless drawdown. Situations are all too familiar to any algo trader. ماذا الان؟ Carry on in cold blood, or pull the brakes in panic?

Several reasons can cause a strategy to lose money right from the start. It can be already expired since the market inefficiency disappeared. Or the system is worthless and the test falsified by some bias that survived all reality checks. Or it’s a normal drawdown that you just have to sit out. In this article I propose an algorithm for deciding very early whether or not to abandon a system in such a situation. Continue reading “The Cold Blood Index”

I Hired a Contract Coder.

You’re a trader with serious ambitions to use algorithmic methods. You already have an idea to be converted to an algorithm. The problem: You do not know to read or write code . So you hire a contract coder. A guy who’s paid for delivering a script that you can drop in your MT4, Ninja, TradeStation, or Zorro platform. Congratulations, now you’re an algorithmic trader. Just start the script and wait for the money to roll in. – هل هذا يعمل حقا؟ Answer: it depends. Continue reading “I Hired a Contract Coder”

Is “Scalping” Irrational?

Clients often ask for strategies that trade on very short time frames . Some are possibly inspired by “I just made $2000 in 5 minutes” stories on trader forums. Others have heard of High Frequency Trading : the higher the frequency, the better must be the trading! The Zorro developers had been pestered for years until they finally implemented tick histories and millisecond time frames. Totally useless features? Or has short term algo trading indeed some quantifiable advantages? An experiment for looking into that matter produced a surprising result . Continue reading “Is “Scalping” Irrational?”

Hacker’s Tools.

For performing our financial hacking experiments (and for earning the financial fruits of our labor) we need some software machinery for research, testing, training, and live trading financial algorithms. No existing software platform today is really up to all those tasks. So you have no choice but to put together your system from different software packages. Fortunately, two are normally sufficient. I’ll use Zorro and R for most articles on this blog, but will also occasionally look into other tools. Continue reading “Hacker’s Tools”

Boosting Strategies with MMI.

We will now repeat our experiment with the 900 trend trading strategies, but this time with trades filtered by the Market Meanness Index . In our first experiment we found many profitable strategies, some even with high profit factors, but none of them passed White’s Reality Check . So they all would probably fail in real trading in spite of their great results in the backtest. This time we hope that the MMI improves most systems by filtering out trades in non-trending market situations. Continue reading “Boosting Strategies with MMI”

The Market Meanness Index.

This indicator can improve – sometimes even double – the profit expectancy of trend following systems. The Market Meanness Index tells whether the market is currently moving in or out of a “trending” regime. It can this way prevent losses by false signals of trend indicators. It is a purely statistical algorithm and not based on volatility, trends, or cycles of the price curve. Continue reading “The Market Meanness Index”

Seventeen Trade Methods That I Don’t Really Understand.

When I started with technical trading, I felt like entering the medieval alchemist scene. A multitude of bizarre trade methods and hundreds of technical indicators and lucky candle patterns promised glimpses into the future, if only of financial assets. I wondered – if a single one of them would really work, why would you need all the rest? And how can you foretell tomorrow’s price by drawing circles, angles, bats or butterflies on a chart? Continue reading “Seventeen Trade Methods That I Don’t Really Understand”

White’s Reality Check.

This is the third part of the Trend Experiment article series. We now want to evaluate if the positive results from the 900 tested trend following strategies are for real, or just caused by Data Mining Bias . But what is Data Mining Bias, after all? And what is this ominous White’s Reality Check ? Continue reading “White’s Reality Check”

The Trend Experiment.

This is the second part of the trend experiment article series, involving 900 systems and 10 different “smoothing” or “low-lag” indicators for finding out if trend really exists and can be exploited by a simple algorithmic system . When you do such an experiment, you have normally some expectations about the outcome, such as: Continue reading “The Trend Experiment”

Trend Indicators.

The most common trade method is dubbed ‘ going with the trend ‘. While it’s not completely clear how one can go with the trend without knowing it beforehand, most traders believe that ‘trend’ exists and can be exploited. ‘Trend’ is supposed to manifest itself in price curves as a sort of momentum or inertia that continues a price movement once it started. This inertia effect does not appear in random walk curves. Continue reading “Trend Indicators”

Money and How to Get It.

Contrary to popular belief, money is no material good. It is created out of nothing by banks lending it. Therefore, for each newly created lot of money there’s the same amount of debt . You’re destroying the money by repaying your credits. Since this requires a higher sum due to interest and compound interest, and since money is also permanently withdrawn from circulation by hoarding, the entire money supply must constantly grow. It must never shrink. If it still does, as in the 1930 economic crisis, loan defaults, bank crashes and bankruptcies are the result. The monetary system is therefore a classic Ponzi scheme . Continue reading “Money and How to Get It”

Gekko Quant – Quantitative Trading.

