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비디오 AlgoTrader은 거래 기업 외환, 옵션, 선물, 주식, ETF의 및 상품 시장에서 복잡한 양적 거래 전략을 자동화 할 수 있습니다. 다른 알고리즘 트레이딩 플랫폼과는 달리 고객의 특정 요구에 대한 사용자 정의를 허용하는 강력한 오픈 소스 아키텍처를 가지고있다. AlgoTrader 정교한 투자 은행, 헤지 펀드 및 독점 상인이 기다리고있다 가장자리입니다. 자동화 된 모든 양적 거래 전략은 완전히 자동화 할 수 있습니다. 시장 데이터의 빠른 높은 볼륨이 자동으로 처리 분석, 및 매우 빠른 속도로 작용하고 있습니다. 사용자 정의 가능한 오픈 소스 아키텍처는 사용자의 특정 요구 사항에 맞게 사용자 정의 할 수 있습니다. 비용 효율적인 완전 거래를 자동화 및 내장 기능은 비용을 줄일 수 있습니다. 신뢰할 수있는 가장 강력한 아키텍처와 최첨단 기술을 내장. 설치 및 사용자 정의 가능한 포괄적 인 지침을 완벽하게 지원됩니다. 현장 및 원격 교육 및 사용할 수 컨설팅. 이 모든 규칙 기반의 거래 전략을 작동하는 방법 AlgoTrader 완전히 자동화 할 수 있습니다 : 전자 시장 데이터가 도착한다. 데이터는 AlgoTrader 내에서 실행 거래 전략에 전달됩니다. 무역 전략, 필터 및 공정 시장 데이터를 분석 및 무역 신호를 생성한다. 거래 신호에 기초하여, 작업 (예를 들면 발주 또는 폐쇄 위치)이 실행된다. 주문은 각각의 시장에 전송됩니다. 현장 및 원격 상담 및 교육 : 자동화 및 기존의 전략을 개선하고 기존의 전략을 프로토 타이핑을 최적화하고 새로운 전략을 백 테스팅의 마이그레이션 기능을 포괄적 인 문서와 가장 강력한 AlgoTrader AlgoTrader 3.0을 소개 사용자 설명서 그러나 4 월 07-2016 AlgoTrader 3.0 릴리스되었습니다 사용자 정의 개발하고 있습니다. 이 릴리스는 새로운 HTML5 프론트 엔드, AlgoTrader 소개 시험 보고서로 돌아 가기를 기반으로 도커, 세 개의 새로운 실행 알고리즘 및 Excel에서 한 번의 클릭으로 배포 포함 도커 3 월 15-2016 AlgoTrader에 의해 설치를 하나 클릭 3.0에서 제공 한 번의 클릭으로 거래 전략 설치를 소개합니다 고정 표시기 BILANZ 관련 기사 줌 테마 Hochfrequenzhandel 월-02-2016 AlgoTrader GmbH의 CEO 인 앤디 Flury 메신저 인터뷰 MIT 데르 BILANZ 줌 테마 Hochfrequenzhandel 클라이언트의 스토리 Vontobel는 AlgoTrader의 확장 가능한 개방형 아키텍처뿐만 아니라 같은 일반적으로 사용되는 표준 오픈 소스 구성 요소의 사용을 감사 에스퍼 봄. 벤자민 후버, 너 한테 무역 스마트 주문 라우팅의 머리, 은행 Vontobel AG, 풍부한 Z 우리는 전략 개발 및 기술의 유연성 측면에서 AlgoTrader의 기능에 의해 매우 감동입니다. AlgoTrader은 우리가 병렬로 여러 VIX 미래 및 옵션을 기반으로 전략을 거래 할 수있는 핵심 기술이다. Raimond 슈스터, 집행위원회의 회원, ISP 증권 AG, 마지막으로 실제 세계 퀀트 전략 Z 풍부한 기계 학습 응용. 시계열 분석을 사용하여 고급 거래 전략을 구현한다. 기계 학습 및 전략의 수익성에 직접적인 실행 가능한 결과에 대한 오픈 소스 R 및 Python 프로그래밍 언어와 베이지안 통계. 나는 당신이 인터넷에서 사용할 수 초보자 파이썬 자습서 및 통계 / 기계 학습 참조의 과포화를 발견했습니다 확신 해요. 몇 자습서 실제로 어떻게 엔드 - 투 - 엔드 방식으로 당신의 알고리즘 거래 전략에 적용하는 방법을 알려줍니다. 시계열 분석, 계량 경제학, 기계 학습과 베이지안 통계에 교과서의 수백, 연구 논문, 블로그 및 포럼 게시물이 있습니다. 거의 모든 이들의 이론에 집중한다. 실제 구현에 대해 무엇을 어떻게 당신이 실제로 나는이 문제를 해결하기 위해 고급 알고리즘 트레이딩을 기록했습니다 소프트웨어에서 그 공식을 프로그램하려면 어떻게 전략을 위해이 방법을 사용합니까. 직접적 자유롭게 사용 가능한 오픈 소스 소프트웨어 수익성 거래 전략을 생성, 시계열 분석, 통계적 기계 학습 및 베이지안 통계의 실제 애플리케이션을 제공한다. 당신은 기본 프로그래밍과 함께 행복을 다시하지만 당신은 내 이전 책, 성공적인 알고리즘 트레이딩을 읽은 경우 더 고급 퀀트 트레이딩에 당신의 기술을 적용 할. 당신은 몇 가지 기본적인 파이썬 기술을 배우고 간단한 거래 전략에 적용 할 수있는 기회를 가졌 것입니다. 그러나, 당신은 간단한 전략을 넘어 성장과 수익성을 개선하고 포트폴리오에 일부 강력하고 전문적인 리스크 관리 기법을 도입 시작하고 싶어했습니다. 고급 알고리즘 트레이딩에서 우리는 팬더를 포함하여 파이썬과 R 모두에 대한 가장 인기있는 퀀트 금융 라이브러리의 일부에 대한 자세한 보자. scikit 배우기. statsmodels. 시계열. rugarch 및 많은 다른 사람의 사이에서 전망이다. 우리는 무역 전략 연구에 직접 이러한 방법을 사용하여, 베이지안 통계, 시계열 분석과 기계 학습 분야에서 방법의 재산을보고이 라이브러리를 사용합니다. 우리는 종단 벡터화 백 테스트 리스크 관리 시나리오에이 라이브러리를 적용한다. 쉽게 현재 거래 인프라로의 슬롯 수. 당신은 궁극적으로 과거에 몇 가지 정교한 백 테스팅 도구를 구입 많은 돈을 지출하고 수도 비싼 오프 - 더 - 선반 퀀트 소프트웨어가 필요 그들이 열심히 사용하고 퀀트 거래의 스타일과 관련이없는 것으로 밝혀 없습니다. 고급 알고리즘 트레이딩은 그들 뒤에 지식, 환영 지역 사회가 파이썬과 R 라이브러리를 포함하여 완전 무료 오픈 소스 소프트웨어를 사용합니다. 더 중요한 것은, 우리는 알파 생성 및 포트폴리오 위험 관리와 같은 현실 세계 퀀트 거래 문제에 직접 이러한 라이브러리를 적용합니다. 하지만 돈 t 통계에서 박사 학위를 가지고. 기계 학습, 시계열 분석 및 베이지안 통계 정량적 항목이 있지만, 그들은 또한 고급 수학에 의지하지 않고 설명 할 수있는 많은있는 직관적 인 방법의 재산을 포함한다. 고급 알고리즘 트레이딩에서 우리는뿐만 아니라 당신이 구현 다시 이해 (그리고 그것을 바탕으로 자신을 개선) 도움이되는 이론을 제공뿐만 아니라, 단계별 방정식을 직접 실시간 전략에 적용 튜토리얼 코딩을 설명했습니다. 당신이 수학보다 코딩을 훨씬 더 편안한 재 따라서, 당신은 쉽게 조각을 따라 전략의 수익성을 개선하기 위해 작업을 시작할 수 있습니다. 이 안녕 내 이름 뒤에에요 그래서 저자에 관하여 마이크 홀 - 무어 내가 QuantStart 및 고급 알고리즘 트레이딩 패키지 뒤에 사람을 해요. 헤지 펀드의 양적 거래 개발자로 일하고 있기 때문에 나는 양적 무역 연구 및 구현에 대한 열정이었다. 나는 QuantStart 커뮤니티를 시작 양적 헤지 펀드 및 자산 관리 회사에서 사용하는 방법에 소매 quants 연습을 노출하는 고급 알고리즘 트레이딩을 썼다. 