Trading-strategy-implementation

Trading-strategy-implementation

Risk-management-tools-forex-trading
Trading-system-architecture
Binary-option-brokers-nzxt


Forex-trading-hours-of-operation Forum forexas orang Kebanyakan forex trading currency converter Forex-trading-bangla-tutorial-wordpress Kalkulator forex yahoo Gobierno de oaxaca finanzas forex

Panduan Studi Manajemen MSG Implementasi Strategi - Makna dan Langkah dalam Menerapkan Strategi Strategi implementasi adalah penjabaran strategi yang dipilih menjadi tindakan organisasi sehingga dapat mencapai tujuan dan tujuan strategis. Implementasi strategi juga didefinisikan sebagai cara dimana organisasi harus mengembangkan, memanfaatkan, dan menggabungkan struktur organisasi, sistem kontrol, dan budaya untuk mengikuti strategi yang mengarah pada keunggulan kompetitif dan kinerja yang lebih baik. Struktur organisasi mengalokasikan nilai khusus untuk mengembangkan tugas dan peran kepada karyawan dan menyatakan bagaimana tugas dan peran ini dapat berkorelasi sehingga memaksimalkan efisiensi, kualitas, dan kepuasan pelanggan - pilar keunggulan kompetitif. Tapi, struktur organisasi tidak cukup dengan sendirinya untuk memotivasi karyawan. Sistem kontrol organisasi juga diperlukan. Sistem kontrol ini melengkapi manajer dengan insentif motivasi bagi karyawan serta umpan balik terhadap kinerja karyawan dan organisasi. Budaya organisasi mengacu pada koleksi nilai, sikap, norma dan kepercayaan khusus yang dimiliki oleh anggota organisasi dan kelompok. Follwoing adalah langkah utama dalam menerapkan strategi: Mengembangkan sebuah organisasi yang memiliki potensi untuk melaksanakan strategi dengan sukses. Pencairan sumber daya yang melimpah ke kegiatan strategi-esensial. Menciptakan strategi-mendorong kebijakan. Mempekerjakan kebijakan dan program terbaik untuk perbaikan terus-menerus. Menghubungkan struktur penghargaan dengan pencapaian hasil. Memanfaatkan kepemimpinan strategis. Strategi yang dirumuskan dengan baik akan gagal jika tidak diterapkan dengan benar. Selain itu, penting untuk dicatat bahwa implementasi strategi tidak mungkin dilakukan kecuali ada stabilitas antara strategi dan dimensi organisasi seperti struktur organisasi, struktur penghargaan, proses alokasi sumber daya, dan lain-lain. Implementasi strategi merupakan ancaman bagi banyak manajer dan karyawan dalam sebuah organisasi. Hubungan kekuatan baru diprediksi dan diraih. Kelompok baru (formal maupun informal) dibentuk yang nilai, sikap, kepercayaan dan perhatiannya mungkin tidak diketahui. Dengan perubahan peran kekuasaan dan status, para manajer dan karyawan dapat menerapkan perilaku konfrontasi. 10094 Artikel sebelumnya Ini adalah mesin backtesting ringan untuk tujuan umum, yang ditulis di Jawa modern 8. Beberapa keunggulan dibandingkan dengan implementasi backtesting lainnya adalah: Menggunakan model callback dan karena diimplementasikan di java, ini harus cukup performant saat menjalankan banyak backtests yang diimplementasikan. Dalam bahasa pemrograman yang matang Mudah diperluas Strategi mudah debuggable menggunakan java IDE Ringan dan oleh karena itu mesin backtesting mudah diverifikasi Tidak ada ketergantungan Hasil backtesting lebih jauh dianalisis dalam R atau Excel karena menggunakan format output CSV Saya telah menulis perpustakaan ini terutama untuk mencoba Ini strategi tertentu Strategi kointegrasi, atau juga dikenal sebagai strategi perdagangan pasangan, mencoba mengambil dua saham dan menciptakan model linier untuk menemukan rasio lindung nilai yang optimal di antara mereka agar menciptakan proses stasioner. Asumsikan saham A dan B dengan harga Pa dan Pb masing-masing, kami menetapkan pa alpha betaPb dan mencoba untuk menemukan alfa dan beta yang optimal. Salah satu metode untuk menemukan alpha dan beta menggunakan Filter Kalman yang disebut model bayesian dinamis dan kami menggunakannya sebagai model regresi linier online untuk mendapatkan nilai-nilai kami. Setelah menemukan nilai yang kita lihat pada residu yang diberikan oleh residual Pa - alpha - betaPb. Dan jika sisa terakhir lebih besar dari beberapa nilai ambang batas, Anda akan menjadi pendek. Saham A dan saham nbeta B lama, untuk beberapa fixed n. Untuk penjelasan lebih lanjut dan definisi formal tentang kointegrasi dan strategi yang mungkin ingin Anda lihat: Seri video pengantar yang bagus ke filter Kalman dapat ditemukan di Udacity (udacitywikics373unit-2). Menjalankan backtest Menjalankan kerangka backtest: Membuat strategi baru Buat kelas yang mengimplementasikan org.lst.trading.lib.model.TradingStrategy. Misalnya strategi buy and hold sederhana mungkin terlihat seperti ini: Metode onTick () dipanggil untuk setiap perubahan harga, semua informasi yang relevan (seperti harga historis, dll.) Tersedia melalui TradingContext dan juga pesanan dapat dikirimkan melaluinya. Kelas menarik untuk melihat Backtest. Kelas inti yang menjalankan paket backtest org.lst.trading.lib.series. TimeSeries. Tujuan umum generik time series implementasi struktur data dan yang menangani hal-hal seperti pemetaan, penggabungan dan penyaringan. DoubleSeries. Kelas time series yang memiliki nilai ganda sebagai nilai. (Sesuai dengan pandas.Series (python)) MultipleDoubleSeries. Seri waktu kelas yang memiliki beberapa ganda sebagai nilai. (Sesuai dengan pandas.DataFrame atau R Dataframe) KalmanFilter. Tujuan umum dan implementasi filter Kalman cepat. Kointegrasi Model kointegrasi menggunakan filter Kalman. CointegrationTradingStrategy. Implementasi strategi kointegrasi. Contoh menjalankan strategi kointegrasi Untuk menjalankan backtest, edit dan kemudian jalankan org.lst.trading.main.BacktestMain kelas utama. Secara default, strategi kointegrasi dijalankan dengan GLD vs GDX ETFs dan Anda mungkin mendapatkan hasil seperti ini: Untuk mengetahui lebih lanjut hasil yang dapat Anda impor file CSV ke beberapa alat analisis data seperti R atau Excel. Saya membuat skrip R yang melakukan analisis dasar (dalam srcmainrreport.r). Kurva pengembalian strategi di atas diplot dengan menggunakan R: Ini adalah sebidang residu tersirat: Kointegrasi bisa sangat menguntungkan namun kesulitannya adalah menemukan beberapa pasang kointegrasi yang baik. Anda mungkin ingin mencoba misalnya Coca-Cola (KO) dan Pepsi (PEP), emas (GLD) dan