Tekninen analyysi Keskiarvot Keskimääräisten liukuvien keskiarvojen avulla lyhennetään lyhyen aikavälin heilahteluja saadaksemme paremman kuvan hintakehityksestä. Keskiarvot ovat trenditason indikaattoreita. Päivittäisten hintojen liukuva keskiarvo on osakkeen keskimääräinen hinta valitulla ajanjaksolla, joka näkyy päivittäin. Keskiarvon laskemiseksi sinun on valittava ajanjakso. Ajanjakso on aina heijastus, kun hinta on suhteessa enemmän tai vähemmän suhteessa hintatietojen suurempaan tai pienempään tasoittamiseen. Hintasäännöksinä käytetään suuntausindikaattoreita ja lähinnä hintatuen ja vastarinnan viitteenä. Yleisillä keskiarvoilla on kaikenlaisia kaavoja tasoittavien tietojen suhteen. Tarjoustapahtuma: tuotto Voitto teknisellä analyysilla Yksinkertainen liukuva keskiarvo Yksinkertainen liukuva keskiarvo lasketaan lisäämällä kaikki hinnat valitulla ajanjaksolla jaettuna kyseisellä ajanjaksolla. Näin jokaisella datan arvolla on sama paino keskimääräisessä tuloksessa. Kuva 4.35: Yksinkertainen, eksponentiaalinen ja painotettu liukuva keskiarvo. Paksu, musta käyrä kuvion 4.35 kaaviossa on 20 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo antaa enemmän painoarvoa prosenttiyksikköä kohti yksittäisiin hintoihin, jotka perustuvat seuraaviin kaavoihin: EMA (hinta EMA) (aiempi EMA (1 ndash EMA)) Useimmat sijoittajat eivät ole tyytyväisiä ilmaisu liittyy prosenttiosuuteen eksponentiaaliseen liukuvaan keskiarvoon, ne tuntuvat paremmilta aikakauden avulla. Jos haluat tietää prosenttiosuuden, jossa työskentelet jaksolla, seuraava kaava antaa sinulle muuntamisen: Kolmen päivän ajanjakso vastaa eksponentiaalista prosenttiosuutta: Kuvassa 4.35 oleva ohut musta käyrä on 20 päivän eksponentiaalinen liikkuva keskiverto. Painotettu liikkuvuus keskimäärin Painotettu liukuva keskiarvo painottaa viimeaikaisia tietoja ja vähentää vanhempien tietojen painoa. Painotettu liukuva keskiarvo lasketaan kertomalla kunkin datan kertoimella päivästä ldquo1rdquo - päivästä ldquonrdquo vanhin ja viimeisimpiin tietoihin tulos jaetaan kaikkien kertoimien kokonaismäärällä. 10 päivän painotetulla liukuva keskiarvolla 10-kertainen hinta on nykyään 10 päivän hinta suhteessa hintaan 10 päivää sitten. Samoin eilen hinta saa yhdeksän kertaa enemmän painoa ja niin edelleen. Kuvassa 4.35 oleva ohut, musta katkoviiva on 20 päivän painotettu liukuva keskiarvo. Yksinkertainen, eksponentiaalinen tai painotettu Jos verrataan näitä kolmea perusarvoja, näemme, että yksinkertainen keskiarvo on tasoittavin, mutta yleensä myös suurin viivästyminen hinnanmuutosten jälkeen. Eksponentiaalinen keskiarvo on lähempänä hintaa ja reagoi nopeammin hintavaihteluihin. Mutta lyhyemmät ajanjakson korjaukset näkyvät myös tässä keskimäärin vähemmän hellittämättömän vaikutuksen vuoksi. Lopuksi painotettu keskiarvo seuraa hintakehitystä entistä tarkemmin. Määritetään, mitkä näistä keskiarvoista käytetään, riippuu tavoitteesta. Jos haluat trendinilmaisijan paremman tasoituksen ja vain vähän reaktiota lyhyemmille liikkeille, yksinkertainen keskiarvo on paras. Jos haluat