Scottrade erhielt die höchste numerische Punktzahl in der JD Power 2016 Self-Directed Investor Satisfaction Study, basierend auf 4 242 Antworten messen 13 Unternehmen und die Erfahrungen und Vorstellungen von Investoren, die Selbst-gerichtete Wertpapierfirmen, überblickten im Januar 2016 verwenden. Ihre Erfahrungen können variieren. Besuchen Sie jdpower. Autorisierte Kontoanmeldung und - zugriff bedeutet, dass die Kunden dem Brokerage-Kontovereinbarung zustimmen. Diese Einwilligung ist jederzeit wirksam, wenn Sie diese Website nutzen. Unberechtigter Zugriff ist untersagt. Scottrade, Inc. und Scottrade Bank sind separate, aber verbundene Unternehmen und sind hundertprozentige Tochtergesellschaften von Scottrade Financial Services, Inc. Brokerage Produkte und Dienstleistungen von Scottrade, Inc. - Mitglied FINRA und SIPC angeboten. Depotprodukte und Dienstleistungen der Scottrade Bank, Mitglied FDIC. 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Weil solche Mittelwerte sich ändern oder sich bewegen, wenn sich die aktuelle Periode von der Zeit t & sub2 ;, t & sub3; usw. bewegt, werden sie als gleitende Durchschnittswerte (Mas) bezeichnet. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist (üblicherweise) der ungewichtete Durchschnitt von k vorherigen Werten. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt ist im Wesentlichen derselbe wie ein einfacher gleitender Durchschnitt, aber mit Beiträgen zum Mittelwert, der durch ihre Nähe zur aktuellen Zeit gewichtet wird. Da es keine einzige, sondern eine ganze Reihe von gleitenden Mittelwerten für eine beliebige Reihe gibt, kann der Satz von Mas selbst auf Graphen aufgetragen, als Serie analysiert und in der Modellierung und Prognose verwendet werden. Eine Reihe von Modellen kann mit gleitenden Durchschnitten konstruiert werden, und diese werden als MA-Modelle bekannt. Wenn solche Modelle mit autoregressiven (AR) Modellen kombiniert werden, sind die resultierenden zusammengesetzten Modelle als ARMA - oder ARIMA-Modelle bekannt (die I ist für integriert). Einfache gleitende Mittelwerte Da eine Zeitreihe als ein Satz von Werten betrachtet werden kann, können t 1,2,3,4, n der Mittelwert dieser Werte berechnet werden. Wenn wir annehmen, daß n ziemlich groß ist, so wählen wir eine ganze Zahl k, die viel kleiner als n ist. Können wir einen Satz von Blockdurchschnitten oder einfache Bewegungsdurchschnitte (der Ordnung k) berechnen: Jede Messung repräsentiert den Durchschnitt der Datenwerte über einem Intervall von k Beobachtungen. Man beachte, daß das erste mögliche MA der Ordnung kgt0 dasjenige für tk ist. Allgemeiner können wir den zusätzlichen Index in die obigen Ausdrücke schreiben und schreiben: Dies bedeutet, daß der geschätzte Mittelwert zum Zeitpunkt t der einfache Mittelwert des beobachteten Wertes zum Zeitpunkt t und den vorhergehenden k-1 Zeitschritten ist. Wenn Gewichte angewandt werden, die den Beitrag von Beobachtungen verringern, die weiter weg in der Zeit sind, wird der gleitende Durchschnitt als exponentiell geglättet. Gleitende Mittelwerte werden häufig als eine Form der Prognose verwendet, wobei der Schätzwert für eine Reihe zum Zeitpunkt t 1, S t1. Wird als MA für den Zeitraum bis einschließlich der Zeit t genommen. z. B. Die heutige Schätzung basiert auf einem Durchschnitt der bisherigen aufgezeichneten Werte bis einschließlich gestern (für tägliche Daten). Einfache gleitende Mittelwerte können als eine Form der Glättung gesehen werden. In dem nachfolgend dargestellten Beispiel wurde der in der Einleitung zu diesem Thema gezeigte Luftverschmutzungs-Datensatz um eine 7-tägige gleitende Linie (MA) ergänzt, die hier in Rot dargestellt ist. Wie man sehen kann, glättet die MA-Linie die Spitzen und Täler in den Daten und kann sehr hilfreich sein, um Trends zu identifizieren. Die Standard-Vorwärtsberechnungsformel bedeutet, dass die ersten k-1-Datenpunkte keinen MA-Wert haben, aber danach rechnen sich die Berechnungen auf den Enddatenpunkt in der Reihe. PM10 tägliche Mittelwerte, Greenwich Quelle: London Air Quality Network, londonair. org. uk Ein Grund für die Berechnung einfacher gleitender Mittelwerte in der beschriebenen Weise ist, dass es Werte für alle Zeitschlitze von der Zeit tk bis zur Gegenwart berechnet werden kann, und Wenn eine neue Messung für die Zeit t 1 erhalten wird, kann die MA für die Zeit t 1 zu dem bereits berechneten Satz addiert werden. Dies bietet eine einfache Vorgehensweise für dynamische Datensätze. Allerdings gibt es einige Probleme mit diesem Ansatz. Es ist vernünftig zu argumentieren, dass sich der Mittelwert der letzten 3 Perioden zum Zeitpunkt t -1, nicht zur Zeit t, befinden sollte. Und für eine MA über eine gerade Anzahl von Perioden vielleicht sollte sie sich in der Mitte zwischen zwei Zeitintervallen befinden. Eine Lösung für dieses Problem besteht darin, zentrierte MA-Berechnungen zu verwenden, bei denen der MA zum Zeitpunkt t der Mittelwert einer symmetrischen Menge von Werten um t ist. Trotz seiner offensichtlichen Verdienste wird dieser Ansatz nicht allgemein verwendet, weil er erfordert, dass Daten für zukünftige Ereignisse verfügbar sind, was möglicherweise nicht der Fall sein kann. In Fällen, in denen die Analyse vollständig aus einer bestehenden Serie besteht, kann die Verwendung von zentriertem Mas bevorzugt sein. Einfache gleitende Mittelwerte können als eine Form von Glättung, Entfernen einiger Hochfrequenzkomponenten einer Zeitreihe und Hervorhebung (aber nicht Entfernen) von Trends in einer ähnlichen Weise wie der allgemeine Begriff der digitalen Filterung betrachtet werden. Tatsächlich sind die gleitenden Mittelwerte eine Form eines linearen Filters. Es ist möglich, eine gleitende Durchschnittsberechnung auf eine Reihe anzuwenden, die bereits geglättet worden ist, d. h. Glätten oder Filtern einer bereits geglätteten Reihe. Zum Beispiel können wir mit einem gleitenden Mittelwert der Ordnung 2 die Berechnungen unter Verwendung von Gewichten betrachten, so daß die MA bei x 2 0,5 x 1 0,5 x 2 gilt. Ebenso ist die MA bei x 3 0,5 x 2 0,5 x 3 Eine zweite Glättungs - oder Filterstufe anwenden, so haben wir 0,5 x 2 0,5 x 3 0,5 (0,5 x 1 0,5 x 2) 0,5 (0,5 x 2 0,5 x 3) 0,25 x 1 0,5 x 2 0,25 x 3, dh die zweistufige Filterung Prozess (oder Faltung) einen variabel gewichteten symmetrischen gleitenden Durchschnitt mit Gewichten erzeugt hat. Mehrere Windungen können sehr komplexe gewichtete gleitende Durchschnitte erzeugen, von denen einige speziell in Spezialgebieten, wie etwa in Lebensversicherungsberechnungen, gefunden wurden. Bewegungsdurchschnitte können verwendet werden, um periodische Effekte zu entfernen, wenn sie mit der Länge der Periodizität als bekannt berechnet werden. Zum Beispiel können mit monatlichen Daten saisonale Schwankungen oft entfernt werden (wenn dies das Ziel ist), indem Sie eine symmetrische 12-monatigen gleitenden Durchschnitt mit allen Monaten gleich gewichtet, mit Ausnahme der ersten und letzten, die mit 12 gewichtet werden 13 Monate im symmetrischen Modell (aktuelle Zeit, t - 6 Monate). Die Gesamtzahl wird durch 12 geteilt. Ähnliche Verfahren können für jede wohldefinierte Periodizität angenommen werden. Exponentiell gewichtete Bewegungsdurchschnitte (EWMA) Mit der einfachen gleitenden Durchschnittsformel werden alle Beobachtungen gleich gewichtet. Wenn wir diese Gleichgewichte, alpha t. Jedes der k Gewichte würde 1 k betragen. So dass die Summe der Gewichte würde 1, und die Formel wäre: Wir haben bereits gesehen, dass mehrere Anwendungen dieses Prozesses in die Gewichte variieren führen. Bei exponentiell gewichteten Bewegungsdurchschnitten wird der Beitrag zum Mittelwert aus mehr zeitlich entfernten Beobachtungen verringert, wodurch neuere (lokale) Ereignisse hervorgehoben werden. Im wesentlichen wird ein Glättungsparameter 0lt alpha lt1 eingeführt und die Formel überarbeitet: Eine symmetrische Version dieser Formel würde die Form haben: Wenn die Gewichte in dem symmetrischen Modell als die Ausdrücke der Ausdrücke der binomialen Expansion ausgewählt werden, (1212) 2q. Sie summieren sich auf 1, und wenn q groß wird, nähert sich die Normalverteilung. Dies ist eine Form der Kerngewichtung, wobei das Binomial als Kernfunktion dient. Die im vorigen Teilabschnitt beschriebene zweistufige Faltung ist genau diese Anordnung, wobei q 1 die Gewichte ergibt. Bei der exponentiellen Glättung ist es notwendig, einen Satz von Gewichten zu verwenden, die auf 1 summieren und die geometrisch verkleinern. Die verwendeten Gewichte haben typischerweise die Form: Um zu zeigen, daß diese Gewichte zu 1 summieren, betrachten wir die Erweiterung von 1 als Reihe. Wir können den Ausdruck in Klammern schreiben und erweitern, indem wir die binomische Formel (1- x) p verwenden. Wobei x (1) und p -1, was ergibt, ergibt sich daraus ein gewichtetes gleitendes Mittel der Form: Diese Summation kann als Rekursionsrelation geschrieben werden, was die Berechnung stark vereinfacht und das Problem vermeidet, dass das Gewichtungsregime Sollte strikt unendlich sein, damit die Gewichte auf 1 summieren (für kleine Werte von Alpha ist dies typischerweise nicht der Fall). Die von verschiedenen Autoren verwendete Schreibweise variiert. Einige verwenden den Buchstaben S, um anzuzeigen, daß die Formel im wesentlichen eine geglättete Variable ist, und schreiben: während die kontrolltheoretische Literatur oft Z anstelle von S für die exponentiell gewichteten oder geglätteten Werte verwendet (siehe z. B. Lucas und Saccucci, 1990, LUC1) , Und die NIST-Website für weitere Details und bearbeitete Beispiele). Die Formeln, die oben zitiert wurden, stammen aus der Arbeit von Roberts (1959, ROB1), aber Hunter (1986, HUN1) verwendet einen Ausdruck der Form, die für die Verwendung in einigen Kontrollverfahren geeigneter sein kann. Bei alpha 1 ist die mittlere Schätzung einfach ihr gemessener Wert (oder der Wert des vorherigen Datenelements). Bei 0,5 ist die Schätzung der einfache gleitende Durchschnitt der aktuellen und vorherigen Messungen. In Prognosemodellen wird der Wert S t. Wird oft als Schätzwert oder Prognosewert für die nächste Zeitperiode, dh als Schätzung für x zum Zeitpunkt t 1, verwendet. Somit haben wir: Dies zeigt, dass der Prognosewert zum Zeitpunkt t 1 eine Kombination des vorherigen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitts ist Plus eine Komponente, die den gewichteten Vorhersagefehler darstellt, epsilon. Zum Zeitpunkt t. Wenn eine Zeitreihe gegeben wird und eine Prognose erforderlich ist, ist ein Wert für alpha erforderlich. Dies kann aus den vorhandenen Daten abgeschätzt werden, indem die Summe der quadrierten Prädiktionsfehler, die mit variierenden Werten von alpha für jedes t 2,3 erhalten werden, ausgewertet wird. Wobei der erste Schätzwert der erste beobachtete Datenwert x ist. Bei Steueranwendungen ist der Wert von alpha wichtig, da er bei der Bestimmung der oberen und unteren Steuergrenzen verwendet wird und die erwartete durchschnittliche Lauflänge (ARL) beeinflusst Bevor diese Kontrollgrenzen unterbrochen werden (unter der Annahme, dass die Zeitreihe eine Menge von zufälligen, identisch verteilten unabhängigen Variablen mit gemeinsamer Varianz darstellt). Unter diesen Umständen ist die Varianz der Kontrollstatistik: (Lucas und Saccucci, 1990): Kontrollgrenzen werden gewöhnlich als feste Vielfache dieser asymptotischen Varianz festgelegt, z. B. - 3-fache Standardabweichung. Wenn beispielsweise & alpha; 0,25 angenommen wird und die zu überwachenden Daten eine Normalverteilung N (0,1) haben, werden bei der Steuerung die Steuergrenzen - 1,134 und der Prozess eine oder andere Grenze in 500 Schritten erreichen im Durchschnitt. Lucas und Saccucci (1990 LUC1) leiten die ARLs für ein breites Spektrum von Alpha-Werten und unter verschiedenen Annahmen unter Verwendung von Markov-Chain-Prozeduren ab. Sie tabellieren die Ergebnisse, einschließlich der Bereitstellung von ARLs, wenn der Mittelwert des Kontrollprozesses um ein Vielfaches der Standardabweichung verschoben worden ist. Beispielsweise beträgt bei einer 0,5-Verschiebung mit alpha 0,25 die ARL weniger als 50 Zeitschritte. Die oben beschriebenen Ansätze sind als einzelne exponentielle Glättung bekannt. Da die Prozeduren einmal auf die Zeitreihe angewendet werden und dann Analysen oder Steuerprozesse auf dem resultierenden geglätteten Datensatz durchgeführt werden. Wenn der Datensatz einen Trend enthält unddie saisonalen Komponenten, können zwei - oder dreistufige exponentielle Glättungen angewendet werden, um diese Effekte zu entfernen (explizit modellieren) (siehe weiter unten im Abschnitt "Vorhersage" und "NIST"). CHA1 Chatfield C (1975) Die Analyse der Zeitreihen: Theorie und Praxis. Chapman und Hall, London HUN1 Hunter J S (1986) Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt. J von Qualitätstechnologie, 18, 203-210 LUC1 Lucas J M, Saccucci M S (1990) Exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche Kontrollschemata: Eigenschaften und Verbesserungen. Technometrics, 32 (1), 1-12 ROB1 Roberts S W (1959) Kontrolltests auf der Grundlage geometrischer Bewegungsdurchschnitte. Technometrics, 1, 239-250Importante rechtliche Informationen über die E-Mail, die Sie senden werden. Durch die Nutzung dieses Dienstes erklären Sie sich damit einverstanden, Ihre echte E-Mail-Adresse einzugeben und nur an Personen zu senden, die Sie kennen. Es ist eine Verletzung des Rechts in einigen Gerichtsbarkeiten zu fälschlich identifizieren sich in einer E-Mail. Alle Informationen, die Sie zur Verfügung stellen, werden von Fidelity ausschließlich für den Zweck verwendet, die E-Mail in Ihrem Namen zu senden. Die Betreffzeile der E-Mail, die Sie senden, ist Fidelity: Ihre E-Mail wurde gesendet. Mutualfonds und Investmentfonds - Fidelity Investments Mit einem Klick auf einen Link öffnet sich ein neues Fenster. Trading in Bewegung mit gleitenden Durchschnitten Entfessle dieses einfache, aber leistungsfähiges Werkzeug, um eine Fülle von Informationen in Ihren Charts zu entsperren. Fidelity Active Trader Nachrichten ndash 11212016 Technische Analyse Active Trader Pro Brokerage Stocks Unter allen technischen Analyse-Tools zu Ihrer VerfügungDow Theorie. MACD. Relative Strength Index. Japanische Leuchter. Und moremoving Durchschnittswerte sind eine der einfachsten zu verstehen und verwenden Sie in Ihrer Strategie. Dennoch können sie auch zu den bedeutendsten Indikatoren für die Markttrends beitragen, was insbesondere für aufwärts gerichtete (oder abwärts gerichtete) Trendmärkte von Vorteil ist, wie der langfristige Aufwärtstrend, den wir seit 2009 erlebt haben. Heres, wie Sie gleitende Durchschnitte integrieren können, um Ihren Handel potenziell zu verbessern Deutsch:. Was sind gleitende Mittelwerte Ein Mittelwert ist einfach der Durchschnitt einer Menge von Zahlen. Ein gleitender Durchschnitt ist eine (Zeit-) Serie von Mitteln dessen ein gleitender Durchschnitt, da, da neue Preise gemacht werden, die älteren Daten gelöscht und die neuesten Daten ersetzt werden. Eine Aktie oder andere finanzielle Sicherheiten normale Bewegungen können manchmal volatil sein, Gyrating aufwärts oder abwärts, die es etwas schwierig, seine allgemeine Richtung beurteilen kann. Der Hauptzweck der gleitenden Mittelwerte ist, die Daten, die Sie überprüfen, zu glätten, um zu helfen, einen klareren Sinn des Tendenzes zu erhalten (sehen Sie das Diagramm unten). Ein gleitender Durchschnitt glättet den Preis. Quelle: Active Trader Pro, ab 15. November 2016. Es gibt ein paar verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, die Investoren häufig verwenden. Einfacher gleitender Durchschnitt (SMA). Ein SMA wird berechnet, indem alle Daten für eine bestimmte Zeitspanne addiert und die Gesamtzahl durch die Anzahl der Tage dividiert wird. Wenn XYZ-Aktie bei 30, 31, 30, 29 und 30 während der letzten fünf Tage geschlossen wurde, wäre der 5-tägige einfache gleitende Durchschnitt 30. Exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA). Auch als gewichteter gleitender Durchschnitt bekannt, weist eine EMA den jüngsten Daten ein größeres Gewicht zu. Viele Händler bevorzugen den Einsatz von EMAs, um mehr Wert auf die jüngsten Entwicklungen zu legen. Zentrierter gleitender Durchschnitt. Auch bekannt als ein dreieckiger gleitender Durchschnitt, ein zentrierter gleitender Durchschnitt nimmt Preis und Zeit in Betracht, indem er das meiste Gewicht in der Mitte der Reihe platziert. Dies ist die am wenigsten verwendete Art von gleitenden Durchschnitt. Bewegungsdurchschnitte können auf allen Arten von Preisdiagrammen (d. h. Linie, Balken und Leuchter) implementiert werden. Sie sind auch ein wichtiger Bestandteil anderer Indikatoren wie Bollinger Bands. Einrichten von Bewegungsdurchschnitten Beim Einrichten Ihrer Diagramme ist das Hinzufügen von Bewegungsdurchschnitten sehr einfach. In der Fidelitys Active Trader Pro. Zum Beispiel einfach öffnen Sie ein Diagramm und wählen Sie Indikatoren aus dem Hauptmenü. Suchen oder navigieren Sie zu gleitenden Durchschnittswerten, und wählen Sie die Option, die Sie dem Diagramm hinzufügen möchten. Sie können zwischen verschiedenen gleitenden Durchschnittsindikatoren wählen, einschließlich eines einfachen oder eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts. Sie können auch die Zeitdauer für den gleitenden Durchschnitt wählen. Eine allgemein verwendete Einstellung ist, einen 50-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einen 200-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt auf einen Preis anzuwenden. Wie werden die gleitenden Mittelwerte verwendet? Verschieben von Durchschnitten mit unterschiedlichen Zeitrahmen kann eine Vielzahl von Informationen bereitstellen. Ein länger laufender Durchschnitt (wie eine 200-Tage-EMA) kann als wertvolles Glättungsmittel dienen, wenn Sie versuchen, langfristige Trends zu beurteilen. Ein kürzerer gleitender Durchschnitt, wie ein gleitender 50-Tage-Durchschnitt, wird der Preisaktion stärker folgen und wird daher häufig verwendet, um kurzfristige Muster zu bewerten. Jeder gleitende Durchschnitt kann als Unterstützungs - und Widerstandsindikator dienen und wird häufig als kurzfristiges Kursziel oder Schlüsselniveau verwendet. Wie genau bewegen sich die gleitenden Durchschnitte, erzeugen die Handelssignale Die gleitenden Durchschnitte werden von vielen Händlern als potenziell signifikantes Unterstützungs - und Widerstandspreisniveau anerkannt. Wenn der Preis über einem gleitenden Durchschnitt liegt, kann er als starkes Unterstützungsniveau dienen, wenn die Aktie sinkt, könnte der Preis eine schwierigere Zeit unter das gleitende Durchschnittspreisniveau fallen. Alternativ, wenn der Preis unter einem gleitenden Durchschnitt ist, kann es als ein starkes Widerstandsniveau dienen, wenn die Aktie zu erhöhen wäre, könnte der Preis kämpfen, um über dem gleitenden Durchschnitt zu steigen. Das goldene Kreuz und das Todeskreuz Zwei gleitende Durchschnitte können auch in Kombination verwendet werden, um ein starkes Crossover-Handelssignal zu erzeugen. Das Crossover-Verfahren beinhaltet den Kauf oder Verkauf, wenn ein kürzerer gleitender Durchschnitt einen längeren gleitenden Durchschnitt überschreitet. Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn ein schnell gleitender Durchschnitt über einem langsamen, gleitenden Durchschnitt liegt. Zum Beispiel tritt das goldene Kreuz auf, wenn ein gleitender Durchschnitt, wie die 50-Tage-EMA, über einen 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dieses Signal kann auf einem Einzelbestand oder auf einem breiten Marktindex wie dem SP 500 generiert werden. Nach dem Diagramm des SP 500 war die jüngste Überkreuzung im April 2016 ein Goldkreuz (siehe Grafik oben). Der SP 500 hat seit Mitte November rund sieben gewonnen. Alternativ wird ein Verkaufssignal erzeugt, wenn ein schnell gleitender Durchschnitt unter einem langsamen gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dieses Tod Kreuz würde auftreten, wenn ein 50-Tage gleitenden Durchschnitt, zum Beispiel überschritten unter einem 200-Tage gleitenden Durchschnitt. Das letzte Todeskreuz trat Anfang 2016 auf. Das nächste Kreuzungssignal, da das letzte ein goldenes Kreuz war, ist ein Todeskreuz. Verschieben von Durchschnitten in Aktion und ein paar Endtipps Als allgemeine Regel gilt, dass bewegte Durchschnitte in der Regel am nützlichsten sind, wenn sie während Aufwärts - oder Abwärtstrends verwendet werden, und sind in der Regel am wenigsten nützlich, wenn sie in Seitenmärkten verwendet werden. Generell sind die Aktien in einem treppenartigen Aufwärtstrend für die meisten der mehr als sieben Jahre Bull-Rallye, so Theorie schlägt vor, dass bewegte Durchschnitte können besonders leistungsfähige Werkzeuge in der aktuellen Marktumfeld sein. Mit Blick auf die SP-500-Chart (oben), können Sie sehen, dass der langfristige Trend ist. Außerdem liegt der Preis über dem kurzfristigen gleitenden Durchschnitt und dem langfristigen gleitenden Durchschnitt. Würde der Kurs vom aktuellen Niveau abnehmen, wären beide gleitenden Durchschnittswerte als signifikante Unterstützungsniveaus zu werten. Wie das Diagramm zeigt, ist es möglich, dass der Preis über einen ausgedehnten Zeitraum oberhalb (oder unterhalb) eines gleitenden Durchschnitts bleibt. Natürlich würden Sie nicht wollen, nur auf der Grundlage der Signale, die durch gleitende Durchschnitte erzeugt handeln. Allerdings können sie in Kombination mit anderen technischen und fundamentalen Datenpunkte verwendet werden, um Ihren Ausblick zu gestalten. Erfahren Sie mehr Technische Analyse konzentriert sich auf Marktaktionen spezifisch, Volumen und Preis. Technische Analyse ist nur ein Ansatz zur Analyse von Beständen. Bei der Prüfung, welche Aktien zu kaufen oder zu verkaufen, sollten Sie den Ansatz, dass youre am bequemsten mit. Wie bei allen Investitionen müssen Sie sich selbst entscheiden, ob eine Anlage in bestimmte Wertpapiere oder Wertpapiere für Sie aufgrund Ihrer Anlageziele, Risikobereitschaft und finanziellen Situation das richtige für Sie ist. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse. Die Aktienmärkte sind volatil und können in Reaktion auf negative Emittenten, politische, regulatorische, marktbezogene oder wirtschaftliche Entwicklungen deutlich zurückgehen. Stimmen werden freiwillig von Einzelpersonen eingereicht und reflektieren ihre eigene Meinung über die Artikel Hilfsbereitschaft. Ein Prozentwert für Hilfsbereitschaft wird angezeigt, sobald eine ausreichende Anzahl von Stimmen abgegeben wurde. Fidelity Brokerage Services LLC, Mitglied NYSE, SIPC. 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 Wichtige rechtliche Informationen zur E-Mail, die Sie versenden werden. 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