Marketwatch auf Twitter lth4gtBarrons auf Facebooklth4gtltdiv stylequotborder: keine padding: 2px 3pxquot classquotfb-likequot Daten-hrefquotfacebookbarronsonlinequot Daten-sendquotfalsequot Daten-layoutquotbuttoncountquot Daten-widthquot250quot Daten-show-facesquotfalsequot Daten-actionquotrecommendquotgtltdivgt lth4gtBarrons auf Twitterlth4gtlta hrefquottwitterbarronsonlinequot classquottwitter-follow-buttonquot Daten-show-countquottruequotgtFollow Barronsonlineltagt Produkt X auf Facebook Produkt X auf Twitter Optionen vs. Stocks: Gut vs. Bad 1. Februar 2014 Wenn schlechte Sachen passieren, werden gute Dinge passiert. Denken Sie daran, dass, weil, wenn Sie Aktien, youre gehen zu lieben Optionen jetzt. Optionen Preise sind oft stark höher, nachdem Panicky Aktien Investoren eilen, um bearish puts kaufen, um ihre Aktien zu sichern. Die Eile, sich zu hecken, gepaart mit scharfen Aktienmarktrückgängen, fegt den Optionsmarkt wie ein California-Wildfire. Implizite Volatilität, die das Wesen von. Trading A Stock Versus Trading Stock Optionen - Teil eins Viele Händler denken an eine Position auf Aktienoptionen als Aktien-Ersatz, die eine höhere Hebelwirkung und weniger geforderten Kapital hat. Immerhin können Optionen verwendet werden, um auf die Richtung des Aktienkurses zu setzen, genau wie die Aktie selbst. Aber Optionen haben sehr unterschiedliche Eigenschaften als Aktien, und es gibt auch eine Menge Terminologie der Anfang Option Trader muss lernen. Mehr von Investopedia: Die beiden Arten von Optionen sind Anrufe und Puts. Wenn Sie eine Call-Option kaufen, haben Sie das Recht, aber nicht die Verpflichtung, eine Aktie zum Ausübungspreis zu erwerben, sobald die Option abgelaufen ist. Wenn Sie eine Put-Option kaufen, haben Sie das Recht, aber nicht die Verpflichtung, eine Aktie zum Ausübungspreis zu jeder Zeit vor dem Verfallsdatum zu verkaufen. Unterschiede zwischen Aktien und Optionen Ein wichtiger Unterschied zwischen Aktien und Optionen ist, dass Aktien geben Ihnen ein kleines Stück Eigentum in der Firma, während Optionen sind nur Verträge, die Ihnen das Recht zu kaufen oder verkaufen die Aktie zu einem bestimmten Preis zu einem bestimmten Datum . Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass es immer zwei Seiten für jede Option Transaktion: ein Käufer und ein Verkäufer. Also, für jeden Anruf oder Put-Option gekauft, gibt es immer jemand anderes verkaufen. Wenn Einzelpersonen Optionen verkaufen, schaffen sie effektiv eine Sicherheit, die es vorher nicht gab. Dies ist bekannt als das Schreiben einer Option und erklärt eine der wichtigsten Quellen von Optionen, da weder die assoziierten Unternehmen noch die Optionen Austausch Fragen Optionen. Wenn Sie einen Anruf schreiben, können Sie verpflichtet sein, Aktien zum Ausübungspreis jederzeit vor Ablauf des Verfallsdatums zu verkaufen. Wenn Sie eine Put schreiben, können Sie verpflichtet sein, Aktien zum Ausübungspreis jederzeit vor Ablauf zu kaufen. Trading-Aktien können mit Glücksspielen in einem Casino verglichen werden, wo Sie gegen das Haus wetten, also wenn alle Kunden eine unglaubliche Glücksspanne haben, könnten sie alle gewinnen. Aber Trading-Optionen ist eher wie Wetten auf Pferde auf der Rennstrecke. Dort verwenden sie parimutuel Wetten, wobei jede Person gegen alle anderen Leute dort wetten. Die Strecke nimmt einfach einen kleinen Schnitt für die Bereitstellung der Einrichtungen. Also, Trading-Optionen, wie die Pferdebahn, ist ein Null-Summe-Spiel. Die Option Käufer Gewinn ist die Option Verkäufer Verlust und umgekehrt: jede Auszahlung Diagramm für eine Option Kauf muss das Spiegelbild der Verkäufer Auszahlungsdiagramm sein. Einige weitere Grundlagen der Optionen Der Preis einer Option wird als Prämie bezeichnet. Der Käufer einer Option kann nicht mehr verlieren als die ursprüngliche Prämie für den Vertrag bezahlt, egal was passiert mit dem zugrunde liegenden Wertpapier. Also, das Risiko für den Käufer ist nie mehr als der Betrag für die Option bezahlt. Das Gewinnpotenzial hingegen ist theoretisch unbegrenzt. Im Gegenzug für die vom Käufer erhaltene Prämie übernimmt der Verkäufer einer Option das Risiko, bei einer Kaufoption eine Lieferung zu verlangen (wenn eine Kaufoption) oder die Lieferung (falls möglich) der Aktien der Aktie zu liefern. Sofern diese Option nicht durch eine andere Option oder eine Position in der zugrunde liegenden Aktie abgedeckt ist, kann der Verkäuferverlust offen sein, was bedeutet, dass der Verkäufer viel mehr als die ursprüngliche Prämie verlieren kann. Sie sollten sich bewusst sein, dass es zwei grundlegende Arten von Optionen gibt: Amerikaner und Europäer. Eine American - oder American-Style-Option kann jederzeit zwischen dem Kaufdatum und dem Verfallsdatum ausgeübt werden. Die meisten Exchange-gehandelten Optionen sind amerikanischen Stil und alle Aktienoptionen sind amerikanischen Stil. Eine europäische oder europäisch-artige Option kann nur am Verfallsdatum ausgeübt werden. Viele Indexoptionen sind europäischer Stil. Wenn der Ausübungspreis einer Call-Option über dem aktuellen Kurs der Aktie liegt, ist der Anruf aus dem Geld und wenn der Ausübungspreis unter dem Aktienkurs liegt, ist er im Geld. Put Optionen sind genau das Gegenteil, aus dem Geld, wenn der Ausübungspreis unter dem Aktienkurs liegt, und in das Geld, wenn der Ausübungspreis über dem Aktienkurs liegt. Beachten Sie, dass die Optionen nicht zu jedem Preis verfügbar sind. Aktienoptionen werden in der Regel mit Streikpreisen in Intervallen von 2,50 bis 30 und in Intervallen von 5 über dem gehandelt. Auch werden nur Streikpreise innerhalb eines angemessenen Umfangs um den aktuellen Aktienkurs im Allgemeinen gehandelt. Weit in oder out-of-the-money Optionen sind möglicherweise nicht verfügbar. Alle Aktienoptionen laufen zu einem bestimmten Zeitpunkt, dem Ablaufdatum, ab. Bei normal aufgeführten Optionen kann dies bis zu neun Monate ab dem Zeitpunkt der Erstellung der Optionen zum Handel liegen. Längerfristige Optionskontrakte, genannt LEAPS, sind auch auf vielen Aktien verfügbar, und diese können bis zu drei Jahre ab dem Kotierungsdatum verjähren. Die Optionen werden am Samstag nach dem dritten Freitag des Verfallmonats offiziell abgelaufen. Aber in der Praxis bedeutet das, dass die Option am dritten Freitag abläuft, da Ihr Broker am Samstag wahrscheinlich nicht verfügbar ist und alle Börsen geschlossen sind. Die Broker-to-Broker-Siedlungen sind tatsächlich am Samstag gemacht. Im Gegensatz zu Aktien, die eine dreitägige Abrechnungsperiode haben, richten sich die Optionen am nächsten Tag ab. Um sich am Verfallsdatum (Samstag) zu begleichen, musst du am Freitag am Ende des Tages die Möglichkeit ausüben oder handeln. Fazit Die meisten Options-Trader nutzen Optionen als Teil einer größeren Strategie, die auf einer Auswahl von Aktien basiert, aber weil Handelsoptionen von Handelsbeständen sehr verschieden sind, sollten Aktienhändler die Zeit nehmen, die Terminologie und die Konzepte von Optionen zu verstehen, bevor sie gehandelt werden. In Teil 2 gehen wir über einige der wichtigen Faktoren, die den Wert einer Option beeinflussen werden wir auch diskutieren, wie Sie herausfinden können, ob eine Option billig oder teuer ist. Real-Time After Hours Pre-Market News Flash Zitat Zusammenfassung Zitat Interaktive Charts Standardeinstellung Bitte beachten Sie, dass, sobald Sie Ihre Auswahl treffen, gilt es für alle zukünftigen Besuche bei NASDAQ. Wenn Sie zu irgendeinem Zeitpunkt daran interessiert sind, auf unsere Standardeinstellungen zurückzukehren, wählen Sie bitte Standardeinstellung oben. Wenn Sie irgendwelche Fragen haben oder irgendwelche Probleme beim Ändern Ihrer Standardeinstellungen begegnen, bitte email isfeedbacknasdaq. Bitte bestätigen Sie Ihre Auswahl: Sie haben gewählt, um Ihre Standardeinstellung für die Zählersuche zu ändern. Dies ist nun Ihre Standard-Zielseite, es sei denn, Sie ändern Ihre Konfiguration erneut, oder Sie löschen Ihre Cookies. Sind Sie sicher, dass Sie Ihre Einstellungen ändern möchten Wir haben einen Gefallen zu bitten Bitte deaktivieren Sie Ihren Anzeigenblocker (oder aktualisieren Sie Ihre Einstellungen, um sicherzustellen, dass Javascript und Cookies aktiviert sind), damit wir Ihnen weiterhin die erstklassigen Marktnachrichten liefern können Und Daten, die Sie von uns erwarten. Penny Stocks Vs. Optionen - Was ist besser zu handeln Sind Sie auf der Suche nach dem Handel an der Börse zu beginnen. Das Schlüsselwort hier beginnt. Wenn die meisten neuen Händler beginnen zu handeln, haben sie nicht riesige Mengen an Geld zu arbeiten mit. Aus diesem Grund erkennen sie schnell, dass sie nicht die Kontogröße haben, um große Board-Aktien wie Apple und Netflix handeln zu können. Aus diesem Grund gehen viele Händler auf die Suche nach etwas, das mit ihrer Situation helfen kann. Nach dem Durchlaufen von Suchmaschinen und anderen Formen der Internet-Suche, viele Male sind sie in Penny-Aktien aufgrund der Versprechen der großen Konto-Expansion mit wenig Geld erforderlich gezogen. Es würde mich überhaupt nicht schockieren, wenn du schon einen Blick auf Penny-Aktien geworfen hast, da sie einen viel niedrigeren Kosten für den Eintritt haben und denen bieten können, die von den Charts gewinnt. Meine wirkliche Frage an euch ist das: habt ihr einen Blick auf die Optionen geworfen? Vielleicht bist du sicher, was der Unterschied ist Halten Sie das Lesen als Ill decken die Unterschiede zwischen Penny Stocks und Optionen, so können Sie die beste Entscheidung für Ihre persönlichen Handel Plan und Ziele zu machen. Ive hat diesen Vergleich in neun verschiedene