ETF Trend Trading. ETF Trend Trading Mitglied seit September 09 Klingt gut auf Papier, aber schreckliche Kundenbetreuung und haben Geld auf ihre Anleitung verloren Fragen während ihrer Ausbildung Webinare sind nur für erfahrene Händler verfügbar, da, wenn Sie fragen, was sie zu einfach von einer Frage, Sie sind öffentlich lächerlich Ich habe nicht eine Antwort auf mehrere Versuche, Fragen zu ihrer E-Mail-Kunden-Support-Linie Ich versuchte, den Service innerhalb ihrer Probezeit abzubrechen, aber sie absichtlich verzögert und gestoppt Kontakte und helfen, bis die Zeit war und dann Am letzten Tag antwortete oops, sorry, Read more. Vote Up 0 Vote Down Reply. Februar 23, 2010 3 55 pm. This war eine Abzocke Sie nehmen Ihr Geld und die meisten seiner Trades sind Verlierer, die Sie nicht zurückerstatten Ihr Geld vor allem Die Rip off Seminare sind mehr für den Verkauf von Ihnen andere Dienstleistungen Wie Jim Cramer würde sagen, Dont Buy Dont Buy. Vote Up 0 Vote Down Reply. May 26, 2010 1 31 pm. Mitglied seit Okt 09 Die angegebenen 5 pro Monat ist ein großer Verkaufsgespräch Line Site hat ein kleines Beispiel-Portfolio können Sie folgen und es ist um ca. 15 seit ich begann nach den Picks Es ist ein System und es gibt einige gute pädagogische Informationen über Geld-Management und Trading-Ideen Website bietet tägliche Updates und wöchentliche Webinare Es gibt keine Up-Marketing, sobald Sie sich für das erste Jahr beitreten Sie erhalten alles, was Sie brauchen, um auf das Wetter zu handeln, es funktioniert oder nicht Es ist einfach nicht wie angegeben. Vote Up 0 Vote Down Reply. June 2, 2010 10 00 am. I zuvor posted the Ich glaube, es ist eine sehr lange und gründliche Bewertung, aber ich würde es auf jeden Fall empfehlen, es in seiner Gesamtheit zu lesen, wenn Sie erwägen, 2000 Dollar an diesen Kerl zu fallen Wollte von ETF Trend Trading aus der Perspektive eines ehemaligen Abonnenten zu diesem Service bezaubern Ich komme vor kurzem auf einige Behauptungen, dass Big A tatsächlich Aden Rusfeldt auf Stock Gumshoe und auch auf einer Website namens Rip Off Report Ich glaube, dass Lesen Sie mehr. Vote Up 0 Vote Down Reply. September 19, 2010 6 10 pm. One meiner Familie abonniert Dieses System ist einfach, und führt nicht auf seine behaupteten Ebenen Ich stimme mit den meisten der vorherigen Bewertungen vor allem im Hinblick auf die übertriebene monatliche Rendite Behauptet, dass dies ist, was Aden Rusfeldt im Leim mit der CFTC gelandet hat, bevor man sagen muss, dass er etwas Sand hat. Ein Poster hat gesagt, dass dreizehn Monate Erfahrung, die eine behauptete 67 ausreicht, zu sagen, dass es ein OK-System ist. Über die dreizehn Monate vor Seine Post, die sprichwörtlichen 3 Darts pro Monat in die Richtung der WSJ geworfen würde mehr lesen. Vote Up 0 Vote Down Reply. Oktober 2, 2010 7 59 am. Nach dem Lesen Lakersfan Überprüfung Ich ging zurück und grub meine Festplatte für Currency Trading Einfach gemacht und es ist Adam Rusfeldt der gleiche Kerl wie EFT Trend Trading, und ja ich kaufte beide Programme Sie haben mich für 150 das erste Mal und 2 große auf dem zweiten Programm Der Kerl muss Bälle die Größe der Kokosnüsse zu bestraft werden 3 5 Million von den FEDs und springen Sie wieder zurück in wieder für einen anderen Versuch Alles, was ich Ihnen sagen kann, ist kein Programm ist die Investition wert Caveat Emtor. Vote Up 0 Vote Down Reply. February 20, 2011 12 09 pm. This klang gut, um wahr zu sein Aber da ich die Renditen verbessern wollte, dachte ich, dass es einen Versuch wert war schlechte Idee Er sagte, ich habe nur ein paar Spots für diesen Monat offen Ich weiß nicht, wann ich es wieder öffnen werde Natürlich klingt das wie Motley Fool ihre teuren Newsletter auch Die Dokumentation zum Charting war sehr primitiv Big A war scherzend, wie gut es jetzt im Vergleich zu der alten Art war, die ich für die Austin Klasse bezahlt habe und nicht wirklich mehr nach der Klasse verstanden habe. Sehr wenige von den Teilnehmern schienen zu verstehen Lesen Sie mehr. Vote Up 0 Vote Down Reply. February 28, 2011 12 09 am. Hello alle Wenn es irgendjemand da draußen liest dies, dass die 99 Auto-Software gekauft und ist nicht glücklich und wollen es verkaufen Ich interessiere mich eine Nachricht hier, dass Sie Software zu verkaufen und haben Irgendwie werden wir herausfinden, wie man zusammen kommt, um den Kauf zu vervollständigen. Vote Up 0 Vote Down Reply. December 31, 2011 11 26 am. Ja kaufte ich die 99 Auto-System und es funktioniert gut für mich Nein, sorry ich gewann t verkaufen Ich mag es nicht, dass ich und seine Systeme ein paar der Kommentare unten sind, sind gültige Punkte, aber viele sind nicht Sobald du es erneut tust, wirst es sehen, dass es funktioniert Das ist, was ich tat Wenn du dem folgst Regeln und verwenden Sie das System richtig können Sie Geld verdienen Ich habe für mehrere Jahre gehandelt und die letzten 8 Monate mit dem 99 System wurden die besten. Vote Up 0 Vote Down Reply. Januar 25, 2012 4 22 Uhr. Ich habe die 99 gekauft Auto-System werde ich an jedermann verkaufen, der interessiert ist. Bevorzugen Sie 0 Vote Down Reply. Februar 14, 2012 7 43 pm. Vote Up 0 Vote Down Reply. Februar 23, 2012 12 03 am. I verwenden mehrere von Big A s Produkte für Sein Trend-Trading-Kurs Sein System ist gesund, er nutzt die Positionsbestimmung auf der Grundlage von Risiko, stoppt auf der Grundlage von Swing-Punkten oder ein paar