Darbe.ru

Быт техника Дарби
12 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Симплекс-метод решения задачи линейного программирования в Excel

Симплекс-метод решения задачи линейного программирования в Excel

Пример задачи линейного программирования в Excel

Теперь данную задачу для решения запишем в Excel

отображение формул

В ячейке E4 вставим формулу
=A4*A5+B4*B5+C4*C5+D4*D5

Для ячейки E7, E8 и E9 формула будет иметь вид

=$A$4*A7+$B$4*B7+$C$4*C7+$D$4*D7
=$A$4*A8+$B$4*B8+$C$4*C8+$D$4*D8
=$A$4*A9+$B$4*B9+$C$4*C9+$D$4*D9

Также можно воспользоваться формулой:
=СУММПРОИЗВ(A4:D4;A7:D7)

На вкладке данные переходим в Поиск решения

Выбираем ячейку с целевой функцией, ставим галочку максимум, далее выбираем ячейки изменяемых переменных ($A$4:$D$4) и добавляем ограничения при помощи кнопки Добавить. Также ставим галочку переменные без ограничений неотрицательные, выбираем, выбираем метод решения – симплекс-метод решения линейных задач.

симплекс-метода в Excel поиск решения линейной задачи

Ограничения больше меньше или равно ExcelОграничения для целых чисел Excel

Можно также перейти в параметры и настроить точность.

Параметры точности симплекс метода

Итак, нажимаем Найти решение, появляется окно результаты поиска решений, выбираем сохранить найденное решение.

Результат поиска решения Excel

В итоги получили решения задачи

Z=2015
x1=19; x2=42; x3=0; x4=15

Результат решения задачи симплекс методом в Excel

Насколько публикация полезна?

Нажмите на звезду, чтобы оценить!

Средняя оценка 5 / 5. Количество оценок: 7

Оценок пока нет. Поставьте оценку первым.

5039

Метод наименьших квадратов и поиск решения в Excel

Ну вот, на работе перед инспекцией отчитались, статья дома для конференции написана — можно теперь и в блог писать. Пока данные свои обрабатывал, понял, что не могу не написать про очень классную и нужную надстройку в Excel, которая называется «поиск решения». Так что статья будет посвящена именно этой надстройке, и расскажу я о ней на примере использования метода наименьших квадратов (МНК) для поиска неизвестных коэффициентов уравнения при описании экспериментальных данных.

Как включить надстройку «поиск решения»

Для начала разберемся, как эту надстройку включить.

1. Идем в меню «Файл» и выбираем пункт «Параметры Excel»

поиск решения

2. В появившемся окне выбираем «Поиск решения» и нажимаем «перейти».

поиск решения

3. В следующем окне ставим галочку напротив пункта «поиск решения» и нажимаем «ОК».

поиск решения

4. Надстройка активирована — теперь ее можно найти в пункте меню «Данные».

Метод наименьших квадратов

Теперь вкратце о методе наименьших квадратов (МНК) и о том, где его можно применять.

Допустим, у нас есть набор данных после совершения нами какого-то эксперимента, где мы изучали влияния величины Х на величину Y.

Мы хотим это влияние описать математически, чтобы потом этой формулой пользоваться и знать, что, если мы поменяем величину Х на столько-то , получим величину Y такую-то.

Возьму супер-простой пример (см. рис.).

поиск решения

Ежу понятно, что точки расположились друг за другом как будто по прямой, а потому мы смело предполагаем, что наша зависимость описывается линейной функцией y=kx+b. При этом мы точно уверены, что при X равном нулю значение Y тоже равно нулю. Значит, функция, описывающая зависимость, будет еще проще: y=kx (вспоминаем школьную программу).

В общем, нам предстоит найти коэффициент k. Вот это мы и сделаем с помощью МНК с применением надстройки «поиск решения».

