Avaliação da estratégia comercial de algorithm
Fundamentos do comércio algorítmico: conceitos e exemplos.
Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.
O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)
Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:
Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias.
Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)
[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]
Benefícios da negociação algorítmica.
A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:
Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.
A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)
O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:
Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.
O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.
Estratégias de negociação algorítmica.
Qualquer estratégia de negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading:
As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)
Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente.
Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.
Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.
A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido.
A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera pedaços menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio.
A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado.
Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário.
A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa.
Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar "acontecimentos" do outro lado. Esses "algoritmos de sniffing", usados, por exemplo, por um market maker market market têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)
Requisitos técnicos para negociação algorítmica.
Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes:
Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.
Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:
AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar apenas na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .
Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?
Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.
O programa de computador deve executar o seguinte:
Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.
Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas o comércio de vendas não acontece à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil.
Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.
The Bottom Line.
A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)
QuantStart.
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Por Michael Halls-Moore em 19 de abril de 2013.
Neste artigo, quero apresentar-lhe os métodos pelos quais eu próprio identifico estratégias de negociação algorítmicas rentáveis. Nosso objetivo hoje é entender em detalhes como encontrar, avaliar e selecionar esses sistemas. Vou explicar como as estratégias de identificação são tanto sobre preferências pessoais quanto sobre o desempenho da estratégia, como determinar o tipo e a quantidade de dados históricos para o teste, como avaliar de forma imparcial uma estratégia de negociação e, finalmente, como avançar para a fase de backtesting e implementação estratégica.
Identificando suas próprias preferências pessoais para negociação.
Para ser um comerciante bem sucedido - de forma discricionária ou algorítmica - é necessário fazer-se algumas perguntas honestas. O Trading oferece a você a capacidade de perder dinheiro em uma taxa alarmante, por isso é necessário "conhecer você mesmo" tanto quanto é necessário entender a estratégia escolhida.
Eu diria que a consideração mais importante na negociação é estar ciente de sua própria personalidade. O comércio e o comércio algorítmico em particular, requer um grau significativo de disciplina, paciência e desapego emocional. Como você está deixando um algoritmo executar sua negociação para você, é necessário ser resolvido para não interferir com a estratégia quando está sendo executado. Isso pode ser extremamente difícil, especialmente em períodos de redução prolongada. No entanto, muitas estratégias que mostraram ser altamente rentáveis em um backtest podem ser arruinadas por uma simples interferência. Compreenda que se você deseja entrar no mundo da negociação algorítmica, você será testado emocionalmente e, para ser bem-sucedido, é necessário trabalhar com essas dificuldades!
A próxima consideração é uma das vezes. Você tem um emprego a tempo inteiro? Você trabalha a tempo parcial? Você trabalha em casa ou tem uma longa viagem diária? Essas perguntas ajudarão a determinar a freqüência da estratégia que você deve procurar. Para aqueles de você no emprego a tempo inteiro, uma estratégia de futuros intradiária pode não ser apropriada (pelo menos até que seja totalmente automatizada!). Suas restrições de tempo também ditarão a metodologia da estratégia. Se sua estratégia é freqüentemente negociada e dependente de feeds de notícias caras (como um terminal da Bloomberg), você terá claramente que ser realista sobre sua capacidade de executar com sucesso durante o escritório! Para aqueles de vocês com muito tempo, ou as habilidades para automatizar sua estratégia, você pode querer examinar uma estratégia mais técnica de negociação de alta freqüência (HFT).
Minha opinião é que é necessário realizar pesquisas contínuas sobre suas estratégias de negociação para manter um portfólio consistentemente lucrativo. Poucas estratégias permanecem "sob o radar" para sempre. Assim, uma parte importante do tempo atribuído à negociação será na realização de pesquisas em andamento. Pergunte a si mesmo se você está preparado para fazer isso, pois pode ser a diferença entre uma forte rentabilidade ou um declínio lento em relação a perdas.
Você também precisa considerar seu capital de negociação. O valor mínimo ideal geralmente aceito para uma estratégia quantitativa é de 50,000 USD (aproximadamente £ 35,000 para nós no Reino Unido). Se eu estivesse começando de novo, eu começaria com uma quantidade maior, provavelmente mais perto de 100,000 USD (aproximadamente £ 70,000). Isso ocorre porque os custos de transação podem ser extremamente caros para estratégias de média a alta freqüência e é necessário ter capital suficiente para absorvê-los em tempos de redução. Se você está considerando começar com menos de 10.000 USD, então você precisará se restringir a estratégias de baixa freqüência, negociando em um ou dois ativos, já que os custos de transação irão comer rapidamente em seus retornos. Interactive Brokers, que é um dos corretores mais amigáveis para aqueles com habilidades de programação, devido à sua API, tem uma conta de varejo mínima de 10.000 USD.
A habilidade de programação é um fator importante na criação de uma estratégia de negociação algorítmica automatizada. Estar bem informado em uma linguagem de programação como C ++, Java, C #, Python ou R permitirá que você crie o sistema de armazenamento de dados, o sistema de backtest e o sistema de execução de ponta a ponta. Isso tem uma série de vantagens, cujo chefe é a capacidade de estar completamente atento a todos os aspectos da infra-estrutura comercial. Também permite que você explore as estratégias de freqüência mais alta, pois você terá o controle total da sua "pilha de tecnologia". Embora isso signifique que você possa testar seu próprio software e eliminar erros, também significa mais tempo gasto na codificação de infra-estrutura e menos na implementação de estratégias, pelo menos na parte anterior da sua carreira de trading. Você pode achar que você está confortável negociando no Excel ou MATLAB e pode terceirizar o desenvolvimento de outros componentes. Eu não recomendaria isso no entanto, especialmente para aqueles que negociavam em alta freqüência.
Você precisa se perguntar o que você espera alcançar por meio de negociação algorítmica. Você está interessado em um rendimento regular, pelo qual você espera obter lucros de sua conta de negociação? Ou, você está interessado em um ganho de capital a longo prazo e pode se negociar sem a necessidade de retirar fundos? A dependência de renda determinará a freqüência de sua estratégia. As retiradas de renda mais regulares exigirão uma estratégia de negociação de maior freqüência com menor volatilidade (ou seja, uma proporção Sharpe mais alta). Os comerciantes de longo prazo podem pagar uma frequência comercial mais tranquila.
