ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ จาวา

ฉันเป็นหลักมีอาร์เรย์ของค่าเช่นนี้อาร์เรย์ข้างต้นเป็น oversimplified ฉัน m เก็บ 1 ค่าต่อมิลลิวินาทีในรหัสจริงของฉันและฉันต้องดำเนินการออกในขั้นตอนฉันเขียนเพื่อหาจุดสูงสุดที่ใกล้เคียงที่สุดก่อนจุดในเวลา ตรรกะล้มเหลวเนื่องจากในตัวอย่างข้างต้นของฉัน 0 36 เป็นยอดจริง แต่อัลกอริทึมของฉันจะมองย้อนกลับไปและดูจำนวนสุดท้าย 0 25 เป็นยอดมากที่สุดเนื่องจากมี sa ลดลงเหลือ 0 24 ก่อนที่เป้าหมายจะใช้ค่าเหล่านี้ และใช้วิธีการที่พวกเขาซึ่งจะเรียบพวกเขาออก bit เพื่อให้ฉันมีค่าเชิงเส้นมากขึ้นเช่นฉันต้องการผลของฉันจะ curvy ไม่ jaggedy. I เคยได้รับการบอกให้ใช้ตัวกรองค่าเฉลี่ยชี้แจงค่าของฉันฉันจะ ทำอย่างนี้มันยากมากสำหรับผมที่จะอ่านสมการทางคณิตศาสตร์ผมจัดการที่ดีมากกับรหัสฉันจะประมวลผลค่าในอาร์เรย์ของฉันใช้การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงไปแม้พวกเขา out. asked กุมภาพันธ์ 8 12 ที่ 20 27 เมื่อต้องการคำนวณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ชี้แจงคุณต้องเก็บข้อมูลบางส่วนไว้รอบ ๆ และ คุณต้องการพารามิเตอร์การปรับค่านี้เรียกระดับเล็กน้อยสมมติว่าคุณกำลังใช้ Java 5 ขึ้นไประบุว่าพารามิเตอร์ที่สลายตัวที่คุณต้องการอาจใช้การปรับค่าควรอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 และใช้ค่าเฉลี่ยในการกรองเมื่ออ่านหน้าของคณิตศาสตร์บางส่วน สิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้จริงๆเมื่อเปลี่ยนเป็นรหัสเป็นที่ mathematicians ชอบเขียนดัชนีในอาร์เรย์และลำดับกับ subscripts พวกเขา ve notations อื่น ๆ ไม่กี่ที่ดีซึ่ง doesn t ช่วยอย่างไรก็ตาม EMA สวยง่ายๆตามที่คุณต้องการ จำได้ว่าค่าเก่าไม่มีอาร์เรย์ของรัฐที่ซับซ้อน required. rieded Feb 8 12 at 20 42 TKKocheran สวยมาก Isn t มันดีเมื่อสิ่งที่สามารถทำได้ง่ายถ้าเริ่มต้นด้วยลำดับใหม่ได้รับ averager ใหม่โปรดทราบว่าคำไม่กี่คำแรกใน ลำดับเฉลี่ยจะกระโดดไปรอบ ๆ เล็กน้อยเนื่องจากผลกระทบขอบเขต แต่คุณจะได้รับผู้ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ด้วยอย่างไรก็ตามข้อได้เปรียบที่ดีคือคุณสามารถตัดตรรกะเฉลี่ยเคลื่อนที่ลงใน averager และทดสอบได้โดยไม่รบกวน t เขาส่วนที่เหลือของโปรแกรมของคุณมากเกินไป Donal Fellows กุมภาพันธ์ 9 12 ที่ 0 06.I am มีช่วงเวลาที่ยากเข้าใจคำถามของคุณ แต่ฉันจะพยายามตอบ anyway.1 หากอัลกอริทึมของคุณพบ 0 25 แทน 0 36 แล้วมันไม่ถูกต้อง มันไม่ถูกต้องเพราะสมมติว่าเพิ่มขึ้นหรือลดลง monotonic ที่มักจะขึ้นหรือเสมอไปลงถ้าคุณไม่เฉลี่ยข้อมูลทั้งหมดของคุณข้อมูลของคุณ --- จุดที่คุณนำเสนอพวกเขา --- เป็น nonlinear ถ้าคุณต้องการที่จะหาสูงสุด ค่าระหว่างสองจุดในเวลาแล้วชิ้นอาร์เรย์ของคุณจาก tmin เพื่อ tmax และหาสูงสุดของ subarray.2 ที่ตอนนี้แนวคิดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายมากคิดว่าฉันมีรายการต่อไปนี้ 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 ฉันสามารถเรียบออกโดยใช้ค่าเฉลี่ยของสองตัวเลข 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 ขอให้สังเกตว่าหมายเลขแรกเป็นค่าเฉลี่ยของ 1 5 และ 1 4 วินาทีและหมายเลขแรกรายการใหม่ที่สอง เป็นค่าเฉลี่ยของ 1 4 และ 1 5 รายการเก่าที่สามและที่สองรายการใหม่ที่สามค่าเฉลี่ยของ 1 5 และ 1 4 4 และ 3 และอื่น ๆ ที่ฉันสามารถ ได้ทำให้มันเป็นระยะเวลาสามหรือสี่หรือ n สังเกตว่าข้อมูลมีความเรียบมากวิธีที่ดีในการดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในที่ทำงานคือไปที่ Google Finance เลือกสต็อกลองใช้ Tesla Motors volatile TSLA ที่สวยและคลิกที่ technicals ที่ด้านล่างของ แผนภูมิเลือก Moving Average กับช่วงเวลาหนึ่ง ๆ และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential เพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เป็นค่าลบนี้เป็นเพียงการอธิบายรายละเอียดอื่น ๆ แต่น้ำหนักข้อมูลเก่าน้อยกว่าข้อมูลใหม่นี้เป็นวิธีที่จะทำให้เกิดการปรับให้เรียบไปทางด้านหลัง โปรดอ่านรายการวิกิพีเดียดังนั้นนี่เป็นความคิดเห็นมากกว่าคำตอบ แต่กล่องความคิดเห็นเล็ก ๆ น้อย ๆ เป็นเพียงโชคเล็ก ๆ ถ้าคุณมีปัญหาเกี่ยวกับคณิตศาสตร์คุณสามารถไปกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายแทนการแทนดังนั้น ผลลัพธ์ที่คุณได้รับจะเป็นเงื่อนไข x ล่าสุดหารด้วย x pseudocode ที่ยังไม่ได้ตรวจสอบโปรดทราบว่าคุณจะต้องจัดการกับจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของข้อมูลเนื่องจากคุณสามารถ t เฉลี่ย 5 คำสุดท้ายเมื่อคุณอยู่ในจุดข้อมูลที่ 2 ของคุณได้ , เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการคำนวณผลรวมรวมที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยนี้ - เก่าแก่ที่สุดที่ใหม่ที่สุด แต่นี่เป็นแนวคิดที่จะเกิดขึ้นในสิ่งที่เกิดขึ้นข้าม 8 กุมภาพันธ์ที่ 20 41 ระดับ WeightedMovingAverageModel. A ถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยจะขึ้นอยู่กับ ชุดเวลาที่สร้างเทียมซึ่งค่าสำหรับช่วงเวลาหนึ่ง ๆ จะถูกแทนที่ด้วยค่าถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของค่านั้นและค่าสำหรับช่วงเวลาก่อนหน้าบางช่วงที่คุณอาจคาดเดาได้จากคำอธิบายรูปแบบนี้เหมาะที่สุดสำหรับชุดเวลา ข้อมูลเช่นข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไปตามช่วงเวลาเนื่องจากค่าคาดการณ์ในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ เป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของรอบระยะเวลาก่อนหน้านี้การคาดการณ์จะมีแนวโน้มลดลงตามการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของค่าที่ขึ้นกับการสังเกตตัวอย่างเช่นหากชุดข้อมูล มีแนวโน้มสูงขึ้นเห็นได้ชัดแล้วคาดการณ์ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยทั่วไปจะให้ค่าเบาของค่าของตัวแปรขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเช่นเดียวกับ moving model เฉลี่ยมีข้อได้เปรียบกว่ารูปแบบการคาดการณ์อื่น ๆ ในการที่จะทำให้จุดยอดและรางหรือหุบเขาที่ราบรื่นขึ้นในชุดของการสังเกตอย่างไรก็ตามเช่นรูปแบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังมีข้อเสียอยู่หลายประการโดยเฉพาะรุ่นนี้ไม่ได้สร้างสมการที่แท้จริง ดังนั้นจึงไม่ใช่สิ่งที่มีประโยชน์ในฐานะเครื่องมือคาดการณ์ระยะปานกลาง แต่สามารถเชื่อถือได้ในการคาดการณ์ระยะเวลาไม่กี่ในอนาคตเท่านั้นเนื่องจาก 0 4 ผู้เขียน Steven R Gould. Fields สืบทอดจากคลาส WeWeightMovingAverageModel สร้างการถ่วงน้ำหนักแบบใหม่ การคาดการณ์เฉลี่ย model. WeightedMovingAverageModel doubleweight