penambang emas (GDX) atau indeks saham Austrialia (EWA) dan Canada stock index (EWC) (baik Kanada dan Australia adalah komoditas Berbasis ekonomi). Saya umumnya tertarik pada perdagangan algoritmik dan saya membaca tentang strategi perdagangan kointegrasi di Ernest Chans Book dan ingin mencobanya. Saya tahu banyak orang lebih suka menggunakan alat seperti Matlab dan R untuk mencoba strategi mereka, dan saya juga setuju dengan mereka bahwa Anda tidak dapat membuat prototip berjalan lebih cepat dengan menggunakan teknologi ini, namun setelah fase prototyping saya lebih memilih untuk menerapkan strategi saya dalam pemrograman penuh Bahasa di mana saya memiliki IDE yang matang, alat debugging yang baik dan sedikit sihir dimana saya tahu persis apa yang terjadi di bawah tenda. Ini adalah proyek sampingan dan saya tidak berencana untuk memperpanjang ini lebih jauh. Hal ini dianggap sebagai proyek pendidikan, jika Anda ingin melakukan sesuatu yang serupa, ini mungkin merupakan titik awal yang baik atau jika Anda hanya ingin mencoba strategi yang berbeda. Saya pikir ini mungkin berguna bagi seseorang jadi saya memutuskan untuk membuat open source ini. Jangan ragu untuk melakukan apapun yang Anda inginkan dengan kode tersebut. Nama saya Lukas Steinbrecher, Im saat ini dalam tahun terakhir master informatika bisnis (Ilmu Ekonomi dan Ilmu Komputer) di Universitas Teknologi Wina. Saya tertarik dengan pasar keuangan, perdagangan (algoritma), ilmu komputer dan juga statistik bayesian (terutama metode MCMC). Jika Anda memiliki pertanyaan atau komentar jangan ragu untuk menghubungi saya melalui lukaslukstei atau di lukstei. 30 November 2016, 12:34 Beberapa bulan yang lalu pembaca menunjukkan cara baru menghubungkan R dan Excel ini. Saya tidak tahu berapa lama ini, tapi saya tidak pernah menemukannya dan saya tidak pernah melihat posting blog atau artikel tentang hal itu. Jadi saya memutuskan untuk menulis sebuah pos sebagai alat itu benar-benar layak dan sebelum ada yang bertanya, saya tidak berhubungan dengan perusahaan dengan cara apa pun. BERT adalah singkatan dari Basic Excel R Toolkit. It8217s gratis (dilisensikan di bawah GPL v2) dan telah dikembangkan oleh Structured Data LLC. Pada saat penulisan versi BERT saat ini adalah 1.07. Informasi lebih lanjut dapat ditemukan di sini. Dari perspektif yang lebih teknis, BERT dirancang untuk mendukung fungsi R dari sel Excel spreadsheet. Dalam istilah Excel, untuk menulis User-Defined Functions (UDFs) di R. Dalam posting ini, saya tidak akan menunjukkan bagaimana R dan Excel berinteraksi melalui BERT. Ada tutorial yang sangat bagus disini. Disini dan disini Sebagai gantinya saya ingin menunjukkan bagaimana saya menggunakan BERT untuk membangun menara 8220control8221 untuk trading saya. Sinyal perdagangan saya dihasilkan dengan menggunakan daftar panjang file R tapi saya memerlukan fleksibilitas Excel untuk menampilkan hasilnya dengan cepat dan efisien. Seperti yang ditunjukkan di atas, BERT bisa melakukan ini untuk saya tapi saya juga ingin menyesuaikan aplikasi dengan kebutuhan saya. Dengan menggabungkan kekuatan XML, VBA, R dan BERT saya bisa membuat aplikasi yang bagus namun bagus dalam bentuk file Excel dengan kode VBA minimum. Pada akhirnya saya memiliki satu file Excel yang mengumpulkan semua tugas yang diperlukan untuk mengelola portofolio saya: update database, pembuatan sinyal, pengiriman pesanan dll8230 Pendekatan saya dapat dipecah dalam 3 langkah di bawah ini: Gunakan XML untuk membangun menu dan tombol yang ditentukan pengguna di Excel mengajukan. Menu dan tombol di atas pada dasarnya adalah panggilan ke fungsi VBA. Fungsi VBA tersebut membungkus fungsi R yang didefinisikan menggunakan BERT. Dengan pendekatan ini, saya dapat membedakan secara jelas antara inti kode saya yang disimpan di R, SQL dan Python dan semua yang digunakan untuk menampilkan dan memformat hasil yang tersimpan di Excel, VBA amp XML. Pada bagian berikutnya saya menyajikan prasyarat untuk mengembangkan pendekatan semacam itu dan panduan langkah demi langkah yang menjelaskan bagaimana BERT dapat digunakan untuk hanya mengirimkan data dari R ke Excel dengan kode VBA minimal. 1 8211 Download dan install BERT dari link ini. Setelah instalasi selesai Anda harus memiliki menu Add-ins baru di Excel dengan tombol seperti gambar di bawah ini. Ini bagaimana BERT terwujud di Excel. 2 8211 Download dan pasang editor UI Ubahsuaian. Editor UI Ubahsuaian memungkinkan untuk membuat menu dan tombol yang ditentukan pengguna di pita Excel. Prosedur langkah demi langkah tersedia di sini. Panduan Langkah demi Langkah 1 8211 R Kode: Fungsi di bawah R adalah potongan kode yang sangat sederhana untuk tujuan ilustrasi saja. Ini menghitung dan mengembalikan residu dari regresi linier. Inilah yang ingin kita ambil di Excel. Simpan ini di file bernama myRCode.R (nama lain baik-baik saja) dalam direktori pilihan Anda. 2 8211 function.R dalam BERT. Dari Excel pilih Add-Ins -gt Home Directory dan buka file yang disebut functions.R. Dalam file ini paste kode berikut. Pastikan Anda memasukkan jalur yang benar. Ini hanya sumber ke file BERT R yang Anda buat di atas. Kemudian simpan dan tutup fungsi file. Jika Anda ingin membuat perubahan pada file R yang dibuat pada langkah 1 Anda harus memuatnya kembali menggunakan tombol BERT 8220Reload Startup File8221 dari menu Add-Ins di Excel 3 8211 Di Excel: Buat dan simpan file bernama myFile.xslm (Nama lain baik-baik saja). Ini adalah file makro-enabled yang Anda simpan di direktori pilihan Anda. Setelah file disimpan, simpanlah. 