Aprendizado de máquina de opções binárias

Negociação de Opções Binárias.

Bem-vindo à Universidade de Opções Binárias!

Estamos felizes em ter você se juntar a nós para aprender e estudar este mercado comercial. Tenha em mente que colocamos este site de negociação na Internet para ajudá-lo a atingir suas metas de negociação, mas certifique-se de entender os riscos envolvidos. Você verá mensagens de risco em todo o site. Por favor, leve isso muito a sério.

A negociação de opções binárias cresceu ao longo dos anos. Para onde vai daqui ainda está em questão. Negociação de opções binárias é uma maneira de você potencialmente ganhar dinheiro ou perder tudo o que você coloca nele. No passado, o mercado de ações era visto como um refúgio para pessoas que buscavam grandes ganhos. As pessoas estão sempre procurando novas maneiras de entrar nos mercados financeiros. Algumas pessoas ganham dinheiro, mas muitas mais perdem.

Como podemos ajudar?

Quando você quiser começar a negociar, a plataforma será um pouco diferente de corretora para corretora, mas sua interface básica será a mesma. Primeiro, você seleciona um ativo. Então você seleciona a direção que você acha que irá (up / call ou down / put). Em seguida, você descobre seus prazos. Você quer ter um rápido comércio de 60 segundos? ou você quer escolher um prazo de expiração daqui a 30 minutos? Sua corretora deve ajudá-lo a escolher um vencimento de uma lista perto do ativo que você selecionou. Finalmente, você quer decidir quanto arriscar. Alguns corretores têm um mínimo de US $ 1 ou mais. Se você é novo, vai querer começar o menor possível até refinar sua técnica. Em seguida, quando tiver certeza de que tudo está como você quer, aperte o botão que executa o negócio para você. Então, você espera para ver se estava certo ou errado.

Tipos de opções.

Na sua forma mais básica, existem dois tipos principais de opções binárias. A opção de compra é o que você usará quando achar que o preço do ativo em questão aumentará. Você utiliza a opção de venda quando acha que o preço vai cair. Isso é simples de aprender - apenas uma das duas coisas pode acontecer. Você está certo e vê um lucro retornado a você, ou está errado e perde seu dinheiro arriscado. Isso cria uma ilusão de simplicidade. Os binários podem ser simples em como os lucros e perdas são estabelecidos, mas é aí que eles deixam de ser assim. Se você quer ser bem sucedido na negociação, você precisa ter um domínio sobre interpretação de gráficos, ferramentas de análise sentimental e técnica, e até mesmo ter um bom olho para detectar comércios fundamentais significativos.

Começando.

A melhor maneira de começar em negociação binária é obter alguma prática com uma conta de negociação de demonstração. Com uma conta de demonstração, você pode praticar negociação em tempo real com certos corretores. Não há como duplicar a experiência que vem com a experiência de negociação da vida real.

A maneira como funciona é direta. Com o comércio de demonstração, você recebe uma certa quantia de dinheiro falso para começar. Você pode usar esse dinheiro de qualquer maneira que achar melhor. A plataforma que você usará para a negociação de demonstração é a mesma que você usará quando estiver realmente negociando com dinheiro real, então a negociação de demonstração ajuda a eliminar a curva de aprendizado e quaisquer erros que você possa cometer ao descobrir como usar o software . Os comerciantes dos EUA podem abrir uma conta de demonstração do Nadex em apenas alguns minutos.

Contas de demonstração serão diferentes de corretor para corretor, e alguns lugares nem sequer oferecem negociação de demonstração. Ainda assim, esta é uma parte importante da sua tutela comercial.

Há quedas no uso de uma conta virtual, no entanto. A maioria dos corretores de opções binárias que possuem estes só permitirá mantê-los abertos por um curto período de tempo. Alguns só permitirão que você faça uma demonstração do comércio por até 72 horas antes de fechar sua conta de demonstração. Isso é mais do que tempo suficiente para descobrir como usar as funções do software, mas se você é novato na negociação, isso dificilmente é tempo suficiente para elaborar uma rotina de negociação eficaz. Se você é novo na negociação, você vai querer dar-se o máximo de tempo possível antes de começar. A experiência é algo que você precisa acumular ao longo do tempo.

Selecionando um corretor.

Existem muitos corretores diferentes por aí para escolher. No entanto, não há um corretor certo lá fora para cada necessidade. Comerciantes diferentes terão diferentes áreas que são importantes para que não haja um corretor que satisfaça todas as necessidades. Se você ainda está procurando pelo melhor broker de opções binárias, você deve considerar um dos corretores binários confiáveis:

Ainda assim, há algumas coisas principais que você deve manter os olhos abertos para descobrir qual corretor ou corretores usar para sua negociação.

Você quer uma empresa que permitirá que você use o software em demonstração. Com negócios rápidos, você não pode pagar se o software ficar lento ou perder segundos preciosos. Ativos suficientes. Não faz sentido negociar em um corretor que não tenha os ativos que você deseja negociar. Se você tem experiência em Forex, você quer ter certeza de que eles têm uma rica variedade de moedas que você estaria interessado em negociar. Se eles não tiverem os recursos de que você precisa, não perca seu tempo. Boas taxas de retorno. Isso é imperativo. Se um site oferece a você uma taxa de retorno de 83%, enquanto outro oferece 84%, desde que todos os outros fatores sejam os mesmos, você precisa escolher o que oferece mais, mesmo que seja apenas uma diferença de 1%. Fatores como facilidade de uso são importantes, mas você não quer sacrificar os lucros apenas porque um corretor demora um pouco mais para se acostumar do que outro. Opções de opções suficientes. Existem mais opções do que apenas as opções padrão de compra / venda. À medida que você se torna mais avançado em sua negociação, descobrirá que quanto mais personalizável for sua negociação, mais rentável ela se tornará. Comece com o básico e trabalhe até que sua estratégia de negociação esteja exatamente onde você quer que ela esteja. Você também pode considerar a negociação com um robô de opções binárias. Esta pode ser uma maneira de negociar os mercados.

Tem havido muita conversa ultimamente sobre o corretor certo para escolher. É tão importante que decidimos compartilhar com você outro site que pode ajudar você a tomar uma decisão ainda mais fundamentada. Ele não apenas oferece avaliações como as que fazemos, mas também fornece muitas outras informações de notícias. Se você tiver alguma dúvida sobre isso, por favor nos avise.

Preparando-se para o seu primeiro comércio.

A coisa sobre negociação de opções binárias é que você não pode entrar em um mercado despreparado - nunca. Para alcançar o sucesso a longo prazo, você precisa ter um método viável para identificar negócios lucrativos e um bom sistema de gerenciamento de dinheiro para garantir que nunca arrisque demais a qualquer momento ou arrisque muito pouco para que o negócio valha a pena. Os métodos de negociação podem levar meses (ou mais) para se desenvolver, e se você economizar nessa área de negociação, provavelmente não será bem-sucedido. Faça sua pesquisa sobre o ativo que você está olhando e certifique-se de ter um bom ponto de entrada escolhido. Isto irá certificar-se de que você é eficiente em escolher comércios rentáveis ​​a longo prazo.

