ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Rekomendacje giełdowe a ceny akcji Jakub Keller

Autor:
Jakub Keller
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
188
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Ebook

darmowy

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Prezent last minute w ebookpoint.pl

Problematyka efektywnego inwestowania niezmiennie jest tematem intrygującym i aktualnym. Ze względu na internetową rewolucję i galopujący rozwój technologii mobilnych dostęp do rynku kapitałowego ma coraz większa grupa osób. Rynek kapitałowy jest jednak środowiskiem bardzo dynamicznym i wymagającym od inwestorów szerokiej wiedzy oraz umiejętności kontroli przepływu istotnych informacji. W naturalny sposób pojawia się więc potrzeba tworzenia narzędzi wsparcia procesów inwestycyjnych, które poprawiłyby dostępność inwestycji giełdowych dla osób niebędących specjalistami z zakresu ekonomii i finansów. Niewątpliwie takimi narzędziami są wyceny w postaci rekomendacji.

W monografii omówiono możliwości wykorzystania opracowań przygotowywanych przez domy maklerskie w celu osiągania ponadprzeciętnych zysków w krótkoterminowym horyzoncie. Przedstawiono też wybrane cechy rekomendacji, które determinują ich faktyczny wpływ na ceny spółek. Prezentowane analizy pozwoliły na utworzenie narzędzi mogących zwiększyć poziom efektywności decyzji inwestycyjnych dokonywanych zarówno przez profesjonalnych, jak i indywidualnych inwestorów.

Wybrane bestsellery

Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
0,00 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.