Day Trading Margin Call Optionshouse

Dagskrav til handelskravet: Kjenn reglene Vi utstedte denne investorveiledningen for å gi noen grunnleggende opplysninger om krav til margenmargin og til å svare på vanlige spørsmål. Vi oppfordrer deg også til å lese vår varsel til medlemmer og føderale registrere varsel om reglene. Sammendrag av dagens handelsmarginekrav Reglene vedtar begrepet mønsterdagshandler, som inkluderer hvilken som helst marginkunde den daglige handelen (kjøper så selger eller selger kort, kjøper den samme sikkerheten samme dag) fire eller flere ganger om fem virkedager , forutsatt at antall daghandler er mer enn seks prosent av kundens totale handelsaktivitet i samme fem-dagers periode. Under reglene må en mønsterdagshandler opprettholde en minimumsandel på 25 000 på en hvilken som helst dag kundedagen handler. Den nødvendige minimumsverdien må være på kontoen før eventuelle daghandelsaktiviteter. Hvis kontoen faller under 25 000 kravet, vil mønsterdagens handler ikke ha lov til å handle dagen før kontoen er gjenopprettet til 25 000 minimumsverdienivå. Reglene tillater en mønsterdagshandler å handle opp til fire ganger vedlikeholdsmarginoverskuddet på kontoen ved utgangen av virksomheten i forrige dag. Hvis en mønsterdagsforhandler overskrider kjøpekraftbegrensningen for dagskjøp, vil firmaet utstede en dagskursmargekall til mønsterdagens handler. Mønsterdagshandleren vil da ha høyst fem virkedager for å deponere midler for å møte denne dagsparasjonsmarginen. Inntil marginalanropet er oppfylt, vil daglig handelskonto være begrenset til kjøpekraft på dagskurs med kun to ganger vedlikeholdsmarginoverskudd basert på kundens daglige totale handelsforpliktelse. Hvis dagsmarginalen ikke er oppfylt innen femte virkedag, blir kontoen ytterligere begrenset til handel bare på kontanter tilgjengelig basis i 90 dager eller inntil samtalen er oppfylt. I tillegg krever reglene at eventuelle midler som brukes til å oppfylle kravet om minimumsbeholdning av dagskurs eller for å møte eventuelle dagskursmargasamtaler, forblir i mønsterdagen som handlerne står for to virkedager etter avslutningen av virksomheten på en hvilken som helst dag da innskuddet er nødvendig. Reglene forbyder også bruk av kryssgarantier for å oppfylle eventuelle krav til daghandelsmargin. Ofte stilte spørsmål Hovedformålet med reglene for daghandelsmargin er å kreve at visse nivåer av egenkapital deponeres og opprettholdes i dagskursregnskap, og at disse nivåene er tilstrekkelige til å støtte risikoen knyttet til daghandelsvirksomheten. Det ble fastslått at de tidligere regler for daghandelsmargin ikke tilstrekkelig adresserte risikoen knyttet til visse mønstre for dagshandel og hadde oppmuntret til praksis, som for eksempel bruk av kryssgarantier, som ikke krever at kundene demonstrerte faktisk økonomisk evne til å engasjere seg i dag handel. De fleste marginkravene beregnes ut fra en kundeposisjon i slutten av handelsdagen. En kunde som bare dagbransjen ikke har en sikkerhetsstilling på slutten av dagen, da en marginalberegning ellers ville resultere i et marginanrop. Likevel har samme kunde generert finansiell risiko gjennom hele dagen. Dagskursreglene angir denne risikoen ved å fastsette et margenbehov for dagshandelen som beregnes ut fra en dagslederes største åpne posisjon (i dollar) i løpet av dagen, i stedet for på hans eller hennes åpne posisjoner på slutten av dagen . Var investorer gitt anledning til å kommentere reglene Reglene ble godkjent av NASD-forvaltningsstyret og deretter arkivert med Securities and Exchange Commission (SEC). Den 18. februar 2000 publiserte SEC NASDs foreslåtte regler for kommentar i Federal Register. SEC publiserte også for kommentarer vesentlig lignende regelendringer som ble foreslått av New York Stock Exchange (NYSE). SEC mottok over 250 kommentarbokstaver som svar på publiseringen av disse regelendringene. Både NASD og NYSE arkivert med SEC skriftlige svar på disse kommentarbrevene. Den 27. februar 2001 godkjente SEC både NASD og NYSE regler for daghandelsmargin. Som nevnt ovenfor ble NASD-reglene operative 28. september 2001. Definisjoner Hva er en dagshandel Daghandel handler om å kjøpe så selge eller selge kort og kjøpe samme sikkerhet samme dag. Bare å kjøpe en sikkerhet uten å selge den senere samme dag, ville ikke bli vurdert som en dagshandel. Påvirker regelen kort salg Som med dagens margenregler, må alt kortsalg gjøres i en marginkonto. Hvis du selger kort og deretter kjøper for å dekke på samme dag, regnes det som en dagshandel. Gjelder regeln for dagens handelsopsjoner Ja. Regelmarkedet for daghandelsmargin gjelder for dagshandelen i enhver sikkerhet, inkludert opsjoner. Hva er en mønsterdagshandler Du vil bli ansett som en mønsterdagshandler hvis du handler fire eller flere ganger om fem virkedager, og daghandelsaktivitetene dine er større enn seks prosent av din totale handelsaktivitet i samme fem-dagers periode. Meklerfirmaet ditt kan også utpeke deg som en mønsterdagsforhandler hvis den vet eller har et rimelig grunnlag for å tro at du er en mønsterdagshandler. For eksempel, hvis firmaet ga treningsopplæring til deg før du åpnet kontoen din, kunne det utpeke deg som en mønsterdagshandler. Skulle jeg fortsatt bli ansatt som en mønsterdagshandler hvis jeg går i fire eller flere daghandler på en uke, så avstå fra dagshandelen neste uke Generelt, når kontoen din er kodet som en mønsterdagsforhandler, vil firmaet fortsette å betrakt deg som en mønsterdagshandler selv om du ikke handler daglig i en fem-dagers periode. Dette skyldes at firmaet vil ha en rimelig tro på at du er en mønsterdagshandler basert på dine tidligere handelsaktiviteter. Vi forstår imidlertid at du kan endre din handelsstrategi. Du bør kontakte firmaet ditt hvis du har bestemt deg for å redusere eller stoppe dagens handelsaktiviteter for å diskutere riktig koding av kontoen din. Day-trading Minimum Equity Requirement Hva er minimumskapitalbehovet for en mønsterdagsforhandler Minimumskravene til egenkapital på en hvilken som helst dag du handler i, er 25.000. De påkrevde 25.000 må deponeres på kontoen før eventuelle daghandlingsaktiviteter og må opprettholdes til enhver tid. Hvorfor er minimumskapitalbehovet for mønsterdagshandlere høyere enn dagens minimumskapitalkrav på 2000 Minimumskravene til minimumskrav på 2000 ble etablert i 1974, før teknologien eksisterte for å muliggjøre elektronisk dagshandling av detaljhandel investor. Som et resultat ble det ikke opprettet 2000 minimumsbehovskrav for å søke om daghandel. I stedet ble det 2.000 minimumsbehovskrav utviklet for kjøp-og-hold-investor som beholdt verdipapirsikkerhet på hisher-konto, hvor verdipapirsikkerheten var ( og fortsatt er) underlagt et krav på 25 prosent regulatorisk vedlikeholdsmargin for langsiktige verdipapirer. Denne sikkerheten kunne bli utsolgt dersom verdipapirene gikk vesentlig i verdi og var underlagt et marginanrop. Den typiske daghandleren er imidlertid flatt på slutten av dagen (det vil si at han ikke er lang eller kort verdipapirer). Derfor er det ingen sikkerhet for meglerfirmaet å selge ut for å oppfylle marginkrav og sikkerheten må oppnås på annen måte. Følgelig gir det høyeste minimumskapitalbehovet for dagshandel meglerfirmaet en pute for å møte eventuelle mangler i kontoen som følger av dagshandelen. Hvordan ble 25.000 kravet fastsatt Kredittordningen for dag-handelsmarginekontoer involverer to parter - meglerfirmaet behandler handler og kunde. Mæglerfirmaet er utlåner og kunden er låner. Ved å avgjøre om det eksisterende 2000 minimumskapitalbehovet var tilstrekkelig for de ekstra risikoene som oppstod ved dagshandel, fikk vi innspill fra en rekke meglerfirmaer, da disse er enhetene som utvider kreditten. De fleste firmaer følte at for å kunne takle den økte risikoen i dag i forbindelse med dagshandel, ønsket de en 25.000 pute i hver konto i hvilken dag handelen skjedde. Faktisk er selskapene frie til å pålegge et høyere egenkapitalbehov enn det minimum som er spesifisert i reglene, og mange av dem hadde allerede innført et krav på 25.000 på dagskursregnskap før reglene for daghandelsmarginen ble revidert. Skal minimumskravet på 25 000 være 100 prosent kontant eller kan det være en kombinasjon av kontanter og verdipapirer Du kan oppfylle minimumskravet på 25 000 aksjer med en kombinasjon av kontanter og kvalifiserte verdipapirer. Kan jeg krysse garantiene for mine kontoer for å oppfylle minimumskapitalbehovet Nei, du kan ikke bruke en kryssgaranti for å oppfylle noen krav til daghandelsmargin. Hver dag-trading konto er nødvendig for å oppfylle minimumskapitalbehovet uavhengig, ved å bruke bare de økonomiske ressursene som er tilgjengelige i kontoen. Hva skjer hvis egenkapitalen i kontoen min ligger under minimumskapitalbehovet Hvis kontoen faller under 25 000 kravet, vil du ikke ha lov til dagshandel før du legger inn kontanter eller verdipapirer i kontoen for å gjenopprette kontoen til 25 000 minimumsverdienivå . Jeg er alltid flatt på slutten av dagen. Hvorfor må jeg finansiere kontoen min i det hele tatt Hvorfor kan jeg bare handle aksjer, har meglerfirmaet meg en sjekk for min fortjeneste eller, hvis jeg mister penger, jeg sender firmaet en sjekk for tapene mine Dette ville i realiteten være en 100 prosent lån til deg for å kjøpe aksjer. Det sier at du skal kunne handle utelukkende på firmaene penger uten å sette opp noen av dine egne midler. Denne typen aktivitet er forbudt, da det ville sette firmaet ditt (og faktisk den amerikanske verdipapirindustrien) med betydelig risiko. Hvorfor kan jeg ikke forlate min 25.000 i min bank? Pengene må være på meglerkontoen fordi det er her handelen og risikoen skjer. Disse midlene kreves for å støtte risikoen knyttet til daghandel. Det er viktig å merke seg at Securities Investor Protection Corporation (SIPC) kan beskytte opptil 500 000 for hver kundekredittkonto, med en begrensning på 250 000 i krav på kontanter. Kjøpekraft Hva er min dagskjøpskjøpsmakt under reglene Du kan handle opptil fire ganger din vedlikeholdsmargin overskudd på grunn av næringsdrift av forrige dag. Det er viktig å merke seg at firmaet ditt kan pålegge et høyere minimumskapitalbehov, og det kan begrense din handel til mindre enn fire ganger den dagen forhandlerens vedlikeholdsmargin overskudd. Du bør kontakte meglerfirmaet for å få mer informasjon om hvorvidt det stiller strengere marginkrav. Marginsamtaler Hva skjer hvis jeg overskrider kjøpekraften for dagskjøp Hvis du overskrider kjøpekraftbegrensningene dine i dag, vil meglerfirmaet utstede en dagsmarginemelding til deg. Du vil ha maksimalt fem virkedager for å sette inn midler for å møte denne dagskursmarginen. Inntil margin-anropet er oppfylt, vil din dagskonto bli begrenset til kjøpekraft for dagskjøp med bare to ganger vedlikeholdsmarginoverskudd basert på din daglige totale handelsforpliktelse. Hvis dagsmarginalen ikke er oppfylt innen femte virkedag, blir kontoen ytterligere begrenset til handel bare på kontanter tilgjengelig basis i 90 dager eller inntil samtalen er oppfylt. Gjelder denne regelen for kontantkontoer Dagshandel på kontanter er generelt forbudt. Daghandler kan bare skje på kontanter, i den utstrekning handelen ikke bryter med det frie forbudet i Federal Reserve Boards Regulation T. Generelt bryter det ikke med gratis å betale for sikkerhet før du selger sikkerheten på en kontant konto. - riding forbud. Hvis du er fri, må din megler legge 90-dagers fryse på kontoen. Gjelder denne regelen bare hvis jeg bruker innflytelse Nei, regelen gjelder for alle dagers handler, uansett om du bruker leverage (margin) eller ikke. For eksempel krever mange opsjonskontrakter at du betaler for opsjonen i sin helhet. Som sådan er det ingen innflytelse brukt til å kjøpe opsjonene. Ikke desto mindre, hvis du engasjerer deg i mange alternativer transaksjoner i løpet av dagen, er du fortsatt utsatt for risikoen innen dagen. Du kan ikke være i stand til å realisere fortjenesten på transaksjonen du hadde håpet på, og kan faktisk påføre seg betydelig tap på grunn av et mønster av dagshandlingsalternativer. Igjen, regelen om daghandelsmargin er utformet for å kreve at midlene er i kontoen der handel og risiko oppstår. Kan jeg trekke tilbake midler som jeg bruker til å oppfylle minimumskapitalbehovet eller dagkursmarginssamtalen umiddelbart etter at de er deponert Nei, eventuelle midler som brukes til å oppfylle minimumskrav til dagstrøm, eller for å møte eventuelle dag-handelsmarginer, må