자동화 된 신호 거래

마지막 업데이트: 2022년 3월 14일 | 0개 댓글
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빨간연필 빨간연필

이번 글에서는 On-Balance Volume이라는 거래량 지표와 파이썬 프로그래밍을 사용한 간단한 거래 전략에 대해 설명해 드리겠습니다. 주식 시장의 모멘텀 방향을 예측하는 것은 매우 어려운 일이긴 하지만 한번 시도해 보겠습니다. 통계와 확률에 대해 잘 이해하고있는 사람도 이번에 소개드릴 내용을 이해하고 프로그래밍하는데 어려움을 겼을 수 있습니다. 알고리즘 거래는 가격, 타이밍, 그리고 거래량과 같은 변수를 이용하여 미리 프로그래밍된 자동화 거래 지침을 사용하여 주문을 실행하는 프로세스입니다.

금융 분야에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 파이썬과 On-Balance Volume (OBV)이라는 지표를 이용하여 주식을 매매 할 시기를 알 수 있는 거래 전략을 만들어 보겠습니다.

OBV (On-Balance Volume) 란 무엇입니까?

거래량 균형(OBV)은 주식 거래량 흐름을 사용하여 주가의 변화를 예측하는 기술 거래 모멘텀 지표입니다. Joseph Granville은 1963년 저서 New Key to Stock Market Profits에서 처음으로 OBV 지표를 발표했습니다. Granville은 거래량이 시장의 핵심 원동력이라고 믿고 거래량 변화에 따라 시장의 주요 움직임이 발생할 때를 예측 할 수 있도록 OBV를 설계했습니다. Granville는 거의 저서에서 OBV에 의해 생성 된 예측을 "단단하게 감긴 스프링"이라고 설명했습니다. 그는 주가의 큰 변화없이 거래량이 급격히 증가하면 결국 가격이 상승하거나 하락할 것이라고 믿었습니다.

OBV 추세 신호

  • 가격과 OBV 모두 더 높은 정점과 더 높은 저점을 만들면 상승 추세가 계속 될 것입니다.
  • 가격이 계속해서 저점을 낮추고 OBV가 저점을 낮추지 못하면 하락 추세가 정체되거나 반등 할 가능성이 높습니다.이를 포지티브 다이버전스라고 합니다.
  • 거래 기간 동안 OBV가 상승하면 누적이 발생할 수 있습니다. 이는 상승 돌파에 대한 경고입니다.
  • 거래 기간 동안 OBV가 하락하면 분배가 발생할 수 있습니다. 이는 하락 돌파에 대한 경고입니다.
  • 가격이 계속해서 더 높은 피크를 만들고 OBV가 더 높은 피크를 만들지 못하면 상승 추세가 정체되거나 실패 할 가능성이 있습니다.이를 음의 발산이라고 합니다.
  • 가격이 계속해서 저점을 낮추고 OBV가 저점을 낮추지 못하면 하락 추세가 정체되거나 실패 할 가능성이 높습니다. 이를 양의 발산이라고 합니다.

OBV 계산 방법

OBV는 다음 공식에 의해서 계산됩니다.

OBV를 이용한 매수/매도 타이밍 전략

전략 #1

OBV를 사용하는 거래자는 거래 전략을 세우기 위해 OBV의 변화율에 관심을 가지는 경우가 있습니다. OBV가 상승 방향으로 움직이고 있다면 큰 주가 상승이 올 수 있다고 생각 할 수 있고, OBV가 하락 방향으로 움직이고 있다면 큰 주가 하락을 생각할 수 있습니다. 예를 들어, OBV가 해당 가격 변동보다 빠르게 하락하면 조만간 엄청나게 큰 가격 하락이 올 가능성이 있음을 알 수 있습니다.

전략 #2

OBV에 이동 평균을 추가하여 주식을 매매 할 시기를 결정하고 교차점(Cross-over)을 신호로 거래할 수도 있습니다. 이것이 이번에 소개해 드릴 내용입니다.

