التداول استراتيجية Svm

نماذج ARMA للتجارة في هذا البرنامج التعليمي وانا ذاهب الى تشاركونني R التطوير والخبرة التجارية باستخدام معروفة من الإحصاءات نموذج الانحدار الذاتي والمتوسط ​​المتحرك (ARMA). هناك الكثير كتب عن هذه النماذج، ومع ذلك، وإنني أوصي بشدة تمهيدية السلاسل الزمنية مع R. التي أجد هو مزيج مثالي بين الخلفية النظرية الخفيفة وتطبيقات عملية في R. قراءة جيدة أخرى هي على الانترنت الكتاب الإلكتروني التنبؤ: المبادئ و تمارس كتبه روب Hyndman. خبير في التنبؤ الإحصائي والمؤلف من حزمة توقعات R ممتازة. الشروع في البحث، وأنا في الغالب باستخدام حزمة الفرما، وهو مجمع لطيفة مع وظائف الموسعة حول وظيفة اريما من حزمة احصائيات (المستخدمة في الكتاب المذكور أعلاه). هنا هي جلسة بسيطة لتركيب نموذج ARMA إلى عوائد اليومية SP 500: لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع إلى الأدب والحزم، أريد فقط أن نؤكد على بضع نقاط: نحن نموذج العائدات اليومية بدلا من الأسعار . وهناك أسباب المضاعفات: بهذه الطريقة سلسلة المالية وعادة ما تصبح ثابتة، ونحن بحاجة إلى طريقة ما لسلسلة، وغيرها ونحن استخدام فرق وتسجيل وظيفة لحساب عوائد اليومية بدلا من النسب. ليس هذا فقط هو ممارسة معتادة في الإحصاءات، ولكنه يوفر أيضا تقريب جيد لعنة على عوائد متميزة. النهج سأقدم هنا هو شكل من أشكال backtesting المشي إلى الأمام. في حين أن المشي في اليوم سلسلة من اليوم، سوف نستخدم تاريخ معين طول للعثور على أفضل نموذج. ثم سوف نستخدم هذا النموذج للتنبؤ العودة في اليوم التالي الصورة. إذا كان التوقع هو سلبي، ونحن نفترض موقف قصير، وإلا فإننا نفترض صفقة شراء. وعلى سبيل المثال جعل الأمور أكثر وضوحا: بعد إغلاق 11 يونيو 2012، ونحن حساب 500 عوائد اليومية الماضية. باستخدام هذه العوائد نبحث من خلال الفضاء من نماذج ARMA واختيار الأفضل من المناسب (مع الاحترام لبعض المقاييس وبعض المتطلبات) نموذج. وأخيرا، ونحن نستخدم هذا النموذج لحساب التنبؤ للعودة غدا الصورة واستخدام علامة على عودة لتحديد الموقف المناسب. اختيار نموذج جيد العقبة الأولى لهذا الأسلوب قبل أن يكون مفيدا لنا، هو لتحديد معالم النموذج. في حالة ARMA، هناك نوعان من المعلمات. وبعبارة أخرى، هناك عدد لا حصر له من الخيارات: (0،1)، (1،0)، (1،1)، (2،1)، الخ كيف لنا أن نعرف ما المعلمات لاستخدام نهج مشترك في إحصائيات لقياس الخير من الاختبار مناسبا هو AIC (لمعيار أكايكي للمعلومة) الإحصائية. وبمجرد الانتهاء من تركيب، وقيمة الإحصاءات AIC يمكن الوصول إليها عن طريق: هناك إحصاءات أخرى بالطبع، ولكن عادة ما تكون النتائج مماثلة تماما. لتلخيص، كل ما نحتاج إليه هو حلقة من خلال الذهاب الى كافة تركيبات المعلمة نعتبرها معقولة، على سبيل المثال من (0،0) إلى (5،5)، شاملة، لكل زوج المعلمة تتناسب مع النموذج، وأخيرا اختيار نموذج مع أدنى AIC أو بعض إحصائية أخرى. لاحظ أن armaFit تفشل أحيانا في العثور على صالح وإرجاع خطأ، وبالتالي الانسحاب من الحلقة على الفور. armaSearch يعالج هذه المشكلة عن طريق استخدام وظيفة tryCatch للقبض على أي خطأ أو تحذير وإرجاع قيمة منطقية (FALSE) بدلا من مقاطعة كل شيء، والخروج مع وجود خطأ. وهكذا يمكننا أن نميز عودة وظيفة الخاطئة وطبيعية فقط عن طريق التحقق من نوع النتيجة. وهناك القليل من الفوضى ربما، لكنه يعمل. بعض الحزم R، توقعات وrugarch على سبيل المثال، توفر مماثلة، وظيفة auto. arima من خارج منطقة الجزاء. لذلك يمكن للمرء أن بناء البنية التحتية له حول واحدة من هذه بدلا من ذلك. التنبؤ مرة واحدة ويتم اختيار المعلمات، ق طويلة. الآن، لبناء مؤشر للاختبار مرة أخرى، ويمكن للمرء السير في سلسلة عودة اليومية وعند كل نقطة بالخطوات غطينا حتى الآن. تبدو حلقة رئيسية مثل (تقصير عن قصد): أين التاريخ هو فترة نظرة الى الوراء