การเลือก prop firm ที่ดีที่สุดสำหรับ scalping ไม่สามารถตัดสินได้จากฟีเจอร์ที่โฆษณาไว้เพียงอย่างเดียว Scalping บีบทั้งโอกาสและความผิดพลาดให้แคบลง ดังนั้นความต่างเล็กน้อยของ spread, ความหน่วง, slippage หรือค่าใช้จ่ายที่เกิดซ้ำจึงสามารถเปลี่ยนผลลัพธ์ได้ การวัดที่ใช้งานได้จริงมาจากการทดสอบ execution ที่สร้างขึ้นรอบ ๆ ระยะเวลาถือครองจริงของผู้อ่าน ระยะเป้าหมาย ระยะ stop และพฤติกรรมการเข้าออเดอร์
ให้คิดเหมือนผู้ปฏิบัติการในห้องทดลอง ไม่ใช่เหมือนผู้ซื้อ กำหนดสมมติฐานเดียว วัดแรงเสียดทานจากแหล่งเดียว และตั้งเกณฑ์ล้มเหลวไว้ล่วงหน้าก่อนพิจารณาโมเดลสภาพแวดล้อมการ execution ใด ๆ หาก edge ระยะสั้นไม่สามารถอยู่รอดได้เมื่อรวมต้นทุนและข้อจำกัดที่สมจริง เกณฑ์ล้มเหลวที่ดูใจกว้างก็ไม่อาจช่วยมันได้
คำตอบสั้น ๆ: prop firm ที่ดีที่สุดสำหรับ scalping
ตัวเลือกที่ดีที่สุดคือสภาพแวดล้อมที่ scalp ซึ่งพิสูจน์แล้วว่ายังคงเป็นบวกหลังการวัดแรงเสียดทานจริง และยังอยู่ภายในทุกข้อจำกัดของการ execution ข้อเสนอแบบ permissive ที่โฆษณาไว้ไม่สามารถแก้ expectancy ที่เป็นลบหลังหักต้นทุนตามการวัดได้
ใครได้ประโยชน์? prop firm ที่ดีที่สุดสำหรับ scalping คือ firm ที่อนุญาตให้ใช้กลยุทธ์จริงได้ และยังเหลือพื้นที่เพียงพอหลังหักแรงเสียดทานของ execution ตามการวัด ข้อเสนอแบบ permissive ที่โฆษณาไว้ไม่เพียงพอเมื่อเป้าหมายสั้น ๆ ถูกกินไปด้วยต้นทุน หรือข้อจำกัดไปจำกัดรูปแบบการเข้าออเดอร์ การวัดควรถูกทดสอบกับ execution laboratory ไม่ใช่ยอมรับเพียงเพราะคำโปรย
ตัวอย่างแล็บ 30 สัญญาณ
ตัวอย่างในห้องทดลองใช้ scalper ชื่อ Mateo ซึ่งใช้การย่อกลับในช่วงเซสชันที่มีสภาพคล่องหนึ่งครั้ง โดยมีเป้าหมาย 6 ticks และ stop 5 ticks หนึ่งสถานะที่วางแผนไว้เสี่ยง 0.2R; กิจกรรมจะหยุดหลังจากมีการพยายามเข้าออเดอร์ 3 ครั้ง หน้าต่างการสังเกตครอบคลุมสัญญาณที่เข้าเกณฑ์ 30 รายการ
บันทึกแสดงชัยชนะ 11 ครั้ง แพ้ 10 ครั้ง และงดเข้า 9 ครั้ง หลังหัก spread filter สัญญาณที่งดเข้าไว้ช่วยรักษา expectancy เพราะเป้าหมายเล็กเกินไปเมื่อเทียบกับแรงเสียดทานที่มองเห็นได้ ตัวอย่างนี้เผยให้เห็นว่าต้นทุนของ execution กิน edge ไปหรือไม่
จากนั้นเกิดการรบกวนที่ควบคุมได้: scalper ไล่เข้าออเดอร์ที่พลาดไปอีก 2 ticks วิธีแก้ไขคือเฉพาะเจาะจง: ยกเลิกความคิดนอกช่วงเข้าออเดอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และบันทึกการพลาดนั้นเป็น no-execute ที่เป็นไปตามกฎ รายการแก้ไขจะถูกบันทึกใน friction log ก่อนความพยายามครั้งต่อไป
ตัวเลขนี้เป็นตัวอย่างสมมติ และใช้เพื่อแสดงรอบการทดสอบ ไม่ใช่ผลตอบแทนที่คาดหวัง เกณฑ์ล้มเหลวจากผลการดำเนินงานในอดีต ให้คำเตือนที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับการสรุปอนาคตจากผล scalping ในอดีตหรือระหว่างดำเนินอยู่
สร้าง Execution Laboratory
