Automated Trading System Book

Capítulo 4: Mercados de Negociação NASDAQ Market Center Sistema de Execução (o quotSystemquot) O sistema para negociação automatizada e manutenção de ordens de NASDAQ questões Exibe todas as ordens ainda a serem preenchidas que estão longe do mercado atual Tanto agência e pedidos proprietários são aceitos Pedidos podem ser divididos Para obter a melhor execução Um recurso de cotação de reserva permite a atualização automática de cotações Há quot0quot tempo de atraso para o próximo potencial de comércio Nome anterior: Redes de Comunicações Eletrônicas de Livro Único (ECNs) Apenas as ações listadas no mercado Atuar como um serviço de correspondência institucional, Cada negócio Estes negócios ocorrem no quarto mercado (longe dos andares de negociação de câmbio) Não negoceiam questões de OTC porque o mercado é ilíquido As negociações de ECN são relatadas para a Rede apropriada A, B ou C por um sistema chamado TRACSRecommended Books on Investment and Automated Trading Systems OK, vou admitir isso. Nenhum de nós é guru do investimento e não fez (ou perdeu) milhões de jogar o mercado de ações. No entanto, weve sido solicitado algumas vezes para trabalhar em projetos relacionados com sistemas de negociação automatizada e estes são alguns dos livros que achamos mais interessante ou útil. Clique nos títulos para ver comentários de outras pessoas e outras informações de seu Amazon local. Paulos perdeu dinheiro com o crash da WORLDCOM e usa isso como um ponto de partida para explicar a matemática por trás do mercado de ações. Existem boas explicações qualitativas de muitos dos números e teorias usadas na tentativa de prever o preço dos estoques. Eu gostei especialmente de sua descrição do Paradoxo da Hipótese de Mercado Eficiente (se todos acreditassem nela, a Hipoética de Mercado Eficiente já não seria verdadeira) e seu oposto imaginário, a Hipótese do Mercado Lento. Outro ponto positivo que ele faz é que os critérios para o sucesso de um sistema de comércio não é se ele ganha dinheiro. Isso é apenas uma condição necessária. Um sistema de comércio bem sucedido deve ganhar mais dinheiro do que simplesmente investir em contas do Tesouro, ou comprar um fundo de índice. O livro abrange temas tais como análise técnica, beta, teoria de carteira, etc Embora existam alguns nuggets excelentes de informação aqui, eu encontrei o estilo de escrita distraindo. Fiquei também desapontado por um outro livro do mesmo autor (Uma vez, a lógica matemática oculta das histórias) cobriu muito do mesmo terreno com os mesmos exemplos. Uma das principais premissas feitas por muitas teorias de investimento e de preços (por exemplo, Black-Scholes) é que os preços se comportam de uma maneira que pode ser modelada pela distribuição normal. Parece no rosto de uma suposição razoável, mas não é. Mandelbrot faz um forte argumento de que a distribuição normal é um pobre estimador para a distribuição de mudanças de preços, e que uma distribuição fractal pinta um quadro mais preciso. Por que isso importa Se você tomar a suposição normal, em seguida, grandes saltos de preço são extremamente improváveis, e as mudanças de preços em qualquer dia não são afetados por mudanças no dia anterior. Na verdade, os extremos acontecem, ea magnitude das mudanças de hoje se correlaciona com os dias anteriores negociação. O efeito líquido é que a hipótese de distribuição normal subestima seriamente o risco. Este livro está na categoria ciência popular. Não há matemática ou equações profundas. Há uma mistura razoável de anedota e provas experimentais, mas um pouco de excesso de apreensão quando Mandelbrot consegue provar que está certo e que outros estão errados (uma vergonha, se você está apontando matematicamente boas notícias. Este livro não vai fazer você rico, ou dar-lhe uma maneira certa de fogo de fazer dinheiro no mdash mercados seu autor cuidadosamente aponta para isso. O que lhe dará é uma compreensão mais profunda das bases instáveis ​​em que a teoria do portfólio, a opção de preços e muitos outros modelos são baseados, bem como algumas idéias sobre como testar mais realisticamente um sistema de negociação em dados simulados. Este livro contém reflexões sobre eventos