Hausse ou Baisse à prévoir pour CHEOPS TECHNOLOGY ?

Prévision du 27 juin 2017

Hausse pureConfirmée92 %

Et ce qui devait arriver, arriva

Cours et prévisions sur l'action CHEOPS TECHNOLOGY au 27/06/2017

La Tendance future d'une action se définit comme la moyenne arithmétique de l'ensemble des 200 prévisions réalisées à 2 jours, 5 jours 10 jours et 20 jours. Dans ce cas, au 27/06/2017, les résultats des simulations de nos modèles mathématiques plaidaient en faveur d'un mouvement à la hausse de la valeur CHEOPS TECHNOLOGY sur le titre CHEOPS TECHNOLOGY. C'était du moins leur analyse pour les 4 prochaines semaines. D'un point de vue purement scientifique, il est intéressant de noter que cette prévision correspond à une pattern spécifique car elle respecte l'inégalité remarquable suivante : prévision à 20 jours > 10 jours > 5 jours > 2 jours. C'est ce que nous appelons dans notre jargon, une "Tendance Pure" De façon très pragmatique, dans ces conditions, le taux de réussite est généralement amélioré. Cette Tendance à la hausse s'est amplifiée depuis la veille, ce qui était signalé par l'icône "Evolution Confirmée". C'était un élément rassurant pour le futur, du moins pour les opérateurs qui avaient investi sur cette action..
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Prévision du 13 mars 2017

BaisseRetournement54 %

Beau timing

Cours et prévisions sur l'action CHEOPS TECHNOLOGY au 13/03/2017

En route vers le Sud ! Pour faire simple voilà l'interprétation de nos modèles en date du 13/03/2017 concernant la probable évolution du cours de l’action CHEOPS TECHNOLOGY d'ici à un mois. Certes, on a déjà connu des configurations plus engageantes, mais la baisse anticipée s'est bien confirmée alors que, compte tenu de l'environnement, l'action CHEOPS TECHNOLOGY aurait pu connaître une phase de consolidation. La signification de l'icône "Evolution Retournement" est simple : la veille la Tendance était verte, maintenant elle est rouge ! S'ils peuvent déboussoler certains débutants, ces retournements de vestes ne sont pas inhabituels et encore moins impromptus. Ils traduisent l'auto-apprentissage de nos modèles, qui s'adaptent en permanance aux nouvelles conditions de marchés , par définition très fluctantes.

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