Общие понятия Выбор брокера Анализ рынка Торговые стратегии Книги по Forex
Общие понятия
Биржа Форекс
Игра на бирже
Валютный трейдинг
Управление валютным портфелем
Как стать трейдером
Выбор брокера
Брокерское обслуживание
Как выбрать брокера Форекс
Лучшие дилинговые центры
Анализ рынка
Технический анализ
Японские свечи
Индикатор Ишимоку
Волны Вульфа
Полосы Боллинджера
Скользящие средние
Линия тренда
Фундаментальный анализ
Механические торговые системы
Оценка эффективности механических торговых систем
Торговые сигналы
Лучшие
дилинговые центры:
Дилинговый центр EXNESS
Дилинговый центр Forex4you
Дилинговый центр Alpari

Результаты тестов

Проводились тесты двух основанных на сезонных явлениях моделей входа: модели на пересечении (с подтверждением и инверсией и без них) и модели, основанной на ценовом импульсе. Каждая модель исследовалась с тремя видами обычных входных приказов: вход по цене открытия, по лимитному и стоп-приказу.

В табл. 8-1 и 8-2 показаны результаты тестирования этих моделей по отдельным рынкам в пределах выборки (табл. 8-1) и вне пределов выборки (табл. 8-2). В первом столбце указаны обозначения рынка. Последняя колонка показывает, сколько прибыльных тестов было получено для данного рынка. Цифры в верхней строке указывают номер теста, последняя строка — на скольких рынках данная модель была прибыльной. Эти данные достаточно подробно показывают степень прибыльности системы: один минус ( - ) означает умеренные средние убытки в сделке ($2000 - 4000), два минуса (--) — крупные убытки (более $4000). Один плюс (+) означает умеренную прибыль ($1000 — 2000), два плюса (++) означают крупную прибыль — более $2000 в сделке. Пустая ячейка обозначает прибыль до $1000 или убыток до $1999. (Названия рынков и их символы соответствуют обозначениям табл. II-1; часть II, введение. )



Тесты базовой модели, основанной на пересечении

Интегрированный временной ряд ценоподобных сезонных показателей сглаживался с помощью простого скользящего среднего ma1 с периодом avglen. На его основе строилось второе среднее mа2. Сигнал к покупке генерировался, когда ma1 пересекала снизу вверх mа2. Сигнал к продаже генерировался, когда ma 1 пересекала сверху вниз mа2. В целом это та же модель, основанная на пересечении скользящих средних, но в ней используются не собственно цены, а прогнозируемые сезонные временные ряды. Вход обеспечивается рыночным приказом по цене открытия (тест 1), лимитным приказом (тест 2) или стоп-приказом (тест 3).

Оптимизация в этих тестах состояла в прогонке параметра периода скользящего среднего avglen от 5 до 20 с шагом 5 и также в прогонке параметра смещения (disp) от 0 до 20 с шагом 1. С использованием входа по цене открытия по показателю соотношения риска/прибыли в пределах выборки оптимальными были значения периода скользящего среднего 20 и смещения 5. При входе по лимитному приказу оптимален был период 20 и смещение 8, при входе по остановке период 20 и смещение 6. Модель, видимо, лучше работала с длинными скользящими средними (с сильным сглаживанием), и для входов по лимитному приказу требовались немного более ранние сигналы по сравнению с входами по рыночному и стоп-приказу.

В пределах выборки не было получено ни одного положительного результата при использовании и длинных, и коротких позиций, хотя средний убыток в сделке был гораздо меньше, чем во многих тестах из предыдущих глав. Лучше всего работали стоп-приказы, немного хуже — лимитные приказы, а хуже всего — рыночные приказы по цене открытия. Для стоп-приказов и лимитных приказов при ограничении только длинными позициями торговля была выгодной. Во всех случаях наилучший период скользящих средних составлял 20 дней, а оптимальное значение смещения изменялось для разных типов приказов. При использовании входа по цене открытия оптимальное смещение равнялось 5 дням, при входе по лимитному приказу — 8 дням, а по стоп-приказу — 6 дням. Это вполне осмысленно, поскольку лимитные приказы отдаются раньше, чем рыночные приказы по открытию (так как для выполнения лимитного приказа требуется некоторое время).

