무역 전략 svm

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나는 통계에서 잘 알려진 회귀 이동 평균 모델 (ARMA)를 사용하여 내 R D와 거래 경험을 공유 할 예정이 튜토리얼에서는 거래에 대한 ARMA 모델. 이 모델에 대한 기록이 많이있다, 하지만, 난 강력 또 다른 좋은 독서 온라인 전자 책 예측이다 내가 찾을 R. 에 입문 시계열 빛 이론적 배경 및 R. 에서 실제 구현 사이의 완벽한 조합입니다 추천 : 원칙과 롭 Hyndman에 의해 작성 연습. 통계 예측의 전문가 및 우수한 예측 R 패키지의 저자. R에서 시작하기, 나는 대부분 (상기 언급 한 책에서 사용) 통계 패키지에서 아리마 기능 주위에 확장 된 기능을 가진 좋은 래퍼 인 FARMA 패키지를 사용하고 있습니다. 다음은 SP 500 일별 수익률에 ARMA 모델을 피팅의 간단한 세션은 다음과 같습니다 자세한 내용은 문학과 패키지를 참조하십시오, 난 그냥 포인트의 몇 가지에 강조하고 싶은 : 우리는 가격 대신 일별 수익률을 모델링 . 배수의 이유가있다 : 금융 시리즈는 일반적으로 고정 될 이런 식으로, 우리는 우리가 사랑하는를 사용하는 대신 백분율의 일별 수익률을 계산하는 기능을 로그 등 일련의 몇 가지 방법이 필요합니다. 뿐만 아니라이 통계의 표준 관행뿐만 아니라 개별 반환에 빌어 먹을 좋은 근사치를 제공합니다. 내가 여기에 선물 할 것이다 접근 방식은 도보 포워드 백 테스팅의 한 형태이다. 하루 시리즈 일 걷는 동안, 우리는 최고의 모델을 찾기 위해 특정 길이의 역사를 사용합니다. 그 다음 우리는 다음 날의 수익을 예측하기 위해이 모델을 사용합니다. 예측이 음수이면, 우리는 그렇지 않으면 우리는 긴 위치를 가정, 짧은 위치를 가정합니다. 예는 것을 명확하게됩니다 6 월 11 일, 2012 년의 마지막 후, 우리는 지난 500 일별 수익률을 계산한다. 우리는 ARMA 모델의 공간을 통해 검색하고 모델에 가장 잘 맞는 (일부 메트릭 및 일부 요구 사항과 관련하여)을 선택이 수익률을 사용. 마지막으로, 우리는 내일의 반환에 대한 예측을 계산하고 적절한 위치를 결정하는 수익의 부호를 사용하려면이 모델을 사용합니다. 그것은 우리에게 도움이 될 수 있기 전에이 방법에 대한 좋은 모델을 첫 번째 장애물을 선택, 모델 매개 변수를 선택하는 것입니다. ARMA의 경우, 두 개의 매개 변수가있다. 우리의 일반적인 방법을 사용하여 어떤 파라미터 어떻게 알 (0,1), (1,0), (1,1), (2,1) 등 : 즉, 선택의 무한한 수있다 통계에 맞는 테스트의 장점은 통계 (아카 이케 정보 기준의 경우) AIC입니다 정량화합니다. 끼워 맞춤이 완료되면, AIC 통계 값을 통해 액세스 : 그러나, 통상적으로 결과는 매우 유사하다 물론 다른 통계가있다. 요약하면, 우리가 필요로하는 모든이에 (0,0)에서 예를 들어, 우리는 합리적인하다고 생각하는 모든 매개 변수의 조합을 통해 갈 루프는 (5,5)을 포함, 각 매개 변수 쌍은 모델에 맞게, 그리고 마지막으로 모델을 선택하기위한 최저 AIC 또는 다른 통계치. 때로는 armaFit이 적합을 발견하는 데 실패함으로써 즉시 루프를 종료, 오류를 반환합니다. armaSearch는 오류 또는 경고를 잡는 대신에 모든 것을 중단하고 오류와 함​​께 종료의 논리 값 (FALSE)를 반환 할 tryCatch 기능을 사용하여이 문제를 처리합니다. 따라서 우리는 결과의 유형을 확인하여 잘못된 정상 기능 복귀를 구분할 수 있습니다. 약간은 지저분한 아마도, 하지만 작동합니다. 예를 들어 일부 R 패키지, 예측 및 rugarch는 상자 밖으로 유사한, auto. arima 기능을 제공합니다. 그래서 일이 하나가 아닌 주위에 자신의 인프라를 구축 할 수 있습니다. 매개 변수가 선택되면 예측, 그것은 긴이야. 이제, 다시 테스트를위한 지표를 구축, 하나는 매일 반환 시리즈를 걸어 각 지점에서 우리가 지금까지 덮여 단계를 수행 할 수 있습니다. 역사는 각 지점에서 고려해야 할 모양 백 기간이고, 나는 보통 데이터의 약 2 년 (500), 사용 (목적에 단축)과 같은 주요 루프 보인다. 즉, 각각의 일의 위치를​​ 결정하기 위해 우리가 뒤쳐 500 일 기록을 사용 (현재 날짜 가까이에 가까운 전날의 수익을 결정하는) 일 지연. 나중에 얼마나 지연 실제로 플레이에 와서 볼 수 있습니다. 예측주의, 또한 tryCatch 블록에 둘러싸여되어야한다. armaSearch도 (예측 성공 여부, 이 테스트는 withForecast 매개 변수를 통해 제어) 모델이 예측을 가지고 있는지 여부를 확인하는 좋은 기능이 있습니다. 성능 향상 우리가해야 할 계산의 수는 빠르게 추가합니다. 예를 들어, 역사적인 데이터의 10 년 동안 우리는 약 2,520 거래일 계산해야합니다. 매일 우리는 맞고 적어도 35 예측하려고합니다 (AR과 MA 구성 요소에 대한 5 모두에 0을 35 (6) 6-1하지만 (0,0) 조합 제외) 모델을하고 있습니다. 일수 모델의 수를 곱한 이미 이상 88,000 모델에서 찾는 것은들에게 계산을 많이 맞는다. 이러한 필요한 연산의 성능을 개선하는 한가지 방법은 멀티 코어 CPU를 이용함으로써 달성 될 수있다. 내 접근 모델 선택, 위 코드에서 armaSearch 함수를 병렬화하기위한 것이다. 이 가장 효율적인 방법이 아닐 수도 있지만 독립적으로 사용될 때, 그것은 또한 armaSearch의 성능을 향상하기 때문에, 확실히 더욱 실용적이다. 나는의 길이를 수상했다. 나는 당신에게 대신 GARCH 금융 시계열과 변동성은 일반적으로 랜덤 모델링 GIST 링크를 제공합니다. 그들이 나타내는 몇 가지 특성 중 하나는 변동성 클러스터링이다. 이는 일반적으로 GARCH 모형으로 ARMA 예측을 확장함으로써 달성된다. 복잡한 소리, 그리고 이론적 자세한 사항은 참으로 복잡하지만 R 꽤 간단 밝혀 : 물론, 우리는 또한 armaSearch 같은 모든 관련 기능을 수정해야합니다. garchFit를 호출하고도 예측 tryCatch를 통해 처리 될 필요가있다. 공지 사항은 반환 GARCH 모델 매트릭스를 예측하는. 전체 소스 코드는 GitHub의의 요지를 사용할 수 있습니다. S P 500의 성능은 P 500 역사적인 데이터를 보자. ARMA는 대 구매 - 앤 - 홀드 그것은 사실 이던데, 내가 꽤 많은 시간에 대한 코드의 버그를 찾았다 내게 너무 감동. 비록 대수 차트 본 방법의 성능은 18.87의 놀라운 성장률이며, ARMA GARCH 전략 56 비교 삭감이 최대 성능을 달성한다. ARMA 전략 성장을 계산하기 위해, 우리는 첫 번째 (이 표시등이 내가이 글에서 다루는 모든 최적화를 계산하기 위해 약 2 일 소요) 매일 표시를해야합니다. 첫 번째 열은 날짜, 이 날 두 번째 위치입니다 : 긴 1, -1 짧은, 없음 0. , 위치가 이미 반환의 날과 정렬 참고 즉, 표시는 반품 P 500 일별 수익률 제대로 정렬 (그것은 전날의 마지막에 계산된다). 열 나머지는 관련이없는 희망 자명하다. s는 표시를로드하고 그래픽을 나타내는 코드로 글을 마무리하자 : 그냥 여기에 호기심 안녕하세요 댓글, 당신은 다음 날의 수익을 예측하려고 다음 지정된 전환 확인 기간 동안 매일 수익률을 검사하고 생산 된 게시 결과 . 