Ethvert handelssystem kræver mindst to hovedkomponenter, uanset om de er eksplicit adskilt eller ej: en alfa-søgende signalgenereringskomponent, der er bekymret for retningen (lang eller kort) af en handel, og en eksekveringskomponent, der faktisk interagerer med markedet for at opfylde disse signaler ved at afgive faktiske ordrer.
Vi kan derfor opdele enhver handel i to komponenter:
Sand PnL af handel = Brutto PnL fra handel + Omkostninger ved at udføre handel
Bruttofortjenesten fra en handel er den teoretiske fortjeneste af en handel i en perfekt, friktionsfri verden og er helt bestemt af effektiviteten (nøjagtigheden og præcisionen) af den signalgenererende komponent; hvorimod omkostningerne ved at udføre en handel er de faktiske transaktionsomkostninger, der opstår ved at interagere med markedet, bestemt af effektiviteten af udførelseskomponenten.
Formålet med denne artikel er at diskutere komponenterne i disse transaktionsomkostninger, og hvordan vi kan bestemme dem, så vi i sidste ende kan minimere disse transaktionsomkostninger.
Selve transaktionsomkostningerne kan opdeles i 2 kategorier; faste transaktionsomkostninger samt variable transaktionsomkostninger.
Faste transaktionsomkostninger omfatter omkostninger, der er kendt på forhånd, før handlen udføres, og som er statiske; og eksempler på faste transaktionsomkostninger omfatter faste provisioner, platformsgebyrer, markedsadgangsgebyrer osv. Den eneste måde at reducere de faste omkostninger på er typisk at indgå i forhandlinger med mægleren. Spilteoretisk forhandling med mæglere er uden for rammerne af denne artikel såvel som mulighederne for udførelsesmodellen og derfor henvist til en anden diskussion.
Variable transaktionsomkostninger kendes ikke på forhånd og kan kun estimeres ex ante og bekræftes efterfølgende. Eksempler på variable transaktionsomkostninger omfatter handlens markedspåvirkning, handlens spread-omkostninger og timing-omkostningerne for handelen. Variable transaktionsomkostninger er en funktion af markedsforhold, og hvordan eksekveringsmodellen interagerer med nævnte markedsforhold og er derfor det primære fokus i denne artikel.
Næsten enhver idé om transaktionsomkostninger er enten direkte påvirket af likviditet eller kan forklares ved hjælp af en eller anden dimension af likviditet. Derfor skal vi, før enhver udlægning af variable transaktionsomkostninger, først diskutere likviditet.
Likviditet har 4 hoveddimensioner, der hver repræsenterer et aspekt af likviditet. De 4 hoveddimensioner af likviditet er bredden af likviditet, dybden af likviditet, det haster med at kræve likviditet og likviditetens robusthed.
Breddedimensionen af likviditet kan opfattes som bud-ask-spændet eller markedets bredde. For små handler med små mængder repræsenterer breddedimensionen de gennemsnitlige handelsomkostninger (da markedspåvirkningen vil være minimal), og likviditet i den størrelse er umiddelbart tilgængelig.
Dybdedimensionen af likviditet kan opfattes som mængden af handler, der er tilgængelige til en given pris.
Akut likviditet kan opfattes som den tid, det tager at søge efter en modpart til de handler, vi ønsker at tage.
Resiliens af likviditet kan opfattes som, hvor hurtigt markedet kommer sig efter et chok. Et robust marked vil lide under færre prisafvigelser fra handel.
Alle likviditetsdimensioner er tæt beslægtede - dybere markeder er generelt strammere, og derfor er de mere tilbøjelige til at være modstandsdygtige og have mængder til rådighed for handel med det samme. Når man sætter alle disse likviditetsdimensioner sammen, opsummeres likviditet bedst ved den relative lethed at handle store størrelser (dybde) til lave omkostninger (bredde) hurtigt (hastende) og med minimal indvirkning på markedet (resiliens).
