T4 Trading System

Dette innlegget vil detaljere hva jeg gjorde for å lage ca. 500k fra høyfrekvent handel fra 2009 til 2010. Siden jeg handlet helt uavhengig og ikke lenger kjører, vil Irsquom gjerne fortelle alt. Min handel var hovedsakelig i Russel 2000 og DAX futures kontrakter. Nøkkelen til min suksess tror jeg ikke var i en sofistikert finansiell ligning, men heller i den generelle algoritmenes design som bundet sammen mange enkle komponenter og brukt maskinlæring for å optimalisere for maksimal lønnsomhet. Du behøver ikke å vite noen sofistikert terminologi her fordi når jeg satte opp programmet mitt, var det alt basert på intuisjon. (Andrew Ngrsquos fantastiske maskinopplæringskurs var ikke tilgjengelig ennå - btw hvis du klikker på linken dinsquoll blir tatt til mitt nåværende prosjekt: CourseTalk, et vurderingssted for MOOCs) Først vil jeg bare vise at suksessen min ikke bare var resultatet av flaks. Mitt program gjorde 1000-4000 handler per dag (halv lang, halv kort) og kom aldri inn i stillinger på mer enn noen få kontrakter om gangen. Dette betydde tilfeldig flaks fra en bestemt handel i gjennomsnitt ganske raskt. Resultatet var at jeg aldri mistet mer enn 2000 på en dag og aldri hatt en miste måned: (EDIT. Disse tallene er etter å betale provisjoner) Og herersquos et diagram for å gi deg en følelse av den daglige variasjonen. Merk dette utelukkende de siste 7 månedene fordi - som tallene sluttet å gå opp - mistet jeg motivasjonen min for å komme inn i dem. Min handelsbakgrunn Før jeg satte opp mitt automatiserte handelsprogram, hadde Irsquod 2 års erfaring som en ldquomanualrdquo day trader. Dette var tilbake i 2001 - det var de tidlige dagene med elektronisk handel og det var muligheter for ldquoscalpersrdquo å tjene gode penger. Jeg kan bare beskrive hva jeg gjorde som besluttet å spille et videospill gambling med en antatt kant. Å være vellykket mente å være rask, være disiplinert og ha en god intuitiv mønstergenkjenningsevne. Jeg var i stand til å lage rundt 250k, betale av studielånene mine og ha penger igjen. Vinn I løpet av de neste fem årene vil jeg starte to oppstart, og ta opp noen programmeringsevner underveis. Det ville ikke vært før slutten av 2008 at jeg ville komme tilbake til handel. Med penger som gikk lavt fra salget av min første oppstart, tilbød handel håp om litt raske penger mens jeg skjønte meg neste skritt. I 2008 var jeg ldquomanuallyrdquo dag trading futures ved hjelp av programvare kalt T4. Irsquod hadde lyst på noen tilpassede ordreoppføring hurtigtaster, så etter å ha oppdaget at T4 hadde en API, tok jeg utfordringen med å lære C (programmeringsspråket som kreves for å bruke API) og gikk videre og bygde meg noen hurtigtaster. Etter å få føttene mine våte med API hadde jeg snart større forhåpninger: Jeg ønsket å lære datamaskinen å handle for meg. API-en ga både en strøm av markedsdata og en enkel måte å sende ordre til utvekslingen - alt jeg måtte gjøre var å lage logikken i midten. Nedenfor er et skjermbilde av et T4-handelsvindu. Det som var kult er at når jeg fikk jobbet med programmet, var jeg i stand til å se på datahandelen på dette nøyaktig samme grensesnittet. Å se ekte ordre som hopper inn og ut (av seg selv med mine ekte penger) var både spennende og skummelt. Utformingen av min algoritme Fra begynnelsen var målet mitt å sette opp et system slik at jeg kunne være rimelig trygg på at Irsquod tjene penger før han noen gang utførte noen levende handler. For å oppnå dette trengte jeg