Portefeulje optimalisering Real-Time After Hours Pre-mark Nuusflits Haal Opsomming Haal Interaktiewe Kaarte verstek Neem asseblief kennis dat wanneer jy jou keuse maak, sal dit van toepassing wees op alle toekomstige besoeke aan NASDAQ. As, te eniger tyd, jy belangstel in terug te keer na ons standaard instellings is, kies asseblief verstek hierbo. As jy enige vrae het of enige probleme in die verandering van jou standaard instellings teëkom, stuur 'n epos isfeedbacknasdaq. Bevestig asseblief u keuse: Jy het gekies om jou verstek vir die Wikiquote Search verander. Dit sal nou jou verstek teikenbladsy wees nie, tensy jy jou verstellings weer verander, of jy jou koekies te verwyder. Is jy seker jy wil om jou stellings te verander Ons het 'n guns te vra asseblief jou advertensie blokkering uit (of werk jou instellings om te verseker dat JavaScript en koekies aangeskakel), sodat ons kan voortgaan om jou te voorsien met die mark nuus eerste-koers en data youve gekom om te verwag van us. The top 7 portefeulje optimeringsprobleme Struikelblokke op die trek uit teorie op praktiese optimalisering in fondsbestuur. Probleem 1: portefeulje optimalisering is te hard As jy 'n sigblad, dan is dit inderdaad 'n probleem. Spreadsheets is gevaarlik wanneer 'n komplekse taak. Portefeulje optimalisering kwalifiseer as kompleks in hierdie konteks (kompleks in vereistes data). As jy 'n meer geskikte rekenaar omgewing, dan isn8217t dit regtig alles wat hard. Daar is 'n paar kwessies wat aangespreek moet word behandel, maar neem hulle een vir een hou die taak van wat oorweldigend. Oplossing As jy 'spread, my voorskrif is om oor te skakel na R. Wanneer daar 'n werklike geld op die lyn, met behulp van 'n sigblad vir portefeulje optimalisering lyk vir my na pennie wys en dollar dwase wees. As jy ander probleme met die optimalisering het, lees die res van hierdie pos. Probleem 2: portefeulje Optimizers stel te veel handel 'n groot frustrasie met Optimizers is dat die omset oormatige kan wees. Oplossing Alle redelike portefeulje Optimizers toelaat: omset beperkings transaksiekoste Gebruik een van hierdie om die omset te verminder tot 'n geskikte hoeveelheid. Ons don8217t dikwels laat motors rol wederstrewig teen 'n heuwel. En ons shouldn8217t toelaat dat van Optimizers nie. Probleem 3: verwagte opbrengste is nodig Eerstens, hierdie isn8217t streng ware. Jy kan minimum variansie portefeuljes wat 'n afwyking matriks maar nie verwagte opbrengste moet vind. Die sukses van 'n lae wisselvalligheid te belê is 'n rede waarom hierdie roete af te gaan. Maar die veronderstelling dat jy 'n aktiewe belegger, wat jy nodig het verwagtinge in 'n sekere sin. Daar is 'n aantal tegnieke wat don8217t vereis numeriese verwagte opbrengste. Oplossing teiken portefeulje Enigiemand behoort 'n ideale teiken portefeulje 8212 die portefeulje wat jy wil hou wanneer al beperkings geïgnoreer voorsien. Sodra jy die teiken portefeulje, dan kan jy 'n portefeulje wat 8220close8221 om die teiken maar gehoorsaam die beperkings kry. Een van dié beperkings moet byna seker wees omset. Waarskynlik 'n beter oplossing sou wees om die navolgingsfout om die teiken portefeulje verminder. Dit verg 'n afwyking matriks. omgekeerde optimalisering Die tegniek van omgekeerde optimalisering (ook bekend as geïmpliseerde alfa) kan iteratief gebruik word om te probeer om 'n portefeulje wat lyk soos wat jy wil hê in terme van die verwagte opbrengste wat geïmpliseer vind. Dit vermy eintlik optimalisering, maar dit is arbeidsintensief en dit hang af van die beperkinge nie bederf die geïmpliseerde Alfa's (wat dalk twyfelagtige). bate geledere As jy die bates in jou heelal in terme van verwagte opbrengs kan bestel, dan is dit moontlik om verwagte opbrengste te gee om 'n optimizer produseer. Ranking bates is baie makliker as om numeriese skattings van opgawes. 