Forex บอ หลาม

หุ่นยนต์ forex ของเราได้พบกับหุ่นยนต์ forex (aka expert advisor) คือซอฟต์แวร์ที่เทรดระบบ forex สำหรับคุณ พวกเขาทำงานภายใน terminal forex ของคุณและสามารถแนบกับสกุลเงินที่คุณเลือกใด ๆ ใช้การคำนวณขั้นสูงที่พวกเขาเปิดและจัดการธุรกิจการค้า forex สำหรับคุณตามกลยุทธ์ forex ทุก EA แตกต่างกัน ใช้มากกว่าหนึ่งคำในเวลาเดียวกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์และการตั้งค่าทำได้ง่าย การใช้หุ่นยนต์ forex เป็นวิธีเดียวในการปรับปรุงการซื้อขายของคุณได้ทันที ด้วยที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญคุณสามารถเริ่มระบบการซื้อขายโดยไม่คำนึงถึงระดับทักษะของคุณได้ทันที การคำนวณที่ยากและการจัดการเงินที่ปลอดภัยจะได้รับการจัดการสำหรับคุณ พวกเขาไม่เคยหลับและสามารถมองหาการค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง 5 วันต่อสัปดาห์ และเป็นวิธีเดียวที่จะครอบคลุมหลายคู่ในเวลาเดียวกัน ที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญทุกคนมีคุณสมบัติครบถ้วนอัตโนมัติและเต็มไปด้วยคุณสมบัติที่จะครองกราฟได้ เรารหัสทุกอย่าง แต่ครัวจมลงในหุ่นยนต์ forex ทั้งหมดของเรา มืออัตโนมัติฟรี forex ซื้อขาย Yep ตรวจสอบการจัดการเงินที่เหมาะสม หยุดการจัดการและทำกำไรโดยอัตโนมัติคุณเดิมพัน ที่ปรึกษาของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนได้รับการปรับให้เหมาะสำหรับคู่สกุลเงินทุกประเภท และพวกเขาสามารถค้า micro, mini, และมาตรฐานมาก. การค้ากับ Python Ive เพิ่งอ่านโพสต์ที่ดีโดยบล็อก turinginance เกี่ยวกับการเป็น quant. ในระยะสั้นจะอธิบายวิธีการทางวิทยาศาสตร์เพื่อพัฒนากลยุทธ์การซื้อขาย สำหรับฉันเองการสังเกตข้อมูลการคิดแบบจำลองและการสร้างสมมติฐานเป็นลักษณะที่สองเหมือนที่ควรจะเป็นสำหรับวิศวกรที่ดี ในโพสต์นี้ฉันจะอธิบายวิธีนี้โดยชัดเจนผ่านขั้นตอน (เพียงไม่กี่คู่ไม่ใช่ทั้งหมด) ที่เกี่ยวข้องในการพัฒนากลยุทธ์การซื้อขาย ลองดูที่เครื่องมือการซื้อขายที่พบมากที่สุด ได้แก่ SampP 500 ETF SPY ฉันเริ่มต้นด้วยข้อสังเกต การสังเกตการณ์เกิดขึ้นกับฉันมากที่สุดในช่วงเวลาที่มีการกล่าวถึงสื่อมวลชนหลายเรื่องเกี่ยวกับภาวะตลาด (หลังจากขาดทุนเป็นเวลาหลายพันปี) การตอบสนองอย่างมีนัยสำคัญบางครั้งเกิดขึ้น ในช่วงที่ผ่านมา Ive ทำผิดพลาดสองสามข้อด้วยการปิดสถานะของฉันเพื่อลดความสูญเสียในระยะสั้นเพื่อไม่ให้มีการฟื้นตัวในวันถัดไป ทฤษฎีทั่วไปหลังจากช่วงเวลาแห่งความสูญเสียติดต่อกันผู้ค้าจำนวนมากจะเลิกกิจการโดยไม่ต้องกลัวว่าจะขาดทุนเป็นจำนวนมาก ส่วนใหญ่ของพฤติกรรมนี้ถูกควบคุมโดยความกลัวมากกว่าความเสี่ยงที่คำนวณได้ ผู้ค้าที่ชาญฉลาดเข้ามาหาสินค้าราคาถูก สมมุติฐาน: ผลตอบแทนของ SPY ในวันถัดไปจะแสดงให้เห็นถึงความลำเอียงที่เพิ่มขึ้นหลังจากมีผลขาดทุนติดต่อกันเป็นจำนวนมาก เพื่อทดสอบสมมติฐาน Ive คำนวณจำนวนวันที่ลงติดต่อกัน ทุกอย่างที่ต่ำกว่า -0.1 รายวันมีคุณสมบัติเป็นวันที่ลดลง ชุดกลับเป็นแบบสุ่มใกล้เคียงกันดังนั้นเราคาดหวังว่าจะมีโอกาสเกิด 5 วันติดต่อกันที่ต่ำลงส่งผลให้เกิดเหตุการณ์ที่ จำกัด จำนวนครั้งที่เกิดขึ้นจะส่งผลให้ประมาณการทางสถิติที่ไม่น่าเชื่อถือดังนั้นฉันหยุดที่ 5 ด้านล่างนี้คือการแสดงภาพผลตอบแทนของ nex-tday ตามจำนวนวันที่ลดลง Ive ยังวางแผน 90 ช่วงความเชื่อมั่นของผลตอบแทนระหว่างบรรทัด ปรากฎว่าผลตอบแทนโดยเฉลี่ยมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับจำนวนวันที่ลดลง สมมติฐานยืนยันแล้ว อย่างไรก็ตามคุณสามารถเห็นได้ชัดว่าอัลฟาพิเศษนี้มีขนาดเล็กมากเมื่อเทียบกับกลุ่มผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นได้ แต่แม้จะมีขอบเล็ก ๆ น้อย ๆ สามารถใช้ประโยชน์ได้ (หาข้อได้เปรียบทางสถิติและทำซ้ำได้บ่อยเท่าที่เป็นไปได้) ขั้นต่อไปคือการตรวจสอบว่าขอบนี้สามารถเปิดในกลยุทธ์การซื้อขายได้หรือไม่ เมื่อได้ข้อมูลข้างต้นแล้วกลยุทธ์การซื้อขายสามารถถูกตีความได้: หลังจาก consectutive 3 หรือมากกว่าความเสียหายให้ไปนาน ออกจากการปิดถัดไป ด้านล่างนี้เป็นผลมาจากกลยุทธ์นี้เมื่อเทียบกับการซื้อและระงับบริสุทธิ์ ดูไม่ดีที่ทั้งหมดมองอัตราส่วน sharpe กลยุทธ์คะแนนเชื้อสาย 2.2 เทียบกับ 0.44 สำหรับ BampH นี้เป็นจริงที่ดีงาม (dont รับตื่นเต้นเกินไปแม้ว่าเป็นฉันไม่ได้บัญชีสำหรับค่าใช้จ่ายในคณะกรรมการการลื่นไถล ฯลฯ ) ในขณะที่กลยุทธ์ข้างต้นไม่ได้เป็นสิ่งที่ฉันต้องการค้าเพียงเพราะช่วงเวลาที่ยาวนานทฤษฎีตัวเองกระตุ้นให้เกิดความคิดต่อไปซึ่งอาจก่อให้เกิดประโยชน์บางอย่าง หากหลักการเดียวกันนี้มีผลกับข้อมูลในวันนี้อาจสร้างรูปแบบของกลยุทธ์การถลอกได้ ในตัวอย่างข้างต้น Ive oversimplified โลกโดยเพียงแค่การนับจำนวนวันลงโดยไม่ต้องใส่ใจกับความลึกของการเบิก นอกจากนี้การออกจากตำแหน่งเป็นเพียงขั้นพื้นฐานในวันถัดไปเท่านั้น แต่สาระสำคัญในความคิดของฉันคือ: ผลตอบแทนในอนาคตของ SPY จะได้รับผลกระทบจากการเบิกเงินกู้และระยะเวลาเบิกเงินกู้ในช่วง 3 ถึง 5 วันก่อนหน้านี้ ผู้ประกอบการที่มีประสบการณ์รู้ถึงพฤติกรรมที่คาดหวังจากตลาดตามตัวชี้วัดและการตีความ หลังมักจะทำตามความทรงจำหรือแบบจำลองบางอย่าง การหาตัวชี้วัดที่ดีและการประมวลผลข้อมูลทำให้เกิดความท้าทายใหญ่ ๆ ก่อนอื่นต้องเข้าใจว่าปัจจัยใดมีความสัมพันธ์กับราคาในอนาคต ข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพคาดการณ์ใด ๆ จะทำให้เกิดเสียงรบกวนและความซับซ้อนลดประสิทธิภาพในการทำงานของกลยุทธ์ การหาตัวบ่งชี้ที่ดีเป็นวิทยาศาสตร์ของตัวเองซึ่งมักต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของตลาด ส่วนนี้ของการออกแบบกลยุทธ์ไม่สามารถอัตโนมัติได้อย่างง่ายดาย โชคดีที่เมื่อได้พบตัวบ่งชี้ที่ดีพบว่าหน่วยความจำและสัญชาตญาณของผู้ค้าสามารถเปลี่ยนได้อย่างง่ายดายด้วยรูปแบบทางสถิติซึ่งน่าจะมีประสิทธิภาพดีกว่าเนื่องจากคอมพิวเตอร์มีหน่วยความจำสมบูรณ์แบบและสามารถสร้างการประมาณทางสถิติที่สมบูรณ์แบบได้ เกี่ยวกับการซื้อขายความผันผวนทำให้ฉันต้องใช้เวลาในการทำความเข้าใจกับสิ่งที่มีอิทธิพลต่อการเคลื่อนไหวของมัน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Im สนใจในตัวแปรที่คาดการณ์ผลตอบแทนในอนาคตของ VXX และ XIV ฉันจะไม่เข้าสู่คำอธิบายอย่างเต็มรูปแบบที่นี่ แต่เพียงนำเสนอข้อสรุป สองตัวชี้วัดที่มีค่าที่สุดของฉันสำหรับความผันผวนเป็นความลาดชันโครงสร้างระยะและความผันผวนในปัจจุบันพรีเมี่ยม VIX-VXV VIX amp VXV เป็นความผันผวนโดยนัยของ SampP 500 ถึง 1 เดือนและ 3 เดือนตระหนักว่านี่คือความผันผวนของ SPY ในระยะเวลา 10 วันที่เกิดขึ้น, คำนวณด้วยสูตร Yang-Zhang เดลต้าได้รับการกล่าวถึงมักจะอยู่ในบล็อก VixAndMore ในขณะที่พรีเมี่ยมเป็นที่รู้จักกันดีจากการซื้อขายตัวเลือก มันทำให้รู้สึกถึงความผันผวนในระยะสั้นเมื่อพรีเมี่ยมสูงและฟิวเจอร์สอยู่ใน contango (delta lt 0) ซึ่งจะทำให้ tailwind จากพรีเมี่ยมและม้วนรายวันตามโครงสร้างคำใน VXX แต่นี่เป็นเพียงการประมาณคร่าวๆเท่านั้น กลยุทธ์การซื้อขายที่ดีจะรวมข้อมูลจากทั้งพรีเมี่ยมและเดลต้าเข้ากับการคาดการณ์ทิศทางการซื้อขายใน VXX Ive ได้รับการดิ้นรนเป็นเวลานานมากที่จะเกิดวิธีที่ดีในการรวมข้อมูลที่มีเสียงดังจากตัวบ่งชี้ทั้งสอง Ive พยายามมากที่สุดของวิธีการมาตรฐานเช่นการถดถอยเชิงเส้นเขียนพวงของถ้า thens. แต่ทั้งหมดมีการปรับปรุงเล็กน้อยมากเมื่อเทียบกับการใช้เพียงตัวบ่งชี้ ตัวอย่างเช่นกลยุทธ์ตัวบ่งชี้เดียวที่มีกฎง่ายๆสามารถพบได้ในบล็อก TradingTheOdds ไม่ได้ดูไม่ดี แต่สิ่งที่สามารถทำได้ด้วยตัวชี้หลายตัวเริ่มต้นด้วยข้อมูล VXX ที่ไม่ได้ตัวอย่างซึ่งฉันได้รับจาก MarketSci โปรดทราบว่านี่เป็นข้อมูลจำลองก่อนที่ VXX จะถูกสร้างขึ้น