Метод заключается в том, чтобы (здесь — внимание: нужно вдуматься) сумма квадратов разностей экспериментально полученных и соответствующих расчетных значений была минимальной. То есть когда X1=1 реально измеренное значение Y1=4,6, а расчетное y1=f (x1) равно 4, квадрат разности будет (y1-Y1)^2=(4-4,6)^2=0,36. Со следующими так же: когда X2=2, реально измеренное значение Y2=8,1, а расчетное у2 равно 8, квадрат разности будет (y2-Y2)^2=(8-8,1)^2=0,01. И сумма всех этих квадратов должна быть минимально возможной.

поиск решения

Итак, приступим к тренировке по использованию МНК и надстройки Excel «поиск решения».

Применение надстройки поиск решения

1. Если не включили надстройку «поиск решения», то возвращаемся к пункту Как включить надстройку «поиск решения» и включаем 🙂

2. В ячейку А1 введем значение «1». Эта единица будет первым приближением к реальному значению коэффициента (k) нашей функциональной зависимости y=kx.

3. В столбце B у нас расположились значения параметра X, в столбце C — значения параметра Y. В ячейках столбца D вводим формулу: «коэффициент k умножить на значение Х». Например, в ячейке D1 вводим «=A1*B1», в ячейке D2 вводим «=A1*B2» и т.д.

Читайте так же:
Можно ли использовать дроны в россии

поиск решения

4. Мы считаем, что коэффициент к равен единице и функция f (x)=у=1*х – это первое приближение к нашему решению. Можем рассчитать сумму квадратов разностей между измеренными значениями величины Y и рассчитанными по формуле y=1*х . Можем все это сделать вручную, вбивая в формулу соответствующие ссылки на ячейки: «=(D2-C2)^2+(D3-C3)^2+(D4-C4)^2. и т.д. В конце концов ошибаемся и понимаем, что потеряли кучу времени. В Excel для расчета суммы квадратов разностей есть специальная формула, «СУММКВРАЗН», которая все за нас и сделает. Введем ее в ячейку А2 и зададим исходные данные: диапазон измеренных значений Y (столбец C) и диапазон рассчитанных значений Y (столбец D).

поиск решения

4. Сумму разностей квадратов рассчитали – теперь идем во вкладку «Данные» и выбираем «Поиск решения».

5. В появившемся меню в качестве изменяемой ячейки выбираем ячейку A1 (та, что с коэффициентом k).

6. В качестве целевой выбираем ячейку A2 и задаем условие «установить равной минимальному значению». Помним, что это ячейка, где у нас производится расчёт суммы квадратов разностей расчетного и измеренного значений, и сумма эта должна быть минимальной. Нажимаем «выполнить».

поиск решения

7. Коэффициент k подобран. Теперь можно убедиться, что рассчитанные значения теперь очень близки к измеренным.

Вообще, конечно, для аппроксимации экспериментальных данных в Excel существуют специальные инструменты, которые позволяют осуществлять описание данных с помощью линейной, экспоненциальной, степенной и полиномиальной функцией, поэтому часто можно обойтись и без надстройки «поиск решения». Обо всех этих способах апппроксимации я рассказывал в своем бесплатном курсе по Excel: «10 инструментов Excel для быстрого анализа данных», так что если интересно, скачайте — посмотрите. А вот когда дело касается какой-нибудь экзотической функции с одним неизвестным коэффициентом или задач оптимизации, то здесь надстройка «поиск решения» как нельзя кстати.

Надстройку «поиск решения» можно использовать и для других задач, главное — понять суть: есть ячейка, где мы подбираем значение, а есть целевая ячейка, в которой задано условие для подбора неизвестного параметра.
Вот и все! В следующей статье расскажу сказку про отпуск, так что, чтобы не проворонить выход статьи, подписывайтесь на обновления блога.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Надстройка Microsoft Excel "Поиск решения"

Надстройка Microsoft Excel «Поиск решения» является мощным средством поиска решений и применяется при решении задач оптимизации. Процедура поиска решения позволяет находить оптимальное значение формулы содержащейся в ячейке, которую называют целевой. Процедура работает с группой ячеек, прямо или косвенно связанных с формулой в целевой ячейке.

