Huling na-update:
Bawat sukatan na kinakalkula ng Foliolytic, kung paano ito kinakalkula, anong data ang ginagamit nito, anong mga edge case ang hinahawakan ng implementasyon, at kung saan nagkakaiba ang Foliolytic sa karaniwang online calculator. Walang black box.
Gumagamit ang Foliolytic ng aktwal na araw-araw na U.S. Treasury bill yields mula sa FRED bilang risk-free rate, na itinugma sa bawat araw ng kalendaryo ng kasaysayan ng iyong portfolio. Karamihan sa mga online calculator ay gumagamit ng static na 2% o 3% na pagpapalagay, na maaaring magpabago sa Sharpe at Sortino ratios ng 0.3–0.5 sa mga kapaligiran kung saan ang T-bill yields ay 5%. Kasama ang daily-resolution drawdown reconstruction (hindi month-end snapshots) at Newton-Raphson XIRR na may bisection fallback, inilalagay nito ang mga numero ng Foliolytic na naaayon sa metodolohiya ng institutional asset-management.
Aktwal na Treasury yields · Araw-araw na granularity · Newton-Raphson XIRRSerye ng araw-araw na halaga ng portfolio na muling binuo mula sa iyong mga transaksyon. Araw-araw na 3-buwan na U.S. Treasury bill yield mula sa FRED, na itinugma sa bawat araw ng kalendaryo. 252 araw ng kalakalan bawat taon para sa mga portfolio na stock-only; 365 para sa crypto-only; angkop na per-asset blend para sa mixed.
Kung ang kasaysayan ng portfolio ay mas maikli sa 30 araw, ang Sharpe ay pinipigilan (sobrang liit ng sample size para sa makabuluhang inference). Kung σ < 1e-9 (epektibong flat portfolio), ang Sharpe ay iniuulat bilang null sa halip na infinity.
Karamihan sa mga online calculator ay gumagamit ng static na 2% o 3% na risk-free rate. Gumagamit ang Foliolytic ng aktwal na araw-araw na T-bill yields. Sa mga kapaligiran na may mataas na rate (2023–2025), binabago nito ang Sharpe ratios ng 0.3–0.5 kumpara sa mga fixed-rate calculator.
Parehong serye ng araw-araw na portfolio at araw-araw na risk-free rates tulad ng Sharpe. Ang threshold para sa 'downside' ay ang araw-araw na risk-free rate, hindi zero.
Ang downside deviation ay kinakalkula gamit lamang ang mga araw kung saan r_d < r_f_d. Ang mga araw kung saan r_d ≥ r_f_d ay nag-aambag ng zero sa kabuuan ngunit binibilang sa n. Ito ay tumutugma sa orihinal na espesipikasyon ni Sortino noong 1980s.
Ang ilang calculator ay gumagamit ng zero bilang downside threshold, na maginhawa sa matematika ngunit teoretikal na mali. Ang orihinal na papel ni Sortino ay tumutukoy sa minimum acceptable return (MAR), na pinakamadaling bigyang-kahulugan bilang risk-free rate.
Buong kasaysayan ng transaksyon na may mga nakapetsang cash flow. Kasama ang mga kontribusyon (negatibo), withdrawals (positibo), terminal portfolio value sa pinakabagong petsa (positibo), at anumang cash dividends na natanggap bilang hiwalay na daloy.
Ang Newton-Raphson ay nag-i-iterate na may paunang hula na 0.10. Kung ang derivative ay magiging zero o ang iteration ay mag-diverge, ang algorithm ay babalik sa bisection sa [-0.99, +5.0]. Tolerance sa convergence: 1e-10. Ang mga cash flow na mas mababa sa $0.01 ay binabalewala. Ang resulta ay sanity-capped sa [-0.99, +5.0] bawat taon — ang mga halaga sa labas ng saklaw na ito ay halos palaging nagpapahiwatig ng mga error sa data (pagkakamali sa currency, paglipat ng decimal point, mga glitch sa pag-uulat ng crypto).
Gumagamit ang XIRR ng Excel ng parehong Newton-Raphson approach ngunit hindi ito sanity-cap, kaya nagbibigay ito ng mga walang katuturang halaga (multi-billion percent) para sa magulong data ng crypto. Pinipigilan ng cap ng Foliolytic ang mga ito mula sa pagkontamina sa dashboard.
Araw-araw na halaga ng portfolio, mga petsa ng lahat ng panlabas na cash flow. Ang panahon sa pagitan ng dalawang magkasunod na daloy ay isang return-window.
Ang mga sub-period returns ay geometrically na pinagdugtong upang alisin ang timing effect ng mga kontribusyon at withdrawals. Ang mga araw na walang daloy ay gumagawa ng single-day return periods. Ang mga multi-day periods sa pagitan ng mga daloy ay kinakalkula nang compounded.
Ang TWR ang pamantayan para sa pagsusuri ng pagganap sa antas ng asset (kung ano ang iniuulat ng mga fund manager). Ang money-weighted return (XIRR) ang pamantayan para sa pagsusuri ng aktwal na karanasan ng isang investor. Kinakalkula ng Foliolytic ang pareho — madalas silang nagkakaiba ng ilang porsyento.
Araw-araw na returns ng portfolio. Araw-araw na returns ng benchmark (S&P 500 bilang default; maaaring i-configure sa QQQ, VT, o anumang custom benchmark). Araw-araw na 3-buwan na T-bill yield upang kalkulahin ang excess returns.
Minimum na 30 araw ng overlap sa pagitan ng portfolio at benchmark. Ang mga araw kung saan may nawawalang data ay tinatanggal. Ang mga outlier (>5σ) ay minarkahan ngunit hindi tinatanggal — ang beta ay isang matatag na istatistika at ang pagtanggal ng mga outlier ay may tendensiyang magpataas nito.
Ang ilang calculator ay nagpapatakbo ng beta sa raw returns (hindi excess returns), na mathematically equivalent lamang kung ang risk-free rate ay pare-pareho. Sa mga time-varying na T-bill rates, mas tama ang pag-regress sa excess returns.
Pareho sa beta, kasama ang regression intercept (ang OLS constant term).
Ang Alpha ay iniuulat sa annualized percentage points. Ang statistical significance (t-stat) ay kinakalkula kasama — ang mga halaga ng alpha na walang t-stat > 1.5 ay dapat ituring na ingay, hindi kasanayan.
Maraming spreadsheet alpha ang kinakalkula bilang isang purong intercept ng unscaled regression, na nawawala ang annualization step. Palaging iniuulat ng Foliolytic ang annualized alpha upang ang numero ay direktang mabigyang-kahulugan bilang 'dagdag na return bawat taon kumpara sa benchmark-equivalent risk exposure.'
Parehong regression tulad ng beta. Ang R² ay ang coefficient of determination mula sa fit na iyon.
Kung ang R² < 0.05 laban sa napiling benchmark, ang mga beta at alpha estimate ng portfolio ay minarkahan bilang statistically meaningless — walang linear na relasyon na bigyang-kahulugan.
Itinuturing ng Foliolytic ang mataas na R² (≥ 0.95 na may mababang active share) bilang isang 'closet indexer' signal — tingnan ang Recent Major Updates sa CLAUDE.md para sa depinisyon ng badge.
Serye ng araw-araw na halaga ng portfolio sa buong kasaysayan. Gumagamit ang reconstruction ng transaction-by-transaction valuation, hindi period-end snapshots.
Ginagamit ang daily granularity para sa stocks at crypto. Ang intraday peaks/troughs ay hindi nakukuha — ang max drawdown ng Foliolytic ay daily-resolution. Ang recovery time (mga araw mula sa peak hanggang sa susunod na araw sa o higit sa peak) ay iniuulat kasama.
Maraming tracker ang nagkakalkula ng drawdown mula sa buwanang NAVs, na nagpapababa sa tunay na peak-to-trough ng average na 20–30%. Ang daily reconstruction ay nakakakuha ng mas maraming bahagi ng landas.
Buong kasaysayan ng araw-araw na return. Confidence level α (default: 95% at 99%). Para sa parametric VaR, nangangailangan din ng sample mean at standard deviation. Para sa Monte Carlo, nagfi-fit ng distribution (Gaussian bilang default; t-distribution para sa fat-tailed assets).
Ang Historical VaR ay nangangailangan ng hindi bababa sa 60 araw ng returns (statistical minimum); mas gusto ang 250+ araw. Ang Parametric VaR ay maaaring hindi maaasahan para sa mga non-Gaussian return distribution. Iniulat ng Foliolytic ang lahat ng tatlo nang magkatabi upang makita ang pagkakaiba (o kawalan nito).
