"Stocks tend to have relatively high (o bassa) ritorna ogni anno nello stesso mese di calendario. Il modello è indipendente dalla dimensione, industria, annunci di utili, dividendi, e l'anno fiscale. I risultati sono coerenti con l'esistenza di un effetto stagionale persistente rendimenti azionari."
[La prova di comportamento prevedibile dei rendimenti di sicurezza. Journal of Finance 45: 881-898, 1990]
Una piattaforma facile da usare software che consente di eseguire la scansione attraverso milioni di pezzi di dati di mercato senza soluzione di continuità. Identificare trend storici con i tuoi criteri di ricerca, aiutandovi a trovare le migliori proposte 2016.
Selecting "Dig Now" esegue la scansione attraverso il database storico e identificare le tendenze e cicli che soddisfano i criteri.
TradeMiner sarà classificare i risultati in base a un sistema di classificazione proprietario. Questo sistema di classifica più elevate le scelte con i maggiori benefici nel più breve lasso di tempo, con la minor quantità di rischio storico.
Il nostro ranking funziona su una scala da zero a cinque, e comprende una facile lettura, chiave codificata colore; rosso procedere con estrema cautela, giallo per procedere con cautela, e verde per andare per esso!*
La varietà di grafici in TradeMiner permette di vedere i risultati degli anni precedenti, identificare il rischio vs. premiare e vedere i registri commerciali dettagliate degli anni passati’ tendenze.
In TradeMiner è possibile selezionare una qualsiasi delle seguenti tabelle e saranno visualizzati nella parte bassa della finestra più grande Grafico. Questa visione più ampia fornisce e dettagli aggiuntivi per qualsiasi commercio scelto.
Con tutte le molte opzioni di cose al commercio, TradeMiner può aiutare a restringere la lista verso il basso per un paio di mestieri che hanno lunghe tendenze storiche stagionali.
con TradeMiner, non è sufficiente che sappiamo solo quello che i mercati hanno fatto in passato, vogliamo sapere la probabilità di ripeterle anche quest'anno.
Usiamo un modello di pattern recognition rete neurale per imparare i modelli di vincere e perdere le tendenze, in base alle loro modelli individuali di trend storici.
La rete neurale identifica se la tendenza imminente appare come una tendenza vincere o perdere una tendenza in base a ciascuno dei mercati di confronto storico. Abbiamo poi report Se l'modelli anni tendenza corrispondono favorevolmente, o sfavorevolmente con il modello storico vincente: alto, medio, Basso, o molto basso.
Ricevere e-mail per informare l'utente quando i commerci stagionali scelte si stanno preparando per iniziare (stesso giorno o giorni di anticipo). Avvisi rendono conveniente e ti danno tempestiva, processabile… Leggi di più…
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