A logarithmic scale, on the other h

A logarithmic scale, on the other hand, allocates a given percentage price move to a specific vertical distance. In Chart 2-2, each arrow represents a move of approximately 100 percent, whether it is at lower prices or higher prices. There is very little noticeable difference between the scaling methods when charts are plotted over short periods of time, where price fluctuations are relatively subdued. However, with large price fluctuations, there are considerable differences.
The arithmetic scale suppresses price fluctuations at low levels and exaggerates them at high points. Thus the 85 percent 1929-1932 decline hardly shows up at all in Chart 2-1, but the 40 percent late 1990s-early 2000s retreat (no small decline) is greatly exaggerated. Chart 2-2 shows that the logarithmic scaling brings back 1929 and does not exaggerate the turn of the century bear market. The media love to hype stories and news because that is what sells. You will find that charts featuring financial markets or economic numbers are almost always plotted on an arithmetic scale because this has the effect of exaggerating the most recent changes. Another hyping technique used by the media is to present the data for a short period using a very limited scale. The reader is then left with the sense of a dramatic move. This would not be the case if the data were displayed over a much longer period using a wider price scale.
As you can appreciate, I am very much in favor of using a logarithmic scale because it displays price trends in a proportionate way. Psychology tends to

Kết quả (Việt) 1:

Quy mô lôgarít, mặt khác, phân bổ một tỷ lệ phần trăm nhất định giá di chuyển một khoảng cách dọc cụ thể. Trong biểu đồ 2-2, mỗi mũi tên đại diện cho một di chuyển của khoảng 100 phần trăm, cho dù đó là tại thấp hơn giá hoặc giá cao hơn. Đó là rất ít sự khác biệt đáng chú ý giữa các phương pháp rộng khi bảng xếp hạng được vẽ trên trong thời gian ngắn thời gian, nơi giá biến động được tương đối dịu. Tuy nhiên, với biến động giá lớn, có những khác biệt đáng kể.Quy mô số học ngăn chặn giá dao động ở mức thấp và đường nét phóng đại chúng lúc cao điểm. Do đó 85 phần trăm năm 1929-1932 từ chối hầu như không xuất hiện ở tất cả trong biểu đồ 2-1, nhưng 40 phần trăm cuối thập niên 1990-đầu thập niên 2000 rút lui (không có sự suy giảm nhỏ) rất nhiều phóng đại. Biểu đồ 2-2 cho thấy rằng hàm lôgarit rộng mang đến cho trở lại năm 1929 và không exaggerate bật của thế kỷ thị trường gấu. Các phương tiện truyền thông thích hype câu chuyện và tin tức bởi vì đó là những gì bán. Bạn sẽ tìm thấy rằng các bảng xếp hạng với thị trường tài chính hoặc kinh tế số hầu như luôn luôn âm mưu trên một quy mô số học bởi vì điều này có tác dụng phóng đại các thay đổi gần đây nhất. Một kỹ thuật hyping được sử dụng bởi các phương tiện truyền thông là để hiển thị các dữ liệu trong một thời gian ngắn bằng cách sử dụng một quy mô rất hạn chế. Người đọc là sau đó trái với ý nghĩa của một động thái đáng kể. Điều này sẽ không là các trường hợp nếu các dữ liệu được hiển thị trong một thời gian dài hơn nhiều bằng cách sử dụng một quy mô rộng hơn giá.Như bạn có thể đánh giá cao, tôi là rất nhiều ủng hộ bằng cách sử dụng một quy mô lôgarít, bởi vì nó sẽ hiển thị giá xu hướng trong một cách tương ứng. Tâm lý học có xu hướng

Kết quả (Việt) 2:

Một thang logarit, mặt khác, phân bổ một động thái giá tỷ lệ nhất định để một khoảng cách dọc cụ thể. Trong bảng xếp hạng 2-2, mỗi mũi tên đại diện cho một di chuyển khoảng 100 phần trăm, cho dù đó là với giá thấp hơn hoặc giá cao hơn. Có rất ít sự khác biệt đáng kể giữa các phương pháp nhân rộng khi bảng xếp hạng được vẽ trên một thời gian ngắn, mà biến động giá được tương đối thấp. Tuy nhiên, với sự biến động giá lớn, có sự khác biệt đáng kể.
Quy mô số học ngăn chặn biến động giá cả ở mức thấp và phóng đại chúng tại các điểm cao. Như vậy sự suy giảm 85 phần trăm 1929-1932 hầu như không xuất hiện ở tất cả các bảng xếp hạng 2-1, nhưng 40 phần trăm vào cuối năm 1990, đầu những năm 2000 rút lui (không có sự suy giảm nhỏ) là thổi phồng quá đáng. Biểu đồ 2-2 cho thấy rằng tỉ lệ logarit mang lại năm 1929 và không thể nói hết được lần lượt của các thị trường con gấu thế kỷ. Các phương tiện truyền thông thích thổi phồng câu chuyện và tin tức bởi vì đó là những gì bán. Bạn sẽ thấy rằng bảng xếp hạng gồm các thị trường tài chính, chỉ số kinh tế gần như luôn luôn vẽ trên một quy mô số học bởi vì điều này có tác dụng phóng đại những thay đổi gần đây nhất. Một kỹ thuật thổi phồng được sử dụng bởi các phương tiện truyền thông là để trình bày dữ liệu trong một thời gian ngắn sử dụng một quy mô rất hạn chế. Sau đó người đọc là trái với tinh thần của một biến động mạnh. Điều này sẽ không thể có được nếu các dữ liệu được hiển thị trong một khoảng thời gian lâu hơn nữa bằng cách sử dụng một quy mô rộng lớn hơn giá.
Như bạn có thể đánh giá cao, tôi rất nhiều trong lợi của việc sử dụng một quy mô lôgarít vì nó hiển thị xu hướng giá một cách tương xứng. Tâm lý học có xu hướng