주제는 무엇 당신은 자산 수익률 특성, 일련의 상관 관계, 백색 잡음과 랜덤 워크 모델을 포함, 시계열 분석에 완전한 초심자의 가이드를받을 것이다 책 시계열 분석에 포함되어 있습니다. 시계열 모델 나는 R 통계 환경을 사용하여 평균 (ARMA) 및 회귀 조건부이 분산 (ARCH) 모델을 이동 회귀의 철저한 토론을 제공 할 것이다. 공적분 시계열 우리는 ETF의 전략에 적용의 요한센 테스트를 성공적으로 알고리즘 트레이딩에서 공적분 시계열에 대한 논의를 계속 고려할 것입니다. 정량 거래에 적용하면, 예를 들면 칼만 필터와 숨겨진 마르코프 모델과 같은 상태 공간 모델에 대한 심도있는 토론을 찾을 것이다. 고주파 데이터 당신은 더 높은 주파수에서 거래에 대한 소개와 주식 및 외환 시장에서 시장 미시에서 깊이있는 모양을 얻을 것이다. 우리는 통계적 기계 학습은 감독 및 자율 학습을 포함하여 정확히 발견 할 것이다, 그들은 우리가 수익성 체계적인 거래 전략을 생성 할 수있는 방법. 바이어스 분산 거래와 나는 기계 학습, 즉 바이어스 분산 트레이드 오프와 우리가 어떻게 교차 유효성 검사를 사용하여 그 영향을 최소화 할 수있는 가장 중요한 개념의 약을 말하는 것이다. 나는 가장 다재 다능 한 ML 모델 familes, 즉 의사 결정 트리, 임의의 숲과 부스트 트리 모델 중 하나 논의 할 것이다, 우리는 자산 수익률을 예측하기 위해 적용 할 수있는 방법. 우리는 서포트 벡터 머신을 포함하여, 지원 벡터 분류기의 가족을 논의 할 것이다, 우리는 금융 데이터 계열에 적용 할 수있는 방법. 자연 언어 처리 우리는 감정 분석을 논의 할 것이다 우리는 클러스터링 및 코사인 유사도를 사용하여 자연 언어 데이터의 거래 전략을 구축 할 수있는 방법. 난 당신이 분석하기가 용이하게하기 위해 대규모 데이터 세트에 같은 PCA, K-수단 클러스터링 및 NMF와 같은 자율 학습 기술을 적용 할 수있는 방법을 설명 할 것이다. 나는 확률의 베이지안 추론에 대한 전체 소개를 제공하는 것이다 및 고급 모델을 구현할 때 왜 우리에게 큰 이점을 줄 것이다. 마르코프 - 체인 몬테 카를로 당신은 PyMC3 소프트웨어를 사용하여, 깁스 샘플링 및 메트로 폴리스 - 헤이스팅스, 베이지안 통계 샘플링의 주요 알고리즘을 포함하여, MCMC에 대해 배울 것이다. 우리는 정의와 베이지안 네트워크, 그래픽 확률 모델의 유형을 논의 할 것이다. 우리는 우리의 포트폴리오에 베이 즈 그물을 적용 할 것이다. 나는 우리가 경제학 데이터베이스 정리 방법을 적용 통계 및 무역의 새로운, 하지만 흥미로운, 지역에 대한 소개를 제공 할 것이다. 기술 기술 당신은 R을 학습 내용 : 시계열 분석을 당신이 양적 헤지 펀드 및 자산 관리자에서 가장 널리 사용되는 연구 환경 중 하나 인 R, 소개합니다. 우리는 시계열 등 많은 라이브러리를 사용하게됩니다. rugarch 및 전망. 우리는 우리가 전략 감쇠 곡선을 생성 할 수 있도록 시간이 지남에 따라 우리의 전략의 성능을 추정하기 위해 R 및 Python을 사용합니다. 이 전략은 은퇴해야 또는 정지 가능한 수익성 여부를 결정하는 데 도움이됩니다. 우리는 scikit 배우기의 고급 기능에 깊이 파고 것입니다. 매개 변수 최적화, 교차 검증, parallelisation, 정교한 예측 모델을 생성 포함 파이썬의 ML 라이브러리. 실제 거래는 가정을 비용과 방법, 예비 연구를위한 효율적인 벡터화 backtests을 만들 수 있습니다. 없이도 R 및 팬더를 사용하여 전체 이벤트 구동 시스템을 구현한다. 우리는 PyMC3을 소개합니다. 유연한 베이지안 모델링 툴킷과 마르코프 체인 몬테 카를로 샘플러는 우리의 위험 관리 인프라 및 거래 전략에 대한 효과적인 베이지안 추론을 수행 할 수 있도록 도와줍니다. 우리는 이전 책에서 우리의 위험 관리 논의를 계속하고 우리가 위험 수준 및 포트폴리오 할당을 결정하는 데 도움이 수단으로 정권 감지 및 확률 변동성 볼 것이다. 무역 및 리스크 관리 전략 당신은 우리는 주식 주가 지수의 범위에 ARIMA GARCH 모델을 기반으로 선형 시계열 모델을보고 볼 구현할 어떤 시간에 따른 전략의 성능 변화. 칼만는 쌍 거래를 위해 우리는 베이지안 칼만 동적으로 기존의 헤지 비율의 정적 추정을 개선, 이쌍 사이의 헤지 비율을 추정하기 위해 공적분 시계열에 필터 적용 필터. HFT 우리는 예측하는 고급 시계열 및 기계 학습 방법을 사용 확산 예측을 호가 입찰을-물어 거래를 실행하는 가장 좋은 기간을 결정하기 위해 고주파 외환 데이터에 확산. 우리는 정권 검출 모델을 생산하기 위해 변동성을 예측하는 확률 변동성 모형을 사용, 그것은 우리가 더 높은과 낮은 위험의 기간을 식별하는 데 도움이됩니다. ML을 사용하여 예측 자산 반환 우리는 다른 요인에 대한 회귀함으로써, 주식 및 외환 시장 모두에서 자산의 방향과 수준을 예측하는 다양한 기계 학습 기법을 사용합니다. 우리는 액체 주식 및 ETF를에 적용 소셜 미디어 데이터 및 블로그 데이터에 기초하여 감정 분석 신호 발생기를 구축 SVM을 다른 ML 방식을 사용할 것이다. 이 책은 러프 컷이 오라일리 출판사, 러프 컷의 개념에 의해 개척 말은 무엇을 러프 컷 예약 주문 릴리스에 대한 현재 사용할 수는 전체 출시 가격에서 20 책 오늘 선주문 부분적으로 전류를받을 수 있음을 의미 그것은 약자로 책의 완성 컷 (250 페이지). 또한 당신은 내가 그들을 쓰기로 책에 대한 업데이트에 액세스 할 수 있습니다. 이 책이 완료되면 당신은 전체 디지털 복사본을 받게됩니다. 소스 코드 패키지를 선택하는 경우에 당신은 그것뿐만 아니라 기록 된대로 새로운 R과 파이썬 코드를 받게됩니다. 책이 발표 될 때 고급 알고리즘 트레이딩의 최종 완성 버전은 나는 현재 여전히 재료의 일부뿐만 아니라 R 및 Python 코드를 쓰고 있어요 늦은 2016 년 발매 예정. 으로 나타나는대로 업데이트에 액세스 할 것이다 거친 절단 및 해제시에 전체 책을 미리 주문. 당신이 거친 컷을 공개하는 이유는 양적 금융 및 성공적인 알고리즘 트레이딩에 대한 내 다른 책 C와 러프 컷 접근 방식을 이용했다. 그것은 자신과 책의 관객 모두에게 대단히 유용했다. 최종 릴리스로 만든 거친 컷을 읽는 동안 많은 사람들이 제안을했다. 나는 당신의 거대한 숫자가 나에게 제안 최종 릴리스 재료 이루어질 수 있도록 러프 컷 형태로 고급 알고리즘 트레이딩을 넣어 묻는 이메일을 했어. 당신은이 책은 기본적인 프로그래밍 지식이 있다고 가정 프로그래머가 될 필요가있다. 당신은 분기 루핑 및 객체 지향의 기본을 이해해야합니다. 그러나, 이 책의 대부분은 다음과 같이 될 기록 가능한 자체 포함하고 코드는 따라하기 간단합니다. 당신이 더 많은 것을 배울 수있는 질문은 나에 대해 나는 퀀트 트레이딩, 퀀트 경력, 퀀트 개발, 데이터 과학 및 기계 학습을 포함 QuantStart에 백쉰 게시물을 통해 작성했습니다. 당신은 내 거래 방법 및 전략에 대한 자세한 내용은 아카이브를 통해 읽을 수 있습니다. 당신이 당신이 당신의 양적 무역 교육에 매우 유용한 고급 알고리즘 트레이딩을 찾을 것이라고 생각하지만 책에 만족하지 다시 경우, 나 또한 더 질문을 요청하지 않습니다 당신이 그것을 반환 할 수 있습니다 어떤 이유로 책 100 만족하지 않는 경우 믿습니다 전액 환불. 코드 자체가 완전히 기능 R 및 Python 스크립트의 zip 파일로 제공되는 동안 책 소프트웨어 옵션을 구매하는 경우 당신은, 이 책은 Adobe PDF 형식에서만 사용할 수 있습니다이 단계에서 책 번호의 하드 카피를 얻을 것이다. 어떤 패키지 당신이 대부분 예산에 따라 구매해야합니다. 즉시 코드로 파고하려면 전체 여분의 소스 코드와 함께이 책은 최고입니다, 그러나 책 자체는 퀀트 거래 과정을 도움이됩니다 코드 조각의 엄청난 금액이 포함되어 있습니다. 당신은 여전히이 페이지를 읽은 후 질문이 있으면 나는 물론 연락 할 수있는 것은 연락 내가 필요한 해답을 제공하기 위해 최선을 다할 것입니다. 그러나 기사 목록을 살펴 주시기 바랍니다. 이는 또한 도움이 될 수 있습니다. 당신은 수학에서 학위가 필요합니다 책의 대부분은 미적분, 선형 대수와 확률에 대한 이해가 필요합니다. 그러나, 방법의 대부분은 직관적이고 코드는 고급 수학에 의지하지 않고 올 수 있습니다. 39 49에 대한 우선 예약 주문 러프 컷 패키지 책을 선택 99 전체 R 및 Python의 전체 가격에서 PDF 형식으로 79 99 책 49 책 소프트웨어의 전체 가격에 PDF 형식의 책 저장 10 저장 20 소스 코드 퀀트 잘 아는 알고리즘 트레이딩 - 무료 평가판 세레 봇 무역 귀하의 알고리즘 트레이딩 전략은 많은 선물 및 상품 시장 사이에 다변화를 제공 결과 - 데이 트레이딩 선물 스마트 i는 퀀트 잘 아는 세레 로봇 특별 할인 상품으로 O의 pportunity 선물 거래를 nvestment. 세레 봇은 모든 시장 조건에서 돈을 벌. 시장 동향 여부, 통합 또는 휘발성이 높은 세레 봇은 여전히 일관된 이익을 만들 것입니다. 세레 봇은 4000 거래를 가지며, 최대 3.45 삭감. 우리는이 세계에서 거래 시스템의 상단 0.01에 넣 것을 보장 할 수 있습니다. 전시회 데이터 세레 봇이 우리에게 이익 2.08의 계수 달성 결과 - 됩니다주의하는 뛰어난 다른 일을 : 만 시장에 시간 13.01을 보냈다 제한 노출은 우리의 삭감을 닫습니다 최대 가까이가 10 만 계정에 불리한 움직임에 덜 위험을 의미합니다 - 3.06. 몇몇 헤지 펀드는 우리가 거의 동일하게 우리의 짧고 긴 결과이다이 일치 할 수 있습니다. 이것은 다른 투자가 또는 우리가 황소와 곰 시장에서 돈을 버는하는 추세 추종자는 달리 의미한다. 이익은 혼합되지 않고 모든 거래 비용이 포함되어 있습니다. 매 해 돈을 벌었 다. 우리는이 우리가 일 기준으로 하루에 사용하는 봇입니다 거의 모든 주에 관계없이 시장 환경 세레 봇 결과의 일관성을 향상하고 있습니다. 이것은 완전히 모든 시장 환경에서 작동 주식 투자 시스템을 자동화한다. 황소와 곰 시장에서 수행하는 당신에게 부드러운 투자 곡선을 얻었다. 시스템 데이터와 백 테스트는 다음이 포함되어 있습니다 결과 혼합되지 않습니다. 높은 이익, 매우 작은 삭감. 매 해 돈을 벌었 다. 거래 비용 (미끄러짐 및 수수료) 과대 평가된다. 에미 니 다우 존스, S p를, 나스닥, 러셀 2000, 금과 원유의 봇 거래. 