andere weniger konservative Punkte je nachdem, wie viel Risiko Sie wollen, gibt konservative, moderate und spekulative Regeln, verwendet spezifische Gewinnziele , Gibt Regeln für die Verwendung von Opitonen statt der Sicherheit, wenn Sie es wünschen, und mehr Ja, sein System nimmt einige Studie zu lernen Die automatisierten Werkzeuge, die er bietet macht es viel einfacher als es war, wenn sie nicht existieren Ich verdiene Geld mit seinem System Es erfordert Putting Lesen Sie mehr Vote Up 0 Vote Down Reply. March 7, 2012 7 48 am. Ich bin auf der Suche, um die 99 AUTO SOFTWARE SYSTEM Wenn jemand interessiert ist, verkaufen e mail me. Vote Up 0 Vote Down Reply. March 11, 2012 8 16 am. Ich bin jetzt nicht oder war ein Abonnent, aber ich bin auf der E-Mail-Liste und bekam eine interessante E-Mail heute, die gelesen hat Mein Name ist Patric Deaton Vor kurzem war ich von meiner Verantwortung als CEO von erleichtert ETF Trend Trading Diese E-Mail ist als öffentlich zugänglich zu machen, dass ich nicht mehr verantwortlich bin oder haftbar für irgendwelche Marketing - und Werbepraktiken, die mit einer der Geschäftsaktivitäten von Aden Rusfeldt verbunden sind, kennen einen Big A von ETF Trend Trading, der als DMETT LLC gegründet wurde , 311 Hughes Road, Dickinson, TX 77539 Weitere Forschung ausgegraben, dass Lesen Sie mehr. Vote Up 0 Vote Down Reply. July 18, 2012 2 06 am. Ich kaufte die ETF Trend Trading 100 Auto System für einen Zeitraum von 5 Jahren zu einem Preis von 3.999 Ein Jahr und ein halbes Mal in mein Abonnement wurde mir mitgeteilt, dass wegen des Mangels an Teilnahme mein Abonnement storniert worden war. Ich bat um eine anteilige Rückerstattung und wurde darüber informiert, dass eine Rückerstattung keine Option war, könnte ich ein anderes System akzeptieren, aber ich konnte es nicht erhalten Eine Rückerstattung auf ein System, das ETF selbst abgesagt habe, habe ich schon oft geschrieben und sie don t stört es sich noch einmal zu schreiben. Sie wissen, dass es mich mehr in Anwaltsgebühren kosten würde. Lesen Sie mehr. Vote Up 0 Vote Down Reply. September 29, 2012 11 20 am. Ich habe viele von Big A s Produkte gekauft Zuletzt ist das Auto Oil ein automatisiertes System, das schrecklich aufgetreten ist und 35 in 6 Monaten verliert. Auch das getan für Sie Optionen, wo er Sendungen aussendet, um auf seinem System zu basieren, hat Erledigt furchtbar, verliert 50 in 6 Monaten Vermeiden Sie diese Produkte. Vote Up 0 Vote Down Reply. August 18, 2013 10 44 pm. Ich bin ein aktuelles Mitglied von ETF Trend Trading Ich hatte das Auto Öl Programm für 3999 gekauft und nach 60 Tagen I War unglücklich mit den Ergebnissen und rief zum Abbrechen Ich erhielt eine sofortige Rückerstattung wie versprochen Ich habe auch versucht, die Apple Signals Service, auch unglücklich und erhielt auch eine Erstattung Sie stehen hinter ihrer Garantie, die in meinem Buch geht ein langer Weg Er hat seine Hand bekommen Schlug in Texas, aber es war nicht eine ernsthafte Verletzung Neben wer sonst bietet eine Geld-zurück-Garantie auf die Ausbildung Sicherlich nicht Ameritrade, die mich gehängt hat, um mehr zu lesen. Vote Up -1 Vote Down Reply. September 25, 2013 4 00 am. I abonnieren Zu dem Öl-Auto-Handelssystem, dem kompletten Scanner und dem 99 Auto-System Ich interessiere mich für den Verkauf meines Kontos Wenn interessiert, kontaktieren Sie mich bei. Vote Up 0 Vote Down Reply. August 21, 2014 9 41 pm. Klicken Sie hier, um zu abonnieren Dieser Kommentar thread. Sign up für unsere newsletter. BECOME A MEMBER. Subscriber Reviews. Posted von Terry Jackson am 21. August 2014 9 41 pm. I abonnieren Sie die Oil Auto Trade System, die komplette Scanner und die 99 Auto System Ich bin Interessiert an den Verkauf meines Kontos Wenn interessiert, kontaktieren Sie mich an. Posted von Ron King am 25. September 2013 4 00 am. Ich bin ein aktuelles Mitglied der ETF Trend Trading Ich hatte das Auto Ölprogramm für 3999 gekauft und nach 60 Tagen war ich unglücklich Mit den Ergebnissen und aufgerufen, um zu stornieren Ich erhielt eine sofortige Rückerstattung wie versprochen Ich habe auch versucht, die Apple Signals Service, auch unglücklich und erhielt auch eine Erstattung Sie stehen hinter ihrer Garantie, die in meinem Buch geht ein langer Weg Er hat seine Hand schlug in Texas aber es war nicht eine ernsthafte Verletzung Neben wer sonst gibt es eine Geld-zurück-Garantie auf die Ausbildung Sicherlich nicht Ameritrade, die mich gehängt hat, um in ihre InvestTools-Programm einschreiben Ich bin mit einigen von Big A s anderen Kurs Material und das Gefühl, dass ich gut werde Training für mein Geld Sie haben viele Angebote zur Auswahl, manche sind unterrichtig, während andere Signale anbieten, glaube ich, dass das Training erstklassig ist, in aller Ehrlichkeit habe ich nicht gut mit den Signalen gearbeitet. Allerdings würde ich ETF Trend Trading für jeden empfehlen, der will Lernen, wie man handelt und bereit ist, in die Zeit zu lernen, um zu lernen. Posted von Gary Schuitema am 18. August 2013 10 44. Ich habe viele von Big A s Produkte gekauft Zuletzt das Auto Oil ein automatisiertes System, das furchtbar, Verlieren 35 in 6 Monaten Auch die getan für Sie Optionen, wo er sendet Trades, um auf seinem System basieren, hat furchtbar, verlieren 50 in 6 Monaten Vermeiden Sie diese products. Posted von C Miller am 29. September 2012 11 20 Uhr. Ich kaufte das ETF Trend Trading 