O comércio que você escolhe não precisa ser monumental. Um pequeno movimento de apenas um décimo de um pip lhe dará um resultado lucrativo. Ainda assim, se você está tentando selecionar apenas os melhores negócios, você não estará negociando tantos negócios ao longo do dia quanto a pessoa que procura por pequenos movimentos.

O método que você aplicará depende de você, mas pense desta forma: você prefere ter alguns negócios com uma probabilidade muito alta de sucesso, ou muitos negócios que parecem que vão apenas um pouco a seu favor. Se você fizer apenas alguns negócios por dia, mas a qualidade do resultado for superior, você poderá ganhar mais dinheiro com menos negócios. A qualidade é mais importante que a quantidade.

No entanto, o imenso risco associado aos binários também é algo que você pode usar para sua vantagem. O conhecimento que você ganha porque sabe o que está arriscando é uma ferramenta que pode tornar a gestão do dinheiro muito mais útil. Por exemplo, quando você está tentando determinar suas metas semanais de lucros, pode determinar quantas negociações e de quais quantias essas negociações precisam ser para que você atinja sua meta.

Mais de um site.

Você perceberá que às vezes, mesmo depois de levar em consideração esses cinco pontos, esse corretor não tem tudo o que você precisa. Se este for o caso, ter seu dinheiro em mais de um corretor é perfeitamente aceitável, desde que os corretores sejam regulamentados em sua área. Por exemplo, se eles oferecerem 85% de retorno sobre o par EUR / USD, mas apenas 70% sobre o preço do petróleo bruto, você poderá negociar o Euro / EUA. dólar em seu site original e óleo em outro que tenha uma taxa mais favorável para você. Tudo bem, e como a maioria dos corretores de opções binárias tem plataformas baseadas na web, ele não diminui muito o seu computador para estar executando mais de um corretor a qualquer momento.

Conclusão: O que funciona melhor para você.

Acima de tudo, você sempre desejará ter certeza de que está confortável com o negócio e confiante em sua capacidade de tomar decisões. Quando você começa a ter dúvidas sobre se seu sistema funciona ou não, ou se está nervoso porque arriscou muito dinheiro, suas emoções começam a entrar em jogo. Quando suas emoções se tornam um fator em sua negociação, a lógica e a pesquisa ficam em segundo plano, tornando assim mais difícil o sucesso. Emoções não têm lugar no comércio de qualquer tipo; Você quer ser o mais racional possível. Se você está começando a ter sentimentos profundos quando está negociando, é hora de dar um tempo. Você sempre pode voltar quando estiver pronto.

Obtenha a experiência que você precisa e não negocie fora de seus parâmetros. Se você é estudioso e astuto nisso, pode ser muito proveitoso, mas precisa continuar disciplinado. Você tem o potencial para se tornar um negociador de opções binárias bem-sucedido.

*** Seu capital pode estar em risco. Este material não é um conselho de investimento. ***

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A maioria dos corretores confiáveis

Ultimas atualizações.

A universidade de opções binárias deve ler.

NOSSA DECLARAÇÃO

Obrigado por conferir a Universidade de Opções Binárias. Há um tópico importante que deve ser discutido de maneira antecipada. RISCO! Embora você possa ganhar muito dinheiro negociando esses instrumentos, também é muito fácil perder tudo que você investe. Por favor, entenda os riscos binários antes de investir algum dinheiro. Este site é para fins de entretenimento e não deve ser responsabilizado por quaisquer perdas que você possa incorrer. Os dólares de publicidade são gerados clicando em alguns dos links de saída. Você pode aprender mais sobre isso em nossa Política de Privacidade.

Gekko Quant - Negociação Quantitativa.

Negociação Quantitativa, Arbitragem Estatística, Aprendizado de Máquina e Opções Binárias.

Pós-navegação.

Investigação sobre o poder dos testes de cointegração / reversão à média.

O termo arbitragem estatística (stat-arb) engloba uma ampla variedade de estratégias de investimento que normalmente visam explorar uma relação de equilíbrio entre dois ou mais valores mobiliários. O princípio geral é que qualquer divergência do equilíbrio é um efeito temporário e que as apostas devem ser colocadas no processo, revertendo para o seu equilíbrio.

A principal ressalva das estratégias do tipo stat-arb / pairs trading é que à medida que a divergência do equilíbrio cresce, o comércio se torna mais desejável, mas em algum ponto a divergência crescerá tanto que é preciso admitir que a relação de equilíbrio não existe mais. modelo está quebrado. Naturalmente, é desejável estimar o poder das ferramentas estatísticas usadas para determinar essas relações e avaliar a duração de qualquer equilíbrio observado fora da amostra.

Este post irá investigar o poder dos testes estatísticos em relação à negociação em pares para os seguintes testes estatísticos: ADF, BVR, HURST, PP, PGFF,

O princípio geral é que, para duas ações, elas formam um par estacionário e, por definição, um par de reversão, se a seguinte equação for válida:

Se é entre e então e são co-integrados,

é o coeficiente de reversão à média. Um teste estatístico deve ser realizado para verificar se, isto é conhecido como teste de raiz unitária. Se a série contiver uma raiz unitária, ela não é adequada para a troca de pares. Existem vários testes de raiz unitária, cada um executando um teste diferente no processo residual. Pode-se ficar tentado a estimar o modelo residual AR (1) e verificar a utilização do método de regressão linear convencional, calculando a relação t padrão. No entanto, foi mostrado por Dicky e Fuller [1979] que a razão t não segue a distribuição t, portanto, testes de significância não padrão são necessários, conhecidos como testes de raiz unitária.

Como em todos os modelos, há um trade off ao determinar o tamanho da janela de treinamento, uma janela muito longa e o modelo pode conter dados irrelevantes e ser lento para se ajustar a eventos recentes, uma janela muito curta e o modelo responde apenas a eventos recentes e esquece eventos passados ​​rapidamente. Este trade off é problemático nos testes de cointegração, foi demonstrado em Clegg, M., janeiro de 2014. Sobre a persistência da cointegração em pares, negociando que, para um tamanho de janela fixo, o poder da maioria dos testes de raiz unitária diminui.

tende a 1 de baixo, para 250 pontos de dados com.

a enxurrada de testes de co-integração só detecta a co-integração em menos de 25% do tempo!

Intuitivamente isso faz sentido, quanto mais lento o processo for para reverter, mais pontos de dados serão necessários para ver a reversão. É um pouco indesejável que o poder dos testes de raiz unitária variem dependendo das propriedades do processo subjacente, no entanto, não é necessário que os pares cointegrados sejam identificados como tal. em grande parte irrelevante.

O que é mais interessante é a taxa de falsos positivos, de modo que os pares são identificados como reversão da média quando não são, e quão persistentes são os resultados.

Gerar 1000 séries temporais co-integradas com e uniformemente distribuídas no conjunto, e no conjunto de acordo com Clegg isso é semelhante aos tipos de pares de ações encontrados na realidade. Repita isso para diferentes comprimentos de série temporal e teste para ver quantas séries temporais são classificadas corretamente como reversão co-integrada / média usando vários testes para diferentes pValues.

