Sweet Spot Trading System

17 Trendlord on Sweetspots. Submitted by Pengguna pada 7 November 2011 - 15 36.Submitted by Trader. I telah menggunakan strategi ini selama lebih dari 4 bulan dengan sukses 96 Menggunakan 3 indikator, sweetspots, Trendlord dan Super profit Sistem membuat 3000 pips terakhir Bulan saja dan saya telah memutuskan untuk berbagi sistem ini karena tampaknya cukup akurat bagi trader Forex manapun, saya menambahkan peringatan untuk memungkinkan saya menerima peringatan melalui email ketika strategi saya terpenuhi, saya benar-benar tidak pernah menyesali perdagangan sistem karena sederhana dan lurus ke depan dan Mudah dikenali masuk dan keluar. Trendlord Dua batang warna Red Downtrend Green Uptrend Sweetspots Resistensi kuat menimbulkan resistensi, dukungan kuat dan dukungan lemah garis Yeallow. Waktu 1Hr 4Hr Diuji pada sesi London dan AS. Strategi Trendy Lama Green Sweetspot Harga di atas sweetspot. Strategy SHORT Trendlord Red Sweetspot Harga tutup dibawah sweetspot. Target 50-150 pips per trade. Submitted by Pengguna pada 7 November 2011 - 19 52.Thankyou untuk share, tolong katakan padaku apa pasangan y Ou trading dengan sistem anda Salam. Dikirim oleh Pengguna pada 7 November 2011 - 19 56.Hello Silahkan posting indikator super profit, setting apa yang anda gunakan Thx. Submitted by Manus168 on November 8, 2011 - 04 32.Nice Regards Manus168 Dijelaskan oleh Azim pada 8 November 2011 - 04 33. Sepertinya sistem hebat Apa setting sweetspots untuk 5 digit broker. Dikirimkan pada 19 November 2011 - 14 17.Hi Di sana, saya menyukai strategi anda, bersihkan. Dan sederhana saya punya beberapa pertanyaan untuk Anda jika Anda tidak keberatan Bagaimana Anda menentukan stop loss Anda dan kapan harus keluar dari perdagangan, atau apakah Anda hanya menetapkan target 50 pip Apakah rata-rata indikator pergerakan dan indikator Super Profit berwarna merah dan hijau Apakah penting untuk strategi Anda Bisa tolong posting indikator itu jika itu penting Dan terakhir, pasangan mana yang anda trading dengan menggunakan sistem ini. Terima kasih lagi untuk posting strategi anda Phil. Submitted by Chim on November 9, 2011 - 02 50.Hello User, thanx untuk sharing ur strag terlihat ok bt trendlord merah dan kuning c Urve tidak menunjukkan pada MT4 saya Salam, Chim. The Sweet Spot untuk Strategi Revolusioner Mean ETF. oleh Michael R Bryant. Dalam bukunya yang baru-baru ini, Howard Bandy membahas apa yang dia sebut sweet spot untuk mengembangkan sistem perdagangan reversi yang berarti 1 Idenya adalah Bahwa kombinasi yang tepat dari panjang batang, masa simpan, keakuratan sistem, dan variabel lainnya cenderung memaksimalkan hasil imbal hasil yang disesuaikan dengan risiko 2 Artikel ini menunjukkan bagaimana strategi strategi pembalikan rata-rata yang terletak pada sweet spot tersebut dapat dikembangkan untuk pertukaran dana ETF yang diperdagangkan menggunakan alat otomatis Dengan menggunakan alat pengembangan strategi Adaptrade Builder untuk Windows, saya akan menunjukkan bagaimana metode pengujian tegangan dengan analisis Monte Carlo dapat digunakan sebagai bagian dari proses pengembangan untuk menemukan strategi pengembalian yang kuat untuk SP 500 SPY ETF dan Proyek Select Sector SPDR ETFs Project File untuk Builder, yang mencakup kode strategi, disediakan untuk setiap contoh. Letakkan di Sweet Spot. Gagasan dasar di balik sweet spot Dr Bandy adalah stra trading yang bagus. Tegies harus menggunakan ukuran bar pendek dan memiliki akurasi yang cukup tinggi dengan jangka waktu penahanan yang pendek dan penarikan yang rendah Ukuran bar pendek dan periode holding pendek memaksimalkan peluang untuk menghasilkan kembali sementara akurasi tinggi dan penarikan yang rendah membuatnya lebih mudah pulih dari kerugian. Kualitas terakhir juga mempermudah menentukan kelangsungan strategi dan menentukan kapan tidak lagi bekerja karena kekalahan khas untuk sistem akurasi tinggi cenderung relatif singkat. Berdasarkan pedoman Dr Bandy, karakteristik berikut akan digunakan. Dalam artikel ini untuk menentukan persyaratan optimal untuk strategi pembalikan ETF rata-rata. Baris harian 20 - 30 perdagangan per tahun. Paling tidak 65 perdagangan yang menang. Rata-rata bar dalam perdagangan antara 1 dan 4. Dengan perubahan yang berarti, saya mengacu pada strategi yang mencoba Untuk membeli di bawah harga rata-rata saat ini dan menjual dengan harga lebih tinggi karena harga beralih ke mean. Idenya adalah membeli rendah dan menjual tinggi, berlawanan dengan sistem berikut tren, yang mana H biasanya mencoba untuk membeli tinggi dan menjual lebih tinggi. Membangun Dengan Analisis Monte Carlo. Dalam artikel buletin terakhir saya, saya membahas penggunaan stress testing dalam mengevaluasi strategi perdagangan dan hubungannya dengan ketahanan dan strategi yang terlalu ketat. Saya juga menyebutkan bahwa jika itu terjadi Dimasukkan ke dalam proses membangun, itu akan cenderung mengarah pada strategi yang menunjukkan ketahanan Itulah pendekatan yang akan diikuti di sini. Pada saat yang tepat, pengujian stres mengacu pada evaluasi seberapa sensitif strategi perdagangan terhadap masukan dan lingkungannya Strategi yang kuat - satu Yang tidak terlalu sesuai dengan pasar - akan relatif tidak peka terhadap perubahan nilai parameter masukan dan perubahan lainnya di lingkungannya, seperti perubahan pada data harga. Analisis Monte Carlo adalah teknik yang digunakan untuk mengevaluasi pengaruh dari Perubahan ini Masukan strategi, data harga, dan faktor lainnya secara acak berubah, dan kinerja strategi dievaluasi Dengan mengulangi proses ini berkali-kali, distribusi Hasil diperoleh Hasil dari data asli mewakili satu titik pada distribusi Poin lain pada distribusi mewakili hasil dari penggunaan sedikit perubahan versi data asli, yang dapat menghasilkan hasil yang kurang lebih menguntungkan daripada data asli. Hasil Monte Carlo yang disebut adalah nilai kinerja yang mengukur laba bersih, persentase kemenangan, faktor keuntungan, dan lain-lain yang tidak lebih buruk dari mayoritas biasanya, 95 dari evaluasi Misalnya, jika laba bersih Monte Carlo pada 95 kepercayaan adalah 15.000, Itu berarti bahwa 95 dari evaluasi tersebut memiliki keuntungan bersih setidaknya sebesar 15.000 Dengan kata lain, mungkin ada kemungkinan laba bersih paling sedikit 15.000, atau, sebaliknya, ada 5 kemungkinan keuntungan bersih akan lebih rendah daripada 15.000. Ketika strategi perdagangan dikembangkan secara iteratif selama generasi modifikasi dan uji berturut-turut, pembangunan berdasarkan hasil Monte Carlo akan cenderung mendorong strategi ke strategi yang kuat karena hanya Strategi yang kuat akan memiliki hasil Monte Carlo yang baik, Adaptrade Builder mengotomatisasi proses ini, termasuk mengevaluasi hasil strategi menggunakan hasil pengujian stress Monte Carlo. Contoh pertama adalah untuk indeks SPDR SP 500 simbol ETF SPY Daily bars dari 1 4 1999 sampai 4 23 2013 digunakan Kisaran tanggal untuk bangunan ditetapkan menjadi 1 4 1999 sampai 1 2 2011, dengan yang pertama 80 1 4 1999 - 8 10 2008 digunakan untuk bangunan yaitu di-sampel dan data sisanya 8 11 2008 - 1 2 2011 digunakan Untuk pengujian di luar sampel Data yang tersisa 1 3 2011 - 4 23 2013 disisihkan untuk validasi Semua data diperoleh dari TradeStation 9. Logika strategi hanya panjang, dan 100 ekuitas diinvestasikan pada setiap perdagangan, dengan semua Keuntungan diinvestasikan kembali, dan 0 015 per saham dikurangkan per putaran belok untuk biaya perdagangan. BuildCade Builder menggunakan algoritma pemrograman genetika untuk mengembangkan populasi strategi selama generasi berturut-turut Kunci untuk menggunakan Builder untuk menemukan strategi yang memenuhi persyaratan optimal kami adalah menetapkan Apa yang disebut membangun metrik, ditunjukkan di bawah pada Gambar 1.Gambar 1 Metrik membangun di Builder menentukan titik manis untuk strategi SPY. Daftar Tujuan Membangun berisi tiga metrik tujuan umum, yang semuanya dimaksimalkan Panduan membantu ini Populasi strategi terhadap yang memiliki keuntungan bersih tinggi, koefisien korelasi, dan signifikansi statistik, yang diinginkan untuk strategi apa pun Kualitas spesifik yang kami cari adalah sweet spot didefinisikan oleh Kondisi Bangun, yang mencakup kondisi ketidaksetaraan untuk Jumlah perdagangan, palang rata-rata dalam perdagangan, dan persentase kemenangan. Nilai bahwa kondisi untuk jumlah perdagangan diatur ke kisaran berdasarkan jumlah data sampel dalam tahun dan tujuan memiliki antara 20 dan 30 perdagangan Per tahun Perhatikan juga bahwa persentase perdagangan yang menang diatur ke kisaran antara 65 dan 85 Batas atas ditambahkan karena strategi dengan persentase perdagangan menang yang luar biasa tinggi umumnya akan Untuk memenuhi beberapa kondisi lain Penalaran strategi semacam itu akan membantu mendorong populasi menuju strategi yang memenuhi semua persyaratan, berlawanan dengan strategi yang secara tidak proporsional memenuhi satu syarat dengan pengecualian orang lain. Logika yang sama digunakan untuk menetapkan kisaran faktor keuntungan. Kondisi lain - koefisien korelasi, signifikansi statistik, faktor keuntungan, dan fraksi Kelly - bukan merupakan bagian dari persyaratan khusus kami, namun ditambahkan untuk memperbaiki keseluruhan hasil. Uji stres dan pengaturan Monte Carlo yang digunakan untuk contoh ini dipilih pada Opsi Bangun Layar, seperti yang ditunjukkan di bawah pada Gambar 2. Gambar 2 Analisis Monte Carlo dan pilihan pengujian stres dipilih pada tab Pilihan Bangun. Seperti ditunjukkan pada gambar, 99 iterasi Monte Carlo digunakan untuk setiap analisis. Ini berarti bahwa 99 tes stres dilakukan. Di samping evaluasi data asli 100 kumpulan data dianalisis dengan menggunakan analisis Monte Carlo untuk mengekstrak hasilnya pada 95 kepercayaan, Dimana digunakan untuk mengevaluasi kondisi yang ditunjukkan pada Gambar 1 Tes stres terdiri dari mengacak harga, mengacak masukan strategi, dan mengacak bar awal Ketiga pengacakan dilakukan untuk setiap uji stres. Karena setiap strategi dievaluasi 100 kali 99 uji stres Ditambah data asli pada setiap generasi, pendekatan ini memakan waktu sekitar 100 kali lebih lama dari yang seharusnya dilakukan setelah pengujian stres dan analisis Monte Carlo tidak digunakan. Untuk alasan ini, populasi yang relatif kecil yang hanya 100 anggota digunakan untuk menjaga agar solusi tetap terjaga. Waktu yang wajar Populasi berevolusi lebih dari 10 generasi, dan sebuah opsi ditetapkan untuk dimulai setelah 10 generasi jika laba bersih pada periode di luar sampel negatif. Kurva ekuitas melonjak dari strategi teratas dalam populasi setelah 20 generasi 1 dibangun kembali ditunjukkan di bawah pada Gambar 3.Gambar 3 Kurva Ekuitas untuk setiap uji stres untuk strategi SPY akhir. Setiap kurva pada Gambar 3 merupakan satu uji stres Seperti yang dapat dilakukan pada En, semua kurva ekuitas berbeda umumnya memiliki bentuk yang sama dengan hasil out-of-sample yang positif. Berikut ini adalah beberapa hasil Monte Carlo pada 95 kepercayaan yang sesuai dengan Gambar 3.Total Laba Bersih. Rata-rata Batang dalam Perdagangan. Dari jumlah tersebut Dari perdagangan, yang kurang dari yang diminta, strategi memenuhi persyaratan asli Strategi juga lolos uji validasi Bila tanggal akhir diperpanjang sampai 4 23 2013, total keuntungan bersih Monte Carlo meningkat menjadi 67.015 Logika strategi juga memenuhi persyaratan Untuk strategi pengembalian rata-rata yang masuk pada limit order dan keluar menggunakan kondisi indikator Entri batas berarti pasar harus turun ke harga batas, sehingga strategi membeli rendah dan menjual setelah pasar kembali menguat. Ini penting Untuk diingat bahwa ini adalah hasil Monte Carlo pada 95 kepercayaan, yang berarti, misalnya, 95 dari evaluasi uji stres memiliki total laba bersih setidaknya sebesar 56.784 Jika pengujian stres telah berubah Off dan strategi dievaluasi pada data asli, kurva ekuitas adalah seperti yang ditunjukkan di bawah pada Gambar 4.Gambar 4 Kurva Ekuitas untuk strategi SPY akhir pada data asli. Kurva ekuitas ini sesuai dengan laba bersih 109.497, yang setara Untuk pengembalian tahunan 5 5 Meskipun ini hanya pengembalian yang sederhana, dengan mudah mengalahkan pengembalian buy-and-hold sekitar 1 8 selama periode yang sama dan dicapai tanpa leverage dan dengan kurva ekuitas yang terus meningkat sepanjang periode yang mencakup Dua pasar beruang. Memilih Contoh SPDR Sektor Contoh kedua melibatkan membangun strategi mengenai portofolio ETF yang terdiri dari SPDR Sektor Pilihan ETF ini membagi indeks SP 500 menjadi sembilan sektor sehingga masing-masing saham di SP 500 ditempatkan pada salah satu dari Sembilan sektor tanpa tumpang tindih Kesembilan sektor tersebut adalah simbol Consumer Discretionary XLY, Consumer Staples XLP, Energy XLE, XLF Keuangan, XLV Perawatan Kesehatan, XLI Industri, Material XLB, Teknologi XLK, dan Utilitas XL Sebagian besar setting yang sama digunakan untuk membangun strategi ini seperti pada contoh terakhir. Namun, karena data harga sembilan kali lebih banyak digunakan dalam membangun, saya mengurangi jumlah iterasi Monte Carlo dari 99 menjadi 5. Opsi build lainnya adalah Sama seperti pada Gambar 2 kecuali opsi untuk membangun kembali, yang tidak ikut berperan. Untuk ukuran posisi, 20 ekuitas