Trading Strategie Generator

Meta Trader 5 - Trading Systems Meervoudige Regressie-analise. Strategie Generator en Tester in een Inleiding 'n kennis van my toe bywoning van 'n forex natuurlik een keer het 'n opdrag om 'n handel stelsel te ontwikkel. Nadat die moeilikheid met dit vir ongeveer 'n week, het hy gesê, dat hierdie taak was waarskynlik moeiliker as die skryf van 'n proefskrif. Dit was toe dat ek voorgestel met behulp van die meervoudige regressie-ontleding. As gevolg hiervan, is 'n handel stelsel ontwikkel van nuuts af oornag sukses goedgekeur deur die eksaminator. Die sukses van die gebruik van die meervoudige regressie is in die vermoë om vinnig te vind die verhouding tussen aanwysers en prys. Die opgespoor verhoudings toelaat om die prys waarde gebaseer op die aanwyser waardes met 'n sekere mate van waarskynlikheid voorspel. Moderne statistiese sagteware toelaat om gelyktydig te filtreer duisende parameters in 'n poging om hierdie verhoudings te vind. Dit kan vergelyk word met industriële sif goud uit gruis. A gereed om te gebruik strategie sowel as 'n strategie kragopwekker sal ontwikkel word deur die laai van die aanwyser data in die meervoudige regressie-ontleding en toepassing van datamanipulasie, onderskeidelik. In hierdie artikel sal die proses van die skep van 'n handel strategie met behulp van die meervoudige regressie-ontleding toon. 1. Die ontwikkeling van 'n Robotrader - stukkie van die koek Die ruggraat van die handel stelsel oornag ontwikkel soos vroeër genoem is een uitsluitlike vergelyking: waar as Reg 0, verkoop ons. Die vergelyking is 'n uitvloeisel van die meervoudige regressie-ontleding dat die data monster van standaard aanwysers gebruik. 'N EA is ontwikkel op grond van die vergelyking. Die stuk kode in beheer van die saak besluite feitlik bestaan ​​uit slegs 15 lyne. Die EA met 'n volledige bronkode is aangeheg (R tjek). Die data monster vir die regressie-analise is ingesamel op EURUSD H1 oor twee maande vanaf 1 Julie 2011 tot 31 Augustus 2011. Fig. 1 toon die EA prestasie resultate oor die data tydperk waarvoor dit ontwikkel is. Dit is vreemd dat super wins, wat dikwels die geval is in die Tester, is nie waargeneem op die opleiding data. Dit moet 'n teken van 'n gebrek aan reoptimization wees. Fig. 1. prestasie EA oor die tydperk opleiding Fig. 2 toon die EA prestasie resultate op die toetsdata (vanaf 1 September tot November 1, 2011). Dit wil voorkom asof die twee maande data was voldoende vir die EA om winsgewend te bly vir 'n verdere twee maande. Dit gesê, die wins gemaak deur die EA oor die toetstydperk was dieselfde as oor die opleidingstydperk moet ontruim. Fig. 2. EA prestasie oor die toetstydperk Dus, gebaseer op die meervoudige regressie-ontleding 'n redelik eenvoudige EA ontwikkel opbrengs wins buite die opleiding data. Die regressie-analise kan dus suksesvol toegepas word wanneer die bou van handel stelsels. Daar moet egter hulpbronne van die regressie-analise nie onderskat word nie. Die voor - en nadele sal verder hieronder uiteengesit. 2. Meervoudige Regressie-analise Die algemene doel van die meervoudige regressie is die ontleding van die verhouding tussen 'n paar onafhanklike veranderlikes en een afhanklike veranderlike. In ons geval, dit is die ontleding van die verhouding tussen waardes van aanwysers en die prys beweging. In sy eenvoudigste vorm, hierdie vergelyking kan voorkom as volg: prysverandering n RSI b MACD A regressievergelyking net gegenereer kan word indien daar 'n korrelasie tussen onafhanklike veranderlikes en 'n afhanklike veranderlike. Sedert waardes van aanwysers is as 'n reël interafhanklik is, kan die bydrae wat aanwysers die voorspelling aansienlik wissel as 'n aanduiding is bygevoeg of verwyder word van die analise. Neem asseblief kennis dat 'n regressievergelyking is 'n blote demonstrasie van die numeriese afhanklikheid en nie 'n beskrywing van oorsaaklike verhoudings. Koëffisiënte (a, b) dui die bydrae wat elke onafhanklike veranderlike om sy verhouding met 'n afhanklike veranderlike. A regressievergelyking verteenwoordig 'n