aleatórios e seus efeitos no mercado (e vida em geral) por um profissional comerciante, Nassim Taleb. Há pensamentos aqui que eu achei bastante profundos sobre a natureza da lógica indutiva (raciocínio de eventos para regras), bem como exemplos e explicações interessantes de como nos permitimos ser enganados por fenômenos aleatórios. Taleb é particlarly fascinado por o que descreve como o problema do cisne preto. Vemos muitos cisnes. Todos eles são brancos. Nós inferimos que todos os cisnes são brancos. Infelizmente, nunca foram para a Austrália, onde os cisnes são negros também. Se construímos nossos sistemas de negociação com base em tais princípios, a aparência de um cisne negro nos limpará. O estilo de escrever aqui é uma coleção de reflexões e digressões alfabetizadas que eu gostei, mas, a julgar pelos comentários da Amazon, parece irritar alguns leitores. Se você já sonhou em criar um sistema de computador para bater os bookies ou o mercado de ações (e quem não tem), então Steven Skienas livro é para você. Skiena descreve seus próprios esforços (e suas equipes) para criar um sistema automatizado que colocaria apostas ganhando em jai alai. Um jogo Basque que seja jogado também em partes de France e em algumas cidades em America do Norte. O livro descreve o jogo em si (um jogo com semelhanças com tênis, squash e rugby cinco), os métodos convoluted por que os torneios são realizados (uma espécie de round robin) eo sistema de jogo pari-mutuel que é usado para fazer apostas no resultado. Para criar o sistema perfeito, Skiena e sua equipe precisavam modelar a estrutura do torneio, os efeitos da habilidade do jogador em resultados de partida, e (já que as probabilidades são oferecidas usando um sistema pari-mutuel) os hábitos de apostas do público em geral. Eles então precisavam identificar apostas que seriam (em média) rentáveis. A equipe conseguiu, o programa que eles desenvolveram, finalmente, conseguindo retornar cerca de 500 em sua aposta de jogo inicial em um único ano. (A má notícia, como Skiena aponta, é que não seria possível usar esse sistema para apostar grandes quantias de dinheiro em jai alai, uma vez que tais apostas iria diminuir significativamente as probabilidades disponíveis). A deve ler para qualquer um seriamente interessado em quotbeating o systemquot. A julgar por esta autobiografia, Edwin Lefegravevre (um nome de caneta de Jesse Livermore) pode ter sido o tipo de pessoa que sua mãe lhe advertiu contra. Ele ganhou a vida de especular sobre o mercado de ações, às vezes usando técnicas que provavelmente seria ilegal hoje. Ele ganhou e perdeu dinheiro, e este livro contém suas idéias sobre os períodos de negociação bem sucedidos e mal sucedidos. Heres um dos Lefegravevres, além da natureza da especulação, que segue a história de um homem que tinha um sistema bem-sucedido, pensou que poderia fazer melhor, mudando o sistema, depois se apagou: às vezes penso que a especulação deve ser um tipo não natural de Negócios, porque eu acho que o especulador médio tem dispostos contra ele sua própria natureza. As fraquezas que todos os homens são propensos são fatais para o sucesso na especulação mdash ususally essas mesmas fraquezas que o tornam agradável aos seus companheiros ou que ele próprio particularmente protege contra em outros empreendimentos de sua onde eles não são quase tão perigoso como quando ele está negociando Em ações ou commodities. Talvez um sistema automatizado não esteja sujeito a esses erros humanos Ou será que, também, falta a humildade de comerciantes como Taleb. Falta a modéstia ou objetivos limitados de Taleb ou Paulos. Este livro afirma que ele vai revelar. Como você pode usar seu computador para reunir, analisar e detectar ineficiências de mercado rentável mdash a chave para fazer negócios vencedores dia após dia. Apesar desta hipérbole de publicação, há muito a recomendar este livro se você está planejando em implementar um sistema negociando. Há explicações de rede neural, análise técnica e abordagens de mineração de dados. Há também descrições de dois ou três grandes projetos, discussões de possíveis fontes de dados comerciais e perguntas-chave a serem feitas na avaliação de sistemas. Alguns dos