للنظر في كل نقطة، وعادة ما تستخدم 500، وهي عبارة عن عامين من البيانات. وبعبارة أخرى، لتحديد موقف في كل يوم الفردية (اليوم السابق بالقرب ختام اليوم الحالي يحدد العودة) نستخدم التاريخ 500 يوم، تخلفت التي تتخلف اليوم. سوف نرى لاحقا كيف يتخلف يأتي دور في الممارسة العملية. كما أن تحيط إشعار، التي تتنبأ من قبل كتلة tryCatch. لديها armaSearch أيضا ميزة لطيفة لتحديد ما إذا كان النموذج يحتوي على توقعات أو لا (التنبؤ نجحت أم لا، ويتم التحكم هذا الاختبار عن طريق المعلمة withForecast). تحسين أداء عدد من العمليات الحسابية علينا أن نفعل يضيف بسرعة. على سبيل المثال، لمدة 10 سنوات من البيانات التاريخية نحتاج لحساب حوالي 2520 أيام التداول. كل يوم نحن نذهب لتناسب والتنبؤ لا يقل عن 35 (35 يونيو 6-1، 0-5 على حد سواء لمكون AR والماجستير، ولكن باستثناء 0،0) الجمع () نماذج. ضرب عدد من النماذج من عدد الأيام، ونحن نبحث بالفعل في أكثر من 88000 نموذج يناسب الصورة الكثير من العمليات الحسابية. طريقة واحدة لتحسين أداء هذه الحسابات اللازمة لا يمكن أن يتحقق من خلال استغلال وحدات المعالجة المركزية متعددة النوى. توجهي هو بشكل مواز اختيار النموذج، وظيفة armaSearch في رمز أعلاه. على الرغم من أن هذا قد لا يكون النهج الأكثر كفاءة، فمن المؤكد أنها أكثر عملية لأنه سوف يعزز أيضا أداء armaSearch عند استخدامها بشكل مستقل. فزت في طول. سأعطيكم الرابط GIST بدلا نمذجة تقلب مع GARCH السلاسل الزمنية المالي بشكل عشوائي بشكل عام. واحدة من عدد قليل من الخصائص التي تظهر غير تقلب التجميع. ويتحقق ذلك عادة من خلال توسيع التنبؤ ARMA مع نموذج GARCH. يبدو معقدة، وتفاصيل النظرية معقدة في الواقع، ولكن اتضح أن تكون واضحة جدا في R: بطبيعة الحال، نحن أيضا بحاجة إلى تعديل جميع وظائف ذات الصلة، مثل armaSearch. دعوات لgarchFit ويتوقع أيضا تحتاج إلى التعامل معها عبر tryCatch. لاحظ أيضا أن يتوقع عودة مصفوفة لنماذج GARCH. يتوفر كامل شفرة المصدر من جست جيثب. S P 500 الأداء دعونا P 500 البيانات التاريخية. ARMA مقابل شراء وعقد يبدو رائعا في الواقع، فإنه أثار إعجابي كثيرا لدرجة أنني بحثت عن الخلل في رمز لبعض الوقت. حتى على الرسم البياني لوغاريتمي أداء هذا الأسلوب هو معدل نمو سنوي مركب مذهل من 18.87، واستراتيجية ARMA GARCH يحقق هذا الأداء مع خفض الحد الأقصى للمقارنة من 56. لحساب نمو استراتيجية ARMA، نحتاج أولا المؤشر اليومي (هذا المؤشر يستغرق حوالي يومين لحساب مع كل التحسينات غطيت في هذا المنصب). العمود الأول هو التاريخ، والثاني موقف لهذا اليوم: 1 لفترة طويلة، -1 لفترة قصيرة، 0 للا شيء. ملاحظة، والموقف هو الانحياز بالفعل مع اليوم عودة (يتم احتساب ذلك عند إقفال اليوم السابق)، وبعبارة أخرى، يتم محاذاة المؤشر بشكل صحيح مع عوائد P 500 عوائد اليومية. بقية الأعمدة ليست ذات صلة ونأمل أن تشرح نفسها بنفسها. السماح ليالي اختتام آخر مع رمز الذي يقوم بتحميل المؤشر ويرسم الرسم: تعليقات مرحبا فقط من باب الفضول هنا، والنتائج التي نشرت أنتجت من خلال دراسة عوائد اليومية خلال فترة مراجعة الماضي نظرا ومن ثم محاولة التنبؤ عودة في اليوم التالي . هل حاولت من استراتيجية ARMA الخاصة بك على عوائد الأسبوعية كيف كومة نتائج حتى ضد استراتيجية حيث يتم تغذية عوائد اليومية إلى النموذج الخاص بك بدلا من ذلك أيضا، فإنه د يكون مثيرا للاهتمام أن نرى بعض الأرقام الأخرى مثل الفائزين على سبيل المثال. هل حاليا استخدام هذا النموذج لتجارة المال الحقيقي وظيفة كبيرة ولا يبقي العمل الجيد مرحبا. أنا ملاذا د يفضلون استخدام نموذج مع الأخذ بعين الاعتبار الخصائص الأخرى إلى جانب العوائد. أكثر ملاءمة لSVM أو الشبكات العصبية. نعم، لقد تم استخدام استراتيجية ARMA GARCH للتجارة أداة مالية واحدة (وليس الجاسوس) لأكثر من سنة حتى