ideale afhanklikheid tussen die veranderlikes. Dit is egter onmoontlik in Forex en die voorspelling sal altyd verskil van die werklikheid. Verskil tussen die voorspelde en waargenome waarde staan ​​bekend as die res. Ontleding van residue toelaat om onder andere 'n nie-lineêre afhanklikheid tussen die aanwyser en prys identifiseer. In ons geval, ons aanvaar dat daar slegs lineêre afhanklikheid tussen aanwysers en prys. Gelukkig is die regressie-analise nie geraak word deur klein afwykings van lineariteit. Dit kan slegs gebruik word om kwantitatiewe parameters ontleed. Kwalitatiewe parameters wat nie oorgang waardes het nie is nie geskik vir die analise. Die feit dat die regressie-analise 'n aantal parameters kan verwerk kan lei tot die versoeking in analise as baie van hulle as moontlik te sluit. Maar as die aantal onafhanklike parameters is groter as die aantal waarnemings van hul interaksie met 'n afhanklike parameter is daar 'n groot kans om vergelykings vervaardiging van goeie voorspellings wat egter gebaseer op ewekansige skommelinge. Die aantal waarnemings sal 10-20 keer groter as die aantal onafhanklike parameters wees. In ons geval, sal die aantal aanwysers soos vervat in die data monster 10-20 keer groter as die aantal ambagte in ons voorbeeld wees. Die vergelyking gegenereer sal dan as betroubaar beskou word. Die monster wat gebaseer is op wat die Robotrader soos beskryf in artikel 1 is ontwikkel, wat 33 parameters en 836 waarnemings. As gevolg hiervan, die aantal parameters was 25 keer groter as die aantal waarnemings. Hierdie vereiste is 'n algemene reël in die statistiek. Dit is ook van toepassing op die Meta Trader 5 Strategie Tester optimizer. Verder elke gegewe waarde van die aanwyser in die optimizer is in werklikheid 'n aparte parameter. Met ander woorde, wanneer die toets van 10 aanwyser waardes, het ons te make met 10 onafhanklike parameters wat in ag ten einde reoptimization vermy moet word. In 'n verslag van die optimizer moet waarskynlik sluit 'n ander parameter: gemiddelde aantal ambagte / aantal waardes van alle new parameters. As die aanwyser waarde minder as tien is, is die kanse goed dat reoptimization sal vereis word. Nog 'n ding om te oorweeg is uitskieters. Skaars maar kragtige gebeure (in ons geval prys spykers) mag valse afhanklikhede voeg tot die vergelyking. Byvoorbeeld, as gevolg van die onverwagte nuus, die mark het gereageer met aansienlike bewegings vir 'n paar uur. Die waardes van tegniese aanwysers sou in hierdie geval wees van min belang in die vooruitsig het hulle egter in ag geneem word hoogs betekenisvolle rol in die regressie-analise, want daar was 'n merkbare prysverandering. Dit is dus raadsaam om die voorbeeld van die data te filtreer of check dit vir moontlike uitskieters. 3. Die skep van jou eie strategie Ons het die belangrike deel waar ons sal sien hoe om 'n regressievergelyking gebaseer op jou eie data te genereer genader. Implementering van die regressie-analise is soortgelyk aan dié van die diskriminant analise uit vroeër op te stel. Regressie-analise sluit in: Voorbereiding van data vir die ontleding seleksie van die beste veranderlikes van die voorbereide data Verkryging van 'n regressievergelyking. Meervoudige regressie-ontleding is 'n deel van talle gevorderde sagteware produkte wat bedoel is vir statistiese data-analise. Die gewildste is Statistica (deur StatSoft Inc.) en SPSS (deur IBM Corporation). Ons sal verder kyk na die toepassing van die regressie-analise met behulp van Statistica 8.0. 3.1. Voorbereiding van data vir die Ontleding Ons is 'n regressievergelyking waar die prys gedrag op die volgende bar kan voorspel gebaseer op die aanwyser waardes op die huidige bar te genereer. Dieselfde EA wat gebruik word vir die diskriminant analise data voorbereiding sal gebruik word vir die insameling van data. Ons sal sy funksies uit te brei deur die byvoeging van 'n funksie vir die stoor aanwyser waardes met ander tydperke. 'N Uitgebreide stel parameters gebruik gaan word vir strategie optimalisering gebaseer op die ontleding van dieselfde aanwysers, maar met verskillende tydperke. Om data in Statistica te laai, moet jy 'n CSV-lêer met 'n volgende struktuur het. Veranderlikes sal gereël word in kolomme waar elke kolom ooreenstem met 'n sekere aanduiding. Die rye sal agtereenvolgende metings (gevalle), dit wil sê waardes van aanwysers vir sekere bars bevat. Met ander woorde, die horisontale tafel kop bevat aanwysers, die vertikale tafel kop bevat agtereenvolgende bars. Aanwysers te ontleed is: Elke data ry ons lêer sal bevat: Verandering in die prys op die bar tussen oop en toe Waardes van aanwysers waargeneem op die voorafgaande bar. So, sal ons 'n vergelyking wat die toekoms prys gedrag gebaseer op die bekende aanwyser waardes genereer. Afgesien van die absolute aanwyser waarde, moet ons die verskil tussen die absolute en die voorafgaande waardes ten einde die rigting van die verandering in aanwysers sien red. Die name van sulke veranderlikes in die voorbeeld wat verskaf sal voorvoegsel d. Vir sein lyn aanwysers, is dit nodig om die verskil tussen die hoof en sein lyn sowel as die dinamika red. Die name van die deur aanwysers met ander tydperke ingesamelde data eindig met p. Met die oog op die optimalisering demonstreer, is net een periode bygevoeg, wat twee keer die lengte van die standaard tydperk van die aanwyser. Daarbenewens, behalwe die tyd van die nuwe bar en die relevante uur waarde. Slaan die verskil tussen oop en toe vir die bar waar die aanwysers is bereken. Dit sal nodig wees om uitskieters filter. As gevolg hiervan, sal 33 parameters ontleed word om 'n meervoudige regressievergelyking te genereer. Die versameling bo data is geïmplementeer in die EA R versameling verbonde aan die artikel. Die MasterData. CSV lêer sal geskep word ná die aanvang van die EA in terminale data directory / MQL5 / lêers. Wanneer begin die EA in die Tester, sal dit geleë in terminale data directory / tester / Agent-127.0.0.1-3000 / MQL5 / lêers. Die lêer soos verkry kan word in Statistica. 'N Voorbeeld van so 'n lêer kan gevind word in MasterDataR. CSV. Die data is ingesamel vir EURUSD H1 van 3 Januarie 2011 tot November 11, 2011 deur die strategie Tester. Slegs die Augustus en September data is gebruik in die analise. Die oorblywende data is gestoor in 'n lêer vir jou om te oefen. Met die oog op die CSV lêer oop te maak in Statistica, doen as volg. In Statistica, gaan na die menu lêer oopmaak, kies die lêer tipe data lêers en maak jou CSV. Laat Delimited in die teks lêer invoer venster tik en klik op OK. Aktiveer die onderstreep items in die oop venster. Hou in gedagte om die desimale punt in die desimaal skeier karakter veld sit, ongeag of dit is daar of nie reeds. Fig. 3. Die invoer van die lêer in Statistica Druk OK om die tafel met ons data wat gereed is vir die meervoudige regressie-ontleding te kry. 'N Voorbeeld van die verkry lêer te gebruik Statistica kan gevind word in MasterDataR. STA. 3.2. Outomatiese keuse van aanwysers Begin die regressie-analise (Statistics - Meervoudige Regressie). Fig. 4. Die uitvoer van die regressie-analise In die oop venster, gaan na die blad Gevorderde en in staat stel om die gemerkte items. Klik op die knoppie veranderlikes. Kies die afhanklike veranderlike in die eerste veld en onafhanklike veranderlikes op grond waarvan die vergelyking sal gegenereer word - in die tweede veld. In ons geval, kies die prys parameter in die eerste veld en Prys 2 tot dWPR - in die tweede veld. Fig. 5. Voorbereiding vir seleksie van parameters Klik op die knoppie Kies Sake (Fig. 5). 'N venster vir die seleksie van gevalle (data rye) wat gebruik sal word in die analise. items in staat te stel soos getoon in Fig. 6. Fig. 6. Die keuse van gevalle Spesifiseer die data met betrekking tot Julie en Augustus wat gebruik sal word in die analise. Dit is gevalle van 3590 tot 4664. Die aantal gevalle is ingestel deur die veranderlike V0. Ten einde die effek van uitskieters en prys spykers te vermy, voeg data filter deur prys. Sluit in die ontleding slegs diegene aanwyser waardes waarvoor die verskil tussen oop en toe op die laaste bar is nie meer as 250 punte. Deur die spesifiseer van hier die reëls vir die keuse van gevalle vir die analise, het ons 'n data monster vir regressievergelyking generasie stel. Klik op OK hier en in die venster vir voorbereiding vir seleksie van parameters (Fig. 5). 'N venster met opsies van die outomatiese data seleksie metodes sal oopmaak. Kies die metode Stuur Stapsgewyse (Fig. 7). Fig. 7. Metode seleksie Klik op OK. En 'n venster u in te lig dat die regressie-analise suksesvol voltooi is. Fig. 8. Venster van resultate van die regressie-analise outomatiese keuse van slegs parameters kommer diegene wat wesenlik bydra tot die verskeie korrelasie tussen die parameters (onafhanklike veranderlikes) en die afhanklike veranderlike. In ons geval, sal 'n stel aanwysers gekies, beste bepaling prys. In effek, die outomatiese keuse tree op as 'n strategie kragopwekker. Die gegenereerde vergelyking sal slegs uit die aanwysers wat betroubaar is en die beste beskryf die prys gedrag. Die boonste deel van die venster van resultate (Fig. 8) bevat statistiese eienskappe van die gegenereerde vergelyking terwyl die ingesluit in die vergelyking parameters wat aan die onderkant. Let asseblief op die onderstreepte eienskappe. Meervoudige R is die waarde van verskeie korrelasie tussen die prys en aanwysers in die vergelyking. p is die vlak van statistiese betekenis van so 'n korrelasie. 'N vlak van minder as 0.05 word beskou as statisties beduidend nie. Aantal gevalle is die aantal gevalle wat in die ontleding. Die aanwysers wie se bydrae is statisties beduidende vertoon in rooi. Die ideaal is, sal al aanwysers in rooi gemerk. Die gebruik in Statistica vir die insluiting van parameters in die ontleding reëls is nie altyd optimaal. Byvoorbeeld, kan 'n groot aantal onbeduidende parameters raak in 'n regressievergelyking. Ons moet dus gebruik maak van ons kreatiwiteit en die program by te staan ​​in parameters te kies. As die lys bevat onbelangrik parameters, kliek Opsomming: Regressie resultate. 'N venster vertoon die data op elke aanwyser (Fig. 9). Fig. 9. Verslag oor die parameters ingesluit in die regressievergelyking Vind 'n onbeduidende parameter met die hoogste p-vlak en onthou sy naam. Gaan terug na die stap waar die parameters is ingesluit in die analise (Fig 7.) En hierdie parameter te verwyder uit die lys van die wat gekies is vir die ontleding parameters. Om terug te keer, kliek Kanselleer in die venster van die resultate te analiseer en herhaal die ontleding. Probeer om al onbelangrik parameters op hierdie wyse uit te sluit. Deur dit te doen, kyk uit vir die verkry van verskeie korrelasie waarde (veelvuldige R) as dit nie aansienlik laer as die aanvanklike waarde moet wees. Onbelangrik parameters kan uit die analise een verwyder word deur een of alles op een slag, die eerste opsie om meer raadsaam. As gevolg hiervan, die tafel nou net bevat die belangrike parameters (Fig. 10). Die korrelasie waarde het afgeneem met 20 wat waarskynlik as gevolg van ewekansige toevallighede. 'N oneindig lang numeriese reeks is bekend dat 'n oneindige aantal ewekansige toevallighede het. Sedert data monsters ons verwerk is nogal groot, ewekansige toevallighede en ewekansige verhoudings is dikwels die geval. Dit is dus belangrik om statisties betekenisvolle parameters gebruik in jou strategieë. Fig. 10. Die vergelyking sluit die beduidende parameters slegs indien as gevolg van die keuse van die parameters, 'n groep van 'n paar aanwysers aansienlik korreleer met die prys kan nie gevorm, die prys is waarskynlik min inligting oor die gebeure in die verlede bevat. Ambagte gebaseer op 'n tegniese ontleding moet in gevalle soos hierdie baie verstandige of selfs heeltemal opgeskort. In ons geval, slegs vyf uit 33 parameters het bewys is om doeltreffend in die ontwikkeling van 'n strategie op grond van die regressievergelyking te wees. Hierdie kwaliteit van die regressie-analise is van groot waarde by die kies van aanwysers vir jou eie strategieë. 