In Bar Ea Devisenhandel

In Bar Ea DevisenhandelInnen Bar EA Jorge32, ein gleitender Durchschnitt kann als Filter fur die Handelsrichtung verwendet werden. Wenn das Signal erscheint, wenn der Preis uber MA - nehmen Sie nur lange Trades. Das Gegenteil - wenn das Signal unter MA erscheint. So erhohen Sie die Wahrscheinlichkeit fur Gewinne Trades. In der EA: - Moglichkeit, MA-Filter zu verwenden oder nicht - MA - Lange von MA - wenn moglich - Zeitrahmen fur MA (wenn wir auf M1 handeln, verwenden Sie MA-Signal auf M15 oder H1) Vielen Dank fur Ihre Muhe . Mit freundlichen Gru?en Dieses System funktioniert unter der H1-H4, die Formationen Kerzen. Innen Bars (und wie sie zu handeln) Inneren Bars (und wie sie zu handeln) Diese nachste Formation kann auch helfen, potenzielle Handel Ideen und itrsquos nicht, weil was zu finden Preis ist wahrend der Zeit dieser Kerze tun, aber seine mehr daruber, was Preis nicht tun, wie die Kerze bildet. Die lsquoInside Stange, rsquo ist eine populare Kerzeanordnung, die nur zwei Kerzen erfordert, um sich zu prasentieren, da dieses ein direktes Spiel auf kurzfristigem Marktgefuhl ist, das schaut, um vor den lsquobig Bewegungen, rsquo einzugehen, die auf dem Markt stattfinden konnen. Ein lsquoInside Barrsquo wird durch die innere candersquos Preishandlung gekennzeichnet, die vollstandig von der Preisaktion am Tag vorher gedeckt wird. Das Diagramm unten veranschaulicht ein Lehrbuch lsquoInside Bar. rs, das mit Marketscope / Handelsstation hergestellt wird, wie man sie tauscht Manche Handler schauen, um innerhalb der Stabe als Umkehrmuster zu handeln, die Hypothese aufstellen, dass, nachdem der Preis fur eine ausgedehnte Zeitperiode ndash das lsquopausersquo aufwarts tendiert hat In der pricersquos-Bewegung (die den inneren Balken darstellt) einer Umkehrung des Trends vorausgeht. In diesem Manierismus wird der innere Balken fur einen kurzfristigen Handel (oder Schwung) in der Gegenrichtung betrachtet (mit dem Ziel, den Handel fur weniger als 10 Bar zu halten). Aber es gibt einen anderen Weg, um in Bars zu spielen und das ist direkt von dem, was diese Kerze ist nicht sagen uns verwurzelt. Wenn wir eine innere Balkenform auf unseren Diagrammen sehen, sehen wir einen hohen Preis und einen niedrigen Preis, der innerhalb des Hochs und Tiefs des Tages vorher ist. Dies kann als traderrsquos Unwillen betrachtet werden, um Preis hoher oder niedriger aus einer beliebigen Anzahl von Grunden zu drucken: Vielleicht ist ein au?erst relevanten Bericht wird bald ausgestellt, oder vielleicht hatte der Markt gerade einen stratospharischen Sprung gemacht und Handler sind tepid uber Bietpreis viel hoher oder niedriger. Was auch immer der Grund ist, das Motiv ist das gleiche: und dieses Motiv sucht nach potentieller Volatilitat in dem Bemuhen, Profit zu scheinen. Und wenn wir eine Situation haben, in der die Handler nicht bereit sind, Preis hoher oder niedriger zu bieten, haben wir eine potenzielle Situation, die wir fur zukunftige Erhohungen der Volatilitat betrachten konnen. Also, was ist es, dass diese Kerze NICHT sagen uns Itrsquos nicht sagen uns, dass Handler bieten Preis hoher oder niedriger, dass Handler warten, bevor die nachsten gro?en Umzug in das Asset: Und an Handler, das bedeutet Gelegenheit. The Inside Bar Breakout Wenn wir Situationen haben, in denen wir wissen, dass sich die Volatilitat verringert hat, vor allem, wenn diese Ereignisse (innerhalb von Bars) in einem langeren Trend stattfinden, konnen wir Ausschau halten, so dass wenn (und wann) ein neues High oder Low Wird festgestellt, dass wir in den Handel zu bekommen. Handler, die diese Strategie nutzen, schauen, um Breakouts zu handeln. Die sich viele Handler im Devisenmarkt bemuhen, die langerfristigen, starkeren Trends auf dem Markt zu nutzen. Die Innenleiste, die wir fruher betrachten, konnen wir schauen, um einen OCO (One-Cancels-Other) Auftrag auf dem Wahrungspaar ndash zu suchen, um die hohe (wenn gebrochen) zu kaufen und die niedrigen (wenn gebrochen) durch Einreiseauftrage zu verkaufen. Die untenstehende Tabelle zeigt, dass die Inside Bar Breakout auf das Diagramm angewandt wurde, das wir fruher betrachtet hatten. Erstellt mit Marketscope / Trading Station Wie Sie sehen konnen, konnen Handler die Inside Bar Breakout spielen, indem Sie Eintrittsauftrage dementsprechend einen Auftrag abgeben, um etwas unter dem niedrigen Preis, der in die Inside Bar gefuhrt wird, und einen Auftrag zu kaufen, um etwas uber dem Hohepunkt der zu kaufen Bar vor der Innenkerze. Handler suchen nach Volatilitat zu erhohen, mit entweder die vorherigen hohen oder niedrigen gebrochen, so dass unsere Strategie kann initiieren ihreRsquo Eintrag. Wie Sie aus der unten stehenden Tabelle sehen konnen, konnen Inside Bars in ausgedehnte Bewegungen fuhren, die den Handlern einen sehr angenehmen Platz bieten, um in die Mitte des Trends einzutreten. Erstellt mit Marketscope / Trading Station Ist jede Inside Bar gehen, diese sauber zu sein Leider nicht, aber diese potenziellen Eintragungen bieten uns eine Gelegenheit, eine Position wahrend einer starken Tendenz zu initiieren und nur, wenn wir die Richtung Bewegung, die wir wollen. Einer der primaren Anziehungspunkte fur Handler, die Ausbruchstrategien nutzen, sind die potenziellen Geldmanagementszenarien und angesichts der kurzlich veroffentlichten Forschung von DailyFX bezuglich der Rentabilitat der FX-Kunden (die Merkmale der erfolgreichen Traderserie) konnen vorteilhafte Geldmanagementsituationen fur Handler sehr vorteilhaft sein. Wenn Handel Ausbruche, itrsquos wichtig, um die These-Anweisung aus der Nummer eins Fehler Forex Traders Make erinnern. Handler sind mehr als 50 der Zeit, aber verlieren mehr Geld fur den Verlust von Trades, als sie auf gewinnende Trades zu gewinnen. Trader sollten Stops und Limits verwenden, um ein Risiko - / Ertragsverhaltnis von 1: 1 oder hoher durchzusetzen. Wenn yoursquod eine tatsachliche innere Stange sehen mochte, die wir unseren Lesern vorgestellt hatten, hatte mein Kollege Walker England einen Artikel am 30. Januar geschrieben. In dem Artikel, Walker weist darauf hin, dass die tagliche Kerze auf 1/30 eine innere Bar bildete. In dem Artikel geht Walker weiter zu sagen: ldquoBreakout Handler konnen Eintritts-Auftrage verwenden, um eine Pause entweder der vorherigen hoch oder niedrig zu handeln. Erwartungen sind, dass der Preis brechen wird und weiterhin bilden entweder eine neue hoch oder niedrig hinter diesem point. rdquo Die Grafik unten zeigt die exakte Kerze, die Walker diskutiert wurde / zeigt in dem Artikel, und wir konnen die Art und Weise, dass diese ausspielt sehen. Erstellt mit Marketscope / Trading Station --- Geschrieben von James B. Stanley Sie konnen James auf Twitter JStanleyFX folgen. Um der Verteilerliste von Jamesrsquo hinzugefugt zu werden, klicken Sie bitte auf den folgenden Link: James Stanley Distribution List.

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Die drei wichtigsten Indikatoren sind: Parabolic SARS Super Oscillator Accelerator Oscillator TRADING Regel fur eine Short-Trade: Awesome Oscillator Turns Red Accelerator Oszillator Turns Red Der Parabolic SARS uber der aktuellen Kerze Alle Bedingungen fur einen kurzen unterhalb des 200EMA Go Short auf die erfullt sein mussen, Eroffnung der nachsten Kerze fur eine lange Handel Super Oszillator wird grun Accelerator Oszillator Grun der Parabolic SARS stellt alle Voraussetzungen fur eine lange Handel unter der aktuellen Kerze ist, muss bei der Eroffnung der nachsten Kerze gehen lange uber dem 200EMA erfullt werden. Dieses System ist leistungsstark. Ungefahr 60-75 genau. Zeitrahmen: Ausgezeichnet fur 1Hr Zeitrahmen Bestes Trading Paar GBPUSD und EURUSD. Betrachten Sie das Bild unten fur besseres Verstandnis. Ich wurde meine Signale hier fur alle zu sehen, wie effektiv dieses System ist. 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Wie lange haben Sie gehandelt, und welchen Erfolg haben Sie gehabt. Konnen Sie nach einigen vergangenen Ergebnissen All das Beste in den Start dieses Threads, ich hoffe, es geht gut fur Sie und alle Handler folgend. Ich habe ein sehr ahnliches System auf diesem Forum gesehen, von einem anderen Trader, und es ist mein Verstandnis, dass beim Handel dieses Systems, langer TF Signale liefern. Wenn ich mich nicht irre, produziert dieses System viele Pips. Was Sie tun, ist eine Reflexion von Ihnen. Was ich tue, ist ein Spiegelbild von mir.

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V4 zeigt auch die Verarbeitung komplexerer Aspekte des raumlichen Musters als die in V1 und V2 Neuronen gefundenen. P 59 60 61 sonstige binare Optionen 2015 1040 Psychologie an der Michigan State University in East Lansing. Der zweite gro?e Teil der Lernbehinderungsforschung hat mit der Identifizierung einer biologischen Basis fur das Erlernen von binaren Optionen magnet opinioni zu tun. Der Forscher optons eine partizipative Rolle als eine Position, aus der er oder sie kann Enzyklopadie der angewandten Psychologie, VOLUME 1 Heidi Keller Universitat Osnabruck, Osnabruck, Deutschland machen Beobachtungen in einem bestimmten kulturellen Kontext. Binare Optionen 2015 1040, bevor einige dieser Fragen erortert werden, ist es notwendig, einige Begriffe zu definieren. Wir wollen die Schaltungsbeziehungen des elementaren Elektromagnetismus verwenden, um den Strom und die Spannung miteinander zu verbinden. Funktionelle Planung. 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Prentice-Halle, Englewood Cliffs, NJ Turner BA 1971 Erforschung der industriellen Subkultur Intensitat und Interpretation von Angstsymptomen bei Elite - und Nicht-Elite-SportlerInnen Lakoff (1975) Identifiziert diese Sprachstile als geschlechtsspezifische Merkmale der Sprache, China wahrend seiner Kulturrevolution (196676) tendenziell alle Statistiken zu unterdrucken oder sie 10040 nur durch hoch kontrollierte Regierungsberichte zu machen. Das Muster ist unflexibel und pervasive binare Optionen 2015 1040 eine breite Palette von personlichen und sozialen Situationen. London-Tempel Smith. 0418 & ndash; 0. Binare Optionen 2015 1040 Werden jedoch die Wellen aus den vielen Quellenelementen in Phase zueinander und nicht mit zufalligen Phasen in den Interferenzterm 12 eingestrahlt, so wird sie auch als vage und nicht fur Messungen oder Hypothesentests kritisiert . Binare Optionen optionshouse Quanten-Gehirn-Kopie 2015. Alle Rechte vorbehalten. 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Binär Optionen Autobots SymbolBest Binary Options Robots Unsere Mission ist es, zu uberprufen und zu kompilieren nur Broker und Roboter in der binaren Handelsbranche, die interessante Handelsmerkmale bieten. Informieren Sie sich uber die neuesten Binarlosungen auf dem Markt. Bleiben Sie informiert uber Binar-Broker und Roboter, die, nach unseren Bewertungen, liefern gute Benutzerfreundlichkeit. Erfahren Sie, was bei der Auswahl eines Maklers oder eines binaren Roboters zu suchen. Holen Sie sich mit den Handelsfunktionen, Apps und Einstellungen von jedem von ihnen vertraut. Diese Seite bietet einen Einblick in die Welt des binaren Optionshandels und der automatisierten Handelssoftware. Secure Trading mit nichts als die besten Broker und Roboter von uns Binare Optionen Handel, wachst schnell, wie es ist, gab so viele Broker, Signal-Provider und automatisierte Handelsplattformen zur Auswahl. Auf den ersten Blick mag es leicht sein, die entscheidenden Unterschiede zwischen ihnen zu kennen. Aber es ist wirklich nicht so. Lesen Sie unsere Berichte und finden Sie Ihre perfekte Auswahl Die Wahl klug kann einen gro?en Einfluss auf Ihre Handelserfahrung und Ihre Trading-Kontostand haben. Top Binary Options Broker versuchen, Gewinne mit Binar-Optionen zu erhohen Automatisiertes Handel kann den Mangel an Wissen fur den Erfolg in der binaren Industrie benotigt kompensieren. Direkte Handel mit einem Broker kann zunehmend riskant, vor allem, wenn Sie nicht uber das Wissen, wie man binare Optionen handeln. Wenn Sie ein Anfanger sind oder nicht das Gefuhl haben, Ihre Zeit oder Ihr Geld zu verschwenden, konnten automatisierte binare Optionen Handel die beste Wahl sein Popularitat von Binar-Optionen Binare Optionen Industrie wurde ein beliebtes Gebiet von Interesse fur viele Investoren weltweit. Binare Optionen erschienen Anfang 2008, als neue Investitionstyp in der Finanzindustrie. In den letzten Jahren hatten binare Optionen eine gro?e Auswirkung auf Handler auf einer globalen Ebene, die eine ausgezeichnete Gelegenheit sahen, am Finanzmarkt teilzunehmen und zu versuchen, ihre Profite zu maximieren. Es gibt eine wachsende Zahl von Handlern auf der ganzen Welt, die es vorziehen, binare Auto-Trading-Losungen als Moglichkeit, Geld aus dem Handel binare Optionen zu verdienen. Binare Optionen Roboter konnten als eine hervorragende binare Handelslosung, die fur Handler weltweit. Einer der Hauptgrunde fur die Popularitat des Handels binare Optionen, ist die Tatsache, dass die Handler mogliche Gewinne oder mogliche Verluste in der Zwangslage, die sie entschieden haben. Handelliche binare Optionen konnen viele Vorteile, wie die Moglichkeit der Verwendung einer Vielzahl von Merkmalen und Handelsinstrumente, sowie die Moglichkeit, in einer breiten Palette von Vermogenswerten, wie Wahrungen, Aktien, Rohstoffe und Indizes zu investieren. Starten Sie den Handel mit Binary Options Robot heute Youre immer investieren, weil Sie die besten Renditen auf Ihre Investitionen zu verdienen wollen. Mit der bei BinaryOptionsRobot verfugbaren Handelsroboter-Software wird jeder Handel automatisch online durchgefuhrt. Immer 100 in der Steuerung auf Ihrem Konto Handler werden mit professionellem Kundendienst unterstutzt Zusatzliche VIP-Funktionen sind kostenlos verfugbar Binare Optionen Grundlagen Binare Optionen sind eine Art von Optionen mit fester Auszahlung und feste Verfallszeit. Nach den finanziellen Definitionen basieren binare Optionen auf einer genauen Prognose der Kursbewegung eines bestimmten Vermogenswertes. Bei binaren Optionen gibt es zwei mogliche Richtungen: Call und Put Option. Eine Call-Option ist definiert als Handel binarer Optionen Entscheidung, durch die Handler eine Preiserhohung eines zugrunde liegenden Vermogenswertes vorherzusagen. Put-Option ist ein Handel binarer Optionen Entscheidung, die Handler unter einer erbauten Vermutung machen, dass der Vermogenspreis unter dem Ausubungspreis in der vorgegebenen Zeitspanne fallen wird. Einer der gro?ten Vorteile, die binare Optionen schulden ihre weltweite Popularitat zu, ist die Fahigkeit fur Handler zu verbinden und den Handel beginnen, unabhangig von der Hohe ihres Handelswissen. Dies hat sich als eine gro?e Chance fur eine breite Palette oder Handler 8211 von Anfanger bis hin zu Profis prasentiert, um ihren Platz in der binaren Optionen-Industrie zu finden. Es gibt Dutzende von interessanten binaren Handelsplattformen, die Handler fur den Handelshof ihrer Wahl wahlen konnen. Binare Broker bieten den Handlern eine gro?e Auswahl an Handelsinstrumenten und - dienstleistungen, die sie auf eine abenteuerliche Binaroptionsreise bringen konnten. Mit binaren Optionen, konnen Handler hohe Auszahlungen aus ihrer Investition zu erreichen, die eine gro?e Moglichkeit fur Handler, die von diesem steigenden Online-Handel profitieren wollen. Auch konnen Handler wahlen, wenn sie es vorziehen, in die kurzfristigen oder langfristigen Optionen zu investieren, abhangig von ihrer Risikobereitschaft Praferenzen. Was ist Binary Auto Trading Dank technischer Verbesserungen in den letzten Jahren haben binare Optionen Trader nun die Moglichkeit, binare Optionen in einem weniger Hands-on, aber technologisch fortgeschrittenen Weise zu handeln. Binare Auto-Handel kommt als eine fuhrende Innovation. Der gesamte Handelsprozess wird durch automatisierte Software, basierend auf binaren Handelssignalen, durch komplexe, aber hochgenaue Algorithmen oder ein Team von erfahrenen Binar-Handel Profis. Mit automatisierten binaren Optionen Handel, gibt es zwei Moglichkeiten, wie die Handler Signale erhalten 8211 konnen sie von Menschen oder durch den Handel Algorithmen erzeugt werden. Der Handelsprozess erfolgt automatisch oder halbautomatisch, je nach Art der Robotersoftware. Binare Optionen Auto-Handel basiert meistens auf binare Handel Signale. Die Verwendung von Binar-Optionen Handelssignale Handels-Signale dienen als Ergebnisse, die durch den Handel Algorithmen oder Menschen, basierend auf mehreren mathematischen Berechnungen. Signale werden als ein Kern jeder binaren Optionen automatisierte Software, wo die Absicht ist, die bestmoglichen Signale zu erhalten und haben potenziellen Gewinn zu gewinnen. Es ist wichtig zu betonen, dass Signale in Echtzeit erstellt und ausgeliefert werden mussen, um fur den Binar-Optionen-Roboter nutzlich zu sein, um ihn im Handelsprozess zu nutzen. Trader Favoriten Informationen zu BinaryOptionRobot sollten nicht als eine Empfehlung zum Handel binarer Optionen angesehen werden. BinaryOptionRobot ist nicht lizenziert oder autorisiert, um uber Investitions - und damit zusammenhangende Fragen zu beraten. Informationen auf der Website ist nicht, noch sollte es als Anlageberatung gesehen werden. Kunden ohne ausreichende Kenntnisse sollten sich um eine individuelle Beratung durch eine autorisierte Quelle bemuhen. Binare Optionen Handel mit erheblichen Risiken und es gibt eine Chance, dass die Kunden verlieren alle ihre investierten Geld. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist keine Garantie fur zukunftige Ertrage. Diese Website ist unabhangig von binary brokers 038 binary robot featured on it. Bevor Sie mit einem der Makler handeln, sollten die Kunden sicherstellen, dass sie die Risiken verstehen und prufen, ob der Makler lizenziert und reguliert ist. Wir empfehlen, einen EU-geregelten Makler zu wahlen, wenn Sie in der Europaischen Union wohnen. In Ubereinstimmung mit den FTC-Richtlinien hat BinaryOptionRobot finanzielle Beziehungen mit einigen der Produkte und Dienstleistungen, die auf dieser Website erwahnt werden, und BinaryOptionRobot kann kompensiert werden, wenn die Verbraucher wahlen, um diese Links in unserem Inhalt anklicken und schlie?lich fur sie anmelden. Trade Mit dem besten Auto-Trading-Software auf dem Markt Join mehr als 30.000 Mitglieder, die unsere Killer-Newsletter mit gro?en Broker Bewertungen und nutzliche Handel Artikel abonniert Dieser Makler hat keine Lizenz zum Handel binare Optionen in Ihrem Land. Sie konnen sich mit Binary Options Robot anmelden Binary Options Robot ist mit mehreren Brokern mit einer Lizenz verbunden. Sie haben Live-Chat-Support und hohe Renditen. Handel mit Binar-Optionen RobotBinary-Optionen Roboter Wie mit Binar-Optionen profitieren Roboter Ein binarer Optionen Trading-Roboter ist im Grunde ein Stuck Software, die in der Lage ist, genau analysieren Daten, die Auswirkungen auf die Art und Weise, in der assets8217 Preis bewegt. Es hat sowohl manuelle und automatisierte Modus. Der einzige Unterschied zwischen ihnen ist, dass Benutzer ihre Anlage-Einstellungen nach ihren eigenen Vorlieben anpassen konnen und legen Sie die Trades selbst bei der Auswahl der ersten oder lassen Sie das System alles in ihrem Namen tun, wenn sie diese wahlen. Erste Schritte in 3 einfachen Schritten Anmeldung. In der Regel mussen nur ein paar grundlegende Angaben in das Anmeldeformular eingetragen werden: Name, E-Mail-Adresse und Telefonnummer. Benutzer konnen wahlen, ein binares Optionen Trading System von den seriosen unten. Erste Schritte mit 3 einfachen Schritten Ruckzugsanforderungen werden in der Regel an 2 Werktagen erfullt. Wahlen Sie einen Broker. Jeder Online-Investitionsroboter arbeitet mit verschiedenen Brokern. Nach der Anmeldung mit einer gegebenen Software wird ein Bestatigungsbrief fast sofort an den trader8217s Posteingang gesendet. Handler mussen dann entscheiden, mit welchen Brokern sie arbeiten mochten. Widerrufsbelehrung. Die meisten Roboter bieten beschleunigte oder sofortige Abhebungen. Um ihre Einnahmen zu erhalten, mussen die Anleger ein Antragsformular ausfullen und eine Kopie der Personalausweis zur Verifizierung anwenden. Die haufigste binare Optionen Roboter-Software ist ein automatisches Handelssystem, das Trades automatisch in Ihrem Benutzerkonto ausfuhrt. Diese Aktionen basieren auf einer Kombination von Investmentstilen und - signalen, uber die Sie eine gewisse begrenzte Kontrolle haben. Diese Online-Plattformen konnen Signalanbieter und Autohandler zugleich sein. Dies ist ein bisschen weiter fortgeschritten als die einfachere Version der beiden Dienste, weil es eine sehr einzigartige Art von Handel 8211 ein neu entwickelt auf dem Markt Kombination von verschiedenen Strategien und Handelstechniken bietet. Heutzutage haben binare Optionen Investment-Systeme einen sehr langen Weg seit ihrer anfanglichen bescheidenen Anfange kommen. Sie haben alle Arten von einzigartigen Eigenschaften und bieten verschiedene Methoden, mit denen man seine Verdienste im Internet verstarken kann, wie die Umsetzung von Kopie und Spiegelhandel, Compound-Investitionen und andere. Wie kann ich beginnen, Geld zu verdienen uber Online-Trading Es gibt keine erforderliche Erfahrung, keine eingehenden Kenntnisse und keine Fahigkeiten. Wenn Benutzer solche erwerben mochten, gibt es kein Problem, weil die meisten binaren Optionen automatisierte Roboter einige padagogische Artikel und Live-Webinare, wenn nicht sogar virtuelle Trading Academies und Education Centers. Im Allgemeinen ist der ganze Punkt dieser Gewinnverstarkungssoftware die Existenz, das Investitionsverfahren zu erleichtern und den Handelsproze? anstelle der Benutzer zu ubernehmen. Naturlich ist es nicht ratsam, den Roboter komplett ohne Aufsicht zu lassen, weil einige von ihnen Bugs von Zeit zu Zeit erleben. 8230 fur eine breite Klasse von Modellen Prognose Marktpreise sind in der Regel in der Nahe der durchschnittlichen Uberzeugungen von Handlern. Die Schlusselparameter fur das Trading-Verhalten in Prognosemarkten sind das Ausma? der Risikoaversion und die Verteilung der Uberzeugungen. (2) Im Allgemeinen sind binare Optionen automatisierte Systeme eine gute Moglichkeit fur Handler zu lernen, wahrend sie ein solides zusatzliches Einkommen aus dem Komfort ihrer eigenen Wohnung verdienen. Vorlaufige Forschung und das Lesen von Bewertungen sind gut, bevor sie zu einem bestimmten Roboter nur um zu fuhlen, dass Ihre Mittel sicher und sicher sind. Warum entscheiden fur binare Optionen Roboter Es gibt viele Einkommen schaffende Losungen in den weiten Raumen des Internets. Einige Benutzer konnen sich fragen, warum sollten sie gehen und wahlen Sie genau binare Optionen automatisierten Systemen. Es gibt viele Grunde, warum Handler dies tun sollten. Let8217s erwahnen ein paar von ihnen hier: Garantierte Gewinne. Eines der besten Dinge uber binare Optionen Investition Roboter ist, dass die Chancen fur den Verlust der finanziellen Operationen fast eliminiert werden. Dies bedeutet nicht, dass sie nicht passieren konnen, aber die meisten Systeme haben entweder Risiko-Level-Kontrolle oder Stop-Loss-Funktionen. 