Vwap Forex Indicator

Preço médio ponderado por volume (VWAP) Preço médio ponderado por volume (VWAP) Introdução O preço médio ponderado por volume (VWAP) é exatamente o que parece: o preço médio ponderado por volume. O VWAP é igual ao valor em dólares de todos os períodos de negociação dividido pelo volume de negociação total do dia atual. O cálculo começa quando a negociação abre e termina quando o fechamento da negociação. Como é bom apenas para o dia de negociação atual, os períodos intradanos e os dados são usados ​​no cálculo. Tick ​​versus Minute Traditional VWAP é baseado em dados de marca. Como se pode imaginar, há muitos carrapatos (trocas) durante cada minuto do dia. Os títulos ativos durante períodos de tempo ativos podem ter 20 a 30 carrapatos em um minuto sozinhos. Com 390 minutos em um típico dia de negociação na bolsa, muitas ações acabam com bem mais de 5000 carrapatos por dia. Há mais de 5000 ações negociadas todos os dias e esses carrapatos começam a se somar exponencialmente. Escusado será dizer que o tick-data é muito intensivo em recursos. Em vez de VWAP com base em dados de marca, o StockCharts oferece VWAP intradiário com base em períodos intradía (1, 5, 10, 15, 30 ou 60 minutos). Observe que o VWAP não está definido para períodos diários, semanais ou mensais devido à natureza do cálculo (veja abaixo). Cálculo Existem cinco etapas envolvidas no cálculo do VWAP. Primeiro, computa o preço típico para o período intradiário. Esta é a média do alto, baixo e próximo. Em segundo lugar, multiplique o preço típico pelo volume do período de 03. Em terceiro lugar, crie um total em execução desses valores. Isso também é conhecido como um total acumulado. Em quarto lugar, crie um total total de volume (volume acumulado). Em quinto lugar, divida o total de preço-volume pelo total total de volume. O exemplo acima mostra VWAP de 1 minuto para os primeiros 30 minutos de negociação na IBM. A divisão do preço-volume cumulativo por volume acumulado produz um nível de preço ajustado (ponderado) por volume. O primeiro valor VWAP é sempre o preço típico porque o volume é igual no numerador e o denominador. Eles se cancelam no primeiro cálculo. O gráfico abaixo mostra barras de 1 minuto com VWAP para IBM. Os preços variaram de 127,36 no alto para 126,67 na baixa para os primeiros 30 minutos de negociação. Na verdade, foi um bastante volátil em 30 minutos. VWAP variou de 127,21 a 127,09 e passou seu tempo no meio desta faixa. Características Como as médias móveis, o VWAP desacelera o preço porque é uma média baseada em dados passados. Quanto mais dados há, maior o atraso. Um estoque foi negociado por cerca de 331 minutos até as 3PM. Como uma média acumulada, esse indicador é semelhante a uma média móvel de 330 períodos. Isso é um monte de dados passados. O valor VWAP de 1 minuto no final do dia é muitas vezes bastante próximo do valor final para uma média móvel de 390 minutos. Ambas as médias móveis são baseadas nas barras de 1 minuto para esse dia. No final, ambos são baseados em 390 minutos de dados (um dia inteiro). Não se pode comparar a média móvel de 390 minutos com o VWAP durante o dia. Uma média móvel de 390 minutos às 12:00 horas incluirá dados do dia anterior. O VWAP não. Lembre-se, os cálculos do VWAP começam frescos no final e terminam no final. 150 minutos de negociação foram decorridos até às 12:00 da tarde. Portanto, o VWAP às 12:00 precisa ser comparado com uma média móvel de 150 minutos. Apesar deste atraso, os cartistas podem comparar o VWAP com o preço atual para determinar a direção geral dos preços intradiários. Funciona de forma semelhante a uma média móvel. Em geral, os preços intradiários estão caindo quando abaixo do VWAP e os preços intradiários estão subindo quando acima do VWAP. O VWAP irá cair em algum lugar entre o intervalo alto-baixo do dia, quando os preços estão limitados para o dia. Os próximos três gráficos mostram exemplos de VWAP ascendentes, quentes e planos. Usos para VWAP O VWAP é usado para identificar pontos de liquidez. Como uma medida de preço ponderada em volume, o VWAP reflete os níveis de preços ponderados por volume. Isso pode ajudar as instituições com grandes pedidos. A idéia não é interromper o mercado ao entrar grandes encomendas de compra ou venda. O VWAP ajuda essas instituições a determinar os pontos de preços líquidos e ilíquidos para uma segurança específica em um período de tempo muito curto. O VWAP também pode ser usado para medir a eficiência comercial. Depois de comprar ou vender uma segurança, as instituições ou indivíduos podem comparar seu preço com valores de VWAP. Uma ordem de compra executada abaixo do valor VWAP seria considerada um bom preenchimento porque a segurança foi comprada a um preço abaixo da média. Por outro lado, uma ordem de venda executada acima do VWAP seria considerada um bom preenchimento porque foi vendida a um preço acima da média. Conclusões O VWAP serve como ponto de referência para preços por um dia. Como tal, é mais adequado para a análise intradía. Chartists pode comparar os preços atuais com os valores VWAP para determinar a tendência intradiária. O VWAP também pode ser usado para determinar o valor relativo. Os preços abaixo dos valores VWAP são relativamente baixos para esse dia ou horário específico. Os preços acima dos valores VWAP são relativamente altos para esse dia ou horário específico. Tenha em mente que o VWAP é um indicador cumulativo, o que significa que o número de pontos de dados aumenta progressivamente ao longo do dia. Em um gráfico de 1 minuto, a IBM terá 90 pontos de dados (minutos) por 11 AM, 210 pontos de dados por 1PM e 390 pontos de dados ao fechar. O número aumenta drasticamente à medida que o dia se estende. É por isso que o VWAP está atrasado e esse atraso aumenta à medida que o dia se estende. SharpCharts O preço médio ponderado por volume (VWAP) pode ser plotado como um indicador de sobreposição em Sharpcharts. Depois de inserir o símbolo de segurança, escolha um período intradiário e um intervalo. Isso pode ser por 1 dia ou preencher o gráfico. Chartists que procuram mais detalhes podem escolher preencher o gráfico. Chartist à procura de níveis gerais pode escolher 1 dia. O VWAP pode ser plotado em mais de um dia, mas o indicador saltará do seu valor de fechamento anterior para o preço típico para o próximo aberto, quando um novo período de cálculo começar. Observe também que os valores do VWAP podem às vezes cair no gráfico de preços. O VWAP em 45,5 será exibido em um gráfico com uma faixa de preço de 45,8 a 47. Os cartistas às vezes precisam expandir o intervalo para um dia inteiro para ver o VWAP no gráfico. O valor VWAP sempre é exibido no canto superior esquerdo do gráfico. Clique no gráfico abaixo para ver um exemplo em tempo real. fxVolatilidade 862009 Tamanho 5.66 KB Link Temporariamente Indisponível Duas CCIs em uma janela com configurações padrão de 14 e 100 períodos. Padrões ajustáveis. Indicador Duel Volatilidade Bandas Categoria Volatilidade Data de Probabilidade 7282009 Tamanho - 4.59 KB Link Temporariamente Indisponível Usando marcos de tempo de banda de volatilidade separada, os comerciantes podem identificar fuga de volatilidade de ação de preço, ao mesmo tempo que identificam a consolidação através de volatilidade de curto prazo desmoronando sob a volatilidade de longo prazo. Transcorrendo mercados através da volatilidade e da probabilidade Quase todos os mercados financeiros exibem volatilidade implacável para os comerciantes que tentam capitalizar a negociação em prazos de curto prazo. Devido ao paradigma subjacente da vulnerabilidade 82201, muitos comerciantes - tanto novos quanto experientes representam um risco significativo de perdas imprevistas, se seus negócios se movessem contra o fluxo de grandes quantidades. Além disso, embora o fluxo de pedidos possa não parecer uma variável razoavelmente transparente no Forex, na realidade, através de estatísticas descritivas, podemos não apenas prever quando o fluxo da ordem institucional pode começar, mas onde também pode terminar. No final, através da volatilidade e da probabilidade, os comerciantes experientes aprenderão a ajustar as ondas8217 do fluxo de pedidos nos mercados. Em algum nível, espero que esses conceitos sejam encontrados com algum senso de resistência, já que os comerciantes encontram dificuldade em deixar para trás as noções 8217 de análise técnica por trás. Com isso, muitas vezes, quando o padrão de coisas aceito8217 é desafiado, alguns têm dificuldade em deixar as informações que foram ensinadas como confiáveis ​​por tanto tempo. Como o dramaturgo do século XIX, Henrik Ibsen, declarou na peça 1882, O Inimigo do Povo (1882) 8220, a maioria sempre está errada.8221 Ao olhar verdadeiramente nos mercados, uma coisa é segura, as técnicas muitas vezes podem nos mentir, fornecendo sinais falsos ou Ainda pior, sinais incrivelmente confusos à medida que se desenvolvem em tempo real. De qualquer forma, muitas pessoas continuam realizando ocorrências simples dentro da análise técnica como fato, sem nunca considerar o verdadeiro paradigma de por que os eventos estão ocorrendo nas paradas de qualquer maneira. Realmente, a análise técnica só é verdade, na medida em que pessoas suficientes estão agindo na mesma informação ao mesmo tempo. No entanto, como vimos no Capítulo Dois, os técnicos estão realmente falhando no mercado atual de 8217, porque muitas pessoas estão agindo na mesma informação 8216pre-set8217 ao mesmo tempo. Além disso, em termos da profeção auto-realizável da análise técnica, 8217, e se a maioria estiver errada na maioria das vezes? Já sabia que cerca de 95% de todos os comerciantes de Forex de varejo perdem dinheiro. No entanto, se pudermos tomar um momento para Retornar dos conceitos mais amplos de análise técnica e fundamental, podemos muito bem poder ver que, independentemente da ação que se desenrola, no final do dia, o resultado não passa de dados. Além disso, 8216the data8217 está realmente nos dizendo mais do que apenas algumas facetas simples sobre os mercados, os dados estão realmente fornecendo insights importantes sobre a probabilidade, a volatilidade e os fundamentos fundamentais - mercados verdadeiramente móveis. Infelizmente, é aqui que muitos podem ter problemas para romper com a mentalidade maior de técnicas, fundamentos e economia econômicas aceitas, para realmente começar a ver isso realmente, todos os mercados têm a capacidade de prever a volatilidade com base em nada além da própria probabilidade. Deixe-me dar um passo atrás por um momento e esclarecer. I8217m não pede aos comerciantes que abandonem completamente a análise fundamental e técnica tradicional, mas, em vez disso, simplesmente entendam que tanto a economia quanto os técnicos não são apenas transparentes através da probabilidade, mas talvez até previsíveis. O fato é que a análise técnica geralmente só percebe os acontecimentos no passado. O que isso significa é que a análise técnica é realmente a medida de informações que já ocorreu, sem levar em conta a probabilidade do que poderia ocorrer no futuro. Em essência, a análise técnica não é mais do que um estudo da história. No entanto, há aqueles que continuarão a argumentar que a análise técnica pode prever o futuro. Embora isso possa ser verdade em algumas circunstâncias, o fato é que muitas vezes as técnicas são. Você já entrou em uma negociação com base em um indicador de sobrecompra ou sobrevenda, apenas para ver a quebra técnica e o movimento comercial contra você? Caso em questão, no incrível livro Análise Técnica para o Profissional de Comércio por Constance Brown, no Capítulo que ela pergunta, 8220. Sinto falta de um sinal tão óbvio como esse, Constance Brown é verdadeiramente correta, porque muitos comerciantes realmente nunca olham para o que 8211 está acontecendo. Repetidamente, vejo que os comerciantes ignoram completamente o raciocínio filosófico, fundamental, matemático e de senso comum atrás dos gráficos que eles trocam. Posso assegurar-lhe que, quando essas pessoas ficam doentes e cansadas de perder dinheiro, finalmente sairão ou começarão a colocar o tempo. De qualquer forma, negociar puramente fora técnicos é semelhante a procurar Braille no drive-thru. A razão por trás da razão de as mentiras técnicas é simplesmente que quando se infere um resultado - com base em seu (s) gráfico (s), o dinheiro real que impulsiona o resultado realmente se sente de maneira completamente diferente. (O acima mencionado é simples, eu sei, mas é a verdade.) O que é mais, às vezes, os comerciantes que não têm nenhuma razão real para estarem em posição, em primeiro lugar, saltarão no primeiro sinal de problemas, criando circunstâncias adicionais de Extrema volatilidade. A mesma lógica aplica-se aos fundamentos, na medida em que pessoas suficientes têm que acreditar em um resultado futuro para a ação comercial real para imitar o resultado obtido pelas mesmas pessoas percorridas8221. No entanto, quando os fundamentos mudam, muitos comerciantes técnicos nem sabem que a ocorrência ocorreu e, portanto, se encontram não apenas no lado errado do comércio, mas muitas vezes impediram as cópias altas e baixas exatas do intervalo relativo - como bem. Há uma maneira diferente de negociar embora. Quando começamos a entender que a estatística descritiva não só nos permite intuir o verdadeiro sentimento fundamental do mercado, enquanto também ultrapassamos o simples 8216hope8217, que muitas vezes vem com gráficos, começamos a ver que ambos os técnicos E as percepções fundamentais do mercado maior são realmente transparentes dentro dos dados que se desdobram diante de nossos próprios olhos. As estatísticas descritivas são definidas como: 1 Estatística descritiva são usadas para descrever as características básicas dos dados coletados de um estudo experimental de várias maneiras. Eles fornecem resumos simples sobre a amostra e as medidas. Juntamente com a análise gráfica simples, eles constituem a base de praticamente todas as análises quantitativas de dados. É necessário familiarizar-se com os principais métodos de descrição de dados para entender os fenômenos e tomar decisões inteligentes. Várias técnicas que são comumente usadas são classificadas como: Exibições gráficas dos dados em que os gráficos resumem os dados ou facilitam as comparações. Descrição tabular em que as tabelas de números resumem os dados. Estatísticas de resumo (números únicos) que resumem os dados. A minha pergunta para os leitores é esta: como alguém pode tomar uma decisão inteligente nos mercados, sem entender os dados em questão, muitos comerciantes usam análises técnicas para decifrar suas entradas e saídas sem avaliar verdadeiramente os dados apresentados antes deles. O que é mais importante, aborda a supervisão completa dos fundamentos econômicos do senso comum e, de verdade, não é de admirar que seus negócios sejam muitas vezes impedidos no topo ou no fundo. Fundamentos econômicos de lado, let8217s discutem como a análise técnica ultrapassa completamente os comerciantes 8220real data8221 que os comerciantes precisam. Mais importante, a análise técnica é um evento 8220lagging, 8221 que significa que a representação visual que vemos em nossos gráficos só pode existir na medida em que o evento já ocorreu. Em suma, uma equidade, índice, opção, commodity, contrato de futuros ou mesmo moeda deve ter já testemunhado um trade 8216print8217, antes que os dados já apareçam em um gráfico. O que isso significa é que praticamente todas as análises técnicas tradicionais são a de um evento atrasado para prever uma ocorrência futura. Realmente, a verdadeira riqueza em análise técnica é a exibição identificável e representativa de estatísticas descritivas. Quando mudamos a forma como pensamos sobre a análise técnica do Startand, entendo que as técnicas que ocorrem não são um simples 8216chart, ou indicador8217, começamos a ver que a representação visual de gráficos em nossas telas são realmente 8216histical data8217 que podemos usar para estatisticamente Medir a volatilidade e a probabilidade. Para os fins deste capítulo, estaremos usando distribuições normais dentro de nossa medida estatística de ação comercial para implicar volatilidade, tendência e / ou reversões. A aplicação de uma distribuição normal aplica-se à negociação, na medida em que os dados que estamos medindo estão constantemente em movimento com os períodos estudados. Como as médias (vistas através das médias móveis) dos dados estão constantemente em movimento à medida que os preços sobem e caem, os 8216data8217 (preços) nunca ficarão distorcidos de um lado da média ou outra. Eventualmente, os dados cruzarão sobre a média (média móvel), porque a média móvel eventualmente viaja na mesma direção que os dados. O fator de transição 8217 atrás de uma média móvel prova que os dados medidos eventualmente retornarão à cruz média e provavelmente acima, ou abaixo, possivelmente mesmo estendendo-se significativamente na direção oposta. É o conceito da média móvel (onde os dados antigos caiem, isto é, o 1º dia de uma média móvel simples de 50 períodos sendo substituído por cada novo dia dos dados apresentados) que justifica medir a volatilidade através de desvios padrão sob uma curva gaussiana normal. (Realmente, estamos falando sobre o Teorema do Limite Central.) O que é mais, como observa John Bollinger em seu livro Bollinger sobre Bandas de Bollinger, o Teorema do Limite Central nos diz que mesmo quando os dados normalmente não são distribuídos (como é praticamente todos os casos Instrumento financeiro, incluindo Forex), uma amostragem aleatória 8220a produzirá um subconjunto normalmente distribuído para o qual as regras estatísticas serão realizadas.8221 Em suma, amostras menores no mercado não produzirão a kurtosis do conjunto de dados maiores. Gaussian Curve Revisited Dentro da estatística descritiva, usaremos uma distribuição normal aleatória (Curva gaussiana) para medir a volatilidade através de desvios padrão. Em termos da Curva Gaussiana, estamos olhando para uma distribuição normalizada, onde a soma de todos os valores de x, deve ser igual a 1. O que isso significa é que, se estivermos medindo o movimento do preço dentro de 21 períodos em 5 minutos Gráfico (por exemplo), o resultado deve ser igual a uma probabilidade de 1. Em outras palavras, a soma de todos os valores que ocorreram no período medido nos dará uma probabilidade de 1 (um absoluto empírico) que os eventos aconteceram. O que você está referindo aqui é provavelmente de 1 que todos os dados apresentados irão ficar dentro do nosso gráfico. Além disso, ao usar ocorrências historicamente medidas de dados, também podemos usar os mesmos dados para inferir a probabilidade de eventos futuros. Em suma, medindo probabilidade e volatilidade através de meios móveis (médias móveis) e desvios-padrão, podemos inferir as tendências induzidas pela volatilidade, a consolidação consumada por volatilidade e os intervalos de potencial totais, antes mesmo de serem superficiais. Além de seduzir, quando a volatilidade prolongada atinge nossa probabilidade medida 8216 corte off8217, também saberemos começar a procurar uma reversão, embora também possamos saber observar uma continuação perigosa ao mesmo tempo. Em suma, estamos usando dados históricos para inferir a probabilidade de eventos futuros, com base na probabilidade quantitativa, e não apenas na análise técnica tradicional 8216hope8217. Como faremos tudo isso. Como você provavelmente já está ciente, os dados dentro de uma Curva Gaussiana são medidos em 8217 desvios padrão8217 da média. A média aritmética, é claro, é a média de todos os preços registrados no período em que estamos estudando. Assim, ao poder calcular os preços médios para um determinado período, também podemos medir a probabilidade de movimento longe da média através de desvios padrão. Se você se lembrar dos seus antigos dias de estatística, você também pode se lembrar que a maioria de toda a probabilidade de ocorrência de dados cai dentro de três desvios padrão de ambos os lados da média. O que sabemos é que 49,86 de todos os dados devem repousar dentro de três desvios padrão de cada lado da média. Na tradução, a medição de três desvios padrão em ambos os lados da média, equivale a 99,72 dos dados dentro do período medido. Em outras palavras, há uma probabilidade de 99,72 de que todos os dados cairão dentro de três desvios padrão da média. Partindo os desvios padrão, existe uma probabilidade de 34.13 de que nossos dados devem descansar de um lado (acima ou abaixo) da média. Saindo um pouco mais, há um 47,72 provavelmente que todos os dados se situarão dentro de dois desvios padrão de um lado da média e uma probabilidade de 49,86 de que todos os dados repousarão dentro de três desvios padrão de um lado da média . No entanto, enquanto existe um desvio padrão acima da média, há também um desvio padrão abaixo e, portanto, sabe multiplicar todas as nossas probabilidades em dois, para calcular todos os dados em ambos os lados da média. Existe uma probabilidade de 68,26 de que todos os dados se irão dentro de um desvio padrão de ambos os lados da média, a probabilidade 95,44 de todos os dados ficará dentro de dois desvios padrão de ambos os lados da média e uma probabilidade de 99,72 de todos os dados em nosso O período medido irá residir dentro de três desvios padrão de ambos os lados da média. Em termos de medição do 8216mean8217 para este capítulo, usaremos apenas médias móveis simples e não as médias móveis exponentes (que colocam mais peso nos dados de preços a curto prazo deste último.) It8217s é verdade que as médias móveis exponenciais acompanham a verdadeira ação de preço mais De perto, no entanto, vamos apenas ajudá-lo a ser simples.8217 Eu acho que o Sr. Bollinger apresenta um excelente argumento para usar as Médias Movimentais Simples em seu livro, afirmando que estamos simplesmente adicionando uma variável a um cenário já complicado, usando as Médias Movimentais Exponenciais . I8217m não estou dizendo que você não deve usar EMA8217s, mas para essas páginas (pelo menos por enquanto), vamos manter as coisas limpas e simples. Como muitos provavelmente já sabem, uma Média de Movimento Simples (SMA) é criada somando os dados (fechar os preços, por exemplo) para um determinado período e depois dividir pelo número total de períodos somados. Por exemplo, em um gráfico de cinco minutos, um SMA de 20 períodos apresentará a média aritmética, ou a média de todos os preços de fechamento dos últimos 20 bares de 5 minutos. A média móvel simples, então, é o 8216mean8217, do qual estamos baseando nossos desvios padrão, ao tentar medir a probabilidade total de 82178217 de largura ou 8216wingspan8217 de uma determinada curva de dados. O gráfico acima mostra um 20-SMA, que será a base da nossa análise aqui. Por favor, note que o que você está vendo é mais do que apenas uma média móvel8217, em vez disso, estamos vendo uma representação visual da faixa de dados 8220 do mercado8221 dos últimos 20 períodos, dos quais obteremos dados estatísticos, volatilidade e probabilidade. Em essência, estamos vislumbrando o ponto intermediário de nossa curva de dados, traçando uma média móvel simples. Com a média identificada, o que devemos agora imaginar (e mapa) é a curva de dados que fica em cada lado da nossa média. Estamos falando sobre a distribuição de dados 8217 que se situa em ambos os lados da média. A distribuição é realmente uma espécie de balanço de bits (em torno da média), onde podemos realmente ver como os dados estão se desenrolando no nosso gráfico. Também sabemos que deve haver uma probabilidade de 99.7 de que todos os dados se situem dentro de três desvios padrão da média. Como uma imagem diz mil palavras, logo abaixo você verá a representação visual real da Curva Gaussiana em um gráfico. Tenho em atenção que estou usando uma Média de Movimento Simples (SMA) de 50 períodos para medir a Curva Gaussiana no conjunto de dados maiores. Por que o 50-SMA Como a medição de 50 períodos geralmente nos permite capturar dados suficientes, podemos inferir tendências maiores em praticamente todos os cronogramas. O que é mais importante, porque o 50-SMA é altamente cobiçado por muitos comerciantes, estamos realmente colocando o lado da profecia 8220 auto-satisfatório em nossos aspectos, tentando não apenas medir com precisão a volatilidade, mas também entender a maior mentalidade dos comerciantes de varejo em qualquer Momento dado. Olhando para o gráfico atual (abaixo), os comerciantes notarão que quando simplesmente superamos três curvas representativas (denotando o 1º, 2º e 3º desvios padrão), com a média de 50-SMA, começamos a ver como a Curva gaussiana parece quando Mapeando dados reais. No entanto, considere a Curva Gaussiana em outro formato. Imagine a curva como uma escala real de 8220teeter-totter8221, que se moverá da esquerda para a direita, pois os dados que se assentam se movem de um lado para o outro. A questão é, no entanto, como vamos medir a mudança de dados da esquerda para a balança, proporcionando alguma visão para os preços ascendentes ou descendentes. Fique atento8230 Mais para vir Descargo de responsabilidade Aviso legal do governo dos EUA - Comissão de negociação de futuros de commodities Futuros e opções de negociação Tem grandes recompensas potenciais, mas também grande risco potencial. 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N e w t o n forças naturais iluminadas, Einstein iluminou a energia e agora seu livro finalmente atravessou e iluminou as forças e a energia por trás da ação de preços e da volatilidade nos mercados. (Brilhante) Em uma nota pessoal, minhas prateleiras de livros de escritório são preenchidas com livros comerciais em todos os assuntos populares. Psicologia pessoal, gerenciamento de dinheiro, fundamental e análise, análise técnica, etc. e no final do dia, eles começam a parecer muito bonitos. Estou realmente envergonhado de admitir quanto tempo e esforço coloquei para tentar aprender e fazer tudo isso funcionar. Então vem seu livro. A primeira leitura mudou instantaneamente todo o meu modo de pensar e minha abordagem aos mercados. E sim, o capítulo sobre Dr. Sandmel Stuffer. Realmente puxou a cortina para trás, e sua analogia teve todo o sentido. Chad V Las Vegas, Nevada Autor Volatilidade Iluminada Copyright 2010 Wallstreetrockstar fxVolatilidade Todos os Direitos Reservados