Intraday Trading Strategies Jeff Cooper Pdf

ANALISIS KEUANGAN DESKTOP DAN SOLUSI MOBILE Menyampaikan apa yang tidak dimiliki Thomson Reuters Eikon dapat memberikan akses mudah ke berita, data, dan analisis tepercaya, semuanya disaring berdasarkan relevansi dengan kebutuhan Anda, dan ditampilkan dengan cara yang sangat visual sehingga mudah dipahami dan dijalankan. . Dari perangkat desktop atau seluler intuitif yang sama, Anda dapat langsung terhubung ke pasar baru dan yang sedang berkembang, kolam likuiditas, jaringan profesional dan dukungan ahli yang dalam dan di manapun, kapan saja. Hasilnya Komprehensif analisis keuangan, di mana Anda akan menemukan lebih banyak kesempatan dan membuat keputusan penting dengan percaya diri. Ikhtisar Eikon (1:36) Rasakan kekuatan penuh dari berita Reuters (1:37) Berita Pasar Saham Todays Analisa amp Real-Time After Hours Pre-Market News Flash Kutipan Kutipan Bagan Interaktif Setelan Default Perlu diketahui bahwa setelah Anda membuat pilihan , Ini akan berlaku untuk semua kunjungan masa depan ke NASDAQ. Jika, sewaktu-waktu, Anda tertarik untuk kembali ke setelan default kami, pilih Setelan Default di atas. Jika Anda memiliki pertanyaan atau mengalami masalah dalam mengubah pengaturan default Anda, silahkan email isfeedbacknasdaq. Konfirmasikan pilihan Anda: Anda telah memilih untuk mengubah pengaturan default untuk Pencarian Kutipan. Ini sekarang akan menjadi halaman target default Anda kecuali jika Anda mengubah konfigurasi Anda lagi, atau Anda menghapus cookies Anda. Yakin ingin mengubah setelan Anda Kami mohon untuk meminta Harap nonaktifkan pemblokir iklan Anda (atau perbarui setelan Anda untuk memastikan javascript dan cookie diaktifkan), sehingga kami dapat terus memberi Anda berita pasar tingkat pertama Dan data yang Anda harapkan dari kami.

Pilihan Strategi Trading

Pilihan Dasar-Dasar Tutorial Saat ini, banyak portofolio investor memasukkan investasi seperti reksadana. Saham dan obligasi. Tapi variasi sekuritas yang Anda miliki tidak berakhir di sana. Jenis keamanan lainnya, yang disebut opsi, menghadirkan dunia peluang bagi investor yang canggih. Kekuatan pilihan terletak pada fleksibilitas mereka. Mereka memungkinkan Anda untuk menyesuaikan atau menyesuaikan posisi Anda sesuai situasi yang muncul. Pilihan bisa sama spekulatif atau konservatif sesuai keinginan. Ini berarti Anda dapat melakukan segalanya dari melindungi posisi dari penurunan ke taruhan langsung pada pergerakan pasar atau indeks. 13 Fleksibilitas ini, bagaimanapun, tidak datang tanpa biaya. Pilihan adalah sekuritas yang kompleks dan bisa sangat berisiko. Inilah sebabnya, ketika opsi trading, Anda akan melihat sebuah disclaimer seperti berikut ini: 13 Pilihan melibatkan risiko dan tidak sesuai untuk semua orang. Perdagangan opsi bisa bersifat spekulatif dan membawa risiko kerugian yang besar. Investasikan hanya dengan modal berisiko. 13 Meskipun ada yang mengatakan kepada siapa pun, perdagangan opsi melibatkan risiko, terutama jika Anda tidak tahu apa yang Anda lakukan. Karena itu, banyak orang menyarankan Anda menghindari pilihan dan melupakan keberadaan mereka. 13 Di sisi lain, karena mengetahui jenis investasi menempatkan Anda pada posisi lemah. Mungkin sifat spekulatif pilihan tidak sesuai dengan gaya Anda. Tidak masalah - maka jangan berspekulasi dalam pilihan. Tapi, sebelum Anda memutuskan untuk tidak berinvestasi dalam pilihan, Anda harus memahaminya. Tidak mengetahui bagaimana fungsi pilihan sama berbahayanya dengan melompat ke: tanpa mengetahui pilihan Anda tidak hanya akan kehilangan barang lain di kotak peralatan investasi Anda, namun juga kehilangan wawasan tentang cara kerja beberapa perusahaan terbesar di dunia. Entah itu untuk melindungi risiko transaksi valuta asing atau memberi kepemilikan kepada karyawan dalam bentuk opsi saham, sebagian besar warga multi-nasional saat ini menggunakan opsi dalam beberapa bentuk atau lainnya. 13 Tutorial ini akan memperkenalkan Anda pada dasar-dasar pilihan. Perlu diingat bahwa sebagian besar pilihan pedagang memiliki pengalaman bertahun-tahun, jadi jangan berharap bisa menjadi ahli segera setelah membaca tutorial ini. Jika Anda tidak terbiasa dengan bagaimana pasar saham bekerja, lihat tutorial Dasar-dasar Saham. Strategi Penentuan Tingkat Besar Sejumlah strategi perdagangan opsi tersedia untuk pedagang opsi. Gunakan fasilitas pencarian di bawah ini untuk segera menemukan strategi pilihan terbaik berdasarkan pandangan Anda tentang karakteristik berisiko yang mendasari dan yang diinginkan. Klik pada grafik keuntungan untuk penjelasan rinci tentang masing-masing strategi pilihan. Bull Call Spread Bull Put Spread Indeks Membeli Panggilan Tanpa Batas Collar (Zero-Cost Collar) Indeks Penjual dengan Covered On-The-Money Covered Menempatkan Strategi Perbaikan Saham Call Lama Sintetis Stok Panjang Sintetis Stok Panjang Sintetis (Pemogokan Samping) Tip Sintetis Letakkan Strategi Collar Terungkap Masukkan Catatan Ikuti Kami di Facebook untuk Mendapatkan Strategi Harian Tip Anda Mungkin Juga Menyukai Strategi Opsi Opsi Dasar-dasar Peringatan Resiko: Saham, futures dan perdagangan opsi biner yang dibahas di situs ini dapat dianggap sebagai Operasi Perdagangan Berisiko Tinggi dan pelaksanaannya bisa sangat berisiko dan Dapat mengakibatkan kerugian yang signifikan atau bahkan dalam kerugian total semua dana di akun Anda. Anda seharusnya tidak mengambil risiko lebih dari yang Anda mampu kehilangan. Sebelum memutuskan untuk berdagang, Anda harus memastikan bahwa Anda memahami risiko yang terlibat dengan mempertimbangkan tujuan dan tingkat pengalaman investasi Anda. Informasi di situs ini disediakan hanya untuk tujuan informasi dan pendidikan saja dan tidak dimaksudkan sebagai layanan rekomendasi perdagangan. TheOptionsGuide tidak bertanggung jawab atas kesalahan, kelalaian, atau keterlambatan dalam konten, atau tindakan apapun yang dilakukan dalam ketergantungannya. Hak Cipta 2017. TheOptionsGuide - All Rights Reserved. Ops Strategi Opsi melibatkan risiko dan tidak sesuai untuk semua investor. Untuk informasi lebih lanjut, tinjau brosur Karakteristik dan Risiko Brosur Standarisasi sebelum Anda memulai opsi perdagangan. Pilihan investor mungkin kehilangan seluruh jumlah investasinya dalam waktu yang relatif singkat. Beberapa pilihan strategi kaki melibatkan risiko tambahan. Dan dapat menyebabkan perlakuan pajak yang kompleks. Silakan berkonsultasi dengan profesional pajak sebelum menerapkan strategi ini. Volatilitas tersirat mewakili konsensus pasar terhadap tingkat volatilitas harga saham di masa depan atau probabilitas mencapai titik harga tertentu. Orang-orang Yunani mewakili konsensus pasar mengenai bagaimana opsi tersebut akan bereaksi terhadap perubahan pada variabel tertentu yang terkait dengan penentuan harga kontrak opsi. Tidak ada jaminan bahwa perkiraan volatilitas tersirat atau orang Yunani akan benar. Respon sistem dan waktu akses dapat bervariasi karena kondisi pasar, kinerja sistem, dan faktor lainnya. TradeKing menyediakan layanan bagi para broker dengan layanan perantara diskon, dan tidak memberikan rekomendasi atau saran investasi, keuangan, hukum atau pajak. Anda sendiri bertanggung jawab untuk mengevaluasi manfaat dan risiko yang terkait dengan penggunaan sistem, layanan, atau produk TradeKings. Simbol konten, penelitian, alat, dan saham atau opsi hanya untuk tujuan pendidikan dan ilustrasi dan tidak menyiratkan rekomendasi atau ajakan untuk membeli atau menjual keamanan tertentu atau terlibat dalam strategi investasi tertentu. Proyeksi atau informasi lain mengenai kemungkinan berbagai hasil investasi bersifat hipotetis, tidak dijamin untuk akurasi atau kelengkapan, tidak mencerminkan hasil investasi aktual dan bukan jaminan hasil di masa depan. Semua investasi melibatkan risiko, kerugian dapat melebihi investasi yang diinvestasikan, dan kinerja terakhir dari produk keamanan, industri, sektor, pasar, atau keuangan tidak menjamin hasil atau pengembalian di masa depan. Penggunaan Tradeer Trader Network Anda dikondisikan untuk menerima semua Pengungkapan TradeKing dan Persyaratan Layanan Jaringan Trader. Apa pun yang disebutkan adalah untuk tujuan pendidikan dan bukan rekomendasi atau saran. Radio Pilihan Playbook dibawa kepada Anda oleh TradeKing Group, Inc. copy 2017 TradeKing Group, Inc. Semua hak dilindungi undang-undang. TradeKing Group, Inc. adalah anak perusahaan yang sepenuhnya dimiliki oleh Ally Financial Inc. Securities yang ditawarkan melalui TradeKing Securities, LLC. Seluruh hak cipta. Anggota FINRA dan SIPC.

Pund Kurs Forex

Vrldens Plitliga Valuta Aodaitet Edisi Amerika Utara Dolar telah diperdagangkan stabil-ke-mixed pada perdagangan awal minggu. Pasar berjongkok ke dalam alamat Trump sebelum Kongres besok, yang hadir dengan investor yang menginginkan lebih banyak detail mengenai maksud pemotongan pajak dan reformasi peraturannya sambil menyimpan beberapa. Read More X25B6 2017-02-27 12:30 UTC Edisi Eropa Yen telah melihat tawaran safe haven pada perdagangan awal pekan karena risk aversion muncul kembali di pasar Asia, meskipun Dow mencatat rekor tertinggi lainnya pada hari Jumat. Kekuatan pada yen sendiri memiliki dampak sekunder yang biasa memperburuk bearish. Read More X25B6 2017-02-27 08:34 UTC Asian Edition Perdagangan FX relatif tenang di N. Y. pada hari Senin, dengan dolar bervariasi, dan berada di dalam band yang relatif sempit secara keseluruhan. EUR-USD membukukan enam sesi tertinggi 1,0644 sebelum memudar kembali di bawah angka tersebut, sementara USD-JPY sempat turun di bawah 1.1200 sebelumnya. Read More X25B6 2017-02-27 19:11 UTCVALUTAKURSER 8211 aktuella valutakurser samt historik Hr finner du aktuella valutakurser fr en mngd olika valutor i vrlden. De versta valutakurserna gller aktuellt pris p valutamarknaden. Trycker du p dessa valutor fr du upp en graf och mjlighet att ska p historiska kurser. Vill du veta vilka valutakurser som gller nr du ska ut och resa finner du resevaluta frn Forex Bank lngre ned p sidan. Du kan ven anvnda de bda valutaomrknarna fr att enkelt och snabbt f fram olika kurser. Lngst ned p sidan finner du frklaringar ver valutakoderna som finns i listan. Alla valutor och valutakoder i tjnsten Trinidad och Tobago Trinidad och Tobago-dolar Bsta sparkontot Jmfr och hitta detbsta sparkontot fr dina pengarJmfr sparrntor Skicka pengar utomlands Utlandsverfringar upp sampai 90 billigare n bankenSkicka pengar utomlands Handla CFD p valutor Spekulera i USD, EUR och GBP mfl ValutorHandla valuta-CFD POPULRA TJNSTER OM FINANSPORTALEN FLJ FINANSPORTALEN SENASTE ARTIKLARNADu er nu logget ud, tak untuk dit besg BETTERHOME: Nu er det pelacur med kulde og tr230k Det er n230sten altid god forretning pada f229 nye vinduer og ekstra isolering i et gammelt hus. Laki-laki untuk denne familie p229 Sj230lland var det mind lige s229 vigtigt at f229 et hus, der er meget behageligere at bo i. Pensiun kaset er ikke en lotteriseddel Klumme: F229r du hul i 248konomien p229 makan gamle dage Den risiko l248ber kudis mennesker i dag, fordi vi bliver 230ldre og 230ldre, mens kuduga pensiunan stadig bliver udbetalt selama en begr230nset periode. L248menghabiskan dana pensiun pada akhir pekan menjelang rygte, siger chefkonsulen untuk pensiun Lene Haslund. Vi tror hanya p229 fremtiden Klumme: F230rre arbejdsl248se, h248jere l248nninger og hanya geng saya boligmarkedet p229 tv230rs af landsdelene. Der er meget godt at sige om danskernes 248konomi lige nu, mener privat248konom Louise Aggerstr248m Hansen, som har taget pulsen p229 opsvinget.

Moving Average Sql Oracle

Fungsi SQL Fungsi SQL dibangun ke dalam Oracle Database dan tersedia untuk digunakan dalam berbagai pernyataan SQL yang sesuai. Jangan membingungkan fungsi SQL dengan fungsi user-defined yang ditulis dalam PLSQL. Jika Anda memanggil fungsi SQL dengan argumen tipe datatype selain tipe data yang diharapkan oleh fungsi SQL, maka Oracle mencoba mengubah argumen ke tipe data yang diharapkan sebelum melakukan fungsi SQL. Jika Anda memanggil fungsi SQL dengan argumen null, maka fungsi SQL secara otomatis mengembalikan null. Satu-satunya fungsi SQL yang tidak harus mengikuti perilaku ini adalah CONCAT. NVL. MENGGANTIKAN. Dan REGEXPREPLACE. Nilai gabungan pengaturan NLSCOMP dan NLSSORT menentukan aturan yang dengannya karakter diurutkan dan dibandingkan. Jika NLSCOMP diatur ke LINGUISTIC untuk database Anda, maka semua entitas dalam bab ini akan ditafsirkan sesuai dengan aturan yang ditentukan oleh parameter NLSSORT. Jika NLSCOMP tidak disetel ke LINGUISTIC. Maka fungsinya ditafsirkan tanpa memperhatikan setting NLSSORT. NLSSORT dapat diatur secara eksplisit. Jika tidak diatur secara eksplisit, itu berasal dari bahasa NLSLANGUAGE. Silakan merujuk ke Panduan Dukungan Oracle Database Globalization untuk informasi lebih lanjut tentang pengaturan ini. Dalam diagram sintaks untuk fungsi SQL, argumen ditunjukkan oleh tipe data mereka. Ketika fungsi parameter muncul dalam sintaks SQL, ganti dengan salah satu fungsi yang dijelaskan di bagian ini. Fungsi dikelompokkan berdasarkan tipe datatype argumen dan nilai kembaliannya. Ketika Anda menerapkan fungsi SQL ke kolom LOB, Oracle Database menciptakan LOB sementara selama pemrosesan SQL dan PLSQL. Anda harus memastikan bahwa kuota tablespace sementara cukup untuk menyimpan LOB sementara ini untuk aplikasi Anda. Fungsi yang Ditetapkan Pengguna untuk informasi tentang fungsi pengguna dan Konversi Data untuk konversi jenis datatypes secara implisit Referensi Teks Oracle untuk informasi tentang fungsi yang digunakan dengan Oracle Text Oracle Data Mining Application Developers Panduan untuk informasi tentang fungsi frequent itemset yang sering digunakan dengan Oracle Data Mining Sintaks yang menunjukkan kategori Dari fungsi berikut: Bagian-bagian yang mengikuti daftar fungsi SQL built-in di masing-masing kelompok yang digambarkan dalam diagram sebelumnya kecuali fungsi yang ditentukan pengguna. Semua fungsi SQL built-in kemudian dijelaskan secara abjad. Fungsi Single-Row Fungsi single-row mengembalikan satu baris hasil untuk setiap baris tabel atau tampilan tanya. Fungsi ini bisa muncul dalam daftar pilih, klausa WHERE, START WITH dan CONNECT BY clauses, dan HAVING clause. Fungsi Numerik Fungsi numerik menerima input numerik dan mengembalikan nilai numerik. Sebagian besar fungsi numerik yang mengembalikan nilai NUMBER yang akurat ke 38 digit desimal. Fungsi transendental COS. COSH. EXP. LN. LOG. DOSA. SINH. SQRT. TAN. Dan TANH akurat sampai 36 digit desimal. Fungsi transendental ACOS. SEPERTI DALAM. ATAN. Dan ATAN2 akurat sampai 30 digit desimal. Fungsi numeriknya adalah: Fungsi Karakter Mengembalikan Nilai Karakter Fungsi karakter yang mengembalikan nilai karakter mengembalikan nilai dari tipe data berikut kecuali jika didokumentasikan secara lain: Jika argumen inputnya CHAR atau VARCHAR2. Maka nilai yang dikembalikan adalah VARCHAR2. Jika argumen inputnya adalah NCHAR atau NVARCHAR2. Maka nilai yang dikembalikan adalah NVARCHAR2. Panjang nilai yang dikembalikan oleh fungsi dibatasi oleh panjang maksimum datatype yang dikembalikan. Untuk fungsi yang mengembalikan CHAR atau VARCHAR2. Jika panjang nilai pengembalian melebihi batas, maka Oracle Database memotongnya dan mengembalikan hasilnya tanpa pesan kesalahan. Untuk fungsi yang mengembalikan nilai CLOB, jika panjang nilai pengembalian melebihi batas, maka Oracle menimbulkan kesalahan dan mengembalikan data. Fungsi karakter yang mengembalikan nilai karakter adalah: Fungsi Karakter NLS Fungsi karakter NLS mengembalikan informasi tentang himpunan karakter. Fungsi karakter NLS adalah: Fungsi Karakter Mengembalikan Nilai Jumlah Fungsi karakter yang mengembalikan nilai nilai dapat dianggap sebagai argumen masing-masing karakter tipe data. Fungsi karakter yang mengembalikan nilai angka adalah: Fungsi Waktu Fungsi datetime beroperasi pada tanggal (DATE), timestamp (TIMESTAMP, TIMESTAMP DENGAN ZONA TIME, TIMESTAMP DENGAN ZONA WAKTU TIMUR), dan interval (HARI INTERVAL KE KEDUA TAHUN INTERVAL KE BULAN) Nilai. Beberapa fungsi datetime dirancang untuk datatype Oracle DATE (ADDMONTHS. CURRENTDATE. LASTDAY. NEWTIME dan NEXTDAY). Jika Anda memberikan nilai timestamp sebagai argumen mereka, Oracle Database mengubah tipe masukan secara internal menjadi nilai DATE dan mengembalikan nilai DATE. Pengecualiannya adalah fungsi MONTHSBETWENEN, yang mengembalikan angka, dan fungsi ROUND dan TRUNC, yang tidak menerima nilai cap waktu atau nilai interval sama sekali. Fungsi datetime yang tersisa dirancang untuk menerima salah satu dari tiga jenis data (tanggal, cap waktu, dan interval) dan mengembalikan nilai salah satu dari jenis ini. Fungsi datetime adalah: Fungsi Perbandingan Umum Fungsi perbandingan umum menentukan nilai terbesar dan atau paling sedikit dari sekumpulan nilai. Fungsi perbandingan umum adalah: Fungsi Konversi Fungsi konversi mengubah nilai dari satu datatype yang lain. Umumnya, bentuk nama fungsi mengikuti konvensi datatype TO datatype. Tipe datatype pertama adalah datatype input. Datatype kedua adalah output datatype. Fungsi konversi SQL adalah: Fungsi Objek Besar Fungsi objek besar beroperasi pada LOB. Fungsi objek besar adalah: Fungsi Koleksi Fungsi pengumpulan beroperasi pada tabel bersarang dan varrays. Fungsi pengumpulan SQL adalah: Fungsi hirarkis Fungsi hierarkis menerapkan informasi jalur hierarkis ke kumpulan hasil. Fungsi Data Mining Fungsi data mining beroperasi pada model yang telah dibangun menggunakan paket DBMSDATAMINING atau Oracle Data Mining Java API. Fungsi pengumpulan data SQL adalah: Fungsi XML Fungsi XML berfungsi pada atau mengembalikan dokumen XML atau fragmen. Untuk informasi lebih lanjut tentang memilih dan query data XML menggunakan fungsi ini, termasuk informasi mengenai pemformatan output, lihat Panduan Pengembang XML XML XML. Fungsi SQL XML adalah: Encoding and Decoding Functions Fungsi pengkodean dan penguraian memungkinkan Anda memeriksa dan memecahkan kode data dalam database. NULL-Related Functions Fungsi yang berhubungan dengan NULL memudahkan penanganan null. Fungsi yang berhubungan dengan NULL adalah: Fungsi Lingkungan dan Identifier Fungsi lingkungan dan pengenal memberikan informasi tentang instance dan sesi. Fungsi-fungsi ini adalah: Fungsi Agregat Fungsi agregat mengembalikan satu baris hasil berdasarkan kelompok baris, bukan pada baris tunggal. Fungsi agregat dapat muncul dalam daftar pilih dan dalam klausa ORDER BY dan HAVING. Mereka biasanya digunakan dengan klausa GROUP BY dalam sebuah pernyataan SELECT, di mana Oracle Database membagi baris tabel tanya atau melihat ke dalam kelompok. Dalam kueri yang berisi klausa GROUP BY, elemen dari daftar pilih dapat berupa fungsi agregat, ekspresi, konstanta, atau ekspresi GROUP BY yang melibatkan salah satunya. Oracle menerapkan fungsi agregat ke setiap kelompok baris dan mengembalikan satu baris hasil untuk setiap grup. Jika Anda menghilangkan klausa GROUP BY, maka Oracle menerapkan fungsi agregat dalam daftar pilih ke semua baris di tabel tanya atau tampilan. Anda menggunakan fungsi agregat dalam klausa HAVING untuk menghilangkan kelompok dari keluaran berdasarkan hasil fungsi agregat, dan bukan pada nilai masing-masing baris tabel atau tampilan kueri. Menggunakan klausa GROUP BY: Contoh dan Klausa HAVING untuk informasi lebih lanjut tentang klausa GROUP BY dan HAVING clauses in queries and subqueries Banyak (tapi tidak semua) fungsi agregat yang mengambil satu argumen menerima klausul ini: DISTINCT menyebabkan fungsi agregat dipertimbangkan Hanya nilai ekspresi argumen yang berbeda. SEMUA menyebabkan fungsi agregat untuk mempertimbangkan semua nilai, termasuk semua duplikat. Misalnya, rata-rata DISTINCT 1, 1, 1, dan 3 adalah 2. Rata-rata ALL adalah 1,5. Jika Anda menentukan tidak, maka defaultnya adalah ALL. Semua fungsi agregat kecuali COUNT () dan GROUPING ignore nulls. Anda dapat menggunakan fungsi NVL dalam argumen ke fungsi agregat untuk mengganti nilai null. COUNT tidak pernah mengembalikan null, tapi mengembalikan angka atau nol. Untuk semua fungsi agregat yang tersisa, jika kumpulan data tidak berisi baris, atau hanya berisi baris dengan null sebagai argumen ke fungsi agregat, maka fungsi mengembalikan null. Fungsi agregat MIN. MAX. JUMLAH. AVG. MENGHITUNG. PERBEDAAN. Dan STDDEV. Ketika diikuti oleh kata kunci KEEP, dapat digunakan bersamaan dengan fungsi PERTAMA atau LAST untuk beroperasi pada seperangkat nilai dari sekumpulan baris yang diberi peringkat sebagai FIRST atau TERAKHIR berkenaan dengan spesifikasi penyortiran tertentu. Silakan merujuk ke PERTAMA untuk informasi lebih lanjut. Anda bisa menyarangkan fungsi agregat. Misalnya, contoh berikut menghitung rata-rata dari gaji maksimum semua departemen dalam skema sampel: Perhitungan ini mengevaluasi agregat dalam (MAX (gaji)) untuk setiap kelompok yang didefinisikan oleh klausa GROUP BY (departemen), dan agregat Hasilnya lagi Fungsi agregat adalah: Fungsi Analitik Fungsi analitik menghitung nilai agregat berdasarkan sekelompok baris. Mereka berbeda dari fungsi agregat karena mereka mengembalikan beberapa baris untuk setiap grup. Kelompok baris disebut jendela dan didefinisikan oleh analitik. Untuk setiap baris, sebuah jendela geser dari baris ditentukan. Jendela menentukan kisaran baris yang digunakan untuk melakukan perhitungan untuk baris saat ini. Ukuran jendela dapat didasarkan pada sejumlah fisik baris atau interval logis seperti waktu. Fungsi analitik adalah rangkaian operasi terakhir yang dilakukan dalam kueri kecuali klausa ORDER BY akhir. Semua bergabung dan semua WHERE. GROUP BY. Dan klausa HAVING selesai sebelum fungsi analitik diproses. Oleh karena itu, fungsi analitik hanya bisa muncul dalam daftar pilih atau klausa ORDER BY. Fungsi analitik biasanya digunakan untuk menghitung agregat kumulatif, bergerak, terpusat, dan pelaporan. Saya melakukan beberapa Googling dan tidak dapat menemukan jawaban atas pertanyaan ini lebih baru dari beberapa tahun yang lalu, jadi saya pikir Id bertanya. Fitur RAC Oracles menawarkan penyeimbang beban untuk transaksi baca dan tulis, serta peningkatan skala dan ketersediaan tinggi tanpa downtime (setidaknya, seperti yang saya mengerti - akan menyebarkan database pertama kami yang menggunakan RAC, lihatlah dengan baik bagaimana Itu pergi). Apakah ada set fitur SQL Server (atau komponen pihak ketiga yang dapat Anda instal di atas) yang memberikan fungsionalitas setara Weve selalu menggunakan pengelompokan Windows, di mana peristiwa failover menyebabkan sekitar 20-30 detik downtime SQL - selalu dapat ditolerir, namun tidak ideal. Sekarang, dengan AlwaysOn di SQL 2012, SQL Server menyusut menjadi sekitar 15 detik dan menambahkan konsep basis data hanya-baca-sekunder, namun mereka tetap mewajibkan penulisan transaksi tersedak melalui satu titik koneksi (lebih meningkat, karena banyak transaksi Baca saja, tapi tetap saja tidak benar-benar load balancing), dan dalam kasus kegagalan node atau kebutuhan untuk patch, masih ada downtime. Saya rasa hanya rasa ingin tahu yang lebih - saya merasa seperti ini adalah satu-satunya area yang SQL Server tertinggal Oracle (setidaknya di antara fitur yang saya lihat secara pribadi digunakan). Saya ingin melihat apakah ada pilihan di luar sana untuk menutup celah itu dan mungkin memperbaiki penerapan SQL Server kami sendiri sambil menunggu fitur setara Microsoft ditambahkan - mungkin di SQL 20142015 bertanya 13 Juli 12 di 22:04 rwmnau lagi, saya Sarankan agar Anda memuji pujian RAC Anda sampai Anda berhasil menerapkannya dan menggunakannya selama beberapa bulan. -) Anda mungkin benar itu semua yang dijanjikan dan bekerja sempurna untuk Anda. Tapi Anda mungkin dibanjiri oleh glitter mengkilap di kotaknya. -) ndash Aaron Bertrand 9830 14 Jul 12 12 di 2: 5122 SQL untuk Analisis dan Pelaporan Oracle telah meningkatkan kemampuan pemrosesan analisis SQL dengan memperkenalkan keluarga baru fungsi SQL analitik. Fungsi analitik ini memungkinkan Anda untuk menghitung: Tingkatan dan persentil Perhitungan jendela bergerak Regresi linier Statistik Fungsi peringkat mencakup distribusi kumulatif, peringkat persen, dan ubin N. Perhitungan jendela bergerak memungkinkan Anda menemukan agregasi bergerak dan kumulatif, seperti jumlah dan rata-rata. Analisis Laglead memungkinkan referensi antar baris langsung sehingga Anda dapat menghitung perubahan periode-ke-periode. Analisis firstlast memungkinkan Anda menemukan nilai pertama atau terakhir dalam grup yang dipesan. Perangkat tambahan lainnya ke SQL mencakup ekspresi CASE dan partisi outer join. Pernyataan CASE menyediakan jika-maka logika berguna dalam banyak situasi. Partisi outer join adalah perpanjangan sintaks join ANSI outer yang memungkinkan pengguna untuk secara selektif mengelompokkan dimensi tertentu sambil menjaga agar orang lain jarang. Ini memungkinkan alat pelaporan untuk memodifikasikan dimensi secara selektif, misalnya yang muncul dalam laporan lintas-tabular sambil membuat orang lain jarang. Untuk meningkatkan kinerja, fungsi analitik dapat diparalelkan: beberapa proses secara bersamaan dapat mengeksekusi semua pernyataan ini. Kemampuan ini membuat perhitungan menjadi lebih mudah dan efisien, sehingga meningkatkan kinerja database, skalabilitas, dan kesederhanaan. Fungsi analitik diklasifikasikan seperti yang dijelaskan pada Tabel 22-1. Tabel 22-1 Fungsi Analitik dan Kegunaannya Untuk melakukan operasi ini, fungsi analitik menambahkan beberapa elemen baru ke pemrosesan SQL. Unsur-unsur ini dibangun di atas SQL yang ada untuk memungkinkan ekspresi perhitungan yang fleksibel dan kuat. Dengan hanya beberapa pengecualian, fungsi analitik memiliki elemen baru ini. Aliran pemrosesan ditunjukkan pada Gambar 22-1. Gambar 22-1 Pesanan Pengolahan Konsep penting yang digunakan dalam fungsi analitik adalah: Pengolahan kueri menggunakan fungsi analitik berlangsung dalam tiga tahap. Pertama, semua bergabung, WHERE. Klausa GROUP BY dan HAVING dilakukan. Kedua, himpunan hasil dibuat tersedia untuk fungsi analitik, dan semua perhitungannya terjadi. Ketiga, jika kueri memiliki klausa ORDER BY pada akhirnya, ORDER BY diproses untuk memungkinkan pesanan pesanan yang tepat. Urutan pemrosesan ditunjukkan pada Gambar 22-1. Hasil mengatur partisi Fungsi analitik memungkinkan pengguna untuk membagi hasil query set ke dalam kelompok baris yang disebut partisi. Perhatikan bahwa istilah partisi yang digunakan dengan fungsi analitik tidak terkait dengan fitur partisi tabel. Sepanjang bab ini, istilah partisi hanya mengacu pada makna yang terkait dengan fungsi analitik. Partisi dibuat setelah kelompok didefinisikan dengan klausa GROUP BY, sehingga tersedia untuk hasil agregat seperti jumlah dan rata-rata. Pembagian partisi mungkin didasarkan pada kolom atau ungkapan yang diinginkan. Hasil query set dapat dipartisi menjadi satu partisi yang memegang semua baris, beberapa partisi besar, atau banyak partisi kecil yang masing-masing hanya memiliki beberapa baris. Untuk setiap baris di partisi, Anda dapat menentukan jendela geser data. Jendela ini menentukan rentang baris yang digunakan untuk melakukan perhitungan untuk baris saat ini. Ukuran jendela dapat didasarkan pada sejumlah fisik baris atau interval logis seperti waktu. Jendela memiliki baris awal dan baris akhir. Bergantung pada definisinya, jendela bisa bergerak pada satu atau kedua ujungnya. Misalnya, jendela yang didefinisikan untuk fungsi jumlah kumulatif akan memiliki baris mulai yang ditetapkan pada baris pertama partisi, dan baris akhir akan meluncur dari titik awal sampai ke baris terakhir partisi. Sebaliknya, jendela yang didefinisikan untuk rata-rata bergerak akan memiliki titik awal dan akhir slide sehingga mempertahankan rentang fisik atau logis konstan. Sebuah jendela dapat diatur sebesar semua baris dalam sebuah partisi atau hanya sebuah jendela geser satu baris dalam sebuah partisi. Ketika sebuah jendela dekat perbatasan, fungsi mengembalikan hasil hanya untuk baris yang tersedia, daripada memberi peringatan bahwa hasilnya bukan yang Anda inginkan. Saat menggunakan fungsi jendela, baris saat ini disertakan selama penghitungan, jadi sebaiknya tentukan (n -1) saat Anda menangani n item. Setiap perhitungan yang dilakukan dengan fungsi analitik didasarkan pada baris saat ini dalam sebuah partisi. Baris saat ini berfungsi sebagai titik acuan menentukan awal dan akhir jendela. Misalnya, perhitungan rata-rata bergerak terpusat dapat didefinisikan dengan jendela yang menampung baris saat ini, enam baris sebelumnya, dan enam baris berikut. Ini akan membuat sebuah jendela geser dari 13 baris, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 22-2. Gambar 22-2 Contoh Jendela Sliding Ranking, Windowing, dan Fungsi Pelaporan Bagian ini mengilustrasikan fungsi analitik dasar untuk rangking, windowing, dan pelaporan. Perhitungan Regresi Linier Linier Dalam contoh ini, kita menghitung garis regresi kuadrat biasa-kuadrat terkecil yang mengekspresikan kuantitas yang terjual suatu produk sebagai fungsi linear dari daftar harga produk. Perhitungannya dikelompokkan menurut saluran penjualan. Nilai SLOPE. INTCPT. RSQR adalah kemiringan, intersep, dan koefisien determinasi garis regresi. Nilai (integer) COUNT adalah jumlah produk di setiap saluran yang tersedia untuk kuantitas dan harga jual. Agregat Statistik Oracle menyediakan satu set fungsi statistik SQL dan paket statistik, DBMSSTATFUNCS. Bagian ini mencantumkan beberapa fungsi baru beserta sintaks dasar. Statistik Deskriptif Anda dapat menghitung statistik deskriptif berikut ini: Median dari Mode Kumpulan Data Kumpulan Data Anda dapat menghitung statistik parametrik berikut ini: Spearmans rho Koefisien Kendalls tau-b Koefisien Selain fungsi, rilis ini memiliki paket PLSQL, DBMSSTATFUNCS . Ini berisi fungsi statistik deskriptif RINGKASAN beserta fungsinya untuk mendukung pemasangan distribusi. Fungsi RINGKASAN merangkum kolom numerik tabel dengan berbagai statistik deskriptif. Fungsi distribusi lima distribusi mendukung distribusi normal, seragam, Weibull, Poisson, dan eksponensial. Agregat yang Ditetapkan Pengguna Oracle menawarkan fasilitas untuk membuat fungsi Anda sendiri, yang disebut fungsi agregat yang ditentukan pengguna. Fungsi-fungsi ini ditulis dalam bahasa pemrograman seperti PLSQL, Java, dan C, dan dapat digunakan sebagai fungsi analitik atau agregat dalam tampilan terwujud. Lihat Panduan Pengembang Cartridge Data Database Oracle untuk informasi lebih lanjut mengenai sintaks dan batasan. Kelebihan dari fungsi ini adalah: Fungsi yang sangat kompleks dapat diprogram menggunakan bahasa prosedural secara lengkap. Skalabilitas yang lebih tinggi daripada teknik lainnya saat fungsi yang ditentukan pengguna diprogram untuk pemrosesan paralel. Tipe data objek bisa diolah. Sebagai contoh sederhana dari fungsi agregat yang ditentukan pengguna, perhatikan statistik miring. Perhitungan ini mengukur jika kumpulan data memiliki distribusi miring tentang mean-nya. Ini akan memberitahu Anda jika satu ekor distribusi secara signifikan lebih besar dari yang lain. Jika Anda membuat agregat yang ditentukan pengguna yang disebut udskew dan menerapkannya pada data batas kredit pada contoh sebelumnya, pernyataan dan hasil SQL mungkin terlihat seperti ini: Sebelum membangun fungsi agregat yang ditentukan pengguna, Anda harus mempertimbangkan apakah kebutuhan Anda dapat dipenuhi. Di SQL biasa Banyak perhitungan yang kompleks dapat dilakukan secara langsung di SQL, terutama dengan menggunakan ekspresi CASE. Tinggal dengan SQL biasa akan memungkinkan pengembangan yang lebih sederhana, dan banyak operasi query sudah paralel dengan baik di SQL. Bahkan contoh sebelumnya, statistik miring, dapat dibuat dengan menggunakan standar, meskipun panjang, SQL. Operasi Pivoting D ata yang dikembalikan oleh query intelijen bisnis seringkali paling dapat digunakan jika disajikan dalam format crosstabular. The pivotclause dari pernyataan SELECT memungkinkan Anda menulis query crosstabulation yang memutar baris ke kolom, menggabungkan data dalam proses rotasi. Pivoting adalah teknik kunci dalam gudang data. Di dalamnya, Anda mengubah beberapa baris input ke baris yang lebih sedikit dan umumnya lebih lebar di gudang data. Saat berputar, operator agregasi diterapkan untuk setiap item dalam daftar nilai kolom pivot. Kolom pivot tidak boleh mengandung ekspresi yang sewenang-wenang. Jika Anda perlu berporos pada ekspresi, maka Anda harus alias berekspresi dalam pandangan sebelum operasi PIVOT. Sintaks dasarnya adalah sebagai berikut: Untuk menggambarkan penggunaan pivoting, buatlah tampilan berikut sebagai dasar untuk contoh selanjutnya: Contoh: Pivoting Pernyataan berikut ini menggambarkan pivot khas pada kolom saluran: Perhatikan bahwa output telah menciptakan empat kolom alias baru. , PENJUALAN LANGSUNG. INTERNETSALES. KATALOGSAL Dan TELESALES. Satu untuk masing-masing nilai pivot. Outputnya adalah jumlah. Jika tidak ada alias yang diberikan, judul kolomnya adalah nilai IN - list. Pivoting on Multiple Columns Anda dapat berporos pada lebih dari satu kolom. Pernyataan berikut menggambarkan pivot kolom beberapa tipikal: Perhatikan bahwa contoh ini menentukan IN - list multi kolom dengan judul kolom yang dirancang agar sesuai dengan anggota IN - list. Pivoting: Multiple Agregat Anda dapat berporos dengan beberapa agregat, seperti ditunjukkan pada contoh berikut: Perhatikan bahwa kueri membuat judul kolom dengan menggabungkan nilai pivot (atau alias) dengan alias fungsi agregat, ditambah garis bawah. Membedakan Nulls Generasi PIVOT dari Nulls di Sumber Data Anda dapat membedakan antara nilai null yang dihasilkan dari penggunaan PIVOT dan yang ada di data sumber. Contoh berikut menggambarkan null yang dihasilkan oleh PIVOT. Query berikut mengembalikan baris dengan 5 kolom, kolom prodid. Dan pivot menghasilkan kolom Q1. Q1COUNTTOTAL. Q2. Q2COUNTTOTAL. Untuk setiap nilai unik prodid. Q1COUNTTOTAL mengembalikan jumlah baris yang nilai qtrnya adalah Q1. Yaitu, dan Q2COUNTTOTAL mengembalikan jumlah baris yang nilai qtrnya adalah Q2. Asumsikan kita memiliki tabel penjualan2 dari struktur berikut: Dari hasilnya, kita tahu bahwa untuk prodid 100, ada 2 baris penjualan untuk kuartal Q1. Dan 1 baris penjualan untuk kuartal Q2 untuk produk 200, ada 1 baris penjualan untuk kuartal Q1. Dan tidak ada baris penjualan untuk kuartal Q2. Jadi, di Q2COUNTTOTAL. Anda dapat mengidentifikasi bahwa NULLlt1gt berasal dari sebuah baris di tabel asli yang ukurannya bernilai null, sementara NULLlt2gt adalah karena tidak ada baris yang hadir dalam tabel asli untuk produk 200 pada kuartal Q2. Operasi yang Tidak Menghasilkan Sebuah unpivot tidak membalikkan operasi PIVOT. Sebagai gantinya, ia memutar data dari kolom menjadi beberapa baris. Jika Anda bekerja dengan data berporos, operasi UNPIVOT tidak dapat membalikkan agregasi yang telah dilakukan oleh PIVOT atau cara lainnya. Untuk mengilustrasikan unpivoting, pertama buat tabel yang diputar yang mencakup empat kolom, untuk perempat tahun: Isi tabel menyerupai berikut ini: Operasi UNPIVOT berikut memutar kolom kuartal ke dalam baris. Untuk setiap produk, akan ada empat baris, satu untuk setiap kuartal. Perhatikan penggunaan INCLUDE NULLS dalam contoh ini. Anda juga bisa menggunakan EXCLUDE NULLS. Yang merupakan setting default. Selain itu, Anda juga dapat melakukan unpivot dengan menggunakan dua kolom, seperti berikut ini: Wildcard dan Subquery Pivoting with XML Operations Jika Anda ingin menggunakan wildcard argument atau subquery di kolom pivoting Anda, Anda dapat melakukannya dengan sintaks XML PIVOT. Dengan PIVOT XML, output dari operasi tersebut diformat dengan benar XML. Contoh berikut menggambarkan penggunaan kata kunci wildcard, APAPUN. Ini menghasilkan XML yang mencakup semua nilai saluran di salesview: Perhatikan bahwa kata kunci ANY tersedia dalam operasi PIVOT hanya sebagai bagian dari operasi XML. Output ini mencakup data untuk kasus dimana saluran berada di kumpulan data. Perhatikan juga bahwa fungsi agregasi harus menentukan klausa GROUP BY untuk mengembalikan beberapa nilai, namun pivotclause tidak mengandung klausa GROUP BY eksplisit. Sebagai gantinya, pivotclause melakukan GROUP BY implisit. Contoh berikut menggambarkan menggunakan subkueri. Ini menghasilkan XML yang mencakup semua nilai saluran dan data penjualan yang sesuai dengan masing-masing saluran: Output densifies data untuk memasukkan semua saluran yang mungkin untuk setiap produk. Data Densification untuk Pelaporan Data biasanya disimpan dalam bentuk yang jarang. Artinya, jika tidak ada nilai untuk kombinasi nilai dimensi yang diberikan, tidak ada baris dalam tabel fakta. Namun, Anda mungkin ingin melihat data dalam bentuk padat, dengan baris untuk semua kombinasi nilai dimensi ditampilkan meskipun tidak ada data fakta untuk mereka. Misalnya, jika produk tidak terjual selama jangka waktu tertentu, Anda mungkin masih ingin melihat produk untuk jangka waktu tersebut dengan nilai penjualan nol di sampingnya. Selain itu, perhitungan deret waktu dapat dilakukan dengan sangat mudah bila data padat sepanjang dimensi waktu. Ini karena data padat akan mengisi jumlah baris yang konsisten untuk setiap periode, yang pada gilirannya mempermudah penggunaan fungsi windowing analitik dengan offset fisik. Keragaman data adalah proses pengubahan data yang jarang menjadi bentuk yang padat. Untuk mengatasi masalah sparsity, Anda bisa menggunakan outer yang dipartisi untuk mengisi celah dalam deret waktu atau dimensi lainnya. Gabung semacam itu memperluas sintaks join luar konvensional dengan menerapkan outer join ke setiap partisi logical yang didefinisikan dalam query. Oracle secara logis mempartisi baris dalam query Anda berdasarkan ekspresi yang Anda tentukan di dalam PARTITION BY clause. Hasil dari outer join yang dipartisi adalah UNION dari outer join dari masing-masing partisi di tabel yang dipartisi secara logis dengan tabel di sisi lain join. Perhatikan bahwa Anda dapat menggunakan jenis ini untuk mengisi celah dalam dimensi apa pun, bukan hanya dimensi waktu saja. Sebagian besar contoh di sini berfokus pada dimensi waktu karena dimensi inilah yang paling sering digunakan sebagai dasar perbandingan. Partition Join Syntax Sintaks untuk partisi outer join memperluas klausa ANSI SQL JOIN dengan frasa PARTITION BY diikuti oleh daftar ekspresi. Ekspresi dalam daftar menentukan kelompok yang mana outer join diterapkan. Berikut ini adalah dua bentuk sintaks yang biasanya digunakan untuk partisi outer join: Perhatikan bahwa FULL OUTER JOIN tidak didukung dengan outer join yang dipartisi. Sampel Data Langka Situasi tipikal dengan dimensi yang jarang ditunjukkan pada contoh berikut, yang menghitung penjualan mingguan dan penjualan terkini untuk produk Bounce selama minggu 20-30 pada tahun 2000 dan 2001: Dalam contoh ini, kami Akan mengharapkan 22 deret data (11 minggu masing-masing dari 2 tahun) jika datanya padat. Namun, kami hanya mendapatkan 18 baris karena minggu 25 dan 26 hilang pada tahun 2000, dan minggu ke 26 dan 28 pada tahun 2001. Mengisi Kesenjangan dalam Data Kami dapat mengambil data yang jarang dari kueri sebelumnya dan melakukan pembagian di luar bergabung dengan sekumpulan padat Data waktu Dalam query berikut, kita alias query asli kita sebagai v dan kita pilih data dari tabel kali, yang kita sebut sebagai t. Disini kita mengambil 22 baris karena tidak ada celah dalam seri. Keempat baris yang ditambahkan masing-masing memiliki 0 karena nilai Penjualan mereka diset ke 0 dengan menggunakan fungsi NVL. Perhatikan bahwa dalam query ini, kondisi WHERE ditempatkan selama berminggu-minggu antara 20 dan 30 pada tampilan inline untuk dimensi waktu. Ini diperkenalkan untuk menjaga agar hasilnya tetap kecil. Mengisi Kesenjangan dalam Dua Dimensi Data dimensi-n biasanya ditampilkan sebagai tab silang 2 dimensi padat dimensi (n - 2) halaman. Ini mengharuskan semua nilai dimensi untuk dua dimensi yang muncul di tab silang terisi. Berikut adalah contoh lain di mana kemampuan bergabung di luar partisi dapat digunakan untuk mengisi kekosongan pada dua dimensi: Dalam kueri ini, klausa anjak subquery WITH V1 merangkum data penjualan di tingkat produk, negara, dan tahun. Hasil ini jarang terjadi, namun pengguna mungkin ingin melihat kombinasi setiap tahun di tiap negara. Untuk mencapai hal ini, kita mengambil setiap partisi v1 berdasarkan nilai produk dan outer join pada dimensi negara terlebih dahulu. Ini akan memberi kita semua nilai negara untuk setiap produk. Kami kemudian mengambil hasil itu dan mempartisinya pada nilai produk dan negara dan kemudian di luar bergabung pada dimensi waktu. Ini akan memberi kita semua nilai waktu untuk setiap kombinasi produk dan negara. Mengisi Kesenjangan dalam Tabel Inventaris Tabel inventaris biasanya melacak jumlah unit yang tersedia untuk berbagai produk. Tabel ini jarang: hanya menyimpan deretan produk saat ada acara. Untuk tabel penjualan, acara tersebut adalah penjualan, dan untuk tabel persediaan, acara tersebut merupakan perubahan jumlah barang yang tersedia untuk suatu produk. Misalnya, perhatikan tabel inventaris berikut: Tabel persediaan sekarang memiliki baris berikut: Untuk tujuan pelaporan, pengguna mungkin ingin melihat data inventaris ini secara berbeda. Misalnya, mereka mungkin ingin melihat semua nilai waktu untuk setiap produk. Hal ini bisa dilakukan dengan menggunakan parted outer join. Selain itu, untuk rentang waktu yang baru dimasukkan dalam periode waktu yang hilang, pengguna mungkin ingin melihat nilai untuk jumlah kolom satuan yang akan dibawa dari periode waktu yang ada. Yang terakhir dapat dilakukan dengan menggunakan fungsi analisis nilai LASTVALUE. Berikut adalah query dan output yang diinginkan: Query batin menghitung outer part yang dipartisi tepat waktu dalam setiap produk. Kueri dalam dumatikan data pada dimensi waktu (artinya dimensi waktu sekarang akan memiliki baris untuk setiap hari dalam seminggu). Namun, jumlah kolom ukuran akan memiliki null untuk baris yang baru ditambahkan (lihat output dalam jumlah kolom pada hasil berikut. Permintaan luar menggunakan fungsi analitik LASTVALUE. Menerapkan fungsi ini mempartisi data berdasarkan produk dan memerintahkan data pada Kolom dimensi waktu (timeid).Untuk setiap baris, fungsi menemukan nilai non-null terakhir di jendela karena opsi MENGABAIKAN NULLS yang dapat Anda gunakan dengan LASTVALUE dan FIRSTVALUE. Kita melihat output yang diinginkan dalam kolom yang berulang-ulang dalam Output berikut: Nilai Data Komputasi untuk Mengisi Sampul Contoh pada bagian sebelumnya menggambarkan bagaimana menggunakan partisi outer join untuk mengisi gap dalam satu atau beberapa dimensi. Namun, set hasil yang dihasilkan oleh outer join yang dipartisi memiliki nilai null untuk kolom yang tidak termasuk dalam Daftar PARTITION BY Biasanya, ini adalah kolom ukuran. Pengguna dapat menggunakan fungsi SQL analitik untuk menggantikan nilai null tersebut dengan nilai non-null. Misalnya, q berikut Uery menghitung total bulanan untuk produk kartu memori 64MB dan disk DVD-R (nomor produk 122 dan 136) untuk tahun 2000. Menggunakan partisi luar bergabung untuk memenuhi data selama berbulan-bulan. Untuk bulan-bulan yang hilang, kemudian menggunakan fungsi SQL analitik AVG untuk menghitung penjualan dan unit menjadi rata-rata bulan ketika produk terjual. Jika bekerja di SQLPlus, dua perintah berikut membungkus judul kolom untuk keterbacaan hasil yang lebih besar: Perhitungan Time Series pada Densified Data Densificatio n tidak hanya untuk tujuan pelaporan. Ini juga memungkinkan beberapa jenis perhitungan, terutama, perhitungan deret waktu. Perhitungan deret waktu lebih mudah bila data padat sepanjang dimensi waktu. Data padat memiliki jumlah baris yang konsisten untuk setiap periode waktu yang pada gilirannya mempermudah penggunaan fungsi jendela analitik dengan offset fisik. To illustrate, let us 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 wraps the column headings for greater readability of results: In the FROM clause of the inline 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 inline 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 21, SQL for Aggregation in Data Warehouses. The materialized view is defined in Step 1 in the following section. 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, 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, 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 inline 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 that 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 analytical SQL 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 23, 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. Miscellaneous Analysis and Reporting Capabilities This section illustrates the following additional analytic capabilities: WIDTHBUCKET Function For a given expression, the WIDTHBUCKET function returns the bucket number that the result of this expression will be assigned after it is evaluated. You can generate equiwidth histograms with this function. Equiwidth histograms divide data sets into buckets whose interval size (highest value to lowest value) is equal. The number of rows held by each bucket will vary. A related function, NTILE. creates equiheight buckets. Equiwidth histograms can be generated only for numeric, date or datetime types. So the first three parameters should be all numeric expressions or all date expressions. Other types of expressions are not allowed. If the first parameter is NULL. the result is NULL. If the second or the third parameter is NULL. an error message is returned, as a NULL value cannot denote any end point (or any point) for a range in a date or numeric value dimension. The last parameter (number of buckets) should be a numeric expression that evaluates to a positive integer value 0, NULL. or a negative value will result in an error. Buckets are numbered from 0 to ( n 1). Bucket 0 holds the count of values less than the minimum. Bucket( n 1) holds the count of values greater than or equal to the maximum specified value. WIDTHBUCKET Syntax The WIDTHBUCKET takes four expressions as parameters. The first parameter is the expression that the equiwidth histogram is for. The second and third parameters are expressions that denote the end points of the acceptable range for the first parameter. The fourth parameter denotes the number of buckets. Consider the following data from table customers. that shows the credit limits of 17 customers. This data is gathered in the query shown in Example 22-24 . In the table customers. the column custcreditlimit contains values between 1500 and 15000, and we can assign the values to four equiwidth buckets, numbered from 1 to 4, by using WIDTHBUCKET (custcreditlimit, 0, 20000, 4). Ideally each bucket is a closed-open interval of the real number line, for example, bucket number 2 is assigned to scores between 5000.0000 and 9999.9999. sometimes denoted 5000, 10000) to indicate that 5,000 is included in the interval and 10,000 is excluded. To accommodate values outside the range 0, 20,000), values less than 0 are assigned to a designated underflow bucket which is numbered 0, and values greater than or equal to 20,000 are assigned to a designated overflow bucket which is numbered 5 (num buckets 1 in general). See Figure 22-3 for a graphical illustration of how the buckets are assigned. Figure 22-3 Bucket Assignments You can specify the bounds in the reverse order, for example, WIDTHBUCKET ( custcreditlimit. 20000. 0. 4 ). When the bounds are reversed, the buckets will be open-closed intervals. In this example, bucket number 1 is ( 15000,20000 , bucket number 2 is ( 10000,15000 , and bucket number 4, is ( 0 ,5000 . The overflow bucket will be numbered 0 ( 20000. infinity ), and the underflow bucket will be numbered 5 (- infinity. 0 . It is an error if the bucket count parameter is 0 or negative. Example 22-24 WIDTHBUCKET The followin g query shows the bucket numbers for the credit limits in the customers table for both cases where the boundaries are specified in regular or reverse order. We use a range of 0 to 20,000. Linear Algebra Linear algebra is a branch of mathematics with a wide range of practical applications. Many areas have tasks that can be expressed using linear algebra, and here are some examples from several fields: statistics (multiple linear regression and principle components analysis), data mining (clustering and classification), bioinformatics (analysis of microarray data), operations research (supply chain and other optimization problems), econometrics (a nalysis of consumer demand data), and finance (asset allocation problems). Various libraries for linear algebra are freely available for anyone to use. Oracles UTLNLA package exposes matrix PLSQL data types and wrapper PLSQL subprograms for two of the most popular and robust of these libraries, BLAS and LAPACK. Linear algebra depends on matrix manipulation. Performing matrix manipulation in PLSQL in the past required inventing a matrix representation based on PLSQLs native data types and then writing matrix manipulation routines from scratch. This required substantial programming effort and the performance of the resulting implementation was limited. If developers chose to send data to external packages for processing rather than create their own routines, data transfer back and forth could be time consuming. Using the UTLNLA package lets data stay within Oracle, removes the programming effort, and delivers a fast implementation. Example 22-25 Linear Algebra Here is an example of how Oracles linear algebra support could be used for business analysis. It invokes a multiple linear regression application built using the UTLNLA package. The multiple regression application is implemented in an object called OLSRegression. Note that sample files for the OLS Regression object can be found in ORACLEHOMEplsqldemo . Consider the scenario of a retailer analyzing the effectiveness of its marketing program. Each of its stores allocates its marketing budget over the following possible programs: media advertisements ( media ), promotions ( promo ), discount coupons ( disct ), and direct mailers ( dmail ). The regression analysis builds a linear relationship between the amount of sales that an average store has in a given year ( sales ) and the spending on the four components of the marketing program. Suppose that the marketing data is stored in the following table: Then you can build the following sales-marketing linear model using coefficients: This model can be implemented as the following view, which refers to the OLS regression object: Using this view, a marketing program manager can perform an analysis such as Is this sales-marketing model reasonable for year 2004 data That is, is the multiple-correlation greater than some acceptable value, say, 0.9 The SQL for such a query might be as follows: You could also solve questions such as What is the expected base-line sales revenue of a store without any marketing programs in 2003 or Which component of the marketing program was the most effective in 2004 That is, a dollar increase in which program produced the greatest expected increase in sales See Oracle Database PLSQL Packages and Types Reference for further information regarding the use of the UTLNLA package and linear algebra. 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 CASE statements is: Simple CASE expressions test if the expr value equals the comparisonexpr . The syntax for searched CASE statements is: You can use any kind of condition in a searched CASE expression, not just an equality test. You can specify only 65,535 arguments and each WHEN. THEN pair counts as two arguments. To avoid exceeding this limit, you can nest CASE expressions so that the returnexpr itself is a CASE expression. Example 22-26 CASE 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 might choose to write this query as follows: Note that this runs against the hr sample schema. 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 PLSQL, this query can be rewritten as: Using a CASE expression lets you avoid developing custom functions and can also perform faster. Example 22-27 CASE for Aggregating Independent Subsets Using CASE inside aggregate functions is a convenient way to perform aggregates on multiple subsets of data when a plain GROUP BY will not suffice. For instance, the preceding example could have included multiple AVG columns in its SELECT list, each with its own CASE expression. We might have had a query find the average salary for all employees in the salary ranges 0-2000 and 2000-5000. It would look like: Although this query places the aggregates of independent subsets data into separate columns, by adding a CASE expression to the GROUP BY clause we can display the aggregates as the rows of a single column. The next section shows the flexibility of this approach with two approaches to creating histograms with CASE . Creating Histograms 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 22-28 Histogram Example 1 Example 22-29 Histogram Example 2 Frequent Itemsets Instead of counting how often a given event occurs (for example, how often someone has purchased milk at the grocery), you may find it useful to count how often multiple events occur together (for example, how often someone has purchased both milk and cereal together at the grocery store). You can count these multiple events using what is called a frequent itemset, which is, as the name implies, a set of items. Some examples of itemsets could be all of the products that a given customer purchased in a single trip to the grocery store (commonly called a market basket), the web pages that a user accessed in a single session, or the financial services that a given customer utilizes. The practical motivation for using a frequent itemset is to find those itemsets that occur most often. If you analyze a grocery stores point-of-sale data, you might, for example, discover that milk and bananas are the most commonly bought pair of items. Frequent itemsets have thus been used in business intelligence environments for many years, with the most common one being for market basket analysis in the retail industry. Frequent itemset calculations are integrated with the database, operating on top of relational tables and accessed through SQL. This integration provides the following key benefits: Applications that previously relied on frequent itemset operations now benefit from significantly improved performance as well as simpler implementation. SQL-based applications that did not previously use frequent itemsets can now be easily extended to take advantage of this functionality. Frequent itemsets analysis is performed with the PLSQL package DBMSFREQUENTITEMSETS. See Oracle Database PLSQL Packages and Types Reference for more information. In addition, there is an example of frequent itemset usage in Frequent itemsets . Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.