Karamihan sa mga calculator ay parametric VaR lamang ang iniuulat. Ipinapakita ng Foliolytic ang historical, parametric, at Monte Carlo. Para sa mga fat-tailed assets (crypto, leveraged equity, single stocks), maaaring maliitin ng parametric VaR ang tunay na potensyal ng pagkalugi ng 50%+.
Pareho sa historical VaR. Gumagamit ang CVaR lamang ng mga araw kung saan ang pagkalugi ay lumampas sa VaR threshold.
Conditional sa hindi pagiging walang laman ng tail: nangangailangan ng hindi bababa sa 5 obserbasyon na lampas sa VaR threshold para sa isang makabuluhang estimate. Sa 250 araw ng kasaysayan sa 95% VaR, nagbibigay ito ng 12–13 tail observations — borderline.
Maraming source ang VaR lamang ang iniuulat. Ang CVaR (tinatawag ding Expected Shortfall) ay nagsasabi sa iyo hindi lamang ng threshold kundi pati na rin ang average na kalubhaan lampas dito — mas kapaki-pakinabang para sa pagpaplano ng kapital. Ipinag-uutos na ngayon ng Basel III para sa mga bangko ang CVaR kaysa sa VaR para sa mga kadahilanang ito.
Annualized return (CAGR sa buong kasaysayan). Pinakamataas na pagbaba sa buong kasaysayan.
Nangangailangan ng parehong input na hindi trivial. Kung ang MaxDD < 1% (halos walang pagbaba), ang Calmar ay iniuulat bilang 'n/a' sa halip na infinity. Kung ang R_annual ≤ 0, ang Calmar ay maaari pa ring kalkulahin ngunit iniuulat na may malinaw na konteksto (ang mataas na Calmar mula sa mababang pagbaba ay kahanga-hanga lamang kung positibo rin ang return).
Ang ilang implementasyon ay gumagamit ng 36-buwan na rolling Calmar sa halip na full-period. Kinakalkula ng Foliolytic ang full-period Calmar bilang default; ang rolling Calmar ay available sa advanced metrics tab.
Annualized excess return sa loob ng panahon. Beta mula sa parehong regression na ginamit para sa beta metric.
Kung ang β ay malapit sa zero o negatibo, ang Treynor ay nagiging walang kahulugan o counterintuitive. Minamarkahan ng Foliolytic ang mga portfolio na may |β| < 0.2 bilang 'low-beta' at ipinapakita ang Treynor na may warning indicator.
Ang Treynor ay pinaka-kapaki-pakinabang para sa mga well-diversified na portfolio kung saan ang idiosyncratic risk ay na-diversify na. Para sa mga single stock o concentrated na portfolio, ang Sharpe ang mas angkop na sukatan — labis na ipapahayag ng Treynor ang risk-adjusted return dahil ang firm-specific risk ay hindi nakukuha ng beta.
Araw-araw na returns ng portfolio at araw-araw na returns ng benchmark. Parehong annualized sa pamamagitan ng √252.
Nangangailangan ng hindi bababa sa 60 araw ng paired data. Kung ang tracking error < 0.5% (halos indexed), ang IR ay pinipigilan dahil ang numerator na hinati ng isang malapit-sa-zero na denominator ay nagbibigay ng unstable estimates.
Ang ilang implementasyon ay gumagamit ng buwanang returns (ang opisyal na GIPS standard). Gumagamit ang Foliolytic ng daily para sa mas mataas na resolution; ang pagkakaiba ng daily-vs-monthly ay maliit para sa IR (karaniwan ay nasa loob ng 5%).
Buwanang returns ng portfolio at benchmark. Kinakalkula sa buwanang granularity upang tumugma sa standard reporting convention.
Nangangailangan ng hindi bababa sa 12 buwan sa bawat regime (pataas/pababa) para sa makabuluhang estimates. Ang mga buwan kung saan ang benchmark return ay eksaktong zero ay tinatanggal. Ang capture ratios ay iniuulat bilang porsyento.
Iniulat din ng Foliolytic ang capture-ratio quality (ang spread up_capture - down_capture) — ang pangarap na profile ay mataas pataas, mababa pababa.
Araw-araw na returns ng portfolio at benchmark. Ang difference series ay kinakalkula araw-araw; ang TE ay ang annualized standard deviation.
