Kaufman Adaptive Moving Average Amibroker

Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen Moving Averages sind ein Lieblings-Tool von aktiven Händlern. Allerdings, wenn die Märkte zu konsolidieren, führt dieser Indikator zu zahlreichen whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Reihe von kleinen Siegen und Verluste. Analytiker haben Jahrzehnte versucht, den einfachen gleitenden Durchschnitt zu verbessern. In diesem Artikel betrachten wir diese Bemühungen und finden, dass ihre Suche zu nützlichen Trading-Tools geführt hat. (Für den Hintergrund, der auf einfachen gleitenden Durchschnitten überprüft, überprüfen Sie einfaches bewegendes Mittel, das Trends hervorhebt.) Vor - und Nachteile der bewegenden Durchschnitte Die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte wurden von Robert Edwards und von John Magee in der ersten Ausgabe der technischen Analyse von zusammengefasst Aktien-Trends. Wenn sie sagten, und es war schon im Jahre 1941, dass wir die Entdeckung (obwohl viele andere es vorher gemacht haben), dass durch die Mittelung der Daten für eine bestimmte Anzahl von Tagen konnte man eine Art von automatisierten Trendlinie, die definitiv interpretieren würde die Änderungen der TrendIt schien fast zu gut um wahr zu sein. Tatsächlich war es zu schön, um wahr zu sein. Mit den Nachteilen überwiegen die Vorteile, Edwards und Magee schnell aufgegeben ihren Traum vom Handel von einem Strand Bungalow. Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben haben, bestehen andere darin, ein einfaches Werkzeug zu finden, das den Reichtum der Märkte mühelos liefern würde. Simple Moving Averages Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum und dividieren durch die Anzahl der Perioden ausgewählt. Die Suche nach einem fünftägigen gleitenden Durchschnitt würde Summierung der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung von fünf. Wenn das letzte Schließen über dem gleitenden Durchschnitt liegt, würde die Aktie als in einem Aufwärtstrend betrachtet werden. Abwärtstrends werden durch den Handel unter dem gleitenden Durchschnitt definiert. (Für mehr, siehe unsere Moving Averages Tutorial.) Diese Trend-Definition-Eigenschaft ermöglicht es, dass gleitende Durchschnitte, um Trading-Signale zu generieren. In ihrer einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn Preise über dem gleitenden Durchschnitt sich bewegen und verkaufen, wenn Preise unter dieser Linie übersteigen. Ein solcher Ansatz ist garantiert, um den Händler auf die rechte Seite jedes bedeutenden Handels zu setzen. Leider, während Glättung der Daten, bewegte Durchschnitte werden sich hinter der Markt-Aktion und der Händler wird fast immer geben einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinn-Trades. Exponential Moving Averages Analysten scheinen die Idee des gleitenden Durchschnitts zu mögen und haben jahrelang versucht, die mit dieser Verzögerung verbundenen Probleme zu reduzieren. Eine dieser Innovationen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Dieser Ansatz weist den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung zu und bleibt dadurch der Preisaktion näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Mittelwertes ist: EMA (Gewicht schließen) ((1-Gewicht) EMAy) Dabei: Gewicht ist die vom Analytiker gewählte Glättungskonstante EMAy ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Ein gemeinsamer Gewichtungswert ist 0,181, Ist nah an einem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt. Eine andere ist 0,10, was ungefähr ein 10-Tage-gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung verringert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt nicht ein anderes Problem mit sich bewegenden Durchschnittswerten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Anzahl von verlierenden Geschäften führen