4 8211 Buka file yang dibuat di atas pada editor UI Ubahsuaian: Setelah file terbuka, tempelkan kode di bawah ini. Anda harus memiliki sesuatu seperti ini di editor XML: Intinya, bagian dari kode XML ini menciptakan menu tambahan (RTrader), grup baru (Grup Saya) dan tombol yang ditetapkan pengguna (Tombol Baru) di pita Excel. Setelah Anda selesai, buka myFile.xslm di Excel dan tutup Custom UI Editor. Anda harus melihat sesuatu seperti ini. 5 8211 Buka editor VBA. Di myFile.xlsm masukkan modul baru. Tempel kode di bawah ini di modul yang baru dibuat. Ini menghapus hasil sebelumnya di lembar kerja sebelum mengatasi masalah yang baru. 6 8211 Klik Tombol Baru. Sekarang kembali ke spreadsheet dan di menu RTrader klik tombol 8220New Button8221. Anda harus melihat sesuatu seperti di bawah ini muncul. Panduan di atas adalah versi yang sangat mendasar dari apa yang dapat dicapai dengan menggunakan BERT namun ini menunjukkan kepada Anda bagaimana menggabungkan kekuatan beberapa alat khusus untuk membuat aplikasi kustom Anda sendiri. Dari perspektif saya, minat pendekatan semacam itu adalah kemampuan untuk merekatkan R dan Excel secara jelas, tetapi juga memasukkan kode XML (dan batch) dari Python, SQL dan banyak lagi. Inilah yang saya butuhkan. Akhirnya saya akan penasaran untuk mengetahui apakah ada yang memiliki pengalaman dengan BERT 19 Agustus 2016, 9:26 am Ketika menguji strategi perdagangan, pendekatan yang umum adalah membagi data awal yang ditetapkan ke dalam data sampel: bagian dari data yang dirancang untuk mengkalibrasi Model dan data sampel: bagian dari data yang digunakan untuk memvalidasi kalibrasi dan memastikan bahwa kinerja yang tercipta dalam sampel akan tercermin dalam dunia nyata. Sebagai aturan praktis sekitar 70 data awal dapat digunakan untuk kalibrasi (yaitu dalam sampel) dan 30 untuk validasi (yaitu di luar sampel). Kemudian perbandingan data masuk dan keluar dari data sampel membantu untuk menentukan apakah model cukup kuat. Pos ini bertujuan untuk melangkah lebih jauh dan menyediakan metode statistik untuk memutuskan apakah data sampel tidak sesuai dengan apa yang tercipta dalam sampel. Pada grafik di bawah area biru mewakili kinerja sampel untuk salah satu strategi saya. Inspeksi visual sederhana menunjukkan kesesuaian antara kinerja di dalam dan di luar kinerja sampel, namun tingkat kepercayaan apa yang saya miliki dalam hal ini. Pada tahap ini tidak banyak dan inilah masalahnya. Apa yang benar-benar dibutuhkan adalah ukuran kesamaan antara data masuk dan keluar dari kumpulan data sampel. Secara statistik, hal ini dapat diterjemahkan sebagai kemungkinan bahwa masuk dan keluar dari sampel kinerja sampel berasal dari distribusi yang sama. Ada uji statistik non-parametrik yang melakukan hal ini: Tes Kruskall-Wallis. Definisi yang baik dari tes ini dapat ditemukan pada pengumpulan sampel data R-Tutor 8220A bersifat independen jika berasal dari populasi yang tidak terkait dan sampelnya tidak saling mempengaruhi. Menggunakan Uji Kruskal-Wallis. Kita dapat memutuskan apakah distribusi populasi identik tanpa menganggapnya mengikuti distribusi normal.8221 Manfaat tambahan dari tes ini tidak mengasumsikan distribusi normal. Ini ada tes lain dengan sifat yang sama yang bisa masuk ke dalam kerangka itu. Uji Mann-Whitney-Wilcoxon atau tes Kolmogorov-Smirnov akan sesuai dengan kerangka kerja di sini, namun hal ini berada di luar cakupan artikel ini untuk membahas pro dan kontra dari setiap tes ini. Deskripsi yang bagus bersama dengan contoh R dapat ditemukan di sini. Berikut kode yang digunakan untuk menghasilkan bagan di atas dan analisisnya: Pada contoh di atas dalam periode sampel lebih panjang dari pada periode sampel, saya membuat secara acak 1000 subset dari data sampel masing-masing memiliki panjang yang sama dengan yang ada. Dari data sampel Kemudian saya menguji masing-masing subset sampel dengan data sampel dan saya mencatat nilai p. Proses ini tidak menghasilkan nilai p tunggal untuk uji Kruskall-Wallis namun distribusi membuat analisis lebih kuat. Dalam contoh ini, mean dari nilai p berada jauh di atas nol (0,478) yang menunjukkan bahwa hipotesis nol harus diterima: ada bukti kuat bahwa data masuk dan keluar dari data sampel berasal dari distribusi yang sama. Seperti biasa apa yang disajikan dalam posting ini adalah contoh mainan yang hanya menggores permukaan masalah dan harus disesuaikan dengan kebutuhan individu. Namun saya pikir ini mengusulkan kerangka statistik yang menarik dan rasional untuk mengevaluasi hasil sampel. Pos ini terinspirasi oleh dua makalah berikut: Vigier Alexandre, Chmil Swann (2007), Pengaruh Berbagai Fungsi Optimal terhadap Kinerja Sampel Strategi Perdagangan Evolusi Genetis, Peramalan Pasar Keuangan Konferensi Vigier Alexandre, Chmil Swann (2010), An Proses optimasi untuk memperbaiki kekurangan konsistensi sampel, kasus Pasar Modal, JP Morgan Cazenove Equity Quantitative Conference, London Oktober 2010 13 Desember 2015, 2:03 pm Melakukan penelitian kuantitatif menyiratkan banyak data yang berderak dan satu memerlukan data yang bersih dan dapat diandalkan untuk Capai ini Yang sangat dibutuhkan adalah data bersih yang mudah diakses (bahkan tanpa koneksi internet). Cara yang paling efisien untuk melakukan ini bagi saya adalah memelihara satu set file csv. Tentunya proses ini bisa ditangani dengan berbagai cara tapi saya menemukan waktu yang sangat efisien dan sederhana untuk mempertahankan direktori tempat saya menyimpan dan memperbarui file csv. Saya memiliki satu file csv per instrumen dan setiap file diberi nama sesuai instrumen yang dikandungnya. Alasan saya melakukannya ada dua: Pertama, saya tidak ingin mendownload (harga) data dari Yahoo, Google dll8230 setiap kali saya ingin menguji ide baru tapi yang lebih penting lagi setelah saya mengidentifikasi dan memperbaiki masalah, saya tidak perlu Lakukan lagi saat aku membutuhkan instrumen yang sama. Sederhana namun sangat efisien sejauh ini. Prosesnya dirangkum dalam grafik di bawah ini. Dalam semua hal berikut, saya berasumsi bahwa data berasal dari Yahoo. Kode itu harus diubah untuk data dari Google, Quandl etc8230 Selain itu saya mempresentasikan proses updating data harga harian. Penyiapannya akan berbeda untuk data frekuensi yang lebih tinggi dan jenis dataset lainnya (yaitu berbeda dari harga). 1 8211 Download data awal (listOfInstruments.R amp historicalData.R) Daftar berkasOfInstruments.R adalah file yang hanya berisi daftar semua instrumen. Jika sebuah instrumen tidak termasuk dalam daftar saya (yaitu file csv di folder data saya) atau jika Anda melakukannya untuk pertama kalinya Anda mendownload kumpulan data historis awal. Contoh di bawah ini mendownload satu set harga harian ETF dari Yahoo Finance kembali ke Januari 2000 dan menyimpan datanya dalam file csv. 2 8211 Memperbarui data yang ada (updateData.R) Kode di bawah ini dimulai dari file yang ada di folder khusus dan mengupdate semuanya satu demi satu. Biasanya saya menjalankan proses ini setiap hari kecuali saat I8217m sedang libur. Untuk menambahkan instrumen baru, cukup jalankan langkah 1 di atas untuk instrumen ini saja. 3 8211 Buat file batch (updateDailyPrices.bat) Bagian penting lainnya dari pekerjaan ini adalah membuat file batch yang mengotomatisasi proses update di atas (I8217m pengguna Windows). Hal ini untuk menghindari pembukaan RRStudio dan menjalankan kode dari sana. Kode di bawah ini ditempatkan pada file .bat (path harus diubah dengan setup pembaca8217). Perhatikan bahwa saya menambahkan file output (updateLog.txt) untuk melacak eksekusi. Proses di atas sangat sederhana karena hanya menjelaskan bagaimana cara mengupdate data harga harian. Saya telah menggunakan ini untuk sementara dan telah bekerja sangat lancar sejauh ini. Untuk data yang lebih maju dan frekuensi yang lebih tinggi, semuanya bisa menjadi lebih rumit. Seperti biasa setiap komentar selamat datang 23 Maret 2015, 8:55 pm Ketika sampai pada pengelolaan portofolio saham versus benchmark, masalahnya sangat berbeda dengan menentukan strategi pengembalian yang absolut. Yang pertama harus memegang lebih banyak saham daripada di kemudian hari dimana tidak ada stok sama sekali yang bisa diadakan jika tidak ada cukup peluang bagus. Alasannya adalah kesalahan pelacakan. Ini didefinisikan sebagai standar deviasi return portofolio dikurangi return benchmark. Semakin sedikit saham yang dimiliki vs benchmark semakin tinggi kesalahan pelacakan (misalnya risiko yang lebih tinggi). Analisis berikut ini sebagian besar terinspirasi oleh buku 8220Active Portfolio Management8221 oleh Grinold amp Kahn. Ini adalah kitab suci bagi siapa saja yang tertarik untuk menjalankan portofolio terhadap tolok ukur. Saya sangat menganjurkan siapapun yang tertarik dengan topik untuk membaca buku ini dari awal sampai akhir. Tulisan itu ditulis dengan sangat baik dan meletakkan fondasi pengelolaan portofolio aktif yang sistematis (saya tidak berafiliasi dengan editor atau penulisnya). 1 8211 Analisis Faktor Disini kita mencoba memberi peringkat seakurat mungkin saham di alam semesta investasi secara forward return. Banyak orang datang dengan banyak alat dan varian alat yang tak terhitung jumlahnya telah dikembangkan untuk mencapai hal ini. Dalam posting ini saya berfokus pada dua metrik sederhana dan banyak digunakan: Information Coefficient (IC) dan Quantiles Return (QR). 1.1 8211 Koefisien Informasi Prospek untuk forward return harus didefinisikan oleh analis dan itu adalah fungsi dari strategi dan pergantian alfa (ini telah menjadi subyek penelitian ekstensif). Jelas IC harus setinggi mungkin secara absolut. Untuk pembaca yang tajam, dalam buku oleh Grinold amp Kahn sebuah formula yang menghubungkan Information Ratio (IR) dan IC diberikan: dengan luasnya adalah jumlah taruhan independen (perdagangan). Rumus ini dikenal sebagai hukum dasar manajemen aktif. Masalahnya adalah seringkali, menentukan luasnya secara akurat tidaklah semudah kedengarannya. 1.2 8211 Quantiles Return Untuk mendapatkan perkiraan faktor prediktif faktor yang lebih akurat, diperlukan langkah lebih lanjut dan memberi saham kelompok dengan nilai faktor kuantitatif kemudian menganalisis rata-rata forward return (atau metrik tendensi sentral lainnya) dari masing-masing Quantiles. Kegunaan alat ini sangat mudah. Sebuah faktor dapat memiliki IC yang baik namun kekuatan prediktifnya mungkin terbatas pada sejumlah kecil saham. Ini tidak baik karena manajer portofolio harus memilih saham di seluruh alam semesta untuk memenuhi kendala kesalahan pelacakannya. Kembalinya quantiles yang baik ditandai oleh hubungan monoton antara quantiles individual dan forward returns. Semua saham di indeks SampP500 (pada saat penulisan). Jelas ada bias kapal bertahan hidup: daftar saham dalam indeks telah berubah secara signifikan antara awal dan akhir periode sampel, betapapun cukupnya hanya untuk tujuan ilustrasi. Kode di bawah ini mengunduh harga saham individual di SampP500 antara Jan 2005 dan hari ini (dibutuhkan beberapa saat) dan mengubah harga mentah menjadi kembali selama 12 bulan terakhir dan bulan lalu. Yang pertama adalah faktor kita, yang terakhir akan digunakan sebagai forward return measure. Berikut adalah kode untuk menghitung Informasi Coefficient dan Quantiles Return. Perhatikan bahwa saya menggunakan kuintil dalam contoh ini namun metode pengelompokan lainnya (terciles, deciles etc8230) dapat digunakan. Itu sangat tergantung pada ukuran sampel, apa yang ingin Anda tangkap dan cuaca Anda ingin memiliki gambaran umum atau fokus pada ekor distribusi. Untuk memperkirakan kembali dalam setiap kuintil, median telah digunakan sebagai estimator tendensi sentral. Ukuran ini jauh lebih sensitif terhadap outlier daripada mean aritmetik. Dan akhirnya kode untuk menghasilkan Quantiles Return chart. 3 8211 Cara memanfaatkan informasi di atas Dalam grafik di atas Q1 adalah terendah melewati 12 bulan kembali dan Q5 tertinggi. Ada kenaikan monoton dalam jumlah kuantum yang kembali antara Q1 dan Q5 yang secara jelas menunjukkan bahwa saham yang jatuh ke Q5 mengungguli yang jatuh ke Q1 sekitar 1 per bulan. Ini sangat penting dan kuat untuk faktor sederhana seperti itu (tidak benar-benar kejutan sekalipun8230). Oleh karena itu ada kemungkinan lebih besar untuk mengalahkan indeks oleh overweighting saham jatuh ke Q5 dan underweighting mereka jatuh ke Q1 relatif terhadap benchmark. Sebuah IC sebesar 0,0206 mungkin tidak berarti banyak dalam dirinya sendiri tetapi secara signifikan berbeda dari 0 dan menunjukkan kekuatan prediksi yang baik dalam 12 bulan terakhir kembali secara keseluruhan. Tes signifikansi formal dapat dievaluasi namun hal ini berada di luar cakupan artikel ini. 4 8211 Keterbatasan Praktis Kerangka di atas sangat baik untuk mengevaluasi faktor investasi, namun ada beberapa keterbatasan praktis yang harus ditangani untuk pelaksanaan kehidupan nyata: Rebalancing. Dalam uraian di atas, maka diasumsikan bahwa pada akhir setiap bulan portofolio tersebut sepenuhnya dapat diseimbangkan kembali. Ini berarti semua saham yang jatuh di Q1 adalah saham kurus dan semua saham yang jatuh di Q5 kelebihan berat badan dibandingkan dengan benchmark. Hal ini tidak selalu memungkinkan untuk alasan praktis: beberapa saham mungkin dikecualikan dari alam semesta investasi, ada kendala pada bobot industri atau sektor, ada kendala pada perputaran dll8230 Biaya Transaksi. Ini belum diperhitungkan dalam analisis di atas dan ini adalah rem yang serius terhadap pelaksanaan kehidupan nyata. Pertimbangan turnover biasanya diimplementasikan dalam kehidupan nyata dalam bentuk penalti terhadap kualitas faktor. Koefisien transfer Ini adalah perpanjangan dari hukum dasar manajemen aktif dan ini melonggarkan asumsi model Grinold8217 bahwa manajer tidak menghadapi kendala yang menghalangi mereka untuk menerjemahkan wawasan investasi mereka secara langsung ke dalam taruhan portofolio. Dan akhirnya, saya tercengang dengan apa yang bisa diraih dengan kurang dari 80 baris kode dengan R8230 Seperti biasa setiap komentar selamat datang 14 Maret 2014, 1:07. Pertanyaan yang harus selalu ditanyakan kepadanya saat menggunakan indikator teknis adalah apa yang akan menjadi tujuan. Kriteria untuk memilih parameter indikator (misalnya mengapa menggunakan RSI 14 hari daripada 15 atau 20 hari). Algoritma genetika (GA) adalah alat yang sesuai untuk menjawab pertanyaan itu. Dalam posting ini saya akan menunjukkan kepada Anda bagaimana cara mengatur masalah di R. Sebelum saya melanjutkan pengingat yang biasa: Apa yang saya sajikan dalam posting ini hanyalah contoh mainan dan bukan undangan untuk berinvestasi. Ini bukan strategi jadi baik ide penelitian yang perlu diteliti lebih lanjut, dikembangkan dan disesuaikan dengan kebutuhan individu. Apa itu algoritma genetika Deskripsi terbaik GA yang saya temukan berasal dari Cybernatic Trading sebuah buku oleh Murray A. Ruggiero. 8220 Algoritma genetika diciptakan oleh John Holland pada pertengahan 1970 untuk memecahkan masalah optimasi keras. Metode ini menggunakan seleksi alam, survival of the fittest8221. Proses umum mengikuti langkah-langkah di bawah ini: Menyandikan masalah ke dalam kromosom Menggunakan pengkodean, kembangkan fungsi kebugaran untuk digunakan dalam mengevaluasi setiap nilai kromosom8217 dalam memecahkan masalah yang diberikan Inisialisasi populasi kromosom Mengevaluasi setiap kromosom dalam populasi Buat kromosom baru dengan kawin dua Kromosom. Hal ini dilakukan dengan cara mematikan dan menggabungkan dua orang tua untuk membentuk dua anak (orang tua dipilih secara acak tapi bias oleh kebugarannya) Mengevaluasi kromosom baru Menghapus anggota populasi yang kurang pas dibanding kromosom baru dan memasukkan kromosom baru ke dalam populasi. . Jika kriteria berhenti tercapai (jumlah generasi maksimum, kriteria kebugaran cukup baik8230), kembalikan kromosom terbaik atau lebih baik ke langkah 4 Dari perspektif perdagangan, GA sangat berguna karena mereka baik dalam menangani masalah nonlinear yang tinggi. Namun, hal itu menunjukkan beberapa fitur buruk yang patut disebutkan: Lebih pas: Ini adalah masalah utama dan penting bagi analis untuk menyiapkan masalah dengan cara yang meminimalkan risiko ini. Komputasi waktu. Jika masalahnya tidak jelas, bisa sangat lama untuk mencapai solusi yang layak dan kompleksitas meningkat secara eksponensial dengan jumlah variabel. Makanya perlu hati-hati memilih parameternya. Ada beberapa paket R yang berhubungan dengan GA, saya memilih untuk menggunakan yang paling umum: rgenoud Harga penutupan harian untuk ETF likuid paling banyak dari keuangan Yahoo akan kembali ke Januari 2000. Pada periode sampel berlangsung dari Januari 2000 sampai Desember 2010. Out of Periode sampel dimulai pada Januari 2011. Logikanya adalah sebagai berikut: fungsi kebugaran dioptimalkan selama periode sampel untuk mendapatkan satu set parameter optimal untuk indikator teknis yang dipilih. Kinerja indikator tersebut kemudian dievaluasi pada periode sampel. Tapi sebelum melakukannya indikator teknis harus dipilih. Pasar ekuitas menunjukkan dua karakteristik utama yang familiar bagi siapa saja yang memiliki beberapa pengalaman trading. Momentum jangka panjang dan pembalikan jangka pendek. Fitur tersebut dapat diterjemahkan dalam bentuk indikator teknis dengan cara: moving averages cross over dan RSI. Ini mewakili seperangkat 4 parameter: Periode lihat-kembali untuk rata-rata bergerak jangka panjang dan pendek, periode lihat kembali untuk ambang RSI dan RSI. Set parameter adalah kromosom. Elemen kunci lainnya adalah fungsi fitness. Kami mungkin ingin menggunakan sesuatu seperti: rasio pengembalian maksimum atau Sharpe atau Drawdown rata-rata minimum. Berikut ini, saya memilih untuk memaksimalkan rasio Sharpe. Implementasi R adalah seperangkat 3 fungsi: fitnessFunction. Mendefinisikan fungsi kebugaran (misalnya rasio Sharpe maksimum) yang akan digunakan dalam perdagangan mesin GAStatistik. Ringkasan statistik perdagangan untuk masuk dan keluar dari periode sampel untuk tujuan perbandingan genoud. Mesin GA dari paket rgenoud Fungsi genoud agak rumit tapi saya tidak akan menjelaskan parameter masing-masing parameter karena saya ingin menyimpan postingan ini singkat (dan dokumentasinya sangat bagus). Pada tabel di bawah ini saya menyajikan untuk masing-masing instrumen parameter optimal (RSI look-back period, RSI threshold, Moving Average Average, dan Moving Average Jangka Panjang) seiring dengan masuk dan keluar dari statistik perdagangan sampel. Sebelum mengomentari hasil di atas, saya ingin menjelaskan beberapa poin penting. Agar sesuai dengan logika yang didefinisikan di atas, saya membatasi parameter untuk memastikan periode peninjauan kembali untuk moving average jangka panjang selalu lebih lama sehingga moving average yang lebih pendek. Saya juga membatasi pengoptimal untuk memilih hanya solusi dengan lebih dari 50 perdagangan dalam periode sampel (misalnya signifikansi statistik). Keseluruhan hasil sampel jauh dari mengesankan. Tingkat pengembaliannya rendah walaupun jumlah perdagangan kecil untuk membuat hasilnya benar-benar signifikan. Namun, ada penurunan efisiensi yang signifikan antara di dalam dan di luar periode sampel untuk Jepang (EWJ) yang sangat mungkin berarti terlalu pas. Pos ini dimaksudkan untuk memberi pembaca alat untuk menggunakan GA dengan benar dalam kerangka kerja perdagangan kuantitatif. Sekali lagi, itu hanya sebuah contoh yang perlu disempurnakan lebih lanjut. Beberapa peningkatan potensial untuk dijelajahi adalah: fungsi kebugaran. Memaksimalkan rasio Sharpe sangat sederhana. Fungsi 8220smarter8221 pasti akan memperbaiki pola