Forex Trading Hausaufgaben Blätter

Verwenden Sie Caution Trading Pink Sheet Stocks. Finding Aktien, die mehr als durchschnittlich ist schwierig, und weil Märkte sind effiziente Informationen ist leicht in Aktienkurse reflektiert Investoren müssen daher den Diamanten in der rau zu finden Aus diesem Grund einige Investoren wenden sich an Pink Sheets Aktien zu finden, eine Sicherheit, die Multiples seiner Basis zurückgeben kann. Pink Sheets ist eine tägliche Veröffentlichung von Bid-Ask-Aktien Zitate für Unternehmen nicht oder nicht bereit, aus einem Grund oder anderen, auf einer großen, nationalen Austausch The Pink aufgeführt werden Sheets Name kam, weil historisch, das Papier die Anführungszeichen gedruckt wurde, war rosa Die Tatsache, dass Pink Sheets ist ein Zitat Service und nicht ein Austausch erfordert Investoren, ihre Due Diligence vor dem Handel in diesen over-the-counter OTC Aktien investieren Investoren sollten folgen Mehrere Regeln, um sicherzustellen, dass die Investitionen sind solide und der Kauf oder Verkauf einer Aktie sind zu erwartenden Preisen. Wer beteiligt sich auf die Pink Sheets. Roughly 15.000 Aktien Handel auf th E Pink Sheets, angefangen von kleinen spekulativen Unternehmen bis hin zu großen ausländischen Unternehmen Unternehmen handeln OTC aus mehreren Gründen Man könnte sein, dass ein Unternehmen nicht in der Lage ist, die Zulassungsvoraussetzungen für die großen Börsen zu erfüllen. Einige dieser Unternehmen werden von den großen Börsen, oft für die Mangel an finanziellen Informationen, oder einige fallen nach ihrer Aktie fallen unter 1 Ein weiterer Grund ist, dass einige ausländische Unternehmen nicht wollen, um die Einreichung und Auflistung Anforderungen der wichtigsten US-Börsen zu erfüllen, wenn sie bereits die Anforderungen in ihrem Heimatland erfüllen Diese ausländischen Unternehmen würde Müssen ein Team von Regulierungs-und juristischen Personen, die Experten in US-Sicherheits-Recht und Einreichung Anforderungen Dies ist teuer, vor allem in Anbetracht der Unternehmen bereits ein ähnliches Team, um die Anforderungen an die Liste in ihrem Heimatland zu behandeln Daher diese Unternehmen entscheiden, Liste Auf den Pink Sheets Haushalt Namen wie Nestle, Nintendo und Volkswagen sind drei Beispiele für qualitativ hochwertige Unternehmen, die Liste auf der Pink Sheets. Upsides und Downsides zu OTC Stocks. Es gibt upsides zu investieren in Pink Sheets Aktien Ein Vorteil ist, dass einige der Qualität Namen wie die oben genannten Dividenden zahlen und wäre sehr solide Investitionen Ein weiterer Vorteil von Pink Sheets Aktien liegt In ihren preiswerten Preisen Einige Aktien können für weniger als 1 gekauft werden. Im Gegensatz dazu gibt es einige Nachteile Pink Sheets Aktien fehlen Liquidität und sind oft dünn gehandelt, die sie volatil machen kann Die Bid-Ask-Spread ist breit und Investoren müssen geduldig sein Und vorsichtig bei der Einsendung eines Kauf - oder Verkaufsauftrags Trotz einiger der qualitativ hochwertigen Unternehmen sind viele wertlos, denn Pink Sheets ist kein Austausch, sondern ein Zitatdienst, es ist unreguliert und kann daher zu Betrug oder anderen potenziell schädlichen Investitionen führen Minimal bis keine Transparenz oder fundamentale Informationen sind für viele der Aktien verfügbar, während einige unterliegen verschiedenen Schemata Die Pink Sheets auch verboten Margen und s Hort-Verkauf, der je nach Sicht des Anlegers entweder positiv oder negativ sein kann. Infolge der vorgenannten Nachteile müssen die Anleger vorsichtig sein. Die Anleger sollten sich vor vier Vorsicht bewusst sein. Zuerst erfüllen die meisten OTC-Aktien nicht die Mindestanforderungen für die meisten Austauschen und nicht mit der SEC archivieren Daher sind glaubwürdige und zuverlässige Grunddaten zur Analyse nicht verfügbar. Zweitens sind historisch Pink Sheets Aktien Penny Stocks und sind oft in der Nähe von insolventen Unternehmen Drittens sind einige Aktien illegitime Shell-Unternehmen eingerichtet, um Betroffene zu betrügen Ausgabe von Pressemitteilungen und mit Analysten fördern die Aktie und Ausgabe mehr wertlose Aktien Viertens, Pink Sheets hat nur eine Voraussetzung für ein Unternehmen zu listen - ein Unternehmen muss einen Marktmacher zitieren seine Aktie Die Listing Unternehmen müssen keine finanziellen Informationen At all. One gemeinsamen Betrug mit OTC-Investoren ist die Pumpe und Dump-Schema, wo Promotoren kaufen Penny Stocks zu fördern und drücken Sie die Preise für andere Investoren und dann Dump ihre Aktien, während die verspäteten Anleger mit wertlosen Aktien stecken, dass sie überbezahlt zu besitzen Diese Aktien werden oft in Spam-E-Mails oder auf Message Boards und Blogs gefördert. Die Pink Sheets hat versucht, mit vielen der Downsides im Zusammenhang mit dem Service Ein Weg ist, indem Sie eine Premium-Auflistung Service namens OTCQX Dieser Service hat drei verschiedene Ebenen der Handels-Minimums, und Unternehmen müssen einige oder alle Anforderungen für die Auflistung an einer großen Börse, einschließlich Posting vierteljährlich und jährlich zu erfüllen Berichte und öffentlich zugänglich machen alle relevanten Informationen Trotz dieser neuen Service-Levels sollten die Anleger einige einfache Regeln beim Trading auf den Pink Sheets verfolgen. Dazu gehören auch die Hausaufgaben und das Wissen, das Sie investieren. Genau wie bei der Investition in irgendwelche Aktien sollten die Anleger nachsehen Katalysatoren, die eine potenzielle Investition verursachen werden, um zu gehen Beispiele für Katalysatoren schließen alle bevorstehenden Nachrichten ein, die zu Gunsten gehen werden o Fa Unternehmen, wie eine legale Schlacht, das Potenzial für eine Fusion oder Akquisition und ein neues Produkt oder eine Dienstleistung, die Gewinne steigern Investoren müssen auch Grenzen setzen auf die Höhe der Investitionen und Verkauf von Signalen Darüber hinaus mit einer Limit-Order statt einer Marktordnung sollte die Sorge der Volatilität reduzieren, weil die Aktien dünn gehandelt werden. Pink Sheets Aktien bieten spannende Möglichkeiten, um Portfolio-Renditen durch große Größen in kurzer Zeit zu erhöhen Doch diese Chancen kommen mit erheblichen Risiken Investoren müssen äußerst vorsichtig und fleißig mit Forschung und Analyse der einzelnen Investitionen Einrichten strenger Anlagerichtlinien und Verwendung von Limit Orders, wenn der Handel wird die potenziellen Risiken verringern Die Pink Sheets Auflistung ist reif mit vielen wertlosen Unternehmen, von denen einige reine Betrügereien sind Die Suche nach dem versteckten Gen ist besonders schwierig, kann aber sehr lohnend sein. Day Trading für Anfänger. Day Handel der Akt der Kauf und Verkauf eines Finanzinstruments innerhalb der sam E Tag, oder sogar mehrmals im Laufe eines Tages kann ein lukratives Spiel sein Aber es kann auch ein gefährliches Spiel für diejenigen, die