ตัวชี้วัดในช่วงเวลาเดียวกันมีการวางแผนไว้ด้านล่าง: ถ้าเราใช้ตัวชี้วัด (พรีเมี่ยมในกรณีนี้) และพล็อตมันเทียบกับผลตอบแทนในอนาคตของ VXX ความสัมพันธ์บางอย่างสามารถมองเห็น แต่ข้อมูลมีเสียงดังมาก: ยังคงเป็นที่ชัดเจน พรีเมี่ยมเชิงลบอาจมีผลตอบแทนเป็นบวก VXX ในวันถัดไป การรวมทั้งพรีเมี่ยมและเดลต้าเข้าไว้ด้วยกันเป็นหนึ่งในรูปแบบที่ท้าทายสำหรับฉัน แต่ฉันอยากจะทำประมาณข้อมูลเชิงสถิติ ในสาระสำคัญสำหรับการรวมกันของ (เดลต้าพรีเมี่ยม), Id ต้องการที่จะหาค่าทางประวัติศาสตร์ทั้งหมดที่ใกล้เคียงกับค่าปัจจุบันและประมาณการของผลตอบแทนในอนาคตตามพวกเขา สองสามครั้งที่ Ive เริ่มเขียนอัลกอริทึมแก้ไขที่อยู่ใกล้ที่สุดของเพื่อนบ้านของฉัน แต่ทุกครั้งที่ฉันต้องยอมแพ้ จนกระทั่งฉันได้พบกับการถดถอยของเพื่อนบ้านที่ใกล้เคียงที่สุดของ scikit ช่วยให้ฉันสามารถสร้างตัวทำนายได้อย่างรวดเร็วโดยอิงตามปัจจัยสองปัจจัยและผลลัพธ์ที่ได้นั้นดีมากจนฉันกังวลว่า Ive จะทำผิดพลาดที่อื่น นี่คือสิ่งที่ฉันได้ทำ: สร้างชุดข้อมูลของ delta, premium-gt VXX วันถัดไป return (in-of-sample) สร้าง predictor ใกล้บ้านใกล้เรือนเคียงโดยใช้ชุดข้อมูลเหนือกลยุทธ์ทางการค้า (out-of-sample) กับกฎ: ไปนานถ้าทำนายผลตอบแทน gt0 ไปสั้น ๆ ถ้าทำนายผลตอบแทน lt0 กลยุทธ์ไม่ได้ง่ายขึ้น ผลลัพธ์ที่ได้จะดูดีมากและดีขึ้นเมื่อมีการใช้ neigbours เพื่อประมาณค่า อันดับแรกมี 10 คะแนนกลยุทธ์นี้เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยม แต่เป็นตัวอย่างที่ไม่เท่ากัน (เส้นสีแดงในภาพด้านล่างเป็นจุดสุดท้ายในตัวอย่าง) จากนั้นประสิทธิภาพจะดีขึ้นเมื่อใช้คะแนน 40 และ 80: ในช่วงหลัง สองแผนกลยุทธ์ดูเหมือนว่าจะดำเนินการเดียวกันและออกจากตัวอย่าง อัตราส่วน Sharpe อยู่ที่ประมาณ 2.3 Im ยินดีเป็นอย่างยิ่งกับผลลัพธ์และรู้สึกว่า Ive ได้รับรอยขีดข่วนพื้นผิวของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยเทคนิคนี้เท่านั้น การค้นหาเครื่องมือ backtesting ที่เหมาะที่สุดของฉัน (คำอธิบายเกี่ยวกับอุดมคติของฉันได้รับการอธิบายไว้ในบทความเรื่องหลังวิกฤติของ Backtesting ก่อนหน้านี้) ไม่ได้ส่งผลให้ฉันสามารถใช้งานได้ทันที อย่างไรก็ตามการตรวจสอบตัวเลือกที่พร้อมใช้งานช่วยให้ฉันเข้าใจดียิ่งขึ้นสิ่งที่ฉันต้องการ จากตัวเลือกที่ Ive ดู pybacktest เป็นคนที่ฉันชอบมากที่สุดเนื่องจากความเรียบง่ายและความเร็วของมัน หลังจากผ่านซอร์สโค้ดแล้วฉันมีความคิดที่จะทำให้ง่ายขึ้นและดูสง่างามมากขึ้น จากที่นี่เป็นเพียงขั้นตอนเล็ก ๆ ในการเขียน backtester ของฉันเองซึ่งขณะนี้มีอยู่ในไลบรารี TradingWithPython ฉันได้เลือกวิธีการที่ backtester มีฟังก์ชันการทำงานที่ใช้กลยุทธ์การซื้อขายทั้งหมดและมักจะได้รับการคัดลอกวาง สิ่งต่างๆเช่นการคำนวณตำแหน่งและ pnl เมตริกประสิทธิภาพและการวางแผน การทำงานที่เฉพาะเจาะจงของกลยุทธ์เช่นการกำหนดจุดเข้าและออกควรทำนอกแบ็คทูเตอร์ เวิร์กโฟลว์ทั่วไปจะเป็น: หารายการและออก - gt คำนวณ pnl และทำแปลงที่มี backtester-gt ข้อมูลกระบวนการหลังการประมวลผลในขณะนี้โมดูลมีน้อยมาก (ดูที่มาที่นี่) แต่ในอนาคตฉันวางแผน เกี่ยวกับการเพิ่มผลกำไรและการหยุดการขาดทุนและพอร์ตการลงทุนหลายสินทรัพย์ การใช้โมดูล backtesting แสดงในโน้ตบุ๊คตัวนี้ฉันจัดระเบียบสมุดบันทึก IPython ของฉันโดยบันทึกไว้ในไดเร็กทอรีที่ต่างกัน นี้จะนำ แต่ในความไม่สะดวกเพราะการเข้าถึงโน้ตบุ๊คฉันต้องเปิด terminal และพิมพ์ ipython notebook - pylabinline แต่ละครั้งและทุก ฉันแน่ใจว่าทีมงานของ ipython จะแก้ปัญหานี้ในระยะยาว แต่ในขณะเดียวกันจะมีวิธีการสืบเชื้อสายที่สวยงามเพื่อเข้าถึงโน้ตบุ๊คจาก explorer ของไฟล์ได้อย่างรวดเร็ว สิ่งที่คุณต้องทำคือเพิ่มเมนูบริบทที่เริ่มใช้งานเซิร์ฟเวอร์ ipython ในไดเร็กทอรีที่คุณต้องการ: วิธีที่รวดเร็วในการเพิ่มรายการบริบทคือการเรียกใช้โปรแกรมแก้ไขรีจิสทรีนี้ (หมายเหตุ: แพทช์สันนิษฐานว่าคุณมีการติดตั้งหลามอยู่ใน C: Anaconda ถ้าไม่คุณต้องเปิดไฟล์. reg ในโปรแกรมแก้ไขข้อความและตั้งเส้นทางที่ถูกต้องในบรรทัดสุดท้าย) คำแนะนำเกี่ยวกับการเพิ่มคีย์รีจิสทรีด้วยตนเองสามารถพบได้ในบล็อกของ Frolians หลายคนคิดว่า etfs leveraged ในระยะยาว underperform มาตรฐานของพวกเขา นี่เป็นจริงสำหรับตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็ว แต่ไม่ใช่ในกรณีของภาวะที่มีแนวโน้มไม่ว่าจะขึ้นหรือลง การใช้ประโยชน์เพียงอย่างเดียวจะมีผลต่อผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากกว่าไม่ใช่ผลที่คาดหวัง สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดอ่านบทความนี้ ปี 2013 นับเป็นปีที่ดีมากสำหรับหุ้นซึ่งมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเป็นเวลาเกือบตลอดปี ช่วยให้เห็นว่าจะเกิดอะไรขึ้นถ้าเราขาดแคลนบางส่วนของ etfs leveraged ว่าปีที่ผ่านมาและ hedged พวกเขาด้วยมาตรฐานของพวกเขา รู้ว่าพฤติกรรมของเอตอีเลฟเว่นที่ฉันคาดหวังว่าอีทีฟที่ใช้ประโยชน์จะมีประสิทธิภาพสูงกว่าเกณฑ์มาตรฐานของพวกเขาดังนั้นกลยุทธ์ที่จะพยายามหากำไรจากการสลายตัวจะทำให้เสียเงิน ฉันจะพิจารณาคู่นี้: SPY 2 SSO -1 SPY -2 SDS -1 QQQ 2 QLD -1 QQQ -2 QID -1 IYF -2 SKF -1 แต่ละตัวที่ยกระดับจะถือครองสั้น (-1) และป้องกันความเสี่ยงด้วย 1x อีทีเอฟ สังเกตว่าเพื่อป้องกันความผกผัน etf ตำแหน่งเชิงลบจะจัดขึ้นใน 1x etf นี่เป็นตัวอย่างหนึ่ง: SPY vs SSO เมื่อเราปรับราคาให้เป็น 100 ที่จุดเริ่มต้นของช่วงหลังการทดสอบ (250 วัน) เห็นได้ชัดว่า 2x etf มีประสิทธิภาพดีกว่า 1 เท่า etf ขณะนี้ผลลัพธ์ของการทำ backtest กับคู่ข้างต้น: ทั้ง 2 etfs (รวมทั้ง inverse) มีประสิทธิภาพสูงกว่าเกณฑ์มาตรฐานของพวกเขาในช่วงปี 2556 ตามความคาดหมายกลยุทธ์ที่ใช้ประโยชน์จากการสลายตัวแบบ beta จะไม่เกิดผลกำไร ฉันคิดว่าการเล่น etfs leveraged กับคู่หูของพวกเขา unleveraged ไม่ให้ขอบใด ๆ จนกว่าคุณจะรู้เงื่อนไขตลาดล่วงหน้า (แนวโน้มหรือช่วงขอบเขต) แต่ถ้าคุณรู้ระบบการตลาดที่เข้ามามีวิธีง่ายๆในการทำกำไรมากขึ้น แต่น่าเสียดายที่ไม่มีใครได้รับการประสบความสำเร็จอย่างมากในการทำนายระบบการปกครองของตลาดในระยะสั้น ๆ รหัสแหล่งที่มาเต็มรูปแบบของการคำนวณมีให้สำหรับสมาชิกของหลักสูตร Trading with Python Notebook 307 นี่คือภาพของฉันที่ Twitter valuation เริ่มต้นด้วยข้อจำกัดความรับผิดชอบ: ขณะนี้ส่วนใหญ่ของพอร์ตเล็ตของฉันประกอบด้วยตำแหน่งสั้น TWTR ดังนั้นความคิดเห็นของฉันค่อนข้างเบ้ เหตุผลที่ Ive ได้ทำการวิเคราะห์ของตัวเองอยู่แล้วว่าการเดิมพันของฉันไม่ได้ผลดีนักและ Twitter ก็ทำ Parabolic Move ในเดือนธันวาคมปี 2013 ดังนั้นคำถามที่ Im ต้องการตอบที่นี่คือฉันควรจะสูญเสียหรือถือครองกางเกงขาสั้นของฉัน ในขณะที่เขียน TWTR ซื้อขายประมาณ 64 คะแนนโดยมีส่วนแบ่งการตลาดอยู่ที่ 34.7 บีจนถึงตอนนี้ บริษัท ยังไม่ได้ทำกำไรขาดทุน 142M ในปี 3013 หลังจากมีรายได้ 534 ล้านราย ตัวเลขสองตัวสุดท้ายให้ค่าใช้จ่ายของ บริษัท ต่อปีเป็นเงิน 676 ล้านบาท ราคาที่ได้จากค่าของผู้ใช้ Twitter สามารถเปรียบเทียบกับ Facebook, Google และ LinkedIn เพื่อให้ได้แนวคิดเกี่ยวกับตัวเลขผู้ใช้และค่านิยมของผู้ใช้ ตารางด้านล่างนี้จะสรุปจำนวนผู้ใช้ต่อ บริษัท และมูลค่าต่อผู้ใช้ที่ได้รับจากส่วนกำหนดตลาด (แหล่งที่มาของจำนวนผู้ใช้: วิกิพีเดียหมายเลขสำหรับ Google ขึ้นอยู่กับจำนวนการค้นหาที่ไม่ซ้ำกัน) เห็นได้ชัดว่าการประเมินมูลค่าตลาดต่อผู้ใช้มีความคล้ายคลึงกันมากสำหรับ บริษัท ทั้งหมด แต่อย่างไรก็ตามความเห็นส่วนตัวของฉันคือ TWTR มีมูลค่ามากขึ้น ต่อผู้ใช้ FB หรือ LNKD นี่เป็นเหตุผลที่คู่แข่งทั้งสองมีข้อมูลผู้ใช้ส่วนบุคคลที่มีคุณค่ามากขึ้นในการกำจัดของพวกเขา