Moving-average-filter-excel

Moving-average-filter-excel

Online-trading-academy-founder
Trading-binary-options-abe-cofnas-pdf
Trading-gbp-usd-force-index-system


Trade-options-for-gasol Opsi-opsi dasar insentif Bagaimana-untuk-otomatis-trading-system Prediksi-forex-18-juli-2012 Online-trading-akademi-tampa-teluk In-facebook-options-traders-shift-to-post-earning-taruhan

Exponential Moving Average (EMA) Dijelaskan Seperti yang kami katakan pada pelajaran sebelumnya, rata-rata bergerak sederhana dapat terdistorsi oleh lonjakan. Kita akan mulai dengan sebuah contoh. Katakanlah kita merencanakan sebuah SMA periode 5 di chart daily EURUSD. Harga penutupan untuk 5 hari terakhir adalah sebagai berikut: Rata-rata pergerakan sederhana akan dihitung sebagai berikut: (1.3172 1.3231 1.3164 1.3186 1.3293) 5 1.3209 Cukup sederhana, benar Nah bagaimana jika ada laporan berita pada Hari 2 yang menyebabkan euro Untuk menjatuhkan seluruh papan. Hal ini menyebabkan EURUSD merosot dan ditutup di 1.3000. Mari mengerti bagaimana efeknya pada 5 periode SMA ini. Rata-rata pergerakan sederhana akan dihitung sebagai berikut: Hasil dari rata-rata pergerakan sederhana akan jauh lebih rendah dan akan memberi Anda gagasan bahwa harga benar-benar turun, padahal kenyataannya, Hari 2 hanyalah sebuah acara satu kali. Disebabkan oleh buruknya hasil sebuah laporan ekonomi. Poin yang ingin kita buat adalah bahwa kadang-kadang rata-rata bergerak sederhana mungkin terlalu sederhana. Kalau saja ada cara agar Anda bisa memfilter lonjakan ini sehingga Anda tidak akan mendapatkan ide yang salah. Hmm8230 Tunggu sebentar. Ya, ada cara yang disebut It8217s yang disebut Exponential Moving Average Exponential moving averages (EMA) memberi bobot lebih banyak pada periode terbaru. Dalam contoh di atas, EMA akan memberi bobot lebih pada harga pada hari-hari terakhir, yang akan menjadi Hari 3, 4, dan 5. Ini berarti bahwa lonjakan pada Hari ke 2 akan bernilai lebih rendah dan tidak akan sebesar Sebuah efek pada moving average karena jika kita menghitung untuk moving average sederhana. Jika Anda memikirkannya, ini masuk akal karena apa yang dilakukan ini lebih menekankan pada apa yang dilakukan pedagang baru-baru ini. Exponential Moving Average (EMA) dan Simple Moving Average (SMA) Side By Side Mari lihat tabel 4 jam USDJPY untuk menyoroti bagaimana rata-rata bergerak sederhana (SMA) dan eksponensial moving average (EMA) akan terlihat berdampingan. Pada grafik. Perhatikan bagaimana garis merah (30 EMA) nampaknya lebih mendekati harga dibanding garis biru (SMA 30). Ini berarti bahwa hal itu lebih akurat mewakili tindakan harga terkini. Anda mungkin bisa menebak mengapa ini terjadi. Ini karena eksponensial bergerak rata-rata lebih menekankan pada apa yang telah terjadi akhir-akhir ini. Saat bertransaksi, jauh lebih penting untuk melihat apa yang dilakukan pedagang SEKARANG daripada apa yang mereka lakukan minggu lalu atau bulan lalu. Selamatkan kemajuan Anda dengan masuk dan menandai pelajaran lengkap. Pengenalan Adaptif Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Dikembangkan oleh Perry Kaufman, Kaufman039 Adaptive Moving Average (KAMA) adalah moving average yang dirancang untuk memperhitungkan kebisingan pasar atau volatilitas. KAMA akan mengikuti harga saat harga ayunan relatif kecil dan suaranya rendah. KAMA akan menyesuaikan saat harga ayunan melebar dan mengikuti harga dari jarak yang lebih jauh. Indikator berikut ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren keseluruhan, titik balik waktu dan pergerakan harga filter. Perhitungan Ada beberapa langkah yang diperlukan untuk menghitung Youfman039 Adaptive Moving Average. Pertama mulailah dengan setting yang direkomendasikan oleh Perry Kaufman, yaitu KAMA (10.2,30). 10 adalah jumlah periode untuk Efisiensi Rasio (ER). 2 adalah jumlah periode untuk konstanta EMA tercepat. 30 adalah jumlah periode untuk konstanta EMA paling lambat. Sebelum menghitung KAMA, kita perlu menghitung Efficiency Ratio (ER) dan Smoothing Constant (SC). Memecah formula menjadi ukuran kecil nugget membuat lebih mudah untuk memahami metodologi di belakang indikator. Perhatikan bahwa ABS adalah singkatan dari Absolute Value. Efficiency Ratio (ER) ER pada dasarnya adalah perubahan harga yang disesuaikan dengan volatilitas harian. Secara statistik, Rasio Efisiensi memberi tahu kita efisiensi fraktal perubahan harga. ER berfluktuasi antara 1 dan 0, tapi ekstrem ini adalah pengecualian, bukan norma. ER akan menjadi 1 jika harga bergerak naik 10 periode berturut-turut atau turun 10 periode berturut-turut. ER akan menjadi nol jika harga tidak berubah selama 10 periode. Smoothing Constant (SC) Konstanta pemulusan menggunakan ER dan dua konstanta pemulusan berdasarkan rata-rata pergerakan eksponensial. Seperti yang mungkin Anda perhatikan, Konstanta Smoothing menggunakan konstanta pemulusan untuk rata-rata bergerak eksponensial dalam formula. (2301) adalah konstanta pemulusan untuk EMA 30 periode. SC Tercepat adalah konstanta pemulusan untuk EMA lebih pendek (2 periode). SC yang paling lambat adalah konstanta pemulusan untuk EMA paling lambat (30 periode). Perhatikan bahwa 2 di akhir adalah untuk mensejajarkan persamaan. Dengan Efficiency Ratio (ER) dan Smoothing Constant (SC), kita sekarang siap untuk menghitung Kaufman039 Adaptive Moving Average (KAMA). Karena kita membutuhkan nilai awal untuk memulai perhitungan, KAMA pertama hanya merupakan moving average sederhana. Perhitungan berikut didasarkan pada rumus di bawah ini. Contoh PerhitunganChart Gambar di bawah ini menunjukkan screen shot dari spreadsheet Excel yang digunakan untuk menghitung KAMA dan grafik QQQ yang sesuai. Penggunaan dan Sinyal Chartis dapat menggunakan KAMA seperti indikator berikut lainnya, seperti moving average. Chartis dapat mencari harga persilangan, perubahan terarah dan sinyal yang disaring. Pertama, sebuah salib di atas atau di bawah KAMA menunjukkan perubahan arah harga. Seperti halnya rata-rata bergerak, sistem crossover sederhana akan menghasilkan banyak sinyal dan banyak whipsaws. Chartis dapat mengurangi whipsaws dengan menerapkan filter harga atau waktu ke crossover. Seseorang mungkin memerlukan harga untuk memegang salib selama beberapa hari atau membutuhkan salib melebihi KAMA dengan persentase yang ditetapkan. Kedua, chartists dapat menggunakan arah KAMA untuk menentukan keseluruhan kecenderungan keamanan. Ini mungkin memerlukan penyesuaian parameter untuk memperlancar indikator lebih lanjut. Chartists dapat mengubah parameter tengah, yang merupakan konstanta EMA tercepat, untuk menghaluskan KAMA dan mencari perubahan arah. Tren turun selama KAMA jatuh dan menempa posisi terendah lebih rendah. Trennya naik selama KAMA naik dan menempa harga tertinggi. Contoh Kroger di bawah ini menunjukkan KAMA (10,5,30) dengan tren naik yang curam dari bulan Desember sampai Maret dan tren kenaikan yang kurang tajam dari bulan Mei sampai Agustus. Dan akhirnya, chartists bisa menggabungkan sinyal dan teknik. Chartists dapat menggunakan KAMA jangka panjang untuk menentukan tren yang lebih besar dan KAMA jangka pendek untuk sinyal perdagangan. Misalnya, KAMA (10,5,30) bisa dijadikan trend filter dan dianggap bullish saat naik. Setelah bullish, chartists kemudian bisa mencari bullish cross ketika harga bergerak diatas KAMA (10.2,30). Contoh di bawah ini menunjukkan MMM dengan kenaikan KAMA jangka panjang dan persilangan bullish pada bulan Desember, Januari dan Februari. KAMA jangka panjang turun pada bulan April dan terjadi persilangan bearish pada bulan Mei, Juni dan Juli. SharpCharts KAMA dapat ditemukan sebagai indikator overlay di meja kerja SharpCharts. Pengaturan default akan secara otomatis muncul di kotak parameter setelah dipilih dan para chartis dapat mengubah parameter ini agar sesuai dengan kebutuhan analitis mereka. Parameter pertama adalah untuk Rasio Efisiensi dan chartists harus menahan diri untuk tidak meningkatkan jumlah ini. Sebagai gantinya, chartists dapat menurunkannya untuk meningkatkan sensitivitas. Chartis yang ingin memperlancar KAMA untuk analisis tren jangka panjang dapat meningkatkan parameter tengah secara bertahap. Meski perbedaannya hanya 3, KAMA (10,5,30) secara signifikan lebih mulus dari KAMA (10.2,30). Studi lebih lanjut Dari pencipta, buku di bawah ini menawarkan informasi terperinci mengenai indikator, program, algoritma, dan sistem, termasuk rincian tentang KAMA dan sistem rata-rata bergerak lainnya. Sistem dan Metode Perdagangan Perry KaufmanDAX mencakup beberapa fungsi agregasi statistik, seperti rata-rata, varians, dan standar deviasi. Perhitungan statistik khas lainnya mengharuskan Anda untuk menulis ekspresi DAX yang lebih panjang. Excel, dari sudut pandang ini, memiliki bahasa yang jauh lebih kaya. Pola Statistik adalah kumpulan kalkulasi statistik yang umum: median, mode, moving average, persentil, dan kuartil. Kami ingin mengucapkan terima kasih kepada Colin Banfield, Gerard Brueckl, dan Javier Guilln, yang blognya mengilhami beberapa pola berikut. Contoh Pola Dasar Rumus dalam pola ini adalah solusi untuk perhitungan statistik tertentu. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung mean (rata-rata aritmatika) dari sekumpulan nilai. RATA-RATA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom angka. AVERAGEA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom, menangani nilai teks dan non-numerik (nilai teks non-numerik dan kosong dihitung sebagai 0). AVERAGEX. Hitung rata-rata ekspresi yang dievaluasi di atas meja. Moving Average Rata-rata bergerak adalah perhitungan untuk menganalisis titik data dengan membuat serangkaian rata-rata himpunan bagian yang berbeda dari kumpulan data lengkap. Anda bisa menggunakan banyak teknik DAX untuk menerapkan perhitungan ini. Teknik yang paling sederhana adalah dengan menggunakan AVERAGEX, iterasi tabel granularity yang diinginkan dan menghitung untuk setiap iterasi ekspresi yang menghasilkan titik data tunggal yang digunakan rata-rata. Sebagai contoh, rumus berikut menghitung rata-rata bergerak dalam 7 hari terakhir, dengan asumsi Anda menggunakan tabel Date dalam model data Anda. Dengan menggunakan AVERAGEX, Anda secara otomatis menghitung ukuran pada setiap tingkat granularitas. Bila menggunakan ukuran yang bisa digabungkan (seperti SUM), maka pendekatan lain berdasarkan CALCULATEmay menjadi lebih cepat. Anda dapat menemukan pendekatan alternatif ini dalam pola Moving Average yang lengkap. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung varians dari sekumpulan nilai. VAR.S. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. VAR.P. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. VARX.S. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. VARX.P. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili keseluruhan populasi. Deviasi Standar Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung deviasi standar dari seperangkat nilai. STDEV.S. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. STDEV.P. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. STDEVX.S. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. STDEVX.P. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili seluruh populasi. Median adalah nilai numerik yang memisahkan separuh populasi yang lebih tinggi dari bagian bawah. Jika ada sejumlah ganjil, median adalah nilai tengah (sortir baris dari nilai terendah ke nilai tertinggi). Jika ada sejumlah baris, itu adalah rata-rata dari dua nilai tengahnya. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MEDIAN di Excel. Gambar 1 menunjukkan perbandingan antara hasil yang dikembalikan oleh Excel dan formula DAX yang sesuai untuk perhitungan median. Gambar 1 Contoh kalkulasi median di Excel dan DAX. Modus adalah nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MODE dan MODE.SNGL di Excel, yang hanya mengembalikan nilai minimum bila ada beberapa mode dalam rangkaian nilai yang dipertimbangkan. Fungsi Excel MODE.MULT akan mengembalikan semua mode, namun Anda tidak dapat menerapkannya sebagai ukuran di DAX. Gambar 2 membandingkan hasil yang dikembalikan oleh Excel dengan rumus DAX yang sesuai untuk perhitungan mode. Gambar 2 Contoh perhitungan mode di Excel dan DAX. Persentil Persentil adalah nilai di bawah dimana persentase nilai tertentu dalam kelompok jatuh. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Perhitungan di DAX memerlukan beberapa langkah, yang dijelaskan di bagian Pola Lengkap, yang menunjukkan bagaimana mendapatkan hasil yang sama dari fungsi Excel PERCENTILE, PERCENTILE.INC, dan PERCENTILE.EXC. Kuartil adalah tiga poin yang membagi satu set nilai menjadi empat kelompok yang sama, masing-masing kelompok terdiri dari seperempat data. Anda dapat menghitung kuartil dengan menggunakan pola Persentil, berikut korespondensi ini: Kuartil pertama kuartil terbawah kuartil ke-2 Persentil kuartil kedua Persentil ke-50 Kuartil atas kuartil atas 75 th persentil Pola Lengkap Beberapa perhitungan statistik memiliki deskripsi yang lebih panjang tentang pola yang lengkap, karena Anda mungkin memiliki implementasi yang berbeda tergantung pada model data dan persyaratan lainnya. Moving Average Biasanya Anda mengevaluasi moving average dengan mereferensikan tingkat granularitas hari. Template umum dari formula berikut memiliki tanda ini: Jumlah hari ini adalah jumlah hari untuk rata-rata bergerak. Ltdatecolumngt adalah kolom tanggal dari tabel tanggal jika Anda memilikinya, atau kolom tanggal tabel yang berisi nilai jika tidak ada tabel tanggal yang terpisah. Ukuran adalah ukuran untuk dihitung sebagai moving average. Pola paling sederhana menggunakan fungsi AVERAGEX di DAX, yang secara otomatis mempertimbangkan hanya hari-hari dimana ada nilai. Sebagai alternatif, Anda dapat menggunakan template berikut dalam model data tanpa tabel tanggal dan dengan ukuran yang dapat digabungkan (seperti SUM) selama periode keseluruhan dipertimbangkan. Rumus sebelumnya mempertimbangkan satu hari tanpa data yang sesuai sebagai ukuran yang memiliki 0 nilai. Hal ini dapat terjadi hanya jika Anda memiliki tabel tanggal terpisah, yang mungkin berisi hari dimana tidak ada transaksi yang sesuai. Anda dapat memperbaiki rata-rata denominator dengan hanya menggunakan jumlah hari dimana ada transaksi dengan menggunakan pola berikut, di mana: ltfacttablegt adalah tabel yang terkait dengan tabel tanggal dan nilai yang dihitung yang dihitung dengan ukuran. Anda mungkin menggunakan fungsi DATESBETWEEN atau DATESINPERIOD alih-alih FILTER, namun hanya bekerja di tabel tanggal reguler, sedangkan Anda dapat menerapkan pola yang dijelaskan di atas juga ke tabel tanggal non-reguler dan model yang tidak memiliki tabel tanggal. Misalnya, perhatikan perbedaan hasil yang dihasilkan oleh dua langkah berikut ini. Pada Gambar 3, Anda dapat melihat bahwa tidak ada penjualan pada tanggal 11 September 2005. Namun, tanggal ini termasuk dalam tabel Tanggal sehingga, ada 7 hari (dari 11 September sampai 17 September) yang hanya memiliki 6 hari dengan data. Gambar 3 Contoh perhitungan Moving Average mempertimbangkan dan mengabaikan tanggal tanpa penjualan. Ukuran Moving Average 7 Days memiliki angka yang lebih rendah antara 11 September dan 17 September, karena mempertimbangkan 11 September sebagai hari dengan 0 penjualan. Jika Anda ingin mengabaikan hari tanpa penjualan, maka gunakanlah ukuran Moving Average 7 Days No Zero. Ini bisa menjadi pendekatan yang tepat saat Anda memiliki tabel tanggal yang lengkap namun Anda ingin mengabaikan hari tanpa transaksi. Dengan menggunakan rumus Moving Average 7 Days, hasilnya benar karena AVERAGEX secara otomatis hanya mempertimbangkan nilai yang tidak kosong. Ingatlah bahwa Anda dapat meningkatkan kinerja rata-rata bergerak dengan mempertahankan nilai dalam kolom tabel yang dihitung dengan granularitas yang diinginkan, seperti tanggal, tanggal, atau produk. Namun, pendekatan perhitungan dinamis dengan ukuran menawarkan kemampuan untuk menggunakan parameter untuk jumlah hari rata-rata bergerak (misalnya mengganti jumlah hari kerja dengan ukuran yang menerapkan pola Tabel Parameter). Median sesuai dengan persentil ke-50, yang dapat Anda hitung dengan menggunakan pola Persentil. Namun, pola Median memungkinkan Anda mengoptimalkan dan menyederhanakan perhitungan median dengan menggunakan ukuran tunggal, bukan beberapa langkah yang diperlukan oleh pola Persentil. Anda dapat menggunakan pendekatan ini saat menghitung median untuk nilai yang termasuk dalam ltvaluecolumngt, seperti yang ditunjukkan di bawah ini: Untuk meningkatkan kinerja, Anda mungkin ingin mempertahankan nilai suatu ukuran dalam kolom yang dihitung, jika Anda ingin mendapatkan median untuk hasil Sebuah ukuran dalam model data. Namun, sebelum melakukan pengoptimalan ini, Anda harus menerapkan perhitungan MedianX berdasarkan template berikut, dengan menggunakan spidol ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang menentukan granularity perhitungan. Misalnya, tabel tanggal bisa dihitung jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat hari, atau mungkin NILAI (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan median. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularityt adalah dimensi seperti 8216Date8217, maka nilai yang diinginkan adalah 8216Internet Sales8217 yang berisi kolom Jumlah Penjualan Internet yang dijumlahkan dengan ukuran Total Penjualan Internet. Misalnya, Anda dapat menulis median Total Penjualan Internet untuk semua Pelanggan di Adventure Works sebagai berikut: Tip Pola berikut: digunakan untuk menghapus baris dari ltgranularitytablegt yang tidak memiliki data yang sesuai dalam pilihan saat ini. Ini adalah cara yang lebih cepat daripada menggunakan ungkapan berikut: Namun, Anda mungkin mengganti keseluruhan ekspresi KABELULATET dengan hanya ltgranularitytablegt jika Anda ingin mempertimbangkan nilai kosong dari kemampuan tersebut sebagai 0. Kinerja formula MedianX bergantung pada jumlah baris di Meja iterasi dan pada kompleksitas ukuran. Jika kinerjanya buruk, Anda mungkin akan bertahan dalam hasil pengukuran di kolom perhitungan lttablegt, namun ini akan menghilangkan kemampuan menerapkan filter ke perhitungan median pada waktu kueri. Percentile Excel memiliki dua implementasi perhitungan persentil yang berbeda dengan tiga fungsi: PERCENTILE, PERCENTILE.INC, dan PERCENTILE.EXC. Mereka semua mengembalikan persentil K-th dari nilai, di mana K berada pada kisaran 0 sampai 1. Perbedaannya adalah PERCENTILE dan PERCENTILE.INC menganggap K sebagai rentang inklusif, sedangkan PERCENTILE.EXC menganggap kisaran K 0 sampai 1 sebagai eksklusif. . Semua fungsi dan implementasi DAX mereka menerima nilai persentil sebagai parameter, yang kita sebut nilai persentil K. ltKgt berada pada kisaran 0 sampai 1. Kedua implementasi DAX dari persentil memerlukan beberapa tindakan yang serupa, namun cukup berbeda untuk meminta Dua formula yang berbeda. Langkah-langkah yang didefinisikan dalam masing-masing pola adalah: KPerc. Nilai persentil itu sesuai dengan ltKgt. PercPos. Posisi persentil dalam kumpulan nilai yang disortir. ValueLow. Nilai di bawah posisi persentil. Nilai tinggi Nilai diatas posisi persentil. Persentil Perhitungan akhir persentil. Anda memerlukan ValueLow dan ValueHigh langkah dalam kasus PercPos berisi bagian desimal, karena Anda harus interpolasi antara ValueLow dan ValueHigh untuk mengembalikan nilai persentil yang benar. Gambar 4 menunjukkan contoh perhitungan yang dibuat dengan formula Excel dan DAX, menggunakan kedua algoritma persentil (inklusif dan eksklusif). Gambar 4 Persentase perhitungan menggunakan rumus Excel dan perhitungan DAX yang setara. Pada bagian berikut, rumus Persentil mengeksekusi perhitungan pada nilai yang tersimpan dalam kolom tabel, DataValue, sedangkan rumus PercentileX mengeksekusi perhitungan pada nilai yang dikembalikan dengan ukuran yang dihitung pada granularitas tertentu. Persentase Inklusi Implementasi Inklusif Persentase adalah sebagai berikut. Percentile Exclusive Penerapan Eksklusif Persentil adalah sebagai berikut. PercentileX Inclusive Implementasi Inklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan penanda ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang mendefinisikan granularity perhitungan. Misalnya, ini adalah tabel Tanggal jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat hari, atau bisa jadi VALUES (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan persentil. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularityt adalah dimensi seperti 8216Date, 8217 maka nilai yang diinginkan adalah 8216Sales8217 yang berisi kolom Jumlah yang dijumlahkan dengan jumlah Total Amount. Misalnya, Anda dapat menulis PercentileXInc Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: PercentileX Eksklusif Penerapan Eksklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan penanda yang sama yang digunakan dalam Inklusif PercentileX: Misalnya, Anda Dapat menulis PercentileXExc Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: Beri tahu saya tentang pola yang akan datang (buletin). Hapus centang untuk mendownload file secara bebas. Diterbitkan pada 17 Maret 2014 oleh
Stock-options-selama-pengambilalihan
New-forex-no-deposit-bonus