تحسين محفظة الفوركس

تحسين محفظة الفوركس

تحليل الفوركس باستخدام اكسل
أفضل التجار الخيار ثنائي
التحيز عمل الفوركس


أفضل نظام إدارة المال في الفوركس أفضل استراتيجية التداول إميني استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية يوتيوب أفضل الفوركس وسيط أستراليا 2017 الخيارات الثنائية مؤشر انعكاس أفضل طريقة لتعلم خيارات التداول

الميكانيكية الفوركس. التداول في سوق الفوركس باستخدام استراتيجيات التداول الميكانيكية. تحسين المحفظة: ما هي أفضل طريقة لحساب أوزان نظام التداول؟ عندما يكون لديك أكثر من نظام تداول واحد لاستخدام كنت تواجه على الفور مشكلة ذات الصلة مع الأوزان المحددة يجب تعيين إلى الاستراتيجيات الخاصة بك. هدفك النهائي هو تحقيق أقصى قدر من المخاطر تعديل العائد من النظم الخاصة بك في ظل ظروف التداول الحية ولكن لديك فقط معلومات من نتائج الاختبار الخلفي. هل هناك طريقة مثالية لتحديد أوزان محفظتك بناء على بيانات الاختبار الخلفي بحيث يتم تعظيم العائد من محفظتك في التداول الحقيقي؟ في اليوم & # 8217؛ s & # 8217؛ s & # 8217؛ سوف تسعى للإجابة على هذا السؤال باستخدام البحوث الشخصية وكذلك النتائج المنشورة من الآخرين على الانترنت. سننظر في مشكلة تحسين المحفظة، ولماذا لا يكون اختيار الإعداد الأمثل مباشرا كما قد يظهر في البداية. هناك أساسا نوعان من الاستراتيجيات المتاحة عند موازنة محفظة نظام التداول (تحديد الأوزان التي تعطي لكل نظام). وصفت المجموعة الأولى من الاستراتيجيات بأنها & # 8220؛ استراتيجيات ساذجة & # 8221؛ وتتوافق مع تلك الاستراتيجيات التي لا تستفيد من بيانات العودة التاريخية لتحديد ما هي الأوزان لتعيينها. أبسط استراتيجية ساذجة هي طريقة متساوية الوزن، حيث يتم إعطاء جميع النظم بالضبط نفس الوزن، على افتراض أنه لا توجد طريقة لمعرفة كيفية تحقيق التوازن بين محفظة تتجاوز معرفة أننا نريد كل شيء للتداول على قدم المساواة. هناك استراتيجيات أخرى ساذجة، مثل التوازن عن طريق التردد، حيث يتم استخدام وتيرة أنظمة التداول لتحقيق التوازن بين التداول بين النظم. وهذا يعني أن النظام ذو التردد العالي سيكون له وزن أقل والعكس صحيح. سوف أدعو المجموعة الثانية من الاستراتيجيات لحافظة موازنة & # 8220؛ تصميم الاستراتيجيات & # 8221؛. وتستخدم هذه االسرتاتيجيات املعلومات التاريخية املتاحة من خالل االختبار املسبق ملحاولة تعظيم العائد املحتمل للمحفظة. إن الإستراتيجية المصممة الأكثر شيوعا هي تنفيذ تحسين أوزان المحفظة التي تحاول تحقيق أقصى قدر من العائد المحسن للمخاطر في المحفظة الخلفية للاختبار. بعبارات بسيطة هذا يعني أنه يجب عليك أن تختار الأوزان الخاصة بك بحيث إحصاء العائد المعدلة المخاطر & # 8211؛ مثل نسبة شارب & # 8211؛ له أقصى قيمة ممكنة في فترة الاختبار الخلفي. وهذا ما يسمى عادة ماركويتز الأمثل الذي يسعى إلى العثور على محفظة & # 8217؛ s الحدود التاريخية التاريخية حتى نتمكن من استخدامها في التداول المباشر. فلماذا نختار من أي وقت مضى استراتيجيات ساذجة فس أكثر تفصيلا الاستراتيجيات المصممة؟ والسبب الرئيسي هو أن الاستراتيجيات المصممة تجد الأوزان المثلى للأداء الماضي والتي غالبا ما تفشل في أن تكون نفس القيم المثلى لتداول حقيقي حقيقي. ويرجع السبب في ذلك إلى أخطاء التقدير والنموذج ضمن عملية تحسين المحفظة. إن بيانات الاختبار الخلفي لا تعرف سوى الماضي، والتغييرات بين علاقات النظام في المستقبل لا بد أن تغير الطريقة التي تتفاعل بها الأنظمة، وبالتالي تحقيق التوازن استنادا إلى النتائج التاريخية بشكل واضح دون المستوى الأمثل. وعلاوة على ذلك، فإن عملية وزنها عادة ما تزيل الأنظمة من التداول (لأنها تعتبرها ضارة بمحفظة شارب التاريخية) ولكن هذا يؤدي إلى انخفاض كبير في مستوى التنويع المتاح في المحفظة. يمكنك قراءة هذه المقالة لدراسة مقارنة استراتيجيات مختلفة مصممة لاستراتيجيات ساذجة. ويقول لديك 100 أنظمة وعملية ماركويتز الأمثل يزيل 50 نظام من التداول، وسوف تتاجر الآن فقط 50 الأنظمة التي تم اختيارها مع خطأ تقدير كبير. وربما كان من شأن هذه الأنظمة الخمسين