Trading Strategien Statistisch Arbitrage

Algorithmic Trading Was ist Algorithmic Trading Algorithmischen Handel, auch als Algo-Handel und Black-Box-Handel bezeichnet, ist ein Handelssystem, das fortgeschrittene und komplexe mathematische Modelle und Formeln verwendet, um High-Speed-Entscheidungen und Transaktionen auf den Finanzmärkten zu machen. Der algorithmische Handel beinhaltet die Verwendung von schnellen Computerprogrammen und komplexen Algorithmen zur Erstellung und Festlegung von Handelsstrategien für optimale Renditen. BREAKING DOWN Algorithmischer Handel Einige Anlagestrategien und Handelsstrategien wie Arbitrage. Intermarket-Verbreitung, Marktherstellung und Spekulationen können durch algorithmischen Handel verbessert werden. Elektronische Plattformen können Investitions - und Handelsstrategien durch algorithmischen Handel vollständig betreiben. Als solche sind Algorithmen in der Lage, Handelsanweisungen unter bestimmten Bedingungen in Preis, Volumen und Timing auszuführen. Die Verwendung von algorithmischen Handel wird am häufigsten von großen institutionellen Investoren aufgrund der großen Menge an Aktien, die sie jeden Tag kaufen. Komplexe Algorithmen erlauben es diesen Investoren, den bestmöglichen Preis zu erhalten, ohne den Aktienkurs erheblich zu beeinflussen und die Anschaffungskosten zu erhöhen. Arbitrage ist die Differenz der Marktpreise zwischen zwei verschiedenen Einheiten. Arbitrage wird häufig in globalen Unternehmen praktiziert. Zum Beispiel können Unternehmen in der Lage sein, billigere Lieferungen oder Arbeit aus anderen Ländern zu nutzen. Diese Unternehmen können die Kosten senken und die Gewinne steigern. Arbitrage kann auch im Handel mit SampP-Futures und den SampP 500-Aktien genutzt werden. Es ist typisch für SampP-Futures und SampP 500-Aktien, um Preisunterschiede zu entwickeln. Wenn dies geschieht, werden die Aktien, die auf den NASDAQ - und NYSE-Märkten gehandelt werden, entweder hinterherhinken oder den SampP-Futures vorausgehen und eine Gelegenheit für Arbitrage bieten. Hochgeschwindigkeits-algorithmischer Handel kann diese Bewegungen verfolgen und von den Preisunterschieden profitieren. Trading vor dem Index Fund Rebalancing Renteneinsparungen wie Pensionsfonds werden überwiegend in Investmentfonds investiert. Die Indexfonds der Investmentfonds werden regelmäßig an die neuen Kurse der zugrunde liegenden Vermögenswerte angepasst. Bevor dies geschieht, werden vorprogrammierte Handelsanweisungen durch algorithmische handelsgestützte Strategien ausgelöst, die Gewinne von Investoren zu algorithmischen Händlern übertragen können. Mittlere Reversion Mittlere Reversion ist eine mathematische Methode, die den Durchschnitt einer vorübergehend hohen und niedrigen Preise berechnet. Der algorithmische Handel berechnet diesen Durchschnitt und den potenziellen Gewinn aus der Bewegung des Wertpapiers, da er entweder weggeht oder zum Mittelpreis geht. Skalierer profitieren vom Handel der Bid-Ask-Spread so schnell wie möglich mehrmals am Tag. Die Preisbewegungen müssen geringer sein als die Sicherheiten. Diese Bewegungen passieren innerhalb von Minuten oder weniger, also die Notwendigkeit für schnelle Entscheidungen, die durch algorithmische Trading-Formeln optimiert werden können. Andere Strategien, die durch den algorithmischen Handel optimiert werden, beinhalten Transaktionskostenreduzierung und andere Strategien, die sich auf dunkle Pools beziehen. Machine Learning und Automated Trading Der Big Short (ich mag es) Ich suche