Vi er nu i stand til at gå videre til den første komponent af variable transaktionsomkostninger, spredningsomkostninger. Af de 3 variable omkostninger, der er nævnt i denne artikel, er spreadomkostninger de mest "synlige". Spredningsomkostningerne repræsenterer forskellen mellem den bedste bud- og den bedste udbudspris på et givet tidspunkt.
I store træk repræsenterer det omkostningerne ved straks at handle på eller under størrelsen af det bedste udbud og bedste bud. Dette kan illustreres ved at overveje et tankeeksperiment, hvor en erhvervsdrivende køber ved det bedste bud og straks sælger til det bedste bud. Den rundrejse-handel, som efterlader ham uden nettopositioner, vil koste ham præcis spændet, forudsat at priserne ikke bevægede sig.
Spredningen kompenserer dem, der sørger for likviditet. Det kan opfattes som risikopræmien ved at give andre markedsdeltagere en mulighed (pris og mængde) at handle imod. Jo bredere spredningen er, jo mere præmie kræves der for de negative udvælgelsesrisici.
Den enkleste måde at sænke spredningsstørrelsen på er at handle mere passivt. Afsendelse af en markedsordre vil medføre de maksimale spreadomkostninger, hvorimod tilvejebringelse af likviditet (enten at deltage i det bedste tilbud eller lave markedet) vil give dig negative spreadomkostninger (nu bliver du kompenseret for risikopræmien ved at tilbyde andre markedsdeltagere en mulighed for at handle imod).
Markedspåvirkningen er repræsenteret ved prisændringen forårsaget af en specifik handel. Markedspåvirkningen kan estimeres ved at tage forskellen mellem udførelsesprisen og det bedste tilbud på udførelsestidspunktet. Bemærk, at dette faktisk er ordrens samlede handelsomkostninger; da vi ikke er i stand til at isolere omkostningerne fra markedspåvirkning uden at have en estimeringsmodel. Mere specifikt, for at markedspåvirkningen faktisk skal være forskellen mellem udførelsesprisen og det bedste tilbud, skal markedet være et statisk marked uden naturlig prisstigning og uden indflydelse fra andre ordrer.
Markedspåvirkning kan yderligere opdeles i midlertidige og permanente påvirkninger. Den midlertidige påvirkning afspejler omkostningerne ved at kræve likviditet akut, mens den permanente påvirkning svarer til den informationsmæssige lækage af vores ordre til markedet. Da markedet er en gigantisk statistisk regnemaskine, repræsenterer vores ordrer nogle oplysninger, der skal tages højde for i værdipapirets pris; og den permanente indvirkning repræsenterer denne "ansvarlige information".
Markedspåvirkning er en funktion af likviditet (dybde og modstandsdygtighed) for en given hast og størrelse. Større ordrer medfører højere markedspåvirkningsomkostninger sammenlignet med mindre ordrer for samme likviditet. At kræve likviditet med det samme vil medføre højere markedspåvirkningsomkostninger sammenlignet med kun at tage den tilgængelige mængde til det bedste tilbud for en given størrelse.
For at reducere omkostningerne til markedspåvirkning kræver det, at vi kontrollerer, hvordan eksekveringsmodellen interagerer med markedet for at efterspørge likviditet.
Timingomkostninger er den mest uhåndgribelige type omkostninger blandt de tre at måle såvel som at reducere. Overordnet set repræsenterer timingomkostningerne omkostningerne ved at udføre handlen, da vi gjorde det. Disse omkostninger kan forestilles som alternativomkostningerne ved ikke at eksekvere handlen til en bedre pris, da vi havde chancen (beklager ikke at have gået ind tidligere), og de negative udvælgelsesomkostninger ved at gå ind for tidligt og få prisen til at rykke imod os (beklager ikke at have ventet med at komme ind senere).
Timingomkostninger kan estimeres ved at tage forskellen mellem prisen på det tidspunkt, hvor den signalgenererende model producerer et signal (beslutningspris) og den faktisk udførte pris.
