Trading Strategie Svm

ARMA Models vir Trading In hierdie handleiding ek gaan my R D en handel ervaring te deel met behulp van die bekende van statistieke outoregressiewe bewegende gemiddelde Model (ARMA). Daar is 'n baie geskryf oor hierdie modelle, maar ek raai Inleidende tydreekse met R. wat ek vind is 'n perfekte kombinasie tussen lig teoretiese agtergrond en praktiese implementering in R. Nog 'n goeie lesing is die aanlyn e-boek vooruitskatting: beginsels en oefen geskryf deur Rob Hyndman. 'n kenner op statistiese vooruitskatting en die skrywer van die uitstekende vooruitsig R pakket. Aan die slag In R, ek meestal met behulp van die FARMA pakket, wat 'n mooi omslag met uitgebreide funksionaliteit rondom die ARIMA funksie van die statistieke pakket (wat in die bogenoemde boek). Hier is 'n eenvoudige sessie van pas 'n ARMA model om die SP 500 daaglikse opgawes: Vir meer besonderhede, verwys asseblief na die literatuur en die pakkette, ek wil net beklemtoon op 'n paar punte: Ons model die daaglikse opbrengs in plaas van die pryse . Daar is veelvoude redes: Só finansiële reeks gewoonlik stilstaande oor te skakel, moet ons een of ander manier om 'n reeks, ens Ons gebruik die ewenaar en teken funksie om die daaglikse opbrengs in plaas van persentasies te bereken. Nie net is dit 'n standaard praktyk in statistiek, maar dit bied ook 'n damn goeie benadering tot die diskrete opbrengste. Die benadering sal ek hier aan te bied is 'n vorm van loop-vorentoe back testing. Terwyl loop die reeks van dag tot dag, sal ons die geskiedenis van sekere lengte gebruik om die beste model vind. Dan sal ons hierdie model gebruik om die volgende dag se terugkeer voorspel. As die voorspelling is negatief, ons aanvaar kort posisie, anders neem ons 'n lang posisie. 'N Voorbeeld sal dinge duideliker te maak: Na die afsluiting van 11 Junie 2012, het ons bereken die laaste 500 daaglikse opgawes. Die gebruik van hierdie opbrengste ons soek deur die ruimte van ARMA modelle en kies die beste pas (met betrekking tot 'n metrieke en 'n paar vereistes) model. Ten slotte, ons gebruik hierdie model om die voorspelling vir die môre s terugkeer bereken en gebruik die teken van die terugkeer na die toepaslike posisie besluit. Die keuse van 'n goeie model Die eerste hindernis vir hierdie metode voor dit nuttig om ons te kon wees, is om die model parameters te kies. In die geval van ARMA, is daar twee parameters. Met ander woorde, daar is 'n oneindige aantal keuses: (0,1), (1,0), (1,1), (2,1), ens Hoe weet ons watter parameters 'n gemeenskaplike benadering in gebruik statistieke te kwantifiseer die goedheid van fiks toets is die AIC (vir Akaike inligting Kriteria) statistiek. Sodra die gepaste gedoen word, die waarde van die AIC statistieke is toeganklik via: Daar is ander statistieke natuurlik egter tipies die resultate is baie soortgelyk. Om op te som, al wat ons nodig het is 'n lus om te gaan deur al parameter kombinasies ons dink redelike, byvoorbeeld uit (0,0) tot (5,5), inklusiewe, vir elke parameter paar pas die model, en uiteindelik die model met pick die laagste AIC of 'n ander statistiek. Let daarop dat soms armaFit versuim om 'n pas te vind en terug 'n fout, dus die lus onmiddellik ophou. armaSearch hanteer hierdie probleem deur die gebruik van die tryCatch funksie om enige fout of waarskuwing vang en terug te keer 'n logiese waarde (onwaar) in plaas van onderbreking van alles en opwindende met 'n fout. So kan ons 'n verkeerde en normale funksie terugkeer onderskei net deur te kyk na die tipe van die resultaat. 