'N papier deur Almgren en Chriss verduidelik hoe om geledere te omskep in 'n numeriese verwagte opbrengste. Die eenvoudige geval vereis net die gebruik van die qnorm funksie in R. Dit gee jou relatiewe groottes, maar jy sal nog steeds wil hê dat hulle op die skaal om die variansie matriks te pas. Probleem 4: gemiddelde-variansie optimalisering is beperkende Daar is 'n mite dat gemiddelde-variansie optimalisering is net nuttig wanneer opbrengste gewoonlik versprei. That8217s agteruit. As opbrengste gewoonlik versprei, dan beteken-variansie optimalisering is alles wat gedoen kan word 8212 alle ander nuts sal gelykstaande wees. Sien meer by 8220Ancient portefeulje theory8221. As die opbrengs verspreiding van enige bates in die heelal is nie redelik naby aan simmetriese, dan, ja, gemiddelde-variansie optimalisering is beperkende en moet nie gebruik word. Voorbeelde van ontwrigtende bates effekte en opsies. Maar, as die heelal is net aandele, dan beteken-afwyking is 'n goeie benadering tot die beste wat ons kan doen. Skeefheid en kurtose kon die nut bygevoeg word om rekenskap te gee van die nie-normaliteit van opgawes. Die blog post 8220Predictability van skeefheid en kurtose in SampP constituents8221 dui daarop dat skeefheid is waarskynlik naby aan onmoontlik om te voorspel en die voorspelbaarheid van kurtose is beperk. In 1999 laer gedeeltelike oomblikke en semi-variansie was baie gewild met tegnologie-aandele omdat hulle weren8217t regtig riskante, hulle het net tot. Dit blyk dat daar 'simmetrie in die opbrengste van tegnologie-aandele 8212 was dit net dat die nadeel het later. Oplossing As inderdaad is jy in 'n situasie 8212 insluitend vaste inkomste of opsies 8212 waar gemiddelde-variansie optimalisering is nie geskik, dan moet jy waarskynlik doen scenario optimalisering. Probleem 5: portefeulje optimalisering insette is lawaaierige skattings Portefeulje Optimizers is dom genoeg om te glo wat ons vir hulle sê. Die Optimizer gee ons 'n oplossing asof ons regtig het geweet dat die verwagte opbrengs en die variansie matriks. Om die waarheid te: skattings van die verwagte opbrengs is byna totale geraas skattings van die variansie matriks is baie lawaaierige 8220almost totale noise8221 geld vir die beste fondsbestuurders 8212 die 8220almost8221 moet val vir ondergemiddelde fondsbestuurders. Faktor modelle van variansie is dikwels insette te Optimizers. Dit is baie beter as steekproefvariansie matrikse vir groot heelal. Maar, met behulp van 'n inkrimping raming is waarskynlik beter as óf. nominatief fout Ons het 'n Wharfian probleem met 8220portfolio optimization8221. Mense dink dat ons die optimalisering van die portefeulje as ons dit sê. In werklikheid is ons regtig die optimalisering van die handel. Vir een of ander doeleindes doesn8217t dit saak, maar dit maak nie saak wanneer ons dink oor wat om te doen oor lawaaierige insette. Oplossing Swart-Litterman tipe bedrywighede Sommige mense dink dat om iets te doen soos Black-Litterman is 'n oplossing vir hierdie probleem. Dit isn8217t. As intelligent gedoen, dan is dit verminder 8212, maar nie uit te skakel 8212 die geraas in die verwagte opbrengste. robuuste optimalisering Die werklike oplossing vir hierdie probleem gaan deur die naam van robuuste optimalisering. Ek vind hierdie kwartaal ongelukkige aangesien daar 'n hele paar gebruike van die term 8220robust8221 wat maklik verwar word met die betekenis van om goeie oplossings vir 'n handelsmerk optimalisering van lawaaierige insette. Daar is 'n redelik groot verskeidenheid van voorstelle vir die implementering van oplossings. Die meeste van hulle is nogal ingewikkeld. krimpende Daar is 'n eenvoudige en maklik geïmplementeer oplossing (alhoewel die presiese aantal waarskynlik moet gevind word via eksperimentering). Here8217s die storie (met die aanvaarding wat ons het 'n bestaande portefeulje): As die insette wat ons gee aan die optimizer is presies waar is, dan moet ons aanvaar wat die optimizer sê. Ons moet die voorgestelde handel 8212 onthou ons die optimalisering van die handel te doen. As die insette wat ons gee aan die optimizer is volledige gemors, moet ons niks doen nie. Ons handel moet nul wees. Die werklikheid is dat ons insette is iewers tussen presies waar en volledig is vullis, sodat ons handel iewers tussen die voorgestelde handel en geen handel moet wees. Ons wil die handel krimp. Dit is maklik om die handel krimp óf deur die instelling van 'n (sterker) omset beperking of deur die verhoging van die transaksiekoste. Hoeveel om dit te doen is 'n probleem, natuurlik, maar die beginsel is eenvoudig. 