OANDA använder cookies för att göra våra webbplatser enkla att använda och anpassade till våra besökare. Cookies kan inte användas för att identifiera dig personligen. Genom att besöka vår webbplats godkänner du OANDA8217s användning av cookies i enlighet med vår integritetspolicy. För att blockera, radera eller hantera cookies, besök aboutcookies. org. Att begränsa cookies hindrar dig från att använda vissa av funktionaliteten på vår webbplats. Ladda ner våra mobila applikationer Öppna ett konto Topp 100 Forex Traders Statistik Granska dagarna framgångsrika och misslyckade valutahandelstrategier Följande statistik beräknas från valutahandelsverksamheten under de senaste 24 timmarna av två grupper av OANDA-handlare: de 100 mest lönsamma och valfritt) de 100 mest lönsamma handlarna. Hur är dessa valutahandlare vald? Dessa valutahandlare är inte uteslutande utvalda på deras totala belopp av realiserad vinst och förlust, eftersom det skulle skingra resultaten mot hedgefonden och stora institutionella konton. I stället samlas valutahandlare från ett brett spektrum av kontosaldon, från mikro till institutionella. What8217s visas i dessa kartor Som standard visas statistik endast för de 100 mest lönsamma valutahandlare. Kolla Visa de lägsta lönsamma handlarna för att visa statistik för de icke-lönsamma handlare som visas i en ljusare färg. Följande statistik visas för var och en av våra mest omsatta valutapar under de senaste 24 timmarna. De beräknas utifrån det totala antalet affärer som varje grupp av handlare placerar. Riktningen (procentandel av branschen långa vs korta) Lönsamheten (procent av lönsamma kontra icke lönsamma affärer) Genomsnittlig varaktighet för alla lönsamma och lönsamma affärer som varje grupp placerar. Genomsnittlig ProfitLoss per enhet i pips. Vad kan jag få reda på från de här kartorna Medan detta diagram inte kan förutsäga framtida trender, är it8217 en intressant ögonblicksbild under de senaste 24 timmarna. När du jämför de två typerna av valutahandlare, leta efter trender. Vilken grupp håller sina affärer längre? Tror de att ta en viss riktning? Er handlare mer avgörande från vissa par? Följande verktyg ger mer inblick i den dagliga verksamheten hos OANDA8217s handlare: OANDA Forex Order Book S Hur lägsta lönsamma handlare 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Alla rättigheter förbehållna. OANDA, fxTrade och OANDAs fx-varumärke är ägda av OANDA Corporation. Alla andra varumärken som visas på denna webbplats är deras respektive ägares egendom. Levererad handel i valutakontrakt eller andra valutaprodukter på marginal medför en hög risknivå och kanske inte är lämplig för alla. Vi rekommenderar dig att noggrant överväga om handel är lämplig för dig mot bakgrund av dina personliga omständigheter. Du kan förlora mer än du investerar. Informationen på denna webbplats är generell. Vi rekommenderar att du söker oberoende ekonomisk rådgivning och säkerställer att du fullt ut förstår riskerna innan du handlar. Handel via en online-plattform medför ytterligare risker. Se vår juridiska sektion här. Finansiell spridning är endast tillgänglig för kunder i OANDA Europe Ltd som är bosatta i Storbritannien eller Irland. CFDs, MT4-säkringskapacitet och hävstångsförhållanden överstigande 50: 1 är inte tillgängliga för amerikanska invånare. Informationen på denna webbplats är inte riktad till invånare i länder där distributionen, eller användningen av någon, skulle strida mot lokal lagstiftning eller reglering. OANDA Corporation är en registrerad handels - och detaljhandelsförhandlare för Futures Commission med Commodity Futures Trading Commission och är medlem i National Futures Association. Nr: 0325821. Vänligen hänvisa till NFAs FOREX INVESTOR ALERT där det är lämpligt. OANDA (Canada) Corporation ULC-konton är tillgänglig för alla med ett kanadensiskt bankkonto. OANDA (Kanada) Corporation ULC är reglerad av Canadian Investment Investment Regulatory Organization (IIROC), som inkluderar IIROCs online rådgivare checkdatabas (IIROC AdvisorReport) och kundkonton skyddas av den kanadensiska Investors Protection Fund inom angivna gränser. En broschyr som beskriver naturen och begränsningarna för täckningen är