당신의 시스템은 후행 지표 또는 매개 변수 최적화를 사용하지 않습니다. 세레 봇이 동일 장기 및 단기 가중되고, 모든 시장 조건에서 작동, 그래서 우리는 곰 시장 또는 황소 시장에있는 경우는 문제가되지 않습니다. 이것은 가장 효율적이고 낮은 위험 투자 전략이다. 동시에 여러 실시간 거래를 실행합니다. 설치 STEP 1 STEP 2 STEP 알고리즘 트레이딩 최근 거래 퀀트 잘 아는 사용자 스토리 닉 데이비스의 3 장점하기 쉽습니다. (34), 자동화 전략 마이크 심사 위원으로 포트폴리오를 다변화하고 싶어 런던 경험 선물 상인. 35, 레밍턴 스파는 저 위험 투자 기회를 찾고 - 하지만 우리의 다음 성공 클라이언트 오늘 봐가되어 우리는 최고의 선물 거래 시스템은 하나를위한 거래 데이터가 시스템 거래의 함정에 빠지지 마십시오 제공 비교하여 자신의 자금에 대한 제어를 원한다 년. 시스템 그들은 쓸모 곡선 장착 표시 너 한테 거래 전략을 판매하는 모든 시장 환경에서 5 년 이상 테스트해야합니다. 아니면 1.6 미만의 이익 요소와 시스템을 가지고있다. 그들은 당신의 시스템을 제어하고 그들의 브로커를 통해 거래를 허용 할 - 우리가 소프트웨어를 제공하지만 당신은 완벽하게 제어 할 수 있습니다과 당신의 데이 트레이딩 전략 부드러운 주식 커브와 거의 아웃 라이어가 자신의 브로커를 선택하는 반면. 만 QUANT 무역 DATA 우리의 세레 봇은 4000 거래는 의미가 큰 수상자의 소수와 돈 t 무역 시스템 그것을 우리는 t는 바이어스 시스템을 만들 표시 최적화를 사용 돈 보장 통계 우위를 가지고있다. 모든 시스템은 독특하고 아래에서 위로 특별 행사에서 설계되었습니다 - 무료 Trial - 낮은 가격 최근 블로그 항목 퀀트 잘 아는 알고리즘 트레이딩 저작권 2015 - 퀀트 잘 아는 - 자동화 된 알고리즘 트레이딩 시스템 CFTC 규칙 4.41 - 가정 또는 시뮬레이션 실적은 특정 제한이 있습니다. 실제 성능 RECORD는 달리 시뮬레이트 된 결과는 실제 무역을 대변하지 않습니다. 무역이 실행되지 않은 때문에, 된 결과, 어떠한 경우 IMPACT위한 UNDER-OR-OVER 보상을 가질 수와 같은 유동성의 부족과 같은 특정 시장 요인. 일반에서 시뮬레이션 무역 프로그램은 또한이 뒷 궁리의 이익을 설계하고 있다는 사실에 근거합니다. NO 표현되지되고 있음을 모든 계정이되거나 도시 된 것과 유사한 이익 또는 손실을 달성 할 가능성이있다. 어떤 표현하지 나 알고리즘 거래 시스템의 사용이 소득을 생성하거나 이익을 보장 할 것을 암시하고있다. 선물 거래 및 무역 교환 거래 자금과 관련된 손실의 상당한 위험이 있습니다. 선물 거래 및 무역 교류 기금 손실의 상당한 위험을 수반하고 모든 사람에 적합하지 않은 거래. 이러한 결과는 소정의 고유 한 한계를 가지고 시뮬레이트 된 또는 가상의 성능 결과에 기초한다. 실제 성능 레코드에 나타낸 결과와는 달리, 이 결과는 실제 거래를 나타내지 않는다. 이러한 거래는 실제로 실행되지 않았기 때문에 또한, 이러한 결과는 가질 수 과소 또는 과잉 보상 (있는 경우)에 대한 영향 등의 유동성 부족 특정 시장 요인. 일반적인 시뮬레이션 또는 가상 거래 프로그램은 이들이 뒤늦게 이득으로 설계된다는 사실이 적용된다. 아니 표현은 어떤 계정 것 또는 표시되는 이익 또는 이들과 유사한 손실을 달성 할 가능성이 것을하지되고있다.
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