wird. In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen. Welles Wilder schätzt, dass Märkte nur Trend ein Viertel der Zeit. Bis zu 75 Handelsgeschäfte beschränken sich auf enge Bereiche, wenn gleitende durchschnittliche Kauf - und Verkaufssignale wiederholt erzeugt werden, da sich die Preise rasch und deutlich über dem gleitenden Durchschnitt bewegen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Durchschnitte im Handel verwendet) Anpassung der gleitenden Durchschnitte an die Marktaktivität Eine Methode, um die Nachteile der gleitenden Durchschnitte zu adressieren, besteht darin, den Gewichtungsfaktor mit einem Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volatilen Märkten wäre. Dies würde Gewinner zu laufen. Als Trend geht ein Ende und die Preise konsolidieren. Würde der gleitende Durchschnitt näher an der gegenwärtigen Marktbewegung herangehen und theoretisch dem Händler erlauben, die meisten Gewinne, die während des Trends erfasst werden, zu halten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger-Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger-Bändern misst. Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel mit einer Konstante zu ersetzen, die auf dem Wirkungsgradverhältnis (ER) basiert, in seinem Buch "New Trading Systems and Methods". Dieser Indikator soll die Stärke eines Trends messen, der in einem Bereich von -1,0 bis 1,0 liegt. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) / (Summe der absoluten Preisänderungen für jeden Balken) Betrachten Sie eine Aktie, die jeden Tag einen Fünfpunktbereich hat und am Ende von fünf Tagen einen Kurs erzielt hat Insgesamt 15 Punkte. Dies würde zu einem ER von 0,67 führen (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch den gesamten 25-Punkte-Bereich). Wäre dieser Bestand um 15 Punkte gesunken, wäre der ER -0,67. (Für weitere Trading-Tipps von Perry Kaufman, lesen Sie Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung der Handelsverluste skizziert.) Das Prinzip der Trends Effizienz basiert auf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) Sie pro Einheit der Preisbewegung über ein Definierten Zeitraum. Ein ER von 1,0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend liegt -1,0 repräsentiert einen perfekten Abwärtstrend. Praktisch werden die Extreme selten erreicht. Um diesen Indikator zu finden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu finden, müssen Händler das Gewicht mit der folgenden komplexen Formel berechnen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Wobei: SCF die Exponentialkonstante für die schnellste ist EMA zulässig (meist 2) SCS ist die Exponentialkonstante für die langsamste EMA zulässig (oft 30) ER ist das oben erwähnte Wirkungsgrad-Verhältnis Der Wert für C wird dann in der EMA-Formel anstelle der einfacheren Gewichtsvariablen verwendet. Obwohl es schwierig ist, von Hand zu berechnen, ist der adaptive gleitende Durchschnitt in fast allen Handelssoftwarepaketen als Option enthalten. (Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (blaue Linie) und den adaptiven gleitenden Durchschnitt (grüne Linie) sind in 1 gezeigt. Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den größtmöglichen Abflachungsgrad in der Bereichsgrenze auf der rechten Seite dieser Tabelle. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, der als blaue Linie dargestellt ist, der Preisaktion am nächsten. Der einfache gleitende Durchschnitt wird als rote Linie angezeigt. Die drei gleitenden Durchschnitte, die in der Figur gezeigt werden, sind alle anfällig für whipsaw Trades zu verschiedenen Zeiten. Dieser Nachteil bei den gleitenden Durchschnitten ist bisher nicht auszuschließen. Fazit Robert Colby getestet Hunderte von technischen Analyse-Tools in The Encyclopedia of Technical Market Indicators. Er schloss, Obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellem Reiz ist, zeigen unsere vorläufigen Tests keinen wirklichen praktischen Vorteil zu dieser komplexeren Trendglättungsmethode. Dies bedeutet nicht, Händler sollten die Idee ignorieren. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Mehr zu diesem Thema finden Sie unter Entdeckung von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator.) Der ER kann als eigenständiger Trendindikator genutzt werden, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu erkennen. Als Beispiel zeigen Verhältnisse über 0,30 starke Aufwärtstrends und stellen potentielle Käufe dar. Alternativ, da die Volatilität bewegt sich in Zyklen, die Aktien mit dem niedrigsten Wirkungsgrad könnte als Ausbruch Chancen beobachtet werden. Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Einleitung Entwickelt von Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) ist Ein gleitender Durchschnitt, der auf Marktlärm oder Volatilität ausgelegt ist. KAMA wird die Preise genau verfolgen, wenn die Preisschwankungen relativ klein sind und der Lärm gering ist. KAMA wird sich anpassen, wenn die Preisschwankungen sich verbreitern und die Preise aus größerer Entfernung folgen. Mit diesem Trendfolger können Sie den Gesamttrend, Zeitumkehrpunkte und Filterpreisbewegungen identifizieren. Berechnung Es sind mehrere Schritte erforderlich, um Kaufman039s Adaptive Moving Average zu berechnen. Let039s ersten Start mit den Einstellungen von Perry Kaufman empfohlen, die KAMA (10,2,30) sind. 10 ist die Anzahl der Perioden für das Efficiency Ratio (ER). 2 ist die Anzahl der Perioden für die schnellste EMA-Konstante. 30 ist die Anzahl der Perioden für die langsamste EMA-Konstante. Vor der Berechnung von KAMA müssen wir das Efficiency Ratio (ER) und die Smoothing Constant (SC) berechnen. Das Brechen der Formel in Bissgrßen-Nuggets macht es leichter, die Methodik hinter dem Indikator zu verstehen. Beachten Sie, dass ABS für Absolutwert steht. Efficiency Ratio (ER) Die ER ist grundsätzlich die an die tägliche Volatilität angepasste Preisänderung. In statistischer Hinsicht zeigt das Efficiency Ratio die fraktale Effizienz von Preisänderungen an. ER schwankt zwischen 1 und 0, aber diese Extreme sind die Ausnahme, nicht die Norm. ER wäre 1, wenn die Preise verschoben 10 aufeinander folgenden Perioden oder nach 10 aufeinander folgenden Perioden. ER wäre null, wenn der Kurs über die 10 Perioden unverändert bleibt. Glättungskonstante (SC) Die Glättungskonstante verwendet den ER und zwei Glättungskonstanten, die auf einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt basieren. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, verwendet die Glättungskonstante die Glättungskonstanten für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt in ihrer Formel. (2/301) die Glättungskonstante für ein 30-Perioden-EMA ist. Der schnellste SC ist die Glättungskonstante für kürzere EMA (2-Perioden). Der langsamste SC ist die Glättungskonstante für die langsamste EMA (30 Perioden). Beachten Sie, dass die 2 am Ende die Gleichung quadrieren soll. Mit dem Efficiency Ratio (ER) und Smoothing Constant (SC) können wir nun den Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) berechnen. Da wir einen Anfangswert benötigen, um die Berechnung zu starten, ist die erste KAMA nur ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die folgenden Berechnungen basieren auf der nachstehenden Formel. Berechnungsbeispiel / Diagramm Die folgenden Bilder zeigen einen Screenshot aus einer Excel-Tabelle zur Berechnung von KAMA und dem entsprechenden QQQ-Diagramm. Verwendung und Signale Chartisten können KAMA wie alle anderen Trend folgenden Indikator, wie einen gleitenden Durchschnitt verwenden. Chartisten können nach Preiskreuzen, Richtungsänderungen und gefilterten Signalen suchen. Zuerst zeigt ein Kreuz über oder unter KAMA Richtungsänderungen der Preise an. Wie bei jedem gleitenden Durchschnitt, wird ein einfaches Crossover-System erzeugen viele Signale und viele whipsaws. Chartisten können Whipsaws reduzieren, indem sie einen Preis - oder Zeitfilter auf die Crossover anwenden. Man könnte Preis verlangen, das Kreuz für eine festgelegte Anzahl von Tagen zu halten, oder erfordern das Kreuz, das die KAMA um einen festgelegten Prozentsatz übersteigt. Zweitens können Chartisten die Richtung von KAMA verwenden, um den Gesamttrend für eine Sicherheit zu definieren. Dies kann eine Parameteranpassung erfordern, um die Anzeige weiter zu glätten. Chartisten können den mittleren Parameter ändern, der die schnellste EMA-Konstante ist, um KAMA zu glätten und nach Richtungsänderungen zu suchen. Der Trend ist nach unten, solange KAMA fällt und schmieden unteren Tiefs. Die Tendenz steigt, solange KAMA steigt und höhere Höhen schmiedet. Das Kroger-Beispiel unten zeigt KAMA (10,5,30) mit einem steilen Aufwärtstrend von Dezember bis März und einem weniger steilen Aufwärtstrend von Mai bis August. Und schließlich können Chartisten Signale und Techniken kombinieren. Chartisten können eine längerfristige KAMA verwenden, um den größeren Trend und eine kurzfristige KAMA für Handelssignale zu definieren. Beispielsweise könnte KAMA (10, 5, 30) als Trendfilter verwendet werden und im Anstieg als bullisch angesehen werden. Sobald bullish, könnte Chartisten dann bullish Kreuze suchen, wenn der Preis bewegt sich über KAMA (10,2,30). Das folgende Beispiel zeigt MMM mit einem steigenden langfristigen KAMA und bullischen Kreuzen im Dezember, Januar und Februar. Langfristige KAMA sank im April und es gab bearish Kreuze im Mai, Juni und Juli. SharpCharts KAMA kann als Indikator-Overlay in der SharpCharts-Workbench gefunden werden. Die Standardeinstellungen werden automatisch in der Parameterbox angezeigt, sobald sie ausgewählt sind, und die Chartisten können diese Parameter entsprechend ihren analytischen Bedürfnissen ändern. Der erste Parameter ist für das Effizienzverhältnis und die Chartisten sollten davon absehen, diese Zahl zu erhöhen. Stattdessen können Chartisten es verringern, um die Empfindlichkeit zu erhöhen. Chartisten, die KAMA für eine längerfristige Trendanalyse glätten möchten, können den mittleren Parameter schrittweise erhöhen. Obwohl der Unterschied nur 3 ist, ist KAMA (10,5,30) deutlich glatter als KAMA (10,2,30). Weitere Studie Der Autor bietet detaillierte Informationen zu Indikatoren, Programmen, Algorithmen und Systemen, einschließlich Einzelheiten über KAMA und andere gleitende Durchschnittssysteme. Trading Systeme und Methoden Perry KaufmanNew Custom Indikatoren in interaktiven Charts Sektion Zwei neue Indikatoren Kaufman Adaptive Moving Aveage 8211 KAMA und Fisher Transform Indicator von Ehlers sind in unserem interaktiven Charting-Bereich aufgenommen. Jetzt können Anwender nutzen diese Indikatoren in NSE FNO 5min Charts und NSE Cash und Futures EOD Charting Abschnitt Kaufman Adaptive Moving Average Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) wurde von Perry Kaufman erstellt. Wikipedia sagt, dass Perry J. Kaufman ein systematischer Händler, Indexentwickler und quantitativer Finanztheoretiker ist. Er gilt als ein führender Experte in der Entwicklung von voll algorithmischen Handelsprogramme. Generally Moving Averages sind eine der beliebtesten Trading-Tools für die Händler. Wie andere Indikatoren gleitenden Durchschnitt hat auch seine eigenen Vorteile und Rückschläge. Vor - und Nachteile von gleitenden Durchschnitten: Einfacher gleitender Durchschnitt: Bei gleitenden Durchschnitten kann durch Mittelung der Daten für eine angegebene Anzahl von Tagen eine Art automatisierte Trendlinie abgeleitet werden, die den Trend hervorhebt. Während Glättung der Daten, Händler immer wieder einen Teil des Gewinns als gleitende Durchschnittswerte lag hinter der Markt-Aktion. Gewichteter gleitender Durchschnitt oder exponentieller gleitender Durchschnitt: Um den Rückschlag im einfachen gleitenden Durchschnitt zu überwinden, gewichtetes gleitendes Mittel im Vergleich zu SMA verfolgt den Preis sehr genau, indem es den jüngsten Daten eine hohe Gewichtung zuweist. Die Formel, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, lautet: EMA (W Close) ((1-W) EM) Wobei W die Glättungskonstante ist, die als konstantes EM berechnet wird, ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Einfache Moving Average, es versäumt, die verlierenden Trades zu reduzieren. Adaptive Moving Average: Perry Kaufman führte die Adaptive Moving Average, die die Preis-Richtung mit dem Niveau der Volatilität verglichen. Der Name Adaptive zeigt, dass AMA passt sich automatisch an den Markt Volatilität. AMA Traverse zwischen schnell und langsam bewegten Durchschnitt. Wenn ein Markt mit sehr kleinen Gegenbewegungen vorrückt, ist der Geräuschpegel gering und genug, wenn man eine kürzere Rückblickperiode verfolgt. Wenn jedoch der Markt sich seitwärts bewegt, ist der Grad des Lärms hoch und man sollte länger suchen Blick zurück Zeitraum. Also AMA ist ebenfalls entworfen. Langsamer in einem Seitwärtsmarkt und schneller in einem Trendmarkt zu bewegen. Bei AMA ersetzte Kaufman die Gewichtsvariable mit einem Faktor Wirkungsgrad, der wie folgt berechnet werden kann: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) / (Summe der absoluten Preisänderungen pro Bar) Prinzip hinter ER: Ein ER von 1,0 gibt an, dass Die Aktie befindet sich in einem perfekten Aufwärtstrend -1.0 repräsentiert einen perfekten Abwärtstrend. Praktisch werden die Extreme selten erreicht. AMA kann folgendermaßen berechnet werden: 1. Berechnung des Gewichtsfaktors C (ER (SCF SCS)) SCS2 Dabei ist SCF die Exponentialkonstante für die schnellste EMA zulässig (in der Regel 2) SCS ist die Exponentialkonstante für die langsamste EMA zulässig (häufig 30) ER ist das Wirkungsgradverhältnis, das oben angemerkt wurde C ist der Gewichtsfaktor, der adaptiv ist SCS kann als 2 / (SA 1) berechnet werden, wobei SA 8211 Händler die Wahl eines langsam laufenden Durchschnitts gt FA SCF als 2 / (FA 1) Wo, FA 8211 Wahl eines langsamen Mittelwerts lt SA 2. Ersetzen des Gewichtsfaktors in Exponential Moving Average Formel Nach dem Finden des C-Wertes sollte W in der EMA Formel durch C ersetzt werden, wie AMA (C Close) ( (1-C) EM) Wobei C die Glättungskonstante ist, die durch Anwendung des Wirkungsgradverhältnisses berechnet wird. EM ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern. Einfaches Verständnis von AMA: In dem obigen Diagramm, wenn der Kurs seitwärts sinkt, lag der Adaptive Moving Average (blau) Abgeflacht Linie, während die Exponential Moving Average (in hellgrün) mit dem Abhängen der Preise bewegt. Fazit: Die adaptiven gleitenden Mittelwerte sind ihre Fähigkeit, auf veränderte Marktbedingungen zu reagieren, was ein Problem für Studien ist, die feste Rückblickperioden verwenden. Eine feste Rückblickperiode ist nicht möglich. Da der Markt sich ständig verändert, sind statische Ansätze wahrscheinlich nur begrenzt erfolgreich. Mit adaptiven Studie, die dynamisch ist ein möglicher Weg, um gute Ergebnisse zu erhalten. Die AMA könnte auch mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. Amibroker-Benutzer Laden Sie den AFL-Code für Kaufman Adaptive Moving Average hier Generalannahme im Aktienmarkt ist, Marktpreis folgt die Gaussian Normal Distribution bilden eine Glocke Kurve. In der Praxis, die Preisbewegungen nicht nur folgt Gauß-Verteilung, sondern auch andere Wahrscheinlichkeitsverteilung Funktionen. Zu diesem Zeitpunkt ist ein Indikator erforderlich, um solche Werte in die Gaußsche Normalverteilung umzuwandeln, um Trendumkehrungen zu identifizieren. Fisher Tansform ist diejenige, die jede Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion in Gaußsche Normalverteilung umwandelt. Annahme: Basiskurse folgen der quadratischen Wellenverteilung Wie die Transformation durchgeführt wird 1. Die Preise sollten eingeschränkt werden, um innerhalb der Grenzen von -1 bis 1 zu bleiben. 2. Kommt die Realität Transformation unter Verwendung der Fisher-Transformationsformel Als Gaußsche Normalverteilungsfunktion sind die meisten Werte hoch konzentriert um den Mittelwert, während die Extreme am rechten und linken Schwanz der Glockenkurve konzentriert sind. Die so veränderte Zeitreihe hilft, Trends, dh scharfe Kurven in den Kursbewegungen zu identifizieren. Wie man den Indikator anwendet In diesem Indikator wird zusammen mit der Fischerlinie auch die Fischerverzögerung (eine vorherige Fischerstange) hinzugefügt. Signale werden identifiziert, wenn die Fischerlinie über oder kreuzt Unterhalb seiner Signalleitung. Bullish-Signal 8211 Fisher-Linie unterschreitet 1 Schwellenwert-Ampere kreuzt die Fisher-Verzögerungsstrecke Bearish-Signal - Fisher-Line schaltet über 1 Schwelle amp kreuzt die Fisher-Verzögerungslinie Die in der folgenden Tabelle angezeigte Amibroker-Benutzer können den Fisher Transform Amibroker AFL herunterladen Code hier Die Fisher-Transformation transformiert die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion einer beliebigen Wellenform in eine Gauss-ähnliche Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. Im Gegensatz zu anderen Indikatoren Amp-Oszillatoren, führt die Fisher Transformation keine Verzögerung und bietet die Wendepunkte im Voraus. Es ist ein ausgezeichnetes Instrument, um unsere Handelssysteme zu verbessern. Über Kalaivani Pandian Learner, Trader und Programmierer. Gearbeitet als Telecom Engineer in der Vergangenheit nun ein Growth Hacker Marktanrufe. Interessiert an Quant Strategien und Trading Analysis Softwares. Erforderliche US-Regierung Disclaimer CTFC Rule 4.41 Futures-Handel enthält erhebliche Risiken und ist nicht für jeden Anleger geeignet. Ein Investor könnte potenziell alle oder mehr als die ursprüngliche Investition verlieren. Risikokapital ist Geld, das verloren gehen kann, ohne die finanzielle Sicherheit oder den Lebensstil zu gefährden. Betrachten Sie nur Risikokapital, das für den Handel verwendet werden sollte, und nur diejenigen mit ausreichendem Risikokapital sollten den Handel berücksichtigen. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Indiz für zukünftige Ergebnisse. CTFC RULE 4.41 HYPOTHETISCHE ODER SIMULIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE BESCHRÄNKUNGEN. EINE AKTUELLE LEISTUNGSAUFNAHME, SIMULATIVE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN. WENN DIE HÄNDE NICHT AUSGEFÜHRT WERDEN KÖNNEN, WERDEN DIE ERGEBNISSE AUSSERDEM, DASS DIE ERGEBNISSE FÜR DIE AUSWIRKUNGEN AUF BESTIMMTE MARKTFAKTOREN, ALS LIQUIDITÄT, UNTERSTÜTZT WERDEN KÖNNEN. SIMULATED HANDELSPROGRAMME IM ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM VORTEIL VON HINDSIGHT ENTWERFEN. KEINE REPRÄSENTATION WIRD DURCHGEFÜHRT, DASS JEDES KONTO ODER EINEN ERGEBNIS ODER VERLUSTE ENTSTANDEN WIRD. Alle Trades, Muster, Charts, Systeme, etc., die auf dieser Website oder Werbung diskutiert werden, dienen nur der Veranschaulichung und nicht als konkrete Empfehlungen. Alle hierin enthaltenen Ideen und Materialien dienen ausschließlich Informationszwecken und Bildungszwecken. Es wurde bisher keine System - oder Handelsmethodik entwickelt, die Gewinne garantieren oder Verluste verhindern kann. Die Testimonials und Beispiele, die hier verwendet werden, sind außergewöhnliche Resultate, die nicht für durchschnittliche Leute gelten und nicht beabsichtigt sind, zu vertreten oder zu garantieren, dass jedermann die gleichen oder ähnliche Resultate erzielen wird. 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