이 결과는 일별 수익률 대신 또한 모델에 공급하는 전략에 대해 최대 스택 방법 주간 수익률에 당신의 ARMA 전략을 시도, 예를 들어 수상자로 다른 번호를보고 재미있을 거라고. 당신은 현재 진짜 돈 위대한 게시물을 거래하고 좋은 일 안녕을 유지 할이 모델을 사용하고 있습니다. 나는 천국은 반환 외에 계정에 다른 기능을 복용하는 모델을 사용하는 것을 선호 거라고. SVM 또는 신경 네트워크에 더 적합합니다. 예, 지금 년 이상에 대한 하나의 금융 상품 (안 SPY)을 거래하는 ARMA GARCH 전략을 사용하고있다. 이것은 내가 코드를 공유하기를 꺼려 오전 주된 이유입니다. 마지막으로, 나는 좀 더 거래 요약 및 통계 포스트를 업데이트로 찾고 있어요, 하지만 천국 t는 만족 (I가 까다 롭고 오전) 형식을 마련. :) ivannp 안녕하세요, 내가 당신에게 매우 감사와 같은 유용한 R 코드를 퍼 팅에 대 한 및 정량 분석​​을위한 정보. 나는 천국하지만 당신은 garchfit에 대한 ARMA (0,2)를 사용하고 있습니다. 난 이유를 알고있다. 뭔가를 놓치고 경우 나를 인도하십시오 당신은 나에게 Gmail을 prabinseth하는 전체 코드를 우편으로 보내 주시기 바랍니다 수 있습니다. 미리 안녕하세요 Prabin의 덕분에 블로그를 즐기는 사람들의 의견을 항상 행복, 그것을 무시하지 나에게 영감을. :) 당신이 언급하는 코드는, garchFit를 사용하는 방법 그냥 그림입니다. 제 (0,2)의 난 그냥 몇 가지 숫자를 선택 완전히 무작위입니다. 실제 사용을위한 하나의 도시 armaSearch 유사한 garchSearch 함수를 생성 할 필요가있다. 그것은 비슷하지만, 차이가 있습니다 가능한 모델은 네 가지 요소로 구성되어, 처음 두가 (AR, MA),하지만이 GARCH 구성 요소뿐만 아니라 거기에, garchFit는 armaFit을 대체하고 또한 garchFit의 결과는 좀 더 자세히 설명되어 있습니다 (다수 대 배열). 코드는 그대로 완전히 기능하지 않다. 이유 나는 돈 P 500 페이지. 그것은 ARMA GARCH에 기초 일일 위치이며, 또한, 날 끝의 액션 테이블을 모두 갖는다. 즉, t 개선을 계속 업데이트. 안녕하세요, 아주 흥미로운 게시물. 나는 롤링 예측을 생성하는 armaComputeForecasts 기능에 관한 질문이 있습니다. 이 예측을 생성 할 때 즉, 이 생성 된 날짜가에 예측되는 날짜에 해당합니다 (해당 XTS 행의 인덱스 예)를 forecaset의 일을 수행 내가 지표로 평소와 같이 forecase을 지연해야하거나 ARMA 전략의 초과 수익률이 꽤 시간 별을 (초과 수익률의 대부분은 1천9백65에서 75 사이 사이에 발생하는 것으로 나타났습니다) 보이는 때문에이 이미 사용주의는, 각각의 누적 수익률을 압연의 도표를 참조하는 것이 훨씬 더 유용 할 것이다 전략 (즉, 이상 3 또는 5 년). 또한, ARMA 반환 여기 t 저가 아마도 총, 그래서 전략 회전율이 다른 매우 중요한 고려 사항이다 (당신은 그것이 무엇인지 공유 할 수 있습니다). 안녕, 내 옛 블로그 (theaverageinvestor. wordpress은 / 2011 / 07 /), I는 평균적으로 한 무역마다 2.35 일이 있었다는 것을 언급했다. 나는 거래를 계산하고 일로 나누어 기억한다. 시리즈에 대한 표시기가 여기에 있습니다 : quintuitive /wp-content/uploads/2012/08/gspcInd3.csv. 그것은 하루에 몇 번을 수행하지 않는 한 S의 무시에 대해 일치해야합니다. 안녕하세요, 당신의 포스트하지만, 몇 가지 질문을 가지고 읽기에만 흥미가 아니라이 분야의 초보자, 블로그 금 이러니 것 같다 양적 finance. Being의 분야에 새로운 사람들에 대한 안내 역할 내가 같이 GARCH (1,1)를 사용하여 garchFit 코드에 맞게 시도하고있다, 특정 악기에 Armasearch 코드를 사용하고있는 지표로, 이 구입 및 보유보다 더 나은 성능을 제공하지 않았다, 그래서 한 내가이 관련 예 또는 링크가 매우 도움이 될 것이라고 할 수있을 것이다 있도록 GARCH 오류, 당신은 친절하게 안내 할 수있다. 또한, 난 당신의 코드에서 이해하지 못했지만, 무역을 실행하는 방법을 정확하게, 즉, 입구와 출구 점, 당신은 친절 같은 안녕에 나를 인도 할 수, 당신의 블로그의 세계에 새로운 사람들에 대한 흥미뿐만​​ 아니라 정보뿐만 아니라 당신이 친절하게 안내 할 수있는 정량적 finance. I 내가 결과를 구입하고 보유하는 열등한 것으로 밝혀 특정 기기에 대한 armasearch 기능을 사용 백 테스팅에 한 몇 가지 질문을 가지고, 그래서 나는 GARCH (1,1)에 맞게 노력하고 있어요 내가 당신 안녕하세요 위의 당신에 의해 생성 된 인디케이터 입구와 출구 점에 대해 저를 도울 수있는, 또한 동일한 작업을 수행하는 방법에 대해이 garchFit를 사용하는 방법을 설명하는 (소스 코드 자체를 제공하지 않고) 내 최선의 노력입니다. 먼저 다른 ARMA 접근을 시도 할 수있다, 나는 예측 패키지와 그의 저자의 책 (otexts / FPP /) 또는 rugarch 패키지를 추천 할 것입니다. 이 두 패키지는 ARMA 모델 선택에 대한보다 과학적이고 진보 된 접근 방식을 제공합니다. 실제로이 블로그에 아이디어를 적용하려면 추가 작업의 상당한 양을 필요로한다. 내가 다른 글에서 설명 한 내 유일한 조언은 모든 단계에서 실제 사례에 적용에 대해 생각하는 것입니다. 당신이 양적 금융에 (자신으로) 초보자를위한 제공하는 훌륭한 소개 주셔서 대단히 감사합니다. 당신의 일, 당신은, 일에 의해 시계열 날 산책 최고의 ARMA 모델의 방향을 찾고있다. 다음 성능을 향상시키기 위해, 새로운 모델을 생성하고 다음 날의 방향을 예측하는 데 사용하기 GARCH (1,1)와 그 때 최선의 paremeters ARMA (p, q)를 사용한다. 그래서 당신은 garchFit에 사용되는 4 매개 변수 모델을 가지고있다. I 다른 GARCH 라이브러리 (되지 R, 그것은 C이다)를 사용하고 그리고 상기 모델의 매개 변수 만이 (대신에 (4))이다 : 자기 회귀 (AR) 파라미터의 개수 및 이동 평균 수가 (MA) 매개 변수를 설정합니다. 당신은 (항상 ARMA (P, Q)이 다른 고려하지 않고 GRACH (1,1)을 생성 등) 내 시나리오에서 당신의 방법을 사용하는 방법에 대한 조언을 주 시겠어요. 당신이 따라서 (R의 fGarch 라이브러리 내의 GarchFit 방법은 일반화 된 자기 회귀 모델에 맞게 수있는이 분산 구성 요소없이 ARMA 모델로 날짜를 맞추려고하기 때문에 당신이 당신의 모델 만이 매개 변수를 가지고있는 이유는 것으로 보인다 4 매개 변수) 당신을 위해 빠른 (관련) 질문 : 당신은 내가 그것을 중심으로 전체 아키텍처)를 가지고 있고 나는이 통합하고자하는 (C 오히려 좋아해요 당신은 내가에, 자신을 참조하는 C 라이브러리 날 지점 수 ARMA 모델에 대해 호출 할 수있는 데이터 피팅 라이브러리. 귀하의 게시물이 정말 좋은하고 유용한 정보를 많이 가지고있다. I 일일 지표 CSV 찾고 시도했지만 현재 정확하게 GARCH 성분을 구현하려고로 이동하기 전에 전체 ARMA 코드를 검사하고 그 결과를 평가하는 방법을 알고 싶어 해요. 