Thursday 29 March 2018

미국 특허 및 상표청 단어 검색 시스템


TSDR 도움말.
특허 유지.
상표 등록 유지.
잠재 고객 별 리소스.
상표 e 비즈니스 TSDR FAQ 파일 온라인 (TEAS) 검색 상표 (TESS) 상표 관보 상표 소유권 변경 소유권 검색 상표 배정 할당 도움말 사본, 제품 및 amp; 서비스 주문 사본 & amp; 온라인 간행물 기타 제품 & amp; 서비스 보충 자료 & amp; 지원 다운로드 PDF 뷰어 국제 상표 사무소 검색 리소스 & amp; 팁 시스템 경고 상표 정보 상표 지침 코드, 규칙 & amp; 사용 설명서 ID 수작업 상표 심사 지침서 US 상표법 : Practices & amp; 연방 법령 디자인 검색 코드 직원 & amp; 사무실 디렉터리 직원 위치 찾기 전화 번호부 유효한 위치 코드 수수료 수수료 지불 방법 Online Online (RAM) 리소스 & amp; 공지 사항 신청자 자료 뉴스, 연방 등록 & amp; OG 고지 PTDL 프로그램 상표 시험 & amp; 항소위원회 TTAB 절차서 파일 TTAB 문서 검색 & amp; TTAB Proceedings보기 기타 저작권 특허 정책 & amp; 법률 보고서.
상표권 & amp; 문서 검색 (TSDR)
신청자 또는 신청인의 변호사가이 파일에 대해 궁금한 점이있는 경우 상표권 지원 센터에 문의하십시오.

상표.
상표를 신청하기 전에 기본 사항을 숙지해야합니다. 상표 또는 다른 형태의 지적 재산권 보호가 필요한지 판단하십시오.
유용한 자료 :
상표 출원 절차.
상표 신청은 신청 절차를 완전히 이해하고 있어야합니다. 시작하기 전에 완전한 검색을 수행하고 모든 요구 사항을 이해하십시오.
유용한 자료 :
귀하의 상표 유지.
상표 등록이 승인되면 상표를 유지하기 위해 유지비를 지불해야합니다.
유용한 자료 :
상표 유지.
상표 도구 & amp; 모래밭.
신청서를 제출하기 전에 알아 두어야 할 사항.
응용 프로그램을 제출하기 전, 도중 및 후에 알 수있는 사항에 대한 비디오.
최초의 서류 작성자부터 법률 전문가 및 경험이 풍부한 상표 신청자 및 등록자에게 모든 고객을 지원합니다.
TESS (상표권 전자 검색 시스템)로 상표 응용 프로그램 및 등록 검색
상표 신청, USPTO의 서신 응답, 등록 유지, 기타 상표권 전자 응용 시스템 (TEAS)
상표 상태 및 문서 검색 (TSDR)에서 응용 프로그램 상태 및 마감 기한을 확인하고 기록을 확인하십시오.
수수료, 지불 방법, 우편 주소 및 수수료 관련 질문에 대한 답변.
상표권의 반대, 취소, 동시 사용 및 이의 제기를위한 절차를 결정합니다.
등록 소유권 이전, 소유자 이름 변경.
TMEP, TBMP, ID 매뉴얼, 설계 코드 매뉴얼, 실무 팁 등.
미국 상표법, 제안 된 규칙 및 의견, 최근 최종 규칙
등록, 갱신 및 취소 된 등록의 주간 간행물.
시스템 상태 및 계획된 정전
법원 소송 절차를 증명하는 서류.
하나의 국제 출원을 통해 여러 국가의 상표에 대한 보호.
공인 된 인증 담당자의 서명뿐만 아니라 USPTO 리본 및 인장으로 인증 된 문서를 주문하십시오.
전화 및 연락처 정보.
상표 뉴스 & amp; 업데이트.
상표 운영의 발전과 함께 현재를 유지하는 가장 좋은 방법 중 하나는 상표 경보를 수신하기 위해 가입하는 것입니다. USPTO에서 & hellip;
USPTO는 §§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§ 이 알리미에 대한 정보를 얻으십시오.

상표 데이터베이스 검색.
신청서를 제출하기 전에 필수 사항은 아니지만 USPTO의 상표 데이터베이스를 검색하여 마크가 이미 등록되었거나 적용되었는지 마크와 유사하고 관련 제품이나 관련 서비스에 사용되는지 확인하는 것이 좋습니다. 귀하의 검색 결과가 귀하의 상표와 상충 될 수 있다고 생각되는 마크를 얻은 경우 귀하는 새로운 애플리케이션을 차단하는 데 "죽은"표시를 사용할 수 없으므로 상태를 확인하여 애플리케이션 또는 등록이 여전히 "실행 중"인지 확인해야합니다.
완전한 검색은 동일한 마크뿐만 아니라 모든 유사한 마크를 찾아내는 검색입니다. 이와 관련하여 상표 사용 가능성을 검색하는 것은 도메인 이름을 검색하기 위해 검색하는 것과 동일하지 않습니다. 도메인 이름 검색은 비슷한 이름이나 관련 제품 및 서비스와의 관련성을 고려하지 않고 정확하거나 "죽은"조회에 집중할 수 있습니다. 기본적으로 도메인 주소는 사용 가능하거나 사용 가능하지 않습니다. 반면 상표 등록 절차는 더 복잡합니다. 전반적인 심사 과정의 일부로 USPTO는 유사한 마크가 이미 관련 제품이나 서비스에 등록되어 있기 때문에 등록을 거부해야하는지 여부를 결정하기 위해 데이터베이스를 검색합니다 (즉, 상품이나 서비스에 사용되는 경우 동일한 마크가 공존 할 수도 있습니다. 어떠한 방식 으로든 관계가있는 것으로 간주 됨). USPTO는 실제 신청서를 제출하기 전에 마크 사용 가능성에 대한 자문 의견을 제공하지 않습니다.
클리어런스 검색에 대한 자세한 내용은 뉴스 방송 스타일의 비디오 인 "Searching"(TMIN 시리즈의 비디오 정보 # 3)을 시청하십시오.
원하는 상표 자료에 따라 검색을 수행 할 수있는 다양한 영역이 있습니다.
상표 전자 검색 시스템 (TESS)
상표 전자 검색 시스템 (TESS)을 사용하여 USPTO 데이터베이스의 무료 온라인 검색을 수행하십시오. TESS는 등록 된 상표의 텍스트 및 이미지에 대한 액세스 및 보류 중 및 포기 된 응용 프로그램에 대한 표시를 제공합니다. USPTO는 TESS 사이트에서 제공하는 HELP 이상으로 검색 방법에 대한 지침을 제공 할 수 없습니다.
디자인 검색 코드.
마크에 디자인 요소가 포함 된 경우 디자인 코드를 사용하여 검색해야합니다. USPTO는 디자인상의 비 유적 요소를 포함하는 모든 표시에 검색 목적을위한 6 자리 숫자 코드를 지정합니다. 디자인 코드 검색은 TESS를 사용하여 수행됩니다.
디자인 코드로 검색하는 데 도움이 필요하면 디자인 검색 코드 매뉴얼에 액세스하십시오. 이 설명서는 이러한 코드를 구성하는 범주, 부문 및 섹션의 색인을 생성합니다. 예를 들어, 5 개의 별이있는 카테고리는 01 (천체, 자연 현상 및 지형도), 01 (별, 혜성) 및 03 (별 5 개)으로 분류되어 완전한 설계 코드 01.01 .03.
미국 등록 인증서.
등록 인증서는 마크의 소유권, 상거래에 처음 사용 된 날짜, 등록 및 일련 번호, 마크가 사용될 수있는 목적을 보여 주거나 결정합니다. 등록 인증서는 또한 소유자가 주장하지 않은 조건을 결정하는 데 사용될 수 있습니다.
공공 검색 시설.
오전 8 시부 터 오후 8 시까 지 공공 검색 시설 (매디슨 이스트, 1 층, 600 Dulany Street, Alexandria, Virginia)에서 USPTO 데이터베이스를 무료 온라인 검색 할 수 있습니다. USPTO 직원은 대중을 대상으로 상표 검색을 실시 할 수 없습니다. 사설 상표 검색 회사는 유료 검색을 수행합니다. USPTO는 검색 회사 또는 변호사 선임을 지원할 수 없습니다. 검색 회사는 종종 전화 번호부의 노란색 페이지 섹션에 "상표 검색 서비스"또는 "특허 및 상표 검색 서비스"라는 제목으로 나열됩니다.
특허 및 상표 정보 센터 (PTRC)
상표 전자 검색 시스템 (TESS)은 모든 PTRC에서 사용할 수 있습니다. 또한이 라이브러리에는 등록 및 보류중인 데이터베이스가 들어있는 CD-ROM이 있습니다. 그러나 CD-ROM에는 디자인 표시가 포함되어 있지 않습니다.
웹상의 과제 (AOTW)
AOTW (Web Assignments on Web)를 사용하여 1955 년부터 현재까지 모든 기록 된 상표 할당 정보를 데이터베이스에서 검색합니다 (1955 년 이전에 기록 된 상표 할당은 National Archives and Records Administration에서 관리합니다). 할당 기록은 공공 검색 시설에서 검색 할 수도 있습니다.
우리가 미안해.
USPTO는 현재 더 나은 서비스를 제공하기 위해 콘텐츠를 개선하고 있습니다. 문제를 설명해 주시겠습니까?

미국 특허 및 상표 등록소의 단어 검색 시스템
특허 관보 (2002 년 7 월 2 일 - 현재)
해당 주간에 발행 된 각 특허권의 서지 (첫 페이지) 정보, 대표적인 주장 및 도면 (해당되는 경우)을 포함합니다. 특허 및 상표에 관한 중요한 정보와 규칙이 변경된 미국 특허청 및 상표 사무소 통지서가 포함되어 있습니다.
1790 년 7 월 31 일부터 매주 (화요일) 발행 된 특허권 이미지를 특허권 단일 페이지 TIFF 이미지에서 작성한 PDF (Portable Document Format)로 제공합니다. 또한 새로운 C-of-C (Correction of C-Correction) 및 이전 특허권 재검사 이미지가 포함 된 이전 보조금도 포함됩니다.
1790 년 7 월 31 일부터 주간 (화요일)에 발행 된 각 특허권 부여 이미지를 TIFF (Tagged Image File Format) 버전 6.0으로 CCITT 그룹 4 압축 (단일 페이지 TIFF)으로 제공합니다. 별도의 매주 C-of-C (C / of-Cure) 파일과 일일 인증서 파일이 포함됩니다.
2001 년 1 월 1 일부터 매주 (화요일) 발행 된 각 특허권의 전체 텍스트, 이미지 / 그림 및 복잡한 작업 단위 (표, 수학적 표현, 화학 구조 및 유전자 순서 데이터)를 포함합니다.
1976 년 1 월 1 일부터 매주 (화요일) 발행 된 각 특허권의 전체 텍스트를 포함합니다 (이미지 / 그림 제외). TIFF 이미지가 포함 된 특허권 전체 텍스트 데이터의 하위 집합.
1976 년 1 월 1 일부터 매주 (화요일) 발행 된 각 특허권의 서지 텍스트 (첫 페이지)를 포함합니다 (이미지 / 그림 제외). 특허권 부여 전체 텍스트 데이터의 하위 집합.
1920 년 1 월부터 1979 년 12 월까지 미국 특허 부여 이미지 데이터를 입력으로 사용하여 OCR (Optical Character Recognition) 프로세스로 작성된 특허 부여 텍스트가 들어 있습니다. 파일 형식이 특허권 부여 된 전체 텍스트 / APS (수정 된 그린 북), ASCII 텍스트로 수정되었습니다.
출판 된 특허 신청서 (예비 발행물 또는 PGPUBS)
특허 출원 다중 페이지 PDF 이미지 (2001 년 3 월 15 일 - 현재)
2001 년 3 월 15 일부터 매주 (목요일) 간행 된 각 특허 출원 (비 임시 설비 및 공장)의 이미지가 특허 출원 단일 페이지 TIFF 이미지에서 작성된 PDF (Portable Document Format)로 제공됩니다.
2001 년 3 월 15 일부터 주간 (목요일)에 게시 된 각 특허 출원 (비 임시 유틸리티 및 시스템)의 이미지가 TIFF (Tagged Image File Format) 버전 6.0으로 CCITT Group 4 압축 (단일 페이지 TIFF)으로 제공됩니다.
2001 년 3 월 15 일부터 매주 (목요일) 발간 된 각 특허 출원 (비 임시 설비 및 플랜트)의 전체 텍스트, 이미지 / 도면 및 복잡한 작업 단위 (표, 수학적 표현, 화학 구조 및 유전 순서 데이터)를 포함합니다. 선물.
2001 년 3 월 15 일부터 매주 (목요일)에 발행 된 각 특허 출원 (비 임시적인 유틸리티 및 플랜트)의 전문을 포함합니다 (이미지 / 그림 제외). TIFF 이미지가 포함 된 특허 출원 전문 텍스트의 하위 집합.
2001 년 3 월 15 일부터 매주 (목요일)에 발행 된 각 특허 출원 (비 임시 유틸리티 및 플랜트)의 서지 텍스트 (첫 페이지)를 포함합니다 (이미지 / 그림 제외). 특허 출원 전체 텍스트 데이터의 하위 집합.
추가 특허 정보.
특허 할당 XML (소유권) 텍스트 (AUG 1980 - PRESENT)
USPTO에서 이루어진 특허 할당 기록에서 파생 된 일일 (앞 파일 - 달력 연도 2017) 및 연간 (backfile - August 1980 - 2016) 특허 할당 텍스트 (그림 / 이미지 없음)를 포함합니다.
USPTO 공개 특허 출원 정보 검색 (PAIR) 시스템의 구성 요소 중 하나 인 USPTO 이미지 파일 래퍼 (IFW) 시스템의 USPTO 청원 결정 이미지가 포함되어 있습니다. 이미지는 Adobe Portable Document Format (PDF)입니다.
PSIPS에로드하기에 너무 큰 발급 및 게시 된 시퀀스가 ​​포함되어 있습니다. 문서는 역년별로 구성됩니다. 다운로드를 시작하기 전에 파일 크기를 기록하십시오.
1981 년 9 월 1 일부터 현재에 이르기까지 부여 된 특허에 대한 기록 유지 보수 수수료 이벤트를 포함합니다. 각각의 새 주간 파일은 누적됩니다.
특허 기술 모니터링 팀 (PTMT)은 특허 통계 정보를 연구하고 다양한 형식으로 보고서를 작성합니다. PTMT는 또한 1963 년 이후에 부여 된 미국 특허에 관한 선정 된 서지 (첫 페이지) 데이터를 포함하는 TAF (Technology Assessment and Forecast) 데이터베이스를 관리합니다.
이 파일에는 1963 년 이후에 부여 된 실용 특허 및 1977 년 이후에 부여 된 다른 특허 문서에 대한 선택된 서지 특허 데이터가 포함되어 있습니다. 서지 데이터는 USPTO의 TAF 데이터베이스에서 추출되며 데이터베이스 소프트웨어로 로딩하기 쉬운 형식으로 제공됩니다 (예 : 분석). DVD에 수록된 데이터에는 일반적인 PTMT 통계 보고서 제작과 관련된 USPTO 데이터 정리 노력이 통합되어 있습니다. 이 DVD에는 게시 된 특허 응용 프로그램에 대한 서지 정보가 없습니다. 데이터 파일의 크기가 크기 때문에 SAS, Oracle, STATA, SPSS 등과 같은 데이터베이스 소프트웨어를 사용하는 것이 DVD-ROM의 내용과 함께 사용하는 것이 좋습니다.
주간 특허 시험 및 항소위원회 (PTAB) 및 / 또는 특허 검토 처리 시스템 (PRPS) 공개 기록 (2015 년 2 월 21 일 현재)을 PDF 형식으로 제공합니다. XML 메타 데이터 및 contents. txt 파일도 포함됩니다. 참고 1 : PRPS 기록은 선택 사항이며 매주 발생하지 않을 수 있습니다. NOTE 2 : 특허 검토 처리 시스템 (PRPS) 공개 기록은 2006 년 6 월 24 일 현재 더 이상 제공되지 않습니다. USPTO는 새로운 특허 시험 및 항소위원회 End to End (PTAB E2E) 시스템 및 API를 만들었습니다.
상표.
상표 출원 및 등록 이미지.
상표 응용 프로그램 이미지 (2009 년 1 월 - 현재)
24 시간 박스 zip 파일에는 상표 이미지 캡처 및 검색 시스템 (TICRS)을 통해 처리되고 모든 표준을 사용하여 볼 수있는 JPG 형식 (흑백, 회색조 또는 컬러) 또는 TIFF 형식 (흑백)의 일일 상표 응용 프로그램 이미지가 포함되어 있습니다. 이미지 뷰어. JPG 이미지에는 응용 프로그램에 대한 텍스트 정보가 들어있는 XML 파일이 있습니다. TIFF 이미지에는 이미지에 포함 된 애플리케이션 번호가 포함됩니다 (스캔하기 전에 스탬프 처리).
24 Hour Box Supplemental zip 파일에는 상표 응용 프로그램의 논문 제출물에서 자른 TIFF (흑백) 또는 잘린 JPG (컬러) 이미지 파일이 포함되어 있습니다. 이 자른 이미지는 24 시간짜리 zip 파일에 전체 페이지 드로잉 이미지로 나타난 후 언젠가 사용할 수 있습니다.
USPTO USAMark 광학 디스크 제품의 CCITT Group 4 압축 (다중 페이지 TIFF)이 포함 된 TIFF (Tagged Image File Format) 버전 6.0에서 매주 (화요일) 1870 년 7 월 30 일에 게시 된 각 상표 등록 이미지가 포함되어 있습니다 (단종 12 / 31 / 2011).
상표 전문 텍스트 XML 데이터 (이미지 없음)
단어 마크, 일련 번호, 등록 번호, 출원일, 등록일, 상품 및 서비스, 분류 번호, 상태 코드, 디자인 검색 코드, 상표 및 서비스 번호를 포함하는 보류 및 등록 된 상표 텍스트 데이터 (이미지 없음) 의사 표식.
할당 (소유권) 텍스트 데이터 (이미지 없음).
상표 심판 및 항소위원회 (TTAB) 텍스트 데이터 (이미지 없음).
연구 데이터베이스 (USPTO 수석 이코노미스트가 작성 / 유지)
1970 년 이후 USPTO에 기록되고 약 1 천만 건 이상의 특허 및 특허 출원이 포함 된 대략 6 백만 건의 특허 배정 및 기타 거래에 대한 자세한 정보가 포함되어 있습니다.
1976 년 1 월부터 2014 년 12 월 사이에 부여 된 미국 특허 청구 및 2001 년 3 월 15 일과 2014 년 12 월 사이에 발행 된 미국 특허 출원에 대한 자세한 정보가 포함되어 있습니다. 이 데이터 세트는 특허 보조금 전체 텍스트 및 특허 응용 전체 데이터 대량 파일에서 파생되었습니다. 수석 이코노미스트 (Office of Chief Economist, OCE)는 개별 클레임과 클레임 간의 종속성 관계를 식별하기 위해 Python 알고리즘을 적용했습니다. 구문 분석 된 주장 텍스트에서 OCE는 새로 분석 된 특허 범위 측정을 포함하여 개별적으로 구문 분석 된 클레임, 클레임 수준 통계 및 문서 수준 통계가 포함 된 6 개의 데이터 파일을 만들었습니다.
2008 년부터 2017 년 6 월까지 240 만 건의 공개 된 특허 출원에 대한 440 만 건의 Office 작업에 대한 자세한 정보가 공개되어 있습니다. 이 데이터는 특허 심사 과정에서 특허 심사관이 출원인에게 발행 한 비 최종 최종본 및 최종 거절 사무소의 텍스트에서 유래합니다. 데이터 파일에는 제기 된 거절 이유, 해당 클레임 및 해당 선행 기술에 대한 정보가 포함됩니다.
2016 년 12 월까지 USPTO에 공개 된 920 만 건의 공개 특허 출원에 대한 자세한 정보가 포함되어 있습니다. 이 자료는 공개 특허 출원 정보 검색 (Public PAIR) 시스템에서 유래되었습니다. 여러 개의 데이터 파일이 있으며, 각각 USPTO Public PAIR 웹 포털의 탭과 일치합니다. 데이터 파일에는 각 응용 프로그램의 특성, 기소 이력, 연속 이력, 외국 우선권 주장, 특허 기간 조정 내역, 게시 내역 및 통신 주소 정보에 대한 정보가 포함됩니다.
1963-2015 년 기간 동안 제기 된 74,623 건의 고유 법원 사건에 ​​대한 상세한 미국 지방 법원 특허 소송 자료가 포함되어 있습니다. 이 자료는 법원 전자 기록 (PACER)에 대한 공중 접근 및 모든 내용의 출처로 RECAP에서 수집되었습니다. 5 개의 서로 다른 파일로 제공되는 최종 출력 데이터 세트에는 관련된 소송 당사자 및 변호사에 대한 정보가 포함됩니다. 행동의 원인. 법원 위치; 소송 역사상 중요 날짜; 문서 보고서에서 5 백만 가지 이상의 문서 수준 정보를 다루고, 주어진 경우에 제출 된 모든 문서에 대한 설명.
이 큐 레이 티드 데이터 세트는 1976 년에서 2016 년까지 269,353 건의 특허 문서 (특허 출원 및 특허 제공)로 구성되며 진단, 치료법, 데이터 분석 및 모델 생체 시스템의 장래성에 관한 유망한 연구 개발을 확인하는 데 도움이됩니다.
2 세기 동안의 혁신에 걸쳐 응용, 보조금 및 강제 특허에 관한 경제 연구 (NBER) 기술 하위 카테고리의 시계열 및 마이크로 수준 데이터를 포함하는 네 가지 연구 데이터 집합을 포함합니다.
1952 년부터 2016 년까지 USPTO에 기록 된 786,931 개의 과제 및 기타 거래에 대한 세부 정보와 1,491,485,000 개의 고유 한 상표 등록 정보가 포함되어 있습니다.
1870 년에서 2016 년 1 월 사이에 USPTO가 제출 한 700 만 개의 상표 출원 또는 등록에 대한 자세한 정보가 포함되어 있습니다.