å bygge et handelssimuleringsramme som ville - så nøyaktig som mulig - simulere live trading. Mens handel i live-modus kreves behandling av markedsoppdateringer strømmet gjennom API, krevde simuleringsmodus å lese markedsoppdateringer fra en datafil. For å samle inn disse dataene, konfigurerer jeg den første versjonen av programmet mitt for å bare koble til API og registrere markedsoppdateringer med tidsstempler. Jeg endte opp med å bruke 4 uker av nyere markedsdata for å trene og teste systemet mitt på. Med et grunnleggende rammeverk på plass, hadde jeg fortsatt oppgaven med å finne ut hvordan jeg kunne skape et lønnsomt handelssystem. Som det viser seg, vil algoritmen bryte seg ned i to forskjellige komponenter, som Irsquoll undersøker i sin tur: Predikere prisbevegelser og tjene lønnsomme handler Predikere prisbevegelser Kanskje en åpenbar komponent i et handelssystem kan forutsi hvor prisene skal flytte. Og min var ikke noe unntak. Jeg definerte nåværende pris som gjennomsnittet av innsiden bud og innside tilbud og jeg satte målet om å forutsi hvor prisen ville være i de neste 10 sekunder. Min algoritme vil trenge å komme opp med denne prediksjonen øyeblikk for øyeblikk gjennom hele handelsdagen. Opprette ampoptimaliseringsindikatorer Jeg opprettet en håndfull indikatorer som viste seg å ha en meningsfylt evne til å forutsi kortsiktige prisbevegelser. Hver indikator produserte et tall som var enten positivt eller negativt. En indikator var nyttig hvis oftere enn ikke et positivt tall korresponderte med at markedet gikk opp og et negativt tall korresponderte med at markedet gikk ned. Systemet tillot meg å raskt bestemme hvor mye prediktiv evne noen indikator hadde, så jeg var i stand til å eksperimentere med mange forskjellige indikatorer for å se hva som fungerte. Mange av indikatorene hadde variabler i formlene som produserte dem, og jeg var i stand til å finne de optimale verdiene for de variablene ved å gjøre side om side sammenligninger av resultater oppnådd med varierende verdier. Indikatorene som var mest nyttige var alle relativt enkle og var basert på nylige hendelser i markedet jeg var trading, samt markedene for korrelerte verdipapirer. Gjøre nøyaktige prisbevegelsesutsikter Å ha indikatorer som bare forutslo en opp - eller nedprisbevegelse var ikke nok. Jeg trengte å vite nøyaktig hvor mye prisbevegelse var spådd av hver mulig verdi for hver indikator. Jeg trengte en formel som ville konvertere en indikatorverdi til en prisforutsigelse. For å oppnå dette spores jeg spådde prisbevegelser i 50 buketter som avhenger av området som indikatorverdien falt inn. Dette ga unike spådommer for hver bøtte som jeg da kunne grave i Excel. Som du ser, øker forventet prisendring som indikatorverdien øker. Basert på en graf som dette var jeg i stand til å lage en formel som passer til kurven. I begynnelsen gjorde jeg dette ldquocurve fittingrdquo manuelt, men jeg skrev snart opp noen kode for å automatisere denne prosessen. Merk at ikke alle indikatorkurvene hadde samme form. Legg merke til at bøtter ble logaritmisk fordelt slik at dataene spredes jevnt ut. Endelig merk at negative indikatorverdier (og tilhørende nedadgående prisforutsigelser) ble vendt og kombinert med de positive verdiene. (Min algoritme behandles opp og ned akkurat det samme.) Kombinere indikatorer for en enkelt prediksjon En viktig ting å vurdere var at hver indikator ikke var helt uavhengig. Jeg couldnrsquot bare legge opp alle spådommer som hver indikator laget