Abschnitte gebrochen, lass es einfach nehmen Sie Abschnitt für Abschnitt und Ill Adresse Penny Stocks und Optionen in jedem Abschnitt. CommissionsFeesRegulations Beim Handel mit Penny Stocks und Optionen, vorausgesetzt, Sie haben einen Discount-Broker. Die Gebühren sind praktisch die gleichen, so dass die Kosten des Handels ist eine Wäsche. Sicher, einige Makler sind besser als andere für Penny-Aktien, genau wie einige Broker sind besser als andere für Optionen, aber alles in allem, wenn Sie den richtigen Makler für das finden, was Sie wollen, um zu handeln, ist ein gleichmäßiges Match up. Aber . Mit Penny-Aktien sind Sie durch die Muster-Day-Trader-Regel beschränkt, die Sie auf nur drei Tage-Trades pro Woche begrenzt, wenn Ihr Konto unter 25k ist. Mit Optionen, sind Sie nicht dieser Regel unterworfen (lernen, wie man die Muster Tag Handel Regel mit Optionen zu vermeiden) Wenn es um Vorschriften geht, Optionen gewinnt, Hände nach unten. Anzahl der Trading Opportunities Was meinst du, wenn ich Chancen sage, einfach gesagt, das bedeutet die Häufigkeit, in der eine tragfähige Handelslage kommt, wo man realistisch Geld verdienen kann. In der Penny-Lager-Welt kann eine gegebene Aktie Monate zu einer Zeit mit sehr wenig oder keiner Bewegung gehen. Es kann manchmal wirklich schwer sein, tatsächlich einen Penny Stock zu finden, der sich bewegt und sich für einen Handel einsetzt. Warum ist das der Fall Von Natur aus ist der Penny-Aktienmarkt sehr illiquide. Was bedeutet, es gibt nur viel Trader-Aktivität. Händler müssen kaufen und verkaufen untereinander, um Volumen (Liquidität) zu schaffen, und es ist einfach nicht große konsistente Menge mit Penny-Aktien. Optionen auf der anderen Seite basieren auf großen Board-Aktien und ETFs. Mit diesen Arten von stocksETFs gibt es eine konsistente und routinemäßige hohe Menge an Volumen jeden Tag, so dass es viel einfacher, eine Chance, die Ihnen eine realistische Chance, Gewinne aus dem Markt ziehen zu finden. Potenzielle Handelsgewinne Die Faszination der beiden Penny-Aktien und Optionen ist die niedrigen Kosten der Einreise und hohe prozentuale Gewinne, also wenn alles andere gleich geschaffen wurde, wäre dies eine Krawatte. Für die zahlreichen Stürze von Penny-Aktien, um fair zu sein, Penny-Aktien, wenn sie sich bewegen können, können sicherlich große Sprünge im Preis machen. Halten Sie die Dinge in der Perspektive aber wenn wir Chancen bringen (siehe oben Diskussion) in die Gleichung sehen wir, dass Optionen haben die Möglichkeit, diese Art von Gewinne viel häufiger zu ermöglichen. Kosten für den Eintritt in den Handel Wie bereits ein paar Mal erwähnt, haben beide Penny-Aktien und Optionen eine ziemlich niedrige Barriere für den Eintritt. Die Kosten für den Handel sind recht niedrig. In beiden Fällen, 1.000 oder vielleicht sogar weniger wäre mehr als genug, um loszulegen. Ihr Handelsplan ist an der Barmherzigkeit In der Handelswelt wollen Sie sich in Situationen setzen, in denen möglichst viele Variablen unverändert bleiben. Wenn es um Penny-Aktien geht, kann das hart sein Oftmals ist das Management ein sehr flakey und handelt nicht im besten Interesse des Unternehmens. Sie sind wirklich auf ihre Barmherzigkeit, da sie irgendeine Knochen-Kopf-Ankündigung oder eine Entscheidung verursachen könnten, die einen großen Tropfen des Preises verursacht und deshalb die Position zerstört, die Sie halten und lassen Sie, die im Wind schlafen. Optionen auf der anderen Seite basieren auf großen Board-Aktien. Dies sind große Unternehmen, die versucht haben und wahren Aufzeichnungen, und werden von einem sehr intelligenten Management-Teams und Board of Directors geführt. Mit anderen Worten, es gibt selten ein Drama mit einer großen Bordfirma. Sie können auf diese Firmen zählen, die gut laufen und nicht die heftigen Schwankungen im Management haben. Mit Penny Stocks ist Drama ein häufig verwendetes (und rechtmäßig) Wort, um sie zu beschreiben. Wie Fluid ist Handel (Volumen) Fluid ist ein großes Problem, wenn es um Penny-Aktien kommt. Viele Male, wenn Sie ziehen ein Penny Stock technische Diagramm der Preis springt über den Platz und das Diagramm als Ganzes erscheint abgehackt. Ich habe das schon ein bisschen besprochen, aber das liegt an der geringen und uneinheitlichen Menge an gehandelten Aktien. Dies schafft das Problem der unzuverlässigen technischen Indikatoren. Diagrammmuster und eine Vielzahl anderer Werkzeuge, die Händler versuchen zu verwenden. Optionen, die auf großen Board-Aktien basieren, haben viel höhere Volumen. Der beste Weg, um dies zu veranschaulichen ist, Ihnen zu sagen, zu gehen und ziehen Sie einen Penny Stock und eine große Board-Lager, beide Blick auf die 5-Minuten-Zeitskala. Youll sehen, dass die großen Board-Aktien hat eine viel mehr Flüssigkeit Trading-Muster. Die Penny Stock Chart wird sehr choppy suchen und vielleicht nicht einmal aussehen wie viel von einem Diagramm überhaupt. Durch die effizientere Entscheidungsfindung und Zuverlässigkeit mit Optionen macht es viel einfacher, Muster und Trends in der Tabelle zu identifizieren. Wie einfach können Sie verkaufen Es gibt zwei Teile eines erfolgreichen Handels, Kauf und Verkauf. Dies mag sehr offensichtlich erscheinen, aber es ist der Teil, den die meisten neuen Händler nicht verstehen. Denken Sie daran, Sie können immer kaufen. Aber um zu verkaufen, muss es jemanden geben, der von Ihnen kaufen möchte. Das wird immer wiederholen Ich weiß, aber ich hoffe du siehst das massive Problem des Volumens. Denn in Penny Stocks gibt es nicht eine riesige Menge an Volumen, manchmal kann es sehr schwierig sein, einen Käufer für Ihre Penny Aktien Aktien zu finden, wenn Sie verkaufen wollen, vor allem, wenn Sie in größere Mengen an Geld setzen. Mit Optionen und ihrem höheren Volumen gibt es fast immer jemand da draußen zu kaufen. Mit anderen Worten, mit einem Wirtschaftsbegriff, ist es ein sehr effizienter Markt. Geld verdienen Flexibilität Wie viele verschiedene Strategien können Sie mit Penny Stocks Sie sind begrenzt auf nur lange in der Aktie laufen. Technisch können Sie kurze Penny-Aktien, aber das Finden der richtigen Makler ist eine nervende Quest am besten. Darüber hinaus sind die Gebühren, die mit kurzfristigen Penny-Aktien verbunden sind (aufgrund des damit verbundenen HIGH-Risikos) extrem hoch. Punkt ist, können Sie nur Geld verdienen innerhalb Penny Aktien, wenn der Aktienkurs steigt. Optionen erlauben 100 Flexibilität. Ob der Preis nach oben oder unten geht, die Art und Weise, in der die Optionen strukturiert sind, gibt Dir die Gelegenheit (du hast dieses Wort vorher gesehen), um noch zu profitieren. Um die Dinge so viel mehr zu würzen, mit einigen der erweiterten Option Strategien können Sie sogar einen Gewinn, wenn der Preis der Aktie sitzt noch und tut nichts. Lernen Sie Persönlichkeiten Wie jeder erfahrene Händler, der herum ist, wird Ihnen sagen, jeder Vorrat hat eine Persönlichkeit. Wenn du einem Vorrat lange genug folgst, kannst du beginnen, mit dieser Persönlichkeit zu lernen und zu identifizieren (definiert als, wie sich die Aktie dazu neigt, sich zu bewegen) und nutzt das für euch. Mit Penny Stocks ist das hart und im Wesentlichen unmöglich. In der überwiegenden Mehrheit der Fälle ist die Aktie im Spiel gut für ein paar Tagewoche und vielleicht ein paar Monate bevor es in Vergessenheit dringt. Weil Penny-Aktien, die im Spiel sind ständig ändern, macht dieser Zyklus es fast unmöglich, die Persönlichkeit eines bestimmten Bestandes zu identifizieren. Mit Optionen gibt es viele Aktien, die Tag und Tag sind im Einklang mit Aktivität. Daher erlaubt es den Händlern, zu erfahren, wie sich der Aktienkurs bewegt. Endgültige Gedanken Wenn ich meine Mathematik richtig mache, sieht es so aus, als hätten wir eine Punktzahl von 7 bis 2 zu Gunsten von Optionen. Bedeutet dies, dass Sie nicht handeln Penny-Aktien Absolut nicht, wenn Penny-Aktien passen besser in Ihre Strategie und planen, dann mit allen Mitteln gehen diese Route. Doch auf der Grundlage meiner Erfahrung als Trader und Lehrer, oft Menschen, die begann Trading Penny Aktien schließlich zu Optionen für viele der oben genannten Gründe zu bewegen (und das Gespräch mit diesen Menschen ist, wie Ive diese Liste konstruiert). Penny Stock Trader schließlich krank von müde zu sehen, Farbe trocken, wie sie warten, bis ihre Positionen zu bewegen. Andere werden einfach frustriert, denn trotzdem können sie Aktien kaufen, wenn es darum geht, diese Aktien zu verkaufen (entweder für einen Gewinn oder einen Verlust), kann es sich in viel mehr als nur ein Klick auf den Verkauf Button. Alles in allem müssen Sie so viele Chancen zu Ihren Gunsten wie möglich setzen, und die Realität der Situation ist, dass Optionen Trading ermöglicht Ihnen viel mehr Freiheit, Chance und Flexibilität. Eine Art von Vergütungsstruktur, die Hedge Fondsmanager in der Regel beschäftigen, in welchem Teil der Vergütung Leistung basiert ist. Ein Schutz gegen den Einkommensverlust, der sich ergeben würde, wenn der Versicherte verstorben wäre. Der benannte Begünstigte erhält den. Ein Maß für die Beziehung zwischen einer Veränderung der Menge, die von einem bestimmten Gut gefordert wird, und eine Änderung ihres Preises. Preis. Der Gesamtdollarmarktwert aller ausstehenden Aktien der Gesellschaft039s. Die Marktkapitalisierung erfolgt durch Multiplikation. Frexit kurz für quotFrench exitquot ist ein französischer Spinoff des Begriffs Brexit, der entstand, als das Vereinigte Königreich stimmte. Ein Auftrag mit einem Makler, der die Merkmale der Stop-Order mit denen einer Limit-Order kombiniert. Ein Stop-Limit-Auftrag wird.
Thursday 30 November 2017
Wednesday 29 November 2017
American Express Forex Karte
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Vorbehaltlich der Allgemeinen Geschäftsbedingungen des Mitgliedschaftsprämienprogramms sind Sie eingeschrieben. Für alle NZD25, die Sie in Fremdwährungszahlungen für Transaktionen von NZD5.000 oder mehr bis zu einer maximalen Transaktion von NZD250.000 ausgeben, erhalten Sie 1 Mitgliedschaftsprämien. Bei einer Transaktion werden maximal 10.000 Punkte vergeben. Punkte werden auf lokaler Währung gleichgestellt und werden Ihrem Konto 6 bis 8 Wochen nach dem Erwerb eines berechtigten internationalen Zahlungsvorgangs gutgeschrieben. American Express Fremdwährung Telegrafische Transfers, Entwurfszahlungen, Forward Contract Drawdowns oder Cross Currency Zahlungen sind förderfähige Transaktionen und können sich ändern. Das Angebot schließt Neuseeland-Dollar-Transaktionen aus. Die auf dieser Webseite enthaltenen Informationen wurden ohne Berücksichtigung Ihrer Ziele, finanziellen Situation oder Bedürfnisse erstellt. Sie sollten die PDS lesen und die Angemessenheit der Internationalen Zahlungen in Bezug auf Ihre individuellen Anforderungen berücksichtigen. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an die relevanten (Telegraphic Transfers and Devisentermingeschäfte) Product Disclosure Statement (PDS). Internationale Zahlungen werden durch Centurion Finance Limited arrangiert. Principle Place of Business in Neuseeland 600 Great South Road, Ellerslie, Auckland 1051. 174 Eingetragenes Warenzeichen der American Express Company. Die Nutzer dieser Website erklären sich damit einverstanden, an die Bedingungen der American Express Web Site Regeln und Regulations gebunden zu sein. Dienstprogramm (weniger als 3 Monate alt) Ein Kontoauszug (weniger als 3 Monate alt) Ein Bankprofil von einer lokalen Bank, dies Dokument muss die Bank und den Datumsstempel enthalten. 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Es muss auf dem Briefkasten der Gemeinde sein und muss den Klienten den vollständigen Namen, den Nachnamen, die ID-Nummer und die Wohnadresse, den Tag der Ausstellung des Briefes, einen offiziellen Stempel der Gemeinde und den Namen und die Unterschrift des bestellten und zertifizierten Rats enthalten der Buchstabe. Ein ursprünglicher Gehaltsschein, der weniger als 3 Monate alt ist, ist erforderlich, um eine Beschäftigung zu beweisen. Tribal VillageTraditional Authority Letter 8211 Kann nur verwendet werden, wenn der Kunde beschäftigt ist und kein anderes Dokument verfügbar ist. Es muss den Klienten vollständigen Namen und Nachname, den Namen des designierten Beamten (Stammesführer oder Führer) enthalten, welche Gesetzgebung, Verordnung oder Regulierung den benannten Beamten ermächtigt, die Bestätigung durch den Beamten, dass Sie auf dem gemeinschaftlichen Eigentum unter der Kontrolle der Traditionelle Behörde, das Datum, an dem das Schreiben ausgestellt wurde, und die Unterschrift und den Stempel des benannten Beamten. Ein ursprünglicher Gehalt Schlupf weniger als 3 Monate alt ist erforderlich, um zu erwerben Beschäftigung. Sie sind hier: Home raquo Forex Broker raquo Forex Trading mit Amex Mai 27, 2013 6:29 am American Express ist der dritte beliebteste Anbieter von Kredit-und Debitkarten. Dies ist einer der ältesten Finanzdienstleistungsunternehmen und bietet seit über 150 Jahren seine Dienstleistungen an. Derzeit ist American Express Teil des Dow Jones Industrial Average und einer Komponente des S038P 500 Index. Nach den letzten Jahren Zahlen, American Express Karten generieren 24 der gesamten Kreditkarten-Transaktionen in den Vereinigten Staaten. Trotz des Firmennamens werden ihre Kredit - und Debitkarten rund um die ganze Welt angeboten, so dass es sehr wahrscheinlich ist, dass Sie eine AmEx-Kreditkarte von Ihrem lokalen Bankinstitut bekommen können. Diese Karten sind bei den Händlern sehr beliebt, weil sie von den großen Forex Brokern akzeptiert werden, so dass Sie leicht zurücktreten oder Geld in Ihrem Konto einzahlen können. Amex Forex Broker AmEx Karten sind sehr beliebt wegen der einzigartigen Cash Back Belohnungen, die oft mit ihnen kommen. In einigen Ländern können Sie bis zu 5 Cash-Back von all Ihren Einkäufen mit einer AmEx Kreditkarte erhalten. Nicht nur das, aber AmEx-Karten haben auch keine Ausgabenlimit, so dass Sie keine Probleme haben, große Einkäufe zu machen oder viel Geld in kurzer Zeit auszugeben. Natürlich, je nach Budget und Bedarf, können Sie Ihre Bankinstitute bitten, bestimmte Grenzen zu setzen. Leider haben AmEx-Karten einen riesigen Fehler und das ist die Tatsache, dass sie arent in vielen großen Läden akzeptiert, so ist es immer eine gute Idee, eine Back-up-Kreditkarte haben. Das andere Problem mit AmEx Karten ist die große jährliche Gebühr, die Sie zahlen müssen, um die Karte zu halten, aber je nach Budget und Anforderungen, die Gebühr kann nicht ein wichtiges Thema für Sie sein. Diese Karten werden von vielen Forex Trader gemocht, aber sie sind immer noch nicht so populär wie VISA oder MasterCard. Mit einem American Express Kreditkarte, youll in der Lage sein, mit einer breiten Palette von Forex Broker arbeiten und hinterlegen oder Geld mit verschiedenen Währungen abheben. Tweet Gegründet im Jahr 2013, Binary Tribune zielt darauf ab, seinen Lesern genaue und tatsächliche finanzielle Berichterstattung zu liefern. Unsere Website konzentriert sich auf wichtige Segmente auf Finanzmärkte Aktien, Währungen und Rohstoffe und interaktive eingehende Erläuterung der wichtigsten wirtschaftlichen Ereignisse und Indikatoren. Financial Risk Disclosure BinaryTribune haftet nicht für den Verlust von Geld oder Schäden, die sich aus der Nutzung der Informationen auf dieser Website ergeben. Trading Forex, Aktien und Rohstoffe auf Marge trägt ein hohes Risiko und kann nicht für alle Investoren geeignet sein. Vor der Entscheidung, Devisenhandel zu handeln, sollten Sie sorgfältig überlegen, Ihre Anlageziele, Erfahrungsstand und Risiko Appetit. Cookie-Richtlinien Diese Website verwendet Cookies, um Ihnen die besten Erfahrungen zu bieten und Sie besser kennen zu lernen. Durch den Besuch unserer Website mit Ihrem Browser gesetzt, um Cookies zu erlauben, stimmen Sie zu unserer Verwendung von Cookies, wie in unserer Datenschutzerklärung beschrieben. Kopiere Copyright 2017 mdash Binary Tribune. Alle Rechte vorbehaltenAbout American Express American Express ist ein globales Dienstleistungsunternehmen, das Kunden Zugang zu Produkten, Einsichten und Erfahrungen bietet, die Leben bereichern und Geschäftserfolg aufbauen. Seit 1997 hat American Express mit einer ausgewählten Gruppe von führenden Banken und Finanzinstituten auf der ganzen Welt zusammengearbeitet, um American Express-Markenprodukte herauszugeben und Händler an das American Express-Händler-Netzwerk zu erwerben. Durch die Nutzung seiner Partnerschaften, der globalen Infrastruktur und der kraftvollen Attraktivität der Marke hat American Express weltweit ein breiteres Spektrum für sein Netzwerk gewonnen. Nedbank ist der lizenzierte Emittent von American Express-Markenkarten in Südafrika und unterzeichnet auch Händler, um American Express Card Transaktionen zu akzeptieren. Die American Express Name und Logo, sowie die Bilder und Design der American Express Cards und andere Inhalte auf dieser Website sind Marken und geistiges Eigentum von American Express. Nedbanks Verwendung von American Express Marken und Domain-Namen ist gemäß einer Lizenzvereinbarung. Website-Regeln amp Reglement American Express Unternehmen, ihre Tochtergesellschaften und Tochtergesellschaften, speziell Nedbank Limited (American Express) erfordert, dass alle Besucher unserer Website (s) im World Wide Web (die Website) die folgenden Regeln und Vorschriften einhalten. Durch den Zugriff auf die Website bestätigen und akzeptieren Sie diese Bedingungen. Gesetze und Verordnungen Sie müssen die Website in Übereinstimmung mit allen Bundes-, Landes - und lokalen Gesetzen und Vorschriften verwenden. 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DIESE BESCHRÄNKUNGSBESCHRÄNKUNG IST NICHT BESCHRÄNKT AUF DIE GETRIEBE VON JEDEN VIREN, DIE EINE BENUTZERAUSRÜSTUNG ENTHALTEN KÖNNEN, VERLETZUNG VON MECHANISCHEN ODER ELEKTRONISCHEN AUSRÜSTUNG ODER KOMMUNIKATIONSLINIEN, TELEFON ODER ANDEREN INTERCONNECT PROBLEMEN (SIE KÖNNEN SIE IHREN INTERNET-SERVICE-ANGEBOT NICHT ZUGRIFFEN) UNAUTORISIERTER ZUGANG, DIEBSTAHL, OPERATOR FEHLER, STRIKES ODER ANDERE ARBEITSPROBLEME ODER JEDER KRAFT MAJEURE. AMERICAN EXPRESS KANN NICHT UND GARANTIERT KONTINUIERLICH, UNTERBRECHT ODER SICHERER ZUGANG ZUR WEBSITE. Beschränkung der Haftung für Dienstleistungen, die über die Website vergeben werden, DARAUF HINZUFÜGEN, DASS AMERIKANISCHE AUSDRÜCKUNG EINER MÄNNERVEREINIGUNG FÜR DIE DIENSTLEISTUNGSVORSCHRIFTEN DURCH DIE WEBSITE ERHÄLT, EINSCHLIESSLICH, ABER NICHT BESCHRÄNKT AUF REISE DIENSTLEISTUNGEN. 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Die American Express Internet-Datenschutzerklärung enthält zusätzliche Informationen über American Express-Nutzung von Cookies sowie Verfahren zum Deaktivieren von Cookies und Benutzern sind dabei gebunden. Digital Millennium Copyright Act Benachrichtigung an American Express über angebliche Urheberrechtsverletzung American Express hat einen Vertreter mit dem United States Copyright Office gemäß den Bestimmungen des Digital Millennium Copyright Act (das Gesetz) registriert und nutzt die Schutzmaßnahmen nach dem Gesetz. American Express behält sich das Recht vor, jegliche Inhalte auf der Website zu entfernen, die angeblich gegen ein anderes Urheberrecht verstoßen. Hinweise an American Express bezüglich einer angeblichen Urheberrechtsverletzung auf der Website sollte an American Express General Counsels Office Attn gerichtet werden. Technology Counsel bei technologies. group. counselaexp JurisdictionVeregelungsrecht Nutzer von American Express United Kingdom Seiten unterliegen der Zuständigkeit der englischen Gerichte und diese Website unterliegt südafrikanischen Gesetzes. Die American Express Datenschutzerklärung Datenschutz Grundsätze 1. Sammlung: Wir erheben nur personenbezogene Daten, die erforderlich sind und gesetzlich und fair sind. 2. Bekanntmachung und Verarbeitung: Wenn aus den von Ihnen gewünschten Produkten oder Dienstleistungen nicht ersichtlich ist, werden wir Ihnen mitteilen, wie Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet werden und welche Unternehmen in der American Express Group dafür verantwortlich sind wird bearbeitet. Wir verarbeiten Ihre personenbezogenen Daten fair und nur für diejenigen Zwecke, die wir Ihnen mitgeteilt haben, für Zwecke, die von Ihnen oder nach dem anwendbaren Recht zugelassen sind. Darüber hinaus können Sie gegen bestimmte Verarbeitungsarten, die ausdrücklich durch das anwendbare Recht zulässig sind, widersprechen. 3. Wahl: Wir geben den Kunden die Möglichkeit, ihre personenbezogenen Daten von den für die Vermarktung verwendeten Listen zu entfernen oder zu entfernen, wie dies durch das anwendbare Recht vorgeschrieben ist. Dazu gehören Produkt - und Serviceangebote von American Express und die in Verbindung mit unseren Geschäftspartnern. Natürlich wird jeder unserer Unternehmen weiterhin Kunden Informationen über die Produkte oder Dienstleistungen, die sie erhalten, aus diesem Geschäft zu senden. 4. Datenqualität: Wir verwenden entsprechende Technik und klar definierte Mitarbeiterpraktiken, um Ihre personenbezogenen Daten umgehend und genau zu verarbeiten. Wir werden Ihre personenbezogenen Daten nicht länger als nötig halten, es sei denn, dies ist nach geltendem Recht erforderlich. 