For at reducere timing-omkostningerne kræver det, at vi forudsiger markedsforhold forud for udførelse; da forudsigelse er påkrævet for at vi kan minimere ex-post fortrydelse (hvis alt, hvad vi havde, var aktuelle oplysninger, så er vi ikke i stand til at bestemme, hvor meget vi vil fortryde handel på noget tidspunkt, før vi allerede har udført handlen).
For at optimere skal vores ydeevne (eller omkostningsfunktion) være målbar. I dette tilfælde; vores primære mål er at reducere omkostningerne ved vores handler givet nogle signaler produceret af vores signalgenererende modeller. Derfor ville det passende benchmark at bruge som en målestok for, hvor godt vores eksekveringsmodel klarer sig, være implementeringsmanglen.
Implementeringsmangel er defineret som afkastforskellen mellem en idealiseret papirportefølje, hvor alle vores handler øjeblikkeligt skete i en friktionsfri verden og vores faktiske portefølje.
Det er imidlertid ikke nok at betragte en friktionsfri verden, da det kun vil tage højde for spredningsomkostninger og omkostninger til markedspåvirkning; men indeholder ikke nok information til at bestemme timingomkostninger. For at indfange den information bør vi derfor bruge afkastene fra en idealiseret papirportefølje, hvor alle vores handler øjeblikkeligt skete til beslutningsprisen (af den signalgenererende model).
Når vi har vores benchmark, kan vi nu diskutere optimale handelsstrategier for at reducere vores omkostningsfunktion (transaktionsomkostninger).
For at udføre vores ordrer optimalt, det vil sige at minimere transaktionsomkostningerne, bør vi søge at reducere de 3 dimensioner af transaktionsomkostninger (spredning, effekt og timing).
I betragtning af at markedsforholdene såvel som dimensionerne af likviditet ændrer sig over tid, ville vi være nødt til at forudsige disse variabler og derefter formulere en plan for interaktion med markedet ved hjælp af vores forudsigelser.
Når spread-omkostningerne er høje, er umiddelbarhed dyrt, da markedsordrer (kræver akut likviditet) vil være dyre, hvorimod limitordrer vil være meget mere attraktive (tilføre likviditet). Fastlæggelse af spredningsomkostninger vil således give os mulighed for at udnytte optimale strategier for de aktuelle markedsforhold.
Med viden om, at spread-omkostningerne repræsenterer de risikopræmier, som likviditetsudbyderne giver for at give andre markedsdeltagere mulighed for at handle, kan vi også estimere spread-omkostningerne ved at estimere, hvor stor risiko likviditetsudbyderne tager.
De mest relevante risici for likviditetsudbydere er negativ udvælgelse til informerede handlende samt volatilitet. Likviditetsudbydere vil prissætte disse risici i deres spredning og dermed motivere os til at kvantificere disse risici for bedre at forudsige spredningsomkostninger.
Omkostningerne ved at likviditetsudbydere taber til mere informerede handlende afspejles i spændet for at inddrive disse tab fra uinformerede handlende. Vi er således motiverede til at bestemme, hvornår markederne er asymmetrisk informeret; da det ville tilskynde likviditetsudbydere til at citere bredere spænd.
Aktuelle markedsforhold, såsom markedsaktivitet, påvirker også spreadomkostninger, da de også påvirker asymmetriske informationsrisici. Aktive markeder har typisk et højere antal uinformerede handlende, hvilket skaber støj og fortynder information i ordrestrømmen. Med et højt antal uinformerede handlende, der konkurrerer om limitordrerne, falder risikoen for at give den likviditetsmulighed også, da flere uinformerede handlende konkurrerer om den samme likviditet. Disse reducerer den gennemsnitlige informationsasymmetri over for likviditetsudbyderne. Yderligere tillader aktive markeder hyppig handel, hvilket betyder, at likviditetsudbydere kan amortisere omkostninger over et større antal handler og hurtigt fjerne lagerrisici ved hurtigt at ombalancere deres lager til uinformerede handlende.