الآن. وهذا هو السبب الرئيسي وراء أنا مترددة للمشاركة في التعليمات البرمجية. وأخيرا، وأنا أبحث في تحديث آخر مع بعض ملخصات التداول المزيد وإحصاءات، ولكن ملاذا ر تأتي مع تلبية (وأنا صعب الإرضاء) شكل. :) مرحبا ivannp، وأنا ممتن لك جدا لطرح مثل هذه الرموز ص مفيدة والمعلومات للتحليل الكمي. أنا ملاذا ولكن كنت تستخدم عرما (0،2) لgarchfit. هل لي أن أعرف لماذا. إذا أنا في عداد المفقودين شيء فأرشدوني ويمكنك يرجى البريد لي رمز الكامل لprabinseth جوجل. شكرا مقدما مرحبا Prabin، سعيد دائما أن نسمع من الناس الذين يتمتعون بلوق، يلهمني أن لا يفرط فيه. :) والرمز الذي تشير إليه، هو مجرد التوضيح كيفية استخدام garchFit. و(0،2) هو عشوائي تماما أنا فقط اختيار بعض الأرقام. لاستخدام واقع الحياة، ويحتاج المرء لإنشاء دالة garchSearch، على غرار armaSearch مبين. وهو مشابه، ولكن هناك فرق: نماذج ممكنة تتكون من أربعة عناصر، الأول هما (AR، MA)، ولكن هناك عنصرين GARCH كذلك، garchFit محل armaFit وأيضا نتائج من garchFit هي أكثر قليلا تفصيلا (مجموعة مقابل رقم). رمز غير فعال تماما كما هو. السبب في أنني دون P 500 صفحة. انها على حد سواء الموقف اليومي على أساس ARMA GARCH، وكذلك، وطاولة عمل في نهاية اليوم. أن ر حفاظ على تحديث مع التحسينات. مرحبا، وظيفة مثيرة جدا للاهتمام. لدي سؤال حول وظيفة armaComputeForecasts التي تنتج توقعات المتداول. عندما تنتج هذه توقعات لا تاريخ forecaset (أي مؤشر في الصف XTS المقابلة) تتوافق مع التاريخ الذي تم إنشاؤه أو التاريخ الذي تم التنبؤ بها، أي أن أحتاج أن يتخلف عن forecase كالعادة مع مؤشر أو هي هذه الرعاية التي اتخذت بالفعل من حيث أن الأداء المتفوق استراتيجية ARMA يبدو تماما الوقت فترة محددة (يبدو أن الغالبية العظمى من عوائد الزائدة إلى أن تتولد بين 1965-1975)، فإنه سيكون أكثر فائدة بكثير أن نرى رسما بيانيا من المتداول العوائد التراكمية لكل استراتيجية (أي أكثر من 3 أو 5 سنوات). أيضا، يعود ARMA هي الجسيمة يفترض من حيث التكلفة تي هنا، لذلك دوران الاستراتيجية هو اعتبار آخر مهم جدا (هل أنت قادرة على حصة ما كان عليه). مرحبا، في بلدي بلوق القديمة (theaverageinvestor. wordpress / 2011/07 /)، وذكر أن هناك صفقة واحدة في المتوسط ​​كل 2.35 أيام. أتذكر عد الصفقات وتقسيم قبل أيام. مؤشر لسلسلة متاح هنا: quintuitive /wp-content/uploads/2012/08/gspcInd3.csv. فإنه يحتاج إلى أن يقابل ضد S الصورة لا تذكر، إلا إذا فعلت عدة مرات في اليوم. مرحبا، النشر الخاص بك ليست مثيرة للاهتمام فقط لقراءة ولكن أيضا تعمل كدليل لأشخاص جدد في مجال finance. Being الكمية مبتدئا في هذا المجال، بلوق الخاص بك ويبدو أن mine. I الذهب، لدي بعض الأسئلة، ولكن ، ولقد استخدمت كود Armasearch بك على صك معين وجدت أنه مع المؤشرات، إلا أنها لم تعطي أداء أفضل من شراء وعقد، لذلك، لقد سعيت لتناسب في رمز garchFit باستخدام GARCH (1،1) كما الأخطاء GARCH، هل يمكن أن تتكرم توجه لي حتى أستطيع أن تكون قادرة على القيام وهذا من شأنه أمثلة أو الروابط ذات الصلة أن تكون مفيدة جدا. أيضا، لم أكن أفهم من التعليمات البرمجية الخاصة بك، وكيف بالضبط لتنفيذ التجارة، أي نقاط الدخول والخروج، هل يمكن أن تتكرم توجه لي في نفس مرحبا، بلوق الخاص بك هو مثيرة للاهتمام فحسب، بل أيضا بالمعلومات عن أشخاص جدد إلى عالم finance. I الكمية لديها بعض الأسئلة، ولقد استخدمت وظيفة armasearch لأداة معينة، وعلى backtesting وجدت أن تكون النتائج أقل شأنا من شراء وعقد، لذلك أنا أحاول أن تناسب GARCH (1،1)، هل يمكن أن يرجى توجيه لي بشأن كيفية تفعل الشيء نفسه أيضا، هل يمكن أن تساعدني بشأن نقاط الدخول والخروج للمؤشر التي تم إنشاؤها بواسطة لك أعلاه مرحبا، هذا هو أفضل جهدي (دون توفير شفرة المصدر نفسه) لشرح كيفية استخدام garchFit. قد ترغب في محاولة أولى النهج عرما أخرى، أود أن أوصي حزمة توقعات ومؤلف له الصورة كتاب (otexts / عبوات كاملة /)، أو حزمة rugarch. كلا توفر هذه الحزم أكثر النهج العلمي والمتقدمة لاختيار نموذج عرما. لتطبيق الأفكار حول هذا بلوق في الممارسة العملية يتطلب قدرا كبيرا من العمل الإضافي. نصيحتي الوحيدة، التي أشرت إليها في وظائف أخرى، هو أن نفكر في تطبيق في الممارسة الحقيقية في كل خطوة. شكرا جزيلا على مقدمات العظيمة التي توفر للمبتدئين (مثلي) في التمويل الكمي لك. في عملك، يمكنك المشي في اليوم سلسلة زمنية من اليوم، والعثور على أفضل ARMA نموذج ق الاتجاه. ثم لتحسين الأداء، يمكنك استخدام أفضل paremeters عرما (ع، ف) لهذا الوقت مع GARCH (1،1) لإنشاء نموذج جديد واستخدامه للتنبؤ الاتجاه اليوم التالي الصورة. بحيث يكون لديك نموذج مع 4 المعايير المستخدمة في garchFit. أنا باستخدام مكتبة GARCH مختلفة (وليس في البحث، هو في C) وفيه المعلمات لنموذج سوى 2 (بدلا من 4): عدد المعلمات (AR) لصناعة السيارات في الرجعية وعدد من المتوسط ​​المتحرك (MA) معلمات. هل يمكن أن يرجى تقديم المشورة حول كيفية استخدام الأسلوب الخاص بك في السيناريو بلدي (كما خلق دائما GRACH (1،1) دون النظر في ARMA (P، Q) هو مختلف). ويبدو أن السبب كان لديك فقط 2 المعلمات للنموذج الخاص بك لأنك تحاول تناسب تاريخك إلى نموذج ARMA دون عنصر اختلاف التباين طريقة GarchFit داخل المكتبة fGarch في R يسمح لاحتوائه على نموذج الانحدار الذاتي المعمم (وبالتالي 4 المعلمات) سريع (ذات الصلة) سؤال لك: هل يمكن أن تشير لي إلى مكتبة C كنت تقصد أنا، نفسي، أنا مغرم بدلا من C (كما لدي العمارة كلها بنيت حوله) وأود أن تدمج مكتبة المناسب البيانات التي تسمح للدعوة الى نموذج ARMA. مشاركاتك كبيرة حقا ولها الكثير من المعلومات القيمة. حاولت النظر إلى CSV مؤشر يومي لكنها م حاليا باختبار رمز عرما الكامل وتريد أن تعرف كيفية تقييم النتائج بشكل صحيح قبل الانتقال الى محاولة تنفيذ المكون GARCH. أنا أحب القراءة الخاصة بك بلوق في هذا الشأن. لقد استخدمت وظيفة auto. arima بديل () بدلا من الخاص بك (أبطأ بكثير وأكثر تكلفة) وظيفة ARMAsearch لكن أعطى أن واحدا بشكل كبير backtests مختلفة وأداء أسوأ من بيع والإيقاف. ذلك ديدن auto. arima () يقوم البحث المحلي (وهو ما يفسر سرعة). هل لي أن أسأل ما هي أنواع الأجهزة تستخدمه في الوقت الحاضر هل لديك أي حسابات GPU مرحبا، كنت سعيدا وأحب بلدي بلوق. للاستخدام بلدي، وأنا العثور على وحدات المعالجة المركزية إنتل لإعطاء الأداء والموازاة كاف. الأجهزة الأول هو استخدام i7 ورباعية النوى مع توازي، مما يجعل من 8 وضعيات. على هذه الآلة، وbacktest ARMA GARCH تستغرق أقل من يوم واحد (إذا ذاكرتي صحيحة) لمدة 50 سنوات من البيانات. انها تفعل كل عمل للتنبؤ على اساس وثيقة القرارات ليوم معين (أي العمل المطلوب للتحضير ليوم التداول) في حوالي بضع ساعات. في الواقع كنت على حق، يستخدم الدالة auto. arima خوارزمية مختلفة، والتي لا توجد الآن ق يست مباشرة لتكرار 100 النتائج بين الحزم. وخصوصا عندما ينطوي على واحد توزيع المخلفات. لقد لاحظت نفسه عندما، في مرحلة ما، حاولت لفترة وجيزة حزمة rugarch. مرحبا ايفان، انا مبتدئ في الرياضيات المالية. كنت مجرد مناقشة مع أستاذي حول استخدام نموذج ARMA في التداول الحقيقي الأسبوع الماضي. لقد وجدت نموذج التفاصيل الخاصة بك مثيرة جدا للاهتمام. ولذلك فإنني أحاول لدراسته سطرا سطرا. لقد حاولت لطباعة errror القياسية جنبا إلى جنب مع التنبؤ وجدت أن حجم الخطأ المعياري أكبر بكثير من التنبؤ. أنا أفكر إذا كان من شأن الرد على الكثير من المخاطر على قرار فردي، مما يحد من نموذج للعمل على عدد كبير من القرارات فقط، وربما ليس كذلك عند استخدام استراتيجية لفترة قصيرة من الزمن. الأمل يمكن الحصول على فكرتك. شكر. أن. يا ivannp، عظيم بلوق، وذلك بفضل. لقد تم استخدام التعليمات البرمجية لبعض البحوث وكنت على استعداد لإضافة رمز مصدر لإنشاء مؤشر مصفوفة شكرا. mclapply يأخذ النماذج، وقائمة من جميع النماذج (ولكل النموذج هو أيضا قائمة، وبالتالي، لدينا قائمة من قوائم) ونحن نريد لحساب كأول حجتها، ثم يدعو garchAutoTryFit لكل نموذج الفرد من هذه القائمة، ويمر نموذج لأنه ق الوسيطة الأولى. السطر التالي يضيف نموذجا جديدا إلى القائمة في garchAuto: طول النماذج (الموديلات) 1 قائمة (الطلب ج (ع، ف، ص، ق)، حي حي) كل نموذج هو أيضا القائمة، التي تحتوي على النظام (الوصول إليه عن طريق ترتيب ) وتوزيع (الوصول إليها من خلال شعبة نظم). الآن أشعر ق قليلا من وسيلة قبيحة لفعل الأشياء، ولكنه يحصل على العمل المنجز. :) طيب ر معرفة كيفية تنفيذ المهام دون ليرة لبنانية الأولية. هي التي شيدت بفضل ليرة لبنانية داخل garchAuto، وذلك باستخدام ردر، max. order وعدد قليل من المعالم الأخرى التي تم تمريرها إلى الروتين من قبل المستخدم. إذا وردر هو (0،0،1،1) وmax. order هي (5،5،1،1)، garchAuto يبني ليرة لبنانية والتي تحتوي على كافة الاختلافات الممكنة ضمن هذه الحدود، على سبيل المثال، فإنه سيحتوي (0 ، 0،1،1)، (0،1،1،1)، وما إلى ذلك افتراضيا، يختار روتين النموذج الأفضل خلال (0،0،1،1) و (5،5،1،1). بفضل يرام. لقد سعيت لتشغيل garchAuto باستخدام سلسلة عودة كإدخال س س ولكن لا يحصلون إلا NULL بلوق جدا بالمعلومات وأنا على التخطيط لاستخدام استراتيجية مماثلة باستخدام auto. arima ()، ولكن دون جدوى حتى الآن هل يمكنك تقديم المشورة بشأن كيف يمكن المضي قدما استراتيجيتي (حاليا) auto. arima غير ناجحة () أريما دون GARCH ليست جيدة جدا على الجاسوس. لا في صناديق الاستثمار المتداولة الأخرى. حتى مع GARCH، فإنه يحتاج العمل الإضافي ليأتي بشيء التجارة القادرين. أفترض أنا قادرة على تنفيذ الصفقات في وثيقة، والذي يمكن تحقيقه في الحياة الحقيقية. الأسهل هو للتجارة العقود الآجلة (فتح 24/7) ولكن يحتاج المرء إلى backtest بشكل صحيح. تستخدم ARMA / GARCH على سلسلة زمنية ثابتة. العوائد هي ثابتة، أسعار الإغلاق ليست كذلك. انا تاجر مبتدئ تتطلع إلى تطبيق درجة في احصائيات في عالم الأسواق المالية. رأيت أنك ألم ر تريد مشاركته رمز قبل بضع سنوات، ولكن إذا كان هناك أي شكل / النصي أنا يمكن أن ننظر من خلال واستخدامها لمعرفة أفضل R، ثم أود أن يكون أكثر من الامتنان إذا هل يمكن إرساله طريقي. شكرا مرة أخرى لهذا المنصب، فإنه كان ممتازا. ترك الرد إلغاء تأسست الرد SVM لإدارة الأصول SVM في عام 1990 على فرضية واضحة: لقد أردنا أن خلق بيئة حيث سيكون خبراء الاستثمار الموهوبين المرونة اللازمة لتشغيل الأموال إلى قدر استطاعتهم. وهذا يعني توفير الثقافة التي الأفكار الجيدة يمكن أن تزدهر وحيث بتقدير التفكير التحليلي الدقيق. أسلوب نحن متخصص، مع التركيز خبرتنا في المملكة المتحدة، أوروبا والأسهم العالمية. لدينا الحقائب الوزارية هم غير المقيدة، مركزة وعالية الإدانة. اختيار الأسهم هو عملنا. هيكلة بنية لدينا يعطينا المرونة للشراء أفضل الفرص وبيع عندما تم التوصل إلى هذه الإمكانات. كل استراتيجية لديها القدرة المثلى. نقترب هناك فرق كبير بين الأعمال التجارية العالمية والأسهم العالمية. والأسهم الجيدة حيث سعر السهم لا تعترف القيمة الحقيقية. كما stockpickers، وتركز تحليلنا على العوامل الرئيسية التي من شأنها تحريك سعر سهم شركة. موقع البصيرة نكتسب من اجتماعات الشركة هو أمر حيوي لعمليتنا. كمركز مالي الأوروبية الكبرى، أدنبرة يتيح لنا الوصول استثنائية لزيارة المسؤولين التنفيذيين في الشركات. النجاح إدارة المخاطر في ادارة المحافظ المركزة تتطلب عمليات إدارة المخاطر الصارمة. وعلى مستوى الأسهم، خط الدفاع الأول هو نوعية تحليلنا. وبالإضافة إلى ذلك نعمل الحدود الدنيا السيولة والمحافظ وتنوعت بعناية. SVM هي الخالية من الدهون، قابلة للتكيف وصارم فكريا. ونحن نعتقد عملائنا تجني فوائد من ذلك. نوع المستخدم SELECT تم تصميم موقعنا لتقديم معلومات يمكن الوصول إليها بسهولة وشاملة لمختلف المستثمرين في SVM. الرجاء اختيار نوع المستخدم حياتك المناسب. أهمية المعلومات القانونية والتنظيمية يجب قراءة المعلومات التالية قبل المتابعة، كما يفسر القيود القانونية والتنظيمية التي تنطبق على كل المعلومات الواردة والاستثمار المنتجات المشار إليها في هذا الموقع. دخول إلى هذا الموقع متصفحك يجب أن يكون تمكين ملفات تعريف الارتباط لن تكون قادرة على المضي قدما فيما عدا ذلك يتم استخدام الكوكيز للتأكد من أنك على بينة من المعلومات التنظيمية الهامة. وقد صدرت المعلومات الواردة في هذا الموقع والموافقة عليها من قبل SVM إدارة الأصول المحدودة ولا، في أي حال من الأحوال، وتشكل الاستثمارات، وتقديم المشورة القانونية أو الضرائب. العمل الرئيسي للSVM هو بمثابة مديري الاستثمار لمجموعة واسعة من العملاء من الأفراد والمؤسسات. يؤذن SVM إدارة الأصول المحدودة والتي تخضع لرقابة السلطة السلوك المالية (FCA) في المملكة المتحدة. يتم تعيين تفاصيل SVM الصورة في الهيئة الاتحادية للجمارك السجل ورقم لدينا FCA المسجل هو 146873. وقبل اتخاذ أي قرار استثماري فإننا ننصح بان استشارة مستقلة المستشار المالي، سوق الأوراق المالية، محاسب، مصرفي أو محام أو مستشار المهنية الأخرى. فإنك توافق على أن أي نزاع ينشأ عن استخدامك لهذا الموقع أو المعلومات التي يحتوي عليها، سوف تخضع للاختصاص القضائي الحصري للمحاكم الاسكتلندية. الوصول إلى المعلومات الواردة في هذا الموقع قد تكون مقيدة بالقوانين واللوائح المعمول بها في اختصاص المستخدم. وفقا لذلك، يجب على المستخدمين التأكد من أن استخدامهم لهذه المعلومات وأي قرار استثماري اتخذت نتيجة لذلك لا تتعارض مع أي من هذه القيود. يتم توجيه المعلومات الواردة في هذا الموقع على المستثمرين في المملكة المتحدة ولا تشكل عرضا لبيع أو دعوة لشراء الأوراق المالية في الولايات المتحدة الأمريكية أو أي دولة أخرى حيث مثل هذا العرض أو الدعوة غير قانوني، أو التي يكون فيها الشخص صنع مثل عرضا غير مؤهل أو أذن للقيام بذلك. ولا ينبغي النظر إلى تحذيرات المخاطر العامة الأداء السابق مؤشرا للأداء المستقبلي. قد يسبب البورصة والعملات تحركات قيمة الاستثمار والدخل من أن ينخفض ​​وكذلك ارتفاع والمستثمرين قد لا تحصل على إعادة المبلغ المستثمر أصلا. حيث تستثمر الأموال في مذكرات، الشركات الصغيرة أو الشركات غير المتداولة في السيولة و / أو المؤثرات المحتملة من الضمان الأساسي قد يزيد من المخاطر التي يتعرض لها قيمة والدخل من الاستثمار. مستويات، والنقوش من والضرائب وتخضع للتغيير. والنقوش الضريبة وقيمتها تعتمد على الظروف الفردية الخاصة بك. إذا المستثمرين في أي شك بشأن عواقب فرض الضرائب على اتخاذ قرار الاستثمار ينبغي طلب المشورة من مستشار مالي لها. يجب أن يعي المستثمرون أن سعر السهم من صناديق الاستثمار يمكن أن يتأثر الطلب على تلك الأسهم، فضلا عن أداء الاستثمارات الكامنة وقد لا تعكس القيمة الصافية للأصول الكامنة وراء تلك الأسهم. قبل اتخاذ قرار الاستثمار، ينبغي الإشارة متأنية لتحذيرات المخاطر صندوق خاص والتي سوف تجد داخل النشرة، مفتاح المستثمر وثيقة معلومات وثيقة معلومات التكميلية. اتخذت دقة المعلومات رغم أن جميع الخطوات المعقولة لضمان أن المعلومات الواردة في هذا الموقع هي دقيقة وكاملة في تاريخ النشر، فليس هناك أي ضمان أو كفالة ومقبولة أية مسؤولية عن أي خسارة تكبدها. قد تحدث أخطاء أو سهو في المعلومات بسبب عدد من العوامل التي هي متأصلة في أي نظام الوصول إلى الإنترنت وليست ضمن سيطرتنا. المعلومات الواردة في هذا الموقع هي عرضة للتغيير دون إشعار. الروابط على هذا الموقع تؤدي إلى مواقع التي تحتفظ بها أطراف ثالثة على أي إدارة SVM الأصول المحدودة لديها أي سيطرة. يتم توفير أي روابط لمواقع الطرف الثالث فقط، تسهيلا للمستخدمين واستخدام تلك المواقع سوف تكون على مسؤوليتك الخاصة. مكافحة غسل الأموال ومطلوب منا أن تلتزم جميع القواعد غسل الأموال المضادة واللوائح المعمول بها عند الاستثمار في أي من الصناديق من خلال لنا. وهذا يتطلب إجراء عمليات المراجعة على هويتك عن طريق الوثائق المطلوبة منكم و / أو من خلال القيام بعمليات تفتيش من خلال وكالة إشارة الائتمان. إذا كنت ترفض تقديم الوثائق المطلوبة ثم فإننا نحتفظ بالحق في رفض الاستثمار الخاص. إذا تم استثمار أموالك قبل أن التحقق من الهوية يتم الانتهاء منه، ثم يجب أن نلاحظ أن الأنظمة تمنع لنا من الإفراج عن أي أموال لك حتى نتلقى التحقق الكافي من هويتك. محمية محتويات هذا الموقع بموجب قوانين حقوق النشر وحقوق الملكية الفكرية. جميع المنتجات، وأسماء الشركات والشعارات على موقعنا على الانترنت هي العلامات التجارية وعلامات الخدمة أو الأسماء التجارية لأصحابها أو SVM. في حين يمكنك تحميل المعلومات والمواد من موقعنا على الانترنت للاستخدام الشخصي الخاص بك، لا يجوز لك نسخ أو إعادة إنتاج أو نقل أو توزيع هذه المعلومات أو المواد بأي شكل من الأشكال دون الحصول على موافقة خطية مسبقة. هل توافق على أن أي معلومات تزودنا بها قد يعقد من قبلنا، أو من قبل أطراف ثالثة نيابة عنا، وتستخدم لأغراض الإدارة وأن أبلغكم عن غيرها من المنتجات التي تقدمها إدارة SVM الأصول المحدودة. ستعقد المعلومات التي قدمتها لكم في الثقة من قبلنا ولن مرت على لغيرها من الشركات المنتج أو الخدمة. إذا كنت تطلب معلومات من SVM ويفضل عدم الحصول على مزيد من التفاصيل حول منتجاتنا وخدماتنا، واسمحوا لنا أن نعرف عند الاتصال بنا. تتناول استخدام المعلومات الشخصية الخاصة بك عن طريق تسجيل SVM إدارة الأصول المحدودة بموجب قانون حماية البيانات لعام 1998. تجدر الإشارة إلى أنه ليس من سياستنا لإرسال البريد الإلكتروني لك لأطلب منكم لشراء أو بيع الاستثمارات أو الكشف عن أية معلومات شخصية . إذا كنت لا تلقي أي طلبات من هذا القبيل التي تدعي انها من SVM، عدم الرد ولكن بدلا من ذلك، إعادة توجيه البريد الإلكتروني لنا في المعلومات svmonline. co. uk إذا كنت ترغب في مزيد من المعلومات عن منظم والسلطة السلوك المالي، يمكنك الوصول موقعه على الانترنت في-FCA. uk. أهمية المعلومات القانونية والتنظيمية يجب قراءة المعلومات التالية قبل المتابعة، كما يفسر القيود القانونية والتنظيمية التي تنطبق على كل المعلومات الواردة والاستثمار المنتجات المشار إليها في هذا الموقع. دخول إلى هذا الموقع متصفحك يجب أن يكون تمكين ملفات تعريف الارتباط لن تكون قادرة على المضي قدما فيما عدا ذلك يتم استخدام الكوكيز للتأكد من أنك على بينة من المعلومات التنظيمية الهامة. وقد صدرت المعلومات الواردة في هذا الموقع والموافقة عليها من قبل SVM إدارة الأصول المحدودة ولا، في أي حال من الأحوال، وتشكل الاستثمارات، وتقديم المشورة القانونية أو الضرائب. العمل الرئيسي للSVM هو بمثابة مديري الاستثمار لمجموعة واسعة من العملاء من الأفراد والمؤسسات. يؤذن SVM إدارة الأصول المحدودة والتي تخضع لرقابة السلطة السلوك المالية (FCA) في المملكة المتحدة. يتم تعيين تفاصيل SVM الصورة في الهيئة الاتحادية للجمارك السجل ورقم لدينا FCA المسجل هو 146873. وقبل اتخاذ أي قرار استثماري فإننا ننصح بان استشارة مستقلة المستشار المالي، سوق الأوراق المالية، محاسب، مصرفي أو محام أو مستشار المهنية الأخرى. فإنك توافق على أن أي نزاع ينشأ عن استخدامك لهذا الموقع أو المعلومات التي يحتوي عليها، سوف تخضع للاختصاص القضائي الحصري للمحاكم الاسكتلندية. الوصول إلى المعلومات الواردة في هذا الموقع قد تكون مقيدة بالقوانين واللوائح المعمول بها في اختصاص المستخدم. وفقا لذلك، يجب على المستخدمين التأكد من أن استخدامهم لهذه المعلومات وأي قرار استثماري اتخذت نتيجة لذلك لا تتعارض مع أي من هذه القيود. يتم توجيه المعلومات الواردة في هذا الموقع على المستثمرين في المملكة المتحدة ولا تشكل عرضا لبيع أو دعوة لشراء الأوراق المالية في الولايات المتحدة الأمريكية أو أي دولة أخرى حيث مثل هذا العرض أو الدعوة غير قانوني، أو التي يكون فيها الشخص صنع مثل عرضا غير مؤهل أو أذن للقيام بذلك. ولا ينبغي النظر إلى تحذيرات المخاطر العامة الأداء السابق مؤشرا للأداء المستقبلي. قد يسبب البورصة والعملات تحركات قيمة الاستثمار والدخل من أن ينخفض ​​وكذلك ارتفاع والمستثمرين قد لا تحصل على إعادة المبلغ المستثمر أصلا. حيث تستثمر الأموال في مذكرات، الشركات الصغيرة أو الشركات غير المتداولة في السيولة و / أو المؤثرات المحتملة من الضمان الأساسي قد يزيد من المخاطر التي يتعرض لها قيمة والدخل من الاستثمار. مستويات، والنقوش من والضرائب وتخضع للتغيير. والنقوش الضريبة وقيمتها تعتمد على الظروف الفردية الخاصة بك. إذا المستثمرين في أي شك بشأن عواقب فرض الضرائب على اتخاذ قرار الاستثمار ينبغي طلب المشورة من مستشار مالي لها. يجب أن يعي المستثمرون أن سعر السهم من صناديق الاستثمار يمكن أن يتأثر الطلب على تلك الأسهم، فضلا عن أداء الاستثمارات الكامنة وقد لا تعكس القيمة الصافية للأصول الكامنة وراء تلك الأسهم. قبل اتخاذ قرار الاستثمار، ينبغي الإشارة متأنية لتحذيرات المخاطر صندوق خاص والتي سوف تجد داخل النشرة، مفتاح المستثمر وثيقة معلومات وثيقة معلومات التكميلية. اتخذت دقة المعلومات رغم أن جميع الخطوات المعقولة لضمان أن المعلومات الواردة في هذا الموقع هي دقيقة وكاملة في تاريخ النشر، فليس هناك أي ضمان أو كفالة ومقبولة أية مسؤولية عن أي خسارة تكبدها. قد تحدث أخطاء أو سهو في المعلومات بسبب عدد من العوامل التي هي متأصلة في أي نظام الوصول إلى الإنترنت وليست ضمن سيطرتنا. المعلومات الواردة في هذا الموقع هي عرضة للتغيير دون إشعار. الروابط على هذا الموقع تؤدي إلى مواقع التي تحتفظ بها أطراف ثالثة على أي إدارة SVM الأصول المحدودة لديها أي سيطرة. يتم توفير أي روابط لمواقع الطرف الثالث فقط، تسهيلا للمستخدمين واستخدام تلك المواقع سوف تكون على مسؤوليتك الخاصة. مكافحة غسل الأموال ومطلوب منا أن تلتزم جميع القواعد غسل الأموال المضادة واللوائح المعمول بها عند الاستثمار في أي من الصناديق من خلال لنا. وهذا يتطلب إجراء عمليات المراجعة على هويتك عن طريق الوثائق المطلوبة منكم و / أو من خلال القيام بعمليات تفتيش من خلال وكالة إشارة الائتمان. إذا كنت ترفض تقديم الوثائق المطلوبة ثم فإننا نحتفظ بالحق في رفض الاستثمار الخاص. إذا تم استثمار أموالك قبل أن التحقق من الهوية يتم الانتهاء منه، ثم يجب أن نلاحظ أن الأنظمة تمنع لنا من الإفراج عن أي أموال لك حتى نتلقى التحقق الكافي من هويتك. محمية محتويات هذا الموقع بموجب قوانين حقوق النشر وحقوق الملكية الفكرية. جميع المنتجات، وأسماء الشركات والشعارات على موقعنا على الانترنت هي العلامات التجارية وعلامات الخدمة أو الأسماء التجارية لأصحابها أو SVM. في حين يمكنك تحميل المعلومات والمواد من موقعنا على الانترنت للاستخدام الشخصي الخاص بك، لا يجوز لك نسخ أو إعادة إنتاج أو نقل أو توزيع هذه المعلومات أو المواد بأي شكل من الأشكال دون الحصول على موافقة خطية مسبقة. هل توافق على أن أي معلومات تزودنا بها قد يعقد من قبلنا، أو من قبل أطراف ثالثة نيابة عنا، وتستخدم لأغراض الإدارة وأن أبلغكم عن غيرها من المنتجات التي تقدمها إدارة SVM الأصول المحدودة. ستعقد المعلومات التي قدمتها لكم في الثقة من قبلنا ولن مرت على لغيرها من الشركات المنتج أو الخدمة. ربما. آخر الملاحة