Rsi 2 기간 전략

2014 년을위한 Connors 2 기간 RSI 갱신.
2015 년이 며칠 밖에되지 않았으므로 래리 코너스 (Larry Connors)와 세자르 알바레즈 (Cesar Alvarez)의 인기있는 2 기간 RSI 거래 방법을 살펴볼 시간입니다. 우리 모두는 마법의 지표가 없다는 것을 알고 있지만, 수십 년 동안 분명히 마법처럼 행동했던 지표가 있습니다. 그것은 어떤 지표입니까? 우리의 신뢰할 수있는 RSI 표시기.
지난 몇 년 동안 책에서 정의 된 표준 2 기간 거래 모델 인 '단기 거래 전략'이 축소되었습니다. 2011 년 동안 시장은 거래 모델을 손실로 만드는 갑작스럽고 지속적인 하락을 경험했습니다. 리콜, 거래 모델은 멈추지 않았다. 이 드롭 이후 모델은 서서히 회복되고 있습니다. 아래는 1980 년부터 SPX 지수를 거래하는 거래 모델의 주식 거래를 묘사하는 주식 그래프입니다. 거래 번호 135 주변의 큰 하락을 쉽게 볼 수 있습니다.
지난 6 년간의 최근 23 개 거래의 근접 촬영보기입니다.
래리 코너스 (Larry Connors)가 제안한 거래 모델은 매우 간단하며 장기간의 거래로 구성됩니다. 상기 규칙은 다음과 같습니다.
가격은 200 일 이동 평균을 초과해야합니다. 누적 RSI (2)가 5 미만일 때 가까운 시점에 구매하십시오. 가격이 5 일 이동 평균 이상으로 마감되면 종료하십시오.
이 기사의 모든 테스트는 다음과 같은 가정을 사용합니다.
시작 자본 : $ 100,000. 주식 수는 거래 당 $ 2,000의 위험으로 10 일 ATR 계산을 기준으로 표준화되었습니다. 정류장이 없습니다. 각 거래의 P & L은 재투자되지 않는다. 커미션 & amp; 미끄러짐은 설명되지 않습니다.
아래는 지난 몇 년간이 거래 모델의 연간 실적입니다. 2013 년, 특히 ​​2014 년 순이익이 크게 감소한 것을 볼 수 있습니다. 지난 몇 년간 우리가 일시적 현상을 겪어 왔던 강세장은이 거래 모델의 성과에 해를 끼치고 있습니까? 있을 수 있습니다. 아니면 단순히이 거래 모델이 천천히 그 가장자리를 잃고 있습니까? 이것도 마찬가지 일 수 있습니다. 현재로서는 말하기가 어렵습니다.
드랍 다운이 아니라는 것은 전에는 발생하지 않았지만 실제로는 탐색하고 싶은 것이 아닙니다. 저는 2 기간 RSI 지표를 자세히 살펴보고 래리 코너스 (Larry Connors)의 기본 거래 모델을 개선 할 수 있는지 알아보기를 원합니다.
수정 된 거래 모델.
2013 년에 나는 2 기간 RSI 거래 모델에 사용 된 거래 매개 변수의 견고성을 탐구했습니다. 이 기사는 여기에서 찾을 수 있습니다. 이 기사에서는 원래 거래 규칙을 약간 수정 한 버전을 제안했습니다. 간단히 말해 RSI 임계 값 (5에서 10까지)의 가치를 두 배로 높이고 간단한 이동 평균 종료 규칙 (5에서 10까지)의 되돌아보기 기간에 문제가있었습니다. 마지막으로 $ 2,000의 중지 값이 추가되었습니다. 우리가 거래 할 주식수를 늘릴 때 위험 가치를 나타 내기 때문에이 값을 선택했습니다. 우리는 각 거래에 대해 $ 100,000 계좌의 2 % 만 위험에 빠뜨리고 있음을 주목하십시오. 다음은 규칙 변경 사항에 대한 요약입니다.
RSI 임계 값으로 10 값을 사용하십시오. 출구 신호로 10주기 간단한 이동 평균을 사용하십시오. 2 천 달러를 사용하십시오.
다음은 원래 Connors & # 8217; 규칙과 수정 된 코너스 (Connors & # 8217; 규칙.
우리의 순이익 증가는 더 많은 거래 비용을 초래하는데, 이는 실용적인 철수를 고려한 것에 대한 입장을 낮추었 기 때문입니다. RSI 임계 값을 5에서 10으로 늘리면 더 많은 설정이 유효한 항목으로 적용되므로 더 많은 거래를 수행합니다. 그러나 우리는 또한 출구 계산을 위해 되돌아보기 기간을 늘 렸습니다. 따라서 더 많은 수익을 창출하기 위해 거래의 일부를 좀 더 길게 유지해야합니다. 정지 값은 우리 모델의 성능을 저해합니다. 예를 들어, 중지 값을 제거하면 수익이 157,000 달러가되고 이익 계수는 2.7이됩니다. 그러나 멈추지 않고 거래하는 것이 대부분의 사람들이하지 않을 일이기 때문에 우리는 멈추지 않을 것입니다! 또한 2011 년과 같이 대규모 손실 거래에서 우리를 보호하는 데 도움이 될 것입니다. 이 새로운 규칙은 2011 년 큰 손실에서 회복하고있는 원래 규칙과 달리 새로운 주식 최고를 창출합니다.
참고로, 2 기간 RSI 기사 양식 2013에서 나는 정지 손실이 성능에 해를 끼치 지 않는다고 잘못 설명합니다. 분명히 성능 보고서를보고 잘못된 차트를 업로드했습니다. 정지는 시스템을 해치지 만 수정 된 규칙은 계속해서 잘 수행됩니다.
결론.
RSI 지표는 여전히 주요 시장 지수 내에서 높은 확률 진입 점을 찾아내는 견고한 지표로 보인다. 트리거 임계 값 및 보유 기간을 다양한 값에 대해 수정하고 여전히 긍정적 인 거래 결과를 생성 할 수 있습니다. 이 기사가 독자적으로 탐색 할 수있는 아이디어를 많이 줄 수 있기를 바랍니다. 매개 변수 테스트와 관련한 또 다른 아이디어는 포트폴리오의 매개 변수를 독립적으로 최적화하는 것입니다. 단지 $ SPX를 사용하는 대신 시장 ETF를 RSI 표시기가 수익성있는 거래 시스템을위한 기반으로 사용될 수 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다.
책 가져 오기.
저자 Jeff Swanson에 대하여.
Jeff는 System Trader Success & # 8211;의 창립자입니다. 양적 / 자동화 거래의 세계로 유익한 상인이되기위한 적절한 지식과 도구를 소매 상인에게 권한을 부여하는 웹 사이트 및 사명.
관련 게시물.
금속을 사용하여 채권 거래.
일일 차트에 대한 MCVI 지표 및 전략.
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2013 년 Connors 2 기간 RSI 업데이트.
이 단순한 지표는 돈을 다시 벌어들입니다.
아이비 포트폴리오.
Simple Gap 전략 개선, Part 1.
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Rsi 2 기간 전략
나는 내 자신의 약간의 수정과 함께 SPY에 대한이 2 학기 RSI 전략을 구현했습니다. 결과는 매우 고무적입니다. & gt; 아주 작은 Drawndown으로 수익의 140 % 더 많은 레버리지를 사용하면 수익은 훨씬 클 수 있지만 전체 프로세스에서 현금이 긍정적으로 유지되는지 확인했습니다. Quantopian은 매우 강력한 도구입니다. 이 전략을 구현하기위한 많은 코드를 작성하지 않았습니다.
내가 이해하지 못하는 한 가지는 샤프 비율입니다. 나는 수입 곡선이 꽤 선형적이고 Drawndown이 아주 작다고 생각합니다. 그러나 계산 된 샤프 비율은 단지입니다.
0.4. Quantopian이 샤프 비율을 계산하는 데 사용하는 정확한 방정식을 누군가가 제공 할 수 있습니까? 감사.
알 고를 공유해 주셔서 감사합니다!
나는이 골치 아픈 약점은 그것이 2008 년 시장 살육이 돈을 벌고 있느냐에 달려 있다고 생각한다. 그 기간 외에는 훌륭한 연기자가 아닙니다. & # 09; 02 - & # 09; 08 또는 & # 09; 09 - & # 13;을 실행하면 흥분되는 것이 아닙니다. 첨부 된 것은 지난 4 년 동안의 코드 실행입니다.
이번 여름에 Sharpe에 대해 많이 썼습니다. 여기와 여기에서 우리가 계산하는 방법을 읽을 수 있습니다. & quot; 마스터 사본 & quot;으로 사용하는 자세한 Excel 시트 여기에서 다운로드 할 수 있습니다.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. 또한이 자료는 보안 또는 특정 투자의 적합성과 관련하여 의견을 제시하지 않습니다. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
나는 Quantopian에 아주 새로운 브랜드입니다. 저는 주로 C #과 Wealth-Lab을 사용합니다. 파이썬을 처음 접했습니다. 누군가가이 알고리즘을 주식 포트폴리오에 적용하는 방법을 보여줄 수 있습니까? 그것은 언어를 알아 내기위한 먼 길을 갈 것입니다. 새로운 사용자에게 단순한 질문을하는 포럼이 있습니까?
이 알 고 작동을하기 위해 무엇이 필요한가?
다음 메시지가 나타납니다.
8 경고 정의되지 않은 이름 & # 39;
8 런타임 오류 예외 : NameError : name & # 39; 정의되지 않았습니다.
나는 파이썬과 프로그래밍에 익숙하지 않다.
죄송합니다. 무엇인가 잘못되었습니다. 다시 시도하거나 의견을 보내서 문의하십시오.
지원 티켓을 성공적으로 제출했습니다.
지원팀이 곧 연락을 드릴 것입니다.
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RSI와 그것에서 이익을 얻는 방법.
우리 모두는 마법의 지표가 없다는 것을 알고 있지만, 지난 10 년 동안 마술처럼 행동 한 사람이 있습니다. 그것은 어떤 지표입니까? 우리의 신뢰할 수있는 RSI. 이 기사에서 우리는이 책에서 처음 언급 된 두 가지 거래 모델 인 단기 거래 전략 & # 8221; 래리 코너스 (Larry Connors)와 세자르 알바레즈 (Cesar Alvarez). 주식 시장의 일일 차트에서 2 기간 RSI가 진입 점을 찾기위한 환상적인 도구 였음이 여러 가지 기사에서 잘 입증되었습니다. 낙관적 인 시장에서 S & P E-Mini 선물의 급락한 가격 하락은 역사적으로 (2000 년 이후) 반전이있었습니다. 이러한 반전은주기 값이 2 인 표준 RSI 표시기를 사용하여 종종 감지 할 수 있습니다. 일일 차트에이 표시기를 놓고 표시기가 5 이하로 떨어질 때 포인트를 찾습니다. 이러한 극단적 인 낮은 점수는 구매 기회입니다.
5 미만의 값은 녹색입니다. 이것들은 구매 포인트입니다.
RSI (2) 시스템.
이것을 E-mini S & P의 RSI (2) 표시기의 효과를 테스트하기위한 간단한 거래 모델로 바꿀 수 있습니다. 즉, 강세장에서 철수 할 때 S & amp; P에 오랫동안 가고 싶습니다. 우리는 200 일 간단한 이동 평균을 사용하여 황소 경향에있는시기를 판별하고 2 기간 RSI를 사용하여 높은 확률 엔트리 포인트를 찾을 수 있습니다. 그런 다음 가격이 5 일 이동 평균 이상으로 종료되면 종료 할 수 있습니다. 규칙은 명확하고 간단합니다.
가격은 200 일 이동 평균을 초과해야합니다. 누적 RSI (2)가 5 미만일 때 가까운 시점에 구매하십시오. 가격이 5 일 이동 평균 이상으로 마감되면 종료하십시오. $ 1000의 막대한 손실을 사용하십시오.
시스템 백 테스트는 1997 년 9 월부터 2012 년 3 월까지 수행되었습니다. 왕복 당 수수료와 미지급액 총 50 달러가 공제되었습니다. 다음은이 시스템이 시스템 결과와 함께 표시되는 차트입니다.
RSI (2) 시스템 결과.
퍼센트 수상자 : 67 %
이러한 결과는 우리가 그렇게 간단한 시스템을 가지고 있다고 생각하면 대단합니다. 이것은 RSI (2) 표시기가 현재 10 년 넘게 가지고있는 힘을 보여줍니다. 이 개념만으로도 여러 거래 시스템을 개발할 수 있습니다. 지금은 이러한 결과를 개선 할 수 있는지 알아 보겠습니다.
축적 된 RSI (2) 전략.
래리 코너스 (Rarry Conners)는 축적 된 RSI 가치를 창출함으로써 RSI (2) 거래 모델에 약간의 비틀기를 추가합니다. 단일 계산 대신 2 기간 RSI의 일일 총 실행 량을 계산합니다. 이 경우 지난 3 일 동안 2 기간 RSI 합계를 사용합니다. RSI (2)의 누적 값을 유지할 때 값을 부드럽게합니다. 다음은 표준 2 기간 RSI 표시기와 누적 2 기간 RSI 표시기를 비교 한 차트입니다. 우리의 새로운 지표가 얼마나 부드럽게 나타나는지 볼 수 있습니다. 이는 품질 거래를 포착하기 위해 거래 횟수를 줄이기 위해 수행됩니다. 즉, 원래 거래 모델의 효율성을 개선하려는 시도입니다.
상단 창에 누적 된 RSI입니다. 하단 창에 표준 RSI가 있습니다.
가격은 200 일 이동 평균을 초과해야합니다. 지난 3 일간 누적 RSI (2)가 45 미만일 때 가까운 시간에 구매하십시오. 당일 마감 RSI (2)가 65 이상일 때 종료하십시오. $ 1000의 막대한 손실을 사용하십시오.
축적 된 RSI (2) 시스템 결과.
퍼센트 수상자 : 67 %
S & P 현금 시장.
2 기간 RSI 시스템이 S & P 현금 시장의 100 주를 1993 년으로 바꾸는 것처럼 보이는 것은 무엇입니까? 그것은 오히려 잘합니다.
결론.
그래서 어느 것이 더 낫습니까? 누적 된 전략은 의도 한대로 작동했습니다. 그것은 거래의 수를 줄임으로써 표준 RSI (2) 거래 모델의 효율성을 증가 시켰지만 동일한 순이익을 창출했습니다. 상여로, 삭감은 경미하게 더 작았 다. 두 시스템 모두 환상적인 일을하는 반면, 축적 전략은 약간 더 나은 작업을 수행 할 수 있습니다. Accumulated RSI (2) 전략은 미니 다우뿐 아니라 두 개의 ETF, DIA 및 SPY에서 잘 작동합니다.
EasyLanguage 코드는 아래에서 무료로 다운로드 할 수 있습니다. 또한 TradeStation 작업 공간이 있습니다. 제공되는 거래 개념과 코드는 완벽한 거래 시스템이 아닙니다. 이것은 단순히 거래 시스템의 핵심으로 사용될 수있는 견고한 진입 방법의 시연 일뿐입니다. 그래서, 자신의 거래 시스템을 구축하는 데 관심이있는 사람들에게는이 개념이 좋은 출발점이 될 수 있습니다.
책 가져 오기.
TradeStation RSI (2) 작업 공간.
2013 업데이트 :
RSI 시스템을 업데이트하고 자세히 살펴 보는 추가 기사가 2013 년에 발행되었습니다. 여기에서 읽어보십시오.
저자 Jeff Swanson에 대하여.