Volatilitet påvirker spredningsomkostningerne, fordi høj volatilitet øger værdien af udbydere af likviditetsoptioner samt repræsenterer vanskeligheden ved at justere limitordrer og fjerne diversificerbare lagerrisici. Ydermere gør høj volatilitet det meget vanskeligere at forudsige den sande værdi af et værdipapir og er derfor tilbøjelig til at forårsage mere risikovillig adfærd. Volatilitet er også et godt surrogat for asymmetrisk information. Volatilitet får således likviditetsudbydere til at udvide deres spread, og igen motiverer os til at kvantificere og forudsige volatilitet for bedre at forudsige spread-omkostninger.
Forudsigelse af spredningsomkostninger er derfor en funktion af at forudsige informationsasymmetri, volatilitet og aktivitet på markederne.
Markedspåvirkningsomkostninger kan opdeles i 2 hovedomkostninger; omkostningerne ved at kræve likviditet og omkostningerne ved informationslækage. Omkostningerne på grund af at kræve likviditet kan yderligere nedbrydes til omkostningerne ved at forårsage ubalance i udbuds-efterspørgsels-ubalancen og omkostningerne på grund af at kræve haster for en given størrelse. Ligeledes kan omkostningerne som følge af informationslækage yderligere nedbrydes til omkostningerne ved at ændre markedsdeltagernes forventninger til markedets handelsintentioner og omkostningerne ved at ændre markedsdeltagerens forventninger til værdipapirets dagsværdi.
Under de antagelser, at markederne løbende justerer priserne for at opnå en tilstand af ligevægt mellem efterspørgsel og udbud; så vil enhver yderligere ordre således forårsage en ubalance i ligevægten. Markedsdeltagere, der sender ordrer, kræver, at modparterne tager den modsatte ende af deres handler, og vil derfor kræve en præmie for at tiltrække modparten.
Markedskursen på et værdipapir er defineret som midtpunktet af bud-ask-spændet, og dermed er prisen på aktier udført på de bedste kurser lig med halvdelen af spændet. For enhver given størrelse repræsenterer hvert efterfølgende prisniveau i ordrebogen over det bedste tilbud de trinvise omkostninger ved uopsættelighed. Begrundelsen for at tænke som sådan er, at markedsdeltageren vælger øjeblikkelig eksekvering (kræver likviditet hurtigst muligt) frem for at være tålmodig og levere likviditet eller endda bare afgive flere omsættelige limitordrer til de bedste kurser.
I en ideel verden er markedsdeltagere i stand til at bestemme, hvilke ordrer der afgives af informerede handlende og indarbejde information fra disse informerede ordrer for at bestemme værdiens rimelige pris. I virkeligheden er markedsdeltagere ude af stand til at gennemskue en ordres "oplyste" karakter; og derfor opfattes enhver ordre at have i det mindste en vis grad af "informerethed".
Når en ordre afgives til markedet, bruger deltagerne ordrens retning, størrelse og hastende karakter til at ændre deres forventninger til værdipapirets dagsværdi. Disse forventninger er naturligvis justeret til at være i samme retning af ordren, hvilket medfører, at efterfølgende ordrer påføres en præmie på grund af denne informationslækage.
Ændringer i forventninger til dagsværdi repræsenterer informationslækage, der resulterer i en permanent påvirkning af priserne. Prisændringer som følge af disse ændringer går ikke tilbage efter "chokket".
På den anden side er der prisændringer på grund af ændringer i forventningerne til nettohandelsintentioner. Hver ordre, der så kommer ind, informerer andre markedsdeltagere om størrelsen og hastendeheden af andre markedsdeltagere, og dermed når forventningerne til nettohandelen ændrer sig; som når markedet forventer, at en stor køber fortsætter med at købe op, får det villige sælgere til at tilbageholde ordrer, de måske har været villige til at levere i forventning om stigende priser samt oprindeligt ligeglade købere til at akkumulere positioner, så de senere kan give likviditet til den store køber.
Disse kursændringer på grund af ændringer i forventninger om nettohandelsintentioner er flygtige og vil vende tilbage fra "chokket", da de ikke repræsenterer ændringer i markedets forventninger til værdipapirets dagsværdi.