Quantitative Trading, Statistical Arbitrage, Machine Learning and Binary Options.

آخر الملاحة.

Investigation into the Power of Co-integration / mean reversion tests.

The term statistical arbitrage (stat-arb) encompasses a wide variety of investment strategies that typically aim to exploit a statistical equilibrium relationship between two or more securities. The general principal is that any divergence from the equilibrium is a temporary effect and that bets should be placed on the process reverting to it’s equilibrium.

The major caveat of stat-arb /pairs trading type strategies is that as the divergence from equilibrium grows the trade becomes more desirable, however at some point the divergence will grow so large that one has to concede that the equilibrium relationship no longer exists / the model is broken. Naturally it is desirable to estimate the power of the statistical tools used to determine these relationships and to asses the duration of any observed equilibrium out of sample.

This post will investigate the power of the statistical tests in relation to pairs-trading for the following statistical tests ADF, BVR, HURST, PP, PGFF,

The general principal is that for two stocks and they form a stationary, and by definition, mean reverting pair if the following equation holds:

If is between and then and are co-integrated,

is the coefficient of mean reversion. A statistical test must be performed to check if , this is known as a unit root test. If the series contains a unit root it isn’t suitable for pairs trading. There are multiple unit root tests, each running a different test on the residual process. One might be tempted to estimate the AR(1) residual model and check for using the conventional linear regression method calculating the standard t-ratio. However it was shown by Dicky and Fuller [1979] that the t-ratio does not follow the t-distribution, hence non-standard significance tests are needed known as unit root tests.

As with every model there are trade off when determining the training window size, too long a window and the model may contain irrelevant data and be slow to adjust to recent events, too short a window and the model only responds to recent events and forgets about past events quickly. This trade off is problematic in co-integration testing, it was demonstrated in Clegg, M., January 2017. On the persistence of cointegration in pairs trading that for a fixed window size the power of most unit root tests decrease as as.

tends to 1 from below, for 250 data points with.

the barrage of co-integration tests only detect co-integration less than 25% of the time!

Intuitively this makes sense, the slower the process is to revert the more data points will be needed to see the reversion. It is somewhat undesirable that the power of the unit root tests vary depending upon the properties of the underlying process, however it is not required for successful pairs trading that all co-integrated pairs are identified as such the varying power property of unit root tests is largely irrelevant.

What is more interesting is the false positive rate, so pairs identified as mean reverting when they are not, and how persistent the results are.

Generate 1000 co-integrated time series with and uniformly distributed in the set , and in the set according to Clegg this is similar to the types of stock pairs encountered in reality. Repeat this for different lengths of time series and test to see how many time series get correctly classified as co-integrated / mean reverting using various tests for different pValues.

In the majority of tests PP and PGFF outperform the other methods. When the process was strongly reverting with less than 0.85 the tests PP, PGFF, JO-E and JO-T correctly identified the process as co-integrated / mean reverting more than 75% of the time at pValue 0.01. For some of the weaker reverting pairs with greater than 0.95 the performance of the statistical tests is woeful with just 250 data points.

It is worth bearing in mind that 250 data points is approximatlythe number of trading days in a year, and perhaps gives an indication of how much historical data is needed in a pairs trading strategy.

Follow the same procedure outlined for the accuracy test but chose in the set to generate time series that isn’t co-integrated. See what percentage of the paths get falsely reported as co-integrated / mean reverting.

I’ve never seen this chart in a text book and was surprised at the results, both HURST and BVR report more false positives as increases! The more the process explodes the more likely the test was to show a false positive!

Thankfully the other tests behave in a reasonable fashion with few false positives.

Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies – Part 4 of 4 – استراتيجية التداول.

This post explores applying NEAT to trading the S&P. The learned strategy significantly out performs buying and holding both in and out of sample.

A key part of any machine learning problem is defining the features and ensuring that they’re normalised in some fashion.

The features will be rolling percentiles of the following economic data, a rolling percentile takes the last n data points and calculates what % of data point the latest data point is greater than.

The fitness function is final equity, and aims to maximise the final equity.

Any genome that has a 20% draw down, or attempts to use a leverage greater than +/- 2 is terminated. In practise you wouldn’t want to make your system machine learn the risk controls as there is potential that they don’t get learned. The reason they are embedded inside the strategy is to speed up the learning process as we can kill genomes early before the simulation is complete based upon breaking the risk rules.

Plot of all data / features.

It appears that when non-farms fall to their lower percentiles / unemployment reaches it’s highest percentiles the day to day returns in the S&P become more volatile. It is hoped that the learning can take advantage of this.

