Esponenziale Explained. Copyright del contenuto su è protetto da copyright e non è disponibile per republication. When persone incontrano prima il termine esponenziale si può pensare che suona come un inferno di un sacco di lisciatura qualsiasi smoothing è che poi iniziano a immaginare una matematica complessa calcolo che probabilmente richiede una laurea in matematica per capire, e spero che vi è una funzione built-in di Excel disponibili, se mai bisogno di farlo La realtà di livellamento esponenziale è molto meno drammatica e molto meno traumatic. The verità è, livellamento esponenziale è un semplice calcolo da un'operazione piuttosto semplice 'solo un nome complicato perché ciò che accade tecnicamente come risultato di questo semplice calcolo è in realtà un po complicated. To capire livellamento esponenziale, è utile iniziare con il concetto generale di lisciatura e paio di altri metodi comuni utilizzati per ottenere smoothing. What è smoothing. Smoothing è un processo statistico molto comune, infatti, incontriamo regolarmente i dati levigate in varie forme nel nostro giorno per giorno la vita Ogni volta che si utilizza una media per descrivere qualcosa, si utilizza un numero lisciato Se ci pensate il motivo per cui si utilizza una media per descrivere qualcosa, si capisce subito il concetto di lisciatura per esempio, abbiamo appena vissuto l'inverno più caldo mai registrato come siamo in grado di quantificare questo Bene iniziamo con set di dati delle temperature giornaliere alte e basse per il periodo che chiamiamo invernale per ogni anno nella storia, ma che ci lascia con un gruppo di numeri che saltano in giro un bel po ', non è come se ogni giorno questo inverno è stato più caldo rispetto ai giorni corrispondenti da tutto anni precedenti abbiamo bisogno di un numero che consente di rimuovere tutto ciò che salta intorno dai dati in modo che possiamo confrontare più facilmente un inverno alla successiva rimozione del salto in giro per i dati è chiamata smoothing, e in questo caso si può semplicemente utilizzare un media semplice da realizzare la previsione della domanda smoothing. In, abbiamo utilizzare levigante per rimuovere il rumore variazione casuale dalla nostra richiesta storico Questo ci permette di identificare meglio modelli di domanda in primo luogo di tendenza e livelli di stagionalità e di domanda che possono essere utilizzate per stimare la futura domanda il rumore della domanda è lo stesso concetto come il salto quotidiana intorno dei dati di temperatura Non a caso, il modo più comune persone a rimuovere il rumore dalla storia richiesta è quella di utilizzare una media semplice o più specificamente, una media una media mobile in movimento utilizza solo un numero predefinito di periodi per il calcolo della media, e quei periodi si muovono col passare del tempo, ad esempio, se io m utilizzando una media mobile di 4 mesi, e oggi è il 1 ° maggio I m utilizzando una media di domanda che si è verificato nel mese di gennaio, febbraio, marzo, e aprile Il 1 ° giugno, ho verrà utilizzato domanda da febbraio, marzo, aprile, e May. Weighted movimento average. When con una media stiamo applicando lo stesso peso importanza ad ogni valore nel set di dati nella media mobile a 4 mesi, ogni mese ha rappresentato il 25 del movimento media Quando si utilizza la storia richiesta di proiettare la domanda futura e di tendenza soprattutto futuro, s logico giungere alla conclusione che si vorrebbe storia più recente di avere un impatto maggiore sulla vostra previsione Siamo in grado di adattare il nostro calcolo media mobile di applicare diversi pesi a ciascun periodo per ottenere i risultati desiderati esprimiamo questi pesi come percentuali, e il totale di tutti i pesi per tutti i periodi bisogna aggiungere fino a 100 Quindi, se decidiamo vogliamo applicare 35 come il peso per il periodo più vicino nel nostro 4 mesi ponderata media mobile, siamo in grado di sottrarre 35 da 100 di trovare abbiamo 65 rimanendo a dividere sulle altre 3 periodi ad esempio, potremmo finire con una ponderazione del 15, 20, 30, e 35, rispettivamente, per i 4 mesi 15 20 30 35 100.Exponential smoothing. If torniamo al concetto di applicare un peso per il periodo più recente, come 35 nell'esempio precedente e diffondere il peso restante calcolata sottraendo il più recente peso periodo di 35 da 100 per ottenere 65, abbiamo gli elementi di base per il nostro calcolo livellamento esponenziale l'ingresso di controllo del calcolo livellamento esponenziale è conosciuto come il fattore di livellamento chiamato anche il costante lisciandolo rappresenta essenzialmente la ponderazione applicata al più recente periodo s richiesta Quindi, dove abbiamo usato 35 come il coefficiente correttore per il periodo più recente nel calcolo della media mobile ponderata, si potrebbe anche scegliere di utilizzare 35 come fattore di smoothing nel nostro calcolo livellamento esponenziale per ottenere un effetto simile la differenza con il calcolo livellamento esponenziale è che invece di dover anche capire quanto peso da applicare a ciascun periodo precedente, il fattore di livellamento viene utilizzato per fare automaticamente that. So qui viene la parte esponenziale Se usiamo 35 come fattore di livellamento, la ponderazione della domanda del periodo più recente s sarà 35 la ponderazione della domanda il prossimo periodo più recente s periodo precedente la più recente sarà 65 di 35 65 proviene da sottrarre 35 da 100 Ciò equivale a 22 75 ponderazione per quel periodo se si fa il math. The prossima domanda più recente periodo s volontà essere 65 di 65 di 35, il che equivale a 14 79 il periodo prima che sarà la ponderazione di 65 di 65 di 65 di 35, il che equivale al 9 61, e così via e questo va avanti indietro attraverso tutti i periodi precedenti tutta la strada indietro all'inizio del tempo o il punto in cui è stato avviato con livellamento esponenziale per quel particolare item. You Re probabilmente pensando che s che sembra un bel po 'di matematica, ma la bellezza del calcolo livellamento esponenziale è che invece di dover ricalcolare contro ogni periodo precedente ogni volta che si ottiene la domanda di un nuovo periodo di s, è sufficiente utilizzare l'uscita del calcolo livellamento esponenziale rispetto al periodo precedente per rappresentare tutto periods. Are precedente confuso ancora Questo renderà più senso quando guardiamo il calcolo effettivo. In genere ci si riferisce all'uscita del calcolo livellamento esponenziale come il prossimo periodo previsto In realtà, la previsione finale ha bisogno di un po 'di lavoro, ma ai fini di questo calcolo specifico, si farà riferimento ad esso come il calcolo livellamento esponenziale forecast. The è la domanda follows. The periodo più recente s moltiplicato per il fattore di livellamento più il periodo più recente s previsione moltiplicato per meno uno la levigatura FACTOR. D più recente periodo s richiesta S il fattore di livellamento rappresentata in forma decimale così 35 sarà rappresentata da 0 35 F il periodo più recente s previsione l'uscita del calcolo lisciatura dal precedente period. OR assumendo un fattore di livellamento di 0 35.It doesn t ottenere molto più semplice di that. As si può vedere, tutti abbiamo bisogno di input di dati qui sono il più recente periodo s la domanda e il periodo più recente s previsione noi applichiamo il fattore di lisciatura ponderazione per il periodo più recente s richiesta allo stesso modo avremmo nel calcolo della media mobile ponderata abbiamo quindi applicare il restante ponderazione 1 meno il fattore di livellamento per il periodo più recente s previsione forecast. Since il periodo più recente s è stato creato sulla base della domanda del periodo precedente s e previsioni del periodo precedente s, che era basato sulla domanda per il periodo prima che e le previsioni per il periodo precedente, che era basato sulla domanda per il periodo prima che e le previsioni per il periodo precedente, che era basato sul periodo precedente that. well, si può vedere come la domanda tutti i periodi precedenti s sono rappresentati nel calcolo senza realmente andare avanti e ricalcolando anything. And che s ciò che ha spinto la popolarità iniziale di livellamento esponenziale Non è stato perché ha fatto un lavoro migliore di lisciatura di ponderata media mobile, è stato perché era più facile da calcolare in un programma di computer e, perché si didn t bisogno di pensare a ciò che peso dare periodi precedenti o quanti periodi precedenti da utilizzare, come si farebbe in ponderata media mobile e, perché appena sembrava più fresco rispetto ponderata movimento fatto average. In, si potrebbe sostenere che ponderata media mobile fornisce una maggiore flessibilità dal momento che si ha un maggiore controllo sulla ponderazione dei periodi precedenti la realtà è uno di questi in grado di fornire risultati rispettabili, quindi perché non vai con più facile e più fresco sounding. Exponential Smoothing in Excel. Let s vedere come questo sarebbe effettivamente guardare in un foglio di calcolo con dati reali contenuti. Copyright on è protetto da copyright e non è disponibile per republication. In figura 1A, abbiamo un foglio di calcolo Excel con 11 settimane di domanda, e una previsione in modo esponenziale levigata calcolati da quella domanda io ho usato un fattore di lisciatura di 25 0 25 cella C1 la corrente di cella attiva è cellulare M4 che contiene le previsioni per la settimana 12 è possibile visualizzare nella barra della formula, la formula è L3 L4 C1 1- C1 Così gli ingressi solo scalo a questo calcolo sono il periodo precedente s cellulare domanda L3, previsioni del periodo precedente s cellulare L4, e la lisciatura fattore di cella C1, indicato come riferimento di cella assoluto C1.When iniziamo un calcolo di livellamento esponenziale, abbiamo bisogno di inserire manualmente il valore per il 1 ° tempo Quindi, in cella B4, piuttosto che una formula , abbiamo appena digitato nella domanda da quello stesso periodo, come le previsioni in cella C4 abbiamo il nostro 1 ° esponenziale calcolo smoothing B3 C1 B4 1- C1 possiamo quindi copiare cellulare C4 e incollarlo nelle celle D4 attraverso M4 per riempire il resto del nostro previsioni cells. You può ora fare doppio clic su qualsiasi cella del tempo per vedere si basa sul periodo precedente s cellule meteorologiche e del periodo precedente s cella domanda Così ogni successivo calcolo livellamento esponenziale eredita l'uscita del precedente calcolo del livellamento esponenziale che s come domanda ciascun periodo precedente s è rappresentata nel calcolo del periodo più recente s, anche se tale calcolo non fa riferimento direttamente quei periodi precedenti Se si desidera ottenere fantasia, è possibile utilizzare Excel s precedenti funzione trace per fare questo, fare clic su Cell M4, poi sulla barra degli strumenti del nastro Excel 2007 o 2010 fare clic sulla scheda formule, quindi fare clic su Individua precedenti sarà disegnare linee di connessione al 1 ° livello di precedenti, ma se continuate a fare clic Individua precedenti sarà tracciare le linee di connessione a tutti i periodi precedenti visualizzare la ereditato relationships. Now lasciate s vedere che cosa livellamento esponenziale ha fatto per us. Figure 1B mostra un grafico a linee della nostra domanda e prevedere È caso vedere come il tempo in modo esponenziale levigata elimina la maggior parte del jaggedness salto intorno dalla domanda settimanale, ma riesce ancora a seguire quello che sembra essere una tendenza al rialzo della domanda ll anche notare che la linea del tempo levigata tende ad essere inferiore alla linea di domanda Questo è noto come ritardo di tendenza ed è un effetto collaterale del processo di levigatura Ogni volta che si utilizza livellamento quando una tendenza è presente la vostra previsione sarà in ritardo rispetto alla tendenza questo è vero per qualsiasi tecnica di lisciatura infatti, se dovessimo continuare questo foglio e iniziare inserendo i numeri di una minore domanda facendo una tendenza al ribasso si dovrebbe vedere la goccia linea di domanda, e la linea di tendenza si muove sopra prima di iniziare a seguire la trend. That verso il basso s il motivo per cui ho accennato in precedenza l'uscita dal calcolo livellamento esponenziale che noi chiamiamo una previsione, ha ancora bisogno di un po 'di lavoro c'è molto di più per la previsione di un semplice appianare le asperità della domanda abbiamo bisogno per effettuare regolazioni supplementari per cose come tendenza di ritardo, la stagionalità, eventi noti che possono effetto di domanda, ecc Ma tutto ciò che è oltre la portata di questo article. You sarà probabilmente anche imbattersi in termini come smoothing doppio esponenziale e triple-esponenziale Questi termini sono un po 'fuorviante dal momento che non sono ri-levigare la più volte richiesta si può se si vuole, ma che non è il punto qui Questi termini rappresentano usando livellamento esponenziale su ulteriori elementi di previsione Quindi, con semplice livellamento esponenziale, si sta levigando la la domanda di base, ma con doppio esponenziale si sta lisciando la domanda di base, più la tendenza, e con triplo esponenziale si sta lisciando la domanda di base, più la tendenza più il seasonality. The altra domanda più frequenti su livellamento esponenziale è dove fare ho il mio fattore di livellamento non c'è una risposta magica qui, è necessario testare diversi fattori di livellamento con i tuoi dati di domanda per vedere che cosa i migliori risultati ci sono calcoli che può automaticamente impostare e modificare il fattore di livellamento Questi rientrano nella adattivo lisciatura termine ottiene , ma è necessario fare attenzione con loro semplicemente non c'è alcuna risposta perfetta e non si deve implementare ciecamente qualsiasi calcolo senza la prova completa e lo sviluppo di una conoscenza approfondita di ciò che tale calcolo fa si dovrebbe anche eseguire scenari what-if per vedere come questi calcoli reagiscono per chiedere cambiamenti che non possono attualmente esistenti nei dati domanda che si sta utilizzando per testing. The esempio, i dati che ho usato in precedenza è un ottimo esempio di una situazione in cui si ha realmente bisogno di testare alcuni altri scenari che esempio particolare di dati mostra un po 'coerente verso l'alto tendenza Molte grandi aziende con software di previsione molto costoso ottenuto in grossi guai in passato non così lontano, quando le impostazioni del software che sono stati ottimizzato per un'economia in crescita didn t reagiscono bene quando l'economia ha iniziato stagnante o in calo Cose come questa accadere quando si don t capire che cosa il vostro software di calcolo è in realtà facendo Se hanno capito il loro sistema di previsione, avrebbero saputo che avevano bisogno di saltare e cambiare qualcosa, quando ci sono stati improvvisi cambiamenti drammatici alla loro business. So ci avete le basi di livellamento esponenziale spiegato Desideri per saperne di più sull'utilizzo di livellamento esponenziale in un tempo reale, controllare il mio libro Inventory Management Explained. Copyright del contenuto su è protetto da copyright e non è disponibile per republication. Dave Piasecki è operatore proprietario di inventario Operations Consulting LLC una società di consulenza che fornisce servizi correlati alla gestione delle scorte, movimentazione dei materiali, e le operazioni di magazzino egli ha oltre 25 anni di esperienza nella gestione delle operazioni e può essere raggiunto attraverso il suo sito web, dove egli sostiene ulteriore rilevante information. My Business. Exponential media mobile - EMA. BREAKING GIU media mobile esponenziale - EMA. Il 12 e 26 giorni EMAs sono i più popolari medie a breve termine, e sono utilizzati per creare indicatori come il movimento divergenza media convergenza MACD e il prezzo percentuale oscillatore PPO In generale, il 50 e 200 giorni EMAs sono utilizzati come segnali di trends. Traders a lungo termine che impiegano l'analisi tecnica trovare medie mobili molto utili e penetranti se applicato correttamente, ma creare il caos quando viene utilizzato in modo improprio o sono male interpretato Tutte le medie mobili comunemente utilizzati in analisi tecnica sono, per loro stessa natura, in ritardo di sviluppo indicatori di conseguenza, le conclusioni tratte da applicare una media mobile a un particolare schema di mercato dovrebbe essere quello di confermare una mossa di mercato o ad indicare la sua forza Molto spesso, per il momento in una linea indicatore di media mobile ha fatto un cambiamento per riflettere un passo significativo nella mercato, il punto ottimale di ingresso sul mercato ha già superato un EMA non servire per alleviare questo dilemma in qualche misura causa il calcolo EMA mette più peso sui dati più recenti, si abbraccia l'azione dei prezzi un po 'più stretto e quindi reagisce più veloce questo è desiderabile quando un EMA viene utilizzata per ottenere un ingresso di trading signal. Interpreting il movimento tutti gli indicatori medi EMA. Like, sono molto più adatti per i mercati trend Quando il mercato è in una forte e sostenuta tendenza al rialzo la linea dell'indicatore EMA mostrerà anche una tendenza rialzista e vice - versa per una tendenza verso il basso un operatore vigile non solo prestare attenzione alla direzione della linea EMA ma anche il rapporto tra il tasso di variazione da un bar all'altro, ad esempio, come l'azione prezzo di un forte rialzo comincia ad appiattirsi e retromarcia, l'EMA s tasso di variazione da un bar all'altro comincerà a diminuire fino al momento che la linea indicatrice appiattisce e il tasso di variazione è zero. Because dell'effetto ritardo, da questo punto, o anche alcuni bar prima, l'azione di prezzo dovrebbe essere già invertito Ne consegue che osservare una diminuzione consistente del tasso di variazione della EMA potrebbe esso stesso essere usata come indicatore che potrebbe contrastare ulteriormente il dilemma causato dall'effetto ritardo di spostare Usi averagesmon della EMA. EMAs sono comunemente utilizzati in combinazione con altri indicatori per confermare significativi movimenti del mercato e di valutare la loro validità per i commercianti che commerciano intraday e mercati in rapida evoluzione, l'EMA è più applicabile Molto spesso i commercianti usano EMAs per determinare una polarizzazione di trading per esempio, se un EMA su un grafico giornaliero mostra una forte tendenza al rialzo, la strategia di un commerciante infragiornaliero s può essere quella di commerciare solo dal lato lungo su un intraday chart. Simple Vs mobile esponenziale medie Averages. Moving sono più che lo studio di una sequenza di numeri in ordine successivo primi praticanti di analisi delle serie temporali erano in realtà più interessati con i numeri di serie temporali individuale quanto lo fossero con l'interpolazione di tale interpolazione dei dati in forma di teorie di probabilità e di analisi, è venuto molto più tardi, come i modelli sono stati sviluppati e correlazioni discovered. Once capito , diverse curve e linee sagomate sono stati elaborati lungo la serie storica, nel tentativo di prevedere dove i punti dati potrebbero andare Questi sono ormai considerati metodi di base attualmente utilizzati dai commercianti di analisi tecnica Charting analisi può essere fatta risalire al 18 ° secolo in Giappone, ma come e quando medie mobili sono stati applicati a prezzi di mercato rimane un mistero 'generalmente inteso che le medie semplici mobili SMA sono stati utilizzati molto tempo prima che le medie mobili esponenziali EMA, perché EMAs sono costruite su quadro SMA e il continuum SMA è stato più facile comprensione per il tracciato e scopi di monitoraggio sarebbe ti piace un po 'di valori di fondo check out medie che cosa sono They. Simple media mobile SMA medie mobile semplice è diventato il metodo preferito per il monitoraggio dei prezzi di mercato, perché sono veloce da calcolare e facile da capire gli operatori del mercato i primi Spostamento funzionare senza l'uso della carta sofisticato metriche in uso oggi, così hanno contato soprattutto sui prezzi di mercato come unico guide hanno calcolato i prezzi di mercato a mano, e rappresentati graficamente tali prezzi per indicare le tendenze e la direzione del mercato Questo processo è stato abbastanza noioso, ma rivelato molto redditizio con la conferma di un ulteriore studies. To calcolare una media mobile semplice a 10 giorni, è sufficiente aggiungere i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e dividere per 10 La media mobile a 20 giorni è calcolato sommando i prezzi di chiusura per un periodo di 20 giorni e dividere per 20, e così via. questo formula non è solo sulla base dei prezzi di chiusura, ma il prodotto è una media dei prezzi - un sottoinsieme medie mobili sono denominate in movimento perché il gruppo dei prezzi utilizzato nel passaggio calcolo secondo il punto sulla mappa Questo significa che i vecchi giorni vengono eliminati a favore di nuovi giorni prezzo di chiusura, quindi un nuovo calcolo è sempre necessario corrispondente al periodo di tempo della media impiegato quindi, una media di 10 giorni viene ricalcolato con l'aggiunta del nuovo giorno e far cadere il giorno 10, e il nono giorno di caduta il secondo giorno per ulteriori informazioni su come i grafici sono utilizzati nel commercio di valuta, controlla la nostra tabella di Basics Walkthrough. Exponential media mobile EMA la media mobile esponenziale è essere raffinato e più comunemente utilizzato dal 1960, grazie a precedenti esperimenti praticanti con il computer la nuova EMA si concentrerà più sulla maggior parte dei prezzi recenti, piuttosto che su una lunga serie di punti di dati, come la media mobile semplice required. Current corrente EMA prezzo - EMA precedente X moltiplicatore precedente EMA. The fattore più importante è la costante di smoothing che 2 1 N dove N il numero di days. A 10 giorni EMA 2 10 1 18 8.This significa un peso 10-periodo EMA il prezzo più recente 18 8, a 20 giorni EMA 9 52 e 50 giorni di EMA 3 92 peso sul giorno più recente l'EMA funziona ponderando la differenza tra il prezzo del periodo attuale s e l'EMA precedente, e aggiungendo il risultato al EMA precedente il più breve periodo, il peso più applicato alle più recenti linee price. Fitting da questi calcoli, i punti vengono tracciati, rivelando una linea di montaggio montaggio linee di sopra o al di sotto del prezzo di mercato significa che tutti le medie mobili sono in ritardo indicatori e sono utilizzati principalmente per seguire le tendenze che don t lavorare bene con i mercati raggio e periodi di congestione perché le linee di montaggio non riescono a denotare una tendenza a causa della mancanza di evidenti massimi più alti o bassi inferiori Inoltre, le linee di montaggio tende a rimanere costante, senza accenno di direzione a crescente linea di montaggio al di sotto del mercato significa un lungo, mentre una linea di raccordo che cade al di sopra del mercato significa un breve per un completo guida, leggere la nostra media mobile Tutorial. The scopo di impiegare un media mobile semplice è quello di individuare e misurare le tendenze lisciando i dati utilizzando i mezzi di vari gruppi di prezzi una tendenza è macchiato ed estrapolati in una previsione L'ipotesi è che i movimenti di tendenza precedenti continuerà per la media mobile semplice, una tendenza a lungo termine può essere trovato e seguito molto più facile che un EMA, con assunzione ragionevole che la linea di raccordo terrà più forte di una linea EMA a causa della messa a fuoco più sulla media prices. An EMA è utilizzato per catturare movimenti di tendenza più brevi, a causa della messa a fuoco sulla maggior parte dei prezzi recenti con questo metodo, un EMA dovuto ridurre eventuali ritardi nella media mobile semplice in modo che la linea di montaggio sarà abbracciare i prezzi più vicino di una media mobile semplice il problema con l'EMA è questo suo incline a interruzioni di prezzo, in particolare durante i mercati veloci e periodi di volatilità l'EMA funziona bene fino a quando i prezzi rompono la linea di montaggio per il mercato una maggiore volatilità, si potrebbe considerare di aumentare la lunghezza della media mobile a termine si può anche passare da un EMA a un SMA, dal momento che la SMA appiana i dati molto meglio di un EMA a causa della sua attenzione a lungo termine indicatori means. Trend-segue come indicatori di ritardo, medie mobili servono così come le linee di supporto e resistenza Se i prezzi rottura sotto un raccordo di 10 giorni linea in una tendenza al rialzo, ci sono buone probabilità che la tendenza al rialzo potrebbe essere in calo, o per lo meno il mercato può essere consolidando Se i prezzi rompono sopra la media mobile di 10 giorni in un trend al ribasso la tendenza potrebbe essere in calo o consolidare in questi casi, impiegano una media mobile a 10 e 20- giornata insieme, e attendere la linea di 10 giorni per attraversare sopra o sotto la linea di 20 giorni Ciò determina la prossima direzione di breve termine per prices. For periodi a più lungo termine, guardare il 100- e 200 giorni medie mobili per la direzione a lungo termine, ad esempio, utilizzando il 100 e 200 giorni medie mobili, se il mobile a 100 giorni croci bassi rispetto alla media di 200 giorni, si chiama la croce della morte ed è molto ribassista per i prezzi una media mobile 100 giorni che attraversa sopra la media mobile a 200 giorni è chiamata la croce d'oro ed è molto rialzista per i prezzi 'doesn t importa se viene utilizzato un SMA o un EMA, perché entrambi sono indicatori trend-following e' s solo in a breve termine che la SMA ha lievi deviazioni dalla sua controparte, le medie mobili EMA. Conclusion sono alla base del grafico e analisi di serie temporali semplici medie mobili e le più complesse medie mobili esponenziali aiutare a visualizzare la tendenza da appianare movimenti di prezzo analisi tecnica viene a volte indicato come un'arte piuttosto che una scienza, entrambi i quali vorranno anni per padroneggiare Scopri di più nel nostro tasso di interesse Analisi tecnica Tutorial. The in cui un istituto di deposito presta fondi mantenuti presso la Federal Reserve ad un altro depositario institution.1 a statistico misura della dispersione dei rendimenti per un dato titolo o indice di mercato volatilità può essere sia measured. An agire il Congresso degli Stati Uniti ha approvato nel 1933 la legge sulle banche, che proibiva alle banche commerciali di partecipare al libro paga investment. Nonfarm si riferisce a qualsiasi lavoro al di fuori del fattorie, case private e il settore no-profit l'US Bureau of Labor. The sigla valuta o simbolo di valuta per l'INR rupia indiana, la valuta indiana la rupia è costituito da 1.An offerta iniziale delle attività di una società fallita s da un interessato acquirente scelto dalla società fallita da un pool di offerenti.
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