나는이에 블로그를 읽는 사랑. 나는 당신의 (매우 느리고 더 비싼) ARMAsearch 기능 대신 대체 auto. arima () 함수를 사용하지만 하나는 완전히 다른 backtests을주고 구입 및 보호보다 더 수행. 그것은 () (속도 설명) 지역 검색을 수행 auto. arima을 didn를. 난 당신이 어떤 GPU 연산 안녕하세요, 다행 당신이 내 블로그를 좋아을 수행 현재 사용하고있는 하드웨어의 정렬 무엇을 요청할 수 있습니다. 내 사용을 위해, 나는 충분한 성능 및 병렬화를 제공하기 위해 인텔 CPU를 찾을 수 있습니다. 내가 사용하는 하드웨어는 8 방향하게 하이퍼 스레딩과 쿼드 코어 i7입니다. 이러한 시스템에서 ARMA GARCH의 backtest 데이터의 약 50 년 동안 (내 기억이 맞다면) 일 미만이 소요됩니다. 그것은 시간에 대한 몇 특정 날에 - 가까운 결정을 예측하기위한 모든 작업 (무역의 날을 준비하는 데 필요한 즉, 작업)을 수행합니다. 실제로 당신이 옳다는 auto. arima 기능 아무튼 다른 알고리즘은 패키지 사이 (100) 결과를 복제하는 간단하지 s를 사용합니다. 특히 하나의 잔차의 분포를 포함 할 경우. , 어떤 점에서, 나는 간단히 rugarch 패키지를 시도 할 때 나는 같은났습니다. 안녕하세요 이반, 나는 수학 금융에 초보자입니다. 난 그냥 실제 거래 ARMA 모델의 사용 지난 주에 대한 내 교수와 함께 논의되었다. 나는 당신의 세부 모델은 매우 흥미로운 발견했다. 그래서 난 라인으로 라인을 공부하려고합니다. 나는 예측과 함께 표준 errror를 인쇄하려고하고 예측보다 표준 오차의 크기 훨씬 더 큰 것으로 나타났습니다. 그 시간의 짧은 기간 동안 전략을 사용하고 있습니다 만, 아마도 그렇지 않은 경우 의사 결정의 많은 수에서 작동하는 모델을 제한, 개인의 의사 결정에 많은 위험을 게시 할 경우 나는 생각했다. 희망은 당신의 아이디어를 얻을 수 있습니다. 감사. 그. 이봐 ivannp, 그레이트 블로그, 감사합니다. 난 당신이 표시 매트릭스 감사를 만들기위한 소스 코드를 게시 할 기꺼이 몇 가지 연구를위한 코드를 사용하고있다. mclapply은, 모든 모델의 목록을 모델 소요 (각 모델에 따라서, 또한 목록입니다, 우리는 목록의 목록을 가지고) 다음은 전달이 목록에서 각각의 모델에 대한 garchAutoTryFit를 호출, 우리는 첫 번째 인수로 계산하려면 그와 같은 모델은 첫 번째 인수를에요. 다음 라인은 garchAuto의 목록에 새 모델을 추가 : 각 모델이 순서를 포함, 또한 목록입니다 모델 길이 (모델) 1 목록 (주문 C (P, Q, R, S), DIST의 DIST)을 (순서를 통해 액세스 ) 및 분포 (DIST를 통해 액세스). 지금은이 일을하는 추한 방법을 조금이야 느낄 수 있지만, 수행 된 작업을 가져옵니다. :) 좋아 t 초기 LL없이 기능을 수행하는 방법을 참조하십시오. 감사 LL은 min. order, max. order와 사용자가 루틴에 전달 몇 가지 다른 매개 변수를 사용하여, garchAuto 내부 구성된다. (5,5,1,1) min. order가 (0,0,1,1)과 max. order 인 경우, garchAuto 0 (이 범위 내에서 모든 가능한 변화를 포함하는 LL은, 예를 들어, 이 포함됩니다 구축 , 0,1,1), (0,1,1,1) 등은 기본적으로 루틴은 가장 내 모델 (0,0,1,1) 및 (5,5,1,1)를 선택합니다. 알았어 고마워. 