Handelsstrategien mit profitable Backtests - UPDATE Ich habe einige sehr interessante Gespräche geführt, seitdem ich meine angeboten habe Nicht-öffentliches Intraday-Trading-Framework im Austausch für Informationen über profitable Strategien, weshalb ich diesen anfänglich zeitlich begrenzten Anruf unbegrenzt verlängern möchte. Beachten Sie, dass ich keine Strategieideen suche. Ich habe viele davon. Die Herausforderung liegt nicht darin, mit einer Idee zu kommen, sondern bei der Auswahl der richtigen und testen sie bis zum Ende, wenn Sie entweder wissen, dass es funktioniert oder dass es nicht tut. Der kritische Faktor ist hier Zeit. Also, was ich im Wesentlichen handeln ist die Zeit, die ich in die Entwicklung eines Rock solide Intraday Trading Framework investiert haben, gegen die Zeit, die Sie in die Entwicklung einer profitable Trading Strategie investiert haben. Es kann eine Aktie, ETF, Zukunft oder Optionsstrategie sein. Alle gesprochenen Diskussionen und Informationen werden vertraulich behandelt. Ich bin natürlich offen für rein diskutieren Ideen, aber bitte nicht erwarten, dass ich sie für Sie testen und nicht beschweren, wenn ich sie umsetzen, ohne um Ihre Zustimmung zu bitten. Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen Suche nach Handelsstrategien mit rentablen Backtests Bis zum 15. Juni akzeptiere ich Vorschläge für vielversprechende Handelsstrategien auf Aktien, Währungen und Aktienbindungsindizes. Die Strategie muss im Backtesting profitabel sein und eine annualisierte Sharpe-Ratio von mindestens 1,0 haben. Am 1. Juli werden die beiden vielversprechendsten Strategien ausgewählt und ihre Autoren können eine der folgenden Optionen wählen: 1) Erhalten Sie eine vollständige und kostenlose Kopie des erweiterten, nicht-öffentlichen Handelsrahmens auf der Grundlage von R, die ich entwickelt und verwendet habe Seit 2012 und dass die Autoren für Live-Trading ihre Strategien mit Interactive Brokers verwenden können. (Die vereinfachte öffentliche Version kann hier heruntergeladen werden) 2) Geben Sie in eine Kooperationsvereinbarung ein, in der ich mich verpflichten werde, ihre Strategie im R - und Papierhandel für maximal drei Monate umzusetzen. Alle Einzelhandelsabteilungen werden mit den Autoren geteilt, wenn sie auftauchen. Darüber hinaus wird der R-Code, der spezifisch für die Strategie ist (nicht der Code des Handelsrahmens), an die Strategie-Autoren übergeben werden. Was ist zu unterbreiten: Eine schriftliche Beschreibung der Strategie sowie eine Liste der Trades sowie die Rückkehrzeiten des Backtests oder ausführbaren Roctavepython-Codes, der direkt die Backtest-Rückkehr-Timeeries berechnet, zusammen mit dem vollständigen Datensatz der im Backtest verwendeten Preise. Senden Sie meine E-Mail in der Kontakt-Sektion ein. Update des reinen R Intraday Trading Framework Schließlich fand ich die Zeit, dies zu tun. Lange überfällig. Das Framework läuft nun mit den neuesten (Unix) Versionen der IB TWSGW (Version 9493 und höher). Dies allein verlangte ein teilweises Re-Schreiben von mehreren Funktionen aus dem großen, aber jetzt etwas veralteten IBrokers R-Paket von Jeff Ryan. Auch die Default-Konfiguration für den Handel EURUSD wurde aktualisiert, so dass es jetzt ein Stück Kuchen ist, um die Beispiel-Dummy-Strategie zu führen. Klone einfach den Git Repo auf deine lokale Maschine. GithubcensixINTRADAY-PartAB und folgen dem README. Etwas über Hardware Ich bin immer noch ein Fan von meinem eigenen Metall zu besitzen. Sicher, die Dinge mit konfigurierbaren