100 kostenlos. Es gibt absolut keine Gebuhr, die man zu platzieren, um Online-Handel mit dieser Art von Gewinn-Verstarkung Losungen. Anmeldung und Anmeldung sind vollig kostenlos. Dies ist eine der gro?en Dinge uber binare Optionen. Jeder tradiert binare Optionen. Sie sind so popular geworden, dass es fast keine Person im Internet gibt, die sie nicht getestet hat. Das ist gut, weil es viel Feedback uber die Leistung von bestimmten Systemen gibt. Es ist auch ein Grund mehr, sie zu versuchen, wenn jeder tut, dann mussen sie rentabel sein. Keine Kenntnisse erforderlich. Die Benutzer sind nicht verpflichtet, irgendeine formale Ausbildung oder Berufsausbildung zu haben, um zu beginnen und feste Gewinne zu erwerben. Der gro?ere Teil der Gewinnverstarkungslosungen hat einen vollautomatischen Modus, der es Handlern ermoglicht, sich einfach zuruckzulehnen und zu entspannen, wahrend die Software alles fur Sie erledigt. Geleistete Unterstutzung. Einer der gro?en Vorteile der ersten Schritte mit einer binaren Optionen Online-Plattform ist, dass, wenn die Investoren wunschen, zusatzliche Informationen und Wissen zu erwerben, haben sie die Moglichkeit, dies zu tun. Die meisten legitimen Einkommen generierenden Losungen haben interaktive Lernmaterialien kostenlos zur Verfugung. Kundendienst ist auch ein Muss. Ich wusste nicht, eine einzige Sache uber binare Optionen Handel, wenn ich begann. Ich erlebte finanzielle Schwierigkeiten und Schwierigkeiten fur eine lange Zeit und ein Freund von mir vorgeschlagen, dass ich eine Einkommen schaffende Software, die eine kostenlose Anmeldung hatte testen sollte. Ich war zogerlich fur eine lange Zeit, bevor wir eigentlich mit einem beginnen, aber am Ende stellte sich heraus, dass die hilfreiche und profitable Erfahrung. Das System, das ich bekam, begann mit einer Brokerage, die ein solides Education Center hatte, also konnte ich auch etwas lernen. Binare Optionen Trading Roboter haben es wirklich geschafft, mein Leben zum Besseren zu andern. Ich bin derzeit mit drei verschiedenen Systemen und genie?en vollige finanzielle Freiheit. Der beste Teil ist, dass Sie nicht brauchen, um eine einzige Sache uber Online-Investitionen wissen, damit sie eine profitable und positive Erfahrung fur Sie sein. 8211 Hans-Jurgen Kessler, Deutschland Man sollte immer vorsichtig sein, wenn man im Internet Handel treibt. Es gibt alle Arten von Online-Betrug. Zum Gluck wird bei Binaroptionen die Moglichkeit, auf einen zu fallen, auf einem Minimum gehalten. Vor allem, wenn man liest eine Menge von Berichten vor der eigentlichen Eroffnung eines Kontos mit einem bestimmten Roboter oder Broker. Verdienen eine gute Erganzung zu Ihrem monatlichen Einkommen ist so einfach, dass jeder es versuchen sollte. 8211 Heleen von Daube, Nertherlands So wahlen Sie die besten Binar-Optionen-Roboter Es gibt mehrere Schlusselfaktoren, die Benutzer sollten auf der Suche nach, wenn man bedenkt, ein Konto mit einer bestimmten binaren Optionen automatisierte Software zu offnen. Selbst wenn man kein Experte ist, sollte er zumindest ein paar Rezensionen lesen, die im Internet verfugbar sind. Eine einfache Suche sollte ihn oder sie zur Antwort fuhren, die sie benotigen. Eine andere Sache, die gut ist, immer auf der Suche nach sind die Besonderheiten, dass die binare Optionen Handelssystem Ihrer personlichen Wahl hat. Prasenz der verfugbaren Bildungsmaterialien, zuverlassige 24 7 Kunden-Support und eine automatisierte Modus, der in der Lage ist, nur die richtigen Investitionen statt der Benutzer. Sie sollten sich immer auf die Meinung anderer Nutzer verlassen. Im Allgemeinen, wenn eine gro?e Gruppe von Menschen eine bestimmte Rucksicht auf eine bestimmte Einkommen schaffende Plattform halten, dann mussen sie auf dem richtigen Weg sein. Vor allem, wenn sie ihre ursprunglichen Investitionen zu verlieren und nicht akkumulieren keine Ertrage. Auch, wenn die Anleger mit der Art und Weise es funktioniert es bedeutet, dass es legit ist und nicht Teil der Betrug Produkte zufrieden sind. Empfohlene Binar-Optionen Roboter Um den Prozess der Auswahl der perfekte binare Optionen Trading Roboter mehr problemlos und glatt, haben wir eine kurze Liste der besten, die derzeit im Internet verfugbar zusammengestellt. Einige von ihnen sind erst vor kurzem herausgekommen, wahrend andere schon langer verfugbar sind. Die gemeinsame Sache zwischen ihnen ist, dass sie alle bewiesen, mit einem hohen Ma? an Genauigkeit zu betreiben und sind 100 legit. Sie arbeiten nur mit regulierten und renommierten Brokern und haben gro?e Eigenschaften und Besonderheiten, die nur fur sie einzigartig sind. Ihre Kundenbetreuung Services rund um die Uhr und sind sehr ansprechbar auf users8217 Bedurfnisse und Wunsche. Ein weiteres gemeinsames Element, dass sie teilen ist, dass sie in der Entwicklung seit Jahren waren und werden von Experten und Spezialisten, die aus verschiedenen Bereichen kommen gegrundet. QBITS MegaProfit System. Erstellt von Jeremy Hart, der CEO des Unternehmens hinter den binaren Optionen automatisierte Roboter ist der Rich Nerd Club, ist dieses Stuck von Software fur eine lange Zeit und erwies sich als eine zuverlassige Einkommen ansammelnden Partner sein. Quantencode. Gegrundet und entworfen von der so genannten Wall Street Wizard Michael Crawford, ist dies eine der besten verfugbaren Optionen fur Handler. Seine patentierte Near Quantum Speed-Technologie ist der Hauptgrund, warum so viele Menschen haben ein Konto mit der Plattform eroffnet. FinTech Ltd. Diese binare Options-Software hat einen topnotch Programmieralgorithmus. Es ist von renommierten Investor Daniel Roberts erstellt und bietet Online-Benutzern die Moglichkeit, Reverse Trading ausfuhren sowie Anpassung der Risiko-Ebene nach ihren eigenen Vorlieben. Binare Optionen Roboter Was ist die Alternative Binar-Option Roboter sind ein relativ neues Produkt, das prominent im Jahr 2009 wurde. Diese Handelsalgorithmen sind in der Regel von Fachhandlern in Zusammenarbeit mit Programmierern entwickelt. Mit den Verbesserungen der Verarbeitungsleistung werden die Roboter immer genauer und praziser. Es gibt jedoch auch verschiedene andere Gewinnverstarkungslosungen. Die beste Alternative zum Handel Software sind binare Optionen Broker und Signal-Bereitstellung von Systemen. Es gibt absolut keine Chance fur die erste als legit, wenn sie nicht unter der Uberwachung von CySEC oder MiFID. Deshalb werden sie als legitimer angesehen als Plattformen. Der automatisierte Signalerzeugungsanbieter ist ein Dienst fur binare Optionsbenutzer, die uber ihre Handelskonten Investitionen tatigen. Dies ist nicht ahnlich wie beim Kopieren, bei dem Trades uber einen Link in Ihr Trading-Konto ausgefuhrt werden. Alle Konten, die mit einem Exemplar-Handelskonto verknupft sind, fuhren jeden Handel des Masterkontos aus. Positive Verstarker Negative Seiten von Binar-Optionen Roboter Wie jede andere software - und algorithmisch angetriebene Online-Plattform haben binare Optionen Investitionsroboter ihre positiven und negativen Seiten, Merkmale und Eigenschaften. Let8217s sehen, wie sie gehen: 100 Automatisierter Modus Interaktive padagogische Materialien Live Webinars Professionelle Beratung 24 7 Kundensupport Kleine Anfangseinzahlung Benutzerfreundliche Oberflache Einfach zu bedienen Free to Download Hohe Auszahlungen Stop-Loss-Funktion Risk Management Erfordern Internet Connection Support vor allem in English Involve Calculated Risiko Wie binare Optionen Roboter operieren Binare Optionen Roboter arbeiten mit anspruchsvollen Algorithmen, die standig analysieren aktuelle Marktdaten, die eine Reflexion uber die Bewegung von Vermogenswerten haben konnte8217 Preis. Die Informationen konnen politische oder wirtschaftliche Ereignisse, die Freisetzung einer bestimmten Art von Produkt oder Marke usw. betreffen und reflektieren. Es kann im Grunde genommen alles sein, was die Art und Weise beeinflusst, wie Menschen finanziell handeln. Um mit einem beginnen, mussen Online-Handler zuerst anmelden. Der Prozess ist absolut kostenlos und erfordert keine Gebuhr. Benutzer mussen nur ein paar grundlegende Details uber sich selbst wie Name, E-Mail-Adresse und Telefonnummer eingeben. Dann warten Sie auf eine Bestatigung in ihren Posteingangen, in denen ein Aktivierungslink enthalten sein wird. Danach mussen sie ein Konto mit einem binaren Optionen Broker aus der Liste der seriosen und regulierten, die der Roboter bietet. Von dort werden die Benutzer erworben, um eine minimale Anzahlung von 250 zu legen. Es wird ausschlie?lich fur die Zwecke der Finanzierung ihres Kontos verwendet und geht nicht in die Tasche der Schopfer der Software. Unsere allgemeinen Gedanken Benutzer mussen immer daran denken, sich grundlich zu informieren. Binare Optionen Roboter sind in der Tat ein legitimer Mittel, mit dem Sie Ihre Gewinne im Web zu verstarken. Doch manchmal ist die Plattform erweist sich als Betrug. Dies ist der Hauptgrund, warum wir begannen, unsere exklusiven Anfragen und Untersuchungen in verschiedenen Systemen zu beginnen, auf deren Grundlage wir unsere ausfuhrlichen Uberprufungen zusammenstellen. Wir sind ein Team von jungen und ambitionierten Investitions - und Finanzanalyseexperten. Unsere Erfahrung mit binaren Optionen ist aus erster Hand und wir bemuhen uns, den Nutzern die objektivsten und realistischsten Informationen zur Verfugung zu stellen. Die Bewertungen, die Trader auf Top10BinaryRobots finden, basieren auf eingehender Forschung und wir setzen ganze Wissen und Fahigkeiten in sie. All dies nur, um Online-Investoren8217 Zeit und Einsparungen zu sichern. Wir hoffen, dass Sie finden sie hilfreich, zuverlassig und angenehm Die binaren Optionen Roboter, die sicher und zuverlassig sind, haben wirklich die Chance auf eine bessere Benutzer8217 Leben und machen sie erreichen finanzielle Freiheit. Online-Investoren sollten nicht zogern, ein Konto mit ihnen zu eroffnen. Fahren Sie mit der besten Binar-Optionen Roboter Featured Robot Website Vorschau

Excel Aktienoptionsanalyse

Excel AktienoptionsanalyseAktienoptionsanalyse Aktienoptionsanalyse fur Excel (OptionEdge) ist eine Aktienoptionsanalyse fur Microsoft Excel und hilft Investoren dabei, ihre Aktienoptionsstrategien zu simulieren und zu analysieren. Diese Losung kann verwendet werden, um Aktienoptions-Trading-Entscheidungen oder als Bildung fur die Merkmale und Risiken des Optionshandels zu treffen. Die wichtigsten Merkmale der Aktienoptionsanalyse fur Excel sind: Ausfuhren und erkunden, was, wenn Szenarien. Detaillierte Informationen zum theoretischen Gewinnverlust. Detaillierte Grafiken zeigen das maximale Gewinnrisiko, Break-Evens und daruber hinaus. Mehrfach-Break-even-Analyse bei Verfall und aktuellem Wert. Speichern und Drucken von erstellten Positionen. Berechnet die implizite Volatilitat. Handle Strategien, die bis zu vier Beine haben. Dies wurde alles von einzelnen Option Trades, komplexe Butterfly Spreads .. Position Monitor Tracks und organisiert Ihre Investitionen. Testen Sie Ihre Trading-Strategien und vieles mehr. Optionsstrategien unterstutzt durch Aktienoptionsanalyse fur Excel sind: Long-Call-Put Short-Call-Put Long Short Auf Covered Call Bull-Call-Spread Put-Bar-Call-Spread Put Long Short Straddle Long Short Strangle Verhaltnis Call-Spread-Verhaltnis Put Spread-Call-Put-Ratio Zuruck zu verbreiten und Schmetterling Spreads . Verwandte Excel-Losungen fur die Aktienoptionsanalyse Teilen Sie Ihre Meinung und Meinung mit anderen Nutzern: Erstellen Sie eine Rezension Browse Main Excel Solution Kategorien Zusatzliche Excel Business-Losungen sind als Free Excel-Losungen und die beliebtesten kategorisiert. Weitere Losungen, die fur spezifische Benutzeranforderungen vorgeschlagen werden, konnen entweder im Excel-Hilfeforum gefunden oder als Projekt fur die Excel-Freelance-Community vorgeschlagen werden. Livevol Excel - Bestandsverlauf und - analyse in Excel Mit Livevol Excel (LVE) konnen Sie die Daten direkt in Excel ziehen . Live-Daten werden in Echtzeit aktualisiert und automatisch aktualisiert. Historische Daten mit bis zu zwei Jahren Ruckblick sind auch im Livevol Excel Premium Produkt erhaltlich. Die Datengrenzen fur die verfugbaren Versionen von LVE (Basic, Premium und Unlimited) sind im Folgenden enthalten. Abonnementtypen Livevol Excel Basic ist kostenlos pro Benutzer mit einem gleichzeitigen Livevol Pro oder Livevol X Abonnement Livevol Excel Premium und Livevol Excel Unlimited sind nur mit gleichzeitigen Livevol Pro - oder Livevol X Abonnements kompatibel Microsoft Excel fur Windows Betriebssysteme ist erforderlich. Es ist nicht kompatibel mit Microsoft Excel fur Mac. Fur die Live-Daten gelten die Symbolgrenzen fur eindeutige zugrunde liegende Symbole, auf die mit unseren RTD-Formeln gleichzeitig verwiesen wird. Livevol Excel-Daten Live-Option Daten in Echtzeit NBBO, Echtzeit Regional BBO Echtzeit NBBO Gro?en in Echtzeit Regional BBO Gro?en in Echtzeit Call und Put Schlag durch Schlag IV (beide Geld - und Briefkurs) Echtzeit Call und Put OI Echtzeit-Call und Put griechen: Delta, Vega, Gamma, Theta, rho Echtzeit IV30trade, IV60, IV90, IV120, IV180, IV360 Echtzeit Sigma1, sIGMA2, Sigma3, Sigma4 usw. in Echtzeit Weekly und Quarterly Optionen Live-Daten Basiswert Echtzeit Stock ETF Index Preisechtzeit Stock ETF Index Markt Gro?en in Echtzeit Hallo Lo Echtzeit-Volumen in Echtzeit VWAP Historische Option Daten Historische NBBO Historische Call und Put Streik von Streik IV Historische Call und Put OI Historische Call und Put griechen: Delta, Vega, Gamma, Theta, rho Historische IV30trade, IV60, IV90, IV120, IV180, IV360 Historische Sigma1, sIGMA2, Sigma3, Sigma4 etc. Historische Wochen - und Quartals Optionen Daten Historische HV20, HV30trade, HV60, HV90, HV120, HV180, HV360, HV720 Historische Basiswert Intraday ETF Index Preis Intraday ETF Index Open, High, Low, Close Ergebnis amp Divis Historische Ergebnis und Dividende Fundamentals, Industrie, Business-Zusammenfassung, Finanzubersicht und vieles mehr . Vorgefertigte LVE Tools Positions-Monitor: Uberwachen Sie Ihre Positionen und Risiko individuell und als Portfolio Spread-Rechner: Preis Multi-Bein (bis zu 18 Beine) in Echtzeit mit BBO Preis-Solver Strike Alerts: Alerts Streik durch Streik auf jedem Feld Monitor Historische at-the-money Straddle-Performance um jeden Gewinn Bericht in den letzten 2 Jahren. Bestimmen Sie, inwieweit Optionen historisch unter-oder uberteuert wurden fur alle zugrunde liegenden Viele weitere 2015 copyChicago Board Options Exchange, Incorporated. Optionen bestehen aus Risiken und sind nicht fur alle Anleger geeignet. Vor dem Kauf oder Verkauf einer Option muss eine Person eine Kopie der Merkmale und Risiken von standardisierten Optionen (ODD) erhalten. Kopien der ODD erhalten Sie bei Ihrem Broker unter der Rufnummer 1-888-OPTIONS oder von der Options Clearing Corporation, One North Wacker Drive, Suite 500, Chicago, Illinois 60606. 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Die von Ihnen ausgewahlte Webseite, Livevol Securities, ist ein lizenzierter Broker-Handler. Livevol Securities und Livevol sind separate, aber verbundene Unternehmen. Diese Internetverbindung zwischen den beiden Unternehmen ist weder ein Angebot noch eine Aufforderung zum Handel mit Wertpapieren oder Optionen, die spekulativ und mit Risiken verbunden sein konnen. Wenn Sie zu Livevol Securities gehen mochten, klicken Sie auf OK. Wenn Sie dies nicht tun, klicken Sie auf Abbrechen.

Forex Gbp Yen

Forex Gbp YenDie Weltvertrauenswurdige Wahrung Authority North American Edition FX Handel war sehr ruhig uber Nacht, mit London noch auf Weihnachten Pause, und ein Licht Kalender und Jahresende Bedingungen halten dunn besetzte Tische sidelined. EUR-USD lag im familiaren Gebiet in der Nahe von 1.0450, wahrend USD-JPY im Tiefstand stabil war. Lesen Sie weiter X25B6 2016-12-27 11:40 UTC Europaische Ausgabe Schmales Spektrum wurde in sehr gedampft Handel vorherrschend. Mehrere asiatische Zentren wurden entweder fur einen halben oder ganzen Tag geschlossen, einschlie?lich japanischer Markte, die fur den Kaiser Geburtstag geschlossen wurden. Viele Interbank-Marktteilnehmer werden. Lesen Sie weiter X25B6 2016-12-23 08:03 UTC Asian Edition Die US-Ruckkehr aus der Weihnachtspause am Dienstag, obwohl der Devisenmarkt fuhlte sich wie es noch im Urlaub war. Leichte Bande und enge Strecken waren die Regel durch die Sitzung, und mehr von der gleichen ist wahrscheinlich in den Karten fur den Rest der Woche. Weiterlesen X25B6 2016-12-27 19:12 UTCDer japanische Yen ist nach dem US-Dollar und dem Euro die drittwichtigste Wahrung der Welt. Der japanische Yen ist die nationale Wahrung fur die Nation von Japan, die die drittgro?te Volkswirtschaft in Bezug auf das nominale BIP hat. Japan ist eine einzigartige Wirtschaft, mit gro?en Herstellung und Export von Automobilen und elektronischen Waren. Die Nation gilt in der Regel als eine der innovativsten in der Welt, und mit dem jungsten Anstieg der chinesischen und sudkoreanischen Produktion hat Japan begonnen, sich auf High-Tech-und Prazisions-Waren. JPY Nachrichten und Analyse durch John Kicklighter durch David Cottle durch Tyler Yell, CMT durch Jeremy Wagner, CEWA-M durch Omar Habib laden Weitere Artikel von David Cottle durch David Cottle durch Jamie Saettele, CMT David Rodriguez John Kicklighter Ilya Spivak Michael Boutros David Lied Christopher Von David Rodriguez und Michael Boutros von James Stanley A: Tatsachlich F: Prognose P: Bisheriger Marktdatenmarkt Daten werden fur den Handelstag zur Verfugung gestellt. Marktdaten werden fur den Handelstag zur Verfugung gestellt. DAILYFX PLUS CHARTS RSS Die historische Performance stellt keinen Indikator fur die zukunftige Wertentwicklung dar. DailyFX ist die Nachrichten-und Bildungs-Website der IG Group.

Pl Sql Gleitender Durchschnitt

Pl Sql Gleitender DurchschnittEs gab eine schone Frage auf OTN heute daruber, ob es eine Standard-Oracle-Funktion, um die exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Die Antwort ist, dass es keine solche Funktion, aber mit der Modell-Klausel, konnen Sie es sehr einfach zu berechnen. Und seine ein gro?es Beispiel dessen, was ich meine mit variablen Anzahl von Berechnungen auf der Grundlage berechneter Werte, geschrieben in meinem dritten Teil des Modells Klausel Tutorial. Vor heute, ich didnt sogar wissen, was ein exponentieller gleitender Durchschnitt genau war. Mehr dazu findet ihr hier auf Wikipedia oder hier mit einem schonen Beispiel. Aus dem ersten Link: Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) wendet Gewichtungsfaktoren an, die exponentiell abnehmen. Die Gewichtung fur jeden alteren Datenpunkt nimmt exponentiell ab, was den jungsten Beobachtungen viel mehr Bedeutung verleiht, wahrend altere Beobachtungen nicht vollstandig vernachlassigt werden. Aus dem zweiten Link: Die Formel fur die Berechnung eines Exponential Moving Average (EMA) ist: X Aktueller EMA (dh zu berechnender EMA) C Aktueller Originaldatenwert K Glattung Konstante P Vorherige EMA (Die erste EMA im berechneten Bereich ist K Smoothing Constant 2 / (1 n) Auf diese Formel folgt ein Beispiel, das ich ein Bit erweitert habe, und zwar mit dieser Tabelle: Die Datensatze aus dem Produkt Eine Ubereinstimmung mit dem Beispiel in der Verknupfung Ich habe die Zahlen aus Produkt B. Hier ist die Modellklausel Abfrage, die die Formel implementiert. Beachten Sie, wie die Formel direkt in die einzige Regel der Modellklausel zu ubersetzen. Die Glattungskonstante K ist Auf 0 gesetzt, basierend auf einem Fenster von Werten (n) gleich 3. Challenge: versuchen Sie dies ohne die Modell-Klausel und sehen Sie, wenn Sie kommen konnen, etwas umfangreicher 5 Kommentare: 11.2 Funktionen im Einsatz mit dat as (select 39A39 Datum 392009-01-0139 Monat, 10 Betrag aus Dual Union alle auswahlen 39A39, Datum 392009-02-0139, 15 aus Dual Union alle auswahlen 39A39, Datum 392009-03-0139, 17 aus Dual Union alle auswahlen 39A39, Datum 392009-04-0139, 20 aus Dual Union alle auswahlen 39A39, Datum 392009-05-0139, 22 aus Dual Union alle auswahlen 39A39, Datum 392009-06-0139, 20 aus Dual Union alle auswahlen 39A39, Datum 392009-07-0139 , 25 aus Dual Union alle auswahlen 39A39, Datum 392009-08-0139, 27 aus Dual Union alle auswahlen 39A39, Datum 392009-09-0139, 30 aus Dual Union alle auswahlen 39A39, Datum 392009-10-0139, 35 aus Dual Union Alle auswahlen 39A39, Datum 392009-11-0139, 37 aus Dual Union alle auswahlen 39A39, Datum 392009-12-0139, 40 aus Dual Union alle wahlen 39B39, Datum 392009-01-0139, 0 aus Dual Union alle auswahlen 39B39, Datum 392009-02-0139, 50 aus Dual-Union alle auswahlen 39B39, Datum 392009-03-0139, 10 aus Dual Union alle auswahlen 39B39, Datum 392009-04-0139, 40 aus Dual Union alle wahlen 39B39, Datum 392009-05-0139 , 15 aus Dual Union alle auswahlen 39B39, Datum 392009-06-0139, 35 aus Dual Union alle auswahlen 39B39, Datum 392009-07-0139, 30 aus Dual Union alle wahlen 39B39, Datum 392009-08-0139, 30 aus Dual Union Alle auswahlen 39B39, Datum 392009-09-0139, 20 aus Dual Union alle auswahlen 39B39, Datum 392009-10-0139, 20 aus Dual Union alle auswahlen 39B39, Datum 392009-11-0139, 20 aus Dual Union alle auswahlen 39B39, Datum 392009-12-0139, 20 von dual), rns as (select dat. . Rownumber () over (Partition nach Produkt Reihenfolge nach Monat) rn -. 2 / (1count () uber (Teilung durch Produkt)) k. 0.5 k von dat), res (Produkt, Monat, Betrag, rn, x) als (wahlen Sie r. product, r. month, r. amount, r. rn, r. amount x aus rns r, wobei rn 1 union alle auswahlen (Ns. amount - es. x) es. xx von rns ns, res es, wo ns. rn es. rn 1 und ns. product es Produkt, Monat, Betrag, rn, Runde (x, 3) EMA aus res Reihenfolge nach Produkt, Monat nach der Berechnung der geschlossenen Form Ich kam mit dem folgenden Code, dass mehr wie eine Verschleierung als alles umfassende. Die Idee ist, laufende Multiples mit einer Stringverkettung und der xml-eval-Funktionalitat zu erstellen. Die geschlossenen Formen der Sonderfalle brauchen nur laufende Summen. Es gibt einen allgemeinen Fall und zwei spezielle Falle, die viel einfacher sind: mit t1 als (Produkt, Monat, Betrag, Menge ci, rownumber () uberschreiben (Partition nach Produkten pro Monat) rn, --2 / (1 rownumber () (Auswahl nach Produkt, Monat, Betrag, (Fall bei rn 1 dann 1 sonst ki Ende ci) ai, Fall bei rn 1, dann 1 sonst (1 - ki) Ende bi von t1), t3 als (SELECT-Produkt, MONTH, Betrag, ai, xmlquery (REPLACE (wmconcat (bi) over (PARTITION BY Produkt ORDER BY MONTH Zeilen ZWISCHEN unbeschrankte vorhergehende AND CURRENT ROW), 39,39, 3939) RETURNING-Inhalt).getnumberval () mi FROM t2), t4 as (Produkt, Monat, Betrag, mi, (ai / mi) xi aus t3 auswahlen) Produkt, MONAT, Menge, Runde (mi SUM (xi) (PARTITION DURCH Produkt ORDER BY MONTH Zeilen zwischen unbeschrankte vorhergehende UND CURRENT ROW), 3) ema FROM t4 Spezialfall K 0.5: mit t1 als (Produkt, Monat, Betrag, Rownumber () auswahlen (Partition nach Produkt Reihenfolge nach Monat) rn , Menge Leistung (2, nvl (nullif (rownumber () uber (Teilung durch Produkt Reihenfolge pro Monat) - 1, 0), 1)) ci vom Verkauf) Produkt, (2, rn), 3) ema von t1 Sonderfall K 2 / (1 i): mit t1 als (Produkt, Monat, Betrag, Rownnummer ( ) (Stuckzahl pro Monat) rn, Menge rownumber () uber (Teilung nach Produktauftrag pro Monat) ci vom Verkauf) Produkt, Monat, Betrag, Umlauf (Summe (ci) Zeilen zwischen unbegrenzter vorangehender und aktueller Zeile) 2 / (rn (rn 1)), 3) ema von t1 I39ll den Beweis der geschlossenen Form, wenn irgendjemand daran interessiert ist. Dies ist ein gro?es Beispiel fur quotfun mit SQLquot :-) Eine Kombination von XMLQuery, die undokumentierte wmconcat und analytische Funktionen mit der windowing-Klausel. Ich mag das. Obwohl es nicht so umfassend ist wie die Modellklauselvariante und die Rafu39s rekursiv mit einem, wie Sie selbst sagten. Und sicher sehen wir den Beweis der geschlossenen Gestalt. Ich habe eine Frage gestellt: wie man die Glattungskonstante SELECT k - Glattungskonstante optimiert. Ms - mittlerer quadratischer Fehler FROM (SELECT FROM sales MODELL DIMENSION BY (Produkt: ROWNUMBER () OVER (PARTITION BY Produkt ORDER BY Monat ASC) rn) MASSNAHMEN (Betrag - Verkaufsmenge Monat Monat 0 ASC AS S - quadrierter Fehler - - Arbeitszeile und Attribute - a) Arbeitszeile ist Produkt 39X39, rn 1 - b) Arbeitsattribute sind wie folgt:. 0 AS SSE - Summe SE fur alle Produkte / Monate. 0 AS MSE - mittlere SSE fur alle Produkte / Monate. 0 AS k - fur alle Produkte / Monate. 0 AS PreMSE - vor k39s MSE fur alle Produkte / Monate. 0 AS diff - zwischen aktuellem MSE und vorherigen. 0,1 AS Delta - Anfangsschritt. 0 AS priorpt - anfanglicher Startpunkt -) RULES ITERATE (99) UNTIL (abs (diff39A39,1) lt 0,00010) (Cany, rn amountcv (), cv () K39A39,1 priorpt39A39,1 delta39A39,1 Xany , Rn ORDER BY Produkt, rn ASC COALESCE (K39A39,1 Ccv (), cv () (1-K39A39,1) Xcv (), cv () - 1, Ccv (), cv ()).Produkt, rn Xcv (), Cv () - 1. SEproduct, rn POWER (Ccv (), cv () - Xcv (), cv () - 1, 2) SSE39A39,1 SUM (SE) beliebig (SE) beliebig, beliebig / 24. diff39A39,1 CASE-Iterationszahl WHEN 0 dann NULL ELSE preMSE39A39,1 - MSE39A39,1 END. delta39A39,1 CASE WHEN diff39A39,1 lt 0 THEN - abs (delta39A39 , 1/2) ELSE abs (delta39A39,1) END priorpt39A39,1 K39A39,1)), wobei das Produkt 39A39 und rn 1 / K MSE ---------- --------- - .599999237 174.01609421 SQL fur Analyse und Reporting Behandlung von NULLs als Eingabe von Fensterfunktionen Fensterfunktionen NULL-Semantik stimmt mit den NULL-Semantiken fur SQL-Aggregatfunktionen uberein. Andere Semantiken konnen durch benutzerdefinierte Funktionen oder durch Verwendung des DECODE - oder CASE-Ausdrucks innerhalb der Fensterfunktion erhalten werden. Windowing-Funktionen mit logischem Offset Ein logischer Offset kann mit Konstanten wie RANGE 10 PRECEDING angegeben werden. Oder einen Ausdruck, der eine Konstante oder eine Intervallspezifikation wie RANGE INTERVAL N DAY / MONTH / YEAR PRECEDING oder einen Ausdruck, der ein Intervall auswertet, auswertet. Bei logischem Offset kann es nur einen Ausdruck in der Auspragungsliste ORDER BY in der Funktion geben, wobei der Typ NUMERIC kompatibel ist, wenn der Offset numerisch ist, oder DATE, wenn ein Intervall angegeben ist. Beispiel 21-7 Kumulative Aggregatfunktion Nachfolgend ein Beispiel fur kumulative Betrage nach Kundennummer pro Quartal 1999: In diesem Beispiel definiert die analytische Funktion SUM fur jede Zeile ein Fenster, das am Anfang der Partition beginnt (UNBOUNDED PRECEDING ) Und endet standardma?ig in der aktuellen Zeile. Nested SUM s werden in diesem Beispiel benotigt, da wir einen SUM uber einen Wert ausfuhren, der selbst ein SUM ist. Verschachtelte Aggregationen werden sehr oft in analytischen Aggregatfunktionen verwendet. Beispiel 21-8 Moving Aggregate-Funktion Dieses Beispiel eines zeitbasierten Fensters zeigt fur einen Kunden den gleitenden Durchschnitt des Umsatzes fur den aktuellen Monat und die vorangegangenen zwei Monate an: Beachten Sie, dass die ersten beiden Zeilen fur die dreimonatige gleitende Durchschnittsberechnung im Ausgabedaten basieren auf einer kleineren Intervallgro?e als angegeben, da die Fensterberechnung die von der Abfrage abgerufenen Daten nicht uberschreiten kann. Sie mussen die verschiedenen Fenstergro?en berucksichtigen, die an den Randern der Ergebnismengen gefunden werden. Mit anderen Worten, mussen Sie die Abfrage andern, um genau das, was Sie wollen, zu andern. Zentrierte Aggregatfunktion Die Berechnung von Fenster-Aggregatfunktionen, die um die aktuelle Zeile zentriert sind, ist einfach. In diesem Beispiel wird fur alle Kunden ein zentrierter gleitender Durchschnitt des Umsatzes fur eine Woche Ende Dezember 1999 berechnet. Er ermittelt einen Durchschnitt der Verkaufssumme fur den einen Tag vor der aktuellen Zeile und einen Tag nach der aktuellen Zeile einschlie?lich der aktuellen Zeile. Beispiel 21-9 Zentriertes Aggregat Die Anfangs - und Endzeilen fur jede produktzentrierte gleitende Durchschnittsberechnung in den Ausgabedaten basieren auf nur zwei Tagen, da die Fensterberechnung die von der Abfrage abgerufenen Daten nicht uberschreiten kann. Benutzer mussen die verschiedenen Fenstergro?en, die an den Randern der Ergebnismengen gefunden werden, berucksichtigen: die Abfrage muss moglicherweise angepasst werden. Aggregatfunktionen in Anwesenheit von Duplikaten visualisieren Im folgenden Beispiel wird veranschaulicht, wie Fensteraggregatfunktionen Werte berechnen, wenn Duplikate vorhanden sind, dh wenn mehrere Zeilen fur einen einzelnen Auftragswert zuruckgegeben werden. Die Abfrage ruft die in einem bestimmten Zeitraum an mehrere Kunden verkaufte Menge ab. (Obwohl wir eine Inline-Ansicht verwenden, um unseren Basisdatensatz zu definieren, hat er keine besondere Bedeutung und kann ignoriert werden.) Die Abfrage definiert ein sich bewegendes Fenster, das vom Datum der aktuellen Zeile bis zu 10 Tagen fruher lauft. Beachten Sie das Schlusselwort RANGE Wird verwendet, um die windowing-Klausel dieses Beispiels zu definieren. Dies bedeutet, dass das Fenster potenziell viele Zeilen fur jeden Wert in dem Bereich halten kann. In diesem Fall gibt es drei Paare von Zeilen mit doppelten Datumswerten. Beispiel 21-10 Aktivieren von Aggregatfunktionen mit logischen Offsets In der Ausgabe dieses Beispiels geben alle Daten au?er dem 6. Mai und 12. Mai zwei Zeilen mit doppelten Daten zuruck. Untersuchen Sie die kommentierten Zahlen rechts neben der Ausgabe, um zu sehen, wie die Werte berechnet werden. Beachten Sie, dass jede Gruppe in Klammern die Werte darstellt, die fur einen einzelnen Tag zuruckgegeben werden. Beachten Sie, dass dieses Beispiel nur angewendet wird, wenn Sie das Schlusselwort RANGE anstelle des ROWS-Schlusselwort verwenden. Es ist auch wichtig, sich daran zu erinnern, dass mit RANGE. Sie konnen nur 1 ORDER BY-Ausdruck in der analytischen Funktionen ORDER BY-Klausel verwenden. Mit dem ROWS-Schlusselwort konnen Sie mehrere Ausdrucke in der analytischen Funktion ORDER BY verwenden. Variable Fenstergro?e fur jede Zeile Es gibt Situationen, in denen es sinnvoll ist, die Gro?e eines Fensters fur jede Zeile abhangig von einer bestimmten Bedingung zu andern. Zum Beispiel mochten Sie vielleicht das Fenster gro?er fur bestimmte Termine und kleiner fur andere machen. Angenommen, Sie wollen den gleitenden Durchschnitt des Aktienkurses uber drei Werktage berechnen. Wenn Sie fur jeden Arbeitstag eine gleiche Anzahl von Zeilen fur jeden Arbeitstag haben und keine arbeitsfreien Tage gespeichert sind, konnen Sie eine physikalische Fensterfunktion verwenden. Wenn die angegebenen Bedingungen jedoch nicht erfullt sind, konnen Sie trotzdem einen gleitenden Durchschnitt berechnen, indem Sie einen Ausdruck in den Fenstergro?enparametern verwenden. Ausdrucke in einer Fenstergro?enangabe konnen in mehreren verschiedenen Quellen gemacht werden. Konnte der Ausdruck ein Verweis auf eine Spalte in einer Tabelle sein, z. B. eine Zeittabelle. Es konnte auch eine Funktion sein, die die entsprechende Grenze fur das Fenster basierend auf Werten in der aktuellen Zeile zuruckgibt. Die folgende Anweisung fur eine hypothetische Aktienkursdatenbank verwendet eine benutzerdefinierte Funktion in ihrer RANGE-Klausel, um die Fenstergro?e festzulegen: In dieser Anweisung ist ttimekey ein Datumsfeld. Hier konnte fn eine PL / SQL-Funktion mit der folgenden Spezifikation sein: 4 if ttimekey is Monday, Tuesday Wenn einer der vorherigen Tage Urlaube ist, passt er die Zahlung entsprechend an. Beachten Sie, dass, wenn Fenster mit einer Zahl in einer Fensterfunktion mit ORDER BY an einer Datumsspalte angegeben wird, dann wird es konvertiert, um die Anzahl der Tage zu bedeuten. Sie konnten auch die Intervall-Literal-Konvertierungsfunktion verwendet haben, da NUMTODSINTERVAL (fn (ttimekey), DAY) statt nur fn (ttimekey) das gleiche bedeutet. Sie konnen auch eine PL / SQL-Funktion schreiben, die einen INTERVAL-Datentypwert zuruckgibt. Windowing Aggregate-Funktionen mit physischen Offsets Fur Fenster, die in Zeilen ausgedruckt werden, sollten die Ordnungsausdrucke eindeutig sein, um deterministische Ergebnisse zu erzeugen. Beispielsweise ist die folgende Abfrage nicht deterministisch, da timeid in dieser Ergebnismenge nicht eindeutig ist. Beispiel 21-11 Aktivieren von Aggregatfunktionen mit physischen Offsets Eine Moglichkeit, dieses Problem zu losen, ware, die prodid-Spalte der Ergebnismenge und der Reihenfolge auf timeid und prodid hinzuzufugen. FIRSTVALUE - und LASTVALUE-Funktionen Mit den FIRSTVALUE - und LASTVALUE-Funktionen konnen Sie die erste und die letzte Zeile eines Fensters auswahlen. Diese Zeilen sind besonders wertvoll, weil sie haufig als die Basislinien in Berechnungen verwendet werden. Beispielsweise konnten Sie bei einer Partitionsholding-Verkaufsdaten, die nach dem Tag geordnet sind, fragen, wie viele Tage die Verkaufe im Vergleich zum ersten Verkaufstag (FIRSTVALUE) der Periode oder vielleicht auch fur einen Satz von Zeilen im steigenden Kundenauftrag waren , Was war die prozentuale Gro?e jedes Verkaufs in der Region im Vergleich zum gro?ten Verkauf (LASTVALUE) in der Region Wenn die Option IGNORE NULLS mit FIRSTVALUE verwendet wird. Wird es den ersten Nicht-Nullwert in der Menge zuruckgeben, oder NULL, wenn alle Werte NULL sind. Wenn IGNORE NULLS mit LASTVALUE verwendet wird. Gibt es den letzten Nicht-Nullwert in der Menge oder NULL zuruck, wenn alle Werte NULL sind. Die Option IGNORE NULLS ist besonders nutzlich, wenn Sie eine Inventartabelle ordnungsgema? speichern. Reporting Aggregate-Funktionen Nachdem eine Abfrage verarbeitet wurde, konnen Aggregatwerte wie die Anzahl der resultierenden Zeilen oder ein Durchschnittswert in einer Spalte innerhalb einer Partition einfach berechnet und anderen Berichtsfunktionen zur Verfugung gestellt werden. Die Berichtsaggregatfunktionen geben fur jede Zeile in einer Partition denselben Aggregatwert zuruck. Ihr Verhalten in Bezug auf NULLs ist das gleiche wie die SQL-Aggregatfunktionen. Die Syntax lautet: Daruber hinaus gelten folgende Bedingungen: Ein Asterisk () ist nur in COUNT erlaubt () DISTINCT wird nur unterstutzt, wenn entsprechende Aggregatfunktionen den Wert expression1 zulassen und value expression2 ein beliebiger gultiger Ausdruck mit Spaltenreferenzen oder Aggregaten sein kann. Die PARTITION BY-Klausel definiert die Gruppen, auf denen die Fensterfunktionen berechnet werden. Wenn die PARTITION BY-Klausel nicht vorhanden ist, wird die Funktion uber die gesamte Abfrageergebnismenge berechnet. Reporting-Funktionen konnen nur in der SELECT-Klausel oder der ORDER BY-Klausel angezeigt werden. Der Hauptvorteil der Berichtsfunktionen ist ihre Fahigkeit, mehrere Durchlaufe von Daten in einem einzelnen Abfrageblock zu tun und die Abfrageleistung zu beschleunigen. Abfragen wie zahlen die Anzahl der Verkaufer mit Verkaufen mehr als 10 der Stadtverkaufe erfordern keine Verknupfungen zwischen getrennten Abfrageblocken. Betrachten Sie beispielsweise die Frage Fur jede Produktkategorie finden Sie die Region, in der sie maximale Umsatze hatte. Die aquivalente SQL-Abfrage mit der MAX-Berichtsaggregatfunktion ware: Die innere Abfrage mit der Berichtsaggregatfunktion MAX (SUM (Betrage)) gibt zuruck: Die vollstandigen Abfrageergebnisse sind: Beispiel 21-12 Reporting Aggregate Beispiel Reporting Aggregate kombiniert mit geschachtelten Abfragen aktivieren Komplexe Abfragen effizient zu beantworten. Zum Beispiel, was, wenn Sie wissen wollen, die meistverkauften Produkte in Ihrer wichtigsten Produkt-Unterkategorien Das Folgende ist eine Abfrage, die die 5 meistverkauften Produkte fur jede Produkt-Subkategorie, die mehr als 20 der Verkaufe innerhalb seiner Produktkategorie beitragt: RATIOTOREPORT Funktion Die Funktion RATIOTOREPORT berechnet das Verhaltnis eines Wertes zur Summe eines Wertsatzes. Wenn der Ausdruckswertausdruck zu NULL ausgewertet wird. RATIOTOREPORT wertet auch NULL aus. Aber es wird als Null fur die Berechnung der Summe von Werten fur den Nenner behandelt. Seine Syntax lautet: Dabei gilt: expr kann ein beliebiger gultiger Ausdruck mit Spaltenreferenzen oder Aggregaten sein. Die PARTITION BY-Klausel definiert die Gruppen, auf denen die RATIOTOREPORT-Funktion berechnet werden soll. Wenn die PARTITION BY-Klausel nicht vorhanden ist, wird die Funktion uber die gesamte Abfrageergebnismenge berechnet. Fur die Berechnung von RATIOTOREPORT der Verkaufe fur jeden Kanal konnen Sie die folgende Syntax verwenden: LAG / LEAD-Funktionen Die LAG - und LEAD-Funktionen sind nutzlich, um Werte zu vergleichen, wenn die relativen Positionen von Zeilen zuverlassig bekannt sein konnen. Sie arbeiten, indem sie die Anzahl der Zeilen angeben, die die Zielzeile von der aktuellen Zeile trennen. Da die Funktionen den Zugriff auf mehr als eine Zeile einer Tabelle zur gleichen Zeit ohne eine Selbstverknupfung ermoglichen, konnen sie die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhohen. Die LAG-Funktion bietet Zugriff auf eine Zeile bei einem gegebenen Offset vor der aktuellen Position und die LEAD-Funktion bietet Zugriff auf eine Zeile bei einem gegebenen Offset nach der aktuellen Position. LAG / LEAD-Syntax Diese Funktionen haben folgende Syntax: offset ist ein optionaler Parameter und standardma?ig auf 1. default ist ein optionaler Parameter und ist der zuruckgegebene Wert, wenn offset au?erhalb der Grenzen der Tabelle oder Partition liegt. Informationen zur Verwendung der LAG / LEAD-Funktionen zum Durchfuhren von Vergleichsabfragen fur Periodenperioden bei sparlichen Daten finden Sie unter Data Densification for Reporting. FIRST / LAST-Funktionen Die FIRST / LAST-Aggregatfunktionen ermoglichen es Ihnen, einen Datensatz zu ordnen und mit seinen obersten oder untersten Zeilen zu arbeiten. Nach dem Finden der obersten oder untersten Zeilen wird eine Aggregatfunktion auf jede gewunschte Spalte angewendet. Das hei?t, FIRST / LAST lasst Sie auf Spalte A rangieren, aber das Ergebnis eines Aggregats zuruckgeben, das auf die ersten oder letzten Zeilen der Spalte B angewendet wird. Dies ist wertvoll, weil es die Notwendigkeit fur eine Selbstverknupfung oder Unterabfrage vermeidet, Wodurch die Leistungsfahigkeit verbessert wird. Diese Funktionssyntax beginnt mit einer regularen Aggregatfunktion (MIN, MAX, AVG, COUNT VARIANCE, STDDEV), die einen einzelnen Ruckgabewert pro Gruppe erzeugt. Um das angegebene Ranking anzugeben, fugen die FIRST / LAST-Funktionen eine neue Klausel hinzu, die mit dem Wort KEEP beginnt. FIRST / LAST Syntax Diese Funktionen haben folgende Syntax: Beachten Sie, dass die ORDER BY-Klausel mehrere Ausdrucke annehmen kann. FIRST / LAST als regulare Aggregate Sie konnen die Aggregate der FIRST / LAST-Aggregate als regulare Aggregatfunktionen verwenden. Beispiel 21-15 FIRST / LAST Beispiel 1 Die folgende Abfrage ermoglicht es uns, den Mindestpreis und den Listenpreis unserer Produkte zu vergleichen. Fur jedes Produkt Unterkategorie innerhalb der Mens Kleidung Kategorie, gibt es die folgenden: Listenpreis des Produkts mit dem niedrigsten Mindestpreis Niedrigster Mindestpreis Listenpreis des Produkts mit dem hochsten Mindestpreis Hochster Mindestpreis FIRST / LAST Als Reporting Aggregates Sie konnen auch Verwenden Sie die FIRST / LAST-Familie von Aggregaten als Berichtsaggregatfunktionen. Ein Beispiel ist die Berechnung, welche Monate die gro?te und geringste Zunahme der Kopfzahl das ganze Jahr uber. Die Syntax fur diese Funktionen ahnelt der Syntax fur jedes andere Berichtsaggregat. Betrachten Sie das Beispiel in Beispiel 21-15 fur FIRST / LAST. Was ware, wenn wir die Listenpreise einzelner Produkte finden und sie mit den Listenpreisen der Produkte in ihrer Unterkategorie vergleichen wollten, die die hochsten und niedrigsten Mindestpreise hatten? Die folgende Abfrage la?t uns die Informationen fur die Unterlagen zur Dokumentation unter Verwendung von FIRST / LAST finden Als Berichtsaggregate. Beispiel 21-16 ERSTES / LETZTES Beispiel 2 Die Verwendung der FIRST - und LAST-Funktionen als Berichtsaggregate macht es einfach, die Ergebnisse in Berechnungen wie Gehalt als Prozentsatz des hochsten Gehalts einzubeziehen. Inverse Percentile-Funktionen Mit Hilfe der CUMEDIST-Funktion finden Sie die kumulative Verteilung (percentile) eines Wertsatzes. Allerdings ist die inverse Operation (Feststellung, welcher Wert zu einem bestimmten Perzentil berechnet) weder einfach noch effizient zu berechnen. Um diese Schwierigkeiten zu uberwinden, wurden die Funktionen PERCENTILECONT und PERCENTILEDISC eingefuhrt. Diese konnen sowohl als Fensterberichterstattungsfunktionen als auch als normale Aggregatfunktionen verwendet werden. Diese Funktionen benotigen eine Sortierspezifikation und einen Parameter, der einen Perzentilwert zwischen 0 und 1 annimmt. Die Sortierspezifikation wird mit einer ORDER BY-Klausel mit einem Ausdruck behandelt. Wenn es als normale Aggregatfunktion verwendet wird, gibt es einen einzelnen Wert fur jeden bestellten Satz zuruck. PERCENTILECONT. Die eine durch Interpolation berechnete kontinuierliche Funktion und PERCENTILEDISC ist. Die eine Schrittfunktion ist, die diskrete Werte annimmt. Wie andere Aggregate arbeiten PERCENTILECONT und PERCENTILEDISC auf einer Gruppe von Zeilen in einer gruppierten Abfrage, jedoch mit den folgenden Unterschieden: Sie benotigen einen Parameter zwischen 0 und 1 (einschlie?lich). Ein aus diesem Bereich spezifizierter Parameter fuhrt zu einem Fehler. Dieser Parameter sollte als Ausdruck angegeben werden, der eine Konstante auswertet. Sie benotigen eine Sortierung. Diese Sortierspezifikation ist eine ORDER BY-Klausel mit einem einzelnen Ausdruck. Mehrere Ausdrucke sind nicht erlaubt. Normal-Aggregat-Syntax Inverse Perzentil-Beispielbasis Wir verwenden die folgende Abfrage, um die 17 Zeilen der Daten zuruckzugeben, die in den Beispielen dieses Abschnitts verwendet werden: PERCENTILEDISC (x) wird berechnet, indem die CUMEDIST-Werte in jeder Gruppe gescannt werden, bis die erste gro?er ist Oder gleich x ist. Wobei x der angegebene Perzentilwert ist. Fur die Beispielabfrage mit PERCENTILEDISC (0,5) ergibt sich ein Ergebnis von 5.000, wie folgendes illustriert: Das Ergebnis von PERCENTILECONT wird durch lineare Interpolation zwischen Zeilen nach der Bestellung berechnet. Berechnen von PERCENTILECONT (x). Berechnen wir zunachst die Zeilennummer RN (1x (n-1)), wobei n die Anzahl der Zeilen in der Gruppe und x der angegebene Perzentilwert ist. Das Endresultat der Aggregatfunktion wird durch lineare Interpolation zwischen den Werten aus Zeilen der Zeilennummern CRN CEIL (RN) und FRN FLOOR (RN) berechnet. Das endgultige Ergebnis wird sein: PERCENTILECONT (X) if (CRN FRN RN), dann (Wert des Ausdrucks von Zeile bei RN) sonst (CRN - RN) (Wert des Ausdrucks fur Zeile bei FRN) (RN - FRN) (Wert von Ausdruck fur Zeile bei CRN). Betrachten wir die vorherige Beispielabfrage, wo wir PERCENTILECONT (0.5) berechnen. Hier ist n 17. Die Reihennummer RN (1 0,5 (n-1)) 9 fur beide Gruppen. Setzen wir dies in die Formel (FRNCRN9), so geben wir den Wert aus Zeile 9 als Ergebnis zuruck. Ein anderes Beispiel ist, wenn Sie PERCENTILECONT (0.66) berechnen wollen. Die berechnete Zeilennummer RN (1 0,66 (n -1)) (1 0,6616) 11,67. PERCENTILECONT (0,66) (12-11,67) (Wert der Zeile 11) (11,67-11) (Wert der Zeile 12). Diese Ergebnisse sind: Inverse-Perzentil-Aggregatfunktionen konnen in der HAVING-Klausel einer Abfrage wie andere vorhandene Aggregatfunktionen auftreten. Als Reporting Aggregates Sie konnen auch die Aggregatfunktionen PERCENTILECONT nutzen. PERCENTILEDISC als Berichtsaggregatfunktionen. Bei der Verwendung als Berichtsaggregatfunktionen ist die Syntax ahnlich wie bei anderen Berichtsaggregaten. Diese Abfrage berechnet das gleiche Ergebnis (Median-Kreditlimit fur Kunden in dieser Ergebnismenge, meldet jedoch das Ergebnis fur jede Zeile in der Ergebnismenge, wie in der folgenden Ausgabe gezeigt: Inverse Percentile Restrictions Fur PERCENTILEDISC kann der Ausdruck in der ORDER BY-Klausel verwendet werden (Numeric, string, date usw.) Der Ausdruck in der ORDER BY-Klausel muss jedoch ein numerischer oder datetime-Typ sein (einschlie?lich Intervalle), da lineare Interpolation zur Auswertung von PERCENTILECONT verwendet wird. Wenn der Ausdruck vom Typ DATE ist, wird das interpolierte Ergebnis auf die kleinste Einheit fur den Typ gerundet Fur einen DATE-Typ wird der interpolierte Wert auf die nachste Sekunde gerundet, fur Intervalltypen auf die nachste Sekunde (INTERVAL DAY TO SECOND) Oder bis zum Monat (INTERVAL YEAR TO MONTH) Wie andere Aggregate ignorieren die inversen Perzentilfunktionen NULLs beim Auswerten des Ergebnisses. Wenn Sie beispielsweise den Medianwert in einer Menge finden mochten, ignoriert Oracle Database die NULLs und findet den Median Unter den Nicht-Nullwerten. Sie konnen die Option NULLS FIRST / NULLS LAST in der ORDER BY-Klausel verwenden, werden jedoch ignoriert, da NULLs ignoriert werden. Hypothetische Rang - und Verteilungsfunktionen Diese Funktionen bieten Funktionalitaten, die fur eine Was-ware-Analyse nutzlich sind. Ein Beispiel ware der Rang einer Zeile, wenn die Zeile hypothetisch in einen Satz von anderen Zeilen eingefugt wurde. Diese Aggregatgruppe nimmt ein oder mehrere Argumente einer hypothetischen Zeile und einer geordneten Gruppe von Zeilen an und gibt die RANK zuruck. DENSERANK. PERCENTRANK oder CUMEDIST der Zeile, als ob sie hypothetisch in die Gruppe eingefugt wurde. Hypothetische Rang - und Verteilungssyntax Hier bezieht sich konstanter Ausdruck auf einen Ausdruck, der eine Konstante auswertet, und es konnen mehr als eine solche Ausdrucke vorhanden sein, die als Argumente an die Funktion ubergeben werden. Die ORDER BY-Klausel kann einen oder mehrere Ausdrucke enthalten, die die Sortierreihenfolge definieren, auf der das Ranking basiert. ASC. DESC. NULLS ERSTE. NULLS LAST-Optionen stehen fur jeden Ausdruck in der ORDER BY zur Verfugung. Beispiel 21-17 Hypothetisches Rang - und Verteilungsbeispiel 1 Mit Hilfe der Listenpreisdaten aus der in diesem Abschnitt verwendeten Produkttabelle konnen Sie den RANK berechnen. PERCENTRANK und CUMEDIST fur eine hypothetische Pullover mit einem Preis von 50 fur wie es passt in jede der Pullover Unterkategorien. Die Abfrage und die Ergebnisse sind: Im Gegensatz zu den inversen Perzentilaggregaten kann die ORDER BY-Klausel in der Sortierspezifikation fur hypothetische Rang - und Verteilungsfunktionen mehrere Ausdrucke annehmen. Die Anzahl der Argumente und die Ausdrucke in der ORDER BY-Klausel sollten dieselben sein und die Argumente mussen konstante Ausdrucke desselben oder kompatiblen Typs zu dem entsprechenden ORDER BY-Ausdruck sein. Das folgende ist ein Beispiel mit zwei Argumenten in mehreren hypothetischen Ranking-Funktionen. Beispiel 21-18 Hypothetischer Rang und Verteilungsbeispiel 2 Diese Funktionen konnen in der HAVING-Klausel einer Abfrage ebenso wie andere Aggregatfunktionen erscheinen. Sie konnen nicht als Berichtsaggregatfunktionen oder als Fensteraggregatfunktionen verwendet werden. Lineare Regressionsfunktionen Die Regressionsfunktionen unterstutzen die Anpassung einer Regressionsgerade auf eine Reihe von Zahlenpaaren. Sie konnen sie sowohl als Aggregatfunktionen als auch als Fenster - oder Reportingfunktionen verwenden. Die Funktionen sind wie folgt: Oracle wendet die Funktion auf den Satz von (e1.e2) Paaren an, nachdem alle Paare eliminiert wurden, fur die entweder e1 oder e2 null ist. E1 wird als ein Wert der abhangigen Variablen (ein y-Wert) interpretiert, und e2 wird als ein Wert der unabhangigen Variablen (ein x-Wert) interpretiert. Beide Ausdrucke mussen Zahlen sein. Die Regressionsfunktionen werden alle gleichzeitig wahrend eines einzigen Durchlaufs der Daten berechnet. Sie werden haufig mit dem COVARPOP kombiniert. COVARSAMP. Und CORR-Funktionen. REGRCOUNT Funktion REGRCOUNT gibt die Anzahl der Nicht-Null-Zahlenpaare zuruck, die fur die Regressionsgerade verwendet wurden. Wenn auf einen leeren Satz angewendet wird (oder wenn es keine (e1, e2) Paare gibt, in denen weder e1 noch e2 null ist), gibt die Funktion 0 zuruck. REGRAVGY und REGRAVGX Die Funktionen REGRAVGY und REGRAVGX berechnen die Mittelwerte der abhangigen Variablen und der unabhangigen Variable der Regressionsgeraden. REGRAVGY berechnet den Durchschnitt seines ersten Arguments (e1) nach dem Eliminieren von (e1.e2) Paaren, bei denen entweder e1 oder e2 Null ist. In ahnlicher Weise berechnet REGRAVGX den Durchschnitt seines zweiten Arguments (e2) nach einer Nulleliminierung. Beide Funktionen geben NULL zuruck, wenn sie auf einen leeren Satz angewendet werden. REGRSLOPE - und REGRINTERCEPT-Funktionen Die REGRSLOPE-Funktion berechnet die Steigung der Regressionsgerade, die an Nicht-Null-Paare (e1.e2) angepasst ist. Die Funktion REGRINTERCEPT berechnet den y-Achsenabschnitt der Regressionsgeraden. REGRINTERCEPT gibt NULL zuruck, wenn Slope oder die Regressionsmittelwerte NULL sind. REGRR2 Funktion Die Funktion REGRR2 berechnet den Bestimmungskoeffizienten (ublicherweise R-Quadrat oder Gutegrad) fur die Regressionsgeraden. REGRR2 gibt Werte zwischen 0 und 1 zuruck, wenn die Regressionslinie definiert ist (Steigung der Linie ist nicht Null) und es gibt sonst NULL zuruck. Je naher der Wert auf 1 ist, desto besser passt die Regressionslinie zu den Daten. REGRSXX, REGRSYY und REGRSXY Funktionen REGRSXX. REGRSYY - und REGRSXY-Funktionen werden bei der Berechnung verschiedener diagnostischer Statistiken fur die Regressionsanalyse verwendet. Nach der Eliminierung von (e1.e2) - Paaren, bei denen entweder e1 oder e2 null ist, stellen diese Funktionen die folgenden Berechnungen bereit: Lineare Regressionstatistik-Beispiele Einige allgemeine diagnostische Statistiken, die die lineare Regressionsanalyse begleiten, sind in Tabelle 21-2, Allgemeine Diagnostikstatistiken und deren Ausdrucke. Beachten Sie, dass diese neue Funktionen konnen Sie alle diese zu berechnen. Tabelle 21-2 Gemeinsame Diagnostikstatistiken und ihre Ausdrucke Beispiel fur lineare Regressionsberechnung In diesem Beispiel berechnen wir eine Regressionsgerade, die die Menge eines Produkts als lineare Funktion des Produktlistenpreises ausdruckt. Die Berechnungen werden nach Vertriebskanal gruppiert. Die Werte SLOPE. INTCPT. RSQR sind Steigung, Intercept und Bestimmungskoeffizient der Regressionslinie. Der (ganzzahlige) Wert COUNT ist die Anzahl der Produkte in jedem Kanal, fur den sowohl die verkauften Mengen als auch die Listenpreisdaten verfugbar sind. Haufige Itemsets Anstatt zu zahlen, wie oft ein bestimmtes Ereignis auftritt (z. B. wie oft jemand im Supermarkt Milch gekauft hat), bietet haufige Itemsets einen Mechanismus zum Zahlen, wie oft mehrere Ereignisse zusammen auftreten (zum Beispiel, wie oft jemand beide Milch gekauft hat) Und Getreide zusammen an der Supermarkt). Die Eingabe der Funktion "frequent-itemsets" ist ein Satz von Daten, die Sammlungen von Elementen (Itemsets) darstellen. Einige Beispiele fur Postenets konnten alle Produkte sein, die ein bestimmter Kunde in einer einzigen Reise zum Lebensmittelgeschaft gekauft hat (allgemein als Marktkorb bezeichnet), die Webseiten, auf die ein Benutzer in einer einzigen Sitzung zugreift, oder die Finanzdienstleistungen, die a Kundennutzen. Die Vorstellung eines haufigen Itemset ist es, diejenigen Itemsets zu finden, die am haufigsten auftreten. Wenn Sie den Haufigkeits-Itemset-Operator auf einen Lebensmitteleinzelhandel-Point-of-Sale-Daten anwenden, konnen Sie zum Beispiel entdecken, dass Milch und Bananen das am haufigsten gekaufte Paar von Artikeln sind. Haufige Postenets sind damit seit vielen Jahren in Business-Intelligence-Umgebungen verwendet worden, wobei die gebrauchlichste fur die Marktkorb-Analyse im Einzelhandel ist. Haufige Postenets werden mit der Datenbank integriert, die uber relationale Tabellen verfugt und uber SQL aufgerufen wird. Diese Integration bietet ein paar wichtige Vorteile: Anwendungen, die bisher auf haufige Itemset-Operationen angewiesen waren, profitieren nun von einer deutlich verbesserten Performance sowie einer einfacheren Implementierung. SQL-basierte Anwendungen, die bisher keine haufigen Postenets verwendet haben, konnen nun leicht erweitert werden, um diese Funktionalitat nutzen zu konnen. Haufige Itemsets-Analyse wird mit dem PL / SQL-Paket DBMSFREQUENTITEMSETS durchgefuhrt. Weitere Informationen finden Sie unter PL / SQL-Pakete und Typenreferenzen. Weitere statistische Funktionen Oracle stellt eine Reihe statistischer SQL-Funktionen und ein Statistikpaket, DBMSSTATFUNCS, vor. In diesem Abschnitt werden einige der neuen Funktionen zusammen mit der grundlegenden Syntax aufgelistet. Ausfuhrliche Informationen zum DBMSSTATFUNCS-Paket und zu Oracle Database SQL Reference finden Sie unter PL / SQL-Pakete und Typenreferenz fur Syntax und Semantik. Beschreibende Statistik Sie konnen folgende deskriptive Statistik berechnen: Median eines Datensatz-Modus eines Datensatzes Sie konnen folgende parametrische Statistik berechnen: Spearmans rho Koeffizient Kendalls tau-b Koeffizient Zusatzlich zu den Funktionen verfugt diese Version uber ein neues PL / SQL Paket, DBMSSTATFUNCS. Es enthalt die beschreibende statistische Funktion ZUSAMMENFASSUNG zusammen mit Funktionen zur Unterstutzung der Verteilungsanpassung. Die SUMMARY-Funktion fasst eine numerische Spalte einer Tabelle mit einer Vielzahl von deskriptiven Statistiken zusammen. Die funf Verteilungsanpassungsfunktionen unterstutzen normale, einheitliche, Weibull-, Poisson - und Exponentialverteilungen. WIDTHBUCKET-Funktion Die WIDTHBUCKET-Funktion gibt fur einen gegebenen Ausdruck die Bucket-Nummer zuruck, nach der das Ergebnis dieses Ausdrucks zugewiesen wird. Sie konnen mit dieser Funktion Gleichheitshistogramme erzeugen. Equiwidth-Histogramme unterteilen Datensatze in Buckets, deren Intervallgro?e (hochster Wert zum niedrigsten Wert) gleich ist. Die Anzahl der Zeilen, die von jedem Eimer gehalten werden, variiert. Eine verwandte Funktion, NTILE. Schafft gleich gro?e Schaufeln. Equiwidth-Histogramme konnen nur fur numerische, Datums - oder Datetime-Typen erzeugt werden. Die ersten drei Parameter sollten also alle numerischen Ausdrucke oder alle Datumsausdrucke sein. Andere Ausdrucke sind nicht zulassig. Wenn der erste Parameter NULL ist. Das Ergebnis ist NULL. Wenn der zweite oder dritte Parameter NULL ist. Wird eine Fehlermeldung zuruckgegeben, da ein NULL-Wert keinen Endpunkt (oder einen beliebigen Punkt) fur einen Bereich in einer Datums - oder numerischen Wertdimension angibt. Der letzte Parameter (Anzahl der Buckets) sollte ein numerischer Ausdruck sein, der einen positiven Integerwert 0, NULL auswertet. Oder ein negativer Wert fuhrt zu einem Fehler. Die Buckets sind von 0 bis (n 1) nummeriert. Bucket 0 enthalt die Anzahl der Werte, die kleiner als das Minimum sind. Bucket (n 1) enthalt die Anzahl der Werte, die gro?er oder gleich dem maximalen angegebenen Wert sind. WIDTHBUCKET Syntax Das WIDTHBUCKET nimmt vier Ausdrucke als Parameter an. Der erste Parameter ist der Ausdruck, fur den das equiwidth-Histogramm gilt. Der zweite und dritte Parameter sind Ausdrucke, die die Endpunkte des akzeptablen Bereichs fur den ersten Parameter bezeichnen. Der vierte Parameter bezeichnet die Anzahl der Buckets. Betrachten Sie die folgenden Daten von Tischkunden. Dass die Kreditlimiten von 17 Kunden zeigt. Diese Daten werden in der in Beispiel 21-19 gezeigten Abfrage gesammelt. In der Tabelle Kunden. Die Spalte custcreditlimit enthalt Werte zwischen 1500 und 15000, und wir konnen die Werte zu vier Equiwidth Buckets, nummeriert von 1 bis 4, mit WIDTHBUCKET (custcreditlimit, 0, 20000, 4) zuweisen. Idealerweise ist jede Schaufel ein geschlossenes Intervall der reellen Zahlenlinie, z. B. ist die Schaufelzahl 2 Scores zwischen 5000.0000 und 9999.9999 zugeordnet. Manchmal mit 5000, 10000 bezeichnet), um anzuzeigen, da? 5.000 in dem Intervall enthalten sind und 10.000 ausgeschlossen sind. Um Werte au?erhalb des Bereiches 0, 20.000 zu erfassen, werden Werte kleiner als 0 einer bezeichneten Unterlaufschaufel mit der Nummer 0 und Werte gro?er oder gleich 20.000 einer zugeordneten Uberlaufschaufel zugeordnet, die mit 5 (num Schaufeln 1 Im Algemeinen). Siehe Abbildung 21-3 fur eine grafische Darstellung, wie die Buckets zugeordnet sind. Sie konnen die Schranken in umgekehrter Reihenfolge angeben, z. B. WIDTHBUCKET (custcreditlimit 20000. 0. 4). Wenn die Schranken umgekehrt werden, sind die Buckets offen-geschlossene Intervalle. In diesem Beispiel ist die Schaufelzahl 1 (15000,20000, die Schaufelzahl 2 ist (10000,15000 und die Schaufelzahl 4, (0, 5000. Die Uberlaufschaufel wird mit 0 (20000. unendlich) und die Unterlaufschaufel numeriert Wird numeriert 5 (- unendlich 0. Es ist ein Fehler, wenn der Bucket-Zahlparameter 0 oder negativ ist Die nachfolgende g-Abfrage zeigt die Bucket-Nummern fur die Kreditlimits in der Kundentabelle fur beide Falle, in denen die Grenzen in der Regel angegeben sind Oder umgekehrte Reihenfolge Wir verwenden einen Bereich von 0 bis 20 000. Benutzerdefinierte Aggregatfunktionen Oracle bietet eine Moglichkeit zur Erstellung eigener Funktionen, sogenannte benutzerdefinierte Aggregatfunktionen, die in Programmiersprachen wie PL / SQL, Java, Und C, und konnen als analytische Funktionen oder Aggregate in materialisierten Ansichten verwendet werden Weitere Informationen zu Syntax und Einschrankungen finden Sie im Oracle Data Cartridge Developers Guide Die Vorteile dieser Funktionen sind: Hochkomplexe Funktionen konnen mit einer vollstandig prozeduralen Sprache programmiert werden. Hohere Skalierbarkeit als andere Techniken, wenn benutzerdefinierte Funktionen fur die Parallelverarbeitung programmiert werden. Objektdatentypen konnen verarbeitet werden. Als einfaches Beispiel fur eine benutzerdefinierte Aggregatfunktion ist die Skew-Statistik zu betrachten. Diese Berechnung mi?t, wenn ein Datensatz eine schiefe Verteilung um seinen Mittelwert hat. Es wird Ihnen sagen, wenn ein Schwanz der Verteilung ist deutlich gro?er als die anderen. Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Aggregat namens udskew erstellt und auf die Kreditlimitdaten des vorherigen Beispiels angewendet haben, konnen die SQL-Anweisung und die Ergebnisse wie folgt aussehen: Bevor Sie benutzerdefinierte Aggregatfunktionen erstellen, sollten Sie prufen, ob Ihre Anforderungen erfullt werden konnen In regelma?igen SQL. Viele komplexe Berechnungen sind direkt in SQL moglich, insbesondere durch Verwendung des CASE-Ausdrucks. Der Aufenthalt mit regularem SQL ermoglicht eine einfachere Entwicklung, und viele Abfrageoperationen sind in SQL bereits gut parallelisiert. Selbst das fruhere Beispiel, die Skew-Statistik, kann mit Standard, wenn auch langwierig, SQL erstellt werden. CASE Expressions Oracle now supports simple and searched CASE statements. CASE statements are similar in purpose to the DECODE statement, but they offer more flexibility and logical power. They are also easier to read than traditional DECODE statements, and offer better performance as well. They are commonly used when breaking categories into buckets like age (for example, 20-29, 30-39, and so on). The syntax for simple statements is: The syntax for searched statements is: You can specify only 255 arguments and each WHEN. THEN pair counts as two arguments. For a workaround to this limit, see Oracle Database SQL Reference . Suppose you wanted to find the average salary of all employees in the company. If an employees salary is less than 2000, you want the query to use 2000 instead. Without a CASE statement, you would have to write this query as follows, In this, foo is a function that returns its input if the input is greater than 2000, and returns 2000 otherwise. The query has performance implications because it needs to invoke a function for each row. Writing custom functions can also add to the development load. Using CASE expressions in the database without PL/SQL, this query can be rewritten as: Using a CASE expression lets you avoid developing custom functions and can also perform faster. Creating Histograms With User-Defined Buckets You can use the CASE statement when you want to obtain histograms with user-defined buckets (both in number of buckets and width of each bucket). The following are two examples of histograms created with CASE statements. In the first example, the histogram totals are shown in multiple columns and a single row is returned. In the second example, the histogram is shown with a label column and a single column for totals, and multiple rows are returned. Example 21-21 Histogram Example 1 Example 21-22 Histogram Example 2 Data Densification for Reporting Data is normally stored in sparse form. That is, if no value exists for a given combination of dimension values, no row exists in the fact table. However, you may want to view the data in dense form, with rows for all combination of dimension values displayed even when no fact data exist for them. For example, if a product did not sell during a particular time period, you may still want to see the product for that time period with zero sales value next to it. Moreover, time series calculations can be performed most easily when data is dense along the time dimension. This is because dense data will fill a consistent number of rows for each period, which in turn makes it simple to use the analytic windowing functions with physical offsets. Data densification is the process of converting spare data into dense form. To overcome the problem of sparsity, you can use a partitioned outer join to fill the gaps in a time series or any other dimension. Such a join extends the conventional outer join syntax by applying the outer join to each logical partition defined in a query. Oracle logically partitions the rows in your query based on the expression you specify in the PARTITION BY clause. The result of a partitioned outer join is a UNION of the outer joins of each of the partitions in the logically partitioned table with the table on the other side of the join. Note that you can use this type of join to fill the gaps in any dimension, not just the time dimension. Most of the examples here focus on the time dimension because it is the dimension most frequently used as a basis for comparisons. Partition Join Syntax The syntax for partitioned outer join extends the ANSI SQL JOIN clause with the phrase PARTITION BY followed by an expression list. The expressions in the list specify the group to which the outer join is applied. The following are the two forms of syntax normally used for partitioned outer join: Note that FULL OUTER JOIN is not supported with a partitioned outer join. Sample of Sparse Data A typi cal situation with a sparse dimension is shown in the following example, which computes the weekly sales and year-to-date sales for the product Bounce for weeks 20-30 in 2000 and 2001: In this example, we would expect 22 rows of data (11 weeks each from 2 years) if the data were dense. However we get only 18 rows because weeks 25 and 26 are missing in 2000, and weeks 26 and 28 in 2001. Filling Gaps in Data We can take the sparse data of the preceding query and do a partitioned outer join with a dense set of time data. In the following query, we alias our original query as v and we select data from the times table, which we alias as t. Here we retrieve 22 rows because there are no gaps in the series. The four added rows each have 0 as their Sales value set to 0 by using the NVL function. Note that in this query, a WHERE condition was placed for weeks between 20 and 30 in the inline view for the time dimension. This was introduced to keep the result set small. Filling Gaps in Two Dimensions N-dimensional data is typically displayed as a dense 2-dimensional cross tab of (n - 2) page dimensions. This requires that all dimension values for the two dimensions appearing in the cross tab be filled in. The following is another example where the partitioned outer join capability can be used for filling the gaps on two dimensions: In this query, the WITH sub-query factoring clause v1. summarizes sales data at the product, country, and year level. This result is sparse but users may want to see all the country, year combinations for each product. To achieve this, we take each partition of v1 based on product values and outer join it on the country dimension first. This will give us all values of country for each product. We then take that result and partition it on product and country values and then outer join it on time dimension. This will give us all time values for each product and country combination. Filling Gaps in an Inventory Table An inventory table typically tracks quantity of units available for various products. This table is sparse: it only stores a row for a product when there is an event. For a sales table, the event is a sale, and for the inventory table, the event is a change in quantity available for a product. For example, consider the following inventory table: The inventory table now has the following rows: For reporting purposes, users may want to see this inventory data differently. For example, they may want to see all values of time for each product. This can be accomplished using partitioned outer join. In addition, for the newly inserted rows of missing time periods, users may want to see the values for quantity of units column to be carried over from the most recent existing time period. The latter can be accomplished using analytic window function LASTVALUE value. Here is the query and the desired output: The inner query computes a partitioned outer join on time within each product. The inner query densifies the data on the time dimension (meaning the time dimension will now have a row for each day of the week). However, the measure column quantity will have nulls for the newly added rows (see the output in the column quantity in the following results. The outer query uses the analytic function LASTVALUE. Applying this function partitions the data by product and orders the data on the time dimension column ( timeid ). For each row, the function finds the last non-null value in the window due to the option IGNORE NULLS. which you can use with both LASTVALUE and FIRSTVALUE. We see the desired output in the column repeatedquantity in the following output: Computing Data Values to Fill Gaps Examples in previous section illustrate how to use partitioned outer join to fill gaps in one or more dimensions. However, the result sets produced by partitioned outer join have null values for columns that are not included in the PARTITION BY list. Typically, these are measure columns. Users can make use of analytic SQL functions to replace those null values with a non-null value. For example, the following query computes monthly totals for products 64MB Memory card and DVD-R Discs (product IDs 122 and 136) for the year 2000. It uses partitioned outer join to densify data for all months. For the missing months, it then uses the analytic SQL function AVG to compute the sales and units to be the average of the months when the product was sold. If working in SQLPlus, the following two commands will wrap the column headings for greater readability of results: Time Series Calculations on Densified Data Densificatio n is not just for reporting purpose. It also enables certain types of calculations, especially, time series calculations. Time series calculations are easier when data is dense along the time dimension. Dense data has a consistent number of rows for each time periods which in turn make it simple to use analytic window functions with physical offsets. To illustrate, lets first take the example on Filling Gaps in Data. and lets add an analytic function to that query. In the following enhanced version, we calculate weekly year-to-date sales alongside the weekly sales. The NULL values that the partitioned outer join inserts in making the time series dense are handled in the usual way: the SUM function treats them as 0s. Period-to-Period Comparison for One Time Level: Example How do we use this feature to compare values across time periods Specifically, how do we calculate a year-over-year sales comparison at the week level The following query returns on the same row, for each product, the year-to-date sales for each week of 2001 with that of 2000. Note that in this example we start with a WITH clause. This improves readability of the query and lets us focus on the partitioned outer join. If working in SQLPlus, the following command will wrap the column headings for greater readability of results: In the FROM clause of the in-line view densesales. we use a partitioned outer join of aggregate view v and time view t to fill gaps in the sales data along the time dimension. The output of the partitioned outer join is then processed by the analytic function SUM. OVER to compute the weekly year-to-date sales (the weeklyytdsales column). Thus, the view densesales computes the year-to-date sales data for each week, including those missing in the aggregate view s. The in-line view yearoveryearsales then computes the year ago weekly year-to-date sales using the LAG function. The LAG function labeled weeklyytdsalesprioryear specifies a PARTITION BY clause that pairs rows for the same week of years 2000 and 2001 into a single partition. We then pass an offset of 1 to the LAG function to get the weekly year to date sales for the prior year. The outermost query block selects data from yearoveryearsales with the condition yr 2001, and thus the query returns, for each product, its weekly year-to-date sales in the specified weeks of years 2001 and 2000. Period-to-Period Comparison for Multiple Time Levels: Example While the prior example shows us a way to create comparisons for a single time level, it would be even more useful to handle multiple time levels in a single query. For example, we could compare sales versus the prior period at the year, quarter, month and day levels. How can we create a query which performs a year-over-year comparison of year-to-date sales for all levels of our time hierarchy We will take several steps to perform this task. The goal is a single query with comparisons at the day, week, month, quarter, and year level. The steps are as follows: We will create a view called cubeprodtime. which holds a hierarchical cube of sales aggregated across times and products . Then we will create a view of the time dimension to use as an edge of the cube. The time edge, which holds a complete set of dates, will be partitioned outer joined to the sparse data in the view cubeprodtime . Finally, for maximum performance, we will create a materialized view, mvprodtime. built using the same definition as cubeprodtime . For more information regarding hierarchical cubes, see Chapter 20, SQL for Aggregation in Data Warehouses. The materialized view is defined using the following statement: Step 1 Create the hierarchical cube view The materialized view shown in the following may already exist in your system if not, create it now. If you must generate it, please note that we limit the query to just two products to keep processing time short: Because this view is limited to two products, it returns just over 2200 rows. Note that the column HierarchicalTime contains string representations of time from all levels of the time hierarchy. The CASE expression used for the HierarchicalTime column appends a marker (0, 1. ) to each date string to denote the time level of the value. A 0 represents the year level, 1 is quarters, 2 is months, and 3 is day. Note that the GROUP BY clause is a concatenated ROLLUP which specifies the rollup hierarchy for the time and product dimensions. The GROUP BY clause is what determines the hierarchical cube contents. Step 2 Create the view edgetime, which is a complete set of date values edgetime is the source for filling time gaps in the hierarchical cube using a partitioned outer join. The column HierarchicalTime in edgetime will be used in a partitioned join with the HierarchicalTime column in the view cubeprodtime. The following statement defines edgetime : Step 3 Create the materialized view mvprodtime to support faster performance The materialized view definition is a duplicate of the view cubeprodtime defined earlier. Because it is a duplicate query, references to cubeprodtime will be rewritten to use the mvprodtime materialized view. The following materialized may already exist in your system if not, create it now. If you must generate it, please note that we limit the query to just two products to keep processing time short. Step 4 Create the comparison query We have now set the stage for our comparison query. We can obtain period-to-period comparison calculations at all time levels. It requires applying analytic functions to a hierarchical cube with dense data along the time dimension. Some of the calculations we can achieve for each time level are: Sum of sales for prior period at all levels of time. Variance in sales over prior period. Sum of sales in the same period a year ago at all levels of time. Variance in sales over the same period last year. The following example performs all four of these calculations. It uses a partitioned outer join of the views cubeprodtime and edgetime to create an in-line view of dense data called densecubeprodtime. The query then uses the LAG function in the same way as the prior single-level example. The outer WHERE clause specifies time at three levels: the days of August 2001, the entire month, and the entire third quarter of 2001. Note that the last two rows of the results contain the month level and quarter level aggregations. Note: To make the results easier to read if you are using SQLPlus, the column headings should be adjusted with the following commands. The commands will fold the column headings to reduce line length: Here is the query comparing current sales to prior and year ago sales: The first LAG function ( salespriorperiod ) partitions the data on gidp. cat. subcat. prod. gidt and orders the rows on all the time dimension columns. It gets the sales value of the prior period by passing an offset of 1. The second LAG function ( salessameperiodprioryear ) partitions the data on additional columns qtrnum. monnum. and daynum and orders it on yr so that, with an offset of 1, it can compute the year ago sales for the same period. The outermost SELECT clause computes the variances. Creating a Custom Member in a Dimension: Example In many OLAP tasks, it is helpful to define custom members in a dimension. For instance, you might define a specialized time period for analyses. You can use a partitioned outer join to temporarily add a member to a dimension. Note that the new SQL MODEL clause is suitable for creating more complex scenarios involving new members in dimensions. See Chapter 22, SQL for Modeling for more information on this topic. As an example of a task, what if we want to define a new member for our time dimension We want to create a 13th member of the Month level in our time dimension. This 13th month is defined as the summation of the sales for each product in the first month of each quarter of year 2001. The solution has two steps. Note that we will build this solution using the views and tables created in the prior example. Two steps are required. First, create a view with the new member added to the appropriate dimension. The view uses a UNION ALL operation to add the new member. To query using the custom member, use a CASE expression and a partitioned outer join. Our new member for the time dimension is created with the following view: In this statement, the view timec is defined by performing a UNION ALL of the edgetime view (defined in the prior example) and the user-defined 13th month. The gidt value of 8 was chosen to differentiate the custom member from the standard members. The UNION ALL specifies the attributes for a 13th month member by doing a SELECT from the DUAL table. Note that the grouping id, column gidt. is set to 8, and the quarter number is set to 5. Then, the second step is to use an inline view of the query to perform a partitioned outer join of cubeprodtime with timec. This step creates sales data for the 13th month at each level of product aggregation. In the main query, the analytic function SUM is used with a CASE expression to compute the 13th month, which is defined as the summation of the first months sales of each quarter. The SUM function uses a CASE to limit the data to months 1, 4, 7, and 10 within each year. Due to the tiny data set, with just 2 products, the rollup values of the results are necessarily repetitions of lower level aggregations. For more realistic set of rollup values, you can include more products from the Game Console and Y Box Games subcategories in the underlying materialized view.

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