The learning has identified a strategy that out performs simply buying and holding. The proposed strategy has a max drawdown around 20% vs the buy and hold having a draw down of 40%. Additionally the strategy shorted the index between 2000-2003 as it was selling off before going long to 2007. Generating a return of 80% vs buy and hold of 7%!

In the out of sample data (not used during the training) the strategy significantly out performed buying and holding, approx 250% return vs 50% with a max drawdown close to 20% vs buy and hold draw down of 50%.

RNeat – Square Root Neural Net trained using Augmenting Topologies – Simple Example.

A simple tutorial demonstrating how to train a neural network to square root numbers using a genetic algorithm that searches through the topological structure space. The algorithm is called NEAT (Neuro Evolution of Augmenting Topologies) available in the RNeat package (not yet on CRAN).

The training is very similar to other machine learning / regression packages in R. The training function takes a data frame and a formula. The formula is used to specify what columns in the data frame are the dependent variables and which are the explanatory variable. The code is commented and should be simple enough for new R users.

The performance of the network can be seen in the bottom left chart of the image above, there is considerable differences between the expected output and the actual output. It is likely that with more training the magnitude of these errors will reduce, it can be seen in the bottom right chart that the maximum, mean and median fitness are generally increasing with each generation.

Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies – Part 3 of 4.

This part of the NEAT tutorial will show how to use the RNeat package (not yet on CRAN) to solve the classic pole balance problem.

The simulation requires the implementation of 5 functions:

processInitialStateFunc – This specifies the initial state of the system, for the pole balance problem the state is the cart location, cart velocity, cart acceleration, force being applied to the cart, pole angle, pole angular velocity and pole angular acceleration. processUpdateStateFunc – This specifies how to take the current state and update it using the outputs of the neural network. In this example this function simulates the equations of motion and takes the neural net output as the force that is being applied to the cart. processStateToNeuralInputFunc – Allows for modifying the state / normalisation of the state before it is passed as an input to the neural network fitnessUpdateFunc – Takes the old fitness, the old state and the new updated state and determines what the new system fitness is. For the pole balance problem this function wants to reward the pendulum being up right, and reward the cart being close to the middle of the track. terminationCheckFunc – Takes the state and checks to see if the termination should be terminated. Can chose to terminate if the pole falls over, the simulation has ran too long or the cart has driven off of the end of the track. plotStateFunc – Plots the state, for the pole balance this draws the cart and pendulum.

Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies – Part 2 of 4.

This part of the tutorial on using NEAT algorithm explains how genomes are crossed over in a meaningful way maintaining their topological information and how speciation (group genomes into species) can be used to protect weak genomes with new topological information from prematurely being eradicated from the gene pool before their weight space can be optimised.

The first part of this tutorial can be found here.

Tracking Gene History through Innovation Numbers.

Part 1 showed two mutations, link mutate and node mutate which both added new genes to the genome. Each time a new gene is created (through a topological innovation) a global innovation number is incremented and assigned to that gene.

The global innovation number is tracking the historical origin of each gene. If two genes have the same innovation number then they must represent the same topology (although the weights may be different). This is exploited during the gene crossover.

Genomes crossover takes two parent genomes (lets call them A and B) and creates a new genome (lets call it the child) taking the strongest genes from A and B copying any topological structures along the way.

During the crossover genes from both genomes are lined up using their innovation number. For each innovation number the gene from the most fit parent is selected and inserted into the child genome. If both parent genomes are the same fitness then the gene is randomly selected from either parent with equal probability. If the innovation number is only present in one parent then this is known as a disjoint or excess gene and represents a topological innovation, it too is inserted into the child.

The image below shows the crossover process for two genomes of the same fitness.

Speciation takes all the genomes in a given genome pool and attempts to split them into distinct groups known as species. The genomes in each species will have similar characteristics.

A way of measuring the similarity between two genomes is required, if two genomes are “similar” they are from the same species. A natural measure to use would be a weighted sum of the number of disjoint & excess genes (representing topological differences) and the difference in weights between matching genes. If the weighted sum is below some threshold then the genomes are of the same species.

The advantage of splitting the genomes into species is that during the genetic evolution step where genomes with low fitness are culled (removed entirely from the genome pool) rather than having each genome fight for it’s place against every other genome in the entire genome pool we can make it fight for it’s place against genomes of the same species . This way species that form from a new topological innovation that might not have a high fitness yet due to not having it’s weights optimised will survive the culling.

Summary of whole process.

Create a genome pool with n random genomes Take each genome and apply to problem / simulation and calculate the genome fitness Assign each genome to a species In each species cull the genomes removing some of the weaker genomes Breed each species (randomly select genomes in the species to either crossover or mutate) Repeat all of the above.