สร้างแบบจำลองการคาดการณ์การถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักใหม่โดยใช้ช่วงเวลาที่ระบุน้ำหนักตัวที่ระบุไว้ Double timeval ค่าส่งคืนค่าคาดการณ์ของตัวแปรที่อ้างอิงตามค่าที่กำหนดของตัวแปรเวลาที่เป็นอิสระ get. getForecastType ส่งคืนคำหนึ่งหรือสองชื่อ ของรูปแบบการคาดการณ์ประเภทนี้. getNumberOfPeriods ส่งคืนจำนวนปัจจุบันของงวดที่ใช้ในรุ่นนี้.g etNumberOfPredictors ส่งกลับค่าจำนวนตัวพยากรณ์ที่ใช้โดยโมเดลต้นแบบเซ็ตน้ำหนักน้ำหนักคู่กำหนดน้ำหนักที่ใช้โดยแบบจำลองการคาดการณ์ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักนี้ให้กับน้ำหนักที่กำหนดสตริงที่ควรจะถูกแทนที่เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันซึ่งรวมถึงที่เป็นไปได้ พารามิเตอร์ใด ๆ ที่ได้รับมาการใช้เมธอดที่สืบทอดมาจากคลาสสร้างโมเดลพยากรณ์การถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักใหม่โดยใช้น้ำหนักที่ระบุสำหรับโมเดลที่ถูกต้องที่จะสร้างคุณควรเรียก init และส่งผ่านชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยชุดข้อมูลที่มี time ตัวแปรที่จะเริ่มต้นในการระบุตัวแปรอิสระขนาดของอาร์เรย์น้ำหนักจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนของการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักนอกจากนี้ระยะเวลาล่าสุดจะได้รับน้ำหนักที่กำหนดโดยองค์ประกอบแรกของ array เช่นน้ำหนัก 0.The ขนาดของอาร์เรย์น้ำหนักยังใช้เพื่อกำหนดจำนวนงวดในอนาคตที่ สามารถคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก 50 วันเราจึงไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องด้วยระดับความแม่นยำสูงกว่า 50 วันนอกเหนือจากช่วงเวลาสุดท้ายที่ข้อมูลมีอยู่การคาดการณ์แม้จะใกล้ถึงจุดสิ้นสุดของช่วงนี้น่าจะไม่น่าเชื่อถือ หมายเหตุเกี่ยวกับน้ำหนักโดยทั่วไปน้ำหนักที่ส่งผ่านไปยังนวกรรมิกนี้ควรเพิ่มได้ถึง 1 0 อย่างไรก็ตามความสะดวกหากผลรวมของน้ำหนักไม่เพิ่มขึ้นถึง 1 0 การใช้งานนี้จะให้น้ำหนักทั้งหมดตามสัดส่วนเพื่อให้ทำ รวมเป็น 1 0.Parameters weights - อาร์เรย์ของน้ำหนักเพื่อกำหนดให้สังเกตการณ์ทางประวัติศาสตร์เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักใหม่ใช้ตัวแปรชื่อเป็นตัวแปรอิสระและน้ำหนักที่ระบุพารามิเตอร์อิสระ - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในน้ำหนักโมเดลนี้ - อาร์เรย์ของน้ำหนักที่จะกำหนดให้กับการสังเกตการณ์ทางประวัติศาสตร์เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก ใช้แบบร่างพยากรณ์การถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักใหม่ตัวสร้างนี้มีไว้เพื่อใช้เฉพาะกับคลาสย่อยดังนั้นจะได้รับการป้องกันชั้นใด ๆ ที่ใช้คอนสตรัคเตอร์นี้จะต้องเรียกใช้เมธอด setWeights ที่มีการป้องกันเพื่อเริ่มต้นการชั่งน้ำหนักที่จะใช้โดยโมเดลนี้สร้างการถ่วงน้ำหนักแบบใหม่ แบบจําลองเฉลี่ยโดยใชตัวแปรอิสระที่ระบุตัวแปรอิสระ - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใชในรุนนี้กําหนดน้ําหนักที่ใชโดยแบบจําลองการถวงดานเฉลี่ยถวงน้ําหนักที่ถ่วงน้ําหนักนี้ไปใชกับน้ําหนักที่กําหนดวิธีนี้ใชเฉพาะจากชั้นยอย จะมีการป้องกันและเฉพาะร่วมกับคอนสตรัคอาร์กิวเมนต์หนึ่งอาร์กิวเมนต์ที่มีการป้องกันไว้ชั้นย่อยทั้งหมดที่ใช้คอนสตรัคอาร์กิวเมนต์หนึ่งอาร์กิวเมนต์จะต้องเรียก setWeights ในภายหลังก่อนเรียกใช้เมธอดเพื่อเริ่มต้นโมเดลหมายเหตุเกี่ยวกับน้ำหนักโดยทั่วไปแล้วน้ำหนักจะถูกส่งผ่านไปยังเมธอดนี้ ควรเพิ่มได้ถึง 1 0 แต่เป็นความสะดวกสบายถ้าผลรวมของน้ำหนักไม่เพิ่มขึ้นถึง 1 0, thi s การชั่งน้ำหนักน้ำหนักทั้งหมดตามสัดส่วนเพื่อให้พวกเขาทำผลรวมถึง 1 น้ำหนัก 0. น้ำหนัก - อาร์เรย์ของน้ำหนักที่จะกำหนดให้สังเกตการณ์ทางประวัติศาสตร์เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักกลับค่าพยากรณ์ของตัวแปรขึ้นอยู่กับค่าที่กำหนดของอิสระ time ตัวแปร Subclasses ต้องใช้วิธีนี้ในลักษณะที่สอดคล้องกับรูปแบบการคาดการณ์ที่พวกเขาใช้ Subclasses สามารถใช้เมธอด getForecastValue และ getObservedValue เพื่อดูการคาดการณ์และข้อสังเกตก่อนหน้าตามลำดับระบุโดยการคาดการณ์ในคลาส AbstractTimeBasedModel พารามิเตอร์ timeValue - ค่าของเวลา ตัวแปรที่คาดการณ์ค่าเป็นสิ่งที่จำเป็นส่งกลับค่าพยากรณ์ของตัวแปรตามสำหรับเวลาที่กำหนด IllecalArgumentException ล้มเหลว - ถ้ามีข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ไม่เพียงพอ - ข้อสังเกตที่ส่งผ่านไปยัง init - เพื่อสร้างการคาดการณ์สำหรับค่าเวลาที่กำหนดส่งคืนจำนวน predictors ใช้โดยโมเดลต้นแบบกลับมา จำนวนตัวทำนายที่ใช้โดยโมเดลต้นแบบย้อนกลับจำนวนปัจจุบันของงวดที่ใช้ในโมเดลนี้ระบุโดย getNumberOfPeriods ในคลาส AbstractTimeBasedModel ส่งคืนจำนวนปัจจุบันของงวดที่ใช้ในโมเดลนี้คืนค่าคำหนึ่งหรือสองชื่อของการคาดการณ์ประเภทนี้ รุ่นนี้ควรใช้คำอธิบายอีกต่อไปในวิธี toString ซึ่งควรจะถูกแทนที่เพื่อให้คำอธิบายเกี่ยวกับต้นฉบับของรูปแบบการคาดการณ์ในปัจจุบันรวมถึงพารามิเตอร์ที่ได้รับที่ใช้ระบุไว้โดยที่ toString ในอินเทอร์เฟซ ForecastingModel จะแทนที่การ toString ในคลาส AbstractTimeBasedModel ส่งกลับค่าการแทนสตริงของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันและค่าพารามิเตอร์ของการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยพื้นฐานในช่วงหลายปีที่ผ่านมาช่างเทคนิคพบปัญหาสองเรื่องที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยง่ายปัญหาแรกอยู่ในกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ MA นักวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ เชื่อว่าการกระทำราคาเปิดหรือปิดราคาหุ้นไม่เพียงพอใน whi ch เพื่อพึ่งพาการทำนายสัญญาณซื้อหรือขายของการดำเนินการครอสโอเวอร์ของ MA เพื่อแก้ปัญหานี้นักวิเคราะห์จึงกำหนดน้ำหนักข้อมูลราคาล่าสุดให้มากขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA ที่ได้รับการอธิบายอย่างละเอียดมากขึ้นเรียนรู้เพิ่มเติมใน Exploring Average Moved Average ที่มีการถ่วงน้ำหนักแบบ Exponentially Weighed ตัวอย่างเช่นการใช้ MA 10 วันผู้วิเคราะห์จะใช้ราคาปิดของวันที่ 10 และคูณเลขนี้เป็นวันที่ 10 วันที่เก้าเป็นวันที่เก้าแปดวันโดยแปดและต่อไปเป็นวันแรกของ MA เมื่อรวมแล้วนักวิเคราะห์จะหารตัวเลขด้วยการเพิ่มตัวคูณถ้าคุณเพิ่มตัวคูณของตัวอย่าง MA 10 วันตัวเลขนี้คือ 55 ตัวบ่งชี้นี้เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นสำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้อง ตรวจสอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆทำให้แนวโน้มโดดเด่นมากช่างเทคนิคหลายคนเชื่อมั่นอย่างมากในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงอย่างละเอียด EMA ตัวชี้วัดนี้ได้รับการอธิบายด้วยวิธีต่างๆมากมายที่ทำให้นักเรียนเกิดความสับสน nvestors เหมือนกันบางทีคำอธิบายที่ดีที่สุดมาจาก John J Murphy s การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงินที่ตีพิมพ์โดย New York Institute of Finance, 1999. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรียบชี้แจงทั้งสองปัญหาที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่ายครั้งแรกชี้แจง ค่าเฉลี่ยที่ราบรื่นให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดดังนั้นจึงเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก แต่ในขณะที่ให้ความสำคัญน้อยกว่ากับข้อมูลราคาในอดีตจะรวมถึงการคำนวณข้อมูลทั้งหมดในชีวิตของเครื่องมือนอกจากนี้ผู้ใช้ สามารถปรับการถ่วงน้ำหนักเพื่อให้น้ำหนักมากหรือน้อยกว่ากับราคาวันล่าสุดซึ่งเพิ่มขึ้นเป็นเปอร์เซ็นต์ของมูลค่าของวันก่อนหน้าผลรวมของค่าเปอร์เซ็นต์ทั้งสองจะเพิ่มขึ้นเป็น 100 ตัวอย่างเช่นวันสุดท้ายของวัน ราคาอาจมีการกำหนดน้ำหนัก 10 10 ซึ่งจะเพิ่มให้กับน้ำหนักของวันก่อนหน้านี้น้ำหนัก 90 90 ซึ่งจะทำให้วันสุดท้าย 10 ของน้ำหนักรวมทั้งหมดนี้จะเท่ากับ 20 วันตามลำดับ โดยให้วันสุดท้ายเป็นราคาที่มีมูลค่าน้อยกว่า 5 05. รูปที่ 1 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แสดงอย่างเป็นรูปทรงเรขาคณิตแผนภูมิข้างต้นแสดงดัชนี Nasdaq Composite จากสัปดาห์แรกในเดือนสิงหาคม 2000 ถึง 1 มิถุนายน 2001 ตามที่เห็นได้ชัด EMA ซึ่งในกรณีนี้ใช้ข้อมูลราคาปิดในช่วง 9 วันมีสัญญาณขายที่ชัดเจนเมื่อวันที่ 8 ก. ย. ซึ่งมีเครื่องหมายลูกศรชี้ลงสีดำซึ่งเป็นวันที่ดัชนีพังทลายที่ระดับ 4,000 ลูกศรสีดำที่สองแสดงให้เห็นอีก ขาลงที่ช่างเทคนิคได้คาดหวังว่า Nasdaq ไม่สามารถสร้างปริมาณมากพอและดอกเบี้ยจากนักลงทุนรายย่อยที่จะทำลาย 3,000 เครื่องหมายจากนั้นลงอีกครั้งลงไปที่ด้านล่างที่ 1619 58 เมื่อ 4 เมษายนขาขึ้นของ 12 เมษายนมีการทำเครื่องหมายโดยลูกศรที่นี่ ดัชนีปิดที่ 1,961 46 และช่างเริ่มเห็นผู้จัดการกองทุนสถาบันเริ่มต้นที่จะรับต่อรองราคาสินค้าบางอย่างเช่น Cisco, Microsoft และประเด็นที่เกี่ยวกับพลังงานบางอย่างอ่านบทความที่เกี่ยวข้องของเราการย้ายซองจดหมายเฉลี่ยการปรับ Tradin ยอดนิยม g Tool และ Moving Average Bounce อัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้เงินกู้ยืมแก่กองทุนสำรองเลี้ยงชีพที่เก็บรักษาไว้ที่ธนาคารกลางแห่งอื่น ๆ 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนสำหรับดัชนีความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดที่ระบุความผันผวนสามารถวัดได้ ทำหน้าที่รัฐสภาคองเกรสผ่านในปี 1933 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามธนาคารพาณิชยจากการเขารวมลงทุนดวยการจายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานใดนอกกลุมครัวเรือนครัวเรือนภาคเอกชนและภาคผลกําไร US Bureau of Labor ตัวย่อสกุลเงินหรือสกุลเงิน สำหรับรูปีอินเดีย INR สกุลเงินของอินเดียเงินรูปีที่ถูกสร้างขึ้นจาก 1. การเสนอราคาครั้งแรกในสินทรัพย์ของ บริษัท ที่เป็นบุคคลล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจที่ได้รับเลือกโดย บริษัท ที่ล้มละลายจากกลุ่มผู้เสนอราคา