Finalmente, não se ilude com a noção de tornar-se extremamente rico num curto espaço de tempo! O comércio de Algo não é um esquema rápido e rápido - se alguma coisa pode ser um esquema rápido e rápido. É preciso disciplina, pesquisa, diligência e paciência importantes para serem bem-sucedidos no comércio algorítmico. Pode levar meses, senão anos, gerar rentabilidade consistente.
Sourcing Algorithmic Trading Ideas.
Apesar das percepções comuns em contrário, é realmente bastante direto localizar estratégias de negociação rentáveis no domínio público. Nunca as idéias comerciais estão mais disponíveis do que hoje. Revistas de finanças acadêmicas, servidores de pré-impressão, blogs comerciais, fóruns de negociação, revistas comerciais semanais e textos especializados fornecem milhares de estratégias de negociação com as quais basear suas idéias.
Nosso objetivo como pesquisadores quantitativos de negócios é estabelecer um pipeline estratégico que nos forneça um fluxo de idéias comerciais em andamento. Idealmente, queremos criar uma abordagem metódica para sourcing, avaliação e implementação de estratégias que encontramos. Os objetivos do pipeline são gerar uma quantidade consistente de novas idéias e fornecer-nos uma estrutura para rejeitar a maioria dessas idéias com o mínimo de consideração emocional.
Devemos ser extremamente cuidadosos para não permitir influências cognitivas na nossa metodologia de tomada de decisão. Isso pode ser tão simples como ter uma preferência por uma classe de ativos sobre outra (o ouro e outros metais preciosos vêm à mente) porque são percebidos como mais exóticos. Nosso objetivo sempre deve ser encontrar estratégias consistentemente lucrativas, com expectativas positivas. A escolha da classe de ativos deve basear-se em outras considerações, como restrições de capital de negociação, taxas de corretagem e capacidades de alavancagem.
Se você não está completamente familiarizado com o conceito de estratégia comercial, então o primeiro lugar a procurar é com os livros didáticos estabelecidos. Os textos clássicos fornecem uma ampla gama de idéias mais simples e diretas, para se familiarizarem com a negociação quantitativa. Aqui está uma seleção que eu recomendo para aqueles que são novos para negociação quantitativa, que gradualmente se tornam mais sofisticados enquanto você trabalha através da lista:
Para uma lista mais longa de livros de negociação quantitativos, visite a lista de leitura QuantStart.
O próximo lugar para encontrar estratégias mais sofisticadas é com fóruns de negociação e blogs comerciais. No entanto, uma nota de cautela: muitos blogs comerciais dependem do conceito de análise técnica. A análise técnica envolve a utilização de indicadores básicos e psicologia comportamental para determinar tendências ou padrões de reversão nos preços dos ativos.
Apesar de ser extremamente popular no espaço comercial geral, a análise técnica é considerada um pouco ineficaz na comunidade de finanças quantitativas. Alguns sugeriram que não é melhor que ler um horóscopo ou estudar folhas de chá em termos de seu poder preditivo! Na realidade, existem indivíduos bem-sucedidos que utilizam análises técnicas. No entanto, como quants com uma caixa de ferramentas matemática e estatística mais sofisticada à nossa disposição, podemos facilmente avaliar a eficácia de tais estratégias "baseadas em TA" e tomar decisões baseadas em dados, em vez de basear nossas em considerações ou preconceitos emocionais.
Aqui está uma lista de bem-respeitados blogs e fóruns de negociação algorítmica:
Depois de ter tido alguma experiência na avaliação de estratégias mais simples, é hora de olhar para as ofertas acadêmicas mais sofisticadas. Algumas revistas acadêmicas serão de difícil acesso, sem inscrições elevadas ou custos pontuais. Se você é um membro ou ex-aluno de uma universidade, você poderá obter acesso a algumas dessas revistas financeiras. Caso contrário, você pode olhar para os servidores de pré-impressão, que são repositórios de internet de rascunhos finais de documentos acadêmicos que estão sendo submetidos a revisão pelos pares. Uma vez que estamos apenas interessados em estratégias que possamos replicar com sucesso, fazer backtest e obter rentabilidade, uma revisão por pares é de menor importância para nós.
A principal desvantagem das estratégias acadêmicas é que muitas vezes podem estar desatualizadas, exigir dados históricos obscuros e dispendiosos, negociar classes de ativos ilíquidas ou não influenciar taxas, derrapagens ou propagação. Também não está claro se a estratégia de negociação deve ser realizada com ordens de mercado, ordens limitadas ou se contém perdas de parada, etc. Portanto, é absolutamente essencial replicar a estratégia o melhor que puder, fazer o backtest e adicionar uma transação realista custos que incluem tantos aspectos das classes de ativos que você deseja negociar.
Aqui está uma lista dos servidores de pré-impressão mais populares e revistas financeiras das quais você pode criar ideias:
E sobre como formar suas próprias estratégias quantitativas? Isso geralmente requer (mas não está limitado a) conhecimento em uma ou mais das seguintes categorias:
Microestrutura de mercado - Para estratégias de freqüência mais altas em particular, pode-se usar a microestrutura do mercado, ou seja, a compreensão da dinâmica do livro de pedidos, a fim de gerar rentabilidade. Diferentes mercados terão várias limitações tecnológicas, regulamentos, participantes do mercado e restrições que estão abertas à exploração através de estratégias específicas. Esta é uma área muito sofisticada e os profissionais de varejo terão dificuldade em ser competitivos neste espaço, particularmente porque a competição inclui fundos de hedge quantitativos grandes e bem capitalizados com fortes capacidades tecnológicas. Estrutura do fundo - Os fundos de investimento em conjunto, como fundos de pensão, parcerias de investimento privado (hedge funds), consultores de negociação de commodities e fundos de investimento, são limitados por uma forte regulamentação e suas grandes reservas de capital. Assim, certos comportamentos consistentes podem ser explorados com aqueles que são mais ágeis. Por exemplo, grandes fundos estão sujeitos a restrições de capacidade devido ao seu tamanho. Assim, se eles precisam rapidamente descarregar (vender) uma quantidade de valores mobiliários, eles terão que diminuí-lo para evitar "mover o mercado". Algoritmos sofisticados podem tirar proveito disso, e outras idiossincrasias, em um processo geral conhecido como arbitragem de estrutura de fundos. Aprendizado de máquinas / inteligência artificial - Os algoritmos de aprendizagem de máquinas tornaram-se mais prevalentes nos últimos anos nos mercados financeiros. Os classificadores (como Naive-Bayes, et al.) Correspondentes de função não-linear (redes neurais) e rotinas de otimização (algoritmos genéticos) foram todos usados para prever caminhos de ativos ou otimizar estratégias de negociação. Se você tem um histórico nesta área, você pode ter alguma visão sobre como determinados algoritmos podem ser aplicados a certos mercados.