GOOG ประสบความสำเร็จในการดึงรายได้จากโฆษณาของผู้ใช้ การทำเช่นนี้มีชุดของข้อเสนอที่หลากหลายมากจากเครื่องมือค้นหาไปยัง Google เอกสารและ Gmail TWTR มีอะไรที่คล้ายคลึงกัน แต่ในขณะที่ค่าต่อผู้ใช้ของ Google นั้นลดลงเพียง 35 เท่าของ Google TWTR มีห้องพัก จำกัด ที่จะขยายฐานผู้ใช้เนื่องจากไม่ได้นำเสนอผลิตภัณฑ์ที่เทียบเท่ากับข้อเสนอของ FB หรือ GOOG TWTR ได้รับรอบเจ็ดปีแล้วและคนส่วนใหญ่ที่ต้องการ accout ได้มีโอกาสของพวกเขา ส่วนที่เหลือก็ไม่สนใจ ฐานผู้ใช้ TWTR มีความผันผวนและมีแนวโน้มที่จะย้ายไปยังสิ่งที่ร้อนๆต่อไปเมื่อมีให้ใช้งาน ฉันคิดว่าการอ้างอิงที่ดีที่สุดนี่จะเป็น LNKD ซึ่งมีช่องที่มีเสถียรภาพในตลาดมืออาชีพ โดย TWTR เมตริกนี้จะได้รับการ overvalued การตั้งค่าผู้ใช้ที่ 100 สำหรับ TWTR จะทำให้ได้ราคา TWTR ที่ยุติธรรมเท่ากับ 46 ราคาที่ได้จากกำไรในอนาคตมีข้อมูลประมาณการกำไรในอนาคตเพียงพอ หนึ่งในสิ่งที่มีประโยชน์ที่สุดที่ฉันพบอยู่ที่นี่ ใช้ตัวเลขเหล่านี้ในขณะที่ลบรายจ่ายของ บริษัท ซึ่งผมถือว่าคงที่ ผลิตตามตัวเลขนี้สรุปจากข้อมูลที่มีอยู่การประเมินมูลค่า TWTR ในแง่ดีควรอยู่ในช่วง 46-48 ไม่มีเหตุผลใดที่ชัดเจนในการซื้อขายที่ต่ำกว่า ฉันเดาว่าในช่วงที่มีการเสนอขายหุ้นมากพอที่ผู้เชี่ยวชาญได้ตรวจทานราคาแล้วตั้งค่าในระดับราคาที่ยุติธรรม สิ่งที่เกิดขึ้นต่อไปคือการย้ายตลาดที่ไม่มีเหตุผลอย่างไม่เป็นธรรมโดยข้อมูลใหม่ เพียงแค่มองไปที่ความตื่นเต้นรั้นใน stocktwits กับคนที่อ้างว่าสิ่งต่างๆเช่นนกตัวนี้จะบินไปถึง 100 อารมณ์บริสุทธิ์ซึ่งไม่เคยทำงานได้ดี สิ่งเดียวที่ทำให้ฉันเดี๋ยวนี้ก็คือการใส่เงินของฉันที่ปากของฉันและติดกางเกงขาสั้นของฉัน เวลาจะบอกเอง. การลัดวงจรความผันผวนในระยะสั้นและ VXX อาจดูเหมือนเป็นแนวคิดที่ดีเมื่อคุณมองแผนภูมิจากระยะไกล เนื่องจากความผันผวนของความผันผวนของธุรกิจฟิวเจอร์สจึงมีประสบการณ์ที่ค่อนข้างเลวร้ายและเกือบจะสูญเสียคุณค่าของตัวเองไปทุกวัน นี้เกิดขึ้นเนื่องจากการปรับสมดุลรายวันสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาดูเป็นโอกาส ในโลกที่เหมาะถ้าคุณถือไว้นานพอสมควรกำไรที่เกิดจากการสลายตัวของเวลาในการฟิวเจอร์สและการปรับสมดุลของสิ่งมีชีวิตจะได้รับการประกัน แต่ในระยะสั้นคุณจะต้องพึ่งพาการเบียดเสียดหนัก ๆ เพียงแค่มองย้อนกลับไปในช่วงฤดูร้อนของปี 2011 ฉันโชคร้าย (หรือโง่เขลา) พอที่จะถือตำแหน่ง VXX สั้น ๆ ก่อนที่ VIX จะขึ้นไป ฉันเกือบจะเป่าบัญชีของฉันแล้ว: 80 ถอนตัวในเวลาเพียงไม่กี่วันส่งผลให้เกิดการคุกคามจากการเรียกมาร์จินโดยนายหน้าของฉัน การเรียกหลักประกันหมายถึงการสูญเสียเงิน นี่ไม่ใช่สถานการณ์ที่ Id เคยต้องการที่จะอยู่ในอีกครั้ง ฉันรู้ว่ามันจะไม่ง่ายเลยที่จะทำให้หัวค่ำตลอดเวลา แต่การได้รับความเครียดและความกดดันจากสถานการณ์นั้นก็ต่างไปบ้าง โชคดีที่ฉันรู้ว่า VXX มีแนวโน้มที่จะประพฤติอย่างไรดังนั้นฉันจึงไม่ได้ตื่นตระหนก แต่เปลี่ยนไปเป็น XIV เพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกมาร์จิน เรื่องราวสิ้นสุดลงอย่างดี 8 เดือนหลังจากผลงานของฉันกลับมาแข็งแรงและฉันได้เรียนรู้บทเรียนที่มีค่ามาก เริ่มต้นด้วยคำเตือนที่นี่: อย่าค้าความผันผวนเว้นแต่คุณจะรู้ว่าคุณมีความเสี่ยงเท่าใด ต้องบอกว่าให้ลองดูที่กลยุทธ์ที่ช่วยลดความเสี่ยงบางอย่างโดยการลัดวงจร VXX เฉพาะเมื่อเหมาะสมเท่านั้น วิทยานิพนธ์เชิงกลยุทธ์: VXX ประสบปัญหามากที่สุดเมื่อเส้นโค้งฟิวเจอร์สอยู่ในแนวปะการังที่สูงชัน เส้นโค้งฟิวเจอร์สมีค่าใกล้เคียงกับความสัมพันธ์ระหว่าง VIX-VXV เราจะสั้น VXX เมื่อ VXV มีพรีเมี่ยมสูงผิดปกติเหนือ VIX ขั้นแรกให้พิจารณาความสัมพันธ์ระหว่าง VIX-VXV: แผนภูมิด้านบนแสดงข้อมูล VIX-VXV ตั้งแต่เดือนมกราคมปี 2010 จุดข้อมูลจากปีที่แล้วแสดงเป็นสีแดง