statistik perdagangan sampel. Kami mencoba untuk menangkap pola yang sangat mudah. Diperlukan penelitian pola yang lebih mendalam. Optimasi. Ada banyak cara untuk memperbaiki cara optimasi dilakukan. Ini akan memperbaiki kecepatan komputasi dan rasionalitas hasilnya. Kode yang digunakan dalam posting ini tersedia di repositori Gist. Seperti biasa ada komentar selamat datang 28 Februari 2014, 3:52 WIB Ada sekumpulan literatur baik akademis maupun empiris tentang peramalan pasar. Sebagian besar waktu itu menggabungkan dua fitur pasar: Besaran dan Arah. Pada artikel ini saya ingin fokus hanya pada mengidentifikasi arah pasar. Tujuan yang saya tetapkan sendiri, adalah untuk mengidentifikasi kondisi pasar saat peluang tersebut secara signifikan bias menuju pasar turun atau turun. Pos ini memberi contoh bagaimana DNA CART (Klasifikasi dan Regresi) dapat digunakan dalam konteks ini. Sebelum saya meneruskan pengingat biasa: Apa yang saya sajikan dalam posting ini hanyalah contoh mainan dan bukan undangan untuk berinvestasi. Ini bukan strategi jadi baik ide penelitian yang perlu diteliti lebih lanjut, dikembangkan dan disesuaikan dengan kebutuhan individu. 1 8211 Apa itu CART dan mengapa menggunakannya Dari statistik, CART adalah seperangkat teknik untuk klasifikasi dan prediksi. Teknik ini bertujuan untuk menghasilkan aturan yang memprediksi nilai variabel hasil (target) dari variabel prediktor (explanatory) yang diketahui. There are many different implementations but they are all sharing a general characteristic and thats what Im interested in. From Wikipedia, Algorithms for constructing decision trees usually work top-down, by choosing a variable at each step that best splits the set of items. Different algorithms use different metrics for measuring 8220best8221. These generally measure the homogeneity of the target variable within the subsets. These metrics are applied to each candidate subset, and the resulting values are combined (e.g. averaged) to provide a measure of the quality of the split. CART methodology exhibits some characteristics that are very well suited for market analysis: Non parametric . CART can handle any type of statistical distributions Non linear . CART can handle a large spectrum of dependency between variables (e.g. not limited to linear relationships) Robust to outliers There are various R packages dealing with Recursive Partitioning, I use here rpart for trees estimation and rpart.plot for trees drawing. 2 8211 Data amp Experiment Design Daily OHLC prices for most liquid ETFs from January 2000 to December 2013 extracted from Google finance. The in sample period goes from January 2000 to December 2010 the rest of the dataset is the out of sample period. Before running any type of analysis the dataset has to be prepared for the task. The target variable is the ETF weekly forward return defined as a two states of the world outcome (UP or DOWN). If weekly forward return gt 0 then the market in the UP state, DOWN state otherwise The explanatory variables are a set of technical indicators derived from the initial daily OHLC dataset. Each indicator represents a well-documented market behavior. In order to reduce the noise in the data and to try to identify robust relationships, each independent variable is considered to have a binary outcome. Volatility (VAR1) . High volatility is usually associated with a down market and low volatility with an up market. Volatility is defined as the 20 days raw ATR (Average True Range) spread to its moving average (MA). If raw ATR gt MA then VAR1 1, else VAR1 -1. Short term momentum (VAR2) . The equity market exhibits short term momentum behavior captured here by a 5 days simple moving averages (SMA). If Price gt SMA then VAR2 1 else VAR2 -1 Long term momentum (VAR3) . The equity market exhibits long term momentum behavior captured here by a 50 days simple moving averages (LMA). If Price gt LMA then VAR3 1 else VAR3 -1 Short term reversal (VAR4) . This is captured by the CRTDR which stands for Close Relative To Daily Range and calculated as following: . If CRTDR gt 0.5, then VAR4 1 else VAR4 -1 Autocorrelation regime (VAR5) . The equity market tends to go through periods of negative and positive autocorrelation regimes. If returns autocorrelation over the last 5 days gt 0 then VAR5 1 else VAR5 -1 I put below a tree example with some explanations In the tree above, the path to reach node 4 is: VAR3 gt0 (Long Term Momentum gt 0) and VAR4 gt 0 (CRTDR gt 0). The red rectangle indicates this is a DOWN leaf (e.g. terminal node) with a probability of 58 (1 8211 0.42). In market terms this means that if Long Term Momentum is Up and CRTDR is gt 0.5 then the probability of a positive return next week is 42 based on the in sample sample data. 18 indicates the proportion of the data set that falls into that terminal node (e.g. leaf). There are many ways to use the above approach, I chose to estimate and combine all possible trees. From the in sample data, I collect all leaves from all possible trees and I gather them into a matrix. This is the 8220rules matrix8221 giving the probability of next week beeing UP or DOWN. I apply the rules in the above matrix to the out of sample data (Jan 2011 8211 Dec 2013) and I compare the results to the real outcome. The problem with this approach is that a single point (week) can fall into several rules and even belong to UP and DOWN rules simultaneously. Therefore I apply a voting scheme . For a given week I sum up all the rules that apply to that week giving a 1 for an UP rule and -1 for a DOWN rule. If the sum is greater than 0 the week is classified as UP, if the sum is negative it8217s a DOWN week and if the sum is equal to 0 there will be no position taken that week (return 0) The above methodology is applied to a set of very liquid ETFs. I plot below the out of sample equity curves along with the buy and hold strategy over the same period. Initial results seem encouraging even if the quality of the outcome varies greatly by instrument. However there is a huge room for improvement. I put below some directions for further analysis Path optimality . The algorithm used here for defining the trees is optimal at each split but it doesn8217t guarantee the optimality of the path. Adding a metric to