Há, é claro, muitas outras áreas para investigar quants. Vamos discutir como apresentar estratégias personalizadas em detalhes em um artigo posterior.
Ao continuar monitorando essas fontes em uma base semanal, ou mesmo diária, você está se preparando para receber uma lista consistente de estratégias de uma variedade diversificada de fontes. O próximo passo é determinar como rejeitar um grande subconjunto dessas estratégias, a fim de minimizar o desperdício de seu tempo e os recursos de backtesting em estratégias que provavelmente não serão lucrativas.
Avaliando Estratégias de Negociação.
A primeira consideração, e indiscutivelmente mais óbvia, é se você realmente entende a estratégia. Você poderia explicar a estratégia de forma concisa ou exigir uma série de advertências e listas de parâmetros infinitas? Além disso, a estratégia tem uma base boa e sólida na realidade? Por exemplo, você poderia apontar alguma lógica comportamental ou restrição da estrutura do fundo que possa estar causando o (s) padrão (s) que você está tentando explorar? Esta restrição suportaria uma mudança de regime, como uma dramática perturbação do ambiente regulatório? A estratégia depende de regras estatísticas ou matemáticas complexas? Aplica-se a qualquer série de tempo financeiro ou é específico para a classe de ativos em que se afirma ser lucrativo? Você deve constantemente pensar nesses fatores ao avaliar novos métodos de negociação, caso contrário você pode desperdiçar uma quantidade significativa de tempo tentando fazer backtest e otimizar estratégias não lucrativas.
Uma vez que você tenha determinado que você entende os princípios básicos da estratégia, você precisa decidir se ele se encaixa com o seu perfil de personalidade acima mencionado. Esta não é uma consideração tão vaga quanto parece! As estratégias diferirão substancialmente em suas características de desempenho. Existem certos tipos de personalidade que podem lidar com períodos mais significativos de redução ou estão dispostos a aceitar um maior risco de retorno maior. Apesar do fato de que nós, como quants, tentamos eliminar todo o viés cognitivo quanto possível e devemos avaliar uma estratégia de forma imparcial, os preconceitos sempre se infiltrarão. Assim, precisamos de um meio consistente e sem emoção através do qual avaliar o desempenho das estratégias . Aqui está a lista de critérios que eu julgo uma nova estratégia potencial por:
Metodologia - O impulso da estratégia está baseado, o retorno médio, o mercado neutro, direcional? A estratégia baseia-se em técnicas de aprendizado estatístico ou de máquinas complexas (ou complexas) que são difíceis de entender e exigem um doutorado em estatísticas para entender? Essas técnicas introduzem uma quantidade significativa de parâmetros, o que pode levar a um viés de otimização? A estratégia é susceptível de suportar uma mudança de regime (ou seja, uma nova regulamentação potencial dos mercados financeiros)? Sharpe Ratio - O índice de Sharpe caracteriza heuristicamente o índice de recompensa / risco da estratégia. Quantifica quanto retorno você consegue para o nível de volatilidade sofrido pela curva patrimonial. Naturalmente, precisamos determinar o período e a frequência em que esses retornos e volatilidade (ou seja, o desvio padrão) são medidos. Uma estratégia de freqüência mais alta exigirá maior taxa de amostragem do desvio padrão, mas um período de tempo geral mais curto, por exemplo. Alavancagem - A estratégia exige alavancagem significativa para ser lucrativa? A estratégia exige o uso de contratos de derivativos alavancados (futuros, opções, swaps) para fazer um retorno? Estes contratos alavancados podem ter uma forte volatilidade e, portanto, podem facilmente levar a chamadas de margem. Você tem o capital comercial e o temperamento para essa volatilidade? Frequência - A frequência da estratégia está intimamente ligada à sua pilha de tecnologia (e, portanto, à experiência tecnológica), ao índice Sharpe e ao nível geral dos custos de transação. Todas as outras questões consideradas, as estratégias de maior freqüência requerem mais capital, são mais sofisticadas e difíceis de implementar. No entanto, assumindo que seu mecanismo de teste de backtest é sofisticado e livre de erros, eles geralmente terão taxas Sharpe muito maiores. Volatilidade - A volatilidade está fortemente relacionada ao "risco" da estratégia. A relação Sharpe caracteriza isso. A maior volatilidade das classes de ativos subjacentes, se não coberta, muitas vezes leva a uma maior volatilidade na curva patrimonial e, portanto, menores índices de Sharpe. Naturalmente, suponho que a volatilidade positiva seja aproximadamente igual à volatilidade negativa. Algumas estratégias podem ter maior volatilidade negativa. Você precisa estar ciente desses atributos. Ganhe / Perda, Lucro / Perda Médio - As estratégias serão diferentes nas suas ganhos / perdas e características médias de lucro / perda. Pode-se ter uma estratégia muito lucrativa, mesmo que o número de negócios perdidos exceda o número de negociações vencedoras. As estratégias de impulso tendem a ter esse padrão, pois dependem de um pequeno número de "grandes sucessos" para serem lucrativos. As estratégias de reversão média tendem a ter perfis opostos onde mais dos negócios são "vencedores", mas os negócios perdidos podem ser bastante graves. Drawdown máximo - A redução máxima é a maior queda percentual global na curva de equidade da estratégia. As estratégias de Momentum são bem conhecidas por sofrerem períodos de redução prolongada (devido a uma série de muitos negócios perdidos incrementais). Muitos comerciantes vão desistir em períodos de redução prolongada, mesmo que os testes históricos sugeriram que este é "business as usual" para a estratégia. Você precisará determinar qual porcentagem de redução (e em que período de tempo) você pode aceitar antes de deixar de negociar sua estratégia. Esta é uma decisão altamente pessoal e, portanto, deve ser considerada com cuidado. Capacidade / liquidez - No nível de varejo, a menos que você esteja negociando em um instrumento altamente ilíquido (como um estoque de pequena capital), você não terá que se preocupar muito com a capacidade da estratégia. A capacidade determina a escalabilidade da estratégia para aumentar o capital. Muitos dos maiores hedge funds sofrem de importantes problemas de capacidade à medida que suas estratégias aumentam em alocação de capital. Parâmetros - Certas estratégias (especialmente aquelas encontradas na comunidade de aprendizagem de máquinas) requerem uma grande quantidade de parâmetros. Todo parâmetro adicional que uma estratégia exige deixa-o mais vulnerável ao viés de otimização (também conhecido como "ajuste de curva"). Você deve tentar segmentar estratégias com o menor número possível de parâmetros ou garantir que você tenha quantidades suficientes de dados para testar suas estratégias. Benchmark - Quase todas as estratégias (a menos que sejam caracterizadas como "retorno absoluto") são medidas em relação a um benchmark de desempenho. O benchmark geralmente é um índice que caracteriza uma grande amostra da classe de ativos subjacentes em que a estratégia negocia. Se a estratégia negociar ações americanas de grande capitalização, o S & P500 seria uma referência natural para medir sua estratégia. Você ouvirá os termos "alfa" e "beta", aplicado a estratégias deste tipo. Vamos discutir esses coeficientes em profundidade em artigos posteriores.
Observe que não discutimos os retornos reais da estratégia. Por que é isso? De forma isolada, os retornos realmente nos fornecem informações limitadas sobre a eficácia da estratégia. Eles não lhe dão uma visão de alavancagem, volatilidade, benchmarks ou requisitos de capital. Assim, as estratégias raramente são avaliadas apenas em seus retornos. Considere sempre os atributos de risco de uma estratégia antes de analisar os retornos.
Nesta fase, muitas das estratégias encontradas em seu pipeline serão rejeitadas, uma vez que não atenderão aos requisitos de capital, alavancar restrições, tolerar a tolerância máxima ou preferências de volatilidade. As estratégias que permanecem podem agora ser consideradas para testes anteriores. No entanto, antes disso é possível, é necessário considerar um critério de rejeição final - o dos dados históricos disponíveis para testar essas estratégias.
Obtenção de dados históricos.
Hoje em dia, a amplitude dos requisitos técnicos em todas as classes de ativos para o armazenamento histórico de dados é substancial. Para se manter competitivo, tanto o lado da compra (fundos) como os de venda (bancos de investimento) investem fortemente em sua infraestrutura técnica. É imperativo considerar sua importância. Em particular, estamos interessados em requisitos de tempo, precisão e armazenamento. Agora vou descrever os conceitos básicos de obtenção de dados históricos e como armazená-lo. Infelizmente, este é um tópico muito profundo e técnico, então não poderei dizer tudo neste artigo. No entanto, vou escrever muito mais sobre isso no futuro, já que minha experiência na indústria anterior no setor financeiro estava principalmente preocupada com aquisição, armazenamento e acesso de dados financeiros.
Na seção anterior, estabelecemos um pipeline de estratégia que nos permitiu rejeitar certas estratégias com base em nossos próprios critérios de rejeição pessoal. Nesta seção, vamos filtrar mais estratégias com base em nossas próprias preferências para obter dados históricos. As principais considerações (especialmente no nível do profissional varejista) são os custos dos dados, dos requisitos de armazenamento e do seu nível de experiência técnica. Também precisamos discutir os diferentes tipos de dados disponíveis e as diferentes considerações que cada tipo de dados nos impõe.
Vamos começar discutindo os tipos de dados disponíveis e os principais problemas sobre os quais devemos pensar:
Dados fundamentais - Isso inclui dados sobre tendências macroeconômicas, como taxas de juros, índices de inflação, ações corporativas (dividendos, estoque-divisões), registros da SEC, contas corporativas, números de ganhos, relatórios de culturas, dados meteorológicos etc. Esses dados são freqüentemente usados para valorizar as empresas ou outros ativos em uma base fundamental, ou seja, por meio de alguns fluxos de caixa futuros esperados. Não inclui séries de preços de ações. Alguns dados fundamentais estão disponíveis gratuitamente nos sites do governo. Outros dados fundamentais históricos de longo prazo podem ser extremamente caros. Os requisitos de armazenamento geralmente não são particularmente grandes, a menos que milhares de empresas estejam sendo estudadas de uma só vez. Dados de notícias - Os dados de notícias são geralmente de natureza qualitativa. Consiste em artigos, postagens de blog, postagens de microblog ("tweets") e editoriais. As técnicas de aprendizagem de máquinas, como os classificadores, costumam ser usadas para interpretar o sentimento. Esses dados também são freqüentemente disponíveis gratuitamente ou baratos, por meio da assinatura de meios de comunicação. Os bancos de dados de armazenamento de documentos "NoSQL" mais novos foram projetados para armazenar esse tipo de dados qualitativos não estruturados. Dados do preço do recurso - Este é o domínio de dados tradicional do quant. Consiste em séries temporais de preços dos ativos. As ações (ações), produtos de renda fixa (títulos), commodities e preços de câmbio se enquadram nesta classe. Os dados históricos diários são geralmente simples de obter para as classes de ativos mais simples, como ações. No entanto, uma vez que a precisão e a limpeza estão incluídas e os preconceitos estatísticos removidos, os dados podem se tornar caros. Além disso, os dados das séries temporais geralmente possuem requisitos de armazenamento significativos, especialmente quando os dados intradiários são considerados. Instrumentos Financeiros - Ações, títulos, futuros e opções derivadas mais exóticas possuem características e parâmetros muito diferentes. Assim, não existe uma estrutura de banco de dados "tamanho único" que possa acomodá-los. Deve ser dado um cuidado significativo à concepção e implementação de estruturas de banco de dados para vários instrumentos financeiros. Vamos discutir a situação ao longo de quando chegamos a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários em futuros artigos. Frequência - Quanto maior a frequência dos dados, maiores são os custos e os requisitos de armazenamento. Para estratégias de baixa frequência, os dados diários são frequentemente suficientes. Para estratégias de alta freqüência, pode ser necessário obter dados de nível de tiquetaque e até mesmo cópias históricas de determinados dados de cadastro de trocas comerciais. A implementação de um mecanismo de armazenamento para esse tipo de dados é muito tecnicamente intensiva e só é adequada para aqueles que possuem uma sólida base de programação / técnica. Pontos de referência - As estratégias descritas acima serão muitas vezes comparadas a uma referência. Isso geralmente se manifesta como uma série de tempo financeiro adicional. Para as ações, isso geralmente é um benchmark de estoque nacional, como o índice S & P500 (US) ou FTSE100 (Reino Unido). Para um fundo de renda fixa, é útil comparar-se com uma cesta de títulos ou produtos de renda fixa. A "taxa livre de risco" (ou seja, a taxa de juros apropriada) também é outra referência amplamente aceita. Todas as categorias de classe de ativos possuem um benchmark favorecido, por isso será necessário pesquisar isso com base em sua estratégia específica, se desejar ganhar interesse em sua estratégia externamente. Tecnologia - As pilhas de tecnologia por trás de um centro de armazenamento de dados financeiros são complexas. Este artigo apenas pode arranhar a superfície sobre o que está envolvido na construção de um. No entanto, ele se centra em torno de um mecanismo de banco de dados, como um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional (RDBMS), como MySQL, SQL Server, Oracle ou um Document Storage Engine (ou seja, "NoSQL"). Isso é acessado através do código de aplicativo "lógica comercial" que consulta o banco de dados e fornece acesso a ferramentas externas, como MATLAB, R ou Excel. Muitas vezes, esta lógica de negócios está escrita em C ++, C #, Java ou Python. Você também precisará hospedar esses dados em algum lugar, seja em seu próprio computador pessoal, seja remotamente através de servidores de internet. Produtos como o Amazon Web Services tornaram isso mais simples e barato nos últimos anos, mas ainda exigirá conhecimentos técnicos significativos para alcançar de forma robusta.
Como pode ser visto, uma vez que uma estratégia tenha sido identificada através do pipeline, será necessário avaliar a disponibilidade, os custos, a complexidade e os detalhes de implementação de um determinado conjunto de dados históricos. Você pode achar que é necessário rejeitar uma estratégia baseada unicamente em considerações de dados históricos. Esta é uma grande área e equipes de doutorados trabalham em grandes fundos garantindo que os preços sejam precisos e oportunos. Não subestime as dificuldades de criar um centro de dados robusto para os seus efeitos de backtesting!
Eu quero dizer, no entanto, que muitas plataformas de backtesting podem fornecer esses dados para você automaticamente - a um custo. Assim, demorará muito da dor de implementação para você, e você pode se concentrar exclusivamente na implementação e otimização da estratégia. Ferramentas como a TradeStation possuem essa capacidade. No entanto, minha visão pessoal é implementar o máximo possível internamente e evitar a terceirização de partes da pilha para fornecedores de software. Eu prefiro estratégias de freqüência mais altas devido aos seus índices de Sharpe mais atraentes, mas muitas vezes estão fortemente acoplados à pilha de tecnologia, onde a otimização avançada é crítica.
Agora que discutimos os problemas relacionados aos dados históricos, é hora de começar a implementar nossas estratégias em um mecanismo de teste. Este será o assunto de outros artigos, pois é uma área de discussão igualmente grande!
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Como eu sei que isso não é uma fraude?
Nós encorajamos todos os nossos potenciais clientes a realizar sua própria due diligence. Acreditamos na transparência total e compartilhamos nossos resultados abertamente em nosso site. Isso inclui colocar declarações de um indivíduo negociando os algoritmos em nosso site. Estamos registrados com o BBB (A + Rating) & amp; o relatório Rip-Off é verificado. Indivíduos de Rip-Off Report visitaram o nosso desenvolvedor principal em seu escritório em casa e ndash; entrevistando-o para que possamos receber o final & ldquo; Verfied & rdquo; status. Além disso, nós fomos revisados por um blogueiro bem conhecido que alcançou nossa empresa há algum tempo, sem nós sabermos. Este blogueiro é conhecido por suas críticas muito duras aos vendedores de sistemas comerciais. No final, ele nos deu 4,7 de 5 estrelas. Das mais de 50 avaliações feitas por ele, apenas um pequeno punhado recebe qualquer coisa melhor do que 1 estrela. Por último, em novembro de 2014, um comprador interessado financiou uma avaliação de terceiros dos sistemas de negociação que oferecemos naquele momento. Neste ponto, a revisão é um pouco datada, cobrindo alguns dos nossos algoritmos iniciais e ndash; no entanto, você pode ler o relatório final aqui.
Se você quiser saber mais, entre em contato com um dos nossos representantes para agendar uma demonstração ao vivo do nosso sistema. AlgorithmicTrading não acessa ou toca seu dinheiro, simplesmente licenciamos os algoritmos que são negociados automaticamente através de uma conta de corretagem ou utilizados na plataforma de tradição.
Como o Algorithmic Trading em geral, diferente de outros estilos de negociação?
Recomendamos que você assista as seguintes séries de video de duas partes, onde nosso desenvolvedor líder realmente encontra uma estratégia on-line (MACD Trading Strategy) & ndash; codifica isso e mostra o quão eficaz ele é. No segundo vídeo, ele leva um passo adiante e adiciona um sinal de confirmação que é recomendado pelo site de terceiros e ndash; The Awesome Oscillator. Como essa estratégia funciona? Nosso desenvolvedor faz o seu melhor para fazê-lo funcionar e ndash; e os resultados podem surpreendê-lo.