ฉันเลือกที่จะใช้สมการกำลังสองระหว่างสองประมาณ VXV f (VIX) f (VIX) ถูกวางแผนเป็นเส้นสีน้ำเงิน ค่าที่อยู่เหนือเส้นแสดงถึงสถานการณ์เมื่อฟิวเจอร์สอยู่ในภาวะปกติมากกว่า Contango ปกติ ตอนนี้ฉันกำหนดตัวบ่งชี้เดลต้าซึ่งเป็นส่วนเบี่ยงเบนจากพอดี: เดลต้า VXV-f (VIX) ตอนนี้ให้ดูที่ราคาของ VXX พร้อมกับเดลต้า: ด้านบน: ราคา VXX ในระดับล็อก ด้านล่าง: เดลต้า เครื่องหมายสีเขียว indicat delta gt 0. เครื่องหมายสีแดง deltalt0. เห็นได้ชัดว่าพื้นที่สีเขียวสอดคล้องกับผลตอบแทนที่เป็นลบใน VXX สมมติว่าสมมุติฐานเหล่านี้ใช้สมมติฐาน: สั้น VXX เมื่อเดลต้า gt 0 ทุนคงที่ (เดิมพันในแต่ละวันคือ 100) ไม่มีการลื่นไถลหรือค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมกลยุทธ์นี้จะถูกนำมาเปรียบเทียบกับกลยุทธ์ที่สั้น ๆ ทุกวัน แต่ไม่ได้คำนึงถึงเดลต้า . เส้นสีเขียวหมายถึงกลยุทธ์สั้น VXX ของเราเส้นสีฟ้าเป็นใบ้ Sharpe ที่ 1.9 สำหรับกลยุทธ์แบบง่ายๆตอนสิ้นเชิงไม่เลวเลยทีเดียวที่ฉันคิด แต่ที่สำคัญยิ่งกว่าก็คือการลดลงของจำนวนที่มากเกินไปโดยการให้ความสนใจกับเส้นโค้งฟิวเจอร์สล่วงหน้า การสร้างกลยุทธ์นี้ทีละขั้นตอนจะมีการกล่าวถึงในระหว่างการซื้อขายกับหลักสูตร Python ราคาของสินทรัพย์หรืออีทีเอฟเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีที่สุด แต่ก็มีเพียงข้อมูลที่มีอยู่มากมายเท่านั้น บางคนดูเหมือนจะคิดว่าตัวชี้วัดมากขึ้น (rsi, macd, moving crossover เฉลี่ย ฯลฯ ) ดีกว่า แต่ถ้าทั้งหมดมีพื้นฐานมาจากชุดราคาเดียวกันพวกเขาทั้งหมดจะมีส่วนย่อยของข้อมูล จำกัด ที่มีอยู่ในราคาเดียวกัน เราจำเป็นต้องมีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่มีอยู่ในราคาที่จะทำให้เดาได้มากขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นในอนาคตอันใกล้นี้ ตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของการรวมข้อมูลทั้งหมดเข้ากับการวิเคราะห์ที่ชาญฉลาดสามารถพบได้ในบล็อกสั้นของบล็อก Long การผลิตประเภทนี้จำเป็นต้องใช้การวิเคราะห์เป็นจำนวนมากในการทำงานที่ฉันเพียง dont มีเวลาที่ฉันเป็นเพียงการค้านอกเวลา ดังนั้นฉันจึงสร้างหน้าแดชบอร์ดของตลาดของตัวเองโดยอัตโนมัติรวบรวมข้อมูลสำหรับฉันและนำเสนอในรูปแบบย่อยง่าย ในบทความนี้ฉันจะแสดงวิธีการสร้างตัวบ่งชี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลปริมาณสั้น โพสต์นี้จะแสดงขั้นตอนการรวบรวมและประมวลผลข้อมูล ขั้นตอนที่ 1: ค้นหาแหล่งข้อมูล การแลกเปลี่ยน BATS ให้ข้อมูลปริมาณรายวันฟรีที่เว็บไซต์ของพวกเขา ขั้นตอนที่ 2: รับข้อมูลด้วยตนเองแอมป์การตรวจสอบข้อมูลปริมาณสั้น ๆ ของการแลกเปลี่ยน BATS จะอยู่ในไฟล์ข้อความที่ถูกบีบอัด ในแต่ละวันมีไฟล์ซิปของตัวเอง หลังจากดาวน์โหลดและ unzipping ไฟล์ txt นี่คือ whats ภายใน (หลายบรรทัดแรก): รวมไฟล์ที่มีประมาณ 6000 สัญลักษณ์ ข้อมูลนี้จำเป็นต้องใช้งานค่อนข้างมากก่อนที่จะนำเสนอในลักษณะที่มีความหมาย ขั้นตอนที่ 3: รับข้อมูลโดยอัตโนมัติสิ่งที่ฉันต้องการไม่ใช่แค่ข้อมูลสำหรับวันหนึ่ง แต่เป็นอัตราส่วนของปริมาณที่สั้นลงกับปริมาณรวมในช่วงหลายปีที่ผ่านมาและฉันไม่รู้สึกเหมือนกำลังดาวน์โหลดไฟล์ซิป 500 ไฟล์และคัดลอกวางไว้ excel ด้วยตนเอง โชคดีที่ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบมีเพียงไม่กี่บรรทัดเท่านั้น: ขั้นแรกเราจำเป็นต้องสร้าง URL แบบไดนามิกซึ่งจะดาวน์โหลดไฟล์: ตอนนี้เราสามารถดาวน์โหลดไฟล์หลายไฟล์พร้อมกันได้: ขั้นตอนที่ 4 แยกวิเคราะห์ไฟล์ที่ดาวน์โหลดเราสามารถใช้ซิปและแพนด้า เพื่อแยกไฟล์เดี่ยว: จะให้อัตราส่วนของไดรฟ์ข้อมูลระดับ VolumeTotal สั้น ๆ สำหรับสัญลักษณ์ทั้งหมดในไฟล์ zip: ขั้นที่ 5: ทำแผนภูมิ: ตอนนี้เหลือเพียงสิ่งเดียวคือการแยกวิเคราะห์ไฟล์ที่ดาวน์โหลดทั้งหมดและรวมไว้ในตารางเดียวและพล็อต ผล: ในภาพข้างต้นฉันได้วางแผนอัตราส่วนปริมาณเฉลี่ยสั้นสำหรับที่ผ่านมาสองปี ฉันยังอาจได้ใช้เซตย่อยของสัญลักษณ์ถ้าฉันต้องการที่จะดูที่ภาคเฉพาะหรือหุ้น การดูข้อมูลอย่างรวดเร็วทำให้เรารู้สึกว่าอัตราส่วนของปริมาณที่สั้นในระดับสูงจะสอดคล้องกับส่วนล่างของตลาดและอัตราส่วนต่ำอาจเป็นจุดเข้าที่ดีสำหรับตำแหน่งที่ยาว เริ่มจากที่นี่อัตราส่วนปริมาณสั้นนี้สามารถใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนากลยุทธ์ การค้ากับหลักสูตร Python หากคุณเป็นผู้ค้าหรือนักลงทุนและต้องการได้รับชุดทักษะการซื้อขายเชิงปริมาณที่คุณอาจพิจารณาการซื้อขายด้วย Python couse หลักสูตรออนไลน์จะนำเสนอเครื่องมือและวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวิจัยการซื้อขายเชิงปริมาณรวมถึงฟังก์ชันและสคริปต์ที่เขียนขึ้นโดยผู้ค้าเชิงปริมาณผู้เชี่ยวชาญ คุณจะได้เรียนรู้วิธีรับและประมวลผลข้อมูลที่น่าทึ่งของข้อมูลการออกแบบและกลยุทธ์และวิเคราะห์ผลการดำเนินงาน วิธีนี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลที่สำคัญสำหรับความสำเร็จของผู้ค้า คลิกที่นี่เพื่อดำเนินการต่อไปที่เว็บไซต์ Trading With Python course ชื่อของฉันคือ Jev Kuznetsov ในช่วงกลางวันฉันเป็นนักวิจัยใน บริษัท ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจการพิมพ์ ส่วนที่เหลือของเวลาฉันเป็นพ่อค้า ฉันเรียนวิชาฟิสิกส์ประยุกต์ที่มีความเชี่ยวชาญด้านการจดจำรูปแบบและปัญญาประดิษฐ์ งานประจำวันของฉันเกี่ยวข้องกับอะไรจากอัลกอริทึมการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วใน Matlab และภาษาอื่น ๆ เพื่อการเขียนโปรแกรมแอมป์สำหรับการออกแบบฮาร์ดแวร์ ตั้งแต่ปี 2009 ฉันได้ใช้ทักษะทางเทคนิคของฉันในตลาดการเงิน ก่อนที่จะมาสรุปว่างูหลามเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดที่มีอยู่ผมทำงานอย่างกว้างขวางใน Matlab ซึ่งครอบคลุมในบล็อกอื่น ๆ ของฉัน BEST FOREX EAS ผู้เชี่ยวชาญด้านการให้คำปรึกษา FX ROBOTS แนะนำ: Forex Flex EA ใช้เทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นใหม่ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจการค้าแบบเสมือน ใส่เพียงที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญนี้จะเปิดธุรกิจการค้าเสมือนในพื้นหลังโดยใช้พวกเขาอย่างต่อเนื่องในการตรวจสอบตลาดเพื่อช่วยในการกำหนดจุดเข้าที่สมบูรณ์แบบแน่นอนจุดที่ Forex Flex EA จะเริ่มต้นการค้าที่แท้จริง Forex Flex EA มีระบบอัปเดตอัตโนมัติเพื่อให้คุณมั่นใจได้ว่าสำเนาของคุณมีข้อมูลล่าสุดพร้อมการตั้งค่าที่ดีที่สุดสำหรับสภาวะตลาดปัจจุบัน Forex Robot นี้มีประสิทธิภาพที่ดีมาก ตรวจสอบออกตอนนี้ Python EA จะขึ้นอยู่กับลักษณะการย้อนกลับของความผันผวนของราคาในช่วงเวลากลางคืน (20:00 - 08:00 น. สำหรับ EET) การทดสอบย้อนหลังได้ดำเนินการมาตั้งแต่ปีพ. ศ. 2548 พีจีเอ็มจีอีเอวางคำสั่งที่ จำกัด ไว้ 2 ครั้งในช่วงเวลาที่กำหนด ที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญนี้ไม่ได้ใช้เทคนิคใด ๆ หรือการจัดการความเสี่ยงของ martingalegrid หุ่นยนต์เทรดดิ้งใช้: EMA รายวันสำหรับการกำหนดแนวโน้มการสนับสนุนและระดับความต้านทานของช่องราคาสำหรับตำแหน่งใบสั่งสูงสุดที่ จำกัด ตัวกรองความผันผวนเวลาหยุดและการหยุดชะงัก ระยะเวลา M30 สกุลเงิน: GBPUSD EA สามารถ backtested โดยบาร์หรือติ๊กทุก การตั้งค่า Python EA 8211 มีขนาดล็อตเยอะมาก OrderStepPip ขั้นตอนระหว่างคำสั่งซื้อจำนวน จำกัด TakeProfitPip เป้าหมายกำไรใน pips (ราคา 4 หลัก) จากราคาเริ่มต้น StopLossPip หยุดการขาดทุนใน pips (ราคา 4 หลัก) จากราคาเริ่มต้น 0 ปิดการใช้งาน ระยะเวลาช่อง PCH EMA ระยะเวลา EMA OrderStartHour ชั่วโมงที่ EA จะเริ่มค้นหาจุดเข้าซื้อที่ดีที่สุดของ buysell หากพบจุดเข้า EA จะวางคำสั่งขีด จำกัด OrderStopHour ชั่วโมงที่ EA