Last ned Last ned Last ned Last ned. Movende gjennomsnitt MAs er blant de mest brukte indikatorene i Forex. De er enkle å sette og enkle å tolke. Spille enkle, bevegelige gjennomsnitt bare måle gjennomsnittlig flyt av prisen i en gitt tidsperiode. Det glatter ut prisdataene , slik at du kan se markedstrender og tendenser. Hvordan bruke Moving Averages. Gjennomsnittlig gjennomsnitt er en trendindikator. I tillegg til den åpenbare enkle funksjonen har en Moving Average mye mer å fortelle. I Forex glidende gjennomsnitt er vant til å bestemme. 1 Prisretning - opp , ned eller sidelengs 2 Prisposisjon - handelsforspenning over Flytende gjennomsnitt - kjøp, under Flyttende gjennomsnitt - selg 3 Prismoment - vinkelen til den bevegelige gjennomsnittlige stigningsvinkelen - momentum, fallvinkel - momentum pauser eller stopper 4 Prisstøtningsnivåer. Typer av bevegelige gjennomsnitt. SMA - Enkelt flytende gjennomsnitt - viser gjennomsnittlig pris for en gitt tidsperiode. EMA - Eksponentiell Flytende gjennomsnitt - prioriterer de nyeste dataene, og reagerer dermed på prischan ges raskere enn Simple Moving Average. WMA - Vektet Moving Average - legger vekt på de nyeste dataene, og mindre på eldre data. De fleste vanlige innstillinger for Moving Averages i Forex.200 EMA og 200 SMA 100 SMA 50 SMA 34 SMA 20 EMA og 20 SMA 10 EMA og 10 SMA. Try og test, og velg deretter favorittsettet Moving Averages. Moving Average Video Presentation. Other versjoner av Moving Averages. Besides tradisjonelle EMA, SMA og WMA indikatorer, finnes det flere andre typer MA'er tilgjengelig for Forex traders. Displaced Moving Average DMA er ditt vanlige Moving gjennomsnitt med kun forskjell at den er blitt skiftet i tid, enten bakover eller fremover. For å gjøre DMA legger vi til Shift-verdien. En negativ verdi vil bety et skifte bakover - slik at ditt Flytte gjennomsnitt vil holde seg bak prisen N antall intervaller Slike fordrevne Flytende gjennomsnitt er i stand til å inneholde prisen i en trend bedre. En positiv verdi vil føre til et skifte fremover. Et slikt Flyttet gjennomsnitt blir en ledende indikator, som til noen e xtent bidrar til å forutse neste trekk. Jeg brukte 5ema, 10ema og 20ema og når 5ema krysse over begge 10and20ema jeg går inn i Long og vice versa vennligst fortell meg, er det ok, cos er ny for forex trading Awoooooooooooo. It er sikkert Ok Det er så godt kjent teknikk i trading. can noen fortelle meg hva er det beste bevist bevegelige gjennomsnittet basert på din erfaring. Dependerer du vil fra det Faste trender - 20 SMA, mid trender - 50 SMA, lengre trender - 100 eller 200 SMA Hvis du vil bruke Moving gjennomsnittet ikke bare for å finne trender, men å faktisk gi deg raske kjøpssalgssignaler, så trenger du en mindre MA-10 EMA er en som er mest brukt. Hi, im jeffryloo din forklaring er veldig lett å forstå, jeg gir du starter 5. Som du bruker 50,100, 200 MA, men gjør 100 eksponentielle. Den 50 gir flott trendinformasjon, og alle tre gir utmerket dynamisk støttemotstand. Jeg vet at dette kan høres gal, men for meg er det beste kortsiktige gjennomsnittet en Kanal laget av 8 Smoothed MA høy og 8 Smoo thed MA low Dette gir en utmerket trendretning og hjelper deg med å bevege seg sideveis og hjelpe deg med å bestemme breakout Dette gir også overlegen dynamisk støttestyrke. Dette er selvsagt ikke avhengig av et kryss, men mer på pris handling i forhold til kanalen som er veldig kraftig Når de kombineres med et par indikatorer som RSI ATR, gjør jeg dem hver med en annen farge bare for å gjøre det enkelt