Forex on-line Campinas: Conheço as primeiras estratégias de negociação

Previsão de estoque com base em um algoritmo preditivo. Contate-nos: [email & # 160; protected]

deslizamento, impacto de preços, comissões, back-test, day trading.

Daniel Tal é um analista quantitativo em I Know First. Atualmente é candidato à licenciatura em Ciências da Computação e Gestão Empresarial na Universidade de Columbia.

Enquanto as previsões algorítmicas I Know First para ações de curto prazo são freqüentemente utilizadas para sua relevância em investimentos de médio e longo prazos, back-testar sua capacidade de explorar as tendências do mercado e oferecer altos retornos através de modelos comerciais de vários dias. Neste artigo, exploramos mais detalhadamente uma das estratégias I Know First para entender melhor as limitações e ajustes necessários para implementá-la de forma mais eficiente quando da negociação ao vivo.

Para fazer isso, testaremos a Estratégia consistente de raia em Quantopian, uma plataforma de desenvolvimento de negociação algorítmica de código aberto. Com seus dados de nível de minutos e modelos de deslizamento embutidos e comissões, somos capazes de simular um ambiente de negociação mais realista e calcular estatísticas precisas relacionadas ao desempenho da nossa estratégia. Conseguimos isso ajustando nossa simulação para correr de mercado aberto ao mercado fechado (aberto ao fechar) ao invés de mercado próximo ao fechamento do mercado (próximo ao fechamento), adicionando custos de comissões e implementando um modelo de deslizamento para simular o volume Limitações relacionadas à negociação das ações selecionadas. Como esperado, essas adições diminuem o desempenho da estratégia no período de tempo observado, oferecendo uma imagem mais realista dos retornos realizáveis. No entanto, ao alavancar ainda mais os sinais do algoritmo em uma escala de tempo intradiária, somos capazes de melhorar o desempenho da estratégia para finalmente obter retornos de portfólio realistas acima de 45%. Isso demonstra que nosso método não só pode ser implementado ao vivo, mas também melhorado, aproveitando as regras comerciais intradiárias e fazendo ajustes calculados para maximizar seu desempenho.

O algoritmo de propriedade I Know First fornece uma previsão diária que é composta pelo nome, sinal e previsibilidade de um estoque. O sinal é usado para projetar o movimento de um estoque & # 8211; um número positivo que significa que o preço do estoque deverá aumentar, e um número negativo prevendo uma diminuição no valor do estoque. Além do sinal, uma função de fitness conhecida como previsibilidade, mostra a medida de qualidade baseada em correlação do sinal de cada estoque. Com esta informação, um filtro de limite de previsibilidade e regras adicionais aplicadas à dinâmica do sinal, podemos gerar uma média de dezoito estoques superiores S & amp; P500 a serem negociados diariamente. O back-test cobre o período desde o lançamento do modelo em 7 de janeiro de 2018 e até 15 de julho de 2018.

Do Close-to-Close ao Open-to-Close:

Nossa simulação original testa os retornos da estratégia por meio de negociação diária do mercado próximo ao fechamento do mercado. Esta maneira teórica de mostrar o desempenho das opções de estoque do algoritmo produziu retornos fortes (linha verde no gráfico abaixo), ainda que devido às previsões do algoritmo geradas várias horas após o fechamento do mercado, a simulação não era realista. Assim, para testar uma estratégia implementável em tempo real, mudamos para a negociação do mercado aberto ao mercado fechado (linha azul). Como pode ser visto nas linhas de equivalência patrimonial abaixo, para esta estratégia particular, não foram observadas grandes mudanças no retorno total devido à mudança nos tempos de negociação.

Uma comparação de simulações próximas (linha verde) para as simulações de fechar-fechar (azul claro). Não são observadas alterações significativas. (7 de janeiro de 2018 até 15 de julho de 2018).

Adicionando Slippage e Comissões:

Embora este back-test mostre uma grande promessa, ainda não é realista o suficiente para lidar com as muitas implicações do live-trading. Assim, utilizamos os modelos de deslizamento e comissionamento da Quantopian para simular um ambiente mais realista. O modelo de deslizamento calcula o impacto de preços nos nossos tamanhos de pedidos em preços de execução e só permite que o algoritmo atenda 2,5% do volume minúsculo de cada segurança. Além disso, o modelo de comissões é adicionado para atender aos custos incorridos com a negociação com os Interactive Brokers. Isso é baseado nas comissões de negociação mais dispendiosas oferecidas pelo corretor (US $ 0,0035 por ação, a partir de 8/9/16), a fim de ser o mais conservador possível ao obter os retornos finais. Como esperado, o ambiente mais realista enfraqueceu o desempenho da nossa estratégia. Isso pode ser visto nas estatísticas de Quantopian, que mostram uma diminuição nos retornos de 37,91% (ver gráfico anterior open-to-close) para 30,5% (abaixo).

A análise estatística de Quantopian do desempenho do nosso portfólio após a adição dos modelos de derrapagem e comissões. Observe a diminuição dos retornos totais dos 37,91% anteriores aos 30,5% acima. (7 de janeiro de 2018 até 15 de julho de 2018).

Nota: aqui o benchmark escolhido é SPY & # 8211; SPDR S & amp; P 500 ETF, o que torna o índice S & amp; P 500 inesquecível.

Estes back-tests nos ajudam a entender os obstáculos mais realistas que enfrentamos no dia-a-dia e suas implicações nos retornos da nossa estratégia. No entanto, esse aumento do nível de realismo nos permite alavancar ainda mais as previsões do algoritmo através de regras intradias adicionais aplicadas aos estoques selecionados. Usando os dados mínimos do Duepian, podemos explorar os movimentos de estoque de curto prazo e implementar uma estratégia baseada em uma lógica de reversão média, que complementa e é consistente com nossas decisões de escolha de estoque diárias algorítmicas. Abaixo estão os resultados:

A análise estatística de Quantopian do desempenho do nosso portfólio após a adição da nossa estratégia de reversão média intradia. (7 de janeiro de 2018 até 15 de julho de 2018).

Esta estratégia única nos ajuda a permanecer dentro de um back-test realista, ao mesmo tempo em que melhoramos nossos retornos totais de 30,5% para 45,2%. A análise de Quantopian mostra o aumento da taxa de Sharpe para 5,07 com volatilidade em 0,17, fornecendo um risco consideravelmente baixo para uma recompensa tão alta. Além disso, esta estratégia gera um alto Alpha (0.81) e um Beta muito baixo (0.22) que indica que não é fortemente afetado pelo mercado amplo.

Finalmente, nós justaponemos as três simulações abertas para fechar, bem como o índice S & P500 retorna para ilustrar suas diferenças.

Uma comparação do índice S & P500 com nossas três simulações de portfólio abertas. (7 de janeiro de 2018 até 15 de julho de 2018).

Depois de identificar as limitações específicas de implementação na negociação perto do fechamento, conseguimos mudar nossa simulação para o comércio de abrir para fechar sem impactar significativamente o desempenho do algoritmo. Embora os modelos de derrapagem e comissões tenham reduzido nossos retornos totais (linha azul clara para azul), a adição de uma regra de reversão média intradía nos permitiu alavancar ainda mais as previsões diárias do algoritmo. Isso melhorou consideravelmente os retornos da nossa estratégia, mesmo acima dos níveis do back-test de deslizamento e comissão. Em conclusão, essa análise mostra que a estratégia apresentada é praticamente implementável na negociação do dia do mundo real e capaz de produzir altos retornos.

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Estratégias de negociação algorítmica: 10 melhores ações de ações.

Descubra estratégias de negociação algorítmica usando o pacote "Top 10 Stock Picks". A previsão completa de Top 10 Stock Picks inclui previsões diárias para um total de 20 ações com sinais de alta e baixa:

Posições recomendadas: Long Forecast Length: 3 Months (29/4/14 - 29/07/14) Eu sei primeira média: 11,51%

Os comerciantes algorítmicos utilizam essas previsões diárias pelo sistema de previsão do mercado I Know First como uma ferramenta para aprimorar o desempenho do portfólio, verificar sua própria análise e atuar em oportunidades de mercado mais rapidamente. Esta previsão foi enviada aos atuais comerciantes algorítmicos I Know First.

Como interpretar este diagrama:

caixa representa uma previsão positiva, enquanto um vermelho representa uma previsão negativa. As caixas são então dispostas de acordo com seus respectivos valores de sinal e previsibilidade (veja abaixo as definições detalhadas).

Desempenho da previsão: a tabela à direita compara a performance real com a previsão de I Know First. A coluna intitulada "Previsão" mostra a direção que o algoritmo previu e a coluna "% Alterar" mostra o desempenho real do estoque durante o período de tempo indicado. A coluna "Precisão" mostra um "√" se o algoritmo previu corretamente a direção do estoque ou um "x" se a previsão estava incorreta. A I Know First Average é a porcentagem média de pesos iguais das ações listadas abaixo, e a S & amp; P 500 pode ser incluída para referência, se relevante.

Sinal: Este indicador representa a direção / tendência de movimento prevista; não é uma porcentagem ou preço-alvo específico. A força do sinal indica o quanto o preço atual se desvia do que o sistema considera um preço de equilíbrio ou "justo".

Previsibilidade: Este valor é obtido calculando a correlação entre a previsão atual e o movimento real dos ativos para cada período de tempo discreto. O algoritmo mede os resultados de todos os pontos de previsão, ao mesmo tempo em que dá mais peso ao desempenho recente. À medida que a máquina continua aprendendo, os valores de P geralmente aumentam.

O Algoritmo: o sistema é um algoritmo preditivo baseado em Inteligência Artificial (AI), Aprendizado de Máquinas (ML) e elementos incorporados de Redes Neurais Artificiais e Algoritmos Genéticos. As análises preditivas do sistema são auto-atualizadas e, portanto, vivas. O algoritmo é um recurso poderoso para qualquer investidor que realize negociação em caixa preta ou algotrading.

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A seguir, analisamos o desempenho do nosso pacote "Stocks Europeus", avaliando estratégias de negociação quantitativas que investem diariamente nas ações européias selecionadas pelo nosso sistema AI e podem ser recriadas usando as previsões diárias fornecidas aos clientes.

Mostramos que os sinais de I Know First, incluindo os custos de spreads e comissões de ofertas e pedidos, resultam em uma estratégia de negociação de alto desempenho com excelentes estatísticas:

Retornos de até 128% em um período de tempo de 2 anos Alphas sobre 20% de Betas abaixo de 0,15 Rácios de Sharpe atingindo 1,4.

Estratégias de Negociação Quantitativas.

O Sistema de Previsão do Mercado de I Know First e prediz o fluxo de dinheiro entre os mercados. Ele separa a informação previsível de qualquer "ruído aleatório". Em seguida, cria um modelo que projeta a trajetória futura do mercado dado no espaço multidimensional de outros mercados. O sistema exibe a tendência prevista como um número (o sinal), positivo ou negativo, juntamente com o gráfico de onda que prediz como as ondas se sobrepõem à tendência. Isso ajuda o comerciante a decidir qual direção trocar, em que ponto entrar no comércio e quando sair.

No seguinte, usamos os 10 principais sinais diários gerados pelo nosso algoritmo para estoques europeus para trocar as ações top 2, 3 e 4 longas e curtas. Reequilibramos o portfólio de acordo com as previsões algorítmicas diárias, mantendo os nossos investimentos de acordo com as tendências do mercado identificadas pelo algoritmo. Aplicamos um filtro básico aos sinais algorítmicos: filtramos ações que tiveram movimentos de mais de 2% durante a noite (do mercado próximo ao mercado aberto), pois, neste caso, as previsões algorítmicas estão faltando quantidades significativas de informações de retorno (nossas previsões são computadas usando preços de fechamento, assim, movimentos durante a noite não são contabilizados nos sinais diários de IA e, se grandes, tais movimentos podem ter efeitos significativos sobre as previsões).

Desempenho de Estratégia.

Os resultados dessas estratégias de negociação quantitativas para ações no período 18/08/2018 - 20/08/2017, incluindo o efeito de spreads e comissões de oferta e solicitação (0,08% por comércio), estão resumidos na tabela a seguir (clique no tabela para ampliar). As linhas 1 a 3 apresentam as estatísticas das Portfólias I Know First, enquanto a linha 4 mostra as do benchmark, a iShares MSCI Europe OICVS ETF Acc (marketweight for top top 445 European ETF).

Como pode ser visto no quadro, as três carteiras superam de forma significativa a referência em termos de retorno total (128,5%, 64,26% e 43,22% versus 2,44%) com Beta controlada (abaixo de 0,15) e Alfa sólido (acima de 20%), enquanto apresentando também excelentes retornos ajustados ao risco (razões Sharpe de 1,46, 1,00 e 0,84).

As linhas de desempenho para as três estratégias de negociação quantitativas são mostradas no seguinte gráfico.

Como pode ser visto acima, as estratégias exibem retornos excelentes com crescimento estável em relação ao benchmark que realizou miseravelmente no período analisado. A consistência das linhas de desempenho é, portanto, bem expressa nas altas proporções de Sharpe. Os Alphas altos indicam estratégias com ganhos consistentes sobre os mercados, enquanto os baixos valores de Beta mostram que os retornos não estão fortemente correlacionados ao mercado e, portanto, manterão as recessões do mercado. Ambas as características deste portfólio são claramente discerníveis nas linhas acima, apresentando estratégias estatisticamente muito sólidas com rendimentos muito elevados, indicando que essas carteiras também funcionarão bem no futuro.

Conclusão.

Neste artigo, apresentamos uma análise de estratégias de negociação quantitativas com base nos sinais diários para ações européias do nosso programa de previsão baseado em AI.

Mostramos que essas estratégias resultam em carteiras que têm retornos fortes (mais de 40% nos últimos 2 anos versus o retorno de benchmarks de 2,4%), risco controlado (índices Sharpe acima de 0,81 versus benchmarks 0,16), excelentes estatísticas Alpha e Beta (Alpha acima de 20% e Beta abaixo de 0,15), exibindo crescimento estável no mercado nos últimos 2 anos. Todos esses recursos apontam estratégias que irão continuar seu excelente desempenho no futuro.

Se você está interessado em estratégias de negociação algorítmica, previsões algorítmicas de ETFs ou aprendizagem de máquinas para prever o mercado de ações, leia mais aqui:

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Estratégias de Negociação de Volatilidade.

Esta previsão do Índice de Volatilidade foi projetada para investidores e analistas que precisam de previsões sobre a volatilidade implícita de uma cesta de opções de compra e venda relacionadas a um índice específico. Inclui 8 índices de volatilidade com sinais de alta e baixa e indica os melhores estoques de tecnologia para comprar:

Índices de volatilidade para a posição longa Índices de volatilidade para a posição curta.

Nome do Pacote: Índice de Volatilidade.

Posições recomendadas: Long.

Período previsto: 1 mês (15/02/15 - 15/03/15)

Como interpretar este diagrama:

Previsão Algorítmica de Estoque: A tabela à esquerda é a previsão de estoque produzida pelo algoritmo I Know First. Todos os dias, os assinantes recebem previsões para seis horizontes temporais diferentes. Os dez melhores estoques na previsão de 1 mês podem ser diferentes daqueles na previsão de 1 ano. Na tabela incluída, apenas os tickers relevantes foram incluídos. Uma caixa verde representa uma previsão positiva, enquanto um vermelho representa uma previsão negativa. As caixas são então dispostas de acordo com seus respectivos valores de sinal e previsibilidade (veja abaixo as definições detalhadas).

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Estratégias de negociação algorítmica com o algoritmo I Know First & # 8217; s.

Existem várias Estratégias de Negociação Algorítmicas que os investidores podem aplicar quando possuem o algoritmo de autoaprendizagem avançado de I Know First como uma ferramenta para sua análise de investimento que reduzirá o risco e otimizará os retornos. Aqui vamos elaborar como você pode aplicar essas estratégias de negociação algorítmica a cada previsão diária que você receba.

Antes de ler essas estratégias de negociação algorítmicas recomendadas com o algoritmo, tome um momento para revisar as instruções básicas para adquirir uma compreensão fundamental do mapa de calor, bem como analisar as previsões recentes, a fim de reconhecer o desempenho histórico dos algoritmos. O algoritmo funciona analisando o fluxo de dinheiro de um mercado para outro, seguindo mais de 2000 ativos diferentes, incluindo ações, ETFs, moedas, índices mundiais, taxas de juros e commodities, incluindo ouro, petróleo e muitos mais. A máquina utiliza quinze anos de dados e é atualizada diariamente à medida que novas informações são introduzidas produzindo previsões de mercado de 3 dias a 1 ano.

Interpretando o mapa de calor.

Em cada previsão pelo algoritmo, há o sinal e o indicador de previsibilidade. O sinal é o número no meio da caixa de descarga a esquerda. A previsibilidade é o número na parte inferior da caixa. No topo, um bem específico é identificado. Este formato é consistente se você está recebendo as Previsões de estoque Top 10 + S & amp; P Forecast ou o Top 10 Commodities Forecast ou qualquer outra previsão de I Know First para esse assunto.

Nesta especial Top 10 Stocks Forecast a partir de 27 de novembro de 2018, XOMA apresentou o sinal mais forte de 1 mês, mas não apresentou a maior previsibilidade. A importância de cada indicador será discutida nas próximas seções. Como o recurso está em uma caixa de cor verde mais profunda, isso indica que o algoritmo é muito otimista. O XOMA teve um ganho de 61,45% em 1 mês a partir da data prevista. Para ver como o resto desses ativos foi realizado de acordo com a previsão, clique aqui.

Este indicador representa a direção / tendência de movimento prevista; não é uma porcentagem ou preço-alvo específico. A força do sinal indica quanto o preço atual se desvia do que o sistema considera um equilíbrio ou & # 8220; fair & # 8221; preço.

Analogia com uma mola: a força do sinal é o quanto a mola está esticada. Quanto maior a tensão, mais se moverá quando a mola for solta.

A força do sinal é o valor absoluto da previsão atual do sistema. O sinal pode ter um sinal positivo (aumento previsto) ou negativo (declínio previsto). O mapa de calor é organizado de acordo com a intensidade do sinal com os sinais mais fortes na parte superior, enquanto os sinais de baixo estão na parte inferior. As cores da tabela são indicativas do sinal. Green corresponds to the positive signal and red indicates a negative signal. A deeper color means a stronger signal and a lighter color equals a weaker signal.

This measures the importance of the signal. The predictability is the historical correlation between the prediction and the actual market movement for that particular market. For each asset this indicator is recalculated daily. Theoretically the predictability ranges from minus one to plus one. The higher this number is the more predictable the particular asset is. If you compare predictability for different time ranges, you’ll find that the longer time ranges have higher predictability. This means that longer-range signals are more important and tend to be more accurate.

* Stocks with the strongest signal and largest predictability are preferable.

Signal and Predictability are independent indicators. While the signal gives the direction and the relative “scale” of the predicted move, the predictability indicator is related to the probability of that prediction to realize, which is based on the past performance of the corresponding predictor. Both of the parameters are important. The higher both are the better. It is recommended to consider both the signal strength and predictability.

General Tactical Approach.

First and foremost, for any trading decisions use the most recent forecast. In general, the longer time range forecasts are more predictable than the shorter ones and they should be used to identify the main market trends. We recommend that for the first month of your subscription that you watch the system, learn it and become familiar with it before actually making trading decisions on accord with the daily forecasts. The first appearance of a stock in the top list does not mean you should buy it at any price that same day. Instead, put it in a watch list, unless you are getting it at a significant discount. We advise that you wait three to five days to get it at the better price. Try to get into the market at a discount of at least three percent when the market goes against the prediction intraday or in the next few days after the first appearance of the signal. Be sure to recognize the general color of the heat map as well as consider the forecasts for major indexes like the S&P or Dow Jones to get an overall picture of the market trend. We advise not to trade against the general market trend. Another tactic is when you look at specific stocks like Citigroup (C), is to review the specific industry forecasts such as the KBW Bank Index (BKX) as well to develop a better analysis. To get a strong indication of market volatility the Volitility Index (VIX) forecast is an excellent indicator. If an asset you purchased is no longer in the Top 5, 10 or 20 you can easily get a customized forecast to continue tracking the asset. Remember that these forecasts are a tool in addition to your current investment strategy and we don’t recommend simply buying assets blindly from the forecasts without any additional analysis, which brings us to the first of ou Algorithmic Trading Strategies:

Strategy 1: Identify New Opportunities and Double-Check Your Analysis.

As you do your own analysis of companies, you can compare your assessment with that particular assets forecast. On the other hand, you can do the exact opposite by recognizing new market opportunities and then doing your own analysis of the assets that have strong signals and predictabilities. This strategy is a great way to check your analysis as well as recognize opportunities you would have otherwise missed. This is an excellent way to mitigate risk and optimize returns especially if your own analysis agrees with the forecast. If you specialize in a particular industry we recommend getting a forecast that identifies the best and worst companies in that industry such as our Best Tech Stocks forecast.

Strategy 2: Buy All Assets In The Forecast Of Equal Weights.

Another popular approach is to purchase all the assets of the forecast in equal weights. This strategy will help diversify your portfolio, ultimately reducing risk and augmenting returns. The I Know First Average Return reflects the return an investor will receive implementing this strategy. While not every recommended asset will follow the predicted movement, those that do not usually will not deviate tremendously and investors will benefit from the assets that do follow the prediction. The I Know First Sample Portfolio is a great example of how this strategy has proven effective. The portfolio is based on the average return from the Top 10 Stocks + S&P 500 forecast in the 1-month and 3-month time-horizons. The 1-month portfolio returned 60.66% in 12 months while the 3-month portfolio returned 44.02% in 12 months as well.

Strategy 3: Buy Only Stocks With A Predictability Of 55% Or Higher.

This strategy is straightforward and very dependent on the predictability indicator. This indicator, which is unique to I Know First: Daily Market Forecast’s algorithm is the historical correlation between prediction and the actual movement of that particular asset. In other words, this measurement indicates how often the algorithm has been correct in the past. Generally a predictability of .2 and higher is considered very good but a predictability of .55 and higher is excellent. This strategy is somewhat limited in scope but can be a very reliable tactic.

Strategy 4: Buy Stocks That Have A Strong Signal In Each Time Horizon.

Our fourth strategy is based on recognizing assets to reappear in each time horizon. When you see the same asset in your forecast appear in the 1-month, 3-month, and 1-year time horizons, this is good sign. The next step is to analyze the signal and predictability. You should look for a consistently strong signal and predictability in each time horizon. Generally you will see the predictability indicator increase in larger time-horizons, and this is sometimes the case with the signal as well.

Strategy 5: Multiply the Signal And The Predictability Indicator Together.

This approach requires some basic math skills, specifically multiplication. When you multiply the signal and predictability, you basically create your own new indicator. This will allow you to easily compare the different assets in your forecast. The same rule applies, as the larger numbers will denote a stronger forecast.

These algorithmic trading strategies will certainly help you utilize each forecast to their fullest potential in your algorithmic trading. Our most popular forecast is our Stock Forecast & S&P 500 Forecast available with our Top 5, Top 10 and Top 20 stock predictions. The main benefit of receiving the Top 20 prediction is that it presents 4X as many opportunities as our Top 5 prediction and twice as many as the Top 10. Each of them also shows the equivalent top short positions. You can add predictions to this forecast as well. I Know First also offers custom forecasts for any of our 1,400 markets that we follow. As you become more acquainted with the system you may even develop your own strategies. The I Know First sample portfolio demonstrates the benefits of the algorithm for inactive investors, whom apply a buy-and-hold strategy for long-term appreciation. Although we advise checking the forecasts daily to identify trends in the algorithm, occasionally it may be better to rely on the learning abilities of the system. As new daily data is added, the algorithm is constantly evolving thus always improving to be more reliant. For instance, the algorithm began predicting that Alcatel-Lucent (ALU) will rise on December 9th 2018 resulting in an actual return of 10.22% from January 1st 2018 to February 1st 2018. The algorithm then continued to rank ALU in its Top 10 stock picks with the strongest signal that fit for long position during the following six months even though the actual 1-month return in February 1st and March 1st were both negative, reaching -15.06% and -3.65% respectively. While this may have seemed like an incorrect forecast warranting a short position, a professional investor would recognize that this was actually a buying opportunity. In one year, from December 9th 2018 the first buy signal for ALU until December 9th 2018, the stock rose 308.04%. Incredible forecasted returns like these do not happen with every stock we recommend daily but it really does pay to learn the system and become an effective algorithmic trader.

I Know First Research is the analytic branch of I Know First, a financial startup company that specializes in quantitatively predicting the stock market. This article was written by Joshua Martin one of our interns. Illustrated information used in this article from I Know First’s Sample Portfolio’s are idea’s by another intern, Illana Elkaim. We did not receive compensation for this article, and we have no business relationship with any company whose stock is mentioned in this article.

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Thursday 8 March 2018

Conheço as primeiras estratégias de negociação

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