tillgänglig på begäran eller på cipf. ca. OANDA Europe Limited är ett företag registrerat i England nummer 7110087 och har sitt säte på Golv 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ. Det är auktoriserat och reglerat av Government of 160. Nr: 542574. OANDA Asia Pacific Pte Ltd (Co-reg. Nr 200704926K) innehar en kapitalmarknadstjänstlicens utfärdad av Singapores monetära myndighet och licensierad av International Enterprise Singapore. OANDA Australia Pty Ltd 160is regleras av Australian Securities and Investments Commission ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL nr 412981) och är utgivare av produkter och tjänster på denna webbplats. Det är viktigt för dig att överväga den nuvarande Financial Service Guide (FSG). Produktinformation (PDS). Kontovillkor och andra relevanta OANDA-dokument innan du fattar några finansiella investeringsbeslut. Dessa dokument finns här. OANDA Japan Co. Ltd. Första Typ I Finansiella Instrument Företagsdirektör för Kanto Lokala Finansiella Byrån (Kin-sho) Nr 2137 Institutet Financial Futures Association Abonnentnummer 1571. Handel FX andor CFDs på marginal är högrisk och inte lämplig för alla. Förluster kan överstiga investment. Probability Tools för bättre Forex Trading För att lyckas, måste valutahandlare känna till den grundläggande matematiken av sannolikhet. Det är trots allt svårt att uppnå och behålla handelsvinster utan att först ha förmågan att förstå siffrorna och mäta dem. Många handlare använder en kombination av svarta lådindikatorer för att utveckla och genomföra handelsregler. Skillnaden mellan en bra näringsidkare och en stor är dock hans eller hennes förståelse av mätvärdena och metoderna för att beräkna prestanda och vinster. Sannolikhet och statistik är nyckeln till att utveckla, testa och dra nytta av valutahandel. Genom att veta några sannolikhetsverktyg är det lättare för handlare att sätta handelsmål i matematiska termer, skapa och driva effektiva handelsstrategier och bedöma resultat. Det är till hjälp att granska de mest grundläggande begreppen sannolikhet och statistik för valutahandel. Genom att förstå sannolikhetsmattan vet du logiken som används av mekaniska handelssystem och expertrådgivare (EA). Normal fördelning Det mest grundläggande verktyget för sannolikhet i forex trading är begreppet normal distribution. De flesta naturliga processer sägs normalt distribueras. Enhetlig fördelning innebär att sannolikheten för att ett tal är överallt på ett kontinuum är ungefär lika. Detta är den typ av fördelning som skulle uppstå genom att artificiellt sprida föremål så jämnt som möjligt över ett område, med en jämn mängd avstånd mellan dem. Istället för en likformig fördelning kommer emellertid ett pris för valutapar sannolikt att finnas inom ett visst område när som helst. Detta är dess normala fördelning, och sannolikhetsverktyg kan visa en approximation av var det priset sannolikt kommer att hittas. Normal distribution erbjuder Forex Traders prediktiva makt om sannolikheten för att ett valutapar pris kommer upp till en viss nivå under en viss tidsram. Datorer använder en slumptalsgenerator för att beräkna medelvärdet av forexpriserna för att bestämma sin normala fördelning. Om ett stort antal provpriser kontrolleras kommer den normala fördelningen att bilda en bellkurva som planeras grafiskt. Ju större antal prover desto mjukare kommer kurvan att vara. Reglerna för enkla medelvärden är användbara för handlare, men reglerna för normal distribution erbjuder mer användbar prediktiv kraft. Till exempel kan en näringsidkare beräkna att den genomsnittliga dagliga prisrörelsen för ett forexpar är 50 stycken. Ändå kan den normala fördelningen också berätta för näringsidkaren sannolikheten för att en viss daglig prisrörelse kommer att falla mellan 30 och 50 pips eller mellan 50 och 70 pips. Enligt reglerna för normal fördelning och standardavvikelse kommer cirka 68 av proverna att finnas inom en standardavvikelse för medelvärdet (medelvärdet), och cirka 95 kommer att hittas inom två standardavvikelser av medelvärdet. Slutligen finns det en 99,7 sannolikhet att provet kommer att falla inom tre standardavvikelser av medelvärdet. Normala distributions - och standardavviksfunktioner i expertrådgivare (EA) och handelssystem hjälper valutahandlare att bedöma sannolikheten för att priserna kan flytta en viss summa under en viss tid. Ändå bör handlare vara försiktiga när man använder begreppet normal distribution ensam för riskhantering. Även om sannolikheten för en sällsynt händelse (till exempel en prisminskning på 50) kan tyckas låg, kan oförutsedda marknadsfaktorer göra möjligheten mycket högre än vad som framgår av normala distributionsberäkningar. Analysens tillförlitlighet beror på kvantitet och kvalitet på data Vid modellering av normala fördelningskurvor är mängden och kvaliteten på ingångsprisdata mycket viktig. Ju större antal prover desto mjukare kommer kurvan att vara. För att undvika beräkningsfel som härrör från otillräcklig data är det viktigt att varje beräkning baseras på minst trettio prover. Så, för att testa en valutahandelstrategi genom att uppskatta resultaten från sammankomster, måste systemutvecklaren analysera minst 30 branscher för att nå statistiskt tillförlitliga slutsatser om parametrar som testas. På samma sätt är resultaten från en studie av 500 branscher mer tillförlitliga än de från en analys av endast 50 branscher. Dispersion och matematisk förväntan att uppskatta risk För valutahandlare är de viktigaste egenskaperna hos en distribution dess matematiska förväntningar och spridning. Matematisk förväntan för en rad affärer är lätt att beräkna: Lägg bara upp alla handelsresultat och dela upp det beloppet med antalet branscher. Om handelssystemet är lönsamt, är den matematiska förväntan positiv. Om den matematiska förväntan är negativ, förlorar systemet i genomsnitt. Distributionskurvanas relativa branthet eller planhet visas genom att mäta spridningen eller spridningen av prisvärden inom området matematisk förväntning. Typiskt beskrivs den matematiska förväntningen för valfritt slumpmässigt fördelat värde som M (X). Således kan dispersionen definieras som D (X) M (XM (X) 2. Och en dispersion kvadratrot kallas dess standardavvikelse, som visas i matematisk stenografi som sigma (). Dispersion och standardavvikelse är kritiskt viktiga för riskhantering i Forex trading system. Ju högre värdet av standardavvikelsen desto högre blir den potentiella drawdownen och desto högre risk. På samma sätt desto lägre är värdet för standardavvikelsen, desto lägre blir nedräkningen medan handeln sker. Exempel nedan är en provriskbedömning för ett test av ett Forex trading system: Trade Number X (Trade Gain eller Förlust) I ovanstående exempel baserat på det minsta antalet trettio affärer för ett adekvat prov är det viktigt att notera att den matematiska förväntan är positiv, så valutahandelsstrategin är verkligen lönsam. Standardavvikelsen är dock hög, så för att tjäna varje dollar riskerar den näringsidkare en mycket större mängd detta system bär stor risk. Häri resten av e matematik: För att bestämma den matematiska förväntningen för denna grupp av affärer, lägg ihop alla vinster och förluster för handeln, dividerar sedan med 30. Detta är medelvärdet M (X) för alla branscher. I det här fallet motsvarar den en genomsnittlig vinst på 4,26 per handel. Hittills ser systemet ut lovande. Därefter subtraheras ovanstående medelvärde 4.26 för att beräkna dispersionens standardavvikelse från resultaten av varje handel, sedan är den kvadrerade och summan av alla dessa kvadrater läggs ihop. Summan är dividerad med 29, vilket är det totala antalet affärer minus 1. Genom att använda formeln för Dispersion av (X) M (XM (X) 2 som anges ovan, här är en kontroll av beräkningen från den första handeln i vårt exempel : Handel 1: -17,08 4,26 -21,34 och (-21,34) 2 455,39 Samma beräkning utförs för varje handel i testserien. I detta exempel är dispersionen över serien lika med 9,353,62 och per definition är dess kvadratrots lika med standarden avvikelse (), vilket i detta fall är 96,71. Således ser valutahandlare att risken för det här systemet är ganska högt: Den matematiska förväntan är verkligen positiv, med en genomsnittlig vinst på 4,26 per handel, men standardavvikelsen är hög när jämfört med den vinsten. Det framgår att näringsidkaren riskerar 96,71 för varje möjlighet att tjäna 4,26 i vinst. Denna risk kan vara acceptabel, eller näringsidkaren kan välja att modifiera systemet på jakt efter lägre risk. ett särskilt handelssystem kan valutahandlare göra Använd också normal fördelning och standardavvikelse för att beräkna Z-poängen, vilket indikerar hur ofta lönsamma affärer kommer att uppstå i förhållande till att förlora affärer. Under processen med att utveckla ett vinnande Forex trading system kan den som handlar, undra hur många av de lönsamma affärer som upplevdes under testningen var slumpmässiga, och hur många på varandra följande förlorade affärer måste tolereras för att uppnå vinnande affärer. Till exempel kan vi anta att den genomsnittliga förväntade vinsten från ett visst valutahandelssystem är fyra gånger mindre än det förväntade förlustbeloppet från varje stoppförlustorder som utlöses under handel med detta system. Vissa handlare kan anta att systemet kommer att vinna över tiden, så länge som det finns i genomsnitt minst en lönsam handel för varje fyra förlorande affärer. Men beroende på fördelningen av vinster och förluster kan det här systemet, under realtidshandel, dra ner för djupt för att återhämta sig i tid för nästa vinnare. Normal fördelning kan användas för att generera en Z-poäng, ibland kallad standardpoäng, vilket gör att näringsidkare uppskattar inte bara förhållandet mellan segrar och förluster, men också hur många vinstlösningar som sannolikt kommer att uppstå i följd. En positiv Z-poäng representerar ett värde över medelvärdet, och en negativ Z-poäng representerar ett värde under medelvärdet. För att få det här värdet subtraherar näringsidkaren populationen medelvärdet från ett individuellt råvärde dividerar sedan skillnaden med populationens standardavvikelse. Grundläggande standardpoängberäkning för ett råpoäng betecknat som x är: Var är populationens medelvärde och befolkningsstandardavvikelsen. Det är viktigt att förstå att beräkna Z-poängen kräver att näringsidkaren känner till befolkningens parametrar, inte bara egenskaperna hos ett prov som tagits från den populationen. Z representerar avståndet mellan populationens medelvärde och den råa poängen, uttryckt i enheter av standardavvikelsen. Så, för ett forex trading system: ZN x (R 0,5) P (P x (PN) (N 1) N är det totala antalet affärer under en serie R är det totala antalet serier av att vinna och förlora affärer P är lika med 2 x W x LW är det totala antalet vinnande affärer under en serie. L är det totala antalet förlorade affärer under en serie. Individuella serier kan representeras av en följdföljd av plusser eller minusar (till exempel eller 8212). R räknas antalet Z kan erbjuda en bedömning av huruvida ett Forex trading system är verksamt på målet, eller hur långt det är utanför målet. En lika stor sak kan en näringsidkare använda Z-poäng för att avgöra om ett handelssystem innehåller färre eller större serier av vinnare och förlorare än förväntat från en slumpmässig sekvens av trades8211 Med andra ord, huruvida resultaten av konsekutiva affärer är beroende av varandra. Om Z-poängen är nära 0, är fördelningen av handelsresultat nära den normala fördelningen . Resultatet av en sekvens av branscher kan indikera annonsen ependency mellan resultaten av dessa affärer. Detta beror på att ett normalt slumpmässigt värde kommer att avvika från medelvärdet med högst tre sigma (3 x) med en säkerhet på 99,7. Huruvida Z-värdet är positivt eller negativt kommer att informera näringsidkaren om typen av beroende: Ett positivt Z-värde indikerar att den lönsamma handeln kommer att följas av en förlorare. Och positivt Z anger att den lönsamma handeln kommer att följas av en annan lönsam, och en förlorare kommer att följas av en annan förlust. Detta observerade beroende gör att valutahandlare varierar positionsstorlekarna för enskilda branscher för att hjälpa till att hantera risken. Sharpe-förhållandet Sharpe-förhållandet, eller belöning-till-variabilitetsförhållandet, är ett av de mest värdefulla sannolikhetsverktygen för valutahandlare. Liksom med metoderna ovan beskrivs det att man tillämpar begreppen normal distribution och standardavvikelse. Det ger handlare en metod för att kontrollera prestanda för ett handelssystem genom att justera för risk. Det första steget är att beräkna innehavsperiodens retur (HPR). En handel som resulterade i en vinst på 10 har till exempel en HPR beräknad som 1 0,10 1,10 medan en handel som förlorar 10 beräknas som 1 0,10 0,90. På samma sätt kan HPR beräknas genom att dela efterbeloppsbalansbeloppet före handelsbeloppet. Den genomsnittliga innehavsperiodens avkastning (AHPR) beräknas sedan genom att lägga upp alla enskilda innehavsperiodens avkastningar och sedan dividera med antalet branscher. AHPR producerar i sig ett aritmetiskt medelvärde som inte kan beräkna prestandan för ett valutahandel system över tiden. Istället kan en investeringseffektiviseringssystem för handelssystemen beräknas närmare med Sharpe-förhållandet, vilket visar hur AHPR minus riskfri ränta på långfristig avkastning avser standardavvikelsen i handelssystemet. Sharpe-förhållandet AHPR (1 RFR) SD När AHPR är den genomsnittliga innehavsperiodens avkastning är RFR den riskfria avkastningsräntan från säkra investeringar som bankräntor eller långfristiga T-obligationsräntor och SD är standardavvikelsen. Eftersom mer än 99 av alla slumpmässiga värden kommer att ligga inom ett avstånd av 3 runt medelvärdet för M (X) för ett visst handelssystem, desto högre Sharpe-förhållandet är desto effektivare är handelssystemet. Om exempelvis Sharpe-förhållandet för normalt distribuerade handelsresultat är 3, indikerar det att sannolikheten att förlora är mindre än 1 per handel, enligt 3-sigma-regeln. Begreppen normal distribution, dispersion, Z-poäng och Sharpe Ratio är redan inkorporerade i EAs och mekaniska handelssystems logaritmer, och deras användbarhet är osynlig för de flesta handlare. Men genom att veta hur dessa grundläggande sannolikhetsverktyg fungerar kan valutahandlare ha en djupare förståelse för hur automatiserade system utför sina funktioner och därigenom öka sannolikheten för att vinna affärer. Använder du för närvarande sannolikhetsverktyg för att öka din egen chans till framgång. Stor artikel. Jag letade efter exakt denna information. Kan du klargöra hur jag beräknar R-värdet för en serie att vinna och förlora affärer It8217s är inte helt klart hur man gör det här. Du säger it8217s det totala antalet serier av att vinna och förlora handel. Betyr det att jag räknar de på varandra följande vinnarna och minus de efterföljande förlorarna. Så om mitt system har högst 7 på varandra följande vinnande affärer och 4 efterföljande förlorade affärer så är det totalt 3 eller 11 Tack James Rechard Fleming säger att jag läste din blogg och vill tacka dig för att du gav handelsnyckelnyckeln. Vilket är verkligen användbart för handel matematisk beräkning. Tack, Rechard. I8217m glad att du tyckte att det var användbart. Jag har redan köpt ditt system på viktat digntal poängsystem. Jag vill att du ska veta att jag är hörselskadad man som är döv och inte kan höra vad du säger på dessa träningsvideor. Jag kommer dock inte att dumpa ditt system kallt eftersom jag är ganska framgångsrik på vad du rekommenderar för att analysera fxbook outlook-saker som så. Det är sant att jag har 62 av att vinna affärer och tjänade pengar. Jag visste att ditt digtinella vägda poäng ökar sannolikheten. Med mycket ånger att jag inte har Mt 4-system på FOREX eller att få kapital. Dess ett hjärta brutet eftersom mitt konto är mindre än 5000 och det är osannolikt att de inte kommer att godkänna mig att använda mt 4-programvara. Och jag vet inte om Forex godkänner nedladdningen av ditt systemprogram. Så du och jag måste diskutera vad som finns på din spännande video och ber dig att installera stängd bildtext på denna träningsvideo så att jag kan studera dem. Men jag kommer alltid att vara en del av din forex-familj eftersom jag redan har köpt ditt systemprogram. Vänligen nämna din rekommendation av vilket mäklarhus som erbjuder mt 4-programvara och det kommer kanske att låta mig installera din programvara på mt 4. du har min e-postadress och mitt bevis på betalning. Och jag tackar gud att du har gett mig möjlighet att använda din programvara. och kontakta mig via e-post. Tack för ditt köp. That8217s en mycket rättvis förfrågan Det har aldrig hänt mig att överväga mina publikers hörselförmåga. It8217 är en av de sakerna i mitt liv som jag tar för givet. Tack för att du påpekar behovet av att ta emot alla. I8217ll se till att lägga till skriftligt innehåll den här veckan. Let8217s ställer in en tid till textchatt över Skype. I8217ll mailar dig direkt. FXCM Release Extra Forex Trader Lönsamhetsstatistik Uppdelningsuppgifterna efter storlek på kontot är ett månadsmedelvärde, över 12 månader antar jag. Rubrik 034official statistics034 är råa nummer för fyra olika 3 månaders perioder. Tyvärr tillåter de två olika informationsborden inte att jämföra 034liknande med like034. Att jämföra de två tabellerna berättar dock att färre handlare är lönsamma när de kontrolleras över en tre månadersperiod än när de kontrolleras under en månadsperiod. Det är vad jag skulle förvänta mig. Uppdelningsstatistiken föreslår verkligen att 034micro034-handlare är i genomsnitt mindre lönsamma än 034mini034-handlare. Men strängt taget är uppdelningen av kontosaldo snarare än för kontotyp. Det som skulle vara väldigt intressant att se skulle vara som för figurer över betydligt längre perioder. Återigen förväntar jag mig att antalet lönsamma näringsidkare minskar när mätperioden ökar. Det som skulle vara mest intressant av allt är andelen handlare som lyckas hålla sig i 034spelet034 i flera år och förblir lönsamma. Är det 5-10 som ofta bandied om. Eller inte En mycket intressant kompletterande fråga, åtminstone för oss här hos handelsguruer, stod av Stan. Hur många framgångsrika långfristiga valutahandlare har automatiserat sin handel och hur många som fortfarande tittar på flera skärmar (SSSSS för korta) i långa perioder Tja, det finns några siffror i S-18230 Kundrelaterade 424.597K och 134.478 aktiva konton som uppgår till 3 157 genomsnittlig balans. Detta föreslår starkt att 25K-fästet är absolut irrelevant. Det blir ännu mer så när du tar 034tradeable accounts034 istället för 034 aktiva konton034 (vad de än använder som kriterier för att skilja dem). Det finns 174 672 sådana konton, vilket ger en genomsnittlig balans på 2.430. Jag skulle gå vidare och säga att it039 är uppenbart varför de rapporterade endast 10K konsol som den högsta eftersom det ser ut att vara det sista statistiska relevanta intervallet. Min undersökning av detta berodde på nyfikenhet för att se var jag passar med min konto storlek och hur mycket hävstång jag har (om någon) när jag försöker få något löst, mestadels på de tekniska problemen med API och sådant. Jag är helt automatiserad och har ett konto med Dukascopy. Medan mitt konto är långt mer än ovanstående siffror är jag inte säker på att jag faller i high end-serien av Duka-konton. Ett annat intressant nummer från S-1 är den institutionella sidan av FXCM, som verkar vara ganska liten och bekräftar att deras detaljhandel är kärnverksamheten. Intäkter från institutionell handel är listade som 20,7M mot 234,6M på detaljhandeln. När det gäller din observation om säkerheten för medel, det är det jag personligen har längst upp i min lista när du väljer en mäklare, och numren från Tradestation är något som bekräftar logiken också. De rapporterar 47.434 totala mäklarkonton (ingen fördelning per typ, men de säger att majoriteten är aktie - och terminskonton) med en genomsnittlig balans om 70,7K för aktiekapitalet och 21,8K för futures-kontot. Jag hittade inte källdokumentet själv, men jag har sett ett inlägg som tyder på att genomsnittlig storlek Universal Account hos InteractiveBrokers är 125K. Men jag tror inte att säkerheten av medel är rådande orsak till dessa nummer. Jag tror att retail FX nästan helt består av inträdesnivå, deltidshandlare och professionella och välfinansierade handlare är mer undantag än en regel (och av dem menar jag enskilda handlare, inte institutioner och penningförvaltare). När det gäller lönsamhetsstatistiken från den ursprungliga posten skulle det vara den logiska förklaringen varför mindre konton är mindre lönsamma. Slutligen har jag just insett den stora skillnaden i antalet konton som rapporterats i S-1-arkivering och ditt ursprungliga inlägg (174K134K mot 18,5K). Jag hoppas att jag inte saknar poängen någonstans8230 Tack för att du gav platsen för det här ämnet. Vänliga hälsningar,
No comments:
Post a Comment