Parehong minimum-data requirements tulad ng IR (≥ 60 araw). Para sa mga napakahigpit na indexed na portfolio (< 0.5% TE), ang sukatan ay iniuulat ngunit minarkahan dahil ang tracking error na ganito kababa ay karaniwang nangangahulugang closet indexing.
Ang ilang calculator ay gumagamit ng ex-ante (forward-looking, factor-based) tracking error sa halip na ex-post (historical). Palaging gumagamit ang Foliolytic ng ex-post — ang aktwal na natanto na deviation mula sa benchmark.
Observed Sharpe ratio, sample size n, sample skew, sample kurtosis. Benchmark SR* (default sa 0).
Ang mga quantile para sa PSR ay bootstrapped mula sa rolling 5-year SPY total-return windows (1101 windows mula 1928–2025), kaya ang score ay sumasalamin sa sample-size-aware reference distributions. Ang PSR formula ay may √(n-1) sa numerator, kaya ang reference distributions ay dapat gumamit ng mga window na tumutugma sa haba ng kasaysayan ng user — tingnan ang April 2026 metrics v6 fix sa CLAUDE.md.
Karamihan sa mga online calculator ay hindi nag-uulat ng PSR. Ang iilan na nag-uulat ay karaniwang gumagamit ng fixed reference distribution na hindi isinasaalang-alang ang sample size, na nagreresulta sa mga portfolio ng user na may makatotohanang 5-taong kasaysayan na nakakakuha ng 'poor' kahit sa BLP credibility threshold.
Serye ng araw-araw na return. Ang mga window size ay karaniwang mula 10 hanggang T/2 nang logarithmically.
Ang direksyon ay itinuturing na 'neutral' sa halip na 'mas mataas ay mas mahusay' — H = 0.5 (random walk) ang conceptual midpoint, na may mga deviation sa alinmang direksyon na nagbibigay-impormasyon. Ang mga quantile ay bootstrapped mula sa rolling 5-year SPY windows, pareho sa PSR.
Gumagamit ang Foliolytic ng rescaled-range (R/S) method. Ang Detrended fluctuation analysis (DFA) ay available bilang alternatibo sa advanced tab; pareho silang karaniwang nagbibigay ng napakaprehong resulta para sa mga equity returns na hawak ng karamihan sa mga user.
Serye ng araw-araw na drawdown (porsyento mula sa running maximum).
Iniulat bilang porsyento. Tulad ng lahat ng metrics na batay sa drawdown, sensitibo sa resolution ng underlying value series — mahalaga ang daily reconstruction.
Ang ilang implementasyon ay nag-uulat ng UI bilang isang fraction; gumagamit ang Foliolytic ng orihinal na convention ni Peter Martin na percentage * 100 para sa direktang paghahambing sa nai-publish na pananaliksik.
Buwanang returns ng portfolio at benchmark.
Ang mga buwan kung saan r_p == r_b ay hinahati sa kalahati. Minimum na 12 buwan para sa makabuluhang estimate.
Iniulat din ng Foliolytic ang isang paired metric, batting-average-vs-zero (mga buwan kung saan r_p > 0 / total), kapaki-pakinabang para sa mga absolute-return strategies.
Annualized return, risk-free rate, lahat ng halaga ng drawdown sa loob ng panahon.
Katulad ng Calmar ngunit pinaparusahan ang kabuuan ng squared drawdowns sa halip na ang maximum lamang. Hindi gaanong sensitibo sa isang black-swan drawdown kaysa sa Calmar.
Ang mga Burke baselines ng Foliolytic ay muling na-calibrate sa FF_100Y_BUFFETT_ANCHORED sa v6.5 (Abril 2026) — tingnan ang CLAUDE.md para sa kwento ng calibration.
Annualized excess return, Ulcer Index.
Direktang pinsan ng Calmar at Burke; gumagamit ng Ulcer Index bilang path-risk denominator.
Karamihan sa mga calculator ay hindi kinakalkula ang Martin Ratio. Isinasama ito ng Foliolytic dahil ang mga metrics na batay sa Ulcer ay mahusay na nauugnay sa subjective na sakit ng investor.
Annualized return. Listahan ng lahat ng natapos na drawdowns sa loob ng lookback window, na niraranggo ayon sa lalim.
Ang -10% adjustment ay isang fixed offset mula sa orihinal na pormulasyon ni Sterling. Kung mas kaunti sa N na natapos na drawdowns ang umiiral, ang sukatan ay pinipigilan.
Mas sensitibo ang Sterling kaysa sa Calmar sa isang serye ng medium drawdowns. Ang mga baselines ng Foliolytic (FF_100Y_BUFFETT_ANCHORED) ay muling na-calibrate sa v6.5.
Portfolio Sharpe ratio, annualized standard deviation ng benchmark, annualized risk-free rate.
M² ≡ Sharpe na muling inayos sa benchmark volatility. Sa tuwing nagbabago ang Sharpe bands, DAPAT magbago ang M² bands nang magkapareho — sila ay mathematically na parehong dami.
Maraming calculator ang nagkakalkula ng Sharpe ngunit nilalaktawan ang M². Mas madaling bigyang-kahulugan ang M² para sa mga retail user dahil ito ay denominated sa percentage points ng return, hindi unit-less ratio.
Bawat sukatan ng Foliolytic ay kinakalkula mula sa araw-araw na muling pagbuo ng portfolio, hindi month-end snapshots. Ito ay pinakamahalaga para sa mga sukatan na batay sa drawdown (pinakamataas na pagbaba, Calmar, Burke, Martin, Sterling, Ulcer): ang buwanang NAVs ay karaniwang nagpapababa sa tunay na peak-to-trough drawdown ng 20–30% dahil nawawala ang mga intra-month dips. Kinukuha ng araw-araw na granularity ang landas na talagang nangyari.
Ang mga portfolio na stock-only ay gumagamit ng 252 araw ng kalakalan. Ang mga crypto-only ay gumagamit ng 365 araw (24/7 trading). Ang mga mixed portfolio ay gumagamit ng per-asset blend, pagkatapos ay muling pinagsasama sa isang solong annualized portfolio figure. Gumagamit ang volatility scaling ng √n (ang variance ay linearly na nagbabago sa oras, kaya ang standard deviation ay nagbabago sa √time).
Ang araw-araw na log returns ay ginagamit sa loob para sa anumang sukatan na nangangailangan ng time-aggregation (variance, multi-period compounding, annualization). Ang arithmetic returns ay ginagamit para sa pagpapakita dahil mas madali silang maunawaan ('-30%' ay mas madaling makilala kaysa sa 'log-return -0.357'). Ang dalawa ay magkatumbas sa araw-araw na antas para sa tipikal na equity returns; nagkakaiba sila para sa matinding paggalaw.
Ang mga outlier ay minarkahan ngunit hindi tinatanggal. Ang pagtanggal ng mga outlier ay may tendensiyang magpataas sa variance at Sharpe estimates at karaniwang masamang kasanayan. Ang eksepsyon ay kung saan malinaw na nagpapahiwatig ng error ang data — halimbawa, maling pag-uulat ng crypto trades sa cents sa halip na dollars, o mga glitch sa currency-conversion na nagbibigay ng 1000x na pagtaas ng presyo. Ang mga ito ay nahuhuli ng parser layer (tingnan ang /about) at kinokorekta bago ang pagkalkula ng metrics.
Pinipigilan ng Foliolytic ang mga sukatan na nangangailangan ng mas maraming data kaysa sa available. Ang Sharpe at Sortino ay nangangailangan ng ≥ 30 araw. Ang Beta, alpha, IR, tracking error ay nangangailangan ng ≥ 60 araw ng paired data. Ang capture ratios ay nangangailangan ng ≥ 12 buwan sa bawat regime. Ang PSR at Hurst ay nangangailangan ng sapat na kasaysayan upang i-bootstrap ang reference distributions. Kapag hindi natugunan ang minimum, ang sukatan ay nagpapakita ng '—' sa halip na isang walang kahulugang numero.
Para sa bawat sukatan na gumagamit ng R_f (Sharpe, Sortino, Treynor, M², alpha, beta sa excess returns), ang araw-araw na 3-buwan na T-bill yield ay ginagamit at itinutugma sa bawat araw ng kalendaryo ng kasaysayan ng portfolio. Ang annualized R_f na ginagamit sa display ay ang time-weighted average ng araw-araw na R_f sa buong kasaysayan ng portfolio. Karamihan sa mga calculator ay gumagamit ng isang solong fixed R_f figure, na mali sa tuwing gumagalaw ang mga rate.
S&P 500 (SPY total-return) bilang default. Maaaring i-configure ng user sa QQQ, VT, o anumang custom ticker. Ang Beta, alpha, R², capture ratios, batting average, IR, at tracking error ay muling kinakalkula laban sa napiling benchmark. Ang mga crypto portfolio ay default sa BTC para sa mga benchmark-relative metrics.
Ang mga reference distribution para sa percentile-based scoring (PSR, Hurst, Sharpe quantiles, atbp.) ay muling na-calibrate nang pana-panahon habang dumarating ang bagong data ng merkado. Ang kasalukuyang calibration set ay dokumentado sa metricBaselines.js source file. Ang mga pangunahing recalibration event ay naka-log na may version tags (v6.4, v6.5) para sa transparency — tingnan ang CLAUDE.md at ang changelog sa itaas ng metricBaselines.js.
Bawat sukatan sa ibaba ay may sariling nakalaang calculator na may mga halimbawa, mga talahanayan ng interpretasyon, at isang libreng CSV upload tool.
Ang arithmetic returns ((P_t - P_(t-1)) / P_(t-1)) ay madaling maunawaan at karaniwang tinutukoy ng mga investor bilang 'return'. Ang log returns (ln(P_t / P_(t-1))) ay may mahalagang katangian sa matematika: ito ay additive sa paglipas ng panahon. Ang 90-araw na log return ay katumbas ng kabuuan ng 90 araw-araw na log returns. Ang arithmetic returns ay walang ganitong katangian — nagko-compound ito nang geometrically. Ginagamit ng Foliolytic ang log returns sa loob para sa anumang time-aggregation at arithmetic returns para sa pagpapakita.
Halos tiyak na dahil sa risk-free rate. Gumagamit ang Foliolytic ng aktwal na araw-araw na 3-buwan na T-bill yields mula sa FRED. Karamihan sa mga broker at online calculator ay gumagamit ng nakapirming pagpapalagay (madalas 2% o 0%). Sa isang kapaligiran kung saan ang T-bill yields ay 5%, maaari nitong baguhin ang Sharpe ng 0.3–0.5 — isang malaking pagkakaiba.
Ang splits ay inilalapat nang retroactively sa mga bilang ng shares at presyo sa kasaysayan. Ang isang 4-for-1 split sa AAPL noong Agosto 2020 ay retroactively nagpaparami ng iyong bilang ng shares ng apat at naghahati ng presyo sa kasaysayan sa apat para sa lahat ng petsa bago ang split. Ang serye ng halaga ng portfolio ay nananatiling tuloy-tuloy sa buong split — walang pagtalon sa halaga, tanging sa kosmetikong per-share na mga numero.
Ang mga cash dividend ay idinaragdag sa balanse ng cash ng portfolio sa ex-dividend date. Hindi sila awtomatikong muling ini-invest. Kung ang iyong broker ay awtomatikong muling nag-i-invest, ang mga nagreresultang pagbili ng shares ay lilitaw sa iyong kasaysayan ng transaksyon at ipoproseso nang normal. Ang mga espesyal na dibidendo ay hinahawakan sa parehong paraan tulad ng regular na cash dividends.
S&P 500 (SPY total return) bilang default. Ang benchmark ay maaaring i-configure sa dashboard — maaari kang pumili ng anumang pangunahing index, ETF, o kahit isang custom ticker. Ang Beta, alpha, R², capture ratio, batting average, at tracking error ay muling kinakalkula laban sa napiling benchmark.
Kinakalkula ng Foliolytic ang returns mula sa iyong kasaysayan ng transaksyon nang direkta. Kung ang iyong broker ay nagbabawas ng mga bayarin mula sa mga posisyon o sinisingil ang mga ito bilang hiwalay na transaksyon, ang mga daloy na iyon ay makikita. Kung ang mga bayarin ay binayaran mula sa isang hiwalay na cash account na wala sa iyong CSV, hindi sila nakukuha. Para sa karamihan ng mga retail brokerage account (Fidelity, Schwab, Robinhood, IBKR), ang mga on-platform na bayarin ay nakikita na sa mga presyo ng transaksyon.
Patakbuhin ang lahat ng kalkulasyon na inilarawan sa itaas laban sa iyong sariling portfolio sa loob ng ilang segundo.
Suriin ang Iyong Portfolio nang Libre →