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Forex VakansiyaComo eu iria verificar se os dados estao em um valor padrao se o valor padrao dosnt tem quaisquer dados ok se nao voce gostaria de remove-lo. Isso e o que eu estou tentando verificar o meu trabalho ifnt declaracao se eu tenho dados em que o valor ainda dizer o seu vazio etc obrigado por seu tempo. Abaixo e o meu codigo. Main (args da corda) RegistryKey MyReg Registry. LocalMachine. OpenSubKey (string IsVal (string) MyReg. GetValue static void (if (MyReg. GetValue (IsVal) null) Console. WriteLine (Console. WriteLine (MyReg. GetValue (IsVal).ToString () () () () HiCow. com logo vncf () () () Ola Ryan, um valor em termos de registro significa o nome da variavel. E os valores padrao em uma chave de registro sao aqueles sem nomes. Eu verifiquei variaveis ??padrao na funcao GetValuesAndData usando o seguinte // Exibe os dados do valor. O operatore condicional e // necessario porque o valor padrao nao tem nome node. Nodes. Add (value, (value Isto exibe apenas a palavra Default quando o valor nao tem nome. Este respondeu a sua pergunta. IV tenho o meu codigo de trabalho apos algumas horas de tinkering eu encontrei que quando eu definir o (padrao) para t mudar verdadeiramente para nulo. Se voce olhar no binario tem alguns zeros la quando o seu realmente nulo Ele diz (valor nao definido) no campo de dados e se voce verificar o binario que so tera 0000 assim que a minha pergunta e como voce iria excluir ou definir os dados de valores padrao para (valor nao definido) tornando nulo obrigado pelo seu tempo realmente aprecio isso. - Summey Ryan Eu acho que isso faria o truque: RegistryKey demoKey Registry. CurrentUser. OpenSubKey (Obrigado pelo artigo. Se fizeram uma visualizacao muda para chegar a todos os niveis. Private void UpdateTree () TreeNode currentUserNode new TreeNode (Registry. CurrentUser. nome, 0, 1) currentUserSubKeys corda Registry. CurrentUser. GetSubKeyNames () this. ReadRegistry (currentUserNode, ReadRegistry private void (TreeNode Node, Key cadeia, subchaves cordas) cadeia TotaalPad Key if (foreach TotaalPad. Length (string chave nas subchaves) / / Get uma lista do proximo nivel sub chaves e seus valores TreeNode node new TreeNode (key, 0, 1) string subKeys new string 0 try subKeys Registry. CurrentUser. OpenSubKey (tecla TotaalPad).GetSubKeyNames () catch if (subKeys. Length This. ReadRegistry (no, TotaalPad chave, subkeys) try GetValuesAndData (Registry. CurrentUser. OpenSubKey (TotaalPad chave), no) catch II so estara acessando HKEY LOCAL MACHINE e HKEY USERS e suas sub-chaves. Voce pode oferecer qualquer orientacao Isto e para uma ferramenta de gestao para o uso interno de minhas empresas so m preso com a escrita de um. Obrigado, Lee Parker Lee Parker, Acho que voce pode encontrar ferramentas que podem editar um registro de PC remoto s nos seguintes links: e talvez baixar tambem. Se voce decidiu desenvolver o seu proprio, entao o meu conselho e escrever o codigo que ler e escrever para o registro em um aplicativo que aceita conexoes TCP e instala-lo em seus PCs clientes. E desenvolver outro aplicativo que envia o texto para ele a partir do seu PC. Desta forma, voce nao tem que tentar manipular o registro remotamente e lidar com um monte de problemas de rede. Espero que ajude. TOY K LL R AD G N K L R A G L N K LL R - nao ap papeia pla nca ra tica Ad g n n g z l h diyy. S b bkar v qonaqlar t cc bl ndirin. Ad gn olan xsin kilini (portretini) b y k formatda on qdim edin. Portret unikal h diyy kimi g z l bir se imdir. B y v g lin g z l h diyy edin - M clisin s b bkarlar n n kilini (portretini) b y k formatda restauran n giri ind, foyed yerl dirin. B y k l l ap xidm tl ri. Adlar n ar il yaz l. H rfl rin sat v icar si. No entanto, nao se sabe qual e o tamanho do filme. Slayd ou haz rlanmas. Toy2016.blogspot facebook /toy. adgun Instagram / brinquedo ad gunu Mail: 7444469 gmail Telefone / whatsapp: 055 744 44 69 nvan: Bakh ri, Yasamal rayonu, Dada B nyadzad k. 46/44. ,. . Kilin ap v d mir konstruksiyaya yerl dirilm ss - 65 AZN Bizim aplar dig r irk tl rin cap ndan f rqli olaraq Yaponiya istehsal olan aparatlarda ap olunur v r ngl r sol un deyil. Fotostendin qura d r lms n a a dak videodan izl y bil rsiniz. Clique para ver a imagem original no Commons Esta imagem provem do Wikimedia Commons, um acervo de conteudo livre da Wikimedia Foundation que tem um quadro que tem uma interminavel lista de autores e clipes, disponiveis para todos os publicos e grupos de usuarios de Ay, Miki Maus, Minni Maus, Spongebob, Spiderman, Batman, Nu poqodi. Ad gnv ni an ndi r n sular n, arlar nv konfetl rin haz rlanmas (arlar n st nd cap) Usaq ma nlar nn arendas - 40 azn A f anliq, feyervek, yanan h rfl rin vrq ml rin t kili G l buketl rinin sifari I Yumru gl qablar nn sifari i F rdi konfetl rin haz rlanmas Adlar n ar il yaz l 1 rrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrr - Formas nda byg lin plakat (fotostar) RAUL ail miz xo g ldin Ulduzlar n ad gn. Ulduzlar fotostendin n nd Ad gn n m m ximo d e d a d e d e d a d e d e d a d e d e d a d e d e d e d e d e d e d e d e d e. Canl kil l vh l ri B y k l l ap xidm tl rini t klif edirik. Ad g n n g z l h diyy. Ad g n n g z l h diyy. S b bkar v qonaqlar t cc bl ndirin. Ad gn olan xsin kilini (portretini) b y k formatda on qdim edin. Portret unikal h diyy kimi ox g zl bir se imdir. B y v g lin g z l h diyy edin - M clisin s b bkarlar n n kilini (portretini) b y k formatda restauran n giri ind, foyed yerl dirin. 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Az. . 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brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do brinquedo do prikollari izle youtube toylar Krali 2015 toylar Krali 2014 toylar prikolu toylar 2015 toylar prikol toylar Krali prikol havalari hadiseleri hazirliqlari hazirligi hediyyeleri makyaji masinlari fotosessiya pozalari fotolari geyimleri 2015 sebetleri libaslari ideyalari konfetlerinin hazirlanmasi oyunlar? qoroskopu qapi bezekleri brinquedo sac duzumleri 2015 seirleri mesajlari tebrikleri tortlari brinquedo teskili tostlari zallari Xoncalarin bezedilmesi xercleri brinquedo ziyafet paltarlari qizillari xoncalarin dizaini Q sa g linlik gzl brinquedo donlar sad brinquedo donlar q sa brinquedo donlar 2015 brinquedo donlari 2015 brinquedo donlari 2014 brinquedo donlari facebook brinquedo donlari sekilleri brinquedo donlari uzun brinquedo 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Yanan h rfl r, Salut (At f anl q), Dil k am , U an arlar v s. R qqas l r, R qs qruplar , Tanoura Dance show (Misir), Light (i q) show, amlarla r qs, M l k q zlar, Gimnastlar, Akrobatlar v s. M hur m nnil r, Qruplar, oumenl r, Aktyorlar, DJ v Meyxana lar n ad g nl riniz d v ti (h m inin rayonlara v xarici lk l r ) shad gunleri sad gunleri Kloun, Cizgi film q hr manlar , Animator, K p k ou, Face art Venyamin ou, ar ou, Qum ou, Fokus u, Jonqlyor v s. cizgi qehramanlari geyimlernin prakati arendasi cizgi geyimlerin satishi qehramanlarin satishi Sizin ifan zda MAHNI, musiqiy s z ( E R) yazmaq, s syazma (studiya) v videomontaj xidm tl ri, Az rbaycan v T rk M NUSOVKA (karaoke) sat , sifari l y lmas v s. masa paltari satishda masa ve ayi kiraye masa kiraye ayi kiraye masa satish masa ve ayi yukle masa yukle masa i medved paltar masa i medved youtube masa ve ayi youtube ayi paltari masa paltari masha paltari satilir masha sekilleri masa sekilleri masa i medved sekilleri masa ve ayi sekilleri video youtubdan yukle masa ve ayi paltari masa ve ayi sifarisi masa ve ayi sifarishi masa ve ayi oyunlari ma a ve ay t rk e masa ve ayi azerbaycan dilinde ma a ve ay izle masa ve ayi cizgi filmi yukle ma a ve ay youtube masa ve ayi paltar masa ve ayi eve sifarishi eve nece cagirmaq olar masha medved na den rojdeniye masha eve deveti personajlarin eve deveti eve cagirmaq masa ve ayi eve deveti restorana deveti ad gunune deveti masa ve ayini Mawa midvedi masha medved masa midved yukle paltarlari 2016 ci ilde yeni ild nece gun qeyri is gunu olacaq kopuk shou kopuk show K p k ou (Bubble show), ar ou ( ), Face art baku, Fokus u ( ), Venyamin ou (Veniamin show), B Z D LM , n klounlar, Cizgi film v na l q hr manlar - Miki v Mini Maus (Mickey and Minnie Mouse), Qubka Bob (Sponge Bob), H r m k adam (Spiderman), Donald rd k (Donalds Duck), Patrik (Patrick), Panda, rek (Shrek), Ma a v Ay ( ), Tom v Cerri (Tom and Jerry), Dov an ( ), Pirat, Betm n (Batman), Zorro, irinl r (Smurf), Canavar (Nu poqodi), Vinni pux (Winnie the Pooh), Kailou (Caillou), P l ng ( ), Rufik (it), u aq ad g nl rinin t kili, usaq ad gunleri, u aqlara ad g nl ri hediyesi ad gunu surprizleri 2014 ad gunu surprizleri 2015, ad gunu hediyyesi, adgunu ad g n tebrikleri, ad g n mahnisi, ad g n mesajlari, ad g n sekilleri, ad g n tortlari, dogum gunu surprizi, ad gunu surprizi, pay production, kicik toylar, kicik toyun mubarek, sunnet toyu, pay prodak n, ad gunu surprizleri, ad gunu hediyyesi, ad g n tebrikleri, ad g n mahnisi, ad g n mesajlari, ad g n sekilleri, ad g n tortlari, dogum gunu surprizi, ad gunu surprizi, pay production, pay prodak n, toylarin teskili, ad gunlerinin teskili, maraqli toy hadiseleri, maraqli toy videolari, maraqli toy sekilleri, maraqli sevgi hekayeleri, qeyri adi surprizler, maraqli ad gunu surprizleri, ferqli ad gunleri, azeri reqsleri, yalli reqsi, , , , , puzir sou, puzirik sousu milniy puzirok shousu kopuy shou kopuk sou bubble show baku, milnie puziri show, babl sou, bubl sou, soap show baku, baku soap festival 2014, sabun sousu, milniy puzir, milnie puzirok, toy teskili, toylarin teskili, toylarin bezedilmesi, toy bezekleri, toy teshkili, toylarin teshkili, toy t kili, toylar n t kili, toy tewkili, toylarin tewkili, toylar n b z dilm si, Masha i Medved, masa ve ayi azerbaycan, shar show, sar sousu, ar ousu, balloon show baku, ma a ve medved, feys art, sen klounlar, shen klonlar, foksyor illuziyanist, ad gunlerinin teskili, usaq ad gunleri bezedilmesi, multik Cizgi film qehremanlari, nagil qehremani, Bezedilme, personajlar personajlarin sifarishi persanajlar, SpancBob, Spider men, Peleng Tiqr, Dovsan, , micky mous, micki mause, miki ve minni maus, Saxta baba ve qarqiz, Kosa ve kecel, kicik toylar, kicik toyun mubarek sunnet toyu az ri cizgi filmi az rbaycan cizgi filml ri teze mahnilar 2015 yeni klipler 2015 azeri klipler 2015, azeri toy mahnilari, azeri toylari 2015, PAY production Baku, , 2014, 2015, 2014, 2014, sevgililer gunu hediyesi, sevgililer gunu hediyyesi, sevgililer gununde, sevgilil r g n h diyy si, pay production azerbaycan, pay production baki, ad gunu surprizleri, adgunu surprizleri, yeni il tedbiri, yeni il mahnisi, yeni il mahnilari, yeni il senliyi, yeni il usaq kinolari, yeni il 2015, yeni il gelir, saxta baba qarqiz, saxta baba mahnisi, saxta baba 2015, ded moroz baku, snegurocka, face art azerbaijan, , face art baku feysbuk sekilleri saxta baba sifarisi shaxta baba paltari qar qiz paltari saxta baba paltari satilir shaxta baba sifarishi eve nece sifarish vermek olar ferqli ad gunu tortlari bezekleri PAYproduction Do um evind qar lanma, U aq Ad G nl ri v Ki ik toylar n tam t kili: - B z dilm , Candybar, kil stendi, Maket, H r n v arlar, Banner. 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O OCAK gizli sesverme me PA rmaq R RAFADAN: rafadan yumurta lekli S SABAHLIK(- q vermek kelle ile zerbe (idman) T TAAHH nizamname, esasname U U aqronom V VAKA i Y YABAN lkenin sahesi ne qederdir Z ZAM(mm q geyinen, modabaz hakan tok AZER C CADDE primula D DADI nesr E ECZACI re F FALSO raket, reaktiv mermi G GAGA zda H HABBE: habbe yi kubbe yapmak exsi vereqe, pasport I IHLAMUR q) J JAMBON c K KABA ndan imtina etdim L LAC M MABET(-di) xronik xestelik N NAF O OCAK gizli sesverme me PA rmaq R RAFADAN: rafadan yumurta lekli S SABAHLIK(- q vermek kelle ile zerbe (idman) T TAAHH nizamname, esasname U U aqronom V VAKA i Y YABAN lkenin sahesi ne qederdir Z ZAM(mm q geyinen, modabaz Men kapat iletisim Akp Sattiklari Dunya Liderleri Suluk Tedavisi Bugday Cimi Telefon Sahtekarligi Ana Sayfa Deniz Baliklari Turkiye Tanitimi Osmanli Padisahlari Hz Muhammed Ataturk Odullu Resimler Yuksek Heykeller Guclu Ordular Liderlerimiz Medya iletisim 81 il eski hali israil Boykot Silahlar Sanatcilar Tanitim 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Gulsehirliyim 20112011Beypazari Resimlerim Havacilikta Kullanilan Yiyecek icecek terimleri Antalya Alanya Otelleri Mavi Bayrakli Plajlar Havayolu Firmalari Muze Rehberi Dernekler Dunyadaki Universiteler Turkiyedeki Universiteler Deniz Fenerleri Kilicdaroglunun parasi sucuklara gitti Motor Yaglari Hakkinda icme suyu istiyoruz Devlet Eliyle Kumar Paranin Gucu Batarya ve piller Hakkinda Milletvekilleri farkli alemde Hakkini Ararsan Cezani Bulursun Rusvetler ve Vekiller Murat 124 Resimleri Artisistler ve ilk otomobilleri Rtuk sikayetler Ford Mustang Nostalji Ego Otobusleri Kugulu Park Ankara Ankara Parklari Beypazari Konaklari Puzzle Tarihi Bilim insanlari Havacilik Tarihi Yelkenliler ve cografi Kesifler Hizli Trenler ve Tarihi Ekoloji ve Dunya Antik Yunan Tanrilari Yabani Cicekler Antalya lara kum Festivali Turkiyedeki Ceza Evleri F Tipi Cezaevi Hindistancevizi Mango Kivi Turizm is ilanlari Mayalara Ne Oldu Casting Ajanslari Arastirma Firmalari Barolar Catering Firmalari Denizcilik 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Forex Trading Business Model

Forex Trading Business ModelNosso Modelo de Negocio Como nosso sistema de cotacao funciona Padrao Execucao padrao significa que a empresa coloca apenas a posicao agregada de todas as contas de clientes no mercado. Quando as posicoes do cliente estao sendo compensadas, a compensacao ocorre internamente. No entanto, se as posicoes dos clientes agregados forem desequilibradas (ha mais ordens de compra do que ordens de venda ou vice-versa), a diferenca e coberta no mercado maior. Os negocios sao executados com base em citacoes de fluxo continuo, usando a execucao instantanea. Nenhum deposito ou comissao minima Restricoes maximas de volume aplicadas Ate 1: 1.000 Apalancar Abrir Conta Comprar Volume: 20 Lotes VENDER Volume: 40 Lotes COMPRAR Volume: 20 Lotes VENDER Volume: 20 Lotes VENDER Volume: 20 Lotes ECN Todas as ordens do cliente sao automaticamente passadas Para o mercado ECN (Electronic Communication Network) atraves da tecnologia MetaTrader 4 Bridge que liga os servidores da Alpari a ECN. As negociacoes sao realizadas a precos de mercado utilizando a Execucao de Mercado. Nivel superior de liquidez Execucao de Mercado Nao requoting Comissao cobrada Open Account A Alpari Limited, Cedar Hill Crest, Villa, Kingstown VC0100, Sao Vicente e Granadinas, West Indies, e incorporada sob o numero registrado 20389 IBC 2012 pelo Registrar of International Business Companies, registrado Pela Autoridade de Servicos Financeiros de Sao Vicente e Granadinas. Alpari Limited, 60 Market Square, Belize City, Belize, e uma empresa com o numero de registro 137.509, autorizada pela IFSC / 60/301 / TS / 16. Alpari Research Analysis Limited, 209 Tower Bridge Business Center, 46-48 East Smithfield, Londres, Reino Unido, E1W 1AW (pesquisa e analise financeira para as empresas Alpari). A Alpari foi uma das empresas envolvidas na formacao do CRFIN (Centro de Regulacao de Instrumentos e Tecnologias Financeiras OTC). Alpari e membro da Comissao Financeira. Uma organizacao internacional envolvida na resolucao de disputas dentro do setor de servicos financeiros no mercado Forex. Isencao de risco. Antes de iniciar a negociacao, voce deve compreender completamente os riscos envolvidos com o mercado de moeda e de negociacao na margem, e voce deve estar ciente do seu nivel de experiencia. 1998-2016 Alpari Limited Nao sao mostrados os dados. Atualizar Dados nao podem ser mostrados. Refresh Podemos falar com voce nos seguintes idiomas: Nao e possivel mostrar dados. Atualizar Desculpe, ocorreu um erro. Por favor, tente novamente mais tarde. A notificacao deste erro foi enviada para nossa equipe de suporte tecnico. Para ser redireccionado para o website europeu Alpari, operado pela Alpari Europe Ltd., uma empresa registada em Malta e regulada pela MFSA, clique em Continuar. Para permanecer nessa pagina, clique em Cancelar. Existem dois modelos tipicos Forex Broker: Forex corretor - Straight Through Processing (STP) Neste modelo, um Forex Broker e um intermediario entre os seus clientes e os fornecedores de liquidez. Ordens do cliente no modelo STP sao automaticamente enviadas para um provedor de liquidez, e um corretor de Forex recebe uma comissao e uma parte da propagacao. Neste modelo, uma empresa de corretores de Forex esta interessado em aumentar o volume de comercio, como lucros por receber comissao para cada negocio. Nao ha nenhum conflito de interesse entre o corretor de Forex que faz STP e seu cliente. Forex broker - Market Maker Este modelo implica que um cliente compra e vende atraves de um Forex Broker. Na verdade, o Forex Broker, ao mesmo tempo, e uma contraparte de um negocio. Se os clientes obtem lucro, um corretor tem uma perda, e vice-versa. A maioria dos clientes de um corretor de Forex nao tem experiencia no mercado de cambio de Forex, entao 95 deles sao susceptiveis de perder seu dinheiro. Este modelo se assemelha a um casino, onde a maioria dos clientes sao esperados para perder seus depositos dentro de 1-2 meses. Neste modelo, ha um conflito de interesse entre um corretor e seu cliente. Nossa empresa age de acordo com um esquema combinado: FxUnited modelo de negocio de corretor de forex hibrido Para todas as contas de centavo, FxUnited serve como um criador de mercado, ou seja, a outra parte da transacao. Isto e devido aos termos do fornecedor da liquidez, que nao permitem transacoes menos do que algum volume especifico. Para todas as contas padrao e ECN, FxUnited aplica a tecnologia STP atraves de uma ponte conectada a um provedor de liquidez. Todas as transacoes que excedam 0,01 lote (1.000 unidades) sao enviadas para a ponte e, em seguida, para o provedor de liquidez. FxUnited recebe uma parte do spread de cada transacao. Islamica FxUnited contas islamicas estao disponiveis com provas de crenca religiosa. MAM Gerir varias contas MT4 simultaneamente com uma conta FxNet MAM. Corporativo Nossa equipe de contas corporativas esta disponivel para ajudar nossos clientes corporativos. Parceria Nossa equipe de contas de parceria esta disponivel para ajudar nossos clientes corporativos. United Global Holdings Ltd Ate 36 Risco de Moeda Aviso: Trading Foreign Exchange (FX) sobre a margem traz grandes recompensas potenciais, mas tambem altos riscos potenciais que podem nao ser adequados para todos os investidores. Antes de decidir negociar o cambio, voce deve considerar com cuidado seus objetivos do investimento, nivel de experiencia e apetite do risco. O desempenho passado nao e indicativo de resultados futuros, que podem variar devido a volatilidade do mercado. A possibilidade existe que voce poderia sustentar uma perda de alguns ou todos do seu investimento inicial e, portanto, voce nao deve investir o dinheiro que voce nao pode dar ao luxo de perder. Voce deve estar ciente de todos os riscos associados com negociacao de cambio e procurar aconselhamento de um consultor financeiro independente, se voce tiver quaisquer duvidas. Copyright 2006 - 2015 United Global Holdings Limited. Nivel 9, 86 Victoria Street, Wellington, 6011, Nova Zelandia. Principios do Modelo de Negocio A E-Global oferece solucoes exclusivas de Forex Trading baseadas em tres principios fundamentais, principios que constituem o nucleo de uma verdadeira tecnologia de ECN: A igualdade de traders todos os comerciantes que participam no mercado devem ter oportunidades iguais de fornecer ou consumir liquidez dentro do ambiente de plataforma (Um verdadeiro modelo de negocio ECN) Problemas de transparencia que muitas vezes surgem com ECN e mercados personalizados (fabricantes de mercado e fornecedores de liquidez sao bem-vindos) Anonimo, execucao rapida todos os comerciantes que participam no mercado operam anonimamente e todos os seus negocios sao normalmente executados em questao de Milissegundos Vantagens da ECN verdadeira Nossa ECN representa a geracao avancada de agregadores de liquidez da industria. As seguintes caracteristicas importantes caracterizam a plataforma da E-Global: Execucao A E-Global desenvolveu uma tecnologia que permite a execucao instantanea de pedidos diretamente com os Provedores de Liquidez externos. Entre nossos provedores de tecnologia, os provedores de liquidez e corretores principais estao atualmente: Currenex, Integral, FCStone, CitiFX Pro, HotstpotFX, Sucden Financial e outros. Nos realmente manter a introducao de mais parceiros, basta ver as noticias Todos os comercios na E-Global sao normalmente processados ??em questao de milissegundos. Baixos spreads w / o Markups Nosso agregador de liquidez oferece spreads baixos e competitivos gracas a eficiente combinacao de diferentes fornecedores de liquidez. Trabalhamos apenas com tecnologias STP / ECN. Voce pode ver nossos spreads atuais na janela de informacoes no lado direito. Liquidez interbancaria ECN Entre os nossos fornecedores de liquidez encontrara bancos de renome mundial e plataformas ECN, em primeiro lugar. Nossa liquidez e suficiente para fornecer uma execucao de um clique para 50 milhoes de dolares comercios, gracas aos nossos principais corretores. Profundidade de mercado Nossa plataforma oferece acesso a cotacoes de nivel 2 e nd. Voce pode colocar ordens dentro de spreads, assim, reduzir seus custos. Nos nos esforcamos para trabalhar apenas com plataformas ECN e provedores que trabalham nas mesmas condicoes conosco como nos obtemos nossa profundidade de mercado dinamica e transparente. Ordens locais ECN Cada cliente nosso pode colocar uma oferta ou oferta no mercado atuando, portanto, como um provedor de liquidez. Ofertas e ofertas sao semelhantes a ordens de limite, eles costumavam comprar ou vender moeda especifica no nivel de preco desejado. Ha mais vantagens de lances e ofertas quando se compara a ordens de limite desde que todos os lances e ofertas sao colocados diretamente no mercado, eles podem ser tomados por outros consumidores de liquidez, permitindo assim que voce evite a taxa de spread. Alem disso, os comerciantes podem especificar periodo de tempo (Good Till Cancelado / Good For / Good Till) dentro do qual a ordem tem de ser processado, caso contrario ele sera descartado. Assim, lances e ofertas e definitivamente uma ferramenta muito util para negociacao intraday. Para saber mais sobre Forex4pro about. business-model. menu-title, nao hesite em contactar-nos em: info forex4pro. Ou ligue para nos: 44 207 1934449. Ou pedir uma chamada de volta. Forexxpro e uma marca registrada da E-Global Trade Finance Group, Inc. esta registrada nas Ilhas Virgens Britanicas (no: 1384287) de acordo com a Lei das Sociedades Comerciais (Capitulo 285) e a Lei das Sociedades Comerciais Internacionais (Capitulo 291). Sobre Forex4pro A empresa concentra-se em sua propria plataforma de negociacao top-notch voltada para profissionais comerciantes que operam com volumes consideraveis. Plataforma comunica a um pool de fornecedores de liquidez. Contatos E-Global Trade Finance Group, Inc. Primeiro andar, Mandar House, Johnson s Ghut, P. O. Box 3257, Road Town, Tortola, Ilhas Virgens Britanicas. Telefone: 44 207 1934449 Fax: 44 207 5700344 Atalhos 2011 Forex4pro. Todos os direitos reservados. A E-Global Trade Finance Group, Inc. e autorizada e regulamentada pelo FSC nos termos da Securities and Investment Business Act de 2010 Licenca: SIBA / L / 12/1027

Forex Trading Model

Forex Trading ModelBrexit: UK Votes OUT FXCM Um lider Forex Broker O que e Forex Forex e o mercado onde todas as moedas do mundo s comercio. O mercado forex e o maior mercado, o mais liquido do mundo, com um volume medio diario de negociacao superior a 5,3 trilhoes. Nao existe uma central de cambio, uma vez que e negociada ao balcao. Forex trading permite que voce compre e venda moedas, semelhante a negociacao de acoes, exceto que voce pode faze-lo 24 horas por dia, cinco dias por semana, voce tem acesso a margem comercial, e voce ganha exposicao aos mercados internacionais. FXCM e uma corretora de forex lider. Execucao Justa e Transparente Desde 1999, a FXCM se propos a criar a melhor experiencia de negociacao forex online do mercado. Nos fomos pioneiros no modelo de execucao forex No Dealing Desk, oferecendo uma execucao competitiva e transparente para nossos comerciantes. Servico de Atendimento ao Cliente Premio Com a educacao de alto nivel de negociacao e ferramentas poderosas, orientamos milhares de comerciantes atraves do mercado de cambio, com atendimento ao cliente 24/7. Descubra a vantagem FXCM. Spreads no entanto, pode haver casos em que as condicoes do mercado causar spreads para alargar muito alem dos spreads exibidos aqui. As comissoes de spreads anunciadas aplicam-se a Contas Padrao. Algumas contas, como Mini Contas e as de clientes de certos intermediarios, estao sujeitas a uma marcacao. As contas configuradas para uma estrutura de comissao serao cobradas na denominacao da moeda da conta. Os valores acima sao fornecidos apenas para fins informativos e nao se destinam a fins comerciais ou de consultoria. A FXCM nao se responsabiliza por erros de informacao, incompletude ou atrasos, ou por quaisquer acoes tomadas com base nas informacoes aqui contidas. Mini Contas: Mini contas oferecem 21 pares de moedas e padrao para a execucao de mesa de negociacao onde estrategias de arbitragem de preco sao proibidas. FXCM determina, a seu exclusivo criterio, o que engloba uma estrategia de arbitragem de precos. Mini contas que utilizam estrategias proibidas ou com patrimonio superior a 20.000 CCY podem ser alteradas para nenhuma execucao do Dealing Desk. Consulte Riscos de execucao. Atendimento ao Cliente Download Lancamento de Software Plataformas Populares Sobre FXCM Contas Forex Mais Recursos Siga-nos Investimento de Alto Risco Aviso: Negociar divisas e / ou contratos de diferencas de margem traz um alto nivel de risco e pode nao ser adequado para todos os investidores. A possibilidade existe que voce poderia sustentar uma perda em excesso de seus fundos depositados e, portanto, voce nao deve especular com capital que voce nao pode perder. Antes de decidir negociar os produtos oferecidos por FXCM voce deve considerar com cuidado seus objetivos, situacao financeira, necessidades e nivel de experiencia. Voce deve estar ciente de todos os riscos associados a negociacao em margem. FXCM fornece aconselhamento geral que nao leva em conta seus objetivos, situacao financeira ou necessidades. O conteudo deste Website nao deve ser interpretado como um conselho pessoal. FXCM recomenda que voce procure o conselho de um conselheiro financeiro separado. Clique aqui para ler o aviso de risco total. A FXCM e uma Comerciante de Mercadorias e Negociante de Cambio de Varejo registrada com a Comissao de Negociacao de Futuros de Mercadorias e e membro da Associacao Nacional de Futuros. NFA 0308179 A FXCM Inc., uma companhia de capital aberto listada na Bolsa de Valores de Nova York (NYSE: FXCM), e uma holding e seu unico ativo e uma participacao controladora na FXCM Holdings, LLC. Forex Capital Markets, LLC (FXCM LLC) e uma subsidiaria direta operacional da FXCM Holdings, LLC. Todas as referencias neste site para FXCM referem-se a FXCM Inc. e suas subsidiarias consolidadas, incluindo FXCM Holdings, LLC e Forex Capital Markets, LLC. Tenha em atencao que as informacoes contidas neste website destinam-se apenas a clientes de retalho, e certas declaracoes aqui contidas podem nao ser aplicaveis ??a Participantes elegiveis do contrato (isto e, clientes institucionais), tal como definido no Commodity Exchange Act 1 (a) (12). Copyright 2016 Mercados de Capitais Forex. Todos os direitos reservados. Forex Trading com a Alpari: Confiabilidade e inovacao na negociacao Por que escolher a Alpari hoje A Alpari e uma das maiores corretoras Forex do mundo. Gracas a experiencia que a empresa adquiriu com anos de trabalho, a Alpari esta apta a oferecer aos seus clientes um amplo espectro de servicos de qualidade para a Internet na era moderna no mercado cambial. Mais de um milhao de clientes escolheram a Alpari como seu fornecedor confiavel de servicos de Forex. O que e Forex O Forex (FOReign EXchange) mercado apareceu no final da decada de 1970 depois de muitos paises decidiram unpeg seu valor de moeda do que o dolar dos EUA ou ouro. Isto conduziu a formacao de um mercado internacional em que a moeda corrente poderia ser trocada e negociada livremente. Hoje, o Forex e o maior mercado financeiro do mundo. Ele doesn contanto que voce tem acesso a internet, um terminal de negociacao (um programa especial para negociacao Forex) e uma conta com um corretor de Forex, todos os instrumentos e oportunidades de Forex estao abertos para voce. Quem sao os comerciantes Os comerciantes sao pessoas que trabalham no mercado Forex, tentando determinar a direcao em que os precos de uma moeda vai e fazer um comercio para a compra ou venda dessa moeda. Como tal, ao comprar uma moeda mais barata e vende-la por mais, os comerciantes ganham dinheiro no mercado Forex. Os comerciantes tomam suas decisoes com base na analise de todos os fatores que podem afetar os precos, permitindo que eles trabalhem com precisao em que direcao os precos estao se movendo. Lucro pode ser feita negociacao Forex sobre a queda no preco de uma moeda, assim como o lucro pode ser feito em um aumento no preco de uma determinada moeda. Alem disso, os comerciantes podem fazer comercios no mercado de Forex de qualquer lugar do mundo, quer se trate de Londres ou Timbuktu. Onde pode voce aprender como negociar o Forex Para os principiantes que apenas fizeram exame de seus primeiros passos no mercado de Forex, nos recomendamos registar em um de nossos cursos educacionais. Atraves destes cursos voce vai aprender nao so conhecimento basico sobre o mercado de cambio, mas tambem metodos de analise do mercado Forex e tambem como evitar erros que os comerciantes iniciantes muitas vezes fazem. Com a educacao da Alpari voce vai ganhar conhecimentos teoricos valiosos que voce sera capaz de aplicar ao negociar. Alem disso, voce vai descobrir sobre Money Management, aprender a assumir o controle de suas emocoes, descobrir como robos de negociacao pode ser util e muito mais. Voce pode participar nos cursos a partir do conforto de sua propria casa: on-line. Analises e noticias financeiras semanais, ideias de negociacao prontas a usar e servicos analiticos gratuitos no site da Alpari ajudarao voce a tomar as decisoes corretas ao negociar o Forex. Como voce pode obter Forex Trading Se voce nunca trabalhou com Forex antes, voce pode testar todas as oportunidades de negociacao de moeda em uma conta demo com fundos virtuais. Com uma conta de demonstracao voce sera capaz de explorar o mercado Forex a partir de dentro e desenvolver a sua propria estrategia de negociacao. Voce sempre pode tirar proveito de solucoes prontas, familiarizando-se com feedback de outros comerciantes. Faca o download do Terminal de Negociacao Depois de abrir uma conta, quer seja uma demonstracao ou uma conta real, voce precisara fazer o download de um programa especial para trabalhar no mercado Forex, um terminal comercial. No terminal voce pode acompanhar as cotacoes do mercado, fazer negocios, abrindo e fechando posicoes e manter-se atualizado com noticias financeiras. Voce pode escolher entre os terminais de negociacao para PC, bem como para dispositivos moveis: tudo o que voce precisa para tornar o seu trabalho com Forex tao conveniente quanto possivel. Faca um deposito e comece a negociar o Forex Voce pode comecar a negociar no mercado de moeda Forex com Alpari ter qualquer quantidade de fundos em sua conta. Se voce gostaria de tentar negociar Forex em uma conta real, mas para manter os riscos o mais baixo possivel, tente negociar com uma conta nano. mt4 onde a moeda e negociada em eurocentros e centavos de dolar. OANDA. : 1.. MT4 Meta Trader 4. . . OANDA. . . . . . O que nossos clientes estao dizendo Eu quero agradecer a Oanda e sua equipe de gerenciamento de riscos pela maneira como reagiu a esse massacre financeiro protegendo seus clientes de perdas futuras e perdoando saldos negativos. Eu confio em Oanda com meu dinheiro, e isso e uma grande coisa para dizer sabendo a situacao financeira atual. Obrigado novamente. - Victoria G. New York City, EUA Esta e uma das razoes pelas quais eu (Amo) OANDA. Estou continuamente impressionado com nao so o atendimento ao cliente fornecido pela sua empresa, mas a eficiencia da plataforma, excelente execucao dos meus negocios e eu nunca experimentei nada remotamente questionavel sobre a minha negociacao ou qualquer aspecto da gestao da conta. 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Formula For Moving Average Forecast