100 Auto System für einen Zeitraum von 5 Jahren zu einem Preis von 3.999 Ein Jahr und eine Hälfte in mein Abonnement wurde mir mitgeteilt, dass aufgrund fehlender Teilnahme mein Abonnement storniert wurde, ich bat um eine anteilige Rückerstattung und war Informiert, dass eine Rückerstattung war nicht eine Option, die ich akzeptieren könnte ein anderes System, aber ich konnte nicht erhalten eine Rückerstattung auf ein System, das ETF selbst abgesagt habe ich schon oft geschrieben und sie don t sogar Mühe zu schreiben zurück Sie wissen, dass es würde mir mehr in Anwaltsgebühren als die 2.832 Sie schulden mir Wie für mich glaube ich, dass die ganze Sache ist ein Betrug. Posted von Tim Cook am 18. Juli 2012 2 06. Ich bin nicht jetzt oder war ein Abonnent, aber ich bin auf der e - mail-Liste, und bekam eine interessante E-Mail heute, die lesen. Mein Name ist Patric Deaton Vor kurzem wurde ich von meiner Verantwortung als CEO von ETF Trend Trading erleichtert. Diese E-Mail ist als öffentliche Bekanntmachung zu dienen, dass ich nicht mehr verantwortlich bin oder Haftbar für irgendwelche der Marketing - und Werbepraktiken, die mit einer der Geschäftsaktivitäten von Aden Rusfeldt verbunden sind, kennen ein großes A von ETF Trend Trading, das als DMETT LLC, 311 Hughes Road, Dickinson, TX 77539 gegründet wurde. Weitere Untersuchungen haben ausgegraben, dass Aden Rusfeldt war Verfolgt und schuldig im Jahr 2008 von Betrug mit Handelsrenditen Details finden Sie auf der CFTC Website. This Website und Stock Gumshoe Publikationen und Autoren bieten keine individuellen finanziellen, Investitionen, medizinische oder andere Beratung Nichts auf dieser Website sollte jemals als sein Persönliche Beratung, Forschung oder eine Einladung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren Wir machen auch Irrtümer und schlechte Entscheidungen, und unsere Argumentation oder Daten sollten vor vertrauenswürdigen Quellen überprüft werden, bevor sie Ihre Investitionsentscheidungen informieren. Entscheidungen, wie Sie Ihr Geld investieren oder anderweitig verwalten können Leben oder Finanzen sind Ihre, wir teilen nur unsere Analyse und Meinung und alle Autoren oder Kommentatoren sind individuell verantwortlich für die Worte und Meinungen, die sie hier teilen Bitte lesen Sie unsere wichtigen Haftungsausschlüsse und Richtlinien Stock Gumshoe wird von Abonnenten und von Sponsoren und Werbetreibenden unterstützt Stock Gumshoe s Arbeitnehmer-Autoren werden die Bestände an einem Bestand an, der zum Zeitpunkt der Veröffentlichung abgedeckt ist, und wird keinen Handel mit irgendwelchen Beständen, die für mindestens drei Tage nach der Veröffentlichung geschrieben sind, handeln. Siehe unten für vollständige Offenlegung, Haftungsausschluss und Richtlinieninformationen. Konnekt mit Travis. Advanced Trading Software technische Analyse Und neuronale Netzwerke. Tradecision ermöglicht die Verwendung von Jurik Research Tools. Die Jurik Research Indikatoren können in Tradecision nur verwendet werden, wenn Sie sie von Jurik Research. JMA Jurik Moving Average kaufen, ist Jurik Research ein fortgeschrittener Rausch-Beseitigung Filter Die Funktion ermöglicht es, die wahre Underlying-Aktivität zu sehen Sein unglaublich glatt und extrem reagiert auf Marktlücken, hat es sehr niedrige Verzögerung glattes Argument ist eine Zahl, die die Glätte der JMA s Kurve steuert Die Phase Argument Kontrollen Lag Überschwingen Aspekt der JMA s Kurve Jurik Moving Average ist entworfen, um in Handelssystemen angewendet werden Von Ihrem eigenen Design Für weitere Informationen besuchen Sie VEL Zero-lag Velocity, Jurik Research ist eine super glatte Version des technischen Indikator-Impulses Sein besonderes Merkmal ist, dass der Glättungsprozess keine Verzögerung der ursprünglichen Impulsindikator hinzufügt. Das zweite Argument Länge ist ein Integer, die die bewegte Fenstergröße von VEL spezifiziert Für weitere Informationen besuchen Sie. CFB Composite Fractal Behavior, Jurik Research ist ein Index, der den Markt s Trending Zeitrahmen, ideal für die Schaffung von adaptiven Fenstergrößen von verschiedenen technischen Indikatoren Das zweite Argument ist eine Ganzzahl Spezifizierung der Ausgangssignalglätte Das dritte Argument ist eine Ganzzahl, die die größte Fraktalgröße angibt, die CFB zu berücksichtigen ist. Die Glätte muss zwischen 1 und 50 liegen. Größere Werte erzeugen glattere Ergebnisse SpanSize muss entweder 24, 48, 96 oder 192 sein. Größere Werte machen CFB mehr Daten und bewegen sich langsamer Für weitere Informationen, besuchen. RSX Trend Strength Index, Jurik Research - ist überlegen Ersatz für RSI Ultra-glatte, genaue, low-lag Indikator der Trendrichtung und Reinheit Der Indikator ist ausgezeichnet für tiefe Analyse Das zweite Argument ist Eine Zahl, die die Glätte der RSX s Kurve steuert Für weitere Informationen, besuchen. KEYS ZUM ERFOLGREICHEN HANDEL. Nein, die Schlüssel zum Erfolg sind nicht unsere Produkte, noch jemand anderes s Vielmehr, um ein erfolgreicher Trader Sie need. a Handelssystem mit Profitable Erwartung. Sound Geld-Management-Prinzipien. Die psychologische Kraft, um konsequent zu handeln, und unzureichende Kapitalisierung. Unter dem populären Glauben, Ihr grundlegendes Trading-System muss nur bescheiden profitabel sein Ein ordnungsgemäßes Geld-Management-System entwickelt, um Ihre Wette Größe zu kontrollieren kann diese mager zu erweitern Gewinne im Wesentlichen Auch, da die menschliche Natur dazu neigt, Gewinne zu früh zu nehmen und Verluste zu weit laufen zu lassen, müssen Sie mit dem Markt vertraut sein und nicht emotional eingeholt werden und dann zu viel Angst haben, den Empfehlungen Ihres Trading Systems zu folgen. Daher bieten wir Ihnen an Keine get-rich-quick-Systeme Sie arbeiten nicht Wir werden uns nicht beleidigen mit Anregungen, dass, wenn ein Milliarden-Dollar Capital Management Unternehmen direkt an Wall Street mit einer riesigen Computer-Anlage und Scores von PhDs hooked kann Millionen mit Produkt X, dann so Werden Sie Sie wahrscheinlich gewann t. Nor können wir versprechen, die Märkte sind so ineffizient, dass es einfach ist, in Gewinne zu nehmen Es ist nicht einfach, weil Sie mit anderen sehr klugen Spielern konkurrieren, die Ihr Geld wollen. Auf der anderen Seite, Wir bieten leistungsstarke Werkzeuge und pädagogische Produkte an, um einzelne Investoren zu helfen, wie Sie es sich gelingt, ein effektives Handelssystem zu schaffen. Jurik-Tools sind mit vielen Softwareprodukten kompatibel. Unsere zufriedenen Kunden sind sich einig. PRE-BUILT TRADING SYSTEMS. Es ist ein Fehler, um Handelssysteme zu übernehmen Beschrieben in Bücher, Zeitschriften oder in Ihrem täglichen Junk-Mail sind profitabel Sie müssen über einen längeren Zeitraum der historischen Daten genug für mindestens 500 Trades getestet werden Die besten Single-Test können Sie auf jede Handelsstrategie für den Verkauf gelten ist dies. Will der Verkäufer Geben Sie eine Broker-Erklärung mit den neuesten 200 aufeinander folgenden Trades, die von der Strategie genannt werden. Wenn der Verkäufer nicht bereit ist oder nicht in der Lage, dies zu tun, gehen Sie weg. Wenn Sie mit einer Broker-Erklärung geliefert werden, zeichnen Sie die Aktienkurve und sehen, ob Sie können Handeln Sie finanziell und emotional alle Saiten von Verlusten Auch versuchen, ein Scatterplot mit dem maximalen nachteiligen Ausflug von jedem Handel zu bekommen Manchmal ein Handel zuerst verliert groß, bevor er profitabel Kannst du diese Situationen richtig behandeln. Wenn der Markt sein Verhalten ändert, kann die Systemleistung abbauen In einen Verlierer müssen Sie zahlen zusätzliche für regelmäßige Upgrades. Finally, wie viel erwarten Sie über den Handel von einem System, das Sie nicht analysieren oder modifizieren können. Wir glauben, Sie sind besser dran machen Ihr eigenes Trading-System als das Kaufen eines Systems wird Um Ihre finanziellen Ressourcen und psychologische Komfort-Zone entworfen werden und Sie werden in der Lage sein, es zu ändern, je nach veränderten Marktbedingungen Letztes, aber nicht zuletzt wissen Sie genau, wie gut es erwartet werden kann, um durchzuführen. SYNTHESE Sequenz für fortgeschrittenes System building. If Manche Menschen können konsequent gut handeln, warum dann kann man es reparieren Warum kann es dein Computer sein Schattige künstliche Intelligenz, haben wir diese Fragen nicht vor Künstlicher Intelligenz gehört, unabhängig von ihrer formalen Definition, wenn es jemals irgendwelche, übersetzt zu hart und Oft fruchtlos, Arbeit Persistenz zahlt sich aus, aber strukturierte Methodik und systematische Experimente ist der empfohlene modus operandi. We definieren ein fortgeschrittenes System als eine, die einige Aspekte eines führenden Indikators enthält, was bedeutet, dass die Prognose beteiligt ist. Leitindikatoren könnten für fast alles konzipiert werden , Aber wir bevorzugen es, eine obere und niedrigere Preisspanne sowie zukünftige MACD-Werte zu prognostizieren Richtige führende Indikatorentwicklung fordert Vorverarbeitung mit WAV und DDR und Modellierung mit einem neuronalen Netzwerkprogramm Schließlich muss das alles systematisch durchgeführt werden . Um dies zu erreichen, habe ich dieses Flußdiagramm entworfen, um das große Bild zu sehen. Es unterteilt Handelssystementwicklungsaufwand in verschiedene Stadien Hier ist eine mehrstufige Überprüfung unseres fortschrittlichen Systemaufbauprozesses Sie können jeden Aspekt ändern, um Ihren speziellen Bedürfnissen gerecht zu werden. Hier ist eine Beschreibung, wie ich bauen meine eigenen Handelssysteme Das Flußdiagramm zeigt sechs Stufen der Trading-System-Entwicklung. Select erläuternde Datenerhebung stage. Create low-lag Indikatoren Vorverarbeitung stage. Create führenden Indikatoren Modellierung stage. Build Ihre Trading-System Strategie-Bühne. Backtest Ihre Trading-System-Bestätigungsstufe 1.Trade mit einer simulierten Broker-Bestätigungsstufe 2.This beinhaltet die nicht aufregende Aufgabe des Sammelns und Verifizierens von Finanzdaten Es hilft nicht Ihrem System s Selbstbild, um ihm historische Preise zu geben, die mit Leerzeichen und Nullen Eyeball it Für irgendwelche Probleme. Forschung hat gezeigt, dass, wenn Sie Preisdaten in den LOG-Logarithmus der Preisdaten umwandeln, werden die Strategien besser über einen längeren Zeitraum funktionieren. Dies liegt daran, dass die Preisdaten jetzt in einer multiplikativen Beziehung zueinander und nicht als additiv ausgedrückt werden Dies ist in der Regel bewahrt, da die Preise die Skala über die Zeit ändern. Diese Phase beinhaltet die Datenvorverarbeitung Kurz gesagt, hier entnehmen wir aussagekräftige Indikatoren aus den Rohdaten. Gute Vorverarbeitung macht die nächste Etappe modelliert reibungslos. Professionelle Modellierer erkennen die Bedeutung dieses Schrittes und konzentrieren