ชี้แจง ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ มาตรฐาน เบี่ยงเบน

การสำรวจความผันผวนตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเชิงตัวเลขเป็นการวัดความเสี่ยงที่พบบ่อยที่สุด แต่มีหลายรสชาติ ในบทความก่อนหน้านี้เราได้แสดงวิธีการคำนวณความผันผวนทางประวัติศาสตร์ที่เรียบง่าย เราใช้ข้อมูลราคาหุ้นที่เกิดขึ้นจริงของ Google เพื่อคำนวณความผันผวนรายวันตามข้อมูลหุ้นภายใน 30 วัน ในบทความนี้เราจะปรับปรุงความผันผวนที่เรียบง่ายและหารือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณ (EWMA) Historical Vs ความผันแปรเบื้องต้นก่อนอื่นให้วางเมตริกนี้ไว้ในมุมมองเล็กน้อย มีสองแนวทางที่กว้าง: ความผันผวนในอดีตและโดยนัย (หรือโดยนัย) วิธีการทางประวัติศาสตร์สมมติว่าอดีตเป็นคำนำที่เราวัดประวัติศาสตร์ด้วยความหวังว่าจะเป็นการคาดการณ์ ในทางตรงกันข้ามความผันผวนโดยนัยจะละเลยประวัติความเป็นมาที่จะแก้ปัญหาให้กับความผันผวนโดยนัยตามราคาในตลาด หวังว่าตลาดจะรู้ได้ดีที่สุดและราคาในตลาดมีแม้กระทั่งโดยนัยประมาณการความผันผวน ถ้าเรามุ่งเน้นไปที่สามวิธีทางประวัติศาสตร์ (ด้านซ้ายด้านบน) พวกเขามีสองขั้นตอนที่เหมือนกัน: คำนวณชุดของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ ใช้สูตรการถ่วงน้ำหนักก่อนอื่นเรา คำนวณผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ โดยทั่วไปแล้วผลตอบแทนรายวันจะได้รับผลตอบแทนแต่ละรายการในแง่บวก สำหรับแต่ละวันเราจะบันทึกล็อกอัตราส่วนราคาหุ้น (เช่นราคาในปัจจุบันหารด้วยราคาเมื่อวานนี้เป็นต้น) นี่เป็นการสร้างผลตอบแทนรายวันจาก u i to u i-m ขึ้นอยู่กับจำนวนวัน (m วัน) ที่เราวัด ที่ทำให้เราก้าวไปสู่ขั้นตอนที่สอง: นี่คือแนวทางที่แตกต่างกันสามวิธี ในบทความก่อนหน้า (ใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคต) เราพบว่าภายใต้สอง simplifications ยอมรับความแปรปรวนง่ายคือค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนที่เป็นกำลังสอง: ขอให้สังเกตว่าผลรวมนี้แต่ละผลตอบแทนเป็นระยะจากนั้นแบ่งทั้งหมดโดย จำนวนวันหรือสังเกตการณ์ (ม.) ดังนั้นจริงๆมันเป็นเพียงเฉลี่ยของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ squared ใส่อีกวิธีหนึ่งแต่ละยกกำลังสองจะได้รับน้ำหนักเท่ากัน ดังนั้นถ้า alpha (a) เป็นปัจจัยการถ่วงน้ำหนัก (โดยเฉพาะ 1m) ความแปรปรวนแบบง่ายๆมีลักษณะดังนี้: EWMA ช่วยเพิ่มความแปรปรวนอย่างง่ายจุดอ่อนของวิธีนี้คือผลตอบแทนทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากัน การกลับมาเมื่อวาน (ล่าสุด) ไม่มีอิทธิพลต่อความแปรปรวนมากกว่าผลตอบแทนของเดือนที่ผ่านมา ปัญหานี้ได้รับการแก้ไขโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณ (EWMA) ซึ่งผลตอบแทนที่มากขึ้นล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นกับความแปรปรวน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเลขยกกำลัง (EWMA) แนะนำ lambda ซึ่งเรียกว่าพารามิเตอร์การให้ราบเรียบ แลมบ์ดาต้องมีค่าน้อยกว่าหนึ่ง ภายใต้เงื่อนไขดังกล่าวแทนที่จะใช้น้ำหนักที่เท่ากันผลตอบแทนที่ได้รับจะเพิ่มขึ้นตามตัวคูณดังนี้ตัวอย่างเช่น RiskMetrics TM ซึ่งเป็น บริษัท บริหารความเสี่ยงทางการเงินมีแนวโน้มที่จะใช้แลมบ์ดาเท่ากับ 0.94 หรือ 94 ในกรณีนี้เป็นครั้งแรก (1-0.94) (. 