MEDIILE MOBILE ÎN ANALIZA TEHNICĂ A TITLURILOR COTATE LA BURSĂ

Similar documents
GHID DE TERMENI MEDIA

Reflexia şi refracţia luminii. Aplicaţii. Valerica Baban

Semnale şi sisteme. Facultatea de Electronică şi Telecomunicaţii Departamentul de Comunicaţii (TC)

Metrici LPR interfatare cu Barix Barionet 50 -

Candlesticks. 14 Martie Lector : Alexandru Preda, CFTe

Subiecte Clasa a VI-a

Titlul lucrării propuse pentru participarea la concursul pe tema securității informatice

Procesarea Imaginilor

Structura și Organizarea Calculatoarelor. Titular: BĂRBULESCU Lucian-Florentin

earning every day-ahead your trust stepping forward to the future opcom operatorul pie?ei de energie electricã și de gaze naturale din România Opcom

ANALIZA TEHNICÃ METODÃ ALTERNATIVÃ DE ESTIMARE A VALORII ACŢIUNILOR

Preţul mediu de închidere a pieţei [RON/MWh] Cota pieţei [%]

ARBORI AVL. (denumiti dupa Adelson-Velskii si Landis, 1962)

Evoluția pieței de capital din România. 09 iunie 2018

Modalitǎţi de clasificare a datelor cantitative

2. Setări configurare acces la o cameră web conectată într-un router ZTE H218N sau H298N

Dispozitive Electronice şi Electronică Analogică Suport curs 02 Metode de analiză a circuitelor electrice. Divizoare rezistive.

ANALIZA TEHNICĂ A ACŢIUNILOR. Conf. univ. dr. Daniela BEJU 1

ISBN-13:

D în această ordine a.î. AB 4 cm, AC 10 cm, BD 15cm

Aspecte controversate în Procedura Insolvenţei şi posibile soluţii

Auditul financiar la IMM-uri: de la limitare la oportunitate

Mecanismul de decontare a cererilor de plata

Mods euro truck simulator 2 harta romaniei by elyxir. Mods euro truck simulator 2 harta romaniei by elyxir.zip

Versionare - GIT ALIN ZAMFIROIU

Propuneri pentru teme de licență

Olimpiad«Estonia, 2003

MODELUL UNUI COMUTATOR STATIC DE SURSE DE ENERGIE ELECTRICĂ FĂRĂ ÎNTRERUPEREA ALIMENTĂRII SARCINII

Textul si imaginile din acest document sunt licentiate. Codul sursa din acest document este licentiat. Attribution-NonCommercial-NoDerivs CC BY-NC-ND

CAIETUL DE SARCINI Organizare evenimente. VS/2014/0442 Euro network supporting innovation for green jobs GREENET

În continuare vom prezenta unele dintre problemele de calcul ale numerelor Fibonacci.

5.3 OSCILATOARE SINUSOIDALE

La fereastra de autentificare trebuie executati urmatorii pasi: 1. Introduceti urmatoarele date: Utilizator: - <numarul dvs de carnet> (ex: "9",

Updating the Nomographical Diagrams for Dimensioning the Concrete Slabs

INFORMAȚII DESPRE PRODUS. FLEXIMARK Stainless steel FCC. Informații Included in FLEXIMARK sample bag (article no. M )

The First TST for the JBMO Satu Mare, April 6, 2018

Ghid identificare versiune AWP, instalare AWP şi verificare importare certificat în Store-ul de Windows

REVISTA NAŢIONALĂ DE INFORMATICĂ APLICATĂ INFO-PRACTIC

Reţele Neuronale Artificiale în MATLAB

STARS! Students acting to reduce speed Final report

CERERI SELECT PE O TABELA

Update firmware aparat foto

Arbori. Figura 1. struct ANOD { int val; ANOD* st; ANOD* dr; }; #include <stdio.h> #include <conio.h> struct ANOD { int val; ANOD* st; ANOD* dr; }

DE CE SĂ DEPOZITAŢI LA NOI?

Evaluarea acţiunilor

MS POWER POINT. s.l.dr.ing.ciprian-bogdan Chirila

The driving force for your business.

Tema seminarului: Analiza evolutiei si structurii patrimoniului

ACTA TECHNICA NAPOCENSIS

Prima. Evadare. Ac9vity Report. The biggest MTB marathon from Eastern Europe. 7th edi9on

Normalizarea tăriei sonore şi nivelul maxim permis al semnalelor audio

PACHETE DE PROMOVARE

Regulament privind aplicarea unor prevederi ale art. 104 din Legea nr. 126/2018 privind piețele de instrumente financiare - PROIECT -

Class D Power Amplifiers

9. Memoria. Procesorul are o memorie cu o arhitectură pe două niveluri pentru memoria de program și de date.

Raportul dintre cifra de afaceri si personalul din IMM Model de analiză

VIRTUAL INSTRUMENTATION IN THE DRIVE SUBSYSTEM MONITORING OF A MOBIL ROBOT WITH GESTURE COMMANDS

X-Fit S Manual de utilizare

(Text cu relevanță pentru SEE)

INSTRUMENTE DE MARKETING ÎN PRACTICĂ:

Constructii sintetizabile in verilog

ANTICOLLISION ALGORITHM FOR V2V AUTONOMUOS AGRICULTURAL MACHINES ALGORITM ANTICOLIZIUNE PENTRU MASINI AGRICOLE AUTONOME TIP V2V (VEHICLE-TO-VEHICLE)

Printesa fluture. Мобильный портал WAP версия: wap.altmaster.ru

EFECTUL TRATĂRII SONICE ASUPRA MICROBIOLOGIEI APEI DE DUNĂRE

SAG MITTIGATION TECHNICS USING DSTATCOMS

Nume şi Apelativ prenume Adresa Număr telefon Tip cont Dobânda Monetar iniţial final

Evaluarea legaturilor dintre indicatorii proprietăţii utilizând metoda regresiei multiple

ADMITERE 2015 SUBIECTELE PROBELOR ŞI BAREMELE DE CORECTARE ŞI NOTARE PROFILUL MAIŞTRI MILITARI PROBA NR.1 TEST GRILĂ LA LIMBA ENGLEZĂ VARIANTA 2

CHAMPIONS LEAGUE 2017 SPONSOR:

Excel Advanced. Curriculum. Școala Informală de IT. Educație Informală S.A.

Analiza corelaţiei dintre PIB, consumul privat şi public prin regresie multiplă

CERERI SELECT PE MAI MULTE TABELE

CMOS DELAY CELL WITH LARGE TUNING RANGE

Utilizarea metodelor statistice în evaluarea riscului financiar

PROGNOZA ŞOMAJULUI ÎN ROMÂNIA PE TERMEN SCURT

Evaluarea competitivităţii regionale -abordări teoretice şi practice

CURS 2. Reprezentarea numerelor intregi si reale. Sistem de numeraţie

Transmiterea datelor prin reteaua electrica

Manual Limba Romana Clasa 5 Editura Humanitas File Type

Ce pot face pe hi5? Organizare si facilitati. Pagina de Home

INTEROGĂRI ÎN SQL SERVER

2. In the pattern below, which number belongs in the box? 0,5,4,9,8,13,12,17,16, A 15 B 19 C 20 D 21

METODE DE EVALUARE A IMPACTULUI ASUPRA MEDIULUI ŞI IMPLEMENTAREA SISTEMULUI DE MANAGEMENT DE MEDIU

Grafuri bipartite. Lecție de probă, informatică clasa a XI-a. Mihai Bărbulescu Facultatea de Automatică și Calculatoare, UPB

Laborator 2 - Statistică descriptivă

Analiza corelaței dintre Produsul Intern Brut şi consumul final de energie electrică

LINEAR VOLTAGE-TO-CURRENT CONVERTER WITH SMALL AREA

Baze de date distribuite și mobile

A NOVEL ACTIVE INDUCTOR WITH VOLTAGE CONTROLLED QUALITY FACTOR AND SELF-RESONANT FREQUENCY

PARLAMENTUL EUROPEAN

Produse structurate. Certificate Index Turbo. Din cuprins. Puncte de interes. Caracteristici Valoarea certificatelor... 4

Managementul Proiectelor Software Metode de dezvoltare

Metoda BACKTRACKING. prof. Jiduc Gabriel

Ghid de utilizare a Calculatorului valorii U

PROCEDURA PRIVIND DECONTURILE. 2. Domeniu de aplicare Procedura se aplică în cadrul Universităţii Tehnice Cluj-Napoca

INFLUENŢA CÂMPULUI MAGNETIC ASUPRA DINAMICII DE CREŞTERE"IN VITRO" LA PLANTE FURAJERE

Cristina ENULESCU * ABSTRACT

EVALUATION OF THE YARN QUALITY CHARACTERISTICS THROUGH SYNTHETIC INDICATORS

CONSISTENŢA INTERNĂ A UNUI INSTRUMENT. O DECIZIE DIFICILĂ.

Capitolul 4 SUBCERERI. F. Radulescu. Curs: Baze de date - Limbajul SQL

Transcription:

MEDIILE MOBILE ÎN ANALIZA TEHNICĂ A TITLURILOR COTATE LA BURSĂ Conf. univ. dr. Daniela Zapodeanu, Lector univ. dr. Dorina Popa Universitatea din Oradea, Facultatea de Ştiinţe Economice Catedra de Finanţe-Contabilitate Abstract: Moving averages are through the oldest and popular instruments used by technicians. Moving average express the average price of a product at a certain moment. Used for an certain title, moving averages do not serve only for determine evolution s trend on long time and variations of exchange course and are sometimes considered as a prevision instrument, more precise, an instrument that can indicate opportune moment for a selling action or buying a title. We are talking about: simple moving average, weighted moving average, and exponential moving average. Mediile mobile sunt printre cele mai vechi şi mai populare instrumente utilizate de tehnicieni. Media mobilă (engl. moving average) exprimă preţul mediu al unui produs la un moment dat. Atunci când se doreşte calcularea unei astfel de medii, este nevoie de stabilirea unui interval de timp etalon, de exemplu 5, 10, 15, 25 zile sau săptămâni, ani etc. 1. Clasificarea mediilor mobile Mediile mobile pot fi simple, ponderate sau exponenţiale Media mobilă simplă (SMA simple moving average). O medie este definită ca suma valorii termenilor împărţită la numărul de termeni. Formula mediei mobile simple este: unde: p i preţurile de închidere n numărul perioadelor de timp n pi i 1 SMA = = n De exemplu, o medie mobilă simplă pe 5 zile a preţului de închidere pentru un produs tranzacţionat pe o piaţă futures este dată de suma preţurilor de închidere din ultimele 5 zile împărţită la 5. O asemenea medie a preţurilor este o medie progresivă în care numărul de preţuri care compun divizorul rămâne constant (în cazul nostru 5), dar la intervale periodice, de obicei zile sau săptămâni, un nou termen se adaugă la sfârşitul seriei concomitent cu eliminarea celui mai vechi termen de la începutul seriei Media mobilă pe 5 zile reflectă aşteptările operatorilor din piaţa respectivă de-a lungul celor 5 zile. Dacă valoarea preţului de închidere în ziua curentă se situează pe grafic peste valoarea mediei mobile pe 5 zile, aceasta înseamnă că aşteptările curente ale investitorilor din această piaţă conduc către

o creştere a preţurilor în intervalul de timp următor, iar dacă preţul de închidere curent este mai mic decât valoarea mediei mobile, atunci aşteptările curente ale investitorilor sunt mai pesimiste decât cele pe ansamblul celor 5 zile considerate ca interval etalon. Utilizate pentru un titlu anume, mediile mobile nu servesc numai pentru determinarea tendinţei de evoluţie pe termen lung a variaţiilor de curs bursier, ci sunt, adesea, considerate ca instrument de previziune şi, mai precis, un instrument care poate indica momentul oportun pentru o acţiune de vânzare sau de cumpărare a unui titlu. Elementul critic al mediei mobile este numărul perioadelor de timp folosit în calcularea ei. Când se utilizează o perioadă mare de timp, care generează o înţelegere întârziată a fenomenului datorită faptului că mediile mobile evoluează cu o oarecare întârziere faţă de preţ, întotdeauna se poate găsi o medie mobilă care ar fi putut fi profitabilă. Cheia este găsirea unei medii mobile care se menţine constant profitabilă. Lungimea intervalului ales în calculul mediei mobile trebuie să se potrivească ciclului pieţei pe care o urmărim, relaţia de calcul a acesteia fiind: Lungimea ciclului Marimea ideala a intervalului mediei mobile = + 1 2 Lungimea ciclului se referă la numărul de zile de la un maxim la altul pentru titlul respectiv. Trend Termen foarte scurt Termen scurt Termen relativ scurt Termen mediu Termen lung 5-13 zile 14-25 zile 26-49 zile 50-100 zile 100-200 zile Media mobilă De asemenea, o medie mobilă zilnică se poate transforma într-o medie mobilă săptămânală prin împărţirea numărului de zile la 5 (de exemplu, o medie mobilă pe 200 de zile este aproape identică cu o medie mobilă pe 40 de săptămâni). Pentru a transforma o medie mobilă zilnică într-o medie mobilă lunară, se împarte numărul de zile la 21 (de exemplu, o medie mobilă pe 200 de zile este similară unei medii mobile pe 9 luni, pentru că sunt aproximativ 21 de zile de tranzacţionare pe lună). Mediile mobile se pot calcula, de asemenea, şi pe indicatori. Interpretarea mediei mobile a unui indicator este asemănătoare cu interpretarea mediei mobile a activului care stă la baza indicatorului: când valoarea indicatorului creşte peste valoarea mediei mobile, aceasta denotă o mişcare în sus a indicatorului (creştere), iar când indicatorul scade sub media mobilă, faptul semnalează o mişcare în jos a indicatorului... Media mobilă ponderată (WMA weighted moving average) atribuie o importanţă din ce în ce mai mare preţurilor odată cu apropierea zilelor de cea curentă. Astfel, valoarea preţului în prima zi din intervalul pe care se calculează media se va pondera cu 1, a doua zi cu 2, a treia zi cu 3, iar a n-a zi cu n. Formula matematică pentru această medie mobilă ponderată este: (P1 1) + (P2 2) +... + (Pn n) WMA = 1+ 2 +... + n

Ponderarea se bazează pe numărul de zile al mediei mobile; ponderea în prima zi este 1, în timp ce ponderea zilei celei mai recente este n. Astfel se acordă de n ori mai multă importanţă preţului de astăzi faţă de preţul cu n zile în urmă. Media mobilă exponenţială (EMA - exponential moving average). Această medie este frecvent folosită pentru că are avantajul de a acorda şi mai multă importanţă valorii curente a preţului. Pentru a calcula o medie mobilă exponenţială trebuie mai întâi calculat exponentul, care este elementul care determină perioada pe care se calculează media. Acesta se obţine împărţind numărul 2 la numărul de zile din care este format intervalul pe care se calculează media. De exemplu, exponentul pentru o medie pe 5 zile va fi 2/5 = 0.4. După determinarea exponentului, se va calcula media mobilă simplă pentru intervalul ales înainte de a trece la media exponenţială. Media simplă se calculează o singură dată, după care se vor utiliza valorile exponenţiale obţinute anterior. Odată determinate aceste valori, se poate trece la calcularea mediei mobile exponenţiale. [(P SMA) Exp] SMA EMA = + unde: EMA media mobilă exponenţială; P - preţul zilei curente; SMA media mobilă simplă a zilei anterioare; Exp - exponentul. Doar pentru calculul primei valori a mediei mobile exponenţiale se utilizează media mobilă simplă SMA, după care, în formulă va fi introdusă în locul lui SMA media mobilă exponenţială calculată iniţial. Există sisteme de analiză care utilizează mediile mobile, toate bazate pe variaţia a doi factori : - Intervalul de timp utilizat în construirea mediei. Cu cât acest interval de timp este mai mic, cu atât media mobilă construită pe baza lui va reacţiona mai rapid la orice schimbare de trend. Formarea unui nou trend nu va avea nevoie de mult timp pentru confirmare din partea acestei medii. Acest fapt are şi un revers deoarece cu cât acest interval de timp este mai scurt, cu atât semnalele de tranzacţionare vor fi mai multe şi, deci, se vor înregistra mai multe tranzacţii. Aceasta înseamnă comisioane mai mari şi un număr mai mare depoziţii în pierdere. Calcularea mediei utilizând un interval de timp mai mare va reduce numărul de semnale de tranzacţionare şi, implicit, şi numărul de tranzacţii şi de poziţii în pierdere, dar va semnala conturarea unui nou trend mult mai târziu, adesea atât de târziu încât trendul va fi mai aproape de momentul final decât de cel iniţial. - Tipul şi numărul de intersectări ale graficelor de preţuri cu cele ale mediei mobile. În efortul lor de a reduce falsele semnale, majoritatea tehnicienilor pretind mai mult decât o simplă intersecţie a acestor grafice. Alţi specialişti încearcă să elimine intersecţiile fără sens cerând un interval de timp după apariţia semnalului de vânzare sau cumpărare. Alţii încearcă să măsoare unghiul de intersecţie a celor două grafice şi spun că acest unghi trebuie să fie mai mare decât o anumită valoare pentru a constitui un semnal sigur de tranzacţionare. Aceste strategii fac subiectul limitărilor descrise mai sus. Un număr mic de intersecţii ale graficelor

preţurilor cu cel al mediilor mobile conduc la reducerea posibilităţilor de pierderi. Un număr mare de intersecţii duce la majorarea numărului de tranzacţii, dar şansele de a pierde sporesc. 1 2. Aplicaţii ale mediilor mobile Mediile mobile exponenţiale se folosesc adesea pentru construirea unor indicatori tehnici, utili în luarea deciziilor de investiţie pe piaţa de capital, dintre care prezentăm în continuare indicatorii MACD şi oscilatorul stochastic. Indicatorul Moving Average Convergent Divergent a fost conceput de Geral Appel în 1979, în vederea utilizării pe pieţele la termen. MACD este un oscilator care are la bază abaterile faţă de trend a două medii mobile exponenţiale. Prima medie moobilă (numită şi linie MACD ) reprezintă diferenţa dintre o medie exponenţială pe 12 perioade şi o medie mobilă exponenţială pe 26 de perioade. A doua linie (numită şi linie semnal ) care se reprezintă printr-o linie întreruptă este o medie exponenţială pe 9 perioade (fig. nr. 1). La acest indicator, semnalele de vânzare şi de cumpărare sunt date de intersecţia celor două linii. Semnalul este de cumpărare atunci când linia MACD taie de jos în sus linia semnal, semnal de vânzare când linia MACD taie de sus în jos linia semnal.. În vederea obţinerii de semnale de cumpărare şi de vânzare prin intermediul acestui indicator se sugerează folosirea unor valori diferite pentru calcularea sa. În ceea ce priveşte cumpărarea, Appel sfătuieşte să fie utilizată o combinaţie de medii mobile exponenţiale calculate pe intervale de 8 ; 17 şi 19 zile. Pentru vânzare, combinaţia optimă ar fi de 12 ; 25 şi 9 zile. Intervalele prevăzute pentru pentru vânzare sunt mai lungi, deoarece pe pieţele financiare trendurile ascendente au o durată mai lungă decât trendurile descrescătoare. În vederea obţinerii unor semnale demne de încredere cu ajutorul acestui indicator, semnalele trebuie luate în considerare numai într-o piaţă supravândută, respectiv supracumpărată. Valorile pozitive înregistrate de linia MACD desemnează o piaţă supracumpărată, iar valorile negative o piaţă supravândută. Însă numai semnalele din domeniul supravândut, respectiv supracumpărat al MACDului, dispun de o suficientă credibilitate. 2 Figura nr. 1. Indicatorul MACD aplicat preţurilor Whirlpool 1 Luciana Cristea ş.a. Investiţiile pe pieţele la termen (Analize şi strategii pentru investitori), Ed. Tipotrib, Sibiu. 2000, pag. 158-164. 2 Gabriela Anghelache, Bursa şi piaţa extrabursieră, Editura Economică, Bucureşti, 2000, pag. 84-85.

Oscilatorul STOCHASTIC. Un oscilator este prin definiţie un instrument de măsură a vitezei de evoluţie a pieţei (momentum). Încă din 1920 au fost construiţi primii oscilatori pentru măsurarea acestei viteze pe considerentul că este mai uşor să se facă acest lucru decât să se încerce determinarea efectivă a trendului pieţei. Pe orice trend, ascendent sau descendent, preţurile evoluează cu o viteză mai mare, mai mică sau constantă. O pierdere de viteză sau o frânare a vitezei de evoluţie - preţurile urcă sau coboară cu o viteză mai mică este un prim semnal că trendul actual ar putea să ia sfârşit în curând. 3 Oscilatorul stochastic a fost dezvoltat de către George Lane în anii 50. Stochastic-ul evaluează momentum-ul pieţei prin determinarea poziţiilor relative a preţurilor de închidere în cadrul maximului şi minimului (high-low range) unui număr specificat de zile. De exemplu, un oscilator stochastic de 14 zile măsoară localizarea preţurilor de închidere în ultimele 14 zile. Acest oscilator exprimă relaţia dintre preţul de închidere şi maximul/minimul, exprimat ca procent, între 0 şi100 %. O valoare a stochastic-ului de 70 sau mai mare indică faptul că preţul de închidere este în apropierea limitei maxime. O valoare a stochastic-ului de 30 sau mai mică denotă faptul că preţul de închidere este în apropierea valorii minime a ultimelor 14 zile. În cazul unui trend ascendent hotărât, preţurile de închidere se situează, în general, în apropierea nivelului maxim al intervalului. La un trend puternic descendent, situaţia este inversă. Atunci când un trend se apropie de un punct de întoarcere, preţurile de închidere încep să se îndepărteze de valoarea maximă a intervalului. Scopul oscilatorului stochastic este de a l avertiza pe tehnician că trendul ascendent/descendent se calmeazăsau se apropie de sfârşit atunci când oscilatorul ia valori în apropierea maximului/minimului. Oscilatorul stochastic este reprezentat de două linii: %K şi %D, unde %K este linia principală, iar %D este o medie mobilă a lui %K. Formula pentru %K este: C Ln % K = 100 unde: C - preţul de închidere al zilei curente, Ln - preţul minim al ultimelor n zile, Hn - preţul maxim al ultimelor n zile. Hn Ln Dacă, de exemplu, dorim să calculăm un %K pe 14 zile în cazul preţului contractului futures ROL/USD, iar preţul maxim al ultimelor 14 zile este de 17936, cel minim pentru acelaşi interval este de17270 (avem deci un interval de variaţie de 666 lei), iar preţul de închidere al zilei curente este 17825, atunci valoarea lui %K vafi : 100*(17825-17270)/(17936-17270) = 83,3%. Aceasta înseamnă că preţul de închidere al zilei curente este situat la un nivel de 83,3% relativ la intervalul de variaţie a preţului în ultimele 14 zile. Formula pentru %D este: H3 % D = 100 L3 unde : H3 reprezintă suma pe ultimele trei zile a valorii (C - Ln), L3 este suma pe ultimele trei zile a valorii (Hn -Ln). 3 Luciana Cristea, op. cit, pag. 158.

Formulele lui %K şi %D produc cel mai rapid oscilator stochastic, care, de obicei, este considerat prea sensibil şi schimbător (dezordonat). Un oscilator stochastic rapid poate fi transformat într-unul lent de 3 zile, care seste preferat de cei mai mulţi analişti. În varianta mai lentă, %D rapid devine %K lent, iar o medie mobilă de trei zile a lui %D rapid devine %D lent. %K lent se desenează, de obicei, cu linie continuă, iar %D lent cu linie punctată. Se preferă monitorizarea unui oscilator srochastic lent pe 14 zile, cu un nivel de supracumpărare/supravânzare la 70 cu 30, combinate cu divergenţe între preţuri şi liniile %K şi %D. Atunci când stochasticul nu confirmă un nou maxim relativ al preţului pieţei, trebuie să se aştepte ca linia %K să treacă sub cea %D şi să cadă sub 70 nivelul de supracumpărare pentru a iniţia o poziţie de vânzare. Dacă stochasticul nu confirmă un nou minim relativ al preţului pieţei(oscilatorul nu atinge şi el un minim relativ), aşteptaţi ca linia %K să treacă deasupra liniei %D şi să urce peste nivelul 30 de supravânzare pentru a avea o anumită siguranţă la cumpărare. După identificarea unei astfel de divergenţe bullish sau bearish, aşteptaţi ca preţul pieţei să confirme semnalele de cumpărare sau de vânzare. Figura nr. 2. Oscilatorul stochastic aplicat la preţurile Avon Products Oscilatorii sunt de un real ajutor traderului atunci când piaţa evoluează pe un trend neutru, însă în cazul unor trenduri bine definite semnalele emise de ei sunt mai puţin relevante. Bibliografie: 1. Anghelache Gabriela, Bursa şi piaţa extrabursieră, Editura Economică, Bucureşti, 2000; 2. Cristea Luciana şi colectiv, Investiţiile pe pieţele la termen (Analize şi strategii pentru investitori), editura Tipotrib, Sibiu, 2000. 3. Ghilic-Micu Bogdan, Bursa de valori, Editura Economică, Bucureşti, 1997. 4. www.marketscreen.com