Não apenas codifica a estratégia, mostra os relatórios de desempenho, faz o melhor para otimizar o algoritmo & ndash; mas ele também mostra o código e usa uma máquina de estados finitos para criar uma seqüência de eventos comerciais necessários para ocorrer antes de colocar o comércio (primeiro a cruz MACD bullish, então a cruz otimista Awesome Oscillator como confirmação).
Esta série de vídeos é muito interessante e ndash; porque realmente demonstra o poder da Quant / Algorithmic Trading.
Desenvolver um sistema de negociação válido exige muito mais do que fornecer um ou dois gráficos com algumas sugestões. Isso exige que o desenvolvedor / fornecedor identifique claramente quando entrar, quando sair, o que parar de usar, o que limita a usar, o tamanho da vela a usar (5 min, 10 min, 60 min, etc.), qual símbolo (SPY, QQQ, ES, etc.), para incluir comissão / deslizamento e muito mais.
Como posso iniciar a negociação automática?
Nossos representantes podem ajudá-lo a configurar em apenas algumas etapas fáceis. Clique aqui para obter mais informações sobre como começar.
Por que devo comprar o seu sistema de negociação algorítmica?
Compreendendo o risco de negociação de futuros, preferimos não usar táticas de venda difíceis. Nossa abordagem é simplesmente apresentar os dados, com as divulgações de risco apropriadas, e permitir que você tome suas próprias decisões. Nossos representantes não são conselheiros de investimento licenciados ou registrados, ou CTAs, para que não possamos dar-lhe conselhos sobre sua situação específica, mas estamos felizes em fornecer informações sobre nossas diversas carteiras e estratégias de negociação. Se você está interessado, podemos fornecer demonstrações ao vivo e relatórios testados de volta da TradeStation em cada algoritmo que volte mais de 10 anos. Encorajamos você a rever os dados, compartilhar com um CTA registrado pela NFA (Commodity Trading Adviser) e nos informar quais as perguntas que eles têm para que possamos abordá-los. Entre em contato conosco ou ligue 866.759.6546 para falar com um representante.
Qual corretor você usa?
Para a execução do comércio automático, temos várias opções disponíveis. Além disso, os algoritmos são codificados em linguagem fácil de tradição. Se você preferir lidar com os negócios por conta própria, podemos instalar os modelos criptografados em sua plataforma de tradição. Entre em contato conosco ou ligue para 866.759.6546 para obter detalhes.
Os seus resultados são baseados em negociação ao vivo ou simulados?
Para as pastas / estratégias atualizadas recentemente, começamos a usar enchimentos reais (não hipotéticos) em outubro de 2016. Todos os resultados publicados desde então são os retornos ao vivo, normalizados para um & ldquo; por unidade & rdquo; Tamanho do comércio e ndash; retirado de nossa conta de corretores em vivo dos nossos desenvolvedores. Slippage é notado como $ 0 para esses negócios, uma vez que eles são os preenchimentos reais não simulados.
Os resultados publicados antes da negociação ao vivo são considerados testados / simulados / hipotéticos, salvo indicação em contrário. Tenha em mente, enquanto eles são listados como testados novamente, para alguns dos algoritmos (Treasury Note / P2-PushPull, Momentum / BullFire, Breakout Day Trade & Short Day Trade), o período entre outubro de 2015 a outubro de 2016 é considerado blind walk-forward, já que esses algoritmos foram otimizados pela última vez em outubro de 2015.
Os algoritmos mais recentes (Gap Short, Covered Calls e Iron Condor) são adições mais recentes e seus resultados são testados novamente até outubro de 2016 quando começaram a operar ao vivo.
Por que isso importa? Entre outras razões, os algoritmos que estão testados novamente têm o benefício da visão traseira e, como os negócios reais não são colocados, os impactos do sistema de negociação no mercado negociado não são contabilizados. Os desenvolvedores vão apresentar & ldquo; slippage & rdquo; a fim de simular qualquer impacto potencial, os negócios reais poderiam ter & ndash; No entanto, estas são estimativas. Em nossos modelos, apresentamos 1 carrapato de deslizamento por troca, por contrato e ndash; ida e volta. Por exemplo, se o algoritmo em uma conta simulada tivesse um preenchimento de 2100.00 no ES, nós assumiríamos que o preenchimento era em 2100.25 em nossos modelos.
Se você tiver dúvidas sobre isso, não hesite em contactar-nos.
Posso trocar meu Roth IRA / IRA em seus algoritmos?
Sim, futuros automatizados e amp; O comércio de opções é um investimento alternativo permitido em IRA auto-dirigidos. Um dos corretores de auto-execução registrados CFTC / NFA aprovados pode orientá-lo no processo para que você possa trocar o IRA ou o Roth IRA com nossos algoritmos. Contacte-nos para saber mais.
Você desenvolve seus próprios algoritmos? Qual é o pano de fundo do seu desenvolvedor do sistema principal?
Sim, desenvolvemos todos os nossos algoritmos. Nosso desenvolvedor líder possui um Bacharel em Ciência em Engenharia Elétrica. Ele trabalhou para as empresas Fortune 500 como engenheiro de design programador / lógica, incluindo Hewlett-Packard, Intel e Qualcomm. Sua experiência em desenvolvimento de algoritmos e matemática avançada tornou-o o ajuste perfeito para negociação quantitativa / mecânica.
Os engenheiros de projeto de lógica estão muito familiarizados com máquinas de estados finitos e como implementar lógica de processamento paralelo complexo. Em nossa opinião, esses conceitos se traduzem bem no campo Quant de programação de sistemas de negociação algorítmica, uma vez que os mercados podem ser considerados como uma máquina de estado enorme com trades sendo iniciados com base em várias seqüências de eventos.
Os engenheiros de projeto de lógica também estão familiarizados com a lógica de depuração e tentando encontrar buracos na lógica que eles criam. Esta maneira crítica de olhar para um design também se traduz bem na negociação da Quant. Escrever um algoritmo de negociação em muitos aspectos é a parte fácil. Faz o melhor para garantir que o algoritmo não seja otimizado demais e que ele irá negociar bem. A pós-otimização é a parte mais difícil. Uma abordagem crítica / pessimista para projetar uma estratégia de negociação algorítmica é muito útil na produção de um produto de qualidade que não só parece bom testado novamente, mas também avançado e, finalmente, em transações ao vivo.
O que exatamente seus algoritmos operam?
Trocamos o mercado Futures, tanto longo como curto nos Emini S & amp; P Futures e TY Treasury Note. Além disso, colocamos trocas de opções, longas e curtas. Nossas negociações de opções são Iron Condors ou Covered Calls e estão sempre na frente executando opções semanais. Isso ajuda a reduzir o risco de algum & ndash; na medida em que não ocupamos posições de opções durante o fim de semana.
Como os diferentes algoritmos dentro de um pacote funcionam juntos?
Nossos sistemas de negociação, como The Swing Trader e S & amp; P Crusher v2, comercializam múltiplos algoritmos não correlacionados simultaneamente. Compreendendo que ninguém pode prever a direção do mercado com 100% de certeza, nós, em vez disso, colocamos vários algoritmos em um único portfólio com a intenção de ter 1-2 algoritmos que funcionam bem quando o mercado está sendo negociado mais alto, 1-2 que são bons quando o mercado está indo mais baixo e 1-2 algoritmos de negociação que se espera que façam bem durante as condições de mercado em movimento. Pelo contrário, o objetivo do nosso objetivo é minimizar as perdas ou ter pequenos ganhos. Combinados, tentamos ser algoritmos NET positivos 1-2 para cada condição de mercado (movimentação em movimento, movimentos laterais e movimentos descendentes).
Isso não garante que todos os meses tenhamos ganhos, no entanto, em nossa opinião, é a melhor maneira de implementar um sistema de negociação puramente técnico. Muitos desenvolvedores tentam criar um algoritmo que funcione em todas as condições do mercado, uma tarefa muito difícil, senão impossível, em nossa opinião.
Se houver vários algoritmos de negociação em conjunto, existe uma maneira de saber qual deles comercializou?
Sim. Existe um aplicativo de telefone inteligente que irá alertá-lo sempre que um novo comércio for colocado, e você também pode receber alertas por e-mail. Você também receberá declarações diárias e mensais da empresa de compensação registrada da NFA, onde seu dinheiro está realmente localizado. No final de cada dia de negociação, atualizamos a lista de negócios para cada carteira / estratégia com quaisquer negociações fechadas. Com esta informação, você pode acompanhar em tempo real e comparar seus resultados com os nossos.
Você tem algo curto?
Sim, temos vários algoritmos projetados para funcionar bem quando o S & amp; P está indo mais baixo, a Estratégia de Negociação de Curto Prazo, a Estratégia de Negociação Day Morning Gap e a Estratégia de Negociação de Notas de Tesouraria. Além disso, nossa Estratégia de Negociação de Chamadas Cobertas funciona muito bem durante os mercados em movimento. Os algoritmos de negociação de dois dias comercializam o S & amp; P 500 Emini Futures (ES). O Treasury Note Algorithm comercializa a Nota de 10 anos (TY) que tem uma correlação inversa com o S & amp; P 500, o que significa que normalmente ele funciona bem quando o S & amp; P 500 está indo mais baixo. Este algoritmo teve seu melhor ano em 2008 e é nosso algoritmo de melhor desempenho desde então. A estratégia de chamada coberta vende chamadas fora de dinheiro nas Opções semanais da ES.
Com base nos back-testing, esperamos que todas as nossas carteiras funcionem bem durante o próximo mercado ostentando. Não há garantias, mas estamos bastante confiantes em sua capacidade de superar as condições do mercado urso.
Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados apresentados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação menor ou excessiva do impacto, se houver, de certos fatores do mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de serem projetados com o benefício de retrospectiva. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta será ou será capaz de alcançar lucros ou perdas semelhantes às exibidas.
Quanto custa o seu sistema?
Oferecemos acesso a nossas carteiras e ampères; estratégias de negociação com base em um sistema de associação. Os membros de nosso serviço estão autorizados a negociar qualquer combinação de carteiras / estratégias que eles vêem em nosso site & ndash; Até o valor máximo, eles são licenciados para negociar. Isso nos permite controlar a quantidade de capital que está sendo negociada em nossos algoritmos, a fim de minimizar o impacto que os clientes adicionais poderiam ter no desempenho deles.
Clique aqui para contactar-nos ou ligue 866.759.6546 para mais informações. Você ficará surpreso com o quão acessível eles são.
Quanto é necessário trocar os algos?
Cada pacote tem um diferente & ldquo; por unidade & rdquo; tamanho do comércio, que também é o valor mínimo em dólares para começar. Cada unidade representa um bloco de negócios colocados nos diferentes algoritmos contidos nesse pacote. O S & amp; P Crusher requer um tamanho de conta inicial de US $ 30.000, enquanto a Swing Trading Strategy exige um saldo inicial de US $ 15.000. Contacte-nos para mais detalhes.
O que acontece se a minha conta for menor do que o tamanho do comércio por unidade?
Os tamanhos de comércio por unidade para o S & amp; P Crusher e Swing Trader são construídos de tal forma que a conta pode sofrer perdas sem que um indivíduo precise depositar mais capital. O mínimo absoluto necessário para trocar o S & amp; P Crusher antes que um possa receber uma chamada de margem é de aproximadamente US $ 12.500. O tamanho de comércio por unidade de $ 30,000 fornece um buffer muito grande para responder a perdas.
Para o Swing Trader, o mínimo absoluto é de aproximadamente US $ 7.500 e o tamanho do comércio unitário é de $ 15.000. Como o S & amp; P Crusher, isso fornece um buffer muito grande, de modo que a conta possa ter uma retirada bastante grande sem receber uma chamada de margem. Claro, não há garantias na negociação. Esses algoritmos só devem ser negociados com o & ldquo; capital de risco & rdquo ;.
Você troca os algoritmos?
