Haftungsausschluss Die Statistiken auf dieser Seite werden über die Kombination von drei hypothetischen Datensätzen berechnet: 1. Backtested, 2. Tracked, und sofern verfügbar 3. Live. Backtested-Performance wird berechnet, indem ein Handelssystem rückwärts in der Zeit und sehen, was Trades in der Vergangenheit getan haben würde, wenn angewendet auf backadjusted Daten. Die verfolgte Performance wird berechnet, indem das Handelssystem täglich auf Daten umgeschaltet wird und die Abschlüsse protokolliert werden, so wie sie in Echtzeit täglich stattfinden. Die Live-Performance wird berechnet, indem das Handelssystem auf Live-Tick-Daten für tatsächliche Kunden ausgeführt wird und die tatsächlichen Kauf - und Verkaufspreise der Kunden, die das System des Systems betreuen, auf ihrem Konto erhalten. Wir verwenden Live-Ergebnisse monatlichen Renditen für jeden Monat zu berechnen, in denen Kunden für den gesamten Monat gehandelt wurden, Raupen füllt für jene Monate, in denen es keine Client für den gesamten Monat füllt und computergenerierte Füllungen für diese Monate auftreten, bevor wir die geladen Auf unsere Handelsserver. Die Ergebnisse sind hypothetisch, da sie Rückschlüsse in einem Modellkonto darstellen. Das Modellkonto steigt oder fällt durch das einzelne Vertragsergebnis, das das System in dem jeweils verfügbaren Datensatz erreicht hat. Das hypothetische Modellkonto beginnt mit dem aufgelisteten Sugested Capital und wird monatlich auf diesen Betrag zurückgesetzt. Der Prozentsatz reflektiert Einbeziehung von Provisionen, Gebühren, Schlupf, und die Kosten des Systems. Die Provisions-, Rutsch-, Gebühren - und monatlichen Systemkosten werden vor der Berechnung der prozentualen Rendite vom Nettoergebnis abgezogen. Beachten Sie, dass die Methode, das Modellkonto auf den Anfangswert zu Beginn eines jeden Monats zurückzusetzen, einen Track Record erzeugt, der für die einzelnen Renditen für jeden Zeitraum repräsentativ ist, aber nicht definitionsgemäß, wie sich die Renditen zusammensetzen würden im Laufe der Zeit. Sollte ein Investor im Anschluss an das Programm einen einzelnen Vertrag auf unbestimmte Zeit beenden, ohne sein Konto auf den Anfangskapitalbetrag jeden Monat zurückzusetzen, wird seine Leistung von der hier beschriebenen Leistung abweichen. Max. Offene Position Letzte 3 Monate P / L Verfolgte jährliche ROI Gewinnende Sitzung Durchschnittliche Verlorene Sitzung Durchschnittliche Zeit mit offener Position Avg. Handels Dauer (Min.) Ordenar Ascendiente Descendiente Filtrar Favoritos NoFavoritos Ninguno Filtrar wichtige Risikohinweise Der Handel mit Futures ist komplex und birgt die Gefahr von erheblichen Verlusten. Es ist nicht für alle Anleger geeignet. Die Fähigkeit, Verlusten zu widerstehen und sich trotz Handelsverlusten an ein bestimmtes Handelsprogramm zu halten, sind wesentliche Punkte, die die Anlegerrenditen negativ beeinflussen können. Die Renditen für Handelssysteme, die auf dieser Website aufgelistet sind, sind insofern hypothetisch, als sie die Rendite in einem Modellkonto darstellen. Das Modellkonto steigt oder fällt durch den durchschnittlichen Einzelauftragsgewinn und - verlust, der von den Kunden erzielt wird, die gemäß den aufgeführten Handelssignalen zu den entsprechenden Terminen (Mandantenfüllung) handeln, oder wenn kein