å se høyt og lavt av kanalen. Takk for at du gir indikatorer og forklaringer vanskelig å finne andre steder. Du har hjulpet meg mer enn kan du forestille deg. Kan ledelsen fortelle m eller noen med dyktige forex trading erfaring hva er det beste enten EMA eller SMA og tall for handel 15 minutters diagrammer med en langsiktig 6 8 timer opp til 12 timer outlook marked direction. Plus hvis du kan også forklare bedre, vennligst nøyaktig hva som menes med det ovennevnte blogginnlegget angående skjermbildet av forskyvningsbevegelsen Gjennomsnittlig DMS-innstilling betyr at det er nummeret relevant t til tidsrammediagrammet en handler på og de respektive antall lysestake 3 fremover i markedet foran dagens markedspris og eller negativt -3 antall stearinlys bak dagens markedspris Mange takk John. if du vil ha en jevnere MA-SMA ville være bedre Hvis du trenger en raskere MA - ta EMA. Smoothing hjelper med å unngå falske pigger, men det forsinker også inngangs - og utgangssignaler. Mens du med EMA har du mye raskere respons på prisendringer, men det vil kom på en økt frekvens av falske signaler Det er forskjellen Alt avhenger av ett s handelssystem, hvor både EMA og SMA kan brukes effektivt for handel i 15 min. TF.-10 Shift for Moving gjennomsnittet skifter bare indikatoren X nummer barer på diagrammet for den nåværende tidsrammen minus ti ville bety at skiftet er 10 bar bak, pluss 10 ville skifte det 10 bar fremover. Takk for din gode jobb. Jeg har bare et raskt spørsmål. Er det mulig å forstyrre en gitt Moving Averag e og har fortsatt linjen MA show på dagens lys istedenfor å ligge bak antall fordrevne lysverdier. Jeg tror ikke dette er mulig på MT4. Hvis så er det en separat indikator som kan gjøre akkurat dette. Takk og jeg håper min spørsmålet er klart nok. Som andre har nevnt, bør du vurdere et IIR uendelig impulsresponsfilter i stedet for det FIR-finale impulsresponsfilteret du bruker nå. Det er mer til det, men ved første øyekast er FIR-filtre implementert som eksplisitte svingninger og IIR filtre med ligninger. Det spesielle IIR-filteret jeg bruker mye i mikrokontrollere, er et enkeltpolet lavpasfilter Dette er den digitale ekvivalenten til et enkelt RC-analogfilter. For de fleste applikasjoner vil disse ha bedre egenskaper enn det boksfilteret du bruker mest bruk av et boksfilter som jeg har opplevd er et resultat av at noen ikke betaler oppmerksomhet i digital signalbehandlingsklasse, ikke som følge av at de trenger deres spesielle egenskaper. Hvis du bare vil ha for å dempe høye frekvenser som du vet er støy, er et enkeltpolet lavpasfilter bedre. Den beste måten å implementere en digital på i en mikrokontroller er vanligvis. FILT - FILT FF NEW - FILT. FILT er et stykke vedvarende tilstand. Dette er den Bare vedvarende variabel du trenger å beregne dette filteret NYTT er den nye verdien som filteret blir oppdatert med denne iterasjonen. FF er filterfraksjonen som justerer filterets tyngde. Se på denne algoritmen og se at for FF 0 er filteret uendelig tungt siden utgangen aldri endres For FF 1 er det egentlig ingen filter i det hele tatt, siden utgangen bare følger inngangen. Nyttige verdier er mellom På små systemer velger du FF til 1 2 N slik at multipliseringen med FF kan oppnås som en høyre forskyvning med N biter For eksempel kan FF være 1 16 og multiplikasjonen med FF derfor en riktig skift på 4 biter. Ellers trenger dette filteret bare en subtrahering og en tillegg, selv om tallene vanligvis må være bredere enn inngangsverdien mer på Numerica l presisjon i et eget avsnitt nedenfor. Jeg bruker vanligvis AD-lesinger betydelig raskere enn de trengs, og bruker to av disse filtrene kaskad Dette er den digitale ekvivalenten til to RC-filtre i serie, og demper med 12 dB oktav over rolloff-frekvensen. for AD-avlesninger er det vanligvis mer relevant å se på filteret i tidsdomene ved å vurdere trinnresponsen. Dette forteller deg hvor fort systemet ditt vil se en endring når det du måler endringer. For å lette utformingen av disse filtrene, som bare betyr å plukke FF og bestemmer hvor mange av dem som skal kaskade, bruker jeg mitt program FILTBITS Du angir antall skiftbiter for hver FF i den kaskade serien av filtre, og den beregner trinnresponsen og andre verdier. Egentlig kjører jeg vanligvis dette via innpakningsskriptet mitt PLOTFILT Dette kjører FILTBITS, som lager en CSV-fil, og plottar deretter CSV-filen. For eksempel, her er resultatet av PLOTFILT 4 4.De to parameterne til PLOTFILT betyr at det vil være to filtre c angitt av typen beskrevet ovenfor. Verdiene 4 angir antall skiftbiter for å realisere multiplikasjonen med FF. De to FF-verdiene er derfor 1 16 i dette tilfellet. Det røde spor er enhetens trinnrespons, og er det viktigste å se på For eksempel forteller dette at hvis inngangen endres øyeblikkelig, vil utgangen av det kombinerte filteret sette seg til 90 av den nye verdien i 60 iterasjoner. Hvis du bryr deg om 95 settlingstid, må du vente på 73 iterasjoner, og for 50 settling tid bare 26 iterasjoner. Det grønne sporet viser deg utgangen fra en enkelt full amplitude spike Dette gir deg en ide om tilfeldig støy undertrykkelse Det ser ut til at ingen enkelt prøve vil føre til mer enn en 2 5 endring i output. The blå spor er å gi en subjektiv følelse av hva dette filteret gjør med hvit støy Dette er ikke en streng test siden det ikke er noen garanti for hvor nøyaktig innholdet av tilfeldige tall ble plukket som den hvite støyinngangen for denne runden av PLOTFILT Det er bare å gi yo en ujevn følelse av hvor mye det vil bli squashed og hvor glatt det er. PLOTFILT, kanskje FILTBITS, og mange andre nyttige ting, spesielt for PIC-fastvareutvikling, er tilgjengelig i PIC Development Tools-programvareutgivelsen på min nedlastinger for programvare. numerisk presisjon. Jeg ser fra kommentarene og nå et nytt svar at det er interesse i å diskutere antall bits som trengs for å implementere dette filteret Merk at multipliseringen med FF vil skape Log 2 FF nye biter under binærpunktet På små systemer, FF er vanligvis valgt til å være 1 2 N slik at denne multiplikasjonen faktisk realiseres ved en rett skifting av N bits. FILT er derfor vanligvis et fast punkt heltall. Merk at dette ikke endrer noen av matematikken fra prosessorens synspunkt. For eksempel , hvis du filtrerer 10 bit AD-avlesninger og N 4 FF 1 16, så trenger du 4 brøkdeler under 10 biters heltall AD-avlesninger. En av de fleste prosessorer gjør du 16 biters heltall operasjoner på grunn av 10 biters AD-avlesningene i dette sak , kan du likevel gjøre nøyaktig de samme 16 biters integeroperasjoner, men begynner med AD-lesingene til venstre skiftet med 4 bits. Prosessoren vet ikke forskjellen og trenger ikke å gjøre matematikken på hele 16 bit heltall fungerer, uansett om du anser dem for være 12 4 fast punkt eller ekte 16 bit heltall 16 0 fast punkt. Generelt må du legge til N bits hver filterpole hvis du ikke vil legge til støy på grunn av den numeriske representasjonen. I eksempelet ovenfor er det andre filteret av to må ha 10 4 4 18 biter for ikke å miste informasjon I praksis på en 