Quantitative Trading Was ist Quantitative Trading Quantitative Trading besteht aus Trading-Strategien auf der Grundlage der quantitativen Analyse. Die sich auf mathematische Berechnungen und Zahlenknirschen stützen, um Handelsmöglichkeiten zu identifizieren. Als quantitativen Handel wird in der Regel von Finanzinstituten und Hedge-Fonds eingesetzt. Die Transaktionen sind in der Regel groß und können den Kauf und Verkauf von Hunderttausenden von Aktien und anderen Wertpapieren. Der quantitative Handel wird jedoch häufiger von einzelnen Anlegern genutzt. BREAKING DOWN Quantitative Trading Preis und Volumen sind zwei der häufigsten Dateneingaben, die in der quantitativen Analyse als Haupteingaben für mathematische Modelle verwendet werden. Quantitative Handelstechniken umfassen Hochfrequenzhandel. Algorithmischen Handel und statistische Arbitrage. Diese Techniken sind Schnellfeuer und haben in der Regel kurzfristige Anlagehorizonte. Viele quantitative Händler sind mit quantitativen Werkzeugen, wie etwa gleitenden Durchschnitten und Oszillatoren, vertraut. Verständnis des quantitativen Handels Quantitative Händler nutzen die moderne Technologie, die Mathematik und die Verfügbarkeit umfassender Datenbanken, um rationale Entscheidungen zu treffen. Quantitative Händler nehmen eine Handelstechnik und erstellen ein Modell davon mit Mathematik, und dann entwickeln sie ein Computerprogramm, das das Modell auf historische Marktdaten anwendet. Das Modell wird dann rückgängig gemacht und optimiert. Werden günstige Ergebnisse erzielt, wird das System dann in Realmärkten mit Realkapital umgesetzt. Wie quantitative Handelsmodelle funktionieren, lässt sich am besten anhand einer Analogie beschreiben. Betrachten Sie einen Wetterbericht, in dem der Meteorologe eine 90 Wahrscheinlichkeit des Regens prognostiziert, während die Sonne scheint. Der Meteorologe leitet diese kontraintuitive Schlussfolgerung ab, indem er Klimadaten von Sensoren im gesamten Gebiet sammelt und analysiert. Eine computerisierte quantitative Analyse zeigt spezifische Muster in den Daten. Wenn diese Muster mit den gleichen Mustern verglichen werden, die in historischen Klimadaten (Backtesting) aufgedeckt werden, und 90 von 100 mal das Ergebnis ist Regen, dann kann der Meteorologe die Schlussfolgerung mit Zuversicht ziehen, daher die 90 Prognose. Quantitative Händler wenden diesen Prozess auf den Finanzmarkt an, um Handelsentscheidungen zu treffen. Vor - und Nachteile des quantitativen Handels Das Ziel des Handels ist es, die optimale Wahrscheinlichkeit eines rentablen Handels zu berechnen. Ein typischer Händler kann effektiv überwachen, analysieren und handeln Entscheidungen über eine begrenzte Anzahl von Wertpapieren, bevor die Menge der eingehenden Daten überwältigt den Entscheidungsprozess. Die Verwendung von quantitativen Handelstechniken beleuchtet diese Grenze durch die Verwendung von Computern zur Automatisierung der Überwachungs-, Analyse - und Handelsentscheidungen. Überwindung von Emotionen ist eines der allerschwersten Probleme mit dem Handel. Sei es Angst oder Habgier, beim Handel, Emotion dient nur zu ersticken rationales Denken, die in der Regel zu Verlusten führt. Computer und Mathematik besitzen keine Emotionen, so dass der quantitative Handel dieses Problem beseitigt. Der quantitative Handel hat seine Probleme. Finanzmärkte sind einige der dynamischsten Einheiten, die es gibt. Daher müssen quantitative Handelsmodelle so dynamisch sein, dass sie konsequent erfolgreich sind. Viele quantitative Händler entwickeln Modelle, die vorübergehend profitabel sind für die Marktbedingungen, für die sie entwickelt wurden, aber sie scheitern schließlich, wenn sich die Marktbedingungen ändern. Basics of Algorithmic Trading: Konzepte und Beispiele Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz von klar definierten Anweisungen zur Durchführung Eine Aufgabe oder einen Prozess. Algorithmischer Handel (automatisierter Handel, Black-Box-Handel oder einfach algo-Handel) ist der Prozess der Verwendung von Computern programmiert, um eine definierte Reihe von Anweisungen für die Platzierung eines Handels folgen, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit, die unmöglich ist, Menschlichen Händler. Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder jedem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Trader macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausschließt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufe 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 200-Tage-Gleitdurchschnitt liegt. Verkaufe Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt unter den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt Unter Verwendung dieses Satzes von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden Durchschnittsindikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Händler muss nicht mehr eine Uhr für Live-Preise und Grafiken, oder legen Sie die Aufträge manuell zu halten. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch, indem er die Handelschance korrekt identifiziert. (Mehr zu den gleitenden Durchschnitten finden Sie unter: Einfache Bewegungsdurchschnitte machen Trends aus.) Algo-trading bietet die folgenden Vorteile: Handel zu bestmöglichen Preisen ausgeführt Sofortige und genaue Auftragsabwicklung (dadurch hohe Chancen bei der Ausführung auf gewünschten Ebenen) Trades Timing korrekt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe nachfolgendes Beispiel für die Implementierungsminderung) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung mehrerer Marktbedingungen Reduziertes Risiko für manuelle Fehler bei der Platzierung der Trades Backtest den Algorithmus auf der Grundlage verfügbarer historischer und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern durch menschliche Händler auf der Grundlage emotionaler und psychologischer Faktoren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten auf mehrere Märkte und mehrere Entscheidungen zu setzen Parameter, basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. Algo-Trading wird in vielen Formen von Handels - und Investitionsaktivitäten eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Buy-Side-Gesellschaften (Pensionskassen) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die zwar in großen Mengen kaufen, aber die Aktienpreise nicht mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Marktmacher, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von automatisierter Handelsausführung, algo-Handelshilfen, um genügend Liquidität für Verkäufer auf dem Markt zu schaffen. Systematische Händler (Trendfolger, Paare Händler, Hedgefonds usw.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch handeln zu lassen. Algorithmischen Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden auf der Grundlage einer menschlichen Händler Intuition oder Instinkt. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf ein verbessertes Ergebnis oder eine Kostensenkung rentabel ist. Die folgenden handelsstrategien werden im algo-handel verwendet: Die gebräuchlichsten algorithmischen handelsstrategien folgen den trends bei gleitenden durchschnitten. Kanal Ausbrüche. Preisniveaubewegungen und damit zusammenhängende technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch den algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Prognosen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden basierend auf dem Auftreten von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert durch Algorithmen implementiert werden können, ohne in die Komplexität der Vorhersageanalyse einzutreten. Das oben genannte Beispiel für 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Für mehr über Tendenzhandelsstrategien siehe: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen börsennotierten Wertpapiers zu einem niedrigeren Kurs in einem Markt und der gleichzeitigen Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreien Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisunterschiede von Zeit zu Zeit bestehen. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht profitable Chancen in effizienter Weise. Die Indexfonds haben definierte Perioden des Ausgleichs festgelegt, um ihre Bestände auf ihre Benchmark-Indizes zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades, die 20-80 Basispunkte Gewinne in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Index-Fonds, kurz vor dem Index Fonds Rebalancing bieten zu profitieren. Solche Trades werden über algorithmische Handelssysteme für rechtzeitige Ausführung und beste Preise initiiert. Viele bewährte mathematische Modelle, wie die delta-neutrale Trading-Strategie, die den Handel auf Kombination von Optionen und die zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades zum Ausgleich von positiven und negativen Deltas platziert werden, so dass das Portfolio-Delta auf Null gehalten wird. Die mittlere Reversionsstrategie basiert auf der Idee, dass die hohen und niedrigen Preise eines Vermögenswertes ein temporäres Phänomen sind, das periodisch auf ihren Mittelwert zurückgeht. Ermittlung und Definition einer Preisspanne und Implementierung Algorithmus auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis für Asset Pausen in und aus der definierten Bereich ermöglicht. Die volumengewogene durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt ab, indem sie spezifische historische Volumenprofile verwendet. Ziel ist es, die Order in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit den Durchschnittspreis zu nutzen. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie baut einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf dem Markt unter Verwendung gleichmäßig geteilter Zeitschlitze zwischen einer Anfangs - und einer Endzeit frei. Ziel ist es, die Order in der Nähe des Durchschnittspreises zwischen der Start - und Endzeit durchzuführen, wodurch die Marktwirkung minimiert wird. Solange der Handelsauftrag nicht vollständig gefüllt ist, setzt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge entsprechend der definierten Teilnahmequote und entsprechend dem auf den Märkten gehandelten Volumen zu senden. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz der Marktvolumina und erhöht oder verringert diese Beteiligungsquote, wenn der Aktienkurs auf benutzerdefinierte Ebenen ankommt. Die Implementierungs-Defizit-Strategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Real-Time-Markt zu minimieren, wodurch die Kosten der Bestellung eingespart werden und die Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung profitieren. Die Strategie wird die angestrebte Beteiligungsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs positiv entwickelt und sinkt, wenn der Aktienkurs sich negativ bewegt. Es gibt einige spezielle Klassen von Algorithmen, die versuchen, Ereignisse auf der anderen Seite zu identifizieren. Diese Sniffing-Algorithmen, die beispielsweise von einem Sell-Market-Hersteller genutzt werden, haben die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Buy-Seite eines großen Auftrags zu identifizieren. Eine solche Erkennung durch Algorithmen hilft dem Marktmacher, große Orderchancen zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch das Ausfüllen der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Front-Run bezeichnet. (Weitere Informationen über den Hochfrequenzhandel und betrügerische Praktiken finden Sie unter: Wenn Sie Aktien kaufen Online, Sie sind in HFTS beteiligt.) Technische Voraussetzungen für den algorithmischen Handel Implementierung des Algorithmus Hilfe eines Computerprogramms ist der letzte Teil, mit einer Keule geschlagen Backtesting. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten EDV-gestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Auftragserteilung hat. Die folgenden werden benötigt: Programmierkenntnisse, um die erforderliche Handelsstrategie zu programmieren, bezahlte Programmierer oder vorgefertigte Handelssoftware Netzwerkkonnektivität und Zugang zu Handelsplattformen, um die Aufträge zu vergeben Zugang zu Marktdatenfeeds, die durch den Algorithmus auf Gelegenheitsmöglichkeiten überwacht werden Bestellungen Die Fähigkeit und Infrastruktur, Backtest System einmal gebaut, bevor es live auf realen Märkten Erhältliche historische Daten für Backtesting, abhängig von der Komplexität der Regeln in Algorithmen implementiert Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam gelistet (AEX) und der London Stock Exchange (LSE). Erstellen Sie einen Algorithmus, um Arbitrage-Chancen zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX Geschäfte in Euro, während LSE Handel in Pfund Sterling Aufgrund der Stunde Zeitdifferenz, öffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von den beiden Börsen gleichzeitig für den nächsten paar Stunden gehandelt und dann den Handel nur in LSE während die letzte Stunde als AEX schließt können wir die Möglichkeit der Arbitrage-Handel an der Royal Dutch Shell Aktie notiert auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen Ein Computerprogramm, erkunden die aktuellen Marktpreise Preis-Feeds von beiden LSE und AEX-Feed Ein Forex Rate lesen kann GBP-EUR-Umrechnungskurs Bestellmöglichkeit, mit der die Bestellung an den richtigen Austausch weitergeleitet werden kann Rücktestfähigkeit auf historische Preisvorschübe Das Computerprogramm sollte folgendes ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub des RDS-Bestands von beiden Börsen mit den verfügbaren Wechselkursen . Wandeln Sie den Preis einer Währung in einen anderen um. Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz gibt (Rabatt auf die Maklerkosten), die zu einer rentablen Chance führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf eine niedrigere Kurswährung an und verkaufen Sie die Order auf dem höheren Kurs Erwünscht, wird die Arbitrage Profit folgen Einfach und leicht Aber die Praxis der algorithmischen Handel ist nicht so einfach zu pflegen und auszuführen. Denken Sie daran, wenn Sie einen Algo-generierten Handel platzieren können, so können die anderen Marktteilnehmer. Infolgedessen schwanken die Preise in Milli - und sogar Mikrosekunden. In dem oben genannten Beispiel, was passiert, wenn Ihr Kaufhandel ausgeführt wird, aber verkaufen Handel nicht, wie die Verkaufspreise ändern sich durch die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. So dass Ihre Arbitrage-Strategie wertlos. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: zum Beispiel Systemausfallrisiken, Netzwerkkonnektivitätsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strenger ist das Backtesting, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Seine spannende für die Automatisierung von Computern mit einer Vorstellung, um Geld zu machen mühelos gehen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet wird und die erforderlichen Grenzen gesetzt sind. Analytische Händler sollten das Lernen von Programmierungs - und Gebäudesystemen selbst in Erwägung ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Strategien in narrensicherer Weise umgesetzt werden. Eine vorsichtige Anwendung und gründliche Prüfung von algo-trading kann zu profitable Chancen führen. Working Capital ist ein Maß für die Effizienz eines Unternehmens und seine kurzfristige finanzielle Gesundheit. Das Working Capital wird berechnet. Die Environmental Protection Agency (EPA) wurde im Dezember 1970 unter US-Präsident Richard Nixon gegründet. Das. Eine Verordnung, die am 1. Januar 1994 durchgeführt wurde, verringerte und schließlich beseitigte Tarife, um Wirtschaftstätigkeit zu fördern. Ein Maßstab, an dem die Wertentwicklung eines Wertpapier-, Investmentfonds - oder Anlageverwalters gemessen werden kann. Mobile Brieftasche ist eine virtuelle Brieftasche, die Zahlungskarteninformationen auf einem mobilen Gerät speichert. 1. Die Verwendung von verschiedenen Finanzinstrumenten oder Fremdkapital, wie Marge, um die potenzielle Rendite einer Investition zu erhöhen. Trading Systems Trading Systems Rethink Strategie, Think RQ. Bei RQ konzentrieren wir uns auf die Entwicklung, Implementierung und Überwachung von quantitativen und algorithmischen Handelssystemen. In den elektronischen Finanzmärkten ist der Quant - und Algo-Handel definiert als die systematische Anwendung von Handelsstrategien durch den Einsatz von Computerprogrammen. Unsere Modelle werden von unseren Mitarbeitern der Marktprofis, bestehend aus Händlern, Strategen und Programmierern mit umfassenden und strengen Forschung entwickelt. Die RQs-Ansatz ist es, zu eliminieren oder zu mildern Trading-Entscheidungen getrieben von Emotionen, Disziplinlosigkeit, Leidenschaft, Gier und Angst, zusätzlich zu anderen Faktoren, die zu menschlichen Fehlern beitragen. Um ein Handelssystem zu beurteilen, muss man die Strategie und das Risikomanagement verstehen. Sie sollten auch lernen, so viel wie möglich über den Entwickler. Bei RQ begrüßen und ermutigen wir Sie, uns auf einer One-on-One-Basis kennen zu lernen. RQ iNewton Trade Automation über verschiedene Marktdynamiken Der RQ iNewton ist unser aktuelles und modernstes automatisiertes Handelssystem. Das quantitative Modell ist sowohl für den Tageshandel als auch für den Swing-Handel konzipiert. Zu den Merkmalen gehören Intermarket-Korrelationsanalysen, drei Bewegungsfilter und mehrere Exit-Strategien. Die Einträge basieren auf bullishe Break-outs und böswilligen Kursstörungen von Preisaktionen. Mehrere Ausstiegsstrategien ermöglichen es Tradern, kurzfristigen Gewinn zu nehmen und halten Sie in den