Oorsig 'n Geweegde bewegende gemiddelde is 'n gemiddeld van data bereken oor 'n tydperk van die tyd, waar 'n groter gewig aan die mees onlangse data is aangeheg. Die geweegde bewegende gemiddelde kan gebruik word met enige prys insluitend die Hi, Lae, Open, of beslote prys, en kan toegepas word op ander aanwysers sowel. Die geweegde bewegende gemiddelde alles dra by 'n data-reeks, wat belangrik is in 'n wisselvallige mark, aangesien dit help om tendense veel makliker te identifiseer. Gewig word saamgestel uit 'n totaal van dae. Dundas Chart vir Windows Vorms het vier tipes bewegende gemiddeldes insluitend eenvoudige. Eksponensiële. Driehoekige. en Geweegde. Die belangrikste verskil tussen die bogenoemde bewegende gemiddeldes is hoe hulle gewig hulle datapunte. Ons beveel aan dat jy lees Die gebruik van Finansiële Formules voordat enige verdere voortgaan. Die gebruik van Finansiële Formules bied 'n gedetailleerde verduideliking oor hoe om formules en verduidelik ook die verskillende opsies wat beskikbaar is vir jou wanneer jy aansoek doen 'n formule. 'N Lyn grafiek is 'n goeie keuse as vertoning van 'n geweegde bewegende gemiddelde. Finansiële Interpretasie: Die geweegde bewegende gemiddelde word gebruik om 'n waarde aan sy Geweegde bewegende gemiddelde vergelyk, en gee meer invloed vir onlangse data en minder invloed vir die afgelope data. Die belangrikste element in die berekening van die bewegende gemiddelde is 'n tydperk, wat gelyk is aan die waargenome marksiklus moet wees. Die geweegde bewegende gemiddelde is sloerende aanwyser, en sal altyd agter die prys. Wanneer die prys is ná 'n tendens die Geweegde bewegende gemiddelde is baie naby aan die prys. Wanneer 'n prys is die verhoging van die Geweegde bewegende gemiddelde waarskynlik sal af bly as gevolg van die invloed van die historiese data. Berekening: Die geweegde bewegende gemiddelde bereken word met behulp van 'n som van indekse van tydperke (datapunte). Die gewig van elke tydperk word bereken as indeks / (aantal datapunte). Die volgende tabel toon hoe om te bereken 'n 5 dae geweeg bewegende gemiddelde: Sien AlsoI ek probeer om die bewegende gemiddelde van 'n sein te bereken. Die sein waarde ( 'n dubbel) is opgedateer na willekeur keer. Ek is op soek na 'n doeltreffende manier om sy tyd geweegde gemiddelde oor 'n tyd venster te bereken, in real time. Ek kon dit doen my self, maar dit is meer uitdagend as wat ek gedink het. Die meeste van die hulpbronne Ive gevind oor die internet is die berekening van bewegende gemiddelde van periodieke sein, maar my updates na willekeur tyd. Is daar iemand weet goed hulpbronne vir daardie Die truuk is die volgende: Jy kry updates na willekeur keer per leemte update (int tyd, float waarde). Maar jy moet ook ook dop wanneer 'n update val af die tyd venster, sodat jy 'n alarm wat genoem ten tye N wat die vorige update van wat ooit in die berekening weer oorweeg verwyder gestel. As dit gebeur in real-time kan jy die bedryfstelsel versoek om 'n oproep om 'n metode leemte dropoffoldestupdate (int tyd) genoem te word ten tye N As dit 'n simulasie, kan jy nie die hulp van die bedryfstelsel te kry en wat jy nodig het om die hand te doen nie. In 'n simulasie sal jy metodes met die verskaf as 'n argument (wat nie ooreenstem met die werklike tyd) tyd bel. Maar 'n redelike aanname is dat die oproepe is gewaarborg sodanig dat die tyd argumente is aan die toeneem is. In hierdie geval moet jy 'n gesorteerde lys van alarm tyd waardes te handhaaf, en vir elke werk en lees noem jy kyk of die tyd argument is groter as die hoof van die alarm lys. Terwyl dit is 'n groter doen jy die alarm verwante verwerking (drop off die oudste update), verwyder die kop en kyk weer totdat al alarms voor die gegewe tyd verwerk. Doen dan die update oproep. Ek het tot dusver aanvaar is dit duidelik wat jy vir die werklike berekening sou doen, maar ek sal uitbrei net in geval. Ek neem aan jy het 'n metode float lees (int tyd) wat jy gebruik om die waardes te lees. Die doel is hierdie oproep so doeltreffend as moontlik te maak. So jy hoef nie te bereken die bewegende gemiddelde elke keer as die lees metode genoem. In plaas jy precompute die waarde soos op die laaste update of die laaste alarm, en tweak die waarde van 'n paar drywende punt bedrywighede om rekenskap te gee van die verloop van tyd sedert die laaste update. (I. E. 'N konstante aantal operasies behalwe miskien die verwerking van 'n lys van opgestapel alarms). Hopelik is dit duidelik - dit moet 'n baie eenvoudige algoritme en baie doeltreffend wees. Verdere optimalisering. een van die oorblywende probleme is as 'n groot aantal updates binne die venster gebeur, dan is daar 'n lang tyd waarvoor daar nie lees of updates, en dan 'n lees of werk kom saam. In hierdie geval, sal die bogenoemde algoritme ondoeltreffende in inkrementeel opdatering van die waarde vir elk van die updates wat val af wees. Dit is nie nodig nie, want ons het net omgee vir die laaste update oor die tyd venster so as daar 'n manier om al ouer updates doeltreffend af te laai, sal dit help. Om dit te doen, kan ons die algoritme om te doen 'n binêre soek na updates vir die mees onlangse update voor die tyd venster vind verander. As daar relatief min updates wat gevolg moet word laat val dan kan 'n mens geleidelik werk die waarde vir elke gedaal update. Maar as daar is baie opgraderings wat aangespreek moet word laat val dan kan 'n mens die waarde recompute van nuuts af na die val van die ou updates. Addendum op Inkrementele Berekening: Ek moet verduidelik wat ek bedoel met inkrementele berekening hierbo in die sin aanpas hierdie waarde met 'n paar drywende punt bedrywighede om rekenskap te gee van die verloop van tyd sedert die laaste update. Aanvanklike nie-inkrementele berekening Toe Itereer oor relevantupdates in volgorde van toenemende tyd: movingaverage (som lastupdate timesincelastupdate) / windowlength. Nou as presies een update val af by die venster uit, maar geen nuwe updates kom, pas som as: (let op dit priorupdate wat sy tyd stempel het verander om te begin van verlede venster begin). En as presies een werk gaan by die venster uit, maar geen nuwe updates afval, pas som as: Soos duidelik behoort te wees, dit is 'n rowwe skets, maar hopelik sal dit wys hoe jy die gemiddelde sodanig dat dit O (1) operasies per update kan handhaaf op 'n geamortiseerdekostebasis. Maar let op verdere optimalisering is in die vorige paragraaf. Let ook op stabiliteit kwessies verwys na in 'n ouer antwoord, wat beteken dat drywende punt foute kan versamel oor 'n groot aantal van sulke inkrementele bedrywighede soos dat daar 'n afwyking van die uitslag van die volle berekening wat wesenlik tot die aansoek. As 'n benadering is OK en Theres 'n minimum tyd tussen monsters, kan jy probeer super-steekproefneming. Het jy 'n skikking wat eweredig gespasieer tydintervalle wat korter as die minimum is verteenwoordig, en by elke tydperk winkel die nuutste monster wat ontvang is. Hoe korter die interval, sal die nader die gemiddelde wees om die werklike waarde. Die tydperk moet nie groter as die helfte van die minimum wees of daar is 'n kans van die vermiste 'n monster. antwoord 15 Desember 11 van die 18:12 beantwoord 15 Desember 11 van die 22:38 Dankie vir die antwoord. Een verbetering wat dit nodig sou wees om werklik quotcachequot die waarde van die totale gemiddelde sodat ons don39t lus al die tyd. Ook, kan dit 'n geringe punt nie, maar sal dit nie meer doeltreffend om 'n deque of 'n lys te gebruik om die waarde te stoor, aangesien ons aanvaar dat werk sal in die korrekte volgorde te kom. Invoeging sal vinniger as in die kaart wees. â € Arthur 16 Desember 11 van die 08:55 Ja, jy kan die waarde van som kas. Trek die waardes van die monsters wat jy vee, voeg die waardes van die monsters wat jy voeg. Ook, ja, 'n dequeltpairltSample, Dategtgt kan meer doeltreffend wees. Ek verkies kaart vir leesbaarheid, en die gemak van beroep kaart :: Maximum. Soos altyd, skryf die korrekte kode eerste, dan profiel en inkrementele veranderinge meet. uitvoering maak Rob 16 Desember 11 om 15:00 Nota: Blykbaar is dit nie die manier om dit te benader. Verlaat dit hier vir verwysing op wat fout is met hierdie benadering is. Kyk op die kommentaar. UPDATED - gebaseer op Olis kommentaar. nie seker oor die onstabiliteit wat hy al praat. Gebruik 'n gesorteer kaart van aankoms tye teen waardes. By aankoms van 'n waarde toe te voeg die aankoms tyd om die gesorteerde kaart saam met die waarde daarvan en werk die bewegende gemiddelde. waarsku dit is pseudo-kode: Daar. Nie ten volle aangevul maar jy kry die idee. Dinge om daarop te let. Soos ek gesê het die bogenoemde is pseudo-kode. Jy moet 'n geskikte kaart te kies. Moenie verwyder die pare as jy Itereer deur as jy die iterator sal ongeldig en moet weer begin. Sien Olis kommentaar hieronder ook. antwoord 15 Desember 11 van die 12:22 Dit doesn39t werk: dit doesn39t in ag neem watter gedeelte van die venster-lengte elke waarde bestaan vir. Ook hierdie benadering van die toevoeging en dan trek net stabiel vir heelgetal tipes, nie dryf. uitvoering maak Oliver Charles 15 Desember 11 by 00:29 OliCharlesworth - jammer ek gemis 'n paar belangrike punte in die beskrywing (dubbel en-time geweeg). Ek sal werk. Dankie. â € Dennis 15 Desember 11 by 12:33 Die tydbeswaringsfaktor is nog 'n probleem. Maar that39s nie wat I39m praat. Ek het verwys na die feit dat wanneer 'n nuwe waarde eers die tyd venster binnekom, sy bydrae tot die gemiddelde is minimaal. Sy bydrae gaan voort om te verhoog tot 'n nuwe waarde betree. uitvoering maak Oliver Charles 15 Desember 11 by 12: 35I weet dit is haalbaar met hupstoot volgens: Maar ek wil graag om te verhoed dat die gebruik van hupstoot. Ek het googled en nie gevind nie enige geskikte of leesbare voorbeelde. Eintlik wil ek die bewegende gemiddelde van 'n deurlopende stroom van 'n stroom van drywende punt getalle met behulp van die mees onlangse 1000 getalle as 'n data monster op te spoor. Wat is die maklikste manier om dit wat ek eksperimenteer met die gebruik van 'n omsendbrief skikking, eksponensiële bewegende gemiddelde en 'n meer eenvoudige bewegende gemiddelde en bevind dat die resultate van die omsendbrief array geskik my behoeftes beste te bereik. gevra 12 Junie 12 aan 04:38 As jou behoeftes is eenvoudig, kan jy net probeer om met behulp van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Eenvoudig gestel, jy maak 'n akkumulator veranderlike, en as jou kode kyk na elke monster, die kode updates die akkumulator met die nuwe waarde. Jy kies 'n konstante alfa wat tussen 0 en 1, en bereken die volgende: Jy hoef net 'n waarde van alfa vind waar die effek van 'n gegewe voorbeeld net duur vir ongeveer 1000 monsters. Hmm, Ek is nie eintlik seker dit is geskik vir jou, noudat Ive het dit hier. Die probleem is dat 1000 is 'n mooi lang venster vir 'n eksponensiële bewegende gemiddelde Ek is nie seker daar is 'n alfa dat die gemiddelde van die afgelope 1000 getalle sou versprei, sonder onderloop in die drywende punt berekening. Maar as jy 'n kleiner gemiddelde, wou soos 30 nommers of so, dit is 'n baie maklike en vinnige manier om dit te doen. antwoord 12 Junie 12 by 04:44 1 op jou post. Die eksponensiële bewegende gemiddelde kan nie toelaat dat die alfa tot wisselvallig wees. So dit kan dit gebruik word om tyd basis gemiddeldes bereken (bv grepe per sekonde). As die tyd sedert die laaste akkumulator update is meer as 1 sekonde, jy laat Alpha wees 1.0. Anders, kan jy laat Alpha wees (usecs sedert verlede update / 1000000). â € jxh 12 Junie 12 aan 06:21 Eintlik wil ek die bewegende gemiddelde van 'n deurlopende stroom van 'n stroom van drywende punt getalle met behulp van die mees onlangse 1000 getalle as 'n data monster op te spoor. Let daarop dat die onderstaande updates die totale soos elemente soos bygevoeg / vervang, vermy duur O (N) traversal om die som te bereken - wat nodig is vir die gemiddelde - op aanvraag. Totaal gemaak 'n ander parameter van T te ondersteun bv met behulp van 'n lang lang wanneer altesaam 1000 lank s, 'n int vir char s, of 'n dubbel totale float s. Dit is 'n bietjie gebrekkig deurdat numsamples kon verby INTMAX - as jy omgee wat jy kan gebruik om 'n unsigned long lank. of gebruik 'n ekstra Bool data lid aan te teken wanneer die houer eerste gevul terwyl fietsry numsamples rondom die skikking (beste herdoop dan iets onskuldig soos POS). antwoord 12 Junie 12 aan 05:19 aanvaar word dat quotvoid operateur (T monster) quot is eintlik quotvoid operatorltlt (T monster) quot. â € oPless 8 Junie 14 by 11:52 oPless ahhh. goed raakgesien. eintlik het ek bedoel dat dit nietig operateur () (T monster), maar natuurlik jy kan gebruik wat ook al notasie jy graag. Sal los, te danke. â € Tony D 8 Junie 14 by 14: 27Is dit moontlik om te implementeer 'n bewegende gemiddelde in C sonder die behoefte aan 'n venster van monsters Ive het bevind dat ek 'n bietjie kan optimaliseer, deur die keuse van 'n venster grootte dis 'n krag van twee voorsiening te maak vir bietjie - shifting in plaas van skeidslyn, maar nie dat daar 'n buffer sal lekker wees. Is daar 'n manier om 'n nuwe bewegende gemiddelde resultaat slegs as 'n funksie van die ou gevolg en die nuwe monster te druk definieer 'n voorbeeld bewegende gemiddelde, oor 'n venster van 4 monsters te wees: Voeg nuwe monster e: 'n bewegende gemiddelde kan rekursief geïmplementeer , maar vir 'n presiese berekening van die bewegende gemiddelde jy die oudste insette monster in die som (dws die 'n in jou voorbeeld) onthou. Vir 'n lengte N bewegende gemiddelde wat jy bereken: waar yn is die uitsetsein en xn is die insetsein. Aand. (1) kan rekursief geskryf word as sodat jy altyd moet die monster xn-N onthou om te bereken (2). Soos uitgewys deur Conrad Turner, kan jy 'n (oneindig lank) eksponensiële venster plaas, wat dit moontlik maak om die uitset net uit die verlede uitset en die huidige insette te bereken gebruik, maar dit is nie 'n standaard (ongeweegde) bewegende gemiddelde, maar 'n eksponensieel geweegde bewegende gemiddelde, waar monsters verder in die verlede kry 'n kleiner gewig, maar (ten minste in teorie) wat jy nooit iets vergeet nie (die gewigte kry net kleiner en kleiner vir monsters ver in die verlede). inisialiseer totale 0, count0 (elke keer sien 'n nuwe waarde toe een insette (scanf), een totalnewValue, een inkrement (telling), een kloof gemiddelde (totale / telling voeg) Dit sou 'n bewegende gemiddelde oor alle insette Om die gemiddelde bereken word oor net die laaste 4 insette, sal vereis 4 inputvariables, miskien kopiëring elke insette om 'n ouer inputvariable, dan berekening van die nuwe bewegende gemiddelde. as som van die 4 inputvariables, gedeel deur 4 (regs skuif 2 sal goed wees as al die insette was positiewe na die gemiddelde calculationOANDA maak 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 koekie, 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 koekie 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10741099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 koekie 1074 108910861086109010741077109010891090107410801080 1089 10851072109610771081 105510861083108010901080108210861081 108210861085109210801076107710851094108010721083110010851086108910901080. 1048108510891090108810911082109410801080 10871086 107310831086108210801088108610741072108510801102 1080 10911076107210831077108510801102 109210721081108310861074 koekie, 1072 10901072108210781077 1091108710881072107410831077108510801102 108010841080 108710881080107410771076107710851099 10851072 10891072108110901077 aboutcookies. org. 1042 108910831091109510721077 10861075108810721085108010951077108510801103 1080108910871086108311001079108610741072108510801103 109210721081108310861074 koekie 108610871088107710761077108310771085108510991077 1092109110851082109410801080 108510721096107710751086 10891072108110901072 10731091107610911090 1085107710761086108910901091108710851099. 104710721075108810911079108010901100 108410861073108010831100108510991077 1087108810801083108610781077108510801103 1042109310861076 1042109910731088107210901100 1089109510771090: 1042107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077 (WBA) 10541087108010891072108510801077 WBG 10861079108510721095107210771090 1711074107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077187 (1072108510751083. 171weighted beweeg average187). 10551086108410861075107210771090 10891075108310721076108010901100 108210881080107410911102 1094107710851099, 10951090108610731099 10831091109510961077 1080107610771085109010801092108010941080108810861074107210901100 10901088107710851076. WBG 107610771083107210771090 107710971077 1073108610831100109610801081 1091108710861088 10851072 1085107710761072107410851086 1087108610831091109510771085108510991077 107610721085108510991077, 109510771084 EMO. 1060108610881084109110831072 1042107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077 10741099109510801089108311031077109010891103 10871091109010771084 109110841085108610781077108510801103 1082107210781076108610751086 10791085107210951077108510801103 1074 108710861089108310771076108610741072109010771083110010851086108910901080 10851072 108810721079108510991081 10821086110110921092108010941080107710851090 1080 10891083108610781077108510801103 1087108610831091109510771085108510991093 10881077107910911083110010901072109010861074. 1042 10891074110310791080 10891086 1089108310861078108510861089109011001102 1074109910951080108910831077108510801103 1076107210851085108610751086 10891082108610831100107911031097107710751086 10891088107710761085107710751086 1085108010781077 10871088108010741077107610771085 108710881080108410771088. 10551088107710761087108610831086107810801084, 109510901086 1094107710851099 10791072108210881099109010801103 10791072 108710861089108310771076108510801077 5 1076108510771081 108910831077107610911102109710801077: 1044107710851100 1060108610881084109110831072 108210861101109210921080109410801077108510901072, 108710881080108410771085110310771084108610751086 1082 108210721078107610861081 10801079 109410771085, 108910831077107610911102109710721103: Dit N. 1095108010891083108010901077108310771084 1074 108210721078107610861084 108910831091109510721077 11031074108311031077109010891103 10951080108910831086, 108610731086107910851072109510721102109710771077 10851086108410771088 107610851103 1074 108710861089108310771076108610741072109010771083110010851086108910901080. Dit d. 107910851072108410771085107210901077108310771084 11031074108311031077109010891103 10891091108410841072 1082108610831080109510771089109010741072 1076108510771081 1074 1074108010761077 109010881077109110751086108311001085108610751086 10951080108910831072. 105810721082 108210721082 10861073109710771077 1082108610831080109510771089109010741086 1076108510771081 10881072107410851086 5, 109010881077109110751086108311001085109910841080 1095108010891083107210841080 11031074108311031102109010891103 5, 4, 3, 2 1080 1, 1072 10801093 10891091108410841072 10881072107410851072 5432115. 1055108611011090108610841091 5-1076108510771074108510861077 WBG 10881072108910891095108010901099107410721077109010891103 108210721082 83 (5/15) 81 (4/15) 79 (3/15) 79 (2/15) 77 (1/15) 80,7 1044107710851100 1042 107610721085108510861081 10871088107710791077108510901072109410801080 108710881077107610861089109010721074108311031077109010891103 109010861083110010821086 10861073109710721103 1080108510921086108810841072109410801103. 1055108810801084107710881099 1087108810801074108610761103109010891103 1080108910821083110210951080109010771083110010851086 1074 10801083108311021089109010881072109010801074108510991093 10941077108311031093 1080 10841086107510911090 10851077 10861090108810721078107210901100 1090107710821091109710801077 1094107710851099 site OANDA. 105410851080 10851077 11031074108311031102109010891103 10801085107410771089109010801094108010861085108510861081 1088107710821086108410771085107610721094108010771081 108010831080 10871086107310911078107610771085108010771084 1082 1089108610741077108810961077108510801102 108910761077108310821080. 1056107710791091108311001090107210901099, 10761086108910901080107510851091109010991077 1074 1087108810861096108310861084, 1085107710861073110310791072109010771083110010851086 109110821072107910991074107211021090 10851072 1088107710791091108311001090107210901099 1074 1073109110761091109710771084. 169 199682112016 site OANDA Corporation. 104210891077 10871088107210741072 10791072109710801097107710851099. 10581086107410721088108510991077 10791085107210821080 site OANDA, fxTrade 1080 108910771084107710811089109010741086 10901086107410721088108510991093 107910851072108210861074 fx 10871088108010851072107610831077107810721090 site OANDA Corporation. 104210891077 108710881086109510801077 10901086107410721088108510991077 10791085107210821080, 10871088107710761089109010721074108310771085108510991077 10851072 1101109010861084 10891072108110901077, 11031074108311031102109010891103 10891086107310891090107410771085108510861089109011001102 108910861086109010741077109010891090107410911102109710801093 1074108310721076107710831100109410771074. 10581086108810751086107410831103 10821086108510901088107210821090107210841080 10851072 10801085108610891090108810721085108510911102 107410721083110210901091 108010831080 10801085109910841080 107410851077107310801088107810771074109910841080 1087108810861076109110821090107210841080 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 10841072108810781080 1080 1082108810771076108010901085108610751086 10871083107710951072 107410831077109510771090 1074109910891086108210801077 10881080108910821080 1080 10871086107610931086107610801090 10851077 1074108910771084 1080108510741077108910901086108810721084. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 109010971072109010771083110010851086 1086109410771085108010901100, 10871086107610931086107611031090 10831080 107410721084 10901072108210801077 10901086108810751086107410991077 10861087107710881072109410801080 1089 109110951077109010861084 10741072109610801093 108310801095108510991093 1086107310891090108611031090107710831100108910901074. 1042107210961080 109110731099109010821080 10841086107510911090 108710881077107410991089108010901100 10861073109810771084 10741072109610801093 1080108510741077108910901080109410801081. 1048108510921086108810841072109410801103, 10871088108010741077107610771085108510721103 10851072 107610721085108510861084 10891072108110901077, 10851086108910801090 10861073109710801081 10931072108810721082109010771088. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 10761086 108510721095107210831072 10901086108810751086107410831080 1086107310881072109010801090110010891103 10791072 1087108610841086109711001102 1082 10851077107910721074108010891080108410991084 1082108610851089109110831100109010721085109010721084 1080 109110731077107610801090110010891103, 109510901086 10741099 108710861083108510861089109011001102 108710861085108010841072107710901077 107410891077 1089108610871091109010891090107410911102109710801077 10881080108910821080. 10581086108810751086107410831103 10871086108910881077107610891090107410861084 108610851083107210811085 -108710831072109010921086108810841099 107410831077109510771090 10761086108710861083108510801090107710831100108510991077 10881080108910821080. 10571084. 108810721079107610771083 17110551088107210741086107410991077 1074108610871088108610891099187 10791076107710891100. 1060108010851072108510891086107410991081 10891087108810771076-1073107710901090108010851075 10761086108910901091108710771085 109010861083110010821086 10821083108010771085109010721084 site OANDA Europa Ltd, 1103107410831103110210971080108410891103 10881077107910801076107710851090107210841080 105710861077107610801085107710851085108610751086 10501086108810861083107710741089109010741072 108010831080 1056107710891087109110731083108010821080 10481088108310721085107610801103. 105010861085109010881072108210901099 10851072 1088107210791085108010941091, 1092109110851082109410801080 109310771076107810801088108610741072108510801103 105210584 1080 108210881077107610801090108510861077 10871083107710951086 10891074109910961077 50: 1 1085107710761086108910901091108710851099 107610831103 1088107710791080107610771085109010861074 10571086107710761080108510771085108510991093 106410901072109010861074 1040108410771088108010821080. 10501086108410871072108510801103 1089 108610751088107210851080109510771085108510861081 1086109010741077109010891090107410771085108510861089109011001102 site OANDA Europe Limited 1079107210881077107510801089109010881080108810861074107210851072 1074 104010851075108310801080 , 108810771075108010891090108810721094108010861085108510991081 10851086108410771088 7110087, 11021088108010761080109510771089108210801081 10721076108810771089: toring 42, Vloer 9a, 25 Ou Broad St, London EC2N 1HQ. 104410771103109010771083110010851086108910901100 10821086108410871072108510801080 1083108010941077108510791080108810861074107210851072 1080 108810771075109110831080108810911077109010891103 10591087108810721074108310771085108010771084 10921080108510721085108910861074108610751086 1085107210761079108610881072. 10831080109410771085107910801103 8470 542574. site OANDA Japan Co Ltd 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 KANTO Plaaslike Finansiële Buro (Kin-sho), 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 1571.
Comments
Post a Comment