Wednesday, 2 August 2017

Manajemen frekuensi perdagangan sistem desain dan proses tinggi


Perdagangan Algoritma Sebagai strategi perdagangan algoritmik, termasuk strategi perdagangan frekuensi tinggi (HFT), telah berkembang lebih luas di pasar sekuritas A. S., potensi strategi ini berdampak negatif pada pasar dan stabilitas perusahaan juga meningkat. Perusahaan anggota FINRA yang terlibat dalam strategi algoritmik tunduk pada peraturan SEC dan FINRA yang mengatur aktivitas perdagangan mereka, termasuk FINRA Rule 3110 (Supervision). Program pengawasan dan pengendalian yang masuk akal mungkin tidak mencegah kemungkinan kegagalan. Namun, ada beberapa praktik pengawasan dan pengendalian yang efektif yang dapat dilakukan perusahaan untuk mengurangi kemungkinan dan mengurangi dampak masalah di masa depan. Praktek-praktek ini termasuk yang berikut: General Risk Assessment and Response Firm harus melakukan tinjauan menyeluruh atas aktivitas perdagangan mereka dan mempertimbangkan untuk menerapkan komite lintas disiplin untuk menilai dan bereaksi terhadap risiko yang berkembang yang terkait dengan strategi algoritmik. Pengembangan Perangkat Lunak dan Implementasi Perangkat Lunak juga harus berfokus pada pengembangan strategi algoritmik dan bagaimana strategi tersebut diuji dan diterapkan. Pengujian Perangkat Lunak dan Validasi Sistem Pengujian strategi algoritmik sebelum dimasukkan ke dalam produksi merupakan komponen penting dari kebijakan dan prosedur yang efektif. Sistem Perdagangan Perusahaan harus mengembangkan kebijakan dan prosedur mereka untuk memasukkan tinjauan aktivitas perdagangan setelah strategi algoritmik diterapkan atau telah diubah. Kepatuhan Memastikan adanya komunikasi yang efektif antara staf kepatuhan dan staf yang bertanggung jawab atas pengembangan strategi algoritmik merupakan elemen kunci dari kebijakan dan prosedur yang efektif. Apakah Anda menemukan apa yang Anda cari Apakah Anda memiliki saran untuk membuat halaman ini lebih baik Beri tahu webmaster kami. Inovator produk perangkat lunak untuk badan pemerintah vertikal dan konstruksi Arsitektur 8211 Construction (AEC) SoftTech Engineers Pvt. Ltd didedikasikan untuk berinovasi produk perangkat lunak kelas dunia yang dapat diandalkan dan terpercaya untuk niche vertikal Arsitektur-Teknik-Konstruksi (AEC). Produk kami memungkinkan pelanggan mengurangi biaya, meningkatkan produktivitas, memiliki kontrol yang efektif dan meningkatkan pemanfaatan sumber daya dalam hal orang, infrastruktur dan layanan pelanggan. Produk kami bereputasi: AutoDCR merupakan produk pemenang penghargaan nasional, yang telah merevolusi proses pengawasan rencana bangunan di badan pemerintah. Saat ini diimplementasikan di 50 ULB di India PWIMS Public Works Information Management System, aplikasi Commercial Off-the-shelf (COTS) berbasis web untuk mengelola proses fungsional inti dari perencanaan, pengadaan dan pemeliharaan pekerjaan di organisasi pekerjaan umum. OPTICON perangkat lunak manajemen konstruksi yang kuat yang dirancang khusus untuk organisasi konstruksi. Dengan modul yang dibuat dengan cerdas untuk proyek, keuangan, mesin pabrik, proyek bangunan Anda terjamin akan keuntungan positif. Layanan BIMALA Proyek virtualisasi semakin penting dari hari ke hari. Dengan tersedianya model 3D, sebelum dimulainya konstruksi sebenarnya memiliki kelebihan banyak. Dengan BIM, desain tetap konsisten, terkoordinasi, dan lebih akurat di semua pemangku kepentingan. Dengan 750 orang pengalaman bertahun-tahun dan studi mendalam tentang SoftTech Engineers Pvt. Ltd telah mengembangkan produk ERP e-governance dan konstruksi yang mengingat kebutuhan spesifik pelanggan kami, Anda dapat yakin bahwa bisnis Anda ada di tangan yang baik. Produk dari SoftTech Engineers Pvt. Ltd menjamin: Peningkatan produktivitas Fokus pada fungsi inti bisnis Anda Peningkatan garis bawah Pertahankan aset perusahaan Anda Berinvestasi dalam waktu dan uang dalam teknologi bisnis SoftTech Engineers Pvt. Ltd adalah rekan terpercaya di tryst Anda untuk success. This posting akan detail apa yang saya lakukan untuk membuat approx. 500k dari perdagangan frekuensi tinggi dari tahun 2009 sampai 2010. Sejak saya berdagang secara independen dan saya tidak lagi menjalankan program saya, Irsquom senang memberi tahu semua. Perdagangan saya sebagian besar berada di kontrak berjangka Russel 2000 dan DAX. Kunci kesuksesan saya, saya percaya, tidak dalam persamaan keuangan yang canggih, melainkan dalam keseluruhan desain algoritma yang mengikat banyak komponen sederhana dan pembelajaran mesin yang digunakan untuk mengoptimalkan profitabilitas maksimum. Anda tidak perlu mengetahui terminologi yang canggih di sini karena ketika saya mengatur program saya, semuanya didasarkan pada intuisi. (Tentu saja, Andrew Ngrsquos tentu saja belajar mesin yang tidak ada - btw jika Anda mengeklik tautan itu milik Anda untuk dibawa ke proyek saya saat ini: CourseTalk, situs ulasan untuk MOOC) Pertama, saya hanya ingin menunjukkan bahwa kesuksesan saya bukan sekadar hasil dari keberuntungan. Program saya menghasilkan 1000-4000 perdagangan per hari (setengah lama, setengah pendek) dan tidak pernah masuk ke posisi lebih dari beberapa kontrak dalam satu waktu. Ini berarti keberuntungan acak dari perdagangan tertentu rata-rata cukup cepat. Hasilnya saya tidak pernah kalah lebih dari 2000 dalam satu hari dan tidak pernah mengalami bulan yang kalah: (EDIT) Angka-angka ini setelah membayar komisi) Dan herersquos sebuah bagan untuk memberi Anda kesan variasi harian. Catatan ini tidak termasuk 7 bulan terakhir karena - saat angka tersebut berhenti naik - saya kehilangan motivasi untuk masuk ke dalamnya. Latar belakang trading saya Sebelum membuat program trading otomatis Irsquod memiliki pengalaman 2 tahun sebagai trader hari ldquomanualrdquo. Ini terjadi pada tahun 2001 - ini adalah hari-hari awal perdagangan elektronik dan ada peluang bagi ldquoscalpersrdquo untuk menghasilkan uang dengan baik. Saya hanya bisa menggambarkan apa yang saya lakukan sama seperti bermain game judi video dengan tepi yang seharusnya. Menjadi sukses berarti menjadi cepat, disiplin, dan memiliki kemampuan pengenalan pola intuitif yang baik. Saya mampu menghasilkan sekitar 250k, melunasi pinjaman mahasiswa saya dan memiliki sisa uang. Menang Selama lima tahun ke depan saya akan meluncurkan dua startups, mengambil beberapa keterampilan pemrograman di sepanjang jalan. Tidak akan sampai akhir 2008 bahwa saya akan kembali ke perdagangan. Dengan uang yang rendah dari penjualan startup pertama saya, perdagangan menawarkan harapan beberapa uang cepat sementara saya mengetahui langkah selanjutnya saya. Pada tahun 2008 saya memakai futures perdagangan hari ini dengan menggunakan software yang disebut T4. Irsquod menginginkan beberapa hotkey yang disesuaikan dengan pesanan, jadi setelah menemukan T4 memiliki API, saya mengambil tantangan untuk belajar C (bahasa pemrograman yang dibutuhkan untuk menggunakan API) dan terus maju dan membangun beberapa hotkeys lagi. Setelah mendapatkan kaki saya basah dengan API, saya segera memiliki aspirasi yang lebih besar: Saya ingin mengajarkan komputer untuk berdagang untuk saya. API menyediakan aliran data pasar dan cara mudah mengirim pesanan ke bursa - yang harus saya lakukan hanyalah menciptakan logika di tengahnya. Berikut adalah tangkapan layar dari jendela perdagangan T4. Apa yang keren adalah ketika saya menjalankan program saya, saya dapat melihat perdagangan komputer dengan antarmuka yang sama persis ini. Menonton perintah nyata muncul masuk dan keluar (sendiri dengan uang riil saya) sangat mendebarkan dan