tasoittaa, jos näet edelleen lyhyen ajan keinut, niin joko eksponentiaalinen tai painotettu liukuva keskiarvo on parempi vaihtoehto. Miten laskea painotetut liikkuvat keskiarvot Excelissä käyttäen Exponential Smoothing Excel - datanalyysia Dummyille, 2. painos Exponential Smoothing Excel-työkalu laskee liikkuvan keskiarvon. Eksponentiaalinen tasoitus painaa kuitenkin liukuva keskiarvolaskelmissa olevia arvoja siten, että uusilla arvoilla on suurempi vaikutus keskimääräiseen laskentaan ja vanhoilla arvoilla on vähemmän vaikutusta. Tämä painotus toteutetaan tasoitusvakion avulla. Jos haluat havainnollistaa Exponential Smoothing - työkalun toimivuutta, oletetaan, että olet taas tarkastelemassa keskimääräistä päivittäistä lämpötilatietoa. Voit laskea painotetut liikkuvat keskiarvot käyttämällä eksponentiaalisia tasoituksia seuraavasti: Voit laskea eksponentiaalisesti tasoitetun liikkuvan keskiarvon napsauttamalla ensin Data-välilehteä Tietosuoja-komentoa. Kun Excel näyttää Data Analysis - valintaikkunan, valitse luettelosta Exponential Smoothing-kohde ja valitse sitten OK. Excel näyttää Exponential Smoothing - valintaikkunan. Tunnista tiedot. Jos haluat tunnistaa ne tiedot, joille haluat laskea eksponentiaalisesti tasoitettua liikkuvaa keskiarvoa, napsauta syöttöalueen tekstiruutua. Sitten määritä syöttöalue joko kirjoittamalla laskentataulukon alue tai valitsemalla laskentataulukko. Jos syöttöalueesi sisältää tekstitiedoston tietojen tunnistamiseksi tai kuvaamiseksi, valitse Tunnisteet-valintaruutu. Anna tasoitusvakion. Anna tasoitusvakion arvo vaimennuskertoimen tekstikenttään. Excel Help - tiedosto kertoo, että käytät tasoitusvakaa välillä 0,2 ja 0,3. Oletettavasti kuitenkin, jos käytät tätä työkalua, sinulla on omat ideasi siitä, mikä oikea tasoitusvakio on. (Jos et ole löytänyt tasoitusvakion, ehkä sinun ei pitäisi käyttää tätä työkalua.) Kerro Excel, jossa sijoitetaan eksponentiaalisesti tasoitettu liikkuvan keskiarvon data. Käytä Output Range - tekstiruutua tunnistamaan laskentataulukko, johon haluat sijoittaa liikkuvan keskiarvon tiedot. Esimerkiksi taulukon esimerkissä sijoitat liikkuvan keskiarvon tiedot laskentataulukkoon B2: B10. (Valinnainen) Kaavio eksponentiaalisesti tasoitetusta tiedosta. Jos haluat kartoittaa eksponentiaalisesti tasoitettuja tietoja, valitse Kaavioedostus-valintaruutu. (Valinnainen) Ilmoita, että haluat, että vakiovirheinformaatio lasketaan. Vakiovirheiden laskemiseksi valitse Vakio virheet - valintaruutu. Excel asettaa tavanomaiset virhearvot eksponentiaalisesti tasoitettujen liikkuvien keskiarvojen vieressä. Kun olet määrittänyt, mihin liikkuvaan keskimääräiseen tietoon haluat laskea ja missä haluat sijoittaa, napsauta OK. Excel laskee liikkuvaa keskimääräistä tietoa. Exploring Exponentially Weighted Moving Average Volatility on yleisin riskin mitta, mutta se tulee useisiin makuihin. Aiemmassa artikkelissa kerroin, kuinka laskea yksinkertainen historiallinen volatiliteetti. (Tämän artikkelin lukeminen on artikkelissa Volatiliteetin käyttö tulevaisuuden riskin arvioimiseksi.) Käytimme