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Contents

„BпїЅhmen am Meer“ von F. FпїЅhmann – Analyse eines Texttauszuges der Novelle

a) trade for free
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Interpretation
German

University, School

BFU Kanta Kaliningrad

Grade, Teacher, Year

5 Chernenok IG

Author / Copyright Text by Trudy U. ©
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F. FпїЅhnmann – „BпїЅhmen am Meer“

Der vorliegende Text ist ein Auszug aus der Novelle “BпїЅhmen am MeerпїЅ von F. FпїЅhmann. Er war ein deutscher Schriftsteller.

Nach dem Krieg wurde er AnhпїЅnger des Sozialismus, von dem er aber spпїЅter enttпїЅuscht war. Neben eigener schriftstellerischer TпїЅtigkeit war FпїЅhmann auch kulturpolitisch tпїЅtig. Er erhielt weitere nationale und internationale Auszeichnungen und war Mitglied der Akademie der KпїЅnste.

Die Novelle “BпїЅhmen am MeerпїЅ ist dem Thema der deutschen Aussiedler gewidmet. Nach dem zweiten Weltkrieg sollten viele Deutsche ihre Heimatorte verlassen.

Zum Beispiel, PreuпїЅen, BпїЅhmen. Sehr viele kommen in die DDR und in der DDR mussten sie eine neue Heimat finden. Im einen fremden Ort hat der Mensch oft Heimweh. Der Titel der Novelle kann man nur im пїЅbertragenen Sinne verstehen. BпїЅhmen am Meer bedeutet eine neue Heimat am Meer.

Der ErzпїЅhler ist von der Naturgewalt verzaubert. Er steht auf dem HпїЅgel der Dune und sieht die mпїЅchtigen Wallen, der Strand, die groпїЅer Findlingen. Er hпїЅrt das Brausen des Windes, den Schlag der Wellen und die Geschreie der Vogel.

Die ErzпїЅhlperspektive des Auszuges ist Subjektive. Der Text in der ich-Form verfasst. Das Thema des Auszuges ist die Natur. Der Autor beobachtet das Meer und schilde. [read full text]

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INHALTSVERZEICHNIS

Computergestützte Handels-und Trading-Systeme

Die Nasdaq, die jetzt von der Financial Industry Regulierungsbehörde (FINRA), die ist, was NASD umgewandelt wurde die Geburt des automatischen Handels. Diese Entwicklung veranlasste die NYSE, seine Trading-Systeme zu ändern. In den 70er Jahren wurde die Zeit, dass Trading Aktien wurde vollständig mit der NYSE die Übernahme der dot (Designated Order Turnaround) System, wo Stock-Bestellungen wurden auf die Trading-Posts elektronisch übertragen, bevor Sie gehandelt wurden. Dieses System wurde bald zum SuperDOT entwickelt.
Zu dieser Zeit, der NASDAQ weiterhin elektronisch handeln und bald, wurde es die neue normale und es eliminiert viele Papierkram und manuelle Prozesse.

Trading-Systeme

John w. Henry und Richard Dennis waren Pioniere der automatisierten Computer-Trading. Sie sind heutzutage sehr reiche Männer. Forbes schätzte, dass der Netto-Wert von John Henry im November 2020 auf US $2,2 Milliarden.

Trading-Systeme sind ein ziemlich neues Phänomen im Vergleich zu Aktien Handel. Als Richard Donchian die Futures Inc. in 1949 gründete, wusste er nicht, dass er die Grundlagen für ein Handelssystem legte, das auf der ganzen Welt verbreitet würde. Es war eines der wenigen Rohstoffe, die von einer öffentlichen Körperschaft gehalten wurden. Es war Futures und die anderen Entitäten, die ein System von Regeln, die den Einkauf und Verkauf von Trading-Signale, die Händler zu bestimmen, wie die Werte der Rohstoffe würde mit der Zeit schwingen würde regulieren würde.

Zu dieser Zeit waren Computer nur das Produkt von fruchtbaren Köpfen und Sci-Fi. Das bedeutet, dass der Großteil der Generierung von Signalen von Hand und anderen manuellen Prozessen durchgeführt wurde. Die Signale wurden dann in einem Chart von Hand und Ticker Tape gepostet. Trotz dieser Stottern Schritte, Trading-Systeme geboren wurden und es gab keinen Blick zurück. Die Prozesse verbesserten sich, da technologische Weiterentwicklungen in Ihre Systeme übernommen wurden.

Die Verwendung von Trading-Systemen wurde in den 80er Jahren, als Händler die Regel basierte Systeme zu handeln waren und Währungen. Händler wie John Henry und Richard Dennis Champion dieser Mode und bald es gefangen. Bald, unterstützt durch die Fortschritte in den Trading-Systemen, wurde es viel einfacher für Retail-Commodities und Currency-Trader, die gleichen Systeme zu verwenden. Sie könnten die Computer verwenden, die immer alltäglich wurden, um Daten zu erzeugen, um Signale zu kommen. Diese Signale würden an den Makler geschickt, der den Handel machte. Diese Trades wären für den ganzen Tag, da gab es keine Möglichkeit, Sie in Echtzeit zu übermitteln.

Die späten 90er Jahre änderte sich wieder. Jetzt war das Internet hier und einzelne Händler konnten jetzt Ihre eigenen Signale erzeugen und Sie in Echtzeit zu ihren Brokern übermitteln. Dieses expandierte Trading wegen des unmittelbare Faktors. Um dieses Mal, Globex, ein Computerized Exchange ging Live. Händler könnten diesen Austausch verwenden, um das Trading Floor vollständig zu vermeiden. Ihre Computer generiert nun die Signale und ausgeführt die Trades direkt in der Globex Austausch.

Die Trading-Systeme, wie wir Sie heute kennen, begann, als ein Trader, Walter Gallwas ein Partner in einer Brokerage-Firma beantragt seinen Kunden, ein Mann namens Jack Telford für einige Hilfe. Telford hatte ein Programm entwickelt, das er Tradestation nannte, das verwendet werden könnte, um Rohstoffe und Futures zu handeln. Gallwas fragte, ob Telford das für eine Gebühr in Betracht ziehen könnte, Gallwas ‘ andere Klienten könnten Tradestation-Signale verwenden. Als Telford vereinbart wurde, wurden die so alltäglich handelnden Systeme geboren.

Derzeit werden insgesamt über 60 Billionen € an Börsen in der ganzen Welt gehandelt. PCs und Trading-Software ist eine Notwendigkeit für jedermann geworden, das so viel Geld wie möglich verdienen will.

Die heutige Situation

Die meisten Annehmlichkeiten, die Sie heute genießen, wurden durch das Internet erleichtert; das Wachstum und die weitverbreitete Nutzung und die Chancen, die es schafft, Tag für Tag. Trading ist inzwischen fast vollständig automatisiert mit Händlern und Brokern, die nie zu erfüllen, um einen Handel. Mit binären Optionen gewinnt Popularität und vor allem so die automatisierte Version, ist der Handel heute völlig anders als das, was in den 80er Jahren üblich war.

Heute, mit dem Anstieg der Nutzung von Smartphones und anderen intelligenten Geräten, müssen Händler nicht notwendigerweise auf Ihre PCs zu Hause oder in Büros handeln; Sie können jetzt Ihren Handel auf dem Weg. Smart-Coders haben intelligente Anwendungen entwickelt, die es möglich gemacht haben, Trades und Access Trading Accounts von Hand Held Devices auszuführen. Dies kann überall von überall gemacht werden, so lange, wie es ein Internet-Signal.

Rückblickend auf, wo der Handel mit Aktien, Rohstoffe und Devisen kommt, können Sie nicht umhin, den menschlichen Geist und seinen Wunsch, besser archaischen Systeme zu besseren Dingen zu bewundern. Was ist jetzt die Zukunft der Handels-und Trading-Systeme halten? Nur die Zeit wird es erzählen.

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Binary Option Robots und Trading Reviews 2020

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Wo fangen wir an? Die beliebtesten Artikel und Seiten:
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Was ist eine binäre Option Robot?

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Trading mit der binären Option Robot ist wirklich einfach und Spaß

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Deidra l. 31 Jahre alt, Hausfrau aus San Antonio Texas, USA. *

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Geld zu verdienen ist nie einfacher gewesen. Erstens, sollten Sie sich ein wenig Grundlagen, wie das studieren, was sind die wichtigsten Dinge für eine erfolgreiche binäre Option Investor. Danach können Sie praktisch alles überlassen, um für den Roboter zu führen.

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5) Mix und Match Indikatoren, um Signale zu verfeinern

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Nachdem Sie Geld in Ihrem Trading-Konto haben, befolgen Sie bitte die folgenden Schritte:

1) Wählen Sie die tägliche Stop-Loss-Limit, wenn Sie möchten

2) Wählen Sie die Trade Amount

3) Wählen Sie die Anzahl der maximalen täglichen Trades.

4) Wählen Sie die Assets, die Sie tauschen möchten (z.b.:) Dow, Gold und EUR/GBP; Ich bevorzuge Währungen, aber die beste Einstellung hängt immer von den vorherrschenden Marktbedingungen ab.