Maschinenbildern in der Wolke zu machen, ist beliebt, weil man nicht durch den Ärger der Verwaltung Ihrer eigenen Hardware gehen muss, aber das ist nicht so ein Problem für große Organisationen, wo hunderttausende von Benutzern glücklich sein müssen Minimale kosten So ist die Wolke nicht nur eine Lösung für ein Problem von Menschen, die Skala zu bewältigen haben, sondern gleichzeitig zu versuchen, diese Lösung an die einzelnen Joe zu verkaufen, die sich dort ansetzt, braucht es nicht wirklich. Jedenfalls, wie ich schon sagte, ich bin ein Fan von meinem eigenen Metall zu besitzen. Preisgünstige Hardware können Sie einen langen Weg finden, wenn Sie sich die Zeit nehmen, es richtig zu konfigurieren. Ein 16-64Gb RAM-Desktop mit einem oder sogar zwei GPUs wird so ziemlich alles tun, was Sie brauchen. Es scheint, dass Backtesting-Strategien verwendet viel mehr Computing-Ressourcen als tatsächlichen Live-Trading, weshalb in diesen Tagen können Sie einrichten und führen eine Intraday-Strategie von jedem anständigen Laptop mit Vertrauen, während für die Backtesting und Forschung Sie wirklich wollen, dass die RAM-CPU-GPU-Monster Oben oder eine kleine kleine Supercomputing-Cluster von Ihnen, wie ich hier vor kurzem beschrieben habe. Pure R Intraday Trading Framework Voller Download verfügbar Ich habe INTRADAY-PartA. tar. gz und INTRADAY-PartB. tgz zum Download zur Verfügung gestellt. Censixdownloads. html Finden von Beziehungen zwischen Assets, die für statistische Arbitrage verwendet werden können Statt sich auf die Vorhersage der Preisrichtung und Preisvolatilität mit nichtlinearen Modellen, die mit maschinellen Lernmethoden abgeleitet sind, zu orientieren, wäre eine Alternative, um zu versuchen, ausbeutbare Preisverhältnisse zwischen Vermögenswerten derselben Klasse zu entdecken Und reagiere (Handel), wenn Missbrauch geschieht, mit anderen Worten, statistische Arbitrage. In gewissem Sinne ist das irgendwie leichter als der Versuch, die Preise zu prognostizieren, denn das einzige, was man tun muss, ist, eine relativ stabile, lineare oder nichtlineare Beziehung zwischen einer Gruppe von mindestens zwei Vermögenswerten zu finden und davon auszugehen, dass von der Zeit an Seine Erkennung, diese Beziehung wird für einige Zeit in die Zukunft weiterführen. Der Handel unter dieser Annahme ist dann sehr viel ein reaktiver Prozess, der durch Preisbewegungen ausgelöst wird, die deutlich von der modellierten Beziehung abweichen. Traditionelle Paar-Handel und Handel von assetts in einem VECM (Vector Error Correction Model) Beziehung sind gute Beispiele für Statarb mit linearen Modellen. Also warum nicht ein einfaches einschichtiges neuronales Netzwerk oder sogar ein RBM verwenden, um eine nicht-lineare Preisbeziehung zwischen zwei nicht-kointegrierten Vermögenswerten zu entdecken und wenn dieser Entdeckungsprozess erfolgreich ist, handeln Sie es in ähnlicher Weise wie ein klassisches Paar. Die Dinge werden noch interessanter, wenn Gruppen mit mehr als nur zwei Vermögenswerten berücksichtigt werden. Dies wäre dann das nichtlineare Äquivalent eines VECM. Feature Selection Breadth vs Depth Lets sagen, wir haben eine univariate Maleries Vorhersage Ziel, das entweder von Typ Regression oder Klassifizierung sein kann, und wir müssen entscheiden, welche Eingabe-Features zu wählen. Konkreter haben wir ein großes Universum von Zeiträumen, die wir als Inputs nutzen können und wir würden gerne wissen, wie viele wir wählen sollten (Breite) und auch wie weit zurück in der Zeit wollen wir für jeden (Tiefe) suchen. Es gibt einen zweidimensionalen Raum von Entscheidungen, der durch die folgenden vier Extremfälle begrenzt wird, unter der Annahme, dass wir insgesamt N Serien haben und wir können höchstens Rückblick auf K timesteps: (1) nur eine Serie und einen Rückblick auswählen (2) holt nur eine Serie und Rückblick K timesteps, (3) N N Serie und Rückblick einmal, pp, (4) N N und Rückblick K timesteps. Die optimale Wahl wird wahrscheinlich nicht von denen sein, da (1) und (2) möglicherweise nicht genügend Vorhersageinformationen enthalten und (3) und insbesondere (4) entweder nicht durch die Berechnung von Kontrahierungen oder zu viel zufälliges Rauschen möglich sind. Der vorgeschlagene Weg, sich zu nähern, ist, bei (1) zu beginnen, zu sehen, welche Leistung du bekommst und dann die Größe des Eingaberaums entweder breit oder tiefe, bis du eine zufriedenstellende Vorhersageleistung erreicht hast oder bis du erschöpft bist Ihre Rechenressourcen und müssen entweder den ganzen Ansatz aufgeben: (oder einen neuen (Farm of) Desktop (s) kaufen :) Mit gestapelten Autoencodern und eingeschränkten Boltzmann Maschinen in R 12. Februar 2014 Stacked Autoencoder (SAs) und Restricted Boltzmann Maschinen ( RBMs) sind sehr leistungsfähige Modelle für unbeaufsichtigtes Lernen. Leider sieht es zum Zeitpunkt des Schreibens so aus, als ob es keine direkten R-Implementierungen gibt, was überraschend ist, da beide Modelltypen schon seit einer Weile herum sind und R Implementierungen für viele andere maschinelle Lernmodelltypen hat. Als Workaround konnten SAs mit einem von mehreren neuronalen Netzwerkpaketen von R ziemlich schnell implementiert werden (nnet, AMORE) und RBMs, gut, jemand müsste eine gute R-Implementierung für sie schreiben. Aber angesichts dieser Schulung benötigen beide Modelltypen viele rechnerische Ressourcen, wir wollen auch eine Implementierung, die GPUs nutzen kann. Also im Moment die einfachste Lösung, die wir zu haben scheinen, ist, Theano zu benutzen. Es kann GPUs verwenden und es bietet Implementierungen von gestapelten (Denoising) Autoencodern und RBMs. Darüber hinaus schwebt PythonTheano-Code für mehrere weitere exotische Boltzmann-Maschinenvarianten auch im Netz. Wir können rPython verwenden, um diese Python-Funktionen von R aufzurufen, aber die Herausforderung ist die Daten. Erste große Datensätze zwischen R und Python hin und her, ohne die ascii Serialisierung zu verwenden, die rPython implementiert (zu langsam) muss gelöst werden. Eine mindestens gleichermaßen leistungsfähige Implementierung von Autoencodern, die GPU-Nutzung unterstützt, ist über das Torch7-Framework (Demo) verfügbar. Allerdings werden Torch7-Funktionen mit Lua aufgerufen und rufen sie von innerhalb R stattdessen erfordert einige Arbeit auf C-Ebene. Abschließend: Verwenden Sie Theano (Python) oder Torch7 (lua) für Trainingsmodelle mit GPU-Unterstützung und schreiben Sie die trainierten Modelle in Datei. In R importiere das ausgebildete Modell aus der Datei und verwende die Vorhersage. Update 25. April 2014: Die folgende schöne Lösung Rufen Sie Python von R bis Rcpp an, um uns einen Schritt näher zu bringen, mit Theano direkt von R. Was Frequenzen zu handeln. 