Forudsigelse af markedspåvirkningsomkostninger er derfor en funktion af at forudsige, hvordan ordrer forårsager ubalancer mellem udbud og efterspørgsel, deres overordnede hastende karakter, samt hvordan de vil ændre forventningerne til nettohandelsintentionerne i markedet samt dagsværdien af et værdipapir.
Tidsomkostningerne ved handel er repræsenteret af de fejl, vi begår i vores forudsigelsesmodeller (modelrisici); den usikkerhed, vi har omkring priserne, såsom deres tendenser og volatilitet, samt den usikkerhed, vi har omkring markedsaktiviteten.
Som en del af vores bestræbelser på at reducere transaktionsomkostningerne, vil vi forsøge at forudsige flere facetter af markedet ved hjælp af en række forudsigelsesmodeller. Da vi træffer timingbeslutninger ud fra vores modellers forudsigelser, bør det være intuitivt at forestille sig, at der vil være nogle timingfejl på grund af usikkerheden omkring vores forudsigelser.
For at optimere vores ordreindsendelsesstrategier skal vi også tage højde for vedvarende pristendenser; da tendenser imod eller i vores favør vil påvirke den optimale timing. En vedvarende prisudvikling mod os vil få os til at handle hastigt, før vores omkostninger stiger yderligere; mens en vedvarende prisudvikling i vores favør vil få os til at være passive og vente på yderligere prisforbedringer.
Prisvolatilitet som helhed er et vigtigt aspekt at overveje, som nævnt ovenfor tilskynder volatilitet likviditetsudbydere til at udvide deres spænd, da det gør likviditetsoptionspræmien større. I tilfælde af timing risici øger volatilitet også usikkerheden omkring prisen og øger dermed sandsynligheden for, at priserne bevæger sig væk og dermed øger vores transaktionsomkostninger.
Endelig estimeres markedspåvirkningsomkostninger baseret på handelsaktivitet, og vi vil ofte træffe beslutninger om at minimere markedspåvirkningsomkostninger baseret på aktivitetsestimater. Når den faktiske aktivitet afviger meget fra den forventede aktivitet, vil vores estimater for markedspåvirkning være forkerte, hvilket påvirker optimaliteten af vores ordreafgivelsestidspunkter. For eksempel, hvis der er meget større markedsaktivitet end forudsagt, vil vi ende med at være mere passive, end vi faktisk skal være, og denne uberettigede passivitet vil udsætte os for timingomkostninger.
Ved at forstå komponenterne i transaktionsomkostninger og de faktorer, der påvirker disse komponenter, kan vi sammensætte modeller, der forudsiger de transaktionsomkostninger, som vi sandsynligvis vil stå over for, når vi udfører en ordre. Baseret på forudsigelserne af disse transaktionsomkostninger, og hvordan de sandsynligvis vil ændre sig i fremtiden, vil det give os mulighed for at træffe beslutninger for at opnå optimal eksekvering.
For eksempel, ved at være i stand til at forudsige mængden af informationsasymmetri på markedet, er vi i stand til at bestemme, om spredningsomkostningerne sandsynligvis vil blive større, og om de er det; vi er mere motiverede til at være aggressive og udføre vores ordrer hurtigt.
Naturligvis er de faktorer, der påvirker disse omkostninger, nemme at diskutere og ret intuitive, men at finde passende surrogater til at kvantificere deres tilstedeværelse er en ikke-triviel øvelse, og deres surrogaters godhed og nøjagtighed vil påvirke godheden af vores transaktionsomkostningsmodeller.
På trods af kompleksiteten i at forudsige transaktionsomkostninger, koger de faktiske beslutninger, en eksekveringsmodel kan træffe, i det væsentlige ned til 3 dimensioner:
- Mængde af handler (størrelsesaggression)
- Tid til at opfylde handler (tidsaggression)
- Pris på handler (prisaggression)
At beslutte og kontrollere disse 3 dimensioner vil derefter påvirke de transaktionsomkostninger, vi pådrager os. Forenklet sagt er hele vores forudsigelsesbestræbelser på at beslutte, hvor mange transaktionsomkostninger vi vil opstå, så vi kan beslutte os for disse 3 dimensioner af vores eksekveringsstrategi.