5) Wählen Sie tägliche, wöchentliche und/oder monatliche Ablaufzeit

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Warum Handel mit der binären Option Robot?

Durch den Handel mit einer binären Option Roboter, können Sie Trades, die für Menschen unmöglich sind, machen

Der Roboter ist in der Lage, eine unbegrenzte Anzahl von schnellen Trades mit seiner Berechnung macht. Diese Arten von Geschäften sind für die Menschen unmöglich, manuell durchzuführen. In den Aktienmärkten sind kurzfristige Trades fast vollständig von Hochfrequenz-Trading dominiert, was sehr ähnlich ist, was eine binäre Option Roboter tut. Diejenigen, die die ersten, die Vorteile von High Frequency Trading zu nutzen sind derzeit alle sehr reichen Menschen, weil Sie die ersten, um das Feld zu betreten.

Sie können sich auf die Möglichkeiten, um riesige Gewinne zu machen, und lassen Sie den Roboter kümmern sich um Trades, die nur bringen Sie kleine Gewinne

Sie können sich auf die vollständige Analyse der Ereignisse, die enorme Gewinne zu machen. Sie müssen sich nicht um kleinere Gelegenheiten kümmern, wie Sie diese an den Roboter delegieren können.

Keine Verluste mehr wegen emotionaler Fehler. Die binäre Option Roboter jagt keine Verluste oder schlechte Geschäfte machen, wenn es frühere Geschäfte verloren hat.

Selbst die besten Makler können nicht behaupten, dass die Verluste Sie nicht geistig beeinflussen. Jeder von uns verliert Geld manchmal, aber der Unterschied zwischen wahren Sieger und Verlierer werden in der Lage sein, mit diesen Verlusten umzugehen. Wenn Sie die binäre Option Robot verwenden, wissen Sie, dass es keine emotionalen Faktoren im Spiel; Es ist immer an der Spitze seines Spiels

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Interessieren Sie sich für Investitionen in Gold, aber die Interpretation von Gold-Charts scheint zu schwierig? Keine Sorge, der Roboter kümmert sich um diesen schwierigen Teil, Sie setzen nur die Parameter nach dem, was Sie wollen.

Wer profitiert von der Nutzung dieser Art von Anwendung?

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Amateure: Die nicht in binäre Optionen in der Vergangenheit investiert haben, und wollen anfangen, gute profitable Investitionen zu tätigen. *

Experten: Wer keine Zeit hat, um alle möglichen Gelegenheiten zu nutzen.

Eifrig Lernende: Wer immer etwas neues und Interessantes lernen will.

Frustriert Investoren: Wer versuchte binäre Option zu investieren, aber haben immer versagt in der Vergangenheit wegen der emotionalen Faktoren.

Pioniere: Wer hat keine Angst, den Weg zu zeigen und an vorderster Front zu sein, wenn eine der freundlichen Gelegenheiten auftauchen.

Häufig gestellte Fragen: Binäre Optionen Software

Benötige ich Vorkenntnisse über binäre Optionen oder investieren, um die Roboter zu nutzen?

Wie schnell kann ich anfangen, Geld zu verdienen?

Verdient der Roboter wirklich Geld, ohne mich etwas zu tun?

Warum hat die Roboter-Entwickler es öffentlich gemacht, anstatt Geld für sich selbst zu verdienen?

Wenn die Roboter so hervorragend sind, warum sind Sie frei?

Warum können Brokers Auto-Trading-Software auf Ihrer Website, wenn Sie Geld gewinnen?

Ist es möglich, Geld zu verlieren, auch wenn ich einen binären Options-Roboter als Hilfe für meine Investitionen verwende?

Warum gibt es keine größeren Mengen professioneller Anleger mit binären Option Roboter?

Auf dem Markt scheint es ein paar Typen von binären Optionen Roboter. Woher weiß ich, was das beste für mich ist?

Ich fühle, dass der Roboter ein Hoax ist, und es gibt absichtlich zu verlieren Ratschläge.

Interpretation von Tag Trading Charts kann schwierig sein, auch für erfahrene Händler. Jetzt können Sie diese komplexe Aufgabe voll auslagern, um eine binäre Option Roboter zu handhaben.

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Was sind binäre Optionen Roboter?

Sind Ihre Trading-Ergebnisse nicht wie pro die erwarteten Zeilen? Glauben Sie, Handel ist nur für Experten? Oder glauben Sie, dass binärer Handel ist das härteste, was zu erlernen ist? Wenn Ihre Antwort auf eine der oben genannten Frage ist “Ja”, dann lesen Sie bitte weiter, wird dieser Artikel helfen Ihnen bei der Lösung all dieser.

Die binären Zusatzleistungen haben einen langen Weg zusammen mit dem Anstieg der binären Optionen Handel kommen. Ein solcher zusätzlicher Service, der den binären Markt im Sturm erobert hat, ist die automatisierte Software-Dienstleistungen. Diese Software ist programmiert, um Ihnen Signale (es hilft Ihnen Zeit des Marktes) über die Vermögenswerte zu kaufen, wann zu kaufen oder wann zu verkaufen. Das Wachstum des Signal-Service-Anbieters hat auch einige Fly-by-Night-Betreiber angezogen, deren einziges Ziel ist es, Weg mit ihrem hart verdienten Geld.

Daher werden wir verschiedene Parameter der Signal-Services diskutieren, wie Sie funktionieren, wie können Sie von ihnen profitieren, und das wichtigste, wie zwischen den echten und den Scam-Künstlern zu unterscheiden.

Generell sind die Roboter die Maschine, die komplexe Handlungen handhaben kann. In der binären Welt sind die Roboter nichts anderes als ein Algorithmus, der auf den Handel für Sie zugeschnitten werden kann. Diese Roboter haben sehr intuitive Benutzeroberfläche, die Sie einfach zu bedienen und anzupassen.

Diese Roboter sind in der Lage, komplexe technische Parameter auszuwerten, um Ihnen die wahrscheinlichsten Winning Trade Ideen zu geben. Darüber hinaus können Sie angepasst werden, um die Daten in Echtzeit und Handel im Namen von Ihnen zu beurteilen. Diese Software kommt mit kostenlosen und pro-Editionen, worin die Pro-Edition mehrere Funktionen hat, die in der kostenlosen Ausgabe nicht vorhanden sind.

Wie funktioniert eine Option Roboter?

In erster Linie sind die Binär automatisiert Software nicht ein Zauberstab, sondern beruhen auf mathematischen Berechnungen, die Berücksichtigung verschiedener Datenpunkte, um Ihnen genaue Signale. Im allgemeinen beurteilt diese Software verschiedene bekannte technische Indikatoren eines bestimmten Vermögenswertes und stellt dann den Kauf oder Verkauf von Signalen auf der Grundlage der Beurteilung bereit.

Sie sind entworfen, um bei einem Blitz schnell beschleunigt zu arbeiten,

damit die Daten in Echtzeit ausgewertet werden können, und Echtzeit-Signale können den Kunden gegeben werden. Sie wertet die frühere Datenstruktur eines Vermögenswertes aus, mit dem Sie die

ähnliche Trend-Asset auf der Grundlage der bisherigen Muster und damit können Sie die Anlage korrelieren. Diese Software liefert Signale, wenn und nur, wenn Sie findet eine sehr hohe Korrelation zwischen den bisherigen und aktuellen Preis Mustern.

Der allgemeine glaube ist, dass es nichts nannte 100 Prozent automatisierter Prozess. Die automatisierte Software fällt in die Nähe von 100 Prozent automatisiert. Obwohl es erfordert, dass Sie nur wenige Parameter wie die Menge, die Sie wollen wager pro Handel unter anderem, wenn diese Parameter gefüttert werden, kümmert sich das System um den Rest der Dinge wie die Ermittlung der Chance, die Platzierung einer Bestellung, und die Ausführung des Handels.

Die Option Robot

Warum Option Robot?

Unter den verschiedenen Robotern in der binären Arena, empfehlen wir stolz die Option Robot. Die Empfehlung ist nicht allein auf unser Gefühl, aber es gibt konkrete Gründe dahinter. Der folgende Text beschreibt die Qualitäten, die es zu einer großartigen Wahl für einen binären Roboter machen.

Es ist ein bekannter Name in den binären Optionen Bereich und die ein echtes automatisiertes System, worin Sie nicht erforderlich sind, um vor einem Computer-Monitor mit offenem Browser und Internet-Verbindung zu sitzen. Die Software wird mit dem Kunden in der Mitte entworfen und folglich, sobald Sie

haben Sie Parameter gefüttert, die Software tut den Handel im Namen von Ihnen. Mit der Option Robot können Sie Ihren bevorzugten binären Broker aus ihrer angeschlossenen Liste auswählen und auch die Parameter an Ihre Anforderungen anpassen.

Täglicher Stop-Loss-Parameter: Mit diesem Parameter können Sie die tägliche Trading-Begrenzung oder mit anderen Worten, die höchste Summe, die Sie bereit sind, in einem einzigen Tag zu investieren. Sie können diesen Parameter auch leer lassen, um den Betrag der Investition nicht einzuschränken.