capítulos deste livro são um pouco datados: com as mudanças substanciais em hardware e software desde 1999, felizmente não tem que se preocupar mais sobre se os dados recebidos vão transbordar o nosso 16550 UART. No entanto, muitas considerações de design nunca mudam e este livro ainda vale a pena ler se você está pensando em projetar ou avaliar uma estratégia de negociação automatizada. Se você pode sobreviver lendo o título, este livro é, na verdade, uma história anedótica do mdash Critério Kelly uma fórmula que identifica o quanto deve ser apostado em uma empresa arriscada. Um elenco surpreendente de personagens está envolvido, de figuras do submundo a físicos e matemáticos, e de 1738 (não um erro de impressão) para o dia de hoje. Este não é um tratamento matemático suficiente para mim, mas vale a pena ler para descobrir como as pessoas tentaram e conseguiram (ou falharam) em explorar o trabalho de Kellys (e Bernoullis). (Se você precisa brincar com números, a Calculadora Kelly pode ser útil.) 5 de agosto de 2010 middot 16 Comentários middot Backtest. Livros Análise Técnica Baseada em Evidências: Aplicando o Método Científico e Inferência Estatística a Sinais Trading Hoje I8217ll estar falando sobre um excelente livro, que foi recomendado em vários 8220quant8221 blogs que li: Evidence-Based Technical Analysis por David Aronson. Uma das principais razões que eu escolhi este livro é porque ele ensina a pescar (em vez de dar-lhe um peixe). Então, se você está atrás de um livro com grandes estratégias de negociação ou indicadores, isso pode não ser o ideal, no entanto, se você quiser aprender sobre testes de estratégia e metodologia. It8217s provavelmente uma grande adição à sua biblioteca de negociação. Ele tinha sido na minha lista por um tempo e eu desejo I8217d lê-lo mais cedo, pois tem o potencial de adicionar métodos de pedra angular à negociação de investigação e procedimentos de teste. Leia mais para um resumo com um direito de revisão no end8230 Uma das primeiras citações do livro define o conceito que abrange: O método científico é a única maneira racional para extrair conhecimento útil de dados de mercado ea única abordagem racional para determinar qual TA Métodos têm poder preditivo. Chamo essa análise técnica baseada em evidências (EBTA). Aronson introduz precocemente o conceito de objetivo (TA) versus subjetivo (TA). Uma afirmação objetiva é uma proposição significativa, que pode ser inequivocamente verificada. Para nós desenvolvedores de sistemas mecânicos de negociação: um conjunto de regras que podem ser back-tested. Por outro lado, a análise técnica subjetiva consistiria em abordagens como a Elliot Wave Analysis. No entanto, a análise técnica objetiva não é suficiente por si mesma: você ainda precisa de inferência estatística rigorosa para tirar conclusões sobre seu poder preditivo. Parte 1: Fundamentos A primeira parte do livro estabelece os fundamentos metodológicos, filosóficos, psicológicos e estatísticos do EBTA. O primeiro tópico abordado é a necessidade de benchmarking para avaliar regras objetivas e introduz o conceito de detrending. Que já discuti anteriormente. O segundo tópico trata da psicologia cognitiva e dá exemplos de diferentes tipos de preconceitos comportamentais que podem nos enganar e nos fazer acreditar na análise técnica subjetiva: Reconhecimento de padrões Preconceito de confirmação Preconceito de retrospecto Confiança excessiva Correlações ilusórias Percepção errônea de aleatoriedade O antídoto para estes 8220mind Traps8221 é o método científico. O método genérico científico é abordado no terceiro capítulo com alguma história e filosofia de ciência e raciocínio lógico. O método científico 8211 que pode e deve ser aplicado à Análise Técnica 8211 contém 5 estágios: Observação Hipótese Previsão Verificação Conclusão TA subjetivo não está de acordo com o método científico eo autor apresenta um estudo interessante de objetificação de um padrão TA subjetivo (Cabeça e ombros ) Para torná-lo testável (mostra que a cabeça e ombros é inútil em ações e tem valor duvidoso em moedas). Análise estatística dos resultados dos back-tests Os próximos três capítulos introduzem e abrangem a análise estatística. O início desta parte dá uma boa atualização na inferência estatística, começando com conceitos como distribuição de freqüência, desvio padrão, probabilidades e valores de p. O exemplo de amostragem e inferência estatística usando contas em uma caixa faz para uma boa ilustração e um paralelo bastante claro com o mundo de negociação de regras de back-testing. O livro passa a conceitos como teste de hipóteses, significância estatística e intervalo de confiança, etc. e como eles se relacionam com testes de regras. Um dos principais problemas dos resultados de back-testing é que eles representam apenas uma amostra de como a régua de sistemas executa. Aronson apresenta a abordagem estatística clássica para derivar a distribuição de amostragem (necessária para realizar a inferência estatística) com base em uma única amostra de observação. No entanto, isso pressupõe a normalidade da distribuição, o que é improvável que seja correto ao lidar com dados financeiros. Novos Métodos Científicos para Back-Testing Este último conceito leva à introdução dos dois métodos alternativos para derivar a distribuição de amostragem e realizar inferência estatística nos resultados back-tested. Estes são dois métodos baseados em computador: Ambos os métodos estimam a distribuição de amostragem por reamostragem aleatória (reutilização) da amostra original de observação. Uma estatística de teste é então calculada para cada resample. Na prática, o método bootstrap usa reamostragem com a substituição da estratégia diária retorna para gerar numerosas estatísticas de teste aleatórias usadas para aproximar uma distribuição de amostragem. O método de permutação de Monte Carlo obtém o mesmo resultado desacoplando e permutando a direção da posição (ou seja, longo ou curto) com os retornos diários do instrumento. Usando a inferência estatística coberta em capítulos anteriores, pode-se decidir se os resultados encontrados no back-teste são estatisticamente significativos ou o produto de acaso aleatório. Estes dois métodos são os principais take-away do livro. Como eles são valiosos para identificar o grau de aleatoriedade em uma regra de back-tested. Isso provavelmente deve ser parte de uma metodologia de pesquisa de sistema de negociação padrão e vou cobrir esses dois métodos em mais detalhes em posts posteriores. Na mineração de dados Os métodos acima tratam apenas de um teste ruleback. No entanto, raramente testar a regra de forma isolada: a maioria dos back-testing testaria vários valores de parâmetros, regras e combinações para tentar identificar os melhores: este é o data mining. No entanto, é errado esperar que o desempenho futuro dos sistemas com melhor desempenho se mantenha em linha com os resultados anteriores testados. Os sistemas com melhor desempenho podem ter valor intrínseco, mas parte de seu desempenho excessivo é devido a variações aleatórias. Se você executar 1.000 regras diferentes sem poder de previsão, todas elas conterão alguma chance aleatória de produzir uma variável de partida da média zero. A regra 8220 mais lucky8221 estará mais distante no lado direito da média zero (e, portanto, pegada pelo mineiro de dados), apesar de não ter valor intrínseco. A mineração de dados introduz um viés. Que sobreestima o valor da regra 8220best8221 em comparação com as variações aleatórias esperadas. O viés de mineração de dados está ligado a vários fatores: Aumenta com o número de regras de back-tested Diminui com tamanho de amostra usado em back-testing. Diminui com a correlação de back-tested regras resultados. Aumenta com a freqüência de outliers na amostra de back-test. Diminui com a variação nos retornos testados de volta entre as regras consideradas. Isso é ilustrado com exemplos e gráficos. O restante do capítulo concentra-se em métodos para reduzir a correção para o viés de mineração de dados e adapta o método bootstrap (usando a verificação de realidade de White8217s) ea permutação Monte Carlo para ser usada no modo 8220data mining8221 (em vez de teste de regra única). Em conclusão, a mineração de dados é um método válido para descobrir a melhor regra (s), mas o pesquisador deve garantir que os resultados são estatisticamente significativos para evitar o risco de descobrir regras 8220 mais lucky8221. Uma Visita à EMH e Aplicação de Métodos O capítulo seguinte trata da Hipótese de Mercado Eficiente. Que leva um pouco de uma batida pelo autor. O ponto principal é que tanto do ponto de vista empírico e teórico, o EMH contém falhas, o que suporta a idéia de sucesso TA. A última parte do livro apresenta um conjunto diverso de regras e parâmetros (6.402 combinações) e tenta testar a sua significância estatística. As regras são bastante simples e os resultados não destacam poder preditivo significativo em qualquer regra. Conclusão da revisão Este livro é uma leitura muito interessante, no lado longo, com 450 páginas. Mesmo que eu gostei por toda parte, eu estava às vezes encontrando-me na esperança de o autor não se expandir tanto sobre alguns tópicos introdutórios (a história ea filosofia da ciência é bastante interessante, mas poderia muito bem ser skim-ler para chegar às peças 8220juicier8221 mais rápido) . Se você estiver apressado, aconselhe concentrar-se nos capítulos 4, 5 e 6, onde os métodos real de bootstrap e Monte Carlo são apresentados e discutidos, ea discussão sobre o viés de mineração de dados é interessante e muito relevante. Para um leitor novo para estes conceitos, os capítulos iniciais forneceriam uma introdução abrangente dos conceitos fundamentais de raciocínio científico e análise estatística antes de colocá-los todos juntos na aplicação. Para mais informações, alguns dos comentários sobre amazon são bastante perspicazes (principalmente positiva 8211 embora o book8217s got sua parte de 1 estrelas comentários). Há também um site companheiro para o livro com mais informações e resultados detalhados dos testes realizados na última parte do livro. Josh: Aronson realmente não entra em uma explicação matemática teórica de cada fator no viés de mineração de dados, mas sim apresenta resultados baseados em simulações computadorizadas usando algumas regras artificiais onde ele pode controlar cada fator. Os resultados são apresentados em um gráfico que mostra que o viés de mineração de dados cai lentamente para correlações entre 0 e 0,8 e depois mais drasticamente após a marca de 0,8 (ou aproximadamente) mais sistemas de regras sendo testados, maior o limite de correlação para uma grande queda de O viés de mineração de dados (ie em 10 regras testadas, ele começa a cair mais pesadamente em 0,7, enquanto que para 1000 regras ele cai 0,95). Sua idéia de ajustar o t-stat com base na correlação rul soa bem 8211 no entanto Aronson não vai nessa direção, mas ele descreve como adaptar os métodos bootstrap e Monte Carlo para contabilizar o viés de mineração de dados. Obrigado pela sugestão de papel 8211 I8217ll dar uma olhada Andrew Eu também acho que alguns dos conceitos Aronson e métodos serão incorporados na minha metodologia de teste padrão 8211 Como eu estou dizendo no post, este livro ensina você a fish8230 Precisará de código que Up como você fez em R e Octave C (embora eu ainda não aprendeu essas ferramentas e pode ir uma implementação de TI diferente route8230) O viés caindo lentamente até o.8 faria sentido matematicamente, uma vez que r quadrado é correlação ao quadrado, A lei de poder faz sentido. Em última análise, soa como 6-a-12 e meia dúzia para o outro. Com centenas de regras altamente correlacionadas, mas o viés de datamining baixo, versus centenas de regras não correlacionadas com alto viés parece que a margem líquida seria zero. É claro que se a taxa em que o desvio cai não é linear relativamente à taxa a correlação aumenta, então pode haver um spot 8222. Coisas interessantes, pegando Aronson8217s livro foi na minha lista de tudo por um tempo. Confira a lista de mercados de futuros globais que a Wisdom Trading oferece, desde o milho na África do Sul, o óleo de palma na Malásia ao won coreano, o real brasileiro ou o querosene japonês para citar alguns, é impressionante e ótimo para se beneficiar da diversificação. Au. Tra. Sy blog, Systematic negociação de pesquisa e desenvolvimento, com um sabor de tendência seguinte. Disclaimer: O desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros. A negociação de futuros é complexa e apresenta o risco de perdas substanciais como tal, pode não ser adequado para todos os investidores. O conteúdo deste site é fornecido apenas como informação geral e não deve ser tomado como conselho de investimento. Todo o conteúdo do site, não deve ser interpretado como uma recomendação para comprar ou vender qualquer instrumento financeiro ou de segurança, ou para participar em qualquer estratégia particular de negociação ou investimento. As idéias expressas neste site são apenas as opiniões do autor. O autor pode ou não ter uma posição em qualquer instrumento financeiro ou estratégia referida acima. Qualquer ação que você tomar como resultado de informações ou análises neste site é, em última instância, sua única responsabilidade. RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICO TÊM MUITAS LIMITAÇÕES INERENTES, ALGUNS DOS DESCRITOS ABAIXO. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO SENDO QUE QUALQUER CONTA PODERÁ CONSEGUIR LUCROS OU PERDAS SEMELHANTES AOS MOSTRADOS EM FATO, HÁ DIFERENÇAS MAIS FREQUENTES ENTRE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICO E OS RESULTADOS REAIS SUBSEQUENTEMENTE ALCANÇADOS POR QUALQUER PROGRAMA PARTICULAR DE NEGOCIAÇÃO. UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICO É QUE ESTÃO PREPARADOS GERALMENTE COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ADICIONALMENTE, A NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO IMPLICA RISCO FINANCEIRO E NENHUM RELATÓRIO HIPOTÉTICO DE NEGOCIAÇÃO PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO DE NEGOCIAÇÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE DE PERMANECER PERDAS OU ADORAR A UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO ESPECÍFICA, A MENOS DE PERDAS COMERCIAIS, SÃO PONTOS MATERIAIS QUE TAMBÉM PODEM AFIXAR ADVERSAMENTE OS RESULTADOS DE NEGOCIAÇÃO REAL. Existem inúmeros outros factores relacionados com os mercados em geral ou com a implementação de qualquer programa específico de negociação que não podem ser totalmente contabilizados para a preparação de resultados de desempenho hipotético e tudo o que pode afetar de forma adversa os resultados de negociação. ESTES TABELAS DE DESEMPENHO E RESULTADOS SÃO HIPOTÉTICOS DE NATUREZA E NÃO REPRESENTAM NEGOCIAÇÃO EM CONTAS REAIS. Cópia 2009-2012 Au. Tra. Sy blog 8211 Automated trading System mdash Sitemap mdash Powered by WordpressIt Não parece possível. Mas é com nossas estratégias de negociação algorítmica Não parece possível. Um sistema de negociação algorítmica com tanta identificação de tendências, análise de ciclos, fluxos de volume de buysell, estratégias de negociação múltiplas, entrada dinâmica, preços de destino e de parada e tecnologia de sinal ultra-rápida. Mas isso é. Na verdade, AlgoTrades plataforma de sistema de negociação algorítmica é o único do seu tipo. 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TAMBÉM, SENDO QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER OU NÃO COMPENSADO PELO IMPACTO, SE HOUVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. OS PROGRAMAS SIMULADOS DE NEGOCIAÇÃO EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO PROJETADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO SENDO QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU É POSSÍVEL CONSEGUIR LUCROS OU PERDAS SIMILARES Àqueles MOSTRADOS. Nenhuma representação está sendo feita nem implica que o uso do sistema de negociação algorítmico irá gerar renda ou garantir um lucro. Há um risco substancial de perda associado com futuros de negociação e troca de valores negociados em bolsa. A negociação de futuros ea negociação de valores negociados em bolsa envolvem um risco substancial de perda e não é apropriado para todos. Estes resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que têm certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Além disso, uma vez que estas transacções não foram efectivamente executadas, estes resultados podem ter sub-ou sobre-compensado o impacto, se for o caso, de determinados factores de mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício de retrospectiva. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta vai ou é susceptível de alcançar lucros ou perdas semelhantes a estes sendo mostrado. 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