في التداول الحقيقي أن تكون ذات أهمية كبيرة لزيادة مستوى العائد داخل المحفظة. عند استخدام طريقة موازنة ساذجة ببساطة توزيع الأوزان بالتساوي بين تلك النظم 100 سيكون لديك أقصى درجة ممكنة من التنويع & # 8211؛ يتداول الجميع على قدم المساواة & # 8211؛ وبالتالي فإن أي استخدام لاستراتيجية مصممة ينبغي أن يبرر هذا فقدان التنويع مع ضمان أفضل لزيادة العائد على الأداء الحي المعدل. يمكنك محاولة الابتعاد عن هذه المشكلة من خلال بناء طريقة هي مزيج بين الاثنين، ويقول أنك إجراء ماركويتز الأمثل من النظم الخاصة بك 100 ولكن بعد ذلك إضافة خطر X٪ لجميع الأنظمة، بحيث أن الجميع يتداول ولكن ماركويتز يفضل تجارة النظم اكثر قليلا. هذه الأساليب تعزيز الإنتروبيا تظهر بعض الجدارة ولكن في كثير من الأحيان أقل من طريقة الوزن على قدم المساواة أيضا. اقرأ هذه الورقة للحصول على مزيد من المعلومات. وجهة النظر ليست مشجعة جدا. ونحن نعلم من البحوث في هذا المجال أنه عند استخدام أنظمة التداول محاولة لتحقيق التوازن لتحقيق أقصى قدر من الأداء التاريخي يعطي نتائج دون المستوى الأمثل بسبب أخطاء التقدير والتخفيضات في التنويع. ونحن نعلم أيضا أن هذه المشكلة تصبح أكثر وضوحا لأن مجموعتنا من النظم تصبح إما أكبر أو أكثر غير مترابطة. هذا هو بديهية تماما لأن وجود المزيد من النظم يزيد من أخطاء التقدير لدينا في حين أن النظم التي تكون أكثر ارتباطا يزيد من عقوبة التنويع من عدم استخدام أي استراتيجية واحدة. قصة طويلة قصيرة، وأكبر وأكثر غير مترابطة مجموعة النظام الخاص بك هو أكثر صعوبة سيكون بالنسبة لك لإيجاد طريقة موازنة التي تؤدي بشكل أفضل في التداول المباشر من استراتيجية موازنة محفظة ساذجة. عندما تكون في شك، استخدم الأوزان على قدم المساواة. يمكن أن نفعل أي شيء بعد ذلك؟ حسنا، لنفترض أن هدفنا ليس تحقيق أقصى قدر من الأداء في ظل جميع ظروف السوق & # 8211؛ كما موازنة محفظة التقليدية تشير & # 8211؛ ولكن للحد من الأداء السيئ عندما تكون ظروف السوق غير مواتية. نحن نعلم أن أسوأ سيناريو تداولنا هو نزهة عشوائية، حيث أن منحنيات الأسهم في النظام ستتبع تحيزا سلبيا & # 8211؛ بسبب انتشار & # 8211؛ المشي العشوائي الذي من شأنه أن ينتهي في الإفلاس، حتى نتمكن من التفكير في أن أفضل لقطة لدينا في إنشاء محفظة جيدة هو ببساطة لإنشاء محفظة التي تظهر أعلى عائد تعديل المخاطر عند التداول على مجموعات البيانات العشوائية. وهذا يعني أن علينا إجراء محاكاة لأنظمتنا على عدد كبير من سلاسل البيانات العشوائية، ثم إجراء التحسين لكل مجموعة من الاختبارات ومن ثم الحصول على متوسط ​​الوزن الأمثل لأنظمتنا من جميع التحسينات على البيانات العشوائية. وبما أننا نعرف التداول سيرا على الأقدام عشوائي هو الشرط الأكثر غير المواتية، ونحن يمكن أن يحمي ضده & # 8211؛ لأننا يمكن أن تخلق العديد من المحاكاة على البيانات العشوائية كما نتمنى & # 8211؛ وبالتالي يمكننا الحصول على محفظة التي هي على الأقل أفضل أداء في ظل أسوأ الظروف. ومن المرجح أن يؤدي ذلك إلى ضعف الأداء مقارنة بالاستراتيجيات الساذجة في ظل ظروف مواتية، ولكنه سيكون المحفظة المثلى للتجارة عندما تصبح الأمور حادة مؤقتا. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن كيف يمكنك تداول المحافظ التي تحتوي على مئات من أنظمة التداول وكيف أساليب التوازن المختلفة وركو В يرجى النظر في الانضمام إلى أسيريكوي، موقع على شبكة الانترنت مليئة أشرطة الفيديو التعليمية، ونظم التداول والتنمية ونهج سليم وصادقة وشفافة نحو التداول الآلي. رد واحد على & # 8220؛ تحسين المحفظة: ما هي أفضل طريقة لحساب أوزان نظام التداول؟ & # 8221؛ وأنا أعلم أنك تركز على التداول الميكانيكي، ولكن هل لا تزال مواكبة تلك التي لا تتاجر مع الخوارزميات؟ على الجبهة التجارية غير خوارزمية، وهناك شبكة مجانية خارج مع نوع مختلف من نمط التداول يسمى تاستيتراد. هل سمعت عنه، وإذا كان الأمر كذلك، ما رأيك في طريقة التداول؟ وهم يستخدمون البحوث أيضا من أجل التوصل إلى أساليب التداول الخاصة بهم، ويتم البحث من قبل علماء البيانات على المعرض.