measure the optimality of the path would certainly improve the above results. Other variables . I chose the explanatory variables solely based on experience. It8217s very likely that this choice is neither good nor optimal. Backtest methodology . I used a simple In and Out of sample methodology. In a more formal backtest I would rather use a rolling or expanding window of in and out sample sub-periods (e.g. walk forward analysis) As usual, any comments welcomeBasics of Algorithmic Trading: Concepts and Examples An algorithm is a specific set of clearly defined instructions aimed to carry out a task or process. Algorithmic trading (automated trading, black-box trading, or simply algo-trading) is the process of using computers programmed to follow a defined set of instructions for placing a trade in order to generate profits at a speed and frequency that is impossible for a human trader. The defined sets of rules are based on timing, price, quantity or any mathematical model. Apart from profit opportunities for the trader, algo-trading makes markets more liquid and makes trading more systematic by ruling out emotional human impacts on trading activities. Suppose a trader follows these simple trade criteria: Buy 50 shares of a stock when its 50-day moving average goes above the 200-day moving average Sell shares of the stock when its 50-day moving average goes below the 200-day moving average Using this set of two simple instructions, it is easy to write a computer program which will automatically monitor the stock price (and the moving average indicators) and place the buy and sell orders when the defined conditions are met. The trader no longer needs to keep a watch for live prices and graphs, or put in the orders manually. The algorithmic trading system automatically does it for him, by correctly identifying the trading opportunity. (For more on moving averages, see: Simple Moving Averages Make Trends Stand Out .) Algo-trading provides the following benefits: Trades executed at the best possible prices Instant and accurate trade order placement (thereby high chances of execution at desired levels) Trades timed correctly and instantly, to avoid significant price changes Reduced transaction costs (see the implementation shortfall example below) Simultaneous automated checks on multiple market conditions Reduced risk of manual errors in placing the trades Backtest the algorithm, based on available historical and real time data Reduced possibility of mistakes by human traders based on emotional and psychological factors The greatest portion of present day algo-trading is high frequency trading (HFT), which attempts to capitalize on placing a large number of orders at very fast speeds across multiple markets and multiple decision parameters, based on pre-programmed instructions. (For more on high frequency trading, see: Strategies and Secrets of High Frequency Trading (HFT) Firms ) Algo-trading is used in many forms of trading and investment activities, including: Mid to long term investors or buy side firms (pension funds, mutual funds, insurance companies) who purchase in stocks in large quantities but do not want to influence stocks prices with discrete, large-volume investments. Short term traders and sell side participants (market makers. speculators. and arbitrageurs ) benefit from automated trade execution in addition, algo-trading aids in creating sufficient liquidity for sellers in the market. Systematic traders (trend followers. pairs traders. hedge funds. etc.) find it much more efficient to program their trading rules and let the program trade automatically. Algorithmic trading provides a more systematic approach to active trading than methods based on a human traders intuition or instinct. Algorithmic Trading Strategies Any strategy for algorithmic trading requires an identified opportunity which is profitable in terms of improved earnings or cost reduction. The following are common trading strategies used in algo-trading: The most common algorithmic trading strategies follow trends in moving averages. channel breakouts. price level movements and related technical indicators. These are the easiest and simplest strategies to implement through algorithmic trading because these strategies do not involve making any predictions or price forecasts. Trades are initiated based on the occurrence of desirable trends. which are easy and straightforward to implement through algorithms without getting into the complexity of predictive analysis. The above mentioned example of 50 and 200 day moving average is a popular trend following strategy. (For more on trend trading strategies, see: Simple Strategies for Capitalizing on Trends .) Buying a dual listed stock at a lower price in one market and simultaneously selling it at a higher price in another market offers the price differential as risk-free profit or arbitrage. The same operation can be replicated for stocks versus futures instruments, as price differentials do exists from time to time. Implementing an algorithm to identify such price differentials and placing the orders allows profitable opportunities in efficient manner. Index funds have defined periods of rebalancing to bring their holdings to par with their respective benchmark indices. This creates profitable opportunities for algorithmic traders, who capitalize on expected trades that offer 20-80 basis points profits depending upon the number of stocks in the index fund, just prior to index fund rebalancing. Such trades are initiated via algorithmic trading systems for timely execution and best prices. A lot of proven mathematical models, like the delta-neutral trading strategy, which allow trading on combination of options and its underlying security. where trades are placed to offset positive and negative deltas so that the portfolio delta is maintained at zero. Mean reversion strategy is based on the idea that the high and low prices of an asset are a temporary phenomenon that revert to their mean value periodically. Identifying and defining a price range and implementing algorithm based on that allows trades to be placed automatically when price of asset breaks in and out of its defined range. Volume weighted average price strategy breaks up a large order and releases dynamically determined smaller chunks of the order to the market using stock specific historical volume profiles. The aim is to execute the order close to the Volume Weighted Average Price (VWAP), thereby benefiting on average price. Time weighted average price strategy breaks up a large order and releases dynamically determined smaller chunks of the order to the market using evenly divided time slots between a start and end time. The aim is to execute the order close to the average price between the start and end times, thereby minimizing market impact. Until the trade order is fully filled, this algorithm continues sending partial orders, according to the defined participation ratio and according to the volume traded in the markets. The related steps strategy sends orders at a user-defined percentage of market volumes and increases or decreases this participation rate when the stock price reaches user-defined levels. The implementation shortfall strategy aims at minimizing the execution cost of an order by trading off the real-time market, thereby saving on the cost of the order and benefiting from the opportunity cost of delayed execution. The strategy will increase the targeted participation rate when the stock price moves favorably and decrease it when the stock price moves adversely. There are a few special classes of algorithms that attempt to identify happenings on the other side. These sniffing algorithms, used, for example, by a sell side market maker have the in-built intelligence to identify the existence of any algorithms on the buy side of a large order. Such detection through algorithms will help the market maker identify large order opportunities and enable him to benefit by filling the orders at a higher price. This is sometimes identified as high-tech front-running. (For more on high-frequency trading and fraudulent practices, see: If You Buy Stocks Online, You Are Involved in HFTs .) Technical Requirements for Algorithmic Trading Implementing the algorithm using a computer program is the last part, clubbed with backtesting. The challenge is to transform the identified strategy into an integrated computerized process that has access to a trading account for placing orders. The following are needed: Computer programming knowledge to program the required trading strategy, hired programmers or pre-made trading software Network connectivity and access to trading platforms for placing the orders Access to market data feeds that will be monitored by the algorithm for opportunities to place orders The ability and infrastructure to backtest the system once built, before it goes live on real markets Available historical data for backtesting, depending upon the complexity of rules implemented in algorithm Here is a comprehensive example: Royal Dutch Shell (RDS) is listed on Amsterdam Stock Exchange (AEX ) and London Stock Exchange (LSE ). Lets build an algorithm to identify arbitrage opportunities. Here are few interesting observations: AEX trades in Euros, while LSE trades in Sterling Pounds Due to the one hour time difference, AEX opens an hour earlier than LSE, followed by both exchanges trading simultaneously for next few hours and then trading only in LSE during the last hour as AEX closes Can we explore the possibility of arbitrage trading on the Royal Dutch Shell stock listed on these two markets in two different currencies A computer program that can read current market prices Price feeds from both LSE and AEX A forex rate feed for GBP-EUR exchange rate Order placing capability which can route the order to the correct exchange Back-testing capability on historical price feeds The computer program should perform the following: Read the incoming price feed of RDS stock from both exchanges Using the available foreign exchange rates. convert the price of one currency to other If there exists a large enough price discrepancy (discounting the brokerage costs) leading to a profitable opportunity, then place the buy order on lower priced exchange and sell order on higher priced exchange If the orders are executed as desired, the arbitrage profit will follow Simple and Easy However, the practice of algorithmic trading is not that simple to maintain and execute. Remember, if you can place an algo-generated trade, so can the other market participants. Consequently, prices fluctuate in milli- and even microseconds. In the above example, what happens if your buy trade gets executed, but sell trade doesnt as the sell prices change by the time your order hits the market You will end up sitting with an open position. making your arbitrage strategy worthless. There are additional risks and challenges: for example, system failure risks, network connectivity errors, time-lags between trade orders and execution, and, most important of all, imperfect algorithms. The more complex an algorithm, the more stringent backtesting is needed before it is put into action. Quantitative analysis of an algorithms performance plays an important role and should be examined critically. Its exciting to go for automation aided by computers with a notion to make money effortlessly. But one must make sure the system is thoroughly tested and required limits are set. Analytical traders should consider learning programming and building systems on their own, to be confident about implementing the right strategies in foolproof manner. Cautious use and thorough testing of algo-trading can create profitable opportunities. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Kepemilikan aset dalam portofolio. Investasi portofolio dilakukan dengan harapan menghasilkan laba di atasnya. Ini. Rasio yang dikembangkan oleh Jack Treynor bahwa langkah-langkah pengembalian yang diperoleh melebihi yang bisa diperoleh tanpa risiko. Pembelian kembali saham beredar (repurchase) oleh perusahaan untuk mengurangi jumlah saham yang beredar di pasaran. Perusahaan. Pengembalian pajak adalah pengembalian pajak yang dibayarkan kepada seseorang atau rumah tangga bila kewajiban pajak sebenarnya kurang dari jumlah tersebut. The monetary value of all the finished goods and services produced within a country039s borders in a specific time period.
Biner-opsi-perdagangan-sinyal-2016-militer
Binary-options-e-books-for-free