Вне пределов выборки результаты показали подобное же распределение относительной эффективности по показателям средней прибыли со сделки ($СДЕЛ); использование приказов по остановке давало прибыль в $576 со сделки, что соответствует доходности 8,3% годовых. Это немного, но, тем не менее, это реальный положительный результат на недавних данных вне пределов выборки. При использовании входов по стоп-приказу торговля, ограниченная только длинными позициями, была выгодной и в пределах, и вне пределов выборки, а торговля короткими позициями была убыточной в обоих случаях. Это соответствует результатам многих ранее проводившихся тестов. Для всех видов приказов и всех выборок процент прибыльных сделок составлял от 40 до 43%.

Интересно отметить, что даже в убыточных вариантах потери капитала были значительно меньше, чем встречавшиеся в разнообразных предыдущих тестах.

При использовании рыночного входа по цене открытия капитал снижался до ноября 1988 г. До июля 1989 г. было восстановлено около 50% потерь, образуя U-образную модель со вторым пиком в районе ноября 1990 г. Затем наблюдалось довольно быстрое снижение до ноября 1992 г., после чего — более медленное падение капитала на протяжении всего остатка выборки и первой трети периода вне выборки. Это снижение закончилось в апреле 1996 г., и с тех пор до конца периода вне выборки капитал возрастал.

При использовании входа по лимитному приказу капитал почти не изменился до января 1987 г., очень резко вырос до пика в мае 1987 г. и затем падал до ноября 1992 г. С этого времени до июля 1994 г. наблюдался резкий подъем, после чего наблюдались беспорядочные изменения без явного тренда.

Использование входных стоп-приказов обеспечивало стабильный и сильный рост капитала до июня 1988 г., а затем наблюдалось падение до конца периода выборки и в течение первой трети периода вне выборки. Минимум был достигнут в декабре 1995 г., а с тех пор и до февраля 1999 г. (конец данных) отмечен резкий подъем.

При сравнении результатов различных рынков видно, что наиболее результативным был рынок неэтилированного бензина, где наблюдались устойчивые значительные прибыли и в пределах, и вне пределов выборки. С этой моделью также хорошо сочетался рынок палладия: входы по открытию и по лимитному приказу давали прибыль и в пределах, и вне пределов выборки, а вход по стоп-приказу был весьма прибылен в пределах выборки и нейтрален вне нее. Кроме этого, хорошим сезонным рынком оказался рынок живых свиней, прибыльный в пределах выборки для всех видов приказов. Вне выборки на этом рынке были прибыльны входы по лимитному приказу и стоп-приказу. Хорошо соответствовал сезонной модели рынок кофе: все три вида приказов давали прибыль в пределах выборки, входы по открытию и по стоп-приказу дали значительную прибыль вне пределов выборки. Кроме того, неплохо работала система и на рынке хлопка: вход по стоп-приказу обеспечил высокую прибыль и в пределах, и вне пределов выборки, и ни один вид приказов не принес значительных убытков в обеих выборках данных. То, что рынок неэтилированного бензина хорошо работал с данной моделью, неудивительно. Достаточно странно, что рынок мазута, потребность в котором сильно зависит от времени года, был прибыльным только с использованием входов по лимитному приказу в обеих выборках данных. На рынке кофе также существуют выраженные сезонные модели, связанные, например, с заморозками, которые повреждают плантации, вызывают дефицит и повышают цены. При этом, как ни странно, в пределах выборки рынки пшеницы были малоприбыльны, за исключением миннесотской пшеницы с использованием входа по лимитному приказу. Вне пределов выборки в группе пшениц наблюдалось больше прибылей. Например, вход по лимитному приказу обеспечивал прибыль на всех трех рынках пшеницы, а вход по стоп-приказу — только на канзасском рынке. Ряд других рынков также принес прибыли для некоторых видов приказов в пределах или вне пределов выборки. По сравнению со скромными результатами большинства моделей, исследовавшихся в предыдущих главах, общее количество прибыльных результатов на различных рынках в разные периоды времени не может не произвести благоприятного впечатления.

