Wir bieten den Online-Kurs Cryptocurrency Trading mit Python in Echtzeit durch Adobe Connect durchgeführt. Dieser Kurs wird von Nick Kirk, einem Experte für den algorithmischen Kryptohandel und einem quantitativen Entwickler, durchgeführt und wird von Dr. Ernest Chan moderiert. Die Teilnehmer erhalten den Python-Quellcode und die Daten für das Backtesting. Gemini Exchanges Sandbox-Umgebung wird verwendet werden, die volle Austausch-Funktionalität mit Test-Fonds, für die Prüfung API-Konnektivität und die Durchführung von Strategien bietet. Maximale Teilnehmerzahl: 30. Gesamtstundenzahl: 6. Gebühr: 499. Termine und Zeiten: 11. und 18. März. Samstags 10: 00-13: 00 New York Zeit. Anmeldung: E-Mail ernestepchan, oder klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Kursübersicht kann hier heruntergeladen werden. Über Nick Kirk Nick ist ein aktiver algorithmischer Krypto-Trader und quantitativen Entwickler. Er hat mehr als 10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung, Automatisierung und Integration von Handelssystemen für Investment Banks und Asset Management Unternehmen. Vor seiner Tätigkeit bei Finance arbeitete er bei IBM Labs und Siemens Research. Er hat bisher einen algorithmischen Krypto-Handel am CQF-Institut gelehrt. Lob für diesen Workshop Nick ist ein sehr leidenschaftlicher Befürworter von Kryptokurrenzen. Ich war sehr froh, dass ich in der Vergangenheit an einem seiner Cryptocurrency Trading Workshops teilgenommen habe. Seine stumpfe Begeisterung zusammen mit seinem fundierten Wissen auf dem Feld führt zu einer sehr positiven und wertschöpfenden Erfahrung auf dem Cryptocurrency-Handel mit der tatsächlichen praktischen Umsetzung. In Kombination mit Ernie Chan, dem Guru des Algo-Handels, wird die Mischung 8216explosiv8217 Cant wait8221 8211 Konstantinos Moutsioulis Portfolio Analyst, Dutch Development Bank, Den Haag Area 8220Ich war sehr beeindruckt von Ernies Vergangenheit Workshops und haben die Diskussion über Cryptocurrency Trading Ideen genossen Mit Nick bei vielen Gelegenheiten. Ich freue mich auf ihre einzigartige Partnerschaft im kommenden Bitcoin Workshop8221. 8211 Stephen Hope Ehemaliger Leiter des festen Einkommens Quantitative Handelsstrategien, BNP Paribas Ich werde im Mai einen Online-Workshop über Künstliche Intelligenztechniken für Händler unterrichten. Dies ist ein 6-Stunden-Workshop, der die Verwendung von künstlichen Intelligenztechniken zur Identifizierung von nützlichen prädiktiven Variablen und Handelsregeln für die Renditevorhersage einführt. Der Schwerpunkt liegt auf Techniken zur Vermeidung von Daten-Snooping-Bias und auf Aktienauswahlmodellen. Freie Testlizenzen für MATLAB Statistics und Machine Learning und Neural Network Toolboxes werden zur Verfügung gestellt, sowie Beispieldatensätze für Backtesting. (Vorbespielte MATLAB-Programmier-Tutorials sind enthalten.) Maximale Teilnehmerzahl: 14. Gesamtstundenzahl: 6. Gebühr: 899. Termine und Zeiten: 13. und 20. Mai. Samstags, 10: 00-13: 00, New York Zeit. Anmeldung: E-Mail ernestepchan, oder klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Kursübersicht kann hier heruntergeladen werden. Der vorbespielte Online-Kurs Backtesting ist ab sofort verfügbar. Dies besteht aus aufgezeichneten Adobe Connect Sessions. Der Fokus liegt auf der Entdeckung und Vermeidung von verschiedenen Fallstricke während des Backtesting-Prozesses, der die Leistungsprognose beeinträchtigen kann. Veranschaulichende Übungen werden aus einer Futures-Strategie und einer Aktienportfolio-Handelsstrategie mit MATLAB gezogen. Kostenlose MATLAB-Studienlizenzen werden für umfangreiche In-Class-Übungen arrangiert. Es sind keine Vorkenntnisse von MATLAB erforderlich, aber es sind einige Erfahrungen mit der Programmierung erforderlich. Die Mathematik Voraussetzung ist grundlegende