จะหยุดค้นหาจุดเข้าซื้อ buysell ที่เหมาะสม TStopHour ชั่วโมงที่ EA จะออกจากตำแหน่ง ใช้ค่า MMBalance ในสกุลเงินฝาก ถ้ามีการตั้งค่าตัวเลือกนี้ (เช่นแตกต่างจาก 0) จำนวนการซื้อขายจะคำนวณจากแต่ละส่วนของการฝากเงิน UseMMBalance ถ้าตั้งค่าเป็น 0 แล้วขนาดของการซื้อขายจะได้รับการแก้ไขและเท่ากับจำนวน ตัวอย่างเช่นถ้าเป็นจำนวนมาก 0.1 และ UseMMBalance300 เมื่อมีการฝากเงินอยู่ที่ 300 EA จะเปิดคำสั่งซื้อจำนวนมาก 0.1 lot และเมื่อเงินฝากเป็น 600 0.2 lot เมื่อเงินฝากมีจำนวนเท่ากับ 900 0.3 lot ฯลฯ พารามิเตอร์นี้จำเป็นสำหรับการรีลงทุนใหม่ . Python EA 8211 Features เงินฝากขั้นต่ำ 100 จำนวนขั้นต่ำ 0.01 จำนวนเงินที่แนะนำ NDD และ ECN ดาวน์โหลดฟรี Python EA ข้อบังคับของรัฐบาลสหรัฐฯที่ต้องการการซื้อขายสัญญาแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสำหรับนักลงทุนทุกราย ระดับการยกระดับสูงสามารถทำงานได้ดีกับคุณและคุณ ก่อนตัดสินใจลงทุนในตลาดหลักทรัพย์ต่างประเทศคุณควรพิจารณาวัตถุประสงค์การลงทุนระดับประสบการณ์และความกระหายที่มีความเสี่ยงอย่างรอบคอบ ความเป็นไปได้ที่จะทำให้คุณสูญเสียบางส่วนหรือทั้งหมดของการลงทุนครั้งแรกของคุณดังนั้นคุณจึงไม่ควรลงทุนเงินที่คุณไม่สามารถจะเสียได้ คุณควรตระหนักถึงความเสี่ยงทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายเงินตราต่างประเทศและขอคำแนะนำจากที่ปรึกษาทางการเงินอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใด ๆ เข้าใจอย่างชัดเจนนี้: ข้อมูลที่อยู่ในหลักสูตรนี้ไม่ใช่คำเชิญเพื่อการค้าการลงทุนเฉพาะใด ๆ การซื้อขายต้องใช้เงินเพื่อแสวงหาผลกำไรในอนาคต นั่นคือการตัดสินใจของคุณ อย่าเสี่ยงต่อเงินที่คุณไม่สามารถจะเสียได้ เอกสารนี้ไม่ได้คำนึงถึงสถานการณ์ทางการเงินและส่วนตัวของคุณเอง มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาเท่านั้นและไม่ใช่เป็นการแนะนำการลงทุนของแต่ละบุคคล อย่ากระทำการนี้โดยปราศจากคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุนของคุณผู้ซึ่งจะตรวจสอบสิ่งที่เหมาะสมกับสถานการณ์แอมป์ของคุณโดยเฉพาะ หากไม่ได้รับคำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับการปรับตัวก่อนที่จะทำหน้าที่อาจส่งผลให้คุณทำหน้าที่ขัดต่อผลประโยชน์สูงสุดของตัวเองอาจทำให้สูญเสียเงินทุนได้ RULE 4.41 ผลการดำเนินงานตามทฤษฎีหรือสมมุติฐานมีข้อ จำกัด บางประการ ไม่ว่าจะเป็นบันทึกผลการดำเนินงานที่แท้จริงผลลัพธ์ที่จำลองไม่ได้แสดงถึงการซื้อขายตามปกติ นอกจากนี้เนื่องจากการค้ายังไม่ได้รับผลกระทบผลลัพธ์อาจมีน้อยกว่าหรือมากกว่าที่จะได้รับผลกระทบหากมีปัจจัยการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมเทรดดิ้งที่จำลองในเรื่องทั่วไปจะต้องเป็นไปตามข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาพร้อมกับประโยชน์ของยุคเีดียว ไม่มีผู้ถือหุ้นรายใดแสดงว่าบัญชีใดจะเป็นประโยชน์หรือเป็นไปได้ที่จะทำกำไรหรือขาดทุนให้คล้ายคลึงกัน เมื่อใช้ Forex FX ที่ดีที่สุดผู้เชี่ยวชาญที่ปรึกษา FX Robots คุณรับทราบว่าคุณมีความคุ้นเคยกับความเสี่ยงเหล่านี้และคุณเป็นผู้รับผิดชอบต่อผลลัพธ์ของการตัดสินใจของคุณ เรารับไม่รับผิดชอบใด ๆ สำหรับการสูญเสียโดยตรงหรือเป็นผลเนื่องมาจากการใช้ผลิตภัณฑ์นี้ ที่จะต้องสังเกตอย่างระมัดระวังในแง่นี้ว่าผลที่ผ่านมาไม่จำเป็นต้องบ่งบอกถึงประสิทธิภาพในอนาคต การป้องกัน: เนื้อหาต้นฉบับทั้งหมดที่ bestforexeas สร้างขึ้นโดยเจ้าของเว็บไซต์รวมถึง แต่ไม่ จำกัด เฉพาะข้อความการออกแบบรหัสรูปภาพภาพถ่ายและวิดีโอถือเป็นทรัพย์สินทางปัญญาของเจ้าของเว็บไซต์ไม่ว่าจะมีลิขสิทธิ์หรือไม่และได้รับความคุ้มครอง โดย DMCA Protection Services โดยใช้ Digital Millennium Copyright Act ชื่อเรื่อง 17 บทที่ 512 (c) (3) ห้ามทำซ้ำหรือเผยแพร่เนื้อหานี้ซ้ำโดยไม่ได้รับอนุญาต