Кроме этого, интересно отметить расхождение между поведением сезонных моделей в этом исследовании и в наших собственных тестах S&P 500 более раннего периода (Katz, McCormick, апрель 1997). Различия, скорее всего, объясняются разной настройкой процедуры оптимизации. В ранних тестах проводилась настройка на торговлю только индексом S&P 500, а в более поздних — целым портфелем финансовых инструментов. По сравнению с другими рынками сезонные явления на рынке S&P 500 имеют гораздо более высокую частоту и, следовательно, требуют использования скользящих средних со значительно меньшим периодом. Кроме того, ранние тесты не использовали отдельных выходов для того, чтобы была возможность захватывать сезонные тренды длиной в несколько недель. В данных тестах стандартный выход закрывает сделку спустя не более чем 10 дней — скорее всего, эффективность всех рынков, а не только S&P 500, увеличилась бы при замене стандартного выхода на выход, способный удерживать позицию при продолжительных трендах.

Тестирование базовой модели, основанной на ценовом импульсе

Для модели, основанной на импульсе, проводилось сглаживание неинтегрированного сезонного временного ряда изменений цены при помощи центрированного простого скользящего среднего с периодом avglen. Центрированное СС не дает запаздывания, поскольку относительно текущего дня этот метод усредняет одинаковое количество прошлых и будущих точек данных. Использование этого метода оправдано для сезонных моделей, в которых оценка сезонного влияния на определенную дату основывается на данных старше одного года. Для этого сглаженного ряда сезонных изменений цены рассчитывается ряд средних абсолютных отклонений. Для этого рассчитывалось абсолютное отклонение для каждого дня. Затем ряд абсолютных отклонений усреднялся с помощью скользящего среднего с периодом 100 дней. Сигнал на покупку генерировался, если значение сезонного импульса данного дня плюс смещение (disp) превышало некое пороговое значение (thresh), умноженное на среднее абсолютное отклонение сезонного импульса. Сигнал на продажу генерировался, если сезонный импульс с учетом смещения был меньше произведения порогового множителя (thresh) и среднего абсолютного отклонения, взятого со знаком минус. Входы выполнялись при помощи различных приказов: в тесте 4 — вход по открытию, в тесте 5 — вход по лимитному приказу, в тесте 6 — по стоп-приказу.

Оптимизировался период скользящего среднего, смещение и порог. Период прогонялся от 5 до 15 с шагом 5; смешение от 1 до 10 с шагом 1; порог от 1,5 до 2,5 с шагом 0,5. Наилучшая эффективность в пределах выборки отмечена при периоде 15, пороге 2,5 и смещении 2 вне зависимости от вида приказа. Для входа по открытию и по стоп-приказу было предпочтительно смещение 2, для входа по лимитному приказу — смещение 1. В соответствии с этим ожиданиями значения смещения были гораздо меньше, чем в модели, основанной на пересечении, в которой за счет смещения необходимо было компенсировать запаздывание скользящих средних.

В общем, результаты были гораздо хуже, чем у сезонной модели на пересечении средних. В пределах выборки только входы по стоп-приказу были прибыльными. Вне пределов выборки ни один вид входов не дал положительных результатов. Средние убытки в сделке были весьма значительными, и, как ни странно, длинные позиции работали хуже, чем короткие. Это противоречит общей картине более высокой эффективности длинных сделок.

При входе по рыночному приказу по цене открытия и по лимитному приказу капитал снижался с начала выборки до конца периода вне выборки. При использовании входа по лимитному приказу падение капитала было более плавным. При использовании входов по стоп-приказу график изменения капитала колебался в горизонтальном диапазоне до мая 1990 г. Затем начался резкий рост капитала, продолжавшийся до сентября 1990 г. С тех пор и почти до конца данных капитал медленно падал. После апреля 1997 г. капитал практически перестал изменяться.

Модель получила прибыль при торговле казначейскими облигациями, 10-летними казначейскими бумагами, иеной, сырой нефтью, мазутом, неэтилированным бензином, живыми свиньями и кофе в пределах и вне пределов выборки. Например, казначейские облигации и 10-летние бумаги были весьма прибыльны на обеих выборках при использовании входов по лимитному приказу или стоп-приказу. Рынок иены был наиболее прибылен с использованием входов по стоп-приказу, но приносил доход и с другими приказами, равно как и сырая нефть. Рынки мазута и неэтилированного бензина были высокоприбыльны в обеих выборках при использовании входов по открытию и по стоп-приказу, но не входов по лимитному приказу. На рынке живых свиней максимальные прибыли во всех периодах отмечены при использовании входа по открытию или по стоп-приказу. Этот рынок был постоянно прибыльным для всех видов приказов, как и рынок кофе, где наиболее устойчивая и высокая прибыль обеспечивалась входом по стоп-приказу. В большинстве случаев на рынках пшеницы модель была убыточной.