3.3. Regressievergelyking en sy analise gehardloop ons die regressie-analise en verkry die lys van die reg aanwysers. Kom ons kyk nou omskep dit alles in 'n regressievergelyking. Die vergelyking koëffisiënte vir elke aanwyser is uiteengesit in kolom B van die resultate regressieanalise (Fig. 10). Die Intercept parameter in dieselfde tabel is 'n onafhanklike lid van die vergelyking en is ingesluit in dit as 'n onafhanklike koëffisiënt. Kom ons genereer 'n vergelyking wat gebaseer is op die tafel, neem koëffisiënte uit kolom B. Prys 22,7 205,2 dDemarker (Fig 10.) - 41.686,2 DKK - 139,3 DeMarker 22.468,8 Bulle - 14.619,5 Bears Hierdie vergelyking is uit vroeër saam uiteengesit in artikel 1 as 'n MQL5 kode met die prestasie resultate verkry vanaf die Tester vir die EA ontwikkel op grond van hierdie vergelyking. Soos gesien kan word, die regressie-analise was voldoende wanneer dit gebruik word as 'n strategie tester. Die ontleding na vore gebring 'n sekere strategie en relevante aanwysers gekies uit die voorgestelde lys. In die geval wat jy wil om die stabiliteit van die vergelyking verder te ontleed, moet jy kyk vir: Uitskieters in die vergelyking Normaliteit van verspreiding van die residue Nonlinear effek wat deur individuele parameters binne die vergelyking. Hierdie tjeks kan uitgevoer word met behulp van die residu-analise. Om voort te gaan om die analise, kliek OK in die venster van die resultate (Fig. 8). Na die uitvoering van die bogenoemde tjeks ten opsigte van die gegenereerde vergelyking, sal jy sien dat die vergelyking verskyn nie sensitief is vir 'n klein aantal van uitskieters, klein afwyking van die normale verspreiding van data en 'n sekere lineariteiten van die parameters te wees. As daar 'n beduidende nie-lineariteit van verhouding, kan 'n parameter word geliniariseerde. Vir hierdie doel, Statistica bied 'n vaste-lineêre regressie-analise. Om die ontleding begin, gaan na die menu: Statistiek - Vaste nie-lineêre regressie. In die algemeen, het die uitgevoer tjeks bewys dat die meervoudige regressie-ontleding is nie sensitief vir 'n matige hoeveelheid geraas in die ontleed data. 4. Regressie-analise as 'n strategie Optimizer Sedert die regressie-analise in staat is om van die verwerking van duisende parameters, kan dit gebruik word om strategieë te optimaliseer. So, as 50 periodes vir 'n aanduiding moet verwerk, hulle gered kan word as 50 individuele parameters en gestuur word aan die regressie-analise, alles op een slag. 'N tabel in Statistica kan inpas 65536 parameters. Wanneer die verwerking van 50 periodes vir elke aanwyser, kan sowat 1300 aanwysers ontleed Dit is ver buite die vermoëns van die Meta Trader 5 Standard Tester. Laat ons die data wat in ons voorbeeld op dieselfde manier te optimaliseer. Soos genoem in artikel 4.1 hierbo, ten einde die optimalisering demonstreer, is die aanduiding waardes met 'n tydperk wat twee keer die lengte van die standaard bygevoeg om die data. Die name van hierdie parameters in die datalêers eindig met p. Ons monster bevat nou 60 parameters insluitend die standaard tydperk aanwysers. Na aanleiding van die stappe soos uiteengesit in afdeling 3.2, sal ons 'n tabel soos volg te kry (Fig 11.). Fig. 11. Uitslae van die ontleding van die aanwysers met verskillende tydperke Die regressievergelyking 11 parameters saamgevat het: ses van die standaard tydperk aanwysers en vyf van die verlengde tydperk aanwysers. Die korrelasie van die parameters van die prys het met 'n kwart. Parameters van die MACD aanwyser vir beide tydperke blyk te wees in die vergelyking. Sedert waardes van dieselfde aanwyser vir verskillende tydperke word as verskillende parameters in die regressie-analise, kan die vergelyking bestaan ​​en kombineer waardes van die aanwysers vir verskillende tydperke. Bv die ontleding kan ontdek dat die RSI (7) n waarde is wat verband hou met die prysverhoging en RSI (14) waarde is wat verband hou met die prys daal. Die ontleding van die Standard Tester is nog nooit so uiteengesit. Die regressievergelyking gegenereer op grond van die uitgebreide ontleding (. Fig 11), is soos volg: Prys 297 173 dDemarker - 65103 DKK - 177 DeMarker 28553 Bulle p - 24808 AO - 1057032 dMACDms p 2,41 WPR p - 2.44 Stoch LP 125536 MACDms 18,65 dRSI p - 0,768 dCCI Laat ons die resultate van hierdie vergelyking sal oplewer in die EA sien. Fig. 12 toon die resultate van die toets van die EA met behulp van die data van 1 Julie tot September 1, 2011 wat in die regressie-analise is toegepas. Die term het gladder het en die EA het meer wins opgelewer. Fig. 12. EA prestasie oor die opleiding tydperk Laat ons die EA toets oor die toetstydperk vanaf 1 September tot 1 November het 2011. Die wins grafiek erger geword as wat dit was in die geval met die EA met slegs standaard tydperk aanwysers. Die vergelyking soos gegenereer kan nagegaan moet word vir normaliteit en lineariteiten van interne aanwysers. Sedert lineariteiten in standaard tydperk aanwysers is waargeneem, kan dit krities oor die lang tydperk word. In hierdie geval, kan die vergelyking prestasie verbeter deur linearizing die parameters. In ieder geval, die EA was nie 'n totale ineenstorting oor die toetstydperk, dit het net nie gebaat. Dit kwalifiseer die ontwikkelde strategie as redelik stabiel. Fig. 13. EA prestasie oor die toetstydperk Dit sal opgemerk word dat MQL5 ondersteun die opbrengs van net 64 parameters in 'n lyn van 'n lêer. 'N Grootskaalse ontleding van aanwysers oor verskeie tydperke sal vereis dat die samesmelting van die data tafels wat gedoen kan word in Statistica of MS Excel. Gevolgtrekking 'n klein studie wat in die artikel het getoon dat die regressie-analise bied 'n geleentheid om te kies uit 'n verskeidenheid van aanwysers die belangrikste mense in terme van prys voorspelling. Dit het ook getoon dat die regressie-analise kan gebruik word om te soek na aanwyser tydperke wat optimale binne 'n gegewe voorbeeld is. Dit sal opgemerk word dat regressievergelykings maklik omskep in MQL5 taal en die toepassing daarvan nie 'n hoë vaardigheid in programmering vereis. Dus, kan die meervoudige regressie analise in diens geneem word in die handel strategie-ontwikkeling. Dit gesê, 'n regressievergelyking kan as 'n ruggraat vir 'n handel strategie te dien. Binary Options Trading Strategie-Systems Seine Laaste wysiging: 2015/10/10 Bo resultate wys hoe goed ons produkte. Jy kan maklik daarin slaag om meer as tagtig persent van ambagte in binêre handel te wen as jy ons strategieë gebruik. Ons gebruik n paar verskillende bates, insluitende aandele. in ons strategieë. Elke stelsel maak gebruik van 'n unieke bate. Die beste van alles, kan jy 'n makelaar wat jy verkies gebruik. Ons gebruik verskillende verstryk vir die seine, maar net 60 sekondes verstryking word gebruik vir die handleiding strategieë. Jy kan maak nie saak wat die marktoestande hande te vat Ons samesmelting hierdie maatskappy met Elance360 handel. Elance360 is die verskaffing van unieke handel strategieë, wat enig in sy soort is. Ongelooflike resultate bereik kan word met 'n paar praktyk. Ons is besig om op die integrasie van ons ou QQQ strategie met Elance360 s binêre strategieë om 'n ten volle outomatiese EA skep. Die resultaat sal skouspelagtige wees, bly deuntjie vir meer updates. In die tussentyd, kan jy check die handleiding strategieë wat is te koop. Wat maak jy koop Jy het die opsie om handstelsel of handel seine te kry. Vir die handleiding strategieë, sal jy het om die forex mark te monitor ten einde te handel. Ons seine gegenereer word met behulp van gesofistikeerde proses. Elke sein hand gekontroleer word deur ons span van kundiges nadat hulle die prys aksie te hersien. Risikoverklaring: Die verhandeling van ETF (beursverhandelde fondse) het potensiaal belonings, en dit behels ook potensiële risiko's. ETF handel mag nie geskik vir alle besoekers van hierdie webwerf. Enigeen wat om te belê in beursverhandelde fondse moet sy of haar eie onafhanklike finansiële of professionele advies in te win. Ons Trading System Binary Options Trading: Forex opsies, Stock opsies, indeks opsies Commodity opsies - optionsClick OptionsClick. Om handel te hou met OptionsClick Stem asseblief Ek aanvaar al LTL s (Leadtrade) beleid en terme en voorwaardes