Etf sweet spot trading system

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Kevin Haggertys Como Negociar Grandes Reversões de Primeira Hora Para Ganhos Rápidos Muitos operadores profissionais consistentemente ganham dinheiro durante a primeira hora de negociação. e assim você pode agora você pode ser treinado por Kevin Haggerty como ele ensina e treina como negociar suas estratégias de reversão de primeira hora explosiva Kevin Haggertys curso de negociação de sequência NOVO CURSO DE HAGGERTY KEVIN Combine todas as principais estratégias de Kevins em um e thats Sequence Trading. Torna a sua estratégia preferida ainda mais poderosa The Ultimate Bow Ties Strategy Aprenda Dave Landrys mais recente e mais avançada versão da sua altamente popular Bow Ties Strategy. É uma estratégia que você pode usar para negociar e-minis, Forex, ações e ETFs. Negociação de estoques de alta dinâmica com a Landry Persistent Pullbacks Aqui está Dave Landrys melhor método para daytraders e swing comerciantes. retenções persistentes. Embora existam muitas estratégias de recuo que foram publicadas, apenas uma se destaca como sendo a melhor. Negociando a Metodologia Kaltbaum em Sete Passos Aprenda a metodologia completa de Gary Kaltbaums para selecionar ações potencialmente explosivas tanto no lado longo quanto no lado curto do mercado. Estratégias Profissionais para Negociar o Mercado DAX Mark Oryhon é um dos maiores traders de DAX no mundo. Aqui está sua chance de aprender com ele. John Carters Método de 5 minutos para negociar o Mini-Dow Esta estratégia intradiária é uma das razões pelas quais eu gosto de trocar o Mini-Dow. Deixe-me ensiná-lo a você. The Sweet Spot for Mean Reversion ETF Strategies por Michael R. Bryant Em seu recente livro, Howard Bandy discutiu o que ele chama de spot quotweet para desenvolver sistemas de negociação de reversão à média. 1 A ideia é que a combinação certa de comprimento da barra, período de espera, precisão do sistema e outras variáveis ​​tende a maximizar os retornos ajustados ao risco. 2 Este artigo mostra como as estratégias de negociação de reversão média que se encontram nesse ponto ideal podem ser desenvolvidas para fundos negociados em bolsa (ETFs) usando ferramentas automatizadas. Usando o Construtor de Adaptrade. Uma ferramenta de desenvolvimento de estratégia para Windows, Ill mostra como métodos de teste de estresse com análise de Monte Carlo podem ser usados ​​como parte do processo de desenvolvimento para encontrar estratégias robustas de reversão à média para ETF SampP 500 (SPY) e Select Sector SPDR. Arquivos de projeto para o Construtor, que incluem o código da estratégia, são fornecidos para cada exemplo. Aterrissar no Sweet Spot A idéia básica por trás do ponto doce do Dr. Bandys é que as boas estratégias de negociação devem usar um tamanho de barra curto e ter uma precisão razoavelmente alta com um curto período de retenção e baixo rebaixamento. O tamanho da barra curta e o período de detenção curto maximizam as oportunidades de recompor os retornos, enquanto a alta precisão e o baixo rebaixamento facilitam a recuperação das perdas. Essas últimas qualidades também facilitam o estabelecimento da viabilidade da estratégia e a determinação de quando ela não está mais funcionando, porque os riscos típicos de perda para sistemas de alta precisão tendem a ser relativamente curtos. Com base nas diretrizes do Dr. Bandys, as seguintes características serão usadas neste artigo para definir os requisitos ideais para estratégias de ETF de reversão à média: Barras diárias 20 - 30 negócios por ano Pelo menos 65 negociações vencedoras Barras médias em negociações entre 1 e 4 Por significa reversão, eu estou me referindo a estratégias que tentam comprar abaixo do preço médio atual e vender a um preço mais alto como o preço reverte para a média. A ideia é comprar baixo e vender alto, ao contrário dos sistemas que seguem tendências, que tipicamente tentam comprar alto e vender mais alto. Construindo com análise de Monte Carlo No meu artigo do último boletim, discuti o uso de testes de estresse na avaliação de estratégias de negociação e sua relação com robustez e estratégia de ajuste excessivo. Também mencionei que, se fosse incorporado ao processo de construção, tenderia a levar a estratégias que exibissem robustez. Essa