sich am meisten Von ihrer Energie hier Allerdings hat der Amateur die gleiche Anziehungskraft wie die Waschwäsche. Bestimmen Sie den optimalen Prognosehorizont für die zu prognostizierten Zeitreihen. Zum Beispiel die optimale Distanz zur Prognose in die Zukunft bei der Verwendung von Tagesbars von 30-Jährigen T - Bonds ist 5 5 Tage Dieser Wert variiert von Markt zu Markt und die Methode zur Berechnung wird in meinem Buch Financial Forecasting und Neural Networks erklärt. Bestimmen Sie, wieviel historische Daten benötigt werden, um eine SINGLE Prognose zu machen, die ich auf diese historische Zeit verweise Wie der Rückblick-Horizont und seine Größe ist in der Regel 4-mal der Prognose-Horizont Zum Beispiel, wenn meine Prognose ist es, 5 5 Bars in die Zukunft vorherzusagen, dann mein Lookback-Horizont L für jede Prognose müssen 22 Bars L 22 Alle Indikatoren müssen Betrachte die Aktivität von mindestens den letzten L-Bars. Wählen Sie entsprechende erläuternde Daten wie Höhen, Tiefen, Volumen, etc. Ich ermutige Sie, Pre-Glättung Preis Daten zuerst mit JMA zu erforschen, wodurch Proxies für die Rohpreis Werte Next, erstellen Relevante Indikatoren RSX, VEL, CFB, Kanäle, JMA-MACD, etc., indem sie sie an die JMA Proxies anstelle der Rohpreisdaten anpassen. Setzen Sie den Längenparameter Ihrer Indikatoren so ein, dass die Anzahl der Balken, die von jeder Formel betrachtet werden, ungefähr der Rückblick ist Horizont L. Stellen Sie sicher, dass jede Spalte von Indikatorwerten einem null-gemeinen, standardisierten Oszillator entspricht, dh Z-Score-Serie, und ist kein zufälliger Spaziergang zB Rohmarktpreise Dies liegt daran, dass ein zufälliger Spaziergang schließlich eine Strecke eintritt, die das Modell nicht gesehen hat Während der Entwicklung, induzieren Ausfall. Apply WAV zu den oben genannten Indikatoren, um die neuesten L-Werte von jedem Indikator in eine viel kleinere Anzahl von Werten zu komprimieren Beispielsweise kann WAV die letzten 73 Werte eines Indikators in nur 13, Eine Kompression von 82 Bei der Erstellung von Prognosemodellen ist es wichtig, die Anzahl der Eingangsvariablen so weit wie möglich zu reduzieren, vorzugsweise ohne dabei wertvolle Informationen im Prozess zu verlieren. Geben Sie die Zeit komprimierte Werte jedes Indikators, dh WAVs, die in ein Array eine Spalte ausgegeben werden Pro Indikator und Anwenden DDR Diese Prozedur reduziert die Anzahl der Spalten im Array durch Extrahieren aller Redundanz zwischen Spalten Das Ergebnis ist ein Array mit viel weniger Spalten, alle Spalten sind gegenseitig unkorreliert jede Spalte trägt verschiedene Informationen und wenig bis keine Information war Verloren in diesem Prozess. An dieser Stelle sind Ihre Daten sowohl zeitlich als auch räumlich komprimiert Wenn Ihr Modell die aktuellsten 73 Werte von jeweils 10 Indikatoren ohne räumlich-zeitliche Komprimierung erhalten musste, würde Ihr Prognosemodell ein Eingabefeld von 730 Werte für jede Prognose Allerdings wäre nach der räumlich-zeitlichen Komprimierung das neue Array wahrscheinlich 13 Werte für jede von nur 4 Spalten, nur 52 Werte total Dies stellt eine endgültige Kompression von 93.Stage 3 dar, wo man mit und spielen kann Lernen Sie über sexy Modellierungswerkzeuge wie ARIMA, Expertensysteme, genetische Algorithmen und neuronale Netzwerke In der Regel wird der Anfänger die Stufe 2 komplett überspringen und Monate damit verbringen, alles in der Stufe 3 zu machen. Dies führt zu Beschwerden, dass das expletive gelöschte neuronale Netz Gehirn ist - dead. Wählen Sie, was Sie wollen das Modell zu prognostizieren Halten Sie es einfach, wie die Schätzung der MACD fünf Bars aus, oder die Schätzung Widerstand und Unterstützung im Verhältnis zum aktuellen durchschnittlichen Preis 10 Bars aus Vermeiden Sie Versuche, Rohmarktpreise zu prognostizieren, wenn Sie wirklich gut sind Vorhersage von pseudozufälligen Variablen Vergewissern Sie sich, dass Ihre Spalte von Prognose-Zielwerten einem null-mittleren, standardisierten Oszillator entspricht, dh Z-Score-Serie, und ist kein zufälliger Spaziergang zB Rohmarktpreise Dies liegt daran, dass ein zufälliger Spaziergang schließlich eine Reihe des Modells eintritt Hat bei der Entwicklung nicht erkannt und verursacht das Versagen. Führen Sie das komprimierte Array, das Sie in Stufe 2 erstellt haben, und zieldaten zu Ihrem Modell. Überprüfen Sie alle Modelle mit Daten, die während der Entwicklung nicht verwendet wurden. Als Faustregel gilt für jede unabhängige Eingangsvariable, die in Ihr Modell eingegeben wird , Benötigen Sie genügend Schulungs - und Verifizierungsdaten, um mindestens 100 Prognosen zu unterstützen. Wenn also Ihr Modell 54 Vorgangsvariablen pro Prognose erhält, benötigen Sie genügend Daten, um 100 54 oder 5.400 Prognosen während der Modellerstellung und - überprüfung zu unterstützen. Geben Sie das komprimierte Array, das Sie erstellt haben Stufe 2 und Zieldaten zu Ihrem Modell Überprüfen Sie alle Modelle mit Daten, die während der Entwicklung nicht verwendet wurden. Als Faustregel gilt für jede unabhängige Eingangsvariable, die in Ihr Modell eingegeben wird, ausreichende Trainings - und Verifikationsdaten, um mindestens 100 Prognosen zu unterstützen Wenn Ihr Modell 54 Input-Variablen pro Prognose erhält, benötigen Sie genügend Daten, um 100 54 oder 5.400 Prognosen während der Modellerstellung und - überprüfung zu unterstützen. Informationen über verschiedene