5. Sicherheit und Vertraulichkeit: Wir bewahren Ihre personenbezogenen Daten vertraulich und beschränken den Zugang zu Ihren personenbezogenen Daten an diejenigen, die sie ausdrücklich benötigen, um ihre Geschäftstätigkeit auszuführen, sofern nichts anderes gesetzlich zulässig ist. Wir verweisen auf Industriestandards und verwenden angemessene administrative, technische und physische Sicherheitsmaßnahmen, um Ihre personenbezogenen Daten vor unbefugtem Zugriff, Zerstörung, Gebrauch, Änderung oder Offenlegung zu schützen. Wir benötigen branchenübergreifende Datensicherheitsmaßnahmen von Dritten, die von uns berechtigt sind, Ihre personenbezogenen Daten in unserem Auftrag zu bearbeiten. 6. Datenerhebung: Wir teilen Ihre personenbezogenen Daten nur an Dritte weiter, wenn es darum geht, Ihnen Produkte oder Dienstleistungen oder als Teil der Art unserer Beziehung zu Ihnen, wo wir zuvor informiert oder von Ihnen autorisiert haben, im Zusammenhang zu stellen Mit unseren Bemühungen zur Verringerung von Betrug oder kriminellen Aktivitäten oder gesetzlich zulässig. 7. Offenheit und Datenzugriff: Wenn Sie fragen, werden wir Sie darüber informieren, wie Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet werden, und die Rechte und Abhilfemaßnahmen, die Sie unter diesen Grundsätzen haben. Sie können sich über die Art der von Ihnen gespeicherten oder verarbeiteten personenbezogenen Daten erkundigen. Sie erhalten den Zugang, wie es gesetzlich in Südafrika erlaubt ist, unabhängig von der Lage der Datenverarbeitung und Lagerung. Falls Daten unrichtig oder unvollständig sind, können Sie verlangen, dass die Daten geändert werden. 8. Internationaler Transfer: Wenn aus den von Ihnen gewünschten internationalen Produkten oder Dienstleistungen nicht ersichtlich ist, werden wir Sie darüber informieren, ob Ihre personenbezogenen Daten außerhalb von Südafrika übertragen werden können und sicherstellen, dass diese Übertragung nur durchgeführt wird In Übereinstimmung mit dem anwendbaren Recht. Unabhängig davon, wo Ihre personenbezogenen Daten übertragen werden, sind Ihre personenbezogenen Daten durch diese Grundsätze geschützt. 9. Verantwortlichkeit: Jedes Unternehmen der American Express Group und deren Mitarbeiter darf Ihre personenbezogenen Daten nur nach diesen Grundsätzen verarbeiten. Wir führen Schulungen und Überprüfungen unserer Einhaltung dieser Grundsätze durch. Arbeitnehmer, die gegen diese Grundsätze verstoßen, können Disziplinarmaßnahmen bis hin zur Kündigung unterliegen. Es wird erwartet, dass die Mitarbeiter eine Verletzung dieser Grundsätze melden und dies zu ihren Managern oder Personalleitern, zu ihrem Geschäftsbereich Compliance Officer, zur Rechtsabteilung, zum Nedbank Information Protection bei Informationprotectionofficenedbank. co. za Office oder über die Complaints Helpline tun können . Kontaktdaten finden Sie auf unserer Website nedbank. co. za. 10. Rechenschaftspflicht: Sie können diese Grundsätze in Südafrika gegen jede Firma in der American Express Group, die für Ihre personenbezogenen Daten verantwortlich ist, als Drittvertragspartner zu diesen Grundsätzen durchsetzen. Wenn Sie eine Beschwerde haben, dass wir diese Grundsätze verletzt haben und in gutem Glauben versucht haben, die Beschwerde durch unseren Kundendienst oder Mitarbeiterbeschwerdeprozess zu beheben, aber die Beschwerde wurde von uns nicht innerhalb einer angemessenen Zeitspanne gelöst, dann können Sie erzwingen Diese prinzipien gegen uns Wenn Sie sich bei Ihrer örtlichen Datenschutzbehörde beschweren und die Datenschutzbehörde feststellt, dass wir diese Grundsätze verletzt haben, werden wir uns an die Feststellungen der Datenschutzbehörde halten, aber wir behalten uns das Recht vor, diese Feststellungen anzufechten oder anzufechten. Diese Grundsätze beeinträchtigen nicht die Rechte, die Sie nach geltendem Recht haben, die Anforderungen einer anwendbaren Regulierungsbehörde oder jede andere Art von Vereinbarung, die Sie bei uns haben können. Copyright 1995-2014 American Express Unternehmen.
Ta Lib Bollinger Bands Beispiel
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Sehr einfach zu skalieren horizontal, das heißt, mit einem oder mehreren Computern zu backtest eine Strategie. PyAlgoTrade ist kostenlos, Open Source, und es ist unter der Apache Lizenz lizenziert, Version 2.0.Release Notes 8. September 2016 Erweiterungen Fügt vorwärts füllen Checkpoint Tabellen für die Blaze Core Loader. Dies ermöglicht es dem Lader, die Daten effizienter zu füllen, indem er das niedrigere Datum kapselt, das es bei der Abfrage von Daten suchen muss. Die Checkpoints sollten neuartige Deltas angewendet haben (1276). VagrantFile aktualisiert, um alle dev-Anforderungen einzubeziehen und ein neues Bild zu verwenden (1310). Erlaube Korrelationen und Regressionen zwischen zwei 2D-Faktoren zu berechnen, indem sie Berechnungen asset-weise (1307) durchführen. Filter wurden standardmäßig Windowsafe hergestellt. Jetzt können sie als Argumente an andere Filter, Faktoren und Klassifikatoren (1338) weitergegeben werden. Es wurde ein optionaler groupby-Parameter hinzugefügt. oben(). Und unten (). (1349). Neue Pipeline-Filter hinzugefügt, alle und alle. Die einen anderen Filter aufnimmt und True zurückgibt, wenn ein Asset für alle Tage in den vorherigen Fensterlängestagen (1358) einen True erzeugt hat. Neue Pipeline Filter hinzugefügt AtLeastN. Die einen anderen Filter und einen int N nimmt und True zurückgibt, wenn ein Asset ein True on N oder mehr Tage in den vorherigen windowlennth Tagen (1367) produziert hat. Verwenden Sie externe Bibliothek empyrisch für Risikoberechnungen. Empyrisch vereinheitlicht die Risiko-Metrik-Berechnungen zwischen pyfolio und zipline. Empyrisch fügt benutzerdefinierte Jahresoptionsoptionen für die Rückgabe von benutzerdefinierten Frequenzen hinzu. (855) Aroonfaktor hinzufügen (1258) Schnellstochastischer Oszillatorfaktor hinzufügen. (1255) Dockerfile hinzufügen. (1254) Neuer Handelskalender, der Sitzungen unterstützt, die sich über Mitternacht erstrecken, z. B. 24 Stunden 6:01 PM-6:00PM Sitzungen für Futures-Handel. Zipline. utils. tradingcalendar ist jetzt veraltet. (1138) (1312) Erlaube das Slicing einer einzelnen Spalte aus einem FactorFilterClassifier. (1267) Denimoku-Cloud-Faktor bereitstellen (1263) Standardparameter auf Pipeline-Terme zulassen. (1263) Geben Sie die Änderungsrate an. (1324) Geben Sie einen linear gewichteten gleitenden Mittelfaktor an. (1325) NotNullFilter hinzufügen. (1345) Erlaube Kapitaländerungen durch einen Zielwert zu definieren. (1337) TrueRange Faktor hinzufügen. (1348) Fügen Sie Punkt in der Zeit-Lookups zu assets. db hinzu. (1361) Machen Sie Cantrade bewusst der Asset8217s Austausch. (1346) Add-Sample-Methode auf alle berechenbaren Begriffe. (1394) QuantopianUSFuturesCalendar hinzufügen. (1414) Freigeben der Veröffentlichung von alten assets. db Versionen. (1430) Zeitplan für Futures-Handelskalender aktivieren. (1442) Demonstration von Regressionen der Länge 1. (1466) Experimentell Fügen Sie Unterstützung für kommende Future - und Equity-History-Fenster hinzu und aktivieren Sie den zukünftigen Datenzugriff über das Datenportal. (1435) (1432) Bug Fixes Änderungen AverageDollarVolume Eingebauter Faktor, um fehlende Nah - oder Volumenwerte als 0 zu behandeln. Bisher wurden NaNs einfach vor der Mittelung weggeworfen, wobei die restlichen Werte zu viel Gewicht (1309) gegeben wurden. Entfernen Sie die risikofreie Rate aus der Berechnung des Sharpe-Verhältnisses. Das Verhältnis ist nun der Durchschnitt der risikoadjustierten Renditen über die Vorträglichkeit der bereinigten Renditen. (853) Sortino-Verhältnis wird die Berechnung anstelle von np. nan zurückgeben, wenn die Rückgabe gleich Null ist. Das Verhältnis gibt nun den Durchschnitt der risikoadjustierten Renditen über das Abwärtsrisiko zurück. Fixed falsch markierte API durch Umwandlung von Mar zu Downsiderisk. (747) Das Downside-Risiko gibt nun die Quadratwurzel des Mittelwerts der Downside-Differenzquadrate zurück. (747) Informationsquote aktualisiert auf Rendite Mittel der risikoadjustierten Renditen über die Standardabweichung der risikoadjustierten Renditen. (1322) Alpha und Sharpe Ratio sind nun annualisiert. (1322) Fix-Einheiten beim Lesen und Schreiben der täglichen Bar firsttradingday Attribut. (1245) Optionale Versandmodule, wenn sie fehlen, verursachen nicht mehr einen NameError. (1246) Behandlungsplan-Argument als Zeitregel, wenn eine Zeitregel, aber keine Datumsregel geliefert wird. (1221) Schützen Sie sich vor den Grenze Bedingungen am Anfang und Ende Handelstag in Zeitplan Funktion. (1226) Anwenden von Anpassungen auf den vorherigen Tag bei der Verwendung von Verlauf mit einer Frequenz von 1d. (1256) Fail schnell auf ungültige Pipeline-Spalten, anstatt zu versuchen, die nicht vorhandene Spalte zugreifen. (1280) Fix AverageDollarVolume NaN Handhabung. (1309) Leistungsverbesserungen zum Bohren von Kernlader. (1227) Gleichzeitige Blaze-Abfragen zulassen (1323) Vermeiden Sie fehlende führende bcolz-Minuten-Daten aus wiederholten unnötigen Lookups. (1451) Cache zukünftige Ketten-Lookups. (1455) Instandhaltung und Refactorings Entfernt verbleibende Erwähnungen der Zusatzgeschichte. (1287) Dokumentation Fügen Sie Testbefestigung hinzu, welche Quellen täglich Preisdatumsdaten von den kleinsten Preisfaktoren belegen. (1243) Datenformatänderungen BcolzDailyBarReader und BcolzDailyBarWriter verwenden Handelskalenderinstanz anstelle von Handelstagen, die an JSON serialisiert sind. (1330) Ändern Sie das Format von assets. db, um Point-of-Time-Lookups zu unterstützen. (1361) Ändern Sie BcolzMinuteBarReaderand BcolzMinuteBarWriter, um verschiedene Tick-Größen zu unterstützen. (1428) Release 1.0.1 Dies ist eine kleine Bug-Fix-Version von 1.0.0 und enthält eine kleine Anzahl von Bug-Fixes und Dokumentations-Verbesserungen. Erweiterungen Unterstützung für benutzerdefinierte Provisionsmodelle hinzugefügt. Weitere Informationen zur Implementierung eines Provisionsmodells finden Sie in der zipline. financemissionmissionModel-Klasse. (1213) Unterstützung für Nicht-Float-Spalten zu Blaze-backed Pipeline-Datensätzen (1201) hinzugefügt. Zipline. pipeline. slice. Slice hinzugefügt. Ein neuer Pipeline-Begriff, der entworfen ist, um eine einzelne Spalte aus einem anderen Begriff zu extrahieren. Scheiben können durch Indizierung in einen Begriff erstellt werden. (1267) Fehlerkorrekturen Ein Fehler wurde behoben, bei dem Pipeline-Lader nicht ordnungsgemäß von zipline. runalgorithm () initialisiert wurden. Dies trifft auch auf die Aufruf von Zipline aus der CLI zu. Es wurde ein Fehler behoben, der dazu führte, dass die Zipline-IPython-Zelle Magie versagte (533233fae43c7ff74abfb0044f046978817cb4e4). Ein Fehler im ProTrade-Provisionsmodell wurde behoben, bei dem Provisionen bei jeder Teilfüllung eines Auftrags falsch angewendet wurden, anstatt auf den Auftrag selbst, was dazu führte, dass Algorithmen bei der Bestellung großer Aufträge zu viel in Provisionen aufgeladen wurden. PerTrade beantragt nun Provisionen auf Auftragsebene (1213). Attributzugriffe auf CustomFactors, die mehrere Ausgänge definieren, geben nun korrekt ein Ausgabe-Slice zurück, wenn die Ausgabe auch der Name einer Factor-Methode (1214) ist. Ersetzte veraltete Verwendung von pandas. io. data mit pandasdatareader (1218). Es wurde ein Problem behoben, bei dem pyi stub-Dateien für zipline. api versehentlich von der PyPI-Quellverteilung ausgeschlossen wurden. Conda-Nutzer sollten nicht betroffen sein (1230). Dokumentation Ein neues Beispiel hinzugefügt, zipline. examples. momentpipeline. Die die Pipeline API (1230) ausübt. Highlights Zipline 1.0 Rewrite (1105) Wir haben viel Zipline und seine Grundkonzepte umgeschrieben, um die Laufzeitperformance zu verbessern. Gleichzeitig haben wir mehrere neue APIs eingeführt. Auf einem hohen Niveau zogen frühere Versionen von Zipline-Simulationen aus einem gemultiplexten Strom von Datenquellen, die über Heapq zusammengeführt wurden. Dieser Stream wurde der Haupt-Simulationsschleife zugeführt und fuhr die Uhr vorwärts. Diese starke Abhängigkeit vom Lesen aller Daten machte es schwierig, die Simulationsleistung zu optimieren, da es keine Verbindung zwischen der Menge der Daten, die wir abgerufen haben, und der Menge der Daten, die tatsächlich von dem Algorithmus verwendet wurden, gab. Jetzt holen wir nur Daten, wenn der Algorithmus es braucht. Eine neue Klasse, DataPortal. Sendet Datenanforderungen an verschiedene Datenquellen und gibt die angeforderten Werte zurück. Dies macht die Laufzeit einer Simulationsskala viel stärker mit der Komplexität des Algorithmus und nicht mit der Anzahl der von den Datenquellen bereitgestellten Assets. Statt des Datenstroms, der die Uhr treibt, werden nun Simulationen durch einen vorberechneten Satz von Tag - oder Minuten-Zeitstempeln durchgelesen. Die Zeitstempel werden von MinuteSimulationClock und DailySimulationClock ausgegeben. Und verbraucht von der Hauptschleife in transform (). Wir haben die Datasid (N) und die Verlaufs-APIs zurückgezogen und sie durch mehrere Methoden auf dem BarData-Objekt ersetzt: current (). Geschichte(). können handeln(). Und isstale (). Alte APIs werden weiterhin für die Arbeit arbeiten, aber werden Ablehnungswarnungen ausgeben. Sie können nun eine Anpassungsquelle an das DataPortal übergeben. Und wir werden bei der Rücksendung der Daten Anpassungen der Preisdaten vornehmen. Preise und Volumen für die Ausführung und präsentiert dem Algorithmus in data. current sind die as-gehandelten Wert des Vermögenswertes. Neue Eintrittspunkte (1173 und 1178) Um die Zipline einfacher zu machen, haben wir die Einstiegspunkte für einen Backtest aktualisiert. Die drei unterstützten Wege, um einen Backtest laufen zu lassen, sind jetzt: zipline. runalgo () zipline run zipline (IPython magic) Datenbündel (1173 und 1178) 1.0.0 führt Datenbündel ein. Datenbündel sind Gruppen von Daten, die vorinstalliert und verwendet werden sollten, um Backtests später auszuführen. Dies ermöglicht es Benutzern, nicht zu spezifizieren, welche Tickers sie interessiert sind, jedes Mal, wenn sie einen Algorithmus ausführen. Damit können wir auch die Daten zwischen den Läufen zwischenspeichern. Standardmäßig wird das Quantopian-Quandl-Bündel verwendet, das Daten vom Quantopian8217s Spiegel des Quandl WIKI-Datensatzes zieht. Neue Bündel können mit zipline. data. bundles. register () wie folgt registriert werden: Diese Funktion sollte die benötigten Daten abrufen und dann die Schreiber verwenden, die übergeben wurden, um diese Daten an eine Stelle zu schreiben, die Zipline später finden kann. Diese Daten können in Backtests verwendet werden, indem sie den Namen als das - b - bundle-Argument an zipline run oder als bundle-Argument an zipline. runalgorithm () übergeben. Weitere Informationen finden Sie unter Datenbündel für weitere Informationen. String-Unterstützung in Pipeline (1174) Unterstützung für String-Daten in Pipeline hinzugefügt. Zipline. pipeline. data. Column akzeptiert nun das Objekt als dtype, was bedeutet, dass Loader für diese Spalte Fenster-Iteratoren über die experimentelle neue LabelArray-Klasse aussenden sollten. Mehrere neue Classifier-Methoden wurden auch hinzugefügt, um Filter-Instanzen basierend auf String-Operationen zu erstellen. Die neuen Methoden sind: elementof ist für alle Klassifikatoren definiert. Die restlichen Methoden sind nur für String-Dtype-Klassifikatoren definiert. Erweiterungen Die Datenladeklassen haben mehr konsistente Schnittstellen. Dazu gehören die Equity Bar Schriftsteller, Anpassung Schriftsteller und Asset DB Schriftsteller. Die neue Schnittstelle ist, dass die zu schreibende Ressource zur Bauzeit übergeben wird und die zu schreibenden Daten später der Schreibmethode als Dataframes oder einem Iterator von Dataframes zur Verfügung gestellt werden. Dieses Modell erlaubt uns, diese Schriftsteller Objekte als eine Ressource für andere Klassen und Funktionen zu verbrauchen (1109 und 1149) zu übergeben. Maskierung zu zipline. pipeline. CustomFactor hinzugefügt. Kundenspezifische Faktoren können nun bei der Instanziierung einen Filter übergeben werden. Dies sagt, dass der Faktor nur über Aktien berechnen muss, für die der Filter True zurückgibt, anstatt immer über das gesamte Universum der Aktien zu rechnen. (1095) Zipline. utils. cache. ExpiringCache hinzugefügt. Ein Cache, der Einträge in einem zipline. utils. cache. CachedObject einpackt. Die das Auslaufen der Einträge auf der Grundlage der dt, die an die get-Methode geliefert wird, verwaltet. (1130) implementiert zipline. pipeline. factors. RecarrayField. Ein neuer Pipeline-Begriff, der als Ausgangstyp eines CustomFactor mit mehreren Ausgängen ausgelegt ist. (1119) Added optionale Ausgänge Parameter an zipline. pipeline. CustomFactor. Kundenspezifische Faktoren sind nun in der Lage, mehrere Ausgänge zu berechnen und zurückzugeben, von denen jeder selbst ein Faktor ist. (1119) Unterstützung für String-Dtype-Pipeline-Spalten hinzugefügt. Lader für die Spalten sollten Instanzen von zipline. lib. labelarray. LabelArray erzeugen, wenn sie durchlaufen werden. Latest () auf String-Spalten erzeugt einen String-dtype zipline. pipeline. Classifier. (1174) Mehrere Methoden zum Konvertieren von Klassifikatoren in Filter hinzugefügt. Die neuen Methoden sind: - elementof () - startswith () - endwith () - hassubstring () - matches () elementof ist für alle Klassifikatoren definiert. Die restlichen Methoden sind nur für Strings definiert. (1174) Fetcher wurde von Quantopian internem Code in Zipline (1105) verschoben. Experimentelle Merkmale Die experimentellen Merkmale sind freibleibend. Hat eine neue zipline. lib. labelarray. LabelArray-Klasse hinzugefügt, um die String-Daten effizient zu repräsentieren und zu komprimieren. Diese Klasse ist konzeptionell ähnlich wie pandas. Kategorisch. Da es String-Arrays als Arrays von Indizes in ein (kleineres) Array von eindeutigen String-Werten darstellt. (1174) Bug Fixes Highlights Ein neues EarningsCalendar-Dataset für den Einsatz in der Pipeline API hinzugefügt. (905). AssetFinder Beschleunigungen (830 und 817). Verbesserte Unterstützung für Nicht-Float-Dtypen in Pipeline. Vor allem unterstützen wir jetzt datetime64 und int64 dtypes für Factor. Und BoundColumn. latest gibt nun ein richtiges Filterobjekt zurück, wenn die Spalte von dtype bool ist. Zipline unterstützt jetzt numpy 1.10, Pandas 0.17 und scipy 0.16 (969). Batch-Transformationen wurden veraltet und werden in einer zukünftigen Version entfernt. Die Verwendung von Geschichte wird als Alternative empfohlen. Erweiterungen Fügt den Benutzern einen Weg hinzu, der bei der Ausführung der geplanten Funktionen (einschließlich Handledata) einen Kontextmanager zur Verfügung stellt. Dieser Kontext-Manager wird das BarData-Objekt für die Leiste übergeben und wird für die Dauer aller geplanten Funktionen verwendet. Dies kann an TradingAlgorithm über das Keyword-Argument createEventcontext (828) übergeben werden. Unterstützung für zipline. pipeline. factors. Factor-Instanzen mit datetime64ns dtypes hinzugefügt. (905) Ein neues EarningsCalendar-Dataset zur Verwendung in der Pipeline-API hinzugefügt. Dieser Datensatz bietet eine abstrakte Schnittstelle für das Hinzufügen von Gewinnanweisungsdaten zu einem neuen Algorithmus. Eine pandasbasierte Referenzimplementierung für diesen Datensatz finden Sie in zipline. pipeline. loaders. earnings. Und eine experimentelle Blaze-basierte Implementierung finden Sie in zipline. pipeline. loaders. blaze. earnings. (905). Neue eingebaute Faktoren hinzugefügt, zipline. pipeline. factors. BusinessDaysUntilNextEarnings und zipline. pipeline. factors. BusinessDaysSincePreviousEarnings. Diese Faktoren verwenden den neuen EarningsCalendar-Datensatz. (905). Isnan () hinzugefügt. Notnan () und isfinite () Methoden zu zipline. pipeline. factors. Factor (861). Zipline. pipeline. factors. Returns hinzugefügt. Ein eingebauter Faktor, der die prozentuale Veränderung des nahe Preises über die vorgegebene Fensterlänge berechnet. (884). Ein neuer eingebauter Faktor hinzugefügt: AverageDollarVolume. (927). Added ExponentialWeightedMovingAverage und ExponentialWeightedMovingStdDev Faktoren. (910). Ermöglichen, dass DataSet-Klassen subklassen werden, wenn Unterklassen alle Spalten vom übergeordneten übernehmen. Diese Spalten werden neue Sentinels, so dass Sie sie einen benutzerdefinierten Loader (924) registrieren können. Hinzugefügt coerce (), um Eingaben von einem Typ in einen anderen zu zwingen, bevor er sie an die Funktion (948) übergibt. Zusätzlich hinzugefügt (), um andere Präprozessorfunktionen zu verpacken, um explizit keine (947) zuzulassen. Sende timezone () hinzugefügt, damit String-Argumente in datetime. tzinfo-Objekte konvertiert werden können. Damit können auch tzinfo-Objekte direkt weitergegeben werden (947). Es wurden zwei optionale Argumente, dataquerytime und dataquerytz zu BlazeLoader und BlazeEarningsCalendarLoader hinzugefügt. Diese Argumente erlauben es dem Benutzer, bei der Beladung aus der Ressource eine Begrenzungszeit für Daten anzugeben. Zum Beispiel, wenn ich die Ausführung meiner beforetradingstart Funktion um 8:45 USEastern simulieren möchte, dann könnte ich datetime. time (8, 45) und USEastern zum Loader passieren. Dies bedeutet, dass Daten, die am oder nach 8:45 Zeitstempel sind, an diesem Tag in der Simulation nicht gesehen werden. Die Daten werden am nächsten Tag (947) zur Verfügung gestellt. BoundColumn. latest gibt nun einen Filter für Spalten von dtype bool (962) zurück. Unterstützung für Faktorinstanzen mit int64 dtype hinzugefügt. Spalte benötigt nun einen fehlenden Wert, wenn dtype integral ist. (962) Es ist auch möglich, benutzerdefinierte fehlwertwerte für float anzugeben. Terminzeit. Und bool Pipeline Begriffe. (962) Zusätzliche Auto-Close-Unterstützung für Aktien. Alle Positionen, die in einem Eigenkapital gehalten werden, das ihre Autoclosedate erreicht, werden nach dem Equity8217s letzten Verkaufspreis für Bargeld liquidiert. Darüber hinaus werden alle offenen Aufträge für dieses Eigenkapital annulliert. Beide Futures und Aktien werden nun am Morgen ihres Autoclosedates automatisch geschlossen. Unmittelbar vor dem Vorgang. (982) Experimentelle Merkmale Experimentelle Merkmale sind freibleibend. Unterstützung für parametrisierte Faktor-Subklassen hinzugefügt. Faktoren können params als Klassenebenenattribut angeben, das ein Tupel von Parameternamen enthält. Diese Werte werden dann vom Konstruktor akzeptiert und per Namen an die Faktor8217s Berechnungsfunktion weitergeleitet. Diese API ist experimentell und kann sich in zukünftigen Releases ändern. Bug-Fixes Behebt ein Problem, das dazu führen würde, dass das Dailyminuly-Methoden-Caching das Len eines SIDData-Objekts ändert. Das würde uns dazu bringen zu denken, dass das Objekt nicht leer war, auch wenn es war (826). Behebt einen Fehler bei der Berechnung der Beta, wenn die Benchmark-Daten spärlich waren. Statt numpy. nan wird zurückgegeben (859). Ein Problem beendet, das Sentinel () Objekte (872) platziert. Feste falsche Warnungen beim ersten Download von Treasury-Daten (: Ausgabe 922). Korrigiert die Fehlermeldungen für setcommission () und setslippage () bei Verwendung außerhalb der Initialisierungsfunktion. Diese Fehler, die die Funktionen genannt werden, überschreiben statt Satz. Dies hat auch die Ausnahmetypen umbenannt, die von OverrideSlippagePostInit und OverrideCommissionPostInit auf SetSlippagePostInit und SetCommissionPostInit (923) angehoben wurden. Es wurde ein Problem in der CLI behoben, das dazu führen würde, dass Vermögenswerte zweimal hinzugefügt werden. Dies würde das gleiche Symbol auf zwei verschiedene Seiten (942) abbilden. Es wurde ein Problem behoben, bei dem die PerformancePeriod bei der Erstellung eines Kontos (950) den Totalpositionswert falsch gemeldet hat. Fixed Fragen rund um KeyErrors aus der Geschichte und BarData auf 32-Bit-Python, wo Assets nicht richtig verglichen mit int64s (959). Ein Fehler wurde behoben, bei dem Boolesche Operatoren bei Filter (991) nicht ordnungsgemäß implementiert wurden. Die Installation der Zipline wird nicht mehr heruntergeladen auf 1.9.2 still und bedingungslos (969). Leistung beschleunigt das Lookupsymbol () durch Hinzufügen einer Erweiterung, AssetFinderCachedEquities. Das lädt Aktien in Wörterbücher und leitet dann lookupsymbol () zu diesen Wörterbüchern, um passende Aktien zu finden (830). Verbesserte Leistung von lookupsymbol () durch die Durchführung von gebundenen Abfragen. (817). Instandhaltung und Refactorings Asset-Datenbanken enthalten nun Versionsinformationen, um die Kompatibilität mit der aktuellen Zipline-Version (815) zu gewährleisten. Upgrade-Anfragen Version auf 2.9.1 (2ee40db) Upgrade Logbuch-Version auf 0.12.5 (11465d9). Upgrade Cython Version auf 0.23.4 (5f49fa2). Macht die Zipline-Installationsanforderungen flexibler (825). Verwenden Sie versioneer, um die Projektversion und die setup. py Version (829) zu verwalten. Fixed Overalls Integration auf Travis Build (840). Fixed conda build, die jetzt Git-Quelle als Quelle verwendet und liest Anforderungen mit setup. py, anstatt sie zu kopieren und lassen sie aus der Synchronisierung (937). Requiretools verwenden gt 18.0 (951). Dokumentation Dokument der Freigabeprozess für Entwickler (835). Zusätzliche Referenzdokumente für die Pipeline-API hinzugefügt. (864). Zusätzliche Referenzdokumente für Asset Metadata APIs hinzugefügt. (864). Generierte Dokumentation enthält jetzt Links zu Quellcode für viele Klassen und Funktionen. (864). Zusätzliche plattformspezifische Dokumentation, die beschreibt, wie man binäre Abhängigkeiten findet. (883). Sonstiges Eine Showgraph () - Methode hinzugefügt, um eine Pipeline als Bild zu rendern (836). Füge den Subtest () Dekorator zum Erstellen von Subtests ohne noseparameterized. expand () hinzu, der den Testausgang aufbläht (833). Begrenzt den Timer-Report in der Testausgabe auf 15 längste Tests (838). Treasury - und Benchmark-Downloads werden nun bis zu einer Stunde warten, um es erneut herunterzuladen, wenn Daten, die von einer entfernten Quelle zurückgegeben werden, nicht auf das erwartete Datum reichen. (841). Ein Tool hinzugefügt, um die Assets db auf vorherige Versionen (941) herunterzusetzen. Release 0.8.3 Highlights Neues Dokumentations-System mit einer neuen Website bei zipline. io Wichtige Leistungsverbesserungen. Dynamische Geschichte. Neue benutzerdefinierte Methode: beforetradingstart. Neue api-Funktion: Zeitplanfunktion (). Neue api-Funktion: getenvironment (). Neue api-Funktion: setmaxleverage (). Neue api-Funktion: setdonotorderlist (). Pipeline API. Unterstützung für Handels-Futures. Erweiterungen Kontoobjekt: Fügt dem Kontext ein Kontoobjekt hinzu, um Informationen über das Handelskonto zu verfolgen. Beispiel: Gibt den abgerechneten Barwert zurück, der auf dem Kontoobjekt gespeichert ist. Dieser Wert wird entsprechend aktualisiert, wenn der Algorithmus ausgeführt wird (396). HistoryContainer kann nun dynamisch wachsen Anrufe in die Historie () werden nun in der Lage sein, die Größe zu vergrößern oder die Form des History-Containers zu ändern, um den Anruf bedienen zu können. Addhistory () fungiert nun als Preformance-Hinweis, um genügend Platz im Container zuzuordnen. Diese Änderung ist rückwärts kompatibel mit der Geschichte. Alle bestehenden Algorithmen sollten weiterhin wie beabsichtigt arbeiten (412). Einfache Transformationen von Quantopian und Gebrauchsverlauf. SIDData verfügt nun über Methoden für: Diese Methoden, mit Ausnahme von Retouren. Akzeptiere eine Anzahl von Tagen. Wenn Sie mit Minute Daten laufen, dann wird dies berechnen die Anzahl der Minuten in diesen Tagen, die Früherkennung und die aktuelle Zeit und gelten die Transformation über die Menge der Minuten. Rückkehr nimmt keine Parameter und gibt die täglichen Renditen des gegebenen Vermögenswertes zurück. Beispiel: Neue Felder im Leistungszeitraum. Leistungsperiode hat neue Felder im Rückgabewert von todict zugänglich. - Brutto Hebelwirkung - Netto-Hebelwirkung - kurze Exposition - Langzeitbelichtung - Shorts zählen - Longs zählen (464). Erlaube Orderpercent (), mit verschiedenen Marktwerten zu arbeiten (von Jeremiah Lowin). Derzeit sind Orderpercent () und Ordertargetpercent () beide als Prozentsatz von self. portfolio. portfoliovalue. Diese PR lässt sie als Prozentsatz anderer wichtiger MVs betreiben. Fügt auch context. getmarketvalue () hinzu. Was diese Funktionalität ermöglicht. Zum Beispiel: Befehlszeilenoption zum Drucken von algo to stdout (von Andrea D8217Amore) (545). Neue benutzerdefinierte Funktion beforetradingstart. Diese Funktion kann durch den Benutzer, der einmal vor dem Börsengang des Tages geöffnet werden soll, überschrieben werden (389). Neue api Funktion Zeitplanfunktion (). Diese Funktion ermöglicht es dem Benutzer, eine Funktion aufzurufen, die auf komplizierteren Regeln über Datum und Uhrzeit aufgerufen wird. Zum Beispiel, rufen Sie die Funktion 15 Minuten vor Markt schließen respektieren früh schließt (411). Neue api-Funktion setdonotorderlist (). Diese Funktion akzeptiert eine Liste von Assets und fügt einen Handelswächter hinzu, der den Algorithmus daran hindert, sie zu handeln. Fügen Sie einen Listenpunkt in der Zeitliste der gehebelten ETFs hinzu, die Leute mögen möchten, um zu markieren als 8216 nicht Handel8217 (478). Fügt eine Klasse für die Darstellung von Wertpapieren hinzu. Order () und andere Orderfunktionen benötigen nun eine Instanz von Security anstelle eines int oder string (520). Verallgemeinern Sie die Sicherheitsklasse zu Asset. Dies ist in Vorbereitung der Hinzufügung von Unterstützung für andere Asset-Typen (535). Neue api Funktion getenvironment (). Diese Funktion gibt standardmäßig die String-Zipline zurück. Dies wird so verwendet, dass Algorithmen unterschiedliche Verhaltensweisen auf Quantopian und lokaler Zipline haben können (384). Verlängert getenvironment (), um mehr der Umgebung dem Algorithmus auszusetzen. Die Funktion akzeptiert nun ein Argument, das das Feld zurückgibt. Standardmäßig ist dies eine Plattform, die den alten Wert von Zipline zurückgibt, aber die folgenden neuen Felder können angefordert werden: arena. Ist dieser Live-Handel oder Backtesting Datafrequenz. Ist dieser Minutenmodus oder der Tagesmodus gestartet. Simulationsstartdatum. Ende. Simulationsenddatum. Kapitalbasis Das Startkapital für die Simulation. Plattform. Die Plattform, auf der der Algorithmus läuft. . Ein Wörterbuch mit all diesen Feldern. Neue api-Funktion setmaxleveraged (). Diese Methode fügt einen Handelswächter hinzu, der verhindert, dass Ihr Algorithmus von sich selbst hemmt (552). Experimentelle Merkmale Die experimentellen Merkmale sind freibleibend. Fügt eine neue Pipeline-API hinzu. Die Pipeline-API ist eine hochrangige deklarative API zur Darstellung von Schleppfensterberechnungen auf großen Datensätzen (630). Fügt Unterstützung für Futures-Handel hinzu (637). Fügt Pipeline-Loader für Blaze-Ausdrücke hinzu. Dies ermöglicht es Benutzern, Daten aus irgendeinem Format zu löschen, das man versteht und es in der Pipeline-API verwendet. (775). Fehlerbehebungen Beheben Sie einen Fehler, bei dem die gemeldeten Renditen für zufällige Zeiträume (378) scharf abfallen könnten. Fix einen Fehler, der verhindert, dass Debugger die Algorithmus-Datei (431) auflösen. Richtig vorwärts Argumente an Benutzerdefinierte Initialisierungsfunktion (687). Beheben Sie einen Fehler, der dazu führen würde, dass die Schatzdaten Daten zwischen dem Mitternacht-EST und dem Zeitpunkt, an dem die Schatzdaten verfügbar waren, neu heruntergeladen werden konnten (793). Fix einen Fehler, der dazu führen würde, dass die benutzerdefinierte Analysefunktion nicht aufgerufen wird, wenn sie als Keyword-Argument an TradingAlgorithm (819) übergeben wurde. Leistung Wichtige Leistungsverbesserungen zur Geschichte (von Dale Jung) (488). Wartung und Refactorings Entfernen Sie den einfachen Code. Diese sind als Methoden von SIDData (550) verfügbar. Highlights Kommandozeilenschnittstelle, um Algorithmen direkt auszuführen. IPython Magic Zipline, die Algorithmus in einer IPython Notebook-Zelle definiert. API-Methoden für den Aufbau von Schutzmaßnahmen gegen Ausreißer-Bestellung und unerwünschte Short-Positionen. Neue History () - Funktion, um ein bewegliches DataFrame von vergangenen Marktdaten zu erhalten (ersetzt BatchTransform). Ein neues Anfänger-Tutorium. Erweiterungen CLI: Fügt eine CLI - und IPython-Magie für Zipline hinzu. Beispiel: Ergreift die Daten von yahoo Finanzen, führt die Datei dualmovingavg. py (und sucht nach dualmovingavganalyze. py, die, falls gefunden, nach dem Algorithmus ausgeführt wird) und gibt die perf DataFrame zu dma. pickle (325) . IPython Magic Command (an der Spitze einer IPython Notebook Zelle). Beispiel: Gibt es das gleiche wie oben, außer anstelle der Ausführung der Datei sucht nach dem Algorithmus in der Zelle und anstatt die Perf df in eine Datei auszugeben, erzeugt eine Variable im Namensraum namens perf (325). Fügt dem Algorithmus API Trading Controls hinzu. Die folgenden Funktionen stehen nun auf TradingAlgorithm und für algo-Skripte zur Verfügung: setmaxordersize (self, sidNone, maxsharesNone, maxnotionalNone) Setzt eine Begrenzung auf die absolute Größe, in Aktien und Gesamtdollwert eines einzelnen Auftrags, der von diesem Algorithmus für eine gegebene Sid platziert wird . Wenn sid keine ist, dann wird die Regel auf irgendeine Reihenfolge angewendet, die durch den Algorithmus platziert wird. Beispiel: setmaxpositionsize (self, sidNone, maxsharesNone, maxnotionalNone) - Set eine Grenze für die absolute Größe, entweder in Aktien oder Dollar-Wert, von jeder Position, die durch den Algorithmus für eine gegebene Sid gehalten wird. Wenn sid keine ist, dann wird die Regel auf jede Position angewendet, die vom Algorithmus gehalten wird. Beispiel: setlongonly (self) Legt eine Regel fest, die angibt, dass der Algorithmus keine Short-Positionen enthält. Beispiel: Fügt eine allapimethods classmethod auf TradingAlgorithm hinzu, die eine Liste aller TradingAlgorithm API Methoden (333) zurückgibt. Erweiterte Aufzeichnung () Funktionalität für dynamische Benennung. Die record () - Funktion kann nun vor dem kwargs Positionszeichen setzen. Alle ursprünglichen Gebrauch und Funktionalität ist die gleiche, aber jetzt werden diese zusätzlichen Verwendungen funktionieren: Die Anforderungen sind einfach, dass die poritional args nur vor den kwargs (355) auftreten. Geschichte () wurde von Quantopian zu Zipline portiert und bietet bewegte Fenster von Marktdaten. Geschichte () ersetzt BatchTransform. Es ist schneller, arbeitet für Minute-Level-Daten und hat eine überlegene Schnittstelle. Um es zu benutzen, rufen Sie addhistory () innerhalb von initialize () an und erhalten dann einen pandas DataFrame durch Aufruf von history () von inside handledata (). Schauen Sie sich das Tutorial und ein Beispiel an. (345 und 357). Geschichte () unterstützt nun 1m Fensterlängen (345). Bug Fixes Fix Ausrichtung der Handelstage und offen und schließt im Handelsumfeld (331). RollingPanel fix beim Hinzufügen von neuen Feldern (349). Performance Maintenance und Refactorings Entfernt undokumentierte und ungetestete HDF5- und CSV-Datenquellen (267). Refactor simparams (352). Refactoring der Geschichte (340). Die folgenden Abhängigkeiten wurden aktualisiert (zipline kann auch mit anderen Versionen funktionieren): Highlights Größere Fehlerbehebungen zur Risikoberechnung finden Sie unter Bug Fixes. Port of History () - Funktion, siehe Erweiterungsbereich Starten der Unterstützung für die Quantopian-Algorithmus-Skript-Syntax, siehe ENH-Abschnitt. Conda-Paket-Manager-Unterstützung, siehe Build-Bereich. Erweiterungen Immer neue Aufträge verarbeiten, z. B. auf Stäben, in denen Handledata isn8217t aufgerufen wird, aber es gibt 8216clock8217 Daten z. B. Eine konsequente Benchmark, Prozessaufträge. Leere Positionen werden nun aus dem Portfolio-Container gefiltert. Um zu verhindern, dass Algorithmen auf Positionen arbeiten, die sich nicht im bestehenden Universum von Aktien befinden. Früher würde die Iteration über Positionen Positionen für Aktien zurückgeben, die null Aktien gehalten haben. (Wenn ein expliziter Check-in-Algorithmus-Code für pos. amount 0 verhindern könnte, dass eine nicht vorhandene Position verwendet wird.) Fügen Sie Handelskalender für BMFampBovespa hinzu. Füge den Anfang der algo-Skriptunterstützung hinzu. Startet auf dem Pfad der Parität mit der Skript-Syntax in Quantopian8217s IDE auf dem Quantopian Beispiel: Füge HDF5- und CSV-Quellen hinzu. Begrenzt Handledata auf Zeiten mit Marktdaten. Um Fälle zu verhindern, in denen benutzerdefinierte Datentypen freigegebene Zeitstempel hatten, rufen Sie nur Handledata an, wenn die Marktdaten durchlaufen. Kundendaten, die vor Marktdaten kommen, werden die Datenleiste noch aktualisieren. Aber die Handhabung dieser Daten erfolgt nur, wenn es umsetzbare Marktdaten gibt. Extended Provision PerShare-Methode, um eine minimale Kosten pro Handel zu ermöglichen. Add symbol api function Ein Symbol () Lookup Feature wurde zu Quantopian hinzugefügt. Durch das Hinzufügen der gleichen API-Funktion zu zipline können wir das Kopieren eines Zipline algo an Quantopian einfacher machen. Fügen Sie simulierte zufällige Handelsquelle hinzu. Eine neue Datenquelle hinzugefügt, die Ereignisse mit einer bestimmten benutzerdefinierten Frequenz (Minute oder täglich) ausgibt. Dies ermöglicht es Benutzern, einen Algorithmus im Minutenmodus zu testen und zu debuggen, um einen saubereren Weg zu Quantopian zu schaffen. Entfernen Sie die Abhängigkeit vom Benchmark für den Handelstagkalender. Anstelle des Benchmarks8217-Index wird nun der Trading-Kalender verwendet, um die Tage des Umfelds zu erfassen. Expositionsfeld entfernen, da im Gegensatz zu den Benchmarks-Listen der Trading-Kalender zukünftige Termine generieren kann, so dass Termine für den aktuellen Tageshandel nicht angehängt werden müssen. Motivationen: Die Quelle für den offenen und nahen nahen Kalender und den Handelstag Kalender ist jetzt der gleiche, die helfen sollte, potenzielle Probleme aufgrund von Fehlausrichtung zu verhindern. Ermöglicht Konfigurationen, bei denen der Benchmark als Generator-basierte Datenquelle zur Verfügung gestellt wird, um eine zweite Benchmark-Liste zu liefern, um nur Daten zu füllen. Port History () API-Methode von Quantopian. Öffnet den Kern der History () - Funktion, die bisher nur auf der Quantopian-Plattform verfügbar war. Die Historienmethode ist analog zum batchtransformalen Funktionsdekorator, aber mit einer hoffentlich präziseren Spezifikation der Häufigkeit und der Periode der vorherigen Bardaten, die erfasst werden. Beispiel: N. B. this version of history lacks the backfilling capability that allows the return a full DataFrame on the first bar. Bug Fixes Adjust benchmark events to match market hours (241 ). Previously benchmark events were emitted at 0:00 on the day the benchmark related to: in 8216minute8217 emission mode this meant that the benchmarks were emitted before any intra-day trades were processed. Ensure perf stats are generated for all days When running with minutely emissions the simulator would report to the user that it simulated 8216n - 18217 days (where n is the number of days specified in the simulation params). Now the correct number of trading days are reported as being simulated. Fix repr for cumulative risk metrics. The repr for RiskMetricsCumulative was referring to an older structure of the class, causing an exception when printed. Also, now prints the last values in the metrics DataFrame. Prevent minute emission from crashing at end of available data. The next day calculation was causing an error when a minute emission algorithm reached the end of available data. Instead of a generic exception when available data is reached, raise and catch a named exception so that the tradesimulation loop can skip over, since the next market close is not needed at the end. Fix pandas indexing in trading calendar. This could alternatively be filed under Performance. Index using loc instead of the inefficient index-ing of day, then time. Prevent crash in vwap transform due to non-existent member. The WrongDataForTransform was referencing a self. fields member, which did not exist. Add a self. fields member set to price and volume and use it to iterate over during the check. Fix max drawdown calculation. The input into max drawdown was incorrect, causing the bad results. i. e. the compoundedlogreturns were not values representative of the algorithms total return at a given time, though calculatemaxdrawdown was treating the values as if they were. Instead, the algorithmperiodreturns series is now used, which does provide the total return. Fix cost basis calculation. Cost basis calculation now takes direction of txn into account. Closing a long position or covering a short shouldn8217t affect the cost basis. Fix floating point error in order(). Where order amounts that were near an integer could accidentally be floored or ceilinged (depending on being postive or negative) to the wrong integer. z. B. an amount stored internally as -27.99999 was converted to -27 instead of -28. Update perf period state when positions are changed by splits. Otherwise, self. positionamounts will be out of sync with position. amount, etc. Fix misalignment of downside series calc when using exact dates. An oddity that was exposed while working on making the return series passed to the risk module more exact, the series comparison between the returns and mean returns was unbalanced, because the mean returns were not masked down to the downside data points however, in most, if not all cases this was papered over by the call to. valid() which was removed in this change set. Check that self. logger exists before using it. self. logger is initialized as None and there is no guarantee that users have set it, so check that it exists before trying to pass messages to it. Prevent out of sync market closes in performance tracker. In situations where the performance tracker has been reset or patched to handle state juggling with warming up live data, the marketclose member of the performance tracker could end up out of sync with the current algo time as determined by the performance tracker. The symptom was dividends never triggering, because the end of day checks would not match the current time. Fix by having the tradesimulation loop be responsible, in minuteminute mode, for advancing the market close and passing that value to the performance tracker, instead of having the market close advanced by the performance tracker as well. Fix numerous cumulative and period risk calculations. The calculations that are expected to change are: cumulative. beta cumulative. alpha cumulative. information cumulative. sharpe period. sortino How Risk Calculations Are Changing Risk Fixes for Both Period and Cumulative Use sample instead of population for standard deviation. Add a rounding factor, so that if the two values are close for a given dt, that they do not count as a downside value, which would throw off the denominator of the standard deviation of the downside diffs. Standard Deviation Type Across the board the standard deviation has been standardized to using a 8216sample8217 calculation, whereas before cumulative risk was mostly using 8216population8217. Using ddof1 with np. std calculates as if the values are a sample. Cumulative Risk Fixes Use the daily algorithm returns and benchmarks instead of annualized mean returns. Use sample instead of population with standard deviation. The volatility is an input to other calculations so this change affects Sharpe and Information ratio calculations. The benchmark returns input is changed from annualized benchmark returns to the annualized mean returns. The benchmark returns input is changed from annualized benchmark returns to the annualized mean returns. Period Risk Fixes Now uses the downside risk of the daily return vs. the mean algorithm returns for the minimum acceptable return instead of the treasury return. The above required adding the calculation of the mean algorithm returns for period risk. Also, uses algorithmperiodreturns and tresauryperiodreturn as the cumulative Sortino does, instead of using algorithm returns for both inputs into the Sortino calculation. Performance Removed aliasdt transform in favor of property on SIDData. Adding a copy of the Event8217s dt field as datetime via the aliasdt generator, so that the API was forgiving and allowed both datetime and dt on a SIDData object, was creating noticeable overhead, even on an noop algorithms. Instead of incurring the cost of copying the datetime value and assigning it to the Event object on every event that is passed through the system, add a property to SIDData which acts as an alias datetime to dt. Eventually support for datafoo. datetime may be removed, and could be considered deprecated. Remove the drop of 8216null return8217 from cumulative returns. The check of existence of the null return key, and the drop of said return on every single bar was adding unneeded CPU time when an algorithm was run with minute emissions. Instead, add the 0.0 return with an index of the trading day before the start date. The removal of the null return was mainly in place so that the period calculation was not crashing on a non-date index value with the index as a date, the period return can also approximate volatility (even though the that volatility has high noise-to-signal strength because it uses only two values as an input.) Maintenance and Refactorings Allow simparams to provide data frequency for the algorithm. In the case that datafrequency of the algorithm is None, allow the simparams to provide the datafrequency . Also, defer to the algorithms data frequency, if provided. Added support for building and releasing via conda For those who prefer building with conda. pydata. org to compiling locally with pip. The following should install Zipline on many systems.
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Sap Moving Average Preis Change Geschichte
Registrierung Es gibt nun einen SAP Standard Report, um die Änderungen im Moving Average Price zu analysieren. Alternativ können Sie die Tabelle CKMI1 verwenden, um die Abweichungen zu Ihrem Moving Average Price zu sehen. Überprüfen Sie die Informationen im KBA: 1506200 - Bestimmen Sie, wie sich der geänderte durchschnittliche Preis geändert hat. Suche nach MBEW-KALN1 (Kalkulationsnummer - Produktkalkulation) des Materials: Transaktion ausführen SE16 Tabelle MBEW (Materialbewertung) Geben Sie die Auswahl für Felder ein: Materialbewertungsbereich Bewertungstabelle (falls vorhanden) Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen Get den Eintrag KALN1 Holen Sie sich die Liste aus der Tabelle CKMI1 (Index für Buchhaltungsbelege für Material): Transaktion ausführen SE16 Tabelle CKMI1 Geben Sie das Feld KALNR ein (Kalkulation Nummer für Kosten Est Struktur) mit KALN1 aus Schritt 1 Entnehmen Sie den Eintrag im Feld quotMaximum Anzahl der Hitsquot Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen Eine Liste erscheint nach der eingegebenen Auswahl Gehen Sie zum Menüpfad quotSettingsquot - gt quotUser Parametersquot und wechseln Sie zu quotALV Raster displayquot Wählen Sie die beiden Spalten für DATUM aus (Tag, an dem das Buchhaltungsbeleg eingegeben wurde) und UZEIT (Zeitpunkt der Eintragung) und sortieren in aufsteigender Reihenfolge Analysieren Sie die Liste: Die Liste befindet sich nun in chronologischer Reihenfolge POPER gibt die Buchungsperiode an LBKUM ist die Bestandsmenge vor der entsprechenden Buchung SALK3 ist die Aktie Wert vor der entsprechenden Buchung VERPR ist die MAP vor der entsprechenden Buchung Aus der Liste sehen Sie, wie sich die LBKUM und SALK3 durch die Buchung geändert haben und das wird die MAP geändert als: VERPR (Moving Average Price) SALK3 LBKUM AWTYP MKPF Preis wurde geändert durch Ein Materialbeleg AWTYP RMRP Preis wurde durch einen Rechnungsbeleg geändert Die Felder Gesamtbestand (LBKUM), Gesamtwert (SALK3) und VERPR zeigen Werte vor der Buchung des Belegs (materialinvoice). Also, wenn Sie mit Preiskontrolle V-Moving Average Price verwenden. Der nächste Eintrag für VERPR ist das Ergebnis der Berechnung SALK3LBKUM. Beispiel aus anderen Geschichtestabellen: MARDH. Historie-Tabelle für Lagerbestand an Lagerort Ebene. MBEWH: Verlaufstabelle für Aktienwert. History-Tabellen werden nur für den PREVIOUS-Zeitraum aktualisiert, wenn eine Änderung in der aktuellen Periode erfolgt. Erst ab dem ersten Wechsel in der aktuellen Periode wird das System in der Historie-Tabelle für den Vorperiode einen Eintrag erstellen. Siehe SAP-Hinweis 193554 für weitere Details. Diese Anmerkung erklärt, wie die Geschichte Tabelle funktioniert. In den Verlaufstabellen sehen Sie, dass die Buchung in der aktuellen Periode immer die vorherige Periode aktualisiert. Wenn es in der aktuellen Periode keine Bestandsbuchung gibt, sehen Sie eine Lücke in dieser Tabelle. Sie ändern den Zeitraum bis September 2010 (009 2010). Dies ändert nichts an den Bestands - oder Bewertungstabellen. Sie posten dann eine Wareneingang im September 2010 (009 2010). Damit wird ein Eintrag in der Historientabelle für die Vorperiode (August 2010 008 2010) erstellt. Sie müssen MBEWH x CKMI1 vergleichen, um diese Beziehung zu sehen. Diese Historientabellen können einen Eintrag pro Periode haben. Die Werte eines solchen Eintrags beziehen sich auf das Ende des Zeitraums. Für die aktuelle Periode gibt es keine Einträge in den Verlaufstabellen. Ein Eintrag wird in dieser Historie-Tabelle für jeden Zeitraum nicht geschrieben. Wenn sich produktrelevante oder wertrelevante Daten ändern, kann das System einen Eintrag in der Historientabelle generieren. Darüber hinaus werden die Felder LFMON (Aktueller Zeitraum (Buchungszeitraum)) und LFGJA (Geschäftsjahr der laufenden Periode) in den Bestandsbuchwerten nicht mehr automatisch auf den aktuellen Zeitraum durch das Periodenabschlussprogramm gesetzt. Die Periode wird erst im ersten Satz auf die neue Periode übertragen. Gleichzeitig werden auch die relevanten Historieneinträge generiert. Generisch werden alle Rohstoffe (ROH), Ersatzteile (ERSA), gehandelte Waren (HAWA) etc. als gleitender Durchschnittspreis (MAP) aufgrund der rechnungsführenden Praxis genau zugeordnet Bewertung des Inventars solcher Materialien. Diese Materialien unterliegen den Kaufpreisschwankungen regelmäßig. Unternehmen in der Regel verwenden gleitenden Durchschnitt auf gekaufte Materialien mit kleinen Kosten Schwankungen. Es ist am besten geeignet, wenn das Einzelteil leicht erreichbar ist. Die Auswirkungen auf die Margen werden minimiert, was die Notwendigkeit einer Varianzanalyse reduziert. Darüber hinaus ist der Verwaltungsaufwand gering, da es keine Kostenvoranschläge gibt. Die Kosten spiegeln Abweichungen wider, die den tatsächlichen Kosten näher stehen. Die Halbfabrikate (HALB) und Fertigprodukte (FERT) werden aufgrund des Produktkalkulationswinkels mit dem Standardpreis bewertet. Wenn diese MAP gesteuert werden sollten, würde die fertiggestellte Produktbewertung aufgrund von Dateneingabefehlern während der Rückmeldung von Material und Arbeit, Produktionsinfizienten (höhere Kosten) oder Effizienz (niedrigere Kosten) schwanken. Dies ist keine Standard-Buchhaltungs - und Kalkulationspraxis. Siehe OSS-Hinweis 81682 - Pr. Contr. V für Halb - und Fertigprodukte. SAP empfiehlt, dass der Standardpreis für FERT und HALB verwendet wird. Wenn der tatsächliche Preis für die Bewertung erforderlich ist, verwenden Sie die Funktionen des Material-Ledgers, wo ein periodischer tatsächlicher Preis erstellt wird, der realistischer ist. z. B. How SAP kalkulieren den gleitenden durchschnittlichen Preis Wareneingang zur Bestellung Saldo auf der Hand Menge Wareneingang Menge Saldo auf Hand Wert Waren Quittung Wert Neuer Umzug Durchschnittlicher Gesamtbetrag Gesamtbetrag Summe Menge Rechnungseingang zur Bestellung Rechnungspreis mehr als Kaufauftrag Preis zusätzlicher Wert add to Saldo auf Handwert dann geteilt durch Saldo auf Hand Menge Rechnungspreis weniger als Kaufpreis Preisdifferenz wird von der Balance on Hand Wert (bis zu 0) abgezogen. Der Rest des Betrags wird zur Preisabweichung. Dies wird dazu führen, dass Balance on Hand Wert ist Null, während es Balance on Hand Menge. Wenn der Balance-Hand-Wert ausreicht, um abzuziehen, wird der verbleibende Wert durch Balance on Hand-Menge geteilt. Wenn Ihr Warenausgangspreis ständig größer ist als Ihr Wareneingangspreis. Es wird in null Wert gleitenden durchschnittlichen Preis. OSS beachten 185961 - Moving Average Price Calculation. 88320 - Starke Abweichungen bei der Entwicklung des gleitenden Durchschnittspreises. Niemals negative Bestände für im gleitenden Durchschnitt getragene Materialien zulassen. (C) gotothings Alle Material auf dieser Seite ist Copyright. Es wird jede Anstrengung unternommen, um die Integrität des Inhalts zu gewährleisten. Die auf dieser Website verwendeten Informationen erfolgen auf eigenes Risiko. Alle Produktnamen sind Warenzeichen der jeweiligen Firmen. Die Site gotothings ist in keiner Weise mit der SAP AG verbunden. Jede nicht autorisierte Kopie oder Spiegeln ist verboten. Wie SAP berechnen gleitenden Durchschnittspreis (MAP) des Materialstamms Wenn ein Material einer gleitenden durchschnittlichen Preiskontrolle unterliegt, berechnet das SAP-System Werte für Warenbewegungen auf folgende Weise. Neue Menge Alte Anzahl Quittung Anzahl Neuer Wert Alter Wert (Quittungsmenge (Quittungsbeleg Preiseinheit)) Neuer MAP Preis (Neuer Wert Neue Menge) Preiseinheit im Materialstamm Sehen Sie die folgenden Beispiele für ein besseres Verständnis. Beginnen Sie mit einem Material mit MAP von 10.00, PO 100 Stück bei 10pc. 1. Erster Wareneingang Der Bestandskonto wird mit dem Quittungswert auf Basis des Bestellpreises gebucht. Geliefert Menge PO Preis 10 Stück 10pc. 100 Der Verrechnungseintrag wird auf das GRIR-Verrechnungskonto gebucht. Dr. Stock Account 100 Cr. GRIR Clearing Account 100 Gesamtbestand Menge 10, Gesamtwert 100, KARTE 10.00 2. Zweite Wareneingang Der Preis in der Bestellung wird auf 12.00pc geändert. Statt 10.00pc. Der Bestandskonto wird mit dem Quittungswert auf Basis des geänderten Bestellpreises gebucht. Gelieferte Stückzahl Preis 10 Stück 12Stk. 120 Dr. Stock Account 120 Cr. GRIR Clearing Account 120 Da sich der Preis in der Bestellung von dem aktuellen gleitenden Durchschnittspreis im Materialstamm unterscheidet, wird der gleitende Durchschnittspreis auf 11.00 gewechselt. Gesamtbestand 20, Gesamtwert 220, KAPITEL 11.00 3. Wareneingangsumkehr Der Aktienkonto wird gutgeschrieben Mit dem durchschnittlichen Quittungswert. Menge (Wareneingangswert Wareneingangsmenge) 10 Stück (220 20 Stück) 110 Dr. GRIR Clearing Account 110 Cr. Stock Account 110 Gesamtbestand Menge 10, Gesamtwert 110, KARTE 11.00 10 Stück bei 12.00pc. 120.00 Dr. Stock Account 10 Dr. GRIR Clearing Account 110 Cr. Kreditorenkonto 120 Gesamtbestand Menge 10, Gesamtwert 120, KARTE 12,00 Verschiebender Durchschnittspreis: Wertberechnung Wenn ein Material einer gleitenden durchschnittlichen Preiskontrolle unterliegt, berechnet das System die Werte für Warenbewegungen auf folgende Weise: Verschiebender Durchschnittspreis: Wertberechnung für Mehr Informationen und Beispiele für Buchungen und Wertberechnungen für Materialien, die einer gleitenden durchschnittlichen Preiskontrolle unterliegen, siehe: