Binary Review Kiyosaki Formula

Best Binary Options Brokers 2020:

    The Best Binary Options Broker 2020!
    Perfect For Beginners and Middle-Leveled Traders!
    Free Education.
    Free Demo Account.
    Get Your Sign-Up Bonus Now!


    Recommended Only For Experienced Traders!

7 Binary Options


Latest posts by Marcio (see all)

  • How to Become a Great Trader? – March 2, 2020
  • 7 Mistakes Novice Traders Make (Please, Avoid Them) – February 12, 2020
  • 5 Day Trading Tips You Want to Know – January 20, 2020

As one of the fastest growing industries in the financial world, it is not surprising to find the binary options trading arena constantly being flooded with all kinds of trading solutions said to enhance a trader’s trading ability.

While some of these trading solutions may be genuine, many are actually scams. This is the main reason why this website exists. We are constantly monitoring the internet for any new trading software that claims to help traders generate profits at an astronomical rate and see if the claims holds up to our scrutiny.

For this review, we will take a look at the CashFormula trading system that was introduced by their founders, Tim Stafford and Professor Drew Cummings. Claiming a win ratio in excess of 70%, can the CashFormula trading system live up to its claims? Keep reading our review to find out.

What is the Cash Formula?

Also known as the CF Files, the Cash Formula is said to be a trading software that uses a secret algorithm to trade the financial markets with a phenomenal winning ratio. It is distributed by a company that was founded by both Tim Stafford and Professor Drew Cummings.

Here are some red flags about the software:

  1. One of the first red flags that we noticed about the Cash Formula trading was its purported origin. According to Tim Stafford, it is based on some secret algorithm which was stolen by some hackers which later sold the algorithms to a banking cartel which in turn accidentally leaked details of the algorithms to his anonymous mentor. Frankly, this is the kind of story that you only find in thriller movies or spy novels.
  2. The main issue with this story is the fact that the algorithm was stolen. Given the fact that it is illegal to deal with stolen material regardless of how many parties the stolen material has passed through, you will also become complicit in the handling of stolen materials. And if there is no actual risk of the authorities coming after you, then it stands to reason that the story of the algorithm origin is most likely fake which by implication means that the software is a fake too.
  3. Furthermore, given the anonymity of this so called mentor, there is no way to verify the legitimacy of the Cash Formula trading system.

The Man Behind Cash Formula

The promotional video for Cash Formula, presented by Tim Stafford, is light on the details, but here’s what we’ve gleaned. Tim Stafford, discovered a ‘secret loophole’ that has enabled him to siphon billions from the financial system, and made him a very wealthy man.

And now, because he grew up poor as the single child with two alcoholic parents, he feels empathetic and wants to give back to people in need of money, at no charge.

A quick Internet search will reveal that Tim Stafford is entirely fictional, with the only information to be found about him relating to this robot. Here’s the truth: Tim Stafford is an actor, and not a particularly good one.

Is This System Free?

The robot itself may be free but opening a trading account with their affiliate broker, FMTrader, which is completely unregulated, will cost you $250.

Are Those Testimonials Real?

Just like Tim Stafford, the testimonial givers are all paid, and because all of them are filmed in front of the same white background, they are likely actors as well (if the testimonials looked like they were filmed in their own living room, we would say they were from Fiverr). None of it is real, and there is no ‘secret loophole’ that will make you $20,000 a day sitting on your couch doing nothing.

If you don’t believe us, you can simply do some research on the names of these Cash Formula ‘success stories’. Such as ‘Lauren T’, who claims to be LinkedIn entrepreneur yet a quick search on the LinkedIn database will show no such person looking like the person in the video.

The Window Dressing Which We See

Here’s what the promotional video for Cash Formula shows us to convince us that the robot is legit. Some are so obviously faked, while others might need a more trained eye to spot.

  1. Photoshopped bank accounts showing hundreds of thousands or millions of dollars in the bank. This is standard with 99% of binary options robots.
  2. Fake testimonials, typically hired on Fiverr, but may use local actors as well, which is likely the case with Cash Formula.
  3. Countdown timers showing you that only a limited time remains for you to use the robot for free. Another standard tactic used by binary options robots; if you refresh the page you will see the timer reset.
  4. Out of context news clips used to support Tim Stafford’s rant against wealth inequality and the 1%.
  5. A supposedly bulletproof briefcase containing the ‘secret loophole’ that Tim Stafford uses to siphon billions of dollars from the financial system. This is so ridiculous we don’t know where to start.

The Important Information Missing (Partial List)

The ‘window dressing’ above may be enough to fool totally inexperienced people who have just discovered binary options and online trading, or people who don’t do their research in general. But here’s some stuff that is not shown which would have made it more convincing.