College-Ebene Statistiken. Gesamtstunden: 7 Stunden Aufnahmezeit. Gebühr: 499. Anmeldung: E-Mail ernestepchan, oder klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Kursübersicht kann hier heruntergeladen werden. Ernie bietet auch in-Workshops in London an. Diese Workshops können sich für die CFA Institute fortsetzen. Lob für unsere Workshops: 8220Ein ausgezeichneter Kurs von einem großen Lehrer. Ernie erklärte deutlich und wandte die verschiedenen Bereiche der Künstlichen Intelligenz an, lieferte unschätzbare Einsichten über ihre relativen Verdienste und gab mir das Vertrauen, sie in meinem eigenen Handel umzusetzen.8221 8211 Dr. Nikhil Shenai (Ph. D. Imperial College, BA, Cambridge Universität), Gründer von EK Technologies (Quantitative Trading Amp Entwicklung) 82208230Dank Sie wieder für die Momentum Strategies Training in dieser Woche. Es war sehr vorteilhaft. Ich habe Ihre Erklärungen der Konzepte sehr klar gefunden und die Beispiele gut entwickelt. Ich mag den rigorosen Ansatz, den Sie zur Strategiebewertung nehmen.8221 8211 Andrew B. 8220 Ernie8217s Workshop bietet besonders hilfreiche Einblicke in die Umsetzung rentabler Handelsstrategien und das8217s jenseits seiner Bücher8217 Inhalt. Und er ist einer der geduldigsten und Lehrer, die ich jemals getroffen habe 8220 8211 K. W. Fung, CQF, Gründer von Quants Investment 8220 Diese Workshops haben mir genug Vertrautheit und Vertrauen gegeben, um die neuesten Forschungen anzupacken. Nur das Segment auf Intermarket-Sweep-Aufträgen im MFT-Kurs war der Preis für die Zulassung zu allen drei Workshops, auf die ich ging. 8220 8211 Cedric Yau 8220 Dr. Chan 8230 ist ein phänomenaler Instruktor8230 8221 8211 Anonyme SchülerauswertungQuantitative Forschung Quantitative Forschung ist die Zahlenseite der Marktforschung. Es geht um die Messung und die Anbringung von Zahlen auf einen Markt - zum Beispiel Marktgröße, Marktanteil, Penetration, installierte Basis und Marktwachstumsraten. Quantitative Forschung kann auch verwendet werden, um Einstellungen, Zufriedenheit, Engagement und eine Reihe von anderen nützlichen Marktdaten und Markt-Metriken zu messen, die über die Zeit verfolgt werden können und verwendet werden, um Einsichten als Teil einer breiteren Business-Planung und Business-Strategie-Prozess zu generieren. Die meisten quantitativen Marktforschungen werden nun online über webbasierte Umfragen durchgeführt. Aber wir forschen auch per Telefon, Post und face-to-face, wie die Anpassung der Forschung an das Publikum bleibt von entscheidender Bedeutung. Unser wichtigstes Forschungsziel war es, eine Hierarchie der Bedürfnisse der Verbraucher für unser NPD-Programm zu erhalten, aber dobney übertraf unsere Erwartungen, indem wir uns auch ein excel-basiertes Modell bildeten, um die Verbraucherpräferenz für verschiedene Produktszenarien zu testen - wir haben viel mehr als wir erwartet haben, Reckitt Benckiser Die Grundpfeiler der Business-Planung ist die Verwendung von Zahlen wie Marktgröße, Anteil und Nutzung. Diese Form von numerischen Daten oder Marktmetriken wird durch die Verwendung von auf Fragebogen basierenden statistischen Erhebungen gesammelt. Die fortgeschrittene Verwendung dieser quantitativen Daten sucht nach Korrelationen und Beziehungen innerhalb der Daten. Dies kann wichtige Einblicke in die Struktur oder die zugrunde liegenden Konzepte oder Verhaltensweisen geben. Die Basis aller quantitativen Forschung stammt aus der Gestaltung der Stichprobe und der Umfrage. Die Gestaltung des Fragebogens und die Qualität der Analyse und Berichterstattung. Ein gutes Design kommt aus dem Verständnis nicht nur, wie man forscht, sondern auch den geschäftlichen Kontext für diese Forschung und Kenntnis der Entscheidungen, die getroffen werden können, sobald die Ergebnisse sind. Für weitere