For eksempel, hvis vores transaktionsomkostningsmodeller bestemmer, at vi sandsynligvis vil pådrage os større transaktionsomkostninger i en fjern fremtid end i den nærmeste fremtid, ville vi være yderst motiverede til at bruge en eksekveringsstrategi, der er meget tids- og prisaggressiv for at få vores ordrer opfyldt så hurtigt som muligt.
For at introducere en vis adskillelighed af bekymringer kan vi skelne mellem den overordnede strategi for en eksekveringsmodel og den faktiske handling med at afgive ordrer for at få dem opfyldt. Mens strategien er bekymret for, hvor aggressive vi generelt ønsker at være for denne sikkerhed i denne nuværende markedstilstand, vil den faktiske opfyldelse af ordrer blive betegnet som "udførelsestaktik". Disse eksekveringstaktikker vil faktisk være de algoritmer, der interfacer med markedet for at få ordrer opfyldt, og opfylder den overordnede strategis bekymringer.
Eksekveringstaktik repræsenterer de valg på mikroniveau, der skal træffes for rent faktisk at opfylde vores ordrer. De inkluderer timing og prisbeslutninger for ordreplaceringer og -styring. For at gentage, mens vi tidligere var bekymrede over at forudsige transaktionsomkostninger for at finde ud af en strategi for bedst muligt at interagere med markederne, repræsenterer eksekveringstaktik den faktiske interaktion.
Eksekveringstaktikker, og hvordan de bruges, vil i sidste ende føre til, at de faktiske ordrer bliver opfyldt og dermed bestemme de endelige transaktionsomkostninger. Eksekveringsmodellens godhed vil afhænge af, hvordan eksekveringstaktik udnyttes i henhold til en eller anden eksekveringsstrategi, som igen bestemmes af de løbende markedsforhold og forudsagte transaktionsomkostninger.
Der er ikke én eksekveringstaktik, der vil tillade os at minimere omkostningerne hver gang, og det er langt mere sandsynligt, at vi vil bruge flere eksekveringstaktikker samtidigt, som ofte vil arbejde sammen for at nå vores mål om at minimere omkostningerne i henhold til en overordnet strategi. Disse eksekveringstaktikker er ofte generelt gode til at reducere mindst ét aspekt af handelsomkostningerne.
Vi er frie til at eksperimentere med vores egen udførelsestaktik, men populære udførelsestaktikker, der er enkle i idéen og alligevel kraftfulde inkluderer: udskæring, lagdeling og fangst.
Udskæring er en eksekveringstaktik, der tager en stor ordre og opdeler den i mange mindre underordner.
Ved at nedbryde en stor ordre i mindre mængder kan vi reducere omkostningerne til markedspåvirkning, da vi har færre hastende omkostninger og mindre signalrisiko, og dermed reducere omkostningerne på grund af ændringer i forventningerne hos andre markedsdeltagere.
Der er nogle afvejninger, når man beslutter udskæringsparametre. Jo større antal skiver, jo mindre vil den gennemsnitlige ordre være, og dermed lavere omkostninger for markedspåvirkning og informationslækage. Men jo større antal skiver er, jo længere tid vil det tage for os at opfylde vores ordrer, og jo lavere er vores samlede krydsningschancer, i modsætning til at placere en stor ordre i ordrebogen; og disse udsætter os for timing risici.
Layering er en eksekveringstaktik, der giver os mulighed for at opretholde en række stående limit-ordrer.
Dette udnytter gunstige prisbevægelser til vores fordel. Både sprednings- og markedspåvirkningsomkostninger minimeres også, da vi ikke haster, og i stedet tilbyder likviditet til andre markedsdeltagere. I de fleste børser, hvor der findes en pris/tidsprioritet; lagdeling bevarer vores prioritet og giver os mulighed for også at redigere vores ordrestørrelser.
Lagdeling er imidlertid forbundet med betydelige signaleringsrisici, og vi vil derfor pådrage os omkostninger til informationslækage, da vi i det væsentlige signalerer vores nettopositioner til markedet. Til gengæld har vi potentialet til at drage fordel af en stor prisforbedring, hvis priserne udvikler sig til vores favør.
Catching er en simpel eksekveringstaktik, der simpelthen sender hele vores ordre til at blive opfyldt, når priserne ser ud til at være på vej væk. Det forhindrer os i at pådrage os yderligere timingomkostninger på bekostning af relativt høje markedspåvirkninger og spredningsomkostninger.
Den måde, vi har til hensigt at bruge de udførelsestaktik, der er anført ovenfor, er ekstremt varieret, og den nuværende beskrivelse er for vag til faktisk implementering. Men selvom jeg er forsigtig med at være for specifik omkring, hvordan den nøjagtige eksekveringstaktik bliver brugt, er den generelle idé, at de skal bruges på en måde, der er kongruent med den overordnede eksekveringsstrategi, som er baseret på observerede markedsforhold og transaktionsomkostningsmodellerne.
Givet et objektivt mål for at reducere transaktionsomkostningerne for hver handel, bør vi begynde vores bestræbelse med at forstå, hvad der er komponenterne i transaktionsomkostningerne; forstå, hvordan man måler deres omkostninger og forstår, hvordan de opstår. Dernæst, ved at forstå de faktorer, der fører til disse transaktionsomkostninger, er vi i stand til at bygge modeller, der forudsiger dem. Endelig, med vores forudsigelser om fremtidige transaktionsomkostninger og de nuværende markedsforhold, beslutter vi os for en strategi og anvender eksekveringstaktikker i overensstemmelse med den overordnede strategi for at interagere med markedet.
Selvom jeg har stræbt efter at gøre denne historie så fejlfri som muligt - hvis man opdager logiske spring eller fejl, så kontakt mig venligst @ oscarleemedium@gmail.com.
- 7
- adgang
- Konto
- aktiv
- Yderligere
- Fordel
- algoritmer
- Alle
- blandt
- artikel
- benchmark
- BEDSTE
- mægler
- bygge
- Købe
- Årsag
- forårsagede
- odds
- lave om
- barn
- komponent
- fortsæt
- Omkostninger
- modpart
- Oprettelse af
- Nuværende
- CZ
- Efterspørgsel
- DID
- Dimension
- Tidligt
- skøn
- EU
- EV
- udveksling
- Udvekslinger
- Dyrke motion
- forventer
- eksperiment
- Ansigtet
- retfærdig
- Gebyrer
- Figur
- Endelig
- Fornavn
- flow
- Fokus
- Gratis
- Opfylde
- funktion
- fremtiden
- spil
- Generelt
- Give
- godt
- stor
- Høj
- Hvordan
- How To
- HTTPS
- ia
- idé
- KIMOs Succeshistorier
- Forøg
- indflydelse
- oplysninger
- interaktion
- opgørelse
- IP
- IT
- viden
- stor
- føre
- Niveau
- Line (linje)
- Likviditet
- udbydere af likviditet
- Lang
- Making
- ledelse
- Marked
- Markeder
- måle
- medium
- model
- bevæge sig
- I nærheden af
- netto
- Støj
- tilbyde
- Opportunity
- Option
- ordrer
- ordrer
- Andet
- Papir
- ydeevne
- perron
- Populær
- portefølje
- forudsigelse
- Forudsigelser
- Premium
- pris
- prissætning
- produceret
- Profit
- rækkevidde
- Reality
- reducere
- Resultater
- afkast
- Risiko
- sikkerhed
- Sælgere
- Aktier
- Kort
- underskud
- Simpelt
- Størrelse
- lille
- So
- spredes
- Tilstand
- Strategi
- indsendt
- forsyne
- systemet
- taktik
- midlertidig
- Tænker
- tid
- handle
- erhvervsdrivende
- Traders
- handler
- Trading
- Trading Strategies
- transaktion
- trend
- Tendenser
- us
- værdi
- Volatilitet
- bind
- vente
- WHO
- Arbejde
- world