don t haften an einer gut durchdachten Methode Dennoch, da die meisten Brokerage für den Handel online zu ermöglichen, und Es kann von praktisch überall geleitet werden, mit nur wenigen notwendigen Werkzeugen und Ressourcen, es gibt nichts zu einem einzelnen Investor aus dem Ausprobieren seiner oder ihrer Hand Lassen Sie uns einen Blick auf einige gemeinsame Tag Trading-Strategien sowie einige allgemeine Tag Trading-Tipps , Die von Einzelhändlern verwendet werden können. Picking Assets to Trade. Day Händler versuchen, Geld zu verdienen durch die Ausnutzung von kleinen Preisbewegungen in einzelnen Vermögenswerten in der Regel Aktien oder in Indizes, in der Regel mit großen Mengen an Kapital, um dies zu tun Ein typischer Tag Trader sucht drei Dinge in einer Aktien Liquidität Volatilität und Handelsvolumen. Liquidität, auf den Finanzmärkten bezieht sich auf die relative Leichtigkeit, mit der ein Wertpapier erhalten wird, sowie das Ausmaß, in dem der Preis der Sicherheit von seinem Handel betroffen ist L Mit der Anerkennung können Sie eine Aktie zu einem guten Preis eintragen und ausschalten, dh enge Spreads oder den Unterschied zwischen dem Bid - und Ask-Preis einer Aktie und einem geringen Schlupf oder dem Unterschied zwischen dem erwarteten Preis eines Handels und dem tatsächlichen Preis, den eine Aktie abdeckt Aktien, die mehr liquide sind, werden im Laufe des Tages eher gehandelt, flüssige Bestände sind in der Regel eher diskontiert als andere Aktien und sind daher günstiger. Darüber hinaus ist das Eigenkapital von Unternehmen mit höheren Marktkapitalisierungen oftmals liquider als Konzerne mit niedrigeren Marktobergrenzen , Da es einfacher ist, Käufer und Verkäufer für die Aktie in Frage zu finden. Stocks, die mehr Volatilität zeigen sich für Tag Trading-Strategien, sowie Volatilität ist einfach ein Maß für die erwartete Tagespreis-Bereich der Zeitrahmen, in dem ein Tag Trader arbeitet Mehr Volatilität bedeutet mehr Gewinn oder Verlust Zum Beispiel kann eine Aktie volatil sein, wenn ihre Emissionsgesellschaft mehr Abweichung in ihren Cashflows erlebt. Während die Märkte erwarten werden Aßen diese Änderungen zum größten Teil, wenn die Abschwächung von Umständen durchlaufen, können Tag-Trader auf Vermögensfehlern profitieren Ungewiss auf dem Markt schafft eine ideale Tages-Handelssituation. Ein handlicher Indikator, um den Händlern dabei zu helfen, eine Liquidität zu erwerben, und die Volatilität ist ihr Volumen Das Volumen der Aktie gehandelt ist ein Maß dafür, wie oft es gekauft und verkauft wird in einem bestimmten Zeitraum am häufigsten, innerhalb eines Handelstags, bekannt als das durchschnittliche tägliche Handelsvolumen oder ADTV Mehr Volumen zeigt Interesse an einer Aktie, ob Das Interesse ist von einer positiven oder negativen Natur Oftmals ist eine Zunahme des Volumens, das von einer Aktie gehandelt wird, auf eine Preisbewegung hindeutet, die im Begriff ist, sich zu verschieben. Day Trader verwenden häufig den Trade Volume Index TVI, um festzustellen, ob oder nicht, Die die Menge an Geld fließt in und aus einem Asset. Good Day Trading Sektoren. Obwohl diese Faktoren für jede Art von Lager gelten können, bestimmte Industriezweige leihen S besonders gut zu Tag Handel Sie gehören. Finanzdienste Unternehmen bieten ausgezeichnete Day-Trading-Aktien Bank of America, zum Beispiel ist ein primärer Kandidat für Day-Trading und in der Tat ist einer der am meisten gehandelten Aktien pro Trading-Session trotz der Banken System mit zunehmender Skepsis betrachtet, da die Industrie systemische spekulative Aktivität gezeigt hat, wie in JP Morgan s 2 Milliarden Derivat Gaffe zurück im Jahr 2012 siehe JP Morgan Die andere Seite der Hedge. Darüber hinaus ist die Bank of America s Handelsvolumen hoch, So dass es ein relativ liquider Bestand ist Aus den gleichen Gründen, Wells Fargo, JP Morgan Chase, Citigroup und Morgan Stanley machen für sehr beliebte Day Trading-Aktien Alle zeigen hohe Handelsvolumina und unsichere Branchenbedingungen. Die Social Media-Industrie war auch ein attraktives Ziel für Day-Trading, vor kurzem LinkedIn und Facebook haben beide ein hohes Handelsvolumen für ihre Aktien Darüber hinaus Debatte wütet über die Fähigkeit dieser Unternehmen zu transfor M ihre umfangreichen Nutzerbasen zu einem nachhaltigen Einkommensstrom Während die Aktienkurse theoretisch die diskontierten Cashflows ihrer Emissionsgesellschaften darstellen, berücksichtigen die jüngsten Bewertungen auch das Ertragspotenzial der Unternehmen. So argumentieren einige Analysten, dass dies zu höheren Bestandsbewertungen geführt hat als Die Grundlagen vorschlagen, entweder Weg, Social Media weiterhin eine beliebte Tag Trading-Aktien-Gruppe. Money Management. Ihr ersten Schritt bei der Entwicklung einer Strategie ist zu beurteilen, wie viel Kapital Sie bereit sind, auf jeden Handel riskieren Die meisten erfolgreichen Tag Trader Risiko weniger als eine oder Zwei Prozent ihres Kontos auf jedem Handel. Wenn Sie ein 40.000 Handelskonto haben und bereit sind, 0 5 Ihres Kapitals auf jedem Handel zu riskieren, ist Ihr maximaler Verlust auf jedem Handel 200 0 005 x 40.000 zu wissen, dass dieser Betrag bestimmt, ob die Einstiegspunkte und Ausstiegspunkte, die Sie in den nächsten beiden Schritten festlegen, sind für den Geldbetrag, den Sie bereit sind, zu riskieren, zu realisieren. Wenn Sie wissen, welche Arten von Aktien yo Sie sind auf der Suche nach, und wie viel Sie zu verbringen müssen, müssen Sie vordefinierte Niveaus in Ihrem Geist für jeden Bestand zu planen, den Sie planen zu handeln Wissend, dass der Preis, zu dem Sie eintreten möchten und eine Investition beenden kann Ihnen helfen, auch Gewinne zu buchen Wie sparen Sie von einem falschen trade. One der besten Möglichkeiten, dies zu tun ist, um technische Preismuster oder Chat-Muster wiederkehrende Themen, die Sie sehen Tag und Tag, die mehr als oft nicht zu einem bestimmten definierten Ergebnis, die Sie kapitalisieren können verwenden Auf Tools, um diese Muster zu identifizieren. Intraday Candlestick Charts Kerzen bieten eine rohe Analyse der Preis action. Level II zitiert ECN Level II und ECN bieten einen Blick auf Bestellungen, wie sie passieren. Real-Zeit Nachrichten Service News bewegt Aktien solcher Dienste sagen Ihnen, wann News kommt out. Looking an der intraday Candlestick Charts, wir konzentrieren uns auf diese Faktoren. Es gibt viele Candlestick Setups, die wir suchen können, um einen potenziellen Kauf zu finden Wenn richtig verwendet, ist das doji Umkehrmuster in gelb in Abbildung 1 hervorgehoben ist einer von T Er am meisten zuverlässig. Bild 1 Blick auf Leuchter - das hervorgehobene Doji signalisiert eine Umkehrung. Typisch werden wir für ein Muster wie dieses mit mehreren Bestätigungen suchen. Zuerst suchen wir für eine Volumenspitze, die uns zeigen wird, ob Händler den Preis unterstützen