Med Bevegelig Gjennomsnitt Derivat

Flytende gjennomsnittlig konvergensdivergens - MACD BREAKING DOWN Flytte gjennomsnittlig konvergensdivergens - MACD Det er tre vanlige metoder som brukes til å tolke MACD: 1. Crossovers - Som vist i diagrammet ovenfor, når MACD faller under signallinjen, er det et bearish signal , som indikerer at det kan være tid til å selge. Omvendt, når MACD stiger over signallinjen, gir indikatoren et bullish signal, noe som tyder på at prisen på aktivet sannsynligvis vil oppleve oppadgående momentum. Mange forhandlere venter på et bekreftet kryss over signallinjen før de går inn i en posisjon for å unngå å bli faket ut eller gå inn i en posisjon for tidlig, som vist ved den første pilen. 2. Divergens - Når sikkerhetsprisen avviker fra MACD. Det signaliserer slutten av den nåværende trenden. 3. Dramatisk økning - Når MACD stiger dramatisk - det vil si at kortere glidende gjennomsnitt trekker seg bort fra det langsiktige glidende gjennomsnittet - det er et signal om at sikkerheten er overkjøpt og snart vil gå tilbake til normale nivåer. Traders ser også på et trekk over eller under nulllinjen fordi dette signaliserer posisjonen til det kortsiktige gjennomsnittet i forhold til det langsiktige gjennomsnittet. Når MACD er over null, er kortsiktig gjennomsnitt over det langsiktige gjennomsnittet, som signalerer oppadgående momentum. Det motsatte er sant når MACD er under null. Som du kan se fra diagrammet ovenfor, fungerer nulllinjen ofte som et område for støtte og motstand for indikatoren. Er du interessert i å bruke MACD for dine handler Se vår egen Primer på MACD og Spotting Trend Reversals med MACD for mer informasjonIntroduksjon til ARIMA: nonseasonal modeller ARIMA (p, d, q) prognoser likning: ARIMA modeller er i teorien den mest generelle klassen av modeller for å prognose en tidsserie som kan gjøres til å være 8220stationary8221 ved differensiering (om nødvendig), kanskje i forbindelse med ikke-lineære transformasjoner som logging eller deflatering (om nødvendig). En tilfeldig variabel som er en tidsserie er stasjonær hvis dens statistiske egenskaper er konstante over tid. En stasjonær serie har ingen trend, dens variasjoner rundt sin gjennomsnitt har en konstant amplitude, og den svinger på en konsistent måte. det vil si at kortsiktige tilfeldige tidsmønstre alltid ser like ut i statistisk forstand. Den sistnevnte tilstanden betyr at dets autokorrelasjoner (korrelasjoner med sine egne tidligere avvik fra gjennomsnittet) forblir konstante over tid, eller tilsvarende, at dets effektspektrum forblir konstant over tid. En tilfeldig variabel i dette skjemaet kan ses som en kombinasjon av signal og støy, og signalet (hvis det er tydelig) kan være et mønster av rask eller langsom, gjennomsnittlig reversering eller sinusformet svingning eller rask veksling i tegn , og det kan også ha en sesongbestemt komponent. En ARIMA-modell kan ses som en 8220filter8221 som forsøker å skille signalet fra støyen, og signalet blir deretter ekstrapolert inn i fremtiden for å oppnå prognoser. ARIMA-prognose-ligningen for en stasjonær tidsserie er en lineær (dvs. regresjonstype) ekvation hvor prediktorene består av lag av de avhengige variable ogor lagene av prognosefeilene. Det er: Forutsigbar verdi for Y en konstant og en vektet sum av en eller flere nylige verdier av Y og eller en vektet sum av en eller flere nylige verdier av feilene. Hvis prediktorene kun består av forsinkede verdier av Y. Det er en ren autoregressiv (8220self-regressed8221) modell, som bare er et spesielt tilfelle av en regresjonsmodell, og som kunne være utstyrt med standard regresjonsprogramvare. For eksempel er en førsteordens autoregressiv (8220AR (1) 8221) modell for Y en enkel regresjonsmodell der den uavhengige variabelen bare er Y forsinket med en periode (LAG (Y, 1) i Statgraphics eller YLAG1 i RegressIt). Hvis noen av prediktorene er lags av feilene, er en ARIMA-modell det IKKE en lineær regresjonsmodell, fordi det ikke er mulig å spesifisere 8220last period8217s error8221 som en uavhengig variabel: feilene må beregnes fra tid til annen når modellen er montert på dataene. Fra et teknisk synspunkt er problemet med å bruke forsinkede feil som prediktorer at modellen8217s spådommer ikke er lineære funksjoner av koeffisientene. selv om de er lineære funksjoner av tidligere data. Så koeffisienter i ARIMA-modeller som inkluderer forsinkede feil må estimeres ved ikke-lineære optimaliseringsmetoder (8220hill-klatring8221) i stedet for bare å løse et system av ligninger. Akronymet ARIMA står for Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags av den stasjonære serien i prognosekvotasjonen kalles kvotoregressivequot vilkår, lags av prognosefeilene kalles quotmoving averagequot vilkår, og en tidsserie som må differensieres for å bli stillestående, sies å være en quotintegratedquot-versjon av en stasjonær serie. Tilfeldige gange og tilfeldige trendmodeller, autoregressive modeller og eksponentielle utjevningsmodeller er alle spesielle tilfeller av ARIMA-modeller. En nonseasonal ARIMA-modell er klassifisert som en quotARIMA (p, d, q) kvotemodell hvor: p er antall autoregressive termer, d er antall ikke-sekundære forskjeller som trengs for stasjonar, og q er antall forsinkede prognosefeil i prediksjonsligningen. Forutsigelsesligningen er konstruert som følger. Først, la y angi den forskjellen på Y. Det betyr: Merk at den andre forskjellen på Y (d2-saken) ikke er forskjellen fra 2 perioder siden. Snarere er det den første forskjellen-av-første forskjellen. som er den diskrete analogen til et andre derivat, det vil si den lokale akselerasjonen av serien i stedet for sin lokale trend. Når det gjelder y. Den generelle prognosekvasjonen er: Her er de bevegelige gjennomsnittsparametrene (9528217s) definert slik at deres tegn er negative i ligningen, etter konvensjonen innført av Box og Jenkins. Noen forfattere og programvare (inkludert R programmeringsspråket) definerer dem slik at de har pluss tegn i stedet. Når faktiske tall er koblet til ligningen, er det ingen tvetydighet, men det er viktig å vite hvilken konvensjon programvaren bruker når du leser utgangen. Ofte er parametrene benevnt der av AR (1), AR (2), 8230 og MA (1), MA (2), 8230 etc. For å identifisere den aktuelle ARIMA modellen for Y. begynner du ved å bestemme differensordren (d) trenger å stasjonærisere serien og fjerne bruttoegenskapene til sesongmessighet, kanskje i forbindelse med en variansstabiliserende transformasjon som logging eller deflating. Hvis du stopper på dette punktet og forutser at den forskjellige serien er konstant, har du bare montert en tilfeldig tur eller tilfeldig trendmodell. Den stasjonære serien kan imidlertid fortsatt ha autokorrelerte feil, noe som tyder på at noen antall AR-termer (p 8805 1) og eller noen nummer MA-termer (q 8805 1) også er nødvendig i prognosekvasjonen. Prosessen med å bestemme verdiene p, d og q som er best for en gitt tidsserie, vil bli diskutert i senere avsnitt av notatene (hvis koblinger er øverst på denne siden), men en forhåndsvisning av noen av typene av nonseasonal ARIMA-modeller som ofte oppstår, er gitt nedenfor. ARIMA (1,0,0) førstegangs autoregressiv modell: Hvis serien er stasjonær og autokorrelert, kan den kanskje forutsies som et flertall av sin egen tidligere verdi, pluss en konstant. Forutsigelsesligningen i dette tilfellet er 8230 som er Y regressert i seg selv forsinket med en periode. Dette er en 8220ARIMA (1,0,0) constant8221 modell. Hvis gjennomsnittet av Y er null, vil ikke det konstante begrepet bli inkludert. Hvis hellingskoeffisienten 981 1 er positiv og mindre enn 1 i størrelsesorden (den må være mindre enn 1 i størrelsesorden dersom Y er stasjonær), beskriver modellen gjennomsnittsreferanseadferd hvor neste periode8217s verdi skal anslås å være 981 1 ganger som langt unna gjennomsnittet som denne perioden8217s verdi. Hvis 981 1 er negativ, forutser det middelreferanseadferd med skifting av tegn, dvs. det forutsier også at Y vil være under gjennomsnittlig neste periode hvis den er over gjennomsnittet