'N bietjie slordig waarskynlik, maar dit werk. Sommige R pakkette, voorspelling en rugarch byvoorbeeld, bied 'n soortgelyke, auto. arima funksie uit die boks. So kan 'n mens sy infrastruktuur te bou rondom een ​​van hierdie plaas. Vooruitskatting Sodra die parameters gekies word, dit is 'n lang. Nou, na 'n aanduiding vir die rug toetsing te bou, kan 'n mens loop die daaglikse opbrengs reeks en by elke punt uit te voer die stappe wat ons tot dusver gedek. Die belangrikste lus lyk (verkort met 'n doel): Waar geskiedenis is die uitkyk terug tydperk te oorweeg by elke punt, ek gebruik gewoonlik 500, wat sowat twee jaar van data. Met ander woorde, om die posisie by elke individuele dag bepaal (vorige dag naby die huidige dag naby bepaal die opbrengs) wat ons gebruik geskiedenis van 500 dae, uitgestel deur loop dag. Jy sal sien later hoe lags kom in die spel in die praktyk. Kennisgewing, wat voorspel het ook omring deur 'n tryCatch blok. armaSearch het ook die mooi eienskap om te bepaal of 'n model het 'n voorspelling of nie (voorspel slaag of nie, is hierdie toets beheer via die parameter withForecast). Die verbetering van prestasie Die aantal berekeninge wat ons moet doen voeg vinnig. Byvoorbeeld, vir 10 jaar van historiese data wat ons nodig het om te bereken oor 2520 handelsdae. Vir elke dag wat ons gaan pas en te voorspel ten minste 35 (35 Junie 6-1, 0-5 beide vir die AR en MA komponent, maar met uitsluiting van die (0,0) kombinasie) modelle. Vermenigvuldig die aantal modelle deur die aantal dae, en ons is reeds op soek na meer as 88.000 model pas s baie berekeninge. Een manier om die prestasie van hierdie noodsaaklike berekeninge verbeter kan bereik word deur die ontginning van multi-core CPU. My benadering is om die model seleksie, die funksie armaSearch in die bogenoemde kode paralleliseer. Hoewel dit nie die mees doeltreffende benadering kan wees, is dit beslis die meer praktiese, aangesien dit ook die prestasie van armaSearch sal hupstoot gekry toe onafhanklik gebruik. Ek het s lengte. Ek sal jou die kern skakel plaas Modellering Volatiliteit met GARCH Finansiële tydreeks is ewekansig in die algemeen gee. Een van die min eienskappe wat hulle uitstal is Volatiliteit Groepering. Dit is tipies gedoen deur die uitbreiding van die ARMA vooruitskatting met 'n GARCH model. Klink ingewikkeld, en die teoretiese besonderhede is kompleks inderdaad, maar dit blyk redelik eenvoudig in R te wees: Natuurlik moet ons ook alle relevante funksies, verander soos armaSearch. Oproepe na garchFit en voorspel ook nodig via tryCatch te hanteer. Let ook op dat opbrengste 'n matriks vir GARCH modelle voorspel. Die volledige bronkode is beskikbaar by 'n GitHub Yeast. S P 500 Performance Laat P 500 historiese data. ARMA vs Koop-en-hou dit lyk fantasties Trouens, dit beïndruk my so baie dat ek gesoek foute in die kode vir 'n geruime tyd. Selfs op 'n logaritmiese grafiek van die prestasie van hierdie metode is stunning CAGR van 18,87, en die ARMA GARCH strategie bereik hierdie prestasie met 'n vergelykbare maksimum drawdown van 56. Om die ARMA strategie groei te bereken, moet ons eers die daaglikse aanwyser (hierdie aanwyser neem oor twee dae te bereken met al optimalisaties ek wat in hierdie post). Die eerste kolom is die datum, die tweede posisie vir hierdie dag: 1 vir 'n lang, -1 vir 'n kort, 0 vir geen. Let word die posisie reeds in lyn met die dag van die wederkoms (dit word bereken aan die einde van die vorige dag), met ander woorde, is die aanduiding behoorlik in lyn met die opbrengste P 500 daaglikse opgawes. Die res van die kolomme is irrelevant en hopelik selfverduidelikend. Laat s draai die post met die kode wat die aanwyser laai en plotte die grafiese: Kommentaar Hallo Net uit nuuskierigheid hier, die resultate wat jy gepos is vervaardig deur die ondersoek van die daaglikse opbrengs oor 'n gegewe Terugblik tydperk en dan probeer om die volgende dag terugkeer voorspel . Het jy al probeer om uit jou ARMA strategie weeklikse opgawes Hoe die resultate stapels teen die strategie waar daaglikse opbrengs in plaas ook in jou model gevoed, D dit interessant om 'n ander getalle te sien wees soos wenners byvoorbeeld. Is jy tans gebruik van hierdie model om die regte geld Groot post handel en doen hou die goeie werk Hi. Ek hawe d verkies om 'n model met inagneming van ander funksies buiten opbrengste gebruik. Meer geskik vir 'n SVM of 'n neurale netwerk. Ja, ek het al met behulp van die ARMA GARCH strategie om 'n enkele finansiële instrument (nie die SPY) vir meer as 'n jaar nou handel. Dit is die hoofrede waarom ek huiwerig om die kode te deel. Laaste, Ek is op soek na die opdatering van die post met 'n paar meer handel opsommings en statistieke, maar hawe t kom met 'n bevredigende (Ek is kieskeurig) formaat. :) Hi ivannp, is ek baie dankbaar vir julle vir die opstel van so 'n nuttige r kodes en inligting vir kwantitatiewe analise. Ek hawe, maar jy gebruik ARMA (0,2) vir garchfit. Mag ek weet hoekom. As iets is vermis asseblief my lei en kan jy n e-pos vir my die volle kode Gmail prabinseth. Dankie by voorbaat Hi Prabin, altyd bly om te hoor van mense wat dit geniet om die blog, inspireer my om nie te verwaarloos nie. :) Die kode wat jy verwys na, is net 'n illustrasie hoe om garchFit gebruik. Die (0,2) is heeltemal random Ek kies net 'n paar nommers. Vir die werklike lewe gebruik, is dit nodig om 'n garchSearch funksie, soortgelyk aan die vertoon armaSearch skep. Dit is soortgelyk, maar daar is verskil: die moontlike modelle bestaan ​​uit vier elemente, die eerste twee is (AR, MA), maar daar is twee GARCH komponente sowel, garchFit vervang armaFit en ook die resultate van garchFit is 'n bietjie meer gedetailleerde ( 'n skikking vs 'n aantal). Die kode is nie ten volle funksioneel soos dit is. Die rede waarom ek don P 500 bladsy. Dit het beide die daaglikse posisie gebaseer op ARMA GARCH, sowel as die optrede tafel vir die einde van die dag. Dit t hou opdatering met die verbeterings. Hi, Baie interessante post. Ek het 'n vraag oor die armaComputeForecasts funksie wat rollende voorspellings produseer. Wanneer hierdie produseer 'n voorspelling nie die datum van die forecaset (dws die indeks in die ooreenstemmende xt ry) ooreenstem met die datum waarop dit geskep of die datum waarop dit voorspel in, dit wil sê sou ek nodig het om die forecase soos gewoonlik lag met 'n aanduiding of is dit reeds versorg Sedert die ARMA strategie prestasie lyk baie tyd-spesifieke (die oorgrote meerderheid van die oortollige opbrengste blyk te wees gegenereer tussen 1965-1975), sou dit baie meer nuttig wees om 'n grafiek van die rol kumulatiewe opbrengste vir elke sien strategie (dit wil sê meer as 3 of 5 jaar). Ook, ARMA opbrengste is vermoedelik bruto van t-koste hier, so omset strategie is nog 'n baie belangrike oorweging (is jy in staat om te deel wat dit was). Hi, my ou blog (theaverageinvestor. wordpress / 2011/07 /), ek het genoem dat daar 'n handel gemiddeld elke 2.35 dae. Ek onthou toe die ambagte en te deel deur die dae. Die aanwyser vir die reeks is hier beskikbaar: quintuitive /wp-content/uploads/2012/08/gspcInd3.csv. Dit moet vergelyk met die S s gering, tensy gedoen 'n paar keer per dag. Hi, Jou boodskap is nie net interessant om te lees nie, maar ook dien as 'n gids tot mense wat nuut in die veld van kwantitatiewe finance. Being 'n beginner in hierdie gebied, lyk jou blog 'n goue mine. I wees, het 'n paar vrae, maar Ek het jou Armasearch kode gebruik op 'n spesifieke instrument en bevind dat met die aanwysers, dit het nie 'n beter prestasie as koop en hou te gee, wel, ek het probeer om in te pas in die garchFit kode behulp GARCH (1,1) as die GARCH foute, kan jy vriendelik my lei sodat ek in staat was om dit te doen Relevante voorbeelde of skakels sou baie nuttig wees sou wees. Ook, het ek nie verstaan ​​uit jou kode, hoe presies die handel uit te voer, dit wil sê, toegang en uitgang punte, kan jy vriendelik my te lei in dieselfde Hi, Jou blog is nie net interessant nie, maar ook insiggewend vir mense wat nuut in die wêreld van kwantitatiewe finance. I het 'n paar vrae, ek het die armasearch funksie gebruik vir 'n sekere instrument en by back testing gevind dat die resultate te minderwaardig wees om te koop en te hou, sodat ek probeer GARCH (1,1) pas, kan jy vriendelik te lei my oor hoe om die dieselfde as Hy doen, kan jy my help met betrekking tot toegang en uitgang punte vir die aanwyser wat gegenereer word deur wat jy hierbo Hi, dit is my beste poging (sonder om die bronkode self) om te verduidelik hoe om garchFit gebruik. Jy kan wil om te probeer eerste ander ARMA benaderings, sou ek die voorspelling pakket en sy skrywer se boek (otexts / FPP /), of die rugarch pakket beveel. Beide hierdie pakkette bied meer wetenskaplike en gevorderde benadering vir ARMA model seleksie. Om die idees op hierdie blog in die praktyk toe te pas vereis 'n aansienlike bedrag van bykomende werk. My enigste raad wat ek in ander poste uiteengesit, is om te dink oor die toepassing in die werklike praktyk by elke stap. Baie dankie vir die groot inleidings jy voorsiening maak vir beginners (soos myself) in kwantitatiewe finansies. In jou werk, jy loop die tyd reeks van dag tot dag, die vind van die beste ARMA model se rigting. Dan om prestasie te verbeter, gebruik jy die beste ARMA paremeters (p, q) vir daardie tyd met GARCH (1,1) na 'n nuwe model te skep en gebruik dit om die volgende dag se rigting voorspel. So jy het 'n model met 4 parameters gebruik in garchFit. Ek gebruik 'n ander GARCH biblioteek (nie in R, dit is in C) en daarin die parameters vir die model is slegs 2 (in plaas van 4): die getal van die motor-regressief (AR) parameters en die aantal bewegende gemiddelde (MA) parameters. Kan jy asseblief adviseer oor hoe om jou metode te gebruik in my scenario (soos altyd 'n GRACH (1,1) skep sonder inagneming van die ARMA (P, Q) is anders). Dit blyk dat die rede waarom jy het net 2 parameters vir jou model is omdat jy probeer om jou datum 'n ARMA model inpas sonder die heteroskedasticity komponent Die GarchFit metode binne die fGarch biblioteek in R toelaat om in te pas op 'n algemene outoregressiewe model (vandaar die 4 parameters) Quick (verwante) vraag vir jou: kan jy my verwys na die C-biblioteek jy verwys ek, myself, is eerder lief vir C (soos ek het 'n hele argitektuur gebou rondom dit) en wil ek inkorporeer 'n data gepas biblioteek wat dit moontlik maak om 'n beroep vir 'n ARMA model. Jou poste is werklik 'n groot en het 'n baie waardevolle inligting. Ek het probeer om na die daaglikse aanwyser CSV maar dit m tans die toets van die volle ARMA kode en wil weet hoe om die resultate te evalueer korrek voordat hulle op probeer om die GARCH komponent te implementeer. Ek was lief vir die lees van jou blog op hierdie punt. Ek gebruik die funksie alternatiewe auto. arima () in plaas van jou (veel stadiger en duurder) ARMAsearch funksie, maar dat 'n mens het drasties verskillende backtests en uitgevoer erger as Koop-en-hou. Dit didn auto. arima () doen 'n plaaslike soek (wat die spoed verduidelik). Mag ek vra wat allerhande hardeware gebruik jy deesdae Het jy enige GPU berekeninge Hallo, bly jy hou van my blog doen. Vir my gebruik, vind ek die Intel CPUs om voldoende prestasie en parallellisatie gee. Die hardeware ek gebruik is quad-core i7 met hyperthreading, wat dit 8-manier maak. Op so 'n masjien, 'n ARMA GARCH backtest minder as 'n dag neem (indien my geheue korrek is) vir ongeveer 50 jaar van data. Dit doen al die werk vir die voorspelling op-beslissings vir 'n spesifieke dag (dit wil sê die werk wat nodig is om voor te berei vir 'n handel dag) in oor 'n paar uur. Inderdaad jy is reg, die auto. arima funksie gebruik 'n ander algoritme, wat doesn s nie maklik om 100 resultate tussen pakkette herhaal. Veral wanneer 'n mens behels die verspreiding van die residue. Ek het opgemerk dieselfde as, op 'n sekere punt, kortliks probeer ek die rugarch pakket. Hi Ivan, ek is 'n newbie om wiskundige finansies. Ek was net te bespreek met my professor oor die gebruik van ARMA model in real handel verlede week. Ek het jou besonderhede model baie interessant. So ek probeer om dit lyn te bestudeer met die meetsnoer uitgedeel. Ek het probeer om uit te druk die standaard errror saam met die voorspelling en bevind dat die grootte van die standaard fout veel groter as die voorspelling. Ek het gedink as dit veel risiko op individuele besluit sou plaas, die beperking van die model te funksioneer op 'n groot aantal besluite net, en miskien nie so by die gebruik van die strategie vir 'n kort tydperk van die tyd. Hoop kan jou idee te kry. Dankie. Daardie . Hey ivannp, Groot blog, dankie. Ek het al met behulp van jou kode vir 'n bietjie navorsing sou jy bereid is om die bronkode te plaas vir die skep van die aanwyser matriks dank. mclapply neem modelle, 'n lys van al die modelle (en elke model is ook 'n lys, dus, ons het 'n lys van lyste) ons wil bereken as die eerste argument, dan noem dit garchAutoTryFit vir elke individuele model van hierdie lys, verby die model soos dit is die eerste argument. Die volgende lyn voeg 'n nuwe model van die lys in garchAuto: modelle lengte (modelle) 1 lys (orde c (P, Q, R, S), dist dist) Elke model is ook 'n lys, wat die orde (via orde ) en die verspreiding (via dist). Nou voel ek dit is 'n bietjie van 'n lelike manier om dinge te doen, maar dit raak die werk wat gedoen is. :) Ok t sien hoe om die funksies uit te voer sonder 'n aanvanklike ll. Dankie ll word gebou binne garchAuto, met behulp van min. order, max. order en 'n paar ander parameters om die roetine wat deur die gebruiker. As min. order is (0,0,1,1) en max. order is (5,5,1,1), garchAuto bou 'n ll wat alle moontlike variasies binne hierdie perke bevat, byvoorbeeld, sal dit bevat (0 , 0,1,1), (0,1,1,1), ens By verstek, die roetine kies die beste model binne (0,0,1,1) en (5,5,1,1). OK dankie. Ek het probeer om garchAuto hardloop met behulp van 'n terugkeer reeks as die xx insette, maar ontvang slegs NULL Baie insiggewende blog ek beplan is om 'n soortgelyke strategie met behulp van auto. arima () gebruik, sonder sukses tot dusver kan jou raad gee oor hoe ek kan voortgaan met my (op die oomblik) onsuksesvol auto. arima () strategie ARIMA sonder GARCH is nie baie goed op die SPY. Nie op ander ETF. Selfs met GARCH, wat dit nodig het bykomende werk te kom met iets trade-staat. Ek neem aan ek kan die ambagte te voer aan die einde, wat haalbaar is in die werklike lewe is. Maklikste is om die termynmark handel (oop 24/7) egter 'n mens moet dit behoorlik backtest. ARMA / GARCH gebruik op stasionêre tydreekse. Die opbrengs is stilstaande, die sluitingsdatum pryse is nie. Ek is 'n beginner handelaar op soek na 'n graad van toepassing in statistieke om die wêreld van die finansiële markte. Ek sien dat jy t didn wil die kode 'n paar jaar terug te deel nie, maar as daar enige vorm / script ek kon kyk deur en gebruik om 'n beter leer R, dan sou ek meer as dankbaar wees as jy dit op my manier kon stuur. Nogmaals dankie vir die post, dit was uitstekend. Laat 'n antwoord Kanselleer antwoord SVM Batebestuur SVM is gestig in 1990 op 'n eenvoudige veronderstelling: Ons wou 'n omgewing waar talentvolle professionele beleggers die buigsaamheid om fondse na die beste van hul vermoë uit te voer sou skep. Dit beteken die verskaffing van 'n kultuur waarin goeie idees kan floreer en waar streng analitiese denke is gewaardeer. Styl Ons is 'n spesialis, fokus ons kundigheid op die Verenigde Koninkryk, Europa en Internasionale aandele. Ons portefeuljes onbeperkte, gekonsentreerde en hoë oortuiging. Om aandele is ons besigheid. Struktureer Ons struktuur gee ons die behendigheid om die beste geleenthede te koop en te verkoop wanneer die potensiaal bereik. Elke strategie het 'n optimale kapasiteit. Nader Daar is aansienlike verskil tussen 'n wêreldklas besigheid en 'n wêreldklas voorraad. 'N Goeie voorraad is waar die aandeelprys die werklike waarde nie erken. Soos stockpickers, is ons analise fokus op die sleutel bestuurders wat 'n maatskappy se aandeelprys sal beweeg. Ligging Die insig wat ons kry uit vergaderings maatskappy is noodsaaklik vir ons proses. As 'n groot Europese finansiële sentrum, Edinburgh gee ons uitsonderlike toegang tot besoekende korporatiewe bestuurders. Risikobestuur Sukses in die bestuur van gekonsentreerde portefeuljes vereis streng risikobestuursprosesse. Op 'n voorraadvlak, die eerste linie van verdediging is die kwaliteit van ons ontleding. Daarbenewens bedryf ons minimum likiditeit perke en portefeuljes word noukeurig gediversifiseer. SVM is maer, aanpasbaar en intellektueel streng. Ons glo dat ons kliënte die voordele van