Trade amount Parameter: Da der Name diesen Parameter angibt, können Sie die pro Trade Investment Amount festlegen. Sie können diesen Parameter entsprechend den Bedingungen des von Ihnen gewählten Brokers festlegen. Einige der Makler erlauben Ihnen, Minimum pro Trade-Betrag so niedrig wie $1, während einige beschränken Sie auf $25.

Max Trades-Parameter: Mit diesem Parameter können Sie eine maximale Anzahl von Trades festlegen, die von der Option Robot in 24 Stunden ausgeführt werden. Die Auswahl ist 1, 3, 5, 10 und alle verfügbar. Zum Beispiel, wenn Sie $100 als tägliche Stop-Loss-Limit und $10 als pro-Trade-Betrag eingestellt haben, dann, wenn Sie alle Option wählen, dann wird der binäre Roboter die Ausführung des Handels, nachdem er erreicht hat $100 Limit.

Der Options-Roboter berücksichtigt verschiedene technische Indikatoren, um die genauen Möglichkeiten zur Verfügung zu stellen. Es berücksichtigt MACD, Prothesen, RSI, Trends, Williams u.a.

Es wurde mit einigen der besten Namen in der binären Trading Arena verbunden, die StockPair, 24 Option, Binary Tilt, Empire Option, BD Swiss, Markets Trading, unter anderem. Die Assoziation mit den etablierten binären Brokern gibt uns das Vertrauen, es immer wieder zu empfehlen.

Die verschiedenen Vorteile der Nutzung der Dienste der Option Robot, wie oben aufgeführt bietet Vertrauen zu jedem Trader, ob neu oder gewürzt, um ein Konto mit Ihnen zu eröffnen. Vor allem die Kunden Bewertungen auf verschiedenen Blogs, Review-Websites, und verschiedene Kunden Bewertungen im Internet weiter verstärkt das Vertrauen.

Wie viel kostet der Optionsroboter?

Nach der Lektüre so viele Vorteile der Nutzung der Dienste der Option Robot, könnten Sie denken, dass es gekostet haben muss viel zu einem Mitglied. Aber überraschend kostet der automatisierte Roboter nichts.

Die Website bittet nicht um einen Penny zu registrieren und ein Konto eröffnen mit Ihnen. Sie müssen einige einfache Schritte befolgen, um die Verwendung ihrer Dienste zu starten.

  • Wie bereits erwähnt, generiert die Option Robot Signale und führt Trades direkt zu Ihrem verknüpften Broker aus. Da der Roboter nicht alleine handeln kann, müssen Sie durch die generische Form füllen mit der Option Robot gehen, und wählen Sie dann einen Affiliate-Broker zu beginnen. Dann müssen Sie den erforderlichen Mindestbetrag in das Konto einzahlen und einige Parameter einstellen, um den Ball ins Rollen zu setzen.
  • Sobald Sie eine sichere und zuverlässige Internetverbindung haben, und Sie haben die erforderlichen Parameter in der Option Robot gesetzt, müssen Sie nur zu entspannen und genießen, beobachten Ihr Geld wachsen. Die Option Roboter wird sofort starten Handel im Namen von Ihnen, auch wenn Sie ein neues für den binären Handel, die automatisierte Software wird anfangen zu machen Winning Trades in kürzester Zeit.

Da der Betrag, den Sie einzahlen, für den Handel verwendet wird und die volle Anzahlung wird für den Handel erhältlich. Das einzige, was erforderlich ist, dass Sie über die Option Robot zu Ihrem bevorzugten binären Broker registrieren müssen.

Was sind die Vorteile der binären Option Robot?

Die Option Robot bietet mehrere deutliche Vorteile gegenüber seinen Peers, die:

  • Alles, was Sie benötigen, ist, sich mit der binären Option Robot und setzen Sie einige Parameter, um Sie loslegen.
  • Der gewinnende Prozentsatz, der von der binären Option Roboter angeboten wird, ist sehr attraktiv. Die binäre Option Roboter Winning Trade Prozentsatz ist durchschnittlich um 80 Prozent.
  • Es hat eine umfassendste Liste von Brokern, die regelmäßig aktualisiert werden.
  • Der Algorithmus berücksichtigt verschiedene technische Indikatoren, wie z. b. die Prothesen, RSI, MACD, u.a. um die Chance zu evaluieren.
  • Die Rezensionen der Kunden, die ihre Dienste nutzen, sind sehr ermutigend.
  • Die Software ist entworfen, um die Skala der Anleger anzupassen, und es wird von Anfänger wie auch erfahrene Spieler geschätzt.
  • Es hilft Ihnen, Ihre wertvolle Zeit aus dem Ärger der Analyse mehrerer technischer Indikatoren gleichzeitig.

Was bedeutet das für Sie?

Auf einem durchschnittlichen, erfolgreichen Trader Winning Ratio ist 60 Prozent, dh Sie machen Gewinne in 6 von 10 Trades. Die Erfolgsquote der binären Option Roboter Durchschnitt bei über 80percent, dh es macht 8 Winning Trade of 10.

Die folgende Tabelle gibt Ihnen eine Vorstellung über die Differenz von binären Option Roboter gemacht, wenn die Auszahlungen auf den Gewinn des Handels sind 80 Prozent.

Die Tabelle zeigt deutlich, dass bei einer Investition von insgesamt $1000, ein erfolgreicher Trader mit einem Gewinn-Verhältnis von 60 Prozent macht nur $80 machen seinen oder Ihren ROI (Return on Investment) von nur 8 Prozent, wohingegen, wenn er oder Sie nutzt die Dienste der Option Robot, seine oder Ihre Gewinne springt auf satte $440 auf die gleiche Investition von $1000 , was einen ROI von satte 44 Prozent.

Die Daten zeigen auch, dass durch die Nutzung der Dienste der binären Option Robot, der erfolgreiche Trader kann seine oder Rentabilität durch 4,5 Mal oder 450 Prozent zu erhöhen. Dies ist für den erfolgreichen Trader, aber wenn es ein Neuling Trader der Gewinn-Verhältnis und der Return on Investment geht auf eine andere Ebene insgesamt, da die Dienstleistungen können von Anfänger wie auch ein erfahrener Anleger verwendet werden.

So ist es klar, dass die Dienste der binären Option Roboter ein großes Potenzial haben, um das Vermögen eines Händlers Art zu ändern.

Binäre Option Roboter Einkommen Chart

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Wer profitiert von der binären Option Robot?

Nun, wie Sie wissen, dass es einige eindeutige und einzigartige Vorteile bei der Nutzung der Dienste der binären Option Robot, können Sie wollen, ob es sich um eine richtige Passform für Sie oder nicht? Der folgende Text beschreibt die Nützlichkeit der binären Option Roboter für eine Vielzahl von Händlern.

Neue Trader: Die binäre Option Robot kommt mit einer intuitiven und benutzerfreundlichen Schnittstelle, die es sehr einfach für jedermann macht, es für den Erfolg zu verwenden. Die Website hat auch eine sehr robuste Kunden-Support-System und Kundenservice-Mitarbeiter, die immer begierig, jeden Kunden mit der Einrichtung der Plattform oder für jede Frage, die er oder Sie haben könnte. Unsere Website bietet auch umfassende Kenntnisse für Sie zu erfassen und zu verstehen, die Grundlagen der binären Option Robot. Darüber hinaus würden wir Ihnen empfehlen, zumindest ein grundlegendes Wissen über die Funktionsweise des binären Handels und das ist es. Auch wenn Sie ein neuer Binär-Handel sind, wird die binäre Option Robot Ihnen helfen, indem Sie präzise Signale zum Kauf eines Anrufs oder eine Put-Option auf eine Vielzahl von Vermögenswerten, und in kürzester Zeit würden Sie auf einem Erfolg Weg.

Im Allgemeinen müssen Sie eine Menge grundlegender und technischer Know-how vor dem Handel mit Finanzinstrumenten zu gewinnen, aber mit der Option Robot, sollten Sie sicher sein, dass Sie prompt und präzise Signale die ganze Zeit erhalten. Daher kann ich sagen, dass Sie nicht benötigen, um durch die Lernkurve wie in anderen Finanzinstrumenten gehen, und Sie sind Lernkurve wird mit der Software verkürzt werden.

Erfahrene Trader: Die erfolgreichen Händler können auch eine Hilfe von der binären Option Roboter für die Analyse der technischen. Es wurde beobachtet, dass viele der erfolgreichen binären Händler verwenden 3 oder mehr technische Parameter, um Ihre Entscheidungen zu treffen, während die binäre Option Roboter berücksichtigt mehr als 7 Parameter zu schließen. Dies macht es zu einem perfekten Partner für einen erfolgreichen Trader, da es spart die Zeit und Energie eines Händlers, zur gleichen Zeit, bietet es genauere Ergebnisse, um die Erfolgsquote der erfahrenen binären Trader weiter zu stärken.

Busy Investor/Trader: Viele der Trader Arbeiten von 9 bis 5, und Sie sind nicht in der Lage, genügend Zeit für den Handel wegen ihrer verschiedenen Verpflichtungen zu verpflichten. Auch einige der Händler sind die Verwaltung mehrerer Dinge zu einer Zeit, wie Familie, Freunde, Arbeitsplätze, Studien, etc. All dies verlangt ihre beträchtliche Zeit, und selbst wenn Sie lieber handeln und Geld verdienen, haben Sie keine Zeit, um die Trading-Aktivität zu verpflichten. Die obige Ausgabe von No-Time wird durch die Option-Roboter gelöst, wie Sie nur ein Konto eröffnen, wählen Sie einen Makler, eine Einzahlung tätigen, und setzen Sie einige Parameter, und der Rest wird von der automatisierten Software, die den Handel mit Ihren angepassten Parametern ausgeführt werden kümmert. Auf diese Weise wird der Handel nicht verlangen, Ihre Zeit auf die gleiche, werden Sie ausgeführt werden Trades so viel wie Sie möchten.

Die Option Robot wird im Namen von Ihnen arbeiten, um eine Einnahmequelle zu generieren, während Sie beschäftigt sind, beobachten Ihre Lieblings-Sportarten, oder Film oder schwelgen in einen Familienurlaub

Institutioneller Anleger/Händler: Diese Klasse von Investoren ist gut darüber informiert, was Sie tun wollen und wie Sie wissen wollen. Sie sind sich auch bewusst, dass die Vermögenswerte für die Erzeugung von Profiten zu handeln. Für diese Händler, die binäre Option Robot kann als eine helfende Hand, die Sie können Trades auf mehrere Vermögenswerte gleichzeitig zu platzieren, so dass Sie nie verpassen eine Chance, Profit in einer zugrunde liegenden, während Sie beschäftigt waren, indem Sie einen Handel auf eine andere Chance zu gewinnen.

Tag/Woche/Monat Händler: Der Tag Trader bevorzugt den Handel mit täglichen Verfall und führen Trades auf mehrere Vermögenswerte, die wöchentliche Trader bevorzugt zu kaufen oder zu verkaufen, die Vermögenswerte und halten Sie die Position für eine Woche, während für den monatlichen Trader die bevorzugen Ablaufdatum ist ein Monat oder mehr.
Dies kann sehr erschöpfend sein, da man vor dem Monitor sitzen und verschiedene Parameter auswerten muss, um den Handel zu platzieren. Die binäre Option Robot kann die gesamte Trading-Techniken des kurzfristigen Händlers oder wöchentlicher Händler oder einen langfristigen monatlichen Trader ersetzen, da es Ihnen erlaubt, Ablaufdatum für einen Tag, eine Woche und einen Monat auszuwählen.

Im Allgemeinen müssen Sie eine Menge grundlegender und technischer Know-how vor dem Handel mit Finanzinstrumenten zu gewinnen, aber mit der Option Robot, sollten Sie sicher sein, dass Sie prompt und präzise Signale die ganze Zeit erhalten. Daher kann ich sagen, dass Sie nicht benötigen, um durch die Lernkurve wie in anderen Finanzinstrumenten gehen, und Sie sind Lernkurve wird mit der Software verkürzt werden.

Die binäre Option Robot ist der einzige etablierte Roboter in der binären Arena, die in der Nähe von 100 Prozent automatisiert und erfordert nicht, dass Sie vor dem Bildschirm die ganze Zeit. Es ist definitiv hilfreich für neue Händler, erfahrene Profis, institutionelle Händler, kurzfristige Händler, langfristige Trader, oder jede Art von Händlern, da es das Leben leichter für die Händler. Obwohl die binäre Option Roboter nicht machen Lumpen zu Reichtum in kurzer Zeit, wird es definitiv helfen Ihnen, die stetige Renditen auf einer konsistenten Basis zu erhalten.
Die von der automatisierten Software angebotene Anpassung hilft allen Händlern, und es stellt auch sicher, dass ihre Handelsaktivitäten auch dann durchgeführt werden, wenn Sie nicht herum sind. Sie können die Erträge zu maximieren zur gleichen Zeit können Sie Ihr Risiko minimieren, indem Sie ein Risiko-Ebene, ein Vermögenswert der Wahl, das Ablaufdatum Ihrer Präferenz, pro Trade Amount, maximalen zulässigen Verlust an einem Tag, und Nein. von Trades, die in einem Tag durchgeführt werden. Die intuitive und Benutzerfreundlichkeit hilft Ihnen, die Software in kürzester Zeit zu erlernen.

Als unabhängiger Autor, würde ich gerne Ihre Übernahme auf die binäre Option Robot zu hören, sollten Sie sich entscheiden, die Software zu erleben. Ich würde definitiv überlegen, ob gut oder schlecht, in unserer Website zu integrieren.

Wie unterscheidet man zwischen dem guten und dem schlechten?

Der Markt für binäre Optionen wird mit den Angeboten der automatisierten Software-Entwickler überflutet. Die Fülle der Wahl in der Arena ist es sehr schwierig für jeden Händler, den richtigen Binär-Broker für den Handel zu wählen, und es ist noch schwieriger, zwischen den echten und den Betrüger zu unterscheiden. Unser Bestreben war es immer, Ihnen die Ressourcen

und Informationen, damit Sie die richtige Wahl treffen. Der folgende Text listet mehrere Parameter auf, die für die Beurteilung der Software berücksichtigt werden sollten.

Wer ist der Entwickler der Software?

Die erste und wichtigste Frage, die man versuchen sollte, zu beantworten, ist wer die wirklichen Menschen hinter der Software? Eine eingehende Analyse der Projektträger durchführen. Zum Beispiel, wenn x Unternehmen fördert die Software dann überprüfen Sie im Internet, ob diese Firma existiert oder nicht? Falls es existieren, derzeitig tut es hat rechtskräftig Erfassungen Einzelheiten erwähnt fort ihre Seite? Wenn die Registrierungsdaten verfügbar sind,

dann kreuzen Sie mit der regierenden Behörde, die die Lizenz für den Betrieb auf der Website der Behörde ausgestellt hat? Wenn die Antwort auf eine der obigen Frage negativ ist, dann sollte es definitiv erhöhen Sie Ihre Augenbrauen. Wie im Allgemeinen, Scam-Künstler eine Technik, versteckt hinter jemand anderes Gesicht und den Namen.

Wieviel Prozentsatz der Erfolgsquote die Software beansprucht?

Obwohl, die Händler betrachten das höhere Prozentsatz Winning Ratio als sehr attraktiv, aber dann könnte es ein Trick, um Ihre Aufmerksamkeit zu ergreifen. Im Allgemeinen, auf einem Durchschnitt, das gewinnende Verhältnis behauptet von der renommierten Website ist rund 80

93 Prozent, und alles, was oben sollte definitiv durch ein Fernglas gesehen werden. Übertriebene Ansprüche sind eine Möglichkeit, die Besucher zu

machen Sie den Kauf, aber in Wirklichkeit, kann es sein, eine reale niedrige Rendite oder es kann ein Hai wartet auf sein nächstes Opfer.

Lumpen zum Reichtum an einem Tag?

gewinnen. Die erfolgreichen Händler haben mehrere Jahre im Markt verbracht, was Sie heute sind, und der Markt testet Ihre Geduld und Ausdauer, bevor Sie belohnt. Also, wenn Sie Banner wie “x Tausende in einem Tag/eine Million in einem Monat” sehen, verlassen Sie einfach die Website. Nicht gefangen werden

in solchen Tricks, wie Sie verwendet werden, um Ihre Aufmerksamkeit zu ergreifen.

Wie erzeugt der binäre Roboter profitablen Handel?

Sie müssen akzeptieren, dass jeder Roboter in der Welt nicht über einen Zauberstab, um erfolgreiche Vorhersagen zu machen. Es erfordert eine Menge mathematische Modellierung und technische Parameter zu erreichen nah an der Vorhersage erfolgreicher Trading Opportunity. Wenn die Informationen über das Rückgrat der Software verborgen ist (Sie tarnen Sie mit einer großen Anzeige, die eine geheime Formel anzeigt), dann ist die Software definitiv ein Nein-Nein.

Wer sind die assoziierten Broking-Partner?

Wenn ein etablierter Broker mit der Software verbunden ist, dann können wir definitiv Vertrauen, dass Roboter, wie der etablierte Broker hätte seinen Ruf mit viel harte Arbeit und Hingabe verdient, und es würde nicht gerne seinen Ruf zu verlieren, indem Sie sich mit einem Scam-Roboter.
Wenn die Liste der assoziierten Broker nicht verfügbar ist oder aus dem öffentlichen Auge ausgeblendet ist,

dann Lauf einfach weg. Kurzum, wenn niemand der Software vertraut, warum sollten Sie dann

Die Option Roboter kompatible Broker

Kundensupport?

Wenn die Software-Entwickler-Website nicht genügend Kunden-Support-Infos wie Telefonnummer, körperliche Adresse und andere Kommunikationsmittel. Dann sollten Sie definitiv Bedenken, dass es etwas faul geht. Es wurde beobachtet, dass die meisten der Scam-Roboter nur e-Mail-Unterstützung oder eine Web-Form, sollte dies nie als ein starker Support-Mechanismus, da die Website nicht zugänglich bleiben, wenn etwas schief geht.

Schließlich

Es ist wirklich schwierig, zwischen Real und Fake zu unterscheiden, aber die obigen Parameter werden definitiv helfen Sie bei der Entscheidungsfindung. Alles, was kurz auf oben Parameter sollte eine rote Fahne für Sie heben und sollte für einmal und für immer vermieden werden.
Außerdem können Sie verschiedene Rezension Websites, die eine unparteiische Meinung über verschiedene Software. Kurzum, Sie sollten gründlich untersuchen jeden Roboter vor dem Tauchen mit ihrem hart verdienten Geld. Denken Sie immer daran, dass “Geld gespart wird Geld verdient”.

Zehn beste Tipps für den Handel mit binären Optionen

Damit diese Anweisungen korrekt funktionieren, müssen Sie über unsere Links Konten eröffnen. Wir haben die besten exklusiven Deals für unsere Leser ausgehandelt; Diese Angebote können nicht über andere Websites erworben werden. Also, wenn Sie ein Konto durch eine andere Website geöffnet haben, beenden Sie bitte lesen für einen Augenblick, eröffnen ein neues Konto über unsere Links, und dann mit den Schritten weiter unten:

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  • Öffnen Sie ein Konto für mehr als einen Broker-Standort. Ich persönlich benutze zwölf verschiedene Investment Accounts zur gleichen Zeit. Auf diese Weise bin ich in der Lage, alle besten Angebote zu nutzen, die wir ausgehandelt haben. 2
  • Investieren Sie nur über vertrauenswürdige Broker-Sites. Wenn Sie nur durch die binären Optionen Makler investieren, die wir empfehlen, können Sie sicher sein, dass Ihr Geld sicher bleiben. 3
  • Nutzen Sie die Vorteile jeder kostenlosen binären Trading-Software. Wenn Sie freie Software erhalten, verlieren Sie nicht alles, indem Sie es versuchen. Ich empfehle Ihnen, alle bestehenden Trading-Anwendungen (die wir empfehlen) zur gleichen Zeit zu verwenden. Einige davon sind besser als andere. Wenn Sie das Gefühl, dass es zu schwierig ist, alle zu verwenden, versuchen Sie, die man am besten für Sie arbeitet und aufhören, die schlimmsten nach dem. 4
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Die Geschichte automatisierter Trading-Systeme

Um ein wenig besser zu verstehen, warum binäre Option Roboter so populär geworden sind, lassen Sie uns ein wenig näher Blick in die Geschichte der automatisierten Trading-Systeme und Aktien Handel.
Wenn Sie Fragen, den Mann auf der Strae, was er weiß, über den Handel mit Aktien und Währungen, werden Sie mit einem wissen zu sehen und die Erwähnung von ein paar Worten wie Wall Street, New York Stock Exchange und vielleicht der Dow Jones beantwortet. Für jemanden, der weiß, ein wenig mehr, wird es zusätzliche technische Begriffe wie Vermögenswerte, Forex, Rohstoffe, Futures, binäre Optionen und so weiter. Fragen Sie die gleichen Leute über die Geschichte dieser Trades und Sie werden mit einem blanken Stern getroffen werden. Wo hat alles angefangen?

Antike Geschichte

14. Jahrhundert Geldverleiher in Venedig, Italien. Als die Geldverleiher begannen, einige ihrer Schulden zu verkaufen, wurden der erste Markt für Währungen geboren.

Im 14. Jahrhundert Venedig begannen Geld-Kreditgeber Schulden untereinander zu handeln. Sie würden ein Geldverleiher bekommen unangenehm mit einer gewissen Schulden, die er für ein hohes Risiko zu halten, und er würde es zu einem anderen Geld Kreditgeber, die es für ein geringes Risiko für ihn zu verkaufen würde. Er hätte es billig gekauft und dachte, wenn er die Schulden selbst sammelt, wird er einen guten Gewinn machen. Dies getan, würde er die Schuld zu halten, bis er Sie gesammelt oder er findet einen Käufer für die gleiche Schulden für einen Gewinn. Dies ist, wo die meisten Behörden glauben, der Geburtsort der Trading-Werte. Unter diesen Händlern,

Es gab Händler, die Taten oder nicht Schulden, aber Sie wussten, wer eine Schuld zu verkaufen hatte und wer etwas Geld hatte, um eine Schuld zu kaufen. Dies sind die Menschen, die Sie wissen, als Makler heute.

Diese beiden Aspekte des Handels verbreiteten sich dann in ganz Europa.

Schneller Vorlauf bis 1531. Die Stadt ist Antwerpen, Belgien. Ein Tausch von irgendeiner Art existierte hier. Geldverleiher und Makler würden sich an einem Ort treffen, um Schulden, Geschäfts-und Staatsanleihen zu bewältigen. Diese wurden gekauft und an den höchsten Bieter verkauft und die Makler erleichtert diese Trades für eine kleine Provision. Dies ist der wahrscheinlicher Vorfahren der Börse, die wir heute haben.

Die NYSE ist geboren

NYSE in 1850. Der Handel wurde in sehr bescheidenen Verhältnissen durchgeführt.

Der Kauf und Verkauf von Aktien verbreitet sich in ganz Europa und in die neue Welt, USA und Kanada. Die Menschen begannen, die Vorteile von Aktien zu sehen, wenn Sie für legitime Unternehmen ausgestellt. Wenn die Ausgabe von Aktien in Großbritannien verboten wurde, setzte der Handel dieser Aktien in den Vereinigten Staaten unvermindert fort. Obwohl die Londoner Börse in 1773 seine Türen öffnete, wurden ihre Aktivitäten von den behindert. Der Handel in einem offiziellen Austausch in den Vereinigten Staaten hat nicht an der New Yorker Börse (NYSE), sondern an der Philadelphia Stock Exchange. Dies war nicht allzu lange dauern, weil die NYSE in 1792 geöffnet und bald genug, es übertraf.

die Philadelphia Stock Exchange in Bezug auf Handel und Einfluss. NYSE weiter zu wachsen, und es war nicht bis zum Bürgerkrieg und die Weltwirtschaftskrise Jahre, dass Wachstum verlangsamt wurde.
Die NYSE begann in sehr bescheidenen Verhältnissen. Makler begannen, sich unter einem Baum in Manhattan zu treffen, um Ihre Fragen zu diskutieren und zu sehen, wer was zu handeln hatte. Es war hier, dass die ersten Büros an der Wall Street, die NYSE der Heimat zu bisher eröffnet wurden. Sitzen im Herzen von Manhattan in New York, die NYSE konnte nicht in einem besseren Ort. Dies war, weil der Hafen hier war die Eintragung aller wichtigsten Handels-Schiffe in die Vereinigten Staaten. Alle wichtigen Banken und Handelsunternehmen hatten auch hier Ihre wichtigsten Niederlassungen.
Das Wachstum der NYSE zu dieser Zeit war ein Phänomen. Dies wurde auf die Steigerung des Geschäfts und die perfekte Lage zurückzuführen. Es wurde auch eine gut finanzierte Organisation, weil es bald begann Gebühren für die Kotierung von Aktien und für anspruchsvolle. Die Menge der Geschäfte füllte seine Kassen und jeder Händler hatte eine boomenden Zeit für viele Jahre zu kommen.
In den Jahren, die gut in die 1800er folgten, machte die NYSE enorme Sprünge in Bezug auf die Handelsvolumen und das Vermögen dort gemacht. Vor Ort war der Wettbewerb sehr niedrig, auch bei der Eröffnung des Austauschs in anderen Großstädten in den Vereinigten Staaten. Abgesehen von den Bürgerkrieg Jahre und die Weltwirtschaftskrise Jahre, die NYSE ist die führende Börse seitdem. Mit anderen Börsen in anderen Ländern wie Großbritannien, Frankreich, Deutschland, Japan, Hongkong, Kanada und Australien eröffnet, die NYSE weiterhin der Marktführer in den Aktien und Forex-Geschäft.

Die Ostindien-Gesellschaften

Die Werft der niederländischen Ostindien-Kompanie in Amsterdam. 1726 Kupferstich von Joseph Mulder. Die Niederländische Ostindien-Kompanie war die Firma, die ihren Anlegern Dividenden verkauft.

Auf der Höhe der Exploration in den 1600er, Exploration und Trading Charters wurden den Unternehmen gegeben, so dass Sie den Handel ausbauen und auf den Lookouts für die imperialistischen Wünsche dieser Regierungen in den Ost-indiesen und Ostasien. Die Briten, Franzosen und Holländer gaben diese Charters. Die Mühe mit diesen Trading Voyages war, dass Sie sehr riskant Ventures. Es gab alle Gefahren des Meeres, die Wracks, Piraten, Krankheiten, unvorhersehbare Wetter und Meutereien. Das Risiko zu verbreiten war der beste Weg, derartige Risiken zu bekämpfen.

Was die Schiffseigner tun würden, war, die Leute zu suchen, um in die Reise mit der Vereinbarung zu investieren, dass Sie einen Teil der Erlöse erhalten würden, wenn das Schiff nach Europa zurückgekehrt ist.

Diese Investition ging in die Vorbereitung der Schiffe für die Fahrten und für die Beschäftigung der Crew für die lange Reise. Hier stammen Aktien und Bestände. Dieses Abkommen war anfangs beschränkt auf jede Reise und Auflösung dieser Vereinbarungen war abgeschlossen, wenn die Schiffe wieder in ihre Heimat Häfen und der Reichtum, den Sie kamen, geteilt wurde proportional je nach der Größe Ihres Beitrags zur Reise. Als die nächste Reise geplant war, suchte die Reeder für die neue Reise nach anderen Investoren. Dann kam die Ostindien-Unternehmen.

Die Ostindien-Unternehmen änderten die Investition in individuellen Reisen vollständig. Statt Investoren für jede

Individuelle Reise, begannen die Unternehmen, Dividenden an die Anleger, die Bestände der Gesellschaften. Dies bedeutet, dass Sie einen Anteil an den Erträgen der Reise erhalten würden, aber Ihr Beitrag blieb bei der Gesellschaft. Um Ihre Fahrten profitabler zu machen, baten Sie um weitere Beiträge in Form von Aktien. Diese Unternehmen wuchsen in Größe und Chancen, um Vermögen zu erhöhen.
Sehen, dass die Menschen, die Investitionen in Voyages bekam einen unerwarteten, wenn die Schiffe zurückgegeben, die Bestände erlebt eine hohe Nachfrage und die Menschen begannen zu handeln in Ihnen. Mangel an zentraler Stelle, um zu treffen und Handel die Aktien, Makler eilte Form Coffee Shop to Coffee Shop in London, um Geschäfte für Menschen, die Aktien zu verkaufen haben und diejenigen, die Geld, um die Aktien zu kaufen.
Die Ostindien-Gesellschaften wurden daher als erste Aktiengesellschaften. Diese Ära war eine goldene für Händler in waren aus Übersee und die Investoren in Ost-Indien-Unternehmen. Dies war zu gehen, bis das Monopol, das von Royal Charters unterstützt wurde stürzte ab. Was geschah, war, dass die Menschen den Reichtum zu bemerken, der von diesen Reisen geschaffen wurde. Die Menschen begannen, sich zu organisieren, um Ihre eigenen Reisen zu planen, ganz getrennt von Ost-Indien und seiner Königlichen Charta. Bevor die Schiffe Southampton für die Fahrten verließen, hatten die Aktien dieser Fahrten bereits mehrmals die Hände für Profit ausgetauscht. Der wichtigste Wettbewerber hier war die South Seas Company.
Bald darauf begannen mehr Geschäftsleute, Aktien für zweifelhafte Fahrten zu verkaufen. Besorgnis wuchs über diese fragwürdige Ventures, aber es war nicht, bis die South Seas Unternehmen versäumt, Dividenden an seine Investoren, dass die Regierung verbietet den Verkauf von Aktien für jedes Venture. Bis 1825 wurden keine weiteren Anteile mehr verkauft.

NASDAQ

Im 1971 ist eine große Sache passiert. Es war die Entstehung des Nasdaq. Es wurde von der National Association of Securities Dealers, NASD, gebildet, um Ihre eigenen Aktien separat von der NYSE anzubieten. Dies zwang die NTSE, etwas zu ändern, aber der NASDAQ geschmiedet. Anders als die NYSE, die in einer physischen Lage ist, handelt der NASDAQ praktisch

über vernetzte Computer. Es ist dieser Austausch, brachte den Computerized Trading.

Interpretation of random effects meta-analyses

Summary estimates of treatment effect from random effects meta-analysis give only the average effect across all studies. Inclusion of prediction intervals, which estimate the likely effect in an individual setting, could make it easier to apply the results to clinical practice

Meta-analysis is used to synthesise quantitative information from related studies and produce results that summarise a whole body of research.1 A typical systematic review uses meta-analytical methods to combine the study estimates of a particular effect of interest and obtain a summary estimate of effect.2 For example, in a meta-analysis of randomised trials comparing a new treatment with placebo, researchers will collect the estimates of treatment effect for each study, as measured by a relevant statistic such as a risk ratio, and then statistically synthesise them to obtain a summary estimate of the treatment effect.

Meta-analyses use either a fixed effect or a random effects statistical model. A fixed effect meta-analysis assumes all studies are estimating the same (fixed) treatment effect, whereas a random effects meta-analysis allows for differences in the treatment effect from study to study. This choice of method affects the interpretation of the summary estimates. We examine the differences and explain why a prediction interval can provide a more complete summary of a random effects meta-analysis than is usually provided.

Difference between fixed effect and random effects meta-analyses

Figure 1 ⇓ shows two hypothetical meta-analyses, in which estimates of treatment effect are computed and synthesised from 10 studies of the same antihypertensive drug. Each study provides an unbiased estimate of the standardised mean difference in change in systolic blood pressure between the treatment group and the control group. Negative estimates indicate a greater blood pressure reduction for patients in the treatment group than the control group.

Fig 1 Forest plots of two distinct hypothetical meta-analyses that give the same summary estimate (centre of diamond) and its 95% confidence interval (width of diamond). In the fixed effect meta-analysis (top) the summary result provided the best estimate of an assumed common treatment effect. In the random effects meta-analysis (bottom) the summary result gives the average from the distribution of treatment effects across studies

Fig 1 Forest plots of two distinct hypothetical meta-analyses that give the same summary estimate (centre of diamond) and its 95% confidence interval (width of diamond). In the fixed effect meta-analysis (top) the summary result provided the best estimate of an assumed common treatment effect. In the random effects meta-analysis (bottom) the summary result gives the average from the distribution of treatment effects across studies

The two meta-analyses give identical summary estimates of treatment effect of −0.33 with a 95% confidence interval of −0.48 to −0.18, but the first uses a fixed effect model and the second a random effects model. In the following two sections we explain why the summary result should be interpreted differently in these two examples because of the different meta-analysis models they use.

Fixed effect meta-analysis

Use of a fixed effect meta-analysis model assumes all studies are estimating the same (common) treatment effect. In other words, there is no between study heterogeneity in the true treatment effect. The implication of this model is that the observed treatment effect estimates vary only because of chance differences created from sampling patients. Hypothetically, if all studies had an infinite sample size, there would be no differences due to chance and the differences in study estimates would completely disappear.

I 2 measures the percentage of variability in treatment effect estimates that is due to between study heterogeneity rather than chance.3 I 2 is 0% in our fixed effect meta-analysis example, suggesting the variability in study estimates is entirely due to chance. This is visually evident by the narrow scatter of effect estimates with large overlap in their confidence intervals (fig 1, top ⇑ ). The summary result of −0.33 (95% confidence interval of −0.48 to −0.18) in our example thus provides the best estimate of a common treatment effect, and the confidence interval depicts the uncertainty around this estimate. As the confidence interval does not contain zero, there is strong evidence that the treatment is effective.

Random effects meta-analysis

A random-effects meta-analysis model assumes the observed estimates of treatment effect can vary across studies because of real differences in the treatment effect in each study as well as sampling variability (chance). Thus, even if all studies had an infinitely large sample size, the observed study effects would still vary because of the real differences in treatment effects. Such heterogeneity in treatment effects is caused by differences in study populations (such as age of patients), interventions received (such as dose of drug), follow-up length, and other factors.

In the random effects example in figure 1 ⇑ , I 2 is 71%, suggesting 71% of the variability in treatment effect estimates is due to real study differences (heterogeneity) and only 29% due to chance.3 This is visually evident from the wide scatter of effect estimates with little overlap in their confidence intervals, in contrast to the fixed effect example (fig 1 ⇑ ). The random effects model summary result of −0.33 (95% confidence interval −0.48 to −0.18) provides an estimate of the average treatment effect, and the confidence interval depicts the uncertainty around this estimate. As the confidence interval does not contain zero, there is strong evidence that on average the treatment effect is beneficial.

Use and interpretation of meta-analysis in practice

Unfortunately, meta-analysis results are often interpreted in the same manner regardless of whether a fixed effect or random effects model is used. We reviewed 44 Cochrane reviews that each reported a random effects meta-analysis and found that none correctly interpreted the summary result as an estimate of the average effect rather than the common effect.4 Furthermore, only one indicated why the summary result from a random effects meta-analysis was clinically meaningful,5 arguing that, although real study differences (heterogeneity) in treatment effects existed (because of different doses), the studies were reasonably clinically comparable as the same drug was used and patient characteristics were similar.

Another problem is that a fixed effect meta-analysis model is often used even when heterogeneity is present. We examined 31 Cochrane reviews that did not use a random effects model and found that 26 had potentially moderate or large heterogeneity between studies (I 2 >25% as a guide3) yet still used a fixed effect model, without justifying why.4 Ignoring heterogeneity leads to an overly precise summary result (that is, the confidence interval is too narrow) and may wrongly imply that a common treatment effect exists when actually there are real differences in treatment effectiveness across studies.

Benefits of using prediction intervals

After a random effects meta-analysis, researchers usually focus on the average treatment effect estimate and its confidence interval. However, it is important also to consider the potential effect of treatment when it is applied within an individual study setting, as this may be different from the average effect. This can be achieved by calculating a prediction interval (fig 2 ⇓ ).6

Intervals akin to prediction intervals are commonly used in other areas of medicine. For example, when considering the blood pressure of an individual or the birthweight of an infant, we not only compare it with the average value but also with a reference range (prediction interval) for blood pressure or birthweight across the population. In the meta-analysis setting, our measures are treatment effects, and we work at the study level (rather than the individual level) with a population of study effects. We therefore can report the range of effects across study settings, providing a more complete picture for clinical practice. For instance, consider the random effects analysis in figure 1 ⇑ again, for which the 95% prediction interval is −0.76 to 0.09. Although most of this interval is below zero, indicating the treatment will be beneficial in most settings, the interval overlaps zero and so in some settings the treatment may actually be ineffective. This finding was masked when we focused only on the average effect and its confidence interval.

A prediction interval can be provided at the bottom of a forest plot (fig 3 ⇓ ). It is centred at the summary estimate, and its width accounts for the uncertainty of the summary estimate, the estimate of between study standard deviation in the true treatment effects (often denoted by the Greek letter τ), and the uncertainty in the between study standard deviation estimate itself.6 It can be calculated when the meta-analysis contains at least three studies, although the interval may be very wide with so few studies. A prediction interval will be most appropriate when the studies included in the meta-analysis have a low risk of bias.7 Otherwise, it will encompass heterogeneity in treatment effects caused by these biases, in addition to that caused by genuine clinical differences.

Fig 3 Random effects meta-analysis of 22 studies that examine the effect of antidepressants on reducing pain in patients with fibromyalgia syndrome8

Examples

Antidepressants for reducing pain in fibromyalgia syndrome

Hauser and colleagues report a meta-analysis of randomised trials to determine the efficacy of antidepressants for fibromyalgia syndrome, a chronic pain disorder associated with multiple debilitating symptoms.8 Twenty two estimates of the standardised mean difference in pain (for the antidepressant group minus the control group) were available from the included trials (fig 3 ⇑ ), with negative values indicating a benefit for antidepressants. Studies used different classes of antidepressants, and other clinical and methodological differences also existed, resulting in large between study heterogeneity in treatment effect (I 2 =45%; between study standard deviation estimate=0.18). The authors therefore used a random effects meta-analysis and obtained a summary result of −0.43 (95% confidence interval −0.55 to −0.30), concluding that “antidepressant medications are associated with improvements in pain.”

The summary result here relates to the average effect of antidepressants across the trials. As the confidence interval is below zero, it provides strong evidence that on average antidepressants are beneficial; however, it does not indicate whether antidepressants are always beneficial. The authors acknowledge the heterogeneity of treatment effects but conclude that “although study effect sizes differed, results were mostly consistent.” This can be quantified more formally by a 95% prediction interval, which we calculated as −0.83 to −0.02 (fig 2 ⇑ ). This interval is entirely below zero and shows that antidepressants will be beneficial when applied in at least 95% of the individual study settings, an important finding for clinical practice.

Inpatient rehabilitation in geriatric patients

Bachmann and colleagues did a random effects meta-analysis of 12 randomised trials to summarise the effect of inpatient rehabilitation compared with usual care on functional outcome in geriatric patients (fig 4 ⇓ ).9 The summary odds ratio estimate is 1.36 (1.07 to 1.71), which indicates that the average effect of the intervention is to make the odds of functional improvement 1.36 times higher than usual care. As the confidence interval is above one, it provides strong evidence that the average intervention effect is beneficial.

Fig 4 Random effects meta-analysis of 12 trials that examine the effect of inpatient rehabilitation designed for geriatric patients versus usual care on improving functional outcome9

However, there is large between study heterogeneity in intervention effect (I 2 =51%; between study standard deviation estimate=0.27), possibly because of differences in the type of intervention used (such as general or orthopaedic rehabilitation) and length of follow-up, among other factors. Responding to the heterogeneity, the authors state: “Pooled effects should be interpreted with caution because the true differences in effects between studies might be due to uncharacterised or unexplained underlying factors or the variability of outcome measures on functional status.”9 This cautionary note can be quantified by presenting a 95% prediction interval, which we calculate as 0.70 to 2.64. This interval contains values below 1 and so, although on average the intervention seems effective, it may not always be beneficial in an individual setting. Further research is needed to identify causes of the heterogeneity, in particular the subtypes of geriatric rehabilitation programmes that work best and the subgroups of patients that benefit most.

Discussion

Between study heterogeneity in treatment effects is a common problem for meta-analysts. Although it is desirable to identify the causes of heterogeneity (by using meta-regression or subgroup analyses, for example),10 this is often not practically possible.11 12 For instance, there may be too few studies to examine heterogeneity reliably; no prespecified idea of what factors might cause heterogeneity; or a lack of necessary information (such as no individual participant data13). Even when factors causing heterogeneity are identified, unexplained heterogeneity may remain. Thus random effects meta-analysis, which accounts for unexplained heterogeneity, will continue to be prominent in the medical literature. Including a prediction interval, which indicates the possible treatment effect in an individual setting, will make these analyses more useful in clinical practice and decision making.14 Although our examples focused on the synthesis of randomised trials, prediction intervals can also be used in other meta-analysis settings such as studies of diagnostic test accuracy15 and prognostic biomarkers.16

Summary points

Meta-analysis combines the study estimates of a particular effect of interest, such as a treatment effect

Fixed effect meta-analysis assumes a common treatment effect in each study and variation in observed study estimates is due only to chance

Random effects meta-analysis assumes the true treatment effect differs from study to study and provides an estimate of the average treatment effect

Interpretation of random effects meta-analysis is aided by a prediction interval, which provides a predicted range for the true treatment effect in an individual study

Notes

Cite this as: BMJ 2020;342:d549

Footnotes

We thank David Spiegelhalter and Simon Thompson for their comments and acknowledge their role in developing the concept of a prediction interval from random effects meta-analysis (see Higgins et al6). We thank the reviewers and editors for their helpful comments, which have greatly improved the content and clarity of the paper.

Contributors: All authors have undertaken applied and methodological research in the meta-analysis field over many years and work closely with the Cochrane Collaboration. JPTH and RDR conceived the paper. RDR performed the review of 44 Cochrane reviews that used random effects meta-analysis. JPTH (with colleagues Simon Thompson and David Spiegelhalter) identified the need for a prediction interval and subsequently derived how to calculate it. RDR and JJD performed the analyses for the two examples. RDR wrote the first draft and produced the figures and tables. All authors contributed to revising the paper accordingly. RDR is the guarantor.

Competing interests: All authors have completed the unified competing interest form at www.icmje.org/coi_disclosure.pdf (available on request from the corresponding author) and declare no support from any organisation for the submitted work; no financial relationships with any organisation that might have an interest in the submitted work in the previous three years; RDR and JJD are statistics editors for the BMJ.

Provenance and peer review: Not commissioned; externally peer reviewed.

Настройка функции потерь для нейронной сети на данных сейсморазведки

В прошлой статье мы описали эксперимент по определению минимального объема вручную размеченных срезов для обучения нейронной сети на данных сейсморазведки. Сегодня мы продолжаем эту тему, выбирая наиболее подходящую функцию потерь.

Рассмотрены 2 базовых класса функций – Binary cross entropy и Intersection over Union – в 6-ти вариантах с подбором параметров, а также комбинации функций разных классов. Дополнительно рассмотрена регуляризация функции потерь.

Спойлер: удалось существенно улучшить качество прогноза сети.

Бизнес-цели исследования

Не будем повторять описание специфики проведения сейсморазведки, получаемых данных и задачи их интерпретации. Все это описано в нашей предыдущей статье.

На идею данного исследования нас натолкнули результаты соревнования по поиску солевых отложений на 2D-срезах. По отзывам участников соревнования, при решении этой задачи использовался целый зоопарк различных функций потерь, причем, с разным успехом.

Поэтому мы и задались вопросом – действительно ли для подобных задач на таких данных подбор функции потерь может дать существенный выигрыш в качестве? Или это характерно только для условий соревнования, когда идет борьба за четвертый-пятый знак после запятой для заранее определенной организаторами метрики?

Обычно в задачах, решаемых с помощью нейронных сетей, настройка процесса обучения основывается большей частью на опыте исследователя и некоторых эвристиках. Например, для задач сегментации изображений чаще всего применяются функции потерь, основанные на оценке совпадения форм распознанных зон, так называемые Intersection over Union.

Интуитивно, основываясь на понимании поведения и результатах исследований, такого рода функции дадут лучший результат, чем те, которые не заточены под изображения, как например кросс-энтропийные. Тем не менее, эксперименты в поисках оптимального варианта для такого типа задач в целом и каждой задачи индивидуально продолжаются.