forbli i kontoen din i to virkedager etter at virksomheten er avsluttet når som helst, når innskuddet er påkrevd. Dagens handelsregler og utnytte en forklaring på mønsterdagens handel og rollen som marginutnyttelse. Hva er en Pattern Day Trader I 2001 ble reglene for Day Trading betydelig endret basert på hvor ofte en nettbasert næringsdrivende gjør denne typen handel. Hvis en næringsdrivende overskrider et visst antall daghandler innen kort tid, må handelsmeglerforetaket markere kontoen som for en Pattern Day Trader (PDT). Visse begrensninger kan gjelde for disse kontoene. En Pattern Day Trader er en som gjør mer enn tre dagers handler innen en rullende fem arbeidsdagsperiode. Første gang denne handelsgrensen overskrides, utpeker TradeKing det permanent som en Pattern Day Trade-konto. Hvis en næringsdrivende gjør bare tre dagers handler eller mindre i denne perioden, anses han eller hun ikke for en Pattern Day Trader. Det er både fordeler og ulemper å ha en Pattern Day Trade-konto. På grunn av dette kan en næringsdrivende velge å bli merket som en Pattern Day Trader før han overskrider tre dagers handelsgrense. Siden antall handler er en så viktig faktor, er det avgjørende for den elektroniske næringsdrivende å forstå nøyaktig hva slags aktivitet som utgjør en Day Trade. Hva er en Day Trade A Day Trade består av to off-setting transaksjoner som skjedde i samme sikkerhet samme dag. Bestillingen av disse transaksjonene må åpnes etterfulgt av lukking. Denne sekvensen må opprettholdes for å oppfylle definisjonen av en Day Trade. Handelsøkten der de skjedde, er ikke viktig. Før - og ettermarkedet handler behandles på samme måte som vanlig økthandel. Når det gjelder tid, er alt som er relevant, handlingene på samme dag, og stillinger holdes ikke over natten. Antall daghandler er viktig Antallet aksjer som handles eller antall ordre som er plassert, kan noen ganger komplisere denne definisjonen. I hovedsak er det totale antallet dagdager på en bestemt dag i en bestemt sikkerhet bestemt av det færre antall åpnings - eller avsluttende transaksjoner. For å være klarere, her er noen eksempler for å illustrere dette. Alle disse scenariene holder seg uansett åpning med lang eller kort posisjon. Hvis en næringsdrivende åpner en aksjeposisjon med en ordre på 1000 aksjer og utgår fra posisjonen med to 500 aksjeordrer, grupperes disse tre bransjene sammen som en daglig handel. (En handel er det laveste beløpet.) Hvis en forhandler åpner en posisjon med to 300 aksjeordrer, har den som handler 600 aksjer. Hvis denne stillingen er likvideres med en ordre på 600 aksjer, anses denne bransjen også for en dagshandel. (Igjen, en handel er det minste beløpet.) Vi kan imidlertid si at samme handelsmann igjen oppretter en posisjon med to 300 aksjeordrer. Selv om en tilsvarende beholdning på 600 aksjer er opprettet, vil det oppstå to dagers handler hvis handelsmannen lukker ut med to 300 aksjeordrer. (To transaksjoner på hver side, så to transaksjoner er beløpet.) Hvis noen av de ovennevnte ordrene er fylt ut i flere transaksjoner, påvirker dette ikke alene antallet av dagtak som er tatt. For eksempel kan en næringsdrivende som bestiller en plassering på 600 aksjer motta bekreftelser på 200 og 300 aksjer med 100 aksjer fortsatt åpne. Alle 600 aksjer vil bli vurdert som en transaksjon, forutsatt at næringsdrivende ikke endrer gjenværende ordningsbalanse på 100 aksjer. Hvis næringsdrivende foretar endringer i den delvis utfylte bestillingen, blir den klassifisert som en helt ny ordre. Hvis denne nye ordren blir utført, vil det opprette en ekstra dagshandel. Når nummeret overskrider tre dagers handler Hvis en forhandler lager fire eller flere dagers handler i en rullende fem arbeidsdagsperiode, blir kontoen merket umiddelbart som en mønsterdagskonto. Enkelte begrensninger vil da bli anvendt basert på kontos egenkapital. (Kontant egenkapital er mengden kontanter som ville eksistere dersom hver posisjon i kontoen ble stengt. Dette kalles også likvidasjonsverdien.) Den mest beryktede er kravet om å opprettholde en minimumsandel på 25 000 kroner. Hvis næringsdrivende kan opprettholde dette minimumet, kan handelsmannen dagen handle så ofte som ønsket. Men hvis næringsdrivende gjør mer enn tre dagers handler i denne perioden uten å opprettholde minimumsbalansen, blir kontoen begrenset fra dagshandelen, og alle stillinger må holdes over natten. (Det er ingen grense for antall handler hvis du holder posisjonen over natten.) Økt utbytte: En mulig fordel ved mønstringsdag Handelsregnskap Hvis næringsdrivende kan opprettholde minimumsbalansen på 25 000, er det visse fordeler for denne typen konto . Økt tilgang til margin og dermed økt innflytelse kan være en av dem. For ikke-mønster-dag-handelskontoer med standard tilgang til margin, kan handelsmenn holde posisjoner i verdi opptil dobbelt så mye penger i kontoen sin. For eksempel hvis kontoen har 30.000 i kontanter, kan handelsmannen kjøpe opptil 60.000 aksjer. Trader bruker 30.000 og meglerfirmaet gir handelsmannen de resterende 30.000 på margin og belaster renter på lånet. Mønsterdag Handelsregnskapet vil ha tilgang til omtrent dobbelt så høyt som standardmarginbeløpet ved handel aksjer. Dette er kjent som Day Trading Buying Power, og beløpet bestemmes i begynnelsen av hver handelsdag. Ved trading aksjer er Day Trading Buying Power fire ganger kontantverdien i stedet for det normale marginbeløpet som er nevnt ovenfor. Så i det forrige eksempelet vil handelsmannen kunne handle opp til 120.000 aksjer. Vær oppmerksom skjønt, det er en advarsel. I det første eksemplet med standardmarginekontoen kan den som handler, holde posisjonen over natten. I det andre eksemplet må posisjonene reduseres til standardmarginivåer dersom posisjonene ikke er stengt samme dag. Dette innebærer at beholdningene verdsatt til 120 000 må reduseres til 60 000 (eller mindre hvis det foreligger handelstap) for at næringsdrivende kan fortsette å holde posisjonene inn i neste dag. Dette skyldes at Day Trading Buying Power kun kan brukes når Day Trading. Selv om næringsdrivende hadde til hensikt å være daglige handler, men handelsmannen ikke går ut før markedet lukkes, er det ikke lenger dagbransjen. Enten må handelsmannen oppfylle kravet til overnattningsmargin på 50 av aksjeværdi, eller meglerfirmaet kan iverksette tiltak for å likvide beholdninger på kontoen for å bringe det sammen med føderale og ordet lokale marginregler. Begrepet Day Trading Buying Power høres enkelt nok ut, men mange handelsfolk har vært kjent for å glemme at kapitalen bare er til Day Trading. Utnyttelse: En dobbeltsvinget sverd Utnyttelse og margin er handelsverktøy og er ment å bli brukt klokt. Økonomisk sett er innflytelse når en liten del av kapitalen er i stand til å kontrollere en mye dyrere eiendel eller gruppe av eiendeler. Når du handler og investerer, har innflytelse evnen til å forstørre ferdighetssettet til handelsmannen. Hvis næringsdrivende er dygtig og i stand til å profitt under handel, kan innflytelse (margin) hjelpe næringsdrivende til å gjøre fortjeneste raskere og større i større mengder. Men det motsatte er også sant. Hvis næringsdrivende ikke er dyktig og oppdager handelsstap, vil han eller hun gjøre det raskere og i større beløp når man bruker margin. Når du handler med lånte midler (marginday trading buying power) er det mulig å miste mer enn din opprinnelige investering. En nedgang i verdien av aksjekjøp kan føre til at meglerfirmaet krever ekstra kapital for å opprettholde stillingen. Fravær av en umiddelbar tilleggsinvestering kan føre til at megleren avviker klientstillinger etter eget skjønn. På samme måte kan det samme skje med en kort lagerposisjon. Dette kan resultere i et ubegrenset tap. Så selv om tilgang til økt margin med en Pattern Day Trade-konto kan være gunstig, er det ingen garanti for at kontoen vil være lønnsom. I tillegg vil en næringsdrivende kunne gjøre flere transaksjoner på grunn av økt tilgang til handelskapital. Siden utgiftene kan hakke raskt, er det avgjørende for Day Traders å overvåke og kontrollere denne utgiften så godt de kan. Å ha en online rabatt megler som TradeKing kan hjelpe handelsfolk redusere sine samlede kostnader på grunn av sin lave provisjon priser. Å overholde reglene når du kommer i gang med Day Trading Som du kan se, kan det være lett å miste oversikten over hvor mange daghandler du har fullført hvis du ikke forstår fullt ut hvordan du teller dem riktig. Hvis du ikke er i stand til å opprettholde minimumsverdienivået på 25.000, må du være oppmerksom på antall transaksjoner du gjør. Heldigvis hvis kontoen din er hos TradeKing, har du tilgang til erfarne meglere som kan hjelpe deg med å navigere i disse forvirrende reglene. Ikke bare det, TradeKings online plattform vil gi deg en advarsel når du gjør din tredje dag handel. Disse funksjonene i tillegg til TradeKings blomstrende handelssamfunn og omfattende utdanningssenter er gode grunner til å åpne en konto. Komme i gang med TradeKing TradeKing er en online megler med et enkelt oppdrag: Vi vil hjelpe investorer som at du blir smartere, mer autoriserte aksjehandlere og opsjonshandlere. På TradeKing tilbyr vi samme rettferdige og enkle pris til alle våre kunder - bare 4,95 per handel, pluss 65 cent per opsjonskontrakt. Du vil handle til den prisen, uansett hvor ofte du handler, eller hvor stor eller liten kontoen din kan være. I august 2007 klassifiserte SmartMoney Magazine TradeKing den beste rabattmegleren for andre året. SmartMoney-undersøkelsen ble basert på kriterier for provisjoner, renter, fond, investeringsprodukter, handelsverktøy, bankforetak, forskning og kundeservice. Bli med TradeKing og få 1000 i Free Trade Commission Trade provisjon gratis når du finansierer en ny konto med 5000 eller mer. Bruk promo kode FREE1000. Dra nytte av lave kostnader, høyt rangerte tjenester og prisvinnende plattform. Kom i gang i dag Finn ut for deg selv Vi tror at når du oppdager alt vi har å by på, vet du at du var den rette megleren for deg. Du forlater TradeKing Selskapet hvis nettsted du velger å skrive inn, ikke er knyttet til TradeKing. TradeKing gir ikke fullmakt til innholdet, produktet eller tjenesten, kommentaren eller meningene som er uttrykt på deres hjemmeside. TradeKing validerer ikke selskapets forretningspraksis eller personvernpolicy, og vi anbefaler at du gjennomgår Companys personvern - og sikkerhetserklæringer grundig. TradeKing gir tilgang til Companys nettside kun for pedagogisk og informasjonsformål. Alternativer innebærer risiko og er ikke egnet for alle investorer. Klikk her for å gå gjennom Karakteristikk og Risiko for Standard Options-brosjyren før du begynner tradingalternativer. Alternativ investorer kan miste hele beløpet av investeringen på en relativt kort periode. Online trading har inneboende risiko på grunn av systemrespons og tilgangstider som varierer på grunn av markedsforhold, systemytelse og andre faktorer. En investor bør forstå disse og ekstra risiko før handel. dolk 4,95 for online equity og opsjon handler, legg til 65 cent per opsjon kontrakt. TradeKing belaster ytterligere 0,35 per kontrakt på enkelte indeksprodukter der vekslingskostnadene betales. Se vår FAQ for detaljer. TradeKing legger til 0,01 per aksje på hele bestillingen for aksjer som er priset under 2,00. Se vår provisjons - og gebyrside for provisjoner på meglerassistert handler, billige aksjer, opsjonsspread og andre verdipapirer. Nye kunder er kvalifisert for dette spesialtilbudet etter å ha åpnet en TradeKing-konto med minimum 5000. Du må søke om frihandelskommisjonen ved å legge inn kampanjekode FREE1000 når du åpner kontoen. Nye kontoer mottar 1000 i provisjonskreditt for egenkapital, ETF og opsjonshandler utført innen 60 dager etter finansiering av den nye kontoen. Kommisjonskreditten tar en virkedag fra finansieringsdatoen som skal brukes. For å kvalifisere for dette tilbudet, må nye kontoer åpnes med 3242017 og finansieres med 5.000 eller mer innen 30 dager etter kontoåpning. Kommisjonens kreditt omfatter egenkapital, ETF og opsjonsordrer, inkludert per kontraktskommisjon. Trenings - og oppdragsavgift gjelder fortsatt. Du vil ikke motta kontantkompensasjon for ubrukte frihandelskvoter. Tilbudet er ikke overførbart eller gyldig i forbindelse med andre tilbud. Åpent for amerikanske innbyggere og ekskluderer ansatte i TradeKing Group, Inc. eller dets tilknyttede selskaper, nåværende TradeKing Securities, LLC kontoinnehavere og nye kontoinnehavere som har opprettholdt en konto hos TradeKing Securities, LLC i løpet av de siste 30 dagene. TradeKing kan endre eller avbryte tilbudet når som helst uten varsel. Minimumsbeløpet på 5.000 må forbli i kontoen (minus eventuelle handelsstap) i minst 6 måneder, eller TradeKing kan belaste kontoen for kostnaden av kontanter som tildeles kontoen. Tilbudet gjelder kun for én konto per kunde. Andre restriksjoner kan gjelde. Dette er ikke et tilbud eller en oppfordring i noen jurisdiksjon der vi ikke er autorisert til å drive forretninger. TradeKing mottok 4 ut av 5 stjerner i Barrons 12. mars, 13. mars 2008, 14. mars 2009, 15. mars 2010, 16. mars 2011, 17. mars, 18. mars 2013, , 19. (mars 2014), 20. (mars 2015) og 21. mars (mars 2016) årlige rangeringer av de beste nettmeglerne. Barrons rangert også TradeKing som en av bransjens beste for valghandlere i 2016-undersøkelsen. Undersøkelsene er basert på handelsteknologi, brukbarhet, mobil, utvalg av tilbud, forskningsfasiliteter, porteføljeanalyserapporter, kundeserviceutdanning og kostnader. Barrons er et registrert varemerke for Dow Jones Company 2016. Ifølge både StockBrokers 2015 og 2016 Online Broker Reviews, mottok TradeKing en samlet 4 out of 5 star review og er derfor referert til som toppmekling i begge spørreundersøkelser. TradeKing ble vurdert Best Class for Commission Fees av StockBrokers i deres 2015 og 2016 Broker Anmeldelser. Fire stjerner ble tildelt for provisjonskostnader, forskning, kundeservice og utdanning i 2015 og 2016. TradeKing LIVE-plattformen mottok 1 Broker Innovation i 2015 og Trader Network ble vurdert til 1 fellesskap i 2014. Hver StockBrokers årsrapport tar flere Hundrevis av forskning for å fullføre og inkluderer megler rangeringer for ni forskjellige områder på tvers av 272 forskjellige variabler: Provisjonsavgifter, brukervennlighet, plattformverktøy, forskning, kundeservice, tilbud på investeringer, utdanning, mobilhandel og bank. NerdWallet hevdet TradeKing blant IRA-leverandører og rimelige meglere i deres 2016-gjennomgang. TradeKing ble også kåret til en av Best Online Brokers for Stock Trading av NerdWallet i 2015. Mekleren ble vurdert fire ut av fem stjerner av NerdWallets gjennomgangsteam på grunn av sine lave provisjoner, toppnivåforskning, gratis dataanalyse, brukervennlig verktøy og 0 konto minimum. NerdWallet ser på over 20 kriterier før du tildeler en megler en vurdering eller gjør en anbefaling, inkludert provisjoner, gebyrer, kontobindinger, handelsplattform, kundesupport og investering og kontosalg. Hver kriterie har en vektet verdi, som NerdWallet bruker til å beregne en stjerneklassifisering. Dokumentasjon som støtter TradeKings service - og verktøypriser og krav er også tilgjengelig på forespørsel ved å ringe 877-495-5464 eller via e-post på servicetradeking. StockBrokers og NerdWallet opprettholder cross-marketing relasjoner med TradeKing Group, Inc. TradeKing Securities, LLC er ikke tilknyttet, ikke sponsor, er ikke sponset av, støtter ikke, og støttes ikke av selskapene nevnt ovenfor eller noen av deres tilknyttede selskaper selskaper. Alle investeringer innebærer risiko, tap kan overstige hovedstol investert, og fortiden til en sikkerhet, industri, sektor, marked eller finansielt produkt garanterer ikke fremtidige resultater eller avkastning. TradeKing gir selvregistrerte investorer rabattmeglingstjenester, og gir ikke anbefalinger eller tilbyr investerings-, økonomiske, juridiske eller skattemessige råd. Du alene er ansvarlig for å vurdere fordelene og risikoene knyttet til bruken av TradeKings systemer, tjenester eller produkter. Innholds-, forsknings-, verktøy - og lager - eller opsjonssymboler er kun til pedagogisk og illustrasjonsformål og innebærer ikke en anbefaling eller oppfordring til å kjøpe eller selge en bestemt sikkerhet eller engasjere seg i en bestemt investeringsstrategi. Fremskrivningene eller annen informasjon om sannsynligheten for ulike investeringsresultater er hypotetisk, ikke garantert for nøyaktighet eller fullstendighet, gjenspeiler ikke faktiske investeringsresultater, tar ikke hensyn til provisjoner, marginrenter og andre kostnader, og er ikke garantier for fremtidige resultater. Investorer bør vurdere investeringsmålene, risikoen og kostnadene til et fond eller ETF nøye før de investerer. Et fondsbasert fondsprosjekt inneholder denne og annen informasjon, og kan fås ved å sende en e-post til servicetradeking. Alternativstrategier med flere ben gir ytterligere risiko. og kan resultere i komplekse skattemessige behandlinger. Vennligst kontakt en skattemessig før du implementerer disse strategiene. Implisitt volatilitet representerer konsensus av markedet om fremtidig nivå på volatiliteten i aksjekursen eller sannsynligheten for å nå et bestemt prispunkt. Grekerne representerer konsensus av markedet om hvordan opsjonen vil reagere på endringer i visse variabler knyttet til prisingen av en opsjonskontrakt. Det er ingen garanti for at prognosene for underforstått volatilitet eller grekerne vil være korrekte. Futures trading tilbys selvstyrte investorer gjennom MB Trading Futures. MB Trading, IB-medlem FINRA, SIPC MB Trading Futures, Inc. IB-medlem NFA Trading in futures er spekulativ i naturen og ikke egnet for alle investorer. Investorer bør bare bruke risikokapital ved handel futures og opsjoner fordi det alltid er risiko for betydelig tap. Valutahandel (Forex) tilbys til selvstyrte investorer gjennom TradeKing Forex. TradeKing Forex, Inc og TradeKing Securities, LLC er separate, men tilknyttede selskaper. Forex-kontoer er ikke beskyttet av Securities Investor Protection Corp. (SIPC). Forex trading innebærer betydelig risiko for tap og er ikke egnet for alle investorer. Økende løftestang øker risikoen. Før du bestemmer deg for å handle forex, bør du nøye vurdere dine økonomiske mål, nivå av investeringsopplevelse og evne til å ta økonomisk risiko. Eventuelle meninger, nyheter, undersøkelser, analyser, priser eller annen informasjon innebærer ikke investeringsrådgivning. Les hele beskrivelsen. Vær oppmerksom på at spot gull og sølv kontrakter ikke er underlagt regulering i henhold til US Commodity Exchange Act. TradeKing Forex, Inc fungerer som en innledende megler til GAIN Capital Group, LLC (GAIN Capital). Din forex konto holdes og vedlikeholdes på GAIN Capital som fungerer som clearing agent og motpart til dine handler. GAIN Capital er registrert hos Commodity Futures Trading Commission (CFTC) og er medlem av National Futures Association (NFA) (ID 0339826). TradeKing Forex, Inc. er medlem av National Futures Association (ID 0408077). kopi 2017 TradeKing Group, Inc. Alle rettigheter reservert. TradeKing Group, Inc. er et heleid datterselskap av Ally Financial, Inc. Verdipapirer som tilbys gjennom TradeKing Securities, LLC, medlem FINRA og SIPC. Forex tilbys gjennom TradeKing Forex, LLC, medlem NFA. Day Trading ved hjelp av opsjoner Med alternativer som tilbyr innflytelse og tap-begrensende evner, ville det virke som om dagen trading alternativer ville være en god idé. I virkeligheten står imidlertid dagens trading options strategi overfor et par problemer. For det første har tidverdienskomponenten i opsjonspremien en tendens til å dempe enhver prisbevegelse. For nær-pengene-opsjonene, mens den indre verdien kan gå opp med den underliggende aksjekursen, er denne gevinsten motvirket til en viss grad av tap av tidsverdi. For det andre, på grunn av den reduserte likviditeten til opsjonsmarkedet, er budspørsmålene vanligvis bredere enn for aksjer, noen ganger opptil et halvt punkt, og igjen kutte inn i det begrensede resultatet av den typiske dagtraden. Så hvis du planlegger å handle om dagen, må du overvinne disse to problemene. Dine DayTrading-alternativer: Nærmåned og penger i forbindelse med daytrading, vil vi bruke alternativer med så liten tidsverdi som mulig og med delta så nær 1,0 som vi kan få. Så hvis du går til dagtrade alternativer, bør du daytrade den nærmeste måneden i-pengene-alternativer for svært flytende aksjer. Vi daytrade med valgmuligheter for nærmånedene etter hvert, fordi alternativer for pengene har minst mulig tidsverdi og har det største deltaet, sammenlignet med alternativene for pengene eller utenom penger. Videre når vi nærmer seg utløpet, er opsjonsprinsippet i økende grad basert på egenverdi, og de underliggende prisendringene vil da få større innflytelse, noe som gjør at du nærmer deg å realisere punkt-for-punkt-bevegelser i den underliggende aksjen. Nær måned alternativer er også mer tungt omsatt enn langsiktige alternativer, derfor er de også mer flytende. Jo mer populær og mer likvide den underliggende aksjen er, desto mindre er bud-spredningen for det tilsvarende opsjonsmarkedet. Når du er riktig utført, tillater daytrading ved hjelp av opsjoner at du investerer med mindre kapital enn om du faktisk kjøpte aksjen, og i tilfelle en katastrofal sammenbrudd av den underliggende aksjekursen, er tapet ditt begrenset til kun premie betalt. En annen dagsproduktopsjon: Den beskyttende puten Hvis du planlegger å daytrade en bestemt lager for korte oppadgående bevegelser de neste månedene, kan du kjøpe beskyttende put-alternativer for å forsikre deg mot en ødeleggende lagerkrasj. Flere artikler Klar til å begynne å handle Din nye trading konto finansieres umiddelbart med 5000 virtuelle penger som du kan bruke til å teste ut handelsstrategiene din ved hjelp av OptionHouses virtuelle handelsplattform uten å risikere hardt opptjente penger. Når du begynner å handle for ekte, vil alle handler gjort i de første 60 dagene være provisjonsfrie opp til 1000 Dette er et tidsbegrenset tilbud. Gjør nå Du kan også like å fortsette å lese. Å kjøpe straddles er en fin måte å spille inntekter på. Mange ganger, aksjekursforskjellen opp eller ned etter kvartalsresultatrapporten, men ofte kan bevegelsesretningen være uforutsigbar. For eksempel kan en avsetning skje, selv om resultatrapporten er god hvis investorene hadde forventet gode resultater. Les videre. Hvis du er veldig bullish på et bestemt lager på lang sikt og ønsker å kjøpe aksjen, men føler at det er litt overvaluert for øyeblikket, så vil du kanskje vurdere å skrive putter på lageret som et middel til å kjøpe det på Et tilbud. Les videre. Også kjent som digitale alternativer tilhører binære alternativer en spesiell klasse av eksotiske alternativer der opsjonshandleren spekulerer rent på retningen til det underliggende innen en relativt kort periode. Les videre. Hvis du investerer Peter Lynch-stilen, prøver å forutsi neste multi-bagger, så vil du vite mer om LEAPS og hvorfor jeg anser dem for å være et godt alternativ for å investere i neste Microsoft. Les videre. Kontantutbytte utstedt av aksjer har stor innvirkning på deres opsjonspriser. Dette skyldes at underliggende aksjekurs forventes å falle med utbyttebeløpet på ex-dividend date. Les videre. Som et alternativ til å skrive dekket samtaler, kan man inngå et tullsamtalespredning for et lignende profittpotensial, men med betydelig mindre kapitalkrav. I stedet for å holde den underliggende aksjen i dekket samtalestrategien, alternativet. Les videre. Noen aksjer betaler generøse utbytter hvert kvartal. Du kvalifiserer for utbyttet dersom du eier aksjene før utbyttedagen. Les videre. For å oppnå høyere avkastning i aksjemarkedet, er det i tillegg til å gjøre flere lekser på de selskapene du ønsker å kjøpe, det er ofte nødvendig å ta på seg høyere risiko. En vanlig måte å gjøre det på er å kjøpe aksjer på margin. Les videre. Dag trading alternativer kan være en vellykket, lønnsom strategi, men det er et par ting du trenger å vite før du bruker begynne å bruke alternativer for dag handel. Les videre. Lær om set call ratio, måten den er avledet og hvordan den kan brukes som en contrarian indikator. Les videre. Kaldeparitetsparitet er et viktig prinsipp i opsjonsprisene først identifisert av Hans Stoll i sitt papir, The Relationship between Put and Call Prices, i 1969. Det står at premien på et anropsalternativ innebærer en viss rettferdig pris for den tilsvarende salgsopsjonen har samme utsalgsdato og utløpsdato, og omvendt. Les videre. I opsjonshandel kan du merke bruken av visse greske alfabeter som delta eller gamma når det beskrives risiko knyttet til ulike stillinger. De er kjent som grekerne. Les videre. Siden verdien av aksjeopsjoner avhenger av prisen på den underliggende aksjen, er det nyttig å beregne virkelig verdi på aksjen ved hjelp av en teknikk kjent som nedsatt kontantstrøm. Les videre.

Fft Forex Indikatoren

Fourier Analysis Ble medlem Jun 2005 Status: Medlem 24 Innlegg Enhver eksperimentell fysiker vil fortelle deg at det første verktøyet for å analysere et elektrisk signal er en Fast Fourier Transform (FFT). For de som ikke er kjent med konseptet, kan en FFT ta et signal i tidsdomene, og bryte det fra hverandre til et frekvensdomene. Siden elektriske signaler er veldig mye som prisdata (de oscillerer og de er fulle av støy), lurte jeg på om noen noen gang har prøvd å analysere prisdata ved hjelp av Fourier Analysis. På et eget emne er det også mange støyreduksjonsteknikker i eksperimentell fysikk, som dithering, og legger hvit støy til et signal (i dette tilfellet prisbevegelse). Har noen prøvd noen av disse teknikkene Ble medlem Jan 2005 Status: Glad Forummedlem 1.152 Innlegg Fourier Transform-analysen kan bare brukes til periodiske funksjoner. En peridisk funksjon defineres som en funksjon som gjentar seg hver bestemt tidsperiode. Dette er selvfølgelig ikke aktuelt for prisvirkningen av et kjent finansielt instrument, bare fordi prishandlingen ikke gjentar like under bestemte tidsperioder. Så, fra teoretisk synspunkt, kan Fourier Transform ikke brukes til å analysere prisvirkningen av valutaer eller andre finansielle instrumenter. Imidlertid tror jeg at det kan lykkes å anvende fouriertransformanalysen, men til deler av prisaksjoner. La meg forklare dette litt. Hvis prishandlingen til et bestemt valutapar vurderes, må det kuttes ned der hvert stykke må være begrenset innenfor en viss kjent grense. For eksempel, kutte prisvirkningen av EURUSD i 2 dager basert på 1 timers diagram, forutsatt at prisen i løpet av disse 2 dagene svingte mellom 1.1900 og 1.2000 for eksempel. Deretter bruker du et glattende glidende gjennomsnitt for de ekstraherte dataene, og deretter får du tidsfunksjonen til det bevegelige gjennomsnittet, og tross alt bruker Fourier Transform for tidsfunksjonen til det bevegelige gjennomsnittet. Trinnet i det bevegelige gjennomsnittet er viktig, da det vil være svært vanskelig å få tidsfunksjonen til prisdataene selv. Det kan gjøres ved å bruke kurvefitting, men det er et svært vanskelig og tidkrevende problem. Jeg vet ikke engang om det er noen programvare der ute som gjør kurvmontering for innsatte data eller ikke. Når du bruker Fourier Transform, får du en annen tidsfunksjon som består av bare Sines andor Cosines. Funksjonen vil inneholde et uendelig antall vilkår. Den første termen kalles den grunnleggende komponenten, og resten kalles harmonikken. Det er hva Fourier Transform-funksjonen kalles når man analyserer Alternerende elektrisk strøm eller en annen bølgeform. Den grunnleggende komponenten er vanligvis den mest effektive komponenten, med den tredje, femte amp de 7 komponenter tas i betraktning. Vanligvis blir alle høyereordensovertonene forsømt på grunn av deres minimal effekt. Selvfølgelig vet jeg ikke hva som vil være analysen av prishandlingen av valutaer vil resultere i. Nå er det virkelige spørsmålet: Hvordan kan dette forbedre handel og spekulasjon Hvis du analyserer de nyeste dataene, kan dette være et veldig nyttig verktøy å prise prismål og definere markedsutvikling. Bare sett inn den nødvendige fremtidige tiden i Fourier-tidsfunksjonen, beregne grunnleggende, tredje, femte og syvende komponentene, og du får en pris. Denne prisen i forhold til hva prisen er akkurat nå, vil gi en ide om markedet neste trekk. Hvorfor dette ikke virker som forventet? Jeg tror ikke at dette vil fungere som forventet, bare fordi paret ikke beveger seg i helt identiske sykluser. Denne avviken vil resultere i feil i Fourier Transform-projeksjonene. 2- Markedet er trending i 60-70 av tiden. Disse trendperiodeene kan ikke analyseres ved hjelp av Fourier Transform Analysis. 3- Fourier Transofrm ble opprettet for å analysere oppførsel av bølger, elektriske signaler og elektrisk strøm. Disse fenomenene er helt naturlige og beveger seg uten noen form for følelser. På den annen side er valutaene og noe finansmarked påvirket av mange ting, og følelser driver markeder noen ganger, så det kan ikke være en fast formel for markedet, derfor virker handelssystemer som tidligere ikke fungerte i fremtiden, fordi folk forandrer seg, men bølger og elektrisitet endrer ikke sin holdning fordi de ikke liker livsstilen for eksempel eller på grunn av terrorangrep. Enhver eksperimentell fysiker vil fortelle deg at nummer ett verktøy for å analysere et elektrisk signal er en Fast Fourier Transform (FFT). For de som ikke er kjent med konseptet, kan en FFT ta et signal i tidsdomene, og bryte det fra hverandre til et frekvensdomene. Siden elektriske signaler er veldig mye som prisdata (de oscillerer og de er fulle av støy), lurte jeg på om noen noen gang har prøvd å analysere prisdata ved hjelp av Fourier Analysis. På et eget emne er det også mange støyreduksjonsteknikker i eksperimentell fysikk, som dithering, og legger hvit støy til et signal (i dette tilfellet prisbevegelse). Har noen prøvd noen av disse teknikkene, har Mark Jurik hentet en betydelig signalbehandling bakgrunn fra sin militære karriere som utvikler missilsporingsalgoritmer og andre støyfiltreringsteknikker for å behandle pricetiddata for finansmarkedene. Han bygger for tiden de beste utjevningsalgoritmene Ive sett i finansindustrien. Mens de fleste indikatorene lagrer jo mer du legger til utjevningsegenskaper, Juriks lider ikke de samme problemene. Ganske smart virkelig, og du trenger ikke å bruke mye tid på å gjenoppfinne hjulet. Han refererer også til noen andre notater som Kauffman. Også Ehlers brukte mye lydbehandlingsteknikker som brukes til å filtrere lyd i forsterkere til sitt arbeid og bruker mye lydbehandlingsjargong som metaforer for å filtrere markedsstøy. Takk Narafa for den omfattende forklaringen på FFT. Det var en mye grundigere forklaring enn jeg viste. Det er egentlig ikke så vanskelig å skrive en algoritme for å gjøre en FFT på et datasett (jeg tror det er hele poenget med quotfastquot-delen av FFT). Faktisk har Microsoft Excel allerede en FFT funtion innebygd i sin analyse toolpack. Og Mathematica og Matlab kan også gjøre FFTs. Så, den eneste tidsintensive delen av dette ville være å skrive inn data i et regneark eller tekstfil av noe slag. I alle fall er du sannsynligvis riktig. Å utføre en FFT på prisdata kan ikke gi noen sterke harmoniske data. Prisdata sannsynligvis er ikke så repeterende som jeg tror det er. Men jeg tror fortsatt jeg kan prøve det for å se om det gjør noe interessant. Denne tråden er ganske gammel, men jeg synes det er verdt å bringe tilbake. Spesielt lurte jeg på om noen hadde prøvd å gjøre realtids spektralanalyse på markedene. Hvis du ikke vet hva jeg mener, heres et bilde av en sanntid FFT som brukes til lyd: Fargen (black-gtpurple-gtblue-gtgreen-gtred) innebærer styrken til hver frekvenskomponent under det angitte samplingsvinduet. Noen prøvde dette Hvis ikke, kan det være interessant å prøve å krysse data. Kanskje markedet whistles et visst notat før det er sannsynlig å reversere. Fast Fourier Transform - Cycle Extraction Jeg har kjørt over denne FFT-syklusindikatoren de siste par ukene. Det er veldig interessant å si mildt. Jeg vil gjerne vite om noen andre har noen erfaring med denne typen syklusanalyse. Jeg vet om Hurst, Clyde Lee, og Brian Millard. Brian Millards arbeid er blant de beste ive sett. Sjekk ut denne siden hvis du ikke har sett sitt arbeid enda: Brian Millard Det eneste er at jeg er usikker på riktig bruk av denne indikatoren. Jeg har sett hvordan disse syklusene fungerer i flere uker. Noen ganger er de spot-on, andre ganger er de ute av synkronisering. Og jeg tror de er ute av synkronisering på grunn av nyheter som forårsaker et stort skifte i utsiktene til en valuta. Det er som å kaste en stein inn i en dam. Nye bølger forårsaker de andre bølgene å bytte fase. Bare å spille rundt denne morgenen (på jobb.), Jeg ønsket å se hvordan disse syklusindikatorene ville reagere. Så, etter nyhetene, begynte jeg å se priser. Jeg bruker 1M EURUSD fordi kontoen min er liten (FXCM), men syklusene ser fremdeles ut til å fungere. Fra disse bildene er den RØDE indikatoren en kompositt med den høyeste størrelsen på 7 sykluser. De andre fargene er de 4 beste syklusene. Etter nyheten slo prisene på den daglige pivoten. Sammensatte og individuelle sykluser spådde en nedgang etter at vindfjæren ligger like under den daglige svingningen på rundt 1.4320. Lysegrønne og oransje sykluser er toppet ut. Den mørkegrønne og aqua er allerede på vei ned. Så jeg fikk kort like før ulempen pause på 1.4312. Jeg lagde mine ekte penger på linjen, og laget en fin lavrisiko 45 pips for dagen. Ja, jeg tror du har samme indikator jeg har. Det er standardmalen. Jeg har lagt til en volatilitetskanalbruddindikator (blå og røde piler) for å hjelpe med timing (mindhero). Det ser ut til at ved å ta signalene med retningen til kompositten, ville det være til vår fordel. Ja, det beregner bølgene på hver linje igjen. Men det virker for meg i forex, du må bygge på den konstante strømmen av nyheter som påvirker prisene. Hvis vi handlet aksjer, er nyheten ikke så rask, og en nedgangsprognose kan forekomme godt inn i fremtiden (90 nøyaktig til 100 dager - per Millard). Derfor befinner jeg meg selv fast ved de nedre tidsrammer, hvor syklusene er etablert og raskt absorbert av nyhetene. Jeg har prøvd å lese om FFT. Matematikken er langt over hodet mitt. Jeg liker SSA også (overpriset for meg). Den har en prediksjonsmodus som jeg liker, for å ekstrapolere syklusene inn i fremtiden. Jeg skal prøve å gjøre det samme med denne indikatoren, men kan bare gjøre det med bølgene. Jeg prøvde å skape kompositten ved å legge til de enkelte syklusene (skal fungere i teorier), men kunne ikke få det til å fungere. FFT-rutinen gjør noe ekstra i å beregne komposittet som jeg ikke vet om. Hvis jeg bare kan ekstrapolere nok inn i fremtiden til minst å projisere en tidsramme der et vendepunkt skal oppstå, ville det være ekstase. Men for øyeblikket, ved å legge til noen trendlinjer og ved å bruke en liten mønstergenkjenning, synes jeg vel å ha noe. crodzilla: Jeg har kjørt over denne FFT-syklusindikatoren de siste par ukene. Det er veldig interessant å si mildt. Jeg vil gjerne vite om noen andre har noen erfaring med denne typen syklusanalyse. Jeg vet om Hurst, Clyde Lee, og Brian Millard. Brian Millards arbeid er blant de beste ive sett. Sjekk ut denne siden hvis du ikke har sett sitt arbeid enda: Brian Millard Det eneste er at jeg er usikker på riktig bruk av denne indikatoren. Jeg har sett hvordan disse syklusene fungerer i flere uker. Noen ganger er de spot-on, andre ganger er de ute av synkronisering. Og jeg tror de er ute av synkronisering på grunn av nyheter som forårsaker et stort skifte i utsiktene til en valuta. Det er som å kaste en stein inn i en dam. Nye bølger forårsaker de andre bølgene å bytte fase. Bare å spille rundt denne morgenen (på jobb.), Jeg ønsket å se hvordan disse syklusindikatorene ville reagere. Så, etter nyhetene, begynte jeg å se priser. Jeg bruker 1M EURUSD fordi kontoen min er liten (FXCM), men syklusene ser fremdeles ut til å fungere. Fra disse bildene er den RØDE indikatoren en kompositt med den høyeste størrelsen på 7 sykluser. De andre fargene er de 4 beste syklusene. Etter nyheten slo prisene på den daglige pivoten. Sammensatte og individuelle sykluser spådde en nedgang etter at vindfjæren ligger like under den daglige svingningen på rundt 1.4320. Lysegrønne og oransje sykluser er toppet ut. Den mørkegrønne og aqua er allerede på vei ned. Så jeg fikk kort like før ulempen pause på 1.4312. Jeg lagde mine ekte penger på linjen, og laget en fin lavrisiko 45 pips for dagen. Hvilket navn denne indikatorenSend mine grenser Det er et flott stykke arbeid. Hvordan får vi en 1 bar prognose Fra det jeg leser om Brian Millards jobber, vil han bruke en linjeprognose og kjøre FFT igjen som inkluderer prognosen. Og han vil fortsette å gjøre det for så mange barer som ønsket i fremtiden. Ive har også sett et annet sted at du kan gjøre en tur fremover analyse som jeg desribed for å validere syklusene av nåværende og komme opp med en sannsynlighet for passform for fremtidige sykluser. Jeg skulle ønske jeg var så god en programmerer som mitt sinn forestiller meg hva jeg ønsker å oppnå med FFT. Wavelet-teknologien fascinerer meg. Bølger er en integrert del av universet, som selvsagt inneholder markedene. Jeg antar jeg ikke helt vet hvordan du bruker alle funksjonene for FFTW-pakken. Matematikken forstyrrer meg definitivt. Jeg er programmerer, men tilpassede databaser er spesialitet, ikke mattebaserte programmer. Jeg liker å programmere EAer og indikatorer. Jeg er sikker på at jeg vil fortsette å analysere og komme opp med en handelsstrategi med FFT i lang tid framover. crodzilla: Jeg har også sett andre steder at du kan gjøre en tur fremoveranalyse som jeg desribed for å validere syklusene av nåværende og komme opp med en sannsynlighet for passform for fremtidige sykluser. Vel, det er ingenting å vite om det, du venter bare på at bølgene skal være i din retning, siden sinusbølgene svinger i fast skala mellom 3 poeng, er de polyfone bølgene harmoni i markedet, så når du rir polyfone bølger bare vent på at bølgene er i din retning, du venter på bølgen din som alle andre venter på sin bølge (signal, trigger ..), og hvis du virkelig sporer sykluser i noen måneder, vet du allerede bevegelsen av bølgene, og jeg mener bølgemodellene, men ja, jeg er enig i at nyheter noen ganger masserer bølgene, endrer lengden, reverserer fasen og slikt. men det er normalt for et flytende marked. Jeg liker å handle (skalp) markedet med sykluser, og med Rainbow-konseptet på 5min-diagrammer, regner Rainbow som en spektrogramanalysator, ma-komprimeringen er de dynamiske SR-nivåene som markedet produserer fra å bevege seg i dimensjonene. de dagene jeg jobber med å finne hastigheten på markedet som vil gi meg en mye klarere avlesning. crodzilla: Wavelet-teknologien fascinerer meg. Bølger er en integrert del av universet, som selvsagt inneholder markedene. Ikke bare deg. og jeg er enig, ikke bare at bølgene er en integrert del av universet, hvis du vet hvordan du leser disse bølgene, og jeg mener: bølgeradferd i romtid, refleksjoner og mye mer. du vil være OK Her skal alt installeres: Prasxz, det går ikke - ingen windows dll fil Bli med oss ​​last ned MetaTrader 5 Copyright 2000-2016, MQL5 Ltd. Im en ex animator2D kompositor og jeg pleide å bruke et støyfilter kalt Fast Fourier Transform. Dette gjorde en veldig god jobb med raskt åndedragende bilder. Jeg lurer på om noen av dere her har skrevet eller vet om noen Fast Fourier Transform indikatorer som kan bidra til å stryke ut som det var, Hakkede markedsområder. Jeg undersøker for tiden på nettet for å se om jeg kan finne en programmeringsalgoritme i motsetning til en matematisk notasjonsversjon som jeg ikke forstår matematisk notasjon. Da kan jeg prøve å skrive en. Men hvis det allerede er en flytende rundt hvor som helst så ville det være et godt skritt fremover. Facebook Twitter YouTube FFT er ikke nyttig for handel fordi det ikke håndterer ikke-stationære timeseries godt. Noen vindusvarianter som Goertzel DFT, Gabor transform eller STFT er noe nyttige, men de lider av aliasing problemer. MESA lider også av lignende problemer. Bedre resultater kan oppnås med bølger (MODWT) eller SSA, men på en eller annen måte tror jeg ikke at du vil komme veldig langt uten å forstå matematikken. Facebook Twitter YouTube Alle klokkeslett er GMT +1. Nå er klokka 09:22. Fremtid, valuta og opsjonshandel inneholder betydelig risiko og er ikke for alle investorer. En investor kan potensielt miste hele eller mer enn den opprinnelige investeringen. Risikokapital er penger som kan gå tapt uten å sette i fare økonomisk trygghet eller livsstil. Bare risikokapital skal brukes til handel, og bare de som har tilstrekkelig risikokapital, bør vurdere å handle. Tidligere resultater er ikke nødvendigvis en indikasjon på fremtidige resultater. Se full risikoredisponering. CFTC-regler 4.41 - Hypotetiske eller simulerte resultatresultater har visse begrensninger, i motsetning til en faktisk ytelsesrekord, representerer simulerte resultater ikke faktisk handel. Siden transaksjonene ikke har blitt utført, kan resultatene ha under-eller-over kompensert for eventuelle konsekvenser av visse markedsfaktorer, som manglende likviditet. Simulerte handelsprogrammer generelt er også underlagt det faktum at de er utformet til fordel for ettersyn. Ingen representasjon blir gjort at en hvilken som helst konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner på de som vises. Dette nettstedet er vert og drives av NinjaTrader, LLC (NT), et programvareutviklingsselskap som eier og støtter all proprietær teknologi knyttet til og inkludert NinjaTrader trading plattform. NT er et tilknyttet selskap til NinjaTrader Brokerage (NTB), som er en NFA-registrert introduserende megler (NFA 0339976) som tilbyr meglingstjenester til forhandlere av futures og valutamarkedsprodukter. Denne nettsiden er kun ment for pedagogisk og informasjonsformål, og bør ikke betraktes som en henvendelse eller anbefaling av produkt-, tjeneste - eller handelsstrategi. Ingen tilbud eller oppfordring til å kjøpe eller selge verdipapirer, derivater av verdipapirer eller futures av noe slag eller noen form for handel eller investeringsrådgivning, anbefaling eller strategi, er laget, gitt eller på noen måte godkjent av en hvilken som helst NT-tilknyttet og informasjonen som er gjort tilgjengelig på dette nettstedet er ikke et tilbud eller en oppfordring av noe slag. Spesifikke spørsmål knyttet til en meglerkonto skal sendes direkte til megleren. Innholdet og meningene på denne nettsiden er forfatterne og reflekterer ikke nødvendigvis den offisielle politikken eller plasseringen til NT eller noen av dets tilknyttede selskaper. Leverandører sammen med deres nettsteder, produkter og tjenester, kollektivt referert til som (Leverandørinnhold), er uavhengige personer eller selskaper som ikke på noen måte er tilknyttet NT eller noen hvis dets tilknyttede selskaper. NT eller noen av dets tilknyttede selskaper er ikke ansvarlige for, godkjenner, anbefaler ikke eller godtar noen Leverandørinnhold som er referert til på denne nettsiden, og det er ditt eget ansvar å evaluere Leverandørinnhold. Vær oppmerksom på at eventuell ytelsesinformasjon levert av en leverandør, bør anses som hypotetisk og må inneholde opplysningene som kreves av NFA regel 2-29 (c). Hvis du er interessert i å lære mer om, eller undersøke kvaliteten på, slikt Leverandørinnhold, må du kontakte leverandøren, leverandøren eller selgeren av slikt Leverandørinnhold. Ingen person ansatt av eller tilknyttet NT eller noen av dets tilknyttede selskaper er autorisert til å gi noen opplysninger om slikt Leverandørinnhold. Besøk CFTC-ressursene for utdanning om bransjen og tegn på svindel.

Fx Alternativer Volatilitets Skew

Volatilitet Skew Hva er volatiliteten Skew Volatiliteten skew er forskjellen i implisitt volatilitet (IV) mellom out-of-the-money alternativer, at-the-money alternativer og in-the-money alternativer. Volatilitet skew, som er påvirket av følelser og tilbud og etterspørsel forhold, gir informasjon om hvorvidt fondsforvaltere foretrekker å skrive samtaler eller sett. Det er også kjent som en vertikal skråning. BREAKING DOWN Volatilitet Skew En situasjon der alternativene for pengene har lavere implisitt volatilitet enn alternativene som ikke er for pengene, omtales noen ganger som et volatilitetsmiljø på grunn av formen det skaper på et diagram. På markeder som aksjemarkedene. en skråhet oppstår fordi pengene ledere vanligvis foretrekker å skrive samtaler over setter. Volatilitetsskråtten er representert grafisk for å demonstrere IV av et bestemt sett med alternativer. Vanligvis har de valgte alternativene samme utløpsdato og strykpris. men til tider deler bare samme pris og ikke samme dato. Grafen refereres til som et volatilitetsmiljø når kurven er mer balansert eller en volatilitet smirker hvis kurven vektes til den ene siden. Volatilitet Volatilitet representerer et risikonivå som er tilstede innenfor en bestemt investering. Den relaterer seg direkte til den underliggende eiendelen knyttet til opsjonen og er avledet av opsjonsprisen. IV kan ikke analyseres direkte. I stedet fungerer den som en del av en formel som brukes til å forutse fremtidig retning for en bestemt underliggende eiendel. Når IV går opp, går prisen på den tilknyttede eiendelen ned. Strike Price Strike-prisen er prisen angitt i en opsjonsavtale hvor opsjonen kan utøves. Når kontrakten utøves, kan kjøpsopsjonskjøperen kjøpe den underliggende eiendelen eller kjøpsopsjonskjøperen kan selge den underliggende eiendelen. Overskudd er avhengig av forskjellen mellom strykekurs og spotpris. Når det gjelder anropet, bestemmes det av det beløpet der spotprisen overstiger strykeprisen. Med putten gjelder motsatt. Omvendt Skews og Forward Skews Omvendt skråninger oppstår når IV er høyere på lavere opsjoner slår. Det er mest brukt på indeksalternativer eller andre langsiktige alternativer. Denne modellen ser ut til å forekomme til tider når investorer har markedsmessige bekymringer og kjøper satser for å kompensere for de oppfattede risikoene. Forward skew IV verdier går opp på høyere poeng i sammenheng med strike pris. Dette er best representert innenfor råvaremarkedet, hvor mangel på tilbud kan føre til at prisene øker. Eksempler på varer som ofte er knyttet til fremoverskudd, inkluderer olje - og landbruksprodukter. Opptak Volatilitet: Vertikale Spenninger og Horisontale Spor En av de mest interessante aspektene ved volatilitetsanalyse er fenomenet kjent som en prisforskjell. Når opsjonspriser brukes til å beregne implisitt volatilitet (IV), blir det klart at alle individuelle opsjonsangrep og tilhørende IV-nivåer er at IV-nivåene for hver streik ikke alltid er det samme - og at det er mønstre for dette IV variabilitet. Selv om du kanskje har sett IV-verdier for en bestemt aksje før, kommer disse vanligvis ut av en gjennomsnittlig (noen ganger veid) av alle streik eller i nærheten av pengene streiker, eller til og med pengepenger i nærmeste handelsmåned. Som du ser nærmere på, men som vi vil gjøre her, vil variasjonen av IV langs opsjonsstrekkskjeden avsløre det som kalles en IV-skrå. Det er to hovedgrupper av skråninger - horisontal og vertikal. Det vertikale skrået blir først sett. I dette tilfellet vil du se hvordan volatiliteten endres avhengig av streikprisen. Så velg et eksempel på en horisontal skjevhet, som er en skjev tid (alternativer med forskjellige utløpsdatoer). Forward og Reverse Skews Det er to hovedtyper av vertikale IV skår - fremover (positiv) eller revers (negativ). Alternativene på børsindekser (dvs. OEX. SPX) har en permanent omvendt IV-skjevhet. Dette mønsteret av IV variabilitet er vanlig for de fleste aksjemarkedsindekser og mange av aksjene som utgjør disse indeksene. Med en omvendt vertikal IV-skjevhet, ved lavere alternativstrekk IV er høyere og ved høyere alternativ streik IV er lavere. Figur 12 viser et eksempel på en omvendt IV-skjevhet på SampP 500-aksjeindeksoppkallingsalternativene. Generert ved hjelp av OptionVue 5 Options Analysis Software. Figur 12: Omvendt IV skjev på SampP 500-indeksanropsalternativer. IV faller beveger seg fra lavere til høyere poeng på strekkpriskjeden, sett i IV-nivåene fremhevet i gult. Den første av tre datakolonner (ved siden av streikene) i figur 12 inneholder opsjonsmarkedspriser og den høyest høyre kolonnen inneholder tidspremie på alternativene. Pilene peker på høyere og lavere streik i begge utløpsmåneder med tilhørende IV-nivåer, noe som indikerer vertikal omvendt skjevhet. Det er lett å identifisere vertikal omvendt skjevhet i figur 12. Eksempelvis har opsjonsalternativet i august 1440 en IV på 28,21 sammenlignet med en lavere IV på den høyere august 1540-anropsstreisen, som har en IV på 23,6. Jo lavere alternativene i streikkjeden (enten samtaler eller sett), jo høyere IV vil være. September-opsjonene er inkludert i figur 12 og skrået er også tilstede der. Merk at IV-nivåene over tid (august vs september) ikke er de samme på disse streikene. I stedet har august månedens opsjoner utviklet et høyere nivå på IV. Dette er kjent som en horisontal skjevhet, som diskuteres nedenfor. Som du ser i figur 13, som inneholder implisitte volatilitetsnivåer på SampP 500 aksjeindeksopsettopsjoner (for samme dag som i figur 12), er IV i august 1460 satt streik 26,9. Når du beveger deg ned i streikkjeden, stiger IV imidlertid til 37,6, sett på 1340-streiken. Disse IV-nivåene ble fanget ved avslutning av handel etter en stor nedgang i SampP (-44 poeng) 9. august 2007. Mens skævheten alltid er der, kan den intensivere følgende markedsdråper. Omvendt eller fremoverskjev finnes stort sett som svar på muligheten for et markedskrasj som ikke kan fanges i standardprismodellene. Det vil si at risikoen er priset i opsjonene for å ta hensyn til muligheten, uansett fjernt når som helst, av et stort markedssvingning. Generert ved hjelp av OptionVue 5 Options Analysis Software Figur 13: Omvendt IV skjev på SampP 500-indeks put-alternativer. IV faller beveger seg fra lavere til høyere poeng på strekkpriskjeden, sett i IV-nivåene fremhevet i gult. Generert ved hjelp av OptionVue 5 Alternativer Analyses Software Figur 14. Videresend (Positiv) IV Skjev på Mars Kaffeoppringingsalternativer. IV-nivåene stiger til høyere poeng på strekkpriskjeden. Figur 14 viser en vertikal fremoverskråning på mars kaffekost. Med en fremover vertikal IV skjevhet, ved lavere alternativstrekk IV er lavere og ved høyere alternativ streik IV er høyere. Med varer øker den høyere IV vanligvis på høyere streiker på grunn av den oppfattede risikoen for priseksplosjon til oppsiden som følge av en plutselig forsyningsforstyrrelse. IV-nivåene kan øke på utgående penger, for eksempel hvis det er voksende mulighet for frost som kan forstyrre forsyningen. Hvis hendelsen ikke viser seg, kan IV-nivåene raskt gå tilbake til flere normale nivåer. Sporene som er identifisert i figurene 12 til 14, kan best karakteriseres som smirks, men det er mulig å finne forskjellige mønstre av variabilitet. Mønstre kan til tider ligne et smil, noe som betyr at IV-nivåene på out-of-the-money setter og samtaler er forhøyet i forhold til alternativene nær eller på penger. Dette kan oppstå i forkant av nyhetsmeldinger i næringslivet eller på ventende nyheter om en art som sannsynligvis vil resultere i et stort trekk for en aksje. Det omvendte skjevet i figurene 12 og 13 derimot er alltid tilstede, selv om de relative og absolutte nivåene av IV på streikene kan endres avhengig av nivåer av investorrisiko i markedet til enhver tid. Horisontale skrifter I figur 15 kan man se en horisontal skråning i mars for kaffeoppringningsalternativer. Det er en 5 forskjell mellom IV-nivåene på de 155 ringesignalene og 155 mars samtalealternativer, med den forrige måneden å ha høyere nivåer. Generelt er det mulig for opsjoner i en måned å skaffe høyere IV-nivåer enn andre måneder, og som med varer, gjelder det for aksjer. Dette fenomenet er i stor grad drevet av forventede prisbevegelser rundt en forestående nyhetshendelse eller muligens vær eller forsyningsforhold som kan påvirke prisen på varer. Disse skjevhetene kan oppstå og forsvinne når nyhetsarrangementet nærmer seg og deretter går. Generert ved hjelp av OptionVue 5 Alternativer Analyses Software Figur 15. Horisontal IV skjev på mars kaffeoppringingsalternativer. IV for utropsfrie opsjoner i desember har en positiv positiv skjevhet. Alternativene handler også på høyere IV nivåer enn sine kolleger i mars (det vil si 155 anropsalternativer). Konklusjon I dette segmentet av volatilitetsopplæringen presenteres flere typer opsjon IV-skiver. Omvendt skrå, fremover skrå og horisontal skrå. Dette er vanlige typer skråninger som finnes i opsjonsmarkeder. Den eksakte formen kan variere i hver virkelighets tilfelle, men de grunnleggende strukturer vil gjenta igjen og igjen. Strategier kan brukes for å identifisere skews som optimaliserer IV-prisingen og mulige endringer i skarp prissetting som kan oppstå når en skjevhet går tilbake til forkantige nivåer. QuotViolent Rotationsquot - Record Equity ETF-innstrømmer, registrer EM-gjeldsutløp. Og det begynner bare i løpet av helgen, rapporterte vi at som et resultat av Trump-seieren, gjennomgikk markedet noen virkelig svimlende eiendomsrotasjoner og fondsstrømmer, noe som førte til trillioner i gevinster (for aksjer) og tap (for kreditt). I dag, etter de siste Lipper - og EPFR-fondsstrømdataene, kan vi si at de hidtil usete fondsstrømmene har fortsatt, med mange poster utarbeidet over hele linja. Ifølge Lipper-dataene, i uken avsluttet 16. november, oversvømmet investorene 23,6 milliarder kroner i nye kontanter på amerikanske aksjer i den siste uken, de fleste i nesten to år og den tredje største trekningen for disse midlene på rekord. Dette tallet besto av en innskrivning på 27 milliarder kroner til aksjefondets ETFs, noe som tyder på at selv i øyeblikk av topp eufori, er aktive ledere ikke i stand til å få finansiering: Amerikanske baserte aksjefond har postet ytterligere 3,4 milliarder i utganger i den siste uken. I mellomtiden, som forventet, hadde amerikanske baserte skattepliktige obligasjonsfond betydelige utganger, som utgjorde 5,9 milliarder kroner i tredje rette uka med utgående mellom fond og ETF. Og ikke engang ta opp Emerging Market-obligasjoner: de så bare rekordutganger. Dette betyr at etter mange år med spådommer om en stor rotasjon fra aksjer til obligasjoner, fant den endelig sted. men hvis du blinket for lenge, savnet du det. Faktisk, som The Long View Twitter-kontoen sier det, har demokratiseringen av å investere risiko. Varmt penger skaper skråt da større folkemengder rush gjennom illikvide utganger, masse. Vel, denne uken ble de rushing ut av noe priser relatert og flom i egenkapital-relaterte produkter. For et annet perspektiv, denne gangen gjennom EPFRs øyne, går vi til Bank of Americas Michael Hartnett som oppsummerer de ukene hendelsene med to ord: voldelig rotasjon, og fortsetter å liste hvorfor: R ecord innstrømning til egenkapital-ETFs, registrerer tilstrømning til finansielle sektorfond, største obligasjonsinnløsninger på 3 år, registrerer innløsninger fra EM-gjeld. Store rotasjonsstrømmer: Største egenkapitalinnstrømninger på 2 år (28 milliarder kroner), de største utbyttene i 3 år (18 milliarder kroner), bredest ukentlige forskjell mellom aksjemarkedsstrømmer noensinne. Handel med et sekulært inflekteringspunkt: Hvis BREXIT markerte 5000 år lavt i globale renter, var Trump-markert øyeblikk investorer begynt å posisjonere for obligasjonsmarkedet. Utbyttet kan øke rasktprisen, alltid voldsomt stor på sekulære bøyningspunkter som overskudd korrigert raskt (f. eks. Jul80-okt81 Amerikanske obligasjonsutbytter økte fra 10 til 16 ved okt82 gir tilbake ved 10). Forpliktelser mot aksjestrømmer: siste tiår 1,5 tonn innstrømning til globale obligasjonsfond vs 0 for globale aksjefond (Figur 4) fondsstrømmer (unntatt ETF) viser ekstrem divergens av 1,1 tonn innløp i forhold til 1,3 tn egenkapitalutgang (figur 5). Bond blodbad: denne uken største EM gjeld innløsninger på rekord (figur 2) største muni bond utløp i tre år største utstedelse av statskassen i 12 måneder. Dollar smerte handler: økning i DXYgt100 forårsaker største utganger av edle metaller i 3 år med størst EM-utgang i 14 måneder. Inflasjonsrotasjon: registrering av finansielle innstrømninger (monster 7,2 milliarder figur 1) største materialinnstrømning på tre år 23. uke av TIPS-innstrømning (0,8 milliarder) innstrømning til banklånsmidler 18 av de siste 20 ukene. Passiv smashing aktiv: Merk forbløffende kontrast denne uken mellom rekordstrøm til egenkapital ETFs (34 milliarder kroner) 37. straight week av aksjefondsstrømmenes utløp siden 2002, 2,1 tonn innstrømning til passive midler mot 1,8 tonn utgående fra aktive midler (figur 3). Vold mot fred: Hva kunne midlertidig arrestere Nov stampede ut av obligasjoner. svake data1st post-tromme data var sterke ukentlig innledende arbeidsledighetskrav amp dårlig ugentlige boliglån søknader tallene neste uke representerer første rene post-valg datamortgage apps mer imp for us2nd påfølgende svak boliglån søknader lesing (30-årige boliglånene opp 40bps til 3,94 siden valg) trengte å berolige obligasjonsmarkedet (data utgitt 23.). Noen flere detaljer om hva som har vært en virkelig historisk uke: Aksjer: største innstrømning på 2 år (27,5 milliarder) (34 milliarder innstrømninger til ETFer oppveid av 7 milliarder utgående fra fond) Obligasjoner: Største utløp siden juni 13 (18,1 milliarder kroner) Edelmetaller: største utflømninger siden juni 13 (2,7 mrd.) Utgangsstrøm fra EM-gjeldsfond (6,6 mrd.) Største utganger fra munikapitalfond siden juni 13 (3,0 mrd) Største utganger fra GovtTsy-fond i 12 måneder (3,4 mrd) Chunky 3.8 mrd utløp fra HY obligasjonsfond 3 rette uker) 2,4 milliarder utgående fra IG-obligasjonsfond 23 rette uker med TIPS-innløp (0,8 milliarder) Innløp til banklånsmidler i 18 siste 20 uker (0,6 milliarder) EM: største ukentlige utløp i 14 måneder (5,4 milliarder kroner) største ukentlige innstrømninger på 2 år (30,7 milliarder kroner) Europa: sjeldne 0,8 milliarder innstrømninger (størst i 9 måneder) Japan: 1,0 milliarder utganger (utløp i 3 siste 4 uker) Etter sektor: monetær tilstrømning til finanssektoren (7,2 milliarder kroner) 3,1 milliarder) Største materialinnstrømning på 3 år (1,4 milliarder kroner) 7 rette uker med forbrukerutganger (0,8 milliarder kroner) Og husk på Det er bare en uke etter valgresultatene: strømningsfestet er bare i gang. Tradisjonelt, i slike tider med voldelige rotasjoner, overlever mange hedgefond bare ikke fordi de blir fanget opp i marginanropene, ikke kan selge til modellerte priser og ikke reposisjoner raskt nok. Vi burde kjenne navnene på de første dødsfallene innen dager. Dette trekket i FX gjør det så blott åpenbart Fed. kommer til å gjøre en annen runde QE. Bankstøttene leker alle bra fordi, etter all usd, er den universelle finansieringsvalutaen. Neste uke er det bare tre dager som handler usd-markeder, og det er mange makroer. Dette shit-showet blir helt uanstendig, og forhandlerne må være bekymret med alle stoppene de har tatt ut i de store. Jeg tror seriøst at det er en konsert CB spiller i FX akkurat nå. Disse trekkene er ikke bare spekulasjoner, modellfond, CTA, Pensjonsfond, ect --- Det er et oppsett for lettelse, i min ydmyke mening.

Flytting Gjennomsnitt Metode Prognose

Flytte gjennomsnitt: Hva er det og hvordan beregne det Se på videoen eller les artikkelen under: Et bevegelige gjennomsnitt er en teknikk for å få en generell ide om trender i et datasett. Det er et gjennomsnitt av et undergrupper av tall. Det bevegelige gjennomsnittet er ekstremt nyttig for å prognose langsiktige trender. Du kan beregne det for en periode. Hvis du for eksempel har salgsdata i en tjueårsperiode, kan du beregne et femårig glidende gjennomsnitt, et fireårig glidende gjennomsnitt, et treårig glidende gjennomsnitt og så videre. Aksjemarkedet analytikere vil ofte bruke et 50 eller 200 dagers glidende gjennomsnitt for å hjelpe dem å se trender på aksjemarkedet og (forhåpentligvis) prognose hvor aksjene er på vei. Et gjennomsnitt representerer 8220 middling8221 verdien av et sett med tall. Det bevegelige gjennomsnittet er nøyaktig det samme, men gjennomsnittet beregnes flere ganger for flere delsett av data. Hvis du for eksempel vil ha et toårig glidende gjennomsnitt for et datasett fra 2000, 2001, 2002 og 2003, vil du finne gjennomsnitt for delmengder 20002001, 20012002 og 20022003. Flytte gjennomsnitt er vanligvis plottet og er best visualisert. Beregne et 5-års flytende gjennomsnitt Eksempel Eksempelproblem: Beregn et femårig glidende gjennomsnitt fra følgende datasett: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6,4M Gjennomsnittlig salg for andre delmengde på fem år (2004 8211 2008). sentrert rundt 2006, er 6,6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6,6M Gjennomsnittlig salg for tredje delmengde på fem år (2005 8211 2009). sentrert rundt 2007, er 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Fortsett å beregne hvert femårs gjennomsnitt, til du når slutten av settet (2009-2013). Dette gir deg en rekke poeng (gjennomsnitt) som du kan bruke til å tegne et diagram over bevegelige gjennomsnitt. Følgende Excel-tabell viser deg de bevegelige gjennomsnittene beregnet for 2003-2012 sammen med en scatterplot av dataene: Se videoen eller les trinnene nedenfor: Excel har et kraftig tillegg, Data Analysis Toolpak (hvordan du laster inn dataene Analyse Toolpak) som gir deg mange ekstra muligheter, inkludert en automatisert glidende gjennomsnittsfunksjon. Funksjonen beregner ikke bare glidende gjennomsnitt for deg, det graver også de opprinnelige dataene samtidig. sparer deg ganske mange tastetrykk. Excel 2013: Trinn 1: Klikk 8220Data8221-kategorien og klikk deretter 8220Data Analysis.8221 Trinn 2: Klikk 8220Gjennomsnitt8221 og klikk deretter 8220OK.8221 Trinn 3: Klikk på 8220Input Range8221-boksen og velg deretter dataene dine. Hvis du inkluderer kolonneoverskrifter, må du kontrollere at etikettene er i første rekkefelt. Trinn 4: Skriv inn et intervall i boksen. Et intervall er hvor mange tidligere poeng du vil bruke Excel til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. For eksempel vil 822058221 bruke de forrige 5 datapunktene til å beregne gjennomsnittet for hvert påfølgende punkt. Jo lavere intervallet, desto nærmere er det bevegelige gjennomsnittet ditt til ditt opprinnelige datasett. Trinn 5: Klikk i boksen 8220Output Range8221 og velg et område på regnearket der du vil at resultatet skal vises. Eller klikk på 8220New-regneark8221-knappen. Trinn 6: Kontroller 8220Chart Output8221-boksen hvis du vil se et diagram over datasettet ditt (hvis du glemmer å gjøre dette, kan du alltid gå tilbake og legge til det eller velge et diagram fra 8220Insert8221-fanen.8221 Trinn 7: Trykk på 8220OK .8221 Excel vil returnere resultatene i området du angav i trinn 6. Se videoen, eller les trinnene nedenfor: Eksempelproblem: Beregn treårig glidende gjennomsnitt i Excel for følgende salgsdata: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56M), 2013 (64M). 1: Skriv inn dataene i to kolonner i Excel. Den første kolonnen skal ha året og den andre kolonnen de kvantitative dataene (i dette eksemplet problemet, salgstallene). Kontroller at det ikke er noen tomme rader i celledataene. : Beregn det første treårsmediet (2003-2005) for dataene. For dette prøveproblemet, skriv 8220 (B2B3B4) 38221 i celle D3. Beregne det første gjennomsnittet. Trinn 3: Dra firkanten nederst til høyre hjørne d eier å flytte formelen til alle cellene i kolonnen. Dette beregner gjennomsnitt for etterfølgende år (for eksempel 2004-2006, 2005-2007). Dra formelen. Trinn 4: (Valgfritt) Opprett en graf. Velg alle dataene i regnearket. Klikk på 8220Insert8221-fanen, klikk deretter 8220Scatter, 8221 og klikk deretter 8220Skatter med glatte linjer og markører.8221 En graf over det bevegelige gjennomsnittet ditt vil vises på regnearket. Sjekk ut vår YouTube-kanal for mer statistikk Hjelp og tips Flytte gjennomsnitt: Hva det er og Hvordan beregne det var sist endret: 8. januar 2016 av Andale 22 tanker om ldquo Flytende gjennomsnitt: Hva det er og Hvordan beregne det rdquo Dette er perfekt og enkelt å assimilere. Takk for arbeidet Dette er veldig klart og informativt. Spørsmål: Hvordan beregner man et 4-års glidende gjennomsnitt Hvilket år vil det 4-årige glidende gjennomsnittssentret på Det sitte på slutten av det andre året (dvs. 31. desember). Kan jeg bruke gjennomsnittlig inntekt til å prognose fremtidig inntjening. Noen vet om sentrert mener, vennligst vennligst fortell meg om noen vet det. Her er det gitt at vi må vurdere 5 år for å få det som er i sentrum. Så hva om resten årene hvis vi ønsker å bli gjennomsnittet av 20118230, har vi ikke flere verdier etter 2012, da hvordan skulle vi beregne det? Som du don8217t har mer info, det ville være umulig å regne ut 5 år MA for 2011. Du kan få et toårig glidende gjennomsnitt skjønt. Hei, takk for videoen. En ting er imidlertid uklart. Hvordan lage en prognose for de kommende månedene Videoen viser prognose for månedene for hvilke data som allerede er tilgjengelige. Hei, Rå, I8217m jobber med å utvide artikkelen for å inkludere prognoser. Prosessen er litt mer komplisert enn å bruke tidligere data skjønt. Ta en titt på denne Duke University-artikkelen, som forklarer det i dybden. Hilsen, takk for en klar forklaring. Hei Kan ikke finne linken til den foreslåtte Duke University-artikkelen. Forespørsel om å legge inn linken againFORECASTING Forecasting kan bredt betraktes som en metode eller en teknikk for å estimere mange fremtidige aspekter ved en bedrift eller annen operasjon. Det er mange teknikker som kan brukes til å oppnå målet om prognoser. For eksempel kan et detaljhandelsfirma som har vært i virksomhet i 25 år, prognostisere salgsvolumet i det kommende året basert på erfaringen i løpet av 25-årsperioden, da en prognosemetode baserer fremtidsprognosen på tidligere data. Mens begrepet x0022forecastingx0022 ser ut til å være ganske teknisk, er planlegging for fremtiden et kritisk aspekt ved å administrere enhver organisasjon, virksomhet, ideell eller annen. Faktisk er den langsiktige suksessen til enhver organisasjon nært knyttet til hvor godt ledelsen av organisasjonen er i stand til å forutse sin fremtid og utvikle hensiktsmessige strategier for å håndtere sannsynlige fremtidsscenarier. Intuisjon, god vurdering og en bevissthet om hvor godt økonomien gjør, kan gi lederen til et bedriftsfirma en grov ide (eller x0022feelingx0022) av det som sannsynligvis vil skje i fremtiden. Ikke desto mindre er det ikke lett å omdanne en følelse om fremtiden til et presist og nyttig nummer, for eksempel neste årssalgsvolum eller råvarekostnaden per utgangsenhet. Prognosemetoder kan bidra til å estimere mange slike fremtidige aspekter ved en forretningsdrift. Anta at en prognosekspert har blitt bedt om å gi estimater av salget for et bestemt produkt for de neste fire kvartaler. Man kan enkelt se at en rekke andre beslutninger vil bli påvirket av prognosene eller estimatene av salgsmengder som foreskriveren har gitt. Klart vil produksjonsplaner, råvareinnkjøpsplaner, retningslinjer for varebeholdninger og salgskvoter bli påvirket av slike prognoser. Som et resultat kan dårlige prognoser eller estimater føre til dårlig planlegging og dermed føre til økte kostnader for virksomheten. Hvordan skal man gå om å utarbeide kvartalsvise prognosen for salgsvolumet Man vil sikkert se gjennom de faktiske salgsdataene for det aktuelle produktet i tidligere perioder. Anta at prospektoren har tilgang til faktiske salgsdata for hvert kvartal i løpet av 25 år som firmaet har vært i virksomhet. Ved hjelp av disse historiske dataene kan forecasteren identifisere det generelle salgsnivået. Han eller hun kan også avgjøre om det er et mønster eller en trend, for eksempel en økning eller reduksjon i salget over tid. En videre gjennomgang av dataene kan avsløre noen form for sesongmessig mønster, for eksempel toppsalg som skjer før en ferie. Således ved å se på historiske data over tid, kan forecasteren ofte utvikle en god forståelse av det foregående salgsmønsteret. Å forstå et slikt mønster kan ofte føre til bedre prognoser for fremtidig salg av produktet. I tillegg, hvis forecasteren er i stand til å identifisere faktorene som påvirker salget, kan historiske data om disse faktorene (eller variablene) også brukes til å generere prognoser for fremtidige salgsmengder. Alle prognosemetoder kan deles inn i to brede kategorier: kvalitative og kvantitative. Mange prognoseteknikker bruker tidligere eller historiske data i form av tidsserier. En tidsserie er ganske enkelt et sett med observasjoner målt på suksessive punkter i tid eller over påfølgende tidsperioder. Prognoser gir i hovedsak fremtidige verdier av tidsseriene på en bestemt variabel som salgsvolum. Fordeling av prognosemetoder i kvalitative og kvantitative kategorier er basert på tilgjengeligheten av historiske tidsseriedata. Kvalitative prognostiseringsteknikker bruker generelt dommen av eksperter på det aktuelle feltet for å generere prognoser. En viktig fordel ved disse prosedyrene er at de kan brukes i situasjoner hvor historiske data ikke er enkelt tilgjengelige. Videre, selv når historiske data er tilgjengelige, kan betydelige endringer i miljøforhold som påvirker relevante tidsserier, gjøre bruken av tidligere data irrelevante og tvilsomme i å prognostisere fremtidige verdier av tidsserien. Tenk for eksempel at historiske data om bensin salg er tilgjengelige. Hvis regjeringen da implementerte et bensin ranseringsprogram, endrer måten bensin blir solgt, må man stille spørsmålstegn ved gyldigheten av en bensinsalgsprognose basert på tidligere data. Kvalitative prognosemetoder gir en måte å generere prognoser i slike tilfeller. Tre viktige kvalitative prognosemetoder er: Delphi-teknikken, scenariet skriftlig og emnet tilnærming. DELPHI TECHNOLOGY. I Delphi-teknikken blir det forsøkt å utvikle prognoser gjennom x0022group konsensus. x0022 Vanligvis blir et panel av eksperter bedt om å svare på en rekke spørreskjemaer. Eksperter, fysisk skilt fra og ukjent til hverandre, blir bedt om å svare på et første spørreskjema (et sett med spørsmål). Deretter utarbeides et andre spørreskjema med informasjon og meninger fra hele gruppen. Hver ekspert blir bedt om å revurdere og revidere hans eller hennes første svar på spørsmålene. Denne prosessen fortsetter til en viss konsensus blant eksperter er nådd. Det skal bemerkes at målet med Delphi-teknikken ikke er å produsere et enkelt svar på slutten. I stedet forsøker det å produsere en relativt smal spredning av opinionx2014sområdet hvor meninger fra flertallet av eksperter ligger. SCENARIO SKRIFT. Under denne tilnærmingen starter forecasteren med forskjellige sett av antagelser. For hvert sett av antagelser er et sannsynlig scenario av forretningsresultatet kartlagt. Dermed vil forecasteren kunne generere mange forskjellige fremtidige scenarier (som svarer til de ulike settene av antagelser). Beslutningsmannen eller forretningsmannen presenteres med de ulike scenariene, og må bestemme hvilket scenario som mest sannsynlig vil seire. Emneoppgave. Den subjektive tilnærmingen tillater at enkeltpersoner som deltar i prognosebeslutningen, kommer frem til en prognose basert på deres subjektive følelser og ideer. Denne tilnærmingen er basert på forutsetningen om at et menneskelig sinn kan komme til en beslutning basert på faktorer som ofte er svært vanskelig å kvantifisere. x0022Brainstorming sessionsx0022 brukes ofte som en måte å utvikle nye ideer på eller for å løse komplekse problemer. I løst organiserte økter, føler deltakerne seg fri fra pressetrykket, og enda viktigere kan uttrykke sine synspunkter og ideer uten frykt for kritikk. Mange bedrifter i USA har begynt å bruke den subjektive tilnærmingen i økende grad. Kvantitative prognosemetoder Kvantitative prognosemetoder brukes når historiske data om variabler av interesse er tilgjengeligex2014 disse metodene er basert på en analyse av historiske data angående tidsseriene til den spesifikke variabelen av interesse og muligens andre relaterte tidsserier. Det er to hovedkategorier av kvantitative prognosemetoder. Den første typen bruker den siste trenden for en bestemt variabel for å basere fremtidig prognose for variabelen. Da denne kategorien av prognosemetoder bare bruker tidsserier på tidligere data av variabelen som forventes, blir disse teknikkene kalt tidsserie-metoder. Den andre kategorien av kvantitative prognose teknikker bruker også historiske data. Men når vi forutsier fremtidige verdier av en variabel, undersøker forecaster årsak-og-effekt-relasjonene til variabelen med andre relevante variabler som nivået av forbrukertillid, endringer i forbrukerens disponible inntekter, renten som forbrukerne kan finansiere sine utgifter på gjennom låneopptak, og økonomienes tilstand representert av slike variabler som arbeidsledigheten. Således bruker denne kategorien av prognostiseringsteknikker tidligere tidsserier på mange relevante variabler for å produsere prognosen for interessevarianten. Forekomsteknikker som faller under denne kategorien kalles årsaksmetoder, som grunnlag for slik prognose er årsakssammenheng mellom variabelen prognostisert og andre tidsserier valgt for å bidra til å generere prognosene. TIDSREGNSMETODER FOR PROSPEKTERING. Før du diskuterer tidsseriemetoder, er det nyttig å forstå oppføringene av tidsserier generelt. Tidsserier består av fire separate komponenter: trendkomponent, syklisk komponent, sesongkomponent og uregelmessig komponent. Disse fire komponentene ses som å gi spesifikke verdier for tidsseriene når de kombineres. I en tidsserie, blir målinger tatt på suksessive punkter eller over påfølgende perioder. Målingene kan tas hver time, dag, uke, måned eller år, eller ved noe annet vanlig (eller uregelmessig) intervall. Mens de fleste tidsseriedata generelt viser noen tilfeldige svingninger, kan tidsseriene fortsatt vise gradvise skift til relativt høyere eller lavere verdier over en lengre periode. Den gradvise forandringen av tidsseriene henvises ofte til av profesjonelle forutsetninger som trenden i tidsseriene. En trend oppstår på grunn av en eller flere langsiktige faktorer, for eksempel endringer i befolkningsstørrelse, endringer i befolkningens demografiske egenskaper og forandringer i smak og forbrukernes preferanser. For eksempel kan produsenter av biler i USA se at det er store variasjoner i bilsalg fra en måned til den neste. Men ved å gjennomgå automatisk salg i løpet av de siste 15 til 20 årene, kan bilprodusentene oppdage en gradvis økning i årlig salgsvolum. I dette tilfellet øker trenden for automatisk salg over tid. I et annet eksempel kan trenden reduseres over tid. Profesjonelle prognosere beskriver ofte en økende trend med en stigende skrå linje og en nedadgående trend med en nedadgående skrå linje. Ved å bruke en rett linje for å representere en trend, er det bare en forenkling i mange situasjoner, kan ikke-lineære trender mer nøyaktig representere den virkelige trenden i tidsseriene. Selv om en tidsserie ofte kan vise en trend over en lang periode, kan det også vise alternerende sekvenser av punkter som ligger over og under trendlinjen. En hvilken som helst tilbakevendende sekvens av punkter over og under trenderlinjen som varer mer enn et år regnes for å utgjøre den sykliske komponenten av tidsserien x2014.det er at disse observasjonene i tidsseriene avviker fra trenden på grunn av konjunktursvingninger (fluktuasjoner som gjentas med intervaller på mer enn ett år). Tidsserien til aggregatutgangen i økonomien (kalt det reelle bruttonasjonalproduktet) gir et godt eksempel på en tidsserie som viser syklisk oppførsel. Mens trendlinjen for bruttonasjonalproduktet (BNP) er stigende, viser produksjonsveksten en konjunktiv oppførsel rundt trendlinjen. Denne konjunkturoppførelsen av BNP har blitt kalt konjunkturer av økonomer. Den sesongbaserte komponenten ligner den konjunkturelle komponenten ved at de begge refererer til noen regelmessige svingninger i en tidsserie. Det er imidlertid en viktig forskjell. Mens sykliske komponenter i en tidsserie identifiseres ved å analysere flerårige bevegelser i historiske data, oppdager sesongbestandige komponenter det vanlige variasjonsmønsteret i tidsseriene innen ettårig perioder. Mange økonomiske variabler viser sesongmessige mønstre. Eksempelvis produsenter av svømmebassenger opplever lavt salg i høst - og vinterhalvåret, men de oppdager toppsalg av svømmebassenger i løpet av vår - og sommermånedene. Produsenter av snøfjerningsutstyr, derimot, opplever det motsatte årlige salgsmønsteret. Komponenten i tidsseriene som fanger variabiliteten i dataene på grunn av sesongvariasjoner kalles sesongkomponenten. Den uregelmessige komponenten av tidsserien representerer resterende igjen i en observasjon av tidsseriene når virkningene på grunn av trend, syklisk og sesongkomponenter er ekstrahert. Trend, konjunktur og sesongkomponenter regnes for å ta hensyn til systematiske variasjoner i tidsseriene. x0027h e uregelmessig komponent står dermed for tilfeldig variabilitet i tidsseriene. De tilfeldige variasjonene i tidsseriene er igjen forårsaket av kortsiktige, uventede og ikke-gjenværende faktorer som påvirker tidsseriene. Den uregelmessige komponenten av tidsserien, av naturen, kan ikke forutsies på forhånd. TIDS SERIES FORECASTING BRUKE SMOOTHING METHODS. Utjevningsmetoder er hensiktsmessige når en tidsserie ikke viser noen signifikante effekter av trend-, sykliske eller sesongbestandige komponenter (ofte kalt en stabil tidsserie). I et slikt tilfelle er målet å jevne ut den uregelmessige delen av tidsserien ved å bruke en gjennomsnittsprosess. Når tidsserien er utjevnet, brukes den til å generere prognoser. Den bevegelige gjennomsnittsmetoden er trolig den mest brukte utjevningsteknikken. For å glatte tidsseriene, bruker denne metoden gjennomsnittet av et antall tilgrensende datapunkter eller perioder. Denne gjennomsnittsprosessen bruker overlappende observasjoner for å generere gjennomsnitt. Anta at en forecaster ønsker å generere tre-års glidende gjennomsnitt. Forecaster ville ta de tre første observasjonene av tidsseriene og beregne gjennomsnittet. Deretter vil forecasteren slippe den første observasjonen og beregne gjennomsnittet av de neste tre observasjonene. Denne prosessen vil fortsette til tre-års gjennomsnitt beregnes ut fra dataene som er tilgjengelige fra hele tidsserien. Uttrykket x0022movingx0022 refererer til måten gjennomsnittene beregnes for2014forforskeren beveger seg opp eller ned i tidsserien for å velge observasjoner for å beregne et gjennomsnitt av et fast antall observasjoner. I tre-periode-eksemplet vil gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig de siste tre observasjonene av data i tidsseriene være som prognosen for neste periode. Denne prognosenverdien for neste periode, sammenholdt med de to siste observasjonene i den historiske tidsserien, ville gi et gjennomsnitt som kan brukes som prognose for den andre perioden i fremtiden. Beregningen av et tre-års glidende gjennomsnitt kan illustreres som følger. Anta at en forecaster ønsker å prognose salgsvolumet for amerikanskgjorte biler i USA for det neste året. Salg av amerikanskgjorte biler i USA i løpet av de foregående tre årene var: 1,3 millioner, 900,000 og 1,1 millioner (den siste observasjonen rapporteres først). Tre-års glidende gjennomsnitt i dette tilfellet er 1,1 millioner biler (det vil si: (1,3 0,90 1,1) 3 1,1). Basert på tre-års glidende gjennomsnitt, kan prognosen forutse at 1,1 millioner amerikanskgjorte biler mest sannsynlig blir solgt i USA neste år. Ved beregning av bevegelige gjennomsnitt for å generere prognoser, kan forecasteren eksperimentere med forskjellig lengde glidende gjennomsnitt. Forecaster vil velge lengden som gir høyest nøyaktighet for prognosene som genereres. x0022 Det er viktig at prognosene ikke genereres for langt fra de faktiske fremtidige resultatene. For å undersøke nøyaktigheten av prognosene som er generert, utarbeider prognosemenn generelt et mål for prognosefeilen (det vil si forskjellen mellom den prognostiserte verdien for en periode og den tilhørende faktiske verdien av variabelen av interesse). Anta at salgsvolumet for amerikanskgjorte biler i USA er beregnet til å være 1,1 millioner biler i et gitt år, men bare jeg millioner biler selges faktisk det året. Prognosen feilen i dette tilfellet er lik 100.000 biler. Med andre ord overvurderte forecasteren salgsvolumet for året med 100.000. Selvfølgelig vil prognosefeil noen ganger være positiv og andre ganger være negativ. Således tar et enkelt gjennomsnitt av prognosefeil over tid ikke fange den virkelige størrelsen av prognosefeil. Store positive feil kan ganske enkelt avbryte store negative feil, noe som gir et misvisende inntrykk av nøyaktigheten av prognosene som genereres. Som et resultat bruker prognosemennene vanligvis feilen i gjennomsnittlige kvadrater for å måle prognosen feil. Den gjennomsnittlige kvadratfeilen, eller MSE, er gjennomsnittet av summen av kvadrert prognosefeil. Dette tiltaket, ved å ta firkantene av prognosefeil, eliminerer sjansen for at negative og positive feil avbrytes. Ved å velge lengden på de bevegelige gjennomsnittene, kan en forecaster bruke MSE-målet til å bestemme antall verdier som skal inkluderes i beregning av de bevegelige gjennomsnitt. Forecasteren eksperimenterer med forskjellige lengder for å generere bevegelige gjennomsnitt og beregner deretter prognosefeil (og tilhørende middelkvadratfeil) for hver lengde som brukes til å beregne glidende gjennomsnitt. Deretter kan forecasteren velge lengden som minimerer den gjennomsnittlige kvadratfeilen av prognosene som genereres. Veidede glidende gjennomsnitt er en variant av bevegelige gjennomsnitt. I den bevegelige gjennomsnittsmetoden får hver observasjon av data samme vekt. I den vektede glidende gjennomsnittsmetoden blir forskjellige vekter tilordnet observasjonene på data som brukes til å beregne de bevegelige gjennomsnittene. Anta igjen at en forecaster ønsker å generere tre-års glidende gjennomsnitt. Under den veide gjennomsnittlige metoden vil de tre datapunktene motta forskjellige vekter før gjennomsnittet beregnes. Generelt mottar den siste observasjonen maksimalvekten, med vekten tilordnet redusert for eldre dataverdier. Beregningen av et treårsvektet glidende gjennomsnitt kan illustreres som følger. Anta at en forspiller igjen vil forutse salgsvolumet for amerikanskgjorte biler i USA for det neste året. Salg av amerikanskgjorte biler til USA i løpet av de foregående tre årene var: 1,3 millioner, 900,000 og 1,1 millioner (den siste observasjonen rapporteres først). Et estimat av det vektede tre-års glidende gjennomsnittet i dette eksemplet kan være lik 1.133 millioner biler (det vil si 1 (36) x (1,3) (26) x (0,90) (16) x (1,1) 3 1,133). Basert på de tre-årige vektede glidende gjennomsnittene, kan prognosen forutsi at 1.133 millioner amerikanskgjorte biler mest sannsynlig blir solgt i USA i det neste året. Nøyaktigheten av vektede gjennomsnittlige prognoser er bestemt på samme måte som for enkle glidende gjennomsnitt. Eksponensiell utjevning er noe vanskeligere matematisk. I hovedsak bruker eksponensiell utjevning imidlertid også vektet gjennomsnittskonsept2014 i form av det veide gjennomsnittet av alle tidligere observasjoner, som det finnes i de relevante tidsseriene for å generere prognoser for neste periode. Uttrykket x0022exponential smoothingx0022 kommer fra det faktum at denne metoden benytter en vektingsplan for de historiske verdiene av data som er eksponentiell i naturen. I vanlige termer tilordnes en eksponentiell vektingsplan maksimalvekten til den siste observasjonen, og vektene synker systematisk, ettersom eldre og eldre observasjoner er inkludert. Nøyaktigheten til prognosene ved bruk av eksponensiell utjevning bestemmes på en måte som ligner den for den bevegelige gjennomsnittsmetoden. TIDS SERIES FORECASTING BRUKE TREND PROJECTION. Denne metoden bruker den underliggende langsiktige trenden i en tidsserie med data for å prognostisere fremtidige verdier. Anta at en forecaster har data om salg av amerikanskgjorte biler i USA de siste 25 årene. Tidsseriedataene på amerikansk bilsalg kan plottes og undersøkes visuelt. Sannsynligvis vil den automatiske salgstidsserien vise en gradvis vekst i salget, til tross for x0022upx0022 og x0022downx0022 bevegelsene fra år til år. Trenden kan være lineær (tilnærmet med en rett linje) eller ikke-lineær (tilnærmet av en kurve eller en ikke-lineær linje). Ofte antar prognoserne en lineær trend, selvfølgelig, hvis en lineær trend antas når faktisk en ikke-lineær trend er tilstede, kan denne feilrepresentasjonen føre til grovt unøyaktige prognoser. Anta at tidsseriene på amerikansk-laget auto-salg er faktisk lineære og dermed kan det representeres av en rett linje. Matematiske teknikker brukes til å finne den rette linjen som mest nøyaktig representerer tidsseriene på automatisk salg. Denne linjen relaterer salg til ulike poeng over tid. Hvis vi antar videre at den siste trenden vil fortsette i fremtiden, kan fremtidige verdier av tidsseriene (prognoser) utledes fra den rette linjen basert på tidligere data. Man bør huske at prognosene basert på denne metoden også skal vurderes på grunnlag av et mål på prognosefeil. Man kan fortsette å anta at forecaster bruker den gjennomsnittlige kvadratfeil som diskuteres tidligere. TIDS SERIES FORECASTING BRUKE TREND OG SEASONAL COMPONENTS. Denne metoden er en variant av trendprojeksjonsmetoden, og benytter seg av sesongkomponenten i en tidsserie i tillegg til trendkomponenten. Denne metoden fjerner sesongvirkningen eller sesongkomponenten fra tidsseriene. Dette trinnet blir ofte referert til som de-sesongbaserte tidsseriene. Når en tidsserie har blitt de-sesongbasert, vil den bare ha en trendkomponent. Trendprojeksjonsmetoden kan da brukes til å identifisere en rettlinjestrøm som representerer tidsseriedataene godt. Deretter genereres prognoser for fremtidige perioder med denne trendlinjen. Det endelige trinnet under denne metoden er å innlemme sesongkomponenten i tidsseriene (bruk det såkalte sesongindeksen) for å justere prognosene basert på trenden alene. På denne måten består prognosene som består av både trend og sesongkomponenter. Man vil normalt forvente at disse prognosene skal være mer nøyaktige enn de som er basert på trendprojeksjonen. FORSIKTIGHETSMETODE. Som nevnt tidligere bruker årsaksmetoder årsak-og-effekt-forholdet mellom variabelen hvis fremtidige verdier er prognostisert og andre relaterte variabler eller faktorer. Den allment kjente årsaksmetoden kalles regresjonsanalyse, en statistisk teknikk som brukes til å utvikle en matematisk modell som viser hvordan et sett med variabler er relatert. Dette matematiske forholdet kan brukes til å generere prognoser. I terminologien som brukes i regresjonsanalysekontekst, kalles variabelen som prognostiseres, avhengig eller responsvariabel. Variabelen eller variablene som bidrar til å prognostisere verdiene av den avhengige variabelen, kalles de uavhengige eller prediktorvariablene. Regresjonsanalyse som benytter en avhengig variabel og en uavhengig variabel og tilnærmer forholdet mellom disse to variablene med en rett linje kalles en enkel lineær regresjon. Regresjonsanalyse som bruker to eller flere uavhengige variabler til å prognose verdier av den avhengige variabelen kalles en multiple regresjonsanalyse. Nedenfor presenteres prognoseteknikken som benytter regresjonsanalyse for den enkle lineære regresjonssaken. Anta at en forecaster har data om salg av amerikanskgjorte biler i USA de siste 25 årene. Forecaster har også identifisert at salg av biler er relatert til individualsx0027 real disponibel inntekt (omtrent sett er inntekt etter skatt betalt, justert for inflasjonsraten). Forecaster har også tilgjengelig tidsserien (for de siste 25 årene) på den reelle disponible inntekten. Tidsseriedataene for amerikanske bilsalg kan tegnes mot tidsseriedataene på real disponibel inntekt, slik at den kan undersøkes visuelt. Mest sannsynlig vil den automatiske salgstidsserien vise en gradvis vekst i salgsvolumet ettersom reall disponibel inntekt øker til tross for sporadisk mangel på consistencyx2014. Det kan til tider være mulig at bilsalg faller selv når real disponibel inntekt stiger. Forholdet mellom de to variablene (automatisk salg som avhengig variabel og real disponibel inntekt som uavhengig variabel) kan være lineær (tilnærmet med en rett linje) eller ikke-lineær (tilnærmet av en kurve eller en ikke-lineær linje). Anta at forholdet mellom tidsseriene på salg av amerikanskgjorte biler og konsumets reelle disponible inntekt faktisk er lineær og dermed kan representeres av en rett linje. En ganske streng matematisk teknikk brukes til å finne den rette linjen som mest nøyaktig representerer forholdet mellom tidsseriene på auto salg og disponibel inntekt. Intuisjonen bak den matematiske teknikken som brukes ved å ankomme til riktig rettlinje, er som følger. Tenk deg at forholdet mellom de to tidsseriene har blitt plottet på papir. Plottet vil bestå av en scatter (eller sky) av poeng. Hvert punkt i plottet representerer et par observasjoner om automatisk salg og disponibel inntekt (det vil si automatisk salg som svarer til gitt nivå av den reelle disponible inntekt i et hvilket som helst år). Spredningen av poeng (i likhet med tidsseriemetoden beskrevet ovenfor) kan ha en oppadgående eller en nedadgående drift. Det vil si at forholdet mellom auto salg og real disponibel inntekt kan tilnærmet ved en oppover eller nedover skrånende rett linje. I all sannsynlighet vil regresjonsanalysen i det nåværende eksemplet gi en oppadgående skråning av straight linex2014as disponibel inntektsøkning, slik at volumet av bilsalg. Å komme til den mest nøyaktige rette linjen er nøkkelen. Formentlig kan man tegne mange rette linjer gjennom spredningen av poeng i plottet. Ikke alle av dem, men vil likevel representere forholdet som kommer til å bli nærmere de fleste poeng, og andre vil være langt unna de fleste punkter i spredningen. Regresjonsanalyse bruker deretter en matematisk teknikk. Ulike rette linjer trekkes gjennom dataene. Avvik av de faktiske verdiene til datapunktene i plottet fra de tilsvarende verdiene som er angitt av den rette linjen valgt i noen tilfelle, blir undersøkt. Summen av kvadratene til disse avvikene fanger essensen av hvor nær en rett linje er til datapunktene. Linjen med den minste summen av kvadratiske avvik (kalt regimeringslinjen x0022least squaresx0022) betraktes som linjen med den beste passformen. Etter å ha identifisert regresjonslinjen, og antar at forholdet basert på tidligere data vil fortsette, kan fremtidige verdier av den avhengige variabelen (prognoser) utledes fra den rette linjen basert på tidligere data. Hvis forecasteren har en ide om hva den reelle disponible inntekt kan være i det kommende året, kan en prognose for fremtidig bilsalg bli generert. Man bør huske at prognoser basert på denne metoden også skal vurderes på grunnlag av et mål på prognosefeil. Man kan fortsette å anta at forecaster bruker den gjennomsnittlige kvadratfeil som diskuteres tidligere. I tillegg til å bruke prognosefeil, bruker regresjonsanalyse ytterligere måter å analysere effektiviteten av den estimerte regresjonslinjen i prognoser. Anderson, David R. Dennis J. Sweeney, og Thomas A. Williams. En introduksjon til ledelsesvitenskap: Kvantitative tilnærminger til beslutningstaking. 8. utg. MinneapolisSt. Paul: West Publishing, 1997. x2014x2014. Statistikk for næringsliv og økonomi. 7. utg. Cincinnati: SouthWestern College Publishing, 1999. Statistiske prognosemetoder Flere regresjonsanalyser: Brukes når to eller flere uavhengige faktorer er involvert, mye brukt for mellomliggende prognoser. Brukes til å vurdere hvilke faktorer som skal inkluderes og hvilke som skal utelukkes. Kan brukes til å utvikle alternative modeller med ulike faktorer. Ikke-lineær regresjon: Antar ikke et lineært forhold mellom variabler - ofte brukt når tiden er den uavhengige variabelen. Trendanalyse: Bruker lineær og ikke-lineær regresjon med tiden som forklarende variabel brukt hvor mønster over tid. Dekomponeringsanalyse: Brukes til å identifisere flere mønstre som vises samtidig i en tidsserie-tidkrevende hver gang den brukes. Brukes også til å deseasonalisere en serie Flytende gjennomsnittlig analyse: Enkle bevegelige gjennomsnitt - prognoser fremtidige verdier basert på et veid gjennomsnitt av tidligere verdier - Lett å oppdatere. Vektet bevegelige gjennomsnitt: Veldig kraftig og økonomisk. De brukes mye der gjentatte prognoser kreves - bruker metoder som sum-of-the-digits og trendjusteringsmetoder. Adaptiv filtrering. En type bevegelige gjennomsnitt som inkluderer en metode for læring fra tidligere feil - kan svare på endringer i den relative betydningen av trend, sesongmessige og tilfeldige faktorer. Eksponentiell utjevning: En bevegelig gjennomsnittlig form for tidsserien prognose-effektiv å bruke med sesongmessige mønstre - lett å justere for tidligere feil - Lett å klargjøre oppfølgingsprognoser - ideelt for situasjoner der mange prognoser må utarbeides - flere forskjellige former brukes avhengig av på tilstedeværelse av trend eller sykliske variasjoner. Hodrick-Prescott Filter: Dette er en utjevningsmekanisme som brukes til å oppnå en langsiktig trendkomponent i en tidsserie. Det er en måte å dekomponere en gitt serie i stasjonære og ikke-stationære komponenter på en slik måte at summen av kvadrater i serien fra den ikke-stationære komponenten er minst med en straff for endringer i derivatene til den ikke-stationære komponenten. Modellering og simulering: Modell beskriver situasjonen gjennom serier av ligninger - tillater testing av virkninger av endringer i ulike faktorer - vesentlig mer tidkrevende å konstruere - krever vanligvis brukers programmering eller kjøp av pakker som SIMSCRIPT. Kan være svært kraftig i å utvikle og teste strategier ellers ikke tydelig. Sikkerhetsmodeller gir bare mest sannsynlig utfall. Avanserte regneark kan benyttes for å gjøre quote hva ifquot-analyse, ofte gjort f. eks. med databaserte regneark. Probabilistiske modeller Bruk Monte Carlo simuleringsteknikker for å håndtere usikkerhet - gir en rekke mulige utfall for hvert sett av hendelser. Prognosefeil: Alle prognosemodeller har enten en implisitt eller eksplisitt feilstruktur, hvor feil er definert som forskjellen mellom modellforutsigelsen og quottruequot-verdien. I tillegg må mange data snooping metoder innen statistikkområdet brukes til data som leveres til en prognosemodell. Dessuten kreves diagnostisk kontroll, som definert i statistikkfeltet, for alle modeller som bruker data. Ved å bruke en hvilken som helst metode for prognose må man bruke et ytelsesmål for å vurdere metodenes kvalitet. Gjennomsnittlig Absolutt Avvik (MAD), og variasjon er de mest nyttige tiltakene. Imidlertid gir MAD seg ikke lenger til å gjøre bruk av avledninger, men at standardfeilen gjør det. For feilanalyse er variansen foretrukket siden variasjoner av uavhengige (ukomponerte) feil er additiv. MAD er ikke additiv.