Auf dieser Ebene Beachten Sie, dass dies entweder auf der Doji-Kerze oder auf die Kerzen unmittelbar darauf folgen kann. Zweitens suchen wir für die vorherige Unterstützung auf dieser Preisstufe Zum Beispiel der vorherige Tiefstand des Tages LOD oder Hoch am Tag HOD. Finally, wir Schauen Sie sich die Level-II-Situation an, die uns alle offenen Aufträge und Bestellgrößen zeigen wird. Wenn wir diesen drei Schritten folgen, können wir feststellen, ob das Doji wahrscheinlich einen tatsächlichen Turnaround produzieren wird, und wir können eine Position einnehmen, wenn die Bedingungen günstig sind Für mehr, siehe Forex Walkthrough Chart Grundlagen Candlesticks. Entry Points. Entries der Punkt, an dem Sie kaufen eine Aktie nur auftreten, wenn der Markt produziert eine bestimmte Reihe von Bedingungen, die häufiger nicht, ein günstiges Ergebnis Sie müssen kommen mit Ihre eigenen Kriterien für Einstiegsregeln, mit Tools wie die Charts oben. Zum Beispiel, dann schauen Sie über ein Tick-Diagramm, 1-Minute und 5-Minuten oder andere Zeiten Frames in zwischen Suchen Sie nach großen oder Trends bewegt, wo es einen großen Gewinn gab Potenzial Gab es ein Leuchtermuster, das den Umzug initiiert hat Könnte ein Indikator einen Einstiegspunkt signalisiert haben Da gibt es einen Gesamttrend längerfristigen Chart, der die Bestätigung des Signals zur Verfügung stellt. Sind Diagrammmuster vorhanden, wie ein Dreieck, Fahne, Wimpel oder Kopf und Schultern Muster Dies sind Fragen zu beachten bei der Beurteilung, wie man eine Position eingeben. Speziell definieren und notieren Sie die Bedingungen, unter denen Sie eine Position einfügen Kauf während Aufwärtstrend isn t spezifisch genug Stattdessen wollen Sie etwas wie Kauf, wenn Preis bricht über der oberen Trendlinie von Ein Dreieckmuster, bei dem dem Dreieck ein Aufwärtstrend vorausging, mindestens ein höheres Schwingungsschwingenhöhe und höheres Schwingen, bevor das Dreieck auf dem 2-Minuten-Diagramm in den ersten beiden gebildet wurde Stunden des Handelstages Dies ist viel spezifischer und auch mehr darüber später zu beurteilen. So definieren Sie auch, ob Sie warten müssen, bis eine Preisleiste abgeschlossen ist, um ein Eingangssignal auszulösen, oder wenn Sie das Signal in Echtzeit nehmen werden, wenn es auftritt In der Dreieck-Breakout-Beispiel auf der 2-Minuten-Chart, warten Sie auf die Breakout-Bar zu schließen über dem Dreieck vor dem Betreten, oder geben Sie, sobald der Preis über die Dreieck Trend Linie überkreuzt. Sie ​​haben Sie ein bestimmtes Set Von Eintrittsregeln, scannen Sie durch mehr Charts, um zu sehen, ob diese Bedingungen jeden Tag erzeugt werden, vorausgesetzt, Sie wollen jeden Tag Handelstag und mehr öfter als nicht produzieren einen Preis bewegen in der erwarteten Richtung Wenn ja, haben Sie einen potenziellen Einstiegspunkt für eine Strategie Sie müssen dann beurteilen, wie man diese Trades beenden kann. Nach dem Preisziel. Um ein Minimum, muss eine Strategie einen Weg haben, um sowohl den Sieg zu verlieren und verlieren Trades Identifizieren eines Preises Ziel der Punkt, an dem Sie eine Investition verkaufen wollen Hängt weitgehend von yo ab Ur Trading-Stil Hier ist ein kurzer Überblick über einige gemeinsame Tag Handelsstrategien. Forex4you Account Type. First Einzahlung sollte mindestens 10 USD, während aktuelle Eigenkapital mindestens 50 USD Forex4You bietet die Meta Trader 4 Devisenhandel Top-Plattform Forex4you Account Type Forex Classic 1 Mm Forex4you Review forex4Broker Details Account Type Forex4you bietet bis zu 25 Bonus auf Einzahlung und Sie können zusätzliche Kontostand mit Forex4offers über 30 Währungspaare, Gold, Silber und cfds für Ihre persönlichen Investitionen und Trading-Optionen Um ein Trader Trader Sie werden Notwendigkeit, die passende Art von Konto für die Integration mit dem Service zu wählen Ihr Konto sollte mindestens 30 Tage alt sein, um in Leader Bewertung aufgenommen werden und Handelsaktivität sollte mehr als 7 Handelstage in den letzten 30 Tagen Bitte beachten Sie, dass Konto Handelstätigkeit sollte Mehr als 7 Handelstage in den letzten 30 Tagen. Wenn Ihr Konto in der Top-20-Ranking-Tabelle von Leaders erschienen ist, dann wird es mehr peop Le, die einen Gewinn mit Ihnen machen wollen, also potenziell weiter steigern Sie Ihren Umsatz Allerdings Followers wählen Leader mit verschiedenen Kriterien Forex4you Account-Typ Wie ist es möglich, Geld zu verdienen Online Pip Rabatt ist für den Handel mit Forex4You von AutoRebateForeX Account-Typen, Cent Lite gegeben , Standard, NDD, Classic Lite, Standard, NDD, Pro STP Oder eine zuverlässige Forex Broker Finden Sie die Wahrheit über Forex4You aus unserer detaillierten Überprüfung Forex4You bietet 4 verschiedene Arten von Konto Der Forex Trading I WAR WARTE HERAUS FÜR 897USD DURCH MANIPULIEREN DER SPREAD ON GBPJPY AUF 16AUG2016 SIE BIETEN DAHER DAS SPREAD ERHÖHTE DURCH 28PIPS HENCE VERLETZUNG DER WIPEOUT Forex4you Bewertung forex4Broker Details Account Type Forex4you bietet bis zu 25 Bonus bei Einzahlung und Sie können zusätzliche Kontostand mit In Leaders Dashboard erhalten füllen Sie bitte Ihre Konto-Beschreibung in Englisch. Forex4you SCAM mein Geld, sie schließen nicht Ordnung bei TP Punkt sie ändern Sie Ihre Stop-Loss sie dies tun, bis Margin Call Forex4you Account Typ Aug 30, 2016 - 1 Star Die Spreizdifferenz auf meinem Cent ndd Konto wurde von 28 Pips manipuliert, um eine Wipeout auf mt4 Plattform Zeit verursachen Aber die Credcard Ablagerung sorexpay Gateway ist in einigen Banken in Indien blockiert Pip Rabatt ist für den Handel mit gegeben Forex4You von AutoRebateForeX Account-Typen, Cent Lite, Standard, NDD, Classic Lite, Standard, NDD, Pro STP oder Kauf Bestellungen Take Profit wird aktiviert, wenn Bid Preis wird mehr als oder gleich dem Preis der Ausführung, aber bis jetzt sie sacm Mein Profit bezahlt mich nicht Zoom Binäre Optionen Preis Ableitung Forex4you Bewertung forex4Broker Details Konto Typ Forex4you bietet bis zu 25 Bonus auf Einzahlung und Sie können zusätzliche Kontostand mit vorsichtig mit ihnen, wenn Ihr TP Punkt Hit sie nicht zahlen Sie U MAKE REGELMÄSSIGE GEWINNE BEREITEN FÜR SPREAD MANIPULATIONEN VON FOREX4YOU. Der beste Weg, um Anhänger zu gewinnen ist, indem sie die besten Performance-Ergebnisse Allerdings Followers wählen Leader mit verschiedenen Kriterien Forex4you Konto Typ Binäre Optionen Strategien Rpg Kelly Formel Wenn Ihr Konto nicht zeigen, eine riesige Gewinn insgesamt, sondern zeigt eine stetige, wenn auch nicht groß, Return on Investment über ein größeres Zeitintervall, dann ist es auch wahrscheinlich, dass die Anhänger kopieren Sie Ihre Trades Forex4you Account Type sie Antwort ist Ihr TP berührt, aber weil Preisänderung danach können wir nicht schließen Ihre Bestellung Handel mit Aktien, Indizes, CFDs, Währungen, Aktien, Anleihen und Rohstoffe wie Gold und Öl 24 5 Die App wurde gemacht, um Zugang zu den Finanzielle oder Kauf Bestellungen Take Profit wird aktiviert werden, wenn Bid-Preis wird mehr als oder gleich dem Preis der Ausführung, aber bis jetzt sie sacm mein Gewinn nicht bezahlen me. Share4you ermöglicht es Ihnen, zusätzliche Einnahmen zu machen, wenn Ihre Handelsaktivität kopiert wird durch Andere Händler Je erfolgreicher Sie handeln, desto größer das Interesse für die Anhänger Die Share4you Service basiert auf dem internationalen Broker Forex4you Trading Konten Forex4you Account Type 30. August 2016 - 1 Star der Spread Unterschied auf Mein Cent ndd Konto wurde von 28 Pips manipuliert, um ein Wipeout auf mt4 Plattform Zeit Dear Daniel, Eine signifikante Ausweitung einer variablen Marktspaltung kann in der Regel auftreten, während niedrige Liquidität Zeitraum, wenn der Unterschied zwischen Angebot und Nachfrage sinkt Insbesondere CET ist ein Zeit, wenn Banken Anwendung Berechnungen von Überschlag Wenn die hinzufügen alliierte Brieftasche oder Paypal, wird es einfach sein, Geld für Händler wie mich aus Indien2014-02-23 1Star Forex4you alle Sachen wie Einzahlung, Rücktritt, ib Provision etc In NDD-Konten , Die Aufträge werden offen in der zitierten Forex Factory können Sie sehen, ihre Antwort in meinem behandeln Amasing Antwort, die sie keine Regeln für diese Antwort haben, dies sagen, weil forex4you Betrug meine große Menge von Ihnen in ihrer REGULATION Regeln 4 10 2 Zeitplan Von der Arbeit von Forex 2016 Sehr geehrter Kunde, wir entschuldigen uns zu erfahren, dass Sie mit den Einzahlungs - und Widerrufsbefehlsänderungen unzufrieden gewesen sind, aber bitte beachten Sie, dass wir Maklerfirma sind und unser Hauptziel ist, Ovide High-Tech-Lösungen im Zusammenhang mit Handel, Qualität Entwicklung der Dienstleistungen und Einführung der neuen Technologien Während dieser Zeit Anzahl der Marktteilnehmer sinkt sowie Markt Liquidität Aber in forex4you NDD-Konto, werden alle Aufträge mit re-quotes. Pdex Forex geöffnet News. Für weitere Informationen siehe Fp ML verwendet eine Untermenge der eingebauten Datentypen sowohl primitive als auch abgeleitete Datentypen, wie in XML-Schema definiert. Teil 2 Datentypen, W3C-Empfehlung Zusätzliche Einschränkungen werden von Fp ML auf Datum und Uhrzeit eingebaute Datentypen auferlegt Wie unten beschrieben Pdex Forex News Aktie Trading App für Anfänger Auflistung aller Wilshire 5000 Index Firmen inkl. Aktien Ticker Symbol für jedes Unternehmen gehandelte Aktien Alle Elemente des Typs Datum in Fp ML müssen Datumswerte mit dem Format CCYY-MM-DD enthalten, wobei CC repräsentiert Das Jahrhundert, JJ das Jahr, MM der Monat und DD der Tag Finanzprodukte Markup Language unterliegt der Fp ML Public License Verbraucher von Fp ML Dokumente müssen in der Lage sein, p Die mit UTF-8 codiert sind, sowie Dokumente, die mit UTF-16 codiert sind. Sollte eine der Fp-ML-Spezifikationen in irgendeiner Hinsicht defekt sein, übernehmen Sie die Kosten für jede notwendige Wartung oder Reparatur Unter keinen Umständen und ohne rechtliche Theorie, Ob es sich um Fahrlässigkeit, Vertrag oder anderweitig handelt, ist ISDA, eines seiner Mitglieder oder ein Verteiler von Dokumenten oder Software, die eine der Fp-ML-Spezifikationen oder einen Anbieter von solchen Parteien enthalten, haftbar für Sie oder eine andere Person Für irgendwelche indirekten, besonderen, zufälligen oder Folgeschäden jeglicher Art, einschließlich, ohne Einschränkung, Schäden für den Verlust von Firmenwerten, Arbeitsunterbrechung, Computerausfall oder Störung oder irgendwelche anderen kommerziellen Schäden oder Verluste, auch wenn diese Partei gewesen ist Informiert über die Möglichkeit solcher Schäden Pdex Forex News zum Download Sandpipers Forex Einleitung Eine Reihe von Datenelementen, die in FpML definiert sind, beschränken sich darauf, eine von einer begrenzten Anzahl von möglichen Werten zu halten , Z. B. Währung, Business Center, etc. Zugang detaillierte Informationen über die Pro-Dex Inc PDEX Lager einschließlich Preis, Charts, Technische Analyse, Historische Daten, Pro-Dex Reports und mehr Fp ML stellt die weitere Einschränkung, dass die zweite ss-Komponente muss 00 sein Und ein Zeit-Null-Qualifikationsmerkmal ist nicht erlaubt Eine Anzahl von in Fp ML definierten Datenelementen beschränkt sich auf die Festlegung eines begrenzten Satzes von möglichen Werten, z. B. Solche eingeschränkten Wertsätze werden häufig als Domains bezeichnet. Auflistung von All Wilshire 5000 Index Companies einschließlich Stock-Ticker-Symbol für jedes Unternehmen gehandelt Aktien Die integrierten Datentypen sind beschrieben Die integrierten Datentypen, die in Fp ML verwendet werden, sind die folgenden Die Menge der gültigen Literale für jeden Datentyp sind diejenigen, die in der XML-Schema-Spezifikation als seine lexikalischen Speicherplatz definiert. Das CCYY-Feld muss genau vier Ziffern haben, die MM - und DD-Felder müssen genau zwei Ziffern je führende Nullen verwendet werden, wenn das Feld ansonsten zu wenige Ziffern haben würde. Pdex Forex News In Fp ML, zwei verschiedene Codierungen von Domänen werden verwendet 24option Binäre Optionen Liste Einleitung Eine Reihe von Datenelementen, die in FpML definiert sind, beschränken sich darauf, eine von einer begrenzten Anzahl von möglichen Werten, z. B. Währung, Geschäftszentren usw., zu halten. Alle Elemente der Typzeit in Fp ML Muss täglich wiederkehrende Augenblickwerte mit dem Format hh mm ss repräsentieren, wobei hh, mm und ss Stunde, Minute und Sekunde repräsentieren. Binäres Optionssystem Verilog Tricks Auflistung aller Wilshire 5000 Index Unternehmen inkl. Bestands-Ticker-Symbol für jedes Unternehmen gehandelt Aktien Die hh , Mm und ss Felder müssen genau zwei Ziffern haben, wobei jede führende Nulle verwendet werden muss, wenn das Feld ansonsten zu wenige Ziffern haben würde. Das gesamte Risiko hinsichtlich der Qualität und der Leistungsfähigkeit der Spezifikationen liegt bei Ihnen Unter keinen Umständen und ohne rechtliche Theorie, Ob es sich dabei um Fahrlässigkeit, Vertrag oder anderweitig handelt, ISDA, eines seiner Mitglieder oder jeglicher Verteiler von Dokumenten oder Software, die einen der Fp ML specifica enthalten Oder irgendwelche Anbieter von einer dieser Parteien, haften Ihnen oder einer anderen Person für irgendwelche indirekten, besonderen, zufälligen oder Folgeschäden jeglicher Art, einschließlich, ohne Einschränkung, Schadensersatz für den Verlust von Firmenwerten, Arbeitsunterbrechung, Computerausfall oder Fehlfunktionen oder irgendwelche sonstigen kommerziellen Schäden oder Verluste, auch wenn diese Partei über die Möglichkeit solcher Schäden informiert worden ist. Pdex Forex News Teknik Kotak Forex 1 CHARACTER ENKODIERUNG UND CHARAKTER REPERTOIRE 1 1 Charakter Encoding 1 2 Charakter Repertoire 2 DATATYPEN UND CODING SCHEMES 2 1 Datentypen 2 1 1 Datum 2 1 2 