Trend. Money-Management-Funktionen gehören Equity-Kurse Handel Halts für Equity-up-ups und Drawdowns. Mehrere Aktionstasten auf dem Diagramm ermöglichen Ihnen einfachen Zugriff auf schnell zu aktivieren oder deaktivieren Handel Automatisierung sowie Handel Filter, einschließlich Intermarket Korrelationen, Bewegung, nur lange, nur Shorts und kaufen und verkaufen Tasten. RQ Einstein III Hochleistungs-Handelsstrategien über mehrere Anlageklassen Der RQ Einstein III ist ein quantitatives automatisiertes Modell für spezifische Zuordnungen wie die Nutzung von kurzlebigen Handelsmöglichkeiten. Im Mittelpunkt der Strategie steht ein RQ-proprietärer Code mit zukunftsweisenden Algorithmen zur Prognose und Suche nach potentiellen Preisniveaus der Märkte. Der Fokus schafft opportunistische Chancen, die mit der Volatilität auf diesen kritischen Ebenen verbunden sind. Es ist ein Alpha-Modell daher am effektivsten, wenn es über mehrere Assetklassen angewendet wird. Trading Indicators Ein quantitatives Modell, das auf institutionelle Handelsaktivitäten fokussiert ist Die RQ Techs Multifunktionalität soll dazu beitragen, dass aktive Trader Klarheit gewinnen, wenn die Märkte im Chaos zu sein scheinen. Der DMS, unser proprietärer dynamischer Marktstimmungsindikator, ermöglicht die quantitative Identifikation von Risiko - und Risiko-Korrelationen in Echtzeit. Der Nextreme Geschwindigkeitsindikator hilft Händler, zu identifizieren, wo die Marktimpulsentwicklung sich entwickelt, die es entscheidend für die Vorwähler der Märkte bildet, die für aggressive Preishandlung balanciert werden. Die Indikatoren Carry Trade und FX Flows sind auch für das Aufdecken von institutionellen Rotationsströmen von Vorteil. Überkauft, überverkauft und Retracement Marker Die RQ OBOS-R Marker vor Ort kurzfristige überkaufte oder überverkaufte Bedingungen sowie potenzielle Retracements aus jüngsten Preis-Aktion. Die überkauften Marker sind gelb über den Preisleisten. Die überverkauften Markierungen werden in gelb unterhalb der Preisleisten angezeigt. Retracement Marker Anzeige in rot, oberhalb Balken für eine aktuelle Rallye und Anzeige in grün unterhalb der Balken für einen kürzlichen Verkauf aus. Ein systematischer Ansatz zur Unterstützung diskretionärer Händler Als umfassendes Indikatorpaket bietet das GnosTICK den Händlern den Zugang zu innovativen Methoden, um Gewinne aus den Märkten zu steuern und gleichzeitig das Risiko zu steuern. Das Konzept, die Methoden und Werkzeuge werden in einem leicht verständlichen Schritt-für-Schritt-Format skizziert. Die GnosTICKs-Methode für den Handel der Märkte basiert auf Chancen und das Ziel ist es, die Chancen zu Ihren Gunsten zu halten. Die genaue Logik wird mit allen notwendigen Regeln für das Verständnis der Kenntnisse und Verfahren, die den GnosTICK Algorithmus treibt offenbart. Automatisierte Trade Execution Advanz Auto4X Automatisieren Sie Ihre Trade Execution Die Advanz Auto4X Plattform nimmt Ihre TradeStation Strategie Signale und automatisiert ihre Ausführung an mehrere Clearing-Firmen. Es wurde entwickelt, um leistungsstark, flexibel und genau auf die Bedürfnisse der komplexen institutionellen Handelsabteilungen gerecht zu werden. Es ist auch entworfen, um einfach und effizient für einen einzelnen Händler. Advanz Auto4X unterstützt die Ausführung einer beliebigen Anzahl von Strategien, die auf beliebig viele Zeitrahmen für einen oder alle der für den Handel verfügbaren Forex-Kreuze arbeiten. Connectivity ist verfügbar für: Currenex (CMS, PFG, Marex, London Capital, GFT, FCStone, ADM, Baxter FX, FXDD, Man Financial, ODL, NewEdge, BGCCantor, etc.) Oanda, Lava, Hotspot, FXAll, CAX, FIXI , DBFX, FXInside (integral), MB Trading, interaktive Broker, GAIN, Forex und FXCM. Advanz Auto Route Verbessern Sie die Qualität Ihrer Handelsausführungen Im heutigen Markt können Qualitätsausführungen die Voraussetzung für die Systemleistung sein. Advanz Auto4X mit intelligenter Auftragsrouting bietet Ihnen maßgeschneiderte Strategien für Ihre spezifischen Bedürfnisse einschließlich Hochfrequenz, Hedging, ereignisgesteuerten und opportunistischen Handel. Sie können mehrere Strategien bei mehreren Clearing-Firmen einrichten. Trading-Signale können zu den besten Bidoffer-Preisen von mehreren Clearing-Unternehmen geleitet werden, um optimale Ausführungen zu erhalten.
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