تحسين محفظة الفوركس الحصول على فيا أب ستور قراءة هذه المشاركة في التطبيق لدينا! تحسين محفظة العملة فقط مع الأوزان السلبية. أنا اختبار مختلف أساليب التحسين لمحفظة العملة فقط. لدي متجه للعائدات المتوقعة للعملات الرئيسية المتقدمة مقابل الدولار الأمريكي كل أسبوع (بناء على نموذج الملكية). ثم أخذ المجلد السنوي من كل عملة وتفريغ كل شيء إلى محسن، وتبحث لتشغيل مجموعة من الرهانات العملة التي تعظيم عودتي لمستوى معين من المخاطر. لدي قضايا متعددة وسوف نقدر أي رؤى: أولا، سيؤدي نموذج التوقعات في بعض الأحيان إلى إنشاء مراكز بيع شاملة في جميع العملات في نموذجي مقابل الدولار الأمريكي. بما أن العملات هي لعبة قيمة نسبية، كيف يمكنني دمج التعرض للدولار الأمريكي في المحسن؟ ھل یجب أن تکون العوائد المتوقعة والمجموع علی الدولار الأمریکي مجرد متوسط ​​عکسي غیر مرجح لجمیع العملات الأخرى؟ أيضا، بما أني لا أستطيع أن أكون صافية طويلة أو قصيرة في سوق العملات، هل أفرض القيد الذي يجب أن تزنه الأوزان إلى الصفر؟ هل أنا حتى التفكير في هذه المشكلة بشكل صحيح؟ وثانيا، عندما أفعل ما سبق، فإن الأوزان تتأرجح بشكل كبير وغالبا ما تعطى أوزان إيجابية عندما يشير نموذج العوائد المتوقعة إلى اختصار (والعكس بالعكس). وعادة ما يحدث ذلك بالنسبة للوظائف ذات العائد المتوقع المنخفض، ويمكن للمرء أن يجادل هذه هي مواقف التحوط. هل الحل الأمثل هنا هو فرض قيود على أن علامة الوزن يجب أن تتناسب مع علامة العوائد المتوقعة؟ بدلا من ذلك يجب أن أحاول الأسود ليترمان؟ ما هي عوائد توازن السوق للعملات؟ أم يجب أن أسقط المتجه للعائدات المتوقعة من المحسن، استخدمه ببساطة لإنشاء مواقع قصيرة، ثم قم بتشغيل محسن لتقليل خطوري؟ نقدر أي اقتراحات. إجابة جزئية ... بالنسبة إلى "بلاك-ليترمان"، فإن التوازن الذي لا توجد فيه حالة من حالات المراجحة مثل تعادل سعر الفائدة يوحي بأن المستثمرين لن يكونوا غير مبالين بين الاستثمار في العملة الأجنبية أو المحلية. وبالتالي، يمكنك استخدام العائد الصفر المستمر لجميع العملات في فرصتك المحددة كنموذج التوازن. ما سيؤديه في نهاية المطاف هو بمثابة مقدر انكماش لوجهات نظرك النشطة في أسواق العملات. وقد يؤدي ذلك إلى تحسين أداء توقعاتك بشكل ملموس. أولا وقبل كل شيء، ليس هناك خطأ في محفظة العملة فقط لتكون الدولار طويلة وقصيرة العملات عبر. إذا كان هذا هو ما يتوقعه النموذج الخاص بك وإذا كان لديك ثقة عالية في التنبؤات والخطأ القياسي يجري منخفضة ثم لماذا لديك مشاكل يجري الدولار طويلة وقصيرة العملات الأخرى؟ يمكنك تنفيذ شروط الحدود، مثل الحد الأقصى للتعرض لكل عملة، لذلك لا أرى أي خطأ في تحسين العائد المتوقع المعدل حسب المخاطر. بالطبع يمكنك أن تكون صافي طويلة أو قصيرة أي من العملات التي تتداول في محفظتك، وبالتالي ليس هناك سبب منطقي لماذا الأوزان يجب أن نخصم الصفر. أفترض أنك ارتكبت أخطاء في التحسين الخاص بك. لا أرى طريقة كيف يمكن أن تكون عوائدك المتوقعة سلبية ولكن الوزن الموصى به إيجابي لعملة معينة. والعائدات المتوقعة هي المدخلات إلى التحسين، والوزن الناتج، إذا لم تكن من علامة متساوية ثم كنت تفعل شيئا خاطئا. ولكن حذار، إذا كانت العائدات المتوقعة على أزواج العملات الأجنبية وليس على العملات نفسها ثم يمكن أن يحدث أن تحصل على العائد المتوقع من -1٪ لل أوسد / جبي، 2٪ للدولار / اليورو، و 1٪ لل غبب / جبي ، نظرا لتلك هي العملات الوحيدة التي تتداول. بعد ذلك سيعطي التحسن الخاص بك على الأرجح وزنا موجبا لزوج الدولار الأمريكي مقابل الين الياباني (إذا كنت تفعل حق التحسين) لأن العائد الصافي المتوقع بالدولار الأمريكي وحده إيجابي، وصافي العائد المتوقع في الين الياباني هو سلبي فقط (وهذا كله تحت الكثير من تبسيط الافتراضات. ) التفكير في هذا وإذا كان هذا لا يحل معظم الأسئلة الخاصة بك يرجى تفصيل، سعيد للمساعدة. إنني أتفق مع الكثير مما قاله فريدي، ولكنني أريد فقط أن أجسد بعض القضايا فيما يتعلق بتحسين محفظة العملات المتعددة. كوميسف ويكي. الكلمات الدالة. قوية الأمثل، محفظة الأمثل، التحوط العملة، الثانية النظام المخروط البرمجة. حالة المراجعة. التعليق. المنقحة 27 تشرين الثاني / نوفمبر 2009. ونحن ندرس استراتيجية استثمار العملات، حيث نقوم بتعظيم العائد على محفظة من العملات الأجنبية بالنسبة إلى أي تقدير لمعدلات الصرف الأجنبي المقابلة. وبالنظر إلى عدم اليقين في تقدير قيم العملة المستقبلية، فإننا نستخدم أساليب تحسين قوية لتعظيم العائد على المحفظة لألسوأ سيناريو سعر الصرف األجنبي. وتختلف محافظ العملات عن محافظ الأوراق المالية فقط من حيث وجود علاقة ثلاثية بين أسعار الصرف الأجنبي لتجنب المراجحة. على الرغم من أن إدراج مثل هذا القيد في النموذج من شأنه أن يؤدي إلى مشكلة غير محدبة، وتبين لنا من خلال اختيار مجموعات عدم اليقين المناسبة لتبادل وأسعار الصرف عبر، نحصل على نموذج محدب التي يمكن حلها بكفاءة. وإلى جانب التحسينات القوية، يتم استكشاف ضمان إضافي عن طريق الاستثمار في خيارات العملات لتغطية احتمال أن تتحقق أسعار الصرف الأجنبي خارج مجموعات عدم التيقن المحددة. نقدم النتائج العددية التي تبين العلاقة بين حجم مجموعات عدم اليقين وتوزيع الاستثمار بين العملات والخيارات، والأداء العام للنموذج في سلسلة من التجارب باكتستينغ. 1 المقدمة. منذ عمل ماركويتز الأساسي على تحسين المحفظة وفوائد التنويع، وقد حظيت البحوث الأكاديمية في تحسين المحفظة اهتماما كبيرا وتطورت إلى مجال ناضج من بحوث العمليات. في السنوات الأخيرة، بدأ الباحثون في التحقيق في الاستثمارات والمحافظ الدولية التي تشمل الأصول الوطنية والدولية كطريقة أخرى لزيادة التنويع والحد من المخاطر. ومن المتوقع أن تكون الأصول الدولية أقل ارتباطا بالأصول الوطنية من تلك الأخيرة فيما بينها. غير أن المحافظ الدولية تحمل مخاطر إضافية تتعلق بالتحركات غير المواتية لأسعار صرف العملات الأجنبية. إن مسألة التحوط من مخاطر العملة، وبالتالي تحديد نسبة التحوط المثلى وتحديد األداة المالية التي سيتم استخدامها أصبحت أكثر أهمية. وفي معظم الدراسات السابقة، كانت أداة التحوط دائما هي السعر الآجل، مع إيلاء القليل من الاهتمام لخيارات العملات. في عام 1983، درس جيدي تطبيق خيارات الصرف الأجنبي، والعلاقة بين الأسعار الآجلة وخيارات العملات، ومنهجية التسعير الخاصة بهم. ويخلص إلى أن الخيارات كانت أداة تحوط أكثر ملاءمة مما كانت عليه في المستقبل عندما كانت الإيرادات المستقبلية غير مؤكدة. ومن أجل إدراج عدم اليقين المرتبط بتقدير البارامترات ذات الصلة، نقترح الجمع بين التحسينات القوية وخيارات العملة للحماية من انخفاض قيمة العمالت األجنبية. ويختلف التحسين القوي عن تقنيات خفض عدم التيقن الأخرى من خلال إدراج عدم التيقن مباشرة في النموذج، حيث لا يفترض أن تكون العوائد مفترضة، وإنما بوصفها متغيرات عشوائية يمكن أن تتحقق ضمن مجموعة عدم التيقن المحددة مسبقا. وعلى الرغم من أن العمالت ال ينظر إليها عادة على أنها أصول استثمارية، فإن المخاطر اإلضافية للمحفظة الدولية قد درست بدقة في األدبيات. ومع ذلك، تركزت هذه الدراسات على العملات من منظور المستثمر على الأصول، أي المستثمر الذي يدير محفظة من الأصول الأجنبية ويرغب في حساب مخاطر العملة والعائد. وعلى النقيض من ذلك، تركز هذه الورقة على محافظ العملات، ولا سيما مشكلة التحوط ضد انخفاض أسعار صرف العملات الأجنبية. 2 الأمثل محفظة قوية. نحن نعتبر محفظة التي تضم $ ن $ مختلف العملات الأجنبية، مع الأخذ الدولار كعملة أساسية لدينا. وتقاس عائد العملة بالعملة بين سعر الصرف الفوري المتوقع في المستقبل وسعر الصرف الفوري اليوم. ونحن نشير إلى $ E_i $ و $ E_i ^ 0 $ المستقبل المتوقع وأسعار الصرف الفورية الحالية، على التوالي. ويعبر عن الكميتين من حيث العملة الأساسية لكل وحدة من العملة الأجنبية $ i $. يتم بعد ذلك وصف العائد المتوقع بعملة معينة $ i $ بالدولار e_i = E_i / E_i ^ 0 $. وفي إطار ماركويتز، نود أن نحقق أقصى قدر من العائد المتوقع من المحفظة نظرا لبعض مقاييس المخاطر، وفي هذه الحالة تباين المحفظة. وستكون صياغة مشكلتنا كما يلي: المتغير $ \ ماثبف $ يدل على متجه أوزان العملات في المحفظة، في حين أن المعلمة $ \ سيغما $ تمثل مصفوفة التباين في عوائد العملة. وعلى الرغم من أن نموذج ماركويتز حفز قدرا كبيرا من البحث، فإن إطار التباين المتوسط ​​قد تعرض أيضا لانتقادات بسبب افتقاره إلى المتانة. النموذج (1) هو حتمي: فإنه يفترض أن العوائد المتوقعة تعطى، وأنها لا تمثل طبيعة عشوائية. غير أن التغيرات الصغيرة في قيمة المعلمات قد تسحب الحل بعيدا عن الحل الأمثل أو حتى تجعله غير ممكن. ويفترض التحسين القوي وجود درجة من عدم اليقين في هذه التقديرات: فالعوائد المستقبلية ليست مؤكدة، ولكنها عشوائية، وقد تأخذ أي قيمة ضمن مجموعة محددة من عدم التيقن المحدد مسبقا. وتمثل هذه المجموعة من عدم اليقين توقعات المستثمرين بشأن عوائد العملة المستقبلية ويمكن بناءها وفقا لبعض التدابير الاحتمالية. لأننا نود أن يكون حلنا قويا للتغيرات في قيم المعلمة، فإننا سوف تعظيم العائد محفظة لدينا في ظل أسوأ حالة عوائد العملة ضمن مجموعة عدم اليقين المحدد. نحن صياغة النظير قوية من المشكلة (1) على النحو التالي: المعلمة e تعين المتغير العشوائي الذي يمثل عوائد العملة الحقيقية، والتي نفترض أنها ضمن مجموعة عدم اليقين $ \ ثيتا $. ويمكن وصف مجموعة عدم التيقن هذه بعدة طرق، منها الأكثر استخداما على نطاق واسع والفواصل الزمنية. في نماذجنا، نحدد $ \ Theta_e $ على النحو التالي: الذي يصف الإهليلجية التي تتمحور في العوائد المتوقعة $ \ ماثبف> $ وتناوب وتحجيمها من قبل مصفوفة التباين من العائدات. غير أن أسعار صرف العملات الأجنبية لها سمة خاصة تميزها عن الأصول الاستثمارية الأخرى مثل الأسهم أو السندات. إذا عرفنا سعرين صرف مقابل عملة أساسية، على سبيل المثال، الدولار مقابل اليورو (أوسد / ور) والدولار الأمريكي مقابل الجنيه الإسترليني (أوسد / غبب)، فإننا نحدد تلقائيا سعر الصرف بين اليورو والباوند كذلك. ويجب أن تراعي هذه العلاقة الثلاثية بين أسعار الصرف في جميع الأوقات، حيث أن فرص التحكيم الأخرى ستنشأ، وأن آليات السوق ستقود هذه العلاقة إلى توازنها. ومن ناحية أخرى، فإن التحسين القوي، يأخذ في الاعتبار جميع العائدات الممكنة ضمن مجموعة عدم اليقين. وبالتالي، نحن بحاجة إلى إضافة قيود جديدة على النموذج الذي يفرض هذه العلاقة الثلاثية إلى احترام. مع عملات $ n في النموذج، فإن عدد أسعار الصرف المتبادل هو $ n (n-1) / 2 $. إذا عرفنا بمبلغ X_ $ سعر الصرف بين $ E_i $ و $ E_j $، أي $ X_ $ هو عدد وحدات العملة $ i $ التي تساوي وحدة واحدة من العملة $ j $، ثم: يجوز لنا تعديل هذه المعادلة للتعبير عن أسعار الصرف المستقبلية من حيث عوائد العملة وأسعار الصرف الفورية: إلا أن تضمين هذا القيد سيجعل المشكلة غير محدبة. ثم نقوم بتعريف $ \ Theta_ \ ماثبف $ كمجموعة عدم اليقين المرتبطة بعوائد أسعار الصرف، حيث: ويمكن استبدال العوائد على أسعار الصرف عبر النسبة المقابلة لها ويمكن تبسيط التعبير غير الخطية إلى خطية واحدة: نحدد $ \ ماثبف $ كمصفوفة معامل تعكس جميع العلاقات الثلاثية بين أسعار صرف العملات الأجنبية. يستخدم الأمثل قوية نظرية الازدواجية لإعادة صياغة مشكلة التقليل الداخلي للنموذج (3) كمشكلة تعظيم لناقل ثابت ث من الأوزان. وتحدد مشكلة التقليل الداخلي أسوأ نتيجة ممكنة لعائدات العملة ويمكن صياغتها على النحو التالي: حيث يشير المشغل $ \ لفرت \ كدوت \ رفيرت $ إلى المعيارين الإقليديين. والمشكلة (10) هي برنامج مخروط من الدرجة الثانية، وفي هذه الحالة، توجد ازدواجية قوية، أي أنه طالما أن كلا المشكلتين ممكنتين، فإن قيمة الدالة الموضوعية للمشكلة المزدوجة تساوي قيمة دالة الهدف في المشكلة البدائية. وأصبحت مشكلتنا الآن: المشاكل (3) و (12) ما يعادلها، ولكن (12) يشكل صياغة قابلة للحساب التي يمكن حسابها بسهولة مع برنامج التحسين الأمثل مخروطي. إن التعظيم في ضوء أسوأ نتيجة ممكنة للعوائد المستقبلية يضمن للمستثمر ضمان أن قيمة المحفظة في تاريخ االستحقاق ستكون دائما على األقل على األقل قيمة موضوعية) 12 (. ويحمي المستثمر من أي انخفاض في أسعار صرف العملات الأجنبية يتحقق ضمن مجموعة عدم اليقين، وبالتالي فإن التحسين الأمثل يوفر ضمانات ضد مخاطر العملات دون الحاجة إلى الدخول في أي اتفاقية تحوط. والعيب الرئيسي لهذا النهج هو أنه يحمي فقط قيمة الحافظة للتقلبات داخل مجموعة عدم اليقين. إذا كانت أسعار الصرف الفورية المستقبلية تقع خارج هذه المجموعة، فإن التحسين القوي لا يوفر أي ضمانات. في القسم التالي نقدم إستراتيجية إضافية تتضمن االستثمار في خيارات العمالت للتحوط من احتمال أن تكون أسعار صرف العمالت األجنبية خارج نطاق عدم اليقين. 3 التحوط والتحسين القوي. تمنح الخيارات للمستثمر حق، وليس إلتزام، لشراء (دعوة) أو بيع (وضع) أصل معين بسعر الإضراب المحدد في نقطة معينة في المستقبل. خيارات العملة مماثلة للخيارات الأخرى، ولكن سعر الإضراب الذي يعتبر هنا هو سعر صرف العملات الأجنبية. شراء خيار الشراء على اليورو مقابل الدولار الأمريكي مع سعر الإضراب 1.25 دولار يعطي الحق في تحويل اليورو إلى الدولار الأمريكي بسعر 1.25 دولار في تاريخ الاستحقاق. أما إذا اختار المستثمر ممارسة الخيار فسيعتمد على سعر الصرف الفوري عند الاستحقاق. نحن نعتبر فقط الخيارات الأوروبية، وبالتالي الخيارات يمكن أن تمارس إلا عند النضج. نحن نفترض أن لكل عملة المستثمر لديه مجموعة من $ M $ المتاحة وضع وخيارات الاتصال مع أقساط مختلفة وأسعار الإضراب. نحن نشير إلى $ E_i $ سعر الصرف الفوري في المستقبل وبسعر $ K_ $ سعر الإضراب للخيار $ l $ ث على العملة $ i $ ث. يمكننا حساب العائد $ V_ $ من الخيار $ l $ ث على العملة $ i $ مقابل الدولار الأمريكي على النحو التالي: افترض الآن أن المحفظة تتكون من وحدة واحدة من العملة $ i $ وخيار واحد وضع على العملة $ i $ مع سعر الإضراب $ K_ $. وفي تاريخ الاستحقاق، ستكون حصيلة المحفظة كما يلي: وبالتالي، من خلال تضمين خيار وضع المقابلة للعملة $ i $ في محفظة، ونحن قادرون على قفل سعر صرف العملات الأجنبية في $ K_ $. نحدد كما $ \ ماثبف $ المتجه من العائدات وكما $ \ ماثبف $ متجه الأوزان من الخيارات. إذا كان $ p_ $ هو سعر الخيار $ l $ ث على العملة $ i $، فعندئذ يمكن حساب عائده على النحو التالي: مما يؤدي إلى تعبير مبسط، أننا سوف تستخدم في الصيغ التالية من نموذجنا: وكما هو الحال في القسم السابق، يرغب المستثمر في تحقيق أقصى قدر من عائد المحفظة في ضوء أسوأ عوائد العملة، مع افتراض أن هذه سوف تتحقق في ظل عدم اليقين الذي يحدد $ \ Theta_ \ ماثبف $. بعد نفس الإجراء كما في القسم السابق، سنقوم بإعادة صياغة مشكلة التقليل الداخلي كمشكلة تعظيم باستخدام نظرية الازدواجية. وتتعلق مشكلة التقليل إلى أدنى حد بالعثور على أسوأ عوائد العملة، وهو برنامج المخروط الثاني. وبالتالي، يمكننا استبدال مشكلة التقليل الداخلي في المشكلة (18) مع صيغته المزدوجة: وباستخدام التحسينات القوية، يحمي المستثمر من أي انخفاض في أسعار صرف العملات الأجنبية ضمن مجموعة عدم التيقن. توفر إضافة خيارات العملات إلى النموذج & # 8220؛ كاب & # 8221؛ على قيمة أسعار صرف العملات الأجنبية في المستقبل. لاحظ أنه لا توجد عوائد العملة ولا عوائد خيار العملة تدخل في الصيغة النهائية (20). هذه هي مشكلة تراكتابل التي يمكن حلها بكفاءة من قبل أي أمر ثاني البرمجيات المخروط الأمثل. 4 النتائج العددية. نحن نريد تقييم أداء نموذجنا في ظل ظروف السوق الحقيقية من خلال حساب عائدات محفظة على مدى فترة طويلة من الزمن. وتحقيقا لهذه الغاية، فإننا نعتبر عائدات العملة الحقيقية في الفترة من كانون الثاني / يناير 2002 إلى آذار / مارس 2009، ونجري عروضا عكسية مع أفق متجدد مدته اثنا عشر شهرا. كل شهر نحسب متوسط ​​العوائد المقدرة $ \ بار $، استنادا إلى العوائد التاريخية من الأشهر الاثني عشر السابقة، وحساب الأوزان المثلى للمحفظة. مصفوفة التباين المشترك $ \ سيغما $ ومصفوفة التثليث $ \ ماثبف $ من المفترض أن تبقى هي نفسها طوال سلسلة زمنية. في نهاية كل شهر، يتم احتساب العائد على المحفظة على أساس العائد المحقق، ويتم ممارسة الخيارات أو تركها لتنتهي باالعتماد على السعر الفوري. ويتكرر هذا الإجراء حتى آذار / مارس 2009 وتحسب العائدات المتراكمة. وبالنظر إلى أن خيارات العملات يتم تداولها بشكل رئيسي دون وصفة طبية، لا توجد سجلات للأسعار التاريخية، ولكن فقط من ثلاث تقلبات مختلفة يمكن استخدامها لبناء ابتسامة التقلب وحساب سعر الخيار. على عكس افتراضات بلاك & أمب؛ سكولز ونماذج غارمان-كوهلهاجين، فإن التقلبات ليست ثابتة في جميع أنحاء الطيف من أسعار الإضراب، ولكن أعلى ل & # 8220؛ خارج من المال & # 8221؛ و & # 8220؛ في المال & # 8221؛ الخيارات، في حين أنه أقل بالنسبة ل & # 8220؛ على المال & # 8221؛ خيارات. وعلاوة على ذلك، فقد تم التحقق أيضا تجريبيا أن الخيارات مع نفس سعر العملية ولكن مع آجال مختلفة تظهر تقلبات ضمنية مختلفة، المعينة باسم هيكل المدى. وبالتالي، فإن التوزيع الاحتمالي لعائدات العملة ليس لورمالي، ولكن له ذيل أثقل، مما يزيد احتمال حدوث تغيرات شديدة في العائدات. ويمكن حساب التقلبات المرتبطة بسعر الإضراب المعين من ابتسامة التذبذب التي يوجد فيها تعبير تقريبي: التعبير (23) يتوافق مع دلتا من خيار الاتصال ويستخدم في نموذج غارمان-كوهلهاجين. ويشمل التقريب التربيعي لابتسامة التقلب (22) ثلاثة تقلبات مختلفة: (1) $ سيغما $، وهو ما يقابل التقلب الضمني للخيار النقدي (دلتا = 50)؛ (2) انعكاس المخاطر (ر)، والفرق في التقلبات بين خيار طويل من المكالمة من خارج المال وخيار قصير من خارج المال وضع (دلتا = 25)؛ و (3) الخنق (ستر)، ومتوسط ​​تقلب اثنين من المكالمات طويلة من خارج المال ووضع الخيارات (دلتا = 25) ناقص تقلبات الخيار في المال. ويمكن بعد ذلك استخدام التقلب الذي تم الحصول عليه بواسطة هذا التعبير في نموذج غارمان-كوهلهاجين لحساب سعر الخيار. وقد اعتبرنا أن معدل الفائدة السنوي الخالي من المخاطر هو 3.32٪ للمستثمر األمريكي) على أساس معدالت ليبور السنوية لنفس الفترة (. لقد قمنا بتشغيل كل من النماذج الثلاثة - الحد الأدنى من المخاطر، قوية والتحوط - على مدى الفترة النظر فيها، إعادة التوازن للمحفظة كل شهر وقياس المكاسب المتراكمة لقيم مختلفة من المعلمات $ \ أوميجا $ و $ \ رو $. في حين أن نموذج الحد الأدنى للمخاطر ينتج عائد سنوي متوسط ​​قدره 2.8٪، فإن النموذج القوي يحقق عائدا أعلى من 5.7٪ ($ \ أوميجا = 80 \٪ $) إلى 3.9٪ ($ \ أوميجا = 30 \٪ $). وحيث أن مجموعة عدم اليقين تزيد من متوسط ​​العوائد أقرب إلى القيم التي يظهرها نموذج الحد الأدنى للمخاطر. الشكل أعلاه يصور الثروة المتراكمة عند تحسين المحفظة مع ثلاثة نماذج مختلفة، مع أخذ $ \ أوميجا = 80 \٪ $ و $ \ رو = 50 \٪ $ (هذه تحدد حجم مجموعة عدم اليقين ومستوى التأمين، على التوالي. يرجى الرجوع إلى ورقة كاملة لمزيد من التفاصيل). وبالنسبة لهذا الخيار المحدد للمعلمة، يسيطر النموذج القوي على نموذج الحد األدنى للمخاطر، في حين أن نموذج التحوط يتفوق بشكل واضح على النموذج القوي، حيث يبلغ متوسط ​​العائد السنوي 14.5٪ و 5.7٪ على التوالي. ويفوق نموذج التحوط النموذج القوي للقيم الأصغر للمعلمة $ \ رو $. دون أي قيود على الحد الأدنى من ضمانات العودة خارج مجموعة عدم اليقين، ونحن قد تختار مكلفة، & # 8220؛ عميق في المال & # 8221؛ خيارات، على الرغم من أن عدد قليل فقط من الوحدات. وسيتم ممارسة هذه الخيارات مع بروبابيليتي عالية وتؤدي عوائد عالية لكل وحدة كذلك. في المقابل، ونحن نفرض قيودا أعلى على الحد الأدنى للعائد، وهذا هو، كما $ $ رو يزيد، ونحن أيضا اختيار خيارات أقل تكلفة (أي أكثر & # 8220؛ في المال & # 8221؛) أن يكون وقادرة على شراء العدد اللازم من الوحدات لتلبية القيد. هذه الخيارات سيكون لها فرصة 50٪ ليتم ممارستها، وبالتالي من المحتمل أن تكون العائدات أقل. 5. الاستنتاجات. والنهج المقترح لمشكلة التحوط له ميزة أن يكون أكثر مرونة من استراتيجيات التحوط القياسية، لأنه يعتمد على الخيارات والتحسين القوي وليس على العقود الآجلة أو الآجلة. ويبدو أن تجربة الاختبار الخلفي التي أجريت مع بيانات السوق الحقيقية تشير إلى الأداء العام الأفضل للقوة ونموذج التحوط بالمقارنة مع نموذج الحد الأدنى لمخاطر ماركويتز. علاوة علی ذلك، نلاحظ أنھ عندما یکون فرض العائد علی المحفظة المضمونة علی الدعم الکامل لعائدات العملة غیر مقید للغایة، فإن نموذج التحویلات یتفوق علی النموذج القوي. يساعد تحسين نسبة التحوط على إبقاء مخاطر وتكاليف فكس منخفضة. هذه المقالة من قبل فكس ماركيت المتخصص مات جوريليك. ظهرت لأول مرة في ملخصات بلومبرج | خزينة الشركات. وكثيرا ما واجهت الشركات ذات الإيرادات والمصروفات بالعملات الأجنبية معضلة ما إذا كان ينبغي أن تحمي كل تعرض، وإذا كان الأمر كذلك، كم من ذلك. ومما يزيد من تعقيد ذلك أن بعض التعرضات لمخاطر صرف العملات الأجنبية تحمل تكلفة تغطية كبيرة إذا ما أريد تعويضها. في كثير من الأحيان، القليل من التحليل يذهب إلى مخاطر كل التعرض الفردي، ولا سيما لمساهمتها بالنسبة إلى الشركة بشكل عام التعرضات العملات الأجنبية. إن النهج األساسي مثل التحوط لجميع التعرضات جزئيا أو فقط التحوط للتعرضات حيث تكون النقاط اآلجلة مواتية، تفتقد العالمة على التقليل من مخاطر العمالت األجنبية للشركة بشكل عام عن طريق إخفاقها في النظر في كيفية ارتباط كل تعرض للتحوط مع التعرضات األخرى. وبدلا من ذلك، فإن أفضل ممارسات إدارة المخاطر تتمثل في تقییم مخاطر العمالت اإلجمالية للشركة باستخدام تحليل القيمة المعرضة للمخاطر وتحديد مجموعة فريدة من نسب التحوط التي تقلل من القيمة المعرضة للخطر للمخاطر التي تتعرض لها الشركة مستوى محدد من إجمالي تكلفة التحوط. على سبيل المثال، النظر في شركة التكنولوجيا الوظيفية بالدولار الأمريكي التي تتكبد نفقات البحث والتطوير باليورو والروبل الروسي وتبيع إلى المكسيك والصين وتركيا، مما يحقق عائدات بالعملات المحلية. وبما أن هذه العمالت لها عالقة غير صفرية مع بعضها البعض، فإن مجموع مخاطر العمالت األجنبية أقل من مجموع مخاطر العملة الفردية، كما هو محدد في قياس القيمة المعرضة للمخاطر. وبالنظر إلى فارق سعر الفائدة القائم بين العملة الوظيفية وعملات التعرض، فإن جميع التعرضات (باستثناء الروبل) تحمل تكلفة كبيرة للتحوط. ترغب الشركة في خفض قيمتها الحالية البالغة 4.9 مليون دولار في القيمة المعرضة للخطر، ولكن ما لم تكن الشركة مستعدة لتحمل حوالي مليون دولار من تكاليف التحوط، فإن التحوط من مخاطر الفوركس قد يكون غير وارد. قد يكون من المغري فقط التحوط من التعرض للروبل لأنه يحصل على حمل إيجابي. غير أن القيام بذلك من شأنه أن يزيد من القيمة المعرضة للخطر على أساس الفوركس إلى 5.9 مليون دولار نظرا لأن التعرض للروبل يعمل كتحوط طبيعي مقابل عملات الأسواق الناشئة الأخرى التي يرتبط بها. کیف ینبغي علی الشرکة البحث عن نسب التحوط المثلى لمستوى معین من القیمة المعرضة للخطر المعرضة للخطر بطریقة تقلل من التکالیف الإجمالیة للتغطیة؟ وميكننا معاجلة ذلك من خالل بناء وتخطيط حدود فعالة حيث تظهر كل نقطة على الرسم البياني مستوى من القيمة املعرضة للمخاطر في القيمة العادلة لألدوات املالية وتكلفة التحوط األمثل الالزمة لتحقيقها. وعالوة على ذلك، ترتبط كل نقطة على المنحنى بمجموعة من نسب التحوط لعملات التعرض التي ينتج عنها القيمة المعرضة للمخاطر في القيمة العادلة ومجموع تكلفة التحوط. على سبيل املثال، إذا كانت الشركة ترغب في تخفيض القيمة املعرضة للمخاطر بالكامل التي لم يتم التحوط بها إلى ما يقرب من 2.47 مليون دوالر، فإن الفائدة التحوطية األمثل لتحقيق هذا املستوى من القيمة املعرضة للمخاطر هي 0.05 مليون دوالر، ونسب التحوط املقابلة هي 22٪ لليورو و 100٪ للروبل، 100 في المئة للبيزو المكسيكي، صفر في المئة لليوان الصيني و 30 في المئة لليرة التركية. الآن دعونا ننظر في الوضع إذا أرادت الشركة تحقيق نفس الهدف المتمثل في تخفيض القيمة المعرضة للخطر فكس إلى النصف دون إجراء تحليل الأمثل، ولكن بدلا من ذلك التحوط كل التعرض بنسبة 50 في المئة. وفي حين أنها ستنجح في تخفيض القيمة المعرضة للخطر من العملات الأجنبية إلى النصف، فإن تكلفة التحوط الإجمالية الناتجة ستبلغ حوالي 0.5 مليون دولار. إذا رسمنا هذا السيناريو على الرسم البياني الحدودي الفعال، فإنه سيقع تحت المنحنى مما يعني أن هذه المجموعة من نسب التحوط غير فعالة. من خالل تحوط 50٪ من كل تعرض، فإنك تحقق نفس القيمة المعرضة للمخاطر ولكن بتكلفة تحوط أعلى. ومن خالل حتسني نسب التحوط، ميكننا إما خفض القيمة املعرضة للمخاطر من خالل الفوركس إلى 1.1 مليون دوالر أمريكي مع االحتفاظ بتكلفة التحوط ثابتة عند 0.5 مليون دوالر أمريكي أو تحويل تكلفة التحوط إلى منافع تحوط بقيمة 0.05 مليون دوالر مع االحتفاظ مبجموع القيمة املعرضة للخطر البالغ 2.47 مليون دوالر أمريكي. وخلاصة القول، من خلال إجراء عملية تحسين نسبة التحوط، فإن إدارة الخزانة يمكن أن تقلل من مخاطر العملات الأجنبية في الشركة مع التفكير في النتيجة النهائية. دعم العملاء. وصول العميل. بلومبرغ الخدمات المهنية ربط صناع القرار إلى شبكة ديناميكية من المعلومات والناس والأفكار. طلب عرض توضيحي. تحسين المحفظة من خلال طريقة جيوركو (الجزء 2) لنفترض أن المستثمر مستعد بالفعل لقبول مستوى أعلى من المخاطر لزيادة العائد المتوقع للمحفظة. السماح بحد أقصى الانحراف المعياري المقبول لعائد المحفظة يكون 2.5٪. سوف نقوم بتنفيذ إجراءات التحسين لمعاملات الوزن للبحث عن الحد الأقصى لعائد المحفظة مع فرض قيود إضافية على الانحراف المعياري (يجب ألا يتجاوز 2.5٪). الحل يقودنا إلى تكوين التالية من P3: أسهم مسد حصلت مرة أخرى على أكبر وزن (61.63٪). ثم ديس (21.74٪)، هون (14.17٪)، عب (1.61٪) و هد (0.84٪) تراوحت في الوزن تنازليا. حصلت أسهم كو صفر الوزن ولا يتم تضمينها في محفظة P3. ونتيجة لذلك، فإن محفظة P3، شكلت لتعظيم العائد المتوقع تحت شرط لا يتجاوز مستوى الانحراف المعياري 2.55، أعطى العائد الشهري المتوقع من 0.65٪ ونسبة شارب 0.26. الجدول 4: العوائد المحققة والانحرافات المعيارية ونسب شارب من محفظة P1 و P2 و P3. من خلال أدوات يسي دعونا نبني رسم بياني يعكس ديناميكية محفظة P3، بما في ذلك خمسة أصول مع الأوزان المقابلة في الجزء الأساسي، ومؤشر داو جونز الصناعي المتوسط ​​في الجزء المعروض. يمكننا كما اتبع من قبل اتباع هيكل متزايد. وكان النمو خلال الفترة الملاحظة كلها أكثر أهمية مما كان عليه في حالة P2، ولكن التذبذب خلال الأزمة يبدو أكثر أهمية - نتيجة مباشرة لزيادة المخاطر المسموح بها. ولإكمال الصورة، دعونا نبني محفظة للمستثمر الذي يسعى إلى التخلص من المخاطر عن طريق التنويع. To do that, we will resort to the optimization procedure of the weights of the available assets and to the search for the minimum value of the standard deviation. The portfolio P4 is characterized by the following set of weights: The diagram shows that this time the largest weight coefficient fell on KO stocks (21.35%), after all it was the asset for which we got the smallest standard deviation from input data. Then HON (20.77%), MCD (18.13%), DIS (17.11%), HD (13.89%) and IBM (8.75%) were ranged in descending weight order. That portfolio is characterized by expected return of 0.45%, standard deviation of 1.60% and the Sharpe ratio of 0.28. Table 5: Realized returns, standard deviations and Sharpe ratios of P1, P2, P3 and P4 portfolios. PCI toolset will again help in building the chart of the portfolio and estimating its behavior in relation to Dow Jones Industrial Average index in the examined period of time. It is amazing how calm the behavior of portfolio P4 looks. Though the absolute growth during the whole period is lower than in case of previously formed portfolios, comparatively narrow range of fluctuations, reflecting lower volatility, has its advantages. If we plot all four portfolios (Р1, Р2, Р3, Р4), in the coordinates of risk and return we can confirm only that portfolio P2 (maximum Sharpe ratio) is preferred to the “random” portfolio P1, since its position (in the higher left sector relative to P1) indicates higher return and lower standard deviation. The choice between portfolios P2, P3 and P4 will depend on investor’s individual preferences and restrictions. If an investor is ready to accept relatively high risk level his choice will probably shift to portfolio P3 with the highest expected return (among the options considered). If an investor seeks to minimize risks, his choice may be portfolio P4, having the lowest standard deviation (among the options considered). We would call portfolio P2 a balanced portfolio, having the best return per unit of risk. Charts, built through GeWorko method and PCI tools, visually confirm the opportunities of applying the principles of contemporary portfolio theory. Based on quantitative estimations of risk, return and covariance of various assets we have found a variety of “successful” portfolios, which have been systematically outperforming the market over recent years and meantime have met numerous investment preferences. Our analysis was based on only seven assets (6 stocks + index) of the same class of financial instruments. The potential gains from diversification can be considerably increased, if we add other asset classes into the analysis, which would have lower or negative correlation with each other. It is difficult even to imagine what kind of opportunities you will get in that case for applying GeWorko method for market analysis and trading. أويل + شاو + زاغ / ور. الترخيص والتصريح والتنظيم: © إفماركيتس. كورب. 2006-2018 إفك ماركيتس هي وسيط رائد في الأسواق المالية العالمية التي تقدم خدمات تداول العملات الأجنبية عبر الإنترنت، فضلا عن العقود المستقبلية والعقود والأسهم والسلع مقابل الفروقات. وتعمل الشركة بشكل مطرد منذ عام 2006 لخدمة عملائها في 18 لغة من 60 بلدا في جميع أنحاء العالم، بما يتفق تماما مع المعايير الدولية لخدمات الوساطة. تحذير المخاطر: تداول الفوركس والعقود مقابل الفروقات في السوق خارج البورصة ينطوي على مخاطر وخسائر كبيرة يمكن أن تتجاوز الاستثمار الخاص. آي إف سي ماركيتس. كورب. تأسست في جزر فيرجن البريطانية بموجب رقم التسجيل 669838 وهي مرخصة من قبل لجنة الخدمات المالية لجزر فيرجن البريطانية (بفي فسك) للقيام بأعمال الاستثمار، شهادة رقم سيبا / L / 14/1073. لا تقدم إفك ماركيتس خدمات لسكان الولايات المتحدة واليابان. تحذير المخاطر: العقود مقابل الفروقات هي منتجات رافعة ويمكن أن يؤدي إلى فقدان كل رأس المال المستثمر. يرجى النظر في إشعار الإفصاح عن المخاطر.
تدريب تداول الفوركس المتقدم
تداول الفوركس ندوة هونغ كونغ