13. Januar 2014 Wenn man versucht, verwertbare Marktmuster zu finden, die man als Einzelhändler handeln könnte, ist eine der ersten Fragen: Welche Handelsfrequenzen sollten monatlich wöchentlich täglich oder intraday überall zwischen 5 Sekunden und 1 Stunde betrachten Die Forschung an allen dieser Zeitskalen, dies wird eine wichtige Frage zu beantworten. Ich und andere haben beobachtet, dass es scheint, eine einfache Beziehung zwischen Handelsfrequenz und Menge an Aufwand zu sein, um eine rentable Strategie zu finden, die rein quantitativ ist und ein akzeptables Risiko hat. Kurz gesagt: Je niedriger (langsamer) die Häufigkeit, die Sie handeln möchten, desto schlauer muss Ihre profitable Strategie sein. Tradefreqvssmartness Als Beispiel könnte man das (sehr) hochfrequente Ende des Spektrums betrachten, wo Marktmachungsstrategien, die auf sehr einfacher Mathematik basieren, sehr profitabel sein können, wenn man es geschafft hat, dem Marktzentrum nahe genug zu sein. Wenn wir einen großen Sprung in den täglichen Frequenzbereich nehmen, wird es immer schwieriger, quantitative Strategien zu finden, die rentabel sind, während sie immer noch auf einer einfachen Mathematik basieren. Der Handel in wöchentlichen und monatlichen Intervallen, mit einfachen quantitativen Methoden oder technischen Indikatoren ist nur ein sehr gutes Rezept für Katastrophe. Also, für einen Moment, dass diese Beziehung in der Tat wahr ist und auch in Erwägung zieht, dass wir in unseren Handelsstrategien anspruchsvolle maschinelle Lerntechniken einsetzen können und wollen, könnten wir mit einem wöchentlichen Frequenzfenster beginnen und unseren Weg zu höheren Frequenzen arbeiten. Der wöchentliche Handel muss nicht automatisiert werden und kann von jedem webbasierten Brokerage-Interface aus durchgeführt werden. Wir konnten eine Tasche mit Strategien entwickeln, indem wir öffentlich verfügbare historische Daten in Kombination mit unserem bevorzugten Lernalgorithmus verwenden, um handelsfähige Marktmuster zu finden und dann die Strategie manuell auszuführen. Auf dieser Skala sollte die ganze Anstrengung in die Suche und Feinabstimmung der quantitativen Strategie gehen und sehr wenig Gedanken müssen in die Ausführung des Handels gestellt werden. Handel Automatisierungsaufwand: 0. Strategie Intelligenz erforderlich: 100 Täglicher Handel sollte automatisiert werden, es sei denn, Sie können wirklich einen festen Teil Ihres Tages für die Überwachung der Märkte und die Durchführung von Trades widmen. Die Integration von maschinellen Lernalgorithmen mit automatisiertem täglichen Handel ist keine triviale Aufgabe, aber es kann getan werden. Handel Automatisierungsaufwand: 20, Strategie Intelligenz erforderlich: 80 In Intraday-Zeitskalen, von Minuten und Sekunden bis zu Unter-Sekunden, die Anstrengungen, die Sie unternehmen müssen, um Ihre Geschäfte zu automatisieren, können überall im Bereich zwischen 20 und 90 liegen. Zum Glück ist das kleinere Die Zeitskala wird zum Doll Ihre Strategie kann sein, aber dumm ist natürlich ein relatives Konzept hier. Handel Automatisierungsaufwand: 80, Strategie Intelligenz erforderlich: 20 Welche Funktionen zu verwenden. Handgefertigt vs. gelernt 10. Dezember 2013 An einem Punkt in der Gestaltung eines (Maschinen-) Lernsystems werden Sie unvermeidlich fragen, welche Funktionen in Ihr Modell eingegeben werden. Es gibt mindestens zwei Möglichkeiten. Die erste ist, handgefertigte Funktionen zu verwenden. Diese Option gibt Ihnen in der Regel gute Ergebnisse, wenn die Features gut entworfen sind (das ist natürlich eine Tautologie, da man sie nur so gut anrufen würde, wenn sie dir gute Ergebnisse gaben.). Das Entwerfen von handgefertigten Funktionen erfordert Fachwissen über das Feld, auf das das Lernsystem angewendet wird, d. h. Audioklassifizierung, Bilderkennung oder in unserem