Краткое описание надстройки

Для получения заданного результата по формуле, процедура изменяет значения во влияющих ячейках. Для уменьшения интервала значений, используемых в модели, используются ограничения значений. Надстройка поиск решений является стандартной надстройкой Microsoft Office Excel и доступна сразу при установке Microsoft Office в целом или Microsoft Excel в частности.

Как установить надстройку?

Надстройку «Поиск решения» можно установить двумя способами. Стандартные надстройки, такие как «Поиск решения» и «Пакет анализа» устанавливаются вместе с MS Office или MS Excel. Если при первоначальной установке стандартная надстройка не была установлена, то следует запустить процесс установки повторно. Рассмотрим установку надстройки «Поиск решения» на примере Microsoft Office 2010. В версиях 2003 и 2007 все делается аналогично.

Итак, запускаем установочный диск с пакетом приложений MS Office 2010 и выбираем опцию «Добавить или удалить компоненты».

kak-ustanovit-nadstrojku-poisk-resheniya

Далее, нажимаем кнопку «Продолжить», в параметрах установки находим приложение Microsoft Excel, в компонентах этого приложения находим раздел «Надстройки», выбираем надстройку «Поиск решения» и устанавливаем параметр «Запускать с моего компьютера».

ustanovka-nadstrojki-poisk-resheniya

Опять жмем кнопку «Продолжить» и ожидаем пока надстройка установится.

Как подключить надстройку?

Перед использованием необходимо предварительно включить надстройку, поставив галочку перед ее названием в списке доступных надстроек диалогового окна «Надстройки».

kak-podklyuchit-nadstrojku-poisk-resheniya

Вызов этого окна несколько различается в зависимости от версии приложения. Подробно об этом написано в отдельной статье «Как установить надстройку для Excel 2003/2007/2010/2013/2016?» со скриншотами для каждой версии приложения Excel, поэтому не буду повторяться. Да, добавлю лишь несколько слов о втором способе установки этой надстройки. Можно отыскать на просторах Интернета файл с названием Solver.xla (это и есть надстройка «Поиск решения») и произвести установку в соответствии с описанием по ссылке выше.

Читайте так же:
Макет ценника в excel

Где найти надстройку «Поиск решения» в Excel 2003/2007/2010?

После установки и подключения надстройки в Excel 2007/2010 на вкладке «Данные» появляется группа «Анализ» с новой командой «Поиск Решения». В Excel 2003 — появляется новый пункт меню «Сервис» с одноименным названием. Поиск решения — стандартная надстройка, существуют также и другие надстройки для Excel, служащие для добавления в MS Excel различных специальных возможностей.

Оптимизация с помощью Excel Solver

Solver — это надстройка Microsoft Excel, которую можно использовать для оптимизации в анализе «что, если».

По мнению О’Брайена и Маракаса, оптимизационный анализ является более сложным расширением целенаправленного анализа. Вместо того, чтобы устанавливать конкретное целевое значение для переменной, цель состоит в том, чтобы найти оптимальное значение для одной или нескольких целевых переменных при определенных ограничениях. Затем одна или несколько других переменных меняются неоднократно, с учетом указанных ограничений, пока вы не найдете лучшие значения для целевых переменных.

В Excel вы можете использовать Solver, чтобы найти оптимальное значение (максимальное или минимальное или определенное значение) для формулы в одной ячейке, называемой целевой ячейкой, при условии соблюдения определенных ограничений или ограничений для значений других ячеек формулы на рабочем листе. ,

Это означает, что Солвер работает с группой ячеек, называемых переменными решения, которые используются при вычислении формул в ячейках цели и ограничения. Солвер корректирует значения в ячейках переменных решения, чтобы удовлетворить ограничения на ячейки ограничений и получить желаемый результат для целевой ячейки.

Вы можете использовать Solver, чтобы найти оптимальные решения для различных проблем, таких как —

Определение ежемесячного ассортимента продукции для подразделения по производству лекарств, которое максимизирует прибыльность.

