Estratégias ganhadoras de negociação algorítmica pdf

Chan E. P. Negociação Algorítmica. Estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Como as estratégias ocupam um lugar central neste livro, iremos cobrir uma ampla gama deles, amplamente divididos nos campos de retorno e impulso, e vamos estabelecer técnicas padrão para negociar cada categoria de estratégias e igualmente importante, o fundamental razões pelas quais uma estratégia deveria funcionar. A ênfase é em estratégias simples e lineares, como um antídoto contra os vícios de superposição e dados que espancam que muitas vezes atacam estratégias complexas.
No acampamento de reversão média, discutiremos as técnicas estatísticas múltiplas (teste Dickey-Fuller aumentado [ADF], expoente de Hurst, Teste de Ratio de Variância, meia-vida) para detectar reversão ou estacionança de séries temporais e para detectar cointegração de um carteira de instrumentos (teste reforçado coordeiro Dickey Fuller [teste CADF], teste de Johansen). Além da aplicação mecânica desses testes estatísticos às séries temporais, nos esforçamos para transmitir uma compreensão intuitiva do que realmente estão testando e as equações matemáticas simples por trás delas.
Explicaremos as técnicas e estratégias mais simples para a comercialização de carteiras de reversão (linear, banda de Bollinger, filtro de Kalman) e se o uso de preços brutos, preços de log ou ratios faz o mais sentido como insumos para esses testes e estratégias. Em particular, mostramos que o filtro Kalman é útil para os comerciantes de várias formas e em múltiplas estratégias. Serão feitas distinções entre séries temporais versus reversão média transversal. Debatiremos os prós e contras da ampliação e destacamos o perigo de erros de dados nas estratégias de reversão média, especialmente aquelas que lidam com spreads.
Exemplos de estratégias de reversão média serão extraídos de modelos de ações interjacentes e intradias, pares e trigêmeos de fundos trocados (ETF), ETFs versus ações de componentes, pares de moedas e calendário de futuros e spreads de mercado. Vamos explicar o que torna a negociação de algumas dessas estratégias bastante desafiadoras nos últimos anos, devido ao aumento de piscinas escuras e operações de alta freqüência. Também vamos ilustrar como certas considerações fundamentais podem explicar a destruição temporária de um par ETF até agora muito profi table e como as mesmas considerações podem levar a construir uma versão melhorada da estratégia. Ao discutir trading de moeda, nós nos esforçamos para explicar por que mesmo o cálculo dos retornos pode parecer estrangeiro para um comerciante de capital próprio e onde, por vezes, tais conceitos como interesse de rolagem podem ser importantes. Muita ênfase será dedicada ao estudo dos retornos no local em relação aos retornos do rolo em futuros, e várias estratégias de negociação de futuros podem ser derivadas ou compreendidas a partir de um simples modelo matemático de preços de futuros. Os conceitos de retrocesso e contango serão ilustrados graficamente e matematicamente. O capítulo sobre a reversão média de moedas e futuros acumulado no estudo de um futuro muito especial: o futuro da volatilidade (VX) e como pode ser a base de algumas estratégias bastante lucrativas.
No campo de impulso, começamos por explicar alguns testes estatísticos para o impulso da série de tempos. O tema principal, no entanto, é explorar os quatro principais impulsionadores do impulso em ações e futuros e propor estratégias que possam extrair séries temporais e momentum transversal. Roll retorna nos futuros é um desses drivers, mas verifica-se que as vendas e compras forçadas de ativos são o principal motor de estoque e o impulso do ETF em muitas circunstâncias diversas. Algumas das novas estratégias de impulso baseadas em eventos de notícias, sentimentos de notícias, ETF alavancados, fluxo de pedidos e negociação de alta freqüência serão cobertas. Finalmente, analisaremos os prós e contras das estratégias de impulso versus reversão média e descobriremos suas características diametralmente diferentes de risco-retorno sob diferentes regimes de mercado na história financeira recente.
Eu sempre afirmei que é fácil encontrar estratégias publicadas, supostamente profi, em muitos livros, revistas ou blogs por aí, mas muito mais difíceis de ver por que eles podem ser defeituosos e talvez finalmente condenados. Assim, apesar da ênfase em sugerir estratégias de protótipo, também discutiremos muitas armadilhas comuns de estratégias de negociação algorítmicas, que podem ser quase tão valiosas para o leitor como a descrição das próprias estratégias. Essas armadilhas podem causar resultados de negociação ao vivo para divergir significativamente de seus backtests. Como veteranos da negociação algorítmica também concordarão, a mesma estratégia teórica pode resultar em lucros espectaculares e perdas abismais, dependendo dos detalhes da implementação. Por isso, neste livro, mostrei a atenção sobre as habilidades de backtesting e às vezes a implementação ao vivo dessas estratégias, com discussões de conceitos como viés de divulgação de dados, viés de sobrevivência, cotações primárias versus cotações consolidadas, dependência do local das citações de moeda, os maus das restrições de venda a descoberto, a construção de futuros contratos contínuos e o uso do fechamento de futuros versus preços de liquidação em backtests. Também destacamos algumas instâncias de mudança de regime historicamente quando mesmo o backtest mais correto não conseguirá prever os retornos futuros de uma estratégia.
Também prestei atenção na escolha da plataforma de software correta para backtesting e execução automática, dado que MATLAB & copy ;, meu idioma favorito, não é mais o único contendor neste departamento. Eu pesquisarei o estado da arte em tecnologia, para cada nível de habilidades de programação e para muitos orçamentos diferentes. Em particular, chamamos a atenção para o ambiente de desenvolvimento integrado para os comerciantes, que vão desde as plataformas de força industrial, como Deltix para a miríade de versões de código aberto como o TradeLink. Como explicaremos, a facilidade de mudar de backtest para modo de negociação ao vivo é a virtude mais importante de tais plataformas. O conceito elegante de processamento de eventos complexos também será introduzido neste contexto.
Cobri o gerenciamento de risco e dinheiro em meu livro anterior, que foi construído na fórmula Kelly & mdash, uma fórmula que determina a alavancagem ideal e a alocação de capital enquanto equilibra os retornos versus os riscos. Mais uma vez, cubro o gerenciamento de riscos e dinheiro, ainda com base na fórmula de Kelly, mas temperado com minha experiência prática em gerenciamento de risco envolvendo cisnes negros, proporção constante de seguro de carteira e perdas. (O juiz da Suprema Corte dos Estados Unidos, Robert H. Jackson, poderia estar falando sobre a aplicação da fórmula de Kelly quando ele disse que devemos temperar sua lógica doutrinária com um pouco de sabedoria prática). Especialmente nos concentramos em encontrar a alavanca ideal em situações realistas quando podemos já não supõe distribuição Gaussiana de retornos. Além disso, consideramos se os indicadores de risco podem ser um componente útil de um esquema abrangente de gerenciamento de riscos. Uma técnica geral que ignorei anteriormente é o uso de simulações de Monte Carlo. Aqui, demonstramos o uso de dados simulados, em oposição a históricos, para testar a significância estatística de um backtest, bem como avaliar o risco de cauda de uma estratégia.
Este livro é feito como um seguimento ao meu livro anterior, Quantitative Trading. Lá, eu me concentrei em técnicas básicas para um comerciante algorítmico, como como encontrar idéias para novas estratégias, como testar uma estratégia, considerações básicas na automação de suas execuções e, finalmente, gerenciamento de riscos através da fórmula Kelly. Sim, algumas estratégias de exemplo úteis foram polvilhadas, mas essas não foram a ênfase. Se você é completamente novo na negociação algorítmica, esse é um bom livro para ler. O comércio algorítmico, no entanto, trata de estratégias.
Todos os exemplos deste livro são construídos em torno de códigos MATLAB, e todos estão disponíveis para download de wiley / go / algotrading ou meu site em "epchan / book2". Os leitores encontrarão a senha embutida no primeiro exemplo. Os leitores que não estão familiarizados com o MATLAB podem querer estudar o tutorial em Negociação Quantitativa, ou assistir os webinars gratuitos em Mathworks. Além disso, o MATLAB Statistics Toolbox foi ocasionalmente usado. (Todos os produtos MATLAB estão disponíveis como testes gratuitos do MathWorks.)
O software e a matemática são linguagens gêmeas de negociação algorítmica. Os leitores encontrarão este livro envolvendo um pouco mais de matemática que a minha anterior. Isso é por causa de meu desejo de injetar mais precisão na discussão dos conceitos envolvidos nos mercados financeiros, e também porque acredito que usar modelos matemáticos simples para negociação pode ser mais vantajoso do que usar a abordagem usual de mineração de dados. Ou seja, em vez de lançar tantos indicadores ou regras de negociação técnica em uma série de preços para ver qual indicador ou regra é rentável, uma prática que convida o viés e a análise de dados, tentamos destilar a propriedade fundamental dessa série de preços usando uma modelo matemático simples. Podemos então explorar esse modelo para nosso benefício financeiro. No entanto, o nível de matemática necessário na negociação de ações, futuros e moedas é muito inferior ao necessário para negociação de derivativos, e qualquer pessoa familiarizada com cálculos de primeiro ano, álgebra linear e estatística deve poder acompanhar minhas discussões sem problemas. Se você achar que as equações são muito confusas, basta ir direto aos exemplos e ver suas implementações concretas como códigos de software.

Negociação algorítmica: estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Direitos autorais e cópia; 2018 Ernest P. Chan. Todos os direitos reservados.
Autor (es): Ernest P. Chan.
Publicado on-line: 30 de julho de 2018 11:00 AM EST.
ISBN ISBN: 9781118460146.
ISBN online: 9781118676998.
Sobre este livro.
Elogios para negociação algorítmica.
"Algorithmic Trading é um livro perspicaz sobre negociação quantitativa escrito por um praticante experiente. O que diferencia este livro de muitos outros no espaço é a ênfase em exemplos reais em oposição a apenas a teoria. Os conceitos não são apenas descritos, eles são trazidos à vida com as estratégias de negociação reais, que dão ao leitor informações sobre como e por que cada estratégia foi desenvolvida, como ela foi implementada e até como ela foi codificada. Este livro é um recurso valioso para quem procura criar suas próprias estratégias de negociação sistemáticas e aqueles envolvidos na seleção de gerentes, onde o conhecimento contido neste livro levará a uma conversa mais informada e matizada com os gerentes. & Quot;
& # x97; DAREN SMITH, CFA, CAIA, FSA, Diretor Gerente, Gerente Seleção & amp; Portfolio Construction, University of Toronto Asset Management.
"Usando uma excelente seleção de estratégias de reversão e momentum, Ernie explica o raciocínio por trás de cada um, mostra como testá-lo, como aprimorá-lo e discute problemas de implementação. Seu livro é uma exposição cuidadosa e detalhada do método científico aplicado ao desenvolvimento da estratégia. Para comerciantes de varejo sérios, não conheço nenhum outro livro que forneça essa variedade de exemplos e nível de detalhe. Suas discussões sobre como as mudanças de regime afetam estratégias e de gerenciamento de riscos são bônus inestimáveis. & Quot;
Roger Hunter, Matemático e comerciante algorítmico.

Estratégias ganhadoras de negociação algorítmica pdf
Eu estive olhando em torno dos fóruns e eu encontrei alguns livros para aprender tanto quanto eu posso. Os que eu encontrei até agora são.
Negociação algorítmica: estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Que outras pessoas devo obter?
Eu tenho um fundo de matemática (menor na faculdade, cheguei aos processos estocásticos) e faz o software como um comércio.
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Obrigado, Dan! Eu percebo em "Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale", há muita conversa sobre os algoritmos de momentum. Existem outras estratégias?
Grinold & amp; Kahn - Active Portfolio Management - é amplamente considerado no mesmo nível que, digamos a Bíblia. É & gt; 10 anos, mas se você estiver procurando por coisas fundamentais.
Também QEPM - Chincarini & amp; Kim.
Qualquer coisa de James Montier (por exemplo, investimento de valor, investimento comportamental, pequeno livro de investimento comportamental, etc.)
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O grande recurso Simon - Fawce também listou o QuantStart em sua postagem no blog sobre a educação há algumas semanas, é uma ótima postagem se alguém ainda não encontrou isso:
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Acordado - A academia de Khan foi inestimável para eu apanhar alguns pré-requisitos de equações diferenciais.
@MJK - as duas escolas de pensamento sobre o comércio algorítmico são impulso e reversão para a média. Este último geralmente é considerado como um prazo mais longo.
@Daniel, aprendo algo novo todos os dias. :)
Todos, muito obrigado por essas ótimas respostas, é exatamente o que eu esperava! : D.
Aqui está um resumo útil de algumas estratégias de algo:
Isso é útil, @Michael D.
Eu não quero dizer que o campo quase infinito de negociação algorítmica pode ser comprimido em livros / páginas da web. Eu só quero aprender. :) Obrigado novamente!
Olá a todos - recursos maravilhosos. Se alguém precisar ajuda na construção do mecanismo FIX com regras dinâmicas, avise-me.
Eu sou um aluno principal do CS e estou interessado em negociação de algoritmos. Eu tenho alguma experiência de pesquisa em aprendizagem de máquinas, durante o qual eu me familiarizei com habilidades matemáticas numéricas básicas. Falta conhecimento em princípios básicos da negociação.
Qual livro você acha que eu deveria começar a ler?
Muito obrigado!
Eu sou um fã dos livros de Ernie Chan e seu blog como vários outros aqui.
O livro de Andreas Clenow, seguindo a Tendência, realmente atingiu um acorde com minha alma comercial financeira. Ele também está escrevendo uma série de artigos no Active Trader, que refletem partes-chave de seu livro (e, na verdade, o que levou seu livro a fazer uma bolha no topo da minha lista de leitura).
"Avaliação e Otimização de Estratégias de Negociação" por Robert Pardo - agora em 2ª edição - é bem respeitado e fácil de ler. Pardo foi um dos primeiros promotores da análise de avançar, por exemplo.
Como eu postei isso, adotei algumas habilidades com vários softwares e ferramentas de ciência dos dados.
Então, eu comprei mais a matemática e outros dados, construindo modelos. Eu já recebi 1 dos livros mencionados até agora (aprender ciência de dados era uma diversão.: P)
Então, quais habilidades eu tenho agora, eu deveria enfatizar para fazer melhor troca de algo?
Eu encontrei um conjunto de tutoriais de ciência do dados python no outro dia. Parece muito legal, há um repositório Github de cadernos ipython que você pode trabalhar. Saiba Ciência de Dados.
Bem-vindo a Quantopian! A ciência dos dados é uma ótima área para estudar no desenvolvimento de uma base para investimento algorítmico, especialmente porque as pessoas procuram fontes de alfa não convencionais baseadas em dados (análise de sentimentos, raspagem na web, etc.). Os modelos estatísticos e de otimização que os cientistas de dados usam são muito semelhantes aos que são aplicáveis ​​em finanças quantitativas. Os Elementos de Aprendizagem Estatística são um recurso excelente e abrangente sobre aprendizagem estatística. Eu consideraria que as bases de matemática e CS eram mais importantes do que recursos especificamente orientados para sistemas de negociação. Renaissance Technologies, sem dúvida o fundo de hedge quantitativo mais bem sucedido do mundo, não contratará pessoas com fundos financeiros, pois quer pessoas que possam produzir pesquisa criativa sem prioritários sobre abordagens convencionais, etc.
Eu estou arrumando esta postagem para que eu possa adicionar o cavalo de Quantopian à raça. Acabamos de terminar o primeiro conjunto de Leptias de Perseguição, e os adicionaremos regularmente. Eles são baseados no currículo de nossas interações com professores usando nossa plataforma para ensinar. Sinta-se à vontade para fornecer comentários e sugerir futuros tópicos. Também estamos fazendo encontros ao vivo em Boston e NYC apresentando esse material. Verifique as nossas páginas de reunião para obter mais informações:
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Lutando para fazer rentáveis ​​estratégias de negociação Algo?
Você não se propôs a perder dinheiro ao negociar, mas muitos pequenos erros ao longo do caminho significaram que o desempenho de sua estratégia em backtests não apareceu quando você foi ao vivo.
Estive envolvido na negociação algorítmica por mais de cinco anos e naquela época eu vi alguns grandes erros comerciais.
Depois de muitos testes e erros, descobri que o trabalho duro, a disciplina e a abordagem científica são a chave para a lucratividade com o comércio quantitativo.
Em Negociação Algorítmica bem sucedida, eu vou ensinar-lhe um processo para identificar estratégias rentáveis ​​desde o início, testá-los, reduzir seus custos de transação e executar de forma eficiente seus negócios de forma totalmente automatizada.
Não importa o quão longe você estiver em sua carreira de negociação quantitativa, você pode aplicar essas idéias para criar um negócio lucrativo de negociação algorítmica.
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Criar estratégias comerciais lucrativas é difícil. Muito difícil.
Apesar de todos esses benefícios, eu não gostaria que você percebesse a idéia errada e pensasse que desenvolver um sistema de negociação algorítmica é fácil. Nada poderia estar mais longe da verdade. Não há caminho para riquezas fáceis com algo trading.
No entanto, se você derrubar o problema, em pequenas partes constituintes fáceis de manusear e fazer progressos consistentes na melhoria do seu sistema todos os dias, pode eventualmente tornar-se muito bem sucedido.
No início, é uma luta para ganhar dinheiro consistentemente com a negociação.
Agora, construí o hábito de criar um pipeline estratégico que constantemente me fornece novas ideias de estratégia comercial para testar. Não importa se uma estratégia começa a funcionar mal porque eu tenho muito mais para escolher - e você também.
O progresso lento e consistente em pesquisa, teste e execução é a chave para alcançar a rentabilidade de negociação algorítmica.
Compromete-se a trabalhar muito em seus componentes de estratégia, com uma abordagem disciplinada, e você verá o sucesso muito mais cedo do que o esperado.
E se você não for um especialista em negociação algorítmica?
Na verdade, tampouco era eu quando comecei! Eu não conhecia as ordens de mercado de pedidos limitados, o buy-side do lado da venda ou o que era uma perda de parada! Mas eu pratiquei nos últimos cinco anos e aprendi uma grande quantidade de negociação algorítmica no processo.
É bem dentro da sua capacidade de aprender o que sei sobre financiamento e negociação quantitativas. Eu certamente não sou o topo do meu campo, mas participei do desenvolvimento de estratégias de negociação rentáveis ​​e estou extremamente interessado em mostrar como fazer o mesmo.
Eu imagino que há um tema que você conhece muito e eu aposto que há muitos que conhecem menos sobre a área do que você. Ser um especialista vem através da prática, disciplina e trabalho árduo. Da mesma forma, formando um conjunto consistente de estratégias lucrativas de negociação algorítmica.
Toda pessoa bem sucedida que conheço em negociação algorítmica começou antes de conhecer muito sobre os mercados.
Use o fato de que você ainda não está confortável com o comércio algorítmico para se empurrar mais forte e aprender a se tornar um especialista.
Sobre o autor.
Então, quem está por trás disso?
Oi! Meu nome é Mike Halls-Moore e eu sou o cara do QuantStart e o pacote 'Successful Algorithmic Trading'.
Desde que trabalhei como desenvolvedor de negociação quantitativa em um fundo de hedge, fiquei apaixonado por negociação quantitativa e executando meu próprio portfólio.
Eu comecei a comunidade QuantStart e escrevi "Successful Algorithmic Trading" como um meio para ajudar os outros a aprender com meus erros e levar suas negociações quantitativas para o próximo nível.
Quais são os tópicos incluídos no livro?
Você aprenderá a encontrar novas idéias de estratégia comercial e avaliá-las objetivamente para seu portfólio.
Vou ensinar-lhe como criar um banco de dados mestre de valores robustos para armazenar todas as informações de preços de seus ativos.
Aplicaremos o método científico para reforçar as nossas ideias estratégicas antes de considerarmos negociá-las.
Nossas estratégias serão testadas amplamente contra medidas de desempenho da indústria.
Utilizaremos métodos estatísticos de séries temporais para testar a reversão e o impulso médios.
Eu discutirei os modelos de estratégia rentáveis ​​de reversão média para ações e futuros - que você pode negociar.
Você aprenderá sobre técnicas de gerenciamento de risco de grau de investimento, como Variance-at-Risk (VaR).
Nós discutiremos amplamente as técnicas de dimensionamento de posição e gerenciamento de dinheiro, como o Critério de Kelly.
Vamos criar e implantar um robusto sistema de execução automatizado baseado em nosso sistema de carteira de negociação.
Quais habilidades técnicas você aprenderá?
Você será apresentado ao conjunto de ferramentas científico da Python, que é usado principalmente na negociação quantitativa. Usaremos NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn e IPython.
Você aprenderá como obter dados financeiros de fontes gratuitas e pagas. Vamos abordar dados de ações e futuros, limpando e criando contratos de futuros contínuos.
Você aprenderá como testar o desempenho da estratégia usando pandas e calcular quantidades como a Ratio de Sharpe, redução máxima, duração da redução e perda / perda média.
Você aprenderá a otimizar matematicamente uma estratégia usando análise de sensibilidade de parâmetros e inspecionar visualmente os resultados. Para isso, usaremos pandas e matplotlib com o IPython.
Você aprenderá sobre os classificadores preditivos e as ações intradiárias par-trading. Usaremos scikit-learn para realizar regressão, conjuntos de floresta aleatória e SVM não-linear.
Você se conectará à Interactive Brokers API com o Python para negociar. Você calculará custos de transação realistas, contabilizando-os em suas métricas de desempenho.
Onde você pode aprender mais sobre mim?
Eu escrevi mais de cem posts no QuantStart cobrindo negociação quantitativa, carreiras quantitativas, desenvolvimento quantitativo, ciência dos dados e aprendizado automático. Você pode ler os arquivos para saber mais sobre minha metodologia e estratégias de negociação.
E se você não está feliz com o livro?
Embora eu pense que você encontrará sucesso na Algorithmic Trading muito útil em sua educação comercial quantitativa, também acredito que, se você não estiver 100% satisfeito com o livro por qualquer razão, você pode devolvê-lo sem perguntas pedidas para um reembolso total.
Você receberá uma cópia impressa do livro?
Não. Nesta fase, o livro só está disponível no formato Adobe PDF, enquanto o próprio código é fornecido como um arquivo zip de scripts Python totalmente funcionais, se você comprar a opção "Livro + Software".
Qual pacote você deve comprar?
Isso depende principalmente do seu orçamento. O livro com código fonte extra completo é o melhor se você quiser inserir o código imediatamente, mas o próprio livro contém uma quantidade enorme de fragmentos de código que ajudarão seu processo de negociação de quant.
Posso ser contatado?
Claro! Se você ainda tiver dúvidas depois de ler esta página, entre em contato e farei o meu melhor para lhe fornecer uma resposta necessária. No entanto, veja a lista de artigos, que também pode ajudá-lo.
Você precisará de um diploma em matemática?
A maioria do livro pode ser seguido com bastante facilidade sem referência a matemática difícil. No entanto, as seções sobre previsão e análise de séries temporais requerem algum cálculo básico e álgebra linear.

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Detalhes do produto Verlag: John Wiley & amp; Sons Seitenzahl: 288 2018 Englisch ISBN-13: 9781118778913 ISBN-10: 111877891X Best. Nr .: 41076987.
Transição para o tempo integral 33 PARTE II SEU SISTEMA DE NEGOCIAÇÃO 41 CAPÍTULO 5 Testando e avaliando um sistema de negociação 43 CAPÍTULO 6 Análise preliminar 53 CAPÍTULO 7 Análise detalhada 61 CAPÍTULO 8 Projetando e desenvolvendo sistemas 71 PARTE III DESENVOLVENDO UMA ESTRATÉGIA 77 CAPÍTULO 9 Desenvolvimento estratégico.
Objetivos e objetivos 79 CAPÍTULO 10 Idéia de negociação 83 CAPÍTULO 11 Falar sobre dados 93 CAPÍTULO 12 Testes limitados 103 CAPÍTULO 13 In.
Análise de Avanço 115 CAPÍTULO 14 Análise e Incubação de Monte Carlo 129 CAPÍTULO 15 Diversificação 133 CAPÍTULO 16 Dimensionamento de Posição e Gestão do Dinheiro 139 CAPÍTULO 17 Documentando o Processo 147 PARTE IV CRIANDO UM SISTEMA 153 CAPÍTULO 18 Objetivos, Inicial e Caminhada.
Testes em frente 155 CAPÍTULO 19 Teste e incubação de Monte Carlo 163 PARTE V CONSIDERAÇÕES ANTES DE VIVER 175 CAPÍTULO 20 Dimensionamento de conta e posição 177 CAPÍTULO 21 Psicologia de negociação 187 CAPÍTULO 22 Outras considerações antes de entrar em vigor 195 PARTE VI MONITORANDO UMA ESTRATÉGIA VIVA 203 CAPÍTULO 23 Os Ins e Outs of Monitoring a Live Strategy 205 CAPÍTULO 24 Tempo real 219 PARTE VII CONTATOS CAUSÁRTICOS 233 CAPÍTULO 25 Delírios de Grandeza 235 Conclusão 243 APÊNDICE Um exemplo de troca de macaco, Código de linguagem fácil da TradeStation 247 APÊNDICE B Estratégia da noite do euro, formato de linguagem fácil da TradeStation 255 APÊNDICE C Euro Day Strategy, TradeStation Easy Language Format 259 Sobre o site Companion 263 Index 265.