Jeff는 System Trader Success & # 8211;의 창립자입니다. 양적 / 자동화 거래의 세계로 유익한 상인이되기위한 적절한 지식과 도구를 소매 상인에게 권한을 부여하는 웹 사이트 및 사명.
관련 게시물.
금속을 사용하여 채권 거래.
일일 차트에 대한 MCVI 지표 및 전략.
인기 게시물.
2013 년 Connors 2 기간 RSI 업데이트.
이 단순한 지표는 돈을 다시 벌어들입니다.
아이비 포트폴리오.
Simple Gap 전략 개선, Part 1.
Capital Evolution LLC의 저작권 © 2017. - Thrive Themes에 의해 설계된 | WordPress에 의해 구동.
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R & amp; D 블로그
I. 무역 전략.
개발자 : Larry Connors (2 기간 RSI 거래 전략), Welles Wilder (RSI 모멘텀 발진기). 출처 : (i) Connors, L., Alvarez, C. (2009). 단기 무역 전략. 저지 시티, 뉴저지 : 무역 시장; (ii) Wilder, J. W. (1978). 기술 거래 시스템의 새로운 개념. Greensboro : Trend Research. 개념 : 2 기간 RSI (Relative Strength Index)에 기반한 긴 주식 거래 시스템. 연구 목표 : 강세장에서 철수를 얻는 간단한 거래 전략의 성과 검증. 명세 : 도표 1. 결과 : 도표 1-2. 거래 필터 : 2 기간 RSI는 RSI_Threshold (기본값 : RSI_Threshold = 5) 아래로 닫힙니다. 포트폴리오 : 5 개 주식 선물 시장 (DJ, MD, NK, NQ, SP). 데이터 : 1980 년 이후 36 년. 테스트 플랫폼 : MATLAB®.
II. 감도 테스트.
모든 3-D 차트에는 Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, 최대 수익률, 수익성있는 거래 비율 및 평균에 대한 2 차원 등고선 차트가 이어집니다. Win / Avg. 손해율. 마지막 그림은 형평성 곡선의 감도를 보여줍니다.
테스트 된 변수 : RSI_Threshold & amp; Exit_Look_Back (정의 : 표 1) :
그림 1 | 포트폴리오 성과 (투입물 : 표 1, Commission & amp; Slippage : $ 0).
상대 강도 지수 (Relative Strength Index, RSI)는 과매 수 및 과매도 조건을 결정하기 위해 최근 이익의 규모를 최근 손실과 비교하는 운동량 오실레이터입니다.
RSI (닫기, RSI_Look_Back)는 RSI_Look_Back의 기간 동안의 가까운 가격의 상대 강도 지수입니다.
기본값 : RSI_Look_Back = 2.
우리는 지수 평활화를 사용합니다.
Up [i] = max (Close [i] - Close [i - 1], 0);
Down [i] = max (Close [i - 1] - Close [i], 0);
AvgUp [i] = (AvgUp [i-1] * (RSI_Look_Back-1) + Up [i]) / RSI_Look_Back;
AvgDown [i] = (AvgDown [i - 1] * (RSI_Look_Back - 1) + Down [i]) / RSI_Look_Back;
RS [i] = AvgUp [i] / AvgDown [i];
RSI [i] = 100-100 / (1 + RS [i]);
처음 & # 82; AvgUp & # 8221; (즉, AvgUp [1])은 Up & # 8221;의 간단한 평균으로 계산됩니다. RSI_Look_Back 기간 동안의 값.
첫 번째 & 'AvgDown & # 8221; (즉, AvgDown [1])은 & # 8220; Down & # 8221;의 간단한 평균으로 계산됩니다. RSI_Look_Back 기간 동안의 값.
MA (닫기, Setup_Look_Back)는 Setup_Look_Back의 기간 동안 가까운 가격의 간단한 이동 평균입니다.
기본값 : Setup_Look_Back = 200;
설정 규칙 : 닫기 [i] & gt; MA [i];
RSI는 RSI_Threshold 아래에서 닫습니다.
기본값 : RSI_Threshold = 5;
필터 규칙 : RSI [i] & lt; RSI_Threshold;
오픈시 구매는 완고한 셋업 / 필터 후에 배치됩니다.
참고 : 원래 모델에서 가까운 구매는 완고한 설정 / 필터와 동일한 막대에 배치됩니다.
기본값 : Exit_Look_Back = 5.
긴 출구 : Close [i - 1] & gt; MA [i-1];
Stop Loss Exit : ATR (ATR_Length)은 ATR_Length의 기간에 걸친 Average True Range입니다. ATR_Stop은 ATR의 배수 (ATR_Length)입니다. Long Stop : [Entry - ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]에 매도 정지가 있습니다.
Exit_Look_Back = [5, 30], 단계 = 1
포트폴리오 = 5 주식 선물 (DJ, MD, NK, NQ, SP)
ATR_Stop = 6 (ATR.
평균 True 범위)
표 1 | 명세 : 무역 전략.
III. 위원회 & amp; 미끄러 져.
테스트 된 변수 : RSI_Threshold & amp; Exit_Look_Back (정의 : 표 1) :
그림 2 | 포트폴리오 성과 (투입물 : 표 1, Commission & amp; Slippage : $ 50 Round Turn).
IV. 벤치마킹.
대안에 대한 기본 사례 전략 (기본 매개 변수)을 벤치마킹합니다.
사례 # 1 : RSI_Threshold = 5; Exit_Look_Back = 5 (기본 케이스).
사례 # 2 : RSI_Threshold = 5; Exit_Look_Back = 10.
사례 # 3 : RSI_Threshold = 10; Exit_Look_Back = 10.
사례 # 4 : RSI_Threshold = 15; Exit_Look_Back = 10.
표 2 | 입력 : 표 1; 고정 부분 크기 조정 : 1 %; 커미션 & amp; 미끄러짐 : $ 50 라운드 턴.
V. Research.
Connors, L., Alvarez, C. (2009). 단기 무역 전략. 저지 시티, 뉴저지 : 무역 시장 :
대부분의 거래자는 14 기간 RSI를 사용합니다. 그러나 우리의 연구에 따르면 통계적으로 14 기간 RSI를 사용하는 데는 한계가 없다고합니다. 그러나 RSI의 기간을 줄이면 (14 기간보다 훨씬 짧음) 매우 인상적인 결과를 보게됩니다. 우리의 연구에 따르면 2 기간 RSI를 사용하면 더 강력하고 일관된 결과를 얻을 수 있으며 2 기간 RSI를 통합하는 많은 거래 방법을 구축했습니다. [R] [1] RSI가 낮을수록 성능이 향상됩니다. 2 기간 RSI가 2 미만인 주식의 평균 수익률은 2 기간 RSI가 5 미만인 주식보다 높았다.
VI. 등급 : 상대 강도 지수 (RSI) 모델 | 무역 전략.
VII. 개요.
(i) 2-Bar 상대 강도 지수를 기반으로 한 거래 전략은 대체 모멘텀 모델을 underperform합니다. (ii) 기본 매개 변수는 다음과 같습니다. 5 ≤ RSI_Threshold ≤ 13; 8 ≤ Exit_Look_Back ≤ 13 (그림 1-2).
CFTC 규칙 4.41 : 가상 또는 시뮬레이션 결과에는 특정 제한이 있습니다. 실제 성과 기록과 달리, 시뮬레이션 된 결과는 실제 거래를 나타내지 않습니다. 또한 거래가 실행되지 않았기 때문에 결과가 유동성 부족과 같은 특정 시장 요인에 영향을 미쳤거나 또는 과대 보상 될 수 있습니다. 시뮬레이션 된 거래 프로그램은 일반적으로 통보의 이익을 고려하여 설계되었다는 사실을 인정합니다. 어떤 계정이든 이익이나 손실을 달성 할 가능성이 있다고 주장 할 수 없습니다.
위험 공개 : 미국 정부는 면책 조항을 요구합니다 | CFTC 규칙 4.41.
우리는 우리가 배운 것을 나눕니다.
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