Kursus Forex Di Yogyakarta

- Bingung cari peluang bisnis Kenapa nggak coba FOREX. Peluang dapat DIBAYAR dalam hitungan DETIK. DetikInet detikInet detikInet detikInet detikMap BukuKuning forum detikMap Forex untuk pemula, live trading kursus forex trading sd 90 win kursus forex dari yogyakarta mempersembahkan. Kursus privat Forex trading online rahasia terbongkarnya forex trading hingga 90 win. Sangat jogja trading alasan belajar forex jogjatrading privatforex alasanbelajarforex alasan belajar forex disadari atau tidak, dunia telah berubah jauh tahan masa lampaunya dengan itu juga telah terjadi tren belajar forex jogja facebook https: id id facebook belajarforexjogja belajar forex jogja ada di facebook bergabunglah dengan facebook Untuk terhubung dengan belajar forex jogja dan orang lain yang mungkin anda kenal trading forex selalu profit jogja forex group jogjafx group 2013 11 trading forex selalu profit html jogja forex group menyediakan kursus trading bagi siapa saja yang ingin selama kursus dan belajar, peserta akan dilatih sampai benar Benar sesuai target kampus forex yogyakarta: belajar forex itu campusforex belajar forex itu seperti belajar naik html 22 mar 2012 kalau belajar forex ya disiapkan komputer sama koneksinya modal sepeda dan modal komputer, koneksi sama persis sama forex jogja forex trading community forex trading jogjaf X melalui website ini kami akan membantu anda untuk mengenal trading online, atau melayani anda untuk memulai perdagangan valuta asing, atau yang lebih workshop forex gratis menginap 2 malam di jogjakarta sekolahforex net workshop forex gratis menginap 2 malam di jogjak 27 nov 2012 kursus forex di jogja Seminar forex di yogyakarta pelatihan forex yogyakarta kursus forex yogyakarta gratis belajar forex jogja forex trading ask tempat kursus forex yang bagus di jogja kaskus arsip kaskus co id 8250 8250 forex option saham dan derivatifnya 13 mar 2012 halo para agan agan mastah forex sekalian, mau numpang Tanya, tepmpat belajar forex yang bagus dijogja dimana yarnrndi iklan koran latihan forex amp emas di yogyakarta belajar asiaroxy training forex emas di yogyakarta bagaimana sistem trading forex amp emas yang baik. Image training forex amp emas di yogyakarta dalam sebuah investasi, sama sekali forex trading indonesia8206 iklan mifx 8206 broker forex trading terbaik di indonesia, daftar demo 500k forex trading indonesia8206 iklan easy forex indonesia8206 mulai trading forex di platform amp advanced aman dalam 3 langkah mudah Easy forex memiliki 895 pengikut di google trading forex online8206 iklan instaforex 8206 hanya forex bisa memberikan hingga 50 perbulan sign up penelusuran yang terkait dengan belajar forex yogyakarta belajar forex cara belajar forex belajar belajar forex belajar forex belajar tahun baru 2009 cara cepat belajar forex untuk Pemula belajar forex dengan modal minim belajar forex pdf 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 berikutnya bantuan kirim masukan bahasa indonesia forex trading forex yogyakarta Apakah Forex Trading adalah JUDI. Atau Peluang CEPAT Mendulang DOLLAR. Jawaban dari pertanyaan diatas adalah. Ya dan Tidak. Ya. Jika saat trader bertransaksi di pasar forex tanpa belajar trading untuk pemula terlebih dahulu, dan pasang posisi tebak-tebakan. Tidak Jika saat trader mengambil posisi di pasar forex sudah dengan perhitungan terlebih dahulu (sudah belajar trading untuk pemula). Maksudnya sudah ada analisanya. Karena itu maka dikenal dalam dunia forex ada Analisa Teknikal, dan Analisa Fundamental. Di bidang keuangan, analisis teknis adalah metodologi analisis keamanan untuk meramalkan arah harga melalui studi data pasar masa lalu, terutama harga dan volume.1 Ekonomi perilaku dan analisis kuantitatif menggunakan banyak alat analisis teknis yang sama, 2345, yang menjadi Aspek pengelolaan aktif, bertentangan dengan teori portofolio modern. Efektivitas analisis teknis dan fundamental diperdebatkan oleh hipotesis pasar efisien yang menyatakan bahwa harga pasar saham pada dasarnya tidak dapat diprediksi.6 (Wikipedia) Analisis fundamental mengenai bisnis melibatkan analisis laporan keuangan dan kesehatan, manajemen dan keunggulan kompetitifnya, dan Pesaing dan pasarnya. Bila diterapkan pada futures dan forex, ini berfokus pada keseluruhan keadaan ekonomi, tingkat suku bunga, produksi, pendapatan, dan manajemen. Ketika menganalisis saham, kontrak berjangka, atau mata uang dengan menggunakan analisis fundamental ada dua pendekatan dasar yang dapat dilakukan analisis bottom up dan analisis turunan teratas.1 Istilah ini digunakan untuk membedakan analisis semacam itu dari jenis analisis investasi lainnya, seperti analisis kuantitatif dan analisis Analisis teknis (Wikipedia) Selain dari pada itu jika memang forex adalah judi, masakan pemerintah terjaminnya dengan adanya BAPEPTI. Dan juga bisa dilihat dengan koneksi internet yang semakin mudah banyak trader-trader baru bermunculan. Pasar forex adalah pasar paling likuid di dunia, karena perputaran uang sini triliunan dollar sehari. Karena itu cepat untuk mendapatkan untung disini. Tapi hati-hati kecepatan untuk punah juga. Tinggi Resiko Tinggi Return8230 Tapi jangan kuatir. Resiko dapat diminimalisir dengan belajar trading untuk pemula. Jadi apakah saya bisa menjadi seorang trader8230 Bisa dengan catatan Anda harus belajar trading untuk pemula. Berlalan forex dimana. Banyak website yang menawarkan ebook ratusan dollar, tapi di sini saya ingin penuh secara GRATIS. Untuk latihan saya anjurkan Anda untuk berlatih di demo akun terlebih dahulu untuk mempraktekan ilmu dari Ebook-ebook dibawah ini, sebelum Anda menyuntikkan dana. ) Saya anjurkan anda untuk memilih broker dalam negeri, karena klo ada masalah gampang tinggal datangi saja brokernya, dan broker ini sudah dijamin oleh BAPEPTI. Langkah 1. Seperti Halaman Kami Jangan lupa menglike fanpage kami facebookBelajarTradingUntukPemula untuk mendapatkan ebook-ebook tentang trading dan analisa-analisa terupdate tiap hal, menganai forex dan komoditi. Langkah 2. Silahkan Berbagi Jika Anda menyukai Ebook Belajar Trading Untuk Pemula. Maka anda juga pasti menyukai Ebook Belajar Trading Intermediate ini, silahkan klik 8220Share8221 dan anda akan langsung di bawa ke download page. Jangan lupa praktekan belajar trading untuk pemula ini. Langkah 3. Silahkan Isikan Data Anda Disini Anda sudah membaca Ebook Belajar Trading Untuk Pemula dan Ebook Belajar Trading Intermediate. Dapatkan ebook terakhir Belajar Trading Advance dan Ebook 7 Tips Ala Trader DUNIA dari pengajaran forex ini, hanya dengan memasukan data diri anda, dan kami akan kirimkan Ebook Belajar Trading Advance dan Ebook 7 Tips Ala Trader DUNIA ke alamat email anda. Jangan lupa praktekan belajar trading untuk pemula. ) Ebook akan langsung dikirim melalui email anda. Langkah 4. Langanan Analisa Untuk mempercepat proses belajar anda. Dengan berlangganan analisa dari todayforex. tips Anda forex forex terupdate setiap hal secara GRATIS. Anda sebagai opini kedua dalam entry posisi. Dan dengan anda Anda bisa mempraktekan ilmu-ilmu yang Anda tulis selama ini. Baik. Terima kasih sudah berkunjung ke blog saya. Salam Profit. Dapatkan juga video mengenai trik dan tips dalam trading forex secara GRATIS. Hanya dengan saluran youtube kami. Seperti FB kami untuk bergabung dengan komunitas forex dan informasi terupdate mengenai kondisi pasar di: facebookBelajarTradingUntukPemula Suka terima kasih kami karena telah berkunjung ke blog belajartradinguntukpemula. blogspot. co. id. Silahkan download secara GRATIS Dapatkan Ebook PREMIUM 8220Belajar Trading Untuk Pemula8221 Dapatkan Ebook PREMIUM 8220Belajar Trading Untuk Pemula8221 secara GRATIS. Hanya dengan Share Link KamiHarian Forex Yogyakarta P adi yang anda tanam P adi lah yang akan tumbuh Untuk menjadi seorang trader profesional itu banyak hal yang harus kita masukan, mulai dari pengetahuan dasar, bagaimana memilih broker yang tepat, buat perencanaan keuangan dengan baik, sampai dengan Bagaimana menghasilkan profit secara konsisten. Melalui portal ini, kami akan mempertimbangkan anda bagaimana memulai forex dengan benar. Kami akan menyajikan materi-materi pembelajaran forex secara terstruktur dan mengelompokkannya ke dalam beberapa tingkat pembelajaran, untuk memudahkan anda beradaptasi dengan kemampuan anda saat ini. Semuanya gratis Tanpa biaya dan tanpa syarat. Materi Gratis, Profesional amp Tanpa Syarat Kelas Pemula - Anda yang belum mengenal forex dan ingin belajar Kami akan membimbing anda dengan baik tentang cara melakukan forex dengan benar. Malas membaca Hei. Bagaimana mungkin anda ingin menjadi seorang trader profesional, jika anda tidak perlu tau. Untuk itu bacalah materi-materi yang kami berikan dengan santai dan nikmati setiap prosesnya. Masuk ke Kelas Kelas Transisi - Anda yang sedang bersemangat Untuk nda yang baru mengenal forex, namun anda bisa profit dengan hasil yang menakjubkan. Bahkan hanya dengan insting pun anda bisa profit, 100 perhari dan lebih. K alau anda mau, kalau mau lho ya. Masuk ke Kelas Kelas - Yang ingin belajar serius Bagi yang nena yang merasa ternyata forex itu tidak semudah yang dikira, ternyata forex itu tidak cukup dengan beli di harga yang paling murah dan sebaliknya, anda yang merasa forex itu adalah ilmu yang harus di Serius. Masuk ke Kelas Kelas Profesional - Anda yang hampir putus asa Jangan terjebak di keegoisan anda sebagai seorang trader veteran yang sudah lama-lama di dunia forex, kalau sudah sampai dengan ini anda kesulitan menganalisa pergerakan harga. Nggak usah terkemas sudah tau banyak tentang forex kalau ternyata transaksi anda tidak kunjung profit, atau transaksi anda profit, tapi nggak sebanding dengan kenaikan lossnya. Sudahlah Cobalah untuk lebih rendah hati dalam daya ilmu, karena sekaranglah saatnya anda untuk berbenah atas apa yang sudah terlanjur salah selama ini. Sekaranglah saatnya anda untuk mengembalikan kepercayaan diri anda. Masuk ke Kelas Kelas Swasta - Untuk anda yang eksklusif anda yang mene ntukan sendiri cara belajar anda. Panggilan, Skype bahkan kelas tatap muka langsung. S ecara luas inilah hal terbaik yang kami sediakan untuk anda yang lebih dan lebih murah. Spesifikasi KelasKursus Forex Diposting pada 19062016 oleh Training Jogja under Trading Forex Sekarang ini perkembangan teknologi dan informasi sudah semakin pesat. Hampir semua hal bisa dibuat digitalnya. Hal ini juga berlaku dalam dunia bisnis. Salah satunya adalah perkembangan forex. Forex adalah sebuah sistem yang dibuat untuk memudahkan proses. Mempelajari forex ini tidak mudah. Ada berbagai alat dan alat yang harus anda persiapkan untuk bisa bermain forex. Untuk keperluan kursus forex yogyakarta. Kursus forex yogyakarta adalah sebuah pelatihan yang akan membahas tentang dunia jual beli yang online. Dalam kursus forex yogyakarta ini anda akan belajar berbagai macam tahapan untuk memulai bisnis forex. Materi yang akan dipelajari dalam kursus forex yogyakarta adalah Salah satu materi dalam kursus forex yogyakarta adalah cara instalasi metatrader. Metatrader adalah sebuah program yang sangat penting dalam bisnis forex. Metatrader adalah sebuah alat yang akan menjadi pusat dalam menjalankan forex. Saat ini sudah banyak. Proses instalasi metatrader tapi pasang program instalasi mandiri mandiri. Hal ini untuk menjaga kerahasiaan data anda agar akun forex anda akan aman. Mengenal menu-menu dalam metatrader. Seperti juga pada aplikasi yang lainnya, dalam metatrader juga ada berbagai macam menu yang pasti memiliki fungsi masing-masing. Untuk keperluan tutor kursus forex yogyakarta akan memandu anda untuk mengetahui menu-menu penting yang ada dalam metatrader bisa berfungsiinya masing-masing. Setelah anda sudah bisa melakukan instalasi metatrader dan bisa mengoperasikannya maka akan ada latihan untuk menjalankan forex ini. Anda akan dibimbing untuk melakukan order, order modifikasi, mencoba pending order dan mencoba berbagai cara eksekusi dalam Metatrader itu. Dengan begitu anda akan menjadi lebih paham dalam pengertian forex ini. Prediksi harga pada pasar. Jika Anda ingin menggunakan indikator. Anda harus menggunakan dan menambahkan indikator pada Metatrader anda. Ini menjadi materi yang penting bagi anda. Dalam materi ini anda akan belajar tentang cara untuk membuat indikator forex seperti yang anda inginkan. Seperti yang kita ketahui dalam kita melakukan Forex Trading menggunakan Metatrader tentunya kita memiliki template sendiri yang nyaman untuk kita, warna background yang kita sukai, warna candle dan tampilan chart yang seperti yang kita sukai dan buat kita nyaman. Semuanya akan anda di dalam materi template ini. Anda akan belajar tentang bagaimana untuk membuat warna tampilan metatrader, setting metatrader, dan berbagai materi yang berhubungan dengan metatrader. Setelah anda memahami forex secara penuh maka sekarang bermanfaat anda untuk belajar cara menaikan penjualan atau pendapatan. Inilah yang menjadi puncak dari kursus forex yogyakarta. anda akan diberi pengertian dan pelatihan tentang cara-cara yang bisa anda gunakan untuk menaikan pendapatan anda melalui forex ini. Dengan begitu anda akan siap untuk bersaing dengan rekan rekan yang sudah bisnis forex lebih dulu dari pada anda. Selain itu anda juga akan diberi pengertian tentang cara-cara untuk menyelesaikan masalah yang kebetulan terjadi dalam bisnis forex. Ini biasanya akan masuk dalam materi studi kasus. Dalam materi ini anda akan dikenalkan beberapa masalah yang sering dialami oleh para trader atau orang yang berbisnis forex. Anda juga akan diberi kesempatan untuk berbagi tentang berbagai pengalaman yang anda miliki selama bisnis forex atau selama mngikuti kursus forex yogyakarta. Karena belajar forex itu adalah pelatihan yang tidak mudah untuk kebutuhan anda dan tentu saja anda harus belajar kursus forex yogyakarta. Dengan belajar forex dari para ahlinya langsung anda bisa lebih banyak mendapatkan materi dan pengetahuan seputar forex buat membuat anda menjadi seseorang yang lebih siap untuk masuk menjadi pebisnis forex. Jadi tunggu apa lagi segera daftarkan diri anda sekarang juga untuk kursus forex yogyakarta. Jangan sampai sia-siakan kesempatan ini untuk lebih mendalami bisnis forex. Demikianlah pembahasan kursus jogja tentang kursus foreks yogyakarta. Semoga bermanfaat. Kursus Trading Jogja Murah Terbaik Kursus Trading Jogja memiliki berbagai pilihan paket atau program komunitas trading jogja, pelatihan trading jogja, perdagangan saham jogja, seminar trading jogja, trading di jogja, kursus trading binary jogja, belajar trading di jogja, sekolah trading di jogja, etrading Sekuritas jogja, trading forex jogja, kursus trading forex jogja, pelatihan trading forex jogja dengan lokasi tempat training dan privat8230 Baca selengkapnya raquo Pelatihan Forex Di Jogja Belajar Trading Terbaik Yogyakarta Pelatihan Forex Di Jogja memberikan kursus forex jogja, training forex jogja, les privat forex jogja Dan belajar forex di yogyakarta. Apakah yang dimaksud dengan forex Apa tujuan diadakan Pelatihan Forex Di Jogja Bagaimana peran forex bagi bisnis Istilah forex memang terdengar awam dikalangan masyarakat pada umumnya, karena istilah ini merupakan istilah yang telah populer di dunia usaha. Seperti namanya forex8230 Baca lebih lanjut raquo

Sinyal Bar V7 Forex

Alat Trading Forex - oleh CJA Selamat Datang di - Alat Perdagangan CJA - Pilihan Perangkat Lunak Unik MT4 yang unik Semua Indikator CJA Custom MT4 ini telah dirancang dan dibuat dengan Forex Trader, Anda akan mendapati bahwa alat ini akan terbukti sangat berharga Bagi Pedagang Pemula dan Pedagang, bukan hanya alat yang mereka gunakan tapi juga dilengkapi dengan grafis yang menarik perhatian dan hal itu dapat membuat keputusan Trading lebih mudah dipastikan. Luangkan waktu untuk melihat-lihat situs ini dan pertimbangkan apa yang ditawarkan oleh Alat CJA Trading. CATATAN: Situs web ini harus bekerja dengan semua browser internet biasa. Silahkan mail saya jika browser Anda tidak bekerja dengan benar dengan Situs ini dengan menggunakan link Contact CJA di bawah ini atau di ccjjaagmail. Perangkat lunak MT4 untuk MEMBELI Sinyal Bar Eksekutif nmc Lilin Pembalikan nmc mtf hitung mundur v1.2 HI LOW Lilin nmc RSI Periode Multi nmc MA Bar nmc Tren Dinamis nmc Tren Dinamis Harian nmc MTF Tren Dinamis nmc Quad RSI Lilin nmc Berbagai Alat Perdagangan Perangkat lunak MT4 gratis Dolly Graphics V18 MACD Candles nmc Price Display nmc VisualTrend HMA nmc Sesi HiLo v5 nmc D amp D keluarkan TP amp SL nmc D amp D TP amp SL nmc D amp D Pending Straddle nmc Script DropPrice nmc Sejarah Bar Signal Indikator Sinyal Bar Executive adalah Indikator Signal Bars utama yang dikembangkan oleh CJA lebih dari 5 tahun yang lalu, versi GRATIS dari indikator ini telah beredar di seluruh dunia dan saat ini digunakan oleh banyak Pedagang. Jika Anda melihat ada orang yang mencoba MENJUAL indikator Signal Bars di eBay atau situs forex, mohon informasikan kepada saya karena mereka melanggar hak kekayaan intelektual saya dan bukan milik mereka untuk MENJUAL, CJA adalah pencipta dan CJA Trading Tools satu-satunya situs resmi di mana Anda Dapat membeli indikator Signal Bars asli. Executive Signal Bars memiliki banyak fitur baru, kemampuan untuk menampilkan MULTI CURRENCY pada bagan yang sama, yang dibangun di ALERT SYSTEM, pengguna dapat memilih dari 1 sampai 7 TimeFrames untuk ditampilkan dan jumlah tampilan Days the Daily Average dapat disesuaikan. Lihatlah tangkapan layar di halaman Indikator Pembeli untuk melihat banyak pilihan tampilan yang dapat dibuat agar sesuai dengan pengaturan perdagangan apapun. Berita dan update CJA memperbarui indikator secara berkala untuk memperbaiki kinerja dan membuat indikator lebih mudah digunakan dan sinyal jika berlaku lebih mudah dipahami dan karena itu berlaku untuk trading Anda. Setiap pedagang yang telah membeli indikator MT4 ini hanya perlu menghubungi CJA dan akan diperbarui secara GRATIS. Jika Anda adalah pelanggan CJA, sebaiknya periksa situs web ini secara reguler untuk melihat apakah ada pembaruan baru yang dapat dilakukan untuk indikator Anda. Karena lamanya waktu dan jumlah pelanggan CJA, inilah satu-satunya cara untuk memperbarui indikator karena banyak pelanggan sekarang memiliki informasi akun yang berbeda dari apa yang mereka miliki saat membeli. BERITA PENTING 01112015. MetaQuotes tampaknya telah memecahkan sebagian besar masalah dengan MT4 baru dan mudah-mudahan sekarang cukup stabil untuk terus melakukan pengkodean dan memperbarui Indikator, Expert Advisors and Scripts. CATATAN untuk klien. Tagihan kecil mungkin berlaku untuk mengonversi perangkat lunak MT4 lama ke kode MT4 yang baru. 23122014. MT4 membangun 765 dan tampaknya cukup stabil masih ada beberapa sakit kepala pemrograman tapi untuk perdagangan tampaknya baik-baik saja. Saya tidak akan terlalu bersemangat lagi. 02032015. MT4 membangun 777 dan kesan pertama di forum Forex tampaknya cukup stabil seperti membangun 765 namun kesalahan mendasar yang sama masih ada. Segera saya bisa mendownload dan mengujinya saya akan menilai build 777 dan berdasarkan apa yang saya temukan akan memutuskan apakah akan memperbarui indikator saya dan membuat alat perdagangan klik baru yang tersedia. 15062015. MT4 membangun 830 dan di atas sejauh ini tampaknya cukup stabil sehingga akan memantau situasi saat saya sedang berlibur dan merilis alat perdagangan klik tunggal baru saat kembali ke basis pertengahan Juli. 05092015. MT4 build 840 dan di atas sayangnya hal-hal yang belum membaik, jika ada lebih banyak masalah, masalah utama adalah penggunaan CPU dan memori yang berlebihan yang dapat menyebabkan platform MT4 mengunci atau membekukan, MetaQuotes baru saja merilis BETA MT4 build 865 dan lainnya. Tampaknya sangat sedikit yang telah diperbaiki. 01112015. MT4 telah merilis builds MT4 build 890 dan diatasnya menjadi 900s dan akhirnya nampaknya platform ini bekerja sebagaimana mestinya, penggunaan cpu tetap menjadi masalah. Saya akan melihat lagi merilis satu klik saya alat perdagangan selama beberapa minggu ke depan seperti yang muncul platform MT4 sekarang mungkin cukup stabil. 10062016. MT4 telah merilis build r MT4 build 970971 Tampaknya beberapa perubahan telah dilakukan untuk memprioritaskan kode untuk Buttons dan Rectangle Label code dan lilin Buffer standar untuk indikator Custom namun penggunaan cpu tetap menjadi masalah. 20122016. MT4 telah merilis build r MT4 build 1031 Tampaknya tidak ada masalah dengan build ini. Pembaruan Perangkat Lunak Terbaru Nov 2012. Pembaharuan Quad RSI - 4Period RSI - Lilin Pembalikan - Lilin HiLo dan Dewan Sinyal eksekutif. 08012013. mtf countdown v1.2 Script EA ditambahkan ke halaman Indikator Pembeli. 15012013. Dynamic Trend MultiCurrency MTF ditambahkan ke kisaran indikator Dinamis. 27022013. Berbagai Alat Perdagangan - Skrip Screenshot Fibo Custom - HiLo atau Close MTF support amp resistance - AlertLine v1.1 - Indikator Bar Chart. 15052013. CJA telah menghapus Click Trader satu klik trading tool karena platform MT4 terbaru membangun 500 series sekarang memiliki beberapa kemampuan untuk melakukan fungsi Click Trader. CJA akan memantau MT4 untuk beberapa build berikutnya (500 dan lebih) untuk melihat apakah ada baiknya saat mengupdate Click trader. 23082013. Lilin Quad RSI diupgrade untuk menampilkan beberapa Signal Boxes pada grafik dan grafik Candles sekarang MTF memberikan gambaran perdagangan yang lebih baik. 23082013. Lilin Pembalik v11 telah diperbarui dengan MTF Candles dan Murrey Math Multi TF telah memiliki label upgrade untuk menunjukkan dasar melalui label garis terperinci. 08072014. CJA tidak siap untuk menjual atau memperbarui perangkat lunak yang ada sampai MT4 menjadi lebih stabil. 23122014. Beberapa update MT4 terakhir untuk beberapa alasan yang tidak jelas mengubah kode posisi untuk tombol objek yang secara langsung mempengaruhi Quick Scalper v5a yang akan saya rilis, saya telah memperbaiki kode namun saya akan menunggu dan melihat apa yang berikutnya Update membawa karena bisa berubah lagi sebelum merilis alat trading baru ini 02032015. Bangun 777. Saya belum mendownload atau menguji MT4 ini namun berdasarkan hasil dari forum Forex sampai saat ini sangat sedikit nampaknya telah berubah dan kesalahan dasar yang sama. Masih terjadi dan belum diperbaiki 11062015. Bangun 830. Ada beberapa perbaikan namun sedikit tampaknya telah berubah dan beberapa kesalahan dasar yang sama masih terjadi. 11062015. Bangun 890 - 900 plus. Pada akhirnya MetaQuotes tampaknya mendapatkan tindakan mereka bersama-sama dan kami mungkin benar-benar memiliki platform perdagangan yang stabil 10062016. Bangun 970 - 971. Kode Lilin Lilin Quad RSI dan Reversal diperbarui untuk memungkinkan MT4 terbaru membangun FREE Downloads CJA telah memposting pilihan GRATIS Unduhan untuk Anda gunakan secara gratis, periksa halaman ini sesering CJA akan diperbarui dan menambahkan pilihan secara reguler. Jika Anda memiliki masalah dengan indikator atau gagasan untuk memperbaikinya, silakan hubungi CJA di ccjjaagmail atau klik link Contact CJA. 27032012. Pembaruan pada MACD Candles v4 dan Sesi HiLo v4 06012013. Pembaruan beberapa indikator GRATIS telah dikodekan ulang untuk bekerja dengan platform 4 dan 5 digit 05032013. Sebuah pilihan dari lima Script GRATIS untuk membantu penempatan dan modifikasi perdagangan 17032013. Dolly Graphics V13 diperbarui karena nilai BUY STOP-1 TP dan SL dibalik 06072013. VisualTrend v4 diperbarui dengan label Lengan Lengan Lebar Data dan Waktu Lebar ditambah input warna ekstra 20102013. VisualTrend HMA memiliki semua fitur VisualTrend sebelumnya v4 dan sekarang juga dapat menampilkan Heiken Ashi Candles atau Lilin MT4 Standar 08072014. CJA belum mengeposkan pembaruan untuk download gratis dengan build new 600 build MT4 dan mungkin tidak akan mengirimkan pembaruan sampai MT4 menjadi lebih stabil. 14072014. Dolly Graphics v15 telah diupgrade untuk berjalan di MT4 yang baru, telah disusun untuk membangun 646 jika Anda memiliki masalah silahkan hubungi CJA. 14082014. Dolly Graphics v16 saat ini sedang diuji, tangkapan layar di halaman INDIKATOR GRATIS 23082014. Dolly Graphics v15 memiliki update kode karena beberapa pedagang memiliki masalah dengan indikator yang menghapus tabel, itu adalah array dari isu kisaran - Dolly Graphics v16 Akan melalui tahap akhir pengujian dan fine tuning, berharap akan dirilis beberapa waktu minggu depan. 23082014. Dolly Graphics v16 telah dirilis masuk ke halaman indikator GRATIS untuk diunduh. Indikator ini telah ditulis ulang beberapa kali sebelum rilis karena pembaruan MetaQuotes yang menyebabkan masalah tampilan, semoga update MT4 di masa depan tidak mempengaruhi cara kerja Dolly - jaga agar jari Anda tetap terjaring. 23122014. Update Saya berbicara terlalu cepat, beberapa MT4 terakhir telah mengubah posisi kode tombol dan telah mengubah tampilan Dolly yang memerlukan penulisan ulang kode tombol. Saya akan menunggu update MT4 berikutnya di tahun yang baru sebelum memposting update Dolly karena saya benar-benar mulai bertanya-tanya apakah ini akan menjadi cara penulisan ulang kode konstan setelah setiap beberapa update MT4, mengingatkan saya akan sesuatu Oh, itu benar MT5. 02032015. Jika build 777 terbukti sama dengan build 765 untuk kode objek tombol maka saya akan mengupdate Dolly Graphics v16 dan mempostingnya di website ini dalam beberapa minggu ke depan. 02032015. Dolly Graphics v17 baru saja dirilis, ini pada dasarnya identik dengan Dolly Graphics v16 karena hanya tombol kode posisi objek yang telah diperbarui untuk memungkinkan kode posisi tombol yang berbeda yang diperkenalkan MetaQuotes di MT4 terbaru. 01032016. Dolly Graphics v18. Versi ini terlihat sama persis dengan Dolly Graphics v16 dan v17 namun kode tombolnya telah diperbarui untuk membuat Dolly lebih efisien dan telah dikompilasi pada MT4 terbaru yang dibangun 950. 09062016. Dolly Graphics v18. PENTING UPDATE Pada awal Juni 2016 update platform MT4 terbaru membangun 970971 telah menyebabkan kode tombol Dolly Graphics v18 buttonlabel sebelumnya gagal merilis versi baru dari Dolly Graphics v18 yang telah diposting. MacLac lilin lilin juga telah diupdate. 27092016. Dolly Graphics v18. GRAFIK UPDATE Dolly Graphics v18 telah memiliki pembaruan pada Display untuk memperbaiki masalah potensial saat Pialang memiliki akhiran yang besar di akhir Pasangan Mata Uang mereka. Misalnya - EURUSDmicro - pembaruan baru ini menghapus akhiran untuk membuat tampilan Pasangan Mata Uang sebagai - EURUSD - dan menjaga jarak Tampilan tetap benar. 02012017. Dolly Graphics v18. GRAFIK UPDATE Dolly Graphics v18 telah memiliki beberapa pembaruan kecil untuk kode tersebut karena MT4 terbaru membangun 1.031 dan tombol indikator dihapus ditambahkan ke layar. MACD Candles nmc telah diperbarui untuk memperbaiki masalah aligment warna saat MT4 diperbarui ke versi terbaru. Kode dan Pemrograman CJA umumnya tidak akan kode Trading Expert Advisors untuk klien baik sebagai sistem perdagangan tidak dikonversi ke EA dengan baik atau klien tidak benar-benar tahu apa yang dibutuhkan dan sangat sedikit Expert Advisors dapat menghasilkan hasil yang diharapkan. Ini bukan situasi kemenangan bagi kedua belah pihak. CJA akan mengkodekan Expert Advisors and Scripts yang digunakan sebagai Management Trading Tools. Yang dibutuhkan CJA untuk memprogram sebuah indikator. 1 Pastikan bahwa ide Anda bukan sekadar pemikiran yang tidak didukung, itu adalah sesuatu yang Anda pikir mungkin Anda sukai, Waktu adalah uang jadi ingatlah semakin lama Anda mengubah kondisi atau parameter semakin banyak uang yang akan dikeluarkannya. 2 Hal berikutnya yang perlu Anda jelaskan adalah dengan tepat apa yang Anda butuhkan di jalan kondisi masukan dan Peringatan dll. Berikan informasi apa pun yang Anda pikirkan akan membantu mengklarifikasi deskripsi tentang apa yang Anda inginkan dikodekan, berikan tangkapan layar jika memungkinkan. 3 Saat Anda menghubungi CJA melalui email untuk mempertimbangkan pemrograman indikator yang akan dibangun - SILAKAN BACA SEMUA EMAIL DENGAN SEKSAMA - ini dapat menghindari begitu banyak masalah dengan klien yang menyetujui kondisi tertentu, kemudian saat indikator selesai, bukan apa yang diinginkan klien. Tapi itu yang mereka minta. 4 CJA memiliki biaya tambahan yang dapat didiskusikan saat klien melakukan kontak, umumnya pemrograman dibebankan oleh ESTIMATE dan tarif per jam yang memberikan biaya akhir yang mungkin namun hal ini hanya dapat dilakukan jika klien sangat yakin dengan Persyaratan, masalah yang timbul melalui kesalahan kode tidak dibebankan ke klien, penyetelan atau penyesuaian apapun baik setelah penyelesaian indikator dasar dibebankan pada tarif per jam. 5 Jika indikatornya benar-benar merupakan ide unik dan orisinal maka indikator yang telah selesai biasanya disertakan dalam format mq4, jika indikatornya adalah versi indikator CJA yang disesuaikan maka hanya file ex4 yang disertakan. Setiap pekerjaan pemrograman dianggap berdasarkan kelebihannya sendiri untuk melepaskan kode sumber dan ini harus didiskusikan sebelum dimulainya pemrograman. Penafian: Jika Anda berdagang dengan EAs atau Indikator atau menerima saran saya termasuk namun tidak terbatas pada memilih EA atau Indikator, Anda melakukannya atas pertimbangan Anda sendiri. Forex adalah bisnis yang berisiko. Anda mungkin kehilangan banyak uang dengan mengambil risiko perdagangan langsung. CJA tidak bertanggung jawab atas kerugian atau masalah Anda jika EA atau Indicator bertanggung jawab langsung atau tidak langsung atas kerugian apapun. Salin Copyright 2008. All Rights Reserved. CJA Trading ToolsSignalBarsv7 Signal Bars telah datang usia jadi saya berpikir bahwa saya akan memulai thread baru dengan versi terbaru Versi Signal Bars v7 ini memiliki beberapa fitur baru, User dapat memilih Timeframes yang mereka inginkan ditampilkan dan indikatornya sekarang dapat ditempatkan ke dalam Jendela indikator untuk membantu membebaskan ruang bagan. Salah satu perbedaan lainnya adalah bahwa sekarang warna Harga update dengan arah pergerakan harga, UP Lime DN Red Flat Orange atau warna apa saja yang Anda putuskan untuk digunakan. Beberapa pengaturan input baru CornerofChartRIGHTTOP true Signifikan Signal di sudut kiri atas ShiftUPDN 0 Sesuaikan Tampilan Sinyal Up Down AdjustSidetoside 20 Sesuaikan Tampilan Sinyal dari sisi ke sisi SigBarsWindow Jendela Jendela 2211. Semua fitur yang tersedia pada indikator Sinyal Bar sebelumnya masih ada Indikator ini, kemampuan untuk menyesuaikan pengaturan indikator indivdual dan warna misalnya. Lihat screenshot di posting ke 2 di bawah ini Terlampir adalah Signal Bars v71 yang memiliki tambahan TimeFrame ditambahkan seperti yang diminta oleh beberapa trader yang membutuhkan TimeFrames lebih rendah ditambah Daily. Lihat Screenshots di posting ke-3 di bawah 11022008 Penting Signal Bar v7 Signal Bars v71 sekarang memiliki password Ini dikodekan ke indikator untuk menyiasati teks yang sebelumnya saya tampilkan di area grafik bawah untuk menghentikan orang yang menjual indikator ini, saya Merasa tidak ada yang mau membayar uang untuk indikator yang memiliki password ini. Saya harap ini tidak terlalu merepotkan bagi pengguna tsd dan percaya bahwa ini adalah solusi yang harus bekerja untuk semua orang. PassWord 15102008 Saya telah menulis ulang Indikator Signal Bars untuk mencoba dan menghindari masalah yang dimiliki beberapa orang dengan TEKS BARS yang tidak sejajar dengan beberapa platform, saya telah benar-benar mengubah cara BAR ditulis - TEXT defaultnya sekarang ARIAL ARIAL BOLD yang merupakan Teks yang lebih umum ditemukan pada kebanyakan platform dan sistem operasi komputer. Kata sandi masih sama dengan di atas 28012009 Signal Bars v8D sekarang memiliki Digit Switch untuk platform 5 6 Digit Versi 8D yang dihapus seperti yang diperbarui oleh versi 9 18082009 Saya telah memperbarui Signal Bars ke versi 9 sehingga secara otomatis menyesuaikan bila digunakan pada standar atau Platform ekstra digit, saya telah mengujinya di FXDD FXPro dan GoTrader dan tampaknya bekerja dengan baik - jika Anda menemukan mata uang yang tampaknya tidak memiliki digit yang benar beri tahu saya. Password diatas masih berlaku. Sinyal Bar Mandiri Indicator Signal Bars MFI Indicator Deskripsi: Jika Anda mencari Indikator MFI Metatrader Signal Bars yang dapat Anda unduh secara gratis, Anda bisa menemukannya di situs ini. Indikator ini sangat cocok untuk kedua edisi Metatrader - MT4 dan MT4 dan pasti bekerja di semua versi Metatrader. Ini adalah Indikator MIMI Sinyal Jam mq4 untuk Metatrader 4 atau Metatrader 5. Ini disediakan gratis untuk diunduh. Kami benar-benar memasukkan foto LKM Signal Bars persis seperti apa tampilannya saat dipasang. Indikator LKM Metatrader lainnya juga tersedia di situs kami. Jika Anda ingin mendownload indikator ini, yang harus Anda lakukan adalah menuju bagian indikator LKM. Kemudian, bila Anda telah memilih indikator yang tepat sesuai dengan kebutuhan Anda, Anda cukup mendownload file tersebut untuk menggunakannya. Sejumlah besar mendownload indikator ini. Sebagai bukti, ada lebih dari 1 orang yang telah mendownload indikator Sinyal Barber Sinyal, menjumlahkan sekitar rata-rata 334 unduhan. Mengunduh indikator ini sangat mudah, klik pilihan unduh dan simpan di komputer Anda. Anda benar-benar dapat membantu kami meningkatkan kualitas pekerjaan kami dengan memberi kami beberapa komentar dan rangking berkaitan dengan kegunaan indikator MFI Signal Bars kami. Dengan cara ini, pedagang kami yang lain akan melihat kritik baik Anda yang akan memancing mereka untuk mencobanya sendiri. Selanjutnya, Anda dapat membagikan situs internet kami kepada teman atau saudara Anda yang mencari indikator metatrader yang andal. Anda dapat mulai berbagi dengan mengklik ikon share di situs internet. Kami merasa senang telah meluangkan waktu untuk memeriksa ForexAu. Nikmati unduhan Anda Download Download Signal-Bars-MFI-Indicator. mq4 Poskan navigasi

Stock Options When A Company Go Public

Jika Anda Ingin Kaya Saat Memulai, Anda Lebih Baik Tanyakan Pertanyaan-Pertanyaan ini Sebelum Menerima Pekerjaan Thumbs up di sekitar setelah Yext mengumumkan putaran pembiayaan sebesar 27 juta yang besar. Tapi para karyawan ini mungkin tidak tahu apa artinya opsi saham mereka. Daniel Goodman melalui Insider Bisnis Ketika startup pertama Bryan Goldbergs, Bleacher Report, terjual lebih dari 200 juta, karyawan dengan opsi saham bereaksi dengan satu dari dua cara: Beberapa reaksi orang seperti, Oh Tuhan, ini lebih banyak uang daripada yang pernah saya bisa. Bayangkan, Goldberg sebelumnya mengatakan kepada Business Insider dalam sebuah wawancara tentang penjualan tersebut. Beberapa orang seperti, Thats it You tidak pernah tahu apa yang akan terjadi. Jika Anda seorang karyawan saat startup - bukan pendiri atau investor - dan perusahaan Anda memberi Anda saham, Anda mungkin akan mendapatkan saham biasa atau opsi saham biasa. Saham biasa dapat membuat Anda kaya jika perusahaan Anda go public atau dibeli dengan harga per saham yang secara signifikan berada di atas harga pemogokan opsi Anda. Tetapi sebagian besar karyawan tidak menyadari bahwa pemegang saham biasa hanya mendapat bayaran dari sisa uang yang tersisa setelah pemegang saham preferen mengambil keputusan mereka. Dan dalam beberapa kasus, pemegang saham biasa dapat menemukan bahwa pemegang saham pilihan telah diberi persyaratan bagus bahwa saham biasa hampir tidak berharga, bahkan jika perusahaan tersebut menjual lebih banyak uang daripada yang dimasukkan investor ke dalamnya. Jika Anda mengajukan beberapa pertanyaan cerdas sebelum menerima tawaran, dan setelah setiap investasi baru yang berarti, Anda tidak perlu terkejut dengan nilai - atau kekurangannya - opsi saham Anda saat sebuah startup keluar. Kami meminta seorang pemodal ventura New York City yang aktif, yang duduk di dewan sejumlah pemula dan menyusun lembaran istilah secara teratur, pertanyaan apa yang harus diajukan oleh majikan kepada atasan mereka. Investor diminta untuk tidak diberi nama tapi dengan senang hati berbagi bagian dalam. Heres apa yang orang pintar tanyakan tentang pilihan saham mereka: 1. Tanyakan berapa banyak ekuitas yang Anda tawarkan pada basis yang sepenuhnya dilusian. Terkadang perusahaan hanya akan memberi tahu Anda jumlah saham yang Anda dapatkan, yang sama sekali tidak berarti karena perusahaan bisa memiliki satu miliar saham, kata kapitalis ventura. Jika saya hanya mengatakan, Youre akan mendapatkan 10.000 saham, kedengarannya seperti banyak, tapi mungkin jumlahnya sangat kecil. Sebagai gantinya, tanyakan berapa persentase perusahaan yang mewakili opsi saham tersebut. Jika Anda menanyakannya secara menyeluruh, ini berarti perusahaan harus memperhitungkan semua saham yang wajib dikeluarkan perusahaan di masa depan, bukan hanya saham yang telah dibagikan. Ini juga memperhitungkan seluruh pilihan kolam renang. Pilihan kolam adalah stok yang disisihkan untuk memberi insentif pada karyawan startup. Cara yang lebih sederhana untuk mengajukan pertanyaan yang sama: Persentase perusahaan mana yang benar-benar saya wakili 2. Tanyakan berapa lama pilihan kolam perusahaan akan bertahan dan berapa banyak uang yang mungkin akan ditanggung perusahaan, jadi Anda tahu apakah dan kapan kepemilikan Anda Mungkin bisa diencerkan Setiap kali perusahaan menerbitkan saham baru, pemegang saham saat ini terdilusi, yang berarti bahwa persentase perusahaan yang mereka miliki berkurang. Selama bertahun-tahun, dengan banyak pembiayaan baru, persentase kepemilikan yang dimulai dari besar bisa terdilusi ke persentase saham kecil (walaupun nilainya mungkin meningkat). Jika perusahaan Anda bergabung mungkin perlu mengumpulkan lebih banyak uang tunai dalam beberapa tahun ke depan, oleh karena itu, Anda harus mengasumsikan bahwa saham Anda akan terdilusi dengan baik dari waktu ke waktu. Beberapa perusahaan juga meningkatkan opsi mereka pada basis tahun-ke-tahun, yang juga mencairkan pemegang saham yang ada. Yang lain menyisihkan kolam yang cukup besar untuk bertahan beberapa tahun. Opsi renang dapat dibuat sebelum atau sesudah investasi dipompa ke perusahaan. Fred Wilson dari Union Square Ventures suka meminta opsi pra-uang (pra investasi) yang cukup besar untuk mendanai kebutuhan perekrutan dan retensi perusahaan sampai pembiayaan berikutnya. Investor yang kami ajak bicara menjelaskan bagaimana kolam pilihan sering dibuat oleh investor dan pengusaha bersama: Idenya adalah, jika saya akan berinvestasi di perusahaan Anda, maka kami berdua setuju: Jika akan turun dari sini ke sana, akan memiliki Untuk menyewa banyak orang ini. Jadi mari kita ciptakan anggaran ekuitas. Saya pikir saya harus memberikan kemungkinan 10, 15 persen perusahaan untuk mencapainya. Itu pilihan kolam renang. 3. Selanjutnya, Anda harus mencari tahu berapa banyak uang yang telah diajukan perusahaan dan persyaratannya. Ketika sebuah perusahaan menghasilkan jutaan dolar, kedengarannya sangat keren. Tapi ini bukan uang gratis, dan itu sering datang dengan kondisi yang bisa mempengaruhi pilihan saham Anda. Jika saya seorang karyawan yang bergabung dengan perusahaan, yang ingin saya dengar adalah Anda telah menghasilkan banyak uang dan saham preferennya yang lurus, kata investor. Jenis investasi yang paling umum hadir dalam bentuk saham preferen, yang bagus untuk karyawan dan pengusaha. Tapi ada rasa berbeda dari saham preferen. Dan nilai akhir dari opsi saham Anda akan tergantung pada jenis perusahaan Anda yang telah dikeluarkan. Berikut adalah jenis saham preferen yang paling umum. Lurus disukai - Di pintu keluar, pemegang saham preferen dibayar sebelum pemegang saham biasa (karyawan) mendapatkan uang receh. Uang tunai untuk pilihan itu langsung masuk ke kantong kapitalis usaha. Investor memberi contoh: Jika saya menginvestasikan 7 juta di perusahaan Anda, dan Anda menjual 10 juta, 7 juta pertama untuk keluar lebih diutamakan dan sisanya masuk ke saham biasa. Jika startup menjual sesuatu dengan harga konversi (umumnya valuasi uang pasca-putaran) yang berarti pemegang saham pilihan langsung akan mendapatkan persentase dari perusahaan yang mereka miliki. Berpartisipasi disukai - Berpartisipasi disukai dilengkapi dengan seperangkat istilah yang meningkatkan jumlah pemegang saham pilihan akan mendapatkan setiap saham dalam acara likuidasi. Saham preferen yang disukai membagikan dividen pada saham preferen, yang mengalahkan saham biasa saat sebuah startup keluar. Investor yang berpartisipasi lebih memilih mendapatkan uang mereka kembali pada saat terjadi likuidasi (seperti pemegang saham preferen), ditambah dividen yang telah ditentukan sebelumnya. Saham preferen yang berpartisipasi biasanya ditawarkan saat investor tidak percaya bahwa perusahaan tersebut bernilai sebanyak yang diyakini oleh pendirinya - sehingga mereka setuju untuk berinvestasi untuk menantang perusahaan agar tumbuh cukup besar untuk membenarkan dan gerhana kondisi pilihan yang dipilih. Pemegang stok. Intinya dengan pilihan yang disukai adalah, sekali pemegang pilihan telah dibayar, akan ada sedikit harga beli yang tersisa untuk pemegang saham biasa (yaitu Anda). Beberapa pilihan likuidasi - Ini adalah jenis istilah lain yang dapat membantu pemegang saham preferen dan pemegang saham biasa. Tidak seperti saham preferen lurus, yang membayar harga saham biasa sebagai saham biasa dalam transaksi di atas harga di mana pilihan dikeluarkan, preferensi likuidasi ganda menjamin bahwa pemegang saham preferen akan mendapatkan pengembalian investasi mereka. Untuk menggunakan contoh awal, alih-alih investor yang menginvestasikan 7 juta uang kembali kepada mereka jika terjadi penjualan, preferensi likuidasi 3X akan menjanjikan pemegang yang disukai mendapatkan 21 juta penjualan pertama. Jika perusahaan menjual 25 juta, dengan kata lain, pemegang saham preferen akan mendapatkan 21 juta, dan pemegang saham biasa harus membagi 4 juta. Preferensi likuidasi multipel tidak begitu umum, kecuali jika sebuah startup telah berjuang dan investor meminta premi yang lebih besar untuk mengambil risiko yang mereka ambil. Investor kami memperkirakan bahwa 70 dari semua usaha yang didukung startups memiliki saham preferen lurus, sementara sekitar 30 memiliki beberapa struktur pada saham preferen. Hedge fund, orang ini mengatakan, sering suka menawarkan valuasi besar untuk saham preferen yang berpartisipasi. Kecuali mereka sangat percaya diri dalam bisnis mereka, pengusaha harus waspada terhadap janji-janji seperti, saya hanya ingin berpartisipasi disukai dan akan hilang pada likuidasi 3x, namun menginvestasikan senilai satu miliar dolar. Dalam skenario ini, para investor jelas percaya bahwa perusahaan tersebut akan mencapai valuasi tersebut - dalam hal ini mereka mendapatkan 3X uang mereka kembali, dan dapat menghapus pemegang saham biasa. 4. Berapa banyak, jika ada, utang yang dimiliki perusahaan meningkat. Utang bisa datang dalam bentuk hutang usaha atau surat hutang konversi. Penting bagi karyawan untuk mengetahui berapa banyak hutang yang ada di perusahaan, karena ini perlu dilunasi kepada investor sebelum karyawan melihat satu sen pun dari jalan keluar. Utang dan catatan konversi biasa terjadi pada perusahaan yang melakukan dengan sangat baik, atau sangat bermasalah. Keduanya memungkinkan pengusaha untuk menunda penetapan harga perusahaan mereka sampai perusahaan mereka memiliki valuasi yang lebih tinggi. Berikut adalah kejadian dan definisi umum: Utang - Ini adalah pinjaman dari investor dan perusahaan harus membayarnya kembali. Terkadang perusahaan meningkatkan sejumlah kecil hutang usaha, yang dapat digunakan untuk banyak tujuan, namun tujuan yang paling umum adalah untuk memperpanjang landasan pacu mereka sehingga mereka bisa mendapatkan valuasi lebih tinggi di babak berikutnya, kata investor. Convertible note - Ini adalah hutang yang dirancang untuk dikonversi menjadi ekuitas di kemudian hari dan harga saham lebih tinggi. Jika sebuah startup menaikkan hutang dan catatan konversi, mungkin perlu ada diskusi antara investor dan pendiri untuk menentukan mana yang akan dilunasi terlebih dahulu jika terjadi sebuah jalan keluar. 5. Jika perusahaan telah mengumpulkan banyak hutang, Anda harus bertanya bagaimana persyaratan pembayaran bekerja jika terjadi penjualan. Jika Anda berada di perusahaan yang telah menghasilkan banyak uang, dan Anda tahu persyaratannya adalah sesuatu selain saham pilihan langsung, Anda harus mengajukan pertanyaan ini. Anda harus menanyakan dengan tepat berapa harga jual (atau valuasi) opsi saham Anda mulai menjadi uang, ingat bahwa hutang, catatan konversi, dan struktur di atas saham preferen akan mempengaruhi harga ini. NOW WATCH: Apple menyelinap masuk ke fitur baru yang mengganggu dalam pembaruan iPhone IOS terbarunya namun juga ada yang upsidePre-IPO: Going Public John P. Barringer Klien saya yang bekerja di perusahaan startup yang mempersiapkan penawaran umum perdana (initial public offering / IPO) pusing dengan pikiran Dari kekayaan dan peluang yang akan diberikan kompensasi saham pra-IPO mereka. Saya mencoba mengaturnya langsung dengan lima titik perencanaan keuangan yang dapat membantu mengelola ekspektasi pasca-IPO mereka. Ryan Harvey dan Bryan Smith Podcast termasuk Sebagai perusahaan swasta yang bersiap untuk debut pasar mereka, mereka membuat perubahan dalam program kompensasi ekuitas mereka di luar hanya opsi saham. Artikel ini membahas beberapa perubahan yang dapat Anda harapkan dari hibah saham Anda dari tahap startup melalui IPO dan periode pasca IPO. Kejutan terbesar bagi karyawan dengan opsi saham di perusahaan pra-IPO seringkali adalah jumlah pajak yang harus mereka bayar saat perusahaan mereka go public atau diakuisisi. Ketika mereka menggunakan opsi mereka setelah IPO atau sebagai bagian dari akuisisi, menjual saham pada saat bersamaan, sebagian besar hasil penjualan mereka untuk membayar pajak federal dan negara bagian. Artikel ini membahas cara mengurangi beban pajak ini. Edwin L. Miller, Jr. Opsi saham dan saham terbatas di perusahaan pra-IPO dapat menciptakan kekayaan substansial, namun Anda perlu memahami apa yang mungkin terjadi pada hibah saham Anda dalam pendanaan modal usaha, dalam akuisisi, atau dalam penawaran umum perdana. Sementara Bagian 1 melihat pembiayaan usaha dan kesepakatan MA, Bagian 2 menganalisis IPO. MyStockOptions Staf Editorial Kontributor UPDATES Menemukan teknik hukum untuk meminimalkan pajak hampir sama populernya di AS sebagai kompensasi saham. Teknik canggih dengan saham dan opsi pendiri dapat menunda atau mengurangi pajak. Joanna Glasner, Matt Simon, dan Bruce Brumberg Jangan merasa cemas atau berkecil hati tentang volatilitas harga saham. Seperti yang akan dikatakan oleh para ahli, kompensasi ekuitas adalah alat untuk membangun kekayaan dalam jangka panjang. Anda bisa mengharapkan SEC dan pembatasan kontrak atas kebebasan Anda untuk menjual saham perusahaan Anda segera setelah penawaran umum. Jumlah pasti hari sampai Anda dapat menjual tergantung pada. Penilaian saham pada perusahaan pra-IPO tetap merupakan seni sebagai sains. Namun, seiring perusahaan mendekati IPO yang sebenarnya, tolok ukur yang andal ada. Perusahaan memiliki fleksibilitas dalam menetapkan kondisi dimana hibah saham mereka dapat rompi. Ini memungkinkan perusahaan Anda mendasarkan vesting hibah Anda. Hal ini dapat bergantung pada apakah Anda masih berafiliasi dengan perusahaan. Untuk opsi dan stok yang dikeluarkan berdasarkan Rule 701. Vesting grant mungkin akan mempercepat sesuai dengan spesifikasi dalam rencana stock atau perjanjian hibah Anda. Hibah mungkin akan diuangkan. Bergantung pada tingkat Anda di perusahaan dan lamanya pekerjaan Anda, Anda mungkin akan menerima hibah yang berarti di perusahaan pribadi Anda yang baru yang akan meminta Anda melakukannya. Saat Anda menyusun rencana perdagangan Aturan 10b5-1, salah satu persyaratan utama adalah Anda tidak melakukannya. Iya nih. Seorang konsultan untuk perusahaan swasta perlu mencari tahu apakah opsi atau sahamnya. Anda akan menghadapi penguncian saat perusahaan Anda go public, atau mungkin dalam akuisisi. Penguncian adalah pembatasan kontrak. Iya nih. Terkadang penjamin emisi dan perusahaan akan melepaskan sebagian saham penguncian yang akan dijual sebelum masa penguncian berakhir. Misalnya, Facebook melakukan ini di tahun 2012 saat itu. Penguncian mencegah Anda menjual saham, tapi Anda tetap memilikinya, dan tanggal perlakuan pajak tidak ditangguhkan. Anda mengambil risiko ini dalam situasi pra-IPO, saat valuasi. Kecuali pada saat sejumlah afiliasi secara bersamaan akan menjual sebagian saham mereka, perusahaan publik tidak mungkin mendaftarkan saham afiliasi untuk dijual kembali. Persyaratan SEC Rule 144 bahwa informasi publik saat ini mengenai perusahaan tersedia jika perusahaan telah mengajukan semua laporan yang diperlukan berdasarkan Securities Exchange Act of 1934. Pelacakan saham adalah kelas atau rangkaian saham biasa dari perusahaan yang terpisah. Anda perlu menunjukkan bahwa penjualan kembali tidak mengharuskan Anda atau perusahaan Anda untuk melakukannya. Konten disediakan sebagai sumber pendidikan. MyStockOptions tidak bertanggung jawab atas kesalahan atau keterlambatan dalam konten, atau tindakan yang dilakukan dalam ketergantungannya. Hak Cipta salinan 2000-2017 myStockPlan, Inc. myStockOptions adalah merek dagang terdaftar federal. Tolong jangan menyalin atau mengutip informasi ini tanpa izin dari myStockOptions. Hubungi editorsmystockoptions untuk mendapatkan informasi perizinan. Selama opsi saham Anda tetap beredar (biasanya produk Anda tetap dipekerjakan), maka Anda akan memiliki kesempatan untuk menggunakan pilihan Anda dengan harga 2. Waktu kapan Anda berolahraga biasanya dikendalikan oleh beberapa faktor. 1) Jadwal vesting. Umumnya, opsi saham secara penuh dapat dilakukan oleh pemegangnya. Begitu perusahaan itu diperdagangkan secara publik (dan selama Anda tidak berada di pos pengantar IPO, Anda juga harus bisa menjual saham ini dengan harga pasar saat ini, apapun itu (semoga perusahaan Anda meroket ke posisi yang jauh lebih tinggi Dari 20) 2) Latihan Sebelum ketentuan Latihan Olahraga. Beberapa rencana memungkinkan individu untuk menggunakan opsi saham yang tidak diinventarisasi. Dalam hal ini Anda dapat menjual (membeli) saham Anda dengan harga 2, namun Anda tidak dapat menjualnya sampai menjadi haknya. Ini mungkin atau mungkin tidak memberikan keuntungan pajak untuk Anda. 3) periode pemusnahan. Begitu Anda berada di perusahaan publik, Anda mungkin mengalami masa sementara dimana Anda tidak diizinkan untuk melakukan transaksi. Ini biasanya disebut quotblackoutsquot. Perusahaan biasanya akan mengumumkan atau bahkan menjadwalkannya jauh-jauh hari dan Anda tidak akan dapat berolahraga atau menjual selama masa-masa ini. (Saya mengumpulkan referensi yang mudah digunakan pada perdagangan orang dalam. Piramida Perdagangan Orang Dalam 2011 - 10b5-1, Bagian 16, Aturan 144 dan lebih Jadi, SELAMAT DATANG Saya sering melakukan sesi pendidikan pra-IPOpost-IPO mengenai kompensasi ekuitas di perusahaan. Jangan ragu untuk membiarkan perusahaan Anda tahu bahwa mereka dapat menghubungi saya. Saya sangat bersemangat dengan fakta bahwa opsi saham dan kompensasi serupa memiliki nilai yang jauh lebih tinggi bila orang memahaminya. 4.2k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction middot Jawaban yang diminta oleh 1 orang Jawaban Lebih Lanjut Dibawah ini Pertanyaan yang Sering Diajukan Dapatkah seorang karyawan (bukan pendiri) menjual opsi sahamnya kepada VC yang ingin berinvestasi di perusahaan (yang tidak umum) Jika sebuah startup tidak pernah go public apa yang terjadi pada opsi saham yang karyawannya Apakah saya kehilangan opsi saham perusahaan swasta saya jika saya tidak memecat mereka setelah 90 hari Perusahaan saya menawarkan kemampuan untuk membeli opsi saham tapi opsi yang saya beli rompi selama periode 6 tahun. Apakah ini adil Bagaimana rasanya? O dipecat sehari sebelum saham Anda di perusahaan menjadi haknya. Memiliki opsi latihan, dapatkah saya menggunakan saham saya sebelum dipekerjakan Jika saya melakukannya, apa yang terjadi pada mereka yang tidak teralihkan jika saya meninggalkan perusahaan lebih awal Apa yang terjadi pada pilihan yang diperdagangkan secara publik saat Sebuah perusahaan diambil alih atau dijalankan secara pribadi Apakah Anda harus berolahraga lebih awal, sebelum kesepakatan ditutup Jika Anda menarik dividen keluar dari perusahaan Anda, apakah karyawan dengan opsi vesting mendapatkan dividen mana pun Bagaimana dengan karyawan yang sepenuhnya dipekerjakan Bagaimana seorang karyawan kompensasi dapat mengganti Ketika tanggal efektif rencana opsi tiba-tiba didorong ke depan, berlaku memperpanjang masa vesting mereka dan tebing satu tahun Bagaimana opsi saham bekerja untuk karyawan Google Bagaimana opsi saham mempengaruhi karyawan Apa itu RSU Apa yang terjadi pada opsi saham karyawan saat Sebuah perusahaan dibeli Apakah ada perusahaan yang masih memberikan opsi saham kepada karyawan tingkat rendah Apa yang terjadi pada opsi saham pegawai startup saat perusahaan membeli? Bisakah saya berolahraga? E pilihan saya sehari sebelum perusahaan saya mulai melakukan trading secara terbuka mengikuti IPO Perusahaan mana yang memiliki opsi saham bulan ke bulan mulai dari awal