내가 진행 수있는 방법에 지금까지 당신이 조언을 수 성공없이 XX 입력으로 반환 시리즈를 사용 garchAuto을 실행하지만 NULL에게 내가 auto. arima ()를 사용하여 유사한 전략을 사용할 계획입니다 매우 유익한 블로그를 수신하기 위해 노력 해왔다 GARCH없이 내 (현재) 실패 auto. arima () 전략 ARIMA는 SPY에 매우 좋지 않다. 어느 다른 ETF의에. 심지어 GARCH와 함께, 그것은 뭔가 무역 수 마련하기 위해 추가 작업이 필요합니다. 나는 현실에서 얻을 수있는 가까이에 거래를 실행할 수 있어요 가정합니다. 가장 쉬운 (24/7를 엽니 다) 그러나 일이 제대로 backtest 필요가있는 선물을 거래하는 것입니다. ARMA / GARCH은 고정 시계열에 사용됩니다. 수익이 정지되어, 종가는 없습니다. 나는 금융 시장의 세계 통계의 정도를 적용하고자하는 초보 상인입니다. 나는 당신이 t 몇 년 코드를 공유 할 바랬다 - 보았다, 하지만 난을 통해보고 더 나은 R을 배우고 사용할 수있는 형태 / 스크립트가있는 경우는 그것을 내 방식을 보낼 수 있다면, 나는 감사보다 더 될 것입니다. 덕분에 다시 게시물에 대한이 우수했다. 회신 응답 SVM 자산 관리 SVM이 간단한 전제로 1990 년에 설립되었다 탈퇴 취소 : 우리는 재능있는 투자 전문가들이 최선을 다해 자금을 실행할 수있는 유연성을해야하는 환경을 창조하고 싶었다. 이것은 좋은 아이디어가 번성하고 엄격한 분석 생각이 곳을 소중히하는 문화를 제공하는 것을 의미한다. 스타일 우리는 유럽의 영국, 글로벌 주식에 대한 우리의 전문 지식을 중심으로 전문입니다. 우리의 포트폴리오는 제약 농축 된 고 확신합니다. 주식 따기는 우리의 사업이다. 우리의 구조는 우리에게 가장 좋은 기회를 구입하고 잠재력에 도달하면 판매 할 수있는 민첩성을 제공합니다 구조. 모든 전략은 최적의 용량을 가지고있다. 세계 수준의 비즈니스 및 세계적인 수준의 재고 사이에 상당한 차이가 있습니다 접근. 좋은 주식은 주가가 진정한 가치를 인식 할 수없는 곳입니다. stockpickers, 우리의 분석은 회사의 주가를 이동합니다 키 드라이버에 초점을 맞추고 있습니다. 위치 우리 회사 회의에서 얻는 통찰력은 우리의 과정에 매우 중요합니다. 유럽​​의 주요 금융 센터로, 에딘버러는 우리에게 기업 임원 방문에 탁월한 액세스 할 수 있습니다. 농축 된 포트폴리오를 실행에서 리스크 관리의 성공은 엄격한 리스크 관리 프로세스를 필요로한다. 재고 수준에서 방어의 첫 번째 줄은 분석의 품질입니다. 또한 우리는 최소한의 유동성 제한 및 포트폴리오 신중 다양 화되어 작동합니다. SVM은 희박 적응과 지적 엄격한입니다. 우리는 우리의 고객이 그에서 혜택을 얻을 전망이다. SELECT USER 유형은 우리의 사이트는 SVM 다른 투자자들에게 쉽게 접근하고 포괄적 인 정보를 제공하도록 설계되었습니다. 당신의 적절한 사용자 유형을 선택하십시오. 는이 웹 사이트 내에서 언급 된 정보가 포함 된 투자 제품 모두에 적용되는 법률 및 규제 제한 사항을 설명하고 중요한 법률 및 규정 정보 당신은, 진행하기 전에 다음과 같은 정보를 읽을 수 있어야합니다. 쿠키가 있어야 브라우저에서 사용이 웹 사이트를 입력하려면, 그렇지 않으면 쿠키는 중요한 규제 정보를 알고 있는지 확인하는 데 사용됩니다 진행 할 수 없습니다. 이 웹 사이트의 정보는 발행 SVM 자산 운용 제한의 승인을, 어떤 방법으로, 투자, 법률 또는 세무 조언을하지 구성 않는다되었습니다. SVM의 주요 사업은 개인 및 기관 고객들의 광범위한 투자 매니저 역할을하는 것입니다. SVM 자산 운용 제한 권한과 영국의 금융 실시 기관 (FCA)에 의해 조절된다. 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