menyeramkan. Perancangan Algoritma Dari awal, tujuan saya adalah menata sistem sedemikian rupa sehingga saya cukup yakin Irsquod menghasilkan uang sebelum melakukan perdagangan langsung. Untuk mencapai hal ini, saya perlu membangun kerangka simulasi perdagangan yang seakurat mungkin - mensimulasikan live trading. Sementara perdagangan dalam mode live diperlukan pemutakhiran pasar pemrosesan yang mengalir melalui API, mode simulasi memerlukan pembacaan pasar dari file data. Untuk mengumpulkan data ini, saya menyiapkan versi pertama program saya untuk hanya terhubung ke API dan merekam pembaruan pasar dengan cap waktu. Saya akhirnya menggunakan data pasar terkini 4 minggu untuk melatih dan menguji sistem saya. Dengan kerangka dasar di tempat saya masih memiliki tugas mencari tahu bagaimana membuat sistem perdagangan yang menguntungkan. Ternyata algoritme saya akan terbagi menjadi dua komponen berbeda, yang Irsquoll jelajahi secara bergantian: Memprediksi pergerakan harga dan Membuat perdagangan yang menguntungkan Memprediksi pergerakan harga Mungkin komponen yang jelas dari sistem perdagangan mana pun dapat memprediksi kemana harga akan bergerak. Dan saya tidak terkecuali. Saya menentukan harga saat ini sebagai rata-rata tawaran dalam dan penawaran dalam dan saya menetapkan tujuan untuk memperkirakan di mana harga akan berada dalam 10 detik berikutnya. Algoritma saya perlu memikirkan prediksi momen demi momen ini sepanjang hari perdagangan. Dengan membuat indikator pengoptimalan, saya membuat beberapa indikator yang terbukti memiliki kemampuan yang berarti untuk memprediksi pergerakan harga jangka pendek. Setiap indikator menghasilkan angka yang positif atau negatif. Indikatornya berguna jika lebih sering daripada tidak angka positif berhubungan dengan pasar naik dan angka negatif berhubungan dengan pasar yang turun. Sistem saya memungkinkan saya untuk dengan cepat menentukan berapa banyak kemampuan prediksi yang ada sehingga saya dapat bereksperimen dengan banyak indikator berbeda untuk melihat apa yang berhasil. Banyak indikator memiliki variabel dalam formula yang menghasilkannya dan saya dapat menemukan nilai optimal untuk variabel tersebut dengan melakukan perbandingan dengan hasil yang dicapai dengan nilai yang bervariasi. Indikator yang paling berguna semuanya relatif sederhana dan didasarkan pada kejadian terkini di pasar yang sedang saya trading dan juga pasar efek berkorelasi. Membuat prediksi pergerakan harga pasti Memiliki indikator yang hanya memperkirakan pergerakan harga naik atau turun tidak cukup. Saya perlu tahu persis berapa banyak pergerakan harga yang diprediksi oleh setiap nilai yang mungkin dari setiap indikator. Saya membutuhkan formula yang akan mengubah nilai indikator menjadi prediksi harga. Untuk mencapai hal ini, saya melacak pergerakan harga yang diprediksi dalam 50 ember yang bergantung pada kisaran nilai indikator yang jatuh. Ini menghasilkan prediksi unik untuk setiap ember yang kemudian dapat saya grafik di Excel. Seperti yang Anda lihat, kenaikan harga yang diharapkan akan meningkat seiring dengan meningkatnya nilai indikator. Berdasarkan grafik seperti ini saya bisa membuat formula agar sesuai dengan kurva. Pada awalnya saya melakukan ini dengan benar secara manual tapi saya segera menulis beberapa kode untuk mengotomatisasi proses ini. Perhatikan bahwa tidak semua kurva indikator memiliki bentuk yang sama. Perhatikan juga bahwa ember itu didistribusikan secara logaritma sehingga menyebarkan data secara merata. Akhirnya perhatikan bahwa nilai indikator negatif (dan perkiraan harga turunnya yang sesuai) dibalik dan digabungkan dengan nilai positif. (Algoritma saya diobati naik turun sama persis.) Menggabungkan indikator untuk prediksi tunggal Hal penting yang harus dipertimbangkan adalah bahwa setiap indikator tidak