Best Binary Options Brokers 2020:

    The Best Binary Options Broker 2020!
    Perfect For Beginners and Middle-Leveled Traders!
    Free Education.
    Free Demo Account.
    Get Your Sign-Up Bonus Now!


    Recommended Only For Experienced Traders!

  1. Actual balances on broker trading accounts showing how profitable the software is.
  2. How the software actually works beyond a ‘secret loophole’.
  3. Live demonstrations of the software in action.

$20,000 A Day. Really?

In addition to the $20,000 a day promise, the Cash Formula website also says that they will give you $100,000 in free cash as incentive for you not closing the webpage immediately. If you think that’s going to happen, we don’t know what to say.

There is an actual ‘cash formula’ at play here, but it is not the Cash Formula that is being sold to you via their nonsensical promotional video. Rather, the real cash formula is the formula that binary options robots creators use to generate real cash…. for themselves.

There is no way you will be able to make this much money using this program

Where does that cash come from? It comes from binary options brokers, who these robot creators are affiliates of. When you or someone else opens up a trading account with one of their affiliate brokers by going through the robot’s website, they get a nice commission.

So indirectly speaking, the robot creators do in fact make money from you. That’s why they are all offered for free, despite allegedly being able to generate thousands of dollars in profit a day at zero risk.

Making good money trading binary options is certainly possible, but robots with false promises aren’t the way to go. Instead, take the time to actually educate yourself on trading and the markets and progress from there.

Scammy Popups

As if Cash Formula wasn’t bad enough already, if you do visit their website (which is now fortunately defunct), you will be greeted by a terrible popup. It’s the terrible icing on a crappy cake.

How does it work?

So let us take a look at how the Cash Formula works. Based on the explanation offered by Tim Stafford, the Cash Formula uses a trading concept of following “money waves”.

  • Based on the periodical ups and downs which the markets go through, the Cash Formula exploits these cyclical movements by placing trades at the peak and trough of each cycle and compounding the profits each time a trade is made.
  • The returns for the Cash Formula is said to be in excess of 76%. Because of the high winning ratio, the trading system is limited to making $20,000 profits every 24 hours.
  • Anyone who joins the system would be able to generate a maximum of $20,000 in 24 hours of trading. So by filing up the registration form and making a small initial deposit of $250, you gain the chance to make $20,000 every day without any effort at all. If this sounds too good to be true then it probably is after we take into account the dubious origin of this software.

Final conclusion

From our research and observations, we find that the Cash Formula is nothing more than a money making app for its creator. And the marketing of the Cash Formula is solely designed to get you hyped up and register for the software. We strongly advise you against joining this worthless scheme as you are most likely never to see your money again.

The unfortunate truth is scammers are getting smarter and smarter each day. Using paid actors and fancy terminologies to impress and gain your trust, they install a false sense of security and hope in everyone just to get people to sign up with them. So don’t be fooled by their empty promises.

Метрики в задачах машинного обучения

В задачах машинного обучения для оценки качества моделей и сравнения различных алгоритмов используются метрики, а их выбор и анализ — непременная часть работы датасатаниста.

В этой статье мы рассмотрим некоторые критерии качества в задачах классификации, обсудим, что является важным при выборе метрики и что может пойти не так.

Метрики в задачах классификации

Для демонстрации полезных функций sklearn и наглядного представления метрик мы будем использовать датасет по оттоку клиентов телеком-оператора.

Accuracy, precision и recall

Перед переходом к самим метрикам необходимо ввести важную концепцию для описания этих метрик в терминах ошибок классификации — confusion matrix (матрица ошибок).
Допустим, что у нас есть два класса и алгоритм, предсказывающий принадлежность каждого объекта одному из классов, тогда матрица ошибок классификации будет выглядеть следующим образом:

True Positive (TP) False Positive (FP)
False Negative (FN) True Negative (TN)

Здесь — это ответ алгоритма на объекте, а — истинная метка класса на этом объекте.
Таким образом, ошибки классификации бывают двух видов: False Negative (FN) и False Positive (FP).


Интуитивно понятной, очевидной и почти неиспользуемой метрикой является accuracy — доля правильных ответов алгоритма:

Эта метрика бесполезна в задачах с неравными классами, и это легко показать на примере.

Допустим, мы хотим оценить работу спам-фильтра почты. У нас есть 100 не-спам писем, 90 из которых наш классификатор определил верно (True Negative = 90, False Positive = 10), и 10 спам-писем, 5 из которых классификатор также определил верно (True Positive = 5, False Negative = 5).
Тогда accuracy:

Однако если мы просто будем предсказывать все письма как не-спам, то получим более высокую accuracy:

При этом, наша модель совершенно не обладает никакой предсказательной силой, так как изначально мы хотели определять письма со спамом. Преодолеть это нам поможет переход с общей для всех классов метрики к отдельным показателям качества классов.

