MetaTrader 5 - Indikatorer Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) - Indikator för MetaTrader 5 Fractal Adaptive Moving Genomsnittlig teknisk indikator (FRAMA) utvecklades av John Ehlers. Denna indikator är konstruerad baserat på algoritmen för det exponentiala rörliga genomsnittet. i vilken utjämningsfaktorn beräknas utifrån den nuvarande fraktala dimensionen av prisserien. Fördelen med FRAMA är möjligheten att följa starka trendrörelser och tillräckligt långsamma vid priskonsolideringstiden. Alla typer av analyser som används för Moving Averages kan tillämpas på denna indikator. Fractal Adaptive Moving Average Indicator FRAMA (i) A (i) Pris (i) (1 - A (i)) FRAMA (i-1) FRAMA (i) - nuvarande värde av FRAMA Pris (i) - nuvarande pris FRAMA -1) - tidigare värde av FRAMA A (i) - aktuell faktor för exponentiell utjämning. Exponentiell utjämningsfaktor beräknas enligt följande formel: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - strömfaktal dimension EXP () - Exponentens matematiska funktion. Fractal dimension av en rak linje är lika med en. Det framgår av formeln att, om D 1, då A EXP (-4.6 (1-1)) EXP (0) 1. Således om prisändringar i raka linjer används inte exponentiell utjämning, eftersom i ett sådant fall formeln ser ut så här: FRAMA (i) 1 Pris (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Pris (i) Ie indikatorn följer exakt priset. Den fraktala dimensionen av ett plan är lika med två. Från formeln får vi det om D 2, då utjämningsfaktorn A EXP (-4,6 (2-1)) EXP (-4,6) 0,01. Ett sådant litet värde av exponentiell utjämningsfaktor erhålls vid tillfällen då priset gör en stark sågad rörelse. En sådan stark nedgång motsvarar ungefär 200-årigt enkelt glidande medelvärde. Formel för fraktal dimension: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) LOG (2) Det beräknas utifrån den extra formeln: N (Längd, i) (Högsta pris (i) - Lägsta pris (i)) Längd Högsta pris (I) - nuvarande maximalvärde för längdperioder LowestPrice (i) - nuvarande minimivärde för längdperioder Värdena N1, N2 och N3 är respektive lika med: N1 (i) N (längd, i) N2 (i) N I längd) N3 (i) N (2 längd, i) Gör anpassningsbara rörliga medelvärden Bly till bättre resultat Rörliga medelvärden är ett favoritverktyg för aktiva handlare. När marknaderna konsolideras leder dock denna indikator till många whipsaw-branscher, vilket resulterar i en frustrerande serie små vinster och förluster. Analytiker har tillbringat årtionden som försöker förbättra det enkla rörliga genomsnittet. I den här artikeln tittar vi på dessa ansträngningar och finner att deras sökning har lett till användbara handelsverktyg. (För bakgrundsavläsning på enkla glidande medelvärden, kolla in enkla rörliga genomsnittsvärden. Utveckla tendenser.) Fördelar och nackdelar med rörliga medelvärden Fördelarna och nackdelarna med glidande medelvärden sammanfattades av Robert Edwards och John Magee i första utgåvan av teknisk analys av Aktiestrenden. när de sa och det var tillbaka år 1941 som vi glatt gjorde upptäckten (även om många andra hade gjort det tidigare) att genom att medelvärda uppgifterna för ett visst antal dagar skulle en sådan kunna utlösa en slags automatiserad trendlinje som definitivt skulle tolka förändringarna av trend Det verkade nästan för bra för att vara sant. Det var faktiskt för bra att vara sant. Med nackdelarna överväga fördelarna, övergav Edwards och Magee snabbt sin dröm om handel från en bungalow på stranden. Men 60 år efter att de skrev dessa ord, fortsätter andra att försöka hitta ett enkelt verktyg som utan tvekan skulle ge marknadernas rikedomar. Enkla rörliga medelvärden För att beräkna ett enkelt glidande medelvärde. lägg till priserna för önskad tidsperiod och dela med antalet utvalda perioder. Att hitta ett fem dagars glidande medelvärde skulle kräva summering av de fem senaste stängningskurserna och dela med fem. Om den senaste stängningen ligger över det rörliga