individuelt. Nøkkelen var å finne ut den ekstra prediktive verdien som hver indikator hadde utover det som allerede var spådd. Dette var ikke vanskelig å implementere, men det betydde at hvis jeg var ldquocurve fittingrdquo flere indikatorer samtidig måtte jeg være forsiktig med å endre en ville påvirke spådommene til en annen. For å ldquocurve fitrdquo alle indikatorene på samme tid, installerer jeg optimisatoren for å trekke bare 30 av veien mot de nye prediksjonskurverne med hvert pass. Med dette 30 hoppet fant jeg ut at prediksjonskurverne ville stabilisere seg innenfor noen få pass. Med hver indikator som nå gir oss det, er det ytterligere prisutsikt, jeg kunne bare legge dem opp for å produsere en enkelt prediksjon av hvor markedet vil være om 10 sekunder. Hvorfor forutsi priser er ikke nok Du tror kanskje at med denne kanten på markedet var jeg gylden. Men du må huske på at markedet består av bud og tilbud - det er ikke bare en markedspris. Suksess i høyfrekvent handel kommer ned til å få gode priser og itrsquos ikke så lett. Følgende faktorer gjør det vanskelig å skape et lønnsomt system: Ved hver handel måtte jeg betale provisjoner til både megler og bytte. Spredningen (forskjellen mellom høyeste bud og laveste tilbud) betydde at hvis jeg bare skulle kjøpe og selge tilfeldig, ville Irsquod miste massevis av penger. Mesteparten av markedsvolumet var andre bots som bare ville utføre en handel med meg hvis de trodde de hadde noen statistisk kanten. Å se et tilbud garanterte ikke at jeg kunne kjøpe det. Da kjøpsordren kom til utvekslingen var det veldig mulig at tilbudet hadde blitt kansellert. Som en liten markedsaktør var det ingen måte jeg kunne konkurrere på hastighet alene. Bygg en full handelssimulering Så jeg hadde et rammeverk som tillot meg å teste og optimalisere indikatorer. Men jeg måtte gå utover dette - jeg trengte et rammeverk som tillot meg å teste og optimalisere et fullhandelssystem en hvor jeg sendte ordrer og kom på stillinger. I dette tilfellet skal Irsquod optimalisere for total PampL og til en viss grad gjennomsnittlig PampL per handel. Dette ville være vanskeligere og på noen måter umulig å modellere nøyaktig, men jeg gjorde så godt som mulig. Her er noen av problemene jeg måtte håndtere: Når en ordre ble sendt til markedet i simulering måtte jeg modellere lagtid. Det faktum at systemet mitt så et tilbud, betyr ikke at det kunne kjøpe det med en gang. Systemet ville sende bestillingen, vent ca 20 millisekunder, og da bare hvis tilbudet fortsatt var der, ble det vurdert som en henrettet handel. Dette var uakseptabelt fordi den virkelige forsinkelsestiden var inkonsekvent og urapportert. Når jeg plasserte bud eller tilbud, måtte jeg se på handelsutførelsesstrømmen (levert av API) og bruke dem til å måle når bestillingen min ville ha blitt henrettet mot. For å gjøre dette riktig måtte jeg spore plasseringen av bestillingen min i køen. (Itrsquos et første-i-først-ut system.) Igjen, jeg couldnrsquot gjøre dette perfekt, men jeg gjorde en god tilnærming. For å finjustere bestillingseksempleringen jeg gjorde var å ta loggfilene mine fra live trading via API og sammenligne dem med loggfilene som ble produsert ved simulert handel fra nøyaktig samme tidsperiode. Jeg var i stand til å få simuleringen min til det punktet at det var ganske nøyaktig og for de delene som var umulige å modellere nøyaktig, sørget jeg i hvert fall for å produsere resultater som var statistisk liknende (i beregningene jeg trodde var viktig). Å