Планирование рабочей силы в организации.

Решение транспортных проблем.

Финансовое планирование и бюджетирование.

Определение ежемесячного ассортимента продукции для подразделения по производству лекарств, которое максимизирует прибыльность.

Планирование рабочей силы в организации.

Решение транспортных проблем.

Финансовое планирование и бюджетирование.

Активация Solver надстройки

Прежде чем приступить к поиску решения проблемы с Solver, убедитесь, что надстройка Solver активирована в Excel следующим образом:

  • Нажмите вкладку ДАННЫЕ на ленте. Команда Solver должна появиться в группе «Анализ», как показано ниже.

Активация Solver надстройки

Если вы не можете найти команду Солвера, активируйте ее следующим образом:

  • Нажмите вкладку ФАЙЛ.
  • Нажмите Опции на левой панели. Откроется диалоговое окно «Параметры Excel».
  • Нажмите Надстройки на левой панели.
  • Выберите Надстройки Excel в поле «Управление» и нажмите «Перейти».

Выберите надстройки Excel

Откроется диалоговое окно «Надстройки». Проверьте Надстройку Solver и нажмите Ok. Теперь вы можете найти команду Solver на ленте под вкладкой DATA.

Надстройка Солвера

Методы решения, используемые Solver

Вы можете выбрать один из следующих трех методов решения, которые поддерживает Excel Solver, в зависимости от типа проблемы:

LP Simplex

Используется для линейных задач. Модель Солвера является линейной при следующих условиях:

Целевая ячейка вычисляется путем сложения членов формы (изменяющаяся ячейка) * (постоянная).

Каждое ограничение удовлетворяет требованию линейной модели. Это означает, что каждое ограничение оценивается путем сложения членов формы (изменяющейся ячейки) * (константы) и сравнения сумм с константой.

Целевая ячейка вычисляется путем сложения членов формы (изменяющаяся ячейка) * (постоянная).

Каждое ограничение удовлетворяет требованию линейной модели. Это означает, что каждое ограничение оценивается путем сложения членов формы (изменяющейся ячейки) * (константы) и сравнения сумм с константой.

Обобщенный редуцированный градиент (GRG) нелинейный

Используется для гладких нелинейных задач. Если ваша целевая ячейка, любое из ваших ограничений или оба содержат ссылки на изменяющиеся ячейки, которые не имеют (изменяющейся ячейки) * (постоянной) формы, у вас есть нелинейная модель.

Читайте так же:
Можно ли jpeg перевести в pdf

эволюционный

Используется для гладких нелинейных задач. Если ваша целевая ячейка, любое из ваших ограничений или оба содержат ссылки на изменяющиеся ячейки, которые не имеют (изменяющейся ячейки) * (постоянной) формы, у вас есть нелинейная модель.

Понимание оценки Солвера

Для Солвера требуются следующие параметры —

  • Ячейки с переменными решениями
  • Клетки ограничения
  • Объективные Клетки
  • Метод решения

Оценка решателя основана на следующем:

Значения в ячейках переменных решения ограничены значениями в ячейках ограничений.

Вычисление значения в целевой ячейке включает значения в ячейках переменных решения.

Солвер использует выбранный метод решения, чтобы получить оптимальное значение в целевой ячейке.

Значения в ячейках переменных решения ограничены значениями в ячейках ограничений.

Вычисление значения в целевой ячейке включает значения в ячейках переменных решения.

Солвер использует выбранный метод решения, чтобы получить оптимальное значение в целевой ячейке.

Определение проблемы

Предположим, вы анализируете прибыль, полученную компанией, которая производит и продает определенный продукт. Вас просят найти сумму, которая может быть потрачена на рекламу в следующие два квартала, но не более 20 000. Уровень рекламы в каждом квартале влияет на следующее —

  • Количество проданных единиц, косвенно определяющих сумму выручки от продаж.
  • Сопутствующие расходы и
  • Прибыль

Вы можете приступить к определению проблемы как —

  • Найти стоимость единицы.
  • Найти стоимость рекламы на единицу.
  • Найти цену за единицу.

