Sweet Spot Handelssystem

17 Trendlord auf Sweetspots. Submit von User am 7. November 2011 - 15 36.Gelegt von Trader. I haben diese Strategie für über 4 Monate mit 96 Erfolg verwendet Es nutzt 3 Indikatoren, Sweetspots, Trendlord und Super Profit Das System hat 3000 Pips zuletzt gemacht Monat allein und ich habe beschlossen, dieses System zu teilen, wie es genau genug zu jedem Forex Trader Ich habe Hinzufügen Warnungen, um mir zu erhalten Benachrichtigungen per E-Mail, wenn meine Strategie erfüllt ist Ich habe wirklich nie bereut Trading das System, wie es einfach und einfach ist und Einfach zu entdecken und zu verlassen. Trendlord Zwei Farbstäbe Red Downtrend Green Uptrend Sweetspots Starke Resistenz Wreak Widerstand, starke Unterstützung und schwache Unterstützung Yeallow Linien. Timeframes 1Hr 4Hr Getestet auf London und US-Sessions. Strategy LONG Trendlord Green Sweetspot Preis in der Nähe über Sweetspot. Strategy KURZ Trendlord Red Sweetspot Preis schließen Below Sweetspot. Target 50-150 Pips pro Trade. Submitted von User am 7. November 2011 - 19 52.Thankyou für die Aktie, bitte sagen Sie mir, welche Paare y Ou handeln mit Ihrem System Regards. Submitted by User am 7. November 2011 - 19 56.Hello Bitte posten Sie die Super-Profit-Indikator, welche Einstellung sind Sie mit Thx. Submitted von Manus168 am 8. November 2011 - 04 32.Nice Grüße Manus168.Geschrieben von Azim am 8. November 2011 - 04 33.Looks wie ein tolles System Was ist die Einstellung von Sweetspots für 5-stelligen Broker. Subited von Phil am 8. November 2011 - 14 17.Hi Dort, ich mag deine Strategie, sauber Und einfach Ich habe ein paar Fragen für Sie, wenn Sie don t mind Wie bestimmen Sie Ihren Stop-Loss und wann, um den Handel zu beenden, oder haben Sie nur ein 50-Pip-Ziel gesetzt ist die rot und grün gefärbten gleitenden Durchschnitt Ihre Super Profit-Indikator und Ist es wichtig, um Ihre Strategie Könnten Sie bitte, dass Indikator, wenn es wichtig ist Und schließlich, welche Paare handeln Sie mit mit diesem System. Thanks wieder für die Entsendung Ihrer Strategie Phil. Submitted von Chim am 9. November 2011 - 02 50.Hello User, thanx für den sharing ur strag sieht ok bt der trendlord rot und gelb c Ursprung Zeilen aren t zeigt auf meinem MT4 Grüße, Chim. Die Sweet Spot für Mean Reversion ETF Strategies. by Michael R Bryant. In seinem letzten Buch, Howard Bandy diskutiert, was er nennt die Sweet Spot für die Entwicklung von mittleren Reversion Trading-Systeme 1 Die Idee ist Dass die richtige Kombination von Stablänge, Halteperiode, Systemgenauigkeit und anderen Variablen dazu neigt, risikoadjustierte Renditen zu maximieren 2 Dieser Artikel zeigt, wie mittlere Reversionshandelsstrategien, die in diesem Sweetspot liegen, für Exchange Traded Fund ETFs mit automatisierten Tools entwickelt werden können Mit Adaptrade Builder ein Strategieentwicklungswerkzeug für Windows zeigen wir, wie Stress-Testmethoden mit der Monte-Carlo-Analyse als Teil des Entwicklungsprozesses verwendet werden können, um robuste mittlere Reversionsstrategien für die SP 500 SPY ETF und das Select Sector SPDR ETFs-Projekt zu finden Dateien für Builder, die den Strategie-Code enthalten, werden für jedes Beispiel zur Verfügung gestellt. Landing in der Sweet Spot. Die Grundidee hinter Dr Bandy s Sweet Spot ist, dass gute Trading Stra Tegies sollten eine kurze Stabgröße verwenden und haben eine ziemlich hohe Genauigkeit mit einer kurzen Halteperiode und niedrigem Drawdown Die kurze Stabgröße und die kurze Halteperiode maximieren die Chancen für zusammengesetzte Renditen, während die hohe Genauigkeit und der niedrige Drawdown es leichter machen, sich von den Verlusten zu erholen Die letztgenannten Qualitäten machen es auch leichter, die Lebensfähigkeit der Strategie zu etablieren und zu bestimmen, wann es nicht mehr funktioniert, weil typische verlustliche Streifen für hochgenaue Systeme in der Regel relativ kurz sind. Auf den Richtlinien von Dr Bandy werden die folgenden Merkmale verwendet In diesem Artikel zu definieren, die optimalen Anforderungen für mittlere Reversion ETF-Strategien. Daily Bars 20 - 30 Trades pro Jahr. Mindestens 65 Gewinnen Trades. Average Bars in Trades von zwischen 1 und 4.By mittlere Reversion, ich bin auf Strategien, die versuchen, Unterhalb des aktuellen Durchschnittspreises zu kaufen und zu einem höheren Preis zu verkaufen, da der Preis auf den Mittelwert zurückkehrt. Die Idee ist, niedrig zu kaufen und hoch zu verkaufen, im Gegensatz zu Trendfolgesystemen, whic H in der Regel versuchen, hoch zu kaufen und höher zu verkaufen. Building Mit Monte Carlo Analysis. In meinem letzten Newsletter-Artikel, diskutierte ich die Verwendung von Stress-Tests bei der Bewertung von Handelsstrategien und seine Beziehung zu Robustheit und Strategie über-Montage Ich habe auch erwähnt, dass wenn es war Integriert in den Build-Prozess, würde es dazu neigen, zu Strategien, die zeigte Robustheit. Das ist der Ansatz, der hier gefolgt wird. Brieflich, Stress-Tests bezieht sich auf die Bewertung, wie empfindlich eine Handelsstrategie ist, um ihre Inputs und Umwelt Eine robuste Strategie - eine Das ist nicht übertrieben auf den Markt - wird relativ unempfindlich gegenüber Änderungen in seinen Input-Parameter-Werte und auf andere Änderungen in seiner Umgebung, wie Änderungen an den Preisdaten. Monte Carlo Analyse ist die Technik verwendet, um die Wirkung von zu bewerten Diese Änderungen Die Strategie s Eingänge, Preisdaten und andere Faktoren werden zufällig geändert, und die Strategie s Leistung wird ausgewertet Durch die Wiederholung dieses Prozesses viele Male, eine Verteilung von Ergebnisse werden erhalten Die Ergebnisse der ursprünglichen Daten stellen einen Punkt auf der Verteilung dar. Andere Punkte auf der Verteilung stellen die Ergebnisse dar, indem sie leicht veränderte Versionen der ursprünglichen Daten verwenden, die Ergebnisse erzeugen können, die mehr oder weniger günstig sind als die ursprünglichen Daten - called Monte Carlo Ergebnisse sind die Werte der Performance-Maßnahmen Nettogewinn, Prozent Gewinne, Gewinn-Faktor, etc., die nicht schlechter als eine Mehrheit in der Regel, 95 der Auswertungen Zum Beispiel, wenn die Monte Carlo Nettogewinn bei 95 Vertrauen ist 15.000, Das bedeutet, dass 95 der Auswertungen einen Nettogewinn haben, der mindestens so groß wie 15.000 ist. Mit anderen Worten, es besteht eine Wahrscheinlichkeit, dass der Nettogewinn mindestens 15.000 beträgt, oder umgekehrt gibt es 5 Wahrscheinlichkeiten, dass der Nettogewinn geringer sein wird als 15.000.Wenn eine Handelsstrategie iterativ über aufeinanderfolgende Generationen von Modifikation und Test entwickelt wird, wird der Aufbau, der auf den Monte Carlo-Ergebnissen basiert, dazu tendieren, die Strategie zu einem, der robust ist, zu fahren Eine robuste Strategie wird gute Ergebnisse von Monte Carlo haben Adaptrade Builder automatisiert diesen Prozess, einschließlich der Auswertung der Strategieergebnisse mit den Monte Carlo Ergebnissen von Stresstests. Das erste Beispiel ist für den SPDR SP 500 Index ETF Symbol SPY Tägliche Takte von 1 4 1999 bis 4 23 2013 wurden verwendet Das Datumsgebiet für den Bau wurde auf 1 4 1999 bis 1 2 2011 eingestellt, wobei die ersten 80 1 4 1999 - 8 10 2008 für den Bau, dh in der Stichprobe und die verbleibenden Daten 8 11 2008 - 1 2 2011 verwendet wurden Für die Out-of-Probe-Prüfung Die verbleibenden Daten 1 3 2011 - 4 23 2013 wurden für die Validierung aufgehoben. Alle Daten wurden von der TradeStation 9 erhalten. Die Strategielogik war langwierig und 100 Eigenkapital wurde in jedem Handel mit allen investiert Gewinne reinvestiert und 0 015 pro Aktie pro Runde für Handelskosten abgezogen. Adaptrade Builder verwendet einen genetischen Programmier-Algorithmus, um eine Population von Strategien über aufeinanderfolgende Generationen zu entwickeln Der Schlüssel zur Verwendung von Builder, um Strategien zu finden, die unsere optimalen Anforderungen erfüllen, ist die Einstellung der So genannte Build-Metriken, die unten in Abb. 1 dargestellt sind. Abbildung 1 Die Build-Metriken im Builder definieren den Sweet-Spot für die SPY-Strategie. Die Liste der Build-Ziele enthält drei Allzweck-Metriken, die alle maximiert werden Bevölkerung von Strategien zu denen, die einen hohen Nettogewinn, Korrelationskoeffizienten und statistische Signifikanz haben, die für jede Strategie wünschenswert sind Die spezifischen Qualitäten, die wir suchen, dh der Sweet Spot, werden durch die Build-Bedingungen definiert, die die Ungleichheitsbedingungen für die Anzahl der Trades, durchschnittliche Stäbe im Handel und der Prozentsatz der Gewinne. Notice, dass die Bedingung für die Anzahl der Trades auf einen Bereich auf der Grundlage der Anzahl der Jahre der in-Beispiel Daten und das Ziel, zwischen 20 und 30 Trades gesetzt ist Pro Jahr Beachten Sie auch, dass der Prozentsatz der Sieger-Trades auf einen Bereich zwischen 65 und 85 eingestellt ist. Die Obergrenze wurde hinzugefügt, da Strategien mit einem ungewöhnlich hohen Prozentsatz der Siegerabschlüsse im Allgemeinen fa Il, um eine andere Bedingung zu pflegen Die Stabilisierung solcher Strategien wird dazu beitragen, die Bevölkerung auf Strategien, die alle Bedingungen erfüllen, im Gegensatz zu Strategien, die überproportional erfüllen eine Bedingung zum Ausschluss von anderen Die gleiche Logik wurde bei der Festlegung einer Reihe für den Gewinn Faktor verwendet Andere Bedingungen - Korrelationskoeffizient, statistische Signifikanz, Gewinnfaktor und Kelly-Fraktion - sind nicht Teil unserer spezifischen Anforderungen, sondern wurden hinzugefügt, um die Gesamtergebnisse zu verbessern. Die Stress-Tests und die Monte-Carlo-Einstellungen, die für dieses Beispiel verwendet wurden, wurden auf den Build-Optionen ausgewählt Bildschirm, wie unten in Abb. 2 gezeigt. Abbildung 2 Die Monte-Carlo-Analyse - und Stress-Testoptionen werden auf der Registerkarte "Build-Optionen" ausgewählt. Wie in der Abbildung gezeigt, wurden 99 Monte-Carlo-Iterationen für jede Analyse verwendet. Dies bedeutet, dass 99 Stresstests durchgeführt wurden Zusätzlich zur Auswertung der Originaldaten Die 100 Datensätze wurden mit Hilfe der Monte-Carlo-Analyse analysiert, um die Ergebnisse bei 95 Vertrauen zu extrahieren, Wo sie verwendet wurden, um die in Abb. 1 gezeigten Bedingungen zu bewerten. Die Stresstests bestanden aus der Randomisierung der Preise, der Randomisierung der Strategie-Inputs und der Randomisierung der Start-Bar Alle drei Randomisierungen wurden für jeden Stresstest durchgeführt. Weil jede Strategie 100 mal 99 Stresstests ausgewertet wurde Plus die ursprünglichen Daten in jeder Generation, dieser Ansatz dauerte etwa 100-mal so lange wie es genommen hatte Stress-Tests und Monte-Carlo-Analyse nicht verwendet wurde Aus diesem Grund wurde eine relativ kleine Bevölkerung von nur 100 Mitgliedern verwendet, um die Lösung zu halten Zeit vernünftig Die Bevölkerung wurde über 10 Generationen entwickelt, und eine Option wurde eingestellt, um nach 10 Generationen zu beginnen, wenn der Nettogewinn in der Out-of-Sample-Periode negativ war. Die Eigenkapitalkurve von der Top-Strategie in der Bevölkerung nach 20 Generationen 1 Wiederaufbau ist unten in Abb. 3 dargestellt. Abbildung 3 Eigenkapitalkurven für jeden Stresstest für die endgültige SPY-Strategie. Jede Kurve in Abb. 3 stellt einen Stresstest dar. Wie kann man se En, alle verschiedenen Equity-Kurven haben in der Regel die gleiche Form mit positiven Out-of-Sample-Ergebnisse Die folgenden sind einige der Monte Carlo Ergebnisse bei 95 Vertrauen entsprechend Abb. 3.Total Net Profit. Average Bars in Trades. Aside aus der Nummer Von Trades, die weniger als gefragt ist, erfüllt die Strategie die ursprünglichen Anforderungen Die Strategie übergibt auch den Validierungstest Wenn das Enddatum auf 4 23 2013 verlängert wird, erhöht sich der Gesamtnutzungsprotokoll von Monte Carlo auf 67.015 Die Strategielogik erfüllt auch die Anforderung Für eine mittlere Reversionsstrategie tritt sie auf eine Limit-Order ein und verlässt mit einer Indikator-Bedingung Die Limit-Eintragung bedeutet, dass der Markt auf den Limit-Preis herunterkommen muss, so dass die Strategie kauft niedrig und verkauft, nachdem der Markt geht zurück. Es ist wichtig Um zu bedenken, dass dies Monte Carlo Ergebnisse bei 95 Vertrauen, was bedeutet, dass zum Beispiel 95 der Stresstest Auswertungen hatte einen Nettogewinn mindestens so groß wie 56.784 Wenn der Stress-Test ist wiederum Und die Strategie wird auf den ursprünglichen Daten ausgewertet, die Eigenkapitalkurve ist wie unten in Abb. 4 dargestellt. Abbildung 4 Eigenkapitalkurve für die endgültige SPY-Strategie auf den ursprünglichen Daten. Diese Eigenkapitalkurve entspricht einem Nettogewinn von 109.497, was äquivalent ist Zu einer jährlichen Rückkehr von 5 5 Während dies nur eine bescheidene Rendite ist, schlägt es leicht die Buy-and-Hold-Rendite von etwa 1 8 über den gleichen Zeitraum und wird ohne Hebelwirkung und mit einer stetig wachsenden Eigenkapitalkurve während eines Zeitraums erreicht Zwei Bärenmärkte. Entwählen Sektor SPDR Beispiel Das zweite Beispiel beinhaltet den Aufbau einer Strategie über ein Portfolio von ETFs, bestehend aus den Select Sector SPDRs Diese ETFs teilen den SP 500 Index in neun Sektoren auf, so dass jeder Bestand in der SP 500 in einem von Die neun Sektoren ohne Überlappung Die neun Sektoren sind Consumer Discretionary Symbol XLY, Consumer Staples XLP, Energy XLE, Financial XLF, Health Care XLV, Industrial XLI, Materialien XLB, Technologie XLK und Utilities XL U. Most der gleichen Einstellungen wurden verwendet, um diese Strategie wie im letzten Beispiel zu bauen. Da jedoch neunmal so viel Preisdaten im Build verwendet wurden, reduzierte ich die Anzahl der Monte Carlo Iterationen von 99 auf 5 Die anderen Build-Optionen waren Das gleiche wie in Abb. 2 mit Ausnahme der Wiederaufbau-Option, die nicht ins Spiel kam Für die Positionsbestimmung wurde 20 des Eigenkapitals auf jeden Handel investiert Da nicht alle Märkte wahrscheinlich gleichzeitig gehandelt wurden, wurde diese Einstellung gewählt Angemessene Positionsgrößen ohne Leverage, dh Über-Investition. Die In-Sample-Periode für diesen Build betrug 1 4 1999 bis 5 28 2009 mit 5 29 2009 bis 1 2 2012 als Out-of-Sample-Zeitraum und 1 3 2012 bis 4 23 2013 beiseite legen für die Validierung Die Eigenkapitalkurve von einer der Top-Strategien in der Population nach 10 Generationen keine Umbauten ist unten in Abb. 5 dargestellt. Abbildung 5 Eigenkapitalkurven für jeden Stresstest für die endgültige Select Sector SPDR Portfolio-Strategie. Jedes Eigenkapital Kurve in Abb. 5 stellt die Portfo dar Lio Equity aus Backtests auf allen neun Märkten gleichzeitig für einen Satz von Stress-Test-Einstellungen oder die Original-Daten Einige Zusammenfassung Monte Carlo Ergebnisse sind unten gezeigt. Total Net Profit. Unter dem früheren Beispiel sind die Ergebnisse nicht wesentlich anders, wenn der Monte Carlo-Analyse ist ausgeschaltet und die Ergebnisse werden über die ursprünglichen Daten ausgewertet In diesem Fall steigt der Gesamtgewinn auf 205.140 Diese Strategie übergibt auch den Validierungstest Die Eigenkapitalkurve für die Strategie über die ursprünglichen Daten nur keine Belastungstests, in denen die Validierungszeitraum ist in Abb. 6 dargestellt. Abbildung 6 Eigenkapitalkurve für die endgültige Select Sector SPDR-Portfolio-Strategie auf den ursprünglichen Daten. Diese Eigenkapitalkurve entspricht einem Nettogewinn von 249.431, was einer jährlichen Rendite von 9 5 entspricht Mit einem Worst-Case-Drawdown von 21 Wie bei dem vorherigen Beispiel geht die Strategie-Logik lange auf eine Limit-Order Die meisten Exits sind über einen Ziel-Exit, mit anderen Trades verlassen Bas Auf eine Indikator-Bedingung oder auf einen Schutzstopp. Download Mean Reversion Project Files. Klicken Sie mit der rechten Maustaste, Ziel speichern als Datei benötigt Adaptrade Builder zum Öffnen. Aus Lizenzgründen enthalten die Projektdateien keine Preisdaten. Der so genannte Sweet Spot für Handelsstrategien, der von Dr Bandy empfohlen wird, scheint effektive Voraussetzungen für den Aufbau von mittelständischen Umsetzungshandelsstrategien in automatisierter Weise mit einem Tool wie Adaptrade Builder zu schaffen. Es war möglich Finden Strategien, die die meisten Anforderungen für beide Beispiele für eine Einmarktstrategie für den SPY-ETF-Markt und eine Strategie für ein Portfolio von ETFs, bestehend aus den neun Select Sector SPDRs, beides. Beide Strategien schlagen Buy-and-Hold und hielten sich gut ein Der Validierungstest. Für Beide Beispiele wurde der Stress-Test mit der Monte-Carlo-Analyse eingesetzt, um die Chancen auf eine robuste Strategie zu erhöhen. Im Vergleich zum Portfolio-Beispiel waren die Stress-Testergebnisse für die Single-Market-SPY-Strategie wesentlich günstiger als die Ergebnisse Aus den ursprünglichen Daten Während einige von denen aufgrund der strengeren Stress-Tests im Vergleich zu dem Portfolio-Beispiel, kann es vorschlagen, t Hut die SPY-Strategie ist weniger robust als das Portfolio-Beispiel Im Allgemeinen, wo die Ergebnisse von Monte Carlo deutlich von den Ergebnissen der ursprünglichen Daten abweichen, könnte man erwarten, dass die beste Schätzung der zukünftigen Ergebnisse irgendwo dazwischen liegen würde, obwohl das abhängt Wie konservativ die Stress-Tests und Monte-Carlo-Analyse ist. Es scheint vernünftig, dass die Portfolio-Strategie wäre robuster als die Single-Markt-Strategie, da die Portfolio-Strategie wurde auf neun verschiedenen Märkten gebaut und war verpflichtet, vernünftig gut über eine breitere arbeiten Vielfalt der Preisdaten Es wurde über neunmal so viel Daten gebaut und hat etwa neunmal so viele Trades Die höhere Performance der Portfolio-Strategie kann die positive Wirkung der Diversifikation über die neun verschiedenen Sektoren der SPDR widerspiegeln. Obwohl keine Strategie die Anforderung erfüllt hat Für die Anzahl der Trades kann es möglich sein, Strategien zu finden, die alle Anforderungen erfüllen, wenn eine größere Bevölkerung verwendet wird oder mehr Es werden strenge Wiederherstellungsanforderungen angewendet, die mehr Bauzeit erfordern. Alternativ kann es auch sein, dass eine solche Strategie aufgrund der widersprüchlichen Anforderungen an hohe Genauigkeit, Handelshäufigkeit, kurze Handelsdauer und so weiter nicht gefunden wird Von Build-Bedingungen ist eine, die das Marktpotenzial voll ausschöpft, während sie eine Reihe von nützlichen Build-Bedingungen realisiert, wie sie von Dr. Bandy mit eingebauten Robustheitsmerkmalen wie Stress-Tests und Monte-Carlo-Analyse in einem automatisierten Tool bereitgestellt werden Wie Builder sollte einen soliden Rahmen für die Entwicklung von effektiven Handelsstrategien. Bandy, Howard B Mean Reversion Trading Systems Blue Owl Press, Inc Sioux Falls, SD, 2013, p 138.Bandy, Howard B Modellierung Trading System Performance Blue Owl Press, Inc Sioux Falls, SD, 2011, S. 154. Dieser Artikel erschien in der April 2013 Ausgabe des Adaptrade Software-Newsletters. Die SP 500 und Select Sector SPDRs sind Marken der McGraw-Hill Companies, Inc. HYPOTHETISCHE ODER SIMULATIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE INHERENTE BESCHRÄNKUNGEN UNS EINE AKTUELLE LEISTUNGSAUFNAHME, SIMULATIERTE ERGEBNISSE VERMEIDEN NICHT AKTUELLES HANDEL, DASS DIE HÄNDE NICHT AKTUELL AUSGEFÜHRT WERDEN DIE ERGEBNISSE KÖNNEN FÜR DEN AUSWIRKUNGEN, WENN JEDOCH, BESTIMMTE MARKTFAKTOREN, WENN JEDOCH KÖNNEN, WENN JEDOCH LIEBIGE LIQUIDITÄT SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINES SOLLTEN, DASS SIE DEN TATSACHEN, DASS SIE MIT DEM VORTEILE DER HINDSIGHT KEINE REPRÄSENTATION ENTWICKELT WERDEN IST DARAUF HINZUFÜGEN, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNEN ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. Wenn Sie gern über neue Entwicklungen, Neuigkeiten und Sonderangebote von Adaptrade Software informiert werden möchten, dann melden Sie sich bitte bei unserer E-Mail-Liste an Vielen Dank Die Sweet Spot und mehr mit VectorVest OptionsPro. Uncover High-Wahrscheinlichkeit Streik Preise, Exspirationen und Volatilität Lücken in einem optimierten, zeitsparenden System für erfolgreiche opt Ionen Handel. Februar 11, 2014 11 06 AM Eastern Standard Time. CORNELIUS, NC - BUSINESS WIRE --VectorVest gab heute die Freigabe von OptionsPro, ein proprietäres Software-Tool, das die komplexe Analyse von Echtzeit-Optionen Trades VectorVest OptionsPro vereinfacht vereinfacht Verbindung mit VectorVest 7 eine preisgekrönte Aktienanalyse und Portfolio-Management-System, um einen 360-Grad-Ansatz für Handels-Index und Equity-Optionen. OptionsPro ist entworfen, um Investoren zu helfen, Optionen zu den niedrigsten Kosten zu kaufen und verkaufen sie zu den höchsten Preisen Es tut dies Durch die Analyse der Konsequenzen der Volatilität Hohe Volatilität bewirkt, dass die Optionsprämien steigen, aber es erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass der Basiswert über Ihre Call Option Strike Preise oder unterhalb Ihrer Put Option Strike Preise gehen wird. Es gibt also einen Kompromiss hier, was es macht Sehr schwer genau zu wissen, welcher Strike-Preis und Gültigkeitsdatum das höchste Niveau des Erfolges zu den niedrigsten Kosten bei einem Kauf oder höchster Rendite auf einem sel haben L OptionsPro macht die Arbeit und listet die besten Kandidaten für den Erfolg. Sie können sehen, ein Lehr-Video auf, wie OptionsPro funktioniert durch visit. OptionsPro Features gehören vier, proprietäre Volatilität Studien für Charting und automatische Scannen nach Reichweite, Abweichung, Vergleich und Differenz Diese Studien verwenden Implizite statt historische Volatilität, um eine größere Genauigkeit bei der Messung der idealen Zeit, um eine Option Position zu öffnen. Die OptionenPro Search Matrix bietet eine umfangreiche Palette von voreingestellten Suchanfragen in sechs Kategorien Basic, Momentum, Lücken Range, Kerzen täglich und wöchentlich, Umkehrmuster und Advanced Alle OptionenPro-Suchanfragen können in Verbindung mit den grundlegenden und technischen Recherchen von VectorVest verwendet werden. Charting in OptionsPro bietet Händlern Zugang zu 27 populären technischen Indikatoren Parabolische SAR, Stochastische, RSI, MACD, Keltner Kanäle, etc. Zusätzliche Charting-Features und Vorteile gehören.- - Technische Grafik zur automatischen Identifizierung und Farb-Code Stammbaum Muster .-- Risiko rewa Rd-Analyse sowohl auf einer aktuellen als auch auf einer Exspirationsbasis. - Volatility-Skew-Charting, um Aberrationen in der Volatilität bei Streik und Exspiration auszunutzen .-- Wahrscheinlichkeitsumschläge, um die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs auf der Grundlage der Streikauswahl zu bestimmen. - Zeitverfalldiagramm, um den Sweet Spot zu finden Ausführung von Optionskontrakten für große Gewinne. Mit OptionsPro können Händler die unterbewerteten Optionen ausschöpfen und überbewertet verkaufen, das ideale Fenster festlegen, um zu verkaufen, um die saftigsten Prämien zu sammeln und jede Liste von Aktien zu scannen, um die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit zu erzielen, um enorme Gewinne zu erzielen, sagte Brian D Amico , VectorVest s Manager von Pädagogischen Services OptionsPro reduziert Stunden der komplexen Optionen Analyse auf ein paar Minuten in einem einfach zu manövrierenden Analytik-Tool OptionsPro macht erfolgreiche Optionen Trading zur Verfügung für jedermann. VectorVest OptionsPro wird in Verbindung mit VectorVest 7 Erfahren Sie mehr über OptionsPro by Besichtigung. Seit 26 Jahren bietet VectorVest eine überlegene Investitionsforschung an und ist die einzige Aktienanalyse und Portfolio-Management-System, das täglich über 23.000 Aktien für Wert, Sicherheit und Timing analysiert, zählt und grafisch anbietet und einen Kauf, Verkauf oder Halten Empfehlung für jeden Bestand jeden Tag VectorVest kombiniert die Einsicht der fundamentalen Bewertung mit der Macht der technischen Analyse Sis in einem einfach zu bedienenden Aktienanalyse-Software-Paket für alle Arten von Investoren konzipiert Heute VectorVest analysiert Märkte in der U S Kanada, Großbritannien, Australien, Hong Kong, Südafrika, Singapur und Indien Für weitere Informationen und Live-Events besuchen.