Zeit 3 ​​CODING SCHEMES 3 1 Einleitung 3 2 Codierungsschemata im XML-Format 4 Fp ML SCHEMA DEFINITIONEN 4 1 Asset Class Scheme 4 2 Asset Measure Scheme 4 3 Broker Bestätigungsart Schema 4 4 Bullion Lieferung Standort Schema 4 5 Business Center Scheme 4 6 Cashflow Typ Schema 4 7 Clearance System Scheme 4 8 Clearing Status Scheme 4 9 Sicherheiten Streitbeilegung Methode Schema 4 10 Sicherheiten Margin Call Re Sponse Begründung Schema 4 11 Kollateral Response Grund Schema 4 12 Sicherheiten Rückzugsgrund Schema 4 13 Sicherheiten Auswechslung Response Reason Schema 4 14 Sicherheiten Response Response Grund Schema 4 15 Rohstoff Business Kalender Schema 4 16 Rohstoff Kohle Qualität Anpassungen Schema 4 17 Rohstoff Kohle Produkt Quelle Schema 4 18 Rohstoff Kohle Produkttyp Schema 4 19 Rohstoff Kohle Transport Ausrüstung Schema 4 20 Ware Auslauf Relative zum Ereignis 4 21 Ware Häufigkeitstyp Schema 4 22 Ware Fx Typ Schema 4 23 Ware Marktstörung Fallback Schema 4 24 Rohstoff Marktstörung Schema 4 25 Ware Menge Häufigkeit Schema 4 26 Rohstoff Referenzpreis Schema 4 27 Compoundierung Häufigkeitsregel 4 28 vertragliche Definitionen Schema 4 29 vertragliche Ergänzung Schema 4 30 Coupon Typ Scheme 4 32 Kredit Seniority Scheme 4 33 Kredit Seniority Trading Scheme 4 34 Kredit Support Vereinbarung Typ Scheme 4 35 cut Name Scheme 4 36 Tage Zählungsfraktion Schema 4 37 Derivat E Berechnungsmethode Schema 4 38 als Prioritätsschema 4 39 Bestimmungsmethode Schema 4 40 Entitätstyp Schema 4 41 Ereignis Status Schema 4 42 Floating Rate Index Schema 4 43 Geltungsregelung 4 44 Index Anhang Quelle Schema 4 46 Inflation Index Beschreibung Schema 4 47 Inflation Index Quellschema 4 48 Inflation Hauptveröffentlichung Schema 4 49 Informationsanbieter Schema 4 50 Interpolation Methode Schema 4 51 Darlehen Typ Schema 4 52 Lokales Zuständigkeitsschema 4 53 Markt Disruption Scheme 4 54 Mastervereinbarung Typ Schema 4 55 Mastervertrag Versionsschema 4 56 Master Bestätigung Anhang Typ Scheme 4 57 Master Bestätigungsart Schema 4 58 Matrix Begriffsschema 4 59 Matrix Typ Schema 4 60 Hypothek Sektor Schema 4 61 Ursprungsereignis Schema 4 62 Störung Typ Schema 4 63 Position Veränderungstyp Schema 4 64 Position Status Schema 4 65 Preis Zut Schema 4 66 Preise Input Type Scheme 4 67 Produkttyp Simple Scheme 4 68 Abfrage Parameter Operator Scheme 4 69 Zitat Timing Scheme 4 7 0 Grund Code Schema 4 71 Restrukturierungsschema 4 72 geplant Datumstyp Schema 4 73 abgewickelt Entity Matrix Source Scheme 4 74 Abwicklungsmethode Scheme 4 75 Abrechnungspreis Default Wahlen Schema 4 76 Abwicklung Preisquellschema 4 77 Abrechnungssatz Optionsschema 4 78 Spread Schedule Type Scheme 4 79 Handel Cashflows Status Scheme 4 87 Parteien Rollenschema 4 88 Position Update Reason Code Schema 4 89 Reporting Währung Typ Schema 4 90 Berichterstattung Rollenschema 5 EXTERNAL SCHEMA DEFINITIONEN 5 31 Bonitätsschema 5 45 Industrie Klassifikationssystem 5 80 Länderschema 5 81 Währung Schema 5 82 Entity Id Scheme 5 83 Entity Name Scheme 5 84 Umtausch Id Scheme 5 85 Instrument Id Scheme 5 86 Party Id Scheme 5 91 Routing Id Code Scheme Hersteller von Fp ML-Dokumenten, die für den Austausch mit anderen Parteien bestimmt sind, müssen diese Dokumente entweder kodieren UTF-8 oder UTF-16 Pdex Forex News Ein nachfolgendes Zeitzonen-Qualifikationsmerkmal ist nicht zulässig und Jahreswerte müssen im Bereich 0001 bis 9999 PRO-DEX INC COLO PD liegen EX frei PRO-DEX INC COLO Charts und Preisausschreibungen online auf der besten Finanzplattform TradingView Trading Ideen für NASDAQPDEX aus allen Elementen der Typ Zeit in Fp ML müssen täglich wiederkehrende Zeit Zeit Werte mit dem Format hh mm ss, wo hh, mm Und ss stellen Stunde, Minute und Sekunde dar. Eine Kopie dieser Lizenz ist bei den Fp ML-Spezifikationen verfügbar, die ohne Gewährleistung jeglicher Art, weder ausdrücklich noch impliziert, einschließlich, ohne Einschränkung, Garantien, die Fp ML oder die Fp ML Spezifikationen Sind frei von Mängeln, handelsüblich, passend für einen bestimmten Zweck oder nicht verletzende Pdex Forex News Domains, die klein sind und nicht erwartet werden, um während der Lebensdauer der Spezifikation zu ändern, werden mit XML-Schema codiert Forex Networking Zum Beispiel wäre in Fp ML vertreten Wie 2000-05-25 Gft Forex Dealbook Diese Domains sind an anderer Stelle beschrieben, insbesondere in der fpml-enum Schema-Datei. November 30, 2016, 12 34 pm. A vor einigen Monaten ein Leser zeigt mir diese neue Weg, um R und Excel zu verbinden Ich weiß nicht, wie lange das schon war, aber ich habe nie darauf gekommen und ich habe noch nie einen Blog-Post oder Artikel darüber gesehen. Also habe ich beschlossen, einen Beitrag zu schreiben, da das Tool es wirklich wert ist Und bevor jemand fragt, bin ich nicht mit der Firma in irgendeiner Weise verwandt. BERT steht für Basic Excel R Toolkit Es ist kostenlos lizenziert unter der GPL v2 und es wurde von Structured Data LLC entwickelt Zum Zeitpunkt des Schreibens der aktuellen Version von BERT Ist 1 07 Weitere Informationen finden Sie hier Aus einer technischeren Perspektive ist BERT entworfen, um laufende R-Funktionen aus Excel-Tabellenkalkulationen zu unterstützen. In Excel-Begriffen ist es für das Schreiben von benutzerdefinierten Funktionen UDFs in R. In diesem Beitrag bin ich nicht dabei Um zu zeigen, wie R und Excel über BERT interagieren Es gibt sehr gute Tutorials hier hier und hier Stattdessen möchte ich dir zeigen, wie ich BERT benutzt habe, um einen Kontrollturm für meinen Handel zu bauen. Meine Tradesignale werden mit einer langen Liste von R-Dateien erzeugt Aber ich brauche die Flexibilität von Excel, um das Ergebnis anzuzeigen S schnell und effizient Wie oben gezeigt BERT kann das für mich tun, aber ich möchte auch die Anwendung auf meine Bedürfnisse anpassen. Durch die Kombination der Power von XML, VBA, R und BERT kann ich eine gut aussehende und dennoch leistungsstarke Anwendung in Form eines Excel-Datei mit minimalen VBA-Code Letztlich habe ich eine einzige Excel-Datei sammeln alle notwendigen Aufgaben, um meine Portfolio-Datenbank-Update zu verwalten, Signal-Generierung, Bestellungen Vorlage usw. Mein Ansatz könnte in den 3 Schritten unten gebrochen werden. Use XML, um benutzerdefinierte Menüs zu erstellen Und Schaltflächen in einer Excel-Datei. Die oben genannten Menüs und Schaltflächen sind im Wesentlichen Anrufe an VBA-Funktionen. Die VBA-Funktionen sind um R-Funktionen, die mit BERT. With diesem Ansatz Ich kann eine klare Unterscheidung zwischen dem Kern meines Codes in R, SQL and Python and everything used to display and format results kept in Excel, VBA XML In the next sections I present the prerequisite to developed such an approach and a step by step guide that explains how BERT could be used for s imply passing data from R to Excel with minimal VBA code.1 Download and install BERT from this link Once the installation has completed you should have a new Add-Ins menu in Excel with the buttons as shown below This is how BERT materialized in Excel.2 Download and install Custom UI editor The Custom UI Editor allows to create user defined menus and buttons in Excel ribbon A step by step procedure is available here. Step by step guide.1 R Code The below R function is a very simple piece of code for illustration purposes only It calculates and return the residuals from a linear regression This is what we want to retrieve in Excel Save this in a file called myRCode R any other name is fine in a directory of your choice.2 functions R in BERT From Excel select Add-Ins - Home Directory and open the file called functions R In this file paste the following code Make sure you insert the correct path. This is just sourcing into BERT the R file you created above Then save and close the file functi ons R Should you want to make any change to the R file created in step 1 you will have to reload it using the BERT button Reload Startup File from the Add-Ins menu in Excel.3 In Excel Create and save a file called any other name is fine This is a macro-enabled file that you save in the directory of your choice Once the file is saved close it.4 Open the file created above in Custom UI editor Once the file is open, paste the below code. You should have something like this in the XML editor. Essentially this piece of XML code creates an additional menu RTrader , a new group My Group and a user defined button New Button in the Excel ribbon Once you re done, open in Excel and close the Custom UI Editor You should see something like this.5 Open VBA editor In insert a new module Paste the code below in the newly created module. This erases previous results in the worksheet prior to coping new ones.6 Click New Button Now go back to the spreadsheet and in the RTrader menu click the New Button butt on You should see something like the below appearing. The guide above is a very basic version of what can be achieved using BERT but it shows you how to combine the power of several specific tools to build your own custom application From my perspective the interest of such an approach is the ability to glue together R and Excel obviously but also to include via XML and batch pieces of code from Python, SQL and more This is exactly what I needed Finally I would be curious to know if anyone has any experience with BERT. August 19, 2016, 9 26 am. When testing trading strategies a common approach is to divide the initial data set into in sample data the part of the data designed to calibrate the model and out of sample data the part of the data used to validate the calibration and ensure that the performance created in sample will be reflected in the real world As a rule of thumb around 70 of the initial data can be used for calibration i e in sample and 30 for validation i e out of sample T hen a comparison of the in and out of sample data help to decide whether the model is robust enough This post aims at going a step further and provides a statistical method to decide whether the out of sample data is in line with what was created in sample. In the chart below the blue area represents the out of sample performance for one of my strategies. A simple visual inspection reveals a good fit between the in and out of sample performance but what degree of confidence do I have in this At this stage not much and this is the issue What is truly needed is a measure of similarity between the in and out of sample data sets In statistical terms this could be translated as the likelihood that the in and out of sample performance figures coming from the same distribution There is a non-parametric statistical test that does exactly this the Kruskall-Wallis Test A good definition of this test could be found on R-Tutor A collection of data samples are independent if they come from unrelated populations and the samples do not affect each other Using the Kruskal-Wallis Test we can decide whether the population distributions are identical without assuming them to follow the normal distribution The added benefit of this test is not assuming a normal distribution. It exists other tests of the same nature that could fit into that framework The Mann-Whitney-Wilcoxon test or the Kolmogorov-Smirnov tests would perfectly suits the framework describes here however this is beyond the scope of this article to discuss the pros and cons of each of these tests A good description along with R examples can be found here. Here s the code used to generate the chart above and the analysis. In the example above the in sample period is longer than the out of sample period therefore I randomly created 1000 subsets of the in sample data each of them having the same length as the out of sample data Then I tested each in sample subset against the out of sample data and I recorded the p-values This pro cess creates not a single p-value for the Kruskall-Wallis test but a distribution making the analysis more robust In this example the mean of the p-values is well above zero 0 478 indicating that the null hypothesis should be accepted there are strong evidences that the in and out of sample data is coming from the same distribution. As usual what is presented in this post is a toy example that only scratches the surface of the problem and should be tailored to individual needs However I think it proposes an interesting and rational statistical framework to evaluate out of sample results. This post is inspired by the following two papers. Vigier Alexandre, Chmil Swann 2007 , Effects of Various Optimization Functions on the Out of Sample Performance of Genetically Evolved Trading Strategies , Forecasting Financial Markets Conference. Vigier Alexandre, Chmil Swann 2010 , An optimization process to improve in out of sample consistency, a Stock Market case , JP Morgan Cazenove Equity Quantitati ve Conference, London October 2010.December 13, 2015, 2 03 pm. Doing quantitative research implies a lot of data crunching and one needs clean and reliable data to achieve this What is really needed is clean data that is easily accessible even without an internet connection The most efficient way to do this for me has been to maintain a set of csv files Obviously this process can be handled in many ways but I found very efficient and simple overtime to maintain a directory where I store and update csv files I have one csv file per instrument and each file is named after the instrument it contains The reason I do so is twofold First, I don t want to download price data from Yahoo, Google etc every time I want to test a new idea but more importantly once I identified and fixed a problem, I don t want to have to do it again the next time I need the same instrument Simple yet very efficient so far The process is summarized in the chart below. In everything that follows, I assume that data is coming from Yahoo The code will have to be amended for data from Google, Quandl etc In addition I present the process of updating daily price data The setup will be different for higher frequency data and other type of dataset i e different from prices.1 Initial data downloading listOfInstruments R historicalData R. The file listOfInstruments R is a file containing only the list of all instruments. If an instrument isn t part of my list i e no csv file in my data folder or if you do it for the very first time you have to download the initial historical data set The example below downloads a set of ETFs daily prices from Yahoo Finance back to January 2000 and store the data in a csv file.2 Update existing data updateData R. The below code starts from existing files in the dedicated folder and updates all of them one after the other I usually run this process everyday except when I m on holiday To add a new instrument, simply run step 1 above for this instrument alone.3 Create a batch file. Another important part of the job is creating a batch file that automates the updating process above I m a Windows user This avoids opening R RStudio and run the code from there The code below is placed on a file the path has to be amended with the reader s setup Note that I added an output file to track the execution. The process above is extremely simple because it only describes how to update daily price data I ve been using this for a while and it has been working very smoothly for me so far For more advanced data and or higher frequencies, things can get much trickier. As usual any comments welcome. August 15, 2015, 9 03 pm. The Asset Management industry is on the verge of a major change Over the last couple of years Robots Advisors RA have emerged as new players The term itself is hard to define as it encompasses a large variety of services Some are designed to help traditional advisers to better allocate their clients money and some are real black box The user enter a few criteria age income, children etc and the robot proposes a tailor-made allocation Between those two extremes a full range of offers is available I found the Wikipedia definition pretty good They are a class of financial adviser that provides portfolio management online with minimal human intervention More precisely they use algorithm-based portfolio management to offer the full spectrum of services a traditional adviser would offer dividend reinvesting, compliance reports, portfolio rebalancing, tax loss harvesting etc well this is what the quantitative investment community is doing for decades The industry is still in its infancy with most players still managing a small amount of money but I only realised how profound the change was when I was in NYC a few days ago When RA get their names on TV adds or on the roof of NYC cab you know something big is happening. it is getting more and more attention from the media and above all it makes a lot of sense from an investor perspective There are actua lly two main advantages in using RA. Significantly lower fees over traditional advisers. Investment is made more transparent and simpler which is more appealing to people with limited financial knowledge. In this post R is just an excuse to present nicely what is a major trend in the asset management industry The chart below shows the market shares of most popular RA as of the end of 2014 The code used to generate the chart below can be found at the end of this post and the data is here. Those figures are a bit dated given how fast this industry evolves but are still very informative Not surprisingly the market is dominated by US providers like Wealthfront and Betterment but RA do emerge all over the world Asia 8Now , Switzerland InvestGlass , France Marie Quantier It is starting to significantly affect the way traditional asset managers are doing business A prominent example is the partnership between Fidelity and Betterment Since December 2014 Betterment past the 2 billion AUM mark. Despi te all the above, I think the real change is ahead of us Because they use less intermediaries and low commission products like ETFs they charge much lower fees than traditional advisers RA will certainly gain significant market shares but they will also lowers fees charged by the industry as a whole Ultimately it will affect the way traditional investment firms do business Active portfolio management which is having a tough time for some years now will suffer even more The high fees it charges will be even harder to justify unless it reinvents itself Another potential impact is the rise of ETFs and low commission financial products in general Obviously this has started a while ago but I do think the effect will be even more pronounced in the coming years New generations of ETFs track more complex indices and custom made strategies This trend will get stronger inevitably. As usual any comments welcome. July 7, 2015, 8 04 am. There are many R time series tutorials floating around on the web this post is not designed to be one of them Instead I want to introduce a list of the most useful tricks I came across when dealing with financial time series in R Some of the functions presented here are incredibly powerful but unfortunately buried in the documentation hence my desire to create a dedicated post I only address daily or lower frequency times series Dealing with higher frequency data requires specific tools or highfrequency packages are some of them. xts The xts package is the must have when it comes to times series in R The example below loads the package and creates a daily time series of 400 days normaly distributed returns. package xts This is incredibly powerful when it comes to binding two or more times series together whether they have the same length or not The join argument does the magic it determines how the binding is done. package xts Apply a specified function to each distinct period in a given time series object The example below calculates monthly and yearly returns of the second series in the tsInter object Note that I use the sum of returns no compounding. endpoints package xts Extract index values of a given xts object corresponding to the last observations given a period specified by on The example gives the last day of the month returns for each series in the tsInter object using endpoint to select the date. package zoo Generic function for replacing each NA with the most recent non-NA prior to it Extremely useful when dealing with a time series with a few holes and when this time series is subsequently used as input for an R functions that does not accept arguments with NAs In the example I create a time series of random prices then artificially includes a few NAs in it and replace them with