tatsächlicher Kundengewinn oder Verlust aus dem hypothetischen Einzelvertrag vorliegt Gewinne und Verluste von Handelsgeschäften, die an diesem Tag in Echtzeit (Echtzeit) weniger Schlupf erzeugt werden, oder wenn kein realer Gewinn oder Verlust durch den hypothetischen Einzelvertragsgewinn und - verlust von Geschäften, die durch das Ausführen der Systemlogik erzeugt werden, verfügbar ist Rückwärts auf rückgesteuerte Daten (rückbereinigt). Beachten Sie, dass die Client Fill Trades über alle Clients, die die Plattform nutzen, über mehrere Broker gemeldet werden und nicht ausschließlich auf der Performance von Konten bei dieser Brokerage basieren. Das hypothetische Modellkonto beginnt mit der Anfangskapitalstufe und wird jeden Monat auf diesen Betrag zurückgesetzt. Der Prozentsatz reflektiert Einbeziehung von Provisionen, Gebühren, Schlupf, und die Kosten des Systems. Die monatlichen Kosten des Systems werden vor der Berechnung des Prozentsatzes vom Nettogewinn abgezogen. Falls und wenn ein Handelssystem einen offenen Handel hat, werden die Renditen markiert auf einer täglichen Basis zu vermarkten, die backadjusted Daten verfügbar am Tag mit dem Computer-Backtest wurde für Backtest Trades durchgeführt wird, und dem Schlusskurs des damaligen Front-Monats-Vertrag für Echtzeit-und Client-füllen Trades. Für einen Handel, der sich über Monate erstreckt, ist der Gewinn oder Verlust für den Monat, der mit einem offenen Handel endet, der Markterfolg zu Marktgewinn oder - verlust (der Monatsendpreis abzüglich des Eintrittspreises und umgekehrt für Short Trades). Die tatsächlichen prozentualen Gewinne / Verluste der Anleger werden von vielen Faktoren abhängen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: Startkonten, Marktverhalten, Dauer und Umfang der Beteiligung der Anleger (unabhängig davon, ob alle Signale ergriffen werden) Und Geld-Management-Techniken. Aus diesem Grund können die tatsächlichen prozentualen Gewinne / Verluste der Anleger wesentlich anders ausfallen als die auf dieser Website dargestellten prozentualen Gewinne / Verluste. Bitte lesen Sie sorgfältig die CFTC erforderlichen Haftungsausschluss über hypothetische Ergebnisse unten. HYPOTHETISCHE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN VIELE INHERENTE EINSCHRÄNKUNGEN, EINIGE VON DIESEN WERDEN BESCHRIEBEN. KEINE VERTRETUNG WIRD gemacht, dass jede Rechnung wird oder wahrscheinlich Gewinne oder Verluste ähnlich wie in FACT GEZEIGT zu erreichen, sind es oft starke Unterschiede zwischen HYPOTHETISCHEN ERGEBNISSE UND DIE TATSÄCHLICHE ERGEBNISSE DER FOLGE VON EINER BESTIMMTEN TRADING Programms vor. EINE DER EINSCHRÄNKUNGEN DER HYPOTHETISCHEN LEISTUNGSERGEBNISSE IST DAFÜR, DASS SIE ALLGEMEIN MIT DEM VORTEIL VON HINDSIGHT VORBEREITET WERDEN. FERNER NICHT HYPOTHETISCHEN TRADING FINANCIAL Risiken, UND KEIN HYPOTHETISCHEN Leumund KANN ACCOUNT VOLLSTÄNDIG FÜR DIE AUSWIRKUNGEN DER FINANZRISIKO der tatsächlichen Handels. BEI BEISPIELEN SIND DIE FÄHIGKEIT, VERLUSTE ZU VERSTEHEN ODER ZU EINEM BESONDEREN HANDELSPROGRAMM ZUM HANDELSVERLUST ZU VERMEIDEN, MATERIALPUNKTE, DIE AUCH DIE AKTUELLEN HANDELSERGEBNISSE ANWENDEN KÖNNEN. ES GIBT ZAHLREICHE ANDERE FAKTOREN, DIE MÄRKTE IM ALLGEMEINEN ZUSAMMENHANG ODER DIE UMSETZUNG DER BESTIMMTEN TRADING-PROGRAMM FÜR DIE IN DER VORBEREITUNG DER