В пределах выборки 15 рынков были в той или иной степени прибыльными при использовании стоп-приказа, 13 рынков — при входе по открытию и 9 рынков — при входе по лимитному приказу. Вне пределов выборки эти значения составили соответственно 15, 16 и 16.

Хотя модель, основанная на ценовом импульсе работала хуже на целом портфеле, она показала отличные результаты на большем количестве отдельных рынков, чем модель, основанная на пересечении.

Испытания модели, основанной на пересечении с подтверждением

Эти модели идентичны описанным выше основным моделям на пересечении, за исключением того, что решение о входе принимается только в том случае, когда сезонное поведение рынка подтверждается соответствующим значением стохастического Быстрого %К. Если пересечение свидетельствует о благоприятном моменте для покупки, покупка осуществляется только при значении Быстрого %К менее 25%. Это означает, что для генерации сигнала к покупке рынок должен находиться в состоянии снижения или быть вблизи сезонного минимума для покупки. Таким же образом продажа осуществляется, если значение Быстрого %К более 75%, что указывает на близость рынка к максимуму. Как и в других тестах, использованы стандартные выходы. В тесте 7 вход осуществлялся по открытию, в тесте 8 — по лимитному приказу, а в тесте 9 — по стоп-приказу.

Оптимизация для этих тестов стояла в прогонке периода скользящего среднего avglen от 5 до 20 с шагом 5 (Р1) и смещения disp от 0 до 20 с шагом 1 (Р2). Для рыночного входа по открытию оптимальные значения составляли 15 для периода скользящего среднего и 7 для смещения. Для входа по лимитному приказу оптимальные значения составляли 15 для периода скользящего среднего и 6 для смещения. Для входа по стоп-приказу оптимальные значения составляли 20 для периода скользящего среднего и 9 для смещения.

При рассмотрении результатов каждой сделки использование подтверждения Быстрым %К ухудшило эффективность работы системы как в пределах, так и вне пределов выборки при использовании входов по открытию и по лимитному приказу; в обоих случаях потери были значительными. При переходе на стоп-приказы в обеих выборках отмечена небольшая прибыль. В пределах выборки средняя сделка принесла доход $846, вне пределов выборки $1677. В пределах выборки 41% сделок был выгодным, годовая доходность составила 5,8%. Статистическая значимость этого результата низка, но по крайней мере результат нельзя назвать явно случайным. И длинные, и короткие позиции были прибыльны. Вне пределов выборки 44% сделок были прибыльными, годовая доходность составила 19,6%. Вероятность того, что результаты не являются случайными, составила 77%. По-прежнему выгодными были и длинные, и короткие сделки. По сравнению с другими системами количество сделок было относительно низким — всего 292 в пределах и 121 вне пределов выборки. В общем, модель снова оказалась прибыльной — сезонный принцип, видимо, все-таки может служить основанием для заключения сделок.

График изменения капитала для рыночного входа по цене открытия показывает постепенное снижение до мая 1989 г., затем горизонтальный участок до августа 1993 г. Далее до конца выборки и большую часть времени вне выборки капитал падал. График изменения капитала для входа по лимитному приказу выглядит подобным образом, но падение капитала шло более плавно. График для входа по стоп-приказу выглядит принципиально иначе: капитал быстро падал до мая 1987 г., затем рос с ускорением до июня 1995 г. (начало периода вне выборки) и с тех пор практически не изменялся. Максимальные прибыли были достигнуты между июнем 1990 г. и маем 1991 г., маем и сентябрем 1993 г. и между январем и июнем 1995 г. Последний из периодов прибыли находится вне пределов выборки.

По сравнению с двумя предыдущими моделями постоянная прибыль для всех видов приказов отмечена на меньшем количестве рынков. Прибыль при всех трех видах входов как в пределах, так и вне пределов выборки отмечена только на рынке леса. На рынке неэтилированного бензина все входы были прибыльны в пределах выборки, а входы по открытию и стоп-приказу были высокоприбыльны вне пределов выборки. На рынках кофе и какао получена прибыль при всех видах входов в пределах выборки, но только при входе по стоп-приказу вне выборки. При использовании входа по стоп-приказу как в пределах, так и вне пределов выборки рынки NYFE, серебра, палладия, сырой нефти, леса и кофе были высокоприбыльными. Как и ранее, рынки пшеницы были убыточными. Таким образом, показатели этой модели достаточно постоянны для успешного применения с использованием входа по стоп-приказу на избранных рынках.

Тесты модели, основанной на пересечении с подтверждением и инверсией

Эта модель представляет собой аналог предыдущей, но с проведением дополнительных сделок в участках, где были возможны инверсии. Например, если пересечение средних давало сигнал на покупку, но Быстрый %К был выше уровня 75%, то подавался сигнал на продажу. В основе идеи лежало предположение о возможном обращении обычного сезонного цикла. Подобным же образом, если пересечение указывало на продажу, но Быстрый %К был менее 25%, то подавался сигнал на покупку. Эти сигналы выполнялись дополнительно к сигналам системы, основанной на пересечении с подтверждением. В тесте 10 использовался вход по цене открытия, в тесте 11 — вход по лимитному приказу, в тесте 12 — вход по стоп-приказу.

Оптимизация для этих тестов состояла в прогонке периода скользящего среднего avglen от 5 до 20 с шагом 5 (Р1) и смещения disp от 0 до 20 с шагом 1 (Р2). Для входа по открытию оптимальные значения составляли 15 для периода скользящего среднего и 2 для смещения. Для входа по лимиту оптимальные значения составляли 20 для периода скользящего среднего и 4 для смещения. Для входа по стоп-приказу оптимальные значения составляли 20 для периода скользящего среднего и 9 для смещения.

При рассмотрении входа по цене открытия график изменения капитала постоянно и плавно снижался от начала к концу всего набора данных. Для входа по лимитному приказу график изменения капитала также снижался, хотя общее падение капитала для этого вида приказа было почти в два раза меньше. График изменения капитала для входа по стоп-приказу снижался до мая 1987 г., затем до августа 1993 г. капитал практически не изменялся. С августа 1993 г. по июнь 1995 г. капитал резко вырос, а затем постепенно снижался до конца рассматриваемого периода. Добавление инверсии оказало разрушительное влияние на эффективность модели. Очевидно, наблюдаемые сезонные явления редко сопровождаются инверсиями.

Добавление инверсионных сигналов катастрофически ухудшило эффективность системы по показателю средней прибыли в сделке при всех видах входов. Во всех сочетаниях выборки данных и вида входа наблюдались убытки, за исключением очень маленькой прибыли при входе по стоп-приказу вне пределов выборки. Ни на одном рынке не отмечалось устойчивых прибылей для различных входов, хотя отдельные прибыльные сочетания все же были. Например, вход по стоп-приказу на рынках NYFE и 10-летних казначейских бумаг был очень прибыльным и в пределах, и вне пределов выборки. Тот же эффект наблюдался на рынках платины и серебра. В пределах выборки с входом по стоп-приказу очень прибыльным был рынок сои, но вне пределов выборки прибыль этого рынка была минимальной. Во всех сочетаниях видов приказов и выборок данных на рынках пшеницы прибыль была нулевой или наблюдались убытки.

Обзор результатов

Результаты всех тестов объединены в одной таблице и представлены на двух графиках для обозрения. В табл. 8-3 приведены показатели эффективности, распределенные по выборке данных, виду входа и модели. Результаты каждой модели приводятся в двух строках: в первой — доходность в процентах годовых, во второй — средняя прибыль или убыток в сделке в долларах. Два правых столбца содержат усредненные значения для всех видов входа в пределах и вне пределов выборки. Последние строки содержат усредненные значения для всех моделей по видам приказов.


Из трех видов приказов, обеспечивающих вход в рынок, лучшим был, несомненно, вход по стоп-приказу. Вход по лимитному приказу и вход по цене открытия показали примерно одинаковые результаты, но их эффективность была гораздо ниже. Использование стоп-приказа обеспечило положительные результаты как в пределах, так и вне пределов выборки.

При сравнении моделей по различным видам входов очевидно, что в пределах выборки эффективность была максимальной для модели пересечения с подтверждением и наихудшей для модели пересечения с подтверждением и инверсией. Вне пределов выборки наиболее эффективной была базовая модель, основанная на пересечении, наихудшей — опять-таки модель на пересечении с подтверждением и инверсией.