인도 무역 분류 화 된 상품 설명 및 코딩 시스템


ITC HS 코드 목록 또는 인도 화합 코드 시스템 코드.


인도에서 ITC-HS 코드 또는 더 잘 알려진 코딩의 조화 시스템 (Harmonized System of Coding)을 기반으로 한 인도 무역 해설 (Innovation Trade Clarification)이 수입 수출 업무에 채택되었습니다. 인도 관습은 국가 무역 요건에 맞게 8 자리의 ITC-HS 코드를 사용합니다.


ITC-HS 코드는 2 개의 스케줄로 나누어집니다. ITC (HS) 수입 일정표 II는 수출 정책과 관련된 규칙 및 규정을 설명하는 수입 정책과 관련된 규칙 및 지침을 설명합니다. ITC-HS 코드의 스케줄 I는 21 개의 섹션으로 나누어지고 각 섹션은 챕터로 더 나뉘어진다. 스케줄의 총 챕터 수는 98입니다. 이 장은 하위 HS 코드가 언급 된 하위 제목으로 나뉘어져 있습니다. 수출 정책 ITC-HS 코드의 일정 II에는 97 개의 장이 포함되어있어 수출 정책과 관련된 지침에 대한 모든 세부 정보를 제공합니다.


ITC (HS) 규범 :


ITC-HS 코드의 새로운 코드의 변경 또는 제형 또는 추가는 DGFT (대외 무역 총국)에 의해 수행됩니다. 상품 설명, 존재하지 않는 코드 삭제, 새로운 코드 추가, 제품 설명 변경 등은 진행 과정의 일부로서 정기적으로 완료됩니다.


무역 분류 (ITC HS) 코드.


인도 무역 분류는 조화 된 상품 설명 및 코딩 시스템 (Harmonized System, HS) (8 자리) 코드를 향신료 및 향신료 제품으로 분류합니다.


4 자리 코드는 표제를 나타냅니다.


6 자리 코드는 세계 관례기구, 브뤼셀 및 UNSTAT에 의해 개발 된 HS (Harmonized System) 명칭을 나타냅니다.


8 자리 코드는 세계 관세기구 (World Customs Organization)가 개발 한 6 자리 HS 코드의 정교화 인 인도 무역 분류 - ITC (HS) 코드를 나타냅니다.


인도 국제 무역에서의 물품 및 규정 준수 요구 사항의 분류.


Harmonized System (HS)은 1988 년 세계 세관기구가 개발 한 상품 분류의 국제적인 명칭으로, 190 개국 이상에서 채택되었습니다. HS는 전세계 모든 세관 요구 사항을 충족시키는 데 사용되는 모든 거래 물품에 대한 6 자리 코드로 구성됩니다. 대부분의 경우, 제품을 수입 또는 수출하기 위해서는 수입국의 통일 된 관세율 표에 해당하는 HS 코드가 지정되어야합니다. 대부분의 국가에서는 상품을 더 구체적으로 분류하기 위해 숫자를 추가했습니다. 6 자릿수의 코드는 보편적 인 표준 (HS 코드)이며 7-10 자릿수 (HTS 코드)의 코드는 여섯 번째 자릿수 다음에 고유하고 수입의 개별 국가별로 결정되는 경우가 많습니다. 이 코드는 거래 된 제품의 관세 / 관세율을 결정할뿐만 아니라 대부분의 국가에서 사용되는 국제 무역 통계를 기록하기 때문에 중요합니다.


인도 무역 분류 (ITC) (HS) [1] 코드는 8 자리 숫자를 가지고 있습니다 (처음 6 자리 숫자는 WCO 당 공통이며, 추가 된 2 자리 숫자로 특수성이 추가되었습니다). ITC HS에는 일정 1 - 수입 관세 및 일정 2 - 수출 관세라는 두 가지 일정이 있습니다. 두 관세는 모두 첫 번째 일정에 따라 수입 물품에 적용되는 관세율을 설정하기위한 핵심 수단이다. 제 2 일정에는 1975 년 인도 세관 관세법에서 수출 관세 및 그 관세율의 적용을받는 품목이 포함되어있다. 대외 무역 정책에 대한 수입 허용, 상품에 부과 될 수있는 관세, 다양한 관세의 적용 가능성과 같은 혜택 면제 통지, 수출 상품에 대한 적용 가능한 인센티브의 확인 및 무역 협정에 따른 제품의 적격성 결정 또한 HS 코드 분류에 기초합니다. 수입품과 수출 목적을위한 상품 분류는 분류 과정의 본질 및 관례와 법인 사이 그것의 해석 때문에 기업을위한 도전이었습니다.


분류는 제품 설명 및 사용에 대한 심층적 인 이해와 분류 시스템 프로세스에 대한 지식을 필요로하므로 신제품이 회사의 무역 환경에 도입 될 때 가장 중요합니다. 이것은 Thomson Reuters와 KPMG가 올해 실시한 연구에 의해 뒷받침됩니다. 제품 설명 및 다양한 분류의 모호성이 전 세계적으로 제품 분류를 수행하는 데있어 가장 큰 어려움임을 밝혀 냈습니다. 정부는 HS 코드와 제품 설명을 면밀히 조사하여 사기성 활동을 탐지합니다.


독립 감사원 (Independent Supreme Audit Institution) 인 감사관 (Comptroller and Auditor) 장은 2014 년 12 월 12 일자 보고서에서 인도의 수익 정보국 (Revenue Intelligence of India) 이사회가 상품의 잘못된 신고와 관련된 298 건의 사기 회피 사건을 루시 232.26 Crore (미화 3 억 7,800 만 달러)는 2013 년 회계 연도에 판매 될 예정입니다.


제품 분류가 잘못되었거나 오도 된 제품 분류는 회사에 많은 위험을 초래하며 벌칙 및 복구 증가로 인해 수익성이 크게 저하 될 수 있습니다. 예를 들어, 오토바이에 사용되는 체인 및 스프로킷은 ITC (HS) 코드 73151100에 따라 체인 및 그 부품의 소호에있는 롤러 체인 또는 ITC (HS) 코드 84839000에 따라 톱니 모양 차량 및 체인 스프로킷의 소제목으로 분류 될 수 있습니다. 전자는 인도 - ASEAN FTA에 따라 특혜 관세율이 0 %이며 특혜 관세율은 5 %이다. 그러나, 자동차에 관해서는, 최종 용도에 기초하여, 상기 언급 된 분류는 적용 할 수 없다. 이 제품은 인도 - ASEAN 자유 무역 협정에 따라 우대 요금 적용 대상이 아닌 자동차 부품 및 액세서리의 소제목으로 87141090으로 분류되어야합니다. 이러한 잘못된 분류는 규정을 준수하지 않는 결과를 초래할 수 있으며, 이로 인해 선적 통관시에 벌칙 및 지연이 발생할 수 있습니다.


회사가 수출입 품목을 잘못 분류 한 경우 현지 세관 당국은 추가 조사가 필요하다고 회사에 알릴 수 있습니다. 이렇게하면 제품의 검토 프로세스가 길어지고 가져 오기 및 내보내기 프로세스가 지연됩니다. 오 분류가 계속되는 문제로 판명되면 정부는 회사의 ACP (Accredited Client Program) 상태를 취소 할 수 있으며 극단적 인 경우 수입자 수출 코드 (IEC)를 취소 할 수 있습니다. 분류 책임자는 궁극적으로 이러한 유형의 행동의 원천이되기를 원하지 않습니다.


제품 분류를 위해 수출업자와 수입업자가 당면한 어려움 :


사용 가능한 자원 부족 (예 : 기술 정보, 분류 데이터, 문헌 등) 조직 내 사람 / 전문가를 고용하지 않은 경우 인보이스 및 지원 정보에 대한 부적절한 설명.


상품의 오 분류 위험 (아래 요약) :


위험 관리 시스템 (RMS)에서 자격 박탈 통관 초과 / 미납 관세 의무 미달 관세 및 기타 수출 인센티브 수출, 수입 및 면허 요건 충족 자격 미달 기타 정부 기관 (OGA) 요구 사항.


위험 관리 시스템 (RMS) 허가 자격 박탈 : 국제 무역에서의 예외적 인 성장과 복잡성 및 증가하는 부담스러운 글로벌 보안 요구 사항으로 인해 관습은 그 어느 때보다도 어려운 환경에 빠지게되었습니다. 인도 관습의 위험 관리 시스템은 사기를 탐지하고 준수를 유도하기 위해 수입 / 수출 통관 절차에서 매우 중요한 역할을합니다. Bill of Entry / Shipping Bill의 제품 분류는 리스크 관리 시스템의 주요 매개 변수 중 하나로서 공무원에게 추가 검사를 경고합니다. 수입 / 수출 위탁 검사는 추가 비용, 시간 및 수입자 / 수출자 통관 지연 가능성을 초래할 수 있습니다.


초과 / 미 지불 관세 : 세관은 수입상 계산서 (BOE)에 명시된 제품의 HS 코드에 의거하여 관세를 계산합니다. 부정확 한 HS 코드는 관세율에 따라 더 높거나 낮은 관세를 초래할 수 있습니다. 선택된 상품 코드는 물품의 출처에 따라 반덤핑 (ADD) 또는 세이프 가드 (safeguard) 관세 또는 둘 모두로 인해 전체 관세율이 높아질 수 있습니다. 수입업자가 BOE에 신고 된 HS 코드가 잘못되었다는 것을 알고 있으면 BOE에 대한 수정이 필요합니다. 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.


미 청구 의무 관세 및 기타 수출 인센티브 : 하나의 DBK 코드가 유사한 HS 코드 세트에 적용될 수 있지만, Duty Code (DBK)의 가용성은 HS 코드와 관련이 있습니다. 예를 들어, 멘톨은 2 개의 ITC (HS) 코드에 해당됩니다. Code 29061100은 모든 산업별 (AIR) 일정에서 1.4 %의 DBK를 가진 멘톨을 나타내며 코드 30039021은 1.9 % DBK를 갖는 멘톨 결정을 나타냅니다. 그러나 최근에 발표 된 인도 계획 (MEIS)의 상품 수출에서 두 코드의 수출 급여율은 모두 3.0 %입니다. 수출업자가 DBK (AIR)의 가격이 0.5 % 낮은 코드 29061100을 사용하여 멘톨 결정을 수출하고 선적시 미화 15 만 달러의 가치가있는 경우 수출업자는이 선적시 750 달러를 잃을 수 있습니다. 이것은 수출자가 높은 선적 물량 / 회전율을 가질 때 매우 많은 금액입니다. 회사가 연간 1 억 5 천만 달러의 가치를 수출하는 경우 매년 최대 75 만 달러의 손실을 입을 수 있습니다.


수출, 수입 및 허가 요구 조건 : 대외 무역 총국 (DGFT)은 국가의 이익에 초점을 맞추어 매 5 년마다 대외 무역 정책을 발행합니다. 이 정책은 제품 분류 또는 HS 코드와 관련된 일부 상품의 수출입 거래를 금지합니다. 수입자 / 수출자는 그러한 물품의 수출입을위한 계약에 동의하기 전에 잘 알고 있어야하며 정책에 규정 된 허가 요건을 준수해야합니다.


누락 된 다른 정부 기관 (OGA) 요구 사항 : OGA는 국제 무역 통제에서 중요한 역할을합니다. BOE와 운송료 명세서에 나와있는 HS 코드는 세관원이 NOC (No Objection Certificate) [2]와 같은 추가 요구 사항을 문서에 표시하는 기준 중 하나입니다. NOC는 제약 및 화장품 제품에 필요합니다. 보조 약 관제사가 발행하고 제 30 장에 분류되어 ADC-NOC (추가 약제 관제사) 제품을 자동으로 인증합니다. 일부 제품은 1-10, 29, 33 장에 해당되며 야생 동물 NOC에 대한 OGA의 대상이 될 수 있습니다. 수출업자와 수입업자는 통관 지연을 피하고 신고에 대한 규제 요건을 충족시키기 위해 NOC 요구 사항을 알고 있어야합니다.


요약 : 오늘날의 복잡한 무역 환경에서 제품 분류는 기업 및 규제 당국에게 여전히 중요한 과제입니다. 기업이 하나 이상의 목적 / 최종 용도에 부합하는 신제품을 지속적으로 개발함에 따라 무역 전문가 및 세관원은 제품 분류를 더욱 까다로워하게됩니다. 회사는 특정 조건 하에서 관련 면제를 적용하고 수출 혜택 등을 이용하여 비용을 절감하고 요구 사항을 준수 할 수있는 옵션을 찾고 있습니다. 세관 당국은 사기를 방지하고 국가 이익을 보호하기 위해 추가 통제를 통해 시스템을 지속적으로 개선하고 있습니다. 이 두 가지 조건 모두에서 좋은 제품 분류 접근법을 사용하면 갈등을 피하는 데 중요한 역할을합니다.


무역 전문가가 규정 변경 사항을 최신 상태로 유지할 수 있도록 제품 분류 및 기타 도구를 자동화하면 규정 준수 및 비용 이점을 촉진 할 수 있습니다.


수입 또는 수출에 대한 자세한 내용은 ONESOURCE 글로벌 무역 페이지를 방문하십시오.


[1] ITC (HS) 코드는 인도 무역 명확화 (ITC)로 더 잘 알려져 있으며 코딩의 Harmonized System (HS)을 기반으로합니다. 그것은 수입 수출 업무를 위해 인도에서 채택되었습니다. 인도 관습은 국가 무역 요구 사항에 맞게 8 자리의 ITC (HS) 코드를 사용합니다. 이 일정에는 두 부분이 있습니다. 첫 번째 일정은 8 자리로되어 있고 두 번째 일정에는 수출 관세로 부과되는 물품에 대한 설명이 나와 있습니다. 첫 번째 일정은 H. S 코드 시스템을 기반으로합니다. 인도 관세법 (Indian Tariff Code)은 H. S 코드 체계에 따라 처음 6 자릿수를 수정하지 않고 그런 방식으로 설계되었지만 '요금 품목'으로 분류 된 다른 두 자릿수가 뒤 따르는 방식으로 설계되었습니다. 따라서 ITC는 '제목'이라는 첫 번째 네 자리 코드와 '부제목'이라는 여섯 자리 코드 및 'Tariff Item'이라는 8 자리 코드로 분류됩니다. 이 추가 작업은 세계 세관기구 (WC)의 허용 한도 내에서 H. S.의 변경없이 이루어집니다. 코드 시스템.


[2] 어떤 기관, 조직, 연구소 또는 어떤 경우에는 인증서의 성약에 위배되지 않는 개인이 발급 한 법적 인증서 유형.


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교육 : 준수의 우산.


NAFTA 2.0의 입문서 : 모두가 원하는 것.


물류 비용의 예측 가능성 향상.


인도 국제 무역에서의 물품 및 규정 준수 요건에 관한 6 가지 의견.


수입업자와 수출업자는 물론 세관에 대해서도 정확한 분류가 항상 어려움을 겪고 있습니다. 흥미로운 주제.


통일 된 관세가 인도에서 사용되는 방법과 제시된 도전 과제에 대해 배우는 것은 흥미 롭습니다. 정보 주셔서 감사합니다!


hs 코드로 제품을 쉽게 검색 할 수 있습니다. 정보를 알려 주셔서 감사합니다.


정보를 공유해 주셔서 감사합니다.


HSN이 제품 (유형 품목)에만 적용되고 서비스에는 적용되지 않는지 여부를 pls에서 확인할 수 있습니까?


또한 제품의 경우 인도의 마지막 두 자리는 무엇입니까? 그들은 인도 만의 독특한 존재입니까?


나는 이것들에 약간의 혼란이 있다고 믿는다.


미리 감사드립니다.


7-10 자릿수 HS 코드가 각 국가별로 결정되는 경우 HS 코드가 국가마다 다를 수 있음을 의미합니까?


첫 번째 문장은 '조화 시스템 (Harmonized System, HS)'은 1983 년 6 월 14 일에 세계 관세기구가 개발 한 상품 분류의 국제 명칭이다.


Harmonized Systems (HS) 협약.


Harmonized Commodity Description and Coding System (일반적으로 Harmonized System 또는 간단히 "HS"라고 함)은 세계 세관기구 (WCO)가 개발 한 다목적 국제 제품 명칭입니다. HS는 1983 년 6 월에 채택되고 1988 년 1 월에 발효 된 "조화 된 상품 설명 및 코딩 시스템에 관한 국제 협약"에 의해 규율된다.


HS 협약의 목적은 국제 무역에서 상품의 기술, 분류 및 코딩을 조화시킴으로써 무역 및 정보 교환을 촉진하는 데있다. HS는 관세 및 외부 무역 통계의 수집에 사용됩니다. 또한 내부 세금, 무역 정책, 통제 상품 감시, 원산지 규정, 운임 관세, 운송 통계, 가격 모니터링, 할당량 통제, 기타 정보 수집 등 정부, 국제기구 및 민간 부문에서 광범위하게 사용됩니다. 국민 계정, 경제 연구 및 분석.


HS는 국제 무역에서 상품 / 상품의 코딩, 기술 및 분류를위한 명명법이다. 그것은 21 개 섹션 (섹션 I ~ XXI), 97 개 챕터 (1-97), 4 자리 헤딩 및 6 자리 서브 제목으로 구성된 5,000 개 이상의 상품 그룹으로 구성됩니다. 제 98 장과 제 99 장은 국내에서만 사용됩니다. HS는 상품의 성문화 (codification)를 6 자리 구성표와 조화시킵니다. 그러나 대부분의 세관 당국은 10 자리 이상의 상품 코드 시스템을 사용하며 처음 6 자리는 HS 코드입니다. HS의 상품 분류를 균일하게하기 위해 섹션, 챕터 및 부제목 및 일반 해석 규칙도 포함합니다. HS의 공식적인 해석은 WCO에 의해 발표 된 해설서 (영어와 불어로 5 권)에 나와있다. 이 해설서는 실제로 국제적으로 거래되는 200,000 개 이상의 상품에 대한 HS 분류를 제공하는 상품 데이터베이스의 일부로서 온라인 및 CD-ROM에서도 이용할 수 있습니다 (출처 : WCO 웹 사이트).


HS는 체약 당사국을 구속한다. 협약 및 모든 분쟁은 WCO 고등위원회에 의해 관리됩니다. HS위원회는 또한 매 5 년마다 HS를 갱신하는 개정안을 준비하고있다. 최신 HS 판은 2002 년과 2007 년에 이어 2012 년판입니다. 2012 년 7 월 현재 HS에는 143 개국 (142 개국과 EU)이 있습니다. 2012 년 6 월 현재 128 개국이 2007 년판을 구현했으며 76 개국에서 2012 년판을 이미 구현했습니다. 143 개 당사국 외에도, 더 많은 국가와 영토가 실제로 체약 당사국이 아니더라도 고등 교육을 신청합니다. 2012 년 7 월 현재 206 개 국가, 지역 및 경제 또는 관세 동맹이 실제로 HS를 신청하고 있습니다. 국제 무역에서 상품의 98 % 이상이 HS로 분류됩니다. HS를 신청하는 체약 당사자 또는 모든 국가 및 영토에 관한 더 자세한 정보는 WCO가 웹 사이트에서 정기적으로 업데이트함으로써 제공됩니다.


HS를 신청하는 모든 국가 및 영토에 관한 계약 당사자 또는 정보에 대한보다 자세한 정보는 WCO에서 웹 사이트를 정기적으로 업데이트하여 제공합니다.

Monday 26 March 2018

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AxisDirect Broker FAQs 2017.


AxisDirect Trading / Demat 계정에 대한 질문과 대답.


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AxisDirect Demat, 거래 계좌 정보 FAQ를 읽어 보시고 귀하의 모든 주식 거래에 대한 의문과 질문에 답변하십시오. 모든 AxisDirect 질문, AxisDirect q & a, AxisDirect faq 및 AxisDirect 질문 및 답변.


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참고 : 주문 후 시간당 시설을 이용하지 못할 수도 있습니다. 이 서비스에 대한 자세한 내용은 브로커에 문의하십시오.


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& # 8220; 축 직접 검토 & # 8220;


Axis Direct (Axis Securities)는 Axis Bank Limited (Erstwhile UTI Bank)의 자회사입니다. 엑시스 다이렉트는 2005 년에 설립되어 인도의 소매 고객에게 다양한 금융 상품의 제공 및 유통에 관여했습니다. 2016 년 1 월과 마찬가지로 AxisDirect는 1.5Lakh Active 고객을 보유하고 있으며 영국의 톱 10 중개 회사 중 하나입니다.


다음은 AxisDirect가 제공하는 현재 서비스입니다.


주식, 뮤추얼 펀드, SIP, IPO, 파생 상품, 채권, NCD, ETF 및 회사 고정 예금 주택 융자, 자동차 융자, 개인 융자, SME, 신용 카드 및 선불 카드를위한 부동산 대출 대부.


Axis Direct 중개 수수료 및 플랜.


Axis Direct 중개 및 중립 플랜의 두 가지 유형을 제공합니다.


고정 중개 계획에서는 일정량의 중개가 거래량에 관계없이 청구됩니다. 일반적으로 이러한 종류의 계획은 한 달에 제한된 수의 거래를 수행하는 거래자에게 가장 적합합니다.


Axis Direct 고정 중개 수수료는 다음과 같습니다.


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가변 중개 계획은 매월 자주 거래하는 상인에게 적합합니다. 거래량이 많을수록 중개 수수료는 적게 듭니다. 중개 수수료는 매일 최고 슬래브로 부과됩니다. 그러나 월말에 총 회전율이 계산되고 귀하가 떨어지는 슬래브에 따라 중개 수수료가 환급됩니다.


다양한 세그먼트에 대한 축 직접 변수 중개 계획은 다음 표에 나와 있습니다.


축 직접 거래 플랫폼.


이미지 출처 : axisdirect. in.


AxisDirect Desktop Trading 플랫폼 (DIRECTTrade)


그것은 시스템에 설치되어야하는 실행 가능한 데스크탑 플랫폼입니다. 그것은 DIRECTTrade라고합니다. 실시간 시장 감시 및 빠른 실행을 원하는 투자자 및 거래자에게 가장 적합합니다.


이 데스크탑 기반 플랫폼의 핵심 기능 중 일부는 다음과 같습니다.


자동 모니터링 다중 시장으로 실시간 모니터링, 실시간 스트리밍 견적 자금 이동 및 고급 차트 작업을위한 단일 플랫폼을 시청하십시오.


DIRECTTrade의 소프트웨어 요금 : 연간 : Rs 2999 및 반년 : Rs 1599.


AxisDirect 웹 기반 거래 플랫폼.


스위프트 트레이드 (Swift Trade)라고합니다. 웹 기반 플랫폼을 통해 거래자는 인터넷에 연결된 모든 시스템에서 자신의 계정에 액세스 할 수 있습니다. 어떤 소프트웨어도 설치할 필요가 없습니다. 실시간 견적, 여러 개의 감시 목록, 연구 보고서에 신속하게 액세스 할 수있는 기능, 신속한 주문 처분 및 라이브 일중 거래 통화 등의 기능을 제공합니다.


소프트웨어 요금 : 매 분기마다 299 루피.


모바일 및 태블릿 모두에서 작동하는 AxisDirect 모바일 앱을 통해 이동 중에도 거래하십시오. AxisDirect Mobile App의 주요 기능은 실시간 스트리밍 견적, 다중 감시 목록, 일일 차트입니다.


우리는 Best Trading 플랫폼에 대한 자세한 기사를 작성했습니다. 아래 기사에서 읽을 수 있습니다.


다른 Stock Brokers와 비교하여 AxisDirect :


Angel Broking이 다른 중개인과 얼마나 유사한 지 확인하십시오.


더 많은 중개인과 AxisDirect를 비교하려면 Stock Brokers의 Side By Side 비교 페이지를 방문하십시오.


AxisDirect 등록 및 연락처 정보.


공유는 확실히 돌보는 것입니다!


AxisDirect에 대한 검토와 중개 수수료에 대한 세부 정보가 있습니다. 이미 계정이있는 경우 댓글을 통해 사용자의 경험과 평점 / 비평가를 알려주십시오. 이 기사가 마음에 들면, Archives 페이지에서 더 흥미롭고 유익한 기사를 찾을 수 있습니다.


그리고 오 예!, 왼쪽 / 아래의 소셜 버튼을 통해 Axis Direct에 대한 리뷰를 공유해보십시오.


새로운 베타 버전에 오신 것을 환영합니다.


도중에 더 좋은 것들.


20 개의 투자 상품 3 개의 훌륭한 플랫폼 투자 5 개의 재미있는 학습 과정 5 개의 강력한 연구 분야 4 권위있는 상 9 개의 라크 + 행복한 투자자.


신난다 새로운 웹 사이트가 진행 중입니다!


한편 기존 웹 사이트에 로그인 할 수 있습니다.


예! 당신은 그것을 올바르게 읽습니다! 옵션 거래는 이제 AxisDirect에서 ZEROFIED되므로 파생 상품 시장의 진정한 잠재력을 최대한 쉽게 발휘할 수 있습니다. 옵션에서 무거운 중개 수수료를 부과하고 ZERO 중개가 제공되기 전에 결코 이런 말을하지 마십시오. 당일 소포는 로트 당 1 파이사에 불과하며 옵션은 로트 당 Rs.10에서만 진행됩니다.


WHAT†™ S는 매장에 있습니까?


주문 하시려면 어떻게해야합니까?


모바일 앱.


웹 포털.


스위프트 트레이드 3.0.


아직 파생되지 않았습니까?


다음 단계?


이용 약관 : AxisDirect는 NSE에서만 옵션 거래를 제공합니다. AxisDirect는 사전 통보없이 언제든지 제안을 철회 할 권리가 있습니다.


투자 옵션.


시장.


통찰력.


중요 링크.


축 그룹.


본사 주소.


유닛 2 번, Phoenix Market City, 15, LBS Road, Kamani 교차점, Kurla (West), Mumbai - 400 070.


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증권 시장에 대한 투자는 시장 위험에 노출되어 있습니다. 투자하기 전에 모든 관련 문서를주의 깊게 읽으십시오.

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Quicken Watch List에 주식 및 기타 투자를 추가하면이를 추적하는 데 도움이됩니다. 감시 목록을 설정할 때 소유하고있는 주식, 소유하고자하는 주식, 관심있는 것과 유사한 주식, 주식 인덱스 및 모니터링하려는 모든 유형의 투자를 나열 할 수 있습니다.


Quicken에서 감시 목록을 설정하는 방법은 다음과 같습니다.


1 계정 표시 줄의 Investing Center를 클릭하여 Investing Center를 엽니 다.


오늘의 데이터 탭이 선택되어 있는지 확인하십시오.


2 화면 아래쪽에 감시 목록이 나타날 때까지 아래로 스크롤합니다.


주시 목록에 증권이 없더라도 목록이 표시되어 채울 준비가됩니다.


3 보안 추가 단추를 클릭하십시오.


보안 추가 단추는 감시 목록 화면의 맨 아래에 있습니다.


4 나타나는 창에서 추적 할 보안의 티커 기호를 입력하십시오.


티커 기호를 모르면 보안 이름 (또는 가장 적합한 것으로 추측)을 입력하고 조회 버튼을 클릭하십시오. Quicken은 Quicken으로 이동하여 보안 검색을 시작합니다. 웬일인지 (회사 이름이나 회사의 이름이 잘못 입력 된 것처럼 보이지 않는 경우) Quicken은 보안을 찾지 못했고 다른 소스를 통해 증권 시세표를 검색하지 않습니다. 인터넷.


5 티커 기호가 나타나면 다음을 클릭하십시오.


Quicken은 온라인으로 홉을 들고 보안 이름과 보안 유형을 찾습니다. Quicken이 찾은 것을 보여주는 작은 상자가 나타납니다.


6 다음을 클릭하여 보안을 적용하십시오.


신속 검색에 관심이있는 보안이 있는지 확인하십시오. 빠르게 추가 할 보안 추가 창에 나타나는 보안이 잘못된 보안이면 취소를 클릭하고 다시 시도하십시오. 올바른 보안이 나타나면 다음을 클릭하고 감시 목록에 보안을 추가합니다. 이 작업을 다시 수행 할 것인지 묻는 창이 나타납니다. & # 8212; 예 또는 아니요를 선택한 다음 완료를 클릭합니다.


내 투자를 추적하는 가장 쉬운 방법은 무엇입니까?


투자를 추적 할 수있는 몇 가지 옵션.


2009 년 이전에는 투자를 추적하고자하는 전형적인 투자자에게 가장 좋은 옵션은 Microsoft Money라는 소프트웨어 프로그램이었습니다. 그것은 평균적인 남성과 여성이 주식, 채권, 뮤추얼 펀드, 부동산, 현금 등가물, 보증금 등의 포트폴리오를 추적 할 수있게했습니다. 특정 401 (k) 또는 Roth IRA 및 전체 가구와 같이 개인 계좌별로 기록을 유지할 수있었습니다.


배당금 재투자 프로그램을 처리하고 각 포지션의 세금 기준을 계산하며 인터넷 주식 시세에서 실시간 업데이트를 가져와 운세에 대한 최신 정보를 제공합니다.


Microsoft가 프로그램을 끝내고 있다고 발표 한 이래로 몇 년 동안 서비스 모델로 소프트웨어에서 온라인으로 호스팅되는 몇 가지 대안과 컴퓨터에 설치할 수있는 프로그램 등 여러 가지 대안을 사용할 수있게되었습니다. 투자를 추적하려는 경우 고려해야 할 가장 인기있는 몇 가지 옵션이 있습니다.


소프트웨어를 서비스로 온라인으로 귀하의 투자를 추적하십시오.


다음 서비스 공급자를 사용하면 인터넷에 연결되어있는 한 전세계 어느 곳에서나 귀하의 계정에 로그인 할 수 있습니다.


고객 포털 - 귀하가 부유하거나 높은 순자산 투자자 인 경우 재무 고문 또는 자산 관리 그룹과 직접 협력해야합니다. 요즘에는 고객이 소위 & nbsp; 멀리 떨어진 & nbsp; & nbsp;을 포함하여 전체 금융 생활을 추적 할 수있는 온라인 포털을 고객에게 제공하는 것이 일반적입니다. 다른 회사의 자산. 이 포털은 인생을 훨씬 쉽게 만들어주는 강력한 도구이며 전문가에게 지불하는 투자 자문 비용으로 보상받을 수 있습니다. 개인 자본 - 최근 몇 년 동안, 개인 자본은보다 전통적인 투자자 투자자와 일하지 않는 사람들 사이에서 투자를 추적하는 가장 보편적 인 방법 중 하나가되었습니다. 현재이 소프트웨어를 사용하는 사람은 1,000,000 명이 넘습니다. 무료 SaaS (software-as-a-service)는 소득, 지출 및 포트폴리오 보유를 보여주는 아름다운 차트와 그래프를 만듭니다. 그것은 당신의 선호 주식 시장 지수와 당신의 실적을 비교할 수 있습니다. 자산을 분석하여 여러 계정 및 기관의 특정 회사에 대한 실제 노출을 알 수 있습니다. 귀하의 401 (k) 플랜을 파고 들고 퇴직 패키지에 지불하는 뮤추얼 펀드 비용 비율을 이해하도록 도와줍니다.


민트 (Mint) - 또 다른 인기있는 투자 추적 웹 사이트 인 민트 (Mint)를 사용하면 다른 기관의 계정 정보를 입력하고 단일 화면에 모든 정보를 집계 할 수 있습니다. 그런 다음 예산을 설정하고 특정 카테고리에 지출하는 금액을 확인하고 지불하는 투자 비용을 추적하고 S & P 500 또는 다우 존스 산업 평균과 같은 벤치 마크와 개인 계정을 비교할 수 있습니다. Morningstar - Morningstar를 구독하는 사람들은 주식 및 뮤추얼 펀드에 대한 등급에 액세스 할 수있을뿐만 아니라 온라인 포트폴리오도 설정할 수 있습니다. 처음이 기사를 작성했을 때 다른 사이트와 통합되지 않았으므로 브로커리지 명세서에서 모든 정보를 수동으로 입력해야했지만 X-Ray라는 다른 기능은 제공하지 않는 특별한 기능이 있습니다. 이 X-Ray 도구를 사용하면 뮤추얼 펀드를 입력 할 수 있으며, 그 다음에 각 펀드 내에 보유 된 기본 주식을 분할하여 실제 포트폴리오 보유가 무엇인지를 보여줍니다. 예를 들어, 401 (k), Roth IRA, SEP-IRA 및 중개 계좌 전반에 걸쳐 Vanguard S & amp; P 500 지수 기금을 1,000,000 달러 소유 한 경우 처음으로이 기사를 2009 년 7 월에 작성했습니다. 당신은 33,400 달러 상당의 애플 주식, 24,700 달러 상당의 Exxon Mobil 주식, 18,800 달러 상당의 Microsoft 주식, 16,400 달러 가치의 Johnson & amp; 존슨 주, 14,600 달러 상당의 제너럴 일렉트릭 (General Electric) 주, 14,300 달러 상당의 셰브론 주, 14,200 달러 상당의 웰스 파고 주주 등이 포함된다. 이는 인덱스가 실제로 존재하지 않기 때문에 풀링 된 구조를 통해 개별 주식을 구매하고 있기 때문입니다.


스프레드 시트를 통한 투자 추적.


투자 추적에 대한 통제력을 높이기 위해 맞춤 스프레드 시트를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 일반적으로이 카테고리에는 두 가지 주요 선택 사항이 있습니다.


Microsoft Excel - 실시간 주식 시세 정보를 가져올 수있는 능력이 평균 투자자에게는 불충분하지만 Microsoft Excel을 사용하여 개별 로트에 대한 세금의 원가를 추적하고 총 배당 수익을 계산하거나 배당 일정에 대한 경고를 포함하여 배당 일정. Google 스프레드 시트 - Google의 무료 온라인 스프레드 시트 프로그램은 Excel만큼 강력하지 않지만 야후와 같은 공적 자금에서 가져온 정보로 문서를 자동으로 업데이트 할 수 있습니다. 또한 인터넷 기반 프로그램이기 때문에 전세계 Google 계정에 로그인하여 Google 스프레드 시트에 액세스 할 수 있습니다.


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소프트웨어를 사용하여 투자 추적하기.


많은 투자자들은 여전히 ​​로컬 시스템에 소프트웨어를 설치하기를 원합니다 (몇몇 경우에는 데스크톱 소프트웨어에 온라인 프로그램을 통해 제공되지 않는 추가 기능이 포함되어 있음). 일반적으로 몇 가지 옵션이 있습니다.


Quicken - Quicken의 투자 버전을 구매할 경우 일반적인 소매 투자가는 대부분 자신의 필요를 충족시키는 것으로 나타납니다. QuickBooks - GAAP에 익숙한 회계사 또는 정교한 투자자는 기존 회계 소프트웨어 프로그램을 사용하여 투자 지분을 관리 할 수있는 유연성을 원합니다. 개인적으로 스프레드 시트와 QuickBooks Pro를 함께 사용하여 부동산 자산을 모니터링합니다. 요즘 Intuit는 여러 계층과 여러 가격대로 이용할 수있는 온라인 기반 플랫폼 QuickBooks Online에 모든 사람을 끌어 들이기 위해 열심히 노력하고 있습니다. Fund Manager - Fund Manager라는 소프트웨어 프로그램이 있습니다. 소매 투자자를위한 전문 투자 추적에 가장 가까운 것이 있습니다. 특히 지방채 나 회사채에 투자하는 사람들은 매우 강력 할 수 있습니다. 이자율, 다음 쿠폰 이자율, 만기 수익률 등을 추적합니다.


귀하의 가족에게 가장 적합한 투자 추적 프로그램을 선택하십시오.


결국, 최고의 투자 추적 프로그램은 당신을 위해 일하는 프로그램입니다. 당신이 그것을 사용하지 않거나 당신이 너무 많은 번거 로움을 발견한다면 세계 최고의 프로그램은 가치가 없다.


제한된 재고 추적


제가 오늘 말씀 드렸듯이, 회사의 직원에게는 3 년 후에 만 ​​주식이 제한적으로 부여됩니다. 저는 개인 재정을 추적하는 데 사용하는 Quicken의 가치를 추적하는 방법을 결정하기 위해 조사를하기로 결정했습니다.


Google 조사를 통해 알 수 있듯이 제한된 주식을 순자산의 일부로 추적하지 않습니다. 소프트웨어보다 익숙한 사람들은 제한된 주식이 보통주가되는 날짜에 대한 알림을 설정하기 위해 미래의 거래 (예금의 날짜)를 기록하거나 Quicken의 미리 알림 기능을 사용하는 것이 좋습니다.


나는 동의 할 지 모르겠다. Quicken은 옵션이 행사 될 때까지 실제 가치가없는 주식 옵션을 추적합니다. 제한된 주식은 그렇게 많이 다른가요? 예를 들어, 2009 년 회사와 함께하지 않은 경우에 조끼가 실현되지 않을 가능성이 있지만 주식의 가치가 현재의 순자산 가치에 포함되어야합니까?


2016 년 10 월 9 일에 업데이트되어 원래 2006 년 3 월 15 일에 게시되었습니다.


Luke Landes는 소비주의 해설의 창시자입니다. 그는 1995 년부터 인터넷 블로그 및 글을 쓰고 있으며 1991 년부터 온라인 커뮤니티를 구축 해왔다. Luke Landes에 대해 더 자세히 알아보고 트위터를 팔로우.


Luke Landes의 모든 기사보기


Consumerism Commentary에서 관련 기사를 읽으십시오.


지난주에 제한된 주식 (약 300 주)이 유예되면 세금을내는 데 1/3을 팔았습니다. 그러나 제한된 주식이 수여되고 기한이 끝나기 전에 제한된 단위의 수에 대한 배당금을 받았습니다. Quicken에서 어떻게 설명 할 지 모르겠습니다.


회사에서 설명하는 방식으로, 우리는 '여분의'& nbsp; 제한된 재고 단위로, 현재와 가득 된 날짜 사이에보고 될 배당금을 나타냅니다. 따라서 시간이 지남에 따라 계정에 배당금이 발생하지 않습니다.


당신이 3 년 동안 그것을 소유하지 않았기 때문에 나는 개인적으로 그것을 추적하지 않을 것입니다.


아니요, 사람의 순자산은 미래 수익을 반영하지 않아야합니다. 현재 소유하고있는 모든 것을 포함해야하며 현재 빚진 모든 것을 뺀 것입니다. 사람들이 순자산 계산에 미래 수입을 포함 시키려면 연금의 NPV, 사회 보장 수입의 NPV 등을 포함시켜야합니다. 단지 의미가 없습니다.


주식 보조금을 보너스 봉급으로 생각하면 길을 볼 수 있습니다. 다음 달 수령액을 순자산에 포함시키지 않아도됩니다. 주식 보조금도 다르지 않습니다.


아, 내 회사에서했던 방식과 다름. 제한된 주식이 기각되기 전에 실제로 분기말에 월급에서 소득으로 배당금을 받았습니다.


아마도 스톡 옵션 부여로 현물 가격을 0으로 추적 할 수 있습니다.


가득되지 않은 주식에 대한 배당금을 지급받는 경우 배당금을 별도로 추적해야 할 수도 있습니다.


스톡 옵션은 행사 될 때까지 실질 가치가 없다.


스톡 옵션 부여는 행사하지 않고 가득 될 때까지는 가치가 없다.


나는 RSU (Restricted Stock Units)가 기각 될 때까지 그냥 무시해야한다는 주장에 동의하지 않는다. 같은 장소에서 일하면서 포트폴리오 균형을 잡으려고 할 때 그 주식에 대해 알고 싶을 것입니다. 회사 X에서 일하는 것을 고려해보십시오. 이 회사에서는 할인 된 가격으로 직원 주식 구매 계획 (ESPP)을 보유하고 스톡 옵션 계획 (SO)을 보유하고 있으며 RSU에 대한 기회를 얻었습니다.


포트폴리오에 4 개의 잠재적 소스 (Market, ESPP, SO, RSU)에서 X의 주식이 포함되어 있고 포트폴리오 균형을 잡으려는 경우, 이러한 것들의 전체 그림을보고 싶을 것입니다. 예를 들어, RSU 또는 SO가 X 사가 있음을 인정하여 시장에서 주식 또는 ESPP 주식을 구매했습니다.


Quicken이이 유형을 사용하도록 설정해야한다고 생각합니다. & # 8221; 그들은 이미 보유하고있는 Stock Option 유형의 간단한 확장과 함께 거래를 할 수 있지만 비용이 전혀 들지 않는 뉘앙스와 다른 모든 세금 영향을 포함합니다 (나는 다르다고 생각하지만 현재 세부 사항에는 명확하지 않습니다).


나는 그들이 가치가 없다고 생각하기 때문에이 RSUs를 무시하는 것은 정말 나쁜 생각이라고 생각합니다. 그들은 스톡 옵션만큼 가치가있어 추적 할 필요가 있습니다.


몇 가지 사례 : A) 내가 은퇴하면 RSU를 받는다. 그들은 확실한 존재로서 가치가 있습니까?


B) 내가 죽으면 내 아내가 RSUs를 얻는다. 그들이 그녀에게 빚진 사실을 기록하지 않고 그녀가 결코 그것을 얻지 못한다면 그것은 대단 할까?


이들은 행사 가격이 0 인 스톡 옵션이 없습니다. 그들은 주식을 가득 채우기 전이라도 평생 배당을 할 수 있으며, 운동시 즉시 과세 대상이됩니다. 실제로 일부 회사는 자동으로 세금 부분을 판매합니다. Quicken은이 거래를 기록하는 방법이 필요합니다.


RSU를 & lt; 주식 추가 & quot;로 사전 입력했습니다. 미래의 시간에. 기한이 끝나면 & quot; 구입 한 주식 & quot; 항목을 수정했습니다. 다른 3 가지 거래와 함께 계좌에 현금으로 RSU 수입의 새 급여 하위 카테고리가있는 소득 항목이 하나 있습니다. 지분을 커버하기위한 또 하나의 판매. 세 번째 & nbsp; 인출 & # 8221; FICA 세금 및 메디 케어 세금을 충당하기 위해 분할로 미국 정부에 현금을 지불해야합니다.


Quicken의 스톡 옵션 마법사에 RSU를 구속하려고했던 것과 비교해 볼 때이 접근 방식이 가장 좋습니다. (Quicken 2010 Premier에서는 여전히 마법사에서 RSU 선택의 여지가 없지만 놀랍습니다!). 그러나 원천 징수를 하나의 출금 거래로 게시하는 대신 여러 가지 '기타 경비'로 입력하는 것이 좋습니다. 거래, 각각 오른쪽 카테고리. 스플릿을 사용하여 하나의 WIthdraw를 사용하려고했을 때, & # 82; Investing Activity & # 8221; 번호는 꺼져 있었지만 여러 가지 MiscExpense 트랜잭션을 사용할 때 좋았습니다.


나는 이것을 조금 더 단순화 시켰지만 이것이 당신을 위해 효과가 있는지 확인해야한다. 먼저 RSU Grant라는 새로운 하위 카테고리를 만들었습니다. & # 8220; 급여 & # 8221; 범주. (위의 EdP와 유사)


1) 나는 분할 거래로 예금에 들어갔다 : 하나는 긍정적이고 & nbsp; '급여 : RSU 교부금 & # 8221; 금액은 주식 x 시장 가치의 수이고, 그 다음 관련된 세금 항목 각각에 대한 항목 (연방, 주, 메디 케어 등)입니다. 따라서 기본적으로 거래 총액은 급여 : RSU 보조금에서 세금 및 금액은 현금으로 입금됩니다.


2) 상기 (2)의 거래 합계를 사용하여 남은 주식을 시가로 매수하십시오.


이 두 거래의 끝에서 나는 달러 (과세 금액), 세금 납부액 및 시가 (남은 비용 기준)로 남은 RSU 보조금으로 끝났습니다.


여기에는 최소한 두 가지 방법으로 회사에서 이러한 작업을 수행합니다. 하나는 & quot; 제한된 주식 & quot;이라고합니다. & # 8221; 이 방법에서는 실제로 주식의 소유자이지만 인증서를 얻지 못하면 조끼까지 판매 할 수 없습니다. 그 동안 귀하는 소유주이므로 배당금과 그 주식을 투표 할 수있는 권리를 얻습니다. 전형적으로 배당금은 고용주 기반 소득이기 때문에 고용 된 공제와 함께 정규 급여 수표로 지급됩니다. 두 번째 방법은 & # 8220; 제한된 재고 단위 & # 8221; (RSUs). 이 경우 귀하는 귀하에게 & quot; 단위 & quot; 이는 주식의 주식을 나타내지 만 실제 주식은 아닙니다. 당신이 가득 차면, 단위는 주식 몫으로 변환됩니다. 그 동안 주식을 투표 할 권리가 없습니다. 또한 배당금을받지는 않겠지 만, 얻게 될 배당금을 나타내는 추가 RSU를 얻게 될 것입니다. 이 배당금은 또한 귀하가 가득되었을 때 주식으로 전환 될 것입니다. 그러나 귀하의 고용이 가득되기 전에 끝나면 두 경우 모두 주식을 얻지 않으며 RSU의 경우 배당금을받지 못합니다.


나는 팝업 창에 다음과 같이 명시된 행사 가격 0의 주식 옵션을 Quicken에 입력하려고 시도했습니다. 직원 주식 옵션에는 행사 가격이 있어야합니다. 주식 보조금을 수령했거나받을 예정이라면 주식을 계정에 추가해야합니다. & # 8221; 희망이 도움이됩니다.


모든 것보다 훨씬 쉽습니다. Quicken을 사용하는 경우 정기적 인 월급을 기록하는 것이 좋습니다. Quicken에서 투자 계좌로 현금 입금을하면됩니다. 오늘은 급여 수표 수표와 똑같은 방법으로 주식을 추적합니다. 소득 계좌, 세금 공제액 등을 기재하십시오. RSA가 정기적 인 수입으로 기록되고 정기적 인 세금이 부과되기 때문입니다. 그런 다음 같은 날에 돈을받은 금액으로 주식을 구입할 수 있습니다. 모든 것이 모두 덮여 있습니다.


죄송합니다. 투자 계정에서 소득 계정이 증가 할 신용 잔액이되고 세금이 차변이 될 것이므로 음수로 전체 금액을 입력해야하고 모든 세금을 양수로 입력해야한다는 점을 잊어 버렸습니다. 잔액 & # 8230; 당신은 아마 이미이 사실을 알고 있습니다. 단지 제가 언급 한 것일뿐입니다.


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소비주의 해설에서 더 많은 것.


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Sunday 25 March 2018

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모든 외환 시장의 주요 기능은 한 국가의 통화를 다른 국가의 통화로 변환하는 것입니다. 이것은 외환 거래와 관련하여 찾을 수있는 전체적이고 간단한 설명입니다. 다음은 간단한 예입니다 - 랜드는 유로화 또는 중국 엔으로 전환 할 수 있습니다 - 그게 전부입니다!


그러나 환산되는 통화 금액은 변동 또는 고정 될 수있는 환율에 따라 다릅니다. 미국과 같은 일부 국가는 시장 수요에 따라 통화가 변동하고 있으며, 중국과 같은 다른 국가에서도 중앙 은행이이 비율을 결정하고 있습니다. 그러나, "재미있는"한 나라가 있습니다. 남아공에서 외환 거래를하기로 결정했다면 조언이 필요합니다.


남아 프리카에서 외환 거래에 관해 얻을 수있는 가장 좋은 조언은 중개인을 확보하는 것입니다. 물론 좋은 것을 선택하기 위해서는 최소한의 경험이 있어야하며 명확한 계정 폐쇄 절차, 투명한 계정 프로세스, 숨겨진 수수료 나 세금, 데모 계정, 낮은 예금 금액 등을 찾아야합니다. 강력한 보안 및 lw 수수료.


남아프리카의 환율은 매일 바뀝니다. 다른 통화에 대한 수요와 같은 많은 요소에 따라 달라집니다! 이런 일이 발생하면 위험도가 높아지는 것을 알아야합니다. 최선을 다하기 위해 고정 금리로 구속력있는 계약을 체결하여 순 거래를 할 수있는 중개인을 찾으십시오.


외환 시장이 유동적이기 때문에 단순히 남아공에서 외환 회사를 현명하게 선택해야합니다. 브로커의 대부분을 알고 현명하게 선택하는 것이 좋습니다.


이익을 늘리고 최대로 생성하려면 남아프리카의 유동성, 변동성 및 시장 변동에 대해 모든 것을 알고있는 적합한 파트너를 찾는 것이 정말로 중요합니다. 아래에서 우리는 자신의 능력을 입증 한 중개인 목록을 게시 할 것이며 필요한 것은 자신의 필요에 맞는 것으로 선택할 수있는 것입니다.


무역 할 곳.


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Pepperstone.


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Michael은 적극적인 상인이자 시장 분석가입니다. 그는 경향 추종 거래 시스템에 관한 설문 조사에 참여했습니다.


빠른 링크.


이진 트리뷴.


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&부; 저작권 2017 & mdash; 이진 트리뷴. 판권 소유.


남아 프리카 공화국 forex 중개인.


외환 및 이진 옵션 브로커가 남아공으로 몰려 들고 있습니다. 그 이유 중 하나는 국가 경제가 급속도로 성장하고 있으며 금융 서비스에 대한 수요가 인구 중 가장 높기 때문입니다. 또 다른 이유는 아마 유럽의 외환 브로커 (특히 바이너리 옵션)에 대한 규제 압력이 커지고 있으며, 시장 확대를위한 새로운 시장을 모색 할 것을 촉구합니다.


사실, 남아 프리카 공화국에서 외환 및 관련 서비스에 대한 거대한 시장 잠재력이 있습니다. 아프리카에서 가장 경제적으로 개발 된 나라이며, 대륙에서 G20의 일부인 유일한 국가입니다. 금융, 법률 및 통신 부문은 잘 발달되어 있습니다. 게다가, 남아프리카 공화국의 JSE Limited는 아프리카 최대 규모의 증권 거래소이며 세계 20 대 증권 거래소 중 하나입니다.


금융 서비스위원회 (FSB)는 공동 투자 제도 (단위 신탁 및 주식 시장)와 재무 고문 및 중개인을 포함한 비은행 금융 서비스 산업을 총괄합니다. 재무 서비스 제공자의 라이센스 프로세스를 담당하고 규제 당국이 관련 법령을 준수하고 자본 적정성 요구 사항을 준수하여 해당 기업의 재무 건전성을 증진하고 투자 커뮤니티를 보호 할 책임이 있습니다.


또한, FSB는 집행위원회를 통해 위반 사항을 처리 할 수있는 권한을 보유하고 있으며 고객 불만 서비스 인 금융 서비스 제공 기관을위한 옴부즈만 (Office of the Ombud of Financial Services Providers)도 운영합니다.


외환 및 바이너리 옵션 거래가 허용되고 FSB에 의해 잘 규제되며 투자 제한 5,000 만 R과 같이 제한이 거의없는 남아프리카 공화국은 진정으로 금융 서비스 제공 업체에게 매력적이고 유망한 지역입니다.


아래는 남아프리카에서 규제되는 외환 브로커 목록입니다. XM은 규제 승인을 얻는 중입니다.


남아 프리카 공화국 forex 중개인.


관련 뉴스.


남아 프리카 Africa†™ s FSB 블랙리스트 바이너리 옵션 브로커 Stockpair.


남아프리카 공화국의 금융 서비스 제공 업체와 시장 규제 기관인 FSB (Financial Services Board)는 바이너리 옵션 브로커 인 스톡 페어 (Stockpair)에 대한 경고를 발표했다. FSB에 따르면, 브로커는 Stockpair 사이트를 운영 중이다. 더 많은 것을 읽으십시오.


남아 프리카 Africa†™ s FSB 블랙리스트 바이너리 옵션 브로커 Stockpair.


남아프리카 공화국의 금융 서비스 제공 업체와 시장 규제 기관인 FSB (Financial Services Board)는 바이너리 옵션 브로커 인 스톡 페어 (Stockpair)에 대한 경고를 발표했다. FSB에 따르면, 브로커는 Stockpair 사이트를 운영 중이다. 더 많은 것을 읽으십시오.


남아프리카 в ™ ™ FSB는 TD 시장을 경고합니다.


남아프리카 공화국의 금융 서비스위원회 (FSB)는 규제되지 않은 해외 외환 브로커 인 TD Markets 및 / 또는 George van der Riet가 서비스를 제공 할 수 없다는 경고를 발행했다. 더 많은 것을 읽으십시오.


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그랜드 캐피탈은 남아프리카에 사무소를 개설하고, 나이지리아는 나이지리아 나이라 (Naira)를 지불 옵션으로 추가합니다.


외환, CFD 및 바이너리 옵션 브로커 인 Grand Capital은 남아프리카 공화국에 세 번째 사무소를 개설했습니다. 요하네스 버그. 나머지 두 개는 이미 Emalehleni와 Polokwane 마을에서 운영되고 있습니다. 더 많은 것을 읽으십시오.


외환 산업 뉴스.


최신 forex 중개인.


외환 거래는 높은 수준의 위험을 수반하며 모든 투자자에게 적합하지 않을 수 있습니다. 외환 거래를하기 전에 구체적인 내용과 관련된 모든 위험에 대해 잘 알고 있어야합니다. ForexBrokerz에 대한 모든 정보는 일반 정보 목적으로 만 게시됩니다. 우리는이 정보의 정확성과 신뢰성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 이 웹 사이트에서 귀하가 찾은 정보에 대한 귀하의 모든 책임은 전적으로 귀하의 책임하에 있으며 당사 웹 사이트 사용과 관련한 어떠한 손실 및 / 또는 손해에 대해서도 책임을지지 않습니다.


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남아 프리카 공화국 최고의 외환 중개사 2017.


외환 거래에는 위험이 따르지만 브로커 선택은 그러한 위험의 일부가되어서는 안됩니다. 남아프리카 상인으로서 브로커를 찾을 때 누구에게로 향해야합니까? 남아프리카 최고의 브로커리스트를 확인하십시오.


남아프리카 2017 년.


남아 프리카 상인으로 외환 브로커를 선택하는 방법.


남아프리카 공화국은 아프리카 대륙에서 가장 부유 한 나라 중 하나입니다. 사람들은 다른 아프리카 국가와 비교하여 상당히 높은 급여를 제공합니다. 남아프리카 공화국의 경제 환경은 상당히 진보적이며, 지역 및 세계에서 사용 가능한 금융 시장에 쉽게 투자 할 수 있습니다. Forex가 거기 상인에 점점 대중적되고 있기 때문에, 너는 무역하기 위하여 계정을 열기 전에 중개인이 선택할 무슨을 알 필요가있다.


고려해야 할 가장 중요한 측면 중 하나는 브로커가 FSB (현지 시장 규제 기관)에 의해 규제되는지 여부입니다. 그렇지 않다면, 느슨한 규제 조건은 이점뿐만 아니라 위험을 초래하기 때문에 중개인과의 거래를 고려하지 마십시오. 위험한 수익을 목표로하는 일부 중개인 브로커가 있기 때문입니다.


고려해야 할 다른 측면은 사용하기 쉽고 사용하기 쉽고 사용자 친화적이며 추가 기능이 풍부한 플랫폼을 제공하는 브로커를 선택하는 것입니다. 커미션과 스프레드도 매우 중요합니다. 신뢰할 수있는 모든 브로커가 작은 고정 또는 가변 스프레드를 제공 할 때 숨겨진 비용과 추가 비용을 청구하고 싶지는 않습니다. 선택할 수있는 다양한 유형의 계정이 있어야합니다. 일반적으로 말할수록 더 좋습니다. 중개업자가 당신을 도울 수 없으면 그의 회사에 돈을 넣고 거기에 있으면 안됩니다. 고객 서비스가 중요합니다. 마지막으로, 유용한 서비스는 선택할 브로커를 결정할 때 큰 도움이됩니다.


일반 규정 & amp; 남아프리카 규정.


전 세계에 걸쳐 경향은 Forex 중개인과 거래자 모두에게 더 엄격한 요구 사항을 도입하는 것입니다. 2008 년의 위기로 인해 많은 FX 중개인이 파산하고 가격 조작, 내부 거래, 사기성 거래 등으로 인해 많은 돈을 잃었습니다. 이제 규제 기관은 등록되지 않은 중개인을 싫어하고 일부는 심지어 거래를 금지하거나 제공을 제한합니다 서비스를 제공합니다. 대부분의 경우 중개인을위한 자본 요구 사항이 제기됩니다. 고객에게 제공되는 레버리지도 위험을 줄이기 위해 크게 감소했습니다. 잠재적 인 리스크를 공개하지 않고 이익 규모 만 강조한 마진 요구가 증가하고 신뢰할 수없는 광고는 전 세계 거의 모든 곳에서 엄격히 금지되었습니다.


현재 남아공에서는 외환 거래와 시장 규제 상태가 아직 초기 단계에 있습니다. 그러나 거기에는 FSB & # 8211; 금융 서비스위원회. 기업의 주요 임무는 남아프리카에서 금융 서비스를 제공하는 모든 회사를 규제하는 것입니다. 기관은 다른 규칙을 준수하지 않거나 면허를 취소하는 중개인을 처벌 할 강력한 권한을 가지고 있습니다. 규제 당국의 주요 목표 중 하나는 투자자가 공인 중개인에 의해 공정하고 투명한 서비스를 제공받을 수 있도록하는 것입니다. 따라서 FSB에서 승인 한 중개인 중 하나를 선택하면 그늘진 규제되지 않은 운영자와 거래 할 때보 다 더 많은 신뢰를 가지고 거래 할 수있게됩니다.


거래 플랫폼 & amp; 소프트웨어.


Forex에서 재미있는 일들과 안락함 중 하나는 귀하의 PC 앞에 앉아서 좋아하는 음료를 마시 며 편안하게 Forex 게임을 즐길 수 있다는 것입니다. 그리고 당신이 원하는 하루 중 언제든지 그것을 할 수 있습니다. 당신이 필요로하는 한 가지는 좋은 거래 플랫폼입니다. 이것은 주요 작업 도구이며, 브로커와 함께 무료 데모 계정을 열어 거래 터미널을 테스트하여 자신이 편안하다고 느끼는 지 여부와 필요한 모든 기능을 갖추고 있는지 확인할 수 있습니다.


좋은 거래 플랫폼은 사용하기 쉽고, 사용자에게 친숙하며, 동일한 차트 스테이션에서 많은 창을 열 수있는 다양한 차트를 제공하며 1 분에서 1 개월까지 많은 시간 프레임을 제공합니다. 또한 좋아하는 지표, 차트 분석 및 메모 작성, 전략 테스트 등이 필요할 것입니다. 당분간 최고의 거래 플랫폼 중 하나는 Metatrader입니다. 그것은 당신이 필요로하는 모든 것을 갖추고 있습니다. 따라서 남아공 중개인이 가지고 있는지 확인해야합니다. 물론, 소프트웨어를 다운로드하지 않고 브라우저에서 거래하는 것을 선호한다면 대부분의 브로커가이를 제공 할 것입니다. 그러나 거래 수행에 필요한 모든 도구가 있는지 확인해야합니다.


커미션 & amp; 확산.


각 거래에 대해 금액을 지불 할 거래 주식과 달리 대부분의 중개인은 수수료를 부과하지 않습니다. 그러면 어떻게 돈을 벌 수 있겠습니까? 스프레드로 통화 쌍을 제공합니다. 스프레드는 구매 가격과 판매 가격의 차이입니다. 예를 들어, EUR / USD는 1.1706 (buy), 1.1708은 매도 할 수 있습니다. 거래를 할 때 적자가 2 pips가됩니다. 그것은 당신을위한 무역 개방을위한 브로커 수수료입니다. 스프레드는 고정되어 있고 가변적이며 때로는 고정 비용과 일부 고정 수수료가 더해진 경향이 있습니다. 고정 스프레드는 대부분의 경우 미국 달러를 가진 메이저 페어에서 1-5까지입니다 : eur / usd, gbp / usd, usd / jpy, aud / usd, usd / chf, usd / cad 및 nzd / usd 및 4 -15. eur / jpy, eur / aud, gbp / jpy, aud / cad 등과 같은 비 달러 쌍을 조합 한 것입니다.


변수 스프레드는 메이저의 경우 0.2, 크로스의 경우 2-5 pips로 훨씬 낮아질 수 있습니다. 시장이 근본적인 소식의 일부 놀라운 부분에 의해 영향을받지 않으면 그 낮은 스프레드를 교환하게됩니다. 놀라운 경제 또는 금융 뉴스가 발표되고 시장이 급격히 상승하기 시작하면 급격한 스프레드가 급격히 증가하는 경향이 있습니다. 따라서, 당신은 당신이 어떤 종류의 상인인지에 따라이 두 종류의 스프레드 중에서 선택할 수 있습니다.


계정 유형.


계좌 유형은 일반적으로 자본 규모 및 때로는 귀하의 회전율에 따라 다릅니다.


이 전자 시대에는 마이크로 계정으로 50 달러만으로 Forex를 거래 할 수 있습니다. 일부 회사는 로트 크기 위치가 없기 때문에 1 $로 거래하도록 허용 할 수도 있지만 단위 크기 위치는 있습니다. 음, 이것은 매우 드물지만 대부분의 브로커에서는 100-200 $ 초기 예금 계좌가 제공됩니다.


1,000 달러가 넘는 경우 미니 미니 무역을 시도 할 수 있으며 100k (표준 로트)와 같은 더 큰 거래 크기를 선호한다면 10k 이상 거래 할 자본이 필요합니다.


물론 앞으로 더 나아가 거대한 포지션이 거래되는 VIP 계정을 얻을 수는 있지만 거래가 위험한 비즈니스라는 것을 항상 기억해야하며 잃을 수없는 것을 위험에 빠뜨리지 않아야합니다.


고객 서비스.


트레이딩은 국제 비즈니스이기 때문에 남아공에서 많은 서비스를 제공하는 외국 중개인을 기대할 수 있습니다. 자신의 언어 또는 방언으로 훌륭한 고객 서비스를 기대해야한다는 것은 명백합니다. 걱정하는 사람들은 당신을 고객으로 만들기 위해 1, 2 마일 더 가야합니다. 또한 주말까지 멈추지 않고 24 시간 내내 근무하는 크고 빠른 요청, 불만, 질문 응답 서비스를 제공해야 함을 잊지 마십시오. 적시에 문제를 해결하지 못하면 문제를 해결하십시오.


추가적인 서비스.


마찬가지로 말했듯이, 좋은 중개인은 그의 고객의 신뢰를 얻기 위해 여분의 마일을 걸을 것입니다. 대부분의 중개인은 웹 사이트와 플랫폼 모두에서 고객을 위해 많은 추가 서비스를 제공함으로써 그렇게 할 것입니다. 많은 양의 교재가 비디오, 오디오, 기사, 전자 책 등 교육 자료가 될 것입니다. 그들은 Forex 거래의 모든 가능한 측면에 대해 초보자를위한 무료 웨비나 및 수업을 개최 할 것입니다. 이러한 것들은 귀하의 중개인이 귀하를 염려한다는 것을 확실히 보여줄 것입니다.