ทดสอบทีละตัวแปรเดียว | การทดลองแรงเสียดทาน | การวัดผล | สัญญาณล้มเหลว | |---|---|---|---| | การอนุญาตเข้าออเดอร์ | พฤติกรรมการเข้าออเดอร์และ automation ที่อนุญาต | การตั้งค่าล้มเหลวเมื่อมันป้องกันการ execution ที่ไม่อนุญาต | | ภาระต้นทุน | การจัดการ spread, commission และ slippage | การตั้งค่าล้มเหลวเมื่อมันกำหนดระยะ break-even | | ขอบเขตข่าว | ช่วงเวลาที่ถูกจำกัดรอบการประกาศ | การตั้งค่าล้มเหลวเมื่อมันหลีกเลี่ยงการละเมิดโดยไม่ตั้งใจ | | ความถี่ของการ execution | เพดานหรือการควบคุมความสม่ำเสมอ | การตั้งค่าล้มเหลวเมื่อมันทดสอบความเหมาะสมกับ turnover สูง | | สภาพคล่องของเซสชัน | หน้าต่างที่ใช้งานอยู่ได้รับการรองรับหรือไม่ | การตั้งค่าล้มเหลวเมื่อมันลดการ fill ที่แย่ |
ควรทำซ้ำการอ่านค่าที่มีสัญญาณรบกวนก่อนมีการเปลี่ยนแปลง permission ให้ให้คะแนนสภาพแวดล้อมเทียบกับเป้าหมายที่เล็กที่สุดของกลยุทธ์ บันทึก friction log พร้อมวันที่ เพราะเงื่อนไข สิทธิ์ใช้งาน และสถานะของสภาพแวดล้อมการ execution สามารถเปลี่ยนแปลงได้
การทดสอบที่ลึกกว่านี้มาจากความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละฟิลด์ ป้องกันการ execution ที่ไม่อนุญาต; กำหนดระยะ break-even; หลีกเลี่ยงการละเมิดโดยไม่ตั้งใจ; ทดสอบความเหมาะสมกับ turnover สูง; ลดการ fill ที่แย่ วัดผลของสิ่งเหล่านั้นควบคู่ไปกับระยะเวลาถือครองปกติของ scalper และเกณฑ์ล้มเหลวของผลลัพธ์ติดลบ โมเดลหนึ่งอาจดูใจกว้างเมื่อพิจารณาแยกเดี่ยว แต่ก็ยังไม่เหมาะกับการตั้งค่าจริง
ห้องทดลองสามารถพิสูจน์อะไรได้ และพิสูจน์อะไรไม่ได้
Execution laboratory จะสร้างคุณค่าได้ก็ต่อเมื่อมันเปลี่ยน verdict ของแล็บ
- ความชัดเจน. กรอบงานทำให้สมมติฐานมองเห็นได้ ใน execution laboratory นี้ จะวาง edge ไว้คู่กับต้นทุนหรือภาระของมัน
- การควบคุม. การทดลองที่กำหนดตายตัวป้องกันการจัดลำดับใหม่ตามอารมณ์ ใน execution laboratory นี้ จะวาง edge ไว้คู่กับต้นทุนหรือภาระของมัน
- บันทึก. การวัดผลที่ลงวันที่ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจในภายหลัง ใน execution laboratory นี้ จะวาง edge ไว้คู่กับต้นทุนหรือภาระของมัน
edge หนึ่งเป็นเงื่อนไข ไม่ใช่สากล มันควรถูกเก็บไว้ในการทดสอบสุดท้ายก็ต่อเมื่อ scalper สามารถระบุการวัดผล ภาระในการปฏิบัติการ และเงื่อนไขที่จะทำให้มันถูกถอดออกได้
การทดสอบแรงเสียดทานและเกณฑ์ล้มเหลว
execution laboratory มองแรงเสียดทานเล็ก ๆ เป็นตัวแปรระดับหลัก
- การกระจุกตัวของต้นทุน. spread และ commission ที่เกิดซ้ำสามารถกิน edge ที่แคบได้ ใน execution laboratory สิ่งนี้อยู่ภายใต้การควบคุมการเข้าออเดอร์
- ความไวต่อความหน่วง. การ fill ที่ล่าช้าเปลี่ยนรูปทรงของ stop และ target ใน execution laboratory สิ่งนี้อยู่ภายใต้การทดลองวัดผล
- การเทรดมากเกินไป. สัญญาณที่มากขึ้นสามารถทำให้เพดานที่ถูกต้องกลายเป็นกิจกรรมที่เกิดขึ้นตลอดเวลา ใน execution laboratory สิ่งนี้อยู่ภายใต้เกณฑ์ล้มเหลวในการดำเนินงาน
- การพุ่งขึ้นของเหตุการณ์. สต็อปสั้นๆ อาจถูกแตะก่อนการส่งคำสั่ง ในห้องปฏิบัติการการส่งคำสั่ง นี่อยู่ในเงื่อนไขการออก.
- ความคลุมเครือเกี่ยวกับการอนุญาต. ภาษาไม่ชัดเจนเกี่ยวกับคำสั่งที่รวดเร็วเองก็เป็นสัญญาณเตือน ในห้องปฏิบัติการการส่งคำสั่ง นี่อยู่ในบันทึกติดตามผล.
เชื่อมโยงเกณฑ์การล้มเหลวภายนอกเข้ากับหน่วยความเสี่ยงขาลงส่วนบุคคลที่เล็กกว่า. ต้นทุนการสเกลป์ระหว่างวัน อธิบายหลักการพื้นฐานของการเปิดรับผลขาดทุนของนักลงทุน ห้องปฏิบัติการการส่งคำสั่งและนโยบายการส่งคำสั่งของสภาพแวดล้อมการดำเนินการอาจทำงานต่างกัน แต่การเปิดรับที่อนุญาตก็ยังไม่ควรกลายเป็นเป้าหมายของสเกลเปอร์.
บันทึกการเปิดรับผลขาดทุนที่ชัดเจนจะระบุทริกเกอร์ การตอบสนองที่วางแผนไว้ และการวัดผลที่บันทึกไว้ภายหลัง นอกจากนี้ยังระบุด้วยว่าข้อผิดพลาดใดจะยุติเซสชันทันที ถ้อยคำเช่นนี้ทำให้บันทึกแรงเสียดทานใช้งานได้เมื่อความสนใจถูกกดดัน.
ประสบการณ์เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์, คอร์ส, แอป และแพลตฟอร์ม
ประสบการณ์เกี่ยวกับแพลตฟอร์มและแอป.
ตั๋วเข้าควรแสดงจำนวน, สต็อป, เป้าหมาย และสเปรดที่สังเกตได้ โดยไม่ซ่อนไว้หลังเมนู ในห้องปฏิบัติการการส่งคำสั่ง หน้าจอต้องทำให้สภาพแวดล้อมการส่งคำสั่งที่ใช้งานอยู่, จำนวน, การเปิดรับผลขาดทุนที่เปิดอยู่, และการกระทำที่รออยู่ชัดเจน การส่งออกมีผลต่อ expectancy เพราะคำตัดสินของแล็บที่ไม่สามารถบันทึกไว้ได้ก็ไม่สามารถตรวจสอบได้.
ประสบการณ์เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์บนบัญชีจำลอง.
เมื่อคุณพร้อมจะทดสอบกระบวนการนั้นกับกฎเกณฑ์จริง Pivex ระบุเงื่อนไขไว้อย่างตรงไปตรงมา การฝึกซ้อมช่วยสนับสนุนวินัย แต่ไม่ได้รับประกันผลลัพธ์ใดๆ.
ประสบการณ์เกี่ยวกับคอร์สและการเริ่มต้นใช้งาน.
การฝึกควรแสดงคำสั่งที่ถูกปฏิเสธ, การเติมบางส่วน, slippage, และคำตัดสินของแล็บว่าไม่ควรไล่ตาม เส้นทางการเรียนรู้ควรบันทึกสถานการณ์ที่ล้มเหลว, ขั้นตอนทดลองด้านการบริหารที่ล่าช้า, และแบบฝึกเรื่องการเปลี่ยนสิทธิ์ การนำทางเพียงอย่างเดียวไม่ใช่การเตรียมพร้อม.
กรอบการตัดสินใจ: สิ่งที่ควรรู้ก่อนตัดสินใจ
นักเทรดควรทดสอบกลยุทธ์สเกลป์ภายใต้สภาวะการเทรดจริง แทนที่จะอนุมานความเหมาะสมจากคำบอกเล่า การประเมินควรครอบคลุมความถี่ในการเข้า, ข้อจำกัดด้านข่าว, การส่งคำสั่ง, slippage, ต้นทุนที่เกิดซ้ำ, และ การถอนเงิน กระบวนการ สภาพแวดล้อมที่ดีจะทำให้ edge ที่วัดได้อยู่รอดผ่านแรงเสียดทานปกติ; สภาพแวดล้อมที่อนุญาตในโฆษณาไม่ได้เป็นเช่นนั้น ก่อนผูกมัดกับโมเดลกองทุน ให้ถามว่าคุณสมบัติการถอนเงินเปลี่ยนไปหรือไม่หลังจากมี turnover สูง, สิทธิ์ใดควบคุมการเข้าแบบอัตโนมัติ, และหลักฐานใดที่จะทำให้การตั้งค่านี้ใช้ไม่ได้ ให้ถือว่าคำมั่นเรื่องการถอนเงินทุกอย่างเป็นแบบมีเงื่อนไขจนกว่ากระบวนการที่เขียนไว้ในปัจจุบันจะชัดเจน.
ทดสอบข้อมูลการส่งคำสั่งที่วัดได้เพื่อเลือกชุดสิทธิ์ที่เข้ากันได้ จากนั้นบันทึกเกณฑ์ความล้มเหลวส่วนตัวให้เข้มกว่าสิ่งที่สภาพแวดล้อมการส่งคำสั่งอนุญาต.
s
ถามคำถามสรุปสามข้อ อะไรคือการวัดผลที่จะหักล้างการตัดสินใจนี้ได้? เงื่อนไขใดจะหยุดวงจรการทดสอบ? บันทึกใดจะบอกได้ว่าคำตัดสินของแล็บได้ผลหรือไม่? คำตอบควรอยู่ในบันทึกแรงเสียดทาน ไม่ใช่ในความจำ.
การเปิดรับมาร์จิน สนับสนุนการจดบันทึกที่เกี่ยวข้องหรือบริบทปฏิทินตลาด บันทึกข้อความ, การยืนยัน, และเงื่อนไขที่ลงวันที่ไว้ ออกจากห้องปฏิบัติการเมื่อกลุ่มตัวอย่างไม่สะท้อนกลยุทธ์อีกต่อไป.
สร้างค่าฐานโดยไม่มีแรงกดดันจากบัญชี
รันสเกลป์ในบัญชีจำลองก่อนประเมินกรอบการทำงานของสภาพแวดล้อมการส่งคำสั่งใดๆ บันทึกการเข้าโดยคาดหวัง, การเติมคำสั่งจำลองจริง, สเปรด, สต็อป, เป้าหมาย, เหตุผลที่ยกเลิก, และว่าสัญญาณตรงกับเซ็ตอัปหรือไม่ ค่าฐานจะแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์เป็นอย่างไรเมื่อไม่มีเส้นตายของโปรแกรมหรือเป้าหมายคำขอ หากไม่มีสิ่งนี้ ปัญหาการส่งคำสั่งอาจถูกโทษผิดไปที่โมเดลของสภาพแวดล้อมการส่งคำสั่ง.
แยกความล่าช้าออกเป็นตัวแปรของมันเอง
เล่นซ้ำเซ็ตอัปเดิมโดยหน่วงการเข้า 1 tick และ 2 tick บันทึกตำแหน่งของสต็อปที่ผูกกับโครงสร้างตลาด แทนที่จะขยับมันเพื่อรักษาการเปิดรับผลขาดทุนเดิม เปรียบเทียบว่าเรขาคณิตของผลตอบแทนเปลี่ยนไปอย่างไร การทดสอบนี้แสดงให้เห็นว่า edge สามารถทนต่อความลังเลและการส่งสัญญาณการเข้าแบบปกติได้หรือไม่ เซ็ตอัปที่เปราะบางไม่ควรถูกช่วยเหลือด้วยขนาดที่ใหญ่กว่า.
สร้างสิทธิ์ปฏิเสธสเปรด
กำหนดสเปรดที่กว้างที่สุดซึ่งเซ็ตอัปยอมรับได้ก่อนเข้า เกณฑ์ควรมาจากขนาดเป้าหมายและข้อสังเกตในอดีต ไม่ใช่จากความใจร้อน เมื่อสเปรดไม่ผ่านสิทธิ์ ให้บันทึกว่าเป็นการข้ามที่ถูกต้อง เทรดที่ข้ามไปควรอยู่ในห้องปฏิบัติการ เพราะมันแสดงให้เห็นว่าฟิลเตอร์กำลังปกป้อง expectancy หรือแค่ลดกิจกรรมลง.
วัดต้นทุนของเทรดลำดับที่สี่
จัดกลุ่มผลลัพธ์ตามลำดับการส่งคำสั่งภายในเซสชัน เปรียบเทียบเซ็ตอัปที่ถูกต้องครั้งแรกกับครั้งที่สอง, สาม, และความพยายามในภายหลัง หากคุณภาพลดลงหลังจากการวัดที่ทำซ้ำแล้วซ้ำอีกหรือพลาดหวุดหวิด ปัญหาอาจเป็นพฤติกรรมมากกว่าเรื่องเทคนิค การจำกัดจำนวนการส่งคำสั่งสามารถปกป้องกลยุทธ์จากการตัดสินใจที่เกิดขึ้นหลังจากความสนใจและวินัยในการวัดลดลง.
ใช้เกณฑ์การเลื่อนระดับสำหรับการเปลี่ยนขนาดใดๆ
จำนวนสามารถเพิ่มได้ก็ต่อเมื่อการวัดผลในกลุ่มตัวอย่างคงที่ผ่านการทดสอบด้านการส่งคำสั่ง, สิทธิ์, และ journal บันทึกการเลื่อนระดับควรระบุ expectancy หลังต้นทุนการวัดผล, error สูงสุดของวงจรทดสอบ, slippage เฉลี่ย, และอัตราการปฏิบัติตาม หนึ่งสัปดาห์ที่แข็งแกร่งไม่เพียงพอ หากขนาดที่เพิ่มขึ้นในภายหลังทำให้เกิดความผิดพลาดทางอารมณ์หรือการปฏิบัติงาน ห้องปฏิบัติการจะกลับไปยังระดับเดิม แทนที่จะปกป้องการเลื่อนระดับ.
จัดประเภททุกประเภทคำสั่งที่ใช้โดยกลยุทธ์
ระบุรายการ market, failure threshold, stop และ attached orders ที่ scalp ต้องใช้จริง ยืนยันพฤติกรรมที่อนุญาตและฝึกซ้อมแต่ละลำดับขั้น กลยุทธ์ไม่ควรค้นพบระหว่างความผันผวนว่าการเข้าออเดอร์ถูกปฏิเสธหรือทำงานต่างจากที่คาดไว้ laboratory ต้องบันทึกทั้ง fills ที่ถูกต้องและคำสั่งที่ถูกปฏิเสธ
ติดตาม Partial Fills แยกต่างหาก
partial fill จะเปลี่ยนขนาด, average entry, stop exposure และการวางแผน exit journal ควรแสดงขนาดที่ร้องขอ, ขนาดที่ fill ได้, entry ที่เหลืออยู่ และ verdict ของ management lab การมอง partial ว่าเป็น fill ปกติจะซ่อน exposure ต่อ negative result จาก execution permission ที่วัดได้ควรระบุว่า remainder ถูกยกเลิก, ปรับราคา หรือปล่อยให้ค้างไว้ได้
สร้าง News-Window Protocol
ทำเครื่องหมายกำหนดเผยแพร่ตามตารางล่วงหน้าก่อน session และกำหนดว่าเมื่อใดจะหยุดเปิด entries ใหม่ protocol ควรครอบคลุม positions ที่มีอยู่, pending orders และ setup แรกที่มีสิทธิ์หลังจากนั้น ข้อจำกัดเรื่อง news และความผันผวนของตลาดเป็นคนละประเด็นกัน execution ที่อนุญาตได้ยังอาจไม่เหมาะสมเมื่อ spread และ slippage ขยายเกิน threshold ของ laboratory
ทดสอบ Mobile Monitoring โดยไม่ใช้ Mobile Entry
หากมีการทดสอบโทรศัพท์ ให้เริ่มจากการ monitoring แบบ measure-only ตรวจสอบว่า identity ของ execution environment, quantity, stop และ pending orders ยังวัดได้บนหน้าจอที่เล็กกว่าได้หรือไม่ Mobile entry สามารถเพิ่มได้ก็ต่อเมื่อการวัดมีตัวอย่างข้อผิดพลาดแยกต่างหากก่อน ความสะดวกไม่ควรมีน้ำหนักเหนือความถูกต้องของ selection ระหว่าง scalp ที่เร็ว
ทดลอง Losing และ Skipped Trades ไปพร้อมกัน
execute ที่ขาดทุนอาจเป็นไปตามกฎ ขณะที่ execute ที่ถูกข้ามอาจเผยให้เห็น filter ที่เสียหาย ทดลองทั้งสองกลุ่มเทียบกับเกณฑ์ setup เดียวกัน laboratory ไม่ควรให้รางวัลกับ activity เพียงเพราะมันสร้างข้อมูลมากกว่า skipped ที่มีคุณภาพสูงเป็นส่วนหนึ่งของ measurements ที่ปกป้องกลยุทธ์ระยะสั้นจากสภาวะที่มีคุณภาพต่ำ
คำนวณ Loss exposure Unit หลังหัก Friction
แสดง spread, expected slippage และ commission ในหน่วยเดียวกับ stop หัก friction นั้นออกจาก planned winner และบวกเข้าไปใน planned negative result นี่ไม่ใช่การคาดการณ์ performance แต่เป็นการตรวจสอบความสม่ำเสมอที่แสดงให้เห็นว่า reward-to-risk ratio ที่ระบุไว้ยังคงอยู่หรือไม่ภายใต้ execution ปกติ
บันทึกพฤติกรรมการยกเลิก
วินัยของ scalping รวมถึงสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อเข้า entry ไม่ได้ ให้บันทึกว่า entry ถูกยกเลิก, ไล่ตาม, ปรับราคาใหม่ หรือแปลงเป็น setup อื่น Chasing สามารถเปลี่ยนทั้งระยะ stop และ reward ที่สังเกตได้ การอนุญาตให้ยกเลิกช่วยปกป้อง laboratory ไม่ให้เปลี่ยนโอกาสที่พลาดไปเป็น trades ที่ใช้อารมณ์
แยก Speed ออกจาก Hurry
กลยุทธ์ที่เร็วก็ยังสามารถทดสอบ cycle ของ verdict จาก lab ที่ช้ากว่า signal ได้ล่วงหน้า การเลือก market, การตรวจ news, spread threshold, การคำนวณ negative result exposure และ maximum attempts ถูกเตรียมไว้ก่อนแล้ว Hurry จะเกิดขึ้นเมื่อข้าม controls เหล่านั้นไป execution environment framework ควรช่วยให้ speed of execution โดยไม่ให้รางวัลกับความรีบเร่ง
สรุปด้วย Friction Budget
การกระทำในภายหลังของผู้อ่านคือการสร้าง friction budget ที่วัดได้จาก simulation และการสังเกตที่สมจริง เปรียบเทียบ budget นั้นกับ target และ stop ของกลยุทธ์ จากนั้นจึงประเมิน permissions ของ execution environment หาก edge หายไปหลังหัก measurement costs และ delays ก็ไม่มีการเลือก provider ใดที่ซ่อมได้
ปิดสมุดบันทึก laboratory ด้วย verdict สำหรับ setup ที่ทดสอบแล้ว ไม่ใช่สำหรับ scalping โดยทั่วไป บันทึก friction ceiling, sample conditions และ permission ที่จะทำให้ผลอ่านนั้นใช้ไม่ได้ จากนั้น market regime ในภายหลังจึงค่อยกระตุ้นการทดลองใหม่แทนความภักดีแบบตาบอด
ก่อนเข้าร่วมตรวจสอบกฎโปรแกรมปัจจุบันของ Pivex และตัดสินใจว่าการประเมินการซื้อขายเฉพาะที่จำลองเหมาะสมกับประสบการณ์และขีดจำกัดความเสี่ยงของคุณหรือไม่ การเข้าร่วมไม่ได้รับประกันว่าจะมีรางวัล, รายได้, หรือผลการซื้อขายที่เฉพาะเจาะจง.