é a abordagem que será seguida aqui. Resumidamente, o teste de estresse se refere à avaliação de quão sensível é uma estratégia de negociação a seus insumos e ambiente. Uma estratégia robusta - uma que não seja excessivamente adequada ao mercado - será relativamente insensível a mudanças em seus valores de parâmetro de entrada e a outras mudanças em seu ambiente, como alterações nos dados de preço. A análise de Monte Carlo é a técnica usada para avaliar o efeito dessas mudanças. As entradas de estratégias, dados de preço e outros fatores são alterados aleatoriamente e o desempenho da estratégia é avaliado. Repetindo este processo muitas vezes, obtém-se uma distribuição de resultados. Os resultados dos dados originais representam um ponto na distribuição. Outros pontos na distribuição representam os resultados de usar versões ligeiramente alteradas dos dados originais, que podem gerar resultados mais ou menos favoráveis ​​do que os dados originais. Os chamados resultados de Monte Carlo são os valores das medidas de desempenho (lucro líquido, porcentagem de ganhos, fator de lucro, etc.) que não são piores que a maioria (normalmente, 95) das avaliações. Por exemplo, se o lucro líquido de Monte Carlo com 95 de confiança for 15.000, isso significa que 95 das avaliações tiveram um lucro líquido de pelo menos 15.000. Em outras palavras, há uma chance de que o lucro líquido seja de pelo menos 15.000, ou, inversamente, há uma chance de que o lucro líquido seja inferior a 15.000. Quando uma estratégia de negociação é desenvolvida iterativamente por sucessivas gerações de modificação e teste, a construção baseada nos resultados de Monte Carlo tenderá a direcionar a estratégia para uma que seja robusta, pois somente uma estratégia robusta terá bons resultados de Monte Carlo. O Adaptrade Builder automatiza esse processo, incluindo a avaliação dos resultados da estratégia usando os resultados de testes de estresse de Monte Carlo. O primeiro exemplo é para o ETF do índice SPDR SampP 500 (símbolo SPY). Barras diárias de 1/4/1999 a 23/4/2013 foram utilizadas. O intervalo de datas para construção foi definido como 1/4/1999 a 1/2/2011, com os primeiros 80 (1/4/1999 - 8/10/2008) usados ​​para construção (ou seja, na amostra) e os dados restantes (8/11/2008 - 1/2/2011) usado para testes fora da amostra. Os dados restantes (1/3/2011 - 23/04/2013) foram reservados para validação. Todos os dados foram obtidos da TradeStation 9. A lógica da estratégia era longa, e 100 de capital investido em cada negócio, com todos os lucros reinvestidos, e 0,015 por ação deduzido por turno para os custos de negociação. O Adaptrade Builder usa um algoritmo de programação genética para desenvolver uma população de estratégias ao longo de gerações sucessivas. A chave para usar o Builder para encontrar estratégias que atendem a nossos requisitos ideais é definir as chamadas métricas de compilação, mostradas abaixo na Figura 1. Figura 1. As métricas de compilação no Construtor definem o ponto ideal para a estratégia SPY. A lista de Objetivos de Construção contém três métricas gerais, todas maximizadas. Estes ajudam a orientar a população de estratégias para aqueles que têm um alto lucro líquido, coeficiente de correlação e significância estatística, que são desejáveis ​​para qualquer estratégia. As qualidades específicas procuradas (ou seja, o ponto ideal) são definidas pelas Condições de Construção, que incluem as condições de desigualdade para o número de negociações, barras médias em negociações e a porcentagem de ganhos. Observe que a condição para o número de negociações é definida como um intervalo com base no número de anos de dados na amostra e na meta de ter entre 20 e 30 negócios por ano. Observe também que a porcentagem de negociações vitoriosas é definida para um intervalo entre 65 e 85. O limite superior foi adicionado porque as estratégias com uma porcentagem extraordinariamente alta de negociações vencedoras geralmente não atendem a alguma outra condição. A penalização dessas estratégias ajudará a direcionar a população para estratégias que atendam a todas as condições, em oposição a estratégias que satisfaçam desproporcionalmente uma condição à exclusão de outras. A mesma lógica foi usada para definir um intervalo para o fator de lucro. As outras condições - coeficiente de correlação, significância estatística, fator de lucro e fração Kelly - não fazem parte de nossos requisitos específicos, mas foram adicionadas para melhorar os resultados gerais. As configurações de teste de estresse e Monte Carlo usadas para este exemplo foram selecionadas na tela Opções de Construção, como mostrado abaixo na Figura 2. Figura 2. As opções de análise de Monte Carlo e teste de tensão são selecionadas na guia Opções de Construção. Como mostrado na figura, 99 iterações de Monte Carlo foram usadas para cada análise. Isso significa que 99 testes de estresse foram realizados além da avaliação dos dados originais. Os 100 conjuntos de dados foram analisados ​​usando a análise Monte Carlo para extrair os resultados com 95 de confiança, onde foram usadas para avaliar as condições mostradas na Fig. 1. Os testes de estresse consistiram em randomizar os preços, randomizar as entradas da estratégia e randomizar a barra inicial. . Todas as três randomizações foram realizadas para cada teste de estresse. Como cada estratégia foi avaliada 100 vezes (99 testes de estresse mais os dados originais) em cada geração, essa abordagem levou cerca de 100 vezes o tempo que teria se os testes de estresse e a análise de Monte Carlo não tivessem sido usados. Por esse motivo, uma população relativamente pequena de apenas 100 membros foi usada para manter o tempo de solução razoável. A população evoluiu ao longo de 10 gerações, e uma opção foi definida para recomeçar após 10 gerações se o lucro líquido no período fora da amostra fosse negativo. O gráfico da curva de capital a partir da estratégia de topo na população após 20 gerações (1 reconstrução) é mostrado abaixo na Figura 3. Figura 3. Curvas de equidade para cada teste de estresse para a estratégia final do SPY. Cada curva da figura 3 representa um teste de estresse. Como pode ser visto, todas as diferentes curvas de equidade geralmente têm a mesma forma com resultados positivos fora da amostra. A seguir, alguns dos resultados de Monte Carlo com 95 graus de confiança correspondentes à Figura 3. Barras Médias de Lucro Líquido Total em Negociações Além do número de negociações, que é menor do que o solicitado, a estratégia atende aos requisitos originais. A estratégia também passa no teste de validação. Quando a data final é estendida para 23/04/2013, o lucro líquido total da Monte Carlo aumenta para 67.015. A lógica da estratégia também atende à necessidade de uma estratégia de reversão à média: ela entra em uma ordem de limite e sai usando uma condição de indicador. A entrada de limite significa que o mercado tem que descer até o preço limite, então a estratégia está comprando em baixa e vendendo depois que o mercado voltar a subir. É importante ter em mente que estes são resultados de Monte Carlo com 95 de confiança, o que significa que, por exemplo, 95 das avaliações de teste de estresse tiveram um lucro líquido total pelo menos tão grande quanto 56.784. Se o teste de estresse for desativado e a estratégia for avaliada nos dados originais, a curva de patrimônio é mostrada abaixo na Figura 4. Figura 4. Curva de patrimônio para a estratégia final do SPY nos dados originais. Esta curva de capital corresponde a um lucro líquido de 109.497, o que equivale a um retorno anual de 5,5. Embora este seja apenas um retorno modesto, ele bate facilmente o retorno de compra e retenção de aproximadamente 1,8 no mesmo período e é alcançado sem alavancagem e com uma curva de capital cada vez maior ao longo de um período que inclui dois mercados em baixa. Um exemplo de setor SPDR selecionado O segundo exemplo envolve a construção de uma estratégia sobre um portfólio de ETFs que consiste nos SPDRs do setor selecionado. Esses ETFs dividem o índice SampP 500 em nove setores, de modo que cada ação no SampP 500 é colocada em um dos nove setores sem sobreposição. Os nove setores são Consumer Discretionary (símbolo XLY), Consumer Staples (XLP), Energia (XLE), Financeiro (XLF), Saúde (XLV), Industrial (XLI), Materiais (XLB), Tecnologia (XLK) e Utilitários (XLU) A maioria das mesmas configurações foram usadas para construir essa estratégia, como no último exemplo. No entanto, como nove vezes mais dados de preço foram usados ​​na compilação, reduzi o número de iterações de Monte Carlo de 99 para 5. As outras opções de compilação eram as mesmas da Figura 2, exceto pela opção de reconstrução, que não entrou em Toque. Para o dimensionamento de posições, 20 de capital foram investidos em cada operação. Como nem todos os mercados provavelmente seriam negociados ao mesmo tempo, essa configuração foi escolhida para fornecer tamanhos de posição adequados sem resultar em alavancagem (ou seja, excesso de investimento). O período em amostra para essa compilação foi 1/4/1999 a 28/5/2009 com 29/05/2009 para 1/2/2012 como o out-of-sample período e 1/3/2012 para 4/23 / 2013 reservado para validação. O gráfico da curva de capital de uma das principais estratégias da população após 10 gerações (sem reconstruções) é mostrado abaixo na Figura 5. Figura 5. Curvas de equidade para cada teste de estresse para a estratégia final do portfólio Select SPDR Sector. Cada curva de patrimônio na Figura 5 representa o patrimônio da carteira gerado a partir de back-testing em todos os nove mercados simultaneamente para um conjunto de configurações de teste de estresse (ou os dados originais). Alguns resultados sumários de Monte Carlo são mostrados abaixo. Lucro Líquido Total Ao contrário do exemplo anterior, os resultados não são substancialmente diferentes quando a análise de Monte Carlo é desativada e os resultados são avaliados sobre os dados originais. Neste caso, o lucro líquido total aumenta para 205.140. Essa estratégia também passa no teste de validação. A curva de capital para a estratégia sobre os dados originais (sem teste de estresse), na qual o período de validação é incluído, é mostrada abaixo na Figura 6. Figura 6. Curva de capital para a estratégia final do portfólio Select SPDR Sector nos dados originais . Essa curva de capital corresponde a um lucro líquido de 249.431, o que equivale a um retorno anual de 9,5, com um rebaixamento de 21 no pior caso. Como no exemplo anterior, a lógica da estratégia entra em um longo prazo em uma ordem limite. A maioria das saídas é feita por meio de uma saída de destino, com outros negócios saindo com base em uma condição de indicador ou em uma parada de proteção. Baixar Arquivos de Projeto de Reversão Média: (clique com o botão direito, salve o arquivo de destino como. zip requer que o Adaptrade Builder seja aberto.) Por motivos de licenciamento, os arquivos de projeto não incluem dados de preço. O chamado ponto ideal para estratégias de negociação recomendado pelo Dr. Bandy parece fornecer condições efetivas para a construção de estratégias de negociação reversíveis, de maneira automatizada, usando uma ferramenta como o Adaptrade Builder. Foi possível encontrar estratégias que atendessem a maioria dos requisitos para os dois exemplos: uma estratégia de mercado único para o mercado SPY ETF e uma estratégia para um portfólio de ETFs composto pelos nove SPDRs Select Sector. Ambas as estratégias venceram o buy-and-hold e se mantiveram bem no teste de validação. Para ambos os exemplos, o teste de estresse com análise de Monte Carlo foi empregado para aumentar as chances de encontrar estratégias robustas. Em comparação com o exemplo da carteira, os resultados do teste de estresse para a estratégia de mercado único (SPY) foram substancialmente mais conservadores (menos favoráveis) do que os resultados dos dados originais. Embora parte disso possa ser devido ao teste de estresse mais rigoroso em comparação ao exemplo do portfólio, ele sugere que a estratégia do SPY é menos robusta do que o exemplo do portfólio. Em geral, onde os resultados de Monte Carlo diferem acentuadamente dos resultados dos dados originais, pode-se esperar que a melhor estimativa de resultados futuros esteja em algum ponto intermediário, embora isso dependa do quão conservador é o teste de estresse e a análise de Monte Carlo. . Parece razoável que a estratégia de portfólio seja mais robusta do que a estratégia de mercado único, já que a estratégia de portfólio foi construída em nove mercados diferentes e foi obrigada a funcionar razoavelmente bem em uma ampla variedade de dados de preços. Foi construído mais de nove vezes mais dados e tem cerca de nove vezes mais negócios. O maior desempenho da estratégia de portfólio pode refletir o efeito positivo da diversificação nos nove setores diferentes dos SPDRs. Embora nenhuma das estratégias atenda ao requisito de número de negociações, pode ser possível encontrar estratégias que atendam a todos os requisitos, se uma população maior for utilizada ou se forem empregados requisitos de reconstrução mais rigorosos, o que exigiria mais tempo de construção. Alternativamente, pode ser que tal estratégia seja improvável de ser encontrada devido aos requisitos conflitantes de alta precisão, frequência de negociação, duração de curto prazo, e assim por diante. O melhor conjunto de condições de construção é aquele que explora completamente o potencial do mercado, mantendo-se realista. A combinação de um conjunto de condições de construção úteis, como as fornecidas pelo Dr. Bandy, com recursos integrados de robustez, como testes de estresse e análise de Monte Carlo, em uma ferramenta automatizada como o Builder, deve fornecer uma estrutura sólida para o desenvolvimento de estratégias de negociação eficazes. Bandy, Howard B. significa sistemas de negociação de reversão. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2013, p. 138. Bandy, Howard B. Modelagem do Desempenho do Sistema de Negociação. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2011, p. 154. Este artigo foi publicado na edição de abril de 2013 do boletim da Adaptrade Software. Os SPDRs SampP 500 e Select Sector são marcas comerciais da The McGraw-Hill Companies, Inc. OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. A PARTIR DE UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, UMA VEZ QUE AS COMERCIALIZAÇÕES NAO SÃO REALMENTE EXECUTADAS, OS RESULTADOS PODEM TER COMPENSADO OU SUPERIOR AO IMPACTO, SE ALGUM, DE DETERMINADOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES AOS APRESENTADOS. Se você gostaria de ser informado sobre novos desenvolvimentos, novidades e ofertas especiais da Adaptrade Software, por favor, junte-se à nossa lista de e-mail. Obrigado. O potencial escondido de aprender a negociar opções de ouro SPX 038 5 de agosto de 2010 às 8:46 pm J. W. Os técnicos da Jones Market acreditam que operam em um mundo que poucas pessoas realmente entendem. É como se eles acreditassem que estão trabalhando em algum tipo de construção financeira secreta que apenas algumas almas sortudas de Wall Street podem acessar. A verdade é que a análise técnica deve ser usada apenas como uma métrica para ajudar um profissional a navegar nos mercados financeiros. Há uma variedade de metodologias de pesquisa que esclarecem e oferecem pistas para onde o mercado pode estar se dirigindo. O mercado interno, o índice de volatilidade, o Fed falam e até mesmo análises fundamentais podem ser úteis para os traders. Não faria sentido ignorar a informação de mercado que fornece maior insight e dicas adicionais que podem ajudar a dar ao profissional uma vantagem. Afinal, a vantagem é o que todos os comerciantes procuram. O ponto ideal na negociação é ter um sistema de negociação que lhe dá uma vantagem e oferece uma variedade de maneiras de quantificar, mitigar e definir riscos. Os mesmos operadores que apenas buscam usar análises puramente técnicas em suas negociações também não reconhecem outros veículos de investimento que possam oferecer retornos vantajosos. Os segredos mais bem guardados são sempre mantidos a céu aberto, logo abaixo do nariz proverbial do público. As pessoas viajarão pelo mundo em busca de segredos ou para provar teorias, mas em muitos casos o Santo Graal está bem debaixo de seus narizes. Os maiores mercados financeiros secretos oferecem os retornos potenciais inacreditáveis ​​que as opções podem oferecer. As opções oferecem uma variedade de maneiras de lucrar em uma infinidade de condições de mercado. As opções oferecem mecanismos de lucro exclusivos que não estão disponíveis ou mesmo possíveis quando negociam ações ou títulos. A maioria dos comerciantes ignora as opções ou simplesmente não está disposta a dedicar tempo ou esforço para aprender a negociá-las apropriadamente. Ao fazer isso, eles estão se afastando de grandes oportunidades. A maioria dos traders novatos são rápidos em rejeitar as opções, já que perdem dinheiro constantemente ao negociá-las. A razão mais comum pela qual os operadores de opções novatos experimentam perdas é que eles não fazem o dever de casa antecipadamente. Os novos operadores de opções não reconhecem a importância dos gregos. Os operadores de opções não só precisam estar cientes do índice de volatilidade, mas também precisam ser proficientes nos fatores dinâmicos que afetam os preços das opções, como a volatilidade implícita. No futuro, meus artigos serão focados com a intenção de educar os leitores sobre os gregos de uma maneira que seja fácil de ler e entender. Os negociadores que utilizam um sistema de negociação ou que procuram entradas de baixo risco encontram-se ociosos quando as condições de mercado não são favoráveis ​​ao seu sistema de negociação ou quando as entradas prudentes não se apresentam. A capacidade de negociar opções dá ao comerciante outro veículo de investimento que pode oferecer lucros potenciais. Na maioria das situações, as opções podem oferecer retornos atrativos, ao mesmo tempo em que assumem um risco significativamente menor do que ações comerciais, ETFs ou títulos. A fim de ilustrar uma situação em que as opções podem apresentar um risco versus recompensa melhor, não precisamos ir além da ação de mercado intradiário no SampP 500 em 2 de agosto. O mercado se recuperou do fechamento anterior e estava enfrentando uma resistência significativa. Os comerciantes poderiam ter procurado ficar longos ou curtos com base na ação recente do preço. O mercado estava se consolidando, e uma mudança significativa provavelmente estava chegando. Claramente, o mercado estava em uma encruzilhada e uma fuga poderia estar ao virar da esquina, ou o mercado poderia testar as altas recentes apenas para recusar a repetição do apoio recente. Negociantes de ações têm que tomar uma decisão sobre a direção ou sentar-se nos bastidores e deixar que os outros façam o trabalho pesado. Operadores de opções poderiam colocar em posições que têm um viés direcional, ou eles poderiam utilizar decaimento de tempo (theta) como um motor de lucro. Através do uso de spreads como um condor de ferro ou um spread borboleta, os operadores de opções podem realmente colocar em uma posição que tem a capacidade de ser rentável, independentemente de qual direção SPY vai. Para que um spread funcione, o preço do SPY deve permanecer dentro dos limites do spread, que também é determinado pelos preços de exercício específicos selecionados pelo operador da opção. Semelhante ao mecanismo que impulsiona a precificação de ativos, mais risco o comerciante de opções assume quanto maior o retorno. Se um spread é escrito que é extremamente amplo e, portanto, menos arriscado, os retornos potenciais diminuem. Em última análise, este é um exemplo recente de como as opções podem oferecer mais do que apenas alavancagem, mas uma metodologia totalmente diferente que pode produzir lucros descomunais. No futuro, vamos dissecar os vários spreads e os mecanismos de lucro que os impulsionam. No entanto, antes de começarmos a discussão detalhada de várias estratégias de opções, os operadores de opções devem ter uma boa compreensão dos vários princípios de volatilidade, bem como o impacto que os gregos têm no mundo das opções. Para encerrar, deixarei você com a musa de George Orwell. Para ver o que está diante do nariz de alguém, é preciso uma luta constante. Se você gostaria de continuar aprendendo sobre as opções ocultas em potencial que a negociação pode fornecer, por favor junte-se à minha Newsletter GRATUITA: OptionsTradingSignals J. W. Jones é um operador de opções independente que usa várias formas de análise para orientar suas estratégias de negociação de opções. Jones tem uma extensa experiência em análise e análise de portfólio, bem como análise de risco. J. W. se esforça para alcançar os comerciantes que estão perdendo opções de negociação de oportunidades e se compromete a escrever conteúdo que não é apenas educacional, mas divertido também. Leitores regulares desenvolverão o conhecimento e as habilidades para trocar opções com competência ao longo do tempo. Jones se concentra em escrever spreads em situações em que o risco é claramente definido e altos retornos potenciais podem ser realizados. Esta entrada foi posta no correio na quinta-feira, 5 de agosto de 2010 às 20:46 e é arquivado em Trocas diárias do mercado. Negociação de Opções. Educação de Negociação. Você pode acompanhar qualquer resposta a essa entrada por meio do feed RSS 2.0. Ambos os comentários e pings estão atualmente fechados. Comentários estão fechados.