Fallhandel. Das Problem hier ist, dass Sie vielleicht nicht von diesem Expertenwissen (noch) und es wird sehr schwer zu kommen oder nehmen Sie eine Menge Zeit oder höchstwahrscheinlich beide. Also die Alternative ist, die Features aus den Daten zu lernen, oder mit anderen Worten, verwenden Sie unbeaufsichtigtes Lernen, um sie zu erhalten. Eine Anforderung hier ist, dass Sie wirklich viele Daten benötigen. Viel mehr davon, als du für handgefertigte Features brauchst, aber dann muss es noch nicht beschriftet werden. Der Nutzen ist jedoch klar. Sie müssen nicht wirklich ein Experte in dem spezifischen Feld sein, das Sie das System entwerfen, d. h. Handel und Finanzierung. Also, während Sie noch herausfinden müssen, welche Teilmenge der gelernten Features am besten für Ihr Lernsystem ist, das ist auch etwas, das Sie mit den handgefertigten Features machen müssten. Mein Vorschlag: Versuchen Sie, einige handgefertigte Funktionen selbst zu entwerfen. Wenn sie nicht durchführen und Sie haben gute Gründe zu glauben, dass es möglich ist, bessere Ergebnisse zu erzielen als die, die Sie bekommen, verwenden Sie unbeaufsichtigte Lernmethoden, um Funktionen zu lernen. Sie können sogar ein Hybrid-System, das entworfen und gelernte Funktionen zusammen verwendet. Warum ich Open Source-Tools für den Aufbau von Handelsanwendungen verwende 19. November 2013 Als ich anfing, in meinem eigenen automatisierten Handel zu suchen, hatte ich drei Anforderungen an die Menge der Werkzeuge, die ich verwenden wollte. 1) Sie sollten so wenig wie möglich kosten, um mich zu starten, auch wenn das bedeutete, dass ich eine Menge Programmierung und Anpassungen selbst machen musste (es würde Zeit kosten) 2) Es sollte eine Gemeinschaft von Gleichgesinnten da draußen geben Mit den gleichen Werkzeugen für einen ähnlichen Zweck. 3) Die Werkzeuge sollen mir erlauben, so tief in die Eingeweide des Systems zu gehen, wie es notwendig ist, auch wenn ich anfangs mein Ziel mehr war, die Grundlagen zu entdecken. Ich wollte mich nicht in einer Situation finden, in der ich zwei Jahre die Linie hinuntersteigen müsste, die ich zu einem anderen Satz von Werkzeugen wechseln musste, nur weil die, mit denen ich begonnen hatte, mir erlaubte, das zu tun, was ich wegen Problemen wollte Geschlossene Quellen und restriktive Lizenzen. Als Ergebnis kam ich zu wählen R als meine Sprache der Wahl für die Entwicklung von Handel Algortihms und ich begann mit Interactive Brokers, da sie eine API für die Anbindung an ihre Brokerage-System. Während es viele nette Trading-Tools gibt, die mit der IB Trader Workstation verbunden sind und einige für den automatisierten Handel verwendet werden können, bietet keiner von ihnen die gleiche Leistung, Flexibilität und Community-Unterstützung, die das R-Projekt hat. Darüber hinaus hat R wirklich ein erstaunliches Repository von freien und sehr adavanced statistische und maschinelle Lernpakete, etwas, das wichtig ist, wenn Sie Handelsalgorithmen erstellen möchten. Copyright Kopie Censix 2013 - 2015Haben eine Meinung über den US-Dollar-Handel es FXCM Ein führender Forex Broker Was ist Forex Forex ist der Markt, wo alle Welten Währungen Handel. Der Forex-Markt ist der größte, liquideste Markt der Welt mit einem durchschnittlichen täglichen Handelsvolumen von mehr als 5,3 Billionen. Es gibt keinen zentralen Austausch, da er über den Ladentisch handelt. Forex Trading ermöglicht es Ihnen, zu kaufen und zu verkaufen Währungen, ähnlich wie Aktienhandel, außer Sie können es 24 Stunden am Tag, fünf Tage pro Woche, haben Sie Zugang zu Margin Trading, und Sie erhalten Exposition gegenüber internationalen Märkten. FXCM ist eine führende Forex Brokerage. Fair und Transparente Ausführung Seit 1999 hat FXCM die besten Online-Forex Trading-Erfahrung auf dem Markt zu schaffen. Wir haben das No Dealing Desk forex Ausführungsmodell vorangetrieben und bieten eine wettbewerbsfähige, transparente Ausführung für unsere Händler. Preisgekrönter Kundenservice Mit erstklassiger Trading-Ausbildung und leistungsstarken Tools führen wir Tausende von Händlern durch den Devisenmarkt mit 247 Kundenservice. Entdecken Sie den FXCM-Vorteil. Durchschnittliche Spreads: Die zeitlich gewichteten durchschnittlichen Spreads werden von handelbaren Preisen bei FXCM vom 1. Oktober 2016 bis zum 31. Dezember 2016 abgeleitet. Die Ausbreitungszahlen dienen nur zu Informationszwecken. FXCM haftet nicht für Fehler, Auslassungen oder Verzögerungen oder für Handlungen, die sich auf diese Informationen stützen. Live Spreads Widget: Dynamische Live Spreads sind die besten verfügbaren Preise von FXCMs No Dealing Desk Ausführung. Wenn statische Spreads angezeigt werden, sind die Zahlen zeitgewichtete Mittelwerte aus handelbaren Preisen bei FXCM vom 1. Oktober 2016 bis zum 31. Dezember 2016. Die dargestellten Spreads sind auf Standard - und Active Trader Provisionskonten verfügbar. Spreads sind variabel und unterliegen der Verzögerung. Die Ausbreitungszahlen dienen nur zu Informationszwecken. FXCM haftet nicht für Fehler, Auslassungen oder Verzögerungen oder für Handlungen, die sich auf diese Informationen stützen. Mini-Konten: Mini-Konten bieten 21 Währungspaare und Standard-Dealing Desk Ausführung, wo Preis Arbitrage Strategien verboten sind. FXCM bestimmt nach eigenem Ermessen, was eine Preisarbitrage-Strategie umfasst. Mini-Konten bieten Spreads plus Mark-up Preisgestaltung. Spreads sind variabel und unterliegen der Verzögerung. Mini-Konten mit verbotenen Strategien oder mit Eigenkapital übertreffen 20.000 CCY kann auf No Dealing Desk Ausführung umgestellt werden. Siehe Ausführungsrisiken. Kundenservice Launch Software Beliebte Plattformen Über FXCM Forex Accounts Mehr Ressourcen High Risk Investment Warnung: Trading Devisen und Verträge für Margenunterschiede tragen ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet. Die Möglichkeit besteht darin, dass Sie einen Verlust über Ihre hinterlegten Gelder erhalten können und deshalb sollten Sie nicht mit Kapital spekulieren, das Sie sich nicht leisten können, zu verlieren. Vor der Entscheidung, die von FXCM angebotenen Produkte zu handeln, sollten Sie sorgfältig Ihre Ziele, die finanzielle Situation, die Bedürfnisse und das Niveau der Erfahrung berücksichtigen. Sie sollten sich bewusst sein, alle Risiken im Zusammenhang mit dem Handel auf Marge. FXCM bietet allgemeine Hinweise, die Ihre Ziele, finanziellen Situation oder Bedürfnisse nicht berücksichtigen. Der Inhalt dieser Website darf nicht als persönliche Beratung ausgelegt werden. FXCM empfiehlt Ihnen, Rat von einem separaten Finanzberater zu suchen. Bitte klicken Sie hier, um die volle Risikowarnung zu lesen. FXCM ist ein eingetragener Futures Commission Merchant und Retail Devisenhändler mit der Commodity Futures Trading Commission und ist Mitglied der National Futures Association. NFA 0308179 Forex Capital Markets, LLC (FXCM LLC) ist eine operative Tochtergesellschaft innerhalb der FXCM Unternehmensgruppe (zusammen die FXCM Gruppe). 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