94) 0 6. ผลตอบแทนที่ได้จะเป็นตัวเลข lambda-multiple ของน้ำหนักก่อนหน้าในกรณีนี้ 6 คูณด้วย 94 5.64 และสามวันก่อนหน้ามีน้ำหนักเท่ากับ (1-0.94) (0.94) 2 5.30 นั่นคือความหมายของเลขยกกำลังใน EWMA: แต่ละน้ำหนักเป็นตัวคูณคงที่ (เช่น lambda ซึ่งต้องน้อยกว่าหนึ่ง) ของน้ำหนักก่อนหน้า เพื่อให้แน่ใจว่ามีความแปรปรวนที่ถ่วงน้ำหนักหรือลำเอียงไปยังข้อมูลล่าสุด (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมโปรดดูที่แผ่นงาน Excel สำหรับความผันผวนของ Google) ความแตกต่างระหว่างความผันผวนเพียงอย่างเดียวกับ EWMA สำหรับ Google จะแสดงไว้ด้านล่าง ความผันผวนอย่างง่ายมีผลต่อการกลับคืนเป็นระยะ ๆ ทุกๆ 0.196 ตามที่แสดงไว้ในคอลัมน์ O (เรามีข้อมูลราคาหุ้นย้อนหลังเป็นเวลา 2 ปีนั่นคือผลตอบแทน 509 วันและ 1509 0.196) แต่สังเกตว่าคอลัมน์ P กำหนดน้ำหนัก 6, 5.64 แล้ว 5.3 และอื่น ๆ Thats ความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนง่ายและ EWMA โปรดจำไว้ว่า: หลังจากที่เราสรุปชุดข้อมูลทั้งหมด (ในคอลัมน์ Q) เรามีความแปรปรวนซึ่งเป็นค่าสแควร์ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ถ้าเราต้องการความผันผวนเราต้องจำไว้ว่าให้ใช้รากที่สองของความแปรปรวนนั้น ความแตกต่างของความแปรปรวนรายวันระหว่างค่าความแปรปรวนและ EWMA ในกรณีของ Googles มีความหมาย: ความแปรปรวนง่ายทำให้เรามีความผันผวนรายวันอยู่ที่ 2.4 แต่ EWMA มีความผันผวนรายวันเพียง 1.4 (ดูสเปรดชีตเพื่อดูรายละเอียด) เห็นได้ชัดว่าความผันผวนของ Googles ตกลงไปเมื่อไม่นานมานี้ดังนั้นความแปรปรวนที่เรียบง่ายอาจเป็นจำนวนเทียมสูง ความแปรปรวนวันนี้เป็นฟังก์ชันของความแตกต่างของวัน Pior คุณจะสังเกตเห็นว่าเราจำเป็นต้องคำนวณชุดน้ำหนักลดลงอย่างมาก เราจะไม่ใช้คณิตศาสตร์ที่นี่ แต่คุณลักษณะที่ดีที่สุดของ EWMA คือชุดผลิตภัณฑ์ทั้งหมดสามารถลดสูตร recursive ได้อย่างง่ายดาย: Recursive หมายถึงการอ้างอิงความแปรปรวนในปัจจุบัน (คือฟังก์ชันของความแปรปรวนในวันก่อนหน้า) คุณสามารถค้นหาสูตรนี้ในสเปรดชีตยังและจะก่อให้เกิดผลแน่นอนเช่นเดียวกับการคำนวณตัวหนังสือมันบอกว่า: แปรปรวนในปัจจุบัน (ภายใต้ EWMA) เท่ากับแปรปรวนเมื่อวาน (ถ่วงน้ำหนักด้วยแลมบ์ดา) บวกเมื่อวานกลับมายกกำลังสอง (ชั่งน้ำหนักโดยแลมบ์ดาลบหนึ่ง) แจ้งให้เราทราบว่าเรากำลังเพิ่มคำสองคำลงท้ายด้วยกันอย่างไร: ความแปรปรวนที่ถ่วงน้ำหนักในวันอังคารและเมื่อวานถ่วงน้ำหนัก แม้กระนั้นแลมบ์ดาก็คือพารามิเตอร์ที่ราบเรียบของเรา แลมบ์ดาที่สูงขึ้น (เช่น RiskMetrics 94) บ่งชี้การสลายตัวช้าลงในซีรีย์ - ในแง่สัมพัทธ์เราจะมีจุดข้อมูลมากขึ้นในซีรีส์และพวกเขาจะลดลงอย่างช้าๆ ในทางกลับกันถ้าเราลดแลมบ์ดาเราจะบ่งชี้ว่าการสลายตัวที่สูงขึ้น: น้ำหนักจะลดลงอย่างรวดเร็วและเป็นผลโดยตรงจากการผุกร่อนที่รวดเร็วใช้จุดข้อมูลน้อยลง (ในสเปรดชีตแลมบ์ดาเป็นอินพุตดังนั้นคุณจึงสามารถทดสอบความไวได้) ความผันผวนโดยสรุปคือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของหุ้นและความเสี่ยงที่พบมากที่สุด นอกจากนี้ยังเป็นรากที่สองของความแปรปรวน เราสามารถวัดความแปรปรวนในอดีตหรือโดยนัย (ความผันผวนโดยนัย) เมื่อวัดในอดีตวิธีที่ง่ายที่สุดคือความแปรปรวนที่เรียบง่าย แต่ความอ่อนแอกับความแปรปรวนที่เรียบง่ายคือผลตอบแทนทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากัน ดังนั้นเราจึงต้องเผชิญกับข้อเสียแบบคลาสสิก: เราต้องการข้อมูลมากขึ้น แต่ข้อมูลที่เรามีมากขึ้นการคำนวณของเราจะเจือจางด้วยข้อมูลที่อยู่ไกล (ไม่เกี่ยวข้อง) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก (EWMA) ช่วยเพิ่มความแปรปรวนอย่างง่ายโดยกำหนดน้ำหนักให้กับผลตอบแทนเป็นงวด เมื่อทำเช่นนี้เราสามารถใช้ตัวอย่างขนาดใหญ่ แต่ยังให้น้ำหนักมากขึ้นกับผลตอบแทนล่าสุด (หากต้องการดูบทแนะนำเกี่ยวกับภาพยนตร์เกี่ยวกับหัวข้อนี้โปรดไปที่ Bionic Turtle) ประเภทภาษีที่เรียกเก็บจากผลกำไรที่เกิดจากบุคคลและ 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 ประเภทของโครงสร้างค่าตอบแทนที่ผู้จัดการกองทุนป้องกันความเสี่ยงใช้ในส่วนของการชดเชยเป็นค่าเฉลี่ย (Average Weighted Moving Average - EWMA) เป็นสถิติสำหรับการตรวจสอบกระบวนการที่มีค่าเฉลี่ยของข้อมูลในลักษณะที่ให้น้ำหนักน้อยลง เนื่องจากจะถูกลบออกไปในเวลาต่อไป การเปรียบเทียบแผนภูมิควบคุม Shewhart และเทคนิคการควบคุม EWMA สำหรับเทคนิค Shewhart chart control การตัดสินใจเกี่ยวกับสถานะการควบคุมกระบวนการนี้ได้ตลอดเวลา (t) ขึ้นอยู่กับการวัดล่าสุดจากกระบวนการนี้และแน่นอนว่า ระดับของความเป็นเลิศของการประมาณขีด จำกัด การควบคุมจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ สำหรับเทคนิคการควบคุม EWMA การตัดสินใจจะขึ้นอยู่กับสถิติ EWMA ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณของข้อมูลทั้งหมดรวมทั้งการวัดล่าสุด การเลือกขั้นตอนการควบคุม EWMA สามารถทำให้เกิดความรู้สึกไวต่อการล่องลอยในขั้นตอนเล็ก ๆ หรือทีละขั้นขณะที่ขั้นตอนการควบคุม Shewhart สามารถตอบสนองได้เฉพาะเมื่อจุดข้อมูลล่าสุดอยู่นอกขีด จำกัด การควบคุมเท่านั้น ความหมายของ EWMA สถิติที่คำนวณได้คือ: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n (mbox 0) คือค่าเฉลี่ยของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ (เป้าหมาย) (Yt) คือการสังเกตการณ์ในเวลา (t) (n) คือจำนวนของการสังเกตการณ์ที่ต้องติดตามรวมทั้ง (mbox 0) (0 การตีความของแผนภูมิการควบคุม EWMA สีแดง จุดเป็นข้อมูลดิบที่เส้นขรุขระเป็นสถิติ EWMA เมื่อเวลาผ่านไปแผนภูมิบอกเราว่ากระบวนการนี้อยู่ในการควบคุมเพราะทั้งหมด (mbox t) อยู่ระหว่างข้อ จำกัด ของการควบคุมอย่างไรก็ตามดูเหมือนว่าจะมีแนวโน้มสูงขึ้นในช่วง 5 periods. Hi ฉันได้รวบรวมข้อมูลกระบวนการบางอย่างเป็นเวลา 3 ปีและฉันต้องการเลียนแบบการวิเคราะห์ในอนาคตของ EWMA เพื่อดูว่าพารามิเตอร์การทำให้ราบเรียบของฉันมีการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญทั้งหมด (โดยไม่มีสัญญาณเตือนผิดพลาดมากเกินไป) ดูเหมือนว่าตำราส่วนใหญ่และ วรรณกรรมที่ฉันได้ดูที่ใช้ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานในการคำนวณขีด จำกัด ของการควบคุมซึ่งโดยปกติจะเป็นค่าเฉลี่ยในการควบคุมและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์บางส่วนหรือค่าเฉลี่ยและ sd ของประชากรที่เป็นตัวอย่างจะถูกวาด I dont มีข้อมูลใด ๆ มี anothe r วิธีการคำนวณขีด จำกัด ของการควบคุมมีรูปแบบของแผนภูมิ EWMA ที่ไม่ใช้ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานความคิดสร้างสรรค์ใด ๆ ขอบคุณล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่าฉันเข้าใจสิ่งนี้: คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนของ EWMA แต่คุณไม่ได้ (ซึ่งสมมติว่าคุณสามารถกำหนดสิ่งที่มัน quotshouldquot ลักษณะ) แต่คุณต้องการเทคนิค unsupervised (ซึ่งจะมองหาความแตกต่างโดยไม่ต้องเรียก quotgoququot รัฐหนึ่งและอื่น ๆ quotbadquot) . สำหรับเทคนิคที่ไม่ได้รับการยกเว้นการจัดกลุ่มเป็นไปตามความคิด แต่จะต้องมีการแก้ไขเพื่อใช้กับไทม์สเจอร์ วิธีการเกี่ยวกับอัตราส่วนความสามารถทั่วไป (GLR) ndash Jim Pivarski 25 มิ.ย. 14 เวลา 2:49 ถ้าเราอ้างถึง en. wikipedia. orgwikiEWMAchart ฉันสามารถคำนวณ Zi สำหรับ lambda ที่กำหนดให้ฉันได้ แต่เมื่อพูดถึงขีด จำกัด ของการควบคุมฉันไม่มีข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในการคำนวณ T และ S. ฉันจะมอง GLR และโพสต์ใน Cross Validated ใช่, T และ S เป็นค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการแจกแจงพื้นฐานซึ่งเป็นค่า priori หรือพิจารณาจากชุดข้อมูลการฝึกอบรม ชุดข้อมูลการฝึกอบรมแสดงถึงสิ่งที่ข้อมูลมีลักษณะเป็นใบเสนอราคาดังนั้นจึงเป็นเทคนิคที่ได้รับการดูแลและคุณต้องการเทคนิคที่ไม่ได้รับการยกเว้น GLR ไม่ได้มีการถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูศ แต่ระบบจะค้นหาข้อมูลที่แตกต่างระหว่างการกระจายข้อมูลสองแบบและรวมข้อมูลในแต่ละด้านของช่วงพักเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น อาจเป็นสิ่งที่คุณต้องการ ndash Jim Pivarski 25 มิ.ย. 14 เวลา 3:00 น. จากมุมมองเชิงปฏิบัติการใช้สถิติการวิเคราะห์ข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงอย่างเดียวเป็นเรื่องที่หาได้ยาก ใช่มันให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการดำเนินการ (และระบบการควบคุม) แต่สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการมีความเข้าใจและความรู้ด้านข้อ จำกัด ด้านวิศวกรรม ฉันอ้างถึงข้อ จำกัด ในการปฏิบัติงานซึ่งกำหนดโดยข้อกำหนดและลักษณะสมรรถนะของชิ้นส่วนต่างๆ นี้ช่วยให้หนึ่งในการพัฒนาความเข้าใจที่ดีของวิธีการที่กระบวนการควรจะทำงาน (ในแง่ของการดำเนินงานที่ดีที่สุดจุดและข้อ จำกัด upperlower ควบคุม) และพื้นที่ที่มีการเบี่ยงเบนที่ยิ่งใหญ่ที่สุดจากที่ดีที่สุดคือ ข้อมูลนี้มีความเกี่ยวข้องน้อยมากกับการวิเคราะห์ข้อมูลทางประวัติศาสตร์และการจัดการทางวิศวกรรมกระบวนการซึ่งเกี่ยวข้องกับประเภทของกระบวนการที่คุณกำลังติดต่อด้วย ขีด จำกัด ของการควบคุมจะพิจารณาจากขั้นตอนที่ Process Manager Process Engineer ต้องการซึ่งโดยปกติจะเป็น (แต่ไม่ได้อยู่เสมอ) ภายในความจุของป้ายชื่อของอุปกรณ์ ถ้าคุณกำลังทำงานอยู่ในขอบเขตการดำเนินงานและคุณอยู่ในขอบเขตของการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการแล้วใช่การวิเคราะห์ทางสถิติมีการใช้กันอย่างแพร่หลายและสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกได้ดี ระบบควบคุมของคุณได้รับการติดตั้งและความสม่ำเสมอของผลิตภัณฑ์อาหารสัตว์ของคุณขึ้นอยู่กับความแปรผันของกระบวนการของคุณ จุดเริ่มต้นที่ดีคือจุดปฏิบัติการที่ดีที่สุด (เช่น 100 m3 / ชม.) จากนั้นใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่มีค่าในการคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและทำให้ขีด จำกัด สูงสุด 100 1 มาตรฐาน dev และขีด จำกัด ล่าง 100 - 1 dev มาตรฐาน นี่ไม่ใช่กฎอย่างหนักและรวดเร็ว แต่เป็นจุดเริ่มต้นที่สมเหตุสมผล ตอบกุมภาพันธ์ 7 16 เวลา 12:12 คำตอบของคุณ 2017 Stack Exchange, IncMoving ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานการเปลี่ยนแปลงความเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดเชิงสถิติของความผันผวนของตลาด ทำให้ไม่มีการคาดการณ์ทิศทางตลาด แต่อาจใช้เป็นตัวบ่งชี้ยืนยันได้ คุณระบุจำนวนงวดที่จะใช้และการศึกษาจะคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของราคาจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคา มันได้มาโดยการคำนวณ n ช่วงเวลา Simple Moving Average ของรายการข้อมูล จากนั้นจะบวกสี่เหลี่ยมของความแตกต่างระหว่างรายการข้อมูลและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของแต่ละช่วงเวลา n ก่อนหน้า สุดท้ายจะหารผลรวมนี้โดย n และคำนวณรากที่สองของผลลัพธ์นี้ ช่วงเวลาของคุณสมบัติ: จำนวนแท่งในแผนภูมิ หากแผนภูมิแสดงข้อมูลรายวันระยะเวลาจะระบุวันในแผนภูมิรายสัปดาห์ระยะเวลาจะยืนเป็นสัปดาห์ ๆ เป็นต้น แอ็พพลิเคชันใช้ค่าเริ่มต้นเป็น 20. Aspect: ฟิลด์ Symbol ที่จะคำนวณการศึกษา ฟิลด์ถูกตั้งค่าเป็นค่าดีฟอลต์ซึ่งเมื่อดูแผนภูมิสำหรับสัญลักษณ์เฉพาะเจาะจงจะเหมือนกับการปิด การตีความค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจะเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อสัญญาวิเคราะห์ของตัวบ่งชี้มีการเปลี่ยนแปลงมูลค่าอย่างมาก เมื่อตลาดมีเสถียรภาพการอ่านค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำเป็นเรื่องปกติ การอ่านค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำมักมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นก่อนการเปลี่ยนแปลงที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในราคา นักวิเคราะห์ส่วนใหญ่ยอมรับว่าความผันผวนสูงเป็นส่วนหนึ่งของยอดที่สำคัญในขณะที่ความผันผวนต่ำมาพร้อมกับพื้นหลัก ContentSource: FutureSource ดูการศึกษาวิเคราะห์ทางเทคนิคอื่น ๆ แถบด้านข้างเพิ่มการซื้อขายของคุณทวีตล่าสุดเขย่าวิธีการของคุณไปยังตลาดแอมป์เรียนรู้เทคนิคการวิเคราะห์ตัวชี้วัดเทคนิคแอมป์กับคู่มือฟรีของเรา t. coctPYbPUbaT เวลาที่ผ่านมา 2 วันผ่าน Buffer หาโอกาสใน E - SampP mini กับคู่มือ AZ ของเราเพื่อ E-Mini Futures Trading กลยุทธ์ทีละขั้นตอนรวม t. cofS191cPHHf เวลาที่ผ่านมา 2 วันผ่านบัฟเฟอร์ Spread traders เพิ่มหมีกระจายไปคลังแสงยุทธศาสตร์ของคุณด้วยวิธีการนี้จากนายหน้าอาวุโส John Payne: co3DHhcdpnPK เวลาที่ผ่านมา 2 วันผ่าน Buffer ลิขสิทธิ์ xA9 2017 xB7 Daniels Trading. สงวนลิขสิทธิ์. เนื้อหานี้ได้รับการถ่ายทอดเป็นรายการชักชวนเพื่อเข้าทำธุรกรรมสัญญาซื้อขายล่วงหน้า เนื้อหานี้จัดทำขึ้นโดยนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ Daniels Trading ที่ให้คำอธิบายเกี่ยวกับตลาดการวิจัยและคำแนะนำทางการค้าซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการชักชวนให้กับบัญชีและการชักชวนให้กับธุรกิจการค้าอย่างไรก็ตามแดเนียลเทรดดิ้งไม่ได้มีแผนกวิจัยไว้ตามกฎ CFTC 1.71 แดเนียลส์เทรดดิ้งผู้ว่าจ้างโบรกเกอร์และพนักงานสามารถซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าในบัญชีของตนเองหรือบัญชีอื่น ๆ เนื่องจากปัจจัยต่างๆ (เช่นความเสี่ยงความเสี่ยงความต้องการของการซื้อขายวัตถุประสงค์ในการซื้อขายกลยุทธ์ในระยะสั้นกับกลยุทธ์ในระยะยาวการวิเคราะห์ด้านเทคนิคกับพื้นฐานของตลาดและปัจจัยอื่น ๆ ) การซื้อขายดังกล่าวอาจส่งผลให้เกิดการเริ่มต้นหรือการชำระบัญชีตำแหน่งที่แตกต่างจาก หรือขัดต่อความคิดเห็นและคำแนะนำที่มีอยู่ในนั้น ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาไม่จำเป็นต้องบ่งบอกถึงประสิทธิภาพในอนาคต ความเสี่ยงของการสูญเสียในการซื้อขายสัญญาฟิวเจอร์สหรือตัวเลือกสินค้าโภคภัณฑ์สามารถเป็นรูปธรรมได้ดังนั้นนักลงทุนจึงควรทำความเข้าใจกับความเสี่ยงในการเข้ายึดตำแหน่งและต้องรับผิดชอบในความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนดังกล่าวและเพื่อผลลัพธ์ของพวกเขา คุณควรพิจารณาอย่างรอบคอบว่าการซื้อขายดังกล่าวเหมาะสำหรับคุณในแง่ของสถานการณ์และทรัพยากรทางการเงินของคุณหรือไม่ คุณควรอ่านหน้าเว็บการเปิดเผยข้อมูลความเสี่ยงที่เข้าถึงได้ที่ DanielsTrading ที่ด้านล่างของหน้าแรก แดเนียลส์เทรดดิ้งไม่มีส่วนเกี่ยวข้องหรือรับรองระบบการซื้อขายจดหมายข่าวหรือบริการอื่นที่คล้ายคลึงกัน แดเนียลเทรดดิ้งไม่รับประกันหรือยืนยันการเรียกร้องค่าประสิทธิภาพใด ๆ ที่เกิดจากระบบหรือบริการดังกล่าว