การย้าย ค่าเฉลี่ย แบบ ข้อดี

net. sourceforge. openforecast. models Class MovingAverageModel รูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับเทมเพลตเวลาที่สร้างเทียมซึ่งค่าในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ จะถูกแทนที่ด้วยค่าเฉลี่ยของค่านั้นและค่าสำหรับจำนวนที่ใช้ก่อนหน้าและเวลาที่สำเร็จ งวด ตามที่คุณอาจคาดเดาได้จากคำอธิบายรูปแบบนี้เหมาะที่สุดสำหรับข้อมูลชุดข้อมูลเวลาเช่นข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ตัวอย่างเช่นแผนภูมิจำนวนมากของแต่ละหุ้นในตลาดหุ้นแสดงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20, 50, 100 หรือ 200 วันเพื่อแสดงแนวโน้ม เนื่องจากค่าคาดการณ์ของช่วงเวลาหนึ่ง ๆ เป็นค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาก่อนหน้านี้การคาดการณ์จะล่าช้ากว่าการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของค่าที่สังเกตได้ (ขึ้นอยู่กับค่า) ตัวอย่างเช่นถ้าชุดข้อมูลมีแนวโน้มสูงขึ้นที่น่าทึ่งจากนั้นการคาดการณ์โดยเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะให้ค่าที่วัดได้โดยเฉลี่ยของค่าที่ขึ้นกับตัวแปร วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่มีข้อได้เปรียบเหนือรูปแบบการคาดการณ์อื่น ๆ ในการทำให้ยอดและร่อง (หรือหุบเขา) เรียบขึ้นในชุดของข้อสังเกต อย่างไรก็ตามก็ยังมีข้อเสียอยู่หลายประการ โดยเฉพาะรุ่นนี้ไม่ได้สร้างสมการที่แท้จริง ดังนั้นจึงไม่ใช่สิ่งที่มีประโยชน์ในฐานะเครื่องมือคาดการณ์ในระยะปานกลาง สามารถคาดการณ์ได้อย่างน่าเชื่อถือเพียงอย่างเดียวในการคาดการณ์ระยะเวลาหนึ่งหรือสองช่วงเวลาในอนาคต แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นกรณีพิเศษของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักโดยทั่วไปมากขึ้น ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายน้ำหนักทั้งหมดมีค่าเท่ากัน ตั้งแต่: 0.3 ผู้แต่ง: Steven R. Gould ฟิลด์ที่สืบทอดมาจากคลาส net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () สร้างโมเดลการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่ MovingAverageModel (int period) สร้างโมเดลพยากรณ์การเคลื่อนไหวโดยใช้ช่วงเวลาที่กำหนด getForecastType () ส่งคืนคำหนึ่งหรือสองชื่อของรูปแบบการคาดการณ์ประเภทนี้ init (DataSet dataSet) ใช้เพื่อเริ่มต้นโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ toString () ควรแทนที่นี้เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันรวมถึงพารามิเตอร์ที่ได้รับที่ใช้ เมธอดสืบทอดมาจากคลาส net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel สร้างรูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่ สำหรับรูปแบบที่ถูกต้องที่จะสร้างคุณควรโทร init และส่งผ่านชุดข้อมูลที่มีชุดข้อมูลจุดที่มีตัวแปรเวลาที่เตรียมใช้งานเพื่อระบุตัวแปรอิสระ MovingAverageModel สร้างรูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่โดยใช้ชื่อที่ระบุเป็นตัวแปรอิสระ พารามิเตอร์: independentVariable - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในโมเดลนี้ MovingAverageModel สร้างรูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ระยะเวลาที่กำหนด สำหรับรูปแบบที่ถูกต้องที่จะสร้างคุณควรโทร init และส่งผ่านชุดข้อมูลที่มีชุดข้อมูลจุดที่มีตัวแปรเวลาที่เตรียมใช้งานเพื่อระบุตัวแปรอิสระ ค่ารอบจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่จุดข้อมูลเป็นค่าสังเกตรายวันระยะเวลาควรกำหนดเป็น 50 ระยะเวลานี้ใช้เพื่อกำหนดจำนวนงวดในอนาคตที่คาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเราจึงไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องด้วยความถูกต้องแม่นยำในระดับใด ๆ มากกว่า 50 วันนอกเหนือจากช่วงเวลาสุดท้ายที่มีข้อมูลอยู่ ซึ่งอาจเป็นประโยชน์มากกว่ากล่าวคือระยะเวลา 10 วันซึ่งเราสามารถคาดการณ์ได้อย่างมีเหตุผลเพียง 10 วันนอกเหนือจากช่วงเวลาที่ผ่านมา พารามิเตอร์: ระยะเวลา - จำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ MovingAverageModel สร้างแบบจำลองการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่โดยใช้ชื่อที่กำหนดเป็นตัวแปรอิสระและช่วงเวลาที่ระบุ พารามิเตอร์: independentVariable - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในโมเดลนี้ ระยะเวลา - จำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้เพื่อเริ่มต้นโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ ต้องเรียกวิธีนี้ก่อนวิธีอื่นในชั้นเรียน เนื่องจากโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้รับสมการใดในการคาดการณ์วิธีนี้ใช้ DataSet อินพุทเพื่อคำนวณค่าพยากรณ์สำหรับค่าที่ถูกต้องทั้งหมดของตัวแปรเวลาที่เป็นอิสระ ระบุโดย: init in interface ForecastingModel แทนที่: init ในคลาส AbstractTimeBasedModel พารามิเตอร์: dataSet - ชุดข้อมูลการสังเกตที่สามารถใช้เพื่อเริ่มต้นพารามิเตอร์พยากรณ์ของรูปแบบการคาดการณ์ getForecastType แสดงคำหนึ่งหรือสองชื่อของรูปแบบการพยากรณ์อากาศแบบนี้ เก็บเรื่องสั้นนี้ไว้ ควรใช้คำอธิบายเพิ่มเติมในวิธี toString ควรแทนที่นี้เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ในปัจจุบันรวมถึงพารามิเตอร์ที่ได้รับที่ใช้ซึ่งเป็นไปได้ ระบุโดย: toString ในอินเทอร์เฟซ ForecastingModel แทนที่: toString ในคลาส WeightedMovingAverageModel Returns: การแสดงสตริงของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันและพารามิเตอร์ของมัน OA ใช้คุกกี้เพื่อทำให้เว็บไซต์ของเราใช้งานง่ายและปรับแต่งให้กับผู้เยี่ยมชมของเรา ไม่สามารถใช้คุกกี้เพื่อระบุตัวคุณได้ เมื่อไปที่เว็บไซต์ของเราคุณยินยอมให้ OANDA8217s ใช้คุกกี้ตามนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา หากต้องการบล็อกลบหรือจัดการคุกกี้โปรดไปที่ aboutcookies. org การ จำกัด คุกกี้จะป้องกันไม่ให้คุณได้รับประโยชน์จากฟังก์ชันการทำงานบางอย่างในเว็บไซต์ของเรา ดาวน์โหลด Apps มือถือของเราเปิดบัญชี ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: ไม่มี mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt บทที่ 1: การย้ายค่าเฉลี่ยข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรียบออกความผันผวนของอัตราดอกเบี้ยในตลาดที่มักจะเกิดขึ้นกับแต่ละรายงาน ในกราฟราคา การอัปเดตอัตราบ่อยครั้งมากขึ้นนั่นคือบ่อยครั้งที่กราฟราคาจะแสดงอัตราการอัปเดตมากขึ้นโอกาสในการเกิดเสียงดังในตลาดมากขึ้น สำหรับผู้ค้าที่ซื้อขายในตลาดที่มีการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วซึ่งมีตั้งแต่หรือ whipsawing ขึ้นและลงศักยภาพของสัญญาณปลอมเป็นความกังวลอย่างต่อเนื่อง การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระยะเวลา 20 งวดกับอัตราตลาดแบบเรียลไทม์ระดับความผันผวนของราคาที่มากขึ้นมีโอกาสเกิดสัญญาณปลอมมากขึ้น สัญญาณผิดพลาดเกิดขึ้นเมื่อปรากฏว่าแนวโน้มปัจจุบันกำลังจะกลับรายการ แต่ระยะเวลาการรายงานต่อไปจะเป็นตัวพิสูจน์ว่าสิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นการกลับรายการในเบื้องต้นเป็นความผันผวนของตลาด ระยะเวลาที่รายงานมีผลต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จำนวนรอบการรายงานที่รวมอยู่ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีผลต่อเส้นค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยเท่าที่แสดงในแผนภูมิราคา จุดข้อมูลที่น้อยลง (เช่นระยะเวลาการรายงาน) รวมอยู่ในค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่ใกล้เคียงกับอัตราจุดจะช่วยลดค่าของข้อมูลและให้ข้อมูลเชิงลึกแก่แนวโน้มโดยรวมมากกว่าแผนภูมิด้านราคา ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีคะแนนมากเกินไปจะทำให้ความผันผวนของราคาเปลี่ยนแปลงไปในระดับที่ไม่สามารถระบุแนวโน้มอัตราที่มองเห็นได้ ทั้งสองสถานการณ์สามารถทำให้ยากที่จะรับรู้จุดพลิกผันในเวลาที่เพียงพอเพื่อใช้ประโยชน์จากการกลับรายการแนวโน้มอัตรา กราฟราคาเชิงเทียนแสดงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามเส้นที่แตกต่างกันรอบระยะเวลาการรายงาน - การอ้างอิงทั่วไปที่ใช้ในการอธิบายความถี่โดยอัพเดตข้อมูลอัตราแลกเปลี่ยน เรียกอีกอย่างว่า granularity ช่วงนี้อาจมีตั้งแต่เดือนหนึ่งวันหนึ่งชั่วโมง - แม้ในบางวินาทีเท่านั้น กฎของหัวแม่มือคือช่วงเวลาที่คุณถือเปิดการซื้อขายจะสั้นลงบ่อยเท่าที่คุณควรเรียกข้อมูลอัตราแลกเปลี่ยน 169 1996 - 2017 OANDA Corporation สงวนลิขสิทธิ์. ตระกูล OANDA, fxTrade และ OANDAs fx เป็นของ OANDA Corporation เครื่องหมายการค้าอื่น ๆ ที่ปรากฎในเว็บไซต์นี้เป็นทรัพย์สินของเจ้าของที่เกี่ยวข้อง การทำสัญญาซื้อขายเงินตราต่างประเทศกับสัญญาซื้อขายเงินตราต่างประเทศหรือผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ที่ไม่มีการแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสมสำหรับทุกคน เราแนะนำให้คุณพิจารณาอย่างรอบคอบว่าการซื้อขายมีความเหมาะสมกับคุณหรือไม่ในแง่ของสถานการณ์ส่วนบุคคลของคุณ คุณอาจสูญเสียมากกว่าที่คุณลงทุน ข้อมูลในเว็บไซต์นี้มีลักษณะทั่วไป เราขอแนะนำให้คุณแสวงหาคำแนะนำด้านการเงินที่เป็นอิสระและมั่นใจได้ว่าคุณเข้าใจถึงความเสี่ยงทั้งหมดที่เกี่ยวข้องก่อนการซื้อขาย การซื้อขายผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ถือเป็นความเสี่ยงเพิ่มเติม ดูส่วนกฎหมายของเราที่นี่ การแพร่กระจายการแพร่กระจายทางการเงินจะใช้ได้เฉพาะกับลูกค้า OANDA Europe Ltd ที่อาศัยอยู่ในสหราชอาณาจักรหรือสาธารณรัฐไอร์แลนด์เท่านั้น CFDs ความสามารถในการป้องกันความเสี่ยงด้านราคาของ MT4 และอัตราส่วน Leverage Ratio เกิน 50: 1 ไม่สามารถใช้ได้กับชาวอเมริกัน ข้อมูลในไซต์นี้ไม่ใช่ข้อมูลที่อยู่ในประเทศที่การแจกจ่ายหรือการใช้โดยบุคคลใด ๆ จะขัดต่อกฎหมายหรือข้อบังคับของท้องถิ่น OANDA Corporation เป็นตัวแทนซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าของ Futures Commission และตัวแทนจำหน่ายรายย่อยที่จดทะเบียนกับ Commodity Futures Trading Commission และเป็นสมาชิกของ National Futures Association หมายเลข: 0325821 โปรดดูที่ ALFA FOREX INVESTOR ALFA ของ NFAs ตามความเหมาะสม บัญชี ULC ของ OANDA (Canada) Corporation มีให้สำหรับทุกคนที่มีบัญชีธนาคารของแคนาดา OANDA (Canada) Corporation ULC มีการกำกับดูแลโดยองค์การการลงทุนอุตสาหกรรมกฎระเบียบของแคนาดา (IIROC) ซึ่งรวมถึงฐานข้อมูลการตรวจสอบ IIROCs ที่ปรึกษาออนไลน์ (IIROC AdvisorReport) และบัญชีลูกค้าได้รับความคุ้มครองโดย Canadian Investor Protection Fund ภายในวงเงินที่ระบุ โบรชัวร์ที่อธิบายถึงลักษณะและขอบเขตของความคุ้มครองจะมีให้ตามคำขอหรือที่ cipf. ca OANDA Europe Limited เป็น บริษัท จดทะเบียนในประเทศอังกฤษที่หมายเลข 7110087 และมีที่อยู่จดทะเบียนตั้งอยู่ที่ชั้น 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ ได้รับมอบอำนาจและควบคุมโดยผู้ควบคุมการแข่งขันทางการเงิน เลขที่: 542574 OANDA Asia Pacific Pte Ltd (บริษัท จดทะเบียนเลขที่ 200704926K) มีใบอนุญาตให้บริการด้านการตลาดทุนที่ออกโดยธนาคารกลางสิงคโปร์และได้รับอนุญาตจาก International Enterprise Singapore OANDA Australia Pty Ltd 160 ถูกควบคุมโดย Australian Securities and Investment Commission ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL No. 412981) และเป็นผู้ออกผลิตภัณฑ์หรือบริการบนเว็บไซต์นี้ สิ่งสำคัญสำหรับคุณในการพิจารณาคู่มือการให้บริการทางการเงินในปัจจุบัน (FSG) คำชี้แจงการเปิดเผยข้อมูลผลิตภัณฑ์ (PDS) ข้อกำหนดบัญชีและเอกสาร OANDA ที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ ก่อนตัดสินใจลงทุนทางการเงิน เอกสารเหล่านี้สามารถพบได้ที่นี่ บริษัท OANDA Japan Co. , Ltd. First Type I Financial Instruments ผู้อำนวยการสำนักงาน Kanto Local Financial Bureau (Kin-sho) เลขที่ 2137 สถาบัน Financial Futures Association หมายเลข 1571 Trading FX andor CFDs for margin มีความเสี่ยงสูงและไม่เหมาะสำหรับทุกคน ความสูญเสียอาจเกินกว่าการลงทุนหน้านี้ไม่พบหน้าเว็บที่คุณต้องการอาจถูกนำออกมีชื่อเปลี่ยนหรือไม่สามารถใช้งานได้ชั่วคราว โปรดลองทำต่อไปนี้: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าที่อยู่เว็บที่แสดงในแถบที่อยู่ของเบราเซอร์ของคุณสะกดและฟอร์แมตอย่างถูกต้อง ถ้าคุณไปที่หน้านี้โดยคลิกที่ลิงค์ติดต่อผู้ดูแลระบบเว็บไซต์เพื่อแจ้งเตือนว่าลิงก์นั้นถูกฟอร์แมตไม่ถูกต้อง คลิกปุ่มย้อนกลับเพื่อลองใช้ลิงค์อื่น ข้อผิดพลาด HTTP 404 - ไม่พบไฟล์หรือไดเรกทอรี ข้อมูลทางเทคนิคของบริการข้อมูลทางอินเทอร์เน็ต (IIS) (สำหรับบุคลากรสนับสนุน) ไปที่ Microsoft Product Support Services และค้นหาชื่อคำว่า HTTP และ 404 เปิดวิธีใช้ของ IIS ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ใน IIS Manager (inetmgr) และค้นหาหัวข้อที่ชื่อว่า Web Site Setup งานธุรการทั่วไป และเกี่ยวกับข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่กำหนดเองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก: ข้อมูลพื้นฐานช่วงหลายปีที่ผ่านมาช่างเทคนิคพบปัญหาสองอย่างเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ปัญหาแรกอยู่ในกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) นักวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่เชื่อว่าการดำเนินการด้านราคา การเปิดหรือปิดราคาหุ้นไม่เพียงพอที่จะขึ้นอยู่กับการคาดการณ์อย่างถูกต้องสัญญาณซื้อหรือขายของการกระทำแบบไขว้ MAs เพื่อแก้ปัญหานี้นักวิเคราะห์จึงกำหนดน้ำหนักให้มากที่สุดกับข้อมูลราคาล่าสุดโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (EMA) (เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Exploring Average Moved Average Weighed) ตัวอย่างเช่นใช้ MA 10 วันนักวิเคราะห์จะใช้ราคาปิดของวันที่ 10 และคูณเลขนี้เป็น 10 วันที่เก้าโดยเก้าแปดวินาที วันโดยแปดและอื่น ๆ เพื่อแรกของ MA เมื่อรวมแล้วนักวิเคราะห์จะหารตัวเลขด้วยการเพิ่มตัวคูณ ถ้าคุณเพิ่มตัวคูณของตัวอย่าง MA 10 วันจำนวนเป็น 55 ตัวบ่งชี้นี้เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (สำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องให้ดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาทำให้แนวโน้มโดดเด่น) ช่างเทคนิคหลายคนเชื่อมั่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (exponentially smoothed moving average - EMA) ตัวบ่งชี้นี้ได้รับการอธิบายด้วยวิธีต่างๆมากมายที่ทำให้นักเรียนและนักลงทุนสับสน บางทีคำอธิบายที่ดีที่สุดมาจาก John J. Murphys การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน (เผยแพร่โดย New York Institute of Finance, 1999): ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบเรียงตามที่อธิบายถึงปัญหาทั้งสองที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ประการแรกค่าเฉลี่ยที่ได้รับการจัดแจงโดยการชี้แจงให้น้ำหนักที่มากขึ้นกับข้อมูลล่าสุด ดังนั้นจึงเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก แต่ในขณะที่ให้ความสำคัญน้อยกว่ากับข้อมูลราคาในอดีตจะรวมถึงการคำนวณข้อมูลทั้งหมดในชีวิตของเครื่องมือ นอกจากนี้ผู้ใช้สามารถปรับน้ำหนักเพื่อให้น้ำหนักมากขึ้นหรือน้อยกว่ากับราคาวันล่าสุดซึ่งเพิ่มขึ้นเป็นเปอร์เซ็นต์ของมูลค่าวันก่อนหน้า ผลรวมของค่าเปอร์เซ็นต์ทั้งสองจะเพิ่มขึ้นเป็น 100 ตัวอย่างเช่นราคาสุดท้ายของวันอาจมีการกำหนดน้ำหนัก 10 (.10) ซึ่งจะเพิ่มลงในน้ำหนักของวันก่อนหน้านั้นที่ 90 (.90) นี้จะช่วยให้วันสุดท้าย 10 ของน้ำหนักรวม นี่จะเทียบเท่ากับค่าเฉลี่ย 20 วันโดยให้ราคาวันสุดท้ายมีค่าน้อยกว่า 5 (.05) กราฟแสดงดัชนี Nasdaq Composite Index ตั้งแต่สัปดาห์แรกในเดือนสิงหาคม 2543 ถึงวันที่ 1 มิถุนายน พ. ศ. 2544 ตามที่เห็นได้ชัด EMA ซึ่งในกรณีนี้ใช้ข้อมูลราคาปิดเหนือ ระยะเวลาเก้าวันมีสัญญาณขายที่ชัดเจนในวันที่ 8 กันยายน (มีเครื่องหมายลูกศรลงสีดำ) นี่เป็นวันที่ดัชนีทะลุแนว 4,000 จุด ลูกศรสีดำที่สองแสดงอีกขาลงที่ช่างเทคนิคกำลังคาดหวัง Nasdaq ไม่สามารถสร้างปริมาณและดอกเบี้ยได้เพียงพอจากนักลงทุนรายย่อยเพื่อทำลายเครื่องหมาย 3,000 จากนั้นก็พุ่งตัวลงสู่จุดต่ำสุดที่ 1619.58 ในวันที่ 4 เม. ย. แนวโน้มการขึ้นลงของวันที่ 12 เมษายนจะมีเครื่องหมายลูกศร ดัชนีปิดที่ 1,961.46 จุดและนักเทคนิคเริ่มเห็นผู้จัดการกองทุนสถาบันเริ่มที่จะรับข้อเสนอพิเศษบางอย่างเช่น Cisco, Microsoft และปัญหาด้านพลังงานบางส่วน (อ่านบทความที่เกี่ยวข้องของเรา: การย้ายซองจดหมายโดยเฉลี่ย: การปรับแต่งเครื่องมือการเทรดยอดนิยมและการเด้งระดับเฉลี่ยที่เคลื่อนที่) เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือพอร์ตโฟลิโอเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดอัตราส่วนหนี้สินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแต่ละบุคคล