denne perioden. I en andre-ordregivende autoregressiv modell (ARIMA (2,0,0)), ville det være et Y t-2 begrep til høyre også, og så videre. Avhengig av tegnene og størrelsene på koeffisientene, kunne en ARIMA (2,0,0) modell beskrive et system hvis gjennomsnitts reversering foregår i sinusformet oscillerende mote, som bevegelse av en masse på en fjær som er utsatt for tilfeldige støt . ARIMA (0,1,0) tilfeldig tur: Hvis serien Y ikke er stasjonær, er den enkleste modellen for den en tilfeldig turmodell, som kan betraktes som et begrensende tilfelle av en AR (1) modell der autoregressive koeffisienten er lik 1, det vil si en serie med uendelig sakte gjennomsnittlig reversering. Forutsigelsesligningen for denne modellen kan skrives som: hvor den konstante sikt er den gjennomsnittlige period-til-periode-endringen (dvs. den langsiktige driften) i Y. Denne modellen kan monteres som en ikke-avskjæringsregresjonsmodell der Første forskjell på Y er den avhengige variabelen. Siden den inneholder (bare) en ikke-sesongforskjell og en konstant periode, er den klassifisert som en quotARIMA (0,1,0) modell med constant. quot. Den tilfeldige tur-uten-drift modellen ville være en ARIMA (0,1, 0) modell uten konstant ARIMA (1,1,0) forskjellig førsteordens autoregressiv modell: Hvis feilene i en tilfeldig turmodell er autokorrelert, kan problemet løses ved å legge til et lag av den avhengige variabelen til prediksjonsligningen - - dvs ved å regresse den første forskjellen på Y i seg selv forsinket med en periode. Dette vil gi følgende prediksjonsligning: som kan omarrangeres til Dette er en førsteordens autoregressiv modell med en rekkefølge av ikke-soneforskjeller og en konstant term, dvs. en ARIMA (1,1,0) modell. ARIMA (0,1,1) uten konstant enkel eksponensiell utjevning: En annen strategi for korrigering av autokorrelerte feil i en tilfeldig gangmodell er foreslått av den enkle eksponensielle utjevningsmodellen. Husk at for noen ikke-stationære tidsserier (for eksempel de som viser støyende svingninger rundt et sakte varierende gjennomsnitt), utfører ikke den tilfeldige turmodellen så vel som et glidende gjennomsnittsverdier av tidligere verdier. Med andre ord, i stedet for å ta den nyeste observasjonen som prognosen for neste observasjon, er det bedre å bruke et gjennomsnitt av de siste observasjonene for å filtrere ut støy og mer nøyaktig anslå det lokale gjennomsnittet. Den enkle eksponensielle utjevningsmodellen bruker et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt av tidligere verdier for å oppnå denne effekten. Forutsigelsesligningen for den enkle eksponensielle utjevningsmodellen kan skrives i en rekke matematisk ekvivalente former. hvorav den ene er den såkalte 8220error correction8221 skjemaet, der den forrige prognosen er justert i retning av feilen den gjorde: Fordi e t-1 Y t-1 - 374 t-1 per definisjon kan dette omskrives som : som er en ARIMA (0,1,1) - out-konstant prognosekvasjon med 952 1 1 - 945. Dette betyr at du kan passe en enkel eksponensiell utjevning ved å angi den som en ARIMA (0,1,1) modell uten konstant, og den estimerte MA (1) - koeffisienten tilsvarer 1-minus-alfa i SES-formelen. Husk at i SES-modellen er gjennomsnittsalderen for dataene i 1-periode fremover prognosene 1 945. Det betyr at de vil ha en tendens til å ligge bak trender eller vendepunkter med ca 1 945 perioder. Det følger at gjennomsnittlig alder av dataene i 1-periode fremover prognosene for en ARIMA (0,1,1) uten konstant modell er 1 (1 - 952 1). For eksempel, hvis 952 1 0,8 er gjennomsnittsalderen 5. Når 952 1 nærmer seg 1, blir ARIMA (0,1,1) uten konstant modell et veldig langsiktig glidende gjennomsnitt og som 952 1 nærmer seg 0 blir det en tilfeldig tur uten drivmodell. What8217s den beste måten å korrigere for autokorrelasjon: legge til AR-vilkår eller legge til MA-vilkår I de to foregående modellene ble problemet med autokorrelerte feil i en tilfeldig turmodell løst på to forskjellige måter: ved å legge til en forsinket verdi av differensierte serier til ligningen eller legge