sepenuhnya independen. Saya tidak hanya bisa menambahkan semua prediksi yang dibuat setiap indikator secara individual. Kuncinya adalah untuk mengetahui nilai prediktif tambahan yang setiap indikator melebihi apa yang telah diperkirakan. Ini sulit diterapkan, tapi itu berarti bahwa jika saya menerapkan beberapa indikator pada saat bersamaan, saya harus hati-hati mengubahnya sehingga akan mempengaruhi prediksi orang lain. Agar ldquocurve fitrdquo semua indikator pada saat yang sama saya setup optimizer untuk langkah hanya 30 jalan menuju kurva prediksi baru dengan masing-masing lulus. Dengan lompatan 30 ini saya menemukan bahwa kurva prediksi akan stabil dalam beberapa lintasan. Dengan setiap indikator yang sekarang memberi kita prediksi harga tambahan, saya bisa menambahkannya untuk menghasilkan prediksi tunggal dimana pasar berada dalam 10 detik. Mengapa memprediksi harga tidak cukup Anda mungkin berpikir bahwa dengan keunggulan ini di pasar saya emas. Tapi Anda harus ingat bahwa pasar terdiri dari penawaran dan penawaran - bukan hanya satu harga pasar. Kesuksesan dalam perdagangan frekuensi tinggi turun untuk mendapatkan harga yang bagus dan harganya tidak semudah itu. Faktor-faktor berikut membuat sistem yang menguntungkan menjadi sulit: Dengan setiap perdagangan saya harus membayar komisi kepada broker dan bursa saya. Penyebaran (selisih antara tawaran tertinggi dan penawaran terendah) berarti bahwa jika saya hanya membeli dan menjual secara acak Irsquod akan kehilangan satu ton uang. Sebagian besar volume pasar adalah bots lain yang hanya akan melakukan perdagangan dengan saya jika mereka mengira memiliki beberapa keunggulan statistik. Melihat tawaran itu tidak menjamin saya bisa membelinya. Pada saat pesanan pembelian saya sampai ke bursa, sangat mungkin tawaran itu dibatalkan. Sebagai pemain pasar kecil tidak mungkin saya bisa bersaing dengan kecepatan sendiri. Membangun simulasi perdagangan penuh Jadi, saya memiliki kerangka kerja yang memungkinkan saya untuk mendukung dan mengoptimalkan indikator. Tapi saya harus melampaui ini - saya memerlukan kerangka kerja yang memungkinkan saya melakukan backtest dan mengoptimalkan sistem perdagangan penuh di mana saya mengirim pesanan dan mendapatkan posisi. Dalam hal ini Irsquod akan mengoptimalkan total PampL dan sampai batas tertentu rata-rata PampL per perdagangan. Ini akan menjadi lebih rumit dan dalam beberapa hal tidak mungkin untuk model persis tapi saya melakukan yang terbaik yang saya bisa. Berikut adalah beberapa masalah yang harus saya hadapi: Ketika sebuah pesanan dikirim ke pasar dalam simulasi, saya harus memodelkan jeda waktu. Fakta bahwa sistem saya melihat sebuah tawaran tidak berarti bahwa itu bisa membelinya langsung. Sistem akan mengirim pesanan, menunggu sekitar 20 milidetik dan kemudian hanya jika tawaran itu masih ada yang dianggap sebagai perdagangan yang dieksekusi. Ini tidak tepat karena jeda waktu sebenarnya tidak konsisten dan tidak dilaporkan. Ketika saya mengajukan penawaran atau tawaran, saya harus melihat arus eksekusi perdagangan (disediakan oleh API) dan menggunakannya untuk mengukur kapan pesanan saya akan berhasil dieksekusi. Untuk melakukan ini, saya harus melacak posisi pesanan saya dalam antrian. (Ini merupakan sistem first-in first-out pertama.) Sekali lagi, saya tidak dapat melakukan ini dengan sempurna tapi saya membuat perkiraan terbaik. Untuk memperbaiki simulasi pelaksanaan pesanan saya, yang saya lakukan adalah mengambil file log saya dari live trading melalui API dan membandingkannya dengan file log yang dihasilkan oleh simulasi perdagangan dari periode waktu yang sama. Saya bisa mendapatkan simulasi saya sampai pada titik yang cukup akurat dan untuk bagian-bagian yang tidak mungkin dipodelkan dengan tepat, saya memastikan setidaknya menghasilkan hasil yang serupa secara statistik (dalam metrik yang saya anggap penting). Membuat perdagangan yang menguntungkan Dengan model simulasi pesanan di tempat, saya sekarang bisa mengirim pesanan dalam mode simulasi dan melihat Simulasi PampL. Tapi bagaimana sistem saya tahu kapan dan di mana untuk membeli dan menjual Prediksi pergerakan harga adalah titik awal tapi bukan keseluruhan cerita. Yang saya lakukan adalah membuat sistem penilaian untuk masing-masing dari 5 tingkat harga pada penawaran dan penawaran. Ini termasuk satu tingkat di atas tawaran dalam (untuk pesanan beli) dan satu tingkat di bawah tawaran dalam (untuk pesanan jual). Jika skor pada tingkat harga tertentu berada di atas ambang batas tertentu yang berarti sistem saya harus memiliki bidoffer aktif di sana - di bawah ambang batas maka pesanan aktif apapun harus dibatalkan. Berdasarkan hal itu, tidak jarang sistem saya akan meniru tawaran di pasar lalu segera membatalkannya. (Meskipun saya mencoba untuk meminimalkan hal ini karena hal itu mengganggu siapa pun yang melihat layar dengan mata manusia - termasuk saya.) Nilai tingkat harga dihitung berdasarkan faktor-faktor berikut: Prediksi pergerakan harga (yang telah kita bahas sebelumnya). Tingkat harga yang dimaksud. (Tingkat dalam berarti prediksi pergerakan harga yang lebih besar diperlukan.) Jumlah kontrak di depan pesanan saya dalam antrian. (Kurang lebih baik.) Jumlah kontrak di balik pesanan saya dalam antrian. (Lebih baik lebih baik.) Pada dasarnya faktor-faktor ini berfungsi untuk mengidentifikasi tempat-tempat ldquosaferdquo untuk bidoffer. Prediksi pergerakan harga saja tidak memadai karena tidak memperhitungkan fakta bahwa ketika mengajukan penawaran saya tidak otomatis terisi - saya hanya terisi jika seseorang menjual kepada saya di sana. Kenyataannya adalah fakta bahwa seseorang menjual kepada saya dengan harga tertentu telah mengubah peluang statistik perdagangan. Variabel yang digunakan dalam langkah ini semuanya tunduk pada optimasi. Hal ini dilakukan dengan cara yang sama seperti yang saya optimalkan pada indikator pergerakan harga kecuali dalam hal ini saya mengoptimalkan posisi bottom line PampL. Apa yang diabaikan program saya Ketika bertransaksi sebagai manusia kita sering memiliki emosi dan bias yang kuat yang dapat menyebabkan keputusan yang kurang optimal. Jelas saya tidak ingin mengkodifikasi bias ini. Berikut adalah beberapa faktor yang diabaikan oleh sistem saya: Harga suatu posisi dimasukkan - Di kantor perdagangan, cukup umum mendengar percakapan tentang harga di mana seseorang panjang atau pendek seolah-olah itu akan mempengaruhi pengambilan keputusan di masa depan mereka. Meskipun ini memiliki beberapa keabsahan sebagai bagian dari strategi pengurangan risiko, hal itu benar-benar tidak berpengaruh pada kejadian masa depan di pasar. Oleh karena itu, program saya sama sekali mengabaikan informasi ini. Konsep itu sama dengan mengabaikan biaya hangus. Pergi pendek vs keluar dari posisi panjang - Biasanya seorang trader akan memiliki kriteria berbeda yang menentukan di mana untuk menjual posisi long versus mana harus pergi pendek. Namun dari perspektif algoritme saya tidak ada alasan untuk membuat perbedaan. Jika algoritme saya memperkirakan pergerakan ke bawah adalah ide bagus terlepas dari apakah saat ini panjang, pendek, atau datar. Strategi tingkat atas yang ldquodoubling - Ini adalah strategi umum dimana pedagang akan membeli lebih banyak saham jika ada perdagangan asli melawan mereka. Hal ini menyebabkan harga beli rata-rata Anda lebih rendah dan berarti kapan (atau jika) saham berbalik, Anda harus mengatur agar uang Anda kembali dalam waktu singkat. Menurut pendapat saya ini benar-benar strategi yang mengerikan kecuali jika Anda memilih Warren Buffet. Yoursquore menipu untuk berpikir bahwa Anda melakukannya dengan baik karena sebagian besar perdagangan Anda akan menjadi pemenang. Masalahnya adalah saat Anda kehilangan Anda kehilangan besar. Efek lainnya adalah membuat sulit untuk menilai apakah Anda benar-benar memiliki keunggulan di pasar atau hanya beruntung. Mampu memonitor dan memastikan bahwa program saya ternyata memiliki keunggulan merupakan tujuan penting. Karena algoritme saya membuat keputusan dengan cara yang sama terlepas dari dari mana ia memasuki perdagangan atau jika saat ini panjang atau pendek, kadang-kadang mereka masuk (dan mengambil) beberapa transaksi kerugian besar (sebagai tambahan pada beberapa perdagangan besar). Tapi, sebaiknya Anda tidak berpikir bahwa tidak ada manajemen risiko. Untuk mengelola risiko saya memaksakan posisi maksimal 2 kontrak sekaligus, kadang-kadang menumpuk pada hari volume tinggi. Saya juga memiliki batas kerugian harian maksimum untuk melindungi terhadap kondisi pasar yang tidak terduga atau adanya bug dalam perangkat lunak saya. Batasan ini diberlakukan dalam kode saya tapi juga di backend melalui broker saya. Seperti yang terjadi saya tidak pernah mengalami masalah yang signifikan. Menjalankan Algoritma Dari saat saya mulai mengerjakan program saya, saya membutuhkan waktu sekitar 6 bulan sebelum saya sampai pada titik profitabilitas dan mulai menjalankannya secara langsung. Meski lumayan banyak waktu belajar bahasa pemrograman baru. Seiring saya memperbaiki program, saya melihat peningkatan keuntungan untuk masing-masing empat bulan ke depan. Setiap minggu saya akan melatih sistem saya berdasarkan data 4 minggu sebelumnya. Saya menemukan ini mencapai keseimbangan yang tepat antara menangkap tren perilaku pasar terkini dan mengasuransikan algoritme saya memiliki cukup data untuk membangun pola yang berarti. Sebagai pelatihan mulai mengambil lebih banyak dan lebih banyak waktu saya membaginya sehingga bisa dilakukan oleh 8 mesin virtual menggunakan amazon EC2. Hasilnya kemudian disatukan pada mesin lokal saya. Inti dari trading saya adalah Oktober 2009 ketika saya menghasilkan hampir 100k. Setelah ini saya terus menghabiskan empat bulan ke depan untuk mencoba memperbaiki program saya meski mengalami penurunan keuntungan setiap bulannya. Sayangnya, pada titik ini saya rasa Irsquod menerapkan semua gagasan terbaik saya karena tidak ada yang saya coba nampaknya sangat membantu. Dengan frustrasi karena tidak bisa melakukan perbaikan dan tidak merasakan pertumbuhan saya mulai memikirkan arah baru. Saya mengirimi email ke 6 perusahaan perdagangan frekuensi tinggi yang berbeda untuk melihat apakah mereka tertarik untuk membeli perangkat lunak saya dan mempekerjakan saya untuk bekerja untuk mereka. Tidak ada yang menjawab Saya memiliki beberapa ide startup baru yang ingin saya kerjakan jadi saya tidak pernah menindaklanjutinya. UPDATE - Saya memposting ini di Hacker News dan mendapat banyak perhatian. Saya hanya ingin mengatakan bahwa saya tidak menganjurkan siapapun yang mencoba melakukan hal seperti ini sekarang juga. Anda akan membutuhkan tim orang yang sangat cerdas dengan berbagai pengalaman untuk memiliki harapan untuk bersaing. Bahkan ketika saya melakukan ini, saya percaya sangat jarang bagi individu untuk meraih kesuksesan (walaupun saya pernah mendengar tentang orang lain.) Ada komentar di bagian atas halaman yang menyebutkan statistik yang dimanipulasi dan merujuk kepada saya sebagai investor ldquoretail yang menginginkan Akan memilih offrdquo. Ini adalah komentar yang agak disayangkan yang hanya didasarkan pada kenyataan. Menetapkan hal itu di samping beberapa komentar menarik lainnya: news. ycombinatoritemid4748624 UPDATE 2 - Irsquove mengirimkan sebuah FAQ lanjutan yang menjawab beberapa pertanyaan umum yang Irsquove terima dari pedagang tentang posting ini.

No comments:

Post a Comment