Paradigmen für die Modellierung von Leitindikatoren werden weiter unten auf dieser Seite bereitgestellt. Lesen Sie weiter, dass Sie dort ankommen werden Ist für die Entwicklung von Handelslogik Es ist die meisten Spaß Teil des Systems Gebäude, vorausgesetzt, Sie wissen, was Sie tun Es gibt viele Bücher zu diesem Thema In Bezug auf die Verwendung von Prognose-Modelle, hier sind ein paar Hinweise. Geben Sie Regeln für Risiko-und Geld-Management Es gibt Sind Bücher, die Ihnen helfen, mit diesem Thema. Eines cleveren Risikomanagement-Technik ist es, mehrere stochastisch ausgebildete Modelle erstellen, zB neuronale Netze für die gleiche Prognose Wenn alle Modelle sind in starker Übereinstimmung, erhöhen Sie Ihr Risiko Wenn sie in starker Meinungsverschiedenheit sind, verringern Sie Ihr Risiko. Die Backtesting, Pore-Over-Statistiken wie Rückkehr auf Rechnung unter Berücksichtigung der maximalen Drawdown, maximale unerwünschte Exkursion Charts, Monte Carlo Simulationen der erwarteten fiskalischen Halbwertszeit, etc In diesem Fall suchen Sie nach dem System s schlechte Trades und beschwören Design-Modifikationen. Consider Wieviele Variablen, Konstanten und Codezeilen Sie optimieren Jeder ist ein gewisses Maß an Freiheit, mit der Sie spielen Wenn Sie beim Backtesting arbeiten, verwenden Sie genügend Marktdaten für das System, um 100 Trades für jeden Freiheitsgrad zu erstellen. Wenn Sie also 5 Konstanten optimieren möchten Und Tweaking 4 Zeilen Code, Verifizierung fordert für jeden Lauf zu produzieren mindestens 100 4 5 oder 900 Trades. Be Achtsam über die Optimierung der Handelssysteme Undisziplinierte und übermäßige Zauberung von Code kann zu über-optimierte Spaghetti-Logik führen, ein Albtraum zu pflegen Auch, Zu viel Optimierung bringt große Leistung auf Ihrem aktuellen Datensatz, aber miserable Leistung auf zukünftige Daten Unser Buch Financial Forecasting und Neural Networks und Audio-Band Raum, Zeit, Zyklen und Phase bieten eine Erklärung für dieses Phänomen. für eine Erklärung für dieses Phänomen A System, das gut auf historische Daten und zukünftige Daten handelt, ist am meisten wünschenswert. Während Live-Papierhandel, halten Sie ein Auge für wie schnell das System abgebaut Dies schlägt vor, wie häufig die Modelle aktualisiert werden müssen Es kann auch eine schlechte Handelslogik vorschlagen. Ein Beispiel Eines neuronalen Netzes verstärktes Handelssystem, das gut läuft, ohne Umschulung, für viele Monate nach seiner Entwicklung, ist in der Dezember 1996 Ausgabe von Futures Magazine beschrieben Obwohl das Test - und Verifizierungsverfahren, das vom Autor verwendet wurde, nicht das Beste war, erwies sich das Ergebnis Bin trotzdem rentabel. Sie brauchen wirklich nicht, um die Heck aus Ihrem Trading-System zu optimieren, solange Sie ein gutes Risikomanagement beschäftigen Es richtet sich an die Frage, wie viel sind Sie in Gefahr in einem Handel gegenüber dem erwarteten Gewinn für die Einnahme dieses Risikos Wie ein Experten-Poker-Spieler, mit der richtigen Geld-Management Sie bewerten, wie viel zu investieren und wie viel Sie bereit sind, auf jedem Spiel zu verlieren Daher ist das Grundprinzip des Geldmanagements Risikomanagement Eröffnungspositionen mit Risiko abgedeckt ist von grundlegender Bedeutung für erfolgreiche Handel Mit anderen Worten, Verwalten das Risiko zuerst und Gewinne folgen, wenn Ihre Wette richtig ist Es ist erstaunlich, wie viel diese Disziplin kann Ihr System s insgesamt Profitabilität zu verbessern Über einen Zeitraum von Jahren kann diese Technik zu verbessern Handelsgewinne mehr als zehn-fach. Einige Bücher über Geld-Management Sind aufgeführt HERE. LEADING INDIKATOREN sind schwer zu machen. Die Composite der führenden Konjunkturindikatoren wird von der Federal Reserve und langfristige Investoren für ihre Prognose Potenzial geschätzt Im Gegensatz dazu spekulative Investoren lieber technische und grundlegende Indikatoren mit kurzfristigen Prognosepotenzial Das Problem Ist, dass fast alle gängigen Indikatoren, MACD, ADX, CCI, RSI, etc. schauen hinter und fassen Sie zusammen, was passiert ist, nicht was passieren wird. Die Rarität der guten kurzfristigen führenden Indikatoren sagt uns, dass sie schwer zu produzieren sind, und was noch wichtiger ist , Weil so wenige Investoren sie ausbeuten, können diese Indikatoren einen bedeutenden Handelsvorteil erbringen. Aber warum sind sie so selten Was ist so schwierig bei der Schaffung eines kurzfristigen Leitindikators. Wenn alle Ökonomen Ende zu Ende gelegt wurden, würden sie immer noch in alle Richtungen weisen - Arthur H Motley. Der Grund für ihre Rarität ist zum Teil auf die Natur der Märkte zurückzuführen. In der Vergangenheit, als der Handel nicht von Computern dominiert wurde, nutzten die meisten Finanzanalysten Makro - und Mikroökonomie sowie klassische lineare Modellierungstechniken Traditionelle Marktmodelle, basierend auf lineare Theorie und Techniken und deren vereinfachende Annahmen, machen Prognosen immer ärgerlich jedes Jahr Wall Street Analysten haben jeden wichtigen Wendepunkt auf dem Markt für die letzten 30 Jahre konsequent verpasst Zum Beispiel sechs Monate vor der Rezession von 1990, 34 von 40 Ökonomen stimmten zu, dass die Wirtschaft vermutlich eine Rezession vermeiden wird. Auch nur zwei Wochen vor dem riesigen Bullenmarkt im Jahr 1991 wurde der Konsens dieser 40 Ökonomen, dass die Wirtschaft für die nächsten sechs Monate schrumpfen wird. Trader und Investoren, die Systeme verwenden Klassische Analyse wird auch schwere Verluste erleiden, wenn sich die Marktbedingungen zu schnell ändern, um ihre Modelle zu verstehen. Jurik Research glaubt, dass die Probleme mit traditionellen Marktmodellen aus ihren Annahmen stammen, die ich in drei Kategorien unterteilt habe. Lineare Modelle funktionieren am besten, wenn ihre Eingangsvariablen unabhängig sind Nicht korreliert miteinander Sehr korrelierte Eingangsvariablen können zu Modellen führen, die gut auf historische Daten zu arbeiten scheinen, die aber bei neuen Daten kläglich scheitern werden. Solche Interdependenzen existieren zB die umgekehrte Beziehung zwischen Rohstoffen und Anleihen und Modellen, die dies nicht berücksichtigen Tatsache wird Probleme haben. Heute der Markt bewegt sich schneller und mehr chaotisch ausstellende unzusammenhängende, nichtlineare Beziehungen zwischen den Marktkräften. Um das Leben einfach zu halten, nehmen Analysten alle Händler und Investoren sind rücksichtslos, rational und reagieren in ähnlicher Weise In Wirklichkeit, Bodenhändler, kurz Und langfristige Händler, Fondsmanager, Hecken, Programm-Trader und Market Maker alle verwenden unterschiedliche Ebenen des Risikos und reagieren in verschiedenen Zeitrahmen. Clearly, brauchen wir eine neue Familie von Modellen, die nichtlineare Beziehungen simulieren können und Spieler denken in verschiedenen Zeitrahmen Folglich, Bemühungen, profitable Nischen in den Märkten zu finden und zu nutzen, sind klassische Techniken für leistungsfähigere Handelsmethoden. Neue Werkzeuge, die künstliche Intelligenzmethoden verwenden, steigen in der Popularität Diese Werkzeuge beinhalten neuronale Netze und genetische Algorithmen. Jetzt sind einfach zu bedienende Versionen beider Paradigmen Derzeit als Add-Ins zu Microsoft Excel verfügbar, ist die Öffentlichkeit schnell auf seine nicht so hart nach all. NURAL NETS tun sie wirklich funktionieren. WHAT IST EIN NEURAL NETWORK. A neuronales Netzwerk oder NN besteht aus einer großen Anzahl von sehr miteinander verbunden Verarbeitungselemente Neuronen, die im Einklang arbeiten, um spezifische Probleme zu lösen Jedes Element führt eine mathematische Formel durch, deren Koeffizienten gelernt werden, wenn Beispiele dafür gegeben werden, wie das NN auf verschiedene Datensätze reagieren sollte. Anwendungen umfassen die Datenmustererkennung oder - klassifizierung. Bei einer Trainingseinheit erzeugt das NN a collection of simple nonlinear mathematical functions that mutually feed numerical values to each other in a way that vaguely resembles neural brain cell activity The interaction between neurons can become so complex that that knowledge of the mathematical formulas offers little to no insight into the model s overall logic Consequently, as long as the neural network performs well, its user rarely cares to know what exact equations are inside. Be careful not to confuse neural networks NN with another artificial intelligence paradigm called expert systems ES ES programs are designed to mimic rational thinking as described by experts However, if the expert cannot express his logic in a way that reliably yields correct decisions, the ES paradigm cannot be effectively employed In contrast, a NN is not concerned with emulating human logic A NN simply tries to map numerical input to output data The mistaken belief that NN and ES paradigms are similar inevitably leads to the incorrect argument that if ES models perform poorly, then so will NN models Fortunately, NN models are performing well in the real world. NEURAL NETWORK APPLICATIONS. In the commercial world neural networks are being used to. manage portfolio risk. assess loan credit risk. detect credit card fraud. forecast potato chip sales. detect unhealthy blood cells. optimize job shop scheduling. forecast financial market activity. optimize cold rolling of sheet metal. remove annoying telephone echoes. determine optimal prices for merchandise. detect explosives within luggage at airports. predict outcomes of new formulas for plastic. WHAT S THEIR ROLE IN A TRADING SYSTEM. Don t expect a NN to do all the work for you and produce Buy Sell signals NNs must be coupled with traditional technical analysis, and best results come from experienced traders That s because they understand which market indicators are more significant and also how to best interpret them Therefore, it is best to design a NN to produce meaningful technical indicators, not a Buy Sell holy grail. The flow chart shows six stages of trading system development Neural nets are typically used in the third, or MODELING stage In this stage, neural nets are trained to model some aspect of the market, to classify either current or future market conditions, thereby telling the investor when to get in or out of the market When forecasting future conditions, they are technically a leading indicator. ARE THEY EASY TO USE. There are many neural net packages available commercially Many interact with the Microsoft Excel environment. A DOSE OF REALISM. Because our standards of integrity are very high, at the risk of losing a sale, we feel compelled to mention the following We do not imply that developing a neural network is an easy one-night stand It will take time, and not everyone has the time to do so Nor is a neural net by itself a trading system Proper system development still requires