HYPOTHETISCHEN ERGEBNISSE UND ALL DIE TATSÄCHLICHE TRADING ERGEBNISSE NEGATIV beeinflussen können, nicht in vollem Umfang berücksichtigt werden. Die Informationen, die in den Berichten auf dieser Website enthalten sind, sind mit dem Ziel ausgerüstet, die Leistungsfähigkeit des Handelssystems zu standardisieren und dienen nur zu Informationszwecken. Es sollte nicht als eine Aufforderung für das referenzierte System oder Verkäufer angesehen werden. Trotz sorgfältiger inhaltlicher Kontrolle übernehmen wir keine Haftung für die Inhalte externer Links. Für den Inhalt der verlinkten Seiten sind ausschließlich deren Betreiber verantwortlich. Da die in der Vergangenheit erzielten Ergebnisse keine Garantie für zukünftige Ergebnisse darstellen, können diese Ergebnisse keine Indikatoren für einzelne Renditen haben, die durch die Teilnahme an dieser oder einer anderen Anlage realisiert werden. Die Statistiken auf dieser Seite werden über die Kombination von drei hypothetischen Datensätzen berechnet: 1. Backtested, 2. Tracked, und falls verfügbar 3. Live. Backtested-Performance wird berechnet, indem ein Handelssystem rückwärts in der Zeit und sehen, was Trades in der Vergangenheit getan haben würde, wenn angewendet auf backadjusted Daten. Die verfolgte Performance wird berechnet, indem das Handelssystem täglich auf Daten umgeschaltet wird und die Abschlüsse protokolliert werden, so wie sie in Echtzeit täglich stattfinden. Die Live-Performance wird berechnet, indem das Handelssystem auf Live-Tick-Daten für tatsächliche Kunden ausgeführt wird und die tatsächlichen Kauf - und Verkaufspreise der Kunden, die das System des Systems betreuen, auf ihrem Konto erhalten. Wir verwenden Live-Ergebnisse monatlichen Renditen für jeden Monat zu berechnen, in denen Kunden für den gesamten Monat gehandelt wurden, Raupen füllt für jene Monate, in denen es keine Client für den gesamten Monat füllt und computergenerierte Füllungen für diese Monate auftreten, bevor wir die geladen Auf unsere Handelsserver. Die Ergebnisse sind hypothetisch, da sie Rückschlüsse in einem Modellkonto darstellen. Das Modellkonto steigt oder fällt durch das einzelne Vertragsergebnis, das das System in dem jeweils verfügbaren Datensatz erreicht hat. Das hypothetische Modellkonto beginnt mit dem aufgelisteten Sugested Capital und wird monatlich auf diesen Betrag zurückgesetzt. Der Prozentsatz reflektiert Einbeziehung von Provisionen, Gebühren, Schlupf, und die Kosten des Systems. Die Provisions-, Rutsch-, Gebühren - und monatlichen Systemkosten werden vor der Berechnung der prozentualen Rendite vom Nettoergebnis abgezogen. Beachten Sie, dass die Methode, das Modellkonto auf den Anfangswert zu Beginn eines jeden Monats zurückzusetzen, einen Track Record erzeugt, der für die einzelnen Renditen für jeden Zeitraum repräsentativ ist, aber nicht definitionsgemäß, wie sich die Renditen zusammensetzen würden im Laufe der Zeit. Sollte ein Investor im Anschluss an das Programm einen einzelnen Vertrag auf unbestimmte Zeit beenden, ohne sein Konto auf den Anfangskapitalbetrag jeden Monat zurückzusetzen, wird seine Leistung von der hier beschriebenen Leistung abweichen. Copyright-Kopie 2016 Handelsbeziehung S. L. Alle Rechte vorbehalten. User Agreement Risk DisclaimerStock Trading-Modell Kaufen Sie heute (unten) und