Forex Bot Python

Våre forex roboter har funnet over. A forex robot aka ekspertrådgiver er programvare som handler et forex system for deg. De kjører inne i forex terminal og kan festes til hvilken som helst valuta du velger. Bruk avanserte beregninger de åpner og forvalter forex handler for deg i henhold til til en forexstrategi Hver EA er forskjellig Bruk mer enn én samtidig for best resultat Ingen erfaring er nødvendig, og oppsettet er enkelt. Bruke en forex robot er den eneste måten å forbedre din handel umiddelbart. Med en ekspertrådgiver kan du umiddelbart starte handel med et arbeidssystem uavhengig av ditt eget ferdighetsnivå Vanskelige beregninger og sikker pengehåndtering håndteres for deg De sover aldri og kan se etter handler 24 timer i døgnet 5 dager i uken Og de er den eneste måten å dekke flere par på samtidig. Engen ekspertrådgiver er fullautomatisk og lastet med funksjoner for å dominere alle diagrammer. Vi kodes alt annet enn kjøkkenvasken i alle våre forex-roboter. Automatisk håndfri forexhandel. Yep Proper pengestyring Sjekk Stoppadministrasjon og automatisk ta fortjeneste Du satser Hver ekspertrådgiver er fullt optimert for alle valutapar. Og de kan handle med mikro, mini og standardpartier. Opplæring med Python. Jeg har nylig lest et flott innlegg av turinginansbloggen på hvordan å være en kvant Kort sagt beskriver det en vitenskapelig tilnærming til å utvikle handelsstrategier For meg personlig er det å observere data, å tenke på modeller og danne hypoteser en annen natur, som det burde være for enhver god ingeniør. I dette innlegget skal jeg illustrere denne tilnærmingen ved å gå gjennom en rekke trinn bare et par, ikke alle involverte i utviklingen av en handelsstrategi. Ta en titt på det vanligste handelsinstrumentet, SP 500 ETF SPY Jeg begynner med observasjoner. Observasjoner Det skjedde for meg at det meste av tiden at det er mye å snakke i media om at markedet krasjer etter store tap i flere dager, en ganske betydelig tilbakeslag følger noen ganger i det siste jeg Jeg har gjort et par feil ved å lukke mine stillinger for å kutte tap kort, bare for å gå glipp av et utvinning i de følgende dagene. Generell teori Etter en periode med påfølgende tap, vil mange handelsmenn avvikle sine stillinger ut av frykt for enda større tap. Mye av Denne oppførselen er styrt av frykt, i stedet for beregnet risiko. Smartere handelsmenn kommer inn for kjøpene. Hypotesen Neste dags retur av SPY vil vise en oppadgående bias etter en rekke sammenhengende tap. For å teste hypotesen, har jeg beregnet antall sammenhengende nedtider Alt under -0 1 daglig avkastning kvalifiserer som en down day. Returneringsserien er nær tilfeldig, slik som man forventer, er sjansene for 5 eller flere påfølgende neddager lave, noe som resulterer i et svært begrenset antall forekomster Lavt antall forekomster vil resultere i upålitelige statistiske estimater, så jeg vil stoppe ved 5.Below er en visualisering av nex-tday returnerer som en funksjon av antall neddager. Jeg har også tegnet 90 konfidensintervall for avkastningen b mellom linjene Det viser seg at gjennomsnittsavkastningen er positivt korrelert med antall nedtidshypoteser bekreftet. Men du kan tydeligvis se at denne ekstra alpha er svært liten sammenlignet med bandet av de sannsynlige returresultatene. Selv en liten kant kan bli utnyttet, finn en statistisk fordel og gjenta så ofte som mulig. Neste trinn er å undersøke om denne kanten kan omdannes i en handelsstrategi. Giver dataene ovenfor, kan en handelsstrategi være forløp Etter konsekutiv 3 eller flere tap, gå lang Avslutt på neste lukke. Det er et resultat av denne strategien sammenlignet med ren buy-and-hold. Dette ser ikke dårlig utover. Ser på de skarpe forholdene strategien vurderer en nedstigning 2 2 mot 0 44 for BH Dette er faktisk ganske bra, ikke bli for opphisset skjønt, siden jeg ikke hadde regnet med kommisjonskostnader, slippe osv. Mens strategien ovenfor ikke er noe jeg vil gjerne handle bare på grunn av den lange tidsperioden, utfordrer teorien seg videre tanker som kule d produsere noe nyttig Hvis det samme prinsippet gjelder intradagdata, kan en form for scalping-strategi bygges I eksemplet ovenfor har jeg oversimplified verden litt ved bare å telle antall neddager uten å være oppmerksom på dybden av drawdownen Også, utgang er bare en grunnleggende neste dag-lukk. Det er mye å bli bedre, men essensen etter min mening er dette. Future retur av SPY er ifluenced av drawdown og drawdown varighet over de foregående 3 til 5 dager. En erfaren handelsmann vet hvilken oppførsel å forvente fra markedet basert på et sett med indikatorer og deres tolkning Sistnevnte gjøres ofte basert på hans minne eller en slags modell. Finne et godt sett med indikatorer og behandle informasjonen deres utgjør en stor utfordring. å forstå hvilke faktorer som er korrelert med fremtidige priser Data som ikke har noen prediktiv kvalitet, innvirker bare på støy og kompleksitet, reduserer strategien. Å finne gode indikatorer er en vitenskap om sin egen, og krever ofte dyp forståelse av markedsdynamikken Denne delen av strategisk design kan ikke enkelt automatiseres Heldigvis, når et godt sett med indikatorer er funnet, kan handelsmennets minne og intuisjon enkelt erstattes med en statistisk modell, noe som sannsynligvis vil å utføre mye bedre da datamaskiner har feilfri minne og kan lage perfekte statistiske estimater. Når det gjelder volatilitetshandel, tok det meg litt tid å forstå hva som påvirker bevegelsene. Spesielt er jeg interessert i variabler som forutsier fremtidig avkastning av VXX og XIV I vil ikke gå inn i full lengde forklaring her, men bare presentere en konklusjon mine to mest verdifulle indikatorer for volatilitet er termen struktur helling og nåværende volatilitet premie min definisjon av disse to is. volatility premie VIX-realizedVol. delta termisk struktur helling VIX - VXV. VIX VXV er de forente 1 og 3 måneders implisitte volatiliteter av SP 500 realizedVol her er en 10-dagers realisert volatilitet av SPY, beregnet wi Yang-Zhang formel deltaet har ofte blitt diskutert på VixAndMore-bloggen, mens premie er kjent fra opsjonshandel. Det er fornuftig å gå kort volatilitet når premie er høy og futures er i contango delta 0 Dette vil føre til en sving fra begge premium og daglig rulle langs termen strukturen i VXX Men dette er bare en grov estimat En god handelsstrategi vil kombinere informasjon fra både premium og delta for å komme med en prediksjon på handelsretning i VXX. Jeg har slitt veldig lenge til å kom med en god måte å kombinere de støyende dataene fra begge indikatorene jeg har prøvd de fleste standardmetoder, som lineær regresjon, skrive en haug med om det, men alle med svært små forbedringer sammenlignet med å bruke bare en indikator Et godt eksempel av en slik indikatorstrategi med enkle regler kan bli funnet på TradingTheOdds-bloggen. Det ser ikke ut dårlig, men hva kan gjøres med flere indikatorer. Jeg skal begynne med noen utallige VXX-data som jeg fikk fra Mark etSci Merk at dette er simulerte data, før VXX ble opprettet. Indikatorene for samme periode er plottet under. Hvis vi tar en av indikatorpræmien i dette tilfellet og plott den mot fremtidig avkastning på VXX, kan det ses noen sammenheng, men Dataene er ekstremt støyende. Det er klart at negativ premie sannsynligvis vil ha positiv VXX-avkastning neste dag. Kombinere både premium og delta i en modell har vært en utfordring for meg, men jeg ønsket alltid å gjøre en statistisk tilnærming i essens, for en kombinasjon av delta, premium, vil jeg gjerne finne alle historiske verdier som er nærmest dagens verdier og anslå fremtidig avkastning basert på dem. Et par ganger har jeg begynt å skrive min egen nabointerpolering algoritmer, men hver gang jeg måtte gi opp til jeg kom over scikit nærmeste naboens regresjon. Det gjorde at jeg raskt kunne bygge en prediktor basert på to innganger, og resultatene er så gode at jeg er bekymret for at jeg har gjort det Oppgi et sted. Her er det jeg gjorde. Opprett et datasett med delta, premium - VXX neste dag returnerer i-av-sample. create en nærmeste nabo prediktor basert på datasettet above. trade strategi utenfor prøven med reglene. gå lang hvis forutsatt retur 0.go kort hvis forventet returnere 0. Strategien kan ikke være enklere. Resultatene virker ekstremt gode og blir bedre når flere neigbors blir brukt til estimering. Først, med 10 poeng, er strategien utmerket i prøven. , men er flatt ut-av-prøve rød linje i figuren nedenfor er det siste punktet i prøven. Da blir ytelsen bedre med 40 og 80 poeng. I de to siste tomtene ser strategien ut til å gjøre det samme inn og ut Sharpe-forholdet er ca. 2 3 Jeg er veldig fornøyd med resultatene og har følelsen av at jeg bare har kløftet overflaten av det som er mulig med denne teknikken. Mitt søk på et ideelt verktøy for sikkerhetskopiering er min definisjon av ideell beskrevet i de tidligere Backtesting-dilemmaene resulterte ikke innlegg i noe jeg kunne bruke r ight away Men gjennomgangen av tilgjengelige alternativer hjalp meg til å forstå bedre hva jeg virkelig vil. Av alternativene jeg har sett på, pybacktest var den jeg likte mest på grunn av sin enkelhet og fart. Etter å ha gått gjennom kildekoden, har jeg fått noen ideer for å gjøre det enklere og litt mer elegant Derfra var det bare et lite skritt for å skrive min egen backtester, som nå er tilgjengelig i TradingWithPython-biblioteket. Jeg har valgt en tilnærming hvor backtesteren inneholder funksjonalitet som alle handelsstrategier deler og at ofte blir kopiert limte ting som kalkuleringsposisjoner og pnl, ytelsesstatistikk og lage plots. Strategy-spesifikk funksjonalitet, som å bestemme inngangs - og utgangspunkter, bør gjøres utenfor backtesteren. En typisk arbeidsflyt vil finne inngang og utganger - beregne pnl og lage tomter med backtester - post-prosessstrategidata. I dette øyeblikket er modulen veldig minimal, ta en titt på kilden her, men i fremtiden planlegger jeg å legge til fortjeneste en d stop-loss-utganger og multi-asset portfolios. Usage av backtesting modulen er vist i dette eksempel notebook. I organisere min IPython bærbare datamaskiner ved å lagre dem i forskjellige kataloger Dette bringer imidlertid en uleilighet, fordi å få tilgang til bærbare datamaskiner jeg trenger å åpne en terminal og type ipython notisbok - pylab inline hver gang jeg er sikker på at ipython-teamet vil løse dette i det lange løp, men i mellomtiden er det en fin nedstignings måte å raskt få tilgang til notatbøkene fra filutforskeren. Alt du trenger å gjøre er å legge til en kontekstmeny som starter ipython-serveren i ønsket katalog. En rask måte å legge til kontekstelementet, er ved å kjøre dette registeroppdateringen Merk oppdateringen antar at du har pythoninstallasjonen din plassert i C Anaconda Hvis ikke, trenger du for å åpne filen i et tekstredigeringsprogram og angi den riktige banen på den siste linjen. Instruksjoner om å legge til registernøklene manuelt, kan bli funnet på Frolian s blogg. Mange mennesker tror at leverte etfs på lang sikt underperper deres benchmarks Dette gjelder for hakkede markeder, men ikke i tilfelle av trendingforhold, enten opp eller ned. Utnyttelse har bare effekt på det mest sannsynlige resultatet, ikke på forventet resultat. For mer bakgrunn, vennligst les dette innlegget.2013 har vært veldig bra år for aksjer som har trent opp for det meste av året La oss se hva som ville skje hvis vi shorted noen av de leverte etfsene akkurat for et år siden og sikret dem med sine referanser. Å vite den leveraged etf-oppførelsen jeg forventer at leveraged etfs overgikk deres referanseindeks , slik at strategien som vil prøve å tjene på forfallet, vil miste penger. Jeg vurderer disse parene. SIP 2 SSO -1 SPY -2 SDS -1 QQQ 2 QLD -1 QQQ -2 QID -1 IYF -2 SKF - 1.Every leveraged etf holdes kort -1 og sikret med en 1x etf Legg merke til at for å hekke en invers etf en negativ posisjon holdes i 1x etf. Here er ett eksempel SPY vs SSO Når vi normaliserer prisene til 100 i begynnelsen av backtestperioden 250 dager er det tydelig at 2x etf ou Tperforms 1x etf. Now resultatene av backtest på parene ovenfor. Alle 2x etfs inkludert inverse har overgått sine benchmark i løpet av 2013 Ifølge forventningene, ville strategien som utnytter beta forfall ikke være lønnsom. ETFS mot deres unleveraged motstykke gir ingen kanten, med mindre du vet markedsforholdene på forhånd Trending eller Range-bound Men hvis du vet det kommende markedsregimet, er det mye enklere måter å tjene på det. Dessverre har ingen ennå vært veldig vellykket ved å forutse markedsregimet på selv meget kort sikt. Full kildekoden til beregningene er tilgjengelig for abonnenter av Trading With Python-kurset Notebook 307.Here er mitt skudd på Twitter-vurdering Jeg vil gjerne starte med en ansvarsfraskrivelse for øyeblikket en stor del av min portrolio består av kort TWTR posisjon, så min mening er ganske skjev. Grunnen til at jeg har gjort min egen analyse er at min innsats ikke trente ut ll og Twitter gjorde et parabolsk trekk i desember 2013 Så spørsmålet jeg prøver å svare her er, bør jeg ta mitt tap eller holde fast på min shorts. I skrivende stund handler TWTR rundt 64 mark, med en markedsverdi av 34 7 B Hittil har selskapet ikke gjort noen fortjeneste og mistet 142M i 3013 etter å ha gjort 534M i inntekter De to siste tallene gir oss årlige bedriftsutgifter på 676M. Prisen er avledet av brukerverdi. Toner kan sammenlignes med Facebook, Google og LinkedIn for å få en ide om brukernumre og deres verdier Tabellen nedenfor oppsummerer brukernumre per selskap og en verdi per bruker avledet fra markedskapselkilden for antall brukere Wikipedia, nummer for Google er basert på antall unike søk. blir tydelig at markedsverdien per bruker er svært lik for alle selskapene, men min personlige mening er at. TWTR er for tiden mer verdifullt per bruker enn FB eller LNKD Dette er ikke logisk da begge konkurrentene har mer verdifulle personlige brukerdata a t deres disposal. GOOG har vært utmerket for å utvinne annonseinntekter fra sine brukere. For å gjøre det har den et sett svært varierte tilbud, fra søkemotor til Google Dokumenter og Gmail TWTR har ingenting som ligner det, mens verdien per bruker kun er 35 lavere thatn den av google. TWTR har et begrenset rom for å vokse sin brukerbase fordi det ikke tilbyr produkter som kan sammenlignes med FB eller GOOG tilbud TWTR har eksistert i sju år nå, og de fleste som ønsker en accout har fått sjansen. Resten bare gjør ikke bry deg. TWTR brukerbasen er flyktig og vil sannsynligvis flytte til den neste heten når den blir tilgjengelig. Jeg tror den beste referansen her vil være LNKD, som har en stabil nisje i det profesjonelle markedet. Med denne metriske TWTR vil være overvurdert Innstilling av brukerverdi på 100 for TWTR ville gi en rettferdig TWTR-pris på 46. Prisen er avhengig av fremtidig inntjening. Det er nok data tilgjengelig for fremtidige inntjeningsestimater. En av de mest nyttige som jeg har funnet er her. Bruk disse tallene mens trekker selskapsutgifter, som jeg antar å forbli konstant, produserer disse tallene. Basert på tilgjengelig informasjon, bør optimistisk verdivurdering av TWTR være i 46-48-serien. Det er ingen klare grunner til at det skal handle høyere og mange operasjonelle risikoer for å handle lavere. Gjett er at i løpet av IPO har nok fagpersoner vurdert prisen, sett det til et rimelig prisnivå. Hva skjedde neste var et irrasjonelt markedskryss, ikke begrunnet med ny informasjon. Bare ta en titt på den bullish frenzy på stocktwits med folk som hevder ting som denne fuglen vil fly til 100 rene følelser som aldri går bra ut. Det eneste som hviler meg nå er å sette pengene mine der munnen min er og holde fast i min shorts. Tiden vil fortelle. Å redusere den kortsiktige volatiliteten etn VXX kan virke som en god ide når du ser på diagrammet fra ganske avstand På grunn av contango i volatilitets futures, opplever etnene en del hodestøt mesteparten av tiden og mister litt verdien sin hver dag Dette skjer på grunn av daglig rebalansering. For mer informasjon vennligst se på prospektet. I en ideell verden, hvis du holder den lenge nok, er det fortjeneste som genereres av tidsforfall i futures og etn rebalancing, men på kort sikt har du det å gå gjennom noen ganske store drawdowns Bare se tilbake til sommeren 2011 Jeg har vært uheldig eller tåpelig nok til å holde en kort VXX posisjon like før VIX gikk opp Jeg har nesten blåst kontoen min da 80 drawdown på bare et par dager noe som resulterer i en trussel om marginaloppringing fra megleren. Marginering vil bety at du må betale for tapet. Dette er ikke en situasjon jeg vil gjerne være igjen. Jeg visste at det ikke ville være lett å holde hodet kult hele tiden, men opplever stress og Presset av situasjonen var noe annerledes. Heldigvis visste jeg hvordan VXX har en tendens til å oppføre seg, så jeg gjorde ikke panikk, men byttet side til XIV for å unngå et marginanrop. Historien slutter bra, 8 måneder senere var porteføljen min tilbake i styrke, og jeg har lært en veldig verdifull leksjon. For å starte med et advarselsvarsel her, handler ikke volatilitet med mindre du vet nøyaktig hvor mye risiko du tar. Vi har sagt det, la oss ta en titt på en strategi som minimerer noen av risikoen ved å kortslutte VXX bare når det passer . Strategioppgave VXX opplever mest dra når futurekurven er i en bratt kontango Fremtidskurven er tilnærmet av VIX-VXV-forholdet Vi vil kort VXX når VXV har en uvanlig høy premie over VIX. Først, la oss ta en titt på VIX-VXV-forhold. Tabellen over viser VIX-VXV-data siden januar 2010 Datapunkter fra i fjor er vist i rødt. Jeg har valgt å bruke en kvadratisk passform mellom de to, tilnærmende VXV f VIX. F VIX er plottet som en blå linje Verdiene over linjen representerer situasjon når futures er sterkere enn normal contango. Nå definerer jeg en deltaindikator, som er avviket fra passet deltaet VXV-f VIX. La oss nå se på prisen på VXX sammen med delta. Over prisen på VXX på logg s cale Under delta Grønne markører indicat delta 0 røde markører delta 0 Det er tydelig at grønne områder tilsvarer en negativ avkastning i VXX. Det simulerer en strategi med dette disse antagelsene. Kort VXX når delta 0.Konstant kapitalinnsats på hver dag er 100.Ikke slippe eller transaksjonskostnader. Denne strategien er sammenlignet med den som handler kort hver dag, men tar ikke hensyn til del. Den grønne linjen representerer vår VXX-kortstrategi, den blå linjen er den dumme one. Sharpe på 1 9 for En enkel end-of-day strategi er ikke dårlig i det hele tatt, men etter min mening er det enda viktigere at gut-wrenching drawdowns i stor grad unngås ved å ta hensyn til fremtidens futures kurve. Byggingen av denne strategien vil bli diskutert i løpet av den kommende trading med python kurs. Prisen på en eiendel eller ETF er selvfølgelig den beste indikatoren der, men dessverre er det bare bare så mye informasjon som finnes i det. Noen mennesker synes å tro at de flere indikatorene rsi, macd, beveger seg gjennomsnitt crossover osv. jo bedre, men hvis alle av dem er basert på samme underliggende prisserie, vil de alle inneholde en delmengde av samme begrensede informasjon som er inkludert i prisen. Vi trenger mer informasjon i tillegg til hva som er inkludert prisen for å gjøre en mer informert gjett om hva som skal skje i nær fremtid Et godt eksempel på å kombinere all slags info til en smart analyse finner du på The Short Side of Long Blog. Producing denne typen analyse krever mye arbeid, som jeg bare ikke ha tid da jeg bare handler på deltid Så jeg bygde mitt eget marked dashbord som automatisk samler informasjon for meg og presenterer det i en lett fordøyelig form I dette innlegget skal jeg vise hvordan å bygge en indikator basert på kort volumdata Dette innlegget vil illustrere prosessen med datainnsamling og prosessering. Step 1 Finn datakilde BATS-utveksling gir daglig volumdata gratis på deres nettsted. Step 2 Få data manuelt inspisere Kort volumdata av BATS-utvekslingen er inneholdt i en tekstfil som er forsynt hver dag. Hver dag har sin egen zip-fil. Etter at du lastet ned og pakket ut txt-filen, er dette det som er inne i første rekke linjer. Totalt inneholder en fil rundt 6000 symboler. Disse dataene trenger ganske mange jobbe før det kan presenteres på en meningsfull måte. Spor 3 Få automatisk data Hva jeg egentlig vil ha, er ikke bare dataene for en dag, men et forhold på kort volum til totalt volum de siste årene, og jeg føler meg ikke virkelig liker å laste ned 500 zip-filer og kopiere og lime dem i Excel manuelt. Heldigvis er full automatisering bare et par kode linjer unna. Først må vi dynamisk opprette en URL som en fil vil bli lastet ned. Nå kan vi laste ned flere filer samtidig. Trinn 4 Analyser nedlastede filer. Vi kan bruke zip - og pandas-biblioteker til å analysere en enkelt fil. Det returnerer et forhold for kort volum totalt volum for alle symboler i zip-filen. Trinn 5 Lag et diagram Nå er det eneste som gjenstår å analysere alle nedlastede filer og kombinere dem til et enkelt bord og plotte resultatet. I figuren ovenfor har jeg skrevet det gjennomsnittlige korte volumforholdet de siste to årene, og jeg kunne også ha brukt et delsett med symboler hvis jeg ønsket å se på en bestemt sektor eller lager. Quick se på dataene gir meg et inntrykk av at høye kortvolumforhold vanligvis tilsvarer markedsbunn og lave forhold ser ut til å være gode inngangspunkter for en lang posisjon. Fra dette kan dette korte volumforholdet brukes som grunnlag for strategiutvikling. Trading med Python kurs. Hvis du er en handelsmann eller en investor og ønsker å skaffe seg et sett med kvantitative handelsferdigheter, kan du vurdere å ta trading med Python-couse. Nettkurset vil gi deg de beste verktøyene og rutene for kvantitativ handelsforskning, inkludert funksjoner og skript skrevet av ekspert kvantitative handelsfolk Du vil lære å få og behandle utrolige mengder data, design og backtest strategier og analysere trading ytelse Dette vil helle p du tar informerte beslutninger som er avgjørende for handelsmennesuksess Klikk her for å fortsette til Trading With Python-kursets hjemmeside. Mitt navn er Jev Kuznetsov, om dagen er jeg forskeringeniør i et selskap som er involvert i trykkeribransjen. Resten av tiden jeg er en handelsmann. Jeg studerte anvendt fysikk med spesialisering i mønstergenkjenning og kunstig intelligens. Mitt daglige arbeid involverer alt fra rask algoritme prototyping i Matlab og andre språk til maskinvare design programmering. Siden 2009 har jeg brukt min tekniske ferdigheter i finansmarkeder Før Kommer til den konklusjonen at Python er det beste verktøyet som er tilgjengelig, jobbet jeg grundig i Matlab, som er dekket på min andre blogg. Du kan nå meg på. Våre forexroboter har funnet over. En forex robot aka ekspertrådgiver er programvare som handler et forex system for deg. De kjører inne i forex terminal og kan festes til hvilken som helst valuta du velger. Bruk avanserte beregninger de åpner og forvalter forex handel s for deg i henhold til en forexstrategi Hver EA er forskjellig Bruk mer enn én samtidig for best resultat Ingen erfaring er nødvendig og oppsettet er enkelt. Bruke en forex robot er den eneste måten å forbedre din handel med det samme. Med en ekspertrådgiver Du kan øyeblikkelig begynne å handle et arbeidssystem uavhengig av ditt eget ferdighetsnivå. Vanskelige beregninger og sikker pengehåndtering håndteres for deg. De sover aldri og kan se etter handler 24 timer i døgnet 5 dager i uken. Og de er den eneste måten å dekke flere par på på samme tid. Hver ekspertrådgiver er fullautomatisk og lastet med funksjoner for å dominere et diagram. Vi kodes alt annet enn kjøkkenvasken i alle våre forex-roboter. Automatisk håndfri forex-handel. Yep Riktig pengehåndtering. Sjekk Stoppadministrasjon og automatisk ta fortjeneste. innsats Hver ekspertrådgiver er fullt optimert for alle valutapar og de kan handle med mikro, mini og standardpartier.