the usual human effort, including. Selecting the best information. Building and testing indicators. Interpreting the results. Deciding whether or not to place a trade. Deciding how much to invest money management. Details on issues and considerations when getting started is provided in this report submitted to us by William Arnold, a contributing author to The Journal of Intelligent Technologies. Lastly, questions arise as to how much a trader should trust a NN model It will be difficult to trust your computer s decision to buy when fear in your mind cries out Sell Sell NOW Nevertheless, at conference after conference we hear users commenting that they would have made more money if they had not tried to outsmart and veto their system s decisions After all, the whole purpose of building an artificially intelligent system is to avoid the same trades as the crowd, who on average, loses money in the market. ANY SUCCESS STORIES. Yes, many One money management firm worked intensively with neural networks since 1988 They use 3000 neural nets, one for each stock they trade They use both neural networks and genetic algorithms to separately predict the behavior of individual stocks Although recommendations from both experts substantially narrow their selection, they are further refined with the aid of portfolio analysis, in an attempt to limit overexposure to any one stock or sector Their research has paid off well as they were, at one point, managing a half billion dollars. Other institutions that implemented operational neural forecasting systems include Citibank, Nikko Securities, Morgan Stanley, Dai-ichi Kanyo Bank, Nomura Securities, Bear Stern and Shearson Lehman Hutton Advanced Investment Technologies AIT , in Clearwater, Fla has one of the longest track records using neural networks. Here are some articles on neural net for financial applications you can probably find in a library. Training Neural Nets for Intermarket Analysis , Futures, August 1994.How to Predict Tomorrow s Indicators Today , Futures, May 1996.Going Fishing With A Neural Network , Futures Magazine, Sept 1992.Forecasting T - Bill Rates with a Neural Network, Technical Analysis of Stocks and Commodities, May 1995.Using Neural Nets for Intermarket Analysis , Technical Analysis of Stocks Commodities, Nov 1992.Developing Neural Network Forecasters For Traders , Technical Analysis of Stocks Commodities, April 1992.A Neural Network Approach to Forecasting Financial Distress , Journal of Business Forecasting, v10, 4.Forecasting with Neural Networks An Application Using Bankruptcy Data , Information and Management, 1993, pp 159-167.Forecasting SP and Gold Futures Prices An Application of Neural Networks , J of Futures Markets, 1993, pp 631-643.Neural Nets and Stocks Training a Predictive System , PC AI, 1993, pp 45-47.Using Artificial Neural Networks to Pick Stocks , Financial Analysts Journal, 1993, pp 21-27. Analysis of Small-Business Financial Statements Using Neural Nets , Journal of Accounting Auditing and Finance, 1995, pp 147-172.Stock Price Prediction Using Neural Networks A Project Report NeuroComputing, 1990, 2.Forecasting Bankruptcies Using a Neural Network, International Business Schools Computing Quarterly, Spring 1995.WHY CAN THEY WORK SO WELL. In contrast to standard linear regression models, NNs perform nonlinear regression modeling, which is orders of magnitude more flexible and powerful When a user wisely decides on a NN s task and feeds it market data needed to perform that task, the model has potential to perform well because it. is inherently nonlinear and can train better than linear models in this environment. can learn to see better than humans the various relationships among large numbers of indicators. is dispassionate and consistent NNs know neither fear nor greed. can be automatically retrained over and over to accommodate new behavior in the marketsMON ERRORS made by NOVICES. Making money with sophisticated technology is a dual-edged sword Without careful data preparation, you can easily produce useless junk The first mistake made by novices using neural networks, is they fail to search for the most relevent data A few top notch indicators will deliver better results than a few hundred irrelevant ones. The second common mistake is to think that feeding a neural net 100 indicators will deliver better results than feeding it only ten But large numbers of inputs require a large model which is difficult to train and maintain Reducing data to its most compact form and thereby reducing the NN model to its most compact form greatly improves chances of success. Two critical ways to compress data are sparse historical sampling temporal compression and redundancy reduction spatial compression Many market indicators are redundant because they reflect the same market forces at work, so eliminating redundancy is purely advantageous As for sparse historical sampling, it is important to find representative values for past points in time, but done in such a way so as not to let important price patterns be skipped. Jurik s WAV performs sparse historical sampling temporal compression. Jurik s DDR performs redundancy reduction spatial compression. Here is a nice tutorial on neural nets It is a Macromedia Flash interactive movie Select topic from menu along the top of the movie screen.
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