Googlessa todellista osakekurssitietoa, jotta laskettaisiin päivittäinen volatiliteetti 30 päivän varastotietojen perusteella. Tässä artikkelissa parannamme yksinkertaista volatiliteettiä ja keskustelemme eksponentiaalisesti painotetusta liikkuvasta keskiarvosta (EWMA). Historiallinen Vs. Implisiittinen volatiliteetti Ensinnäkin, annamme tämän metrin hieman näkökulmasta. On olemassa kaksi laajaa lähestymistapaa: historiallinen ja implisiittinen (tai epäsuora) volatiliteetti. Historiallinen lähestymistapa olettaa, että menneisyys on prologue mitata historiaa siinä toivossa, että se on ennakoiva. Epäsuora volatiliteetti puolestaan jättää huomiotta historian, jota se ratkaisee markkinahintojen epävakauden vuoksi. Se toivoo, että markkinat tietävät parhaiten ja että markkinahinta sisältää, vaikka epäsuorasti, myös konsensuksen arvio volatiliteetista. (Liitettävään lukemiseen ks. The Volatility Use and Limits.) Jos keskitymme vain kolmeen historialliseen lähestymistapaan (edellä vasemmalla), niillä on kaksi vaihetta yhteisesti: Laske sarja määräaikaistalletuksia Käytä painotusohjelmaa Ensin me laske säännöllinen tuotto. Tämä on tyypillisesti sarja päivittäisiä tuotoksia, joissa jokainen tuotto ilmaistaan jatkuvasti yhdistetyissä termeissä. Jokaiselle päivälle otamme luonnollisen kirjaajan osakekurssien suhteesta (ts. Eilinen hinta jaettuna eilen ja niin edelleen). Tämä tuottaa sarjan päivittäisiä tuottoja u: stä u i-m: iin. riippuen siitä, kuinka monta päivää (m päivää) mitataan. Tämä saa meidät toiseen vaiheeseen: Tässä kolme lähestymistapaa eroavat toisistaan. Edellisessä artikkelissa (käyttämällä volatiliteetin arvioimiseksi tulevaisuuden riskiä) olemme osoittaneet, että parin hyväksyttävien yksinkertaistusten alapuolella yksinkertainen varianssi on neliöityjen tuottojen keskiarvo: Huomaa, että tämä summaa jokainen jaksoittainen tuotto ja jakaa sen yhteensä päivien tai havaintojen lukumäärä (m). Joten, se on oikeastaan vain keskimäärin neliöidyt jaksoittaiset tuotot. Toinen tapa, jokaisella neliöllä palautetulla painolla on sama paino. Joten jos alfa (a) on painotuskerroin (erityisesti 1 m), silloin yksinkertainen varianssi näyttää jotain tällaiselta: EWMA parantaa yksinkertaista poikkeamaa Tämän lähestymistavan heikkous on, että kaikki tuotot ansaitsevat saman painon. Yesterdaydays (viimeaikaisella) paluulla ei ole enää vaikutusta varianssiin kuin viime kuukausina. Tämä ongelma on vahvistettu käyttämällä eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskiarvoa (EWMA), jossa viimeisimmillä tuottoilla on suurempi paino varianssilla. Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo (EWMA) tuo lambdalle. jota kutsutaan tasoitusparametriksi. Lambdan on oltava alle yksi. Tällöin jokaisen neliösumman sijasta painotetaan kerroin seuraavasti: Esimerkiksi riskienhallintayhtiö RiskMetrics TM pyrkii käyttämään lambda-arvoa 0,94 tai 94. Tässä tapauksessa ensimmäinen ( viimeisin) neliöllinen jaksollinen tuotto painotetaan (1-0,94) (.94) 0 6. Seuraava neliösumma on yksinkertaisesti aikaisemman painon