'N raaiskoot is geneig om beter as dit glad nie doen nie. Probleem 6: transaksiekoste is lastig Dit is waar. Sommige van die koste is eenvoudig, maar impak mark is moeilik om vas te pen. Maar there8217s 'n nog moeiliker bietjie: óf die transaksiekoste moet afgeskaal tot die verwagte opbrengs en variansie, of die verwagte opbrengs en variansie pas moet word afgeskaal tot die transaksie koste te pas. Die drie entiteite al verskyn in die nutsfunksie en skalering is wat nodig is vir die nut om sin te maak. Oplossing Die coward8217s uitweg is net 'n omset beperking op te lê. Die ander manier is om te werk en dink hard oor handel koste. En waarskynlik 'n optimizer wat buigsaam spesifikasie van koste kan gebruik. Probleem 7: risiko en alfa faktor belyning moeilikheid Daar is sprake onder die portefeulje optimalisering Literati oor Alpha eet en faktor belyning. Die hele ding klink ernstig geeky (selfs 'n nerd soos ek). Die kern van dit is dat indien daar faktore wat gebruik word in die verwagte opbrengste wat nie faktore in die risiko-model is, dan sal die optimizer dink daardie faktore is in wese riskless en gebruik dit te veel. Oplossing Een van die belangrikste 8220solutions8221 om dit na die vermiste faktore dra by tot die risiko model. Dit is natuurlik veronderstel dat daar faktore in die verwagte opbrengs model. Ek vermoed dat die werklike probleem is dat faktor modelle is die verkeerde tegnologie te gebruik as die variansie matriks in Optimizers. Die oplossing is dus beter tegnologie. My voorstel is om Ledoit-Wolf skattings wat krimp tot gelyke korrelasie gebruik. Probleem 8: beperkinge in die pad Dit is die onsigbare probleem. Dit is van geen belang vir mense omdat hulle don8217t weet hulle het dit. Beperkings is in plek sodat die portefeulje enigiets te dom doesn8217t doen. Maar hoeveel het nagegaan om te sien dat die beperkinge doen soos bedoel Oplossing Vrae Die 8220the8221 in die titel is natuurlik huckstering nonsens 8212 Ek don8217t regtig weet wat probleme is bo-op. Watter ander probleme is in die loop Bylae R portefeulje optimalisering in R Baie van die kommersiële portefeulje Optimizers het 'n R-koppelvlak. Dit is natuurlik sluit Portefeulje Sonde. Daar is 'n aantal van min of meer naïef portefeulje optimalisering implementering in R wat reeds bygedra. Sien die empiriese Finansies taak oog vir meer besonderhede. Ledoit-Wolf krimp Jy kan 'n funksie wat Ledoit-Wolf krimp doen teenoor gelyke korrelasie deur te doen (in R) te kry: Die eerste opdrag wat jy net nodig het om een keer te doen (per weergawe van R), die tweede jy hoef te doen in elk R sessie waarin jy wil die funksie te gebruik. Dit staan bekend as var. shrink. eqcor. By verstek verseker dit dat die minimum eiewaarde is ten minste 0.001 keer die grootste eiewaarde. Dit is 'n manier om die voorkoms van die faktor belyning probleem. Daar is geen wetenskaplike rede vir daardie spesifieke waarde van die limiet 8212 gerus eksperimenteer en rapporteer terug. Die BurStFin pakket het ook factor. model. stat wat 'n statistiese faktor model skat. Wanneer kry data van aandele, het hulle te wees van en na dieselfde datum Met data vir een company8217s aandele (maatskappy A) in jare voor finansiële krisis (wanneer hulle het regtig 'n goeie) en een company8217s (maatskappy B) aandele in jare in 'n resessie isn8217t baie nuttig, want die portefeulje optimalisering sagteware / algoritme sal uitloop dat alle gewigte moet gaan na maatskappy A Right Jy is in Probleem 3 hier terugkeer: verwagte opbrengste is hard. Soos ek gesê het in my hoër oomblikke praat met behulp van historiese opbrengste is naby heeltemal nutteloos vir die meeste doeleindes. Soos jy tereg uitwys, sou hulle nog meer gevaarlik wees as die historiese tydperke is nie dieselfde (ten minste grotendeels). Dankie vir die insiggewende post. Ek is veral geïnteresseerd in die krag van R as 'n belegging analise instrument. Na suksesvolle implementering van die klassieke portefeulje optimalisering model, Ek is op soek na 'n doeltreffende manier om die hele haalbaar belegging gebied R trek (bykomend tot die doeltreffende belegging grens). My huidige benadering is om ewekansige portefeulje gewigte (eenvormig versprei binne 'n simpleks) genereer, maak seker dat beperkings gehou en plot hulle. Maar die kaarte wat ek kry is baie anders as die een wat ek gesien het as uitset van ander programme (bv OptiFolio. ECVaR). My resultate toon 'n baie klein wolk van portefeuljes. Het jy enige voorstelle oor hoe om 'n meer gedetailleerde haalbaar belegging gebied met behulp van R Ek vermoed jy sien iets soos Figuur 3 van gerealiseerde doeltreffende grense te produseer. Dit blyk dat tipiese portefeuljes leef in 'n redelik klein deel van die gangbare ruimte. Ek haven8217t al ooit probeer om te doen wat jy doen, so ek don8217t regtig enige wysheid oor die onderwerp. Ek dink jy sal nodig hê om 'n soort van optimalisering te doen met wisselende insette. Maar ek don8217t ten volle te sien dit op die oomblik ten minste. As jy kan aanneem dat die gangbare ruimte is konveks, dan is die 8216chull8217 (soos in 8216convex hull8217) R funksie is jou friend. Portfolio Optimization Portefeulje optimalisering gereedskap en strategieë te help beleggers te bestuur hul portefeuljes in die mees belastingdoeltreffende wyse en word slimmer oor die impak van belasting op hul werklike beleggingsopbrengs. GainsKeeper makelaarsloon bied gereedskap wat bykomende commission ambagte vir makelaarsfirmas kan genereer, terwyl die verbetering van beleggers na-belaste resultate. Portefeulje funksie vir die dop Toename kliënt tevredenheid en bate opgaar GainsKeepers portefeulje optimalisering strategieë te minimaliseer jou kliënte belastinggevolge. Genereer hoër volumes Help jou kliënte om ingeligte handel besluite terwyl die verhoging van handel volumes. Verminder kliënte ondersteuning navrae GainsKeeper jou kliënte gee die gereedskap om die kompleksiteit van belasting baie rekeningkundige kwessies te verminder. Verhoog die kliënt tevredenheid en bate opgaar verskaffing post-transaksie diens aan jou kliënte is van kritieke belang om die algehele belegger ervaring. Met GainsKeepers portefeulje optimalisering gereedskap, kan jy jou kliënte belasting-smart transaksies te nabelaste opbrengste te maksimeer en belasting te verminder, te identifiseer. Genereer hoër volumes GainsKeepers handel strategieë in staat stel beleggers ambagte wat hul belasting posisie kan verbeter, te identifiseer. Vermy was verkope. GainsKeeper identifiseer posisies in 'n portefeulje wat 'n was verkoop sal aktiveer indien verhandel op die huidige dag, sodat jou kliënte kan die ambagte voorkom. Identifiseer beleggings vir die Double Down strategie. Met die Double Down strategie, beleggers neem posisies wat tans in 'n diep verloor staat, en verdubbel hul hoewes in hulle nie. Na wag 31 dae te wees buite die verkoop venster was, is daardie aandele dan verkoop teen 'n verlies. GainsKeeper kennis beleggers van posisies in hul portefeuljes wat goeie kandidate vir die Double Down strategie is. Dit stel beleggers verliese vir belastingdoeleindes erken sonder om hul aandeel in die posisies. Gebruik Sell graad optimale baie eerste verkoop. GainsKeepers Sell Graad meet die belastinggevolge van jou kliënte verkoop van hul beleggings en geledere hulle dienooreenkomstig. Hoe hoër die Sell Graad waarde, hoe meer gunstig die handel is van 'n belasting oogpunt. GainsKeeper ken 'n Sell Graad elke hou en dan geledere hulle van die hoogste Sell Graad tot laagste Sell Graad. 'N sell Graad groter as 1.0 sal jou kliënt belasting dollars te red. 'N sell Graad van 1.0 is neutraal en het geen belasting impak. 'N sell Graad minder as 1.0 sal kos jou kliënt belasting dollars. GainsKeepers Sell Graad is afgelei van 'n eie algoritme wat elke belasting baie aangepas koste basis beskou (dws die oorspronklike grondslag opgestel, aangepas vir al was verkope en / of korporatiewe aksies), huidige aandeelhouding tydperk (maw langtermyn of korttermyn), huidige markprys, en, bowenal, jou kliënte persoonlike belastingkoers en vorige besef winste / verliese, insluitend die karakter van die winste en verliese. Op hierdie manier, GainsKeepers Sell Graad is aangepas aan elke individue portefeulje en belasting situasie. Verminder kliënte ondersteuning navrae Met GainsKeeper in jou webwerf geïntegreer, jy proaktief bewapen jou kliënte met belasting inligting wat verband hou met hul beleggings, veral met betrekking tot verkope, korporatiewe aksies, wins / verlies berekeninge was en Bylae D. Die verskaffing van jou kliënte met die gereedskap om help om die kompleksiteit van hierdie kwessies te bestuur kan help navrae om jou oproep center. Portfolio handel strategieë Portefeuljekomitee handel strategie impliseer beurs in mandjies van verskeie bates te verminder. raders en beleggers verkies om 'n aantal bates handel gelyktydig ten einde die risiko te verminder. Op die oomblik is die nuwe GeWorko metode het dit moontlik gemaak om baie eenvoudig en met 'n groot moontlikhede uit te voer portefeulje handel. Jy kan portefeuljes skep in 'n paar klik, kies die bate kombinasies en handel volgens die teorie van risiko te diversifiseer. Hier kan jy 'n toegepaste voorbeeld van die bou van 'n doeltreffende portefeulje ongeag marktoestande en globale ekonomiese faktore te vind. Jy kan leer hoe om beleggings te balanseer asook optimaliseer hulle op grond van absolute, relatiewe waardes sowel as kwantitatiewe prestasie insluitend sulke aanwysers soos Return, standaardafwyking en Sharpie verhouding. Dit is 'n uitdaging om 'n optimale struktuur van bates op te stel in 'n portefeulje. Aan die een kant, baie hang af van die parameters van die bates, in die portefeulje ingesluit en aan die ander kant, op beleggers individuele voorkeure en beperkings. Maar moderne finansiële teorie en nuwe metode van analise en handel GeWorko, aansienlik vergemaklik die proses. Hier is 'n voorbeeld van 'n 6 voorraad portefeulje optimalisering. Huidige artikel dryf die portefeulje optimalisering proses fokus op die verhoging van verwagte opbrengs van die portefeulje. Gevolglik is die optimale portefeulje is een van 'n hoër risiko om hoër opbrengste te lewer. As gevolg hiervan is daar verskeie portefeuljes met verskillende risiko en opbrengs-verhouding. Beleggers is vry om te kies wat gebaseer is op die mate van risiko toleransie. Ten einde GeWorko metode toe te pas in die praktyk bied ons jou 'n nuwe generasie handel-analitiese platform NetTradeX gebruik. Deur dit wat jy sal in staat wees om persoonlike saamgestelde instrumente GeWorko skep in 'n maklike en vinnige manier om die prys grafiek onmiddellik kry en om 'n wye verskeidenheid van tegniese ontleding gereedskap gebruik vir die voorspelling van die prys van die geskape instrumente. Moderne portefeulje teorie dui beduidende voordele van diversifikasie. Die gebruik van GeWorko metode toolset wil ons graag presies hoe 'n belegger voordele van diversifikasie wys. Vir hierdie voorbeeld het ons gekies twee bekende sekuriteite ingesluit in die indeks Dow Jones Industrial Average. Trading amp Investment Strategies ontwikkeling van goeie strategieë is van kardinale belang vir die doeltreffende portefeulje skepping, bestuur en instandhouding. Die innoverende metode van portefeulje analise GeWorko maak dit moontlik vir beleggers om hul tegniese strategie, gebaseer op die kaarte en groot aantal tegniese ontleding gereedskap, asook kry die gevoel vir die instrumente deur die gebruik van historiese analise hulpmiddel te ontwikkel. Dit kan egter 'n steeds staatmaak op hul eie intuïsie en toets die brutaalste idees, soos GeWorko Metode maak dit moontlik om portefeuljes te skep met 'n kombinasie van bates. Die metode bevat al die elemente as die skep van portefeuljes, te ontleed en te vergelyk hulle die belangrikste, kan beleggers te diversifiseer hul risiko's, deur die skep van 'n gebalanseerde portefeulje, sodat die verliese van een bate vergoed deur positiewe groei van 'n ander. Portefeulje handel strategieë Hier kan jy 'n toegepaste voorbeeld van die bou van 'n doeltreffende portefeulje ongeag marktoestande en globale ekonomiese faktore te vind. Jy kan leer hoe om beleggings te balanseer asook optimaliseer hulle op grond van absolute, relatiewe waardes sowel as kwantitatiewe prestasie insluitend sulke aanwysers soos Return, standaardafwyking en Sharpie verhouding. Dit is 'n uitdaging om 'n optimale struktuur van bates op te stel in 'n portefeulje. Aan die een kant, baie hang af van die parameters van die bates, in die portefeulje ingesluit en aan die ander kant, op beleggers individuele voorkeure en beperkings. Maar moderne finansiële teorie en nuwe metode van analise en handel GeWorko, aansienlik vergemaklik die proses. Hier is 'n voorbeeld van 'n 6 voorraad portefeulje optimalisering. Huidige artikel dryf die portefeulje optimalisering proses fokus op die verhoging van verwagte opbrengs van die portefeulje. Gevolglik is die optimale portefeulje is een van 'n hoër risiko om hoër opbrengste te lewer. As gevolg hiervan is daar verskeie portefeuljes met verskillende risiko en opbrengs-verhouding. Beleggers is vry om te kies wat gebaseer is op die mate van risiko toleransie. Ten einde GeWorko metode toe te pas in die praktyk bied ons jou 'n nuwe generasie handel-analitiese platform NetTradeX gebruik. Deur dit wat jy sal in staat wees om persoonlike saamgestelde instrumente GeWorko skep in 'n maklike en vinnige manier om die prys grafiek onmiddellik kry en om 'n wye verskeidenheid van tegniese ontleding gereedskap gebruik vir die voorspelling van die prys van die geskape instrumente. Moderne portefeulje teorie dui beduidende voordele van diversifikasie. Die gebruik van GeWorko metode toolset wil ons graag presies hoe 'n belegger voordele van diversifikasie wys. Vir hierdie voorbeeld het ons gekies twee bekende sekuriteite ingesluit in die indeks Dow Jones Industrial Average. Smeer handel strategieë Eurosone bestaan uit byna twee dekades van lande, elk met sy eie ekonomiese eienskappe. Die soewereine skuldkrisis, ook bekend as die Europese krisis, het afgebring aandelemarkte van al die lande. Dit is logies dat die reaksie nie kwantitatief oral dieselfde kan wees. In hierdie artikel sal ons probeer om die gedrag van die groot Duitse indeks DAX en die groot Franse indeks CAC40 ondersoek. om hul dinamika vergelyk ten einde die relatiewe tempo van die herstel van elkeen van hulle bepaal vanaf 2009 tot 2013. Dit is alom bekend dat die finansiële markte is siklies van aard, met belegging kapitaal wat uit goud en silwer papier bates en omgekeerd. Beleggers wêreldwyd verkies om hul geld in die vorm van edelmetale hou wanneer die toestand van die ekonomie is swak: tydens krisisse, oorloë en gebreke, wanneer daar geen vertroue in die aandelemark. Smeer Trading ook bekend as Paar Trading is 'n relatief nuwe handelsmerk tegnologie wat gewild geword onder private beleggers in die middel 1990's. Op die oomblik is versprei handel is 'n gewilde instrument onder handelaars wat dit ontdek het as 'n slim manier om wins te maak. Smeer Trading is 'n strategie wat toelaat dat die handelaar om ongerymdhede, sowel as redelik sterk verskille tussen die pryse van twee aandele of mandjies gebruik, terwyl die handhawing van relatiewe neutraliteit teenoor die mark skommelinge. Risiko Waarskuwing Kennisgewing: Handel in FX en CFD's op OTC mark sluit aansienlike risiko en verliese kan jou belegging oorskry. Synthethic beleggingsprodukte aangebied deur Portefeulje Smeer dienste bestaan uit OTC FX en CFD komponente. So, beleggings in sintetiese beleggingsprodukte is onderhewig aan soortgelyke risiko's. Belangrik: Portefeulje verspreiding webwerf is tans onder ontwikkeling. Belegging dienste tans nie beskikbaar om kliënte.
No comments:
Post a Comment