Vários indivíduos ligados à empresa os negociaram e também vendem a licença para comercializá-los. Em anos anteriores (com consistência variável), nosso desenvolvedor negociou os algoritmos (2013-2015). Nesses períodos, o desenvolvedor também negociou algoritmos de R & amp; D e colocaria um comércio discricionário ocasional. Alguns desses & ldquo; R & amp; D & rdquo; Os algoritmos foram bem, outros não. Para 2013-2016, o desenvolvedor não foi lucrativo em suas contas de negociação pessoal, principalmente devido à substituição dos algoritmos às vezes e à colocação de negociações discricionárias. Atualmente, o desenvolvedor comercializa todas as estratégias de negociação contidas na ES Trading Strategy denominada S & amp; P Crusher v2 & amp; O Swing Trader em sua conta pessoal de negociação.
O suporte para o seu sistema está disponível?
Oferecemos suporte por e-mail e telefone 24 horas por dia, e os corretores de auto-execução também oferecem suporte ao cliente excepcional. Se você é um cliente atual que precisa de suporte, ligue para 866.759.6546.
Você oferece serviços de conta gerenciada?
A AlgorithimicTrading e os representantes / princípios da `s não são Conselheiros de Negociação de Mercadorias e NÃO oferecem serviços de conta gerenciados ou parcialmente gerenciados. Como uma empresa de desenvolvimento de sistemas de negociação de terceiros, não controlamos as contas dos clientes. Nossos clientes são capazes de substituir negócios, modificar a alocação entre as diferentes estratégias de negociação e amp; Desligue as estratégias que eles escolhem.
AlgorithmicTrading vende a licença para usar nossos algoritmos. Com isso dito, existem vários corretores registrados da NFA que executarão automaticamente nossos algoritmos com os melhores esforços em sua conta de negociação. Ligue para 866.759.6546 para mais informações.
Devo I & lsquo; apostar o farm & rsquo; com seus algoritmos?
Absolutamente não. A negociação algorítmica no mercado Emini Futures a curto prazo deve ser considerada um investimento arriscado. AlgorithmicTrading e seus representantes não são CTAs registrados (Commodity Trading Advisor) e não podem fornecer conselhos exclusivos para sua situação. Consulte um profissional para discutir seus objetivos de investimento específicos e para determinar se nossos sistemas de negociação algorítmica podem desempenhar um papel no trabalho para esses objetivos.
Não troque nossos algoritmos se você não tiver o capital de risco adequado para alocar para eles.
Você já re-otimiza os algoritmos?
Sim, conforme necessário. Isso é incluído como parte da manutenção dos algoritmos. Se encontrarmos uma melhoria nos algoritmos existentes, forneceremos isso aos nossos corretores de auto-execução e faremos o nosso melhor para notificar todos os clientes existentes da mudança.
Se você é um cliente usando a tradição, você precisará nos notificar por email para agendar uma atualização.
Você garante que ganharei dinheiro todos os meses?
Não. O ganho médio por mês é um ganho médio que os algoritmos fizeram em uma base testada de volta ao período indicado. Alguns meses eles fizeram mais do que o que é postado, outros meses eles fizeram menos perdas ou apresentaram prejuízos durante o mês. Este é um ganho médio por mês usando o & ldquo; por unidade & rdquo; Tamanho do comércio.
Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados apresentados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter compensado excessivamente ou sobre o impacto, se houver, de certos fatores de mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de serem projetados com o benefício de retrospectiva. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta irá, ou provavelmente, conseguir lucros ou perdas semelhantes às exibidas.
Mesmo em 5% ao mês (60% ao ano), superaria a maioria dos hedge funds. Por que não fazem o que você está fazendo?
Nossos algoritmos são considerados agressivos. Os hedge funds possuem algoritmos quantitativos agressivos como o nosso, no entanto, é nossa opinião que eles geralmente não atribuem a maior parte de seu capital para esses modelos mais arriscados e, portanto, não têm o potencial de retornos espetaculares que possamos ter.
A critério de nossos clientes, se a alocação por unidade for modificada para reduzir o risco, o ganho mensal médio testado de volta também é reduzido. Os clientes devem sempre considerar o risco envolvido com a negociação de futuros ao alocar a quantidade de contratos que desejam negociar. O AlgorithmicTrading não é um consultor comercial negociado e não fornece serviços de gerenciamento de riscos. Os clientes devem consultar um CTA registrado para obter conselhos adaptados à sua situação específica.
Eu não tenho tempo para olhar em qualquer gráfico, estou muito ocupado.
Nosso sistema é 100% automatizado. Não há nenhuma instalação ou ação necessária por você se você utilizar um dos nossos corretores de auto-execução. Uma vez que você estiver configurado, seu corretor de auto-execução trocará os algoritmos em sua conta, com os melhores esforços. Você receberá uma declaração diária. Há também um aplicativo de smartphone que o alertará em tempo real quando um comércio for colocado em sua conta.
Você precisa ser registrado como um CTA para vender seus algoritmos?
Não, de acordo com a Norma 4.14 (a) (9) (ii) da CFTC, não somos obrigados a registrar nos termos da Lei como um consultor de comércio de commodities.
Uma pessoa está isenta de registro como um CTA se [i] t não se envolver. . . [p] roviding commodity trading advice basear, ou adaptado a, a commodity interesse ou posições no mercado de caixa ou outras circunstâncias ou características de clientes específicos. & rdquo;
Qual é a sua política de reembolso?
Encorajamos nossos clientes a ter uma perspectiva de longo prazo ao usar nossos algoritmos e, portanto, não fornecemos reembolsos. Nosso contrato afirma que todas as vendas são finais. O comércio não é fácil, mesmo com um sistema de negociação automatizado de alta qualidade como o nosso. É melhor não se concentrar nos carrapatos do mercado no dia-a-dia ou no nosso desempenho. Em vez disso, olhe isso de forma mensal ou trimestral. Mire seus resultados em comparação com o desempenho do S & amp; P 500 e aproveite o passeio!
Você tem declarações que você pode compartilhar?
Sim, simplesmente visite nossa página de Declaração de Negociação Algorítmica para ver as declarações reais de um indivíduo negociando nossos algoritmos no piloto automático completo. Apenas tenha em mente, o desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.
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