Как можно видеть, в пределах и вне пределов выборки наилучшая эффективность достигается при сочетании входа по стоп-приказу с моделью, основанной на пересечении с подтверждением.

В предшествующих главах испытывались различные виды моделей входа, причем обычно наилучшим был вход по лимитному приказу. В случае сезонных моделей повышение эффективности при использовании входа по стоп-приказу носит драматический характер, несмотря на большие расходы на сделку. Ранее казалось, что принципы противотрендовой торговли могут действовать лучше в сочетании с какими-либо следующими за трендом или подтверждающими элементами, например с входом по стоп-приказу. В случае с сезонными моделями это подтверждение, получаемое в результате срабатывания стоп-приказов, является даже более важным, чем получаемое от показателей вроде Быстрого %К. Другими словами, если на основании сезонной модели следует ожидать повышения цен, подтверждение этого должно быть получено до заключения сделки.

В общем, создается впечатление, что сезонные явления действительно оказывают воздействие на рынок, что доказано неуступающей или превосходящей другие модели эффективностью сезонной системы с входом по стоп-приказу. Эта модель была одной из немногих прибыльных. Влияние сезонных явлений на рынки, очевидно, является достаточно сильным, что оправдывает проведение дальнейших исследований подобных моделей.

Было бы интересно исследовать сезонные модели, ограничившись рынками, где была показана их максимальная эффективность, или же рынками, где по фундаментальным причинам следует ожидать ярко выраженных сезонных эффектов. Исходя из имеющихся данных, можно заключить с достаточным основанием, что некоторые рынки в высшей степени подвержены сезонным явлениям. В свое время, ограничив использование моделей, основанных на пробое, только рынками валют, мы получили замечательные результаты — возможно, нечто подобное произойдет при ограничении сезонных моделей соответствующими рынками.

При рассмотрении всех тестов и подсчете количества достоверных значительных прибылей создается впечатление о тех рынках, которые пригодны для ведения торговли с помощью различных сезонных моделей. Среди всех тестов в пределах и вне пределов выборки наилучшие результаты наблюдалась на рынке кофе. Следовательно, на рынке кофе можно эффективно применять сезонные модели, что неудивительно — дефицит и цены на рынке кофе в огромной степени подвержены влиянию погодных условий. На рынке кофе 11 из 12 тестов в пределах выборки и 8 из 12 тестов вне пределов выборки были прибыльными. На рынке неэтилированного бензина прибыльными были 8 тестов в пределах выборки и 11 вне пределов выборки. На рынке сырой нефти прибыльными были 8 тестов в пределах выборки, но только 4 вне пределов выборки. Много хороших результатов было также отмечено на рынке живых свиней.

На рис. 8-1 изображен рост капитала для различных приказов, обеспечивающих вход в рынок. Результаты были усреднены по видам моделей. Как видно, лучше всего работал вход по стоп-приказу, средние результаты показал вход по лимитному приказу, а хуже всего работал рыночный вход по цене открытия.


На рис. 8-2 показан график изменения капитала для различных моделей. Капитал системы был усреднен по видам входов. Модель с пересечением и подтверждением была наиболее эффективной, особенно на данных вне пределов выборки. Начало для базовой модели, основанной на пересечении, было еще лучшим, но эффективность постоянно снижалась с 1990 г. Однако, возможно, тренд капитала этой модели развернулся наверх после 1995 г., тогда как все прочие модели в это время теряли капитал (в усреднении по видам приказов).


Далее

Вернуться к оглавлению

Торговые стратегии
Скальпинг
Стратегия "Середина"
Позиционная среднесрочная
Система ATCF
Стратегия по Moving Average, ADX и Фракталам
Стратегия разворотного периода
Стратегия "теней"
Стратегия "Серфинг"
Стратегия Trend Finder Daily
Стратегия на внутреннем баре
Скальпинг M1 GBPJPY
Стратегия "4 средних"
Торговая стратегия The Bat
Книги по Forex
А.Фарлей "Мастерство свинг-трейдинга"
B. Сафонов "Практическое использование волн Эллиотта в трейдинге"
Кац Дж.О., МакКормик Д.Л. "Энциклопедия торговых стратегий"
Лучшие
дилинговые центры:
Дилинговый центр EXNESS
Дилинговый центр Forex4you
Дилинговый центр Alpari
Торговые стратегии