200 วัน เฉลี่ยเคลื่อนที่ ของ เอสบีไอ

ฉันยังคงได้ยินเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน 100 วันและ 200 วัน สิ่งที่พวกเขาหมายถึงพวกเขาแตกต่างจากแต่ละอื่น ๆ และสิ่งที่ทำให้พวกเขาทำหน้าที่เป็นสนับสนุนหรือความต้านทานชนิดของภาษีที่เรียกเก็บจากกำไรจากการลงทุนที่เกิดขึ้นโดยบุคคลและองค์กร กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดอัตราส่วนหนี้สินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแต่ละบุคคล ประเภทของโครงสร้างค่าตอบแทนที่ผู้จัดการกองทุนป้องกันความเสี่ยงมักใช้ในส่วนของค่าตอบแทนที่เป็นผลการปฏิบัติงานการวิเคราะห์ทางเทคนิค: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวส่วนใหญ่รูปแบบกราฟแสดงรูปแบบต่างๆในการเคลื่อนไหวของราคา ซึ่งอาจทำให้ผู้ค้าได้รับความคิดในเรื่องแนวโน้มความปลอดภัยโดยรวม หนึ่งวิธีง่ายๆที่ผู้ค้าใช้ในการต่อสู้นี้คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด โดยการวางแผนการรักษาความปลอดภัยราคาเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของราคาจะเรียบออก เมื่อความผันผวนแบบวันต่อวันจะถูกเอาออกผู้ค้าจะสามารถระบุแนวโน้มที่แท้จริงได้ดีขึ้นและเพิ่มความเป็นไปได้ที่จะใช้ประโยชน์ได้ ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายแบบแตกต่างกันไปตามที่คำนวณ แต่วิธีตีความค่าเฉลี่ยแต่ละค่ายังคงเหมือนเดิม การคำนวณมีความแตกต่างกันเพียงอย่างเดียวกับการถ่วงน้ำหนักที่พวกเขาวางไว้กับข้อมูลราคาขยับจากน้ำหนักที่เท่ากันของแต่ละจุดราคาไปเป็นน้ำหนักที่มากขึ้นเมื่อเทียบกับข้อมูลล่าสุด สามประเภทที่พบมากที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่ง่ายๆ เชิงเส้นและเลขชี้กำลัง Simple Moving Average (SMA) นี่เป็นวิธีที่นิยมใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคา ใช้เวลาเพียงผลรวมของราคาปิดที่ผ่านมาในช่วงเวลาและหารผลตามจำนวนราคาที่ใช้ในการคำนวณ ตัวอย่างเช่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันราคาปิดสุดท้าย 10 รายการจะรวมเข้าด้วยกันและหารด้วย 10 ดังที่คุณเห็นในรูปที่ 1 ผู้ประกอบการค้าสามารถที่จะทำให้ค่าเฉลี่ยของการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาโดยเฉลี่ยน้อยลงโดยการเพิ่มจำนวน ของรอบระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณ การเพิ่มจำนวนช่วงเวลาในการคำนวณเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มในระยะยาวและความเป็นไปได้ที่จะเกิดการย้อนกลับ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของค่าเฉลี่ยประเภทนี้มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีผลกระทบต่อผลลัพธ์โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้นและควรมีการถ่วงน้ำหนักที่สูงขึ้น การวิพากษ์วิจารณ์ประเภทนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่นำไปสู่การประดิษฐ์รูปแบบอื่น ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เป็นค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุดจากสามตัวและใช้เพื่อแก้ปัญหาเกี่ยวกับการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรงคำนวณจากผลรวมของราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาหนึ่งและคูณด้วยตำแหน่งของจุดข้อมูลและหารด้วยผลรวมของจำนวนงวด ตัวอย่างเช่นในระยะเวลาห้าวันโดยถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักราคาปิดในปัจจุบันจะคูณด้วยห้าวันวานโดยสี่เป็นต้นจนกระทั่งถึงวันแรกในช่วงระยะเวลา ตัวเลขเหล่านี้จะถูกรวมเข้าด้วยกันและหารด้วยผลรวมของตัวคูณ ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ใช้ปัจจัยที่ราบเรียบเพื่อให้น้ำหนักที่สูงขึ้นในจุดข้อมูลล่าสุดและถือว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น ไม่จำเป็นต้องมีความเข้าใจในการคำนวณสำหรับผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากส่วนใหญ่แพคเกจแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ สิ่งสำคัญที่สุดที่ต้องจดจำเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาก็คือการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ ๆ เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย การตอบสนองนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของทางเลือกในหมู่ผู้ค้าทางเทคนิคจำนวนมาก ดังที่เห็นในรูปที่ 2 EMA ระยะเวลา 15 วันจะเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA 15 ช่วง ความแตกต่างเล็กน้อยนี้ดูเหมือนจะไม่ค่อยมากนัก แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องคำนึงถึงเนื่องจากอาจมีผลกระทบต่อ การใช้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อระบุแนวโน้มในปัจจุบันและการกลับรายการแนวโน้มเช่นเดียวกับการตั้งค่าการสนับสนุนและระดับความต้านทาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุได้อย่างรวดเร็วว่าการรักษาความปลอดภัยมีการเคลื่อนไหวในขาขึ้นหรือขาลงหรือไม่ขึ้นอยู่กับทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ดังที่เห็นในรูปที่ 3 เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนขึ้นสูงและราคาอยู่เหนือระดับความปลอดภัยจะอยู่ในแนวโน้มขาขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่หดตัวลงพร้อมกับราคาด้านล่างสามารถนำมาใช้เป็นสัญญาณขาลง อีกวิธีหนึ่งในการกำหนดโมเมนตัมคือการดูลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวแนวโน้มจะเพิ่มขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการปรับตัวลดลง การย้ายการพลิกกลับของค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะเกิดขึ้นในสองวิธีหลัก ๆ คือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเมื่อเคลื่อนที่ผ่านค่าไขว้ถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณแรกที่พบคือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นเมื่อราคาหลักทรัพย์ที่อยู่ในช่วงขาลงลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 50 เช่นในรูปที่ 4 จะเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับอาจย้อนกลับ สัญญาณอื่น ๆ ของการกลับรายการแนวโน้มคือเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งตัวผ่านไปมาอีก ตัวอย่างเช่นที่คุณเห็นในรูปที่ 5 ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันนั่นเป็นสัญญาณบวกที่ราคาจะเริ่มเพิ่มขึ้น หากระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณค่อนข้างสั้นตัวอย่างเช่น 15 และ 35 อาจส่งสัญญาณการกลับรายการในระยะสั้น ในทางกลับกันเมื่อค่าเฉลี่ยสองค่าที่มีกรอบเวลาที่ค่อนข้างยาว (เช่น 50 และ 200) จะใช้เพื่อแนะนำการเปลี่ยนแปลงในระยะยาว อีกวิธีหนึ่งในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุระดับการสนับสนุนและความต้านทาน ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นสต็อกที่ได้รับการล้มหยุดการลดลงและทิศทางย้อนกลับเมื่อมันกระทบการสนับสนุนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ การเคลื่อนที่ผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญมักถูกใช้เป็นสัญญาณโดยผู้ค้าทางเทคนิคที่มีแนวโน้มย้อนกลับ ตัวอย่างเช่นถ้าราคาพักผ่านเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในทิศทางลงเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับกำลังย้อนกลับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์แนวโน้มด้านความปลอดภัย พวกเขาให้การสนับสนุนที่มีประโยชน์และจุดความต้านทานและใช้งานง่ายมาก กรอบเวลาที่พบบ่อยที่สุดที่ใช้เมื่อสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ได้แก่ 200 วัน 100 วัน 50 วัน 20 วันและ 10 วัน ค่าเฉลี่ย 200 วันนับเป็นวัดที่ดีสำหรับปีการค้าขายซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยครึ่งวันของ 100 