lambda-moninkertainen tässä tapauksessa 6 kerrottuna 94: llä 5.64. Ja kolmas aika ennen päivää on yhtä suuri (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Sillä eksponentiaalinen merkitys EWMA: ssa: kukin paino on vakio kertoin (eli lambda, joka on pienempi kuin yksi) aikaisempien päivien painosta. Tämä takaa varianssin, joka on painotettu tai puolueellinen viimeisimpiin tietoihin nähden. (Tutustu Googlen volatiliteetin Excel-laskentataulukkoon.) Ero yksinkertaisesti volatiliteetin ja EWMA: n Googlelle on esitetty alla. Yksinkertainen volatiliteetti punnitsee tehokkaasti jokainen säännöllinen tuotto 0,196: lla, kuten on esitetty sarakkeessa O (meillä oli kahden vuoden päivittäiset osakekurssitiedot eli 509 päivittäistä tuottoa ja 1509 0,196). Huomaa kuitenkin, että sarake P osoittaa painon 6, sitten 5.64, sitten 5.3 ja niin edelleen. Tämä on ainoa ero yksinkertaisen varianssin ja EWMA: n välillä. Muista: Kun summaat koko sarjan (sarakkeessa Q), meillä on varianssi, joka on keskihajonnan neliö. Jos haluamme volatiliteettia, meidän on muistettava ottaa varianssin neliöjuuri. Mikä on ero varianssin ja EWMA: n välisen päivittäisen volatiliteetin välillä Googlesin tapauksessa Merkittävä: Yksinkertainen varianssi antoi meille 2,4: n päivittäisen volatiliteetin, mutta EWMA: n päivittäinen volatiliteetti oli vain 1,4 (ks. Laskentataulukko yksityiskohtiin). Ilmeisesti Googlen volatiliteetti laski hiljattain, joten yksinkertainen varianssi saattaa olla keinotekoinen. Nykypäivän vaihtelu on Pior-päivän poikkeamien funktio Youll - ilmoituksessa tarvitsemme laskemaan pitkän sarjan eksponentiaalisesti laskevia painoja. Meillä ei tapahdu matematiikkaa tässä, mutta yksi EWMA: n parhaista ominaisuuksista on se, että koko sarja kätevästi pienenee rekursiiviseen kaavaan: Rekursiivinen tarkoittaa, että nykyiset varianssin viitteet (eli ovat aikaisempien päivien varianssin funktiona). Tämä kaava löytyy myös laskentataulukosta, ja se tuottaa täsmälleen saman tuloksen kuin pitkäkestoinen laskelma. Se sanoo: Nykyinen varianssi (EWMA: n mukaan) on yesterdaysin varianssi (painotettu lambdalla) ja ylennyspäivät neliön paluu (painaa yksi miinus lambda). Huomaa, että lisäämme vain kaksi termiä yhteen: yesterdays painotettu varianssi ja yesterdays painotettu, neliöinen paluu. Jopa niin, lambda on meidän tasoitusparametri. Korkeampi lambda (kuten esimerkiksi RiskMetrics 94) osoittaa sarjasta hitaamman hajoamisen - suhteellisesti, aiomme saada enemmän datapisteitä sarjassa ja he tulevat pudota hitaammin. Toisaalta, jos pienennämme lambda-arvoa, osoitamme suurempaa hajoamista: painot putoavat nopeammin ja nopean hajoamisen välittömänä seurauksena käytetään vähemmän datapisteitä. (Laskentataulukossa lambda on tulo, joten voit kokeilla sen herkkyyttä). Yhteenveto Volatiliteetti on kannan hetkellinen keskihajonta ja yleisin riski-metriikka. Se on myös varianssin neliöjuuri. Voimme mitata varianssin historiallisesti tai epäsuorasti (implisiittinen volatiliteetti). Mitattaessa historiallisesti helpoin tapa on yksinkertainen varianssi. Mutta heikkous yksinkertaisella varianssi on kaikki palaa saada sama paino. Joten kohtaamme klassisen kompromissin: haluamme aina enemmän tietoja, mutta mitä enemmän tietoja meillä on enemmän, laskemme laimennetaan kaukaisilla (vähemmän merkityksellisillä) tiedoilla. Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo (EWMA) parantaa yksinkertaista varianssia määrittämällä painot jaksottaisiin tuottoihin. Näin voimme käyttää sekä suurta otoskokoa että myös painottaa enemmän tuoreita tuottoja. (Katso elokuvien opetusohjelma aiheesta Bionic Turtle.) 50 artikla on neuvottelu - ja ratkaisuehdotus EU: n sopimuksessa, jossa hahmotellaan toimenpiteitä, jotka on toteutettava kaikissa maissa. Beeta mittaa arvopaperin tai salkun volatiliteettia tai järjestelmällistä riskiä verrattuna markkinoihin kokonaisuutena. Verotyyppi, joka kannetaan yksityishenkilöille ja yhteisöille aiheutuneista myyntivoitoista. Myyntivoitot ovat sijoittajan voittoja. Tilaus ostaa tietyn hinnan tietyllä hinnalla tai sen alapuolella. Ostarajoitusten tilaus antaa kauppiaille ja sijoittajille mahdollisuuden täsmentää. Sisäinen tulovirasto (IRS) - sääntö, joka mahdollistaa rangaistuksettomat nostot IRA-tililtä. Sääntö vaatii sen. Yksityisen yrityksen ensimmäinen varaston myynti yleisölle. IPO: t myöntävät usein pienemmät, nuoremmat yritykset, jotka etsivät. Simple Vs. Eksponentiaaliset liikuttavat keskiarvot Keskimääräiset liikkeet ovat enemmän kuin peräkkäisessä järjestyksessä olevien lukujen tutkiminen. Aikasarjan analyysin varhaiset harjoittajat olivat itse asiassa enemmän huolissaan yksittäisistä aikasarjanumeroista kuin ne olivat näiden tietojen interpoloinnissa. Interpolointi. todennäköisyyden teorian ja analyysin muodossa, tulivat paljon myöhemmin, kun kuvioita kehitettiin ja korrelaatioita havaittiin. Kun ymmärsimme, eri muotoisia käyrät ja linjat piirrettiin aikasarjoja pitkin yritettäessä ennustaa, mihin datapisteitä voisi mennä. Näitä pidetään nykyään perusmenetelminä, joita tekniset analyysiyritykset käyttävät tällä hetkellä. Kaavion analyysi voidaan jäljittää takaisin 18th Century Japaniin, mutta miten ja kun liukuva keskiarvo on ensin sovellettu markkinahintoihin, on edelleen mysteeri. Yleisesti ymmärretään, että yksinkertaisia liikkuvia keskiarvoja (SMA) käytettiin kauan ennen eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja (EMA), koska EMA: t perustuvat SMA-kehykseen ja SMA-jatkumo on helpommin ymmärretty piirustus - ja jäljitystarkoituksiin. (Haluatko hieman taustan lukemista Lähtökohtana liikkuvat keskiarvot: mitkä ovat ne) Yksinkertainen liikkuvan keskiarvon (SMA) Yksinkertaiset liukuvat keskiarvot muuttuivat edullisiksi markkinahintojen seurannaksi, koska ne ovat nopeasti laskettavissa ja helposti ymmärrettävissä. Varhaiset markkinat harjoittajat käyttivät nykyään käytössä olevia kehittyneitä kaavamittareita, joten he uskoivat ensisijaisesti markkinahintoihinsa niiden ainoana oppaana. He laskivat markkinahinnat käsin ja kuvailluivat nämä hinnat trendeihin ja markkinoiden suuntaan. Tämä prosessi oli melko tylsiä, mutta osoittautui varsin kannattavaksi lisätutkimusten vahvistamisen myötä. Laske 10 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo yksinkertaisesti lisää viimeisten 10 päivän päätöskurssi ja jaa 10: lla. 20 päivän liukuva keskiarvo lasketaan lisäämällä sulkuarvot 20 päivän aikana ja jakamalla 20: lla ja pian. Tämä kaava ei perustu pelkästään sulkemiseen, vaan tuote on hintojen keskiarvo - osajoukko. Liukuva keskiarvo on nimeltään liikkuva, koska laskentamenetelmän ryhmä liikkuu kartan pisteen mukaan. Tämä tarkoittaa sitä, että vanhat päivät pudotetaan uusien sulkemispäivien hyväksi, joten tarvitaan aina uusi laskenta, joka vastaa keskimääräisen keskimääräisen ajanjakson. Joten 10 päivän keskiarvo lasketaan uudelleen lisäämällä uusi päivä ja pudottamalla kymmenes päivä, ja yhdeksäs päivä pudotetaan toisena päivänä. Exponential Moving Average (EMA) Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on hienostunut ja sitä käytetään yleisemmin 1960-luvulta lähtien, koska aikaisemmat ammattilaiset ovat kokeilemassa tietokonetta. Uusi EMA keskittyisi enemmän viimeisimpiin hintoihin pikemminkin kuin pitkälle datapisteiden sarjalle, koska vaadittu yksinkertainen liukuva keskiarvo. Nykyinen EMA ((Hinta (nykyinen) - edellinen EMA)) X kerroin) edellinen EMA. Tärkein tekijä on tasoitusvakio, joka on 2 (1 N), missä N on päivien lukumäärä. 10 päivän EMA 2 (101) 18.8 Tämä tarkoittaa, että 10-jaksoinen EMA painaa viimeisintä hintaa 18,8, 20 päivän EMA 9,52 ja 50 päivän EMA 3,92 paino viimeisimmällä päivällä. EMA toimii painottamalla nykyisen kausihinnan ja edellisen EMA: n välistä eroa ja lisäämällä tulos edelliseen EMA: han. Mitä lyhyempi ajanjakso, sitä enemmän painoa sovelletaan viimeisimpään hintaan. Asennuslinjat Näillä laskutoimituksilla pisteitä piirretään, mikä paljastaa sovituslinjan. Markkinahinnan ylä - tai alapuolella olevat putkilinjat merkitsevät, että kaikki liukuvat keskiarvot ovat jäljessä olevia indikaattoreita. ja käytetään pääasiassa seuraaviin suuntauksiin. Ne eivät toimi hyvin valikoimamarkkinoilla ja ruuhkautumisjaksoilla, koska sovituslinjat eivät merkitse trendiä, koska ne eivät ole näkyvissä korkeammilla tai matalammilla alamäkeillä. Plus, asennuslinjat pyrkivät pysymään vakioina ilman suuntaan viittaavaa. Markkinoiden alapuolella oleva nouseva linja merkitsee pitkää, kun taas markkinoiden yläpuolella oleva putoava rivi on lyhyt. (Lue täydellinen oppaamme Moving Average - opetusoppaasta.) Yksinkertaisen liikkuvan keskiarvon käyttäminen on tavata ja mitata suuntauksia tasoittamalla tietoja useilla hintaryhmillä. Suuntaus havaitaan ja ekstrapoloidaan ennusteeksi. Oletus on, että aiempia suuntauksia jatketaan. Yksinkertaisen liukuvan keskiarvon osalta pitkän aikavälin suuntaus on löydettävissä ja sitä voidaan seurata paljon helpommin kuin EMA, sillä kohtuullisella oletuksella, että sovituslinja pysyy vahvempana kuin EMA-linja, koska keskipitkän hinnan keskitytään pidempään. EMA: ta käytetään lyhyempien trendien siirtoon, koska keskitytään viimeisimpiin hintoihin. Tällä menetelmällä EMA pyrki vähentämään viivästyksiä yksinkertaisessa liukuva keskiarvossa, joten sovituslinja houkuttelee hintoja lähemmäksi kuin yksinkertainen liukuva keskiarvo. EMA: n ongelma on tämä: se on altis hintakatkoille, erityisesti nopeiden markkinoiden ja volatiilikausien aikana. EMA toimii hyvin, kunnes hinnat rikkovat sovituslinjan. Korkean volatiliteetin markkinoiden aikana voit harkita liikkuvan keskiarvon pituuden lisäämistä. Voidaan jopa siirtyä EMA: sta SMA: ksi, koska SMA tasoittaa dataa paljon paremmin kuin EMA, koska se keskittyy pitempiaikaisiin keinoihin. Trendin jälkeiset indikaattorit Jäljelläolevina indikaattoreina liikkuvat keskiarvot toimivat hyvin tuki - ja vastuslinjoina. Jos hinnat rikkovat 10 päivän pituisen asennuslinjan alle nousevassa kehityksessä, on todennäköistä, että nouseva suuntaus heikkenee tai ainakin markkinat voivat olla vakiintumassa. Jos hinnat laskevat kymmenen päivän liukuva keskiarvo laskusuhdanteessa. suuntaus voi olla laskussa tai vahvistumassa. Näissä tapauksissa käytä 10- ja 20 päivän liukuva keskiarvo yhdessä ja odota, että 10 päivän linja ylittää 20 päivän pituisen rivin yläpuolella tai sen alapuolella. Tämä määrittää seuraavan lyhytaikaisen hinnan suunnan. Pitkällä aikavälillä katsele 100- ja 200-päivän liukuvaa keskiarvoa pitempään suuntaan. Esimerkiksi 100 päivän ja 200 päivän liukuvien keskiarvojen käyttäminen, jos 100 päivän liukuva keskiarvo ylittää 200 päivän keskiarvon, kutsutaan kuolemanrannaksi. ja se on hyvin laskeva hintoihin. 100 päivän liukuva keskiarvo, joka ylittää 200 päivän liukuvan keskiarvon, kutsutaan kultaiseksi ristiksi. ja se on erittäin nouseva hintoihin. Ei ole väliä, käytetäänkö SMA: ta vai EMA: ta, koska molemmat ovat trenditason indikaattoreita. Sen on vain lyhyellä aikavälillä, että SMA: lla on pienet poikkeamat vastapuoleltaan EMA: sta. Johtopäätös Liukuva keskiarvo on kaavion ja aikasarjojen analyysin perusta. Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot ja monimutkaisemmat eksponentiaaliset liukuvat keskiarvot auttavat visualisoimaan trendin tasoittamalla hinnanmuutoksia. Teknistä analyysia kutsutaan toisinaan taiteeksi pikemminkin tieteeksi, joka kestää vuosia hallitsemaan. (Lue lisää teknisen analyysin opetusohjelmasta.) 50 artikla on EU: n perustamissopimuksessa oleva neuvottelu - ja ratkaisuehdotus, jossa hahmotellaan toimenpiteitä, jotka on toteutettava mille tahansa maalle. Beeta mittaa arvopaperin tai salkun volatiliteettia tai järjestelmällistä riskiä verrattuna markkinoihin kokonaisuutena. Verotyyppi, joka kannetaan yksityishenkilöille ja yhteisöille aiheutuneista myyntivoitoista. Myyntivoitot ovat sijoittajan voittoja. Tilaus ostaa tietyn hinnan tietyllä hinnalla tai sen alapuolella. Ostarajoitusten tilaus antaa kauppiaille ja sijoittajille mahdollisuuden täsmentää. Sisäinen tulovirasto (IRS) - sääntö, joka mahdollistaa rangaistuksettomat nostot IRA-tililtä. Sääntö vaatii sen. Yksityisen yrityksen ensimmäinen varaston myynti yleisölle. IPO: t myöntävät usein pienemmät, nuoremmat yritykset, jotka hakevat.
Comments
Post a Comment