Определение проблемы

Затем установите ячейки для необходимых расчетов, как указано ниже.

Set Cells

Как вы можете заметить, расчеты сделаны для квартала 1 и квартала 2, которые рассматриваются:

Количество единиц, доступных для продажи в квартале 1, составляет 400, а в квартале 2 — 600 (ячейки — C7 и D7).

Начальные значения для рекламного бюджета установлены как 10000 за квартал (ячейки — C8 и D8).

Количество проданных единиц зависит от стоимости рекламы на единицу и, следовательно, является бюджетом на квартал / Adv. Стоимость за единицу. Обратите внимание, что мы использовали функцию Min, чтобы убедиться, что нет. единиц, проданных в <= нет. из доступных единиц. (Клетки — C9 и D9).

Выручка рассчитывается как цена за единицу * Количество проданных единиц (ячейки — C10 и D10).

Расходы рассчитываются как стоимость единицы * Количество доступных единиц + Adv. Стоимость за этот квартал (Клетки — C11 и D12).

Прибыль — это доход — расходы (ячейки C12 и D12).

Общая прибыль — это прибыль за квартал 1 + прибыль за квартал 2 (ячейка — D3).

Количество единиц, доступных для продажи в квартале 1, составляет 400, а в квартале 2 — 600 (ячейки — C7 и D7).

Начальные значения для рекламного бюджета установлены как 10000 за квартал (ячейки — C8 и D8).

Количество проданных единиц зависит от стоимости рекламы на единицу и, следовательно, является бюджетом на квартал / Adv. Стоимость за единицу. Обратите внимание, что мы использовали функцию Min, чтобы убедиться, что нет. единиц, проданных в <= нет. из доступных единиц. (Клетки — C9 и D9).

Выручка рассчитывается как цена за единицу * Количество проданных единиц (ячейки — C10 и D10).

Составление инвестиционного портфеля по Марковицу для чайников

Портфельная теория Марковица была обнародована в 1952 году. Позже автор получил за нее Нобелевскую премию.

Целью модели является составление оптимального портфеля, то есть с минимальным риском и максимальной доходностью.

Как правило, решается две задачи: максимизация доходности при заданном уровне риска и минимизация риска при минимально допустимом значении доходности.

Доходность портфеля измеряется как средневзвешенная сумма доходностей входящих в него бумаг.

wi — доля инструмента в портфеле;

ri — доходность инструмента.

Риск отдельного инструмента оценивается как среднеквадратичное (стандартное) отклонение его доходности. Для расчета общего риска портфеля необходимо отразить совокупное изменение рисков отдельного инструмента и их взаимное влияние (через ковариации и корреляции — меры взаимосвязи).

σi — стандартное отклонение доходностей инструмента;

kij — коэффициент корреляции между I,j-м инструментом;

Vij — ковариация доходностей i-го и j-го финансового инструмента;

Читайте так же:
Как в фотошопе сделать фон другого цвета

n — количество финансовых инструментов в рамках портфеля.

Таким образом, в рамках правильно подобранного портфеля риски снижаются за счет обратной корреляции инструментов. При этом устраняются не только специфические риски инструмента, но и снижается систематический (рыночный) риск.

Для составления портфеля решается оптимизационная задача. При этом в базовом виде использование заемных средств не предполагается, то есть сумма долей активов равняется единице, а доли эти положительны.

Минимизируем риск при минимально допустимом уровне доходности

Максимизируем доходность при заданном уровне риска

Пример расчетов в Excel

Оптимальный портфель содержит различные группы активов — акции, облигации, товарные фьючерсы и т.д. Так легче подобрать инструменты с отрицательной корреляцией и минимизировать риски.

В нашем примере будет использован более простой подход — составление портфеля из нескольких американских акций. Для эффекта диверсификации возьмем представителей различных секторов — платежную систему VISA, ритейлера Macy’s, технологичного гиганта Apple и телеком AT&T.

Сразу отмечу, что это лишь пример. Все эмитенты интересны, но для грамотного составления портфеля необходимо учитывать фундаментальные показатели, включая рыночные мультипликаторы, оценивать технические уровни для входа в позицию.
Этап 1. Выкачиваем котировки. Необходимо взять данные минимум за год. В нашем примере были взяты ежемесячные цены закрытия с 31.06.2017 по 31.05.2018.
Этап 2. Считаем доходности по каждой бумаге. Для простоты не будем учитывать эффект дивидендов.

Считаем доходность за каждый месяц по формуле натурального логарифма. К примеру, доходность VISA за май 2018 = LN(C14/C13)

Для расчета ожидаемой доходности берем среднее значение за рассматриваемый период. В нашем случае это год. Ожидаемая доходность VISA = СРЗНАЧ(G3:G14)

Получаем отрицательную доходность AT&T, и убираем бумагу из портфеля. Сразу отмечу, что в этом заключается недостаток модели, ведь просевшие ранее акции в перспективе могут развернуться.
Этап 3. Расчет риска каждой акции. Производится по формуле стандартного отклонения. К примеру, риск VISA =СТАНДОТКЛОН(G3:G14)

Указываем окне входной интервал — ежемесячные доходности акций, а в опции «Группирование» выбираем «по столбцам».

В результате получаем ковариационную матрицу.

Этап 5. Расчет общей доходности портфеля. Для начала установим произвольные доли бумаг в портфеле. Они положительны, их сумма равна 1.

Считаем средневзвешенное значение доходностей отдельных акций. Воспользуемся формулой G15*G23+H15*H23+I15*I23

Этап 6. Расчет общего риска портфеля. Производится по формуле массива КОРЕНЬ(МУМНОЖ(МУМНОЖ(G23:I23;G20:I22); E20:E22))

Этап 7. Портфель минимального риска.

Речь идет о долях отдельных бумаг в портфеле. Для начала необходимо определить минимальный уровень допустимой доходности портфеля (rp). Возьмем rp >= 3,2%.

При оценке долей акций воспользуемся надстройкой в Excel «Поиск решений», для этого выбираем Главное меню → «Данные» → «Поиск решений».

В надстройке «Поиск решений» необходимо ввести ссылку на ячейку, которую следует оптимизировать (общий риск портфеля, минимизируем), ввести какие параметры необходимо изменять (доли акций) и ограничения. Введем ограничения на весовые значения коэффициентов у акций: сумма долей акций должна быть равна 1 и сами доли должны иметь положительный знак.

В результате имеем портфель с 73% долей VISA и 27% долей Macy’s.

Визуально портфель выглядит так:

Этап 8. Портфель максимальной доходности.

Для начала необходимо определить максимальный уровень допустимого риска портфеля (σp). Возьмем σp <= 4%.

В надстройке «Поиск решений» меняем оптимизируемую ячейку на доходность портфеля, ее максимизируем. Меняем ограничение — теперь ограничиваем риск.

В результате имеем портфель с 15% долей VISA и 85% долей Macy’s.

Визуально портфель выглядит так:

Сильные стороны модели Марковица

• Систематизация подхода к формированию портфеля.

• Относительная простота модели. Расчеты может провести любой инвестор в общедоступной программе Excel.

Слабые стороны модели Марковица

• Основная предпосылка модели — эффективные рынки капитала, где действуют рациональные агенты, а значит, не может быть продолжительных иррациональных движений.

• Будущая доходность основывается только на историческом значении доходностей бумаг и не включает влияние макро- и микро- и поведенческих факторов. В реальном мире если акция долго падала, то ожидаемая доходность скорее будет положительной.

Читайте так же:
Можно ли записать на cd r повторно

• Риск финансового инструмента оценивается с помощью среднеквадратичного отклонения. Однако позитивное изменение доходности выше среднего по факту не является риском.

БКС Брокер

Последние новости

Рекомендованные новости

Главное за неделю. Паника в понедельник и пятницу

Итоги торгов. Упасть в пятницу — это уже традиция

Рынки снова падают из-за коронавируса. Что делать

Alibaba: время присмотреться к покупкам

Как следить за американскими дивидендами: удобный календарь

Новый штамм коронавируса из Южной Африки. Что нам известно

В каких акциях можно пересидеть новые локдауны

В декабре структура индексов Мосбиржи поменяется. Кто на новенького

Адрес для вопросов и предложений по сайту: bcs-express@bcs.ru

Copyright © 2008–2021. ООО «Компания БКС» . г. Москва, Проспект Мира, д. 69, стр. 1
Все права защищены. Любое использование материалов сайта без разрешения запрещено.
Лицензия на осуществление брокерской деятельности № 154-04434-100000 , выдана ФКЦБ РФ 10.01.2001 г.

Данные являются биржевой информацией, обладателем (собственником) которой является ПАО Московская Биржа. Распространение, трансляция или иное предоставление биржевой информации третьим лицам возможно исключительно в порядке и на условиях, предусмотренных порядком использования биржевой информации, предоставляемой ОАО Московская Биржа. ООО «Компания Брокеркредитсервис» , лицензия № 154-04434-100000 от 10.01.2001 на осуществление брокерской деятельности. Выдана ФСФР. Без ограничения срока действия.

* Материалы, представленные в данном разделе, не являются индивидуальными инвестиционными рекомендациями. Финансовые инструменты либо операции, упомянутые в данном разделе, могут не подходить Вам, не соответствовать Вашему инвестиционному профилю, финансовому положению, опыту инвестиций, знаниям, инвестиционным целям, отношению к риску и доходности. Определение соответствия финансового инструмента либо операции инвестиционным целям, инвестиционному горизонту и толерантности к риску является задачей инвестора. ООО «Компания БКС» не несет ответственности за возможные убытки инвестора в случае совершения операций, либо инвестирования в финансовые инструменты, упомянутые в данном разделе.

Информация не может рассматриваться как публичная оферта, предложение или приглашение приобрести, или продать какие-либо ценные бумаги, иные финансовые инструменты, совершить с ними сделки. Информация не может рассматриваться в качестве гарантий или обещаний в будущем доходности вложений, уровня риска, размера издержек, безубыточности инвестиций. Результат инвестирования в прошлом не определяет дохода в будущем. Не является рекламой ценных бумаг. Перед принятием инвестиционного решения Инвестору необходимо самостоятельно оценить экономические риски и выгоды, налоговые, юридические, бухгалтерские последствия заключения сделки, свою готовность и возможность принять такие риски. Клиент также несет расходы на оплату брокерских и депозитарных услуг, подачи поручений по телефону, иные расходы, подлежащие оплате клиентом. Полный список тарифов ООО «Компания БКС» приведен в приложении № 11 к Регламенту оказания услуг на рынке ценных бумаг ООО «Компания БКС». Перед совершением сделок вам также необходимо ознакомиться с: уведомлением о рисках, связанных с осуществлением операций на рынке ценных бумаг; информацией о рисках клиента, связанных с совершением сделок с неполным покрытием, возникновением непокрытых позиций, временно непокрытых позиций; заявлением, раскрывающим риски, связанные с проведением операций на рынке фьючерсных контрактов, форвардных контрактов и опционов; декларацией о рисках, связанных с приобретением иностранных ценных бумаг.

Приведенная информация и мнения составлены на основе публичных источников, которые признаны надежными, однако за достоверность предоставленной информации ООО «Компания БКС» ответственности не несёт. Приведенная информация и мнения формируются различными экспертами, в том числе независимыми, и мнение по одной и той же ситуации может кардинально различаться даже среди экспертов БКС. Принимая во внимание вышесказанное, не следует полагаться исключительно на представленные материалы в ущерб проведению независимого анализа. ООО «Компания БКС» и её аффилированные лица и сотрудники не несут ответственности за использование данной информации, за прямой или косвенный ущерб, наступивший вследствие использования данной информации, а также за ее достоверность.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector