Gör Adaptive Moving Averages Bly till bättre resultat Rörliga medelvärden är ett favoritverktyg för aktiva näringsidkare. När marknaderna konsolideras leder dock denna indikator till många whipsaw-branscher, vilket resulterar i en frustrerande serie små vinster och förluster. Analytiker har tillbringat årtionden som försöker förbättra det enkla rörliga genomsnittet. I den här artikeln tittar vi på dessa ansträngningar och finner att deras sökning har lett till användbara handelsverktyg. (För bakgrundsavläsning på enkla glidande medelvärden, kolla in enkla rörliga genomsnittsvärden. Utveckla tendenser.) Fördelar och nackdelar med rörliga medelvärden Fördelarna och nackdelarna med glidande medelvärden sammanfattades av Robert Edwards och John Magee i första utgåvan av teknisk analys av Aktiestrenden. när de sa och det var tillbaka år 1941 som vi glatt gjorde upptäckten (även om många andra hade gjort det tidigare) att genom att medelvärda uppgifterna för ett visst antal dagar skulle en sådan kunna utlösa en slags automatiserad trendlinje som definitivt skulle tolka förändringarna av trend Det verkade nästan för bra för att vara sant. Det var faktiskt för bra att vara sant. Med nackdelarna överväga fördelarna, övergav Edwards och Magee snabbt sin dröm om handel från en bungalow på stranden. Men 60 år efter att de skrev dessa ord, fortsätter andra att försöka hitta ett enkelt verktyg som utan tvekan skulle ge marknadernas rikedomar. Enkla rörliga medelvärden För att beräkna ett enkelt glidande medelvärde. lägg till priserna för önskad tidsperiod och dela med antalet utvalda perioder. Att hitta ett fem dagars glidande medelvärde skulle kräva summering av de fem senaste stängningskurserna och dela med fem. Om den senaste stängningen ligger över det rörliga genomsnittet, skulle beståndet anses vara i en uptrend. Nedtrenden definieras av priser som handlar under det rörliga genomsnittet. (För mer, se vår Moving Averages-handledning.) Den här trenddefinierande egenskapen gör det möjligt att flytta medelvärden för att generera handelssignaler. I sin enklaste ansökan köper handlare när priserna flyttar över det glidande genomsnittet och säljer när priserna ligger under den linjen. Ett tillvägagångssätt som det här är garanterat att sätta handlaren på höger sida av varje betydande handel. Tyvärr, under utjämning av data, kommer rörliga medelvärden att ligga bakom marknadsåtgärden och näringsidkaren kommer nästan alltid att ge tillbaka en stor del av sina vinster på även de största vinnande affärer. Exponentiella rörliga medelvärden Analytiker verkar gilla tanken på det glidande genomsnittet och har spenderat år på att försöka minska problemen i samband med denna fördröjning. En av dessa innovationer är det exponentiella glidande medlet (EMA). Detta tillvägagångssätt tilldelar relativt högre viktning till de senaste uppgifterna, och som ett resultat blir den närmare prisåtgärden än ett enkelt glidande medelvärde. Formeln för att beräkna ett exponentiellt glidande medelvärde är: EMA (Vikt Stäng) ((1 Vikt) EMAy) Var: Vikt är utjämningskonstanten vald av analytiker EMAy är exponentiell glidande medelvärde från igår Ett gemensamt viktvärde är 0,181, vilket ligger nära ett 20-dagars enkelt glidande medelvärde. En annan är 0,10, vilket är ungefär ett 10-dagars glidande medelvärde. Även om det minskar lagringen misslyckas det exponentiella glidande medlet att ta itu med ett annat problem med glidande medelvärden, vilket är att deras användning för handelssignaler leder till ett stort antal förlorande affärer. I nya koncept inom tekniska handelssystem. Welles Wilder uppskattar att marknaderna bara trender kvart över tiden. Upp till 75 av handelsåtgärder är begränsade till snäva intervall, när de genomsnittliga köp-och-säljsignalerna kommer att genereras upprepade gånger då priserna snabbt rör sig över och under det glidande genomsnittet. För att lösa detta problem har flera analytiker föreslagit att man varierar viktningsfaktorn för EMA-beräkningen. (Mer information finns om hur rörliga medelvärden används i handeln) Anpassning av rörliga medelvärden till marknadsaktioner En metod att hantera nackdelarna med glidande medelvärden är att multiplicera viktningsfaktorn med ett volatilitetsförhållande. Att göra detta skulle innebära att det rörliga genomsnittet skulle vara längre från det nuvarande priset på volatila marknader. Detta skulle göra det möjligt för vinnarna att springa. Som en trend kommer till ett slut och priserna konsolideras. det rörliga genomsnittet skulle gå närmare den nuvarande marknadsåtgärden och i teorin tillåta näringsidkaren att behålla de flesta vinster som tagits under trenden. I praktiken kan volatilitetsförhållandet vara en indikator, såsom Bollinger Bandwidth, som mäter avståndet mellan de välkända Bollinger Bands. (För mer om denna indikator, se Grunderna i Bollinger-band.) Perry Kaufman föreslog att man ersätter viktvariabeln i EMA-formeln med en konstant baserad på effektivitetsförhållandet (ER) i sin bok, New Trading Systems and Methods. Denna indikator är utformad för att mäta styrkan hos en trend definierad inom ett intervall från -1,0 till 1,0. Det beräknas med en enkel formel: ER (total prisförändring för period) (summa av absoluta prisändringar för varje stapel) Tänk på ett lager som har fem punktersintervaller varje dag och i slutet av fem dagar har fått totalt av 15 poäng. Detta skulle resultera i ett ER på 0,67 (15 poäng uppåtgående rörelse dividerat med det totala 25-punktsintervallet). Hade denna aktie minskat 15 poäng, skulle ER -0.67. (För mer handelsrådgivning från Perry Kaufman, läs Losing To Win. Som beskriver strategier för att hantera handelsförluster.) Principen för en effektivitet i trender är baserad på hur mycket riktningsrörelse (eller trend) du får per enhet av prisrörelsen över en definierad tidsperiod. En ER med 1,0 indikerar att beståndet är i perfekt upptrend -1,0 representerar en perfekt downtrend. I praktiken nås extremiteterna sällan. För att tillämpa denna indikator för att hitta det adaptiva glidande genomsnittet (AMA) måste handlare beräkna vikten med följande, ganska komplexa formeln: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 där: SCF är exponentiell konstant för snabbast EMA tillåten (vanligtvis 2) SCS är exponentiell konstant för den långsammaste EMA tillåten (ofta 30) ER är effektivitetsförhållandet som noterades ovan. Värdet för C används sedan i EMA-formeln istället för den enklare viktvariabeln. Även om det är svårt att beräkna för hand ingår det adaptiva glidande medlet som ett alternativ i nästan alla handelspaketpaket. (För mer på EMA, läs Exploring The Exponential Weighted Moving Average.) Exempel på ett enkelt glidande medelvärde (röd linje), ett exponentiellt glidande medelvärde (blå linje) och det adaptiva glidande medlet (grön linje) visas i Figur 1. Figur 1: AMA är i grön och visar störst grad av utplåning i den intervallbundna åtgärden som ses på höger sida av detta diagram. I de flesta fall ligger det exponentiella glidande medlet, som visas som den blå linjen, närmast prisåtgärden. Det enkla glidande medlet visas som den röda linjen. De tre glidande medelvärdena som visas i figuren är alla benägna att piska på olika tider. Denna nackdel med glidande medelvärden har hittills varit omöjligt att eliminera. Slutsats Robert Colby testade hundratals tekniska analysverktyg i Encyclopedia of Technical Market Indicators. Han slutsatsen att även om det adaptiva glidande medlet är en intressant nyare idé med betydande intellektuell överklagande, visar våra preliminära tester inte någon verklig praktisk fördel för denna mer komplexa trendutjämningsmetod. Det betyder inte att handlare bör ignorera idén. AMA kan kombineras med andra indikatorer för att utveckla ett lönsamt handelssystem. (För mer om detta ämne, läs Upptäck Keltner kanaler och Chaikin Oscillatorn.) ER kan användas som en fristående trendindikator för att hitta de mest lönsamma handelsmöjligheterna. Som ett exempel anger förhållanden över 0,30 starka uppåtgående och representerar potentiella köp. Alternativt, eftersom volatiliteten rör sig i cykler, kan bestånden med det lägsta effektivitetsförhållandet ses som brytningsmöjligheter. Beta är ett mått på volatiliteten eller systematisk risk för en säkerhet eller en portfölj i jämförelse med marknaden som helhet. En typ av skatt som tas ut på kapitalvinster som uppkommit av individer och företag. Realisationsvinster är vinsten som en investerare. En order att köpa en säkerhet till eller under ett angivet pris. En köpgränsorder tillåter näringsidkare och investerare att specificera. En IRS-regel (Internal Revenue Service Rule) som tillåter utbetalningar från ett IRA-konto i samband med straff. Regeln kräver det. Den första försäljningen av lager av ett privat företag till allmänheten. IPOs utfärdas ofta av mindre, yngre företag som söker. DebtEquity Ratio är skuldkvoten som används för att mäta ett företags ekonomiska hävstångseffekt eller en skuldkvot som används för att mäta en individ. Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Inledning Utvecklat av Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) är ett glidande medel som är utformat för att ta hänsyn till marknadsbrus eller volatilitet. KAMA följer noga priserna när prissvingningarna är relativt små och bullret är lågt. KAMA kommer att justera när prissvängningarna utökas och följa priser från ett större avstånd. Den här trend-följande indikatorn kan användas för att identifiera den övergripande trenden, tiden för vändpunkter och filterprisrörelser. Beräkning Det krävs flera steg för att beräkna Kaufman039s Adaptive Moving Average. Let039 börjar först med de inställningar som rekommenderas av Perry Kaufman, som är KAMA (10,2,30). 10 är antalet perioder för effektivitetsförhållandet (ER). 2 är antalet perioder för den snabbaste EMA-konstanten. 30 är antalet perioder för den långsammaste EMA-konstanten. Innan vi beräknar KAMA måste vi beräkna effektivitetsförhållandet (ER) och utjämningskonstanten (SC). Att bryta ner formeln i bettstorleksnuggor gör det lättare att förstå metoden bakom indikatorn. Observera att ABS står för Absolut Värde. Effektivitetsförhållande (ER) ER är i grunden prisändringen justerad för den dagliga volatiliteten. I statistiska termer säger effektivitetsförhållandet oss fraktal effektiviteten av prisförändringar. ER fluktuerar mellan 1 och 0, men dessa ytterligheter är undantaget, inte normen. ER skulle vara 1 om priserna steg 10 på varandra följande perioder eller ner 10 på varandra följande perioder. ER skulle vara noll om priset är oförändrat under de 10 perioderna. Utjämning Constant (SC) Utjämningskonstanten använder ER och två utjämningskonstanter baserat på ett exponentiellt rörligt medelvärde. Som du kanske har märkt använder utjämningskonstanten utjämningskonstanterna för ett exponentiellt glidande medelvärde i formeln. (2301) är utjämningskonstanten för en 30-årig EMA. Den snabbaste SC är utjämningskonstanten för kortare EMA (2-perioder). Den långsammaste SC är utjämningskonstanten för den långsammaste EMA (30-perioderna). Observera att 2 i slutet är att kvadrera ekvationen. Med effektivitetsförhållandet (ER) och utjämningskonstant (SC) är vi nu beredda att beräkna Kaufman039s adaptiva rörande medelvärde (KAMA). Eftersom vi behöver ett initialvärde för att starta beräkningen är den första KAMA bara ett enkelt glidande medelvärde. Följande beräkningar baseras på formeln nedan. BeräkningsexempelChart Bilderna nedan visar ett skärmdump från ett Excel-kalkylblad som används för att beräkna KAMA och motsvarande QQQ-diagram. Användning och signaler Chartister kan använda KAMA som någon annan trend som följer indikatorn, som ett glidande medelvärde. Chartister kan leta efter prisövergångar, riktningsändringar och filtrerade signaler. Först anger ett kors över eller under KAMA riktningsförändringar i priserna. Som med alla rörliga medelvärden kommer ett enkelt crossover-system att generera många signaler och massor av whipsaws. Chartister kan minska whipsaws genom att tillämpa ett pris - eller tidsfilter till övergångarna. Man kan kräva pris för att hålla korset i angivet antal dagar eller kräva korset överstiga KAMA med bestämd procentandel. För det andra kan kartografer använda KAMAs riktning för att definiera den övergripande trenden för en säkerhet. Det kan kräva en parameterjustering för att släpa indikatorn ytterligare. Chartister kan ändra medelparametern, som är den snabbaste EMA-konstanten, för att släta KAMA och leta efter riktningsändringar. Trenden är nere så länge som KAMA faller och smälter lägre nedgångar. Trenden är upp så länge KAMA stiger och smider högre höjder. Kroger-exemplet nedan visar KAMA (10,5,30) med en brant uptrend från december till mars och en mindre brant uppgång från maj till augusti. Och slutligen kan kartister kombinera signaler och tekniker. Chartister kan använda en längre term KAMA för att definiera den större trenden och en kortare KAMA för handelssignaler. Till exempel kan KAMA (10,5,30) användas som ett trendfilter och anses vara hausse när det stiger. En gång hausse kan chartörer sedan leta efter hausseformade kryssningar när priset rör sig över KAMA (10,2,30). Exemplet nedan visar MMM med stigande långsiktiga KAMA och bullish kors i december, januari och februari. Långsiktiga KAMA avböjdes i april och det var baisse kors i maj, juni och juli. SharpCharts KAMA kan hittas som en indikatoröverlagring i SharpCharts arbetsbänk. Standardinställningarna visas automatiskt i parameterrutan när den väljs och kartläggare kan ändra dessa parametrar så att de passar deras analytiska behov. Den första parametern är för effektivitetsförhållandet, och kartläggare bör avstå från att öka detta nummer. Istället kan kartläggare minska den för att öka känsligheten. Chartister som vill släta KAMA för långsiktig trendanalys kan öka mellannivåvärdet stegvis. Även om skillnaden är bara 3, är KAMA (10,5,30) signifikant mjukare än KAMA (10,2,30). Ytterligare studie Från skaparen erbjuder boken nedan detaljerad information om indikatorer, program, algoritmer och system, inklusive detaljer om KAMA och andra glidande medelvärden. Handelssystem och metoder Perry KaufmanAdaptive Moving Average (AMA) aka Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) Adaptive Moving Average (AMA) aka Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) skapades av Perry Kaufman och presenterades först i sin bok Smarter Trading (1995) . Detta glidande medelvärde gav en signifikant fördel jämfört med tidigare försök vid 8216intelligent8217-medelvärden eftersom det gav användaren större kontroll. Det Variable Moving Average 8211 VMA (1992) erbjöd exempelvis ingen övre eller nedre gräns för dess utjämningsperiod. AMA å andra sidan gav användaren möjlighet att definiera det intervall över vilket de önskade att utjämningen skulle spridas. Det följer samma teori som VMA, beroende på marknadsmiljö kommer det att finnas olika mängder brus och därför krävs en annan rörlig genomsnittshastighet för att uppnå det mest lönsamma resultatet. På en starkt trenderande marknad är bullernivåerna låga och ett snabbare rörligt medelvärde bör ge de bästa resultaten. Omvänt på en krabba - eller sidovägsmarknad är bullernivån mycket hög och ett långsammare medel är troligen bättre lämpat. Så här beräknar du ett adaptivt rörligt medelvärde Det börjar med nära pris. Därefter beräknas AMA enligt följande formel: AMA AMA (1) (Stäng AMA (1)) Du kommer märka att detta är samma som formeln för ett exponentiellt rörligt medelvärde (EMA): EMA EMA (1) (Stäng EMA (1)) Men Alpha i en EMA är 2 (N 1) så det förblir konstant medan för en AMA Alpha är adaptiv: (VI (FC SC)) SC VI Användare väljer ett mått på volatilitet eller trendstyrka, Kaufman föreslog sitt effektivitetsförhållande (ER). SN Ditt val av ett Slow moving average gt FN FN Ditt val av ett långsamt glidande medel lt SN Här är ett exempel på en 3-period AMA med en 3-års effektivitetsförhållande (ER) som VI: Hur Squaring Alpha påverkar AMA-utjämningsområdet Kaufman föreslår att hans AMA har en FC av 2 och en SC på 30 som skulle leda till att man antar att den adaptiva utjämningen skulle ligga inom området 2 8211 30 men du skulle ha fel eftersom alfanumeriet är kvadrerat. Till exempel, sätt VI till noll så att vi kan avslöja det långsamaste möjliga genomsnittet: Nu för att avslöja EMA-utjämningsperioden 8216N8217 från alfa: N (EMA) (2) N (EMA) (2 0.0042) 0.0042 N (EMA) 480 Så i verkligheten kan en AMA med en SN på 30 där alfa höjas till kraften 2, faktiskt röra sig så långsamt som en 480 dagars EMA. Nu är det inte mycket användarvänligt att ange en parameter på 30 som resulterar i en utjämningsperiod på 480. Således använder jag följande formel för SC och FC istället: P Kraft som alfa höjs till (vanligtvis 2) SN Ditt val av En Slow moving average gt FN Nu SN kommer att vara det faktiska resulterande långsammaste glidande medlet även om du ändrar kraften som alfa upphöjs till. Jag använder också samma process för FN och FC. Låt oss se igen på Alpha med VI inställt på noll, FN vid 2 och SN vid 480: Nu när vi avslöjar EMA-utjämningsperioden 8216N8217 från alf ska den motsvara vår användardefinierade 480: N (EMA) (2) N ( EMA) (2 0.0042) 0.0042 N (EMA) 480 En närmare titt på påverkan av Squaring Alpha Förstå påverkan av kvadrering alfa är väldigt viktig som diagrammet nedan illustrerar: Som du kan se ovan är en inmatningsutjämningsperiod på 300 med alfa Kvadrat resulterar i en verklig utjämningsperiod på över 45 300 vilket är helt värdelöst. Men det här är en inställning som man lätt kan använda utan en ordentlig förståelse för hur AMA fungerar. I vår testning kommer vi att försöka AMA med alfa höjda för att driva andra som 2 så några andra exempel har också ritats på diagrammet ovan. Nedan ser vi på påverkan på alfa och utjämningen som följer av en AMA med effektivitetsförhållandet direkt i alfanumerisk (1) eller kvadrerat (2): Vi använde vår modifierade AMA-formel för ovanstående diagram så att den faktiska FN och SN matchades identiskt trots modifieringar av alfa. Som du kan se, resulterar kvadrering av alfa inte bara av en långsammare AMA totalt men en som är mycket snabbare att sakta ner när alfabetet minskar. Kaufman ville självklart att AMA skulle mycket snabbt sakta när data saknade en trend. Denna påverkan liknar den för att öka den konstanta 8216N8217 i det rörliga rörliga genomsnittsvärdet. Är AMA en bra indikator Som en del av 8216Technical Indicator Fight for Supremacy 8216 kommer vi att sätta AMA mot flera olika typer av glidande medelvärden och testa flera olika volatilitetsindex som komponenter, inklusive: Vi kommer också att testa antagandet att kvadrera alfa Var en bra idé och kommer att försöka höja den till flera olika befogenheter. Kan du tänka på några andra givna tester Vänligen meddela oss i kommentarfältet längst ner. Adaptive Moving Average Excel-fil Jag har sammanställt ett Excel-kalkylblad som innehåller det adaptiva rörliga genomsnittet och gjort det tillgängligt för gratis nedladdning. Den innehåller en 8216basic8217-version som visar alla arbeten och en 8216fancy8217 som automatiskt anpassas till längden och det volatilitetsindex du anger. Hitta det på följande länk nära undersidan av sidan under Nedladdningar Tekniska indikatorer: Adaptiv rörlig medelvärde (AMA) Adaptiv rörlig genomsnittsexempel VI 50 dagars effektivitetsförhållande Adil 5 år sedan hittar jag idén kring det adaptiva rörliga genomsnittet mycket intersting och tilltalande , Jag backtested kaufman AMA genom två system (binära våg signaler för långa och korta signaler riktning signaler (ama upp långa inmatning och ama ned kort post), men jag kunde inte dra slutsatsen att systemet fungerar bättre än ett långsiktigt TF-system med SMA crossovers (50 dagars SMA och 200 dagars SMA) kan jag veta handelsreglerna kring AMA du som du har implementerat i din handel Derry Brown 5 år sedan är jag glad att du hittar vår forskning användbar. Vi har ännu inte publicerat resultaten från Flyttning av genomsnittliga övergångstest, så att de kan vara mer effektiva. De regler du begär är detaljerad längst ner på varje sida där vi har publicerat testresultat. Här är de igen: En post si gnal att gå lång (eller utgångssignal för att täcka en kort) för varje genomsnittstest som genererades med ett nära över genomsnittet och en utgångssignal (eller ingångssignal för att gå kort) genererades på varje stäng under det glidande medlet. Inget ränta har intjänats i kontanter och ingen ersättning har gjorts för transaktionskostnader eller glidning. Handlarna testades med hjälp av EOD (End of Day) och EOW-signaler (EOW) för dagliga data och EOW-signaler för Weekly data. T. ex. Dagliga data med en EOW-signal skulle kräva att veckan slutfördes över ett dagligt rörligt medelvärde för att öppna en lång eller kort stund. Dagliga data med EOD-signaler skulle kräva att dagspriset stängs över ett dagligt rörligt medelvärde för att öppna en lång eller nära en kort och vice versa. Den presenterade avkastningen är den genomsnittliga årliga avkastningen på de 16 marknaderna under testperioden. De data som används för dessa test ingår i resultatkalkylbladet och mer information om vår metodik finns här etfhqblog20100525best-technical-indicators Vänligen meddela mig om du har några andra frågor. Cheers DerryNifty Live Exponential Moving Average Computation Om Rajandran Rajandran är en fulltidshandlare och grundare av Marketcalls, mycket intresserad av att bygga timingmodeller, algos. diskretionära handelskoncept och Trading Sentimental analysis. Han instruerar nu användare över hela världen, från erfarna handlare, professionella handlare till enskilda handlare. Rajandran deltog i college i Chennai där han fick en BE i elektronik och kommunikation. Rajandran har en bred förståelse för handel med mjukvaror som Amibroker, Ninjatrader, Esignal, Metastock, Motivewave, Market Analyst (Optuma), Metatrader, Tradingivew, Python och förstår individuella behov hos näringsidkare och investerare som använder ett brett spektrum av metoder. kära rajandran, det finns ingen länk för att ladda ner filen 8220Live Exponential Moving Average Tool8221. pls uppdatera inlägget eller skicka till mitt mail. tack8230 Obligatorisk amerikanska regeringens ansvarsfriskrivning CTFC regel 4.41 Futures trading innehåller väsentlig risk och är inte lämplig för alla investerare. En investerare kan eventuellt förlora hela eller mer än den ursprungliga investeringen. Riskkapital är pengar som kan gå vilse utan att äventyra dem ekonomisk säkerhet eller livsstil. Överväga endast riskkapital som ska användas för handel och endast de som har tillräckligt med riskkapital bör överväga att handla. Tidigare resultat är inte nödvändigtvis en indikation på framtida resultat. CTFC-regel 4.41 HYPOTETISKA ELLER SIMULERADE RESULTATRESULTAT HAR SÄRSKILDA BEGRÄNSNINGAR. I likhet med en verklig prestationsrekord, representerar SIMULERADE RESULTAT INTE VERKLIGT HANDEL. Också eftersom handelarna inte har genomförts kan resultaten ha underförstått för konsekvenserna, om några av vissa marknadsfaktorer, såsom likviditet. SIMULERADE HANDELSPROGRAMMER I ALLMÄNT ÄR ÄVEN FAKTISKT ATT DE DESIGNERAS MED FÖRDELNINGEN AV HINDSIGHT. INGEN REPRESENTATION GÖRAS ATT ANTAL KONKURRERAR ELLER ÄR LIKTIGT FÖR ATT FÖRVÄNDA RESULTAT ELLER TABELL SOM LIKNAR TILL DE VISADE. Alla affärer, mönster, diagram, system etc. som diskuteras på denna webbplats eller annonsering är endast illustrativa och inte tolkas som specifika rådgivande rekommendationer. Alla idéer och material som presenteras här är endast avsedda för information och utbildning. Inget system eller handelsmetodik har någonsin utvecklats som kan garantera vinst eller förhindra förluster. De vittnesmål och exempel som används här är exceptionella resultat som inte gäller genomsnittliga personer och är inte avsedda att representera eller garantera att någon kommer att uppnå samma eller liknande resultat. Handlar placerade på Trend Methods-systemets tillförlitlighet tas på egen risk för eget konto. Detta är inte ett erbjudande att köpa eller sälja framtidsintressen. Upphovsrätt 2015 Marketcalls Financial Services Pvt Ltd mitten Alla rättigheter reserverade mitten och vår webbplatskarta Alla logotyper är varumärken som tillhör deras respekterande ägare. Data och information tillhandahålls endast i informationssyfte och är inte avsedda för handelsändamål. Varken marketcalls. in webbplatsen eller någon av dess promotorer ansvarar för eventuella fel eller förseningar i innehållet eller för åtgärder som vidtas i beroende av det.
No comments:
Post a Comment