Informationen siehe die spezifischen Seiten auf: Ein guter Ausgangspunkt ist Unser Leitfaden zur Marktforschung Grundlagen. Wir stellen auch unsere Questionnaire Wizard Software zur Verfügung, um Unternehmen zu helfen, den Prozess der Erstellung von Fragebögen besser zu verwalten und zu beschleunigen. Die Stichproben - und Vermessungsart ist das statistische Fundament, auf dem die quantitative Forschung basiert. Das Erhebungsdesign stützt sich auf die ordnungsgemäße Definition des Zieluniversums oder der Population, das Finden von Mitteln, um mit dieser Population in Kontakt zu treten und die Bevölkerung in ein bekanntes Klassifizierungsschema zu beschichten oder zu teilen, damit die Stichprobe richtig gezeichnet werden kann. Die Art der durchzuführenden Umfrage hängt fast ausschließlich von der Zielpopulation und dem Untersuchungsgegenstand ab. Die Optionen reichen von Post-, Telefon - bis hin zu Face-to-Face-Intercept-Umfragen (Street Interviewing), Haus-zu-Haus - und Online-Recherchen aus internen Listen oder von Research Panel Providern. Das Verständnis der wahrscheinlichen Ansprechraten, die Verzerrungen und die ordnungsgemäße Definition der Befragungsaufgabe bestimmen die tatsächliche statistische Qualität der endgültigen Daten. Wir führen quantitative Forschung in allen Formen durch, ob Post, Telefon, On-line oder mit face-to-face Interviewern, die uns gut platziert, um festzustellen, welche Technik am besten für Ihr Projekt arbeiten wird. Die quantitative Forschung stützt sich im Gegensatz zur qualitativen Forschung auf einen festen Fragebogen, der so aufgebaut werden sollte, dass er für jeden Befragten die gleiche Weise verabreicht wird, um eine zuverlässige Marktmaßnahme zu erhalten (Filterung und Randomisierung ausgenommen). Obwohl es nicht schwer zu entwerfen ist, verlangen Fragebögen ein paar Grundregeln, die so befolgt werden, dass zweideutige Ergebnisse vermieden werden. Wie die Vermeidung von doppelten Bedeutungen oder das Verlassen der Befragten nicht in der Lage zu beantworten. Ein gut entworfener Fragebogen wird kurz sein, bis zu dem Punkt, dennoch haben Sie einen Fluss, den der Befragte (und Interviewer für Telefon oder face-to-face) verwenden kann, um es schnell und genau zu bekommen. Idealerweise sollte ein Fragebogen mit Analyse und Präsentation entworfen werden. Werde ich in der Lage sein, die Ergebnisse zu nutzen und zu erklären Habe ich von den wichtigsten Marktmetriken abgedeckt, die für die Analyse benötigt werden Kann ich die verschiedenen Teile des Marktes hinreichend segmentieren und klassifizieren. In zunehmendem Maße sind Fragebögen nicht nur die Messung der Quote der Bevölkerung. Aber auch Modellierung und Prognose Verhaltensweisen aus den Antworten gegeben. Ein richtiger Gedanke an die statistischen Output - und Modellierungsmöglichkeiten sollte bei der Gestaltung der Fragen stark berücksichtigt werden, vor allem, wenn der Fragebogen in irgendeiner Form von Langzeit-Tracking verwendet werden soll, wo Änderungen schwierig und oft kostspielig sind. Da der Fragebogen für das Ergebnis von zentraler Bedeutung ist, stellt das Pilotieren und Testen sicher, dass Fragen zu den zu erforschenden Daten gelangen. Die beste Pilotierung findet von Angesicht zu Angesicht statt, aber nur eine Umfrage für ein paar Interviews online und ermöglicht es den Menschen, die Fragen zu kommentieren, dann die Überprüfung der Daten können helfen, vor jeder unvorhergesehenen Probleme. Qualitätsanalyse ist der unbesungene Held der quantitativen Forschung. Es wäre fair zu sagen, dass die meisten Marktforschung quantitative Studien unter-analysiert werden, in der Regel wegen des Drucks der Zeit und der Wunsch, die Ergebnisse in eine Präsentation zu bekommen, so dass ein Haufen von Charts, aber nicht die Intelligenz oder Interpretation das Geschäft wirklich Braucht - was bedeutet es hier Unter-analysiert sollte nicht genommen werden, um zu verstehen, Schneiden und Re-Schneiden der Daten in Millionen von kleinen Untergruppen auf der Suche nach winzigen Edelsteinen von Informationen (die sehr zeitintensiv und in der Regel nicht sehr produktiv ist). Unter-analysiert bedeutet Querverweise eine Maßnahme gegen andere innerhalb der gleichen Umfrage (und auch mit externen Daten). Zum Beispiel, wenn man die durchschnittliche Verkaufsgröße für Ihr Unternehmen gegen Ihre Konkurrenten betrachtet oder herausfindet, welcher Anteil Ihrer Kunden in einem Markt aktiv ist (siehe Marktmetriken). Je besser die Analyse, desto kürzer der Fragebogen und die Präsentation. Der Grund dafür ist, dass eine gute Qualitätsanalyse in der Lage ist, sich auf das Wichtige über das Interessante zu konzentrieren. Aber um zu verstehen, was wichtig ist, muss der Analytiker eine gute Vorstellung davon haben, was das Geschäft ist und was das Publikum zu hören hat. Die Präsentation quantitativer Informationen ist auch eine Herausforderung. Es ist durch seine Natur numerisch und nicht besonders visuell (fancy Grafiken können verkleiden und maskieren diese Tatsache). Die Herausforderung für den Forscher ist es, die Geschichte herauszubringen und zu illustrieren, nicht nur die Liste der Antworten auf den Fragebogen zu präsentieren. Wenn die Forschung vor allem Informationen sammeln würde (wie zB eine UampA) als eine Datenbank, ist eine Frage, ob Sie jemals alle Informationen an alle alle am selben gehen, oder müssen nur zu kommunizieren, was Sie haben und tauchen ein und aus . Insbesondere können Sie sich die Werkzeuge anschauen, auf die Sie auf die Daten zugreifen müssen - zum Beispiel stellen wir oft maßgeschneiderte Drill-Down-Tools zur Verfügung, die den Menschen helfen, die Daten detaillierter oder aus einer bestimmten Perspektive in der Zukunft zu erkunden. Für Hilfe und Beratung bei der Durchführung von quantitativen Forschungsprojekten on-line oder off-line Kontakt infodobneyQuant Strategien - sind sie für Sie Quantitative Anlagestrategien haben sich zu sehr komplexen Werkzeugen mit dem Aufkommen moderner Computer entwickelt, aber die Strategien Wurzeln gehen über 70 Jahre zurück . Sie werden in der Regel von hochgebildeten Teams geführt und verwenden proprietäre Modelle, um ihre Fähigkeit zu erhöhen, den Markt zu schlagen. Es gibt sogar off-the-shelf Programme, die Plug-and-Play für diejenigen sind, die Einfachheit suchen. Quant-Modelle funktionieren immer gut, wenn sie zurück getestet wurden, aber ihre tatsächlichen Anwendungen und Erfolgsquoten sind umstritten. Während sie in den Bullenmärkten gut funktionieren scheinen. Wenn die Märkte haywire gehen, werden Quant Strategien den gleichen Risiken ausgesetzt wie jede andere Strategie. Die Geschichte Einer der Gründungsväter der Studie der quantitativen Theorie, die auf die Finanzierung angewendet wurde, war Robert Merton. Man kann sich nur vorstellen, wie schwierig und zeitaufwendig der Prozess vor dem Gebrauch von Computern war. Andere Theorien in der Finanzierung entwickelten sich auch aus einigen der ersten quantitativen Studien, einschließlich der Basis der Portfolio-Diversifizierung auf der Grundlage der modernen Portfolio-Theorie. Die Verwendung von quantitativen Finanzen und Kalkül führte zu vielen anderen gemeinsamen Tools, darunter eine der bekanntesten, die Black-Scholes Option Preisformel, die nicht nur Investoren Preis Optionen und Strategien zu entwickeln, sondern hilft, die Märkte in Schach mit Liquidität zu halten. Bei der direkten Portfoliomanagement. Das Ziel ist wie jede andere Anlagestrategie. Um Wert, Alpha oder Überschuss zurückzugeben. Quants, wie die Entwickler genannt werden, komponieren komplexe mathematische Modelle, um Investitionsmöglichkeiten zu erkennen. Es gibt so viele Modelle da draußen wie Quants, die sie entwickeln, und alle behaupten, die besten zu sein. Eines der Quant-Investment-Strategien Best-Selling-Punkte ist, dass das Modell, und letztlich der Computer, macht die eigentliche Buysell Entscheidung, nicht ein Mensch. Dies neigt dazu, jede emotionale Reaktion zu entfernen, die eine Person beim Kauf oder Verkauf von Investitionen erleben kann. Quant-Strategien werden nun in der Investitionsgemeinschaft akzeptiert und werden durch Investmentfonds, Hedgefonds und institutionelle Investoren geführt. Sie gehen in der Regel durch den Namen Alpha-Generatoren. Oder alpha gens Hinter dem Vorhang Wie im Zauberer von Oz ist jemand hinter dem Vorhang, der den Prozess antreibt. Wie bei jedem Modell ist es nur so gut wie der Mensch, der das Programm entwickelt. Zwar gibt es keine spezifische Anforderung, um ein Quant zu werden, die meisten Firmen, die Quant-Modelle betreiben, kombinieren die Fähigkeiten von Investment-Analysten, Statistiker und die Programmierer, die den Prozess in die Computer kodieren. Aufgrund der komplexen Natur der mathematischen und statistischen Modelle, ihre gemeinsame zu sehen, Anmeldeinformationen wie Graduate Grad und Doktoranden in Finanzen, Wirtschaft, Mathematik und Ingenieurwesen zu sehen. Historisch gesehen arbeiteten diese Teammitglieder in den Backoffices. Aber da Quellmodelle immer häufiger wurden, geht das Backoffice zum Frontbüro. Vorteile von Quant-Strategien Während die allgemeine Erfolgsquote umstritten ist, ist der Grund, warum einige Quant-Strategien funktionieren, dass sie auf Disziplin basieren. Wenn das Modell richtig ist, hält die Disziplin die Strategie, mit Blitzschnellcomputern zu arbeiten, um Ineffizienzen in den Märkten auf der Grundlage quantitativer Daten auszunutzen. Die Modelle selbst können auf so wenig wie einige Verhältnisse wie PE basieren. Schulden auf Eigenkapital und Ergebniswachstum oder Tausende von Inputs zur gleichen Zeit zusammenarbeiten. Erfolgreiche Strategien können sich in Trends in ihren frühen Stadien abholen, da die Computer ständig Szenarien laufen, um Ineffizienzen zu lokalisieren, bevor andere es tun. Die Modelle sind in der Lage, eine sehr große Gruppe von Investitionen gleichzeitig zu analysieren, wo der traditionelle Analytiker nur einige auf einmal betrachten kann. Der Screening-Prozess kann das Universum nach Klassenstufen wie 1-5 oder A-F je nach Modell bewerten. Dies macht den eigentlichen Handelsprozess sehr einfach, indem er in die hoch bewerteten Investitionen investiert und die niedrig bewerteten verkauft. Quant-Modelle eröffnen auch Variationen von Strategien wie Long, Short und Longshort. Erfolgreiche Quant-Fonds halten die Risikokontrolle aufgrund der Art ihrer Modelle im Blick. Die meisten Strategien beginnen mit einem Universum oder Benchmark und nutzen Sektor und Industrie Gewichtungen in ihren Modellen. Damit können die Mittel die Diversifikation bis zu einem gewissen Grad kontrollieren, ohne das Modell selbst zu beeinträchtigen. Quant-Fonds laufen in der Regel auf einer niedrigeren Kostenbasis, weil sie nicht so viele traditionelle Analytiker und Portfoliomanager brauchen, um sie zu führen. Nachteile von Quant Strategies Es gibt Gründe, warum so viele Investoren nicht vollständig umarmen das Konzept der Vermietung einer Black Box laufen ihre Investitionen. Für alle erfolgreichen quant Fonds da draußen, so viele scheinen nicht erfolgreich zu sein. Leider für die Quants Reputation, wenn sie scheitern, sie scheitern große Zeit. Long-Term Capital Management war eines der bekanntesten Quoten-Hedge-Fonds, wie es von einigen der angesehensten akademischen Führer und zwei Nobel Memorial Preisträger Ökonomen Myron S. Scholes und Robert C. Merton geführt wurde. In den 1990er Jahren erzielte ihr Team überdurchschnittliche Renditen und zog Kapital von allen Investoren an. Sie waren berühmt dafür, dass sie nicht nur Ineffizienzen ausnutzen, sondern auch einen leichten Zugang zu Kapital nutzen, um enorme gehebelte Wetten auf Marktanweisungen zu schaffen. Die disziplinierte Natur ihrer Strategie schuf tatsächlich die Schwäche, die zu ihrem Zusammenbruch führte. Langfristiges Kapitalmanagement wurde im Frühjahr 2000 liquidiert und aufgelöst. Seine Modelle enthielten nicht die Möglichkeit, dass die russische Regierung auf einige ihrer eigenen Schulden verstoßen könnte. Diese ein Ereignis ausgelöst Ereignisse und eine Kettenreaktion vergrößert durch Leverage-verursachte Chaos. LTCM war so stark mit anderen Investitionsvorgängen beschäftigt, dass sein Zusammenbruch die Weltmärkte beeinflusste und dramatische Ereignisse auslöste. Auf lange Sicht trat die Federal Reserve ein, um zu helfen, und andere Banken und Investmentfonds unterstützten LTCM, um weitere Schäden zu vermeiden. Dies ist einer der Gründe, warum quant Fonds fehlschlagen können, da sie auf historischen Ereignissen basieren, die keine zukünftigen Ereignisse beinhalten können. Während ein starkes Quant-Team ständig neue Aspekte der Modelle hinzufügt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, ist es unmöglich, die Zukunft jedes Mal vorherzusagen. Quant-Fonds können auch überwältigt werden, wenn die Wirtschaft und die Märkte eine überdurchschnittliche Volatilität erfahren. Die Kauf - und Verkaufssignale können so schnell kommen, dass der hohe Umsatz hohe Provisionen und steuerpflichtige Ereignisse schaffen kann. Quant-Fonds können auch eine Gefahr darstellen, wenn sie als Bärensicherheit vermarktet werden oder auf kurzen Strategien basieren. Vorhersage von Abschwüngen. Mit Derivaten und Kombination von Hebelwirkung kann gefährlich sein. Eine falsche Wendung kann zu Implosionen führen, die oft die Neuigkeiten machen. Die Bottom Line Quantitative Anlagestrategien haben sich von Backoffice Black Boxen zu Mainstream Investment Tools entwickelt. Sie sind entworfen, um die besten Köpfe in der Wirtschaft und die schnellsten Computer zu nutzen, um Ineffizienzen zu nutzen und nutzen Hebel, um Marktwetten zu machen. Sie können sehr erfolgreich sein, wenn die Modelle alle richtigen Eingaben enthalten haben und sind flink genug, um abnorme Marktereignisse vorherzusagen. Auf der Flip-Seite, während Quant-Fonds rigoros zurück getestet werden, bis sie arbeiten, ihre Schwäche ist, dass sie sich auf historische Daten für ihren Erfolg verlassen. Während die Quant-Style-Investition ihren Platz auf dem Markt hat, ist es wichtig, sich ihrer Mängel und Risiken bewusst zu sein. Im Einklang mit Diversifizierungsstrategien sein. Es ist eine gute Idee, Quant-Strategien als Investitionsstil zu behandeln und mit traditionellen Strategien zu kombinieren, um eine ordnungsgemäße Diversifizierung zu erreichen. Der Gesamtdollarmarktwert aller ausstehenden Aktien der Gesellschaft039s. Die Marktkapitalisierung erfolgt durch Multiplikation. Frexit kurz für quotFrench exitquot ist ein französischer Spinoff des Begriffs Brexit, der entstand, als das Vereinigte Königreich stimmte. Ein Auftrag mit einem Makler, der die Merkmale der Stop-Order mit denen einer Limit-Order kombiniert. Ein Stop-Limit-Auftrag wird. Eine Finanzierungsrunde, in der Anleger eine Aktie von einer Gesellschaft mit einer niedrigeren Bewertung erwerben als die Bewertung, Eine ökonomische Theorie der Gesamtausgaben in der Wirtschaft und ihre Auswirkungen auf die Produktion und Inflation. Keynesianische Ökonomie wurde entwickelt. Ein Bestand eines Vermögenswerts in einem Portfolio. Eine Portfolioinvestition erfolgt mit der Erwartung, eine Rendite zu erzielen. Dies.
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