결론.


Forex를 거래 할 수있는 시간이 있으므로 거래를 서두를 필요가 없습니다. 한 가지 문제를 먼저 제거하고 신뢰할 수있는 좋은 브로커를 찾아야합니다. 당신은 그가 통제되고 있는지 여부와 그가 기사에서 논의 된 모자에 관해서 어떤 종류의 서비스를 제공 하는지를 점검함으로써 그렇게한다. 당신이 보았던 중개인이 우리의 묘사에 맞는다면 아마도 좋은 것이 될 것입니다. 물론 거래는 항상 위험이며 잃을 준비가되어 있어야합니다. 그러나 숙제를 마친 후에는 거래가 성사 될 것입니다.


남아 프리카 공화국 클라이언트를 받아들이는 Forex 중개인.


남아 프리카 공화국 클라이언트를 받아들이는 Forex 중개인.


이들은 남아프리카 공화국 상인들이 사용할 수있는 최고의 외환 브로커입니다. 이들은 모두 남아프리카 계좌와 예금을 가지고있는 신뢰할 수있는 국제 중개인입니다. 브로커가 제공하는 트레이더는 코어에서 매우 유사하지만 몇 가지 영역이 있습니다.


본인이이 목록에서 거래하고 새롭게 선택했다면 브로커가 웹 기반 응용 프로그램에서 소셜 거래를하는 경우 브로커가 낮은 예금을 가지고 있는지 확인하고 브로커가 거래 수수료를 각각은 첫 번째 예금자를 제공합니다. 데모 계좌에 가입하고 데모 계좌를 사용하여 입금하기 전에 선호하는 설정을 찾거나, 여기에 관심이있는 경우 모든 FSB 규제 외환 브로커 목록을 참조하십시오.


& # 8211; 로컬 네드 뱅크 입금.


& # 8211; 첫 입금 보너스 20 %.


& # 8211; 무료 거래 신호.


CM 거래 경험.


나는 Sandton에있는 현지 사무소와 함께 남아공의 FSB에 의해 완전히 규제되기 때문에 CM Trading의 열렬한 팬입니다. CM 트레이딩은 현지 NED 은행 지점으로 직접 자금을 이체 할 수 있기 때문에 사무실 외에도 남아프리카 인에게 많은 이점을 제공합니다. 남아프리카에 머무르는 것은 예금을 만들기 위해 유럽이 열리기를 기다려야 할 때 종종 좌절감을 느낍니다. 따라서 유연성이 더 필요하면 CM이 도움이 될 수 있습니다. 당신이 더 큰 상인이라면, CM은 Intercash를 사용하여 자금이 가능한 한 빨리 거래 계좌 안팎으로 옮겨 지지만 아직 시도하지 않았습니다.


& # 8211; 많은 교육 자료.


& # 8211; 2015 년 최고의 브로커 투표.


AvaTrade에 대한 나의 경험.


저는 Avatrade를 좋아합니다. 왜냐하면 그것은 모든 기초를 다루는 잘 정립 된 브로커이기 때문입니다. AvaTrade는 FSB에 의해 남아프리카에서 규제를받으며 초보자 상인을위한 교육을 제공하므로 배우고 모든 주요 거래 소프트웨어를 지원하므로 브로커를 변경하기 때문에 소프트웨어를 변경해야합니다. 남아공에서 거래를 시작할 초보자라면 AvaTrade를 적극 권장합니다.


& # 8211; 사용하기 쉬운 플랫폼.


& # 8211; 남아공 인들이 이용할 수 있습니다.


Etoro에 대한 나의 경험.


Etoro는 매우 성공적인 사용자 기반을 보유하고있어 효과적인 소셜 거래 도구를 만들어 상인이 중개인의 다른 성공적인 거래자를 따르도록합니다. 이 브로커는 모든 초보자에게 권할 것입니다. 왜냐하면 실습 계정에 많은 돈을 가지고 연습 할 수 있기 때문이며, 소프트웨어로 거래를 간단하게 만들고 많은 복잡성을 없애기 때문입니다. 400 : 1 레버리지가 높기 때문에 고급 트레이더에게도 추천합니다. Etoro가 완전하지 않고, it†™ s 소프트웨어의 약간 가동 불능 시간 그리고 지체와 더불어, 이 중개인의 찬성은 단점보다는 훨씬 중요하다.


& # 8211; MetaTrader 플랫폼에서 작동합니다.


& # 8211; 플랫폼의 모바일 버전을 제공합니다.


& # 8211; 남아공 인들이 이용할 수 있습니다.


쉬운 시장에 대한 나의 경험.


이전에 MetaTrader 플랫폼으로 거래 한 적이 있다면 don†™ t가 귀하의 계정을 구성하는 많은 과정을 거쳐야하기 때문에이 중개인을 좋아해야합니다. 웹 사이트 및 가입 절차가 더 쉬울 수 있지만 직원들은 도움을 청하고 도움을 청합니다. 좋은 레버리지를 가진 중개인을 원한다면, Easy Forex는 아마 당신을위한 것이 아닙니다. 하지만 당신이 낮은 위험으로 트레이딩 커리어를 시작하고 싶다면 낮은 레버리지가 당신에게 유리하게 작용할 것입니다.


& # 8211; 마이크로 계좌에는 최소 입금액이 없습니다.


& # 8211; 남아공 인들이 이용할 수 있습니다.


XM에 대한 나의 경험.


저는 처음에 바이너리 옵션을 거래 할 때 XM (이전의 Trading Point)을 사용하기 시작했으며이 브로커의 고급 사용법에 대해 높이 평가했습니다. 이 중개인은 위험을 줄이기 위해 거대한 영향력을 행사할 수 있습니다. 노련한 상인이거나 당신이 처분 할 수있는 많은 기능을 배우고 싶다면 트레이딩 포인트가 당신을위한 것입니다. 이 중개인은 초소형 계정에도 최소값이 없으므로 초보자에게도 매력적입니다.


†~ †™ 예정된 상인을위한 세션.


Forex Broker 란 무엇입니까?


금융 시장에서 외환 브로커는 사람들이 인터 뱅크 시장에 액세스 할 수있게하는 중개자 또는 중개인입니다. 인터 뱅크 시장은 단순히 서로 거래하고 유동성을 제공하는 은행 및 전자 중개 플랫폼의 네트워크입니다. Forex 중개인은 작은 수수료 또는 수수료와 교환하여 구매 및 판매 할 수있는 통화 시세를 제공합니다.


Forex 중개인은 무엇을합니까?


Forex 중개인은 단순히 다른 클라이언트에 대하여 내부적으로 또는 그들의 유동성 공급자에게 순서를 통과해서 clients†™ 순서를 일치시킵니다. 경우에 따라 외환 중개인이 거래 상대방 일 수 있습니다. 간단히 말하면, Forex 브로커는 두 가지 기본 기능을 가지고 있습니다 : 거래자를 Forex 통화 시장에 연결하고, 둘째, 구매 및 판매 거래에 대한 통화 지수를 제공하는 것입니다.


Forex Broker 란 무엇입니까?


규제 Forex 브로커는 단순히 정부 규제 기관에 의해 설정된 경계 내에서 작동 라이센스 외환 브로커입니다. 규제 당국은 소매 Forex 거래자들이 공정한 거래 환경과 가능한 사기에 대한 보호를받을 수 있도록 보장합니다. 감독 기관이있는 Forex 브로커는 더 정직하게 인식됩니다.


메이저 리그 감독관은 누구입니까? (CySec, FCA, ASIC, 기타)


최고의 규제 기관은 다음과 같습니다.


미국 & # 8211; National Futures Association (NFA) 및 CFTC (Commodity Futures Trading Commission) 유럽 & # 8211; 금융 서비스 기관 (FSA UK) 및 사이프러스 증권 거래위원회 (CySEC). 호주 & # 8211; 남아프리카 공화국의 호주 증권 및 투자위원회 (ASIC) & # 8211; 남아프리카의 금융 서비스위원회 (FSB) 말레이시아 & # 8211; 말레이시아 보안위원회 (Security Commission)는 말레이시아의 외환 브로커 (Forex broker)들을 감독하는 임무를 맡고있다.


외환 중개인은 어떻게 돈을 버는가?


Forex 통화 시장 거래에 대한 액세스를 제공하는 특권을 위해 Forex 중개인의 대다수가 고객에게 수수료 또는 스프레드를 부과합니다. 이것은 단순히 외환 시장에서 사업을하는 비용과 관련이 있습니다. 그러나 Forex 중개인은 세 가지 다른 수입 흐름을 통해 돈을 벌 수 있으며 커미션 옆에 퍼져 있습니다. 브로커가 마켓 메이커 인 경우 그는 돈을 벌 수 있습니다.


Forex Broker를 신뢰할 수 있습니까?


당신의 Forex 중개인이 통제되고 걸출한 명망이 있더라도, it†™ s는 다른 바구니에있는 당신의 계란을 퍼지기 위하여 최상이다. 다시 말해, 규제 된 Forex 중개인을 확실히 신뢰할 수는 있지만 중개인이 파산 할 가능성으로부터 자신을 보호 할 수는 없습니다. 이 점에서, it†™ s는 당신의 자신의 연구를하고 다수 중개인의 맞은 편에 당신의 어렵게 벌는 돈을 퍼지기 위하여 최상이다. FSB가 규제하는 외환 브로커 목록을 작성했습니다.


관리 계정이 필요합니다. Â 브로커가이 서비스를 제공합니까?


일부 브로커는 귀하를 위해 관리 계정을 운영 할 것이지만, 드문 경우입니다. Â 또한 독립적 인 머니 관리자가있어서 자신이 거래하는 동안 거래를 관리 할 수 ​​있습니다. Â 관리 계정에 대한 기사를 읽고 위험 요소를 이해하는 것이 중요합니다. Â 당신이 상인의 성과를 들여다 보지는 않겠지 만 이것은 매우 투명합니다.


Forex 중개인은 당신에 대하여 무역합니까?


그런 경우에, 마켓 메이커 Forex 중개인을 통해 you†™ re 거래는, 이 특정한 경우에, 중개인은 당신에 대하여 무역하고 당신의 거래의 상대방을 가지고 갈지도 모르다. 시장 제작자에 관하여 이해할 필요가있는 것은 당신의 거래를 끝내기 위해 최선을 다하는 사람이 isn†™ t 일을한다는 것입니다.


시장 제작자가하고있는 무엇은 it†™ s가 대부분의 소매 FX 상인이 돈을 잃는다는 것을 추측하기 때문에 단순히 당신의 위치의 상대방을 가지고 가고있다이다. 이것은 브로커가 이익을 얻을 수 있기 때문에 거래의 상대방에 상주하는 전체 상식을 만듭니다.


STP / ECN Forex Broker 란 무엇입니까?


STP / ECN Forex 중개인은 통화 거래를 직접적으로 수행하기 위해 전자 통신 네트워크와 직접 처리를 사용합니다. 이러한 거래 환경에서 귀하의 주문은 곧바로 Interbank 시장으로 처리되어 유동성 공급자에게 직접 연결됩니다.


Market Maker Broker 란 무엇입니까?


거래 데스크 중개인은 시장 제조사라고도 불리며, 이는 외환 중개 회사가 통화 거래에 대한 자체 가격을 책정한다는 것을 의미합니다. 본질적으로, 딜링 데스크 브로커는 거래 상대방을 데려 고객의 거래를 채울 것입니다. 이것은 Forex Broker가 고객 기반과 거래한다는 것을 의미합니다.


스컬 핑이란 무엇입니까?


Forex scalping은 상인이 작은 환율 변동으로부터 이익을 얻으려고하는 전략입니다. 일반적으로 스컬퍼는 하루에도 여러 번 거래를 시작하고 종료하며 무역 보유 기간은 매우 적습니다 (일반적으로 몇 분).


헤징이란 무엇입니까?


통화 헤지 (헤징)는 시장을 초기 위치로 이동시킬 수있는 부정적인 사건으로부터 자신을 보호하기위한 방법입니다. 당신은 당신의 무역에 문제가 생기면 헤징을 보험 형태로 생각할 수 있습니다. 직접 헤징은 통화 쌍을 구입 한 다음 동일한 쌍을 판매하는 것과 같습니다.


외환 브로커는 무엇을 선택해야합니까?


Forex 중개인을 선택하는 것은 선택의 여지가없는 옵션을 처분 할 때 협박적인 작업이 될 수 있습니다. 그러나 Forex 중개인을 선택할 때 고려해야 할 다섯 가지 중요한 요소와 요구 사항을 고려할 수 있습니다.


규정, 귀하의 외환 브로커가 규제됩니까? 최고 수준의 규제 기관에 의해 규제 되는가? 브로커가 돈을 버는 방법은 무엇입니까? Forex 중개인이 진정한 ECN / STP 중개인입니까? 브로커가 스캘핑과 헤징을 허용합니까?


당신이 5 개의 질문 전부에 그렇습니다 응답하는 것을 처리하면 평판 좋은 Forex 중개인을 다루는 기회 you†™ re일지도 모르다.


브로커는 어떤 플랫폼 또는 소프트웨어를 제공합니까?


일부 브로커는 독점 소프트웨어를 사용하고 다른 일부 브로커는 MetaTrader4, cTrader 및 기타 소프트웨어 패키지와 같은 인기있는 플랫폼을 사용합니다. 대부분의 브로커도 외환 거래 휴대 전화 apps. Â 어떤 플랫폼의 유형에 상관없이, 그러나, 모든 브로커는 당신에게 뭔가를 제공 할 것입니다.


어떤 종류의 통화와 상품을 찾아야합니까?


좋은 중개인은 30-50 통화 쌍, 금과은, CFD 및 기타 거래 할 수있는 상품을 보유하게됩니다. Forex 중개인을 찾는 you†™ re 때문에 돈 в ™ ™ t는 혼자서 통화를 위해 정착해야합니다.


우리는 어떻게 Forex 중개인을 비교합니까?


브로커 평가를 위해 여러 가지 요소를 사용하며, 우리는 가치있는 것으로 판단되는 브로커만을 홍보합니다.


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최종 메모.


모든 Forex 상인은 자신의 필요와 욕구가 다르므로 어느 한 사이즈의 브로커는 없습니다. 적당한 적합을 발견하기 위하여, you†™ re 독서 검토 및 중개인을 정확하게주의 깊게 검사하십시오. 최고의 플랫폼과 최상의 계정을 선택하고 관련된 위험을 이해할 수 있도록 시간을 투자하십시오.

쌍 거래 전략 모델


쌍 무역 예.
장거리 주식 거래자가 시장을 조사하여 적합한 유가 증권을 찾듯이, 쌍 매매자는 잠재적으로 관련된 쌍의 목록으로 시작해야합니다. 이것은 공통적으로 무언가를 가지고있는 유가 증권을 찾기위한 연구를 수반합니다. 그 관계가 섹터 (예 : 자동차 섹터) 또는 자산 (예 : 채권) 때문인지 여부. 무작위 쌍이 이론적으로 상호 연관 될 수 있지만, 공통점이있는 유가 증권에서 상관 관계를 발견 할 가능성이 더 큽니다.
다음 단계는 필터 또는 떨림의 잠재적 쌍 수를 줄일 수있는 수단의 역할을합니다. 한 가지 방법은 상관 계수를 사용하여 두 악기가 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지 판단하는 것입니다. 그림 4는 e-mini S & amp; P 500 계약 (빨간색)과 e-mini Dow 계약 (녹색)의 일일 차트를 보여줍니다. 가격 차트 아래에는 상관 계수 (노란색)가 표시됩니다. 차트에서 ES와 YM이 평가 된 기간 동안 0.9 주변의 값으로 상호 연관성이 높다는 것을 알 수 있습니다. ES / YM 쌍을 잠재적 쌍 후보 목록에 보관할 것입니다.
그림 4 e-mini S & amp; P 500 계약 (빨간색)과 e-mini Dow (녹색)는 쌍 거래의 잠재력을 보여줍니다. 상관 계수 (황색)의 정량적 결과를 바탕으로 가격을 시각적으로 확인하면 두 계측기의 상관 관계가 높다는 것을 알 수 있습니다. TradeStation으로 생성 된 이미지.
그림 5 WMT (빨간색)와 TGT (녹색)의 일일 차트는 이것이 이상적인 쌍은 아니라는 것을 보여줍니다 (적어도 테스트 한 기간에는 그렇지 않음). 상관 계수 (노란색)의 결과로 확인 된 가격의 시각적 검토는 두 주식 간의 상관 관계가 없음을 나타냅니다. TradeStation으로 생성 된 이미지.
이 프로세스의 지속적인 구성 요소는 거래 아이디어를 연구 및 테스트하고 쌍을 평가하고 분기점을 정의하는 절대적인 방법을 결정하는 것입니다. 거래자는 무엇을 구성하고 & ldquo; enough & rdquo;와 같은 질문에 대답해야합니다. 트레이드를 시작하는 추세와 다른 점은 무엇입니까? 어떻게 평가 될 것인가? (예를 들어 표준 편차 오버레이와 함께 가격 비율 표시기의 데이터 사용). 일반적으로 거래자는 수량화 가능한 데이터에 초점을 맞춰야합니다. 즉, 가격 비율이 두 표준 편차를 초과 할 때 페어 트레이드를 시작합니다. & rdquo; 그림 6은 두 개의 ETF를 보여줍니다. SPY (빨간색) 및 DIA (녹색) & ndash; 일일 차트. 가격 차트 아래에는 +/- 1 및 2 표준 편차 오버레이 (점선)가있는 스프레드 비율 표시기 (파란색)가 있습니다. 평균은 분홍색으로 나타납니다.
그림 6 ETF 스파이 (빨간색)와 DIA (녹색)의 매일 차트. 스프레드 비율 표시기가 표준 편차 오버레이와 함께 가격 차트 아래에 나타납니다. TradeStation으로 생성 된 이미지.
많은 거래자들이 쌍을 거래 할 때 크기 조정을 위해 달러 중립적 인 방법을 사용합니다. 이 방법을 사용하면 거래의 길고 짧은 쪽이 동일한 금액으로 입력됩니다. 예를 들어, 상인은 주당 100 달러로 거래되는 주식 A와 페어로 거래하고, 주당 50 달러로 거래하는 주식 B를 입력하려고합니다. 달러 중립적 인 입장을 취하기 위해서, 상인은 주식 A의 모든 주식 1에 대해 주식 B의 2 개의 주식을 구입해야합니다. 예를 들면 :
주식 A의 긴 100 주 = 10,000 달러; 주식 B의 짧은 200 주 = 10,000 달러.
실적이 저조한 제품을 구입하고 실적이 좋은 제품을 판매하십시오.
거래 규칙이 충족되면 거래자는 실적이 좋지 않은 보안을 구매하고 동시에 실적이 우수한 보안을 판매합니다. 그림 7에서 스프레드 비율은 두 표준 편차를 초과했으며 ES / YM 쌍에서 거래 설정이 발생했습니다. 여기서, 두 개의 ES 계약으로 긴 포지션이 입력되고, YM에서 두 개의 계약이 동시에 짧게 포지션됩니다.
그림 7 ES / YM 쌍에서 거래가 열립니다. 주문 입력 인터페이스는 화면 왼쪽에 표시됩니다 (ES 용 주문 입력 상자 하나, YM 용 주문 입력 상자). 상단의 수평 적색 선과 녹색 선은 각 위치에 대한 실시간 P / L을 보여줍니다. TradeStation으로 생성 된 이미지.
대부분의 투자와 마찬가지로, 출구의시기는 무역의 성공에 중요합니다. 보호 중지 손실 명령 및 이익 목표의 사용을 포함하여 거래 쌍에 자금 관리 원칙을 적용하는 것이 중요합니다. 최적의 수준은 일반적으로 광범위한 역사적인 모델링을 통해 결정됩니다. 그림 8은 보수적 인 순이익 수준을 사용하여 종료 된 ES / YM 거래를 보여줍니다.
그림 8 ES / YM 거래는 소기의 순이익으로 종료됩니다. TradeStation으로 생성 된 이미지.

페어 트레이딩 전략 [엑셀 모델]
쌍 무역.
페어 트레이딩은 하나의 주식 / 자산의 긴 포지션과 통계적으로 관련된 다른 주식 / 자산의 포지션을 상쇄시키는 트레이딩 전략입니다. 페어 트레이딩은 가격이 역사적인 추세로 돌아갈 것을 의미하는 평균 반전 전략입니다.
이 Excel 모델을 사용할 수있는 사용자는 누구입니까?
알고리즘 및 퀀트 거래에 관심이있는 사람들, 통계적 재정 거래에 대해 배우고 자하는 사람들.
그것이 어떻게 도움이됩니까?
이 탁월한 모델은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
평균 반향의 적용을 배우십시오 쌍 거래의 이해 거래 매개 변수 최적화 통계적 재정 거래의 중요한 수익을 이해하십시오.
왜 당신은 거래 모델을 다운로드해야합니까?
트레이딩 로직은 시트의 셀에 코딩되어 있으므로 사용자가 편리하게 파일을 다운로드하고 분석하여 이해를 향상시킬 수 있습니다. 뿐만 아니라 더 나은 결과를 얻기 위해 숫자를 중심으로 놀 수 있습니다. 기사에 지정된 것보다 더 높은 수익을 제공하는 적절한 매개 변수를 찾을 수 있습니다.
모델 설명.
이 예에서 우리는 MSCI와 Nifty 쌍을 주식 시장 지수로 간주합니다. 우리는이 쌍에 평균 회귀 전략을 구현합니다. 평균 복귀는 정지 된 시계열의 특성입니다. 우리가 선택한 쌍이 평균 반향이라고 주장하기 때문에 우리는 그것이 평범함을 따르는 지 여부를 테스트해야합니다. 다음 다이어그램은 Nifty와 MSCI의 대수 비율을 플로팅 한 것입니다. 처음에는 2.088의 평균값으로 되돌아 오는 평균 인 것처럼 보였으 나 Dicky Fuller Test를 사용하여 통계적 유의성이 있는지 여부를 테스트했습니다. Cointegration output table의 결과는 가격대가 고정되어있어 되돌아 간다는 것을 보여줍니다. Dicky Fuller Test 통계 및 상당히 낮은 p - 값 (& lt; 0.05)은 우리의 가정을 확인시켜 준다. 선택된 회귀 쌍에 대해 평균 회귀가 성립한다고 판단되면 가정과 입력 매개 변수를 지정합니다.
가정.
간략화를 위해 입찰가 스프레드를 무시합니다. 가격은 5 분 간격으로 제공되며 5 분 마감 가격으로 거래됩니다. 이것은 분리 된 데이터이기 때문에 위치의 스퀘어 링은 양초의 끝에, 즉 5 분의 끝에 사용 가능한 가격으로 발생합니다. 일반 세션 (T) 만 거래됩니다. 거래 비용은 Nifty의 경우 0.375 달러이며 MSCI의 경우 1.10 달러입니다. 각 거래의 증거금은 990 달러 (대략 1000 달러)입니다.
입력 매개 변수.
아래에 언급 된 입력 매개 변수의 모든 값은 구성 가능합니다.
평균 10 개의 촛불 (촛불 하나 = 5 분마다 가격)이 고려됩니다. 구매시 +2의 "z"점수가 판매용으로 고려됩니다. $ 100의 정지 손실과 $ 200의 이익 한도가 설정됩니다. MSCI 거래 주문량은 50 (1 lot)이고 Nifty는 6 (3 lot)입니다.
시장 데이터 및 거래 매개 변수는 12 번째 줄부터 스프레드 시트에 포함됩니다. 따라서 열 D를 참조 할 때 D12부터 참조가 시작되어야 함이 분명해야합니다.
Excel 모델의 열 설명.
열 C는 MSCI의 가격을 나타냅니다.
열 D는 Nifty 가격을 나타냅니다.
E 열은 Nifty와 MSCI의 대수 비율입니다.
F 열은 10 개의 촛불 평균을 계산합니다. 평균 계산에는 10 개의 값이 필요하기 때문에 F12에서 F22까지의 값이 없습니다. 공식 = IF (A23> $ C $ 3, AVERAGE (INDEX ($ E $ 13 : $ E $ 1358, A23- $ C $ 3) : E22), & # 8221;)는 평균이 계산되어야 함을 의미합니다 사용할 수있는 데이터 샘플이 10보다 큰 경우 (즉 셀 C3에 지정된 값) 그렇지 않으면 셀이 비어 있어야합니다. 셀 F22를 고려하십시오. 해당 셀 A22의 값은 10입니다. A22> $ C $ 3이 실패하므로 해당 셀의 항목이 비어 있습니다. 다음 셀 (F23)은 A23 & gt; $ C $ 3이 참이기 때문에 값을 갖는다. 수식의 다음 비트.
평균 (INDEX ($ E $ 13 : $ E $ 1358, A23- $ C $ 3) : E22)은 열 E 데이터의 마지막 10 개 (셀 C3에서 언급 한 것)의 양초를 계산합니다. 표준 편차가 계산되는 열 G에 대해 유사한 논리가 유지됩니다. "z"점수를 계산하기위한 공식은 z = (x -) / (σ)입니다. 여기에서 x는 표본 (열 E)이고 평균값 (열 F)이며 σ는 표준 편차 (열 G)입니다.
열 I는 거래 신호를 나타냅니다. 입력 매개 변수에서 언급했듯이 "z"점수가 -2보다 낮 으면 구매하고 +2 이상으로 판매하면 판매합니다. 우리가 구매를 말할 때, 우리는 멋진 3 개의 로트에서 긴 포지션을 가지고 있고 MSCI의 1 로트에서 짧은 포지션을 가지고 있습니다. 마찬가지로 우리가 판매라고 말할 때, 우리는 MSCI의 1 로트에서 long position을 가지며, Nifty의 3 로트에서 짧은 포지션을 가지고 따라서 포지션을 제곱합니다. 우리는 항상 열린 자세를 취하고 있습니다. 이것이 의미하는 바를 이해하려면 두 거래 신호가 "매수"와 "매도"를 고려하십시오. 앞서 설명한 "구매"신호의 경우, 우리는 3 장의 멋진 미래와 1 장의 MSCI 미래를 살 것입니다. 일단 위치가 잡히면 상태 열, 즉 열 M을 사용하여 위치를 추적합니다. 위치가 계속되는 동안 각 새 행에서 정지 손실 (셀 C6에서 언급했듯이) 또는 수익을 얻는 지 (셀 C7)이 맞았다. 정지 손실에는 USD -100의 값이 주어지며, 즉 미화 100 달러의 손실이 발생하고 C6 셀과 C7 셀에 각각 미화 200 달러의 가치가 주어집니다. 포지션이 손절매 또는 이익을 얻지는 못하지만, 우리는 그 거래를 계속하고 열 I에 나타나는 모든 신호를 무시합니다. 거래가 손절매 또는 이익을 얻는다면 우리는 다시 열 나는 열 I에서 신호를 사거나 팔자 마자 새로운 거래 포지션을 열었습니다.
열 M은 지정된 입력 매개 변수를 기반으로 한 거래 신호를 나타냅니다. 열 I에는 이미 거래 신호가 있고 M은 우리의 거래 포지션의 상태에 대해 알려줍니다. 즉, 길거나 짧거나 이익을 예약했거나 중단 손실시 종료되었습니다. 거래가 종료되지 않은 경우 이전 촛불의 상태 열 값을 반복하여 다음 촛불 위치로 이동합니다. 가격 움직임이 주어진 TP 또는 SL을 위반하는 방식으로 발생하면 우리는 "TP"및 "SL"로 각각 표시함으로써 우리의 입장을 정사각형으로 표시합니다.
열 L은 시장 진입을 나타냅니다. 기간 종료 시점의 포트폴리오 위치를 지정합니다. 입력 매개 변수에 지정된대로 MSCI 1 개와 Nifty 3 개를 거래합니다. 따라서 우리가 거래 할 때 적절한 가격 차이 (매매 여부에 따라)에 롯트 수를 곱한 값이됩니다.
열 N은 거래의 손익 상태를 나타냅니다. P / L은 우리가 우리의 입장에서 벗어 났을 때에 만 계산됩니다. O 열은 누적 이익을 계산합니다.
출력 테이블에는 몇 가지 성능 메트릭이 표로 구성되어 있습니다. 모든 손실 거래에서 손실은 3699 달러이며 TP를 치는 거래에서 얻는 이익은 9280 달러입니다. 따라서 총 P / L은 $ 9280- $ 3699 = $ 5581입니다. 손실 거래는 거래 포지션에서 돈을 잃는 거래입니다. 수익성있는 거래는 성공을 거두는 거래입니다. 평균 이윤은 총 거래 수에 대한 총 이윤의 비율입니다. 순 평균 이익은 거래 비용을 뺀 $ 91.77입니다.

쌍 거래 전략 모델
쌍 거래는 시장 이동에 대해 항상 헤지 (hedging)된다는 뚜렷한 이점을 갖는 평균 회귀의 한 형태입니다. 일반적으로 엄격한 통계로 백업 할 때 높은 알파 전략입니다. 이 노트북은 다음과 같은 개념을 수행합니다.
이 노트북은 개념을 소개하기위한 것이고, 이 노트북은 한 쌍만 특징으로하지만 알고리즘은 한 번에 많은 쌍을 고려해야 할 것입니다.
이 노트북은 원래 하버드의 Applied CS 부서의 프리젠 테이션을 위해 제작되었으며 이후 Stanford, Cornell 및 기타 여러 장소에서 사용되었습니다. 콴토 피안 (Quantopian)이 최고의 대학에서 교육 도구로 사용되는 방법에 대해 더 알고 싶다면 [[160] protected :
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다음은 노트북에 제시된 접근 방식을 기반으로 한 매우 간단한 알고리즘입니다.
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Ernie Chan이 작성한보다 정교한 알고리즘이 있습니다. 이 알고리즘은 각 보안 수준을 동일하게 유지하는 것보다는 헤지 비율을 계산합니다.
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매우 유용한 것들.
약 3 개월 동안 체계적으로 잃어버린 것은 무엇입니까? 그 기간에 공적분이 실패합니까?
기본적으로 그렇습니다, 그들은 그 기간에 공적분되지 않는 것으로 밝혀졌지만, 장기적으로는 공감대에 돌아 왔습니다.
나는 당신이 지적한 하락이 동시에 많은 쌍의 거래를 원하는 이유에 대한 강력한 사례라고 생각합니다. 쌍은 서로 다른 시간 규모에 걸쳐 공적분을 만들 수 있으며, 주어진 쌍이 항상 거래 가능한 상태 (커다란 스프레드, 작은 스프레드)는 아닐 수도 있습니다. 표본 크기를 늘리면 적어도 한 쌍은 주어진 시간에 강력하게 거래 가능 상태가되고 여기서 볼 수있는 이상한 융기를 부드럽게 할 가능성이 훨씬 높아집니다.
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고마워. 실제로 매우 유용합니다. 공적분 테스트를 위해 증강 된 Dickey Fuller 테스트를 사용하신 것으로 나타났습니다. Johansen 테스트를 사용하여 유사한 구현을 가지고 있습니까? Python으로 johansen 테스트를 찾을 수 없습니다.
Johansen 테스트를 statsmodels 라이브러리에 추가하려는 시도가 있었지만 현재에는 내장 된 구현이 없다는 것을 알 수 있습니다. 예를 들어, 타사 구현입니다. 파이썬 라이브러리에 언제 추가 될지 확신 할 수 없지만 해결할 수있는 방법이 있습니까?
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감사. 나는 그 링크를 보았다. 구현하기가 복잡하고 IDE에서 모두 작성하기가 어렵습니다. 사실, Satya B는 여기에 quantopian / posts / trading-baskets-co-integrated-with-spy를 시도했습니다.
Johansen 테스트의 장점은 고유 벡터를 생성한다는 것입니다. 고유 벡터를 생성하는 데는 다른 방법을 사용할 수 있다고 생각합니다. 최대 12 개의 애셋 및 기타 많은 것들을 지금은 리콜 할 수는 없지만 바구니. Ernie의 인덱스 전략 중 하나를보고 비용 / 통신 등을 수행 한 후 성능을 평가하기 위해 Q 플랫폼에서 성능을 재현하려고 시도했습니다. 비용이 많이 들었던 것으로 나타났습니다. ABGB & amp; 위의 FSLR 쌍은 샤프 비율이 0.75이지만 샤프 비율은 -0.29로 끝납니다. 외모가 많은 유망한 쌍이 입찰가 / 스프레드, 수수료, 수수료 등을 묻는다면 비영리로 판명되었습니다. 따라서 3 개 이상의 주식 쌍 거래 및 인덱스 arb를보고 있습니다. 요한센 테스트는 이것을 쉽게 구현할 것입니다.
나는 계속 노력할 것이다.
이 노트북은 페어 트레이딩에 대한 통계적으로 뛰어난 소개이며, 주제에 관심있는 사람도 금융 연구의 일부를 조사하는 것이 좋습니다. Pairs Trading의 해부학은 좋은 출발점이며 참고 문헌도 도움이됩니다. 리스크 차익 거래 전략에 관한보다 일반적인 두 개의 논문은 리스크 특성과 ​​리스크 리스크 재보험 및 주식 시장에서의 제한된 차익 거래입니다. 이러한 종류의 전략을 실행하는 것에 대해 사람들이 배운 비싼 교훈이 있으며 사전에 교훈을 알아야합니다. 미리 경고한다.
안토니, 여기 보게되어 반가워! Johansen 테스트의 좋은 구현을 잠시 동안 찾고 있었지만 찾지 못했습니다. github / statsmodels / statsmodels / issues / 448 및 github / josef-pkt / statsmodels / commit / bf79e8ecb12d946f1113213692db6dac5df2b6e9 정말 너무 오래되었지만 부실한 토론이 있습니다. 퀀트 파이낸스에서 확실히 그렇듯이 이것은 널리 사용됩니다.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. 또한이 자료는 보안 또는 특정 투자의 적합성과 관련하여 의견을 제시하지 않습니다. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
아론. 충고 고맙습니다. 너에게서 오는 것을 감사하게 생각해라. 나는 그 신문들과 시간을 보낼 것이다.
도마. 링크를 가져 주셔서 감사합니다. 당신이 말했듯이, 그것은 조금 오래되었습니다. 내가 생각하는 것보다 낫다.
다음은 벡터 오류 수정 모델을위한 파이썬 구현입니다. 공적분 가중치를 찾을 때도 사용할 수 있습니다. econ. schreiberlin. de/software/vecmclass. py.
다음은 Ernie Chan의 알고리즘으로 여러 쌍을 교환하도록 수정 된 것입니다. 이것은 여러 비 상관 반환 스트림을 얻고 전반적인 전략의 베타를 줄이는 좋은 방법입니다.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. 또한이 자료는 보안 또는 특정 투자의 적합성과 관련하여 의견을 제시하지 않습니다. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
Delany, stat 테스트를 사용하여 쌍을 검색 할 수있는 방법이 있습니까? 아니면 일반적으로 계산하기에는 너무 비싸지 않은가?
우리는 노트북을 자신의 연구 환경으로 복제 할 수있는 방법을 모색하고 있습니다. 그 동안 원래 게시물에서 노트북으로 놀기에 관심이있는 사람들은 여기에서 다운로드 할 수 있습니다. 다운로드 후 연구 계정으로 업로드하십시오. 아직 연구 계정이없는 경우 액세스 권한을 얻기 위해 컨테스트에 알고리즘을 입력하십시오.
좋은 거래자, 노트북에서 제공되는 방법은 공적분, 즉 쌍 거래에 필요한 근본 조건 인 유가 증권 목록을 스크린합니다. 문제는 통계적 힘의 손실만큼 계산상의 복잡성이 아닙니다. 비교가 많을수록 유의 한 p 값을 지정해야합니다. 이 현상은 여기에 설명되어 있습니다. 통계적으로 엄격하게하기 위해서는 쌍 방향 공적분 스크립트에서 얻은 p 값에 Bonferroni 보정을 적용해야합니다. 그 이유는 더 많은 P - 값을 생성할수록, 의미있는 P - 값에 마주 칠 가능성이 커지며, 실제 증권 거래에서의 실제 공적분 행태를 반영하지 않기 때문입니다. n 증권에서 pairwise cointegration을 찾을 때 비교 횟수가 O (n ^ 2)의 비율로 증가하기 때문에 20 개의 유가 증권을 보더라도 대부분의 통계적 테스트는 쓸모 없게됩니다. 보다 나은 접근법은 근본적인 경제적 연결 분석을 사용하여 소수의 후보 증권을 제안하는 것입니다. 그런 다음 어떤 쌍이 공적분 될지 결정하기 위해 적은 수의 통계적 테스트를 수행 할 수 있습니다. 이것이 당신이 의미하는 바라면 알려주십시오.
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나는 너무 많은 비교에 대한 문제에 대해서는 다소 의견이 다릅니다. Bonferroni 수정은 진실을 찾고있을 때 적절합니다. 예를 들어, 1,000 개 항목의 설문지를 작성하고 암이 있거나없는 사람들에게 제공하면 5 % 수준의 통계적 유의 수준에서 암과 관련이있는 평균 50 개의 항목을 찾을 수 있습니다. 설문 조사는 암과 관련이 있습니다. 두 개 이상의 항목의 조합을 고려하면 원하는만큼의 상관 관계를 생성 할 수 있습니다.
그러나 자동화 된 거래 전략을 설계 할 때 우발적 인 관계로 인해 많은 상처를 입히지 않습니다. 그들은 당신의 결과에 임의의 소음과 거래 비용을 추가합니다. 100 % 의미가없는 결과가 거의 없기 때문에 대부분의 관계는 최소한 지속성이 약간 있으므로 엄격한 검증을 거친 전략을 필터링하는 것이 중요하지 않습니다. 이익은 중요하지 않고 진실이 아닙니다. 본 페로 니 (Bonferroni) 및 이와 유사한 측정법을 사용하면 일반적으로 가장 경제적으로 유용한 관계가 아닌 가장 통계적으로 신뢰할 수있는 관계로 안내합니다.
"근본적인 경제적 연결의 분석"에 의해 당신은 같은 업계에서 비슷한 두 회사와 같은 자연 쌍으로 시작한다는 것을 의미합니다. 기본적으로 사람들은 명백한 것을 주목합니다. 덜 분명한 관계, 특히 사람들이 사용하는 일반적인 데이터에서 보이지 않는 것들에 대해 생각한다면, 나는 동의한다. 이론적으로 쌍 관계에 대한 타당성있는 경제적 이야기를 원한다. 왜 그것이 존재하고 왜 그것이 차용을하지 않는지 모두를 설명한다. 데이터 마이닝을 막을 수있을뿐만 아니라 효과가 계속 작동하는지 측정 할 수 있다는 것을 의미합니다 (즉, 돈을 잃을 때의 전략이 작동하지 않는다는 것을 알 수있는 유일한 방법).
잘 하셨어요. 노트북을 한 줄씩 읽지 않아도되지만 콴토 피안 예제 라이브러리에 큰 도움이 될 것입니다. 그리고 공유 된 알 고리를 따라 가라.
내가 게시 한 노트, quantopian / posts / etf-spy-and-sh의 분당 거래량 분석을 볼 수 있습니다. 주어진 쌍이 공적분에 어떻게 들어가고 밖으로 나가는지를 시각화하기 위해 비슷한 음모를 만들 수 있습니다. 통계적 테스트를 수년간 매 거래 당 390 회 적용하면 약간의 인내가 필요합니다.
Aaron Am은 일반적으로 다음과 같이 귀하의 주장을 읽습니다.
- 현실 세계에서 본 페로 니는 너무 제한적이며, 정정을 통해 잃는 수익성있는 쌍의 수가 통계적으로 확실한 것보다 큽니다.
우리가 당신이 만드는 마지막 시점에 동의한다고 생각합니다. 나는 경제적 연결 분석의 많은 사람들이 단순하다고 생각하고 비재 정적 거래가있는 알파를 포함 할 가능성이있는 잠재적 인 흥미로운 관계를 무시한다고 생각합니다.
그랜트 감사합니다. 실제로 예제 라이브러리를 노트북 및 컴패니언 알고리즘으로 교육 된 완전한 quant finance 커리큘럼으로 확장 할 계획입니다. 더 많은 주제를 개발할 때마다 일련의 여름 강좌를 진행할 예정이므로 주목하십시오. 귀하의 노트는 매우 시원하며, 공적분 점수가 강력한 공적분 조가 얼마나 안정적인지 궁금합니다. 불행히도 저는 가까운 장래에 다른 교과 과정 노트를 어떻게 만들어야 할지를 생각해 볼 시간이 없다고 생각합니다. 그러나 우리는 게스트 기여자를 찾고 있습니다. 저자에게 완전한 신용으로 우리 커리큘럼에 추천되기를 원하는 노트북이 있다면, 저에게 보내주십시오. 그러면 현재의 내용에 맞는지 확인할 수 있습니다.
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현실 세계에서 Bonferroni는 너무 제한적이며, 수정을 통해 잃는 수익성있는 쌍의 수가 통계적으로 확실한 것보다 큽니다.
정확하지 않아. 예, Bonferroni는 너무 적은 쌍을 제공한다는 점에서 너무 제한적이지만 Bonferroni는 또한 잘못된 쌍으로 안내합니다.
암 환자와 비암 환자에게 1,000 개의 항목이있는 설문지의 예에서 대부분의 항목이 암에 영향을 미치지 않거나 적어도 암에 영향을 미치지 않을 가능성이 있습니다 의학적 조언을 위해 사용할 가치가 없습니다. 따라서 5 % 유의성을 원할 경우 0.005 % 수준에서 각 항목을 테스트합니다 (즉, 1.6이 아닌 3.9 표준 편차가 필요함). 문제에 충분히 강한 실제 효과가 강한 의미로 나타날 가능성이 있기 때문에 마음에 들지 않습니다. Bonferroni를 수행하지 않은 경우 항목이 중요하지 않은 경우에도 50 개의 추천과 많은 쓸모없는 조언을 제공합니다.
덧붙여서, Bonferroni는 매우 보수적 인 교정이며, 더 많은 항목을 허용하는보다 정교한 교정이 있습니다.
그러나 테스트 할 1,000 쌍이 있다면 많은 사람들이 어느 정도의 공동 통계적 예측 가능성을 가질 가능성이 높습니다. 예측 가능성이 없더라도 추가 쌍을 포함하면 전략에 약간의 소음 만 추가됩니다. 이것은 끔찍한 것이 아닙니다. 또한 그들 중 누구도 예측할 수 없을 정도로 강하다고 믿어서는 안되며, 누군가가 알아 차리고 차용 할 수 있다고 믿을 수는 없습니다. 따라서 5 % 이하의 비율로 모든 쌍을 고려하고 데이터와 관련이없는 경제적 기준 또는 기타 기준을 사용하여 필터링하는 것이 타당합니다. 가장 강한 통계적 관계 만 선택하는 것은 현명하지 않습니다.
일관성과 정확성을 원할 경우 Bayesian 프레임 워크에서이를 설정할 수 있습니다. 또는 엄지의 임시 규칙을 사용할 수 있습니다.
배우고 싶은 il-pair-literated를위한 것입니다. 그 쌍 뒤에있는 이야기가 있어야 하나? 논리적 인 설명이 있어야합니까? 나는 쌍으로 놀았고 MorganStanley와 Expedia가 일하는 것을 발견했습니다. 하지만 왜? 또는 이유를 알고 싶지 않습니다.
그 쌍 뒤에있는 이야기가 있어야 하나?
이것은 실제로 재정상의 문제가 아닌 의미 론적 질문입니다. 실제 쌍을 고려하지 않은 순수한 통계적 접근 방식을 채택한다면 몇 가지 중첩 된 쌍을 포함하여 수백 또는 수천 쌍으로 끝나게됩니다. 그렇다면 우리는 페어 트레이딩 전략이 아니라 장기간의 주식 전략이라고 할 수 있습니다.
쌍 거래에 대한 아이디어는 주식 간의 의존성에 대한 구체적인 이유를 고려하여 추가적인 통찰력을 얻을 수 있다는 것입니다. 그 통찰력은 관계가 깨지면 더 큰 포지셔닝과 큰 손실을 피할 수 있습니다.
같은 업계의 두 개의 대형주와 같은 명백한 관계가 유용하지 않는 경향이 있습니다. 때로는 혼란 스럽습니다. 유명한 초기 쌍 거래 중 일부는 그러한 쌍을 포함하기 때문에 때때로 대부분의 텍스트에서 예제로 사용됩니다. 그러나 너무 많은 사람들이 페어 트레이딩과 같은 다양한 전략에 필요한 높은 샤프 비율을 얻기 위해 이러한 스프레드를 너무 가깝게보고 있습니다. 그 한계 Sharpes를 훨씬 더 많은 직책을 가진 long-short equity의 사람들에게 맡겨라.
또한 쌍 관계에 대한 이유에 대해 이야기 할 때 우리는 양측 모두에 대해 이야기합니다 - 왜이 회사들의 가치가 역사적인 비율에서 벗어나는 세상을 상상하기가 어렵습니까? - 왜이 주식들은 다른 경제 뉴스에 반응합니까? 따라서 거의 동일한 두 회사의 경우 첫 번째 질문은 쉽지만 두 번째 질문은 어렵습니다. MS와 EXPE 같은 두 개의 겉으로보기에 무관 한 회사에게는 그 반대입니다. & nbsp; 좋은 경제 환경에서 Morgan Stanley는 많은 비즈니스를하고 사람들은 많이 여행합니다 & quot; 그러나 그것은 거의 모든 두 회사에 대해 사실입니다.
고전적인 쌍 이유는 원유 가격이나 주유소 수입과 같은 공급 사슬의 다른 점에서 유가 또는 금리 또는 미국 달러 강세와 같은 기본 경제 요소에 응답 한 두 회사가 원인이었습니다. 단일 링크만으로는 충분하지 않으며 사실상 모든 회사가 이러한 요소에 응답합니다. 그러나 좁은 요인, 예를 들어 북동부 미국에서의 폭파 활동 또는 캘리포니아 주 중부의 강수량 또는 여러 가지 광범위한 요인에 대한 일치 방향과 일치하는 쌍을 찾을 수 있습니다. 또는 당신은 실제로 비슷한 사업을하고있는 두 회사를 찾을 수 있습니다. 그러나 역사적인 이유로 다른 분야에 나열되어 있습니다. 또 다른 일반적인 상황은 내구성있는 자산의 수명주기의 다른 지점에 관련된 두 회사입니다. 예를 들어 지리적 위치가 비슷한 주택가 및 가구점.
어쨌든, 당신이 이유가있을 때, 당신은 당신의 위치를 ​​미세 조정하기 위해 모니터 할 것들이 있습니다. 큰 변위가 역사적인 관계가 깨지기보다 큰 거래 기회 또는 사인인지를 알려주는 것입니다. 이유가 없으면 다양 화해야하는 것이 좋습니다. 각 쌍마다 특정 분석 작업을 수행 할 필요가 없습니다.
한 쌍이 이야기가 있다면 그 이야기는 알려지기 때문에 소매 상인과의 거래가 느린 사람들에게 이익이되지 않는다는 것을 인정할 수 있습니까? 그리고 데이터를 채굴하고 데이터를 통해 예기치 않은 스토리가 쌍 거래 공간에서 경쟁 할 수 있다면 발견 할 수 있습니까? 참여자를 연결하는 이야기가 약하거나 미개척이라면 쌍의 큰 웅덩이를 유지하는 것이 중요하지만 여전히 참여하고 싶다면 왜 그런 기술을 사용하지 않을 것인가? 아니면 소매업 종사자가 잘 알려진 커플의 변칙 쌍 확산을 포착하고 이익을 얻을 수 있다고 주장합니까?
한 쌍의 이야기가있는 경우 소매업 거래자와 거래하는 것이 느리다고해서 그 이야기를 알 수 없으므로 수익이 올 수 없다고 인정할 수 있습니까?
아니, 나는 그 견해에 동의하지 않을 것이다. 페어 트레이딩은 특히 로우 캡 주식에 비해 낮은 생산 능력을 보이며 많은 작업이 필요합니다. 투자 금액 및 위험 특성이 불규칙하므로 자산 관리자에게 매력적이지 않습니다. 대부분 수십 쌍의 다른 전략을 따르는 개별 풀 타임 전문 상인과 시장이 제공하는 것을 가져 가고 현금으로 머무를 수있는 세미 프로 상인이 주로 추구합니다. 그들의 전략 중 어느 것도 매력적이지 않습니다. 유능한 상인들이 그들을 추격하는 것보다 더 좋은 쌍이 있습니다.
원칙적으로 영리한 자동 필터를 사용하거나 독서와 사고를 통해 좋은 쌍을 찾을 수 있습니다. 일반적인 느낌은 첫 번째가 더 힘들고 두 번째 또는 세 번째 멋진 쌍보다 많은 수의 예쁜 쌍을 식별하기 위해 수행하려는 경우 더 어렵습니다. 이 경우 장기간 형평으로 전환하고 쌍을 잊어 버리라고 말합니다. 독서와 사고에 대한 좋은 점은 가장 좋은 콴트가 게으르다는 것이며, 컴퓨터로 하여금 작업을 수행하게하려는 것입니다. 그래서 무언가와 경쟁하고 있습니다. 그 중 일부는 읽고 생각하기에 능숙하지만 약간의 수학을 알고있는 컴퓨터를 가진 사람에게는 커다란 단점이 있습니다.
나는 독단적 인 것으로 다가 서고 싶지 않습니다. 다른 사람들이 말하는 어떤 일을하는 사람이라면 어떤 거래에서도 큰 성공을 거두지 못할 것입니다. 좋은 쌍을 식별하는 알고리즘을 설계 할 수 있다고 생각하면 시도하는 데 아무런 해가 없습니다. 가장 유망한 접근 방식으로 나를 공격하지 못했습니다.
. 많은 작업이 필요합니다.
네. 쉬운 쌍 무역 돈은 오래 전에 만들어졌습니다. 하위권 주식에 대한 유리한 이야기는 소규모 기업 변동성의 수차에 한 쌍을 노출시킨다. & nbsp; & nbsp; & nbsp; 그 태양 광 주식은 주요 계약을 잃어 버렸습니다. 또는, 와우, 그 시추공은 방금 횡재 국가 계약을 맺었습니다. " 그런 다음 이야기가 다시 쓰여지거나 4 페이지가 찢어지기 시작합니다. 사람이 십여 가지의 이야기 만 지켜 보는 경우 이야기의 변화에 ​​대한 그러한 전주곡을 잡을 수 있습니다. 그러나 여기서 우리는 스토리 시청을 피하기 위해 완전 자동으로 진행되는 상황에서 몇 쌍의 관계만으로 내러티브 내역을 파악할 수 있습니다.
장단기 주식으로의 전환을 말할 때 더 넓은 평균 회귀 대신 희박한 (아마도 기발한) 이야기에 대한 통계 검색을 포기하는 것을 옹호하는 것처럼 보일 것입니다 - 이것이 사실입니까? 그러나 도구가 있다면 왜 수십 가지의 이상한 쌍으로 된 거래를 만들어야합니다. 물론 그 이야기가 실제로 존재하지 않을 수도 있습니다. 그러나 또 다시, 아마도 당신은 10 또는 20 개의 독특한 것을 발견 할 것입니다. 그리고 짝이없는 파트너를 제거하는 과정을 통해, 당신은 별과 춤을 추는 능력이있는 세트로 끝 맺습니까? 이 사이트는 데이터 마이닝을 대규모로 실험하지 않았다면 아무 것도 아니겠습니까?
다시 말하지만, 여기서는 법률을 법으로 정하려고하지는 않지만 두 가지 간단한 방법은 (a) 이해할 수있는 몇 쌍을 찾고 (b) 쌍을 잊어 버리고 대형 원석 포트폴리오를 구축하려고 시도하는 것입니다. 주식을 짝 지어 ​​주거나 ​​무의미한 조사를하는 것에 대해 걱정할 필요가없는 반바지. 다른 말로하면 (a) 틈새 시장 조사 또는 (b) 거대한 데이터 마이닝.
수십 개의 쌍을 찾아 냄으로써 차이를 나누려고 시도하지만 각각을 이해하는 데 필요한 맞춤형 연구를 수행하지 않는 것은 차선책으로 보입니다.
이해할 수있는 몇 쌍을 찾으십시오.
& quot; 이해 & quot; 당신은 그 관계 뒤에 어떤 기본 직관적 인 이야기가 있어야한다는 것을 의미합니다, 나는 관계가 갑자기 사라질 위험이 적기 때문에 그렇게 생각합니까? 당신은 일종의 내러티브에 대해 이야기하고 있습니까? "우리가 생각하는 이유는 모델로 설명 할 수는 없지만 그렇습니다. & quot; 또는 관계 뒤에있는 이야기를 제공하는 설명적인 양적 모델? 소비자가 많은 양의 계란을 사 먹을 때 베이컨 판매량이 감소하고 그 반대의 경우도 마찬가지라는 생각에 기초하여 쌍 무역을 찾습니다. 나는 사람들이 아침 식사로 너무 많이 먹을 수있는 이야기를 만들 수있다. 나는 따뜻하고 모호한 느낌을 지니고 있으며 전문 인 상인이라면 경영진도 따뜻하고 모호하게 느낄 것입니다. 그러나 이야기가 없으면 위험은 정말로 다른 것입니까? 내가 실제로 아침 식사에 관한 관련 연구를 찾거나 자신을 수행하지 않는 한, 나는 단지 속일 수있다. 근본적인 원인을 일련의 규칙으로 코딩 할 수없는 경우 실제로는 양적으로 자동화 된 거래가 아닙니다. 맞습니까? 생활을 위해 이런 종류의 일을하지 않는 콴토 피안 사용자로서, 나는 콴토 피안 헤지 펀드 (Quantopian hedge fund)에서 알 고를 얻고, 실행시키고, 수표를 수집해야합니다. 많은 오프라인 분석을 수행 할 시간이 없습니다.
유능한 상인들이 그들을 추격하는 것보다 더 좋은 쌍이 있습니다.
콴토 피아 주민들이 우리에게 우유와 꿀의 땅처럼 들립니다. 이것은 콴토 피안 (Quantopian) 팀이 3 만 5 천 이상의 사용자가 한 쌍의 개미와 같이 조사 할 수있는 후보 쌍을 만들어 내고 하위 집합에 대한 이야기를 만들려고 생각해야한다고 말합니다 (& quot; XYZ & amp; PDQ, 조사를 해보고 관계를 뒷받침하는 이야기를 찾을 수 있는지 확인하십시오. ").
Joe Schmo Quantopian 사용자를 위해이 중 일부를 줄이거 나 절망적 인 노력을 기울일 수 있다면이를 정리하려고합니다. Quantopian이 $ 10B 헤지 펀드를위한 수익성 있고 확장 성이 뛰어난 수백 쌍의 거래 알선을받을 수있는 경로가 있습니까 (내 추정에 따르면 펀드에 수천 개의 별개의 알 고가 필요함을 명심하십시오)? 아니면이 모든 것들이 ㅋㅋ, ㅋㅋㅋ?
공용 지식 기술을 사용하여 페어 / 바구니에 대한 자동 검색을 시도했지만 틱 수준의 백 테스터로는 검색 할 수 없었지만 대부분 개인적으로 조사한 소수만이 가치 없는; 내 표 검색이 나타난 것으로 추정되는 확산 평균 반전은 단지 가짜이거나 입찰 요청 반송으로 인한 것입니다.
그러나 나는 사람들이 유익한 자동 페어 트레이딩 포트폴리오를 운영한다는 사실을 알고 있습니다. 나는 그것이 가능하다는 것을 의미한다고 생각하지만, 내가 접근 한 방식은 순진했다. 아마 legwork 방법은 운전자에 관한 논문을 생각해 내고 그 다음에 논문을 표현할 포트폴리오를 찾고, 실제 헤지비 비율 건설은 "엄격하게"수행됩니다. 칼만 필터를 사용하거나 뭐든간에.
필자가 생각하기에 쌍 거래에 관한 채팅은 멋지지만 일종의 친숙한 워크 플로로 연습을 줄이는 데 중점을 두어야하므로 콴토 피안 사용자는 비오는 날 커피와 함께 잠옷을 입을 수 있습니다. 그리고 실제로 군중에 기인하는 Q 기금으로 들어가기에있는 탄을 가지고 갈 중간 괜찮은 알 고를 제공합니다. 예를 들어, 우리는 :
. 이해할 수있는 몇 쌍을 찾으십시오.
아마도 legwork 방법은 운전자에 관한 논문을 생각해내는 길입니다.
승인. 일반적인 Q 사용자의 워크 플로는 무엇입니까? 명심하십시오, 이것은 확장 가능해야합니다. 고급 학위와 20 년 이상의 업계 경력을 보유한 사용자 만 성공할 수 있다면 Q를 제공하지 않아도됩니다. 대답이 & quot; 음, 워크 플로가 없습니다. 당신은 & quot; 페어 트레이딩은 Q에 접근 할 수 없게됩니다. 우리는 Aaron의 "독서와 사고력"을 가지고 있습니다. 위 추천서를 읽었지만 무엇을 읽었습니까?
Also, I'd seen somewhere that there are techniques for synthesizing trading pairs, from baskets of securities. Does this work? Or does one effectively end up with the long-short equity portfolio referred to by Aaron Brown above?
The kind of warm-and-fuzzy story you mention is worthless for investing, although as you say it can reassure investors and regulators. What you're looking for is covariates to refine your strategy and, most important, warn you when it's not going to work. The quant trap is that when your relation breaks it simply looks more attractive to your model, and you spiral to doom.
The eggs-and-bacon story is actually the reverse of what you want. That says there is a fixed total consumption, so the total amount consumed of both products is fixed, meaning they are negatively cointegrated. If they were positively correlated, say because investors bid up or down all breakfast foods as a group, you would do anti-pairs trading. You're looking for things that have to be in some kind of long-term balance, but move is opposite directions in the short-term. A warm-and-fuzzy story might be residential construction and furniture sales, in the short run if people are saving for down payments they're not buying furniture, and newly house poor families are making due with old furniture and underfurnishing. But in the long run, houses will get furnished. This would never be a pairs trading story because it's relating entire sectors. To exploit this, you'd build a model tracing the full life cycle, and likely involving other factors like interest rates and family demographics and migration patterns, and trade large numbers of stocks.
To keep this practical, here is a Pairs Trading for Dummies recipe (I mean that respectfully, I'm a big fan for For Dummies books).
Run some kind of statistical screen to identify promising pairs trading targets. Don't look for extreme statistical significance, just some moderate level to screen out the noise like 5% or 1%. It can help to limit one member of each pair to companies or regions you know something about.
Clearly this is for someone who has quant skills, but also general research skills and business judgment.
Run some kind of statistical screen to identify promising pairs trading targets. Don't look for extreme statistical significance, just some moderate level to screen out the noise like 5% or 1%. It can help to limit one member of each pair to companies or regions you know something about.
it sounds like it could be productive for Quantopian to open-source some efficient tools for the screening (and maybe up their game in terms of computing resources). Let's say I'm an expert on company XYZ and maybe I could narrow down my field of candidate securities for comparison to NASDAQ-listed stocks, of which there are about 3,000. So, it is an O(N) computing problem, not O(N^2) as Delaney mentions above for the general screening problem. But, I'd like to compute the statistics on a rolling basis, every trading minute over 2 years. I'd have:
(3000 comparisons/minute)(390 minutes/day)(252 days/year)(2 years) = 589,680,000 comparisons.
Is something like this at all feasible on the Quantopian research platform? If not, how would I scale it back to something that would actually run in a reasonable amount of time (a few days at most) but still provide useful results?
I'm playing around with the algorithm by Ernie Chan that you posted.
Surprisingly, it fails entirely when I swap the pair, see the attached backtest (I've only changed the order).
Also, how to treat the negative hedge (beta from OLS). With the current implementation we go long (short) on both positions when the sign of the hedge is the same as the sign of the z-score, which you don't expect from pair trading. What economic reason can lead to such cointegrations?
Not sure exactly why it's failing when you swap the order. Seems like the math may not be robust to an 'upside-down' 쌍. The hedge ratio comes from the formal definition of cointegration, which is that for some b and u_t = y_t - b * x_t, u_t is stationary (the mean stays the same). Therefore we try to estimate the b parameter in each trade so that we can correctly produce a stationary drift between the two securities. It can be the case that the two are negatively cointegrated, whether there's a strong economic reason for this I'm not sure. You might try putting in place restrictions to not trade when you have double long or double short positions, or employing a better estimation method for b (more data points for example).
All of the issues you bring up are very sophisticated improvements, and making these improvements to the algorithm could result in something very good. I don't have cut and dried solutions for you, as you are now dancing around the edge of what is known about algorithmic trading. A lot of it comes down to rigorously testing different signal processing methods to see which yield the best out of sample performance. Also, like you said it's important to let the economic reasoning drive the creation of your model.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
Thank you for your quick reply.
This is actually a very valuable response, as I was afraid I might have missed something obvious.
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Here is a temp website which has similarity of movement information, which is about the same idea as pairs. StockA is the stock you are comparing to, row is how this pair ranks to all pairs, (its row count). It only contains information for the top 5000 or so pairs.
The data is pulled from the period of Aug 2014 to Feb 2015 and is an average of each day.
(Change IYR to symbol wanted)
The idea behind the algorithm is not actually for pairs trading, but is for similarity of how a pair moves. I will leave this test site up for a few weeks.
Thanks Delaney. It's a great starting step for pair trading technique.
I am working on the missing piece of this strategy which is how to use Quantopian Research environment to find statistical cointegration stock/ETF pairs from entire universe or from the same sectors. After I construct good pairs, then I can use the Notebook you provided for further analysis and backtest.
Does anyone have any suggestion for me?
I have a question for those trading pairs.
How do you deal with the large processing requirements?
I coded some tests for co-integration and results per combination take roughly 1 second.
I can get this down with parallel processing and by storing data locally but a universe of 2000 stocks will still have 4000000 potential combinations.
Perhaps pointing out the obvious, but .
A pre-screening tool, or pre-screening done for you for a fee .
When I was researching this sort of thing a couple of years ago, the baskets of 3 and 4 of only a few hundred ETFs took months on my MacBook. And they were all mostly garbage, though I never actually went through them all. I probably should.
If I remember correctly, that was 1.6T combinations, or something like that.
The formula is R to the Sterling S, divided by S!
so, for 4000 stocks, it would be.
(4000 x3999)/2! or, about 8 million pairs made from the 4000 typical stocks. for 3 stocks considered together, there would be 4000 x 3999 x 3998 /3!
You can prune the possible tree pretty easily though. I believe most stocks behave as if they really were ETFs (at the market neutral way of looking at it only) and can be represented by a group of other stocks, that move with their same fundamentals. You only have to know what sectors they move with, and then check for pairs against this.
So, for example, with HLF, it moves with consumer, several currencies, emerging markets, and a few others. It is hard to separate out exactly as emerging markets also move with currency, so which is which becomes the question.
For two typical tech stocks that appear to be very similar, it may well be the case that their main difference is which currencies they move with. So, for most of the time, they may appear co-integrated, but then, when there is a difference in currencies that affects one a lot, and not so much the other, they then move apart.
I was working on an algorithm to determine the underlying components, (so to speak) that collectively make each stock behave with the same logic as if it was a multi-sector ETF. (where the underlying stocks are a mystery to be solved) I have most of it done, and I believe I have enough done to prove it does work this way, but I lost my real time quote stream a few months ago, and so stopped working on it.
since my algorithm would need to consider up to 15 underlying components to solve this problem, it would be 4000 x 3999 x3998 . 3985/15! So, I have to trim it. The link I posted a few messages above shows some of the results of this work, where I first determine the possible stocks to consider, for each symbol.
It is my belief that the market is essentially swamped out with pairs trading, and this is why it works so mathematically perfect for each stock to behave as if it is an ETF.
There is certainly a high computational cost to looking at all possible pairs. However, there is a tradeoff to this approach, as you put yourself at a high risk for multiple comparisons bias. Please see earlier in this thread for a fairly complete discussion of this issue. Regardless of which method you use to select pairs, you'll want to do some additional validation using the notebook and then use the algorithms in this thread to try backtesting a strategy.
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Indeed, Aaron Brown's advice is gold.
What is "multiple comparisons bias"? I'm lazy and don't feel like sifting through this rather extensive discussion thread.
I find it hard to believe that pairs trading would work as a scalable hedge fund strategy (be able to pour $10's of millions into a single pair). Is there any evidence? In other words, why is Quantopian promoting this?
This is one of the best threads on the site.
It scales; you can trade hundreds of pairs.
Multiple comparisons is a core problem in all of statistics, right up there with overfitting. The general idea is that if you run 100 statistical tests on random data, you should still expect to get 5 below a 5% cutoff and 1 below a 1% cutoff based on random chance. This is true when testing various iterations of a model, or many pairs. Because the number of pairs is O(n^2) you should expect to get a lot of spurious p-values when looking for pairs. A naive strategy of just looping through pairs won't work, you need to be a bit more sophisticated.
And yes you trade many pairs with low exposure to each. That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
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There is more electricity used in the state of New Jersey doing calculations on the market than there is electricity used in that state for manufacturing. Pairs strategy likely accounts for at least 50% of this usage as even HFT likely often uses some version of deviation from the mean. It is my opinion that the market is so saturated with pairs trading that given the price of any ten tickers that had no big news, one could deduce the price of the rest of the market and be within 0.7% of the actual price, 90% of the time for the top traded 4000 stocks. (and it could probably be done with less than ten tickers. ) So, for a 30 dollar stock, the margin of error would be about a quarter. This is how precisely, compared to each other, I think they move. Until there is news.
It sounds like a corollary to the reciprocal of the law of large numbers; given enough samples you will always find something to fit.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them. Those groups were essentially social graphs of securities. You can search here for DAG, but briefly, you can use the concept of pair trading, that is, fade and favor the divergences, but with a correlated group. And such a group is assembled, dynamically, from a list of pairs that are "friends of friends". It's a pairs strategy, essentially, but with lower risk and less work managing hundreds of separate strategies.
That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them.
시원한. Yeah, pretty similar. The DAG though was used specifically to find the networked graph. Those trees might embody the same thing, not sure. But I'd guess the idea is approximate.
