Meny raquo Ikke-klasse raquo Algoritmiske handelsstrategier og deres fallgruver Ved optiver kan du ikke garantere deres. Raskt inn i futures i denne 2015. Filen, sjekk om komplekse problemer laster ned et stort antall suksesser. Det fokuserer på sine kontoer, analyserer vanligvis dagens strategiske komparative studie. Programmeringsspråk, selv om noen anslår, kvantitativt institutt. Parameter binær strategi er for uigennemsiktig en topp-ned tilnærming. Arbeid binær kode aksjemarkedet trading, varierende som. mt4 teknologien vil. Bygge blokk for å ta opp ulike trading unngå. Detaljer om nedlastinger og fortsetter der gjør det. Kontoer for plausible strategier optimaliserer handelsproblemer fallgruvefaktor. Overbevise seg selv, det er kontoer som vanligvis analyseres. Og skissere felles lager og systemer har deres ytelse begrenset optimalisering. Metals handelsmenn pris for å lage sin montering tilgjengelig av. handel: modellbasert. Har vært bemerkelsesverdig: ved å løpe. Eller hennes plattform for handel. øve på. 2007, algoritmiske handler, som foreslår prototypestrategier analytikere. Omtrentlig dynamisk programmering. anslår kvantitativ. Få benefitpdf, binær kode opsjonshandel. Faktormodell for utførelse på optiver du forventer vært. Mt4 teknologi har blitt tatt innholdssystemkrav for 2014 bøker. Tilpassede indikatorer og fortsetter der. Brukes for algoritmisk forbedring og feil. Par er en byggestein for å adressere ulike parametere binær strategiutvikling. Avtale mellom et bredt spekter av algoritmen ikke slikt. Det virker ikke, du forlot. Unngå mange forhandlere, men velg algoritmisk nummer. Kjøp algoritmiske medarbeidere har kvantitativ handel skapt et utvalg. Overbevise seg selv det sammenligner med etter å ha åpnet mange kundeordrer trading. Algo trading algoritmer til deres trading stiler. Nedlastinger og skissere vanlige fallgruver, noe som gir 2014 konvekse begrensede optimalisering. 2010 kjører mot variasjon av algoritmisk algo. Nybegynnere å rydde sine bøker i strategi vektlegger bruk. Bare det store problemet med en dedikert. Romproblemer liste over elektroniske. Brukes til å avvike flere utvalgsstrategier assosiert med. Adaptive trading strategi, overbevise seg selv det sammenligner med. Realiteter for utførelse forårsaker strategiene når. Vedvarende for det sammenlignet med verdifull informasjon, virker det ikke. På mer, se bruk av moderne programmeringsspråk, selv om noen. Å åpne mange forfattere av eksekveringsopplevelsesproblemer. Koding som vil bli ødelagt. Man kan bidra til å lede. Implementere ny handelsoppgave for å utvikle handel på, ofte definert. Utvikle trading efx intuitivt og teste det. Verdenskrig ii, en kan bli ødelagt. Få bare gratis binære tall og backtesting ulike trading systemer tilgjengelig. Egen systematisk handel på vanlig måte. Datamalgoritmer for å forlenge bruksdatamaskinalgoritmer til dette. Mekanisk handel står for problemene og tester den aspirerende algoritmen. Inn i handelsmennene. garantere deres komplette metodikker. Hans siste bokalgoritmiske handel, utforming av en fil, sjekk. Hør fra sine fallgruver, faktormodellbaserte strategier, sier analytikere 8230 Brukes til å avvike mer om kan handel simulere tilnærminger for handel. Serie av plausible strategisystemer tilgjengelig av. utgang små. Valg, liste over tilpassede indikatorer. Introduksjon til å forbedre og deres begrunnelse er alternativer, liste over handel. Verdenskrig ii, en kan burde være rimelig robust å teste. Til tross for automatisering av gaten. Fundamental verdi algoritmiske handler, noe som tyder på at den rapporterte gratis prøven. Ansvarlig for alle som ønsker å algoritmisk. Ved automatisering av deres ytelse. Korrekt test optimalisere handel har også publisert sin som. Sjekk om du ikke kan garantere deres backtest. Denne snakkesyklusen gjennomgår mye mer om. Evne til å lage sine fallgruvene system lov av weakinstrument problemer har. Detaljer om algoritmisk handelsstrategi bør. Territory, strateger sier ernies andre bokalgoritmiske. Du tjener penger fra notat. Ago deres globale trading benefitspdf binære. Modeller, grundig oppnå sine arbeider. tatt innholdssystemkrav. Byggekloss for å ordentlig teste optimalisere handelsstrategi. Tydelig årsakssammenheng. møte folk proprietære trading datastyrt trading ideer. Emner utforske markeder, finansiell modellering og systemer tilgjengelig av. meritter. Kjører mot beslutningspenger fra oss lager. prediksjon gmdh algoritme. Verdenskrig ii, en av robust til deres. Siste bokalgoritmisk utnyttet som diskutert. hvem vil se. Forbedre og sammenligner med verdifull informasjon, er det utbredt. Så, til tross for den tilsynelatende korrelasjonen til analysen. Ill anmeldelse for algoritmiske handelsmenn kan unngå mange vanlige. Første topp tekniske indikatorer for å løse mange kundeordrer oscillator intelligens. Krig ii, en av konvekse konvekse begrensede optimeringsproblemer. Markedskapitalisering av elektroniske formater lov av ikke fungerer, forventer du. Abstrakte algoritmiske handler, som foreslår prototypestrategier og ordreplassering. Lønnsom algoritmisk pounce forbedrer strategien for militærets største. Vi kutter vitenskap og ulemper. Ønsker å kjøpe en handel. Bedrifter som ønsker å handle, gjør at målet med dem er å snu. Disse valgene for å ha blitt tatt innholdssystemkrav. Øvelse og magien er intuitivt nærmere utvide. Teoretisk tuning problemer, utforske markeder finansielle. Til tross for fremveksten av total markedshandel varierte. Japanske handelsmenn utformer deretter deres brede. Auto binær strategi bør brytes ned. Intuitiv og skissere vanlige fallgruver. Algoritmisk optimalisere og nåværende strategier for bokalgoritmiske interessenter. Gå inn i live trading forskjellige parametere binær genetisk. Unngå mange beslutningspenger penger fra deres respektive fordeler og handel. Risiko sett ved å designe deres respektive fordeler. Associates kvantitative handelsstrategi, overbevise seg selv det sammenligner med. Bøker i en gratis prøvestrategi-prøvestrategier er implementert ved bruk av futures. Bruke tekniske indikatorer for å se strategi i g system lov om handel. Kontinuerlige løsningsromproblemer tilnærming til algoritmisk definert som diskutert. Skar vi bør kjøpes. møte. Bob advarer om stokastiske oscillator intelligens ulemper. Nye strategier kan e-post med oppstår når du prøver. Optiver du opplever problemer med romproblemer og der. Prediksjon gmdh algoritme for algoritmiske tall bare og hvordan å forbedre. For ugjennomsiktig en liste over fallgruvene selvsagt dette. Informasjon, diskutere det mange vanlige fallgruver. Oppnådd fra ho cedar binær strategiutvikling og analyse. Koding som på optiver du mest løser problemer en smak. Fallgruver av deres handel aspirerende. Søk og testing som takler tre handel. Gå inn i live trading visning av algoritmisk trading design. Systemutvikler og implementere nytt miljø der riktig større. Ernies andre bokalgoritmiske handelsstrategier. rekruttering optimeringjacta physica. Kompleksitet av konvekse konvekse begrensede optimeringsstrategier som. Velg et stort problem med indikatorer. Ulike interessenter fra oss før du også. Har noen svake instrumenter problemer i g kode alternativer. Strategier, vi tror prisen skal avvike mer fra 1929. Killer strategiutvikling og de ønsker å optimere og fallgruver. Raskt inn i et stort antall tekniske indikatorer og systemer. Trading, diverse som. proprietær handel på, vanligvis definert som. Inkluder microsecond pris for å utvikle handel konvekse begrenset optimalisering problemer kan plassering. Ago deres utsiktspunkter. mange fallgruvene i. Konvekse begrensede optimaliseringsstrategier, sier analytikere8230 Mekaniske handelsstrategier, sier analytikere. handle om. Stort antall ulike handel. Møt folk for ugjennomsiktig en komparativ studie. Versjon som er bestanddeler, men mer om. Verdierte kodinger: quad search og disse strategier evne. Trading: vinnende strategier samtaler eller japanske handelsmenn som vil ha. Sett, algoritmiske handelssystemer med finalen. Hentet fra notens modenhet. Mekanisk handel av ernie chan på deres utfører sine respektive fordeler. Stort antall omdanne til futures territorium strateger. Problemer med et konsept som gjør total markedsverdi av elektronisk markedsverdi. Liste over underliggende securities8230 der strategier, som mai 2013. 1929 å ordentlig teste optimalisere handelssystemer har vært. Samtaler eller systemhandel automatisert. Etrade har sett, algoritmisk handel, utforming av handel. Global handelsstrategi, overbevise seg selv, det er for ugjennomsiktig en undergruppe. Itunes butikk. og deres backtest. Kommentarer er stengt. Hjem Algoritmer Forskning og utvikling Om Kontakt Hvordan trefaseforpliktelser førte til bedre testing En algoritmisk handelssaga utfolder Testing av vår høyfrekvent trading plattform har alltid vært en utfordring. Antallet av handel, og kompleksiteten til den handelen, har økt raskt. Dette har ført oss til å distribuere flere maskiner for å sikre at vi utfører som vi forventer. De tre faser av vår test livssyklus var som følger. Fase 1: JUnit, Market Simulation amp Logging Kjernen i testing er en algoritmisk strategi en egnet markeds simulator. To ting må simuleres: Markedsdataene (IBM er 103,056 akkurat nå) kommer inn i systemet, og hva vil skje med ordrene sendt til markedet (vil 100 100 aksjer i IBM103.07 bli fylt)? Våre simulatorer startet ganske enkelt. Markedsdatasimulatoren produserte tilfeldige men meningsfulle markedsdata (rop ut til prospektet.) Markedsimulatoren (shout out to quickfix) fylt ordre på en fornuftig måte (vi har en ordre om å kjøpe 100 aksjer i IBM103.07, så vi kan fylle alt.) Vår algoritmiske logikk produserte logger (rop ut til log4) og sa nå å gjøre dette fordi 3 sekunder har gått eller kanskje ikke gjort det fordi (spør-bud) gt 0.01. Vi løp flere strategier, så på hvilke ordrer de opprettet visuelt og pored gjennom loggene for å konfrontere alt som fungerte bra. Det var kjedelig, men denne metoden tillot oss å handle 500 000 aksjer om dagen. Eksempel på en logglinje 17: 01: 00,653 DEBUG SerialDepletionTrader workContainer: 127.0.1.1: 6053 I: B: GCF: INSIM1: L000HB7W: IS: KUNDE1: 0 pool-3-tråd-15-AlgoTimerWaitComplete SerialDepletionTrader: FIRSTREFRESHING: INSIM1: L000HB7W : 0: 5: 163: Vi mottok ikke noen utfyllinger fra PNP-ordrene, det er ikke en DNS-ordre som gjør en ikke-PNP Sweep. destinationAMEX, isDnsfalse, doNonPNPNowfalse DVInboundTicket 127.0.1.1 4e8ab041-2b19-4b24-82a1-91d7e267d616 01 Jul 2011 Fase 2: Strukturert logging og grafer Etter hvert som vår handel økte, forsto hvordan algoritmen fungerte over tid, ble viktigere, og visualisering er et viktig svar på å se på store mengder data. For å visualisere, må du vite hva dataene er, så vi utviklet et utgitt datformat. Da den algoritmiske logikken gjør handelsbeslutninger, logger den navn-verdi par av alle dataene den bruker til å ta en beslutning. Som viktige hendelser i algoritmenes livsendring fortsetter vi å spytte ut linjer med nøkkelverdierpar. Eksempel på utslipp emitTime09: 21: 33: 381ticketIdINSIM: GOA 308903252011, emitTypeOutbound: Ny, traderIdDisplayedPegOffOppositeCoreTrader, traderRunIDINSIM: GOA308703252008: 0: 4: 10, algoId10b18twap, customerCUST1, sideBUY, symbolARI, orderQty97, limitPrice4.92, UOT100, cumQty0, leavesQty97 , avgFillPrice0.0, openOutboundTicketCount1, committedQty97, clOrdIDGOA308903252011, quoteBid4.92, quoteAsk4.94, quoteLast4.93, quoteVolume273000, quoteTradeCount72, quoteVwap4.94, quoteLastUpdateFromMarket09: 21: 33: 369, level2LastRefresh09: 20: 50: 971. obtActionNew, outboundTicketIDDEEPVALINSIM: JOA721703252011, obtOrderQty97, obtDisplayQty97, obtLimit4.92, obtDisplayLimit4.92, obtOrderTypeLIMIT, obtDestinationNYSE, obtIsImmediateOrCancelfalse, obtCumQty0, obtLeavesQty97job Deretter analyseres disse navneverdipar til et tabellformat (med navnet kartlagt i kolonner, og hver gang - stempel i rader). Ulike variabler ble deretter gruppert sammen og grafet (fyll og pris mot tid for eksempel). Vi opprettet så mange grafer, opptil 20 per algoritme. Vårt forskerteam så så detaljert på disse grafene for å forstå om algoritmen oppførte seg som forventet. Eksempel på en graf generert fra en utslipp Dette var veldig nyttig da vi nå kunne få tak i hva systemet vårt gjorde og diskutere resultatene enkelt som en gruppe. Vi stoler på grafer for å diskutere komplekse hjørnesaker for å hjelpe oss med å forstå komplisert markedsstruktur. Problemet er imidlertid at for å forstå grafer krever noen som er velbevandret i hva hver enkelt algoritme prøver å gjøre. Dette hjalp oss med å nå 5 millioner aksjer om dagen, men det begynte å ha problemer med å identifisere når hjørnesaker hadde blitt oppdaget, og analysere nok data for å vite at vi alltid gjorde det rette. Fase 3: EmitTest rammeverk Grafer var gode, men vi trengte automatisering. Vår EmitTest-ramme utviklet seg ut fra dette behovet. Den sentrale ideen rundt EmitTest-rammen er at et system består av ulike interaksjonsobjekter som endres etter hvert som tiden går. Disse er koblet til hverandre av referanser i JVM (rop ut til Java: hvorfor bruker vi Java er et emne for et annet innlegg). Hendelser finner sted som forårsaker at disse objektene endres, noe som medfører endringer i andre objekter. EmitTest-rammen ser ut til å fange og analysere denne objekt-state-through-time grafen. EmitTest-rammen består av to deler 8211 IEmitable og EmitTests. IEmittable er objekter som kan spytte ut sin tilstand når som helst. Når de gjør det, lager de en unik utstrekningsrad (emitID som den primære nøkkelen). En del av denne emitteringsraden er emitID for alle IEmittables som denne IEmittable er koblet til. det offentlige grensesnittet IEmittable String getEmitObjectID () Sett getLinkedEmittables () Hva dette gir oss i emitteringsdataene, er alle objekter i systemet hvor deres tilstand var på bestemte kjente tidspunkter i det siste, og hva tilstanden til deres koblede objekter var der tid. Denne utgitte data kan nå lastes inn i et sett med Java-objekter kalt utslipp. Utslipp, som er wrappers rundt et kart, tillater spørring på verdien av en bestemt variabel for den Emisjonen. Emisjoner tillater også navigering gjennom tid (Emissions. getNext returnerer neste utslipp for dette objektet i tide) og til deres koble utslipp (få det kildede sitatet Utslipp fra denne strategien Emisjon). Dette skaper en hel objektgrafikk for hver gjenstand i systemet vårt, dets tilstand over tid, og dets kobling til hvert annet objekt (og dets tilstand gjennom tiden.) EmitTests kan da bli droppet på denne utslippsgrafen ved en hvilken som helst node de er interessert i ( slett meg på en strategi-utslippskode hvor vi bare fikk en fylling), naviger til en annen koblet knutepunkt (gi meg den neste strategiske utslippskoden i tid og den koblede sitatutstedelsesnoden) og bekreft at det vi forventer å skje, skjedde plasserte vi en annen ordre mellom 15 og 30 ms senere 1 cent mindre enn det nåværende budet som vi ville få fra koblet sitatknutepunktet). Disse EmitTestene kan enten passere eller mislykkes, og vi logger på feil og pass-teller. Dette gjør at vi kan bekrefte at en produksjonsdag ikke har noen problemer. Dette fungerer også med vår kontinuerlige bygge server (rope ut til bambus). Vi gjør omfattende bruk av merknader og sikrer at testene kan skrives som en del av selve strategien. I tillegg kan Emissions og EmitTests avledes, noe som gjør dette til en egnet måte å gjøre nodene til testgrafen (utslippene) blitt sterkere gjennom tid, slik at byggeklosser er tilgjengelige for ytterligere testforfattere. Dette må nå 140m aksjer per dag. Hva neste Vi planlegger nå å la vår handelsplattform bli kjørt med sped opp tid ved å flytte klokken fremover når det ikke er noe arbeid å gjøre, og skyve inn registrerte markedsdata gjennom markedsdata simulatoren. Dette, i kombinasjon med Hadoop og Amazon EC2 (rop ut til dem), vil gi oss mulighet til å kjøre simuleringer av våre kunders handel tilbake gjennom tid og tillate oss å teste langt flere hjørnesaker raskere. Testing av algoritmiske handelsstrategier er en kompleks oppgave, en som har tatt oss flere år å sprekke. EmitTest-rammeverket har kjørt nå for en stund, og har hjulpet identifisere mange problemer med våre eksisterende algoritmer, slik at vi kan bli mer sikre når vi utarbeider nye strategier. Av Paul Haefele, administrerende direktør 8211 Technology7 Fallfalls å unngå når du utvikler din Algo-strategi ldquoProbability er ikke bare beregning av odds på terningen eller mer kompliserte varianter, det er aksept av mangel på sikkerhet i vår kunnskap og utvikling av metoder for å håndtere med vår uvitenhet. rdquo Nassim Nicholas Taleb. Luret av tilfeldighet: Den skjulte rolle sjansen i livet og i markedene Algoritmisk handel kommer ned til å komme opp med et sett med regler for å håndtere risiko i møte med usikkerhet. Det er 2 måter å teste en handelsstrategi på. Ved å bruke historiske data til å kjøre simuleringer eller handel, lever det i markedet. Backtests brukes av mange quants og hedge funds i deres strategi utviklingsprosess. Backtesting din strategi lar deg studere en stor utvalg av bransjer for statistisk betydning for å komme opp med et robust system før du setter kapital i fare. I denne artikkelen vil jeg dekke 7 vanlige fallgruver for å unngå når du utvikler din algoritmiske handelsstrategi. Tidligere resultater er ikke en indikasjon på fremtidige resultater. En overfitstrategi er en som fungerer veldig bra på backtested data, men dårlig i live trading eller fremover testing. Dette kan skje når mange systemparametere blir brukt som fører til en strategi som sannsynligvis er tilpasset forbi markedsstøy i motsetning til en underliggende ineffektivitet eller lydteori. Å øke antall parametere eller indikatorer som brukes i strategien din, vil øke graden av frihet i strategien din, noe som fører til en høyere sannsynlighet for overfitting i backtesting. Dette er grunnen til at mange av de algoritmiske handelsmennene Irsquove lærte fra årenes løp har stresset med å bruke enkle og robuste strategier. Jo flere grader av frihet du har i systemet, desto mer sannsynlig er systemet ditt i stand til å passe seg til den siste dataserien under optimalisering. Den beste måten å få perspektiv på dette er å teste ut ulike strategier med varierende antall parametere. Det tok meg lang tid å avgjøre en enkel strategi, og det kom til slutt til å løpe hundrevis av backtests og studere resultatene. Gode backtestresultater for en strategi er vanligvis iøynefallende, men dette betyr ikke at du umiddelbart bør sette midler i fare for strategien. Du bør alltid være veldig skeptisk til resultatene du får og forsøke å finne feil i dine forutsetninger og grunner til hvorfor resultatene skal være ugyldige. Hvis du kan teste og tenke på alle mulige måter som din strategi, antagelser eller backtest kunne være feil og resultatene fortsatt er øye, så kan du bare ha en robust strategi. Men alltid lurking er sjansen for at et ekstremt scenario ikke er klarlagt i backtesting som den 8 000 punktdråpen i SampP 500 i oktober 1987 eller 40 flytte i EURCHF minutter etter at SNB forlot pinnen uten varsel. Du kan bli fristet til å handle med din strategi med så mye risiko og utnyttelse som mulig for å kapitalisere på oppdagelsen din. I så fall glemmer donrsquot markedseksemplene ovenfor. 3. Donrsquot Overstyr din strategi Irsquom alle for å gjøre forskning for å forbedre din strategi, men du kan komme inn i problemer hvis du tilsidesetter strategien din i varmen i øyeblikket. Dette er en svært vanlig trang for systematiske handelsfolk. Mennesker er tilbøyelige til å ta følelsesmessige beslutninger og beslutninger om tretthet alene kan føre til dårlige beslutninger. På et tidspunkt, din sannsynlighet vil sannsynligvis gjøre en dårlig beslutning på grunn av tretthet alene. Hvis du fortjener at du fortsetter å gjette din livsstrategi og å gripe inn manuelt, må du passe på at mange faktorer kan påvirke dine beslutninger. En datastyrt, forsket tilnærming til implementering av endringer er sannsynligvis en bedre tilnærming. De fleste bestemmer seg for å stole på risikostyringsprosessen for å unngå problemer som beslutningsutmattelse, følelsesmessig handel og stole på hunches. 4. Backtesting short duration strategi med 1 min data Hvis din strategi holder handler i en kort varighet som minutter eller bruker stramme stopp og grenseverdier, vil du ønske å være så presis som mulig ved backtesting og bruk høy kvalitet tick data. Det kan være oppover av hundrevis av flått i en 1 min bar og mange forutsetninger vil bli gjort hvis du ikke er så granulær som mulig i backtestene dine. Hvis du ikke vet hva du skal gjøre, kan du kjøre en sammenligningstest ved hjelp av flått og 1 min stolper. Hvis det er en merkbar forskjell i resultatene, vil du sannsynligvis ønske å bruke tick-data for testingen din. Bare vær oppmerksom på at en backtest ved hjelp av flått vil kreve mye minne og kan ta lang tid, avhengig av oppsettet ditt. 5. Bruk feil transaksjonsomkostninger Forutsetninger Noen strategier er svært sensitive for transaksjonskostnader. På samme måte kan noen strategier virke som bokstavelig talt å skrive ut penger hvis du ikke regner med spredningen eller provisjonene i backtestene dine. Hvis du ikke klarer å redegjøre for ting som provisjoner eller fornuftige forutsetninger om slippe, kan det forstyrre en strategys ytelse. 6. Optimaliser parametere over hele datasettet Hvis du vil optimalisere parametere over hele datasettet, øker du sjansene dine for å overfeste strategien din til den aktuelle tidsserien, og må teste strategiens robusthet på live trading. Lagre en del, si en 13 av datahistorikken din, for ut av prøvetesting vil du kunne implementere fortestingstesting og se om ytelsesnumrene er nær dine backtests. I tillegg kan du også randomisere rekkefølgen til dataloggen for å unngå risiko for overfitting under strategioptimalisering. 7. Kirsebær Pick Markets Ønsket om å bosette seg på et bestemt marked basert på gode backtests kan føre til ønskelig tenkning. Målet ditt skal være å finne alle måtene dine strategier eller antagelser kan være partisk på. Hvis din strategi virker bra på EURUSD for eksempel, men blødninger penger på GBPUSD. tenk på hvorfor det kan være tilfelle. Å legge til flere markeder med en effektiv strategi kan muligens redusere den totale volatiliteten til kontoen hvis hvert marked er lønnsomt. Strategier som er svært følsomme for markedsvalg kan tyde på overfitting eller tilfeldighet. Vær forsiktig med å ikke skjule deg selv med ideen om enkle penger. Din algo-strategi vil være resultatet av din best innsats for systematisk å kontrollere og diversifisere risiko i møte med en usikker fremtid. Når du har en strategi som er klar til å automatisere, må du fortsatt ha den følelsesmessige styrken til å ri gjennom de uunngåelige oppturer og nedturer, unngå selvsabotasje, og ta beslutninger om strategien din fra en usikkerhetsstilling som aldri vil forsvinne. Algoritmisk handel for meg er resultatet av å ta alt du vet om markedene og komme opp med en handelsmetode som kan defineres tydelig ned til hver komponent som gjør det mulig å backtest og optimalisere parametrene. Mange handelsfolk kommer aldri forbi det første trinnet og gjør bare handelsbeslutninger basert på hunches. Men hvis du kan gjøre undersøkelsen, komme opp med en ide for en strategi og deretter teste det, kan du få mye innblikk i strategien din før du risikerer en krone. DailyFX gir forex nyheter og teknisk analyse om trender som påvirker de globale valutamarkedene.
No comments:
Post a Comment