genomsnittet, skulle beståndet anses vara i en uptrend. Nedtrenden definieras av priser som handlar under det rörliga genomsnittet. (För mer, se vår Moving Averages-handledning.) Den här trenddefinierande egenskapen gör det möjligt att flytta medelvärden för att generera handelssignaler. I sin enklaste ansökan köper handlare när priserna flyttar över det glidande genomsnittet och säljer när priserna ligger under den linjen. Ett tillvägagångssätt som det här är garanterat att sätta handlaren på höger sida av varje betydande handel. Tyvärr, under utjämning av data, kommer rörliga medelvärden att ligga bakom marknadsåtgärden och näringsidkaren kommer nästan alltid att ge tillbaka en stor del av sina vinster på även de största vinnande affärer. Exponentiella rörliga medelvärden Analytiker verkar gilla tanken på det glidande genomsnittet och har spenderat år på att försöka minska problemen i samband med denna fördröjning. En av dessa innovationer är det exponentiella glidande medlet (EMA). Detta tillvägagångssätt tilldelar relativt högre viktning till de senaste uppgifterna, och som ett resultat blir den närmare prisåtgärden än ett enkelt glidande medelvärde. Formeln för att beräkna ett exponentiellt glidande medelvärde är: EMA (Vikt Stäng) ((1 Vikt) EMAy) Var: Vikt är utjämningskonstanten vald av analytiker EMAy är exponentiell glidande medelvärde från igår Ett gemensamt viktvärde är 0,181, vilket ligger nära ett 20-dagars enkelt glidande medelvärde. En annan är 0,10, vilket är ungefär ett 10-dagars glidande medelvärde. Även om det minskar lagringen misslyckas det exponentiella glidande medlet att ta itu med ett annat problem med glidande medelvärden, vilket är att deras användning för handelssignaler leder till ett stort antal förlorande affärer. I nya koncept inom tekniska handelssystem. Welles Wilder uppskattar att marknaderna bara trender kvart över tiden. Upp till 75 av handelsåtgärder är begränsade till snäva intervall, när de genomsnittliga köp-och-säljsignalerna kommer att genereras upprepade gånger då priserna snabbt rör sig över och under det glidande genomsnittet. För att lösa detta problem har flera analytiker föreslagit att man varierar viktningsfaktorn för EMA-beräkningen. (Mer information finns om hur rörliga medelvärden används i handeln) Anpassning av rörliga medelvärden till marknadsaktioner En metod att hantera nackdelarna med glidande medelvärden är att multiplicera viktningsfaktorn med ett volatilitetsförhållande. Att göra detta skulle innebära att det rörliga genomsnittet skulle vara längre från det nuvarande priset på volatila marknader. Detta skulle göra det möjligt för vinnarna att springa. Som en trend kommer till ett slut och priserna konsolideras. det rörliga genomsnittet skulle gå närmare den nuvarande marknadsåtgärden och i teorin tillåta näringsidkaren att behålla de flesta vinster som tagits under trenden. I praktiken kan volatilitetsförhållandet vara en indikator, såsom Bollinger Bandwidth, som mäter avståndet mellan de välkända Bollinger Bands. (För mer om denna indikator, se Grunderna i Bollinger-band.) Perry Kaufman föreslog att man ersätter viktvariabeln i EMA-formeln med en konstant baserad på effektivitetsförhållandet (ER) i sin bok, New Trading Systems and Methods. Denna indikator är utformad för att mäta styrkan hos en trend definierad inom ett intervall från -1,0 till 1,0. Det beräknas med en enkel formel: ER (total prisförändring för period) (summa av absoluta prisändringar för varje stapel) Tänk på ett lager som har fem punktersintervaller varje dag och i slutet av fem dagar har fått totalt av 15 poäng. Detta skulle resultera i ett ER på 0,67 (15 poäng uppåtgående rörelse dividerat med det totala 25-punktsintervallet). Hade denna aktie minskat 15 poäng, skulle ER -0.67. (För mer handelsrådgivning från Perry Kaufman, läs Losing To Win. Som beskriver strategier för att hantera handelsförluster.) Principen för en effektivitet i trender är baserad på hur mycket riktningsrörelse (eller trend) du får per enhet av prisrörelsen över en definierad tidsperiod. En ER med 1,0 indikerar att beståndet är i perfekt upptrend -1,0 representerar en perfekt downtrend. I praktiken nås extremiteterna sällan. För att tillämpa denna indikator för att hitta det adaptiva glidande genomsnittet (AMA) måste handlare beräkna vikten med följande, ganska komplexa formeln: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 där: SCF är exponentiell konstant för snabbast EMA tillåten (vanligtvis 2) SCS är exponentiell konstant för den långsammaste EMA tillåten (ofta 30) ER är effektivitetsförhållandet som noterades ovan. Värdet för C används sedan i EMA-formeln istället för den enklare viktvariabeln. Även om det är svårt att beräkna för hand ingår det adaptiva glidande medlet som ett alternativ i nästan alla handelspaketpaket. (För mer på EMA, läs Exploring The Exponential Weighted Moving Average.) Exempel på ett enkelt glidande medelvärde (röd linje), ett exponentiellt glidande medelvärde (blå linje) och det adaptiva glidande medlet (grön linje) visas i Figur 1. Figur 1: AMA är i grön och visar störst grad av utplåning i den intervallbundna åtgärden som ses på höger sida av detta diagram. I de flesta fall ligger det exponentiella glidande medlet, som visas som den blå linjen, närmast prisåtgärden. Det enkla glidande medlet visas som den röda linjen. De tre glidande medelvärdena som visas i figuren är alla benägna att piska på olika tider. Denna nackdel med glidande medelvärden har hittills varit omöjligt att eliminera. Slutsats Robert Colby testade hundratals tekniska analysverktyg i Encyclopedia of Technical Market Indicators. Han slutsatsen att även om det adaptiva glidande medlet är en intressant nyare idé med betydande intellektuell överklagande, visar våra preliminära tester inte någon verklig praktisk fördel för denna mer komplexa trendutjämningsmetod. Det betyder inte att handlare bör ignorera idén. AMA kan kombineras med andra indikatorer för att utveckla ett lönsamt handelssystem. (För mer om detta ämne, läs Upptäck Keltner kanaler och Chaikin Oscillatorn.) ER kan användas som en fristående trendindikator för att hitta de mest lönsamma handelsmöjligheterna. Som ett exempel anger förhållanden över 0,30 starka uppåtgående och representerar potentiella köp. Alternativt, eftersom volatiliteten rör sig i cykler, kan bestånden med det lägsta effektivitetsförhållandet ses som brytningsmöjligheter. Artikel 50 är en förhandlings - och avvecklingsklausul i EU-fördraget som beskriver de åtgärder som ska vidtas för vilket land som helst. Beta är ett mått på volatiliteten eller systematisk risk för en säkerhet eller en portfölj i jämförelse med marknaden som helhet. En typ av skatt som tas ut på kapitalvinster som uppkommit av individer och företag. Realisationsvinster är vinsten som en investerare. En order att köpa en säkerhet till eller under ett angivet pris. En köpgränsorder tillåter näringsidkare och investerare att specificera. En IRS-regel (Internal Revenue Service Rule) som tillåter utbetalningar från ett IRA-konto i samband med straff. Regeln kräver det. Den första försäljningen av lager av ett privat företag till allmänheten. IPOs utfärdas ofta av mindre, yngre företag som söker. Det vill helst att en filtrerad signal ska vara både smidig och lagfri. Lag orsakar förseningar i dina affärer, och ökad fördröjning i dina indikatorer resulterar vanligtvis i lägre vinst. Med andra ord, sena komnar får vad som är kvar på bordet efter att festet redan har börjat. Det är därför som investerare, banker och institutioner världen över frågar för Jurik Research Moving Average (JMA). Du kan ansöka det på samma sätt som du skulle ha något annat populärt glidande medelvärde. Men JMAs förbättrade timing och jämnhet kommer att förbluffa dig. Den ihåliga grå linjen i diagrammet simulerar prisåtgärder som börjar i ett lågt handelsintervall och sedan luckor till ett högre handelsintervall. Eftersom ingen tycker om att vänta på sidled, kommer ett perfekt ljudreducerande filter (grön linje) att röra sig smidigt längs mitten av det första handelsområdet och sedan hoppa till mitten av det nya handelsområdet nästan omedelbart. October 2005 HANDELSANVISNINGAR Här är det här Månader val av Traders Tips, bidragit av olika utvecklare av teknisk analysprogramvara för att hjälpa läsarna att lättare genomföra några av de strategier som presenteras i detta och andra frågor. Du kan kopiera dessa formler och program för enkel användning i ditt kalkylblad eller analysprogram. Välj helt enkelt den önskade texten genom att markera som du skulle i något ordbehandlingsprogram, använd sedan ditt standardnyckelkommando för kopia eller välj kopiera från webbläsarmenyn. Den kopierade texten kan sedan klistras in i ett öppet kalkylblad eller annan programvara genom att välja en infogningspunkt och utföra ett klistra in. Genom att växla fram och tillbaka mellan ett applikationsfönster och den öppna webbsidan kan data överföras med lätthet. TRADESTATION: Fractal Adaptive Moving Average John Ehlers artikel i den här frågan, Fractal Adaptive Moving Averages, presenterar redan lite EasyLanguage-kod för ett adaptivt glidande medelvärde. Detta adaptiva glidande medelvärde är baserat på fraktalegenskaperna hos en prisserie. Vi har konverterat Ehlers-kod för detta glidande medelvärde till en EasyLanguage-funktion, så att den kan ringas från vilken indikator eller strategi som helst. Funktionsnamnet är AdaptMovAvgFractal. Vi har också anpassat en befintlig strategi baserad på Bollinger Bands så att den kallar denna nya funktion. Den reviderade Bollinger Band-strategin heter FractalAMA Bands. Det kallar AdaptMovAvgFractal för både varians - och bandberäkningarna. Denna kod och funktion kommer att vara tillgänglig för nedladdning från Support Center på TradeStation. Sök efter filen Frama. eld. Ehlers ursprungliga kod finns i. eld-filen. --Mark Mills EasyLanguage-frågor Forum TradeStation Securities, Inc. Ett dotterbolag till TradeStation Group, Inc. Gå tillbaka METASTOCK: Fractal Adaptive Moving Average John Ehlers artikel i den här frågan, Fractal Adaptive Moving Averages, introducerar en indikator med samma namn. I sin indikatorformel begränsar han antalet perioder till ett jämnt antal. Formeln i MetaStock undviker denna begränsning genom att fråga om den mindre tidsramen. Detta nummer används sedan för de två halvintervallberäkningarna och fördubblas sedan för hela intervallberäkningen. Formeln för denna indikator och stegen för att inkludera den i MetaStock presenteras här. För att komma in i denna indikator i MetaStock: - William Golson, Equis International Equis GÅ BACK AIQ EXPERT DESIGN STUDIO: Fractal Adaptive Moving Average AIQ-koden för John Ehlers fractal adaptive moving average (FRAMA) visas här tillsammans med två exempelhandelssystem som vi används i en backtest för att bestämma om FRAMA är en förbättring över ett exponentialt rörligt medelvärde för fast period. Ett värde av N40 användes för att köra FRAMA-testet. Det exponentiella genomsnittliga testet kördes med en fast period på 40 dagar. Systemen köper när priset går över det glidande genomsnittet och säljer när priset går över det glidande genomsnittet. Endast långsidan testades. Figur 1 visar en jämförelse av en FRAMA med N40 till ett exponentiellt rörligt medelvärde i 40 dagar. FRAMA är mer mottaglig för prisförändringar än exponentiell glidande medelvärde. De backtestresultat som visas i Figur 2, som kördes på NASDAQ 100-listan över aktier, visar att FRAMA är en förbättring jämfört med det exponentiella glidande medlet för det provade handelssystem som testats. FIGUR 1: TRADESTATION, QQQQ. Här är ett exempel på TradeStation dagliga bardiagram som visar det fraktala adaptiva glidande medlet. För tydlighetens skull visas inte FRAMA-indikatorlinjen. FIGUR 2: AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, FRAMA. Här är en jämförelse av FRAMA med N40 till ett exponentiellt glidande medelvärde i 40 dagar. FRAMA verkar vara mer mottaglig för prisförändringar än exponentiell glidande medelvärde. FIGUR 3: AIQ EXPERT DESIGN STUDIO, BACKTEST RESULTAT FÖR FRAMA. Resultatet av backtest baserad på NASDAQ 100-listan över aktier visar att FRAMA är en förbättring jämfört med det exponentiala rörliga genomsnittet för detta exempelsystem. AIQ-koden visas här men kan också hämtas från aiqsystemsSampC1.htm. WEALTH-LAB: Fractal Adaptive Moving Average I denna månad presenterar Traders Tips ett trend-system baserat på den fractal adaptive moving average (FRAMA) indikatorn som introducerades av John Ehlers i sin artikel denna fråga. Rikedom-Labs genomförande av FRAMAs anpassade indikator (nu en del av Wealth-Lab-kodbiblioteket) möjliggör ingångar för perioden samt konstanten för exponentiell glidande medelvärde. Här använder vi konstant 4,6, som Ehlers föreslår. Systemet använder 20-dagars FRAMA av slutkursen och beräknar också förändringshastigheten (ROC) under de fem senaste dagarna av FRAMA. Det väntar sedan på en ökning med mer än 0,5 (ROC 0,5) för att komma in på nästa dag på marknaden. Det förblir i denna handel tills ROC faller under noll. I figur 4, som visar en provhandel för ExxonMobil, kan vi se att FRAMA-indikatorn är mestadels platt i sidled, medan den kan upptäcka en trend väldigt tidigt och därmed fånga en stor del av det. FIGUR 4: WEALTH-LAB, FRACTAL ADAPTIVE FLYGGIVNINGAR. T ex ExxonMobil-prisserierna tillsammans med 20-dagars FRAMA är ritad i nedre rutan. Den övre rutan visar förändringshastigheten (ROC) om fem dagar av FRAMA-indikatorn. Under sidofaser visar FRAMA-indikatorn endast liten rörelse. Följaktligen visar ROC små värden och endast få trader uppträder. I slutet av januari 2005 startar en stark uppgång, som detekteras av FRAMA. Systemet kan komma in tidigt och fånga det mesta av denna upmove. - Joseacute Cruset, Wealth-Lab, Inc. wealth-lab GÅ BACK eSIGNAL: Fractal Adaptive Moving Average För den här artikeln av John Ehlers, Fractal Adaptive Moving Average, tillhandahöll weve eSignal-formulärfilen med namnet Frama. efs. Koden visas också här. Studien har en parameter för längden eller perioderna för studien som kan justeras genom alternativet Rediger studier av Avancerat diagram. Numret som anges kommer att vara tvungen att vara nästa högsta jämnt tal om ett udda nummer anges. Ett exempel på eSignal-diagrammet visas i figur 5. FIGUR 5: eSIGNAL, FRACTAL ADAPTIVE MOVING AVERAGE. Detta eSignal-diagram visar det fraktala adaptiva glidande medlet. För att diskutera den här studien eller ladda ner en komplett kopia av formeln, besök Efs Library Discussion Board-forum under Bulletin Boards länken på esignalcentral. Denna eSignal formel kod är också tillgänglig för kopiering och klistra in från STOCKS amp COMMODITIES webbplats på Traders. --Jason Keck eSignal, en division av Interactive Data Corp 800 815-8256, esignal Gå tillbaka NEUROSHELL TRADER: Fractal Adaptive Moving Average Det fraktala adaptiva glidande medlet som infördes av John Ehlers i denna utgåva kan enkelt implementeras i NeuroShell Trader genom att kombinera en några av NeuroShell Traders 800 indikatorer och en anpassad indikator, som i sig är ett mycket användbart generiskt adaptivt glidande medelvärde. För att implementera det fraktala adaptiva glidande medlet, välj Ny indikator. från menyn Infoga och använd indikatorguiden för att skapa följande indikatorer: Användare av NeuroShell Trader kan gå till avsnittet STOCKS amp COMMODITIES på NeuroShell Trader gratis teknisk supportwebbplats för att ladda ner anpassade indikatorer och ett provdiagram (Figur 6). FIGUR 6: NEUROSHELL TRADER, FRAMA. Här är ett urval NeuroShell Trader-diagram som visar det fraktala adaptiva glidande medlet. För mer information om NeuroShell Trader, besök NeuroShell. --Marg Sherald, Ward Systems Group, Inc. 301 662-7950, saleswardsystems neuroshell GÅ BACK AMIBROKER: Fractal Adaptive Moving Average I Fractal Adaptive Moving Averages presenterar John Ehlers en ny metod för adaptiv utjämning baserat på antagandet att marknadspriserna är fraktala . Kodning av det fraktala adaptiva glidande medlet (FRAMA) är relativt enkelt i AmiBroker Formula Language (AFL). Tack vare sina kraftfulla array-bearbetningsfunktioner kan FRAMA implementeras i AmiBroker utan några loopar, vilket gör det extremt snabbt. Klar att använda kod presenteras i Listing 1. För jämförelse syftar koden också ett standard exponentiellt glidande medelvärde av samma längd (Figur 7). FIGUR 7: AMIBROKER, FRACTAL ADAPTIVE MOVING AVERAGE. Denna AmiBroker skärmdump visar ett prisschema för AAPL med en 14-dagars FRAMA (röd linje) och exponentiell glidande medelvärde (blå linje) av samma längd. FRAMA följer betydande prisförändringar snabbare samtidigt som smidigheten bibehålls i trängselzoner. Listning 1 FRAMA - Fractal Adaptive Moving Average Price (HL) 2 N Param (N, 16, 2, 40, 2) måste vara jämn N3 (HHV (Hög, N) - LLV (Låg, N)) N HH HHV , N2) LL LLV (Låg, N2) N1 (HH-LL) (N2) HH HHV (Ref (Hög, - N2), N2) LL LLV (Ref (Låg, N2), N2) N2 (N2) - Log (N3)) logg (2), Null) alfa exp (-4,6 (Dimen-1)) (N2) Dimen IIf (N1 0 OCH N2 0 OCH N3 0 alfa Min (Max (alfa, 0,01), 1) bunden till 0,01. 1 rad Frama AMA (Pris, alfa) Plot (Frama, FRAMA (N), colorRed, styleThick) Plot (EMA (C, N). EMA (N), färgblå) Plot (C, Stäng, färg Svart, stilCandle) En nedladdningsbar Versionen av formeln är tillgänglig från Amibroker hemsida. --Tomasz Janeczko, AmiBroker amibroker GÅ BACK NEOTICKER: Fractal Adaptive Moving Average Den fraktala adaptiva glidande genomsnittliga (FRAMA) beräkningen som presenteras i artikeln Fractal Adaptive Moving Averages av John Ehlers kan implementeras som en NeoTicker-indikator. Listning 1 visar koden för den fraktala adaptiva glidande medelindikatorn, med två parametrar. Den första parametern är pris, vilket är en formelparameter som använder genomsnittsprisberäkningen som standard. Den andra parametern är N, som är en heltalsparameter med 16 som standard. Den NeoTicker fraktala adaptiva glidande medelindikatorn visar en linje som förbinder beräkningsresultatet för ett fraktaltal för varje stapel. Denna indikator kan, som vilken som helst annan indikator, användas i ett handelssystem, som visas i provdiagrammet i Figur 8, där ett crossover-system konstrueras med hjälp av FRAMA. FIGUR 8: NEOTICKER, FRACTAL ADAPTIVE MOVING AVERAGE. Här är ett urval NeoTicker-diagram som visar ett crossover-system konstruerat med hjälp av FRAMA-indikatorn. En nedladdningsbar version av denna indikator och provdiagram kommer att finnas tillgänglig hos NeoTicker Yahoo User Group. TRADINGSOLUTIONS: Fractal Adaptive Moving Average I hans artikel Fractal Adaptive Moving Averages beskriver John Ehlers ett exponentiellt rörligt medel baserat på den senaste volatiliteten, med fraktal dimensioner av de senaste priserna för att upprätta en alfa. Den här funktionen är också tillgänglig som en nedladdningsbar fil från TradingSolutions hemsida (trading solutions) i avsnittet Lösningsbibliotek. Som med många indikatorer kan den här funktionen ge en god inmatning till neurala nätverksspådningar. --Gary Geniesse, NeuroDimension, Inc. 800 634-3327, 352 377-5144 tradingsolutions GÅ BACK FINANCIAL DATA CALCULATOR: Fractal Adaptive Moving Average Artikeln Fractal Adaptive Moving Averages av John Ehlers visar hur man använder en fraktal dimension approximation för att göra en exponentiell Glidande medelpassiv. I Financial Data Calculator (FDC) görs det här med hjälp av tre makron: --Bill Rafter Mathematical Investment Decisions Inc. 856 857-9088, mathinvestdecisions GÅ BACK Alla rättigheter förbehållna. kopia Copyright 2005, Technical Analysis, Inc.
No comments:
Post a Comment