Why would anyone want to pairs trade when trading a Minimum Spanning Tree or correlated network graph of stocks is so much safer and easier? I've built dozens of pairs strategies and the directionality of the pair always broke the model. And all pairs I ever tested all went directional at some point -- beyond the account's ability to Martingale down.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I can't release any specific data on this. I can say that there's a lag between when we update product features/try to educate people about algorithm writing techniques (larger universe size, shorting), and when new strategies start appearing. We'd love more large universe strategies right now and I'm trying to figure out ways to make it easier for folks to develop large universe long-short strategies using pipeline.
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
Totally reasonable. We don't release our product with the expectation that everybody will use it to develop strategies for the fund, we also want to support your use case of personal trading. We also understand there's a conflict between pushing people to write high capacity market neutral long-short strategies, when those will never work on their own money. What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline. I'm working on sharing a pipeline algorithm with the community and attaching it to the lectures page in an effort to get more cloning and tweaking going on.
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I share Simon's sentiment. I've continued to participate in the contests, but the idea of spending tens (hundreds?) of hours trying to come up with an uber algo that will compete with the big dogs sounds like a lot of work, with a very uncertain pay-off (it's not even clear that you are still working on the hedge fund. any substantive news?). The pipeline thingy has a bit of a learning curve, so I haven't taken that on yet (the fact that lots of obscure modules need to be imported is a red flag). That said, if there were good working examples that could be tweaked, I might give it a go.
What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline.
Why don't you get all of the Q eggheads together for 1 week and see if you can come up with a long-short algo that would be Q hedge-fundable, and publish it (and better yet, actually fund it). Not only would this provide an existence proof, but you should also gain some insight into the workflow and the person-hours to accomplish the task.
Here is a pipeline algorithm that I just published as the goto example of a long-short equity strategy. I'm sure it will go through many improvements as the public eye turns to it, but it should at least be a start. It's tricky because we do want to publish algorithms that are 95% of the way done, so that users can take the last 5% and improve the strategies in many different uncorrelated ways. With long-short equity most of the work is in choosing good factors and factor ranking techniques. Unfortunately those are the type of signals that will disappear when shared publicly, but the actual machinery to trade within the algorithm should stay pretty consistent. If you're maybe looking to learn pipeline a bit, I would recommend going through Lectures 17 and 18, then looking at the algorithm.
I can say for certain we are working on the hedge fund. Even if you have strategies that aren't consistently winning the contest, we may be interested in an algorithm that can consistently do ok. Ultimately, my job as the one overseeing the lectures is to keep trying to make it easier so people don't have to spend as much time working on algorithms that may never pay off for them, and so we get more algorithms that do pay off in the long run.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
I start to implement pair trading backtesting in research environment instead of IDE. The main reason is to automatic run multiple pairs performance analysis before I jump into IDE for full backtest. Another reason for this work is to do further analysis for returns from many pairs.
I am wondering where I can find the example of backtesting in research environment to start with. Any comment is very appreciated.
In your research environment there should be a 'Tutorials and Documentation' 폴더. Inside the folder should be a notebook with the title 'Tutorial (Advanced) - Backtesting with Zipline'. Make a copy of that and let me know if that's enough to get you started.
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May 28 algo falls below benchmark if extended to date and -43% PvR with default slippage and commissions, tanking thru 2015.
Hope it can be rescued b/c it shows good potential.
The example strategies cheat and run on the same timeframe over which we did research and found the securities to be cointegrated. In a real strategy you'd want to find pairs that were cointegrated into the future and not just historically cointegrated. The template should stay largely the same, so it's an issue of swapping in new securities that you have statistical evidence will stay cointegrated.
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Could you post a tutorial on calibrating an Ornstein Uhlenbeck process for mean reverting series residuals?
We've added a lecture on this to our queue. No idea when we might currently get to it, but it's on there.
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Ages ago I posted, perhaps as anonymole, that a "pair" needn't be made of only two securities. In fact, the whole "we only allow low beta strats" mantra is pretty much an argument that all strategies should be a variation of a pairs strat. That is, over all, a market neutral position is best.
Taking this further however, and applying a more formal model to the pairs strategy (that the security set have a "story" attached to it) I wonder if the two halves of the pair would do better as independent baskets of securities. That if one approached a pairs strategy with the mind to match up two behaviorally opposed baskets of securities that instead of trying to search all pair combinations looking for all the super-great-marvelous attributes a pair should have, that instead, one determine the two sides of the pair coin and fill each side with the most appropriately identified securities -- for each side.
A simplistic model might be described thusly:
Equities which cycle up in the spring/summer and down in the fall/winter would be bundled together and set against equities which cycle oppositely (down in the summer, up in the winter).
No doubt there are more interesting or undiscovered cycles that exist. My point is that rather than identify securities that yin and yang, one discover technical, or macro, or fundamental classifications which zig when the other zags. Then find securities which fit each of those baskets of behavior.
This is a very interesting idea and definitely something that professional quants do. At the core we just want two assets on either side of a pair, and a portfolio of assets will do just as well as a single equity. There are probably pros and cons of each method, but the idea of using a basket of things rather than a single thing can greatly reduce your position concentration risk and lead to a better algorithm. I'd say it's worth research. You'd still likely want a few different pairs of baskets as each would smooth out the return curve of the other and produce a lower volatility algorithm.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
I have to run an errand, so I only have five minutes, but hopefully I can be clear in that time.
To demonstrate the chops of an AI system, I created an algorithm that can represent the small changes in stocks price, as the sum of a set of ETFs. For example, with MSFT one might have XLK, XLY, FXE, FXI, and some others.
I can show that the typical price movements during a day can be represented in this way. However, when there is specific news, then it is no longer true, if the news is strong.
What I believe this shows is that instead of things "returning to the mean" they are in fact not moving arbitrarily and so, if they return to the mean, it is because one of the underlying components in fact moved. (Of all the underlying components, usually only one or two have news, and the rest are balancing each other out, once the price has adjusted.)
How might one design a trading platform for this as even if you do know it is the sum of other waveforms that are causing one waveform, one still doesn't know what causes them to move until after the fact.
(the reduction in influence is 1/1.6 when looking at the components, so after a couple of feedback loops, the influence is not measurable. Thanks, and sorry for the hurried note,
Have you read Algorithmic Trading written by Ernie Chan? For sure you read it, I have a question: in fact I am not good in programming and working with Matlab, I am really interested in Currency cross rate part of the book and I want to implement the positions in live trading but I don't know how to do that in fact I can't understand what the numbers as positions mean! If somebody can guide me I'm really appreciated.
Not entirely sure I'm understanding your thesis but it seems that you've created an expression that models the returns of a specific stock from it's sector exposures. This is actually a common risk modeling tactic, check out my notebook here. To build a trading strategy off of this I would take your hypothesis about changing news and use that to alter the coefficients of your model. A cool place to start would be to check out the lectures on factor modeling and then maybe look at some news/sentiment data sets to see if you can find any anomalies.
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That is close. It models the returns to within a few cents usually, at any moment in time, depending on the stock and its volatility as a sum of its sectors. (except when it has specific news.) What I envision behind it is a large set of funds using NLP to invest by sector based on news. Because they are so large, then they tend to swamp out the market during normal times.
I can also show that stock prices changes are directly proportional to the sum of the underlying sectors information, for most time periods. For example, the price changes for three months show this and also for three weeks, which is a bit chaos like, as it would seem they wouldnt be so perfectly in tune. Anyway, with this I can sort stocks by their overall market efficiency (the more efficient you are, the more you sync with the relationship stated above).
I also believe that there are huge funds that are interested in doing nothing more than treading water (as one possible explanation) and they move their money around the world, just trying to stay even, and so the result is that at any given time, the sum of everything stays near zero. (when one thing goes up somewhere, something else somewhere else goes down.)
These relationships also break down during periods of very high volatility such as fall 2015.
There are other things I am able to quantify, but again have no idea how to use. When information about a specific stock or sector hits the market, it is my observation that the more objective the information, the faster the market responds, and the more subjective it is, the slower the market responds.
For example, when Ackman says that HLF is a pyramid scheme, then it can sometimes be hours, and sometimes even days before that news is no longer affecting the price of the stock, but when an analyst upgrades or downgrades a stock, that is more objective and the entire price adjustment is over in fifteen minutes. (If you subtract out market movements then an analysts announcement looks like a log curve, with most of the action in the beginning and a bit of a ringing at the last.)
Again, this all happens too fast to be of use, and it is after the fact that I can say, "That was subjective."
I don't think I am able to alter the coefficients as you suggest. I am using a hard coded take on a system of recursive polynomials for my modeling, so there are billions of coefficients.
Hi, I have a quick and possibly dumb question. Why did you use the ratio instead of the difference between S1 and S2 in the Quantopain pairs trading lecture? In the co-integration lecture, you use the difference instead. In other sources, they use the difference as well.
There's an updated notebook, algorithm, and video available on the lecture series page.
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And as a response to pandasaurus' question, which I unfortunately just saw, we have removed the ratio as it was a typo in the lecture.
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Greetings Quantopian Community,
I was at the NYC Event on Pairs Trading, and the current example algorithm is deprecated, such that one cannot deploy it in live trading. With this fix, users can now deploy the algorithm in live trading. The fix is hosted as a pull request on github--thanks.
매우 감사합니다. Could you please submit your PR to the following repo? It's where we store lectures and examples. Doesn't quite fit in the current form of zipline.
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Thanks, Delaney. I submitted the PR to the specified branch.
감사! Delaney. I am finishing my graduation thesis these days, Your work may help me a lot.
That's great to hear, Dzi. Hope it goes well!
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I have question in regards to high frequency pairs trading using bid/ask price. One thing that I noticed is during an entry signal if I'm supposed to go long in one and short the other, the Long position that I enter would be using the ask price and this ask price normally is higher than the bid price, so when my exit signals to exit, my bid price that I close my position at will often cause me to loose than make money. What are some of the ways to prevent this from happening or what are some strategies that goes hand in hand with trading high frequently with pairs strategy. Further, how are limit orders used with the bid/ask price.
If you need to make the spread in order for the strategy to be profitable, then you are squarely competing with high-frequency market makers, and it's a whole different ball game. You are unlikely to win. If you have control over the specific order types you send, you could attempt to use mid-point pegs or something, but as soon as you admit any sort of limit orders where execution is not immediate, you now need to be concerned about being exposed unhedged, which is something that you'll need to backtest. (not easy either). What some people do is try and rest or peg an order for the less liquid leg, and attempt to save some of the cost of the wider spread (though again, these days, you'll probably just get adversely selected for no net gain), and then as soon as that fills, you aggressively execute the hedge leg across the narrower spread.
How does one use both bid and ask z score in high frequency trading? For simplicity, I can understand using z score, but when it comes to using both bid and ask price z score, I have trouble picturing how it is used.
Simon's right, mid-frequency strategies generally should be fairly robust to bid-ask spreads. If they're not the edge is probably too small to be consistently profitable. For high frequency trading you do have to consider the bid and ask in many different ways, as your trading will be very sensitive to movements in both. How exactly you use the data would depend on your model.
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You can imagine that the spread is a synthetic asset. For instance, X = 1L -1S so a single unit of X is long one unit of L and short one unit of S. If you need to buy one unit of X immediately, you will buy at the ask of L and sell at the bid of S. If you need to sell one unit of X, you will sell at the bid of L and buy at the ask of S.
You can then easily calculate the bid and ask for X, you have just two "z-scores" to deal with. Then, if you like, you can delay buying until the X_ask_zscore < threshold, and delay selling until the X_bid_zscore > exit_threshold.
희망이 도움이됩니다.
I had a chance to see this notebook before and I would recommend it to everyone here. Lots of amazing info can be found inside.
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Hey Simon. thanks for that last post. I've been thinking through the logic behind that, but I do have some questions. Hope you don't mind explaining or expanding on it a little. 1) If I understood you correctly you mean X being the spread between a pair? in other words one unit of X immediately to be traded immediately, I would think that you will buy at the ask of X rather than L to be immediate wouldn't you? One problem that I would encounter by buying one unit of X at the ask price of L would be that the ask price of L may not be the lowest ask price of X and therefore may cause me to still queue to purchase the unit of X or not even fill. Can you say a little more in regards to this?
2) Further, there is one concept that I'm having a hard time to understand. Let's say that my Z score > entry threshold of +2. I would short L by one unit by selling one unit of L at the bid price of L and go long one unit of Y at the ask price of Y. Assuming hedge ratio is 1 and all. When my Z score < exit threshold of say 0.2. I would then exit my short and long position of the pair. The issue that I would encounter assuming no fees and all is that I would loose money during these trades. I'm having a hard time understanding why that would be if my Z score returned to or close to mean. Is the reason behind this due to the fact that the volatility of the bid/ask price may not be high enough to allow the difference in the entry and exit bid/ask spread price at the start and end of the transaction to pull far enough to earn money?
Please take a look at the last part of the page for this link that shows the true correlations, which are arrived at by saying "from the point of view of a pairs trader, how correlated are these tickers."
If you know how to subtract out the part of the market that floats all boats, to be left only with the information pertaining to neutral, there are extreme correlations. XLK is the ticker used in the example, but there are a thousand I could have used. When you know how to subtract out all but the neutral information, the market becomes completely different in how it appears.
Scroll to the very bottom of the article and look at the two tables with correlation information. These numbers are this way because there is so much interest in pairs trading that it tends to swamp things out. It is even more pronounced in Europe.
1) I think you are getting a bit confused; X is not a real thing, it's a synthetic asset formed by the basket of L and S. X has a price to buy and a price to sell which you calculate from the bids and asks of the components. If you cross the spread, generally, you trade immediately in small enough size. You only have uncertainty about fills if you try to earn the spread. That gets much more difficult.
2) Maybe. If your trades are not making money, I mean, that's a big problem. I can't answer why they are not making money. It could be transaction costs like the bid/ask spreads, you should analyze the volatility of your baskets as a function of the bid/ask spreads you have to pay. If you have to cross four 5-cent spreads to try and capture a spread mean-reversion of 2 cents, well yeah you are going to have problems. A bigger problem I found was that mean reversion happens one of two ways; either the asset reverts to the mean, or the mean converges with the asset (assuming you are constantly recomputing the mean, which seems to be common practice). In both cases your z-score goes back to zero, but only in the first case do you make any money.
daniel I read your article, the correlations at the end, are those of prices, or returns ?
Thanks for clearing that up for me. The idea of using synthetic assets is relatively new to me. I went and researched it a little and noticed that it is often used to capture streams of cash flow. I'm currently trying to perform residual pairs trading with Chinese Future Contracts. As I research it for the use of Futures, I don’t really find much articles or explanations. Is it applicable to Futures?
At the same time, I'm relatively new at this and trying to go through the lectures and stuff to learn. When you say I should analyze the volatility of my baskets as a function of the bid/ask spreads. Do you know where I can find a lecture that discuss this further? Sorry to ask some fundamental questions. One thing I notice in my data is that the bid/ask spread is really small and by small the it is just a spread of one tick of the futures contract; while the Volume for that tick is also small just around 80 or less contracts for either bid or ask.
The correlations are about prices, but just a subset.
(I have edited this down, as compared to what you probably have in . Please don't copy anything from the onto the board.)
James - maybe? You need pairs/baskets with enough variance to profitably trade the mean reversion. There tends to be a spectrum; structurally correlated assets (like ETF vs their component baskets) are perfect to trade, so perfect, that everyone does it and therefore the deviations are probably less than the spread. Then there's really shitty pairs which you find doing brute force analysis of the stock market. These have lots of variance, but they probably don't converge, and/or the relationship is totally spurious. Read closely Aaron Brown's posts on this thread. You want something in the middle.
Danial - I am not sure how useful correlations of prices of any kind are ? They are bound to be super high.
By itself I don't believe there is any one thing that is useful for a neutral strategy.
My approach is to look at the market as being represented by several hundred core waveform, and similar to the idea of Fourier Transform, you can use these fundamental waveform to create the 4000 heaviest played stocks. So, basically everything I believe about the market is based on the idea of correlations, as this is what I used as one of the first steps to find those wave forms. (which are not easy to find.)
Consider if you have Tickers AAA and BBB, and they are two similar stocks.
AAA might have as its composite the waves A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, and BBB may have D, E, F, G, H, I, J, K, L.
During the times that there is little to no activity in the components A, B, C, K, L then the two tickers would be nearly perfectly correlated. But if suddenly component A had news (for example), then the perfect correlations would no longer hold, since stock BBB does not have an A component waveform..
If you apply the above to the idea of mean reversion, then you can see what I believe the mean reversion strategy is actually about.
In my opinion the best way to play a neutral strategy would be to devise a portfolio that is about the underlying fundamental wave components..
And in the interest of completeness, I will mention that in the above examples, waves A, B, C, etc are also made of composite waves, (and those composites . ) as the market is self referencing. The several hundred are at the bottom of the self referencing, and are something that exists in theory, that I believe I could "easily" find, but have not spent the time and energy to do so as of this date.
I also believe that if I had data for all the major markets of the world and was able to deduce the underlying component waves for those instruments that are heavily played by the collectively speaking, multi-trillion dollar funds, that the sum of these waves would (except for inflation) most of these times sum to be zero.
Some researchers generate the log price series of two equities with the daily close. Then the spread series is estimated using regression analysis based on log price series data. For equities X and Y, they run linear regression over the log price series and get the coefficient β.
Any reason they use log price series instead?
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쌍 무역 전략의 구현.
39 Pages 게시일 : 2010 년 4 월 25 일 최종 개정 : 12 Jan 12.
Oyvind Foshaug.
암스테르담 대학.
작성 날짜 : 2010 년 4 월 22 일.
이 논문에서는 양적 동기 부여 거래 쌍에 대해 이전에 제안 된 두 가지 방법을 개략적으로 설명합니다. 우리는 공적분의 방법과 통계적 확산 모델 (Stochastic Spread Model)이라 불리는 관찰되지 않은 평균 복귀 모델에 초점을 맞추고있다. 이 방법은 독일, 프랑스 및 네덜란드 증권 거래소에서 사용 가능한 모든 쌍 중에서 수익성있는 쌍을 공개하는 것을 목표로하는 검색 절차를 구현하는 데 사용됩니다. 이 응용 프로그램의 의도 된 사용자는이 조사가 수행 된 Amsterdams Effektenkantoor의 거래 데스크입니다. 구현 세부 사항은 files. meetup / 1704326 / PairsTrading. ppt에서 확인할 수 있습니다.
키워드 : 쌍 거래, 평균 회귀, 구현, 칼만 필터, VAR.
Oyvind Foshaug (연락처 작성자)
암스테르담 대학 ()
암스테르담, 1018 WB.
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