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ย 50 วันของไตรมาสโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 20 วันต่อเดือนและ 10 วันเฉลี่ย 2 สัปดาห์ การเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยช่วยให้ผู้ค้าทางเทคนิคสามารถเอื้ออำนวยต่อการเคลื่อนไหวของราคาในแต่ละวันซึ่งทำให้ผู้ค้ามองเห็นแนวโน้มราคาได้ชัดเจนยิ่งขึ้น จนถึงตอนนี้เรามุ่งเน้นการเคลื่อนไหวของราคาผ่านแผนภูมิและค่าเฉลี่ย ในส่วนถัดไปให้ดูเทคนิคอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวและรูปแบบราคาหุ้นเอสบีไอโฮลดิ้งส์อิงค์ละเมิดเกณฑ์เฉลี่ยการเคลื่อนไหว 50 วันในแนวรุก SBHGF สหรัฐอเมริกา 31 ต. ค. 2016 การปฏิบัติงานของราคาหุ้นเมื่อเทียบกับเพื่อนร่วมงานเมื่อพิจารณาจากคู่ค้าพบว่าผลประกอบการที่ดีขึ้นเมื่อเทียบกับปีก่อนและเดือนที่ผ่านมาแสดงให้เห็นว่าเป็นผู้นำ SBHGF-US 8216 แสดงราคาหุ้นในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมาสูงกว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่ม -9.96 แนวโน้มด้านราคาในระยะ 30 วันของราคาหุ้นที่ 1.02 อยู่เหนือระดับเฉลี่ยต่อวันที่ -3.54 ข้อเสนอแนะว่า บริษัท นี้เป็น บริษัท ที่มีผลการดำเนินงานที่ดีเมื่อเทียบกับ บริษัท อื่น นิยามฉลาก Quadrant Hover เพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Leading, Fading, Lagging, Rising Screen สำหรับ บริษัท ที่ใช้ราคาเทียบเคียงกับผลกำไรจากการทำกำไร Earnings Momentum SBI Holdings, Inc. มีคะแนนรายได้ 77.26 และมีการประเมินมูลค่าโดยประมาณของ UNDERVALUED หุ้นที่มี Momentum Earnings สูงเป็นตัวเลือกที่ต้องการสำหรับการเล่นโมเมนตัม หากมีการประเมินค่าต่ำเกินไปอาจเป็นข้อดีอีกและอาจบ่งบอกถึงโมเมนตัมที่ยั่งยืน นิยามฉลาก Quadrant ความสามารถในการทำกำไรของหุ้นที่ลดลง 200 วันหมายถึง CHAPEL HILL, ความสามารถในการสร้างรายได้ที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ, NC (MarketWatch) การถดถอยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันหมายความว่าตลาดหุ้นมีแนวโน้มปรับตัวลงอย่างมาก เนื่องจาก DJIA ของอุตสาหกรรมดาวโจนส์ปรับตัวลดลง 0.01 จุดเมื่อสัปดาห์ที่แล้วต่ำกว่าระดับเทคนิคที่สำคัญและ SampP 500 SPX 0.05 เมื่อวานนี้ ในความเป็นจริงนักวิเคราะห์ทางเทคนิคบางแห่งพิจารณาว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่ำกว่า 200 วันจะเป็นจุดสิ้นสุดของตลาดวัวอย่างเป็นทางการ ดังนั้นอย่างน้อยตามคำจำกัดความนี้ตอนนี้อยู่ในตลาดหมี (ความหมายปกติคือการลดลง 20 หรือมากกว่า.) สถานการณ์อาจไม่เป็นที่น่ากลัว แต่ ในขณะที่ระบบการกำหนดจังหวะการซื้อขายบนพื้นฐานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันมีประวัติที่น่าประทับใจในช่วงก่อนหน้านี้ในช่วงหลายศตวรรษที่ผ่านมาพวกเขาประสบความสำเร็จน้อยลงในทศวรรษที่ผ่านมาถึงจุดที่บางคนคาดการณ์ว่าพวกเขาไม่ได้ทำงานอีกต่อไป ในความเป็นจริงตั้งแต่ปีพ. ศ. 2533 ตลาดหุ้นเริ่มมีสัญญาณดีขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยหลังจากสัญญาณการขายจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน นี่แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนในตารางที่แนบมา สัญญาณการขายคือช่วงเวลาที่ดัชนี SampP 500 ลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันหลังจากวันก่อนหน้าอยู่เหนือจุดนั้น 85 ครั้งดังกล่าวเกิดขึ้นนับตั้งแต่ต้นปี 1990 ผลตอบแทนในตารางแสดงถึงผลตอบแทนที่ได้รับจากเงินปันผล ตลาดหุ้นทั้งหมด (ตามที่ได้รับการตัดสินโดยดัชนีเช่น Wilshire 5000 W5000, 0.12) สี่สัปดาห์ถัดไปเพื่อให้มั่นใจว่าจะได้รับทราบจากตารางที่ว่าเมื่อถึง 12 เดือนที่ผ่านมาตลาดหุ้นมีดัชนีอ่อนตัวลงเล็กน้อยจากสัญญาณการขายหลังจากเฉลี่ยเคลื่อนไหวในรอบ 200 วัน แต่เนื่องจากความแปรปรวนของข้อมูลผลต่างของผลตอบแทนจะไม่เป็นนัยสำคัญที่ระดับความเชื่อมั่น 95 ซึ่งนักสถิติมักจะพึ่งพาเพื่อสรุปว่ารูปแบบเป็นของแท้ โดยวิธีการที่แตกต่างกันใน 26 สัปดาห์ (หกเดือน) ผลตอบแทนยังไม่สำคัญ แต่ผลลัพธ์ของทั้งสี่และ 13 สัปดาห์มีความสำคัญมาก พิจารณาครั้งสุดท้ายที่ SampP 500 ลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งอยู่ในเดือนพฤศจิกายน 2012 หลังจากการเลือกตั้งประธานาธิบดีเดือนที่ผ่านมา ตลาดหุ้นเกือบจะรีบกลับมามีการชุมนุมที่มีประสิทธิภาพและ Wilshire 5000 ก็เพิ่มขึ้นมากกว่า 3 ครั้งในช่วงเวลาหนึ่งเดือน 12 ขึ้นไปในไตรมาสถัดไปและเพิ่มขึ้น 32 ตำแหน่งในปีต่อ ๆ ไป ผลการดำเนินงานที่เหมือนกันเกือบทั้งหมดเป็นผลมาจากช่วงเวลาก่อนหน้า SampP 500 ร่วงลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในเดือนมิถุนายน 2555 แน่นอนว่าตลาดยังไม่ได้ดำเนินการมาอย่างต่อเนื่องจนน่าประทับใจในสัญญาณของการขายจากการเคลื่อนย้าย 200 วัน โดยเฉลี่ยแล้ว แต่ในทศวรรษที่ผ่านมานี่เป็นกฎมากกว่าข้อยกเว้น เพื่อให้มั่นใจว่าผลลัพธ์ก่อนปี 2533 มีเนื้อหาที่แตกต่างกันออกไป ดังนั้นในการพิจารณาการตอบสนองต่อตลาดปัจจุบันการละเมิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันคุณต้องตัดสินใจว่าคู่สุดท้ายของทศวรรษที่ผ่านมาเป็นเพียงความเบื่อหน่ายหรือไม่ว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงบางอย่างที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างถาวร เฉลี่ยน้อยลง ฟางที่สำคัญอย่างหนึ่งในสายลมในเรื่องนี้คืองานวิจัยที่ดำเนินการโดย Blake LeBaron, ศาสตราจารย์ด้านการเงินของ Brandeis University เขาพบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของช่วงต่างๆหยุดทำงานในช่วงต้นทศวรรษ 1990 ไม่เพียง แต่ในตลาดหุ้น แต่ยังอยู่ในตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ เนื่องจากทั้งสองตลาดไม่ได้เชื่อมโยงกันในลักษณะที่เห็นได้ชัดซึ่งอาจอธิบายได้ว่าทำไมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะล้มเหลวในเวลาเดียวกัน การวิจัย LeBarons ให้การสนับสนุนสำหรับผู้ที่เชื่อว่าการเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยลดลงเรื่อย ๆ เป็นมากกว่าเพียงแค่ความบังเอิญ สิ่งที่อาจทำให้เกิดเหตุการณ์เช่นนี้ LeBaron คาดการณ์ว่าอาจเป็นจุดบรรจบกันของหลายปัจจัย หนึ่งใหญ่เขาบอกฉันอาจจะมาถึงการซื้อขายออนไลน์ราคาถูกโดยเฉพาะอย่างยิ่งการสร้างกองทุนซื้อขายแลกเปลี่ยนทั้งหมดซึ่งทำให้ง่ายกว่าการค้าและออกจากหลักทรัพย์ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ปัจจัยอีกอย่างหนึ่งเขากล่าวว่าอาจเป็นความนิยมโดยรวมที่มีการเคลื่อนไหว ในฐานะที่เป็นนักลงทุนมากขึ้นเริ่มต้นที่จะปฏิบัติตามระบบที่มีศักยภาพในการเอาชนะตลาดเริ่มที่จะระเหย ในกรณีใด ๆ มูลค่าเน้นว่าผลลัพธ์ที่นำเสนอที่นี่ไม่จำเป็นต้องหมายความว่าไม่ได้อยู่ในตลาดหมี สิ่งที่พวกเขาหมายถึง: หากตอนนี้อยู่ในตลาดหมีก็จะด้วยเหตุผลอื่นนอกเหนือจากการละเมิดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200- วัน ลิขสิทธิ์ copy2017 MarketWatch, Inc. สงวนลิขสิทธิ์ ข้อมูลในวันที่จัดทำโดย SIX Financial Information และอยู่ภายใต้เงื่อนไขการใช้งาน ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันในปัจจุบันที่จัดทำโดย SIX Financial Information ข้อมูลในวันล่าช้าตามข้อกำหนดการแลกเปลี่ยน ดัชนี SampPDow Jones (SM) จาก Dow Jones amp Company, Inc. คำพูดทั้งหมดอยู่ในรูปของเวลาท้องถิ่น ข้อมูลการขายล่าสุดล่าสุดตามเวลาจริงของ NASDAQ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสัญลักษณ์การซื้อขายของ NASDAQ และสถานะทางการเงินในปัจจุบัน ข้อมูลในวันดาล่าช้า 15 นาทีสำหรับ Nasdaq และ 20 นาทีสำหรับการแลกเปลี่ยนอื่น ๆ SampPDow Jones Indices (SM) จาก Dow Jones amp Company, Inc. ข้อมูลภายใน SEHK จัดทำโดย SIX Financial Information และล่าช้าอย่างน้อย 60 นาที คำพูดทั้งหมดที่อยู่ในเวลาท้องถิ่นแลกเปลี่ยน. ไม่พบผลลัพธ์