OBV가 지수 이동 평균 (EMA) 이상에서 거래를 시작하면 주식을 매수할 타이밍을 의미합니다.
OBV가 지수 이동 평균 (EMA) 아래에서 거래를 시작하면 주식을 매도할 타이밍을 의미합니다.

참고 : OBV의 장기 이동 평균으로 100일 기간 지수 이동 평균을 추가하면 단기 이동 평균보다 더 효과적입니다. 200 지수 이동 평균은 매수/매도 타이밍을 조금 더 적게 산출해 줍니다. OBV에서 매수/매도 타이밍을 Whipsaw라고 하는데, 이는 특정 시간에 유가 증권의 가격이 한 방향으로 움직이다가 반대 방향으로 빠르게 움직일 때를 의미하며 주식의 매수와 매도에 대한 거래량의 움직임을 설명해 줍니다.

OBV 전략의 요점

OBV는 거래량이 늘어난 날과 내려간날의 단순 누적 합계입니다. OBV가 가격과 함께 움직이면 현재 추세와 동행하고 있음을 알 수 있습니다. OBV와 가격 사이의 차이가 발생한다면 주가 흐림이 반전 될 수 있음을 의미합니다. 추세선을 사용하면 OBV와 가격 흐림에 차이가 발생하는지 파악하여 거래 기회를 획득하는데 도움이 될 수 있습니다. OBV는 가격 변화 방향을 예측하는데도 도움이 됩니다. OBV를 이용함에 있어 주의해야 할 점이 있습니다. 가령, 어떤 특별한 이유 없이 거래량이 급증하는 경우가 있는데, 이런 경우에는 지표가 왜곡되어 객관적인 해석을 더 어려워 지기도 합니다. 또한 OBV가 종종 가격을 선도하는 것처럼 보일 수 있지만, 이것은 종종 우리가 찾고자 하는 증거를 검색하는 경우입니다. 따라서 OBV는 가격 분석과 함께 활용될 수 있는 지표지만 전적으로 OBV에 의존해서 투자전략을 세우기에는 한계가 있습니다.

  • OBV는 가격 예측을 위해 거래량의 변화를 사용하는 기술적 지표입니다.
  • OBV는 해당 종목에 반영된 강세 또는 약세에 대한 군중 심리를 보여줍니다.
  • 가격과 OBV 간의 상대적인 추세 흐름을 비교하면, 주식 차트 하단에서 띄워놓고 보는 (빨간색 또는 초록색으로 표시되는) 거래량 히스토그램 보다 더 많은 정보를 알 수 있습니다.

파이썬을 이용한 OBV 투자 전략

파이썬을 이용해서 OBV를 계산하고, 이를 기반으로 투자 전략을 세워보겠습니다. 우선 분석이 필요한 라이브러리를 Import 하겠습니다.자동화 된 신호 거래

주식 데이터 불러오기

실습에 사용하게될 예제로 코로나19 백신 개발 업체로 잘 알려진 아스트라제네카(NYSE: AZN) 데이터를 사용하겠습니다. 야후 파이낸스에서 데이터를 가져오려면 yfinance 라이브러리가 필요합니다. yfinance 라이브러리가 없다면, '!pip install yfinance'를 통해서 설치해주세요.

주가 데이터 시각화

아래 파이썬 코드를 이용하여 yfinance에서 불러온 주가 데이터를 시각화 해보겠습니다.

OBV 계산하기

OBV와 지수 이동 평균을 새로운 컬럼에 추가하기

OBV와 OBV의 지수 이동 평균값 시각화

매수/매도 타이밍 신호 찾는 함수 생성

  • 매수 신호: OBV > OBV_EMA
  • 매도 신호: OBV < OBV_EMA

매수/매도 신호값을 새로운 컬럼에 추가

매도/매도 신호 시각화

그래프를 살펴보면 OBV를 이용한 투자 전략이 어느정도 잘 작동하는 것 같습니다. 즉, 이 데이터 세트에 이 전략을 사용했다면, 이 자동화 된 신호 거래 기간 내에 수익을 올렸을 것입니다. 그러나 이 지표가 완벽하지 않으며 전략이 성공을 보장하지 않는다는 점을 명심하십시오. 이 전략을 사용하기 전에 더 많은 테스트를 수행해야하며 주식을 매매 할시기에 대한 자세한 정보를 위해 OBV 전략과 함께 다른 지표를 함께 사용하시길 권장드립니다.

참고) 이 글은 randerson112358의 Know When To Buy and Sell Stock Using A Trading Strategy With On-Balance Volume (OBV) and Python을 각색하여 한글로 번역한 글입을 밝힙니다. 원문은 링크 를 통해서 확인하실 수 있습니다.

강화 학습을 이용한 주식 거래 자동화

주식 시장에서 자주 들을 수 있는 말은 곰과 소다. 베어런(bearrun)은 장기간에 걸친 시장 가격 하락을 암시하는 용어이고, 불런(bull run)은 그 반대를 가리킨다. 이것들은 당일 거래를 거래하는 트레이더들이 사용하는 용어이다. 장중거래는 거래자가 같은 거래일 내에 금융상품을 사고팔아 그날 시장이 마감되기 전에 모든 시장 포지션이 폐쇄되는 증권 투기의 한 형태다. 많은 양의 금융상품이 인더데이 거래 방식을 통해 거래된다.

이것은 통상적인 무역 계획 및 뉴스 트렌드와 함께 작용해 왔다. 데이터 사이언스 및 머신 러닝의 등장으로, 다양한 연구 접근 방식이 이 수동 프로세스를 자동화하도록 설계되고 있다. 이 자동화된 거래 프로세스는 더 나은 계산을 통해 적시에 어드바이스를 제공하는 데 도움이 될 것이다. 뮤추얼 펀드와 헤지펀드는 최대 이익을 주는 자동화된 거래 전략이 매우 바람직하다. 예상되는 수익의 종류에는 어느 정도의 잠재적 위험이 따를 것이다. 수익성이 높은 자동화된 거래 전략을 설계하는 것은 복잡한 작업이다.

모든 사람은 주식 시장에서 최대한의 잠재력을 얻고 싶어한다. 대부분의 사람들에게 혜택을 줄 수 있는 균형 잡힌 저위험 전략을 설계하는 것 역시 매우 중요하다. 그러한 접근 방식 중 하나는 과거 데이터에 기반한 자동화된 거래 전략을 제공하기 위해 강화 학습 에이전트를 사용하는 것에 대해 말한다.

강화학습

강화 학습은 환경과 에이전트가 있는 머신 러닝의 일종이다. 이러한 에이전트는 보상을 최대화하기 위한 조치를 취한다. 강화 학습은 AI 모델 훈련을 자동화 된 신호 거래 위한 시뮬레이션에 사용될 때 매우 큰 잠재력을 가지고 있다. 데이터와 관련된 레이블은 없으며, 강화 학습은 매우 적은 데이터 포인트로 더 잘 학습할 수 있다. 이 경우 모든 결정은 순차적으로 내려진다. 가장 좋은 예는 로봇공학 자동화 된 신호 거래 자동화 된 신호 거래 및 게임학에서 찾을 수 있다.

Q – 러닝

Q-러닝은 모델이 없는 강화 학습 알고리즘이다. 그것은 에이전트에게 상황에 따라 어떤 조치를 취해야 하는지 알려준다. 임박한 액션에 대한 정보를 에이전트에 제공하는 데 사용되는 값 기반 방법이다. q-러닝 함수가 임의의 작업을 수행하는 것과 같이 현재 정책 외부에 있는 동작에서 학습하므로 정책이 필요하지 않기 때문에 정책 외 알고리즘으로 간주된다.

Q 여기서 Q는 Quality를 나타낸다. 퀄리티는 조치된 보상이 얼마나 유익한지에 대한 행동 품질을 나타낸다. Q-테이블은 [state,action] 차원으로 작성된다. 에이전트는 exploit과 explore이라는 두 가지 방법으로 환경과 상호 작용한다. exploit 옵션은 모든 작업이 고려되고 환경에 최대값을 제공하는 작업이 수행됨을 나타낸다. explore 옵션은 미래의 최대 보상을 고려하지 않고 무작위 조치를 고려하는 옵션이다.

Q의 st과 at는 상태 s에서 수행되었을 때 최대 할인된 미래 보상을 계산하는 공식으로 표현된다.

정의된 함수는 훈련 주기 또는 반복 횟수가 끝날 때 최대 보상을 제공한다.

거래는 다음과 같은 콜을 할 수 있다. – 매수, 매도, 홀드

Q-러닝은 각 동작에 대한 등급을 매기고 최대값을 가진 동작을 추가로 선택한다. Q-Learning은 Q-table의 값을 학습하는 것을 기반으로 한다. 보상 함수와 상태 전이 확률 없이 잘 작동한다.

주식거래 강화학습

강화 학습은 다양한 유형의 문제를 해결할 수 있다. 거래는 엔드 포인트가 없는 지속적인 작업이다. 거래 또한 부분적으로 관찰 가능한 마르코프 결정 과정이다. 왜냐하면 우리는 시장에서 거래자에 대한 완전한 정보를 가지고 있지 않기 때문이다. 보상 함수와 전이 확률을 모르기 때문에 모델 없는 강화 학습인 Q-Learning을 사용한다.

RL 에이전트를 실행하는 단계:

  1. 라이브러리 설치
  2. 데이터 가져오기
  3. Q-Learning 에이전트 정의
  4. 에이전트 훈련
  5. 에이전트 테스트
  6. 콜 플롯

라이브러리 설치

필요한 NumPy, Panda, Matplotlib, Seaborn 및 Yahoo finance 라이브러리를 설치하고 가져온다.

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

!pip install yfinance –upgrade –no-cache-dir

from pandas_datareader import data as pdr

import fix_yahoo_finance as yf

from collections import deque

Import tensorflow.compat.v1 as tf

데이터 가져오기

야후 파이낸스 라이브러리를 사용하여 특정 주식에 대한 데이터를 가져온다. 우리의 분석에 사용되는 주식은 인포시스 주식이다.

df_full = pdr.get_data_yahoo(“INFY”, start=”2018-01-01″).reset_index()

이 코드는 2년 동안의 INFY의 주가를 포함하는 df_full이라는 데이터 프레임을 생성한다.

Q-Learning 에이전트 정의

첫 번째 함수는 에이전트 클래스로 상태 사이즈, 윈도우 사이즈, 배치 사이즈, 사용된 메모리, 인벤토리를 리스트로 정의한다. 또한 epsilon, decay, gamma 등과 같은 일부 정적 변수를 정의한다. 두 개의 신경망 레이어는 매수, 홀드 및 매도 콜에 대해 정의된다. GradientDescent Optimizer도 사용된다.

에이전트에는 매수 및 매도 옵션에 대해 정의된 기능이 있다. get_state 및 act 함수는 신경망의 다음 상태를 생성하기 위해 신경망을 사용한다. 이후 콜 옵션을 실행함으로써 생성된 값을 더하거나 빼서 보상을 계산한다. 다음 상태에서 수행되는 작업은 이전 상태에서 수행된 작업의 영향을 받는다. 1은 매수 통화를 의미하고 2는 매도 통화를 의미한다. 모든 반복에서, 상태는 일부 주식을 매수하거나 매도하는 조치를 취하는 것에 기초하여 결정된다. 전체 보상은 총 이익 변수에 저장된다.

name = ‘Q-learning agent’

def __init__(self, state_size, window_size, trend, skip, batch_size):

self.half_window = window_size // 2

self.memory = deque(maxlen = 1000)

self.X = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.state_size])

self.Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.action_size])

feed = tf.layers.dense(self.X, 256, activation = tf.nn.relu)

self.logits = tf.layers.dense(feed, self.action_size)

self.cost = tf.reduce_mean(tf.square(self.Y – self.logits))

def act(self, state):

self.sess.run(self.logits, feed_dict = )[0]

def get_state(self, t):

window_size = self.window_size + 1

d = t – window_size + 1

block = self.trend[d : t + 1] if d >= 0 else -d * [self.trend[0]] + self.자동화 된 신호 거래 trend[0 : t + 1]

for i in range(window_size – 1):

res.append(block[i + 1] – block[i])

def replay(self, batch_size):

for i in range(l – batch_size, l):

X = np.empty((replay_size, self.state_size))

Y = np.empty((replay_size, self.action_size))

states = np.array([a[0][0] for a in mini_batch])

new_states = np.array([a[3][0] for a in mini_batch])

Q = self.sess.run(self.자동화 된 신호 거래 logits, feed_dict = )

Q_new = self.sess.run(self.logits, feed_dict = )

for i in range(len(mini_batch)):

state, action, reward, next_state, done = mini_batch[i]

target[action] += self.gamma * np.amax(Q_new[i])

cost, _ = self.sess.run(

[self.cost, self.optimizer], feed_dict =

if self.epsilon > self.epsilon_min:

def buy(self, initial_money):

for t in range(0, len(self.trend) – 1, self.skip):

next_state = self.get_state(t + 1)

if action == 1 and initial_money >= self.trend[t] and t < (len(self.trend) – self.half_window):

print(‘day %d: buy 1 unit at price %f, total balance %f’% (t, self.trend[t], initial_money))

elif action == 2 and len(inventory):

invest = ((close[t] – bought_price) / bought_price) * 100

‘day %d, sell 1 unit at price %f, investment %f %%, total balance %f,’

% (t, close[t], invest, initial_money)

invest = ((initial_money – starting_money) / starting_money) * 100

total_gains = initial_money – starting_money

return states_buy, states_sell, total_gains, invest

def train(self, iterations, checkpoint, initial_money):

for i in range(iterations):

for t in range(0, len(self.trend) – 1, self.skip):

next_state = self.get_state(t + 1)

if action == 1 and starting_money >= self.trend[t] and t < (len(self.trend) – self.half_window):

elif action == 2 and len(inventory) > 0:

total_profit += self.trend[t] – bought_price

invest = ((starting_money – initial_money) / initial_money)

self.memory.append((state, action, invest,

batch_size = min(self.batch_size, len(self.memory))

if (i+1) % checkpoint == 0:

print(‘epoch: %d, total rewards: %f.3, cost: %f, total money: %f’%(i + 1, total_profit, cost,

에이전트 훈련

에이전트가 정의되면 에이전트를 초기화한다. 에이전트가 매수 또는 매도 옵션을 결정하도록 훈련할 반복 횟수, 초기 비용 등을 지정한다.

agent = Agent(state_size = window_size,

agent.train(iterations = 200, checkpoint = 10, initial_money = initial_money)

결과

에이전트 테스트

매수 함수는 매수, 매도, 이익, 투자 수치를 반환한다.

states_buy, states_sell, total_gains, invest = agent.buy(initial_money = initial_money)

콜 플롯

총 이득 대비 투자된 수치를 표시한다. 모든 매수 및 매도 콜은 신경망에서 제안하는 매수/매도 옵션에 따라 적절히 표시되었다.

fig = plt.figure(figsize = (15,5))

plt.plot(close, color=’r’, lw=2.)

plt.plot(close, ‘^’, markersize=10, color=’m’, label = ‘buying signal’, markevery = states_buy)

plt.plot(close, ‘v’, markersize=10, color=’k’, label = ‘selling signal’, markevery = states_sell)

plt.title(‘total gains %f, total investment %f%%’%(total_gains, invest))

결과

마무리

Q-러닝은 자동화된 거래 전략을 개발하는 데 도움이 되는 기술이다. 매수 또는 매도 옵션을 실험하는 데 사용할 수 있다. 실험할 수 있는 강화학습 거래 대행사가 많이 있다. 다른 종류의 RL 에이전트와 다른 주식으로 시도해보자.

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온라인 거래 소프트웨어에 대한 질문이있는 것은 지극히 정상적인 일이지만 Bitcoin Era는이 목록에 없어야합니다. 신규 및 고급 거래자들이 암호 화폐 시장에서 최대의 수익성을 얻을 수 있도록 해준 정품 앱입니다. 신뢰성을 높이기 위해 Bitcoin Era는 검증되고 인증되었습니다.

자동 거래 모드는 Bitcoin Era 앱을 사용할 때 초보자와 숙련 된 거래자가 모두 승자가되도록 보장합니다. 거래자로서 거래 기준을 설정하면 소프트웨어가 선호하는 설정에 따라 거래됩니다. 이러한 방식으로 위험이 최소화되고 금융 시장 및 거래 지형에 대한 심층적 인 지식이 필요하지 않습니다. 누구나 첫날부터 수익을 올릴 수 있습니다.

이 소프트웨어의 신뢰성과 진위성에 대한 자세한 정보를 얻으려면 Bitcoin Era Scam 페이지를 방문하십시오.

Bitcoin Era의 간략한 역사

비트 코인은 세계에 처음으로 소개 된 디지털 통화였으며 이는 10 년 전에 일어났습니다. 비트 코인이 처음으로 라이브를 시작했지만 과거에는 디지털 통화를 출시하려는 시도가있었습니다.

비트 코인 (현재까지 아직 알려지지 않은 신원)의 배후 인 사토시 나카 모토 (Satoshi Nakamoto)는 2009 년 1 월 제네시스 블록 (Genesis Block)이라고 불리는 첫 번째 비트 코인 블록을 채굴했습니다. 다음 주요 이벤트는 2010 년에 Laszlo Hanyecz가 BTC를 사용하여 피자 2 개를 구입했을 때였습니다. BTC가 실제 세계에서 실제 상품을 지불하는 데 처음으로 사용되었습니다.

암호 화폐 거래소가 등장하기 시작한 것도 2010 년이었습니다. 2013 년까지 우리는 전 세계에서 10 개 이상의 서로 다른 암호 화폐를 사용할 수있었습니다. 지난 몇 년 동안 수천 개의 암호 화폐가 생성되었으며 그 이후로 시장이 성장하고 자동화 된 신호 거래 자동화 된 신호 거래 있습니다.

Cryptocurrency 세계가 계속 확장되고 인기를 얻음에 따라 전 세계적으로 점점 더 많은 상점, 브랜드 및 네트워크가이를 지불 수단으로 받아들이고 있습니다.

이러한 디지털 통화의 인기와 사용이 증가함에 따라 cryptocurrencies의 가치가 증가하고 거래 이익도 증가했습니다. 이러한 기능으로 인해 암호화 공간에서 두 가지 중요한 발전이 이루어졌습니다.

  • 점점 더 많은 사람들이 이제 암호 화폐를 보유하고, 저축하고, 거래하고, 이익을 얻고 있습니다. 한편 비트 코인은 업계 1 위 자리를 지켰습니다.
  • Bitcoin Era와 같은 디지털 자산 거래 소프트웨어는 거래 경험이없는 사람들이 디지털 통화 거래를 통해 쉽게 사고 팔고 수익을 올릴 수 있도록 해왔습니다.

Bitcoin Era 시스템이란 무엇입니까?

Bitcoin Era는 사람들이 암호 화폐를 수동 또는 자동으로 거래 할 수있는 거래 시스템입니다. 소프트웨어에서 사용할 수있는 수동 및 자동화 기능을 통해 누구나 Bitcoin 및 기타 암호 화폐를 수익성있게 거래 할 수 있습니다. 결과적으로 거래 경험이 있는지 여부는 여전히 성공할 수 있으므로 관련이 없습니다.

이는 이제 여러분도 다양한 암호 화폐 거래를 통해 수익을 창출 할 수 있음을 의미합니다. 상인이 삽입 한 사전 설정된 거래 규칙에 따라 Bitcoin Era가 따르므로 거래는 항상 거래 선호도와 위험 수준에 맞게 이루어집니다. 하루에 단 몇 분의 작업만으로 소프트웨어를 사용하기 쉽고 지속적인 수익을 올릴 수 있습니다. 사용자는 언제든지 시장 상황, 경험 수준 또는 위험 감수 수준에 맞게 설정을 변경할 수 있습니다.

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외환 로봇은 어떻게 작동합니까?

간단 해! 작업 알고리즘에는 특별한 거래 전략과 외환 지표가 포함되어 있습니다! 따라서 로봇은 전문 상인처럼 거래합니다. 아니더라도 로봇은 훨씬 더 나은 거래를 할 수 있습니다! 그는 피로, 두려움, 부주의, 부정확 및 탐욕을 모르기 때문입니다. 로봇은 정해진 거래 전략의 조건을 정확히 충족시켜 수익을 창출합니다!

얼마나 많은 Forex 무역 로봇이 번 돈입니까?

가장 자주, 외환 봇 상인보다 더 많이 번다. 그리고 모든 이유:

– Advisor는 하루 종일 자동화 된 신호 거래 거래합니다. 즉, 예외없이 모든 거래 기회를 사용합니다.
- 외환 전문가 사람보다 훨씬 빠르게 작동합니다. 따라서 가장 최적의 가격으로 거래를 체결합니다(이익 손실 없이).
- 자동 거래 로봇, 사람과 달리 고주파 및 고정밀 전략으로 거래할 수 있으며 이는 고전적인 거래 시스템보다 훨씬 더 많은 것을 가져옵니다.
- 로봇 외환 실습에서 알 수 있듯이 평범한 사람의 무역 수익성을 감소시키는 심리적 부담을 두려워하지 않습니다. 예를 들어, 우리의 최고의 외환 EA 매월 300 %의 수익을 올릴 수 있습니다.

외환 로봇 상점

외환 로봇에 대해

또한 시그널투포렉스 서비스 선물 실제로 작동하는 외환 로봇 Metatrader 4 소프트웨어로 통화 시장에서 우리 팀은 거래, 연구 및 개발 분야에서 10년 이상의 경험을 가지고 있습니다. 자동 무역 시스템 (고문, 지표, 유틸리티).

당신은 그들 모두를 찾을 수 있습니다 및 당사 제품에 대한 자세한 정보를 얻으십시오. 외환 로봇 스토어. 각 고문에 대한 설명, 이력 설명, YouTube 동영상, 스크린샷, 이익 및 손실 통계를 찾을 수 있습니다. 우리는 이익, 성공적인 거래 수, 가능한 손실 및 기타를 볼 수있는 전략 테스터 및 기타 특수 소프트웨어의 실제 스크린 샷을 제공합니다.
당신은 할 수 있습니다 무료 다운로드 외환 로봇 일부 전문가 고문이 귀하의 계정 설정을 사용하여 전략 테스터에서 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다.

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그것은 통화 쌍 상관 전략을 사용하여 다중 통화 거래를 사용하여 위험을 줄입니다.
완전 자동화된 EA는 위험을 줄이기 위해 작은 로트가 있는 14개의 차트에서 28개의 로봇과 28개의 통화 쌍을 거래합니다.

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