tjene lønnsomme handler Med en ordreimuleringsmodell på plass kunne jeg nå sende ordrer i simuleringsmodus og se en simulert PampL. Men hvordan ville systemet mitt vite når og hvor jeg skulle kjøpe og selge Prissettingsspådommer var et utgangspunkt, men ikke hele historien. Det jeg gjorde var å skape et scoring system for hvert av 5 prisnivåer på bud og tilbud. Disse inkluderte ett nivå over innsiden bud (for en kjøpsordre) og ett nivå under innsiden tilbud (for en salgsordre). Hvis poengsummen til et gitt prisnivå var over en viss terskel, ville det bety at systemet mitt skulle ha et aktivt tilbud der - under terskelen skulle eventuelle aktive bestillinger bli kansellert. Basert på dette var det ikke uvanlig at systemet mitt ville blinke et bud i markedet, og deretter avbryte det umiddelbart. (Selv om jeg prøvde å minimere dette som itrsquos irriterende for alle som så på skjermen med menneskelige øyne - inkludert meg.) Prisnivåpoengene ble beregnet ut fra følgende faktorer: Prisforskjellen forutsigelsen (som vi diskuterte tidligere). Prisnivået i spørsmålet. (Inner nivå betydde større prisbevegelsesutsikter var påkrevd.) Antall kontrakter foran bestillingen min i køen. (Mindre var bedre.) Antall kontrakter bak bestillingen min i køen. (Mer var bedre.) Vesentlig disse faktorene tjente til å identifisere ldquosaferdquo steder å by på. Prisforskjellen forutsigelsen alene var ikke tilstrekkelig fordi den ikke gjorde rede for det faktum at når jeg satte et bud, ble jeg ikke fylt automatisk - jeg ble bare fylt hvis noen solgte meg der. Virkeligheten var at det faktum at noen som solgte meg til en viss pris, forandret statistiske oddsene for handelen. Variablene som ble benyttet i dette trinnet var alle gjenstand for optimalisering. Dette ble gjort på nøyaktig samme måte som jeg optimaliserte variabler i prisbevegelsesindikatorene, bortsett fra i dette tilfellet, optimaliserte jeg for bunnlinjen PampL. Hva jeg tenker på når jeg handler som mennesker, har vi ofte sterke følelser og forstyrrelser som kan føre til mindre enn optimale beslutninger. Klart ønsket jeg ikke å kodifisere disse forstyrrelsene. Her er noen faktorer som min system ignorerte: Prisen som en stilling ble oppgitt - I et handelskontor er det ganske vanlig å høre samtale om prisen som noen er lange eller korte som om det skulle påvirke deres fremtidige beslutningstaking. Selv om dette har noen gyldighet som en del av en risikoreduserende strategi, har det ingen betydning for det fremtidige kurset i markedet. Derfor ignorert programmet mitt denne informasjonen. Itrsquos samme konsept som å ignorere reduserte kostnader. Går kort vs forlater en lang posisjon - Vanligvis vil en næringsdrivende ha forskjellige kriterier som bestemmer hvor man skal selge en lang stilling versus hvor man skal gå kort. Men fra algoritmenes perspektiv var det ingen grunn til å skille. Hvis min algoritme forventet en nedadgående flytning, var en god ide, uansett om det var for tiden lenge, kort eller flatt. En ldquodoubling uprdquo strategi - Dette er en felles strategi hvor handelsmenn vil kjøpe flere aksjer i tilfelle at den opprinnelige handel går imot dem. Dette resulterer i at gjennomsnittskjøpsprisen din er lavere og det betyr at når (eller om) lageret slår seg rundt, blir din saldo satt til å gjøre pengene dine tilbake på kort tid. Etter min mening er dette virkelig en fryktelig strategi, med mindre du er Warren Buffet. Yoursquore lurte på å tro at du har det bra fordi de fleste av dine handler vil bli vinnere. Problemet er at når du mister deg, mister du stor. Den andre effekten er at det gjør det vanskelig å bedømme om du faktisk har en kant på markedet eller bare blir heldig. Å kunne overvåke og bekrefte at mitt program faktisk hadde en kant var et viktig mål. Siden min algoritme har truffet beslutninger på samme måte, uansett hvor det gikk inn i en handel, eller om det for tiden var kort eller kort, var det noen ganger i store og små tapende bransjer (i tillegg til noen store vinnende handler). Men du burde ikke tro at det ikke var noen risikostyring. For å håndtere risiko håndhevet jeg en maksimal posisjonsstørrelse på 2 kontrakter om gangen, noen ganger stødte opp på høyvolumsdager. Jeg hadde også en maksimal daglig tapgrense for å beskytte mot uventede markedsforhold eller en feil i min programvare. Disse grensene ble håndhevet i koden min, men også i backend gjennom megleren. Som det skjedde, møtte jeg aldri noen betydelige problemer. Kjører algoritmen Fra det øyeblikket jeg begynte å jobbe med programmet mitt, tok det meg ca 6 måneder før jeg fikk det til lønnsomhet og begynte å kjøre det live. Selv om det var rettferdig, var det betydelig tid å lære et nytt programmeringsspråk. Da jeg jobbet for å forbedre programmet, så jeg økt fortjeneste for hver av de neste fire månedene. Hver uke vil jeg omskole systemet mitt basert på de fire foregående ukers verdiene av data. Jeg fant dette traff den rette balansen mellom å ta vare på nyere markedsadferdstrender og å forsikre min algoritme hadde nok data til å etablere meningsfulle mønstre. Etter hvert som treningen begynte å ta mer og mer tid, splittet jeg det slik at det kunne utføres av 8 virtuelle maskiner ved hjelp av Amazon EC2. Resultatene ble deretter coalesced på min lokale maskin. Høydepunktet i min handel var oktober 2009 da jeg lagde nesten 100k. Etter dette fortsatte jeg å tilbringe de neste fire månedene, og prøvde å forbedre mitt program til tross for redusert fortjeneste hver måned. Dessverre på dette punktet antar jeg at Irsquod implementerte alle mine beste ideer fordi ingenting jeg prøvde syntes å hjelpe mye. Med frustrasjonen om å ikke kunne gjøre forbedringer og ikke ha en følelse av vekst, begynte jeg å tenke på en ny retning. Jeg sendte 6 forskjellige høyfrekvent trading firmaer for å se om theyrsquod er interessert i å kjøpe min programvare og ansette meg til å jobbe for dem. Ingen svarte. Jeg hadde noen nye oppstartsidéer jeg ønsket å jobbe med, så jeg aldri fulgte opp. UPDATE - Jeg postet dette på Hacker News, og det har fått mye oppmerksomhet. Jeg vil bare si at jeg ikke fortaler noen som prøver å gjøre noe som dette selv nå. Du vil trenge et team av virkelig smarte mennesker med en rekke erfaringer å ha noe håp om å konkurrere. Selv når jeg gjorde dette, tror jeg det var svært sjelden at enkeltpersoner skulle oppnå suksess (selv om jeg hadde hørt om andre.) Det er en kommentar øverst på siden som nevner manipulert statistikk og refererer til meg som en ldquoretail investorrdquo som quants ville ldquogleefully plukke offrdquo. Dette er en ganske uheldig kommentar thatrsquos rett og slett ikke basert i virkeligheten. Innstilling som til side therersquos noen interessante kommentarer: news. ycombinatoritemid4748624 UPDATE 2 - Irsquove postet en oppfølging FAQ som svarer på noen vanlige spørsmål Irsquove mottatt fra handelsmenn om dette innlegget. Forex Trading at Saxo Enten du ønsker å tjene direkte fra bevegelser i FX eller bare investere internasjonalt på tvers av aktivaklasser, forexmarkedet berører alt du gjør som investor. Det er vårt mål å gjøre FX trading arbeid for deg, slik at du kan handle FX online på en rask, gjennomsiktig og pålitelig måte. Trade FX-instrumenter på samme plattformer som du bruker til alle andre Saxo-virksomheter, ved hjelp av din Saxo-konto. Trading Forex på Saxo, du har fyrverdenen til et ledende finansielt teknologiselskap og påliteligheten til en regulert bank som jobber for deg, hånd i hånd. Sprer så lite som 0,2 pips Når du handler mer, krympes prisene. Du kan nå så lite som 0,2 pips, noe som gir deg en reell fordel i Forex trading. Men vi vil at du skal gjøre det bra uansett hvor mye du handler. Våre priser er konkurransedyktige, gjennomsiktige og klare på alle nivåer, og vi har ingen falske insentiver. Vennligst se vår pris for detaljert info ved å klikke på linken nedenfor. Se spredninger så lave som 0,2 pips Hvorfor handle Forex med Saxo Forex Options Med FX Options, har du friheten til å handle med putter og samtaler i 40 par, samt seks populære par når du handler FX Touch Options. FX Options gir deg mange av de samme fordelene som trading FX, ofte med enda høyere priser. Lær mer på siden FX Alternativer Produkt. 100: 1 Ansvarlig innflytelse Saxo benytter en margineringsmetode for FX Trading, slik at vi kan tilby marginaler så lave som 1. Tieringen refererer til å anvende ulike marginkrav til ulike eksponeringstrinn, dvs. så lav som 1 for liten eksponering, men gradvis stigende etter hvert som eksponeringen øker. Tilpasset likviditet Som aktive Markedsførere kan vi konfigurere likviditet for hver av våre kunder, takket være to tiår med forhold til ledende banker i valutamarkedet. Handel med et bredt spekter av store, mindreårige og eksotiske valutapar, i mikropartier eller i markedsstørrelser. Et bredt spekter av omsettelige valutapar, tilgjengelig fra din eneste konto, betyr at du trenger aldri å savne en mulighet. Ekstra Forex-funksjoner Teknologi Forex ndash, og hele vårt investeringsunivers ndash, er tilgjengelig på våre kryssaktiverte online plattformer, og leverer toppmoderne handel og analyse. Stopp ordre statistikk Vi er stolte av vår fremragende stoppordre statistikk ndash, og vi gjør det til et poeng å gjøre dem tilgjengelige for alle på kvartalsbasis. Ta gjerne muligheten til å utforske Saxo Bank Groups Historiske FX Stop Order Fill-statistikkordrer for hver mulighet Implementer dine unike tradingstrategier med tilgang til både enkle og mer avanserte bestilletyper. Kombiner bestillinger som Market, Limit, Stop eller Trailing Stop med OCO (One-Cancels-the-Other) og lsquoIf donersquo-evner og ulike bestillingsplasseringskrav. Skarp utførelse Opplev forskjellen som nøyaktig utførelse gjør. Anta kontrollen med din handel gjennom brukerdefinert pris toleranse, med potensial for å dra nytte av prisforbedring. Priser og vilkår Priser på Saxo er konkurransedyktige, gjennomsiktige og gir ekte verdi for pengene. Dette gjelder for standardprising, hvor du betaler per handel. Og det er fortsatt tilfellet når du går videre til volumbaserte planer som tilbyr de beste prisene for de mest aktive handlerne. Når du handler og flytter dine investeringer over hele verden og aktivaklassene, gir Saxo deg en klar og konkurransedyktig prisstruktur. Fra din aller første Saxo-handel drar du nytte av de enkle og gjennomsiktige gebyrene, som inkluderer Saxo service og utdanning tilbud. Verden av valutahandel hviler aldri. Markedsutviklingen og handelsinnovasjonene viser til investorens oppmerksomhet. Enten du ennå ikke har utført din første handel eller ønsker å pusse opp på FX Options, finner du noe i treningsutvalget. Andre handelsmenn og markedsdeltakere deler deres innsikt, noe som gir deg tilgang til folkemengdenes visdom. Besøk Saxo Academy eller TradingFloor for å utvide din trading kunnskap. Delta i sanntid på vår TradingFloor-plattform og les handels - og investeringsbloggene. Eller på fritiden kan du se de modulære kursene og korte videolektene fra Saxo-akademiet. Uansett, kunnskap setter deg ikke bare fri, det gir deg kontroll. Klikk her for mer info. Besøk Saxo-akademiet Markedet, størrelsen, fluktuasjonen Den rene størrelsen og omfanget av global Forex trading, kombinert med et nesten 24-timers marked, betyr muligheter for handelsfolk. Internasjonale faktorer Mange faktorer påvirker prisen på valutaer, og her ser vi på hvordan internasjonal handel spiller sin rolle. Bruk av leverage Leveraged trading kan åpne opp store muligheter - men det må håndteres nøye. Finn ut hvordan. Ofte stilte spørsmål Hva er en FX-volumprisplan Vi gir rett og slett kunder et ekstra valg for å velge om de foretrekker å handle på strammere, variable spreads med en post-commisjon eller å handle på all inclusive-spreads, som vanligvis er litt bredere, men generelt mer konsistent. Hva skjer hvis jeg vil endre prisvilkårene i midten av måneden Du kan be om å endre provisjonsrate (og tilhørende minimum månedlig provisjonsavgift) når som helst. Minimum provisjoner vil bli beregnet pro rata av de forholdsmessige dagene som hvert respektive minimum var i kraft. Hva er mine handelskostnader med FX Volume Price Plan Du vil bli belastet den respektive USD per USD millioner omsatt provisjonsavgift som beregnes og gjennomsiktig på hver handel. Avgiften kan ses i Trade Ticket Confirmation og også i Open Positions Monitor. Hvorfor ville ikke alle velge den laveste provisjonsgraden på USD20 per million millioner i stedet for USD60 De laveste provisjonsratene er ikke nødvendigvis passende for alle klienter. Den provisjonsbaserte prisstrukturen gir deg mulighet til å betale lavere provisjonskostnader per enhet, men det er også minimum månedlige provisjonsbeløp som skal betales. Finner ikke det du lette etter Du kan laste ned flere vanlige spørsmål for handel FX med Saxo her. Eller ta kontakt med våre dyktige medarbeidere ved å ringe nummeret nedenfor.900 145 ffffff 100 1 e0e0e0 normal sant horisontal ffffff 0 0 e0e0e0 10 10 0 10 0 0 0 0 0 label lineær true false true bottomright 20 808080 e0e0e0 true 2 50 sweetfutureswp - contentpluginsdoptsassetsguiimagesThumbnailsPrev. png sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesThumbnailsPrevHover. png sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesThumbnailsPrevDisabled. png sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesThumbnailsNext. png sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesThumbnailsNextHover. png sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesThumbnailsNextDisabled. png sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesThumbnailLoader. gif 792 118 100 100 F1F1F1 F1F1F1 en d0d0d0 303 030 2 2 2 2 sann 100 ffffff 80 sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesLightboxLoader. gif ffffff 100 1 e0e0e0 999999 30 30 30 30 10 10 10 10 sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesLightboxPrev. png sweetfutures wp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesLightboxPrevHover. png sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesLightboxNext. png sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesLightboxNextHover. png sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesLightboxClose. png sweetfutureswp-contentpluginsdoptsassetsguiimagesLightboxCloseHover. png ffffff C0C0C0 600 sann ffffff 000000 000000 bunn falske 000000 80 ffffff sann 8000 falsk sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsK7pWnX9qXAcegStPcRZ5PreyeT2M26ECjMWDzWgTRQ1XD4x54mLgjQfzgDOX6n1tg. jpg sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsthumbsK7pWnX9qXAcegStPcRZ5PreyeT2M26ECjMWDzWgTRQ1XD4x54mLgjQfzgDOX6n1tg. jpg blank sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsGde42W4j8W9da7Q6xQC9HpCwP69ANtw4QsKsZMpwSM5kSNthknjH1rLbh8RBsptGh. jpg sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsthumbsGde42W4j8W9da7Q6xQC9HpCwP69ANtw4QsKsZMpwSM5kSNthknjH1rLbh8RBsptGh. jpg blank sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsMDGTka9nKmGpWOTNYC6TRHTKgHyPWPXTqnBML1jmGkXT7sr4cKrKS2fcnYkzYhk69. jpg sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsthumbsMDGTka9nKmGpWOTNYC6TRHTKgHyPWPXTqnBML1jmGkXT7sr4cKrKS2fcnYkzYhk69.jpg blank sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploads5OqQKLRWna7f2BCFDrgcKWCL7bQrCcCXXLeWjmbjs1zywwwXAxdPLQrtgjWW5yWxf. jpg sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsthumbs5OqQKLRWna7f2BCFDrgcKWCL7bQrCcCXXLeWjmbjs1zywwwXAxdPLQrtgjWW5yWxf. jpg blank sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploads6k89e6B4aEscGnzafYzpqscThkH5NXW1GQRYCXZXSqpBKm2whBAKyHaC8NQj4eTsg. jpg sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsthumbs6k89e6B4aEscGnzafYzpqscThkH5NXW1GQRYCXZXSqpBKm2whBAKyHaC8NQj4eTsg. jpg blank sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsHqpDRCpeLdLCjSY5yODNjfQ5FYCezjBEHt9rPNF5LNAgXPCxsK3c27yf79C5XbOnD. jpg sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsthumbsHqpDRCpeLdLCjSY5yODNjfQ5FYCezjBEHt9rPNF5LNAgXPCxsK3c27yf79C5XbOnD. jpg blank sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploads5DmnBnQ97peBMgTCa6wDk83EqG3Tq6e8nz7Z56XcFaYxNGZxRpN2heq9shrthDWDW. jpg sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsthumbs5DmnBnQ97peBM gTCa6wDk83EqG3Tq6e8nz7Z56XcFaYxNGZxRpN2heq9shrthDWDW. jpg blank sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsfbKMaHFZqmjX28hZqwD4RhYwa35SCjpSe4bZOBg6O1Bb11CwnjDMR3PNFB7bYG1S4.jpg sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsthumbsfbKMaHFZqmjX28hZqwD4RhYwa35SCjpSe4bZOBg6O1Bb11CwnjDMR3PNFB7bYG1S4.jpg tomme sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadspLaGx5S9f4FdxQkbP3ntF7m1LPTkFRZ5qbzW9ES3QWDFYgfWyPzMLdG3GajC2WYnz. jpg sweetfutureswp-contentpluginsdoptsuploadsthumbspLaGx5S9f4FdxQkbP3ntF7m1LPTkFRZ5qbzW9ES3QWDFYgfWyPzMLdG3GajC2WYnz. jpg tomme Managed Futures Lær om Managed futures. Fri tilgang til databasen OTC Trading Trade Clearport. Trade The Ice Exchange. Vi kan tilby talemeglere. Online Trading Vi tilbyr 15 plattformer for å møte dine handelsbehov. Råvarer gir risikobeskyttelse og kan tilpasses av en Sweet Futures (CBOT) 10-årig amerikanske statskassen Futures vil øke med .10 per side fra .59 til .69. (CBOT) USA Treasury Bond Futures vil øke y .15 per side fra .59 til .74. (CBOT) Ultra US Treasury Bond Futures vil øke med .20 per side fra .59 til .79. (CME) Block tilleggsavgift for Rentesats Futures amp Options vil øke med .10 per side. (CME) Euribor Futures kontrakter vil ikke lenger ha separate Exchange Amp Clearing Fees. De vil følge rentesatsene.