daardie. Kies Gebruiker TIPE Ons werf is ontwerp om maklik toeganklik en omvattende inligting vir verskillende beleggers in SVM lewer. Kies jou geskikte tipe gebruiker. Belangrike regs - en regulatoriese Inligting Jy moet die volgende inligting te lees voordat u verder gaan, want dit verduidelik die wetlike en regulatoriese beperkings wat van toepassing is op beide binne hierdie webwerf verwys na die inligting bevat en beleggingsprodukte. Om hierdie webwerf leser moet koekies het aangeskakel betree, sal jy nie in staat wees om voort te gaan anders koekies gebruik om seker te maak jy bewus is van belangrike regulerende inligting is. Die inligting op hierdie webwerf uitgereik en deur SVM Batebestuur Beperk goedgekeur en nie op enige wyse, vorm belegging, wetlike of belasting advies. Die belangrikste sake van SVM is om op te tree as 'n belegging bestuurders vir 'n wye verskeidenheid van private en institusionele kliënte. SVM Batebestuur Beperk gemagtig en gereguleer word deur die afneem Owerheid Finansiële (FCA) in die Verenigde Koninkryk. SVM se besonderhede word in die FCA Register ingestel en ons FCA geregistreer nommer is 146873. Voordat enige beleggingsbesluit ons jou aanraai om jou onafhanklike finansiële adviseur, makelaar, rekenmeester, bankier, prokureur of ander professionele adviseur te raadpleeg. U stem hiermee dat 'n geskil wat ontstaan ​​uit die gebruik van hierdie webwerf of die inligting wat dit bevat, sal onderhewig wees aan die eksklusiewe jurisdiksie van die Skotse howe. Toegang tot die inligting op hierdie webwerf mag beperk word deur wette en regulasies van toepassing op die jurisdiksie van die gebruiker. Gevolglik moet gebruikers te verseker dat hul gebruik van hierdie inligting en enige beleggingsbesluit geneem as gevolg nie enige sodanige beperkings nie oortree. Die inligting op hierdie webwerf is gerig op beleggers in die Verenigde Koninkryk en nie 'n aanbod om te verkoop of uitnodiging om sekuriteite te koop in die Verenigde State van Amerika of enige ander jurisdiksie waar so 'n aanbod of uitnodiging is onwettig, of waar die persoon wat so 'n vorm 'n aanbod is nie gekwalifiseerd of gemagtig is om dit te doen. Algemene Risiko Waarskuwings Vorige prestasie moet nie gesien word as 'n aanduiding van toekomstige prestasie nie. Beurs en valuta bewegings kan die waarde van 'n belegging en die inkomste veroorsaak daaruit om sowel val as styg en beleggers kan nie terug te kry die bedrag wat oorspronklik belê. Waar fondse te belê in lasbriewe, kleiner maatskappye of nie-genoteerde maatskappye die illikiditeit en / of potensiële wisselvalligheid van die onderliggende sekuriteit kan die risiko om die waarde van en die inkomste uit die belegging te verhoog. Die vlakke van, en reliëfs van, belasting onderhewig is aan verandering. Belasting reliëfs en die waarde daarvan sal afhang van jou individuele omstandighede. As beleggers in enige twyfel oor die belastinggevolge van 'n belegging besluit hulle raad moet poog uit hul finansiële adviseur. Beleggers moet bewus wees dat die aandeelprys van Investment Trusts kan beïnvloed word deur die vraag na die aandele asook die prestasie van die onderliggende beleggings en kan nie meer ooreenkom met die onderliggende netto batewaarde van die aandele. Voordat 'n belegging besluit, moet versigtig verwys word na die fonds-spesifieke risiko waarskuwings wat jy in die Prospektus, kernbelegger inligtingsdokument en addisionele inligting dokument sal vind. Akkuraatheid van die inligting Alle redelike stappe gedoen is om te verseker dat die inligting vervat op hierdie webwerf akkuraat en volledig op die datum van publikasie is, geen waarborg of waarborg gegee en geen aanspreeklikheid aanvaar vir enige verlies gely. Foute of weglatings in die inligting kan voorkom as gevolg van 'n aantal faktore wat inherent in enige toegang tot die Internet stelsel is en is buite ons beheer. Die inligting vervat in hierdie webwerf is onderhewig aan verandering sonder kennisgewing. Skakels op hierdie webwerf lei na webwerwe in stand gehou word deur derde partye waaroor SVM Batebestuur Beperk het geen beheer. Enige skakels na derde party webwerwe uitsluitlik as 'n diens aan die gebruikers en die gebruik van die webwerwe sal wees op jou eie risiko. Anti Geldwassery Ons verwag om te voldoen aan alle toepaslike anti geldwassery reëls en regulasies as jy in enige van ons fondse te belê deur ons. Dit vereis die uitvoering van tjeks op jou identiteit deur middel van versoek van jou en / of deur die uitvoering van tjeks deur 'n krediet verwysing agentskap dokumente. As jy weier om versoek dokumente verskaf dan behou ons die reg om jou belegging te weier. As jou geld voor belê om die identiteit tjeks voltooi, dan moet jy daarop let dat die regulasies verhoed ons van die vrystelling van enige geld aan jou totdat ons voldoende verifiëring van u identiteit te ontvang. Die inhoud van hierdie webwerf word beskerm deur kopiereg en intellektuele eiendom. Alle produkte, geselskap name en logo's op ons webwerf is handelsmerke, diens punte of handelsname van hul onderskeie eienaars of SVM. Terwyl jy inligting en materiaal kan aflaai van ons webwerf vir jou persoonlike gebruik, kan jy nie op enige manier kopieer, reproduseer, oordra of versprei hierdie inligting of materiaal sonder ons vooraf skriftelike toestemming nie. Jy stem saam dat enige inligting wat u aan ons verskaf kan word deur ons, of deur derde partye namens ons, en wat gebruik word vir administratiewe doeleindes en om jou te laat weet oor ander produkte wat aangebied word deur SVM Batebestuur Beperk. Inligting verskaf deur jou sal gehou word in vertroue deur ons en sal nie oorgedra word na ander produk of diens maatskappye. As jy inligting van SVM aanvra en sou verkies verdere besonderhede oor ons produkte en dienste te ontvang nie, laat weet ons asseblief as jy ons kontak. Die gebruik van jou persoonlike inligting word gedek deur die registrasie van SVM Batebestuur Beperk onder die Data Protection Act 1998 Let wel dit is nie ons beleid om 'n e-pos te stuur aan jou om jou te vra om beleggings te koop of te verkoop of om enige persoonlike inligting bekend te maak . As jy dit doen enige sodanige versoeke wat voorgee om te wees van SVM ontvang, moenie antwoord maar in plaas daarvan, stuur die e-pos aan ons by info svmonline. co. uk As jy wil graag meer inligting oor ons reguleerder, die Finansiële Optrede Owerheid, kan jy toegang tot hulle webwerf by die FCA Uk. Belangrike regs - en regulatoriese Inligting Jy moet die volgende inligting te lees voordat u verder gaan, want dit verduidelik die wetlike en regulatoriese beperkings wat van toepassing is op beide binne hierdie webwerf verwys na die inligting bevat en beleggingsprodukte. Om hierdie webwerf leser moet koekies het aangeskakel betree, sal jy nie in staat wees om voort te gaan anders koekies gebruik om seker te maak jy bewus is van belangrike regulerende inligting is. Die inligting op hierdie webwerf uitgereik en deur SVM Batebestuur Beperk goedgekeur en nie op enige wyse, vorm belegging, wetlike of belasting advies. Die belangrikste sake van SVM is om op te tree as 'n belegging bestuurders vir 'n wye verskeidenheid van private en institusionele kliënte. SVM Batebestuur Beperk gemagtig en gereguleer word deur die afneem Owerheid Finansiële (FCA) in die Verenigde Koninkryk. SVM se besonderhede word in die FCA Register ingestel en ons FCA geregistreer nommer is 146873. Voordat enige beleggingsbesluit ons jou aanraai om jou onafhanklike finansiële adviseur, makelaar, rekenmeester, bankier, prokureur of ander professionele adviseur te raadpleeg. U stem hiermee dat 'n geskil wat ontstaan ​​uit die gebruik van hierdie webwerf of die inligting wat dit bevat, sal onderhewig wees aan die eksklusiewe jurisdiksie van die Skotse howe. Toegang tot die inligting op hierdie webwerf mag beperk word deur wette en regulasies van toepassing op die jurisdiksie van die gebruiker. Gevolglik moet gebruikers te verseker dat hul gebruik van hierdie inligting en enige beleggingsbesluit geneem as gevolg nie enige sodanige beperkings nie oortree. Die inligting op hierdie webwerf is gerig op beleggers in die Verenigde Koninkryk en nie 'n aanbod om te verkoop of uitnodiging om sekuriteite te koop in die Verenigde State van Amerika of enige ander jurisdiksie waar so 'n aanbod of uitnodiging is onwettig, of waar die persoon wat so 'n vorm 'n aanbod is nie gekwalifiseerd of gemagtig is om dit te doen. Algemene Risiko Waarskuwings Vorige prestasie moet nie gesien word as 'n aanduiding van toekomstige prestasie nie. Beurs en valuta bewegings kan die waarde van 'n belegging en die inkomste veroorsaak daaruit om sowel val as styg en beleggers kan nie terug te kry die bedrag wat oorspronklik belê. Waar fondse te belê in lasbriewe, kleiner maatskappye of nie-genoteerde maatskappye die illikiditeit en / of potensiële wisselvalligheid van die onderliggende sekuriteit kan die risiko om die waarde van en die inkomste uit die belegging te verhoog. Die vlakke van, en reliëfs van, belasting onderhewig is aan verandering. Belasting reliëfs en die waarde daarvan sal afhang van jou individuele omstandighede. As beleggers in enige twyfel oor die belastinggevolge van 'n belegging besluit hulle raad moet poog uit hul finansiële adviseur. Beleggers moet bewus wees dat die aandeelprys van Investment Trusts kan beïnvloed word deur die vraag na die aandele asook die prestasie van die onderliggende beleggings en kan nie meer ooreenkom met die onderliggende netto batewaarde van die aandele. Voordat 'n belegging besluit, moet versigtig verwys word na die fonds-spesifieke risiko waarskuwings wat jy in die Prospektus, kernbelegger inligtingsdokument en addisionele inligting dokument sal vind. Akkuraatheid van die inligting Alle redelike stappe gedoen is om te verseker dat die inligting vervat op hierdie webwerf akkuraat en volledig op die datum van publikasie is, geen waarborg of waarborg gegee en geen aanspreeklikheid aanvaar vir enige verlies gely. Foute of weglatings in die inligting kan voorkom as gevolg van 'n aantal faktore wat inherent in enige toegang tot die Internet stelsel is en is buite ons beheer. Die inligting vervat in hierdie webwerf is onderhewig aan verandering sonder kennisgewing. Skakels op hierdie webwerf lei na webwerwe in stand gehou word deur derde partye waaroor SVM Batebestuur Beperk het geen beheer. Enige skakels na derde party webwerwe uitsluitlik as 'n diens aan die gebruikers en die gebruik van die webwerwe sal wees op jou eie risiko. Anti Geldwassery Ons verwag om te voldoen aan alle toepaslike anti geldwassery reëls en regulasies as jy in enige van ons fondse te belê deur ons. Dit vereis die uitvoering van tjeks op jou identiteit deur middel van versoek van jou en / of deur die uitvoering van tjeks deur 'n krediet verwysing agentskap dokumente. As jy weier om versoek dokumente verskaf dan behou ons die reg om jou belegging te weier. As jou geld voor belê om die identiteit tjeks voltooi, dan moet jy daarop let dat die regulasies verhoed ons van die vrystelling van enige geld aan jou totdat ons voldoende verifiëring van u identiteit te ontvang. Die inhoud van hierdie webwerf word beskerm deur kopiereg en intellektuele eiendom. Alle produkte, geselskap name en logo's op ons webwerf is handelsmerke, diens punte of handelsname van hul onderskeie eienaars of SVM. Terwyl jy inligting en materiaal kan aflaai van ons webwerf vir jou persoonlike gebruik, kan jy nie op enige manier kopieer, reproduseer, oordra of versprei hierdie inligting of materiaal sonder ons vooraf skriftelike toestemming nie. Jy stem saam dat enige inligting wat u aan ons verskaf kan word deur ons, of deur derde partye namens ons, en wat gebruik word vir administratiewe doeleindes en om jou te laat weet oor ander produkte wat aangebied word deur SVM Batebestuur Beperk. Inligting verskaf deur jou sal gehou word in vertroue deur ons en sal nie oorgedra word na ander produk of diens maatskappye. As jy inligting van SVM aanvra en sou verkies verdere besonderhede oor ons produkte en dienste te ontvang nie, laat weet ons asseblief as jy ons kontak.