senden Sie uns Ihre Bestell-ID und Anspruch über 70,00 im Wert von FREE-Software Modell umfasst 5 technische Indikatoren (ADX, gleitende durchschnittliche Crossovers, Stochastik, Bollinger-Bands und DMI) ltlt Take a Tour gtgt Microsoft39s Visual Basic (VBA) Sprache wird in Verbindung mit Excel39s Benutzeroberfläche, Formeln und Berechnungsfunktionen verwendet, um ein leistungsfähiges und flexibles Handelswerkzeug zu liefern. Das Modell umfasst fünf bewährte technische Indikatoren (ADX, Moving Average Crossovers, Stochastik, Bollinger Bands und DMI). Durch die Erstellung von Arbeitsblättern, Dateien, Bereichen, Anzeigeformeln, Bedientasten, DDE / Active-X-Verknüpfungen und Codemodulen werden Sie detailliert geführt. Beschreibung Dieses Handbuch zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit Microsoft Excel ein anspruchsvolles automatisiertes Aktienhandelsmodell erstellen können. Microsoft39s Visual Basic (VBA) Sprache wird in Verbindung mit Excel39s Benutzeroberfläche, Formeln und Berechnungsfunktionen verwendet, um ein leistungsfähiges und flexibles Handelswerkzeug zu liefern. Das Modell umfasst fünf bewährte technische Indikatoren (ADX, Moving Average Crossovers, Stochastik, Bollinger Bands und DMI). Durch die Erstellung von Arbeitsblättern, Dateien, Bereichen, Anzeigeformeln, Bedientasten, DDE / Active-X-Verknüpfungen und Codemodulen werden Sie detailliert geführt. Nach dem Erstellen des Modells, importieren Sie einfach die Daten, die Sie benötigen, führen Sie das Modell automatisch mit einem Klick auf eine Schaltfläche, und treffen Sie Ihre Handelsentscheidungen. Das Modell umfasst sowohl Trend-Trading-und Swing-Trading-Funktionen. Die Swing-Trading-Funktion kann je nach Investitionsstil ein - oder ausgeschaltet werden. Das System arbeitet mit Ihrer Wahl der freien ASCII. TXT-Dateien im Internet oder ein Abonnement-Daten-Service (mit unseren ohne DDE-Link). Das Modell kann alleine oder in Verbindung mit Ihrer bestehenden Fundamental - und Marktanalyse eingesetzt werden, um das Investitions-Timing zu verbessern und unrentable Situationen zu vermeiden. Für die historische Analyse und das Testen verschiedener Bestände und Zeiträume ist auch ein separates, vorgefertigtes Back-Test-Modell enthalten. Was Sie mit jedem Kurs erhalten: Eine enorme 4-in-1-Wert Ein kompletter Online-Kurs PLUS VBA-Code und FAQs Abschnitte Detaillierte Anweisungen zum Importieren von Preisdaten in Excel mit eSignal QLink oder YahooFinance Ein komplettes Pre-built Backtesting-Modell in MS Excel mit Grafiken Und Handelsstatistiken für Ihre historische Analyse Sofortiger Online-Zugriff auf das Kursmaterial 30 Tage Online-Zugang zum Herunterladen der Materialien und Erlernen, wie Sie Ihr neues Aktienmodell erwerben und nutzen können Funktionen amp Vorteile Sofortiger Zugriff auf die Kursunterlagen mit Ihrem eigenen Login und Passwort Lernen Sie, Excel, VBA, Formeln und Datenquellen in ein profitables Trading-Tool zu integrieren Erwerben Sie ein einzigartiges Wissen, das für jedes Excel-Modellierungs - oder Analyse-Projekt anwendbar ist Speichern Sie, wenn Sie über CCBill oder RegNow kaufen (Nur durch die Datenkapazität von Excel39) Technische Anforderungen Microsoft Excel (beliebige Version) mit einer beliebigen Version von Windows 2 Megabyte Speicherplatz (für Dateien) (DSL oder Kabelmodem empfohlen, aber nicht erforderlich) OPTIONAL: DDE-Datenimport für Excel über Ihren Datenprovider (DDE-Datenimport für Excel) Empfohlen für mehr als 5-10 Wertpapiere, ansonsten freie Preisdaten von YahooFinance oder andere Quelle funktioniert gut) ltlt Nehmen Sie eine Tour gtgt Bau eines automatisierten Stock Trading System in MS Excel 89,95 Sichere Zahlungsoptionen 30 Tage Geld-zurück-GarantieHow to Build Your Own Trading-Modell In 8 Schritten Als wir Wind Down Financial Literacy Monat, möchte ich darauf hinweisen, Joel Greenblatts Buch Das kleine Buch, das den Markt schlägt. Im Buch beschreibt Greenblatt ein Handelsmodell, das er entwickelt hat. Während ich sein Modell nicht getestet habe und deshalb nicht empfehlen kann, eine Investitionsstrategie, die auf ihm basiert, ist das Buch lesenswert, weil es umreißt, wie er ein rentables und konsistentes Modell für den Handel entwickelte. Ich habe meine Seton Hall Studenten lesen Greenblatts Buch im Voraus einer Klasse Ich lehre unter dem Titel Simple Guide zum Aufbau eines Investment-Modells. Modelle geben uns eine objektive Art und Weise zu handeln. Sie helfen, einige der Vermutung und Subjektivität aus der Entscheidung, wann zu kaufen und wann verkaufen. Genau wie Diagramm Formationen bieten Technikern mit Handelsmodellen, ein gut getestet statistisches Modell kann ein Rahmen für den erfolgreichen Handel als gut. So, wie Sie Ihr Investitions-Wissen zu entwickeln, hier ist ein achtstufiger Überblick über meine Investment-Modellierung Klasse. Schritt 1. Entwicklung einer Hypothese Beginnen Sie zunächst mit einer Theorie, die Sie glauben können, um ein profitables Modell führen kann. Setzen Sie die Hypothese auf eine logische Aussage (wenn X dann Y.). Beispielsweise könnte die Hypothese etwas wie: Wenn der SampP 500 um mehr als 2 an einem Freitag sinkt, steigt der Index am folgenden Handelstag. Stellen Sie sicher, dass die Hypothese eine bona fide Beziehung ist. Mit anderen Worten, der Vergleich der Tech-Aktienkurse mit den Konsumausgaben könnte funktionieren, während ein Vergleich mit pharmazeutischen Rezepten keinen Sinn macht. Schritt 2. Erstellen einer Datenbank Um zu beweisen oder widerlegen Sie Ihre Hypothese, müssen Sie Daten über einen langen Zeitraum zu akkumulieren. Die Daten sollten in einer Art von Zeitreihen, so dass, wenn Sie es mit anderen Datenpunkten vergleichen müssen, können Sie die vielen Variablen, die Sie verwenden werden. Denken Sie daran, je mehr Variablen und desto mehr Datenpunkte Sie verwenden, desto wichtiger wird Ihre Ausgabe aus einer statistischen Perspektive sein. Sie müssen sicherstellen, dass die Daten von einer zuverlässigen Quelle, wie einem Premium-Service wie Bloomberg oder Reuters, oder einem soliden kostenlosen Dienste wie Yahoo Finance (siehe Investment Research: Ignorieren Sie die Bewertungen, Lesen der Berichte). Außerdem schlage ich vor, dass die Daten in einigen elektronischen und herunterladbaren Form abrufbar sind. Nachdem Sie die Daten heruntergeladen haben, müssen Sie überprüfen, ob keine fehlenden, fehlerhaften oder beschädigten Datenpunkte vorhanden sind. Zum Beispiel wird manchmal ein Urlaub als Datenpunkt angezeigt, der gelöscht werden muss. Schritt 3. Machen Sie Beobachtungen Mit den Rohdaten, die Sie nun aggregiert und in einer Zeitreihendatenbank organisiert haben, blättern Sie jetzt durch die Daten und machen einige Beobachtungen zu dem, was Sie sehen. Auf der Suche nach Ihrem Ziel ist es, wesentliche Änderungen in der abhängigen Variable (die Y im ob X dann Y Beispiel oben) auf der Grundlage von Änderungen für eine oder mehrere der unabhängigen Variablen (das X im Beispiel oben) zu bemerken. Diese Übung ist eine der visuellen Beobachtung, die versucht, eines von zwei Zielen zu erreichen. Zunächst möchten Sie - in einer subjektiven und nicht quantifizierbaren Weise - bestätigen, dass Ihre ursprüngliche Hypothese (Schritt eins) richtungsrichtig ist und einer zusätzlichen Analyse würdig ist. Zweitens könnten Sie ein Muster oder eine Anomalie erkennen, die nicht Teil Ihrer ursprünglichen Hypothese war und die Grundlage einer neuen oder modifizierten Theorie bilden könnte. Als Beispiel, können Sie erkennen, dass am Freitag kann bis montags folgen. Schritt 4. Berechnungen entwickeln Das ist bei weitem mein Favorit Schritt in den Prozess. Ich nenne es, die Daten zu quälen. In meiner Klasse nehmen die Schüler ihre Hypothesen und Beobachtungen und wir beginnen sie mit Formeln und Berechnungen zu testen. Dies kann eine von zwei Formen: logische Abfragen oder Regressionsanalyse. Logische Abfragen werden sagen, wenn die Bedingung A existiert, dann die Berechnung B durchführen und mir die gewünschte Ausgabe C zur Verfügung stellen. Die Regressionsanalyse ist eine mathematische oder statistische Operation, bei der Sie versuchen, die abhängige Variable zu replizieren oder vorherzusagen, indem Sie die unabhängige Variable verwenden. Wenn Sie eine Regression durchführen, ist es wichtig zu bestimmen, dass Ihre Ausgabe viele der statistischen Tests oder Anforderungen erfüllt oder übertrifft, die die statistische Stabilität und Signifikanz der Ausgabe bestätigen. Schritt 5. Definieren Sie Ihre Handelsregel Die Berechnungen, die Sie in Schritt vier ausführen, diktieren nun einen Satz von Handelsregeln, die Sie jetzt kodifizieren (oder systematisieren) können. Zum Beispiel begann ich mit der Hypothese Wenn der SampP 500 um mehr als 2 am Freitag fällt, dann steigt der Index am folgenden Handelstag. Nun, durch Beobachtungen und Berechnungen, sagen wir, ich feststellen, dass die Handelsregel hier ist Wenn die SampP 500 um mehr als 2 an einem Freitag fallen, dann kaufen die SampP 500 freitags schließen und halten, bis es gewinnt 1. Ein großartiges Beispiel Einer Handelsregel wurde von TheStreets James Altucher entwickelt, den er das QQQQ Crash System nennt. Hier ist, wie die Regel angegeben ist: Kaufen, wenn der Preis des Nasdaq-100 Trust (QQQQ) bei einer 1,5 Standardabweichung unter dem 10-Tage gleitenden Durchschnitt des niedrigen Preises von jedem Tag schließt. Um dies zu berechnen, können Sie die untere Bollinger-Band mit einem 10-Tage-gleitenden Durchschnitt, 1,5 Standardabweichung und die Preisreihe der Tiefststände eines jeden Tages verwenden. Sie verkaufen entweder nach 20 Tagen oder an jedem Tag, an dem die QQQQ höher schliesst Als der Einstiegspunkt. Schritt 6. Back-Test Mit Ihrer Handelsregel, die durch Beobachtung und Hypothese entwickelt wurde, kommt nun die wahre Prüfung, die zu bestimmen, ob die Regel - wenn auf einer konsistenten Basis gehandelt werden kann tatsächlich zu machen Geld. Sie tun dies durch Simulation der Handelsregel zurück in der Zeit, die Anwendung auf die historischen Daten in Ihrer Datenbank und die Berechnung der Gewinn oder Verlust, die aus der Regel, wie Sie es gesagt haben, ohne Änderung resultieren würde. Schritt 7. Ist das Modell Geld verdienen Wenn die Antwort ja ist, dann gehen Sie auf den nächsten und letzten Schritt. Wenn die Antwort nein ist, können Sie einen von zwei Pfaden nehmen. Erstens können Sie zurück zu Schritt drei (Make Observations) und entwickeln eine modifizierte Handelsregel. Oder Sie können alternativ einfach das Modell verlassen und neu beginnen, wenn eine neue Hypothese entwickelt wird. Schritt 8. Kann das Modell gehandelt werden Wenn Sie ein Modell erstellt haben, das auf einer getesteten Basis Geld verdienen kann, gibt es einen letzten Schritt, den Sie nehmen müssen, bevor Sie es leben. Schritt acht ist, wo die praktischen Aspekte des Handels übernehmen aus der akademischen Aspekte der Modell-Entwicklung. Hier müssen Sie sicherstellen, dass Sie dieses Modell in der realen Welt handeln können. Zum Beispiel, wenn Ihr Modell diktiert den kurzen Verkauf einer Aktie oder Index, müssen Sie sicherstellen, dass eine solche oder eine Aktie oder Index ausgeliehen werden können (siehe How Short Selling Works). Ein anderes Beispiel kann ein, wo Sie kaufen chinesische Aktien und Short-Selling Hong Kong Aktien. Diese Regel kann unpraktisch sein, wenn Sie keinen Zugang zu den chinesischen A-Aktien aufgrund gesetzlicher oder rechtlicher Gründe haben. Ich werde auf jeden Schritt ausführlicher in Follow-up-Tranchen der Finanzen Professor. In der Zwischenzeit formulieren Sie Ihre eigene Hypothese und beginnen, die notwendigen Daten erforderlich, um Ihr eigenes Handelsmodell zu aggregieren. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung war Rothbort lange Ultra SP500 ProShares (Ticker: SSO, die SP 500-gehebelte ETF), obwohl Positionen jederzeit ändern können. Scott Rothbort hat über 20 Jahre Erfahrung in der Finanzdienstleistungsbranche. Im Jahr 2002 gründete Rothbort LakeView Asset Management, LLC, einen eingetragenen Anlageberater mit Sitz in Millburn, N. J., der maßgeschneiderte, individuell verwaltete getrennte Konten anbietet, einschließlich proprietärer Long - / Short-Strategien für sein hohes Kundenvermögen. Sofort arbeitete Rothbort zehn Jahre lang bei Merrill Lynch, wo er maßgeblich am Aufbau des globalen Aktienderivatgeschäfts beteiligt war und das globale Aktien-Swapgeschäft von Anfang an leitete. Rothbort war zuvor in Tokio, Hongkong und London tätig und arbeitete für Morgan Stanley und County NatWest Securities. Rothbort hat einen MBA in Finance und International Business von der Stern School of Business der New York University und ein BS in Wirtschaftswissenschaften und Buchhaltung von der Wharton School of Business der Universität von Pennsylvania. Er ist Professor für Finanzen und der Chief Market Strategist für die Stillman School of Business der Seton Hall University. Für weitere Informationen über Scott Rothbort und LakeView Asset Management, LLC, besuchen Sie die companys Website an lakeviewasset. Scott schätzt Ihr Feedback Klicken Sie hier, um ihm eine E-Mail zu senden.
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