Na maioria dos testes, o PP e o PGFF superam os outros métodos. Quando o processo foi fortemente revertido com menos de 0,85, os testes PP, PGFF, JO-E e JO-T identificaram corretamente o processo como co-integrado / média, revertendo mais de 75% do tempo em pValue 0,01. Para alguns dos pares de reversão mais fracos com mais de 0,95, o desempenho dos testes estatísticos é lamentável, com apenas 250 pontos de dados.

Vale a pena ter em mente que 250 pontos de dados é aproximadamente o número de dias de negociação em um ano, e talvez dá uma indicação de quantos dados históricos são necessários em uma estratégia de negociação de pares.

Siga o mesmo procedimento descrito para o teste de precisão, mas escolha no conjunto para gerar séries temporais que não sejam co-integradas. Veja qual porcentagem dos caminhos é falsamente reportada como co-integrada / reversão à média.

Eu nunca vi esse gráfico em um livro de texto e fiquei surpreso com os resultados, tanto HURST quanto BVR relataram mais falsos positivos como aumentos! Quanto mais o processo explode, mais provável é que o teste mostre um falso positivo!

Felizmente os outros testes se comportam de maneira razoável com poucos falsos positivos.

Evolução de redes neurais através do aumento de topologias - Parte 4 de 4 & # 8211; Estratégia de negociação.

Este post explora a aplicação do NEAT para negociar o S & amp; P. A estratégia aprendida outorga de forma significativa a compra e a retenção tanto dentro quanto fora da amostra.

Uma parte essencial de qualquer problema de aprendizado de máquina é definir os recursos e garantir que eles sejam normalizados de alguma forma.

Os recursos serão os percentis de rolagem dos seguintes dados econômicos, um percentil rolante pega os últimos n pontos de dados e calcula em qual% de dados apontam que o ponto de dados mais recente é maior que.

A função de adequação é a equidade final e visa maximizar o patrimônio final.

Qualquer genoma que tenha um desconto de 20%, ou tenta usar uma alavancagem maior que +/- 2, é encerrado. Na prática, você não quer que sua máquina do sistema aprenda os controles de risco, pois há potencial para que eles não sejam aprendidos. A razão pela qual eles estão inseridos na estratégia é acelerar o processo de aprendizagem, já que podemos matar os genomas antes que a simulação seja concluída, com base na quebra das regras de risco.

Plot de todos os dados / recursos.

Parece que quando os não-agricultores caem para os seus percentis mais baixos / o desemprego atinge os maiores percentis, os retornos do dia a dia no S & P se tornam mais voláteis. Espera-se que o aprendizado possa tirar proveito disso.

O aprendizado identificou uma estratégia que simplesmente executa compra e manutenção. A estratégia proposta tem um rebaixamento máximo em torno de 20% contra o buy and hold com um drawdown de 40%. Além disso, a estratégia encurtou o índice entre 2000 e 2003, uma vez que estava se vendendo antes de se alongar para 2007. Gerando um retorno de 80% contra a compra e manutenção de 7%!

Nos dados fora da amostra (não utilizados durante o treinamento), a estratégia executou significativamente a compra e a manutenção, aproximadamente 250% de retorno contra 50% com um rebaixamento máximo próximo a 20% contra compra e espera de 50%.

RNeat & # 8211; Rede Neural de Raiz Quadrada treinada usando Topologias de Ampliação & # 8211; Exemplo Simples

Um tutorial simples que demonstra como treinar uma rede neural para números de raiz quadrada usando um algoritmo genético que busca através do espaço da estrutura topológica. O algoritmo é chamado NEAT (Neuro Evolution of Augmenting Topologies) disponível no pacote RNeat (ainda não no CRAN).

O treinamento é muito semelhante a outros pacotes de aprendizado de máquina / regressão em R. A função de treinamento usa um quadro de dados e uma fórmula. A fórmula é usada para especificar quais colunas no quadro de dados são as variáveis ​​dependentes e quais são as variáveis ​​explicativas. O código é comentado e deve ser simples o suficiente para novos usuários de R.

O desempenho da rede pode ser visto no gráfico inferior esquerdo da imagem acima, há diferenças consideráveis ​​entre a saída esperada e a saída real. É provável que com mais treinamento a magnitude desses erros seja reduzida, pode ser visto no gráfico inferior direito que a aptidão máxima, média e mediana geralmente estão aumentando a cada geração.

Desenvolvendo redes neurais através do aumento de topologias - Parte 3 de 4.

Esta parte do tutorial do NEAT mostrará como usar o pacote RNeat (ainda não no CRAN) para resolver o problema clássico de equilíbrio de pólos.

A simulação requer a implementação de 5 funções:

processInitialStateFunc & # 8211; Isto especifica o estado inicial do sistema, para o problema de equilíbrio do pólo o estado é a localização do carrinho, velocidade do carrinho, aceleração do carrinho, força sendo aplicada ao carrinho, ângulo do pólo, velocidade angular do pólo e aceleração angular do polo. processUpdateStateFunc & # 8211; Isso especifica como obter o estado atual e atualizá-lo usando as saídas da rede neural. Neste exemplo, esta função simula as equações de movimento e toma a saída da rede neural como a força que está sendo aplicada ao carrinho. processStateToNeuralInputFunc & # 8211; Permite modificar o estado / normalização do estado antes de ser passado como uma entrada para a aptidão da rede neuralUpdateFunc & # 8211; Leva o antigo fitness, o estado antigo e o novo estado atualizado e determina qual é o novo sistema de fitness. Para o problema do equilíbrio dos pólos, esta função quer recompensar o pêndulo para cima e recompensar o carrinho perto do meio da pista. terminationCheckFunc & # 8211; Obtém o estado e verifica se a rescisão deve ser finalizada. Pode optar por terminar se o mastro cair, a simulação durou muito ou o carrinho foi retirado do final da pista. plotStateFunc & # 8211; Traça o estado, para o equilíbrio do pólo isso desenha o carrinho e o pêndulo.

Desenvolvendo redes neurais através do aumento de topologias - Parte 2 de 4.

Esta parte do tutorial sobre o uso do algoritmo NEAT explica como os genomas são cruzados de forma significativa, mantendo suas informações topológicas e como a especiação (genomas de grupo em espécies) pode ser usada para proteger genomas fracos com novas informações topológicas de serem erradicadas prematuramente do gene pool antes que seu espaço de peso possa ser otimizado.

A primeira parte deste tutorial pode ser encontrada aqui.

Acompanhando a História dos Genes através dos Números da Inovação.

A parte 1 mostrou duas mutações, mutação de ligação e mutação de nó, que adicionaram novos genes ao genoma. Cada vez que um novo gene é criado (através de uma inovação topológica), um número global de inovação é incrementado e atribuído a esse gene.

O número global de inovação está rastreando a origem histórica de cada gene. Se dois genes tiverem o mesmo número de inovação, eles devem representar a mesma topologia (embora os pesos possam ser diferentes). Isso é explorado durante o cruzamento do gene.

O cruzamento de genomas leva dois genomas pai (vamos chamá-los de A e B) e cria um novo genoma (vamos chamá-lo de filho), pegando os genes mais fortes de A e B copiando quaisquer estruturas topológicas ao longo do caminho.

Durante os genes de cruzamento de ambos os genomas são alinhados usando seu número de inovação. Para cada número de inovação, o gene do pai mais apto é selecionado e inserido no genoma da criança. Se ambos os genomas pais tiverem a mesma aptidão, então o gene é selecionado aleatoriamente de um dos pais com igual probabilidade. Se o número de inovação está presente apenas em um dos pais, então isso é conhecido como um gene disjunto ou excessivo e representa uma inovação topológica; ele também é inserido na criança.

A imagem abaixo mostra o processo de cruzamento para dois genomas da mesma aptidão.

A especiação toma todos os genomas em um dado conjunto de genoma e tenta dividi-los em grupos distintos conhecidos como espécies. Os genomas de cada espécie terão características semelhantes.

Uma maneira de medir a similaridade entre dois genomas é necessária, se dois genomas forem "similares". eles são da mesma espécie. Uma medida natural a ser usada seria uma soma ponderada do número de disjuntos & amp; genes em excesso (representando diferenças topológicas) e a diferença de pesos entre genes correspondentes. Se a soma ponderada estiver abaixo de um certo limite, os genomas são da mesma espécie.

A vantagem de dividir os genomas em espécies é que, durante a etapa de evolução genética, os genomas com baixa aptidão são descartados (removidos inteiramente do pool do genoma) em vez de cada genoma lutar por seu lugar contra todos os outros genomas em todo o genoma. piscina de genoma nós podemos fazer isto lutar por isto é lugar contra genomas da mesma espécie. Desta forma, espécies que se formam a partir de uma nova inovação topológica que pode não ter uma alta aptidão ainda devido a não ter seus pesos otimizados sobreviverão ao abate.

Resumo do processo inteiro.

Criar um conjunto de genoma com n genomas aleatórios Pegue cada genoma e aplique-o ao problema / simulação e calcule a adequação do genoma Atribua cada genoma a uma espécie Em cada espécie abata os genomas removendo alguns dos genomas mais fracos Reproduza cada espécie (selecione genomas aleatoriamente nas espécies) para crossover ou mutate) Repita todos os itens acima.

O Hacker Financeiro.

Uma nova visão sobre negociação algorítmica.

Sistemas de Aprendizagem Profunda para Bitcoin & # 8211; Parte 1.

Desde dezembro, os bitcoins não só podem ser negociados em bolsas mais ou menos duvidosas, mas também como futuros no CME e no CBOE. E já vários sistemas de negociação surgiram para o bitcoin e outras criptomoedas. Nenhum deles pode reivindicar grande sucesso, com uma exceção. Existe uma estratégia que supera facilmente todos os outros sistemas de bitcoin e provavelmente também todos os sistemas de negociação históricos conhecidos. Seu nome: Compre e mantenha. À luz do extremo sucesso dessa estratégia específica de bitcoin, precisamos realmente de algum outro sistema de negociação para criptos? Continue lendo & # 8220; Sistemas de Aprendizado Profundo para Bitcoin & # 8211; Parte 1 & # 8221;

Troca de Opções Algorítmicas 3.

Neste artigo, analisaremos uma estratégia de negociação de opções reais, como as estratégias que codificamos para os clientes. Este, no entanto, é baseado em um sistema de uma carteira de negociação. Como mencionado anteriormente, os livros de negociação de opções muitas vezes contêm sistemas que realmente funcionam & # 8211; que não pode ser dito sobre o dia de negociação ou livros de negociação forex. O sistema que vamos examinar aqui é realmente capaz de produzir lucros. Mesmo lucros extremos, uma vez que aparentemente nunca perde. Mas também é óbvio que seu autor nunca voltou a testá-lo. Continue lendo & # 8220; Algorithmic Options Trading 3 & # 8221;

Hackeando um sistema HFT.

Em comparação com algoritmos de aprendizado de máquina ou processamento de sinal de estratégias de negociação convencionais, os sistemas de negociação de alta frequência podem ser surpreendentemente simples. Eles não precisam tentar prever os preços futuros. Eles já conhecem os preços futuros. Ou melhor, eles sabem os preços que estão no futuro para outros participantes mais lentos do mercado. Recentemente, obtivemos alguns contratos para simular sistemas HFT, a fim de determinar seu lucro potencial e latência máxima. Este artigo é sobre testar sistemas HFT do jeito do hacker. Continue lendo & # 8220; Hackeando um sistema HFT & # 8221;

Troca de Opções Algorítmicas 2.

Nesta segunda parte da série de negociação de Opções Algorítmicas, veremos mais de perto os retornos das opções. Especialmente em combinar diferentes tipos de opções para obter curvas de lucro e risco adaptadas ao usuário. Operadores de opções sabem combinações com nomes engraçados como & # 8220; Iron Condor & # 8221; ou & # 8220; Borboleta & # 8221 ;, mas você não está limitado a elas. Com alguns truques você pode criar instrumentos financeiros artificiais de qualquer propriedade desejada & # 8211; por exemplo, Opções Binárias & # 8221; com mais de 100% de fator de pagamento. Continue lendo & # 8220; Algorithmic Options Trading 2 & # 8221;

Tchau Yahoo, e obrigado por todos os peixes.

Apenas um post rápido à luz de um evento muito recente. Os usuários de funções financeiras de R, MatLab, Python ou Zorro tiveram uma surpresa ruim nos últimos dias. Scripts e programas baseados em dados históricos de preços de repente não funcionavam mais. E nosso provedor de dados de preços histórico gratuito favorito, o Yahoo, agora responde em qualquer acesso à API deles dessa maneira:

Troca de Opções Algorítmicas 1.

Apesar das muitas características interessantes das opções, os operadores privados raramente se aproveitam delas (claro que estou falando aqui de opções sérias, não opções binárias). Talvez as opções sejam impopulares devido à sua reputação de serem complexas. Ou devido à falta de suporte da maioria das ferramentas de software de negociação. Ou devido às etiquetas de preço das poucas ferramentas que as suportam e dos dados históricos que você precisa para negociação algorítmica. Seja qual for o & # 8211; recentemente fizemos vários contratos de programação para sistemas de negociação de opções, e fiquei surpreso que sistemas simples pareciam produzir lucros relativamente consistentes. Especialmente vender opções parece mais lucrativo do que negociação "convencional". instrumentos. Este artigo é o primeiro de uma mini-série sobre ganhar dinheiro com negociação de opções algorítmicas. Continue lendo & # 8220; Algorithmic Options Trading 1 & # 8221;

Melhores estratégias 5: um sistema de aprendizado de máquina de curto prazo.

É hora da quinta e última parte da série Build Better Strategies. Na parte 3, discutimos o processo de desenvolvimento de um sistema baseado em modelo e, consequentemente, concluiremos a série com o desenvolvimento de um sistema de mineração de dados. Os princípios de mineração de dados e aprendizado de máquina têm sido o tópico da parte 4. Para nosso exemplo de negociação de curto prazo, usaremos um algoritmo de aprendizado profundo, um autoencoder empilhado, mas funcionará da mesma maneira com muitas outras máquinas. algoritmos de aprendizagem. Com as ferramentas de software de hoje, apenas cerca de 20 linhas de código são necessárias para uma estratégia de aprendizado de máquina. Eu tentarei explicar todas as etapas em detalhes. Continue lendo & # 8220; Melhores Estratégias 5: Um Sistema de Aprendizado de Máquina de Curto Prazo & # 8221;

Fique Rico Lentamente.

A maioria dos sistemas de negociação é do tipo get-rich-quick. Eles exploram as ineficiências temporárias do mercado e buscam retornos anuais na área de 100%. Eles exigem supervisão e adaptação regulares às condições do mercado e ainda têm uma vida útil limitada. Sua expiração é frequentemente acompanhada de grandes perdas. Mas e se você mesmo assim tiver conseguido alguns ganhos consideráveis, e agora quiser estacioná-los em um porto mais seguro? Coloque o dinheiro debaixo do travesseiro? Levá-lo no banco? Dê a um hedge funds? Obviamente, tudo isso vai contra o código de honra de um comerciante de algo. Aqui está uma alternativa. Continue lendo & # 8220; Get Rich Lentamente & # 8221;

Opções Binárias: Fraude ou Oportunidade?

Estamos recebendo mais e mais contratos para codificar estratégias de opções binárias. O que nos dá uma consciência um pouco ruim, já que essas opções são amplamente entendidas como um esquema para separar os comerciantes ingênuos de seu dinheiro. E seus corretores de fato não causam boa impressão à primeira vista. Alguns são regulamentados em Chipre sob um endereço falso, outros não são regulamentados. Eles espalham histórias fabricadas sobre enormes lucros com robôs ou EAs. Dizem que eles manipulam suas curvas de preço para evitar que você ganhe. E se você ainda faz, alguns se recusam a pagar, e eventualmente desaparecem sem deixar vestígios (mas com o seu dinheiro). Essas são as histórias que você ouve sobre corretores de opções binárias. As opções binárias são nada além de fraude? Ou eles oferecem uma oportunidade oculta que nem mesmo seus corretores conhecem? Continue lendo & # 8220; Opções Binárias: Scam ou Oportunidade? & # 8221;

Melhores estratégias 4: Machine Learning.

Deep Blue foi o primeiro computador que ganhou um campeonato mundial de xadrez. Isso foi em 1996, e levou 20 anos até que outro programa, AlphaGo, pudesse derrotar o melhor jogador de Go humano. O Deep Blue era um sistema baseado em modelos com regras de xadrez hardwired. O AlphaGo é um sistema de mineração de dados, uma rede neural profunda treinada com milhares de jogos Go. Não melhorou hardware, mas um avanço no software foi essencial para a etapa de bater os melhores jogadores de xadrez para bater os melhores jogadores de Go.

Nesta quarta parte da minissérie, analisaremos a abordagem de mineração de dados para o desenvolvimento de estratégias de negociação. Este método não se preocupa com os mecanismos de mercado. Ele apenas verifica curvas de preços ou outras fontes de dados para padrões preditivos. Aprendizado de máquina ou & # 8220; Inteligência Artificial & # 8221; nem sempre está envolvido em estratégias de mineração de dados. Na verdade, o mais popular # 8211; e surpreendentemente rentável & # 8211; O método de mineração de dados funciona sem nenhuma rede neural sofisticada ou máquina de vetores de suporte. Continue lendo & # 8220; Melhores estratégias 4: aprendizado de máquina & # 8221;

Construa estratégias melhores! Parte 3: O Processo de Desenvolvimento.

Esta é a terceira parte da série Build Better Strategies. Na parte anterior, discutimos as 10 ineficiências de mercado mais exploradas e fornecemos alguns exemplos de suas estratégias de negociação. Nesta parte, analisaremos o processo geral de desenvolvimento de um sistema comercial baseado em modelos. Como quase tudo, você pode fazer estratégias de negociação em (pelo menos) duas maneiras diferentes: há o caminho ideal, e é o caminho real. Começamos com o processo de desenvolvimento ideal, dividido em 10 etapas. Continue lendo & # 8220; Construa estratégias melhores! Parte 3: O Processo de Desenvolvimento & # 8221;

Caros Corretores & # 8230;

Seja qual for o software que estamos usando para negociação automatizada: Todos nós precisamos de alguma conexão de intermediário para que o algoritmo receba cotações de preços e coloque negociações. Aparentemente uma tarefa simples. E praticamente qualquer corretor o suporta por meio de um protocolo como o FIX, por meio de uma plataforma automatizada, como o MT4 ™, ou por meio de uma API específica do broker. Mas se você acha que pode ligar rapidamente o seu software de negociação a uma API de corretor, você é uma surpresa ruim. Caros corretores & # 8211; por favor, leia este post e tente tornar a vida do hacker e do programador um pouco mais fácil! Continue lendo & # 8220; Queridos Corretores & # 8230; & # 8221;

Construa estratégias melhores! Part 2: Model-Based Systems.

Trading systems come in two flavors: model-based and data-mining . This article deals with model based strategies. Even when the basic algorithms are not complex, properly developing them has its difficulties and pitfalls (otherwise anyone would be doing it). A significant market inefficiency gives a system only a relatively small edge . Any little mistake can turn a winning strategy into a losing one. And you will not necessarily notice this in the backtest. Continue reading “Build Better Strategies! Part 2: Model-Based Systems”

Better Tests with Oversampling.

The more data you use for testing or training your strategy, the less bias will affect the test result and the more accurate will be the training. The problem: price data is always in short supply. Even shorter when you must put aside some part for out-of-sample tests. Extending the test or training period far into the past is not always a solution. The markets of the 1990s or 1980s were very different from today, so their price data can cause misleading results.

In this article I’ll describe a simple method to produce more trades for testing, training, and optimizing from the same amount of price data. The method is tested with a price action system based on data mining price patterns. Continue reading “Better Tests with Oversampling”

Build Better Strategies!

Enough blog posts, papers, and books deal with how to properly optimize and test trading systems. But there is little information about how to get to such a system in the first place. The described strategies often seem to have appeared out of thin air. Does a trading system require some sort of epiphany? Or is there a systematic approach to developing it?

This post is the first of a small series in which I’ll attempt a methodical way to build trading strategies. The first part deals with the two main methods of strategy development, with market hypotheses and with a Swiss Franc case study. Continue reading “Build Better Strategies!”

The Cold Blood Index.

You’ve developed a new trading system. All tests produced impressive results. So you started it live. And are down by $2000 after 2 months. Or you have a strategy that worked for 2 years, but revently went into a seemingly endless drawdown. Situations are all too familiar to any algo trader. E agora? Carry on in cold blood, or pull the brakes in panic?

Several reasons can cause a strategy to lose money right from the start. It can be already expired since the market inefficiency disappeared. Or the system is worthless and the test falsified by some bias that survived all reality checks. Or it’s a normal drawdown that you just have to sit out. In this article I propose an algorithm for deciding very early whether or not to abandon a system in such a situation. Continue reading “The Cold Blood Index”

I Hired a Contract Coder.

You’re a trader with serious ambitions to use algorithmic methods. You already have an idea to be converted to an algorithm. The problem: You do not know to read or write code . So you hire a contract coder. A guy who’s paid for delivering a script that you can drop in your MT4, Ninja, TradeStation, or Zorro platform. Congratulations, now you’re an algorithmic trader. Just start the script and wait for the money to roll in. – Does this really work? Answer: it depends. Continue reading “I Hired a Contract Coder”

Is “Scalping” Irrational?

Clients often ask for strategies that trade on very short time frames . Some are possibly inspired by “I just made $2000 in 5 minutes” stories on trader forums. Others have heard of High Frequency Trading : the higher the frequency, the better must be the trading! The Zorro developers had been pestered for years until they finally implemented tick histories and millisecond time frames. Totally useless features? Or has short term algo trading indeed some quantifiable advantages? An experiment for looking into that matter produced a surprising result . Continue reading “Is “Scalping” Irrational?”

Hacker’s Tools.

For performing our financial hacking experiments (and for earning the financial fruits of our labor) we need some software machinery for research, testing, training, and live trading financial algorithms. No existing software platform today is really up to all those tasks. So you have no choice but to put together your system from different software packages. Fortunately, two are normally sufficient. I’ll use Zorro and R for most articles on this blog, but will also occasionally look into other tools. Continue reading “Hacker’s Tools”

Boosting Strategies with MMI.

We will now repeat our experiment with the 900 trend trading strategies, but this time with trades filtered by the Market Meanness Index . In our first experiment we found many profitable strategies, some even with high profit factors, but none of them passed White’s Reality Check . So they all would probably fail in real trading in spite of their great results in the backtest. This time we hope that the MMI improves most systems by filtering out trades in non-trending market situations. Continue reading “Boosting Strategies with MMI”

The Market Meanness Index.

This indicator can improve – sometimes even double – the profit expectancy of trend following systems. The Market Meanness Index tells whether the market is currently moving in or out of a “trending” regime. It can this way prevent losses by false signals of trend indicators. It is a purely statistical algorithm and not based on volatility, trends, or cycles of the price curve. Continue reading “The Market Meanness Index”

Seventeen Trade Methods That I Don’t Really Understand.

When I started with technical trading, I felt like entering the medieval alchemist scene. A multitude of bizarre trade methods and hundreds of technical indicators and lucky candle patterns promised glimpses into the future, if only of financial assets. I wondered – if a single one of them would really work, why would you need all the rest? And how can you foretell tomorrow’s price by drawing circles, angles, bats or butterflies on a chart? Continue reading “Seventeen Trade Methods That I Don’t Really Understand”

White’s Reality Check.

This is the third part of the Trend Experiment article series. We now want to evaluate if the positive results from the 900 tested trend following strategies are for real, or just caused by Data Mining Bias . But what is Data Mining Bias, after all? And what is this ominous White’s Reality Check ? Continue reading “White’s Reality Check”

The Trend Experiment.

This is the second part of the trend experiment article series, involving 900 systems and 10 different “smoothing” or “low-lag” indicators for finding out if trend really exists and can be exploited by a simple algorithmic system . When you do such an experiment, you have normally some expectations about the outcome, such as: Continue reading “The Trend Experiment”

Trend Indicators.

The most common trade method is dubbed ‘ going with the trend ‘. While it’s not completely clear how one can go with the trend without knowing it beforehand, most traders believe that ‘trend’ exists and can be exploited. ‘Trend’ is supposed to manifest itself in price curves as a sort of momentum or inertia that continues a price movement once it started. This inertia effect does not appear in random walk curves. Continue reading “Trend Indicators”

Money and How to Get It.

Contrary to popular belief, money is no material good. It is created out of nothing by banks lending it. Therefore, for each newly created lot of money there’s the same amount of debt . You’re destroying the money by repaying your credits. Since this requires a higher sum due to interest and compound interest, and since money is also permanently withdrawn from circulation by hoarding, the entire money supply must constantly grow. It must never shrink. If it still does, as in the 1930 economic crisis, loan defaults, bank crashes and bankruptcies are the result. The monetary system is therefore a classic Ponzi scheme . Continue reading “Money and How to Get It”

Borda de opções binárias.

Having Fun with Machine learning & BO.

Like This Unlike Dewyer 09 Mar 2017.

1.-Have some static filters ( things that are not affected by our learning algorithm but filter out bad decisions)

2.-Have a machine learning algorithm learning from historic data and then test it with historic data and at the end make it work in a live (demo real time) enivroment.

Thats the point when we would ask you about your opinions . What should a machine look at , what kinf of indicator plot ? What would diferentiate ups from downs ?

( We are thinking about Stochastics divergenc and Stochastics plot)

It would be nice if it would have a fixed range of values (ex: 0-100), and recognisable paterns are the thing that we are looking for .

We will start to develop some basic code in MQL4 to handle our C# dll what will make the "magic" happen .

Like This Unlike yarik19 09 Mar 2017.

Like This Unlike Dewyer 09 Mar 2017.

I think intel made a new wrapper for stickit(?) learn ( i dont know the name of it ) it looks fast and promising.

Like This Unlike yarik19 09 Mar 2017.

Good luck I like to work in python its a great language and also good for ML.

I think intel made a new wrapper for stickit(?) learn ( i dont know the name of it ) it looks fast and promising.

But i will advice you to look in direction optimizer not in PA.

If you knew c# you can do smith good in this field.

Like This Unlike Dewyer 09 Mar 2017.

But i will advice you to look in direction optimizer not in PA.

If you knew c# you can do smith good in this field.

What do you mean by direction optimization ?

But yeah i get the point . PA wont be the way to go I guess.

Like This Unlike yarik19 09 Mar 2017.

What do you mean by direction optimization ?

But yeah i get the point . PA wont be the way to go I guess.

If you want, PM me your skype or telegram. I will tell you.

Like This Unlike csandberg 19 Mar 2017.

Like This Unlike traderpusa 19 Mar 2017.

any reason why the logic behind Kantu can not be coded in mq4/5 ?

Asking this question because getting rather tired to learn a new coding language every 3 months lol.

Like This Unlike Dewyer 19 Mar 2017.

Ahh ML can be tricky to re-implement. .. so you might just want to stick with some already built framework.

BTW Update: I started experimenting with a neural network and I got around 65% accuracy for 50k candles.

It is really experimental and we have no further confirmation.

Like This Unlike Dewyer 19 Mar 2017.

The basic idea is that you have a Neural network reading some basic PA data+ 2 chosen indicator values (body to last , tails to body etc..) AND you have a few "memory" - outputs and inputs and you just fead the mem. out to the mem. in of the next run (next candle) so the network can just memorize what it wants.

The learning is done by a Genetic Algorithm. (More on it: en. wikipedia. etic_algorithm)

So yeah let evolution do the hard part XD.

(The biggest run what i have done is 900 generations and 65%-winrate with +20k trades in 50k candles .. yes we do a trade on almost every candle unfortunately + The GA always finds the 1 min. expiration the best XD)

Like This Unlike LorenzoPP 19 Mar 2017.

great idea , good luck.

Like This Unlike shaileshm 19 Mar 2017.

Great idea. I myself am a student of Python and would be interested in getting involved in such a project. Many candlestick patterns etc. can be programmed into ML. I am interested in pattern recognition and neural networks.

Like This Unlike Dewyer 20 Mar 2017.

At candle close.

- get how far we were to tha last candle close ( + number if price went up )

- If the lenght is + we get the "upper tail"- lenght by high - close , if - : high - open.

-if the tail lenght is not zero then lets see how big it is compared to the body size of the candle .

+ what aditional indicators should I add to the pool( no we have 8 basic indicators and the GA chooses what it wants to use )?

Like This Unlike xxdaggerxx 20 Mar 2017.

I have done extensive expirements with NN and binary options.

I doubt you can get 65% accuracy on raw stock market data. Your network is either over-fitting, our your back testing is incorrect. (you must use out of sample data to do back-testing)

Predictions with raw market data, using classification or numeric prediction, results in a 51% accuracy most of the time in my experience. This agrees with most of the literature that is available on the subject.

On time frames below 1hour there is too much random noise in the data to yield any useful patterns. The NN starts to behave as a simple moving average or as a liner regression algorithm.

But you can predict trend lines with a 75% accuracy with NN. But frankly speaking you can do the same with linear regression. Predicting a MA 1 or 2 time steps ahead is useless in BO unfortunately, because the noise in the data can still causes loses.

Right now i am experimenting with neuroevolution. Using a genetic algorithms to train the weights. (this is NOT THE SAME as using GA to evolve the input parameters). So far neuroevolution is showing some promising results, but i have not done a though back test yet. I belive this is the way to go. The next step is to use NEAT, to evolve the NN topology as well.

***GA trained neural networks can VERY EASILY OVER FIT. So always do your back testing with out of sample data.

If you have made any discoveries in this area, i would love to learn from you.

Also, just because it works in backtesting it might still not work in real life. Because sometimes signals last only for a split second and cannot be traded by a human easily.

I am happy to collaborate in this field, i have extensive experience in this subject (about 6 months of experimenting on BO)

Like This Unlike xxdaggerxx 20 Mar 2017.

Great to hear that many of you are interested in this project ! Obrigado.

At candle close.

- get how far we were to tha last candle close ( + number if price went up )

- If the lenght is + we get the "upper tail"- lenght by high - close , if - : high - open.

-if the tail lenght is not zero then lets see how big it is compared to the body size of the candle .

+ what aditional indicators should I add to the pool( no we have 8 basic indicators and the GA chooses what it wants to use )?

Its worth a try, but i dont believe its necessary.

As long as you feed the network with high low and close prices, all properly normalized relative to each other,

the NN will detect the patterns by itself.

But who knows, i might be wrong.

Like This Unlike Dewyer 20 Mar 2017.

Its worth a try, but i dont believe its necessary.

the NN will detect the patterns by itself.

Wow yes it might be worth a try. How would you normalize it ?

Maybe high to close dif or something ?

Like This Unlike Dewyer 20 Mar 2017.

Like This Unlike xxdaggerxx 20 Mar 2017.

You normalize the data with mean-standard deviation normalization.

You cannot squeeze the data into a fixed range with out "crushing" the data and hence compromising the quality. Because there will be random spikes that can ruin your data.

Opções binárias.

Binary Options have been around for a while now but recently (since 2008) have been a hit among the new traders. They were originally introduced as Digital Options and basically, binary means 2 values and in the case of finance mean up and down. This series will be dedicated to teaching the logistics of Trading Binary Options, the in’s and out’s along with various Binary Options Trading Strategies.

Since Binary Options are derivatives (rely on underlying assets), the lessons outlined here may overlap with other series. Especially the case with Forex since that is the market that I focus my attention on because I find it easier to use Forex as the underlying asset for Binary Options Trading compared to other markets. Thus, the lessons here will give you the ability to trade Forex Binary Options.

It doesn’t take a genius to realize how flawed the binary options industry is nowadays. Internet marketers have destroyed the markets by flooding it with misleading information and products. Doing a simple search on Youtube or Google will yield 100’s of binary options scams. I couldn’t stand by and watch, as more and more traders were being misled on a daily basis. So I’ve made a series of binary options educational videos here at Financial Trading School to help new and old traders alike.

As you’ll soon realize after watching my videos, I’m not here to bullshit you or waste your time. At the same time however, I’m not here to hold your hand, trading binary options is a hard task and is not fit for everyone. All of the videos I’ve provided are free of charge and are uploaded on Youtube, so you can watch them at your leisure anytime and anywhere you want. All of the lessons are taught from a neutral standpoint, what you do with the information is up to you. This is where the hard work comes in, you’re expected to put in the effort to figure out. Don’t worry too much though, I provide plenty of chart examples to illustrate the theory.

Below you’ll find the complete index of all my lessons in the Binary Options (BO) series. Simply click on the course code to watch the lessons, also please take note of the pre - and co-requisites. I hope the videos help you as you venture into the world of Binary Options.

PS: Some of the lessons were taken from my original How to Trade Binary Options series from Financial Trading Journal, so you might see some overlap in content.

Binary Options 100 Series.

Like in university, intro courses cover broad topics within a discipline and that’s exactly what the Binary Options 100 series is for. Within the 100 series, you’ll learn about the basics of binary options, logistics of how things work, mechanics of trading and basic strategies that teach you How to Trade Binary Options.

Keep in mind that this is the 100 series, so it’s intended to be “easy” since it’s only the intro series. The more complicated strategies and aspects of trading will be covered in the 200 and 300 series, while all of the “higher level thought processes” will be saved for the 400 series.

BO101 – Introduction to Binary Options (Updated Jan 16th, 2013)

Explanation of what binary options are, how they work and where to Trade Binary Options, basically just a general overview for the industry. In a nut shell, these are digital options trading the directionality of the underlying asset using fixed trade sizes set to expire within a fixed time frame.

No Deposit Required Demo Account.

Just a short clip on which charting platforms to use for their respective instruments. I get this question all the time from my students, so here you go!

This is probably the most common yet also misunderstood concept of Binary Options Trading. You need to know the break even ratio in order to know what percentage of trades you need to win to profit.

This is the newbie strategy that I used back when I started Trading Binary Options. Pretty simple concept, got it from Dog’s thread on HotStockMarkets.

Not sure what chart timeframes you should be looking at? This should explain the topic of picking the appropriate timeframe to look based on your expiry times.

Pinbar candle sticks have a small body with a long wick on one side, used primarily to spot reversal patterns. I go over some chart examples here from my newbie days.

Doji candle sticks have a small body with a long wick on both sides, used primarily to spot new directional patterns. I go over chart examples from my newbie days here as well, although not as many.

Engulfing candle sticks come in pairs, where the current candle stick is bigger than the previous candle. Like Doji’s and Pinbar’s, these are used primarily to spot reversal patterns. A few of the chart examples involve the MSM strategy, which at this point in time, I don’t have the video revamped yet. So please refer to Ep 9 – MSM Strategy in my old “How to Trade Binary Options” series.

Take Small Trades to Extend Your Demo.

New traders are often concerned with the difference in price between charting platforms and brokers. In this lesson, I explain that it doesn’t have to be a concern and the logic behind why.

Now that the basics of trading have been covered, we can start worrying about Money Management and the logistics behind every trade. In this lesson, I walk through the various methods of Money and Risk Management while trading Binary Options.

Although there are 4 different types of assets that can be traded using Binary Options, I personally prefer Forex and students who watch my lessons usually follow suit as well. The next logical question is, which are the “best” Forex pairs to be trading?

This lesson is placed in the 100 series for a reason. New traders often find the urge to trade around news release because they’ve seen the “aftermath” and think it’s easy to trade news. Well, it’s actually not, news is one of the most common causes to wipe a new trader’s account. I outline the reasons why things can go wrong before and after news release in this lesson.

Since Binary Options is a derivative instrument, you can only trade as well the underlying markets. If the underlying markets are bad due to volume issues or liquidity, then you’ll likely have a hard time trading as well. Thus, in this lesson, I go over the “best” trading hours for binary options.

Regardless of having a good or a bad trade, you should know how to react so that your emotions don’t affect your next trade. Although this is a psychology lesson, it’s being placed here because it pertains more to Binary Options than it does to general trading. Speaking of which, it builds on content already presented in the psychology lessons of the GT200 series.

Binary Options 200 Series.

Now that you’ve learned the basics from the 100 series, the Binary Options 200 series will dive into the intermediate topics now. The primary focus of the 200 series will be on Trading Binary Options using Price Action Techniques. Plus some of the lessons will elaborate on topics discussed within the 100 series.

Focus is on showing various chart examples using the Fibonacci Retracement drawing tool.

Wipe Out? Just Speak to Support to Top Up!

& # 8211; BO202: Support / Resistance Levels.

& # 8211; BO203: Trend Lines.

& # 8211; BO204: Determination of Market Types.

& # 8211; BO100 series: Candle Stick Formations.

& # 8211; BO205: Pattern Formations.

& # 8211; BO206: Chart Setups (aka The Big Picture)

& # 8211; BO207: Expiry Times.

& # 8211; BO208: News Trading (Part 2)

& # 8211; BO209: Hedging Strategies.

& # 8211; Many more to come in the future!

Introduction of the 1st out of 3 price action techniques. Brief overview of what Support and Resistance levels are used for and the basic set up for the chart examples in part 2 and 3.

BO202 – Part 2: Support / Resistance Bounces (Warning: Lesson is 70 minutes long)

Detailed explanation of how probability trading works for S/R level bounces along with the trade conditions and entries for the chart examples.

BO202 – Part 3: Support / Resistance Breakouts (Warning: Lesson is 70 minutes long)

Detailed explanation of how break outs should be traded, roles of broken S/R levels along with trade entries for the chart examples.

Experience Trumps Knowledge, Start Trading on Demo.

Introduction of the 2nd out of 3 price action techniques. Brief overview of what Trend Lines are typically used for and the basic set up for the chart examples in part 2.

BO203 – Part 2: Using Trend Lines (Warning: Lesson is 54 minutes long)

Detailed explanation of how trending markets are traded using trend lines. Including how to connect the dots, probability trading, trade entries and angle of the trend lines. In addition, I outline the various stages of a trend: breakouts, pullbacks and continuation.

This lesson explains the 3rd and final price action technique. Now that you’ve learned both techniques independently, it’s time to put them together to help determine the market type.

Prerequisites: All parts of BO202 and BO203.

You MUST watch the prerequisite prior to watching this lesson. This lesson is unlike the others since it follows a “test” format whereby I have 2 slides: 1 chart without annotations and 1 chart with the annotated patterns. I pause between slides to give you time to guess the pattern that is found within the chart. Thus, to fully utilize this lesson, you should have the proper prep prior to watching this.

I walk you through the steps that I use to set up my charts on a weekly basis for the FX Weekly Analysis found on my blog. This is equivalent to doing “homework” as a trader since it’s beneficial to be prepared prior to trading the markets.

Corequisites: GT110, BO106 and the Price Action techniques.

Previous lessons have always assumed that you should trade the closest expiry time and avoid trades for the next expiry time while being locked out for the current expiry. This lesson shows you how to count candles to determine when it’s “ok” to trade beyond the current expiry.

Test your Strategy Risk Free on Demo.

This lesson is made for those of you who didn’t heed my warning in BO113: News Trading (Part 1). However unlike that lesson, this is placed in the 200 series. You’re expected to have prior knowledge of price action by this point (BO202 – BO204) to understand how to react to the markets. This will help when you’re trading around news release. For those of you who watched part 1 and immediately skipped to this lesson, at least watch the price action lessons first.

This lesson continues on from topics covered in GT302: Hedging. Part 1 focuses on reducing losses where you’re already in your trade and you need to hedge yourself. These strategies are primarily geared for people trading longer than 10 minute expiry times. I explain how shorter expiry traders will have a hard time hedging their trades. Like in GT302, I walk through 3 scenarios where you can utilize hedging strategies.

This lesson elaborates on the topic of “risk spreading”, which was presented at the end of GT303: Diversification. While part 1 focuses on reducing losses when you’re already in the trade, part 2 focuses on methods that can be implemented prior to entry. Note: Part 2 isn’t explicitly a substitute nor a complement to part 1, you can either use both alone or combined.

Binary Options 300 Series.

Unlike the 100 or 200 series, the Binary Options 300 series will primarily focus on Binary Options Trading Strategies. This is basically what most people try to find as a new trader but I’ve placed these strategies in the 300 series for a reason. New traders often try to find the “holy grail”, the “one” strategy will “work” for them. What they don’t understand is, without a solid foundation, the strategy is meaningless.

From learning Price Action in the 200 series, you’ll soon realize that the majority of strategies discussed here is derived from Price Action Techniques. This is why I placed the Price Action lessons in the beginning of the 200 series since I view these as the “core lessons”.

BO301 – 60 Second Options Part 1: 133 Tick Charts.

This is revamped 60 second options strategy video from Ep 1 of my original “How to Trade Binary Options” video series. The new additions include full details on how to set up your TOS charts to look like mine, which charting platform to use and also touch on the price differential/spread between TOS and the brokers.

This is a temporary placeholder lesson until I have time to make a full blown lesson with chart examples. For the time being, the method alone should suffice. In this lesson, I’ve outlined the method on how to trade 60 (or 30) second binary options using a price action approach. In a nutshell, just apply price action techniques on intra-minute charts.

Prerequisite: BO200 Series (Specifically: BO202, BO203 & BO204)

Trade on Demo before Trading Live.

Binary Options 400 Series.

The 400 series will contain advanced level topics, not suitable for the other series. You’ll only appreciate these lessons if you’ve been trading for a long time because to a new trader, these lessons may seem mundane. But to an experienced trader, this could be that extra edge that you need.

Furthermore, the lessons contained here will require you to have mastered the lessons in the earlier series. Some lessons will be completely brand new but for the most part, you can think of these lessons as the culmination of the earlier lessons.

Binary Options Resources.

Divulgação.

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