Precision, recall и F-мера

Для оценки качества работы алгоритма на каждом из классов по отдельности введем метрики precision (точность) и recall (полнота).

Precision можно интерпретировать как долю объектов, названных классификатором положительными и при этом действительно являющимися положительными, а recall показывает, какую долю объектов положительного класса из всех объектов положительного класса нашел алгоритм.

Именно введение precision не позволяет нам записывать все объекты в один класс, так как в этом случае мы получаем рост уровня False Positive. Recall демонстрирует способность алгоритма обнаруживать данный класс вообще, а precision — способность отличать этот класс от других классов.

Как мы отмечали ранее, ошибки классификации бывают двух видов: False Positive и False Negative. В статистике первый вид ошибок называют ошибкой I-го рода, а второй — ошибкой II-го рода. В нашей задаче по определению оттока абонентов, ошибкой первого рода будет принятие лояльного абонента за уходящего, так как наша нулевая гипотеза состоит в том, что никто из абонентов не уходит, а мы эту гипотезу отвергаем. Соответственно, ошибкой второго рода будет являться “пропуск” уходящего абонента и ошибочное принятие нулевой гипотезы.

Precision и recall не зависят, в отличие от accuracy, от соотношения классов и потому применимы в условиях несбалансированных выборок.
Часто в реальной практике стоит задача найти оптимальный (для заказчика) баланс между этими двумя метриками. Классическим примером является задача определения оттока клиентов.
Очевидно, что мы не можем находить всех уходящих в отток клиентов и только их. Но, определив стратегию и ресурс для удержания клиентов, мы можем подобрать нужные пороги по precision и recall. Например, можно сосредоточиться на удержании только высокодоходных клиентов или тех, кто уйдет с большей вероятностью, так как мы ограничены в ресурсах колл-центра.

Обычно при оптимизации гиперпараметров алгоритма (например, в случае перебора по сетке GridSearchCV ) используется одна метрика, улучшение которой мы и ожидаем увидеть на тестовой выборке.
Существует несколько различных способов объединить precision и recall в агрегированный критерий качества. F-мера (в общем случае ) — среднее гармоническое precision и recall :

в данном случае определяет вес точности в метрике, и при это среднее гармоническое (с множителем 2, чтобы в случае precision = 1 и recall = 1 иметь )
F-мера достигает максимума при полноте и точности, равными единице, и близка к нулю, если один из аргументов близок к нулю.
В sklearn есть удобная функция _metrics.classificationreport, возвращающая recall, precision и F-меру для каждого из классов, а также количество экземпляров каждого класса.

class precision recall f1-score support
Non-churned 0.88 0.97 0.93 941
Churned 0.60 0.25 0.35 159
avg / total 0.84 0.87 0.84 1100

Здесь необходимо отметить, что в случае задач с несбалансированными классами, которые превалируют в реальной практике, часто приходится прибегать к техникам искусственной модификации датасета для выравнивания соотношения классов. Их существует много, и мы не будем их касаться, здесь можно посмотреть некоторые методы и выбрать подходящий для вашей задачи.


При конвертации вещественного ответа алгоритма (как правило, вероятности принадлежности к классу, отдельно см. SVM) в бинарную метку, мы должны выбрать какой-либо порог, при котором 0 становится 1. Естественным и близким кажется порог, равный 0.5, но он не всегда оказывается оптимальным, например, при вышеупомянутом отсутствии баланса классов.

Одним из способов оценить модель в целом, не привязываясь к конкретному порогу, является AUC-ROC (или ROC AUC) — площадь (Area Under Curve) под кривой ошибок (Receiver Operating Characteristic curve ). Данная кривая представляет из себя линию от (0,0) до (1,1) в координатах True Positive Rate (TPR) и False Positive Rate (FPR):

TPR нам уже известна, это полнота, а FPR показывает, какую долю из объектов negative класса алгоритм предсказал неверно. В идеальном случае, когда классификатор не делает ошибок (FPR = 0, TPR = 1) мы получим площадь под кривой, равную единице; в противном случае, когда классификатор случайно выдает вероятности классов, AUC-ROC будет стремиться к 0.5, так как классификатор будет выдавать одинаковое количество TP и FP.
Каждая точка на графике соответствует выбору некоторого порога. Площадь под кривой в данном случае показывает качество алгоритма (больше — лучше), кроме этого, важной является крутизна самой кривой — мы хотим максимизировать TPR, минимизируя FPR, а значит, наша кривая в идеале должна стремиться к точке (0,1).

Критерий AUC-ROC устойчив к несбалансированным классам (спойлер: увы, не всё так однозначно) и может быть интерпретирован как вероятность того, что случайно выбранный positive объект будет проранжирован классификатором выше (будет иметь более высокую вероятность быть positive), чем случайно выбранный negative объект.

Рассмотрим следующую задачу: нам необходимо выбрать 100 релевантных документов из 1 миллиона документов. Мы намашинлернили два алгоритма:

  • Алгоритм 1 возвращает 100 документов, 90 из которых релевантны. Таким образом,

  • Алгоритм 2 возвращает 2000 документов, 90 из которых релевантны. Таким образом,

Скорее всего, мы бы выбрали первый алгоритм, который выдает очень мало False Positive на фоне своего конкурента. Но разница в False Positive Rate между этими двумя алгоритмами крайне мала — всего 0.0019. Это является следствием того, что AUC-ROC измеряет долю False Positive относительно True Negative и в задачах, где нам не так важен второй (больший) класс, может давать не совсем адекватную картину при сравнении алгоритмов.

Для того чтобы поправить положение, вернемся к полноте и точности :

Здесь уже заметна существенная разница между двумя алгоритмами — 0.855 в точности!

Precision и recall также используют для построения кривой и, аналогично AUC-ROC, находят площадь под ней.

Здесь можно отметить, что на маленьких датасетах площадь под PR-кривой может быть чересчур оптимистична, потому как вычисляется по методу трапеций, но обычно в таких задачах данных достаточно. За подробностями о взаимоотношениях AUC-ROC и AUC-PR можно обратиться сюда.

Logistic Loss

Особняком стоит логистическая функция потерь, определяемая как:

здесь — это ответ алгоритма на -ом объекте, — истинная метка класса на -ом объекте, а размер выборки.

Подробно про математическую интерпретацию логистической функции потерь уже написано в рамках поста про линейные модели.
Данная метрика нечасто выступает в бизнес-требованиях, но часто — в задачах на kaggle.
Интуитивно можно представить минимизацию logloss как задачу максимизации accuracy путем штрафа за неверные предсказания. Однако необходимо отметить, что logloss крайне сильно штрафует за уверенность классификатора в неверном ответе.

Отметим, как драматически выросла logloss при неверном ответе и уверенной классификации!
Следовательно, ошибка на одном объекте может дать существенное ухудшение общей ошибки на выборке. Такие объекты часто бывают выбросами, которые нужно не забывать фильтровать или рассматривать отдельно.
Всё становится на свои места, если нарисовать график logloss:

Видно, что чем ближе к нулю ответ алгоритма при ground truth = 1, тем выше значение ошибки и круче растёт кривая.


Полезные ссылки


Спасибо mephistopheies и madrugado за помощь в подготовке статьи.

Стрелочный индикатор для бинарных опционов Sane FX Binary

Стрелочный индикатор для бинарных опционов Sane FX Binary – эффективный инструмент для торговли опционами Call и Put с прибыльностью более 70%.

Стрелочный индикатор Sane FX Binary предназначен для торговли бинарными опционами. Автор индикатора утверждает, что его прибыльность составляет более 70%.

Индикатор Sane FX Binary отрисовывает стрелки соответствующего цвета и направления в местах покупки опционов Put и Call.

Стрелочный индикатор для бинарных опционов Sane FX Binary

Код индикатора закрыт, принцип его действия автор не раскрывает, поэтому мы настоятельно рекомендуем проверить работу индикатора Sane FX Binary в тестере или на демо-счете, прежде, чем торговать на реальном депозите.

Автор рекомендует использовать индикатор Sane FX Binary на таймфремах Н1 и D1 со временем экспирации 1-2 свечи, основные валютные пары, а также золото.

Вполне возможно, что стрелочный индикатор для бинарных опционов Sane FX Binary может подойти для обычного трейдинга валютными парами форекс после подбора оптимального таймфрейма и финансового актива.

Kiyosaki Formula Review

Kiyosaki Formula software is a blatant scam and a shame in the binary options industry. They use fake trading results, uncorroborated claims and many other things to promote the vice.

We needed to warn investors immediately we came across it. This is the joke of a century and a work that only charlatans specialize in.

If you got the message, it means that you are an open-minded person. We collected a few binary options software, then tested them before recommending them to people like you. Go ahead and use them.

Leave a Reply Cancel reply

Copyright © 2020 Scam Expert Advisor – Forex Robot Reviews

Best Binary Options Brokers 2020:

    The Best Binary Options Broker 2020!
    Perfect For Beginners and Middle-Leveled Traders!
    Free Education.
    Free Demo Account.
    Get Your Sign-Up Bonus Now!


    Recommended Only For Experienced Traders!

Like this post? Please share to your friends:
Binary Options Brokers, Signals and Strategies
Leave a Reply

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: