Algorithmic Trading Was ist Algorithmic Trading Algorithmic Trading, auch als algo Handel und Black Box Handel bezeichnet, ist ein Handelssystem, das fortschrittliche und komplexe mathematische Modelle und Formeln verwendet, um High-Speed-Entscheidungen und Transaktionen in den Finanzmärkten zu machen. Algorithmische Handel beinhaltet die Verwendung von schnellen Computer-Programme und komplexe Algorithmen zu schaffen und zu bestimmen, Trading-Strategien für optimale Renditen. BREAKING DOWN Algorithmic Trading Einige Anlagestrategien und Handelsstrategien wie Arbitrage. Intermarket-Verbreitung, Marktmachung und Spekulation kann durch algorithmischen Handel verbessert werden. Elektronische Plattformen können vollständig betreiben Investment-und Handelsstrategien durch algorithmischen Handel. Als solche sind Algorithmen in der Lage, Trading-Anweisungen unter bestimmten Bedingungen in Preis, Volumen und Timing auszuführen. Die Verwendung von algorithmischen Handel wird am häufigsten von großen institutionellen Investoren aufgrund der großen Menge von Aktien, die sie kaufen jeden Tag verwendet. Komplexe Algorithmen ermöglichen es diesen Anlegern, den bestmöglichen Kurs zu erzielen, ohne den Kurs der Aktien wesentlich zu beeinflussen und die Anschaffungskosten zu erhöhen. Arbitrage ist die Differenz der Marktpreise zwischen zwei verschiedenen Einheiten. Arbitrage wird allgemein in globalen Unternehmen praktiziert. Zum Beispiel sind Unternehmen in der Lage, die Vorteile von billigeren Lieferungen oder Arbeit aus anderen Ländern zu nutzen. Diese Unternehmen sind in der Lage, Kosten zu senken und Gewinne zu steigern. Arbitrage kann auch im Handel SampP Futures und die SampP 500 Aktien genutzt werden. Es ist typisch für SampP Futures und SampP 500 Aktien, um Preisunterschiede zu entwickeln. Wenn dies geschieht, werden die Aktien, die an den NASDAQ - und NYSE-Märkten gehandelt werden, entweder zurückbleiben oder den SampP-Futures vorausgehen, was eine Chance für Arbitrage bietet. High-Speed-algorithmischen Handel können diese Bewegungen verfolgen und profitieren von den Preisunterschieden. Trading Before Index Fund Rebalancing Altersvorsorge wie Pensionsfonds werden überwiegend in Investmentfonds investiert. Die Indexfonds der Investmentfonds werden regelmäßig an die neuen Kurse der Fonds angepasst. Bevor dies geschieht, werden vorprogrammierte Handelsanweisungen durch algorithmische handelsgestützte Strategien ausgelöst, die Gewinne von Investoren zu algorithmischen Händlern übertragen können. Mittlere Reversion Mittlere Reversion ist mathematische Methode, die den Durchschnitt einer Sicherheit temporären hohen und niedrigen Preisen berechnet. Algorithmischen Handel berechnet diesen Durchschnitt und die potenziellen Gewinn aus der Bewegung der Sicherheiten Preis, da sie entweder weg geht oder geht auf den mittleren Preis. Scalpers profitieren vom Handel der Bid-Ask-Verbreitung so schnell wie möglich zahlreiche Male am Tag. Preisbewegungen müssen geringer sein als die Sicherheitsspanne. Diese Bewegungen geschehen innerhalb von Minuten oder weniger, also die Notwendigkeit für schnelle Entscheidungen, die durch algorithmische Handelsformeln optimiert werden können. Andere Strategien, die durch algorithmischen Handel optimiert werden, umfassen Transaktionskostenreduktion und andere Strategien, die sich auf dunkle Pools beziehen. Einige Beispiel-Handelssysteme: Einführung in den Algorithmischen Handel mit Heikin-Ashi Trendfließende und mittlere Reversion-Handelsstrategien Code in MATLAB und Python Rohöl und Erdgas fokussierte Handelsstrategien Erklärt in diesem Webinar: Quantitative Handelsstrategien können alle umsetzbare Marktkenntnisse in eine quantitative (math) basierte Handelsausführung verwandeln. Obwohl schwer zu emulieren, kann auch die Intuition von Veteranen Händler in der Regel in eine rein automatisierte quantitative Strategie abgebaut werden. Diese Systeme können auf einer Kombination von technischer Analyse, Fundamentalanalyse, News / Events und Sentiment-Analyse basieren, um nur einige zu nennen. In Bezug auf eine tatsächliche Aufteilung der algorithmischen Handel, check out Investopedias Post. (Haftungsausschluss: Ich arbeite bei Quantiacs) Sobald du bereit bist, Geld als Quant zu machen, kannst du dich dem neuesten Quantiacs automatisierten Trading Contest anschließen, mit insgesamt 2,250,000 Investitionen: Kannst du mit den besten Quants konkurrieren 1.9k Views middot View Upvotes Middot Nicht für Fortpflanzung Mehr Antworten unten. Verwandte Fragen Was sind einige gute Trading-Algorithmen Welche sind die besten algorithmischen Trading-Strategien Was ist der schnellste Weg, um algorithmische Handelsstrategien, die Arbeit erstellen Kann ich einen Algorithmus-Handel auf einer Trend-Strategie basieren und verwenden Sie es für den Handel Forex für zehn Jahre zum Beispiel What Sind einige Beispiele für das, was automatisierte Handel Algorithmen tatsächlich Ist Minance basiert auf algorithmischen Handel Wenn SEC aktualisiert seine SIP und ist in der Lage, NBBO so schnell wie die HFT-Unternehmen zu generieren, würde es die NBBO-Verordnung effektiv machen Hat jemand reich durch automatisierte Handel Wie kann Retail-Investoren in Indien führen algorithmische Handelsstrategien Gibt es irgendeine Etage für die minimale Investition, die gemacht werden kann Algorithmischen Handel legal in Indien Erstens, seien Sie vorsichtig, nicht zu konfrontieren, was wir konventionell als systematische quantitative Handel und algorithmischen Handel. Im industriellen Sprachgebrauch bezieht sich der algorithmische Handel öfter auf die Verwendung von Ausführungsalgorithmen, die eine punktweise übergeordnete Reihenfolge in einen Satz von Kindordnungen aufteilen, die über ein Intervall verteilt sind, und versuchen, einige Benchmarks, z. B. VWAP oder Minimierung von Schlupf. Mit Recht ist es jetzt ziemlich üblich, Alpha-Vorhersagen in eine Ausführung einzuordnen, und ähnlich kann man allgemeine Algorithmen (z. B. Bellman-Ford) oder Ausführungsalgorithmen in quantitativen Handelsstrategien einsetzen. Vielleicht ist das Besondere an den Unterschieden zwischen den beiden ist auf eine Arbeitssuche beschränkt: Die Verantwortlichkeiten unterscheiden sich zwischen einem quantitativen Handelsteam an einem Hedge-Fonds und einem algorithmischen Handelsplatz bei einem Broker-Dealer. Nichtsdestotrotz werde ich für die Zwecke der Klarheit meiner Antwort die beiden unterscheiden. Eine einfache algorithmische Handelsstrategie zu verstehen ist eine naive TWAP-Strategie, die einfach eine große übergeordnete Ordnung in kleinere gleichgroße, gleichmäßig über das Zeitintervall verteilte Kindordnungen aufteilt, die empirisch (und theoretisch unter bestimmten Annahmen des Preisbildungsprozesses) Marktwirkung zu verringern. Was die systematischen Quantisierungsstrategien anbelangt, so sind viele von ihnen nach wie vor motiviert durch Faktormodelle oder Mittelwertvarianzoptimierung. In der ersten, eine grundlegende Strategie drückt die Zukunft Renditen eines Vermögenswertes als eine lineare Kombination von historischen Faktoren und normal verteilten Lärm. Gemeinsame Eigenkapitalfaktoren sind Marktrenditen, Marktkapitalisierung, Book-to-Market-Verhältnis und Dynamik. Für festverzinsliche Wertpapiere werden häufig Term - und Default-Risikofaktoren verwendet. Die Faktorbeladungen oder konstanten Koeffizienten der Faktoren werden mit den kleinsten Quadraten über einem Fenster von historischen Daten gelöst - dieser Teil wird fast immer durch einen Computer, also algorithmisch, ausgeführt. Als Vorbemerkung: Dieses Modell steht auch vor der populären Idee einer marktneutralen Strategie, die von vielen Hedgefonds praktiziert wird, mit dem Glauben an ein starkes Mittelwertsverhalten in den verbleibenden Zeitreihen. In der allgemeinen Form der Mittel-Varianz-Optimierung, man drückt Ihr Portfolio erwartete Renditen, Varianz und Einschränkungen als Funktionen der Position Größen in jedem Wertpapier in Ihrem Portfolio. Dies ist ein archetypisches Problem für die Methode der Lagrange-Multiplikatoren, und es gibt reife numerische Bibliotheken, die es sehr schnell auf einer CPU lösen. Dies ist eine elegante und flexible Formulierung: In der Tat können Sie eine Vielzahl von interessanten Beschränkungen in den Gewichten ausdrücken, sei es Long-Only, Leverage, Gamma-gewichtet oder Beta-Neutralität, quadratische Transaktionskosten - diese speziellen Fälle motivieren ihre algorithmischen Implementierungen in Ein Long-Short-Aktienfonds, ein beta-neutraler Fonds, ein 130/30 Fonds und so weiter. Als weiteres Beispiel zielen Volatilitäts-Arbitrage-Strategien darauf ab, den Unterschied zwischen der impliziten Volatilität und der prognostizierten realisierten Volatilität zu erfassen. Auf der unteren Ebene können solche Strategien Gittermodelle und Monte-Carlo-Simulationen einsetzen, die numerisch gelöst werden müssen und damit die Praxis dieser Strategien im Wesentlichen auf eine gewisse algorithmische Umsetzung beschränken. Fortschritte in der GPGPU-Verarbeitung und Parallel-Computing-Frameworks ermöglichen interessante Aufgaben des systematischen Handels in diesem Raum. 2.6k Ansichten middot Ansicht Upvotes middot Nicht für die Reproduktion Algorithmic Trading ist ein Prozess zum Kauf oder Verkauf einer Sicherheit basierend auf einigen vordefinierten Satz von Regeln, die auf historische Daten zurückgetestet werden. Diese Regeln können auf Basis technischer Analysen, Charts, Indikatoren oder Aktien-Fundamentaldaten basieren. Angenommen, Sie haben einen Handelsplan, den Sie kaufen würden einen bestimmten Bestand, wenn er in Rot für 5 aufeinander folgenden Tagen schließt. Sie können diese Regel in Algorithmic Trading System formulieren und sogar automatisieren, damit die Bestellung automatisch platziert wird, wenn Ihre Bedingung erfüllt ist. Sie können sogar definieren Ihre Stoploss, Ziel-und Position Dimensionierung im Algorithmus, die Ihre Trading-Leben erleichtern würde. Schauen Sie sich die folgenden Link, der eine Reihe von Algorithmic Trading-Strategien auf Excel und Amibroker basiert enthält: Auch diesen Artikel zur Entwicklung Ihrer eigenen algorithmischen Handelssystem von Grund auf: 337 Aufrufe middot Ansicht Upvotes middot Nicht für die Reproduktion Hier sind einige klassische Strategien. Rotationsstrategien. Lange ein paar besten Darsteller und kurz einige schlimmsten Performer in einer Branche. Gleitender Durchschnitt. 142 Aufrufe middot Nicht für ReproductionBasics of Algorithmic Trading: Konzepte und Beispiele Laden des Spielers. Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz klar definierter Anweisungen, die darauf abzielen, eine Aufgabe oder einen Prozess durchzuführen. Algorithmischer Handel (automatisierter Handel, Black-Box-Handel oder einfach algo-Handel) ist der Prozess der Verwendung von Computern programmiert, um eine definierte Reihe von Anweisungen für die Platzierung eines Handels folgen, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit, die unmöglich ist, Menschlichen Händler. Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder jedem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Trader macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausschließt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufe 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 200-Tage-Gleitdurchschnitt liegt. Verkaufe Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt unter den 200 Tage gleitenden Durchschnitt fällt Unter Verwendung dieses Satzes von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden Durchschnittsindikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Händler muss nicht mehr eine Uhr für Live-Preise und Grafiken, oder legen Sie die Aufträge manuell zu halten. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch, indem er die Handelschance korrekt identifiziert. (Mehr zu den gleitenden Durchschnitten finden Sie unter: Einfache Bewegungsdurchschnitte machen Trends aus.) Algo-trading bietet die folgenden Vorteile: Handel zu bestmöglichen Preisen ausgeführt Sofortige und genaue Auftragsabwicklung (dadurch hohe Chancen bei der Ausführung auf gewünschten Ebenen) Trades Timing korrekt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe nachfolgendes Beispiel für die Implementierungsminderung) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung mehrerer Marktbedingungen Reduziertes Risiko manueller Fehler bei der Platzierung der Trades Backtest des Algorithmus auf der Grundlage verfügbarer historischer und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern durch menschliche Händler auf der Grundlage emotionaler und psychologischer Faktoren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten auf mehrere Märkte und mehrere Entscheidungen zu setzen Parameter, basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. Algo-Handel wird in vielen Formen von Handels - und Investitionstätigkeiten eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Kaufbeteiligungen (Pensionskassen) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die zwar in großen Mengen kaufen, aber nicht die Aktienpreise mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Marktmacher, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von automatisierter Handelsausführung, algo-Handelshilfen, um genügend Liquidität für Verkäufer auf dem Markt zu schaffen. Systematische Trader (Trendfolger, Paare Händler, Hedgefonds etc.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch handeln zu lassen. Algorithmischen Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden auf der Grundlage einer menschlichen Händler Intuition oder Instinkt. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf ein verbessertes Ergebnis oder eine Kostensenkung rentabel ist. Die folgenden handelsstrategien werden im algo-handel verwendet: Die gebräuchlichsten algorithmischen handelsstrategien folgen den trends bei gleitenden durchschnitten. Kanal Ausbrüche. Preisniveaubewegungen und damit zusammenhängende technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch den algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Prognosen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden basierend auf dem Auftreten von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert durch Algorithmen implementiert werden können, ohne in die Komplexität der Vorhersageanalyse einzutreten. Das oben genannte Beispiel für 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Für mehr über Tendenzhandelsstrategien siehe: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen börsennotierten Wertpapiers zu einem niedrigeren Kurs in einem Markt und der gleichzeitigen Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreien Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisunterschiede von Zeit zu Zeit bestehen. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht profitable Chancen in effizienter Weise. Die Indexfonds haben definierte Perioden des Ausgleichs festgelegt, um ihre Bestände auf ihre Benchmark-Indizes zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades, die 20-80 Basispunkte Gewinne in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Index-Fonds, kurz vor dem Index Fonds Rebalancing bieten zu profitieren. Solche Trades werden über algorithmische Handelssysteme für rechtzeitige Ausführung und beste Preise initiiert. Viele bewährte mathematische Modelle, wie die delta-neutrale Trading-Strategie, die den Handel auf Kombination von Optionen und die zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades zum Ausgleich von positiven und negativen Deltas platziert werden, so dass das Portfolio-Delta auf Null gehalten wird. Die mittlere Reversionsstrategie basiert auf der Idee, dass die hohen und niedrigen Preise eines Vermögenswertes ein temporäres Phänomen sind, das periodisch auf ihren Mittelwert zurückgeht. Ermittlung und Definition einer Preisspanne und Implementierung Algorithmus auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis für Asset Pausen in und aus der definierten Bereich ermöglicht. Die volumengewogene durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt ab, indem sie spezifische historische Volumenprofile verwendet. Ziel ist es, die Order in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit den Durchschnittspreis zu nutzen. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie baut einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf dem Markt unter Verwendung gleichmäßig geteilter Zeitschlitze zwischen einer Anfangs - und einer Endzeit frei. Ziel ist es, die Order in der Nähe des Durchschnittspreises zwischen der Start - und Endzeit durchzuführen, wodurch die Marktwirkung minimiert wird. Solange der Handelsauftrag nicht vollständig gefüllt ist, setzt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge entsprechend der definierten Teilnahmequote und entsprechend dem auf den Märkten gehandelten Volumen zu senden. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz des Marktvolumens und erhöht oder verringert diese Beteiligungsquote, wenn der Aktienkurs auf benutzerdefinierte Ebenen ankommt. Die Implementierungs-Defizit-Strategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Real-Time-Markt zu minimieren, wodurch die Kosten der Bestellung eingespart werden und die Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung profitieren. Die Strategie wird die angestrebte Beteiligungsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs positiv entwickelt und sinkt, wenn der Aktienkurs sich negativ bewegt. Es gibt einige spezielle Klassen von Algorithmen, die versuchen, Ereignisse auf der anderen Seite zu identifizieren. Diese Sniffing-Algorithmen, die beispielsweise von einem Sell-Market-Hersteller genutzt werden, haben die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Buy-Seite eines großen Auftrags zu identifizieren. Eine solche Erkennung durch Algorithmen hilft dem Marktmacher, große Orderchancen zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch das Ausfüllen der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Front-Run bezeichnet. (Für mehr über Hochfrequenzhandel und betrügerische Praktiken, siehe: Wenn Sie Aktien kaufen, sind Sie in HFTs beteiligt.) Technische Anforderungen für Algorithmic Trading Die Umsetzung der Algorithmus mit einem Computer-Programm ist der letzte Teil, mit Backtesting clubbed. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten EDV-gestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Auftragserteilung hat. Die folgenden werden benötigt: Programmierkenntnisse, um die erforderliche Handelsstrategie zu programmieren, angeheuerte Programmierer oder vorgefertigte Handelssoftware Netzwerkkonnektivität und Zugang zu Handelsplattformen, um die Aufträge zu vergeben Zugang zu Marktdatenfeeds, die durch den Algorithmus auf Gelegenheitsmöglichkeiten überwacht werden Bestellungen Die Fähigkeit und Infrastruktur, Backtest System einmal gebaut, bevor es live auf realen Märkten Erhältliche historische Daten für Backtesting, abhängig von der Komplexität der Regeln in Algorithmen implementiert Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam gelistet (AEX) und der London Stock Exchange (LSE). Erstellen Sie einen Algorithmus, um Arbitrage-Chancen zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX-Geschäfte in Euros, während LSE in Sterling Pfund handelt Wegen der einstündigen Zeitverschiebung, öffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von beiden Börsen, die gleichzeitig für die nächsten paar Stunden gehandelt werden und dann nur im LSE Handel Die letzte Stunde als AEX schließt Können wir erkunden die Möglichkeit des Arbitrage-Handels auf der Royal Dutch Shell-Aktien auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen aufgeführt Ein Computer-Programm, das aktuelle Marktpreise lesen können Preis-Feeds von LSE und AEX A forex Rate Feed für GBP-EUR-Umrechnungskurs Auftragsvergabe, die den Auftrag an den richtigen Austausch weiterleiten kann Rücktestfähigkeit auf historische Preisvorschübe Das Computerprogramm sollte folgendes ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub des RDS-Bestands von beiden Börsen mit den verfügbaren Wechselkursen . Wandeln Sie den Preis einer Währung in einen anderen um. Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz gibt (Rabatt auf die Maklergebühren), die zu einer rentablen Chance führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf den günstigeren Devisenumtausch und Verkaufsauftrag auf höherer Kurswährung an Erwünscht, wird die Arbitrage Profit folgen Einfach und leicht Aber die Praxis der algorithmischen Handel ist nicht so einfach zu pflegen und auszuführen. Denken Sie daran, wenn Sie einen Algo-generierten Handel platzieren können, so können die anderen Marktteilnehmer. Infolgedessen schwanken die Preise in Milli - und sogar Mikrosekunden. In dem obigen Beispiel, was passiert, wenn Ihr Kaufhandel ausgeführt wird, aber verkaufen Handel nicht, wie die Verkaufspreise ändern sich durch die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. So dass Ihre Arbitrage-Strategie wertlos. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: zum Beispiel Systemausfallrisiken, Netzwerkkonnektivitätsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strenger ist das Backtesting, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Seine spannende für die Automatisierung von Computern mit einer Vorstellung, um Geld zu machen mühelos gehen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet wird und die erforderlichen Grenzen gesetzt sind. Analytische Händler sollten das Lernen von Programmierungs - und Gebäudesystemen selbst in Erwägung ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Strategien in narrensicherer Weise umgesetzt werden. Eine vorsichtige Anwendung und gründliche Prüfung von algo-trading kann zu profitable Chancen führen.
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