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Spread-To-Pip Potencial: Quais pares são Worth Day Trading Spreads jogar um factor significativo na negociação forex rentável. Quando comparamos com o spread médio para o movimento diário médio, surgem muitos problemas interessantes. Ou seja, alguns pares são mais vantajosos para o comércio do que outros. Em segundo lugar, os spreads de varejo são muito mais difíceis de superar no curto prazo do que alguns podem antecipar. Terceiro, um spread maior não significa necessariamente que o par não é tão bom para o day trading quando comparado com algumas alternativas de spread mais baixo. O mesmo vale para uma propagação menor - não significa que é melhor para o comércio do que uma alternativa maior spread. Estabelecendo uma linha de base Para entender o que estamos lidando, e quais pares são mais adequados para day trading, uma linha de base é necessária. Para isso, o spread é convertido em uma porcentagem da faixa diária. Isso nos permite comparar os spreads versus o que é o potencial pip

Médias móveis - médias simples e exponenciais Moving - simples e exponencial Introdução As médias móveis alisam os dados do preço para formar uma tendência que segue o indicador. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definir a direção atual com um atraso. As médias móveis são retardadas porque são baseadas em preços passados. Apesar deste atraso, as médias móveis ajudam a suavizar a ação dos preços e filtrar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bandas Bollinger. MACD eo Oscilador de McClellan. Os dois tipos mais populares de médias móveis são a Média Móvel Simples (SMA) e a Média Móvel Exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Here039s um gráfico com um SMA e um EMA sobre ele: Simples Moving Average Cálculo Uma simples média móvel é formada por calcular o preço médio de um título sobre um determi

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Eva Goldwater Centro de Consultoria em Bioestatística Escola de Saúde Pública da Universidade de Massachusetts atualizada em fevereiro de 2007 Em resumo Utilizamos o Excel para fazer algumas tarefas básicas de análise de dados para ver se é uma alternativa razoável ao uso de um pacote estatístico para as mesmas tarefas. Concluímos que o Excel é uma má escolha para análise estatística além dos exemplos de livros didáticos, as estatísticas descritivas mais simples ou para mais do que algumas poucas colunas. Os problemas que encontramos que levaram a esta conclusão estão em quatro áreas gerais: Valores em falta são tratados de forma inconsistente, e às vezes incorretamente. Organização de dados difere de acordo com a análise, forçando você a reorganizar seus dados de muitas maneiras, se você quiser fazer muitas análises diferentes. Muitas análises só podem ser feitas em uma coluna de cada vez, tornando inconveniente fazer a mesma análise em muitas colunas. A produção é mal organizada, às