Данные сейсморазведки, подготовленные для интерпретации, обладают рядом особенностей, которые могут оказать существенное влияние на поведение функции потерь. Например, горизонты, разделяющие геологические слои, плавные, более резко изменяющиеся только в местах разломов. Кроме того, выделяемые зоны имеют достаточно большую относительно изображения площадь, т.е. маленькие пятна на результатах интерпретации чаще всего считаются ошибкой распознавания.

В рамках данного эксперимента мы попытались найти ответы на следующие локальные вопросы:

  1. Действительно ли для рассмотренной ниже задачи наилучший результат даст функция потерь класса Intersection over Union? Вроде ответ очевиден, но какая именно? И насколько лучший с точки зрения бизнеса?
  2. Можно ли еще улучшить результаты, комбинируя функции различных классов? Например, Intersection over Union и кросс-энтропийную с разными весами.
  3. Можно ли еще улучшить результаты, добавляя к функции потерь разные дополнения, разработанные специально для сейсмических данных?

И на более глобальный вопрос:

А стоит ли заморачиваться подбором функции потерь для задач интерпретации сейсмических данных, или полученный выигрыш в качестве не сопоставим с потерями времени на проведение таких исследований? Может, стоит интуитивно выбрать любую функцию и потратить силы на подбор более значимых параметров обучения?

Общее описание эксперимента и использованных данных

Для эксперимента мы взяли все ту же задачу выделения геологических слоев на 2D-срезах сейсмического куба (см. рисунок 1).

Рисунок 1. Пример 2D-среза (слева) и результата разметки соответствующих ему геологических слоев (справа) (источник)

И тот же набор полностью размеченных данных из голландского сектора акватории Северного моря. Исходные сейсмические данные представлены на сайте Open Seismic Repository: Project Netherlands Offshore F3 Block. Их краткое описание можно найти в статье Silva et al. «Netherlands Dataset: A New Public Dataset for Machine Learning in Seismic Interpretation».

Поскольку в нашем случае речь идет о 2D-срезах, мы использовали не исходный 3D-куб, а уже сделанную «нарезку», доступную здесь: Netherlands F3 Interpretation Dataset.

В процессе эксперимента мы решили следующие задачи:

  1. Просмотрели исходные данные и отобрали срезы, которые по качеству ближе всего к ручной разметке (аналогично предыдущему эксперименту).
  2. Зафиксировали архитектуру нейронной сети, методику и параметры обучения и принцип выбора срезов для обучения и валидации (аналогично предыдущему эксперименту).
  3. Выбрали исследуемые функции потерь.
  4. Выбрали наилучшие параметры для параметризованных функций потерь.
  5. Обучили нейронные сети с разными функциями на одном и том же объеме данных и выбрали наилучшую функцию.
  6. Обучили нейронные сети с разными комбинациями выбранной функции с функциями другого класса на том же объеме данных.
  7. Обучили нейронные сети с регуляризацией выбранной функции на том же объеме данных.

Для сравнения мы использовали результаты предыдущего эксперимента, в котором функция потерь была выбрана исключительно интуитивно и представляла собой комбинацию функций разных классов с коэффициентами, так же выбранными «на глаз».

Результаты данного эксперимента в виде оценочных метрик и предсказанных сетями масок срезов представлены далее.

Задача 1. Отбор данных

1600 исходных изображений.

Задача 2. Фиксирование параметров эксперимента

Данный и следующий разделы представляют интерес, в первую очередь, для специалистов по Data Science, поэтому будет использоваться соответствующая терминология.

Для обучения мы выбрали 5% от общего количества срезов, причем, инлайны и кросслайны в равных долях, т.е. 40 + 40. Срезы выбирались равномерно по всему кубу. Для валидации использовалось по 1 срезу между соседними изображениями тренировочной выборки. Таким образом, валидационная выборка состояла из 39 инлайнов и 39 кросслайнов.

В отложенную выборку, на которой и проводилось сравнение результатов, попали 321 инлайн и 621 кросслайн.

Аналогично предыдущему эксперименту, предобработка изображений не проводилась, и использовалась та же архитектура UNet с теми же параметрами обучения.

Целевые маски срезов были представлены как бинарные кубы размерностью HxWx10, где последнее измерение соответствует количеству классов, а каждое значение куба равно 0 или 1 в зависимости от того, принадлежит ли данный пиксель изображения классу соответствующего слоя или нет.

Каждый прогноз сети представлял собой аналогичный куб, каждое значение которого имеет отношение к вероятности принадлежности данного пикселя изображения классу соответствующего слоя. В большинстве случаев это значение преобразовывалось в собственно вероятность применением сигмоиды. Однако не для всех функций потерь это нужно делать, поэтому для последнего слоя сети активация не использовалась. Вместо этого соответствующие преобразования выполнялись в самих функциях.

Для уменьшения влияния произвольности выбора начальных весов на результаты, сеть была обучена в течение 1 эпохи с бинарной кросс-энтропией в качестве функции потерь. Все остальные обучения стартовали с этих полученных весов.

Задача 3. Выбор функций потерь

Для эксперимента были выбраны 2 базовых класса функций в 6-ти вариантах:

Binary cross entropy:

  • binary cross entropy;
  • weighted binary cross entropy;
  • balanced binary cross entropy.

Intersection over Union:

  • Jaccard loss;
  • Tversky loss;
  • Lovász loss.

Краткое описание перечисленных функций с кодом для Keras даны в статье. Здесь представим самое важное со ссылками (где это возможно) на детальное описание каждой функции.

Для нашего эксперимента важна согласованность функции, используемой во время обучения, с метрикой, по которой мы оцениваем результат прогноза сети на отложенной выборке. Поэтому мы использовали свой код, реализованный на TensorFlow и Numpy, написанный непосредственно по приведенным ниже формулам.

В формулах далее используются обозначения:

  • pt – для бинарной целевой маски (Ground Truth);
  • pp – для маски прогноза сети.

Для всех функций, если это не оговорено особо, предполагается, что маска прогноза сети содержит вероятности для каждого пикселя изображения, т.е. значения в интервале (0, 1).

Binary cross entropy

Данная функция стремится приблизить распределение прогноза сети к целевому, штрафуя не только за ошибочные предсказания, но и за неуверенные.

Weighted binary cross entropy

Данная функция совпадает с бинарной кросс-энтропией при значении коэффициента beta = 1. Рекомендуется при сильном дисбалансе классов. При beta > 1 уменьшается количество ложно отрицательных прогнозов (False Negative) и увеличивается полнота (Recall), при beta 11.2895
Average of Jaccard: 0.0307 -> 0.0283

Но и эти значения хуже, чем «сольная» Lovazh loss.

Таким образом, исследовать сочетания функций разной природы на наших данных есть смысл только в условиях соревнований или при наличии свободного времени и ресурсов. Достичь существенного прироста качества вряд ли удастся.

Задача 7. Регуляризация наилучшей функции потерь

На этом шаге мы попробовали улучшить выбранную ранее функцию потерь дополнением, разработанным специально для сейсмических данных. Речь идет о регуляризации, описанной в статье: «Neural-networks for geophysicists and their application to seismic data interpretation».

В статье упоминается, что стандартные регуляризации типа weights decay на сейсмических данных работают плохо. Вместо этого предлагается подход, основанный на норме матрицы градиентов, который нацелен на сглаживание границ классов. Подход логичен, если вспомнить, что границы геологических слоев и должны быть гладкими.

Однако при использовании такой регуляризации стоит ожидать некоторого ухудшения результатов по критерию Жаккарда, т.к. сглаженные границы классов будут в меньшей степени совпадать с возможными резкими переходами, полученными при ручной разметке. Но у нас для проверки есть еще один критерий – по количеству компонент связности.

Мы обучили 13 сетей с описанной в статье регуляризацией и коэффициентом перед ней, принимающим значения от 0.1 до 0.0001. На рисунках ниже представлена часть оценок по обоим критериям.

Рисунок 15. Сравнение качества прогноза сети по выбранным критериям

Рисунок 16. Статистики для количества компонент связности по части значений коэффициента перед регуляризацией

Видно, что регуляризация с коэффициентом 0.025 существенно уменьшила статистики для критерия количества компонент связности. Однако, критерий Жаккарда при этом ожидаемо возрос до 0.0357. Впрочем, это незначительный рост по сравнению с сокращением объема ручной доработки.

Рисунок 17. Сравнение прогнозов сетей по количеству предсказаний с указанным количеством компонент связности

Напоследок сравним границы классов на целевых и предсказанных масках для выбранного ранее наихудшего среза.

Рисунок 18. Прогноз сети для одного из худших срезов

Рисунок 19. Наложение части горизонтов целевой маски и прогноза

Как видно из рисунков, прогнозная маска, конечно, кое-где ошибается, но при этом сглаживает осцилляции горизонтов целевой, т.е. исправляет незначительные погрешности исходной разметки.

Итоговые характеристики выбранной функции потерь с регуляризацией:

  • около 87% прогнозов близки к идеальным, т.е. потребуют не более чем корректировки отдельных участков горизонтов;
  • еще примерно 10% прогнозов содержат 1 лишнее пятно, т.е. требуют незначительной доработки;
  • около 3% прогнозов содержит от 2 до 5 лишних пятен, т.е. требуют чуть более существенной доработки.

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