til en forsinket verdi av prognosen feil. Hvilken tilnærming er best En tommelfingerregel for denne situasjonen, som vil bli nærmere omtalt senere, er at positiv autokorrelasjon vanligvis behandles best ved å legge til et AR-uttrykk for modellen og negativ autokorrelasjon vanligvis behandles best ved å legge til en MA term. I forretnings - og økonomiske tidsserier oppstår negativ autokorrelasjon ofte som en artefakt av differensiering. (Generelt reduserer differensiering positiv autokorrelasjon og kan til og med føre til en bryter fra positiv til negativ autokorrelasjon.) Så, ARIMA (0,1,1) modellen, der differensiering er ledsaget av en MA-term, brukes hyppigere enn en ARIMA (1,1,0) modell. ARIMA (0,1,1) med konstant enkel eksponensiell utjevning med vekst: Ved å implementere SES-modellen som en ARIMA-modell, får du faktisk en viss fleksibilitet. Først og fremst er estimert MA (1) - koeffisient tillatt å være negativ. Dette tilsvarer en utjevningsfaktor som er større enn 1 i en SES-modell, som vanligvis ikke er tillatt i SES-modellprosedyren. For det andre har du muligheten til å inkludere en konstant periode i ARIMA-modellen hvis du ønsker det, for å estimere en gjennomsnittlig ikke-null trend. ARIMA-modellen (0,1,1) med konstant har prediksjonsligningen: Forventningene for en periode fremover fra denne modellen er kvalitativt lik SES-modellen, bortsett fra at bane av de langsiktige prognosene vanligvis er en skrånende linje (hvis skråning er lik mu) i stedet for en horisontal linje. ARIMA (0,2,1) eller (0,2,2) uten konstant lineær eksponensiell utjevning: Linjære eksponentielle utjevningsmodeller er ARIMA-modeller som bruker to ikke-soneforskjeller i sammenheng med MA-termer. Den andre forskjellen i en serie Y er ikke bare forskjellen mellom Y og seg selv forsinket av to perioder, men det er den første forskjellen i den første forskjellen - dvs. Y-endringen i Y i periode t. Således er den andre forskjellen på Y ved periode t lik (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. En annen forskjell på en diskret funksjon er analog med et andre derivat av en kontinuerlig funksjon: det måler kvoteringsberegningsquot eller quotcurvaturequot i funksjonen på et gitt tidspunkt. ARIMA-modellen (0,2,2) uten konstant forutser at den andre forskjellen i serien er lik en lineær funksjon av de to siste prognosefeilene: som kan omarrangeres som: hvor 952 1 og 952 2 er MA (1) og MA (2) koeffisienter. Dette er en generell lineær eksponensiell utjevningsmodell. i hovedsak det samme som Holt8217s modell, og Brown8217s modell er et spesielt tilfelle. Den bruker eksponensielt vektede glidende gjennomsnitt for å anslå både et lokalt nivå og en lokal trend i serien. De langsiktige prognosene fra denne modellen konvergerer til en rett linje hvis skråning avhenger av den gjennomsnittlige trenden observert mot slutten av serien. ARIMA (1,1,2) uten konstant fuktet trend lineær eksponensiell utjevning. Denne modellen er illustrert i de tilhørende lysbildene på ARIMA-modellene. Den ekstrapolerer den lokale trenden i slutten av serien, men flater ut på lengre prognoshorisonter for å introdusere et konservatismedokument, en praksis som har empirisk støtte. Se artikkelen om hvorfor Damped Trend worksquot av Gardner og McKenzie og quotgolden Rulequot-artikkelen av Armstrong et al. for detaljer. Det er generelt tilrådelig å holde fast i modeller der minst en av p og q ikke er større enn 1, dvs. ikke prøv å passe på en modell som ARIMA (2,1,2), da dette sannsynligvis vil føre til overfitting og kvadrat-faktorquot problemer som er omtalt nærmere i notatene om den matematiske strukturen til ARIMA-modellene. Implementering av regneark: ARIMA-modeller som de som er beskrevet ovenfor, er enkle å implementere på et regneark. Forutsigelsesligningen er bare en lineær ligning som refererer til tidligere verdier av originale tidsserier og tidligere verdier av feilene. Dermed kan du sette opp et ARIMA prognose regneark ved å lagre dataene i kolonne A, prognoseformelen i kolonne B, og feilene (data minus prognoser) i kolonne C. Forutsigelsesformelen i en typisk celle i kolonne B ville ganske enkelt være et lineært uttrykk som refererer til verdier i de foregående radene av kolonne A og C, multiplisert med de relevante AR - eller MA-koeffisientene lagret i celler andre steder på regnearket. Slik bruker du et flytende gjennomsnitt for å kjøpe aksjer Det bevegelige gjennomsnittet (MA) er en enkel teknisk analyseverktøy som utjevner prisdata ved å skape en konstant oppdatert gjennomsnittspris. Gjennomsnittet er tatt over en bestemt tidsperiode, som 10 dager, 20 minutter, 30 uker eller hvilken som helst tidsperiode handelsmannen velger. Det er fordeler ved å bruke et glidende gjennomsnitt i din handel, samt alternativer på hvilken type glidende gjennomsnitt som skal brukes. Flytte gjennomsnittlige strategier er også populære og kan skreddersys til enhver tidsramme, og passer til både langsiktige investorer og kortsiktige forhandlere. (se De fire øverste tekniske indikatorene Trend Traders trenger å vite.) Hvorfor bruke et flytende gjennomsnitt Et glidende gjennomsnitt kan bidra til å redusere mengden støy på et prisdiagram. Se på retningen av det bevegelige gjennomsnittet for å få en grunnleggende ide på hvilken måte prisen beveger seg. Vinklet opp og prisen går oppover (eller var nylig) samlet, vinklet ned og prisen beveger seg nedover generelt, beveger seg sidelengs, og prisen er sannsynligvis i en rekkevidde. Et glidende gjennomsnitt kan også fungere som støtte eller motstand. I en uptrend kan et 50-dagers, 100-dagers eller 200-dagers glidende gjennomsnitt opptre som et støttenivå, som vist i figuren nedenfor. Dette skyldes at gjennomsnittet fungerer som et gulv (støtte), så prisen hopper opp av den. I en downtrend kan et bevegelige gjennomsnittsmiddel virke som motstand som et tak, prisen treffer det og begynner deretter å falle igjen. Prisen vil ikke alltid respektere det bevegelige gjennomsnittet på denne måten. Prisen kan løpe gjennom den litt eller stoppe og reversere før du når den. Som en generell retningslinje, hvis prisen er over et glidende gjennomsnitt, er trenden oppe. Hvis prisen er under et glidende gjennomsnitt, er trenden nede. Flytte gjennomsnitt kan ha forskjellige lengder skjønt (diskuteres kort tid), så man kan indikere en opptrending, mens en annen indikerer en nedtrengning. Typer av bevegelige gjennomsnitt Et glidende gjennomsnitt kan beregnes på forskjellige måter. Et fem dagers enkelt glidende gjennomsnitt (SMA) legger bare opp de fem siste daglige sluttkursene og deler det med fem for å skape et nytt gjennomsnitt hver dag. Hvert gjennomsnitt er koblet til det neste, og skaper den enkeltstrømmende linjen. En annen populær type bevegelige gjennomsnitt er eksponentiell glidende gjennomsnitt (EMA). Beregningen er mer kompleks, men gjelder i utgangspunktet mer vekt til de siste prisene. Skriv en 50-dagers SMA og en 50-dagers EMA på samme diagram, og du vil legge merke til at EMA reagerer raskere på prisendringer enn SMA gjør, på grunn av den ekstra vekten på de siste prisdataene. Kartlegging av programvare og handelsplattformer gjør beregningene, så ingen manuell matte er nødvendig for å bruke en MA. En type MA er ikke bedre enn en annen. En EMA kan fungere bedre på et aksje - eller finansmarkedet for en tid, og andre ganger kan en SMA fungere bedre. Tidsrammen valgt for et bevegelig gjennomsnittsnivå vil også spille en viktig rolle i hvor effektiv det er (uavhengig av type). Flytende gjennomsnittlig lengde Vanlige bevegelige gjennomsnittslengder er 10, 20, 50, 100 og 200. Disse lengdene kan brukes på en hvilken som helst tidsramme for diagrammer (ett minutt, daglig, ukentlig, osv.), Avhengig av handelshandelshorisonten. Tidsrammen eller lengden du velger for et bevegelige gjennomsnitt, også kalt tittelperioden, kan spille en stor rolle i hvor effektiv det er. En MA med kort tidsramme vil reagere mye raskere på prisendringer enn en MA med en lang titt tilbake periode. I figuren under 20-dagers glidende gjennomsnitt sporer vi mer nøyaktig den aktuelle prisen enn 100-dagers gjør. 20-dagene kan være av analytisk fordel for en kortere handler siden det følger prisen nærmere, og produserer derfor mindre lag enn det langsiktige glidende gjennomsnittet. Lag er tiden det tar for et glidende gjennomsnitt for å signalere en potensiell reversering. Tilbakekall, som en generell retningslinje, når prisen ligger over et bevegelig gjennomsnittsnivå, regnes trenden opp. Så når prisen faller under det glidende gjennomsnittet, signaliserer det en potensiell reversering basert på den MA. Et 20-dagers glidende gjennomsnitt vil gi mange flere reverseringssignaler enn et 100-dagers glidende gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt kan være lengde, 15, 28, 89 osv. Justering av glidende gjennomsnitt slik at det gir mer nøyaktige signaler på historiske data kan bidra til å skape bedre fremtidige signaler. Trading Strategies - Crossovers Crossovers er en av de viktigste bevegelige gjennomsnittlige strategiene. Den første typen er en prisovergang. Dette ble diskutert tidligere, og er når prisen krysser over eller under et glidende gjennomsnitt for å signalere en potensiell endring i trenden. En annen strategi er å bruke to bevegelige gjennomsnitt til et diagram, en lengre og en kortere. Når kortere MA krysser over lengre sikt, er det et kjøpssignal som det indikerer at trenden skifter opp. Dette kalles et gyldent kors. Når kortere MA krysser over lengre sikt, er det et salgssignal som det indikerer at trenden går nedover. Dette er kjent som et dødpunktskryss. Flytte gjennomsnitt beregnes ut fra historiske data, og ingenting om beregningen er forutsigbar i naturen. Derfor kan resultater ved hjelp av bevegelige gjennomsnitt være tilfeldige - til tider ser markedet ut til å respektere MA-støtteresistans og handelssignaler. og andre ganger viser det ingen respekt. Et stort problem er at hvis prishandlingen blir hakket, kan prisen svinge frem og tilbake som genererer flere trend reversaltrade signaler. Når dette skjer, er det best å gå til side eller bruke en annen indikator for å bidra til å avklare trenden. Det samme kan oppstå med MA crossovers, der MAs blir forvirret i en periode som utløser flere (liknende tapende) handler. Flytte gjennomsnitt fungerer ganske bra i sterke trender, men ofte dårlig i hakkete eller varierte forhold. Justering av tidsrammen kan hjelpe til med dette midlertidig, selv om det til enhver tid er noen problemer med disse problemene, uansett hvilken tidsramme som er valgt for MA (e). Et glidende gjennomsnitt forenkler prisdata ved å utjevne det og lage en flytende linje. Dette kan gjøre isolerende trender enklere. Eksponentielle glidende gjennomsnitt reagerer raskere på prisendringer enn et enkelt glidende gjennomsnitt. I noen tilfeller kan dette være bra, og i andre kan det føre til falske signaler. Flytte gjennomsnitt med kortere tittelperiode (20 dager, for eksempel) vil også reagere raskere på prisendringer enn gjennomsnitt med lengre utseende (200 dager). Flytte gjennomsnittsoverskridelser er en populær strategi for både oppføringer og utganger. MAs kan også markere områder med potensiell støtte eller motstand. Mens dette kan virke forutsigbart, er glidende gjennomsnitt alltid basert på historiske data og viser bare gjennomsnittsprisen over en bestemt tidsperiode. Den totale dollarverdien av alle selskapets utestående aksjer. Markedsverdien beregnes ved å multiplisere. Frexit kort for quotFrench exitquot er en fransk spinoff av begrepet Brexit, som dukket opp da Storbritannia stemte til. En ordre som er plassert hos en megler som kombinerer funksjonene til stoppordre med grensene. En stoppordre vil. En finansieringsrunde hvor investorer kjøper aksjer fra et selskap til lavere verdsettelse enn verdsettelsen plassert på. En økonomisk teori om total utgifter i økonomien og dens effekter på produksjon og inflasjon. Keynesian økonomi ble utviklet. En beholdning av en eiendel i en portefølje. En porteføljeinvestering er laget med forventning om å tjene en avkastning på den. Dette.