diinvestasikan pada setiap perdagangan Karena tidak semua pasar cenderung diperdagangkan pada saat bersamaan, pengaturan ini dipilih untuk memberikan Ukuran posisi yang memadai tanpa menghasilkan leverage yaitu over-investment. Periode dalam sampel untuk build ini adalah 1 4 1999 sampai 5 28 2009 dengan 5 29 2009 sampai 1 2 2012 sebagai out-of-sample period dan 1 3 2012 sampai 4 23 2013 disisihkan untuk validasi Kurva ekuitas melompati salah satu strategi utama dalam populasi setelah 10 generasi tidak dibangun kembali ditunjukkan di bawah pada Gambar 5.Gambar 5 Kurva Ekuitas untuk setiap uji stres untuk strategi portofolio SPDR Sector Select. Each equity Kurva pada Gambar 5 menunjukkan portfo Ekuitas yang dihasilkan dari pengujian balik di semua sembilan pasar secara simultan untuk satu set rangkaian uji stres atau data asli Beberapa hasil ringkasan Monte Carlo ditunjukkan di bawah ini. Laba Bersih Total. Tidak seperti contoh sebelumnya, hasilnya tidak jauh berbeda ketika Monte Analisis Carlo dimatikan dan hasilnya dievaluasi berdasarkan data asli. Dalam kasus ini, total laba bersih meningkat menjadi 205.140 Strategi ini juga lolos uji validasi. Kurva ekuitas untuk strategi terhadap data asli hanya tidak melakukan pengujian stres, di mana Periode validasi disertakan, ditunjukkan di bawah pada Gambar 6.Gambar 6 Kurva Ekuitas untuk strategi portofolio SPDR Sector Select pada data asli. Kurva ekuitas ini sesuai dengan laba bersih 249.431, yang setara dengan pengembalian tahunan 9 5 Dengan penarikan kasus terburuk 21 Seperti contoh sebelumnya, logika strategi masuk lama pada urutan batas Sebagian besar jalan keluar melalui jalan keluar target, dengan perdagangan lain keluar dari Ed pada kondisi indikator atau di stopkontak pelindung. Download File Sistem Revisi Kebalikan. Klik kanan, Save target untuk file memerlukan Adaptrade Builder untuk membuka. Untuk alasan perizinan, file proyek tidak termasuk data harga. Titik manis yang disebut untuk strategi trading yang direkomendasikan oleh Dr Bandy nampaknya memberikan kondisi efektif untuk membangun strategi pengembalian strategi perdagangan secara otomatis menggunakan alat seperti Adaptrade Builder. Mungkin saja Temukan strategi yang memenuhi sebagian besar persyaratan untuk kedua contoh strategi pasar tunggal untuk pasar ETF SPY, dan strategi untuk portofolio ETF yang terdiri dari sembilan Sektor Pilihan SPDR Kedua strategi mengalahkan pembelian dan bertahan dan bertahan dengan baik di Uji validasi. Untuk kedua contoh tersebut, pengujian stres dengan analisis Monte Carlo digunakan untuk meningkatkan peluang menemukan strategi yang kuat Dibandingkan dengan contoh portofolio, hasil uji stres untuk strategi SPY satu pasar secara substansial lebih konservatif kurang menguntungkan daripada hasilnya. Dari data asli Sementara beberapa di antaranya mungkin karena pengujian stres yang lebih ketat dibandingkan dengan contoh portofolio, hal itu menunjukkan t Strategi SPY kurang kuat daripada contoh portofolio. Secara umum, di mana hasil Monte Carlo menyimpang secara nyata dari hasil pada data asli, mungkin diperkirakan perkiraan terbaik dari hasil di masa depan akan berada di antara keduanya, meskipun hal itu akan tergantung Tentang bagaimana konservatif pengujian stres dan analisis Monte Carlo. Tampaknya masuk akal bahwa strategi portofolio akan lebih kuat daripada strategi pasar tunggal karena strategi portofolio dibangun di atas sembilan pasar yang berbeda dan diminta untuk bekerja dengan cukup baik di atas yang lebih luas. Berbagai data harga Dibangun dengan data sembilan kali lebih banyak dan memiliki sekitar sembilan kali lebih banyak perdagangan Kinerja strategi portofolio yang lebih besar dapat mencerminkan efek positif diversifikasi terhadap sembilan sektor SPDR yang berbeda. Meskipun tidak ada strategi yang memenuhi persyaratan Untuk jumlah perdagangan, ada kemungkinan untuk menemukan strategi yang memenuhi semua persyaratan jika populasi yang lebih besar digunakan atau lebih Persyaratan pembangunan kembali yang ketat dipekerjakan, yang akan membutuhkan waktu yang lebih banyak. Sebagai alternatif, mungkin saja strategi semacam itu tidak mungkin ditemukan karena persyaratan yang bertentangan dengan akurasi tinggi, frekuensi perdagangan, durasi perdagangan yang pendek, dan sebagainya. Kondisi membangun adalah salah satu yang sepenuhnya memanfaatkan potensi pasar sambil tetap realistis dalam serangkaian kondisi membangun yang berguna, seperti yang disediakan oleh Dr Bandy, dengan fitur ketahanan built-in, seperti pengujian stres dan analisis Monte Carlo, dalam alat otomatis Seperti Builder harus menyediakan kerangka kerja yang solid untuk mengembangkan strategi perdagangan yang efektif. Bandy, Howard B Mean Reversion Trading Systems Blue Owl Press, Inc Sioux Falls, SD, 2013, p 138.Bandy, Howard B Modeling Trading System Performance Blue Owl Press, Inc Sioux Falls, SD, 2011, hal 154. Artikel ini muncul di edisi April 2013 dari newsletter Perangkat Lunak Adaptrade. SP500 dan Select Sector SPDRs adalah merek dagang dari The McGraw-Hill Companies, Inc. HASIL KINERJA HIPOTHETIK ATAU SIMULASI MEMILIKI BATASAN INHERENT TERTENTU TIDAK MELIHAT KINERJA KINERJA YANG SEBENARNYA, HASIL YANG DIMULAI TIDAK MENYATAKAN PERDAGANGAN YANG SEBENARNYA JUGA, SEGITIGA TRADES TIDAK SEGALNYA DITINJAU , HASIL YANG DAPAT MEMILIKI BAWAH ATAU BERLAKU UNTUK DAMPAK, JIKA ADA, FAKTOR PASAR TERTENTU, SEPERTI KURIKULUM PROGRAM PERDAGANGAN SIMULASI SECARA UMUM SECARA UMUM JUGA TERTARIK FAKTA BAHWA MEREKA DITANDATANGANI DENGAN MANFAAT HINDSIGHT NO REPRESENTATION TELAH DIBUAT BAHWA AKUN AKAN AKAN ATAU CELANYA UNTUK MENCAPAI KEUNTUNGAN ATAU KERUGIAN SEPENUHNYA KEPADA MEREKA. Jika Anda ingin diberitahu tentang perkembangan baru, berita, dan penawaran khusus dari Perangkat Lunak Adaptrade, silakan bergabung dengan daftar email kami Terima kasih. Spot Manis dan Lebih Banyak dengan VectorVest PilihanPro. Uncover peluang pemogokan probabilitas tinggi, kedaluwarsa, dan kesenjangan volatilitas dalam sistem penghematan waktu optimal untuk sukses memilih Ion trading. Februari 11, 2014 11 06 AM Eastern Standard Time. CORNELIUS, NC - BUSINESS WIRE --VectorVest hari ini mengumumkan peluncuran OptionsPro, perangkat lunak berpemilik yang menyederhanakan analisis kompleks opsi opsi real-time VectorVest OptionsPro bekerja di Bersama dengan VectorVest 7 sebuah analisis saham pemenang penghargaan dan sistem manajemen portofolio, untuk memberikan pendekatan 360 derajat terhadap opsi indeks perdagangan dan ekuitas. OptionsPro dirancang untuk membantu investor membeli opsi dengan harga terendah dan menjualnya dengan harga tertinggi. Dengan menganalisis konsekuensi volatilitas Volatilitas tinggi menyebabkan premi opsi naik, namun juga meningkatkan probabilitas bahwa underlying akan melampaui opsi Call Strike Prices atau di bawah opsi Put Strike Prices Jadi, ada trade off di sini, yang membuatnya Sangat sulit untuk mengetahui secara pasti harga Strike Price dan kadaluarsa mana yang memiliki tingkat keberhasilan tertinggi dengan biaya terendah untuk pembelian atau tingkat pengembalian tertinggi pada sel L OpsiPro melakukan pekerjaan dan mencantumkan kandidat terbaik untuk sukses. Anda mungkin melihat video instruksional tentang bagaimana OptionsPro bekerja dengan mengunjungi. Fitur FiturPro termasuk empat, studi volatilitas eksklusif untuk pemetaan dan pemindaian otomatis berdasarkan rentang, penyimpangan, perbandingan dan perbedaan Studi ini menggunakan Tersirat bukan volatilitas historis untuk memastikan ketepatan yang lebih besar dalam mengukur waktu yang ideal untuk membuka posisi pilihan. Matrik PencarianPerpustakaan Pencarian menyediakan banyak pilihan preset dalam enam kategori Basic, Momentum, Gaps Range, Lilin setiap hari dan mingguan, Pola Pembalikan dan Lanjutan Semua pilihan OptionsPro dapat digunakan bersamaan dengan pencarian fundamental dan teknis inti VectorVest. Mencari di OptionsPro memberi pedagang akses ke 27 indikator teknikal populer Parabolic SAR, Stokastik, RSI, MACD, Keltner Channels, dll. Fitur dan manfaat tambahan mencakup .- - Grafik teknis untuk mengidentifikasi secara otomatis dan kode warna pola candlestick saham - Risiko rewa Volatilitas condong charting untuk mengeksploitasi penyimpangan dalam ketidakstabilan mogok dan kadaluwarsa .-- Kemungkinan amplop untuk menentukan kemungkinan keberhasilan berdasarkan pilihan pemogokan .-- Peluruhan waktu peluruhan untuk menemukan sweet spot untuk Melaksanakan opsi kontrak untuk keuntungan besar. Dengan OptionsPro, para pedagang dapat meraup opsi undervalued dan menjual barang-barang yang dinilai terlalu tinggi, menentukan jendela ideal kapan harus menjual untuk mengumpulkan premi terbaik, dan memindai daftar saham mana pun untuk memberi sorotan dengan probabilitas tertinggi untuk memberikan keuntungan besar, kata Brian D Amico. , Manajer Pilihan Pilihan Layanan VectorVest mengurangi jam analisis pilihan kompleks sampai beberapa menit dengan alat analisis yang mudah digerakkan. OpsiPro membuat pilihan perdagangan yang sukses tersedia bagi siapa saja. VectorVest OptionsPro digunakan bersamaan dengan VectorVest 7 Pelajari lebih lanjut tentang OptionsPro oleh Mengunjungi. Selama 26 tahun, VectorVest telah menyediakan penelitian investasi yang unggul, dan merupakan satu-satunya analisis stok dan sistem manajemen portofolio yang menganalisis, memberi peringkat, dan membuat grafik lebih dari 23.000 saham setiap hari untuk nilai, keamanan, dan waktu dan menyediakan pembelian, penjualan atau Pegang rekomendasi untuk setiap saham setiap hari VectorVest menggabungkan wawasan penilaian fundamental dengan kekuatan analisa teknikal Sis dalam paket perangkat lunak analisis saham yang mudah digunakan yang dirancang untuk semua jenis investor Hari ini VectorVest menganalisis pasar di U S Kanada, Inggris, Australia, Hong Kong, Afrika Selatan, Singapura dan India Untuk informasi lebih lanjut dan siaran langsung, kunjungi.