8-bits maskin som betyr at du bruker 24 bitverdier Teknisk, bare den andre polen på to ville trenge den bredere verdien, men for fastvare enkelhet bruker jeg vanligvis det samme representasjon og dermed den samme koden for alle polene i et filter. Vanligvis skriver jeg en subrutine eller makro for å utføre en filterpoleoperasjon, og deretter bruke den til hver pol. En subroutine eller makro avhenger av om sykluser eller programminne er viktigere i den s artikulært prosjekt Uansett bruker jeg noen riper til å passere NY inn i subrutinen makroen, som oppdaterer FILT, men laster også inn i den samme riperstaten NYTT var i Dette gjør det enkelt å bruke flere poler siden den oppdaterte FILT av en pol er Den nye av den neste Når en subrutine er, er det nyttig å ha en pekepunkt til FILT på vei inn, som oppdateres til like etter FILT på vei ut. På den måten fungerer subrutinen automatisk på etterfølgende filtre i minnet hvis det kalles flere ganger Med en makro trenger du ikke en peker siden du sender inn adressen for å operere på hver iterasjon. Kodeeksempler. Her er et eksempel på en makro som beskrevet ovenfor for en PIC 18. Og her er en lignende makro for en PIC 24 eller dsPIC 30 eller 33.Both disse eksemplene er implementert som makroer ved hjelp av min PIC assembler preprocessor som er mer kapabel enn noen av de innebygde makroanleggene. clabacchio Et annet problem jeg burde ha nevnt, er implementering av fastvare Du kan skrive en enkeltpolet lavpassfilter subrutine en gang, og deretter bruke den flere ganger Faktisk skriver jeg vanligvis en slik subrutine for å ta en peker i minnet til filtertilstanden, så har du det på forhånd pekeren slik at den kan kalles i rekkefølge lett for å realisere flerpolige filtre Olin Lathrop Apr 20 12 til 15 03.1 Takk for svarene dine - alle av dem bestemte jeg meg for å bruke dette IIR-filteret, men dette filteret brukes ikke som et Standard LowPass-filter, siden jeg trenger gjennomsnittlige counterverdier og sammenligner dem for å oppdage endringer i et bestemt område, siden disse verdiene er av svært forskjellige dimensjoner avhengig av maskinvare jeg ønsket å ta et gjennomsnitt for å kunne reagere på disse maskinvarene spesifikke endringer automatisk senselen 21 mai 12 kl 12 06. Hvis du kan leve med begrensningen av en kraft på to antall elementer i gjennomsnitt, dvs. 2,4,8,16,32 etc, kan dividen enkelt og effektivt gjøres på en lav ytelse mikro med ingen dedikert deling fordi det kan gjøres som en bit skift Hvert skift høyre er en kraft på to f. eks. OPen trodde han hadde to problemer, delt i en PIC16 og minne for hans ring buffer Dette svaret viser at delingen Det er ikke vanskelig. Det tar ikke opp minneproblemet, men SE-systemet tillater delvise svar, og brukerne kan ta noe fra hvert svar for seg selv, eller til og med redigere og kombinere andre s-svar. Siden noen av de andre svarene krever en splittelse, er likevel ufullstendig fordi de ikke viser hvordan man effektivt oppnår dette på en PIC16 Martin 20 april 12 på 13 01. Det er et svar på et ekte glidende gjennomsnittsfilter aka boxcar filter med mindre minne krav, hvis du ikke har det bra, kalt et kaskadeintegrator-kamfilter CIC Ideen er at du har en integrator som du tar forskjeller over en tidsperiode, og nøkkelminnebesparende enheten er at ved nedsampling behøver du ikke å lagre eve ry verdi av integratoren Det kan implementeres ved hjelp av følgende pseudokode. Din effektive bevegelige gjennomsnittslengde er decimationFactor stateize, men du trenger bare å beholde stateize-prøver. Selvfølgelig kan du få bedre ytelse dersom stateize og decimationFactor er krefter på 2, slik at divisjon og resten operatører blir erstattet av skift og maske-og. Postscript Jeg er enig med Olin om at du alltid bør vurdere enkle IIR-filtre før et glidende gjennomsnittlig filter. Hvis du ikke trenger frekvens-nullene til et boxcarfilter, en 1-polet eller 2-polet lavpasfilter vil trolig fungere fint. Hvis du imidlertid filtrerer med henblikk på dekimering, tar du en høyprøve-hastighetsinngang og gjennomsnittsverdi den for bruk ved en lavprosessprosess, da et CIC-filter kan være akkurat det du leter etter, spesielt hvis du kan bruke stateize 1 og unngå ringbufferen helt med bare en enkelt tidligere integrator verdi. Det er noen grundig analyse av matematikken bak ved å bruke de første ordene er IIR-filteret som Olin Lathrop allerede har beskrevet over på Digital Signal Processing-stakkutvekslingen, inneholder mange flotte bilder. Ligningen for dette IIR-filteret er. Dette kan implementeres ved hjelp av heltall, og ingen deling ved hjelp av følgende kode kan trenge litt feilsøking som jeg var å skrive fra minnet. Dette filteret tilnærmer et glidende gjennomsnitt av de siste K-prøvene ved å sette verdien av alfa til 1 K Gjør dette i forrige kode ved å definere BITS til LOG2 K, dvs. for K 16 sett BITS til 4, for K 4 sett BITS til 2, etc. Jeg vil verifisere koden som er oppført her så snart jeg får en endring og rediger dette svaret hvis nødvendig. Ansatt Jun 23 12 kl 04 04. Her er enpolet lavpasfilter glidende gjennomsnitt, med cutoff frekvens CutoffFrequency Svært enkel, veldig rask, fungerer bra, og nesten ingen minne overhead. Note Alle variabler har omfang utover filterfunksjonen, bortsett fra det passerte i newInput. Note Dette er et enkelt-trinns filter Flere stadier kan bli kaskad sammen for å øke skarphet av filteret Hvis du bruker mer enn ett trinn, må du justere DecayFactor som angår Cutoff-Frequency for å kompensere. Og åpenbart alt du trenger er de to linjene plassert hvor som helst, de trenger ikke egen funksjon. Dette filteret har en rampetid før det bevegelige gjennomsnittet representerer det av inngangssignalet. Hvis du trenger å omgå denne oppkjøretiden, kan du bare initialisere MovingAverage til den første verdien av newInput istedenfor 0, og håper at den første newInput ikke er en outlier. CutoffFrequency SampleRate har en rekkevidde mellom 0 og 0 5 DecayFactor er en verdi mellom 0 og 1, vanligvis i nærheten av 1.Single-presisjon flyter er gode nok for de fleste ting, jeg foretrekker bare dobbeltrom Hvis du trenger å holde fast med heltall, kan du konvertere DecayFactor og Amplitude Factor til brøkdelte tall, hvor telleren er lagret som heltallet, og nevneren er et heltall på 2, slik at du kan bitskifte til høyre som nevner i stedet for å måtte dele seg under filtersløyfen For For eksempel, hvis DecayFactor 0 99, og du vil bruke heltall, kan du angi DecayFactor 0 99 65536 64881 Og så når du multipliserer med DecayFactor i filtersløyfen, skift du bare resultatet 16.For mer informasjon om dette, en utmerket bok som s online, kapittel 19 om rekursive filtre. PS For det Moving Average paradigmet, en annen tilnærming til å sette DecayFactor og AmplitudeFactor som kan være mer relevant for dine behov, la oss si at du vil ha det forrige, ca 6 elementer i gjennomsnitt tog eter, gjør det diskret, du d legger til 6 elementer og deler med 6, slik at du kan sette AmplitudeFactor til 1 6 og DecayFactor til 1 0 - AmplitudeFactor. answered 14 mai 12 på 22 55. Alle andre har kommentert grundig på verktøyet av IIR vs FIR, og på power-of-two divisjon Jeg vil bare gi noen implementasjonsdetaljer. Nedenfor fungerer bra på små mikrocontrollere uten FPU. Det er ingen multiplikasjon, og hvis du beholder N en kraft på to, vil hele divisjonen er single-cycle bit-shifting. Basic FIR ring buffer holde en kjører buffer av de siste N verdiene, og en kjører SUM av alle verdiene i bufferen Hver gang en ny prøve kommer inn, trekker du den eldste verdien i bufferen fra SUM , erstatt den med den nye prøven, legg til den nye prøven til SUM, og utdata SUM N. Modified IIR ringbufferen holde en løpende SUM av de siste N-verdiene Hver gang en ny prøve kommer inn, SUM - SUM N, legger du til den nye prøve og utdata SUM N. answered 28 Aug 13 på 13 45. Hvis jeg leser deg riktig, beskriver du en første ordre IIR filtrere verdien du trekker, er ikke den eldste verdien som faller ut, men er i stedet gjennomsnittet av tidligere verdier. Førstegangs IIR-filtre kan sikkert være nyttig, men jeg er ikke sikker på hva du mener når du foreslår at utgangen er den samme for alle periodiske signaler Ved en 10 kHz samplingsfrekvens vil fôring av en 100 Hz firkantbølge i et 20-trinns boksfilter gi et signal som stiger jevnt for 20 prøver, sitter høyt for 30, faller jevnt for 20 prøver og sitter lavt for 30 En førstegangs IIR filter supercat Aug 28 13 til 15 31. vil gi en bølge som skarpt begynner å stige og gradvis avtar nær, men ikke ved inngangs maksimum, så begynner det å falle og gradvis avstand nær, men ikke ved inngangen minimum Svært ulik adferd supercat Aug 28 13 til 15 32. Et problem er at et enkelt bevegelige gjennomsnitt kan eller ikke kan være nyttig Med et IIR-filter kan du få et fint filter med relativt få beregninger. Den FIR du beskriver kan bare gi deg en rektangel i tid - en sync i freq - og du kan ikke styre sidelobene. Det kan være vel verdt det å kaste inn noen få heltall multipliserer for å gjøre det til en fin symmetrisk tunbar FIR hvis du kan spare klokken ticks Scott Seidman Aug 29 13 på 13 50. ScottSeidman Nei behov for multipliserer hvis man bare har hvert trinn i FIR, enten utdataene gjennomsnittet av inngangen til det stadiet og dets tidligere lagrede verdi, og deretter lagre inngangen hvis man har numerisk rekkevidde, man kan bruke summen heller enn gjennomsnittet, enten det s bedre enn et boksfilter avhenger av applikasjonen, vil trinnresponsen til et boksfilter med en total forsinkelse på 1ms for eksempel ha en stygg d2 dt spike når inngangen endres, og igjen 1m senere, men vil ha det minste mulige d dt for et filter med totalt 1ms forsinkelse supercat Aug 29 13 på 15 25. Hvis mikeselektriske stoffer sa at hvis du virkelig trenger å redusere minnebehovet, og du ikke husker at ditt impulsrespons er eksponentielt i stedet for en rektangulær puls, ville gå for en eksponentiell flytende ave raser filter Jeg bruker dem i stor grad Med den typen filter trenger du ikke noen buffer Du trenger ikke å lagre N forbi prøvene Bare en Så, dine minnekrav blir kuttet ned med en faktor N. Også du trenger ikke noen divisjon for det Bare multiplikasjoner Hvis du har tilgang til flytpunkt-aritmetikk, bruk flytende punktmultiplikasjoner Ellers gjør vi multipeltall og skift til høyre Vi er imidlertid i 2012, og jeg vil anbefale deg å bruke kompilatorer og MCUer som tillater deg for å arbeide med flytende punktnumre. I tillegg til å være mer minneeffektiv og raskere, trenger du ikke å oppdatere elementer i noen sirkulær buffer, jeg vil si det er også mer naturlig fordi en eksponentiell impulsrespons passer bedre til måten naturen oppfører seg, i de fleste tilfeller. ansvaret 20. april 12 på 9 59. Et problem med IIR-filteret som nesten berørt av olin og supercat, men tilsynelatende ignorert av andre, er at avrundingen introduserer noe upresisjon og potensielt bias trunkering forutsatt at N jeg en kraft av to, og bare heltall aritmetikk er brukt, skiftet rett eliminerer systematisk LSBene i den nye prøven. Det betyr at hvor lenge serien kan være, vil gjennomsnittet aldri ta hensyn til dem. For eksempel, anta en sakte sakte fallende serie 8,8,8 8,7,7,7 7,6,6, og antar at gjennomsnittet faktisk er 8 i begynnelsen. Neven 7-prøven vil gi gjennomsnittet til 7, uansett filterstyrken Bare for en prøve Samme historie for 6 osv. Tenk på det motsatte serien går opp. Gjennomsnittet vil forbli på 7 for alltid, inntil prøven er stor nok til å gjøre det endres. Selvfølgelig kan du korrigere for bias ved å legge 1 2 N 2, men som vant t virkelig løse presisjon problemet i så fall vil den avtagende serien forbli for alltid ved 8 til prøven er 8-1 2 N 2 For N 4 for eksempel vil enhver prøve over null holde gjennomsnittet uendret. Jeg tror en løsning for Det ville innebære å holde en akkumulator av de tapte LSBene. Men jeg gjorde det ikke så langt å ha kode klar, og jeg er ikke sikker på at det ikke ville skade IIR-strømmen i noen andre tilfeller av serier, for eksempel om 7,9,7,9 ville gjennomsnittlig til 8 da. Olin, din to-trinns kaskade vil også trenge noen forklaring. Mener du å holde to gjennomsnittsverdier med resultatet av den første som er matet inn i det andre i hver iterasjon. Hva er fordelen med dette. Du blir ledet til ZacksTrade, en deling av LBMZ Verdipapirer og lisensierte meglerforhandler ZacksTrade og er separate selskaper Internettforbindelsen mellom de to selskapene er ikke en oppfordring eller et tilbud om å investere i en bestemt sikkerhet eller sikkerhetstype. ZacksTrade støtter ikke eller vedtar en bestemt investeringsstrategi, noen analytikerevalueringsrapport eller noen tilnærming til evaluering av individuelle verdipapirer. Hvis du ønsker å gå til ZacksTrade, klikker du OK hvis du ikke gjør det, klikker du Cancel. FutureFuel FF Moving Average Crossover Alert 28. november 2016. av Zacks Equity Research Publisert 28. november 2016.Read Full artikkel Skjul full artikkel. Er du en teknisk investor Hvis det er tilfelle, kan det være på tide å vurdere FutureFuel Corp for porteføljen. Selskapet så bare 50 dagers flytende gjennombrudd over det s 200 Dag Enkel glidende gjennomsnitt, en trend som kan indikere noe bullish i fremtiden for FF. Denne trenden kan allerede ha begynt, da andelene i FF har flyttet seg høyere med 27 9 i løpet av den siste måneden. Plus har FF tjent seg en Zacks Rank 1 Strong Buy, så det er rikelig med grunn til å tro at løpene for FutureFuel har masse liv igjen. Mer bullishhet kan spesielt være tilfelle når investorer vurderer hva som har skjedd for FF på inntektsoverslaget revisjonsfronten i det siste. Ingen estimat har gått lavere i løpet av de siste to månedene, sammenlignet med en høyere, mens konsensusestimatet også har flyttet høyere også. Da det gis dette trekket i estimater og de positive tekniske faktorene, vil investorene kanskje ønske å se denne breakout-kandidaten tett for flere gevinster i den nærmeste framtiden. Zacks Best Private Investment Ideas. While vi er glade for å dele mange artikler som dette på nettstedet, er våre beste anbefalinger og mest grundig forskning ikke tilgjengelig for publikum. I dag begynner det for ne xt måned kan du følge alle Zacks private kjøp og salg i sanntid. Våre eksperter dekker alle typer handel fra verdi til momentum fra aksjer under 10 til ETF, og opsjonsflytter fra aksjer som bedriftsinnsidere kjøper opp til selskaper som skal rapportere positive inntjeningsoverraskelser Du kan også se i eksklusive porteføljer som normalt er stengt for nye investorer. Klikk her for Zacks private handler. Zacks News for FF. Eni vinner Twin Exploration Block License i Offshore Cyprus.12 27 16-8 16AM EST Zacks. Chesapeake CHK å selge Haynesville eiendeler for 465 millioner.12 22 16-5 23 AM EST Zacks.4 Stamper som kjører høyt på økende kontantstrøm.12 21 16-8 10AM EST Zacks. BP erverver innsats i eksplosjonsblokker fra Kosmos Energy.12 21 16-6 49AM EST Zacks.3 Low PE Momentum ETFs aksjer for Usikkert Santa Rally.12 20 16-11 40AM EST Zacks. Other News for FF. FutureFuel å slippe årsskiftet 6 Finansielle resultater på 6.03.03 04 17-2 15:00 EST GuruFocus. FutureFuel å frigjøre årsskiftet 2016 finansielt Resultater 16. mars 03 17-4 01:00 EST GlobeNewswire. FutureFuel går ex-dividend på mandag.02 24 17-9 30AM EST Söker Alpha. FutureFuel Veien fremover.02 02 17-2 15:00 EST Söker Alpha. Future Fuel, Premier, Sturm Ruger 3 Bargain aksjer Private Equity Should Grab.01 24 17-3 30AM EST. Zacks utgivelser 7 Best aksjer for 2017. Disse 7 ble håndplukket fra listen over 220 Zacks Rank 1 Strong Buys med inntektsoverslag revisjoner som feier oppover Deres aksjekurser forventes å stige raskere enn de andre. I dag er denne spesielle rapporten tilgjengelig for besøkende gratis. Personvernpolitikk Ingen pris, ingen forpliktelse til å kjøpe noe noensinne. Lukk dette panelet X. Zacks 1 Rangering Toppmøter for 13. mars , 2017 Zacks 1 Rank Top Movers Zacks 1 Rank Top Movers for 03 13 17.Quick Links. Client Support. Zacks Research er rapportert On. Zacks Investment Research er en A Rated BBB Accredited Business. Copyright 2017 Zacks Investment Research. I midten av Alt vi gjør er et sterkt engasjement for uavhengig rese bue og dele sine lønnsomme funn med investorer Dette engasjementet for å gi investorer en handelsfordel førte til etableringen av vårt velprøvde Zacks Rank aksjeklassesystem. Siden 1988 har det nesten tredoblet SP 500 med en gjennomsnittlig gevinst på 26 per år. Disse avkastningene dekker en periode 1988-1915 og ble undersøkt og bekreftet av Baker Tilly Virchow Krause, LLP, et uavhengig regnskapsfirma Zacks Rank aksjeklasseringssystem avkastning beregnes månedlig basert på begynnelsen av måneden og slutten av måneden Zacks Rank aksjekurser pluss eventuelle utbytte mottatt i løpet av den aktuelle måneden En enkel, likvektet gjennomsnittlig avkastning på alle Zacks Rank-aksjene beregnes for å bestemme den månedlige avkastningen. Den månedlige avkastningen blir deretter sammensatt for å komme fram til den årlige avkastningen. Only Zacks Rank-aksjer som inngår i Zacks hypotetiske porteføljer i begynnelsen av hver måned er inkludert i returberegningene Zack Ranks aksjer kan, og ofte gjør, endres gjennom måneden Visse Zacks Rangbeholdninger som ingen månedspris var tilgjengelig, prisinformasjon ble ikke samlet, eller av visse andre grunner er utelukket fra disse returberegningene. Visit ytelse for informasjon om resultatene som vises ovenfor. Vis å få våre data og innhold for mobilappen din eller nettstedet. Real-time priser fra BATS Forsinkede anførselstegn ved Sungard. NYSE og AMEX-data er minst 20 minutter forsinket. NASDAQ-data er minst 15 minutter forsinket.
No comments:
Post a Comment