the most recent value. package PerformanceAnalytics For a set of returns, create a wealth index chart, bars for per-period performance, and underwater chart for drawdown This is incredibly useful as it displays on a single window all the relevant information for a quick visual inspection of a trading strategy The example below turns the prices series into an xts object then displays a window with the 3 charts described above. The list above is by no means exhaustive but once you master the functions describe in this post it makes the manipulation of financial time series a lot easier, the code shorter and the readability of the code better. As usual any comments welcome. March 23, 2015, 8 55 pm. When it comes to managing a portfolio of stocks versus a benchmark the problem is very different from defining an absolute return strategy In the former one has to hold more stocks than in the later where no stocks at all can be held if there is not good enough opportunity The reason for that is the tracking error This i s defined as the standard deviation of the portfolio return minus the benchmark return The less stocks is held vs a benchmark the higher the tracking error e g higher risk. The analysis that follows is largely inspired by the book Active Portfolio Management by Grinold Kahn This is the bible for anyone interested in running a portfolio against a benchmark I strongly encourage anyone with an interest in the topic to read the book from the beginning to the end It s very well written and lays the foundations of systematic active portfolio management I have no affiliation to the editor or the authors.1 Factor Analysis. Here we re trying to rank as accurately as possible the stocks in the investment universe on a forward return basis Many people came up with many tools and countless variant of those tools have been developed to achieve this In this post I focus on two simple and widely used metrics Information Coefficient IC and Quantiles Return QR.1 1 Information Coefficient. The IC gives an overview of the factor forecasting ability More precisely, this is a measure of how well the factor ranks the stocks on a forward return basis The IC is defined as the rank correlation between the metric e g factor and the forward return In statistical terms the rank correlation is a nonparametric measure of dependance between two variables For a sample of size n the n raw scores are converted to ranks , and is computed from. The horizon for the forward return has to be defined by the analyst and it s a function of the strategy s turnover and the alpha decay this has been the subject of extensive research Obviously ICs must be as high as possible in absolute terms. For the keen reader, in the book by Grinold Kahn a formula linking Information Ratio IR and IC is given with breadth being the number of independent bets trades This formula is known as the fundamental law of active management The problem is that often, defining breadth accurately is not as easy as it sounds.1 2 Quantiles Re turn. In order to have a more accurate estimate of the factor predictive power it s necessary to go a step further and group stocks by quantile of factor values then analyse the average forward return or any other central tendency metric of each of those quantiles The usefulness of this tool is straightforward A factor can have a good IC but its predictive power might be limited to a small number of stocks This is not good as a portfolio manager will have to pick stocks within the entire universe in order to meet its tracking error constraint Good quantiles return are characterised by a monotonous relationship between the individual quantiles and forward returns. All the stocks in the S P500 index at the time of writing Obviously there is a survival ship bias the list of stocks in the index has changed significantly between the start and the end of the sample period, however it s good enough for illustration purposes only. The code below downloads individual stock prices in the S P500 bet ween Jan 2005 and today it takes a while and turns the raw prices into return over the last 12 months and the last month The former is our factor, the latter will be used as the forward return measure. Below is the code to compute Information Coefficient and Quantiles Return Note that I used quintiles in this example but any other grouping method terciles, deciles etc can be used it really depends on the sample size, what you want to capture and wether you want to have a broad overview or focus on distribution tails For estimating returns within each quintile, median has been used as the central tendency estimator This measure is much less sensitive to outliers than arithmetic mean. And finally the code to produce the Quantiles Return chart.3 How to exploit the information above. In the chart above Q1 is lowest past 12 months return and Q5 highest There is an almost monotonic increase in the quantiles return between Q1 and Q5 which clearly indicates that stocks falling into Q5 outperform those falling into Q1 by about 1 per month This is very significant and powerful for such a simple factor not really a surprise though Therefore there are greater chances to beat the index by overweighting the stocks falling into Q5 and underweighting those falling into Q1 relative to the benchmark. An IC of 0 0206 might not mean a great deal in itself but it s significantly different from 0 and indicates a good predictive power of the past 12 months return overall Formal significance tests can be evaluated but this is beyond the scope of this article.4 Practical limitations. The above framework is excellent for evaluating investments factor s quality however there are a number of practical limitations that have to be addressed for real life implementation. Rebalancing In the description above, it s assumed that at the end of each month the portfolio is fully rebalanced This means all stocks falling in Q1 are underweight and all stocks falling in Q5 are overweight relative to the benchmar k This is not always possible for practical reasons some stocks might be excluded from the investment universe, there are constraints on industry or sector weight, there are constraints on turnover etc. Transaction Costs This has not be taken into account in the analysis above and this is a serious brake to real life implementation Turnover considerations are usually implemented in real life in a form of penalty on factor quality. Transfer coefficient This is an extension of the fundamental law of active management and it relaxes the assumption of Grinold s model that managers face no constraints which preclude them from translating their investments insights directly into portfolio bets. And finally, I m amazed by what can be achieved in less than 80 lines of code with R. As usual any comments welcome.