Formula For Moving Average ForecastMedia movel Este exemplo ensina como calcular a media movel de uma serie temporal no Excel. Um avanco em movimento e usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendencias. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa serie de tempo. 2. No separador Dados, clique em Analise de dados. Observacao: nao e possivel encontrar o botao Analise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Media movel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a celula B3. 8. Faca um grafico destes valores. Explicacao: porque definimos o intervalo como 6, a media movel e a media dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales sao suavizados. O grafico apresenta uma tendencia crescente. O Excel nao consegue calcular a media movel para os primeiros 5 pontos de dados porque nao existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusao: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales sao suavizados. Quanto menor o intervalo, mais proximas as medias moveis sao para os pontos de dados reais. Voce gosta deste site gratuito Por favor, compartilhe esta pagina no GoogleA Exemplos de calculo de previsao A.1 Metodos de calculo de previsao Doze metodos de calculo de previsoes estao disponiveis. A maioria desses metodos fornece controle limitado do usuario. Por exemplo, o peso colocado nos dados historicos recentes ou o intervalo de datas dos dados historicos utilizados nos calculos pode ser especificado. Os exemplos seguintes mostram o procedimento de calculo para cada um dos metodos de previsao disponiveis, dado um conjunto identico de dados historicos. Os exemplos a seguir usam os mesmos dados de vendas de 2004 e 2005 para produzir uma previsao de vendas de 2006. Alem do calculo de previsao, cada exemplo inclui uma previsao simulada de 2005 para um periodo de retencao de tres meses (opcao de processamento 19 3), que e usado para os calculos de precisao e desvio absoluto medio (vendas reais em comparacao com a previsao simulada). A.2 Criterios de Avaliacao de Desempenho de Previsao Dependendo da sua selecao de opcoes de processamento e das tendencias e padroes existentes nos dados de vendas, alguns metodos de previsao terao um desempenho melhor do que outros para um determinado conjunto de dados historicos. Um metodo de previsao apropriado para um produto pode nao ser apropriado para outro produto. E tambem improvavel que um metodo de previsao que forneca bons resultados numa fase do ciclo de vida de um produto permaneca apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Voce pode escolher entre dois metodos para avaliar o desempenho atual dos metodos de previsao. Estes sao Desvio Medio Absoluto (MAD) e Porcentagem de Precisao (POA). Ambos os metodos de avaliacao de desempenho requerem dados de vendas historicos para um periodo de tempo especificado pelo usuario. Este periodo de tempo e chamado de periodo de retencao ou periodo de melhor ajuste (PBF). Os dados neste periodo sao usados ??como base para recomendar qual dos metodos de previsao usar na realizacao da projecao de projecao seguinte. Essa recomendacao e especifica para cada produto e pode mudar de uma geracao de projecao para outra. Os dois metodos de avaliacao de desempenho de previsao sao demonstrados nas paginas que seguem os exemplos dos doze metodos de previsao. A.3 Metodo 1 - Percentual especificado no ultimo ano Este metodo multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado pelo usuario, por exemplo, 1,10 para um aumento de 10 ou 0,97 para uma diminuicao de 3. Historico de vendas necessario: Um ano para calcular a previsao mais o numero de periodos de tempo especificado pelo usuario para avaliar o desempenho da previsao (opcao de processamento 19). A.4.1 Calculo de Previsao Faixa do historico de vendas a ser usado no calculo do fator de crescimento (opcao de processamento 2a) 3 neste exemplo. Soma dos tres ultimos meses de 2005: 114 119 137 370 Soma dos mesmos tres meses do ano anterior: 123 139 133 395 O factor calculado 370/395 0,9367 Calcule as previsoes: Janeiro de 2005 vendas 128 0,9367 119,8036 ou cerca de 120 de Fevereiro de 2005 Vendas 117 0,9367 109,5939 ou cerca de 110 de Marco de 2005 vendas 115 0,9367 107,7205 ou cerca de 108 A.4.2 Calculo de Previsao Simulado Soma dos tres meses de 2005 antes do periodo de retencao (Julho, Agosto, Setembro): 129 140 131 400 Soma dos mesmos tres meses Para o ano anterior: 141 128 118 387 O fator calculado 400/387 1.033591731 Calcula a previsao simulada: Outubro, 2004 vendas 123 1.033591731 127.13178 Vendas de novembro de 2004 139 1.033591731 143.66925 Vendas de dezembro de 2004 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Percentual de Precisao Calculo POA 124,13178 143,66925 137,4677) / (114 119 137) 100 408,26873 / 370 100 110,3429 A.4.4 Calculo do Desvio Absoluto Medio MAD (127,13178 - 114 143,66925 - 119 137,4677- 137) / 3 (13,13178 24,66925 0,4677) / 3 12,75624 A.5 Metodo 3 - Ano passado para este ano Este metodo copia os dados de vendas do ano anterior para o proximo ano. Historico de vendas necessario: Um ano para calcular a previsao mais o numero de periodos de tempo especificados para avaliar o desempenho da previsao (opcao de processamento 19). A.6.1 Calculo de Previsao Numero de periodos a incluir na media (opcao de processamento 4a) 3 neste exemplo Para cada mes da previsao, faca a media dos dados dos tres meses anteriores. Previsao de Janeiro: 114 119 137 370, 370/3 123.333 ou 123 Previsao de Fevereiro: 119 137 123 379, 379/3 126.333 ou 126 Previsao de Marco: 137 123 126 379, 386/3 128.667 ou 129 A.6.2 Calculo de Previsao Simulado Outubro de 2005 Vendas (129 140 131) / 3 133.3333 Vendas de novembro de 2005 (140 131 114) / 3 128.3333 Vendas de dezembro de 2005 (131 114 119) / 3 121.3333 A.6.3 Percentual de Calculo de Precisao POA (133.3333 128.3333 121.3333) / (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Calculo do Desvio Absoluto Medio MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) / 3 14.7777 A.7 Metodo 5 - Aproximacao Linear A aproximacao linear calcula uma tendencia com base em dois pontos de dados do historico de vendas. Esses dois pontos definem uma linha de tendencia reta projetada para o futuro. Use esse metodo com cautela, pois as previsoes de longo alcance sao alavancadas por pequenas alteracoes em apenas dois pontos de dados. Historico de vendas necessario: O numero de periodos a incluir em regressao (opcao de processamento 5a), mais 1 mais o numero de periodos de tempo para avaliar o desempenho da previsao (opcao de processamento 19). A.8.1 Calculo de Previsao Numero de periodos a incluir em regressao (opcao de processamento 6a) 3 neste exemplo Para cada mes da previsao, adicione o aumento ou diminuicao durante os periodos especificados antes do periodo de retencao do periodo anterior. Media dos tres meses anteriores (114 119 137) / 3 123.3333 Resumo dos tres meses anteriores com peso considerado (114 1) (119 2) (137 3) 763 Diferenca entre os valores 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Relacao (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 Diferenca / Relacao 23/2 11,5 Valor2 Relacao media-valor1 123,3333 - 11,5 2 100,3333 Previsao (1 n) valor1 valor2 4 11,5 100,333 146,333 ou 146 Previsao 5 11,5 100,3333 157,8333 ou 158 Previsao 6 11.5 100.3333 169.3333 ou 169 A.8.2 Calculo de Previsao Simulado Vendas de Outubro de 2004: Media dos tres meses anteriores (129 140 131) / 3 133.3333 Resumo dos tres meses anteriores com ponderacao considerada (129 1) (140 2) (131 3) 802 Diferenca entre os valores 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Relacao (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 Diferenca / Relacao 2/2 1 Valor2 Relacao media-valor1 133.3333 - 1 2 131.3333 Previsao (1 N) valor1 valor2 4 1 131.3333 135.3333 Vendas de Novembro de 2004 Media dos ultimos tres meses (140 131 114) / 3 128.3333 Resumo dos tres meses anteriores com ponderacao considerada (140 1) (131 2) (114 3) 744 Diferenca entre Valores 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Valor1 Diferenca / Racio -25.9999 / 2 -12.9999 Valor2 Relacao media-valor1 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Previsao 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Media de Dezembro de 2004 dos tres meses anteriores ( 131 114 119) / 3 121.3333 Resumo dos tres meses anteriores com ponderacao considerada (131 1) (114 2) (119 3) 716 Diferenca entre os valores 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Valor1 Diferenca / Racio -11.9999 / 2 -5,9999 Valor2 Relacao media - valor1 121,3333 - (-5,9999) 2 133,333 Previsao 4 (-5,9999) 133,3333 109,3333 A.8,3 Percentagem de Precisao Calculo POA (135,33 102,33 109,33) / (114 119 137) 100 93,78 A.8,4 Media Absoluta Metodos 7 - Aproximacao do Segundo Grau A Regressao Linear determina os valores para aeb na formula de previsao Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta para Os dados do historico de vendas. Aproximacao de segundo grau e semelhante. No entanto, este metodo determina valores para a, b e c na formula de previsao Y a bX cX2 com o objetivo de ajustar uma curva aos dados do historico de vendas. Este metodo pode ser util quando um produto esta na transicao entre fases de um ciclo de vida. Por exemplo, quando um novo produto passa da introducao para os estadios de crescimento, a tendencia de vendas pode acelerar. Devido ao termo de segunda ordem, a previsao pode aproximar-se rapidamente do infinito ou cair para zero (dependendo se o coeficiente c e positivo ou negativo). Portanto, este metodo e util apenas no curto prazo. Especificacoes de previsao: As formulas encontram a, b e c para encaixar uma curva em exatamente tres pontos. Voce especifica n na opcao de processamento 7a, o numero de periodos de tempo de dados a serem acumulados em cada um dos tres pontos. Neste exemplo n 3. Portanto, os dados de vendas reais de abril a junho sao combinados no primeiro ponto, Q1. Julho a setembro sao adicionados em conjunto para criar Q2, e de outubro a dezembro somam para Q3. A curva sera ajustada aos tres valores Q1, Q2 e Q3. Historico de vendas necessario: 3 n periodos para calcular a previsao mais o numero de periodos necessarios para avaliar o desempenho da previsao (PBF). Numero de periodos a incluir (opcao de processamento 7a) 3 neste exemplo Utilize os meses anteriores (3 n) em blocos de tres meses: Q1 (Abr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Set) 129 140 131 400 Q3 O passo seguinte envolve o calculo dos tres coeficientes a, b e c a serem usados ??na formula de previsao Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (onde X 1) abc (2) Q2 A b c c X 2 (onde X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (onde X 3) a 3b 9c Resolva as tres equacoes simultaneamente para encontrar b, ae c: Subtraia a equacao (1) da equacao (2) E resolva para b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Substitua esta equacao para b na equacao (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Finalmente, substitua estas equacoes por aeb por (Q1 - Q2) (Q1 - Q2) / 2 O metodo de Aproximacao de Segundo Grau calcula a, b e c da seguinte forma: a Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) / 2 (370-400) (322 340 - 368) / 3 294/3 98 por periodo de Abril a Junho de 2003 (X2) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X Previsao (X5): (322 510 - 828) / 3 1,33 ou 1 por periodo de outubro a dezembro (X7) (322 595 - 1127) / 3 -70 A.9.2 Calculo de Previsao Simulado Vendas de Outubro, Novembro e Dezembro de 2004: Q1 (Jan - Mar) 360 Q2 (Abril - Junho) 384 Q3 (Jul - Set) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 (400 - 384) (360 - 384) / 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 16/3 136 A.9.3 Percentagem do Calculo da Precisao POA (136 136 136) / (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Calculo do Desvio Absoluto Medio MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) / 3 13.33 A.10 Metodo 8 - Metodo Flexivel O Metodo Flexivel (Percentagem sobre n Meses Anterior) E semelhante ao metodo 1, porcentagem sobre o ano passado. Ambos os metodos multiplicam os dados de vendas de um periodo de tempo anterior por um fator especificado pelo usuario e projetam o resultado para o futuro. No metodo Percent Over Last Year, a projecao e baseada em dados do mesmo periodo do ano anterior. O metodo flexivel adiciona a capacidade de especificar um periodo de tempo diferente do mesmo periodo do ano passado para usar como base para os calculos. Fator de multiplicacao. Por exemplo, especifique 1.15 na opcao de processamento 8b para aumentar os dados do historico de vendas anteriores em 15. Periodo de base. Por exemplo, n 3 fara com que a primeira previsao se baseie em dados de vendas em outubro de 2005. Historico minimo de vendas: O usuario especificou o numero de periodos de volta ao periodo base, mais o numero de periodos necessarios para avaliar o desempenho da previsao PBF). A.10.4 Calculo do Desvio Absoluto Medio MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) / 3 30 A.11 Metodo 9 - Media Movel Ponderada O metodo Media Movel Ponderada (WMA) e semelhante ao Metodo 4, Media Movel (MA) . No entanto, com a Media Movel Ponderada, voce pode atribuir pesos desiguais aos dados historicos. O metodo calcula uma media ponderada do historico de vendas recente para chegar a uma projecao para o curto prazo. Os dados mais recentes geralmente sao atribuidos a um peso maior do que os dados mais antigos, o que torna a WMA mais responsiva as mudancas no nivel de vendas. No entanto, o vies de previsao e erros sistematicos ainda ocorrem quando o historico de vendas do produto exibe tendencia forte ou padroes sazonais. Esse metodo funciona melhor para as projecoes de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estagios de crescimento ou obsolescencia do ciclo de vida. N o numero de periodos do historico de vendas a utilizar no calculo da previsao. Por exemplo, especifique n 3 na opcao de processamento 9a para usar os tres periodos mais recentes como base para a projecao para o proximo periodo de tempo. Um valor grande para n (como 12) requer mais historico de vendas. Isso resulta em uma previsao estavel, mas sera lento para reconhecer mudancas no nivel de vendas. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) respondera mais rapidamente a mudancas no nivel de vendas, mas a previsao pode flutuar tao amplamente que a producao nao pode responder as variacoes. O peso atribuido a cada um dos periodos historicos de dados. Os pesos atribuidos devem totalizar 1,00. Por exemplo, quando n 3, atribua pesos de 0,6, 0,3 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Historico de vendas minimo necessario: n mais o numero de periodos de tempo necessarios para avaliar o desempenho da previsao (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) / 3 13,5 A.12 Metodo 10 - Suavizacao linear Este metodo e semelhante ao Metodo 9, Media Movel Ponderada (WMA). No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente ponderacoes aos dados historicos, uma formula e usada para atribuir pesos que diminuem linearmente e somam a 1,00. O metodo calcula entao uma media ponderada do historico de vendas recente para chegar a uma projecao para o curto prazo. Como acontece com todas as tecnicas de previsao media movel linear, previsao de vies e erros sistematicos ocorrem quando o historico de vendas do produto exibe tendencia forte ou padroes sazonais. Esse metodo funciona melhor para as projecoes de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estagios de crescimento ou obsolescencia do ciclo de vida. N o numero de periodos do historico de vendas a utilizar no calculo da previsao. Isto e especificado na opcao de processamento 10a. Por exemplo, especifique n 3 na opcao de processamento 10b para usar os tres periodos mais recentes como base para a projecao para o proximo periodo de tempo. O sistema atribuira automaticamente os pesos aos dados historicos que diminuem linearmente e somam a 1,00. Por exemplo, quando n3, o sistema atribuira pesos de 0,5, 0,3333 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Historico de vendas minimo necessario: n mais o numero de periodos de tempo necessarios para avaliar o desempenho da previsao (PBF). A.12.1 Calculo de Previsao Numero de periodos a incluir na media de suavizacao (opcao de processamento 10a) 3 neste exemplo Razao para um periodo anterior 3 / (n2 n) / 2 3 / (32 3) / 2 3/6 0,5 Razao para dois Periodos anteriores 2 / (n2 n) / 2 2 / (32 3) / 2 2/6 0,3333 .. Relacao para tres periodos anteriores 1 / (n2 n) / 2 1 / (32 3) / 2 1/6 0,1666. Previsao de Janeiro: 137 0,5 119 1/3 114 1/6 127,16 ou 127 Previsao de Fevereiro: 127 0,5 137 1/3 119 1/6 129 Previsao de Marco: 129 0,5 127 1/3 137 1/6 129,666 ou 130 A.12.2 Calculo de Previsao Simulado Vendas de Outubro de 2004 129 1/6 140 2/6 131 3/6 133.6666 Vendas de Novembro de 2004 140 1/6 131 2/6 114 3/6 124 Dezembro 2004 vendas 131 1/6 114 2/6 119 3/6 119,333 A.12.3 Percentagem do Calculo da Precisao POA (133.6666 124 119.3333) / (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Calculo do Desvio Absoluto Medio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) / 3 14.1111 A.13 Metodo 11 - Suavizacao Exponencial Este metodo e semelhante ao Metodo 10, Suavizacao Linear. No Linear Smoothing o sistema atribui pesos aos dados historicos que diminuem linearmente. Na suavizacao exponencial, o sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A equacao de previsao de suavizacao exponencial e: Previsao a (Vendas reais anteriores) (1-a) Previsao Anterior A previsao e uma media ponderada das vendas reais do periodo anterior e da previsao do periodo anterior. A e o peso aplicado as vendas reais do periodo anterior. (1-a) e o peso aplicado a previsao do periodo anterior. Valores validos para um intervalo de 0 a 1, e geralmente caem entre 0,1 e 0,4. A soma dos pesos e 1,00. A (1-a) 1 Voce deve atribuir um valor para a constante de suavizacao, a. Se voce nao atribui valores para a constante de suavizacao, o sistema calcula um valor assumido com base no numero de periodos do historico de vendas especificado na opcao de processamento 11a. A constante de suavizacao utilizada no calculo da media suavizada para o nivel geral ou magnitude das vendas. Valores validos para um intervalo de 0 a 1. n o intervalo de dados do historico de vendas a incluir nos calculos. Geralmente um ano de dados de historico de vendas e suficiente para estimar o nivel geral de vendas. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 3) para reduzir os calculos manuais necessarios para verificar os resultados. A suavizacao exponencial pode gerar uma previsao baseada em apenas um ponto de dados historicos. Historico de vendas minimo necessario: n mais o numero de periodos de tempo necessarios para avaliar o desempenho da previsao (PBF). A.13.1 Calculo de Previsao Numero de periodos a incluir na media de suavizacao (opcao de processamento 11a) 3 e factor alfa (opcao de processamento 11b) em branco neste exemplo um factor para os dados de vendas mais antigos 2 / (11) ou 1 quando alfa e Especificou um fator para o segundo mais antigo dados de vendas 2 / (12), ou alfa quando alfa e especificado um fator para o terceiro mais antigos dados de vendas 2 / (13), ou alfa quando alfa e especificado um fator para os dados de vendas mais recentes 2 / (1n), ou alfa quando o alfa e especificado November Sm. Media. A (Outubro Real) (1 - a) Outubro Sm. Media. 1 114 0 0 114 Dezembro Sm. Media. A (Novembro Real) (1 - a) Novembro Sm. Media. 2/3 119 1/3 114 117.3333 Janeiro Previsao a (Dezembro Real) (1 - a) Dezembro Sm. Media. 2/4 137 2/4 117.3333 127.16665 ou 127 Fevereiro Previsao Previsao de Janeiro 127 Marco Previsao Previsao de Janeiro 127 A.13.2 Calculo de Previsao Simulado Julho, 2004 Sm. Media. 2/2 129 129 Agosto Sm. Media. 2/3 140 1/3 129 136,333 Setembro Sm. Media. 2/4 131 2/4 136.3333 133.6666 Outubro, 2004 vendas Setembro Sm. Media. 133,6666 Agosto, 2004 Sm. Media. 2/2 140 140 Setembro Sm. Media. 2/3 131 1/3 140 134 Outubro Sm. Media. 2/4 114 2/4 134 124 Novembro, 2004 vendas Setembro Sm. Media. 124 Setembro 2004 Sm. Media. 2/2 131 131 Outubro Sm. Media. 2/3 114 1/3 131 119,6666 Novembro Sm. Media. 2/4 119 2/4 119.6666 119.3333 Dezembro 2004 vendas Setembro Sm. Media. 119.3333 A.13.3 Percentagem do Calculo da Precisao POA (133.6666 124 119.3333) / (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Calculo do Desvio Absoluto Medio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) / 3 14.1111 A.14 Metodo 12 - Suavizacao Exponencial com Tendencia e Sazonalidade Este metodo e semelhante ao Metodo 11, Suavizacao Exponencial em que e calculada uma media suavizada. No entanto, o Metodo 12 tambem inclui um termo na equacao de previsao para calcular uma tendencia suavizada. A previsao e composta por uma media suavizada ajustada para uma tendencia linear. Quando especificada na opcao de processamento, a previsao tambem e ajustada pela sazonalidade. A constante de suavizacao utilizada no calculo da media suavizada para o nivel geral ou magnitude das vendas. Valores validos para alfa variam de 0 a 1. b a constante de suavizacao usada no calculo da media suavizada para a componente de tendencia da previsao. Valores validos para beta variam de 0 a 1. Se um indice sazonal e aplicado a previsao aeb sao independentes um do outro. Eles nao precisam adicionar 1.0. Historico de vendas minimo obrigatorio: dois anos mais o numero de periodos de tempo necessarios para avaliar o desempenho da previsao (PBF). O metodo 12 usa duas equacoes exponenciais de suavizacao e uma media simples para calcular uma media suavizada, uma tendencia suavizada e um fator sazonal medio simples. A.14.1 Calculo de Previsao A) Uma media exponencialmente suavizada MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) / 3 8.2 A.15 Avaliacao das Previsoes Voce pode selecionar metodos de previsao para gerar ate doze previsoes para cada produto. Cada metodo de previsao provavelmente criara uma projecao ligeiramente diferente. Quando milhares de produtos sao previstos, e impraticavel tomar uma decisao subjetiva sobre qual das previsoes usar em seus planos para cada um dos produtos. O sistema avalia automaticamente o desempenho de cada um dos metodos de previsao selecionados e para cada um dos produtos previstos. Voce pode escolher entre dois criterios de desempenho, Desvio Medio Absoluto (MAD) e Porcentagem de Precisao (POA). MAD e uma medida do erro de previsao. POA e uma medida do vies de previsao. Ambas as tecnicas de avaliacao de desempenho requerem dados de historico de vendas reais para um periodo de tempo especificado pelo usuario. Esse periodo da historia recente e chamado de periodo de retencao ou periodo de melhor ajuste (PBF). Para medir o desempenho de um metodo de previsao, use as formulas de previsao para simular uma previsao para o periodo de retencao historico. Geralmente, havera diferencas entre os dados de vendas reais ea previsao simulada para o periodo de retencao. Quando varios metodos de previsao sao selecionados, esse mesmo processo ocorre para cada metodo. Varias previsoes sao calculadas para o periodo de retencao e comparadas com o historico de vendas conhecido para esse mesmo periodo de tempo. Recomenda-se que o metodo de previsao que produz o melhor ajuste (melhor ajuste) entre a previsao e as vendas reais durante o periodo de retencao seja usado em seus planos. Esta recomendacao e especifica para cada produto e pode mudar de uma geracao de projecao para outra. A.16 Desvio absoluto medio (MAD) MAD e a media (ou media) dos valores absolutos (ou magnitude) dos desvios (ou erros) entre os dados reais e os previstos. MAD e uma medida da magnitude media de erros a esperar, dado um metodo de previsao e historico de dados. Como os valores absolutos sao usados ??no calculo, os erros positivos nao cancelam os erros negativos. Ao comparar varios metodos de previsao, aquele com o menor MAD mostrou ser o mais confiavel para esse produto para esse periodo de retencao. Quando a previsao e imparcial e os erros sao normalmente distribuidos, existe uma relacao matematica simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuicao, desvio padrao e erro quadratico medio: A.16.1 Porcentagem de Precisao (POA) Porcentagem de Precisao (POA) e Uma medida do vies de previsao. Quando as previsoes sao consistentemente muito altas, os estoques se acumulam e os custos de inventario aumentam. Quando as previsoes sao consistentemente duas baixas, os estoques sao consumidos eo servico ao cliente diminui. Uma previsao que e 10 unidades muito baixo, entao 8 unidades muito alto, entao 2 unidades muito alto, seria uma previsao imparciais. O erro positivo de 10 e cancelado por erros negativos de 8 e 2. Erro real - previsao Quando um produto pode ser armazenado no inventario e quando a previsao e imparcial, uma pequena quantidade de estoque de seguranca pode ser usado para amortecer os erros. Nessa situacao, nao e tao importante eliminar erros de previsao como e gerar previsoes imparciais. No entanto, no sector dos servicos, a situacao acima seria encarada como tres erros. O servico seria insuficiente no primeiro periodo, entao overstaffed para os proximos dois periodos. Nos servicos, a magnitude dos erros de previsao e geralmente mais importante do que o vies previsto. A soma durante o periodo de retencao permite erros positivos para cancelar erros negativos. Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, a proporcao e superior a 100. Naturalmente, e impossivel ser mais de 100 precisos. Quando uma previsao e imparcial, a razao POA sera 100. Portanto, e mais desejavel ser 95 precisos do que ser precisos 110. O criterio POA seleciona o metodo de previsao que tem uma razao POA mais proxima de 100. O script nesta pagina aprimora a navegacao de conteudo, mas nao altera o conteudo de nenhuma maneira. Como voce pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsao. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introducao interessante a algumas das questoes de computacao relacionadas a implementacao de previsoes em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do inicio e comecar a trabalhar com previsoes de media movel. Previsoes medias moveis. Todo mundo esta familiarizado com as previsoes de media movel, independentemente de eles acreditam que sao. Todos os estudantes universitarios faze-los o tempo todo. Pense nas suas pontuacoes dos testes num curso em que vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que voce tem um 85 em seu primeiro teste. O que voce poderia prever para sua pontuacao do segundo teste O que voce acha que seu professor iria prever para a sua proxima pontuacao de teste O que voce acha que seus amigos podem prever para a sua proxima pontuacao de teste O que voce acha que seus pais podem prever para sua pontuacao proxima teste Independentemente de Todo o blabbing voce pode fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor sao muito provaveis ??esperar que voce comece algo na area do 85 que voce comecou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promocao para seus amigos, voce superestimar-se e figura que voce pode estudar menos para o segundo teste e assim voce comeca um 73. Agora o que sao todos os interessados ??e despreocupado vai Antecipar voce vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provavel para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de se eles vao compartilhar com voce. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara esta sempre soprando fumaca sobre suas espertinas. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidarios e dizer: "Bem, ate agora voce tem obtido um 85 e um 73, entao talvez voce deve figura em obter cerca de um (85 73) / 2 79. Eu nao sei, talvez se voce fez menos Festejando e werent abanando a doninhas em todo o lugar e se voce comecou a fazer muito mais estudando voce poderia obter uma pontuacao mais alta. quot Ambas as estimativas sao, na verdade, media movel previsoes. O primeiro e usar apenas sua pontuacao mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso e chamado de media movel usando um periodo de dados. A segunda tambem e uma media movel, mas usando dois periodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente tem tipo de puto voce fora e voce decidir fazer bem no terceiro teste para suas proprias razoes e colocar uma pontuacao mais alta na frente de seus quotalliesquot. Voce toma o teste e sua pontuacao e realmente um 89 Todos, incluindo voce mesmo, esta impressionado. Entao agora voce tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, voce sente a necessidade de incitar todo mundo a fazer suas predicoes sobre como voce vai fazer no ultimo teste. Bem, espero que voce veja o padrao. Agora, espero que voce possa ver o padrao. Qual voce acha que e o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irma distante chamado Whistle While We Work. Voce tem alguns dados de vendas anteriores representados na secao a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsao media movel de tres periodos. A entrada para a celula C6 deve ser Agora voce pode copiar esta formula de celula para baixo para as outras celulas C7 a C11. Observe como a media se move sobre os dados historicos mais recentes, mas usa exatamente os tres periodos mais recentes disponiveis para cada previsao. Voce tambem deve notar que nos realmente nao precisamos fazer as previsoes para os periodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsao mais recente. Isto e definitivamente diferente do modelo de suavizacao exponencial. Ive incluido o quotpast previsoes, porque vamos usa-los na proxima pagina da web para medir a validade de previsao. Agora eu quero apresentar os resultados analogos para uma previsao media movel de dois periodos. A entrada para a celula C5 deve ser Agora voce pode copiar esta formula de celula para baixo para as outras celulas C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes pecas de dados historicos sao utilizados para cada previsao. Mais uma vez inclui as previsoes quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validacao de previsao. Algumas outras coisas que sao de importancia notar. Para uma previsao media movel de m-periodo, apenas os m valores de dados mais recentes sao usados ??para fazer a previsao. Nada mais e necessario. Para uma previsao media movel do periodo m, ao fazer previsoes quotpast, note que a primeira predicao ocorre no periodo m 1. Ambas as questoes serao muito significativas quando desenvolvemos nosso codigo. Desenvolvendo a funcao de media movel. Agora precisamos desenvolver o codigo para a previsao da media movel que pode ser usado de forma mais flexivel. O codigo segue. Observe que as entradas sao para o numero de periodos que voce deseja usar na previsao ea matriz de valores historicos. Voce pode armazena-lo em qualquer pasta de trabalho que voce deseja. Funcao MovingAverage (Historico, NumberOfPeriods) Como Unico Declarar e inicializar variaveis ??Dim Item Como variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulacao como unico Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variaveis ??Counter 1 Acumulacao 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o numero apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulacao Acumulacao Historico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulacao / NumberOfPeriods O codigo sera explicado na classe. Voce quer posicionar a funcao na planilha para que o resultado da computacao apareca onde ele deve gostar da seguinte forma. Modelos de media movel e de suavizacao exponencial Como um primeiro passo para ir alem dos modelos de media, aleatoria e linear, nao-sazonais Padroes e tendencias podem ser extrapolados usando um modelo de media movel ou suavizacao. A suposicao basica por tras dos modelos de media e suavizacao e que a serie temporal e localmente estacionaria com uma media lentamente variavel. Assim, tomamos uma media movel (local) para estimar o valor atual da media e entao usamos isso como a previsao para o futuro proximo. Isto pode ser considerado como um compromisso entre o modelo medio e o modelo aleatorio-andar-sem-deriva. A mesma estrategia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendencia local. Uma media movel e muitas vezes chamado de uma versao quotsmoothedquot da serie original, porque a media de curto prazo tem o efeito de alisar os solavancos na serie original. Ajustando o grau de suavizacao (a largura da media movel), podemos esperar encontrar algum tipo de equilibrio otimo entre o desempenho dos modelos de caminhada media e aleatoria. O tipo mais simples de modelo de media e o. Simple (equally-weighted) Moving Average: The forecast for the value of Y at time t1 that is made at time t equals the simple average of the most recent m observations: (Here and elsewhere I will use the symbol 8220Y-hat8221 to stand for a forecast of the time series Y made at the earliest possible prior date by a given model.) This average is centered at period t-(m1)/2, which implies that the estimate of the local mean will tend to lag behind the true value of the local mean by about (m1)/2 periods. Thus, we say the average age of the data in the simple moving average is (m1)/2 relative to the period for which the forecast is computed: this is the amount of time by which forecasts will tend to lag behind turning points in the data. For example, if you are averaging the last 5 values, the forecasts will be about 3 periods late in responding to turning points. Note that if m1, the simple moving average (SMA) model is equivalent to the random walk model (without growth). If m is very large (comparable to the length of the estimation period), the SMA model is equivalent to the mean model. As with any parameter of a forecasting model, it is customary to adjust the value of k in order to obtain the best quotfitquot to the data, i. e. the smallest forecast errors on average. Here is an example of a series which appears to exhibit random fluctuations around a slowly-varying mean. First, lets try to fit it with a random walk model, which is equivalent to a simple moving average of 1 term: The random walk model responds very quickly to changes in the series, but in so doing it picks much of the quotnoisequot in the data (the random fluctuations) as well as the quotsignalquot (the local mean). If we instead try a simple moving average of 5 terms, we get a smoother-looking set of forecasts: The 5-term simple moving average yields significantly smaller errors than the random walk model in this case. The average age of the data in this forecast is 3 ((51)/2), so that it tends to lag behind turning points by about three periods. (For example, a downturn seems to have occurred at period 21, but the forecasts do not turn around until several periods later.) Notice that the long-term forecasts from the SMA model are a horizontal straight line, just as in the random walk model. Thus, the SMA model assumes that there is no trend in the data. However, whereas the forecasts from the random walk model are simply equal to the last observed value, the forecasts from the SMA model are equal to a weighted average of recent values . The confidence limits computed by Statgraphics for the long-term forecasts of the simple moving average do not get wider as the forecasting horizon increases. This is obviously not correct Unfortunately, there is no underlying statistical theory that tells us how the confidence intervals ought to widen for this model. However, it is not too hard to calculate empirical estimates of the confidence limits for the longer-horizon forecasts. For example, you could set up a spreadsheet in which the SMA model would be used to forecast 2 steps ahead, 3 steps ahead, etc. within the historical data sample. You could then compute the sample standard deviations of the errors at each forecast horizon, and then construct confidence intervals for longer-term forecasts by adding and subtracting multiples of the appropriate standard deviation. If we try a 9-term simple moving average, we get even smoother forecasts and more of a lagging effect: The average age is now 5 periods ((91)/2). If we take a 19-term moving average, the average age increases to 10: Notice that, indeed, the forecasts are now lagging behind turning points by about 10 periods. Which amount of smoothing is best for this series Here is a table that compares their error statistics, also including a 3-term average: Model C, the 5-term moving average, yields the lowest value of RMSE by a small margin over the 3-term and 9-term averages, and their other stats are nearly identical. So, among models with very similar error statistics, we can choose whether we would prefer a little more responsiveness or a little more smoothness in the forecasts. (Return to top of page.) Browns Simple Exponential Smoothing (exponentially weighted moving average) The simple moving average model described above has the undesirable property that it treats the last k observations equally and completely ignores all preceding observations. Intuitively, past data should be discounted in a more gradual fashion--for example, the most recent observation should get a little more weight than 2nd most recent, and the 2nd most recent should get a little more weight than the 3rd most recent, and so on. The simple exponential smoothing (SES) model accomplishes this. Let 945 denote a quotsmoothing constantquot (a number between 0 and 1). One way to write the model is to define a series L that represents the current level (i. e. local mean value) of the series as estimated from data up to the present. The value of L at time t is computed recursively from its own previous value like this: Thus, the current smoothed value is an interpolation between the previous smoothed value and the current observation, where 945 controls the closeness of the interpolated value to the most recent observation. The forecast for the next period is simply the current smoothed value: Equivalently, we can express the next forecast directly in terms of previous forecasts and previous observations, in any of the following equivalent versions. In the first version, the forecast is an interpolation between previous forecast and previous observation: In the second version, the next forecast is obtained by adjusting the previous forecast in the direction of the previous error by a fractional amount 945. is the error made at time t. In the third version, the forecast is an exponentially weighted (i. e. discounted) moving average with discount factor 1- 945: The interpolation version of the forecasting formula is the simplest to use if you are implementing the model on a spreadsheet: it fits in a single cell and contains cell references pointing to the previous forecast, the previous observation, and the cell where the value of 945 is stored. Note that if 945 1, the SES model is equivalent to a random walk model (without growth). If 945 0, the SES model is equivalent to the mean model, assuming that the first smoothed value is set equal to the mean. (Return to top of page.) The average age of the data in the simple-exponential-smoothing forecast is 1/ 945 relative to the period for which the forecast is computed. (This is not supposed to be obvious, but it can easily be shown by evaluating an infinite series.) Hence, the simple moving average forecast tends to lag behind turning points by about 1/ 945 periods. For example, when 945 0.5 the lag is 2 periods when 945 0.2 the lag is 5 periods when 945 0.1 the lag is 10 periods, and so on. For a given average age (i. e. amount of lag), the simple exponential smoothing (SES) forecast is somewhat superior to the simple moving average (SMA) forecast because it places relatively more weight on the most recent observation --i. e. it is slightly more quotresponsivequot to changes occuring in the recent past. For example, an SMA model with 9 terms and an SES model with 945 0.2 both have an average age of 5 for the data in their forecasts, but the SES model puts more weight on the last 3 values than does the SMA model and at the same time it doesn8217t entirely 8220forget8221 about values more than 9 periods old, as shown in this chart: Another important advantage of the SES model over the SMA model is that the SES model uses a smoothing parameter which is continuously variable, so it can easily optimized by using a quotsolverquot algorithm to minimize the mean squared error. The optimal value of 945 in the SES model for this series turns out to be 0.2961, as shown here: The average age of the data in this forecast is 1/0.2961 3.4 periods, which is similar to that of a 6-term simple moving average. The long-term forecasts from the SES model are a horizontal straight line . as in the SMA model and the random walk model without growth. However, note that the confidence intervals computed by Statgraphics now diverge in a reasonable-looking fashion, and that they are substantially narrower than the confidence intervals for the random walk model. The SES model assumes that the series is somewhat quotmore predictablequot than does the random walk model. An SES model is actually a special case of an ARIMA model. so the statistical theory of ARIMA models provides a sound basis for calculating confidence intervals for the SES model. In particular, an SES model is an ARIMA model with one nonseasonal difference, an MA(1) term, and no constant term . otherwise known as an quotARIMA(0,1,1) model without constantquot. The MA(1) coefficient in the ARIMA model corresponds to the quantity 1- 945 in the SES model. For example, if you fit an ARIMA(0,1,1) model without constant to the series analyzed here, the estimated MA(1) coefficient turns out to be 0.7029, which is almost exactly one minus 0.2961. It is possible to add the assumption of a non-zero constant linear trend to an SES model. To do this, just specify an ARIMA model with one nonseasonal difference and an MA(1) term with a constant, i. e. an ARIMA(0,1,1) model with constant. The long-term forecasts will then have a trend which is equal to the average trend observed over the entire estimation period. You cannot do this in conjunction with seasonal adjustment, because the seasonal adjustment options are disabled when the model type is set to ARIMA. However, you can add a constant long-term exponential trend to a simple exponential smoothing model (with or without seasonal adjustment) by using the inflation adjustment option in the Forecasting procedure. The appropriate quotinflationquot (percentage growth) rate per period can be estimated as the slope coefficient in a linear trend model fitted to the data in conjunction with a natural logarithm transformation, or it can be based on other, independent information concerning long-term growth prospects. (Return to top of page.) Browns Linear (i. e. double) Exponential Smoothing The SMA models and SES models assume that there is no trend of any kind in the data (which is usually OK or at least not-too-bad for 1-step-ahead forecasts when the data is relatively noisy), and they can be modified to incorporate a constant linear trend as shown above. What about short-term trends If a series displays a varying rate of growth or a cyclical pattern that stands out clearly against the noise, and if there is a need to forecast more than 1 period ahead, then estimation of a local trend might also be an issue. The simple exponential smoothing model can be generalized to obtain a linear exponential smoothing (LES) model that computes local estimates of both level and trend. The simplest time-varying trend model is Browns linear exponential smoothing model, which uses two different smoothed series that are centered at different points in time. The forecasting formula is based on an extrapolation of a line through the two centers. (A more sophisticated version of this model, Holt8217s, is discussed below.) The algebraic form of Brown8217s linear exponential smoothing model, like that of the simple exponential smoothing model, can be expressed in a number of different but equivalent forms. The quotstandardquot form of this model is usually expressed as follows: Let S denote the singly-smoothed series obtained by applying simple exponential smoothing to series Y. That is, the value of S at period t is given by: (Recall that, under simple exponential smoothing, this would be the forecast for Y at period t1.) Then let Squot denote the doubly-smoothed series obtained by applying simple exponential smoothing (using the same 945 ) to series S: Finally, the forecast for Y tk . for any kgt1, is given by: This yields e 1 0 (i. e. cheat a bit, and let the first forecast equal the actual first observation), and e 2 Y 2 8211 Y 1 . after which forecasts are generated using the equation above. This yields the same fitted values as the formula based on S and S if the latter were started up using S 1 S 1 Y 1 . This version of the model is used on the next page that illustrates a combination of exponential smoothing with seasonal adjustment. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s LES model computes local estimates of level and trend by smoothing the recent data, but the fact that it does so with a single smoothing parameter places a constraint on the data patterns that it is able to fit: the level and trend are not allowed to vary at independent rates. Holt8217s LES model addresses this issue by including two smoothing constants, one for the level and one for the trend. At any time t, as in Brown8217s model, the there is an estimate L t of the local level and an estimate T t of the local trend. Here they are computed recursively from the value of Y observed at time t and the previous estimates of the level and trend by two equations that apply exponential smoothing to them separately. If the estimated level and trend at time t-1 are L t82091 and T t-1 . respectively, then the forecast for Y tshy that would have been made at time t-1 is equal to L t-1 T t-1 . When the actual value is observed, the updated estimate of the level is computed recursively by interpolating between Y tshy and its forecast, L t-1 T t-1, using weights of 945 and 1- 945. The change in the estimated level, namely L t 8209 L t82091 . can be interpreted as a noisy measurement of the trend at time t. The updated estimate of the trend is then computed recursively by interpolating between L t 8209 L t82091 and the previous estimate of the trend, T t-1 . using weights of 946 and 1-946: The interpretation of the trend-smoothing constant 946 is analogous to that of the level-smoothing constant 945. Models with small values of 946 assume that the trend changes only very slowly over time, while models with larger 946 assume that it is changing more rapidly. A model with a large 946 believes that the distant future is very uncertain, because errors in trend-estimation become quite important when forecasting more than one period ahead. (Return to top of page.) The smoothing constants 945 and 946 can be estimated in the usual way by minimizing the mean squared error of the 1-step-ahead forecasts. When this done in Statgraphics, the estimates turn out to be 945 0.3048 and 946 0.008 . The very small value of 946 means that the model assumes very little change in the trend from one period to the next, so basically this model is trying to estimate a long-term trend. By analogy with the notion of the average age of the data that is used in estimating the local level of the series, the average age of the data that is used in estimating the local trend is proportional to 1/ 946, although not exactly equal to it. In this case that turns out to be 1/0.006 125. This isn8217t a very precise number inasmuch as the accuracy of the estimate of 946 isn8217t really 3 decimal places, but it is of the same general order of magnitude as the sample size of 100, so this model is averaging over quite a lot of history in estimating the trend. The forecast plot below shows that the LES model estimates a slightly larger local trend at the end of the series than the constant trend estimated in the SEStrend model. Also, the estimated value of 945 is almost identical to the one obtained by fitting the SES model with or without trend, so this is almost the same model. Now, do these look like reasonable forecasts for a model that is supposed to be estimating a local trend If you 8220eyeball8221 this plot, it looks as though the local trend has turned downward at the end of the series What has happened The parameters of this model have been estimated by minimizing the squared error of 1-step-ahead forecasts, not longer-term forecasts, in which case the trend doesn8217t make a lot of difference. If all you are looking at are 1-step-ahead errors, you are not seeing the bigger picture of trends over (say) 10 or 20 periods. In order to get this model more in tune with our eyeball extrapolation of the data, we can manually adjust the trend-smoothing constant so that it uses a shorter baseline for trend estimation. For example, if we choose to set 946 0.1, then the average age of the data used in estimating the local trend is 10 periods, which means that we are averaging the trend over that last 20 periods or so. Here8217s what the forecast plot looks like if we set 946 0.1 while keeping 945 0.3. This looks intuitively reasonable for this series, although it is probably dangerous to extrapolate this trend any more than 10 periods in the future. What about the error stats Here is a model comparison for the two models shown above as well as three SES models. The optimal value of 945.for the SES model is approximately 0.3, but similar results (with slightly more or less responsiveness, respectively) are obtained with 0.5 and 0.2. (A) Holts linear exp. smoothing with alpha 0.3048 and beta 0.008 (B) Holts linear exp. smoothing with alpha 0.3 and beta 0.1 (C) Simple exponential smoothing with alpha 0.5 (D) Simple exponential smoothing with alpha 0.3 (E) Simple exponential smoothing with alpha 0.2 Their stats are nearly identical, so we really can8217t make the choice on the basis of 1-step-ahead forecast errors within the data sample. We have to fall back on other considerations. If we strongly believe that it makes sense to base the current trend estimate on what has happened over the last 20 periods or so, we can make a case for the LES model with 945 0.3 and 946 0.1. If we want to be agnostic about whether there is a local trend, then one of the SES models might be easier to explain and would also give more middle-of-the-road forecasts for the next 5 or 10 periods. (Return to top of page.) Which type of trend-extrapolation is best: horizontal or linear Empirical evidence suggests that, if the data have already been adjusted (if necessary) for inflation, then it may be imprudent to extrapolate short-term linear trends very far into the future. Trends evident today may slacken in the future due to varied causes such as product obsolescence, increased competition, and cyclical downturns or upturns in an industry. For this reason, simple exponential smoothing often performs better out-of-sample than might otherwise be expected, despite its quotnaivequot horizontal trend extrapolation. Damped trend modifications of the linear exponential smoothing model are also often used in practice to introduce a note of conservatism into its trend projections. The damped-trend LES model can be implemented as a special case of an ARIMA model, in particular, an ARIMA(1,1,2) model. It is possible to calculate confidence intervals around long-term forecasts produced by exponential smoothing models, by considering them as special cases of ARIMA models. (Beware: not all software calculates confidence intervals for these models correctly.) The width of the confidence intervals depends on (i) the RMS error of the model, (ii) the type of smoothing (simple or linear) (iii) the value(s) of the smoothing constant(s) and (iv) the number of periods ahead you are forecasting. In general, the intervals spread out faster as 945 gets larger in the SES model and they spread out much faster when linear rather than simple smoothing is used. This topic is discussed further in the ARIMA models section of the notes. (Return to top of page.)

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Talvez o Marlin tem um mercado de reposicao limitado, porque ele doesns um driver de aderencia confortavel e confiavel direto da caixa. Escopos montar facilmente no trilho embutido e se voce quiser uma mag da caixa, em seguida, os 7 Marlins serie sao para voce como eles sao mechanicaly o mesmo que os 60, apenas com uma caixa mag e uma variedade de opcoes de aco inoxidavel e compostite stocks. Conclusao: ambos os rifles disparam bem. O Marlin e excelente fora da caixa em cerca de 200 novos e ira atende-lo bem para 99 de qualquer uso que voce pode pensar de um .22. Um Ruger custou mais na frente, e voce pode entrar em qualquer fantasia que voce tem e fazer o rifle olhar como o que quiser para e adicionais 200 a 1000. Eu prefiro o Marlin a e totalmente funcional fora da caixa e nao estou interessado Nos acessorios que o Ruger oferece. Escolha pessoal. Marlin e Savage fazer rifles que sao muito mais precisos fora da caixa. O Ruger precisa 600,00 de modificacoes para atirar 1/2, bem como um Marlin ou um Savage. Por que razao pagar duas vezes o preco que tenho todos os tres. Vou ter precisao sobre adicionar brinquedos de cada vez. Eu costumava atirar a competicao de furo pequeno e meu Savage e tao exato quanto meu Anshutz Super Match 54. Apenas rifles precisos valem a pena possuir. OBRIGADO JIM EM MO alguem que concorda comigo um pouco. O M60 e uma arma muito agradavel com um disparador muito agradavel. Voce prefere pagar 200 dolares a menos por uma arma que dispara tao bom, se nao melhor BTW o modelo 60 Marlin tem coisas aftermarket. Voce pode encontrar toneladas de acoes para it. Marlin Modelo 60 Eles sao excelentes .22s. Um pouco menos caro do que um 10 / 22- geralmente voce pode encontra-los para cerca de 170 para um com um estoque laminado ou sintetico. O gatilho estoque e geralmente um pouco mais agradavel do que um estoque 10/22 gatilho. Eles sao mais dificeis de colocar juntos apos a limpeza do que o 10/22. Colocando o parafuso de volta no 10/22 Bom momento para praticar o seu Colocando-lo de volta no 60 Tempo para obter cabelos grisalhos Oh, e ter algumas molas recoil de reposicao deitado ao redor para o 60. A maioria das pessoas nao modificar seu modelo 60s muito, e ate mesmo Se voce quiser, nao ha nem mesmo uma fracao de pecas para ele como voce vai encontrar para o 10/22. 10 / 22s tendem a ser um pouco mais confiavel e menos exigente sobre municao. Modelo 60s tendem a atolar um pouco mais facilmente quando eles ficam sujos. Modelo 60s sao reputados para ser, mas eu sou ceptico sobre isso. A precisao pratica com o Modelo 60 provavelmente e um pouco melhor, devido ao gatilho ser melhor. Bottom line Ha uma razao para tantos Modelo 60s e 10 / 22s foram vendidos ao longo dos anos. Eles sao bons. Ultima edicao por ditto1958 09 de julho de 2013 as 09:18. July 9th, 2013, 09:26 AM Double P90 Shooter Data de Ingresso: Apr 2009 Localizacao: The Great Republic of Texas July 9th, 2013, 09:26 AM Join Date: Jul 2012 Eu tenho um Marlin 795 que e basicamente o mesmo que o Modelo 60, exceto que ele usa um compartimento destacavel e custa um pouco menos. Eu tenho o meu para 110 porque estava a venda e eles ofereceram um e-mail de 25 em desconto. Eu disparei alguns mil circulos atraves dele e seu sido grande. Eu posso consistentemente acertar um alvo de dez centavos em 50 metros com o 20 Leapers UTG 6x32 escopo e 20 Leapers UTG bipe. O buttstock e oco assim que eu mantenho uma serpente do diametro, uma garrafa pequena de CLP, las de aco, remendos de algodao, mola de recuo de reposicao, haste de guia e pino de queima dentro la. 9 de julho de 2013, 09:40 AM Data de ingresso: fev 2010 Eu dei um por anos, ensinei a alguns de meus filhos como atirar com um. Apenas vendido porque eu queria algo diferente. Eles sao muito confiaveis ??e precisas coisa so negativo que eu posso dizer e que, ha apenas algumas opcoes aftermarket tao nao tatico 60. se voce quiser um plinker agradavel, embora eles sao tuff para vencer modelo marlin estoque 60

Modelo Medio Movel Acf

Modelo Médio Móvel AcfIdentificar os numeros de AR ou MA termos em um ARIMA modelo ACF e PACF plots: Depois de uma serie temporal foi estacionaria por diferenciacao, o proximo passo na montagem de um ARIMA modelo e determinar se AR ou MA termos sao necessarios para corrigir qualquer autocorrelacao que Permanece na serie diferenciada. Claro, com software como Statgraphics, voce poderia apenas tentar algumas combinacoes diferentes de termos e ver o que funciona melhor. Mas ha uma maneira mais sistematica de fazer isso. Observando os graficos de funcao de autocorrelacao (ACF) e de autocorrelacao parcial (PACF) das series diferenciadas, e possivel identificar tentativamente os numeros de AR e / ou MA que sao necessarios. Voce ja esta familiarizado com a trama ACF: e apenas um grafico de barras dos coeficientes de correlacao entre uma serie de tempo e defasagens de si mesmo. O grafico do PACF e um grafico dos coeficientes de correlacao parcial entre a serie e os retornos de si. Em geral, a correlacao quotpartial entre duas variaveis ??e a quantidade de correlacao entre elas que nao e explicada por suas correlacoes mutuas com um conjunto especificado de outras variaveis. Por exemplo, se estivermos regredindo uma variavel Y em outras variaveis ??X1, X2 e X3, a correlacao parcial entre Y e X3 e a quantidade de correlacao entre Y e X3 que nao e explicada por suas correlacoes comuns com X1 e X2. Esta correlacao parcial pode ser calculada como a raiz quadrada da reducao na variancia que e conseguida pela adicao de X3 a regressao de Y em X1 e X2. Uma auto-correlacao parcial e a quantidade de correlacao entre uma variavel e uma defasagem de si mesma que nao e explicada por correlacoes em todas as laminas de ordem inferior. A autocorrelacao de uma serie temporal Y no intervalo 1 e o coeficiente de correlacao entre Y t e Y t - 1. Que e presumivelmente tambem a correlacao entre Y t -1 e Y t -2. Mas se Y t e correlacionado com Y t -1. E Y t -1 esta igualmente correlacionado com Y t -2. Entao tambem devemos esperar encontrar correlacao entre Y t e Y t-2. De facto, a quantidade de correlacao que devemos esperar com o atraso 2 e precisamente o quadrado da correlacao lag-1. Assim, a correlacao a lag 1 quotpropagates a lag 2 e presumivelmente para atrasos de ordem superior. A autocorrelacao parcial no retardo 2 e, portanto, a diferenca entre a correlacao real no retardo 2 e a correlacao esperada devido a propagacao da correlacao no retardo 1. Aqui esta a funcao de autocorrelacao (ACF) da serie UNITS, antes de qualquer diferenciacao ser realizada: As autocorrelacoes sao significativas para um grande numero de defasagens - mas talvez as autocorrelacoes nos intervalos 2 e acima sejam meramente devidas a propagacao da autocorrelacao na defasagem 1. Isto e confirmado pelo grafico PACF: Note que a parcela PACF tem uma significancia Pico apenas no intervalo 1, o que significa que todas as autocorrelacoes de ordem superior sao efetivamente explicadas pela autocorrelacao lag-1. As autocorrelacoes parciais em todos os atrasos podem ser calculadas ajustando uma sucessao de modelos autorregressivos com numeros crescentes de defasagens. Em particular, a autocorrelacao parcial com atraso k e igual ao coeficiente AR (k) estimado em um modelo autorregressivo com k termos - isto e. Um modelo de regressao multipla no qual Y e regredido em LAG (Y, 1), LAG (Y, 2), etc. ate LAG (Y, k). Assim, por mera inspecao do PACF voce pode determinar quantos termos AR voce precisa usar para explicar o padrao de autocorrelacao em uma serie de tempo: se a autocorrelacao parcial e significativa com atraso k e nao significativa em qualquer atraso de ordem maior - isto e. Se o PACF quotcuts offquot em lag k - entao isso sugere que voce deve tentar ajustar um modelo autorregressivo de ordem k O PACF da serie UNITS fornece um exemplo extremo do fenomeno de corte: tem um pico muito grande no intervalo 1 E nenhum outro pico significativo, indicando que na ausencia de diferenciacao um AR (1) modelo deve ser usado. No entanto, o termo AR (1) neste modelo resultara ser equivalente a uma primeira diferenca, porque o coeficiente AR (1) estimado (que e a altura do pico PACF no intervalo 1) sera quase exatamente igual a 1 . Agora, a equacao de previsao para um modelo AR (1) para uma serie Y sem ordens de diferenciacao e: Se o coeficiente de AR (1) 981 1 nesta equacao for igual a 1, e equivalente a prever que a primeira diferenca De Y e constante - ie E equivalente a equacao do modelo de caminhada aleatoria com crescimento: O PACF da serie UNITS esta nos dizendo que, se nao fizermos diferenca, entao devemos ajustar um modelo AR (1) que se tornara equivalente a tomar Primeira diferenca. Em outras palavras, esta nos dizendo que UNITS realmente precisa de uma ordem de diferenciacao para ser estacionalizada. AR e MA assinaturas: Se o PACF exibe um corte acentuado enquanto o ACF decai mais lentamente (ou seja, tem picos significativos em maior atrasos), dizemos que a serie estacionaria exibe uma assinatura quotAR, quot que significa que o padrao de autocorrelacao pode ser explicado com mais facilidade Adicionando termos AR mais do que adicionando termos MA. Voce provavelmente encontrara que uma assinatura AR e comumente associada com autocorrelacao positiva no retardo 1 - i. e. Ele tende a surgir em series que sao ligeiramente diferentes. A razao para isso e que um termo AR pode agir como uma diferenca quotpartial na equacao de previsao. Por exemplo, em um modelo AR (1), o termo AR atua como uma primeira diferenca se o coeficiente autorregressivo for igual a 1, ele nao faz nada se o coeficiente autorregressivo for zero e ele age como uma diferenca parcial se o coeficiente estiver entre 0 e 1. Assim, se a serie e ligeiramente subdifferenced - ie Se o padrao nao estacionario de autocorrelacao positiva nao tiver sido completamente eliminado, ele estabelecera quotas para uma diferenca parcial exibindo uma assinatura AR. Portanto, temos a seguinte regra para determinar quando adicionar termos AR: Regra 6: Se o PACF da serie diferenciada exibe um corte acentuado e / ou a autocorrelacao lag-1 e positivo - i. e. Se a serie aparece ligeiramente quotunderdifferencedquot - entao considere adicionar um termo AR para o modelo. O intervalo em que o PACF corta e o numero indicado de termos AR. Em principio, qualquer padrao de autocorrelacao pode ser removido de uma serie estacionaria adicionando termos auto-regressivos suficientes (defasagens das series estacionarias) a equacao de previsao, eo PACF indica quantos desses termos sao provavelmente necessarios. No entanto, isso nem sempre e a maneira mais simples de explicar um determinado padrao de autocorrelacao: as vezes e mais eficiente adicionar MA termos (atrasos dos erros de previsao) em vez disso. A funcao de autocorrelacao (ACF) desempenha o mesmo papel para os termos MA que o PACF desempenha para os termos AR - ou seja, o ACF diz-lhe quantos termos MA sao susceptiveis de ser necessarios para remover a autocorrelacao restante da serie diferenciada. Se a autocorrelacao e significativa com atraso k, mas nao em qualquer defasagem maior - i. e. Se o ACF quotcuts offquot em lag k - isso indica que exatamente k MA termos devem ser utilizados na previsao equacao. No ultimo caso, dizemos que a serie estacionaria exibe uma assinatura quotMA, significando que o padrao de autocorrelacao pode ser explicado mais facilmente adicionando termos MA do que adicionando termos AR. Uma assinatura de MA e vulgarmente associada com autocorrelacao negativa no intervalo 1 - isto e. Tende a surgir em series que sao ligeiramente mais diferenciadas. A razao para isto e que um termo MA pode quotparcialmente cancelar uma ordem de diferenciacao na equacao de previsao. Para ver isso, lembre-se que um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante e equivalente a um modelo Simple Exponential Smoothing. A equacao de previsao para este modelo e onde o coeficiente MA (1) 952 1 corresponde a quantidade 1 - 945 no modelo SES. Se 952 1 e igual a 1, isto corresponde a um modelo SES com 945 0, que e apenas um modelo CONSTANTE porque a previsao nunca e atualizada. Isso significa que quando 952 1 e igual a 1, ele esta realmente cancelando a operacao de diferenciacao que normalmente permite que a previsao SES se ancore novamente na ultima observacao. Por outro lado, se o coeficiente de media movel for igual a 0, este modelo se reduz a um modelo de caminhada aleatoria - isto e. Ele deixa a operacao de diferenciacao sozinho. Portanto, se 952 1 for algo maior que 0, e como se estivessemos cancelando parcialmente uma ordem de diferenciacao. Se a serie ja esta ligeiramente mais diferenciada - i. e. Se a autocorrelacao negativa tiver sido introduzida - entao as quotas serao feitas para que uma diferenca seja parcialmente cancelada exibindo uma assinatura de MA. (Uma grande quantidade de agitacao de braco esta acontecendo aqui. Uma explicacao mais rigorosa deste efeito e encontrada no folheto da Estrutura Matematica de Modelos ARIMA.) Dai a seguinte regra geral adicional: Regra 7: Se a ACF da serie diferenciada exibir um Corte acentuado e / ou a autocorrelacao lag-1 e negativo - Se a serie aparece ligeiramente quotoverdifferencedquot - entao considere adicionar um termo MA para o modelo. A defasagem em que o ACF corta e o numero indicado de termos de MA. Um modelo para a serie UNITS - ARIMA (2,1,0): Anteriormente, determinamos que a serie UNITS necessitava (pelo menos) uma ordem de diferenciacao nao sazonal para ser estacionaria. Depois de tomar uma diferenca nao sazonal - i. e. Se um modelo ARIMA (0,1,0) com constante - as parcelas ACF e PACF sao as seguintes: Observe que (a) a correlacao com o atraso 1 e significativa e positiva, e (b) o PACF mostra um quotcutoff mais nitido do que O ACF. Em particular, o PACF tem apenas dois picos significativos, enquanto o ACF tem quatro. Assim, de acordo com a Regra 7 acima, a serie diferenciada exibe uma assinatura AR (2). Se, portanto, definir a ordem do termo AR para 2 - i. e. Se um modelo ARIMA (2,1,0) - obtemos as seguintes parcelas ACF e PACF para os residuos: A autocorrelacao nos atrasos cruciais - ou seja, os retornos 1 e 2 - foi eliminada e nao ha nenhum padrao discernivel Em atrasos de ordem superior. No entanto, o relatorio de resumo de analise mostra que o modelo, no entanto, tem um desempenho bastante satisfatorio no periodo de validacao, ambos os coeficientes AR sao significativamente diferentes de zero eo padrao O desvio dos residuos foi reduzido de 1,54371 para 1,4215 (quase 10) pela adicao dos termos AR. Alem disso, nao ha sinal de uma raiz quotunit porque a soma dos coeficientes AR (0.2522540.195572) nao e proxima de 1. (As raizes unitarias sao discutidas em mais detalhes abaixo.) Em geral, este parece ser um bom modelo . As previsoes (nao transformadas) para o modelo mostram uma tendencia linear ascendente projetada para o futuro: A tendencia nas previsoes de longo prazo e devido ao fato de que o modelo inclui uma diferenca nao sazonal e um termo constante: este modelo e basicamente uma caminhada aleatoria com Crescimento ajustado pela adicao de dois termos autorregressivos - ou seja, Dois atrasos das series diferenciadas. A inclinacao das previsoes de longo prazo (ou seja, o aumento medio de um periodo para outro) e igual ao termo medio no resumo do modelo (0,467566). A equacao de previsao e: onde 956 e o termo constante no resumo do modelo (0.258178), 981 1 e o coeficiente AR (1) (0.25224) e 981 2 e o coeficiente AR (2) (0.195572). Media versus constante: Em geral, o termo quotmeanquot na saida de um modelo ARIMA refere-se a media das series diferenciadas (isto e, a tendencia media se a ordem de diferenciacao for igual a 1), enquanto que a constante e o termo constante que aparece No lado direito da equacao de previsao. Os termos medio e constante estao relacionados pela equacao: CONSTANT MEAN (1 menos a soma dos coeficientes AR). Neste caso, temos 0.258178 0.467566 (1 - 0.25224 - 0.195572) Modelo alternativo para a serie UNITS - ARIMA (0,2,1): Lembre-se que quando comecamos a analisar a serie UNITS, nao estavamos inteiramente certos do Ordem correta de diferenciacao para usar. Uma ordem de diferencas nao sazonais apresentou o menor desvio padrao (e um padrao de autocorrelacao positiva moderada), enquanto duas ordens de diferencas nao sazonais renderam um grafico de series temporais mais estacionarias (mas com uma autocorrelacao negativa bastante forte). Aqui estao tanto o ACF como o PACF da serie com duas diferencas nao sazonais: O unico ponto negativo no intervalo 1 no ACF e uma assinatura MA (1), de acordo com a Regra 8 acima. Assim, se usassemos 2 diferencas nao sazonais, tambem gostariamos de incluir um termo MA (1), produzindo um modelo ARIMA (0,2,1). De acordo com a Regra 5, tambem gostariamos de suprimir o termo constante. Observe que o desvio padrao do ruido branco estimado (RMSE) e apenas muito ligeiramente mais alto para este modelo do que o anterior (1,46301 aqui versus 1,45215 anteriormente). A equacao de previsao para este modelo e: onde theta-1 e o coeficiente MA (1). Lembre-se que isto e semelhante a um modelo Linear Exponential Smoothing, com o coeficiente MA (1) correspondente a quantidade 2 (1-alfa) no modelo LES. O coeficiente MA (1) de 0,76 neste modelo sugere que um modelo LES com alfa na vizinhanca de 0,72 caberia aproximadamente igualmente bem. Na verdade, quando um modelo LES e ajustado para os mesmos dados, o valor otimo de alfa resulta em cerca de 0,61, o que nao e muito longe. Aqui esta um relatorio de comparacao de modelos que mostra os resultados da montagem do modelo ARIMA (2,1,0) com constante, o modelo ARIMA (0,2,1) sem constante eo modelo LES: Os tres modelos tem um desempenho quase identico em O periodo de estimacao eo modelo ARIMA (2,1,0) com constante aparece ligeiramente melhor do que os outros dois no periodo de validacao. Com base apenas nestes resultados estatisticos, seria dificil escolher entre os tres modelos. No entanto, se tracarmos as previsoes de longo prazo feitas pelo modelo ARIMA (0,2,1) sem constante (que sao essencialmente as mesmas que as do modelo LES), vemos uma diferenca significativa com as do modelo anterior: As previsoes tem uma tendencia ligeiramente inferior a do modelo anterior - porque a tendencia local proxima do final da serie e ligeiramente inferior a tendencia media em toda a serie - mas os intervalos de confianca aumentam muito mais rapidamente. O modelo com duas ordens de diferenciacao pressupoe que a tendencia da serie e variavel no tempo, portanto considera o futuro distante muito mais incerto do que o modelo com apenas uma ordem de diferenciacao. Qual o modelo que devemos escolher Isso depende das suposicoes que sao confortaveis ??fazer com respeito a constancia da tendencia nos dados. O modelo com apenas uma ordem de diferenciacao assume uma tendencia media constante - e essencialmente um modelo de caminhada aleatoria com crescimento fino - e, portanto, faz projecoes de tendencia relativamente conservadoras. Tambem e bastante otimista quanto a precisao com que ele pode prever mais de um periodo a frente. O modelo com duas ordens de diferenciacao assume uma tendencia local variavel no tempo - e essencialmente um modelo linear de suavizacao exponencial - e suas projecoes de tendencia sao um pouco mais inconstantes. Como regra geral neste tipo de situacao, gostaria de recomendar a escolha do modelo com a menor ordem de diferenciacao, outras coisas sendo praticamente iguais. Na pratica, modelos de alisamento randomico ou simples-exponencial-suavizacao muitas vezes parecem funcionar melhor do que modelos de suavizacao linear exponencial. Modelos mistos: Na maioria dos casos, o melhor modelo resulta em um modelo que usa apenas termos AR ou apenas termos MA, embora em alguns casos um modelo quotmixedquot com termos AR e MA possa fornecer o melhor ajuste para os dados. No entanto, deve-se ter cuidado ao montar modelos mistos. E possivel que um termo AR e um termo MA cancelem efeitos uns dos outros. Mesmo que ambos possam parecer significativos no modelo (conforme julgado pelas t-estatisticas de seus coeficientes). Assim, por exemplo, suponha que o modelo quotcorrectquot para uma serie temporal e um modelo ARIMA (0,1,1), mas, em vez disso, voce encaixa um modelo ARIMA (1,1,2) - isto e. Voce inclui um termo AR adicional e um termo MA adicional. Em seguida, os termos adicionais podem acabar aparecendo significativo no modelo, mas internamente eles podem ser apenas trabalhar uns contra os outros. As estimativas de parametros resultantes podem ser ambiguas, eo processo de estimacao de parametros pode levar muitas (por exemplo, mais de 10) iteracoes a convergir. Por isso: Regra 8: E possivel que um termo AR e um termo MA cancelem os efeitos uns dos outros, por isso, se um modelo AR-MA misturado parece ajustar-se aos dados, experimente tambem um modelo com menos AR e menos MA - especialmente se as estimativas de parametros no modelo original exigem mais de 10 iteracoes para convergir. Por esta razao, os modelos ARIMA nao podem ser identificados pela abordagem quotbackwardwise step que inclui tanto AR e MA termos. Em outras palavras, voce nao pode comecar por incluir varios termos de cada tipo e, em seguida, jogando fora aqueles cujos coeficientes estimados nao sao significativos. Em vez disso, voce normalmente segue uma abordagem passo a passo quotforward, adicionando termos de um tipo ou outro como indicado pelo aparecimento dos graficos ACF e PACF. Raizes unitarias: Se uma serie e grosseiramente sub ou sobredifferenciada - i. e. Se uma ordem inteira de diferenciacao precisa ser adicionada ou cancelada, isso e frequentemente sinalizado por uma raiz quotunit nos coeficientes AR ou MA estimados do modelo. Diz-se que um modelo AR (1) tem uma raiz unitaria se o coeficiente estimado de AR (1) for quase exatamente igual a 1. (Por exemplo, eu realmente nao significa significativamente diferente de. Em termos do erro padrao dos coeficientes. ) Quando isso acontece, significa que o termo AR (1) esta imitando exatamente uma primeira diferenca, caso em que voce deve remover o termo AR (1) e adicionar uma ordem de diferenciacao. (Isto e exatamente o que aconteceria se voce ajustasse um modelo de AR (1) a serie UNITS indiferenciada, como observado anteriormente.) Em um modelo AR de ordem mais alta, existe uma raiz unitaria na parte AR do modelo se a soma de Os coeficientes AR sao exatamente iguais a 1. Neste caso, voce deve reduzir a ordem do termo AR em 1 e adicionar uma ordem de diferenciacao. Uma serie temporal com uma raiz unitaria nos coeficientes AR e nao-estacionaria - i. e. Ele precisa de uma ordem maior de diferenciacao. Regra 9: Se houver uma raiz unitaria na parte AR do modelo - i. e. Se a soma dos coeficientes AR e quase exatamente 1 - voce deve reduzir o numero de termos AR por um e aumentar a ordem de diferenciacao por um. Da mesma forma, um modelo MA (1) e dito ter uma raiz unitaria se o estimado MA (1) coeficiente e exatamente igual a 1. Quando isso acontece, isso significa que o termo MA (1) e exatamente cancelar uma primeira diferenca, em Caso, voce deve remover o termo MA (1) e tambem reduzir a ordem de diferenciacao por um. Em um modelo MA de ordem superior, existe uma raiz unitaria se a soma dos coeficientes MA for exatamente igual a 1. Regra 10: Se houver uma raiz unitaria na parte MA do modelo - isto e. Se a soma dos coeficientes MA e quase exatamente 1 - voce deve reduzir o numero de termos MA por um e reduzir a ordem de diferenciacao por um. Por exemplo, se voce ajustar um modelo de suavizacao exponencial linear (um modelo ARIMA (0,2,2)) quando um modelo de suavizacao exponencial simples (um modelo ARIMA (0,1,1) teria sido suficiente, voce pode achar que A soma dos dois coeficientes MA e praticamente igual a 1. Ao reduzir a ordem MA e a ordem de diferenciacao por um cada, voce obtem o modelo SES mais apropriado. Um modelo de previsao com uma raiz unitaria nos coeficientes estimados de MA e dito nao-reversivel. Significando que os residuos do modelo nao podem ser considerados como estimativas do ruido aleatorio quottruequot que gerou as series temporais. Outro sintoma de uma raiz unitaria e que as previsoes do modelo podem quotblow upquot ou de outra forma se comportam bizarrely. Se o grafico de series temporais das previsoes de longo prazo do modelo parecer estranho, voce deve verificar os coeficientes estimados de seu modelo para a presenca de uma raiz unitaria. Regra 11: Se as previsoes de longo prazo parecerem erraticas ou instaveis, pode haver uma raiz unitaria nos coeficientes AR ou MA. Nenhum destes problemas surgiu com os dois modelos aqui ajustados, porque tinhamos o cuidado de comecar com ordens plausiveis de diferencas e numeros apropriados de coeficientes AR e MA estudando os modelos ACF e PACF. Discussoes mais detalhadas sobre as raizes unitarias e os efeitos de cancelamento entre os termos AR e MA podem ser encontradas no modelo da Estrutura Matematica de Modelos ARIMA.8.5 Modelos ARIMA nao-sazonais Se combinarmos a diferenciacao com a auto-regressao e um modelo de media movel, obtemos um modelo nao-sazonal Modelo ARIMA. ARIMA e um acronimo para AutoRegressive modelo de media movel integrado (integracao neste contexto e o inverso de diferenciacao). O modelo completo pode ser escrito como onde y e a serie diferenciada (pode ter sido diferenciada mais de uma vez). Os preditores no lado direito incluem valores retardados de yt e erros defasados. Chamamos isso de modelo ARIMA (p, d, q). Onde p ordem da parte autorregressiva d grau de primeira diferenciacao envolveu q ordem da parte media movel. As mesmas condicoes de estacionaridade e de invertibilidade que sao usadas para modelos de media autorregressiva e movel se aplicam a este modelo ARIMA. Uma vez que comecamos a combinar componentes desta maneira para formar modelos mais complicados, e muito mais facil trabalhar com a notacao de retrocesso. Entao a equacao (ref) pode ser escrita como begin (1-phi1B-cdots - phip Bp) amp (1-B) dy amp ampc (1 theta1 B cdots thetaq Bq) e uparrow amp uparrow amp ampuparrow Valores apropriados para p, d e q podem ser dificeis. A funcao auto. arima () em R fa-lo-a para voce automaticamente. Mais adiante neste capitulo, vamos aprender como funciona a funcao, e alguns metodos para escolher esses valores sozinho. Muitos dos modelos que ja discutimos sao casos especiais do modelo ARIMA, conforme mostrado na tabela a seguir. Entender os modelos ARIMA A funcao auto. arima () e muito util, mas qualquer coisa automatizada pode ser um pouco perigosa, e vale a pena entender algo do comportamento dos modelos mesmo quando Voce confia em um procedimento automatico para escolher o modelo para voce. A constante c tem um efeito importante nas previsoes a longo prazo obtidas a partir destes modelos. Se c0 e d0, as previsoes de longo prazo vao para zero. Se c0 e d1, as previsoes de longo prazo irao para uma constante diferente de zero. Se c0 e d2, as previsoes de longo prazo seguirao uma linha recta. Se cne0 e d0, as previsoes de longo prazo irao para a media dos dados. Se cne0 e d1, as previsoes de longo prazo seguirao uma linha reta. Se cne0 e d2, as previsoes de longo prazo seguirao uma tendencia quadratica. O valor de d tambem tem um efeito nos intervalos de predicao quanto maior o valor de d, mais rapidamente os intervalos de predicao aumentam de tamanho. Para d0, o ??desvio padrao da previsao de longo prazo ira para o desvio padrao dos dados historicos, de modo que os intervalos de previsao serao todos essencialmente os mesmos. Esse comportamento e visto na Figura 8.8 onde d0 e cne 0. Nesta figura, os intervalos de previsao sao os mesmos para os ultimos horizontes de previsao, e as previsoes de pontos sao iguais a media dos dados. O valor de p e importante se os dados mostram ciclos. Para obter previsoes ciclicas, e necessario ter pge2 juntamente com algumas condicoes adicionais sobre os parametros. Para um modelo AR (2), o comportamento ciclico ocorre se phi124phi2lt0. Nesse caso, o periodo medio dos ciclos e 1 frac (-phi1 (1-phi2) / (4phi2)). Parcelas ACF e PACF Geralmente nao e possivel dizer, simplesmente a partir de um grafico de tempo, quais valores de p e q sao apropriados para os dados. No entanto, as vezes e possivel usar o grafico ACF e o grafico PACF estreitamente relacionado, para determinar valores apropriados para p e q. Lembre-se que um grafico ACF mostra as autocorrelacoes que medem a relacao entre yt e y para diferentes valores de k. Agora, se yt e y estiverem correlacionados, entao y e y tambem devem ser correlacionados. Mas entao yt e y podem ser correlacionados, simplesmente porque ambos estao conectados a y, ao inves de por qualquer nova informacao contida em y que possa ser usada na previsao de yt. Para superar esse problema, podemos usar autocorrelacoes parciais. Estes medem o entre y e y depois de remover os efeitos de outros intervalos de tempo - 1, 2, 3, pontos, k - 1. Assim, a primeira autocorrelacao parcial e identica a primeira autocorrelacao, porque nao ha nada entre eles para remover. As autocorrelacoes parciais para os retornos 2, 3 e maiores sao calculadas da seguinte forma: Variando o numero de termos no lado direito deste modelo de autorregressao da-se alphak para diferentes valores de k. (Na pratica, existem algoritmos mais eficientes para computar alphak do que montar todas essas autoregressoes, mas eles dao os mesmos resultados.) A Figura 8.9 mostra os graficos ACF e PACF para os dados de consumo dos EUA mostrados na Figura 8.7. As autocorrelacoes parciais tem os mesmos valores criticos de pm 1,96 / sqrt que para autocorrelacoes normais, e estas sao tipicamente mostradas no grafico como na Figura 8.9. Figura 8.9: ACF e PACF de variacao percentual trimestral no consumo dos EUA. Uma maneira conveniente de produzir um grafico de tempo, um grafico ACF e um grafico PACF em um comando e usar a funcao tsdisplay em R. par 40 mfrow c 40 1. 2 41 41 Acf 40 usconsumption 91. 1 93, main quotquot 41 Pacf 40 usconsumption Se os dados sao de um modelo ARIMA (p, d, 0) ou ARIMA (0, d, q), os graficos ACF e PACF podem ser uteis na determinacao do valor de p ou q . Se p e q sao positivos, entao os graficos nao ajudam a encontrar valores adequados de p e q. Os dados podem seguir um modelo ARIMA (p, d, 0) se as parcelas ACF e PACF dos dados diferenciados mostrarem os seguintes padroes: o ACF esta em declinio exponencial ou sinusoidal ha um pico significativo no retardo p no PACF, mas nenhum alem Atraso p. Os dados podem seguir um modelo ARIMA (0, d, q) se as parcelas ACF e PACF dos dados diferenciados mostram os seguintes padroes: o PACF esta em declinio exponencial ou sinusoidal ha um pico significativo no retardo q no ACF, mas nenhum alem Atraso q. Na Figura 8.9, vemos que ha tres picos no ACF e, em seguida, nao picos significativos a partir dai (exceto um fora dos limites no intervalo 14). No PACF, ha tres picos decrescentes com o lag, e entao nao picos significativos a partir dai (exceto um fora dos limites no intervalo 8). Podemos ignorar um pico significativo em cada parcela se ele esta apenas fora dos limites, e nao nos primeiros defasagens. Afinal, a probabilidade de um pico ser significativo por acaso e de cerca de um em vinte, e estamos tracando 21 pontos em cada parcela. O padrao nos tres primeiros picos e o que seria de esperar de um ARIMA (0,0,3) como o PACF tende a decadencia exponencial. Assim, neste caso, o ACF e PACF nos levam ao mesmo modelo que foi obtido usando o procedimento automatico. Arco cos e a funcao do coseno inverso. Voce deve ser capaz de encontra-lo em sua calculadora. Pode ser rotulado como acos ou cos .1608617AR / MA, ARMA Acf - Pacf Visualizacoes Como mencionado no post anterior. Eu tenho trabalhado com as simulacoes Autoregressive e Moving Average. Para testar a correcao das estimativas por nossas simulacoes, empregamos acf (Autocorrelacao) e pacf (autocorrelacao parcial) para nosso uso. Para diferentes ordens de AR e MA, obtemos as diferentes visualizacoes com eles, tais como: Curvas exponenciais decrescentes. Ondas senoidais amortecidas. Ao analisar e escrever testes para o mesmo, eu tambem levei algum tempo para visualizar os dados em ilne e graficos de barras para obter uma imagem mais clara: AR (1) processo AR (1) processo e a simulacao autorregressiva com Ordem p 1, isto e, com um valor de phi. Ideal AR (p) processo e representado por: Para simular isso, instale statsample-timeseries a partir daqui. ACF Para AR (p), acf deve dar uma onda sinusoidal de amortecimento. O padrao e muito dependente do valor e sinal dos parametros phi. Quando o conteudo positivo em coeficientes phi e mais, voce recebera uma onda senoidal a partir do lado positivo, senao, a onda senoidal comecara a partir do lado negativo. Observe, a onda sinusoidal de amortecimento partindo do lado positivo aqui: eo lado negativo aqui. PACF pacf da pico com defasagem 0 (valor 1.0, padrao) e de lag 1 a lag k. O exemplo acima, caracteriza o processo AR (2), para isso, devemos obter picos no retardo 1 - 2 como: Processo MA (1) processo MA (1) e a simulacao de media movel com ordem q 1, ou seja, com um valor De teta. Para simular isso, use o metodo masim do processo ARAS (p, q) do ARIMA (p, q) do ARIMA :: ARIMA :: ARIMA MA (q) e uma combinacao de simulacoes de media movel e auto-regressiva. Quando q 0. o processo e chamado como puro processo autorregressivo quando p 0. o processo e puramente movel media. O simulador de ARMA pode ser encontrado como armasim no Statsample :: ARIMA :: ARIMA. Para o processo ARMA (1, 1), aqui estao as comparacoes das visualizacoes de R e este codigo, que acabou de fazer o meu dia :) Cheers, - Ankur Goel Postado por Ankur Goel 20 de julho. 2013 Posts recentes GitHub Repos2.1 Modelos de media movel (modelos MA) Modelos de series temporais conhecidos como modelos ARIMA podem incluir termos autorregressivos e / ou termos de media movel. Na Semana 1, aprendemos um termo autorregressivo em um modelo de serie temporal para a variavel x t e um valor retardado de x t. Por exemplo, um termo autorregressivo de atraso 1 e x t-1 (multiplicado por um coeficiente). Esta licao define termos de media movel. Um termo de media movel em um modelo de series temporais e um erro passado (multiplicado por um coeficiente). Vamos (wt overset N (0, sigma2w)), significando que os w t sao identicamente, distribuidos independentemente, cada um com uma distribuicao normal com media 0 e a mesma variancia. O modelo de media movel de ordem 1, denotado por MA (1) e (xt mu wt theta1w) O modelo de media movel de 2? ordem, denotado por MA (2) e (xt mu wt theta1w theta2w) , Denotado por MA (q) e (xt mu wt theta1w theta2w pontos thetaqw) Nota. Muitos livros didaticos e programas de software definem o modelo com sinais negativos antes dos termos. Isso nao altera as propriedades teoricas gerais do modelo, embora ele inverta os sinais algebricos de valores de coeficientes estimados e de termos (nao-quadrados) nas formulas para ACFs e variancias. Voce precisa verificar o software para verificar se sinais negativos ou positivos foram utilizados para escrever corretamente o modelo estimado. R usa sinais positivos em seu modelo subjacente, como fazemos aqui. Propriedades Teoricas de uma Serie de Tempo com um Modelo MA (1) Observe que o unico valor nao nulo na ACF teorica e para o atraso 1. Todas as outras autocorrelacoes sao 0. Assim, uma ACF de amostra com uma autocorrelacao significativa apenas no intervalo 1 e um indicador de um possivel modelo MA (1). Para os estudantes interessados, provas destas propriedades sao um apendice a este folheto. Exemplo 1 Suponha que um modelo MA (1) seja x t 10 w t .7 w t-1. Onde (wt overset N (0,1)). Assim, o coeficiente 1 0,7. O ACF teorico e dado por Um grafico deste ACF segue. O grafico apenas mostrado e o ACF teorico para um MA (1) com 1 0,7. Na pratica, uma amostra normalmente nao proporciona um padrao tao claro. Usando R, simulamos n 100 valores de amostra usando o modelo x t 10 w t .7 w t-1 onde w t iid N (0,1). Para esta simulacao, segue-se um grafico de series temporais dos dados da amostra. Nao podemos dizer muito desse enredo. A ACF de amostra para os dados simulados segue. Observa-se que a amostra ACF nao corresponde ao padrao teorico do MA subjacente (1), ou seja, que todas as autocorrelacoes para os atrasos de 1 serao 0 Uma amostra diferente teria uma ACF de amostra ligeiramente diferente, mostrada abaixo, mas provavelmente teria as mesmas caracteristicas gerais. Propriedades teoricas de uma serie temporal com um modelo MA (2) Para o modelo MA (2), as propriedades teoricas sao as seguintes: Note que os unicos valores nao nulos na ACF teorica sao para os retornos 1 e 2. As autocorrelacoes para atrasos maiores sao 0 . Assim, uma ACF de amostra com autocorrelacoes significativas nos intervalos 1 e 2, mas autocorrelacoes nao significativas para atrasos maiores indica um possivel modelo MA (2). Iid N (0,1). Os coeficientes sao 1 0,5 e 2 0,3. Como este e um MA (2), o ACF teorico tera valores nao nulos apenas nos intervalos 1 e 2. Valores das duas autocorrelacoes nao nulas sao Um grafico do ACF teorico segue. Como quase sempre e o caso, dados de exemplo nao vai se comportar tao perfeitamente como a teoria. Foram simulados n 150 valores de amostra para o modelo x t 10 w t .5 w t-1 .3 w t-2. Em que w t iid N (0,1). O grafico da serie de tempo dos dados segue. Como com o grafico de serie de tempo para os dados de amostra de MA (1), voce nao pode dizer muito dele. A ACF de amostra para os dados simulados segue. O padrao e tipico para situacoes em que um modelo MA (2) pode ser util. Existem dois picos estatisticamente significativos nos intervalos 1 e 2, seguidos por valores nao significativos para outros desfasamentos. Note que devido ao erro de amostragem, o ACF de amostra nao corresponde exactamente ao padrao teorico. ACF para modelos MA (q) gerais Uma propriedade dos modelos MA (q) em geral e que existem autocorrelacoes nao nulas para os primeiros q lags e autocorrelacoes 0 para todos os retornos gt q. Nao-unicidade de conexao entre os valores de 1 e (rho1) no modelo MA (1). No modelo MA (1), para qualquer valor de 1. O 1/1 reciproco da o mesmo valor para Como exemplo, use 0,5 para 1. E entao use 1 / (0,5) 2 para 1. Voce obtera (rho1) 0,4 em ambas as instancias. Para satisfazer uma restricao teorica chamada invertibilidade. Nos restringimos os modelos MA (1) para ter valores com valor absoluto menor que 1. No exemplo dado, 1 0,5 sera um valor de parametro permitido, enquanto que 1 1 / 0,5 2 nao. Invertibilidade de modelos MA Um modelo MA e dito ser inversivel se for algebrica equivalente a um modelo de ordem infinita convergente. Por convergencia, queremos dizer que os coeficientes de AR diminuem para 0 a medida que avancamos no tempo. Invertibilidade e uma restricao programada em series temporais de software utilizado para estimar os coeficientes de modelos com MA termos. Nao e algo que verificamos na analise de dados. Informacoes adicionais sobre a restricao de invertibilidade para modelos MA (1) sao fornecidas no apendice. Teoria Avancada Nota. Para um modelo MA (q) com um ACF especificado, existe apenas um modelo invertible. A condicao necessaria para a invertibilidade e que os coeficientes tenham valores tais que a equacao 1- 1 y-. - q y q 0 tem solucoes para y que caem fora do circulo unitario. Codigo R para os Exemplos No Exemplo 1, tracamos o ACF teorico do modelo x t 10w t. 7w t-1. E depois simularam n 150 valores deste modelo e tracaram a serie temporal da amostra e a amostra ACF para os dados simulados. Os comandos R utilizados para tracar o ACF teorico foram: acfma1ARMAacf (mac (0,7), lag. max10) 10 atrasos de ACF para MA (1) com theta1 0,7 lags0: 10 cria uma variavel chamada atrasos que varia de 0 a 10. trama (Hg) adiciona um eixo horizontal ao grafico O primeiro comando determina o ACF e o armazena em um objeto (a0) Chamado acfma1 (nossa escolha de nome). O comando de plotagem (o terceiro comando) traca defasagens em relacao aos valores de ACF para os retornos 1 a 10. O parametro ylab rotula o eixo y eo parametro principal coloca um titulo no grafico. Para ver os valores numericos do ACF basta usar o comando acfma1. A simulacao e as parcelas foram feitas com os seguintes comandos. Xcarima. sim (n150, lista (mac (0.7))) Simula n 150 valores de MA (1) xxc10 adiciona 10 para fazer media 10. Padrao de simulacao significa 0. plot (x, typeb, mainSimulated MA (1) dados) Acf (x, xlimc (1,10), mainACF para dados de amostras simulados) No Exemplo 2, tracamos o ACF teorico do modelo xt 10 wt. 5 w t-1 .3 w t-2. E depois simularam n 150 valores deste modelo e tracaram a serie temporal da amostra e a amostra ACF para os dados simulados. Os comandos R utilizados foram acfma2ARMAacf (mac (0,5,0,3), lag. max10) acfma2 lags0: 10 parcela (atrasos, acfma2, xlimc (1,10), ylabr, tipoh, ACF principal para MA (2) com theta1 0,5, (X, typeb, principal serie MA (2) simulada) acf (x, xlimc (1,10), x2) mainACF for simulated MA(2) Data) Appendix: Proof of Properties of MA(1) For interested students, here are proofs for theoretical properties of the MA(1) model. Quando h 1, a expressao anterior 1 w 2. Para qualquer h 2, a expressao anterior 0 (x) e a expressao anterior x (x) A razao e que, por definicao de independencia do wt. E (w k w j) 0 para qualquer k j. Alem disso, porque w t tem media 0, E (w j w j) E (w j 2) w 2. Para uma serie de tempo, aplique este resultado para obter o ACF fornecido acima. Um modelo inversivel MA e aquele que pode ser escrito como um modelo de ordem infinita AR que converge para que os coeficientes AR convergem para 0 como nos movemos infinitamente no tempo. Bem demonstrar invertibilidade para o modelo MA (1). Em seguida, substituimos a relacao (2) para wt-1 na equacao (1) (3) (zt wt theta1 (z-theta1w) wt theta1z-theta2w) No tempo t-2. A equacao (2) torna-se Entao substituimos a relacao (4) para wt-2 na equacao (3) (zt wt theta1 z - theta21w wt theta1z - theta21 (z - theta1w) wt theta1z-theta12z theta31w) Se continuassemos Infinitamente), obteriamos o modelo AR de ordem infinita (zt wt theta1 z - theta21z theta31z - theta41z dots) Observe, no entanto, que se 1 1, os coeficientes multiplicando os desfasamentos de z aumentarao (infinitamente) Tempo. To prevent this, we need 1 lt1. Esta e a condicao para um modelo MA (1) invertido. Infinite Order MA model Na semana 3, bem ver que um modelo AR (1) pode ser convertido em um modelo de ordem infinita MA: (xt - mu wt phi1w phi21w pontos phik1 w dots sum phij1w) Esta soma de termos de ruido branco passado e conhecido Como a representacao causal de um AR (1). Em outras palavras, x t e um tipo especial de MA com um numero infinito de termos remontando no tempo. Isso e chamado de ordem infinita MA ou MA (). A finite order MA is an infinite order AR and any finite order AR is an infinite order MA. Lembre-se na Semana 1, observamos que uma exigencia para um AR estacionario (1) e que 1 lt1. Vamos calcular o Var (x t) usando a representacao causal. Esta ultima etapa usa um fato basico sobre series geometricas que requer (phi1lt1) caso contrario, a serie diverge. NavigationA Correlogram tale In data analysis, we usually start with the descriptive statistical properties of the sample data (e. g. mean, standard deviation, skew, kurtosis, empirical distribution, etc.). These calculations are certainly useful, but they do not account for the order of the observations in the sample data. Time series analysis demands that we pay attention to order, and thus requires a different type of descriptive statistics: time series descriptive statistics, or simply correlogram analysis. The correlogram analysis examines the time-spatial dependency within the sample data, and focuses on the empirical auto-covariance, auto-correlation, and related statistical tests. Finally, the correlogram is a cornerstone for identifying the model and model order(s). What does a plot for auto correlation (ACF) and/or partial auto-correlation (PACF) tell us about the underlying process dynamics This tutorial is a bit more theoretical than prior tutorials in the same series, but we will do our best to drive the intuitions home for you. Background First, well start with a definition for the auto-correlation function, simplify it, and investigate the theoretical ACF for an ARMA-type of process. Auto-correlation function (ACF) By definition, the auto correlation for lag k is expressed as follows: This ACF plot is also infinite, but the actual shape can follow different patterns. An AR process can be represented by an infinite MA process The AR has infinite memory . but the effect diminishes over time Exponential smoothing functions are special cases of an AR process, and they also possess infinite memory Example 4 - ARMA (p, q) model By now, we see what the ACF plot of a pure MA and AR process looks like, but what about a mixture of the two models Question: why do we need to consider a mixture model like ARMA, since we can represent any model as an MA or an AR model Answer: we are trying to reduce the memory requirement and the complexity of the process by super-imposing the two models. Using the MA(q) auto-correlation formula, we can compute the ARMA(p, q) auto-correlation functions for their MA representation. This is getting intense Some of you might be wondering why we havent used VAR or a state space representation to simplify the notations. I made a point to stay in the time domain, and avoided any new ideas or math tricks as they would not serve our intentions here: Implying the exact AR/MA order using the ACF values by themselves, which is anything but precise. Intuition: The ACF values can be thought of as the coefficient values of the equivalent MA model. Intuition: The conditional variance has no barrier (effect) on the auto-correlation calculations. Intuition: The long-run mean also does not have any barrier (effect) on the auto-correlations. Partial Auto-correlation function (PACF) By now, we have seen that identifying the model order (MA or the AR) is non-trivial for non-simple cases, so we need another tool partial auto-correlation function (PACF). The partial auto correlation function (PACF) plays an important role in data analysis aimed at identifying the extent of the lag in an autoregressive model. The use of this function was introduced as part of the Box-Jenkins approach to time series modeling, whereby one could determine the appropriate lags p in an AR(p) model or in an extended ARIMA(p, d,q) model by plotting the partial auto correlation functions. Simply put, the PACF for lag k is the regression coefficient for the kth term, as shown below: The PACF assumes the underlying model is an AR(k) and uses multiple regressions to compute the last regression coefficient. Quick intuition: the PACF values can be thought of (roughly speaking) as the coefficient values of the equivalent AR model. How is the PACF helpful to us Assuming we have an AR(p) process, then the PACF will have significant values for the first p lags, and will drop to zero afterwards. What about the MA process The MA process has non-zero PACF values for a (theoretically) infinite number of lags. Example 4: MA (1)

Avaliacao De Opcoes De Compra De Acoes Black Scholes

Avaliação De Opções De Compra De Ações Black ScholesOpcoes Modelo de Black-Scholes O modelo de Black-Scholes para calcular o premio de uma opcao foi introduzido em 1973 em um artigo intitulado, O Preco de Opcoes e Passivos Corporativos publicado no Journal of Political Economy. A formula, desenvolvida por tres economistas Fischer Black, Myron Scholes e Robert Merton e talvez o modelo de precos de opcoes mais conhecido do mundo. Black faleceu dois anos antes de Scholes e Merton receberem o Premio Nobel de Economia de 1997 por seu trabalho em encontrar um novo metodo para determinar o valor dos derivados (o Premio Nobel nao e dado postumo no entanto, o comite do Nobel reconheceu o papel dos Negros no Negro - Scholes modelo). O modelo Black-Scholes e usado para calcular o preco teorico das opcoes de compra e venda europeias, ignorando quaisquer dividendos pagos durante a vida util das opcoes. Embora o modelo original de Black-Scholes nao tenha levado em consideracao os efeitos dos dividendos pagos durante a vida da opcao, o modelo pode ser adaptado para contabilizar dividendos, determinando o valor ex-dividendo da acao subjacente. O modelo faz certas suposicoes, incluindo: As opcoes sao europeias e so podem ser exercidas no vencimento Nao ha dividendos pagos durante a vida da opcao Mercados eficientes (ou seja, os movimentos do mercado nao podem ser previstos) Sem comissoes A taxa livre de risco ea volatilidade de O subjacente e conhecido e constante Segue uma distribuicao lognormal que e, os retornos sobre o subjacente sao normalmente distribuidos. A formula, mostrada na Figura 4, leva em consideracao as seguintes variaveis: Preco subjacente atual Preco de exercicio das opcoes Tempo ate o vencimento, expresso em percentual de um ano Volatilidade implicita Taxas de juros livres de risco Figura 4: Opcoes. O modelo e essencialmente dividido em duas partes: a primeira parte, SN (d1). Multiplica o preco pela variacao do premio de compra em relacao a uma alteracao no preco subjacente. Esta parte da formula mostra o beneficio esperado de comprar o subjacente diretamente. A segunda parte, N (d2) Ke (-rt). Fornece o valor atual do pagamento do preco de exercicio no vencimento (lembre-se, o modelo Black-Scholes aplica-se a opcoes europeias que sao exerciveis somente no dia de vencimento). O valor da opcao e calculado tomando a diferenca entre as duas partes, como mostrado na equacao. A matematica envolvida na formula e complicada e pode ser intimidante. Felizmente, no entanto, os comerciantes e investidores nao precisam saber ou mesmo entender a matematica para aplicar Black-Scholes modelagem em suas proprias estrategias. Como mencionado anteriormente, os operadores de opcoes tem acesso a uma variedade de calculadoras de opcoes on-line e muitas plataformas de negociacao de hoje possuem ferramentas de analise de opcoes robustas, incluindo indicadores e planilhas que executam os calculos e produzem os valores de precos das opcoes. Um exemplo de uma calculadora Black-Scholes online e mostrado na Figura 5, o usuario deve inserir todas as cinco variaveis ??(preco de exercicio, preco da acao, tempo (dias), volatilidade e taxa de juros livre de risco). Figura 5: Uma calculadora Black-Scholes online pode ser usada para obter valores para chamadas e puts. Os usuarios devem inserir os campos obrigatorios ea calculadora faz o resto. Calculadora cortesia www. tradingtodayUsando Black-Scholes para colocar um valor em opcoes de acoes (LifeWire) - Durante anos, as empresas que pagaram trabalhadores com opcoes de acoes poderiam evitar deduzir o custo dessas opcoes como uma despesa. As regras mudaram em 2005, quando a industria contabil atualizou suas diretrizes sobre pagamentos baseados em acoes, em uma regra chamada FAS 123 (R). Hoje, as empresas geralmente optam por um dos dois metodos para avaliar o custo de dar a um empregado uma opcao de acoes: um modelo de Black-Scholes ou um modelo de rede. Qualquer que eles escolherem, eles devem deduzir a despesa de opcoes de seu lucro, reduzindo ganhos por acao. O modelo Black-Scholes e uma formula vencedora do Premio Nobel que pode determinar o valor teorico de uma opcao com base em uma serie de variaveis. Como as opcoes concedem aos funcionarios replicas arent de opcoes negociadas em bolsa, as regras Black-Scholes exigem algumas modificacoes para opcoes de funcionarios. A equacao dos modelos e complexa, mas as variaveis ??sao simples de entender. Eles tambem sao uteis para determinar as consequencias de investir em empresas cujas acoes tem maior volatilidade. Para ver se uma empresa usa Black-Scholes para avaliar suas opcoes e as suposicoes que ela faz sobre as opcoes, verifique seu ultimo relatorio trimestral 10-Q no site da Securities and Exchange Commission. Por que as opcoes sao dificeis de avaliar Quando uma empresa da um bonus em dinheiro de 1 milhao para seu diretor executivo, o custo e claro. Mas quando da ao CEO o direito de comprar um milhao de acoes de 25 acoes no futuro, o custo nao e facil de ser calculado. Por exemplo, a opcao pode tornar-se inutil se o estoque nunca sobe acima de 25 durante o tempo a opcao e valida. Black-Scholes pode determinar o custo teorico da opcao na data em que e emitido para o empregado. Tres fatores geralmente afetam o preco de uma opcao em Black-Scholes, de acordo com o Conselho de Industria de Opcoes, um grupo de comercio: As opcoes de valor intrinseco. A probabilidade de uma mudanca significativa no estoque. O custo do dinheiro, ou taxas de juros. O modelo de precificacao Black-Scholes considera o preco atual de uma acao e o preco-alvo como duas variaveis ??criticas ao colocar um preco em uma opcao. Uma opcao de compra, voce pode se lembrar, da ao detentor o direito de comprar um estoque a um preco-alvo fixo dentro de um periodo de tempo especificado, nao importa o quao alta o estoque sobe. Considere duas opcoes de compra sobre o mesmo 10 estoque - um com um preco-alvo de 12 e um com um preco-alvo de 15. Um investidor pagaria mais pela opcao com um preco-alvo de 12, porque as acoes precisariam aumentar apenas 2,01 para A opcao de se tornar valioso, ou no dinheiro. Observe que esses fatores sao geralmente menos significativos para as opcoes de acoes dos empregados. Isso e porque as empresas em geral emitem opcoes de funcionarios com um preco-alvo que e identico ao preco de mercado no dia em que as opcoes sao emitidas. Probabilidade de Mudanca Significativa: Tempo ate a opcao expirar No modelo Black-Scholes, uma opcao com uma vida util mais longa e mais valiosa do que uma opcao de outra forma identica que expira mais cedo. Isso faz sentido: Com mais tempo para negociar, um estoque tem uma maior chance de superar seu preco-alvo. Para ilustrar, considere duas opcoes de compra identicas em acoes da ABT Corp. e suponha que ela atualmente negocia 37 por acao. A opcao que expira em novembro tem um adicional de quatro meses para subir acima de 43, por isso sera mais valioso do que uma opcao identica de julho. Opcoes de acoes para funcionarios muitas vezes expiram muitos anos abaixo da estrada, as vezes uma decada mais tarde. Mas os funcionarios costumam exercer opcoes muito antes de expirarem. Como resultado, as empresas nao precisam assumir que a opcao sera exercida no ultimo dia de sua validade. Ao calcular o custo de uma opcao, as empresas geralmente assumem um periodo mais curto - por exemplo, quatro anos para uma opcao de 10 anos. Faz sentido porque theyd querem fazer isto: Sob Black-Scholes, uns termos mais curtos reduzem o valor de uma opcao e assim reduzem o custo da concessao das opcoes a companhia. Probabilidade de Mudanca Significativa: Volatilidade Com Black-Scholes, a volatilidade e dourada. Considere duas empresas, Boring Story Inc. e Wild Child Corp que ambos acontecem para o comercio de 25 por acao. Agora, considere uma opcao de compra de 30 sobre esses estoques. Para que essas opcoes se tornem no dinheiro, as acoes precisarao aumentar em 5 antes da opcao expirar. Do ponto de vista dos investidores, a opcao da Wild Child - que oscila descontroladamente no mercado - seria naturalmente mais valiosa do que a opcao de Boring Story, que historicamente mudou muito pouco dia a dia. Existem varias maneiras de medir a volatilidade, mas todos eles visam mostrar uma tendencia de acoes para subir e descer. A implicacao para os investidores e que as empresas cujos precos de acoes sao mais volateis pagara um preco mais alto para emitir opcoes para os funcionarios. Taxas de juros mais altas aumentam o valor de uma opcao de compra, elevando o custo de emissao de opcoes de acoes para os funcionarios. Quando o Federal Reserve aumenta as taxas de juros, isso tende a tornar as bolsas de opcao mais caras para as empresas. As taxas afetam os precos das opcoes devido a importancia do valor temporal do dinheiro nas opcoes. Considere uma pessoa comprar opcoes para 100 acoes da ManyPenny Inc. com um preco-alvo de 20. O investidor pode pagar apenas uma pequena quantidade para a opcao, mas pode reservar 2.000 para cobrir o eventual custo do exercicio da opcao e comprar as 100 acoes de estoque. Quando as taxas de juros sobem, o comprador de opcoes pode ganhar mais juros sobre essa reserva de 2.000. Como resultado, quando as taxas de juros sao mais altas, os compradores de opcoes de compra estao geralmente dispostos a pagar mais por uma opcao. Para obter mais informacoes O Conselho de Normas de Contabilidade Financeira, um conselho independente que estabelece procedimentos de contabilidade padrao, fornece uma declaracao on-line sobre sua regra FAS 123 (R). Que se refere ao preco das opcoes de compra de acoes para funcionarios e outras remuneracoes baseadas em acoes. O Conselho Industria de Opcoes oferece um tutorial on-line sobre precos de opcoes. A Real Academia Sueca de Ciencias publica sua citacao de 1997, quando concedeu o Premio Nobel de Economia a Robert C. Merton e Myron S. Scholes, que, em colaboracao com o falecido Fischer Black, desenvolveu o modelo de precificacao Black-Scholes. ESOs: Usando o Modelo Black-Scholes As empresas precisam usar um modelo de preco de opcoes para gastar o valor justo de suas opcoes de acoes de empregados (ESOs). Aqui mostramos como as empresas produzem essas estimativas de acordo com as regras em vigor em abril de 2004. Uma opcao tem um valor minimo Quando concedido, um ESO tipico tem valor de tempo, mas nenhum valor intrinseco. Mas a opcao vale mais do que nada. O valor minimo e o preco minimo que alguem estaria disposto a pagar pela opcao. E o valor defendido por duas propostas de legislacao (o Enzi-Reid e Baker-Eshoo contas do Congresso). E tambem o valor que as empresas privadas podem usar para avaliar suas doacoes. Se voce usar zero como entrada de volatilidade no modelo Black-Scholes, voce obtera o valor minimo. As empresas privadas podem usar o valor minimo porque nao tem um historico de negociacao, o que torna dificil medir a volatilidade. Legisladores como o valor minimo, porque remove a volatilidade - uma fonte de grande controversia - a partir da equacao. A comunidade de alta tecnologia, em particular, tenta minar o Black-Scholes argumentando que a volatilidade nao e confiavel. Infelizmente, remover a volatilidade cria comparacoes injustas porque elimina todo o risco. Por exemplo, uma opcao de 50 no estoque do Wal-Mart tem o mesmo valor minimo que uma opcao de 50 em um estoque de alta tecnologia. Valor minimo pressupoe que o estoque deve crescer pelo menos a taxa sem risco (por exemplo, o rendimento do Tesouro de cinco ou 10 anos). Nos ilustramos a ideia abaixo, examinando uma opcao de 30 com um prazo de 10 anos e uma taxa de 5 sem risco (e sem dividendos): Voce pode ver que o modelo de valor minimo faz tres coisas: (1) cresce o estoque em A taxa livre de risco para o periodo integral, (2) assume um exercicio e (3) descontos o ganho futuro para o valor presente com a mesma taxa livre de risco. Calculando o Valor Minimo Se esperamos que uma acao atinja pelo menos um retorno sem risco sob o metodo do valor minimo, os dividendos reduzem o valor da opcao (como o detentor de opcoes renuncia dividendos). Dito de outra forma, se assumirmos uma taxa de risco-menos para o retorno total, mas alguns dos vazamentos de retorno para dividendos, a previsao de apreciacao do preco sera menor. O modelo reflete essa menor valorizacao ao reduzir o preco das acoes. Nas duas exposicoes abaixo, derivamos a formula de valor minimo. O primeiro mostra como chegamos a um valor minimo para uma acao que nao paga dividendos, o segundo substitui um preco de acao reduzido na mesma equacao para refletir o efeito redutor dos dividendos. Aqui esta a formula do valor minimo para uma acao de pagamento de dividendos: preco das acoes e constante de Eulers (2,718) d dividendo renda t opcao termo k exercicio (strike) preco r taxa de risco-nao se preocupe com a constante e (2,718) e Apenas uma maneira de compostos e descontos continuamente em vez de composicao em intervalos anuais. Black-Scholes Volatilidade do Valor Minimo Podemos entender que o Black-Scholes e igual ao valor minimo das opcoes mais o valor adicional para a volatilidade das opcoes: quanto maior a volatilidade, maior o valor adicional. Graficamente, podemos ver o valor minimo como uma funcao ascendente do termo da opcao. A volatilidade e um plus-up na linha de valor minimo. Aqueles que estao inclinados matematicamente podem preferir entender os Black-Scholes como tendo a formula de valor minimo que ja examinamos e adicionando dois fatores de volatilidade (N1 e N2). Juntos, estes aumentam o valor dependendo do grau de volatilidade. Black-Scholes deve ser ajustado para ESOs Black-Scholes estima o valor justo de uma opcao. E um modelo teorico que faz varias suposicoes, incluindo a plena capacidade de negociacao da opcao (ou seja, ate que ponto a opcao pode ser exercida ou vendida aos detentores de opcoes) e uma volatilidade constante ao longo da vida das opcoes. Se as suposicoes estiverem corretas, o modelo e uma prova matematica e seu preco de saida deve estar correto. Mas estritamente falando, os pressupostos provavelmente nao estao corretos. Por exemplo, exige que os precos das acoes se movam em um caminho chamado de movimento browniano - uma fascinante caminhada aleatoria que e realmente observada em particulas microscopicas. Muitos estudos disputam que os estoques movem-se somente esta maneira. Outros pensam que o movimento browniano se aproxima o suficiente e consideram os Black-Scholes uma estimativa imprecisa, mas utilizavel. Para opcoes negociadas a curto prazo, o Black-Scholes tem sido extremamente bem sucedido em muitos testes empiricos que comparam sua producao de preco aos precos de mercado observados. Existem tres diferencas fundamentais entre os OEN e as opcoes negociadas a curto prazo (que estao resumidas na tabela abaixo). Tecnicamente, cada uma dessas diferencas viola uma suposicao de Black-Scholes - fato contemplado pelas regras contabeis da FAS 123. Essas diferencas incluiam dois ajustes ou correcoes para a producao natural dos modelos, mas a terceira diferenca - que a volatilidade nao pode manter constante ao longo do tempo anormalmente longo Vida de um ESO - nao foi abordada. Aqui estao as tres diferencas e as correcoes de avaliacao propostas propostas no FAS 123 que ainda estao em vigor a partir de marco de 2004. A correcao mais significativa sob as regras atuais e que as empresas podem usar a vida esperada no modelo em vez do termo real. E tipico para uma empresa usar uma vida esperada de quatro a seis anos para opcoes de valor com 10 anos termos. Esta e uma correcao desconfortavel - um band-aid, realmente - desde Black-Scholes exige o termo real. Mas o FASB estava buscando uma forma quase-objetiva de reduzir o valor do ESOs, uma vez que nao e negociado (ou seja, para descontar o valor dos ESOs por sua falta de liquidez). Conclusao - Efeitos Praticos O Black-Scholes e sensivel a varias variaveis, mas se assumirmos uma opcao de 10 anos sobre um estoque de dividendos e uma taxa de 5, o valor minimo (nao pressupoe volatilidade) nos da 30 Do preco das acoes. Se adicionarmos a volatilidade esperada de, digamos, 50, o valor da opcao praticamente dobra para quase 60 do preco das acoes. Assim, para esta opcao particular, Black-Scholes da-nos 60 do preco das acoes. Mas quando aplicada a um ESO, uma empresa pode reduzir o real prazo de 10 anos de entrada para uma menor vida esperada. Para o exemplo acima, reduzir o prazo de 10 anos para uma vida esperada de cinco anos traz o valor para cerca de 45 do valor de face (e uma reducao de pelo menos 10-20 e tipico ao reduzir o prazo para a vida esperada). Finalmente, a empresa comeca a tomar uma reducao de corte de cabelo na antecipacao de confisco devido ao volume de negocios do empregado. A este respeito, um corte de cabelo adicional de 5-15 seria comum. Assim, no nosso exemplo, o 45 seria mais reduzido a uma taxa de despesa de cerca de 30-40 do preco das acoes. Depois de adicionar a volatilidade e, em seguida, subtrair para um prazo de vida util esperada e confiscos esperados, estamos quase de volta ao valor minimo ESOs: Usando o modelo Binomial Subscrever o boletim de Financas Pessoais para determinar quais os produtos financeiros mais adequados ao seu estilo de vida Obrigado por se inscrever Para as Financas Pessoais (BlackRead NACVA, 22 de janeiro de 2014) O modelo Black Scholes O verdadeiro valor de uma opcao de compra de acoes muitas vezes e maior que seu valor intrinseco. Este artigo adota uma abordagem teorica de avaliacao que se concentra no valor de tempo do dinheiro com o Black-Scholes Option Pricing Model. Uma opcao de compra do empregado e um contrato entre o empregador e o empregado individual que fornece o direito de comprar acoes da empresa a um preco designado por um periodo de tempo designado. Para fins fiscais, as opcoes de compra de acoes para empregados sao classificadas como opcoes de acoes de incentivo ou opcoes de acoes nao qualificadas. O preco de compra fixo concedido pela opcao e denominado preco de exercicio ou preco de greve. Muitas vezes, um periodo de espera e atribuido antes da opcao pode ser exercida. Este periodo de tempo e conhecido como o periodo de carencia. Uma opcao de acao de empregado tem uma data de vencimento, apos a qual o empregado perde o direito de exercer a opcao. Esta data e referida como a data de validade. A diferenca entre o preco de exercicio eo estoque de preco de mercado e comumente referido como o valor intrinseco. Embora simples de calcular, o valor intrinseco e raramente considerado o verdadeiro valor da opcao, porque ignora o valor de tempo da opcao de acoes. Na verdade, o verdadeiro valor da opcao e muitas vezes maior do que o valor intrinseco. Isso ocorre porque quanto maior o prazo da opcao, maior o valor de tempo da opcao. Isto e devido ao fato de que um periodo de tempo mais longo aumenta a probabilidade de que as acoes subjacentes vao subir acima do preco de exercicio da opcao. Portanto, para determinar o valor real das opcoes de acoes, e necessario usar uma abordagem teorica de avaliacao que considere o valor de tempo do dinheiro. Empregamos o Black-Scholes Option Pricing Model. O uso do modelo Black-Scholes tambem e suportado nos setores de contabilidade e relatorios financeiros. De acordo com a Declaracao do Conselho de Normas de Contabilidade Financeira No.123 (revisada em 2004), uma entidade publica e obrigada a mensurar o custo dos servicos aos empregados recebidos em troca de uma atribuicao de instrumentos de capital com base no valor justo da concessao do premio. O valor justo da data de concessao de opcoes de acoes de funcionarios e instrumentos similares sera estimado usando modelos de preco de opcoes ajustados para as caracteristicas exclusivas desses instrumentos. A declaracao esclarece ainda que, para as opcoes de compra de acoes, o valor justo e determinado usando um modelo de preco de opcao que leva em conta o preco das acoes na data de concessao, o preco de exercicio, a expectativa de vida da opcao, a volatilidade do estoque subjacente eo Os dividendos esperados nela e a taxa livre de risco sobre a vida esperada da opcao. Estes sao os fatores que sao os principais componentes utilizados no modelo de precificacao de opcoes Black-Scholes. MODELO DE PRECO DE OPCAO DE BLACK-SCHOLES A teoria economica em que nos apoiamos e a opcao Price Theory. O modelo de precificacao de opcoes de paradigma e o Black-Scholes Options Pricing Model (Black-Scholes ou BSOPM), desenvolvido pelos professores Fisher Black e Myron Scholes da Universidade de Chicago, o ultimo dos quais recebeu o Premio Nobel de Economia pelo desenvolvimento do modelo. Ja morreu). Uma opcao de compra e um contrato que permite comprar um numero especifico de acoes de uma empresa a um preco e tempo especificos. Por exemplo, pode-se comprar uma opcao para comprar 100 acoes da IBM em 100 por acao em uma data especifica. Uma opcao europeia e tal que so se pode comprar nessa data, enquanto uma opcao americana permite comprar a qualquer momento ate e incluindo essa data. O modelo original de Black-Scholes trabalha na suposicao de uma opcao europeia. Uma opcao de colocacao e o oposto de uma chamada. Ele permite que um para vender o estoque a um preco especifico e tempo. Vamos examinar uma opcao de chamada. Nao sabemos qual sera o preco do estoque. Black-Scholes assume uma distribuicao de probabilidade normal (a curva em forma de sino) dos precos na data de validade da opcao. A curva em forma de sino e simetrica e picos no centro, que e a media estatistica, mediana e modo, sendo estes tres tipos diferentes de medias, que nao sao identicos para as distribuicoes assimetricas.1 Todas as distribuicoes normais sao medidas por dois e apenas dois Parametros: media e desvio padrao. A media e a media eo desvio padrao e uma medida estatistica da largura da curva. A volatilidade das acoes e o principal determinante do valor da opcao. Quanto mais volatil o estoque, mais curto e mais gordo e a curva normal e maior e a probabilidade de ganhar muito dinheiro com o investimento. O Black-Scholes Option Pricing Model e um dos metodos mais aceitos para avaliar opcoes de acoes. Dadas as semelhancas entre as opcoes negociadas publicamente e as opcoes de acoes de funcionarios, o tribunal frequentemente considera os resultados do BSOPM como uma proxy apropriada de valor. 1 Tecnicamente e o logaritmo natural dos precos que e normalmente distribuido, mas para uma explicacao mais intuitiva, falamos em termos de precos em vez de precos log. ERIs Black-Scholes Calculadora Equacao Esta calculadora on-line usa a equacao de Black-Scholes para a feira Valor de uma opcao de compra europeia sobre accoes nao pagas de dividendos, da seguinte forma: Uma opcao de compra europeia so pode ser exercida na data de vencimento. Isso contrasta com as opcoes americanas que podem ser exercidas a qualquer momento antes da expiracao. Uma opcao europeia e usada para reduzir as variaveis ??na equacao. Isso e aceitavel, uma vez que a maioria das opcoes de acoes da empresa norte-americana nao e exercida ate a data de vencimento. Por que Quando um funcionario exerce uma chamada cedo, ele ou ela perde o valor de tempo restante na chamada e coleta apenas o valor intrinseco. Disclaimer: Esta calculadora de Black-Scholes nao se destina como base para decisoes de negociacao. Nenhuma responsabilidade e assumida para a sua correcao ou adequacao para qualquer finalidade. Use por sua conta e risco. Para saber mais sobre como usar o metodo Black-Scholes para colocar um valor em opcoes de acoes, consulte o curso on-line ERI Curso de Educacao a Distancia Black-Scholes Valuations. Definicoes Black Scholes Definicoes (todos os valores sao por acao) O Black Scholes Option Pricing Model determina o valor justo de mercado das opcoes europeias, mas tambem pode ser usado para avaliar as opcoes americanas. A formula real pode ser vista aqui. Preco do Ativo de Acoes Um preco atual das acoes, negociado publicamente ou estimado. Opcao Preco de Exercicio Preco pre-determinado (pelo autor da opcao) no qual uma acao e comprada ou vendida. Vencimento (Tempo ate a expiracao) Tempo restante ate a data de vencimento da opcao. Taxa de Juros Livre de Risco Taxa de juros atual de titulos publicos de curto prazo, como letras do Tesouro dos EUA. Grau de mudanca imprevisivel ao longo do tempo de um preco das acoes opcoes, muitas vezes expressa como o desvio padrao do preco das acoes. US valor de mercado de uma opcao exercida no vencimento. Uma opcao de compra da ao comprador (o titular da opcao) o direito de comprar acoes do vendedor (a opcao escritor) ao preco de exercicio. US valor de mercado de uma opcao exercida no vencimento. Uma opcao de venda da ao comprador (o titular da opcao) o direito de vender as acoes compradas ao escritor da opcao ao preco de exercicio. Uma opcao europeia so pode ser exercida na data de vencimento. Uma opcao americana pode ser exercida a qualquer momento durante a vida da opcao. No entanto, na maioria dos casos, e aceitavel para o valor de uma opcao americana usando o Black Scholes Modelo, porque as opcoes americanas raramente sao exercidas antes da data de validade.

Modelo De Media Movel Menos Quadrados

Modelo De Média Móvel Menos QuadradosNo modelo de media movel de primeira ordem, analisamos o comportamento do estimador da variancia do residual aleatorio proveniente do metodo dos minimos quadrados. Este procedimento e incorporado em alguns programas de computador amplamente utilizados. Mostramos atraves de simulacoes que as formulas assintoticas para o vies e variancia do estimador de maxima verossimilhanca, podem ser usadas como aproximacoes para o estimador de minimos quadrados, pelo menos quando o parametro do modelo esta longe da regiao de nao-invertibilidade. Os resultados assintoticos sao desenvolvidos usando a ideia de autoregressao de ldquolong, e isso leva a uma expressao de forma fechada para o estimador de minimos quadrados. Por sua vez, isto e comparado com o estimador de maxima verossimilhanca em condicoes normais, tanto na sua versao exacta como numa versao aproximada, que e obtida aproximando a matriz no expoente da funcao de verossimilhanca gaussiana. Esta comparacao e ilustrada por alguns exemplos numericos. A dependencia dos resultados sobre os vieses nos valores do parametro do modelo e enfatizada. Palavras-chave Modelo de media movel Estimativa de variancia residual Minimos quadrados Asymptotic bias Asymptotic mean square error Correspondence address. Faculdade de Ciencias Economicas, Inst. De Investigaciones Estadisticas, Universidad Nacional de Tucuman, Casilla de Correo 209, 4000 Tucuman, Argentina. Copyright © 1999 by Elsevier Science B. V. Todos os direitos reservados. Os processos de erro de media movel (erros ARMA) e outros modelos que envolvem atrasos de termos de erro podem ser estimados usando declaracoes FIT e simulados ou previstos usando declaracoes SOLVE. Os modelos ARMA para o processo de erro sao frequentemente usados ??para modelos com residuos autocorrelacionados. A macro AR pode ser usada para especificar modelos com processos de erro autorregressivo. A macro MA pode ser usada para especificar modelos com processos de erro de media movel. Erros Autoregressivos Um modelo com erros autoregressivos de primeira ordem, AR (1), tem a forma enquanto um processo de erro AR (2) tem a forma e assim por diante para processos de ordem superior. Observe que os s sao independentes e identicamente distribuidos e tem um valor esperado de 0. Um exemplo de um modelo com um componente AR (2) e e assim por diante para processos de ordem superior. Por exemplo, voce pode escrever um modelo de regressao linear simples com MA (2) erros de media movel, onde MA1 e MA2 sao os parametros de media movel. Observe que RESID. Y e automaticamente definido pelo PROC MODEL como A funcao ZLAG deve ser usada para que os modelos MA trunquem a recursividade dos atrasos. Isso garante que os erros defasados ??comecam em zero na fase de antecipacao e nao propagam valores ausentes quando faltam as variaveis ??de periodo de latencia e garantem que os erros futuros sejam zero e nao desaparecidos durante a simulacao ou a previsao. Para obter detalhes sobre as funcoes de atraso, consulte a secao Lag Logic. O modelo geral ARMA (p, q) tem a seguinte forma: Um modelo ARMA (p, q) pode ser especificado da seguinte forma: onde AR i e MA j representam Os parametros auto-regressivos e de media movel para os varios desfasamentos. Voce pode usar qualquer nome que desejar para essas variaveis, e ha muitas maneiras equivalentes que a especificacao poderia ser escrita. Os processos Vector ARMA tambem podem ser estimados com PROC MODEL. Por exemplo, um processo AR (1) de duas variaveis ??para os erros das duas variaveis ??endogenas Y1 e Y2 pode ser especificado da seguinte maneira: Problemas de Convergencia com Modelos ARMA Os modelos ARMA podem ser dificeis de estimar. Se as estimativas dos parametros nao estiverem dentro do intervalo apropriado, os termos residuais dos modelos de media movel crescem exponencialmente. Os residuos calculados para observacoes posteriores podem ser muito grandes ou podem transbordar. Isso pode acontecer porque os valores iniciais inadequados foram usados ??ou porque as iteracoes se afastaram de valores razoaveis. Cuidado deve ser usado na escolha de valores iniciais para ARMA parametros. Os valores iniciais de 0,001 para os parametros ARMA normalmente funcionam se o modelo se encaixa bem nos dados e o problema esta bem condicionado. Note-se que um modelo MA pode muitas vezes ser aproximado por um modelo de alta ordem AR, e vice-versa. Isso pode resultar em alta colinearidade em modelos ARMA mistos, o que por sua vez pode causar grave mal-condicionamento nos calculos e instabilidade das estimativas dos parametros. Se voce tiver problemas de convergencia ao estimar um modelo com processos de erro ARMA, tente estimar em etapas. Primeiro, use uma instrucao FIT para estimar apenas os parametros estruturais com os parametros ARMA mantidos a zero (ou a estimativas anteriores razoaveis, se disponivel). Em seguida, use outra instrucao FIT para estimar os parametros ARMA somente, usando os valores de parametro estrutural da primeira execucao. Uma vez que os valores dos parametros estruturais sao susceptiveis de estar perto de suas estimativas finais, as estimativas ARMA parametro agora pode convergir. Finalmente, use outra instrucao FIT para produzir estimativas simultaneas de todos os parametros. Uma vez que os valores iniciais dos parametros sao agora provavelmente muito proximos de suas estimativas conjuntas finais, as estimativas devem convergir rapidamente se o modelo for apropriado para os dados. AR Condicoes iniciais Os retornos iniciais dos termos de erro dos modelos AR (p) podem ser modelados de diferentes maneiras. Os metodos de inicializacao de erros autorregressivos suportados pelos procedimentos SAS / ETS sao os seguintes: minimos quadrados condicionais (procedimentos ARMA e MODELO) minimos maximos incondicionais (procedimentos AUTOREG, ARIMA e MODELO) Yule-Walker (Procedimento AUTOREG somente) Hildreth-Lu, que exclui as primeiras p observacoes (somente procedimento MODEL) Consulte o Capitulo 8, O Procedimento AUTOREG, para uma explicacao e discussao dos meritos de varios metodos de inicializacao AR (p). As inicializacoes de CLS, ULS, ML e HL podem ser realizadas pelo PROC MODEL. Para erros de AR (1), estas inicializacoes podem ser produzidas como mostrado na Tabela 18.2. Estes metodos sao equivalentes em amostras grandes. Tabela 18.2 Inicializacoes Executadas por PROC MODEL: AR (1) ERROS Os atrasos iniciais dos termos de erro dos modelos MA (q) tambem podem ser modelados de diferentes maneiras. Os seguintes paradigmas de inicializacao de erros de media movel sao suportados pelos procedimentos ARIMA e MODELO: minimos quadrados condicionais minimos incondicionais O metodo de minimos quadrados condicionais de estimativa de termos de erros de media movel nao e otimo porque ignora o problema de inicializacao. Isso reduz a eficiencia das estimativas, embora permanecam imparciais. Os residuos atrasados ??iniciais, que se estendem antes do inicio dos dados, sao assumidos como 0, o seu valor esperado incondicional. Isso introduz uma diferenca entre esses residuos e os residuos de minimos quadrados generalizados para a covariancia da media movel, que, ao contrario do modelo autorregressivo, persiste atraves do conjunto de dados. Normalmente, esta diferenca converge rapidamente para 0, mas para processos de media movel quase nao-reversiveis a convergencia e bastante lenta. Para minimizar esse problema, voce deve ter abundancia de dados, e as estimativas de parametros de media movel devem estar bem dentro da faixa de inversao. Este problema pode ser corrigido a custa de escrever um programa mais complexo. As estimativas de minimos quadrados incondicionais para o processo MA (1) podem ser produzidas especificando o modelo da seguinte maneira: Erros de media movel podem ser dificeis de estimar. Voce deve considerar usar uma aproximacao AR (p) para o processo de media movel. Um processo de media movel geralmente pode ser bem aproximado por um processo autorregressivo se os dados nao tiverem sido suavizados ou diferenciados. A macro AR A macro SAS gera instrucoes de programacao para MODELO PROC para modelos autorregressivos. A macro AR e parte do software SAS / ETS, e nenhuma opcao especial precisa ser definida para usar a macro. O processo autorregressivo pode ser aplicado aos erros de equacoes estruturais ou as proprias series endogenas. A macro AR pode ser usada para os seguintes tipos de auto-regressao: auto-regressao vetorial irrestrita auto-regressao vetorial restrita Autoregressao Univariada Para modelar o termo de erro de uma equacao como um processo autorregressivo, use a seguinte instrucao apos a equacao: Por exemplo, suponha que Y seja a Linear de X1, X2 e um erro de AR (2). Voce escreveria este modelo da seguinte maneira: As chamadas para AR devem vir depois de todas as equacoes as quais o processo se aplica. A invocacao de macro precedente, AR (y, 2), produz as instrucoes mostradas na saida LIST na Figura 18.58. Figura 18.58 Saida de opcao LIST para um modelo AR (2) As variaveis ??prefixadas PRED sao variaveis ??de programa temporarias usadas para que os atrasos dos residuos sejam os residuos corretos e nao os redefinidos por esta equacao. Observe que isso e equivalente as instrucoes explicitamente escritas na secao Formulario Geral para Modelos ARMA. Voce tambem pode restringir os parametros autorregressivos a zero em defasagens selecionadas. Por exemplo, se voce quisesse parametros autorregressivos nos retornos 1, 12 e 13, voce pode usar as seguintes instrucoes: Estas instrucoes geram a saida mostrada na Figura 18.59. Figura 18.59 Saida de Opcao LIST para um Modelo AR com Lags em 1, 12 e 13 O MODELO Procedimento Lista de Codigo de Programa Compilado como Parsed PRED. yab x1 c x2 RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. Y - y OLDPRED. y PRED. y yl1 ZLAG1 (y - perdy) il12 ZLAG12 (y - perdy) il13 ZLAG13 (y - perdy) RESID. y PRED. y - ACTUAL. y PRED. y - y Existem Variacoes no metodo dos minimos quadrados condicionais, dependendo se as observacoes no inicio da serie sao usadas para aquecer o processo AR. Por padrao, o metodo de minimos quadrados condicionais AR usa todas as observacoes e assume zeros para os retornos iniciais de termos autorregressivos. Usando a opcao M, voce pode solicitar que AR use o metodo de minimos quadrados incondicionais (ULS) ou de maxima verossimilhanca (ML). Por exemplo, as discussoes sobre esses metodos sao fornecidas na secao AR Condicoes iniciais. Usando a opcao MCLS n, voce pode solicitar que as primeiras n observacoes sejam usadas para calcular estimativas dos atrasos autorregressivos iniciais. Neste caso, a analise comeca com a observacao n 1. Por exemplo: Voce pode usar a macro AR para aplicar um modelo autorregressivo a variavel endogena, em vez de ao termo de erro, usando a opcao TYPEV. Por exemplo, se voce quiser adicionar os cinco atrasos anteriores de Y a equacao no exemplo anterior, voce pode usar AR para gerar os parametros e os retornos usando as seguintes instrucoes: As instrucoes anteriores geram a saida mostrada na Figura 18.60. Figura 18.60 Saida de opcao LIST para um modelo AR de Y Este modelo prediz Y como uma combinacao linear de X1, X2, uma interceptacao e os valores de Y nos cinco periodos mais recentes. Auto-regressao vetorial irrestrita Para modelar os termos de erro de um conjunto de equacoes como um processo autorregressivo de vetor, use a seguinte forma da macro AR apos as equacoes: O valor processname e qualquer nome que voce fornecer para AR usar para fazer nomes para o autorregressivo Parametros. Voce pode usar a macro AR para modelar varios processos AR diferentes para diferentes conjuntos de equacoes usando diferentes nomes de processo para cada conjunto. O nome do processo garante que os nomes de variaveis ??usados ??sao exclusivos. Use um valor processname curto para o processo se as estimativas de parametro forem gravadas em um conjunto de dados de saida. A macro AR tenta construir nomes de parametro menor ou igual a oito caracteres, mas isso e limitado pelo comprimento de processname. Que e usado como um prefixo para os nomes de parametro AR. O valor da lista de variaveis ??e a lista de variaveis ??endogenas para as equacoes. Por exemplo, suponha que erros para as equacoes Y1, Y2 e Y3 sejam gerados por um processo autorregressivo de vetor de segunda ordem. Voce pode usar as seguintes instrucoes: que geram o seguinte para Y1 e codigo semelhante para Y2 e Y3: Somente o metodo de minimos quadrados condicional (MCLS ou MCLS n) pode ser usado para processos vetoriais. Voce tambem pode usar o mesmo formulario com restricoes que a matriz de coeficientes seja 0 em defasagens selecionadas. Por exemplo, as seguintes declaracoes aplicam um processo vetorial de terceira ordem aos erros de equacao com todos os coeficientes com atraso 2 restrito a 0 e com os coeficientes nos retornos 1 e 3 sem restricoes: Voce pode modelar as tres series Y1Y3 como um processo autorregressivo de vetor Nas variaveis ??em vez de nos erros usando a opcao TYPEV. Se voce deseja modelar Y1Y3 como uma funcao de valores passados ??de Y1Y3 e algumas variaveis ??ou constantes exogenas, voce pode usar AR para gerar as declaracoes para os termos de atraso. Escreva uma equacao para cada variavel para a parte nao autorregressiva do modelo e, em seguida, chame AR com a opcao TYPEV. Por exemplo, a parte nao autorregressiva do modelo pode ser uma funcao de variaveis ??exogenas, ou pode ser parametros de interceptacao. Se nao houver componentes exogenos para o modelo de auto-regressao do vetor, incluindo sem interceptacoes, entao atribua zero a cada uma das variaveis. Deve haver uma atribuicao para cada uma das variaveis ??antes de AR e chamado. Este exemplo modela o vetor Y (Y1 Y2 Y3) como uma funcao linear apenas do seu valor nos dois periodos anteriores e um vetor de erro de ruido branco. O modelo tem 18 (3 3 3 3) parametros. Sintaxe da Macro AR Existem dois casos da sintaxe da macro AR. Quando as restricoes em um processo AR vetorial nao sao necessarias, a sintaxe da macro AR tem a forma geral especifica um prefixo para AR a ser usado na construcao de nomes de variaveis ??necessarios para definir o processo AR. Se o endolist nao e especificado, a lista endogena padrao e nome. Que deve ser o nome da equacao a qual o processo de erro AR deve ser aplicado. O valor de nome nao pode exceder 32 caracteres. E a ordem do processo AR. Especifica a lista de equacoes as quais o processo AR deve ser aplicado. Se for dado mais de um nome, e criado um processo vetorial sem restricoes com os residuos estruturais de todas as equacoes incluidas como regressores em cada uma das equacoes. Se nao for especificado, o endolist predefinira o nome. Especifica a lista de defasagens em que os termos AR devem ser adicionados. Os coeficientes dos termos em intervalos nao listados sao definidos como 0. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais a nlag. E nao deve haver duplicatas. Se nao for especificado, o laglist padrao para todos os atrasos 1 atraves de nag. Especifica o metodo de estimacao a ser implementado. Valores validos de M sao CLS (estimativas de minimos quadrados condicionais), ULS (estimativas de minimos quadrados incondicionais) e ML (estimativas de maxima verossimilhanca). MCLS e o padrao. Somente o MCLS e permitido quando mais de uma equacao e especificada. Os metodos ULS e ML nao sao suportados para modelos AR de AR por AR. Especifica que o processo AR deve ser aplicado as proprias variaveis ??endogenas em vez de aos residuos estruturais das equacoes. Auto-regressao vetorial restrito Voce pode controlar quais parametros sao incluidos no processo, restringindo a 0 aqueles parametros que voce nao inclui. Primeiro, use AR com a opcao DEFER para declarar a lista de variaveis ??e definir a dimensao do processo. Em seguida, use chamadas AR adicionais para gerar termos para equacoes selecionadas com variaveis ??selecionadas em intervalos selecionados. Por exemplo, as equacoes de erro produzidas sao as seguintes: Este modelo estabelece que os erros para Y1 dependem dos erros de Y1 e Y2 (mas nao Y3) nos dois intervalos 1 e 2 e que os erros para Y2 e Y3 dependem de Os erros anteriores para todas as tres variaveis, mas apenas com atraso 1. AR Macro Sintaxe para AR Restrito AR Um uso alternativo de AR e permitido para impor restricoes em um processo AR vetorial chamando AR varias vezes para especificar diferentes AR termos e defasagens para diferentes Equacoes. A primeira chamada tem a forma geral especifica um prefixo para AR para usar na construcao de nomes de variaveis ??necessarias para definir o vetor AR processo. Especifica a ordem do processo AR. Especifica a lista de equacoes as quais o processo AR deve ser aplicado. Especifica que AR nao e para gerar o processo AR, mas e esperar por mais informacoes especificadas em chamadas AR mais tarde para o mesmo valor de nome. As chamadas subsequentes tem a forma geral e o mesmo que na primeira chamada. Especifica a lista de equacoes as quais as especificacoes nesta chamada AR devem ser aplicadas. Somente os nomes especificados no valor endolist da primeira chamada para o valor de nome podem aparecer na lista de equacoes na lista de eqlist. Especifica a lista de equacoes cujos residuos estruturais retardados devem ser incluidos como regressores nas equacoes em eqlist. Somente nomes no endolist da primeira chamada para o valor de nome podem aparecer em varlist. Se nao for especificado, varlist padrao para endolist. Especifica a lista de defasagens em que os termos AR devem ser adicionados. Os coeficientes dos termos em intervalos nao listados sao definidos como 0. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais ao valor de nlag. E nao deve haver duplicatas. Se nao for especificado, o laglist ira usar todos os intervalos 1 a nlag. A macro MA A macro SAS MA gera instrucoes de programacao para MODELO PROC para modelos de media movel. A macro MA faz parte do software SAS / ETS e nao sao necessarias opcoes especiais para utilizar a macro. O processo de erro de media movel pode ser aplicado aos erros da equacao estrutural. A sintaxe da macro MA e o mesmo que a macro AR, exceto que nao ha argumento TYPE. Quando voce estiver usando as macros MA e AR combinadas, a macro MA deve seguir a macro AR. As seguintes instrucoes SAS / IML produzem um processo de erro ARMA (1, (1 3)) e salvam-no no conjunto de dados MADAT2. As seguintes instrucoes PROC MODEL sao usadas para estimar os parametros deste modelo usando a estrutura de erro de maxima verossimilhanca: As estimativas dos parametros produzidos por esta execucao sao mostradas na Figura 18.61. Figura 18.61 Estimativas de um processo ARMA (1, (1 3)) Existem dois casos da sintaxe para a macro MA. Quando as restricoes em um processo MA de vetor nao sao necessarias, a sintaxe da macro MA tem a forma geral especifica um prefixo para MA usar na construcao de nomes de variaveis ??necessarias para definir o processo MA e e o endolist padrao. E a ordem do processo MA. Especifica as equacoes as quais o processo MA deve ser aplicado. Se for dado mais de um nome, a estimativa de CLS e usada para o processo de vetor. Especifica os atrasos em que os termos MA devem ser adicionados. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais a nlag. E nao deve haver duplicatas. Se nao for especificado, o laglist padrao para todos os atrasos 1 atraves de nag. Especifica o metodo de estimacao a ser implementado. Valores validos de M sao CLS (estimativas de minimos quadrados condicionais), ULS (estimativas de minimos quadrados incondicionais) e ML (estimativas de maxima verossimilhanca). MCLS e o padrao. Somente o MCLS e permitido quando mais de uma equacao e especificada no endolist. MA Sintaxe de Macro para Movimentacao-Media de Vetores Restrita Um uso alternativo de MA e permitido para impor restricoes em um processo de MA de vetor chamando MA varias vezes para especificar diferentes termos de MA e defasagens para equacoes diferentes. A primeira chamada tem a forma geral especifica um prefixo para MA para usar na construcao de nomes de variaveis ??necessarias para definir o vetor MA processo. Especifica a ordem do processo MA. Especifica a lista de equacoes as quais o processo MA deve ser aplicado. Especifica que MA nao e para gerar o processo de MA mas e aguardar informacoes adicionais especificadas em chamadas de MA posterior para o mesmo valor de nome. As chamadas subsequentes tem a forma geral e o mesmo que na primeira chamada. Especifica a lista de equacoes as quais as especificacoes nesta chamada MA devem ser aplicadas. Especifica a lista de equacoes cujos residuos estruturais retardados devem ser incluidos como regressores nas equacoes em eqlist. Especifica a lista de defasagens em que os termos MA devem ser adicionados.4.2 Estimativa de minimos quadrados Na pratica, obviamente, temos uma colecao de observacoes, mas nao sabemos os valores de beta0 e beta1. Estes devem ser estimados a partir dos dados. Nos chamamos este encaixe de uma linha atraves dos dados. Ha muitas escolhas possiveis para beta0 e beta1, cada escolha dando uma linha diferente. O principio dos minimos quadrados fornece uma maneira de escolher beta0 e beta1 efetivamente minimizando a soma dos erros quadrados. Ou seja, escolhemos os valores de beta0 e beta1 que minimizam a soma N varepsiloni2 suma N (yi - beta0 - beta1xi) 2. Usando o calculo matematico, pode-se mostrar que os estimadores de minimos quadrados resultantes sao onde a barra e a media das observacoes x e a barra e a media das observacoes y. A linha estimada e conhecida como a linha de regressao e e mostrada na Figura 4.2. Imaginamos que existe uma linha verdadeira denotada por ybeta0beta1x (mostrada como a linha verde tracejada na Figura 4.2, mas nos nao sabemos beta0 e beta1 entao nao podemos usar essa linha para previsao.) Portanto, obtemos as estimativas hat 0 e hat 1 from the Observado para dar a linha de regressao (a linha solida roxa na Figura 4.2).A linha de regressao e usada para a previsao. Para cada valor de x, podemos prever um valor correspondente de y usando hat hat 0hat 1x. Os valores de previsao de y obtidos a partir dos valores de x observados sao chamados de valores ajustados, escrevendo-os como hat ihat 1xi, para i1, dots, N. Cada chapeu i e o ponto da linha de regressao correspondente a observacao xi. Os valores de y observados e os correspondentes valores ajustados sao os residuos: xi - hat i yi - hat 0-hat 1xi Os residuos tem algumas propriedades uteis, incluindo os dois seguintes: Como resultado destas propriedades, e claro que a media de Os residuos sao zero e que a correlacao entre os residuos e as observacoes para a variavel preditora tambem e zero.8.4 Modelos de media movel Em vez de usar valores passados ??da variavel de previsao em uma regressao, um modelo de media movel usa erros de previsao passados ??em um Modelo de regressao. Y e teta teta e dots theta e, onde et e ruido branco. Referimo-nos a isto como um modelo MA (q). E claro que nao observamos os valores de et, entao nao e realmente regressao no sentido usual. Observe que cada valor de yt pode ser considerado como uma media movel ponderada dos ultimos erros de previsao. No entanto, os modelos de media movel nao devem ser confundidos com o alisamento medio movel discutido no Capitulo 6. Um modelo de media movel e usado para prever valores futuros, enquanto o alisamento medio movel e usado para estimar o ciclo tendencial de valores passados. Figura 8.6: Dois exemplos de dados de modelos de media movel com diferentes parametros. Esquerda: MA (1) com y t 20e t 0,8e t-1. Direita: MA (2) com y t e t - e t-1 0,8e t-2. Em ambos os casos, e t e normalmente distribuido ruido branco com media zero e variancia um. A Figura 8.6 mostra alguns dados de um modelo MA (1) e um modelo MA (2). Alterando os parametros theta1, dots, thetaq resulta em diferentes padroes de series temporais. Tal como acontece com modelos autorregressivos, a variancia do termo de erro e so mudara a escala da serie, nao os padroes. E possivel escrever qualquer modelo AR (p) estacionario como um modelo MA (infty). Por exemplo, usando a substituicao repetida, podemos demonstrar isso para um modelo AR (1): begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) amp phi12y phi1 e amp phi13y phi12e phi1 e amptext final Fornecido -1 lt phi1 lt 1, o valor de phi1k sera menor a medida que k for maior. Assim, eventualmente, obtemos yt et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, um processo MA (infty). O resultado inverso e valido se impomos algumas restricoes nos parametros MA. Em seguida, o modelo MA e chamado invertible. Ou seja, que podemos escrever qualquer processo de MA (q) invertivel como um processo AR (infty). Modelos Invertiveis nao sao simplesmente para nos permitir converter de modelos MA para modelos AR. Eles tambem tem algumas propriedades matematicas que torna-los mais faceis de usar na pratica. As restricoes de invertibilidade sao semelhantes as restricoes de estacionaridade. Para um modelo MA (1): -1lttheta1lt1. Para um modelo MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1-theta2 lt 1. Condicoes mais complicadas mantem-se para qge3. Novamente, R vai cuidar dessas restricoes ao estimar os modelos. Meio de reversao: Modern Day Medias moveis Autor: GunjanDuaa 04 de outubro de 2012 As medias moveis sao um dos indicadores mais utilizados em estudos de analise tecnica. O que comecou com a media movel simples e, em seguida, em direcao a media movel exponencial tem com a passagem do tempo e advento de softwares programados por computador fizeram tecnicos para experimentar e chegar a novos tipos de calculo de dados. DEFINICAO A reversao media sugere que os precos dos ativos acabarao por reverter para sua media ou media antes da retomada da tendencia ou da reversao da tendencia, pode ser que os precos retornem para a media ou consolidem por um tempo ate o momento em que se aproxima da media, Este e um processo em que muitos sistemas de negociacao sao baseados em onde a acao e tomada quando o desempenho recente foi diferente de suas medias historicas. MEDIA MOVEL MODERNA As medias moveis simples ainda sao usadas por muitos, mas com o tempo e uma exigencia para medir o preco diferentemente feito caminho para novos pensamentos e novas medias. Neste artigo vou explicar novas medias moveis que evoluiram com o tempo ea necessidade. Uma media movel e uma linha de curvatura suave que fornece a confirmacao visual da tendencia de longo prazo de uma media, sao indicadores de atraso em que as medias de movimentacao mais rapidas sao intermitentes e as medias de longo prazo sao mais suaves, para Diminuir o intervalo de tempo que estas medias exponenciais modificadas foram pensadas. Eles sao usados ??para fornecer sinais em crossover ou determinacao de tendencia mais cedo do que outras medias moveis. DOING THE MATH Formula Exponencial Duplo MA: DEMA 2EMA - EMA (EMA) Formula Exponencial Tripla de EM: TEMA (EMEA) EMA (EMA) EMA EMA (1). (Close - EMA (1)) N O periodo de suavizacao. O grafico 1 tem cruzamento medio movel, mostra claramente que TEMA da o sinal mais cedo seguido por DEMA e, em seguida, a media movel simples. Assim, o atraso e reduzido e podemos entrar na tendencia mais cedo. MEDIA MOVIDA DESLOCADA (DispMA) A DispMA e uma media movel que pode ser ajustada para frente ou para tras em um intervalo de tempo especifico. Mudando a media movel para tras para permanecer na tendencia a longo prazo, criara um efeito retardado que muda a media movente para fazer uma saida oportuna quando a tendencia contraria se torna, criara um efeito principal. O objetivo do DisMA e evitar sibilos repentinos que geralmente vem na tendencia amadurecida ou eventos relacionados com noticias, o deslocamento ira causar menos numero de sinais falsos. Os niveis de deslocamento habituais sao de 3 dias a 5 dias para a frente ou para tras. Ele pode ser usado para encontrar suporte e resistencias ou como um sinal de crossover e tambem bastante util em estudos ciclicos. O Grafico 2 mostra que a media movel mais longa colocada para a frente mantem-nos na tendencia, enquanto a media movel mais curta que e colocada para tras nos ajuda a obter uma saida oportuna. MEDIA MOVIDA PONDERADA (WMA) Permite dar uma olhada em outro tipo de media movel. O objetivo da WMA e eliminar o atraso e aumentar o fator de sensibilidade para o preco. A media movel ponderada e a media ponderada dos ultimos n precos, onde a ponderacao diminui em 1 com cada preco anterior. MAIS MATEMATICA Calculo: ((n Pn) ((n - 1) Pn - 1) ((n - 2) Pn - 2) ((n - (n - 1)) Pn - A WMA reage mais rapidamente as mudancas de precos, porque da mais importancia aos recentes movimentos de precos, mostrando assim a tendencia mais rapidamente em comparacao com a media movel simples (n - 1). QUADRADOS MENOS QUADRADOS MOVIENDO A MEDIA Esta media movel as vezes tambem e chamada de Media Movel de Ponto Final Baseada na regressao linear, mas leva um passo adiante estimando que o que teria acontecido se a linha de regressao continuasse, tornando-a mais responsiva as tendencias e manchas As tendencias anteriores, em comparacao com outras medias moveis. SONS USOS Usado principalmente como um sinal de cruzamento com si ou com outra media movel ou pode ser usado com o preco se movendo acima ou abaixo dele como um sinal de compra ou venda. No grafico 3, Movendo medias em um grafico o primeiro e Meio Minimo Quadrado (verde) tambem chamado como Ponto final de media movel. Os Circulos Vermelhos mostram o aumento de precos acima da media mostrando mudanca na tendencia ou ponto final da tendencia para cima e para baixo ajudando a sair do Posicao ou tomar o comercio oposto. Os outros dois sao WMA (violeta espessa) e EMA (vermelho tracejado), calculo de ambas as medias e quase o mesmo, mas em WMA mais peso e dado ao preco atual por isso mostra que WMA esta mais perto do preco em comparacao com EMA WILDERS MOVING MEDIA Como o nome sugere, este foi criado por Welles Wilder, o grande tecnico cujas obras incluem Indice de Forca Relativa (RSI), Indice Direcional Medio (ADX). Parabolico Sar e Media Verdadeiro Alcance (ATR). Isso as vezes e chamado como a media movel modificada, o objetivo e suavizar os movimentos de precos para identificar tendencias de precos. (1-k) Onde k 1 / N, N Numero de periodos A formula e semelhante a EMA que tem 2 parametros, uma serie de tempo e um periodo de retrocesso e retorna uma linha suave. Preco ficar e fechar acima da media e denominado como uma tendencia de alta e abaixo dela como uma tendencia de baixa. O grafico 4 mostra duas medias no calculo de Wilders. A media movel mais longa pode ser usada para determinacao de tendencia e mais curta para negociacao para compra em mergulho e vender em alta. Crossover fornece sinais de negociacao, mas com um atraso. Quase todo mundo usa medias moveis em tendencias de precos de negociacao, estas medias moveis mais recentes vao ajudar os comerciantes a captar a tendencia de uma maneira melhor e construir um sistema de negociacao mais fino para entender as tendencias do mercado melhor rendendo uma curva de patrimonio crescente.

Linear Weighted Moving Average Vs Exponential Moving Average

Linear Weighted Moving Average Vs Exponential Moving AverageSimples vs. As medias moveis sao mais do que o estudo de uma sequencia de numeros em ordem sucessiva. Os primeiros praticantes de analises de series temporais estavam realmente mais preocupados com numeros de series temporais individuais do que com a interpolacao desses dados. Interpolacao. Na forma de teorias de probabilidade e analise, veio muito mais tarde, a medida que os padroes foram desenvolvidos e as correlacoes descobertas. Uma vez compreendidas, varias curvas e linhas foram desenhadas ao longo das series temporais, numa tentativa de prever onde os pontos de dados poderiam ir. Estes sao agora considerados metodos basicos atualmente utilizados pelos comerciantes de analise tecnica. Analise de graficos pode ser rastreada ate ao seculo 18 Japao, mas como e quando as medias moveis foram aplicadas pela primeira vez aos precos de mercado continua a ser um misterio. Em geral, entende-se que as medias moveis simples (SMA) foram usadas muito antes das medias moveis exponenciais (EMA), porque as EMAs sao construidas na estrutura SMA e o continuum SMA foi mais facilmente compreendido para fins de plotagem e rastreamento. Media movel simples (SMA) As medias moveis simples tornaram-se o metodo preferido para rastrear os precos de mercado, porque eles sao rapidos de calcular e facil de entender. Os primeiros praticantes de mercado operavam sem o uso de metricas de graficos sofisticados em uso hoje, entao eles dependiam principalmente dos precos de mercado como seus unicos guias. Eles calcularam os precos de mercado a mao, e graficou esses precos para denotar tendencias e direcao de mercado. Este processo foi bastante tedioso, mas provou ser bastante rentavel com a confirmacao de mais estudos. Para calcular uma media movel simples de 10 dias, basta adicionar os precos de fechamento dos ultimos 10 dias e dividir por 10. A media movel de 20 dias e calculada adicionando os precos de fechamento em um periodo de 20 dias e dividida por 20 e em breve. Esta formula nao e apenas baseada em precos de fechamento, mas o produto e uma media de precos - um subconjunto. As medias moveis sao chamadas de movimento porque o grupo de precos usado no calculo se move de acordo com o ponto no grafico. Isto significa que os dias velhos sao deixados cair em favor de dias novos do preco de fechamento, assim que um calculo novo e sempre necessario que corresponde ao frame de tempo da media empregada. Assim, uma media de 10 dias e recalculada adicionando o novo dia e deixando cair o 10o dia, eo nono dia e deixado cair no segundo dia. Media Movel Exponencial (EMA) A media movel exponencial tem sido refinada e mais comumente usada desde a decada de 1960, gracas aos experimentos de praticantes anteriores com o computador. A nova EMA se concentraria mais nos precos mais recentes do que em uma longa serie de pontos de dados, como a media movel simples exigida. EMA atual ((Preco (atual) - EMA anterior)) X multiplicador) EMA anterior. O fator mais importante e a constante de suavizacao que 2 / (1N) onde N e o numero de dias. Uma EMA de 10 dias 2 / (101) 18.8 Isto significa que uma EMA de 10 periodos pondera o preco mais recente 18,8, um EMA de 20 dias de 9,52 e um peso de EMA de 50 dias de 3,92 no dia mais recente. A EMA trabalha ponderando a diferenca entre o preco dos periodos atuais e a EMA anterior e adicionando o resultado a EMA anterior. Quanto mais curto o periodo, mais peso e aplicado ao preco mais recente. Fitting Lines Por estes calculos, pontos sao plotados, revelando uma linha de montagem. Linhas de montagem acima ou abaixo do preco de mercado significam que todas as medias moveis sao indicadores de atraso. E sao usados ??principalmente para seguir tendencias. Eles nao funcionam bem com os mercados de gama e periodos de congestionamento, porque as linhas de montagem nao denotam uma tendencia devido a uma falta de maiores ou mais baixos evidentes baixos. Alem disso, linhas de encaixe tendem a permanecer constantes sem dica de direcao. Uma linha de montagem crescente abaixo do mercado significa um longo, enquanto uma linha de montagem caindo acima do mercado significa um curto. (Para obter um guia completo, leia nosso Tutorial de Moving Average). O objetivo de empregar uma media movel simples e detectar e mensurar tendencias ao suavizar os dados usando os meios de varios grupos de precos. Uma tendencia e manchada e extrapolada em uma previsao. O pressuposto e que os movimentos de tendencias anteriores continuarao. Para a media movel simples, uma tendencia de longo prazo pode ser encontrada e seguida muito mais facil do que uma EMA, com suposicao razoavel de que a linha de ajuste sera mais forte do que uma linha EMA devido ao foco mais longo em precos medios. Um EMA e usado para capturar movimentos de tendencia mais curtos, devido ao foco nos precos mais recentes. Por este metodo, um EMA suposto para reduzir quaisquer defasagens na media movel simples para que a linha de ajuste vai abracar os precos mais perto do que uma simples media movel. O problema com a EMA e o seguinte: o seu propenso a quebra de precos, especialmente durante os mercados rapidos e periodos de volatilidade. A EMA funciona bem ate os precos quebrar a linha de montagem. Durante os mercados de maior volatilidade, voce poderia considerar o aumento da duracao do termo medio movel. Pode-se ate mudar de um EMA para um SMA, uma vez que o SMA suaviza os dados muito melhor do que um EMA devido ao seu foco em meios de longo prazo. Indicadores de Tendencia Como indicadores de atraso, medias moveis servem bem como linhas de suporte e resistencia. Se os precos despencarem abaixo de uma linha de ajuste de 10 dias em uma tendencia ascendente, as chances sao boas de que a tendencia de alta pode estar diminuindo, ou pelo menos o mercado pode estar se consolidando. Se os precos quebrar acima de uma media movel de 10 dias em uma tendencia de baixa. A tendencia pode estar diminuindo ou se consolidando. Nesses casos, empregar uma media movel de 10 e 20 dias juntos e esperar que a linha de 10 dias atravesse acima ou abaixo da linha de 20 dias. Isso determina a proxima direcao de curto prazo para os precos. Para periodos de longo prazo, observe as medias moveis de 100 e 200 dias para direcoes de longo prazo. Por exemplo, usando as medias moveis de 100 e 200 dias, se a media movel de 100 dias cruza abaixo da media de 200 dias, sua chamada cruz de morte. E e muito bearish para precos. Uma media movel de 100 dias que ultrapassa uma media movel de 200 dias e chamada de cruz dourada. E e muito otimista para os precos. Nao importa se um SMA ou um EMA e usado, porque ambos sao indicadores de tendencia seguinte. E apenas a curto prazo que a SMA tem ligeiros desvios em relacao a sua contraparte, a EMA. Conclusao As medias moveis sao a base da analise de graficos e series temporais. As medias moveis simples e as medias moveis exponenciais mais complexas ajudam a visualizar a tendencia alisando os movimentos de precos. A analise tecnica e por vezes referida como uma arte em vez de uma ciencia, que levam anos para dominar. (Saiba mais em nosso Tutorial de analise tecnica.) Indicador tecnico de media movel O Indicador tecnico de media movel mostra o valor medio do preco do instrumento por um determinado periodo de tempo. Quando se calcula a media movel, uma media do preco do instrumento para este periodo de tempo. A medida que o preco muda, sua media movel aumenta ou diminui. Existem quatro tipos diferentes de medias moveis: Simples (tambem referido como Aritmetica). Exponencial. Alisado e linear ponderado. As medias moveis podem ser calculadas para qualquer conjunto de dados sequenciais, incluindo precos de abertura e fechamento, precos mais altos e mais baixos, volume de negociacao ou quaisquer outros indicadores. E frequentemente o caso quando se utilizam medias moveis duplas. A unica coisa em que as medias moveis de diferentes tipos divergem consideravelmente umas das outras, e quando os coeficientes de peso, que sao atribuidos aos dados mais recentes, sao diferentes. No caso em que estamos falando de simples media movel, todos os precos do periodo em questao, sao iguais em valor. As Medias Minimas exponenciais e Lineares ponderadas atribuem mais valor aos precos mais recentes. A maneira mais comum de interpretar a media movel de precos e comparar sua dinamica com a acao de preco. Quando o preco do instrumento sobe acima de sua media movel, um sinal de compra aparece, se o preco cai abaixo de sua media movel, o que temos e um sinal de venda. Este sistema de comercio, que e baseado na media movel, nao e projetado para fornecer entrada no direito de mercado em seu ponto mais baixo, e sua saida direita no pico. Permite agir de acordo com a seguinte tendencia: comprar logo apos os precos chegarem ao fundo, e vender logo depois que os precos atingiram seu pico. As medias moveis tambem podem ser aplicadas aos indicadores. E ai que a interpretacao das medias moveis dos indicadores e semelhante a interpretacao das medias moveis de precos: se o indicador se eleva acima da media movel, isso significa que o movimento do indicador ascendente devera continuar: se o indicador cair abaixo da sua media movel, Significa que e provavel que continue indo para baixo. Aqui estao os tipos de medias moveis no grafico: Media movel simples (SMA) Media movel exponencial (EMA) Media movel suavizada (SMMA) Media movel ponderada linear (LWMA) Calculo: Simples Moving Average (SMA) Simples, A media movel aritmetica e calculada pela soma dos precos de encerramento do instrumento ao longo de um certo numero de periodos unicos (por exemplo, 12 horas). Este valor e entao dividido pelo numero de tais periodos. Onde: N e o numero de periodos de calculo. Media Movel Exponencial (EMA) A media movel suavizada exponencialmente e calculada adicionando a media movel de uma determinada parcela do preco de fechamento atual ao valor anterior. Com medias moveis exponencialmente suavizadas, os precos mais recentes sao de maior valor. P-porcentagem de media movel exponencial sera semelhante a: Onde: FECHAR (i) o preco do encerramento do periodo atual EMA (i-1) Exponencialmente Movendo Media do periodo anterior fechamento P a percentagem de utilizacao do valor do preco. Media Movel Smoothed (SMMA) O primeiro valor desta media movel suavizada e calculado como a media movel simples (SMA): A segunda e as medias moveis sucessivas sao calculadas de acordo com esta formula: Onde: SUM1 e a soma total dos precos de fechamento de N (PREVSUM) e a soma suavizada da barra anterior SMMA1 e a media movel suavizada da primeira barra SMMA (i) e a media movel suavizada da barra atual (exceto a primeira) CLOSE (i) e o preco de fechamento atual N E o periodo de suavizacao. Media Movel Ponderada Linear (LWMA) No caso da media movel ponderada, os dados mais recentes sao mais valiosos que os dados mais antigos. A media movel ponderada e calculada multiplicando cada um dos precos de fechamento dentro da serie considerada, por um determinado coeficiente de ponderacao. Onde: SUM (i, N) e a soma total dos coeficientes de peso. Source Code A fonte MQL4 completa de Medias Moveis esta disponivel na Base de Codigos: Medias Moveis Aviso: Todos os direitos sobre estes materiais sao reservados pela MetaQuotes Software Corp. A copia ou reimpressao destes materiais, no todo ou em parte, e proibida. Indicador de regressao e usado para a tendencia de identificacao e tendencia seguinte de forma semelhante as medias moveis. O indicador nao deve ser confundido com Linhas de Regressao Linear que sao linhas retas instaladas em uma serie de pontos de dados. O Indicador de Regressao Linear traca os pontos finais de toda uma serie de linhas de regressao linear desenhadas em dias consecutivos. A vantagem do Indicador de Regressao Linear sobre uma media movel normal e que ela tem menos atraso que a media movel, respondendo mais rapidamente as mudancas de direcao. A desvantagem e que e mais propenso a whipsaws. O Indicador de Regressao Linear e adequado apenas para negociacao de tendencias fortes. Os sinais sao tomados de forma semelhante as medias moveis. Use a direcao do Indicador de Regressao Linear para entrar e sair com um indicador de longo prazo como um filtro. Va longo se o indicador de regressao linear virar para cima ou sair de um comercio curto. Ir curto (ou sair de um comercio longo) se o Indicador de Regressao Linear virar para baixo. Uma variacao acima e entrar em negociacoes quando o preco cruza o Indicador de Regressao Linear, mas ainda sai quando o Indicador de Regressao Linear se torna negativo. Exemplo Passe o mouse sobre as legendas dos graficos para exibir os sinais de negociacao. Va longo L quando o preco cruza acima do Indicador de Regressao Linear de 100 dias enquanto o 300-dia esta subindo Sair X quando o Indicador de Regressao Linear de 100 dias virar para baixo Va longamente de novo em L quando o preco cruza acima do Indicador de Regressao Linear de 100 dias Sair X quando o Indicador de Regressao Linear de 100 dias virar para baixo Go long L quando o preco cruza acima de 100 dias de Regressao Linear Sair X quando o indicador de 100 dias se voltar para baixo Go long L quando o Indicador de Regressao Linear de 300 dias aparecer apos o preco cruzado acima O Indicador de 100 dias Saia de X quando o Indicador de Regressao Linear de 300 dias se desligar. A divergencia bearish no indicador adverte de uma reversao principal da tendencia. Junte-se a nossa lista de discussao Leia o boletim informativo do Diario de Negociacao Colin Twiggsrsco, oferecendo analise fundamental da economia e analise tecnica dos principais indices do mercado, ouro, petroleo bruto e forex. Media movel exponencial - EMA Carregando o player. Os EMAs de 12 e 26 dias sao as medias de curto prazo mais populares e sao usados ??para criar indicadores como a divergencia de convergencia media movel (MACD) eo oscilador de precos percentuais (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias sao usadas como sinais de tendencias de longo prazo. Traders que empregam analise tecnica encontrar medias moveis muito util e perspicaz quando aplicado corretamente, mas criar havoc quando usado de forma inadequada ou sao mal interpretados. Todas as medias moveis normalmente utilizadas na analise tecnica sao, pela sua propria natureza, indicadores de atraso. Consequentemente, as conclusoes tiradas da aplicacao de uma media movel a um grafico de mercado especifico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua forca. Muitas vezes, quando uma linha de indicadores de media movel fez uma alteracao para refletir uma mudanca significativa no mercado, o ponto otimo de entrada no mercado ja passou. Um EMA serve para aliviar este dilema em certa medida. Porque o calculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraca a acao de preco um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rapido. Isto e desejavel quando um EMA e usado para derivar um sinal de entrada de negociacao. Interpretando a EMA Como todos os indicadores de media movel, eles sao muito mais adequados para mercados de tendencias. Quando o mercado esta em uma tendencia de alta forte e sustentada. A linha de indicador EMA tambem mostrara uma tendencia de alta e vice-versa para uma tendencia de queda. Um comerciante vigilante nao so prestar atencao a direcao da linha EMA, mas tambem a relacao da taxa de mudanca de uma barra para a proxima. Por exemplo, a medida que a acao de preco de uma forte tendencia de alta comecar a se nivelar e reverter, a taxa de mudanca da EMA de uma barra para a proxima comecara a diminuir ate que a linha de indicador se aplana ea taxa de mudanca seja zero. Por causa do efeito retardado, por este ponto, ou mesmo alguns bares antes, a acao de preco ja deve ter invertido. Por conseguinte, segue-se que a observacao de uma diminuicao consistente da taxa de variacao da EMA poderia ser utilizada como um indicador que poderia contrariar o dilema causado pelo efeito retardado das medias moveis. Usos comuns do EMA EMAs sao comumente usados ??em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos do mercado e para avaliar a sua validade. Para os comerciantes que negociam intraday e mercados em rapido movimento, o EMA e mais aplicavel. Muitas vezes os comerciantes usam EMAs para determinar um vies de negociacao. Por exemplo, se um EMA em um grafico diario mostra uma forte tendencia de alta, uma estrategia de comerciantes intraday pode ser o comercio apenas a partir do lado longo em um grafico intraday. Moving media e modelos de suavizacao exponencial Como um primeiro passo para ir alem de modelos de media, Modelos de caminhada aleatoria e modelos de tendencia linear, padroes e tendencias nao sazonais podem ser extrapolados usando um modelo de media movel ou suavizacao. A suposicao basica por tras dos modelos de media e suavizacao e que a serie temporal e estacionaria localmente com uma media lentamente variavel. Assim, tomamos uma media movel (local) para estimar o valor atual da media e entao usamos isso como a previsao para o futuro proximo. Isto pode ser considerado como um compromisso entre o modelo medio e o modelo aleatorio-andar-sem-deriva. A mesma estrategia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendencia local. Uma media movel e muitas vezes chamado de uma versao quotsmoothedquot da serie original, porque a media de curto prazo tem o efeito de suavizar os solavancos na serie original. Ajustando o grau de suavizacao (a largura da media movel), podemos esperar encontrar algum tipo de equilibrio otimo entre o desempenho dos modelos de caminhada media e aleatoria. O tipo mais simples de modelo de media e o. Media Movel Simples (igualmente ponderada): A previsao para o valor de Y no tempo t1 que e feita no tempo t e igual a media simples das observacoes m mais recentes: (Aqui e em outro lugar usarei o simbolo 8220Y-hat8221 para ficar Para uma previsao da serie temporal Y feita o mais cedo possivel antes de um determinado modelo). Esta media e centrada no periodo t (m1) / 2, o que implica que a estimativa da media local tende a ficar para tras Valor real da media local em cerca de (m1) / 2 periodos. Dessa forma, dizemos que a idade media dos dados na media movel simples e (m1) / 2 relativa ao periodo para o qual a previsao e calculada: e a quantidade de tempo em que as previsoes tendem a ficar atras dos pontos de inflexao na dados. Por exemplo, se voce estiver calculando a media dos ultimos 5 valores, as previsoes serao cerca de 3 periodos atrasados ??em responder a pontos de viragem. Observe que se m1, o modelo de media movel simples (SMA) e equivalente ao modelo de caminhada aleatoria (sem crescimento). Se m e muito grande (comparavel ao comprimento do periodo de estimacao), o modelo SMA e equivalente ao modelo medio. Como com qualquer parametro de um modelo de previsao, e costume ajustar o valor de k para obter o melhor quotfitquot aos dados, isto e, os erros de previsao mais pequenos em media. Aqui esta um exemplo de uma serie que parece apresentar flutuacoes aleatorias em torno de uma media de variacao lenta. Primeiro, vamos tentar ajusta-lo com um modelo de caminhada aleatoria, o que equivale a uma media movel simples de um termo: O modelo de caminhada aleatoria responde muito rapidamente as mudancas na serie, mas ao faze-lo ele escolhe grande parte do quotnoisequot no Dados (as flutuacoes aleatorias), bem como o quotsignalquot (a media local). Se, em vez disso, tentarmos uma media movel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsoes mais suaves: A media movel simples de 5 periodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatoria neste caso. A idade media dos dados nessa previsao e de 3 ((51) / 2), de modo que ela tende a ficar atras de pontos de viragem em cerca de tres periodos. (Por exemplo, uma desaceleracao parece ter ocorrido no periodo 21, mas as previsoes nao virar ate varios periodos mais tarde.) Observe que as previsoes de longo prazo do modelo SMA sao uma linha reta horizontal, assim como na caminhada aleatoria modelo. Assim, o modelo SMA assume que nao ha tendencia nos dados. No entanto, enquanto as previsoes do modelo de caminhada aleatoria sao simplesmente iguais ao ultimo valor observado, as previsoes do modelo SMA sao iguais a uma media ponderada de valores recentes. Os limites de confianca calculados pela Statgraphics para as previsoes de longo prazo da media movel simples nao se alargam a medida que o horizonte de previsao aumenta. Isto obviamente nao e correto Infelizmente, nao ha nenhuma teoria estatistica subjacente que nos diga como os intervalos de confianca devem se ampliar para este modelo. No entanto, nao e muito dificil calcular estimativas empiricas dos limites de confianca para as previsoes de longo prazo. Por exemplo, voce poderia configurar uma planilha na qual o modelo SMA seria usado para prever 2 passos a frente, 3 passos a frente, etc. dentro da amostra de dados historicos. Voce poderia entao calcular os desvios padrao da amostra dos erros em cada horizonte de previsao e, em seguida, construir intervalos de confianca para previsoes de longo prazo adicionando e subtraindo multiplos do desvio padrao apropriado. Se tentarmos uma media movel simples de 9 termos, obtemos previsoes ainda mais suaves e mais de um efeito retardado: A idade media e agora de 5 periodos ((91) / 2). Se tomarmos uma media movel de 19 periodos, a idade media aumenta para 10: Observe que, na verdade, as previsoes estao agora atrasadas por pontos de inflexao em cerca de 10 periodos. Qual a quantidade de suavizacao e melhor para esta serie Aqui esta uma tabela que compara suas estatisticas de erro, incluindo tambem uma media de 3-termo: Modelo C, a media movel de 5-termo, rende o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre o 3 E medias de 9-termo, e suas outras estatisticas sao quase identicas. Assim, entre os modelos com estatisticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se prefeririamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsoes. O modelo de media movel simples descrito acima tem a propriedade indesejavel de tratar as ultimas k observacoes igualmente e completamente ignora todas as observacoes anteriores. (Voltar ao inicio da pagina.) Marrons Simples Exponencial Suavizacao (exponencialmente ponderada media movel) Intuitivamente, os dados passados ??devem ser descontados de forma mais gradual - por exemplo, a observacao mais recente deve ter um pouco mais de peso que a segunda mais recente, ea segunda mais recente deve ter um pouco mais de peso que a 3? mais recente, e em breve. O modelo de suavizacao exponencial simples (SES) realiza isso. Vamos 945 denotar uma constante quotsmoothingquot (um numero entre 0 e 1). Uma maneira de escrever o modelo e definir uma serie L que represente o nivel atual (isto e, o valor medio local) da serie, conforme estimado a partir dos dados ate o presente. O valor de L no tempo t e calculado recursivamente a partir de seu proprio valor anterior como este: Assim, o valor suavizado atual e uma interpolacao entre o valor suavizado anterior e a observacao atual, onde 945 controla a proximidade do valor interpolado para o mais recente observacao. A previsao para o proximo periodo e simplesmente o valor suavizado atual: Equivalentemente, podemos expressar a proxima previsao diretamente em termos de previsoes anteriores e observacoes anteriores, em qualquer uma das seguintes versoes equivalentes. Na primeira versao, a previsao e uma interpolacao entre previsao anterior e observacao anterior: Na segunda versao, a proxima previsao e obtida ajustando a previsao anterior na direcao do erro anterior por uma fracao 945. e o erro feito em Tempo t. Na terceira versao, a previsao e uma media movel exponencialmente ponderada (ou seja, descontada) com o fator de desconto 1- 945: A versao de interpolacao da formula de previsao e a mais simples de usar se voce estiver implementando o modelo em uma planilha: Celula unica e contem referencias de celulas que apontam para a previsao anterior, a observacao anterior ea celula onde o valor de 945 e armazenado. Observe que, se 945 1, o modelo SES e equivalente a um modelo de caminhada aleatoria (sem crescimento). Se 945 0, o modelo SES e equivalente ao modelo medio, assumindo que o primeiro valor suavizado e definido igual a media. A idade media dos dados na previsao de suavizacao exponencial simples e de 1/945 em relacao ao periodo para o qual a previsao e calculada. (Isso nao e suposto ser obvio, mas pode ser facilmente demonstrado atraves da avaliacao de uma serie infinita.) Portanto, a previsao media movel simples tende a ficar para tras de pontos de viragem em cerca de 1/945 periodos. Por exemplo, quando 945 0,5 o atraso e 2 periodos quando 945 0,2 o atraso e 5 periodos quando 945 0,1 o atraso e de 10 periodos, e assim por diante. Para uma determinada idade media (isto e, a quantidade de atraso), a previsao de suavizacao exponencial simples (SES) e um pouco superior a previsao de media movel simples (SMA) porque coloca relativamente mais peso na observacao mais recente - ie. E ligeiramente mais quotresponsivequot as mudancas que ocorrem no passado recente. Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 945 0,2 tem uma idade media de 5 para os dados nas suas previsoes, mas o modelo SES coloca mais peso nos ultimos 3 valores do que o modelo SMA e no modelo SMA. Outra vantagem importante do modelo SES sobre o modelo SMA e que o modelo SES usa um parametro de suavizacao que e continuamente variavel, de modo que pode ser facilmente otimizado Usando um algoritmo quotsolverquot para minimizar o erro quadratico medio. O valor optimo de 945 no modelo SES para esta serie revela-se 0.2961, como mostrado aqui: A idade media dos dados nesta previsao e de 1 / 0.2961 3.4 periodos, que e semelhante ao de um 6-termo simples de movimento media. As previsoes a longo prazo do modelo SES sao uma linha reta horizontal. Como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatoria sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confianca calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoavelmente aparente, e que eles sao substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confianca para o modelo de caminhada aleatoria. O modelo SES assume que a serie e um tanto mais previsivel do que o modelo de caminhada aleatoria. Um modelo SES e realmente um caso especial de um modelo ARIMA. De modo que a teoria estatistica dos modelos ARIMA fornece uma base solida para o calculo de intervalos de confianca para o modelo SES. Em particular, um modelo SES e um modelo ARIMA com uma diferenca nao sazonal, um termo MA (1) e nenhum termo constante. Tambem conhecido como um modelo quimetrico ARIMA (0,1,1) sem constantequot. O coeficiente MA (1) no modelo ARIMA corresponde a quantidade 1-945 no modelo SES. Por exemplo, se voce ajustar um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante a serie aqui analisada, o coeficiente estimado de MA (1) resulta ser 0,7029, que e quase exatamente um menos 0,2961. E possivel adicionar a hipotese de uma tendencia linear constante nao-zero para um modelo SES. Para isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferenca nao sazonal e um termo MA (1) com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA (0,1,1) com constante. As previsoes a longo prazo terao entao uma tendencia que e igual a tendencia media observada ao longo de todo o periodo de estimacao. Voce nao pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opcoes de ajuste sazonal sao desativadas quando o tipo de modelo e definido como ARIMA. No entanto, voce pode adicionar uma tendencia exponencial de longo prazo constante a um modelo de suavizacao exponencial simples (com ou sem ajuste sazonal) usando a opcao de ajuste de inflacao no procedimento de Previsao. A taxa adequada de inflacao (crescimento percentual) por periodo pode ser estimada como o coeficiente de declive num modelo de tendencia linear ajustado aos dados em conjuncao com uma transformacao de logaritmo natural, ou pode basear-se noutras informacoes independentes relativas as perspectivas de crescimento a longo prazo . (Retornar ao inicio da pagina.) Browns Linear (ie double) Suavizacao exponencial Os modelos SMA e SES assumem que nao ha nenhuma tendencia de qualquer tipo nos dados (que geralmente e OK ou pelo menos nao muito ruim para 1- Antecipadamente quando os dados sao relativamente ruidosos) e podem ser modificados para incorporar uma tendencia linear constante como mostrado acima. O que acontece com as tendencias a curto prazo Se uma serie exibe uma taxa variavel de crescimento ou um padrao ciclico que se destaque claramente contra o ruido, e se houver uma necessidade de prever mais de um periodo a frente, a estimativa de uma tendencia local tambem pode ser um problema. O modelo de suavizacao exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo de suavizacao exponencial linear (LES) que calcula estimativas locais de nivel e tendencia. O modelo de tendencia de variacao de tempo mais simples e o modelo de alisamento exponencial linear de Browns, que usa duas series suavizadas diferentes que sao centradas em diferentes pontos no tempo. A formula de previsao e baseada em uma extrapolacao de uma linha atraves dos dois centros. (Uma versao mais sofisticada deste modelo, Holt8217s, e discutida abaixo.) A forma algebrica do modelo de suavizacao exponencial linear de Brown8217s, como a do modelo de suavizacao exponencial simples, pode ser expressa em um numero de formas diferentes mas equivalentes. A forma quotstandard deste modelo e usualmente expressa da seguinte maneira: Seja S a serie de suavizacao simples obtida pela aplicacao de suavizacao exponencial simples a serie Y. Ou seja, o valor de S no periodo t e dado por: (Lembre-se que, sob simples Exponencial, esta seria a previsao para Y no periodo t1.) Entao deixe Squot denotar a serie duplamente-alisada obtida aplicando a suavizacao exponencial simples (usando o mesmo 945) a serie S: Finalmente, a previsao para Y tk. Para qualquer kgt1, e dada por: Isto produz e 1 0 (isto e, enganar um pouco e deixar a primeira previsao igual a primeira observacao real) e e 2 Y 2 8211 Y 1. Apos o que as previsoes sao geradas usando a equacao acima. Isto produz os mesmos valores ajustados que a formula baseada em S e S se estes ultimos foram iniciados utilizando S 1 S 1 Y 1. Esta versao do modelo e usada na proxima pagina que ilustra uma combinacao de suavizacao exponencial com ajuste sazonal. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s O modelo LES calcula estimativas locais de nivel e tendencia ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um unico parametro de suavizacao coloca uma restricao nos padroes de dados que e capaz de ajustar: o nivel ea tendencia Nao sao permitidos variar em taxas independentes. Holt8217s modelo LES aborda esta questao, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nivel e um para a tendencia. Em qualquer momento t, como no modelo Brown8217s, existe uma estimativa L t do nivel local e uma estimativa T t da tendencia local. Aqui eles sao calculados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nivel e tendencia por duas equacoes que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nivel estimado ea tendencia no tempo t-1 sao L t82091 e T t-1. Respectivamente, entao a previsao para Y tshy que teria sido feita no tempo t-1 e igual a L t-1 T t-1. Quando o valor real e observado, a estimativa atualizada do nivel e computada recursivamente pela interpolacao entre Y tshy e sua previsao, L t-1 T t-1, usando pesos de 945 e 1-945. A mudanca no nivel estimado, Nomeadamente L t 8209 L t82091. Pode ser interpretado como uma medida ruidosa da tendencia no tempo t. A estimativa actualizada da tendencia e entao calculada recursivamente pela interpolacao entre L t 8209 L t82091 e a estimativa anterior da tendencia, T t-1. Usando pesos de 946 e 1-946: A interpretacao da constante de alisamento de tendencia 946 e analoga a da constante de alisamento de nivel 945. Modelos com valores pequenos de 946 assumem que a tendencia muda apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com Maior 946 supor que esta mudando mais rapidamente. Um modelo com um 946 grande acredita que o futuro distante e muito incerto, porque os erros na tendencia-estimativa tornam-se completamente importantes ao prever mais de um periodo adiante. As constantes de suavizacao 945 e 946 podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadratico medio das previsoes de 1 passo a frente. Quando isso e feito em Statgraphics, as estimativas se tornam 945 0,3048 e 946 0,008. O valor muito pequeno de 946 significa que o modelo assume muito pouca mudanca na tendencia de um periodo para o outro, entao basicamente este modelo esta tentando estimar uma tendencia de longo prazo. Por analogia com a nocao de idade media dos dados que e usada na estimativa do nivel local da serie, a idade media dos dados que e usada na estimativa da tendencia local e proporcional a 1/946, embora nao exatamente igual a isto. Neste caso, isto e 1 / 0.006 125. Este numero e muito preciso, na medida em que a precisao da estimativa de 946 e realmente de 3 casas decimais, mas e da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100 , Assim que este modelo esta calculando a media sobre bastante muita historia em estimar a tendencia. O grafico de previsao abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendencia local ligeiramente maior no final da serie do que a tendencia constante estimada no modelo SEStrend. Alem disso, o valor estimado de 945 e quase identico ao obtido pelo ajuste do modelo SES com ou sem tendencia, de modo que este e quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsoes razoaveis ??para um modelo que e suposto estar estimando uma tendencia local Se voce 8220eyeball8221 esse enredo, parece que a tendencia local virou para baixo no final da serie O que aconteceu Os parametros deste modelo Foram estimados minimizando o erro quadratico das previsoes de um passo a frente, e nao as previsoes a mais longo prazo, caso em que a tendencia nao faz muita diferenca. Se tudo o que voce esta olhando sao 1-passo-frente erros, voce nao esta vendo a imagem maior de tendencias sobre (digamos) 10 ou 20 periodos. A fim de obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolacao do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendencia de suavizacao constante para que ele usa uma linha de base mais curto para a estimativa de tendencia. For example, if we choose to set 946 0.1, then the average age of the data used in estimating the local trend is 10 periods, which means that we are averaging the trend over that last 20 periods or so. Here8217s what the forecast plot looks like if we set 946 0.1 while keeping 945 0.3. This looks intuitively reasonable for this series, although it is probably dangerous to extrapolate this trend any more than 10 periods in the future. What about the error stats Here is a model comparison for the two models shown above as well as three SES models. The optimal value of 945.for the SES model is approximately 0.3, but similar results (with slightly more or less responsiveness, respectively) are obtained with 0.5 and 0.2. (A) Holts linear exp. smoothing with alpha 0.3048 and beta 0.008 (B) Holts linear exp. smoothing with alpha 0.3 and beta 0.1 (C) Simple exponential smoothing with alpha 0.5 (D) Simple exponential smoothing with alpha 0.3 (E) Simple exponential smoothing with alpha 0.2 Their stats are nearly identical, so we really can8217t make the choice on the basis of 1-step-ahead forecast errors within the data sample. We have to fall back on other considerations. If we strongly believe that it makes sense to base the current trend estimate on what has happened over the last 20 periods or so, we can make a case for the LES model with 945 0.3 and 946 0.1. If we want to be agnostic about whether there is a local trend, then one of the SES models might be easier to explain and would also give more middle-of-the-road forecasts for the next 5 or 10 periods. (Return to top of page.) Which type of trend-extrapolation is best: horizontal or linear Empirical evidence suggests that, if the data have already been adjusted (if necessary) for inflation, then it may be imprudent to extrapolate short-term linear trends very far into the future. Trends evident today may slacken in the future due to varied causes such as product obsolescence, increased competition, and cyclical downturns or upturns in an industry. For this reason, simple exponential smoothing often performs better out-of-sample than might otherwise be expected, despite its quotnaivequot horizontal trend extrapolation. Damped trend modifications of the linear exponential smoothing model are also often used in practice to introduce a note of conservatism into its trend projections. The damped-trend LES model can be implemented as a special case of an ARIMA model, in particular, an ARIMA(1,1,2) model. It is possible to calculate confidence intervals around long-term forecasts produced by exponential smoothing models, by considering them as special cases of ARIMA models. (Beware: not all software calculates confidence intervals for these models correctly.) The width of the confidence intervals depends on (i) the RMS error of the model, (ii) the type of smoothing (simple or linear) (iii) the value(s) of the smoothing constant(s) and (iv) the number of periods ahead you are forecasting. In general, the intervals spread out faster as 945 gets larger in the SES model and they spread out much faster when linear rather than simple smoothing is used. This topic is discussed further in the ARIMA models section of the notes. (Return to top of page.)

Linear Regression To The Moving Averages And Smoothing Techniques

Linear Regression To The Moving Averages And Smoothing TechniquesPrevisao por Tecnicas de Suavizacao Este site e uma parte dos objetos de aprendizagem de JavaScript E-Labs para tomada de decisao. Outros JavaScript nesta serie sao categorizados sob diferentes areas de aplicacoes na secao MENU nesta pagina. Uma serie de tempo e uma sequencia de observacoes que sao ordenadas no tempo. Inerente na coleta de dados levados ao longo do tempo e alguma forma de variacao aleatoria. Existem metodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variacao aleatoria. As tecnicas amplamente utilizadas sao suavizacao. Estas tecnicas, quando devidamente aplicadas, revelam mais claramente as tendencias subjacentes. Insira a serie de tempo em ordem de linha em sequencia, comecando pelo canto superior esquerdo e o (s) parametro (s) e, em seguida, clique no botao Calcular para obter uma previsao de um periodo antecipado. Caixas em branco nao sao incluidas nos calculos, mas zeros sao. Ao inserir seus dados para mover de celula para celula na matriz de dados use a tecla Tab nao seta ou digite chaves. Caracteristicas de series temporais, que podem ser reveladas ao examinar seu grafico. Com os valores previstos, eo comportamento residual, modelagem de previsao de condicoes. Medias moveis: As medias moveis classificam-se entre as tecnicas mais populares para o pre-processamento de series temporais. Eles sao usados ??para filtrar o ruido branco aleatorio dos dados, para tornar a serie de tempo mais suave ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos na serie de tempo. Suavizacao Exponencial: Este e um esquema muito popular para produzir uma Serie de Tempo suavizada. Enquanto que em Medias Moveis as observacoes passadas sao ponderadas igualmente, a Suavizacao Exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes a medida que a observacao avanca. Em outras palavras, observacoes recentes recebem relativamente mais peso na previsao do que as observacoes mais antigas. O Double Exponential Smoothing e melhor para lidar com as tendencias. Triple Exponential Smoothing e melhor no manuseio de tendencias de parabola. Uma media movel exponencialmente ponderada com uma constante de suavizacao a. Corresponde aproximadamente a uma media movel simples de comprimento (isto e, periodo) n, onde a e n estao relacionados por: a 2 / (n1) OR n (2 - a) / a. Assim, por exemplo, uma media movel exponencialmente ponderada com uma constante de suavizacao igual a 0,1 corresponderia aproximadamente a uma media movel de 19 dias. E uma media movel simples de 40 dias corresponderia aproximadamente a uma media movel exponencialmente ponderada com uma constante de suavizacao igual a 0,04878. Suavizacao Linear Exponencial de Holts: Suponha que a serie de tempo nao e sazonal, mas exibe tendencia. Holts metodo estima tanto o nivel atual ea tendencia atual. Observe que a media movel simples e caso especial da suavizacao exponencial, definindo o periodo da media movel para a parte inteira de (2-Alpha) / Alpha. Para a maioria dos dados empresariais, um parametro Alpha menor que 0,40 e frequentemente eficaz. No entanto, pode-se realizar uma busca de grade do espaco de parametro, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Entao o melhor alfa tem o menor erro medio absoluto (erro MA). Como comparar varios metodos de alisamento: Embora existam indicadores numericos para avaliar a precisao da tecnica de previsao, a abordagem mais ampla consiste na comparacao visual de varias previsoes para avaliar a sua precisao e escolher entre os varios metodos de previsao. Nesta abordagem, e necessario plotar (usando, por exemplo, Excel) no mesmo grafico os valores originais de uma variavel de serie temporal e os valores previstos de varios metodos de previsao diferentes, facilitando assim uma comparacao visual. Voce pode gostar de usar as Previsoes Passadas por Tecnicas de Suavizacao JavaScript para obter os valores de previsao anteriores com base em tecnicas de suavizacao que usam apenas um unico parametro. Holt e Winters usam dois e tres parametros, respectivamente, portanto, nao e uma tarefa facil selecionar os valores otimos, ou mesmo proximos, otimos por tentativa e erros para os parametros. A suavizacao exponencial unica enfatiza a perspectiva de curto alcance que define o nivel para a ultima observacao e e baseada na condicao de que nao ha tendencia. A regressao linear, que se ajusta a uma linha de minimos quadrados aos dados historicos (ou dados historicos transformados), representa a faixa de longo alcance, que esta condicionada a tendencia basica. Holts linear suavizacao exponencial captura informacoes sobre tendencia recente. Os parametros no modelo de Holts sao niveis-parametro que devem ser diminuidos quando a quantidade de variacao de dados e grande, e as tendencias-parametro devem ser aumentadas se a tendencia de direcao recente e apoiada pelo causal alguns fatores. Previsao de Curto Prazo: Observe que cada JavaScript nesta pagina fornece uma previsao de um passo adiante. Para obter uma previsao de duas etapas. Basta adicionar o valor previsto ao final dos dados de series temporais e, em seguida, clicar no mesmo botao Calcular. Voce pode repetir este processo por algumas vezes para obter as previsoes de curto prazo necessarias. Indicador de Regressao Linear O Indicador de Regressao Linear e usado para a identificacao de tendencias e tendencias seguindo de forma semelhante as medias moveis. O indicador nao deve ser confundido com Linhas de Regressao Linear que sao linhas retas instaladas em uma serie de pontos de dados. O Indicador de Regressao Linear traca os pontos finais de toda uma serie de linhas de regressao linear desenhadas em dias consecutivos. A vantagem do Indicador de Regressao Linear sobre uma media movel normal e que ela tem menos atraso que a media movel, respondendo mais rapidamente as mudancas de direcao. A desvantagem e que e mais propenso a whipsaws. O Indicador de Regressao Linear e adequado apenas para negociacao de tendencias fortes. Os sinais sao tomados de forma semelhante as medias moveis. Use a direcao do Indicador de Regressao Linear para entrar e sair com um indicador de longo prazo como um filtro. Va longo se o indicador de regressao linear virar para cima ou sair de um comercio curto. Ir curto (ou sair de um comercio longo) se o Indicador de Regressao Linear virar para baixo. Uma variacao acima e entrar em negociacoes quando o preco cruza o Indicador de Regressao Linear, mas ainda sai quando o Indicador de Regressao Linear se torna negativo. Exemplo Passe o mouse sobre as legendas dos graficos para exibir os sinais de negociacao. Va longo L quando o preco cruza acima do Indicador de Regressao Linear de 100 dias enquanto o 300-dia esta subindo Sair X quando o Indicador de Regressao Linear de 100 dias virar para baixo Go long again at L quando o preco cruza acima do Indicador de Regressao Linear de 100 dias Sair X quando o Indicador de Regressao Linear de 100 dias virar para baixo Go long L quando o preco cruza acima de 100 dias de Regressao Linear Sair X quando o indicador de 100 dias se voltar para baixo Go long L quando o Indicador de Regressao Linear de 300 dias aparecer apos o preco cruzado acima O Indicador de 100 dias Saia de X quando o Indicador de Regressao Linear de 300 dias se desligar. A divergencia bearish no indicador adverte de uma reversao principal da tendencia. Os dados lisos removem a variacao aleatoria e mostram tendencias e componentes ciclicos Inerente na coleta dos dados tomada sobre o tempo e alguma forma de variacao aleatoria. Existem metodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variacao aleatoria. Uma tecnica frequentemente usada na industria e suavizar. Essa tecnica, quando corretamente aplicada, revela mais claramente a tendencia subjacente, os componentes sazonais e ciclicos. Existem dois grupos distintos de metodos de alisamento Metodos de media Metodos de suavizacao exponencial Tomar medias e a maneira mais simples de suavizar os dados Vamos primeiro investigar alguns metodos de media, como a media simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazem quer saber o quanto um fornecedor tipico oferece em unidades de 1000 dolares. Ele / ela toma uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A media computada ou media dos dados 10. O gerente decide usar isto como a estimativa para despesa de um fornecedor tipico. Esta e uma boa ou ma estimativa O erro quadratico medio e uma maneira de julgar o quao bom e um modelo Vamos calcular o erro quadratico medio. O valor verdadeiro do erro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado e o erro acima, ao quadrado. O SSE e a soma dos erros quadrados. O MSE e a media dos erros quadrados. Resultados do MSE por exemplo Os resultados sao: Erro e esquadrado Erros A estimativa 10 A questao surge: podemos usar a media para prever a renda se suspeitarmos de uma tendencia? Um olhar para o grafico abaixo mostra claramente que nao devemos fazer isso. A media pondera todas as observacoes passadas igualmente Em resumo, afirmamos que A media simples ou media de todas as observacoes passadas e apenas uma estimativa util para previsao quando nao ha tendencias. Se houver tendencias, use estimativas diferentes que levem em conta a tendencia. A media pesa todas as observacoes passadas igualmente. Por exemplo, a media dos valores 3, 4, 5 e 4. Sabemos, e claro, que uma media e calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo numero de valores. Outra forma de calcular a media e adicionando cada valor dividido pelo numero de valores, ou 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 1/3 e chamado de peso. Em geral: barra fracao soma esquerda (fratura direita) x1 esquerda (fratura direita) x2,. ,, Esquerda (frac direito) xn. A (esquerda (frac direita)) sao os pesos e, e claro, eles somam 1.Veja a solucao passo a passo para: 1pare regressao linear para as medias moveis e suavizacao 1pare regressao linear para as medias moveis e tecnicas de suavizacao Utilizado na Semana 1. Por que a regressao linear e mais apropriada para as previsoes de longo alcance 2.Podemos usar uma regressao linear para prever as vendas Custos Fluxo de caixa Informacoes nao financeiras 3.PROGRAMA LINAR PERGUNTAS A. Can o conceito de regressao linear ser usado para Prever a sua conta de telefone celular, assumindo que o seu custo total mensal inclui um montante minimo fixo, bem como uma quantidade variavel que e cobrado para uso extra ampgt Vamos dizer a sua conta de telefone celular e de 50 por mes, mais uma taxa variavel de 0,40 por Minuto se voce passar mais de 700 minutos. Permite tambem dizer que sua fatura de fevereiro chegou e e 100,00 (ignorar impostos). B. Qual seria a aparencia da equacao Escreva a equacao para uma reta, entao escreva-a novamente com as variaveis ??dadas. C. Quantos minutos TOTAL voce falou em setembro d. Could voce usar esta informacao para prever quanto sua conta total de telefone seria se voce estivesse a falar 900 minutos e 1.200 minutos 4. O que e sazonalidade, e que papel ele desempenha Em analise de regressao 5. Um fator de sazonalidade e uma condicao previsivel ou evento que causa flutuacoes nos resultados. Se voce sabe que certos eventos ou condicoes afetarao os resultados financeiros, entao aqueles devem ser incorporados em suas projecoes. AmpgtVendas por ano sao 360.000. O negocio esta aberto 360 dias por ano. Em media anual, as vendas medias diarias sao de 1.000. No entanto, as vendas sao duas vezes mais altas nos trimestres de Primavera e Verao, tal como estao nos trimestres de Outono e de Inverno. Os trimestres altos tem vendas diarias medias de 1.333 por seis meses. Os trimestres baixos tem vendas diarias medias de 667 por seis meses. Esta empresa tem um fator sazonal pronunciado. QUESTOES 1. O que e uma relacao sazonal 2. Como podemos calcula-lo Estudante postou uma pergunta middot 09 de marco de 2011 as 7:50 pmMoving media e modelos de suavizacao exponencial Como um primeiro passo para ir alem de modelos de media, random caminhada e tendencia linear Modelos, padroes e tendencias nao sazonais podem ser extrapolados usando um modelo de media movel ou suavizacao. A suposicao basica por tras dos modelos de media e suavizacao e que a serie temporal e localmente estacionaria com uma media lentamente variavel. Assim, tomamos uma media movel (local) para estimar o valor atual da media e entao usamos isso como a previsao para o futuro proximo. Isto pode ser considerado como um compromisso entre o modelo medio e o modelo aleatorio-andar-sem-deriva. A mesma estrategia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendencia local. Uma media movel e muitas vezes chamado de uma versao quotsmoothedquot da serie original, porque a media de curto prazo tem o efeito de suavizar os solavancos na serie original. Ajustando o grau de suavizacao (a largura da media movel), podemos esperar encontrar algum tipo de equilibrio otimo entre o desempenho dos modelos de caminhada media e aleatoria. O tipo mais simples de modelo de media e o. Media Movel Simples (igualmente ponderada): A previsao para o valor de Y no tempo t1 que e feita no tempo t e igual a media simples das observacoes m mais recentes: (Aqui e em outro lugar usarei o simbolo 8220Y-hat8221 para ficar Para uma previsao da serie temporal Y feita o mais cedo possivel antes de um determinado modelo). Esta media e centrada no periodo t (m1) / 2, o que implica que a estimativa da media local tende a ficar para tras Valor real da media local em cerca de (m1) / 2 periodos. Dessa forma, dizemos que a idade media dos dados na media movel simples e (m1) / 2 relativa ao periodo para o qual a previsao e calculada: e a quantidade de tempo em que as previsoes tendem a ficar atras dos pontos de inflexao na dados. Por exemplo, se voce estiver calculando a media dos ultimos 5 valores, as previsoes serao cerca de 3 periodos atrasados ??em responder a pontos de viragem. Observe que se m1, o modelo de media movel simples (SMA) e equivalente ao modelo de caminhada aleatoria (sem crescimento). Se m e muito grande (comparavel ao comprimento do periodo de estimacao), o modelo SMA e equivalente ao modelo medio. Como com qualquer parametro de um modelo de previsao, e costume ajustar o valor de k para obter o melhor quotfitquot aos dados, isto e, os erros de previsao mais pequenos em media. Aqui esta um exemplo de uma serie que parece apresentar flutuacoes aleatorias em torno de uma media de variacao lenta. Primeiro, vamos tentar ajusta-lo com um modelo de caminhada aleatoria, o que equivale a uma media movel simples de um termo: O modelo de caminhada aleatoria responde muito rapidamente as mudancas na serie, mas ao faze-lo ele escolhe grande parte do quotnoise no Dados (as flutuacoes aleatorias), bem como o quotsignalquot (a media local). Se, em vez disso, tentarmos uma media movel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsoes mais suaves: A media movel simples de 5 periodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatoria neste caso. A idade media dos dados nessa previsao e de 3 ((51) / 2), de modo que ela tende a ficar atras de pontos de viragem em cerca de tres periodos. (Por exemplo, uma desaceleracao parece ter ocorrido no periodo 21, mas as previsoes nao virar ate varios periodos mais tarde.) Observe que as previsoes de longo prazo do modelo SMA sao uma linha reta horizontal, assim como na caminhada aleatoria modelo. Assim, o modelo SMA assume que nao ha tendencia nos dados. No entanto, enquanto as previsoes do modelo de caminhada aleatoria sao simplesmente iguais ao ultimo valor observado, as previsoes do modelo SMA sao iguais a uma media ponderada de valores recentes. Os limites de confianca calculados pela Statgraphics para as previsoes de longo prazo da media movel simples nao se ampliam a medida que o horizonte de previsao aumenta. Isto obviamente nao e correto Infelizmente, nao ha nenhuma teoria estatistica subjacente que nos diga como os intervalos de confianca devem se ampliar para este modelo. No entanto, nao e muito dificil calcular estimativas empiricas dos limites de confianca para as previsoes de longo prazo. Por exemplo, voce poderia configurar uma planilha em que o modelo SMA seria usado para prever 2 passos a frente, 3 passos a frente, etc. dentro da amostra de dados historicos. Voce poderia entao calcular os desvios padrao da amostra dos erros em cada horizonte de previsao e, em seguida, construir intervalos de confianca para previsoes de longo prazo adicionando e subtraindo multiplos do desvio padrao apropriado. Se tentarmos uma media movel simples de 9 termos, obtemos previsoes ainda mais suaves e mais de um efeito retardado: A idade media e agora de 5 periodos ((91) / 2). Se tomarmos uma media movel de 19 periodos, a idade media aumenta para 10: Observe que, na verdade, as previsoes estao agora atrasadas por pontos de inflexao em cerca de 10 periodos. Qual a quantidade de suavizacao e melhor para esta serie Aqui esta uma tabela que compara suas estatisticas de erro, incluindo tambem uma media de 3-termo: Modelo C, a media movel de 5-termo, rende o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre o 3 E medias de 9-termo, e suas outras estatisticas sao quase identicas. Assim, entre os modelos com estatisticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se prefeririamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsoes. O modelo de media movel simples descrito acima tem a propriedade indesejavel de tratar as ultimas k observacoes igualmente e completamente ignora todas as observacoes anteriores. (Voltar ao inicio da pagina.) Marrons Simples Exponencial Suavizacao (exponencialmente ponderada media movel) Intuitivamente, os dados passados ??devem ser descontados de forma mais gradual - por exemplo, a observacao mais recente deve ter um pouco mais de peso que a segunda mais recente, ea segunda mais recente deve ter um pouco mais de peso que a 3? mais recente, e em breve. O modelo de suavizacao exponencial simples (SES) realiza isso. Vamos 945 denotar uma constante quotsmoothingquot (um numero entre 0 e 1). Uma maneira de escrever o modelo e definir uma serie L que represente o nivel atual (isto e, o valor medio local) da serie, conforme estimado a partir dos dados ate o presente. O valor de L no tempo t e calculado recursivamente a partir de seu proprio valor anterior como este: Assim, o valor suavizado atual e uma interpolacao entre o valor suavizado anterior e a observacao atual, onde 945 controla a proximidade do valor interpolado para o mais recente observacao. A previsao para o proximo periodo e simplesmente o valor suavizado atual: Equivalentemente, podemos expressar a proxima previsao diretamente em termos de previsoes anteriores e observacoes anteriores, em qualquer uma das seguintes versoes equivalentes. Na primeira versao, a previsao e uma interpolacao entre previsao anterior e observacao anterior: Na segunda versao, a proxima previsao e obtida ajustando a previsao anterior na direcao do erro anterior por uma fracao 945. e o erro feito em Tempo t. Na terceira versao, a previsao e uma media movel exponencialmente ponderada (ou seja, descontada) com o fator de desconto 1- 945: A versao de interpolacao da formula de previsao e a mais simples de usar se voce estiver implementando o modelo em uma planilha: Celula unica e contem referencias de celulas que apontam para a previsao anterior, a observacao anterior ea celula onde o valor de 945 e armazenado. Observe que, se 945 1, o modelo SES e equivalente a um modelo de caminhada aleatoria (sem crescimento). Se 945 0, o modelo SES e equivalente ao modelo medio, assumindo que o primeiro valor suavizado e definido igual a media. A idade media dos dados na previsao de suavizacao exponencial simples e de 1/945 em relacao ao periodo para o qual a previsao e calculada. (Isso nao e suposto ser obvio, mas pode ser facilmente demonstrado atraves da avaliacao de uma serie infinita.) Portanto, a previsao media movel simples tende a ficar para tras de pontos de viragem em cerca de 1/945 periodos. Por exemplo, quando 945 0,5 o atraso e 2 periodos quando 945 0,2 o atraso e 5 periodos quando 945 0,1 o atraso e de 10 periodos, e assim por diante. Para uma determinada idade media (isto e, a quantidade de atraso), a previsao de suavizacao exponencial simples (SES) e um pouco superior a previsao de media movel simples (SMA) porque coloca relativamente mais peso na observacao mais recente - ie. E ligeiramente mais quotresponsivequot as mudancas que ocorrem no passado recente. Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 945 0,2 tem uma idade media de 5 para os dados nas suas previsoes, mas o modelo SES coloca mais peso nos ultimos 3 valores do que o modelo SMA e no modelo SMA. Uma outra vantagem importante do modelo SES sobre o modelo SMA e que o modelo SES usa um parametro de suavizacao que e continuamente variavel, de modo que pode ser facilmente otimizado Usando um algoritmo quotsolverquot para minimizar o erro quadratico medio. O valor optimo de 945 no modelo SES para esta serie revela-se 0.2961, como mostrado aqui: A idade media dos dados nesta previsao e de 1 / 0.2961 3.4 periodos, que e semelhante ao de um 6-termo simples de movimento media. As previsoes a longo prazo do modelo SES sao uma linha reta horizontal. Como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatoria sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confianca calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoavelmente aparente, e que eles sao substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confianca para o modelo de caminhada aleatoria. O modelo SES assume que a serie e um tanto mais previsivel do que o modelo de caminhada aleatoria. Um modelo SES e realmente um caso especial de um modelo ARIMA. De modo que a teoria estatistica dos modelos ARIMA fornece uma base solida para o calculo de intervalos de confianca para o modelo SES. Em particular, um modelo SES e um modelo ARIMA com uma diferenca nao sazonal, um termo MA (1) e nenhum termo constante. Tambem conhecido como um modelo quimetrico ARIMA (0,1,1) sem constantequot. O coeficiente MA (1) no modelo ARIMA corresponde a quantidade 1-945 no modelo SES. Por exemplo, se voce ajustar um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante a serie aqui analisada, o coeficiente MA estimado (1) resulta ser 0,7029, que e quase exatamente um menos 0,2961. E possivel adicionar a hipotese de uma tendencia linear constante nao-zero para um modelo SES. Para isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferenca nao sazonal e um termo MA (1) com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA (0,1,1) com constante. As previsoes a longo prazo terao entao uma tendencia que e igual a tendencia media observada ao longo de todo o periodo de estimacao. Voce nao pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opcoes de ajuste sazonal sao desativadas quando o tipo de modelo e definido como ARIMA. No entanto, voce pode adicionar uma tendencia exponencial de longo prazo constante a um modelo de suavizacao exponencial simples (com ou sem ajuste sazonal) usando a opcao de ajuste de inflacao no procedimento de Previsao. A taxa adequada de inflacao (crescimento percentual) por periodo pode ser estimada como o coeficiente de inclinacao num modelo de tendencia linear ajustado aos dados em conjunto com uma transformacao de logaritmo natural ou pode basear-se noutras informacoes independentes relativas as perspectivas de crescimento a longo prazo . (Retornar ao inicio da pagina.) Browns Linear (ie double) Suavizacao exponencial Os modelos SMA e SES assumem que nao ha nenhuma tendencia de qualquer tipo nos dados (que geralmente e OK ou pelo menos nao muito ruim para 1- Antecipadamente quando os dados sao relativamente ruidosos) e podem ser modificados para incorporar uma tendencia linear constante como mostrado acima. O que acontece com as tendencias a curto prazo Se uma serie exibe uma taxa variavel de crescimento ou um padrao ciclico que se destaque claramente contra o ruido, e se houver uma necessidade de prever mais de um periodo a frente, a estimativa de uma tendencia local tambem pode ser um problema. O modelo de suavizacao exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo de suavizacao exponencial linear (LES) que calcula estimativas locais de nivel e tendencia. O modelo de tendencia de variacao de tempo mais simples e o modelo de alisamento exponencial linear de Browns, que usa duas series suavizadas diferentes que sao centradas em diferentes pontos no tempo. A formula de previsao e baseada em uma extrapolacao de uma linha atraves dos dois centros. (Uma versao mais sofisticada deste modelo, Holt8217s, e discutida abaixo). A forma algebrica do modelo de suavizacao exponencial linear de Brown8217s, como a do modelo de suavizacao exponencial simples, pode ser expressa em um numero de formas diferentes mas equivalentes. A forma quotstandard deste modelo e usualmente expressa da seguinte maneira: Seja S a serie de suavizacao simples obtida pela aplicacao de suavizacao exponencial simples a serie Y. Ou seja, o valor de S no periodo t e dado por: (Lembre-se que, sob simples Exponencial, esta seria a previsao para Y no periodo t1.) Entao deixe Squot denotar a serie duplamente-alisada obtida aplicando a suavizacao exponencial simples (usando o mesmo 945) a serie S: Finalmente, a previsao para Y tk. Para qualquer kgt1, e dada por: Isto produz e 1 0 (isto e, enganar um pouco e deixar a primeira previsao igual a primeira observacao real) e e 2 Y 2 8211 Y 1. Apos o que as previsoes sao geradas usando a equacao acima. Isto produz os mesmos valores ajustados que a formula baseada em S e S se estes ultimos foram iniciados utilizando S 1 S 1 Y 1. Esta versao do modelo e usada na proxima pagina que ilustra uma combinacao de suavizacao exponencial com ajuste sazonal. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s O modelo LES calcula estimativas locais de nivel e tendencia ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um unico parametro de suavizacao coloca uma restricao nos padroes de dados que e capaz de ajustar: o nivel ea tendencia Nao sao permitidos variar em taxas independentes. Holt8217s modelo LES aborda esta questao, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nivel e um para a tendencia. Em qualquer momento t, como no modelo Brown8217s, existe uma estimativa L t do nivel local e uma estimativa T t da tendencia local. Aqui eles sao calculados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nivel e tendencia por duas equacoes que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nivel estimado ea tendencia no tempo t-1 sao L t82091 e T t-1. Respectivamente, entao a previsao para Y tshy que teria sido feita no tempo t-1 e igual a L t-1 T t-1. Quando o valor real e observado, a estimativa atualizada do nivel e computada recursivamente pela interpolacao entre Y tshy e sua previsao, L t-1 T t-1, usando pesos de 945 e 1-945. A mudanca no nivel estimado, Nomeadamente L t 8209 L t82091. Pode ser interpretado como uma medida ruidosa da tendencia no tempo t. A estimativa actualizada da tendencia e entao calculada recursivamente pela interpolacao entre L t 8209 L t82091 e a estimativa anterior da tendencia, T t-1. Usando pesos de 946 e 1-946: A interpretacao da constante de alisamento de tendencia 946 e analoga a da constante de alisamento de nivel 945. Modelos com valores pequenos de 946 assumem que a tendencia muda apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com Maior 946 supor que esta mudando mais rapidamente. Um modelo com um 946 grande acredita que o futuro distante e muito incerto, porque os erros na tendencia-estimativa tornam-se completamente importantes ao prever mais de um periodo adiante. As constantes de suavizacao 945 e 946 podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadratico medio das previsoes de 1 passo a frente. Quando isso e feito em Statgraphics, as estimativas se tornam 945 0,3048 e 946 0,008. O valor muito pequeno de 946 significa que o modelo assume muito pouca mudanca na tendencia de um periodo para o outro, entao basicamente este modelo esta tentando estimar uma tendencia de longo prazo. Por analogia com a nocao de idade media dos dados que e usada na estimativa do nivel local da serie, a idade media dos dados que e usada na estimativa da tendencia local e proporcional a 1/946, embora nao exatamente igual a isto. Neste caso, isto e 1 / 0.006 125. Este numero e muito preciso, na medida em que a precisao da estimativa de 946 e realmente de 3 casas decimais, mas e da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100 , Assim que este modelo esta calculando a media sobre bastante muita historia em estimar a tendencia. O grafico de previsao abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendencia local ligeiramente maior no final da serie do que a tendencia constante estimada no modelo SEStrend. Alem disso, o valor estimado de 945 e quase identico ao obtido pelo ajuste do modelo SES com ou sem tendencia, de modo que este e quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsoes razoaveis ??para um modelo que e suposto estar estimando uma tendencia local Se voce 8220eyeball8221 esse enredo, parece que a tendencia local virou para baixo no final da serie O que aconteceu Os parametros deste modelo Foram calculados minimizando o erro quadratico das previsoes de um passo a frente, e nao as previsoes a mais longo prazo, caso em que a tendencia nao faz muita diferenca. Se tudo o que voce esta olhando sao 1-passo-frente erros, voce nao esta vendo a imagem maior de tendencias sobre (digamos) 10 ou 20 periodos. A fim de obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolacao do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendencia de suavizacao constante para que ele usa uma linha de base mais curto para a estimativa de tendencia. Por exemplo, se escolhemos definir 946 0,1, entao a idade media dos dados usados ??na estimativa da tendencia local e de 10 periodos, o que significa que estamos fazendo uma media da tendencia ao longo dos ultimos 20 periodos aproximadamente. Here8217s o que o lote de previsao parece se ajustarmos 946 0.1 mantendo 945 0.3. Isso parece intuitivamente razoavel para esta serie, embora seja provavelmente perigoso para extrapolar esta tendencia mais de 10 periodos no futuro. E sobre as estatisticas de erro Aqui esta uma comparacao de modelos para os dois modelos mostrados acima, bem como tres modelos SES. O valor otimo de 945 para o modelo SES e de aproximadamente 0,3, mas resultados semelhantes (com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente) sao obtidos com 0,5 e 0,2. (A) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0,3048 e beta 0,008 (B) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0,3 e beta 0,1 (C) Alisamento exponencial simples com alfa 0,5 (D) Alisamento exponencial simples com alfa 0,3 (E) Alisamento exponencial simples com alfa 0,2 Suas estatisticas sao quase identicas, entao realmente nao podemos fazer a escolha com base De erros de previsao de 1 passo a frente dentro da amostra de dados. Temos de recorrer a outras consideracoes. Se acreditarmos firmemente que faz sentido basear a estimativa de tendencia atual sobre o que aconteceu nos ultimos 20 periodos, podemos fazer um caso para o modelo LES com 945 0,3 e 946 0,1. Se quisermos ser agnosticos quanto a existencia de uma tendencia local, entao um dos modelos SES pode ser mais facil de explicar e tambem fornecera mais previsoes de medio-caminho para os proximos 5 ou 10 periodos. Evidencias empiricas sugerem que, se os dados ja tiverem sido ajustados (se necessario) para a inflacao, entao pode ser imprudente extrapolar os resultados lineares de curto prazo Muito para o futuro. As tendencias evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido as causas variadas tais como a obsolescencia do produto, a competicao aumentada, e os abrandamentos ciclicos ou as ascensoes em uma industria. Por esta razao, a suavizacao exponencial simples geralmente desempenha melhor fora da amostra do que seria de esperar, apesar da sua extrapolacao de tendencia horizontal quotnaivequot. Damped trend modifications of the linear exponential smoothing model are also often used in practice to introduce a note of conservatism into its trend projections. The damped-trend LES model can be implemented as a special case of an ARIMA model, in particular, an ARIMA(1,1,2) model. It is possible to calculate confidence intervals around long-term forecasts produced by exponential smoothing models, by considering them as special cases of ARIMA models. (Beware: not all software calculates confidence intervals for these models correctly.) The width of the confidence intervals depends on (i) the RMS error of the model, (ii) the type of smoothing (simple or linear) (iii) the value(s) of the smoothing constant(s) and (iv) the number of periods ahead you are forecasting. In general, the intervals spread out faster as 945 gets larger in the SES model and they spread out much faster when linear rather than simple smoothing is used. This topic is discussed further in the ARIMA models section of the notes. (Return to top of page.)

Fx Options Pricing Model

Fx Options Pricing ModelOpcoes Precos: Modelagem Opcao comerciantes utilizam varios modelos de preco de opcao para tentar definir um valor teorico atual. Os modelos usam certos conhecimentos fixos nos fatores atuais, como preco subjacente, greve e dias ate a expiracao, juntamente com previsoes (ou suposicoes) para fatores como volatilidade implicita, para calcular o valor teorico de uma opcao especifica em um determinado momento. As variaveis ??vao flutuar ao longo da vida da opcao, eo valor teorico das posicoes de opcao se adaptara para refletir essas mudancas. A maioria dos comerciantes e investidores profissionais que negociam posicoes de opcoes significativas contam com atualizacoes teoricas de valor para monitorar a mudanca de risco e valor das posicoes de opcao e para auxiliar nas decisoes de negociacao. Muitas plataformas de negociacao de opcoes fornecem valores de modelagem de preco de opcao atualizados e calculadoras de preco de opcoes podem ser encontradas on-line em varios sites da Web, incluindo o Conselho de Industria de Opcoes (www. optioneducation / calculator / maincalculator. asp). Esta calculadora particular permite que os usuarios selecionem por modelo / tipo de exercicio, como mostrado na Figura 3. Figura 3 A calculadora de opcoes encontrada no site do Conselho de Industria de Opcoes permite aos usuarios escolher um modelo Binomial (para opcoes de estilo americano) ou Black - Modelo de Scholes (para opcoes europeias).Options Preco: Modelo de Black-Scholes O modelo de Black-Scholes para calcular o premio de uma opcao foi introduzido em 1973 em um artigo intitulado, O preco de opcoes e passivos corporativos publicado na Revista de Economia Politica . A formula, desenvolvida por tres economistas Fischer Black, Myron Scholes e Robert Merton e talvez o modelo de precos de opcoes mais conhecido do mundo. Black faleceu dois anos antes de Scholes e Merton receberem o Premio Nobel de Economia de 1997 por seu trabalho em encontrar um novo metodo para determinar o valor dos derivados (o Premio Nobel nao e dado postumo no entanto, o comite do Nobel reconheceu o papel dos Negros no Negro - Scholes modelo). O modelo Black-Scholes e usado para calcular o preco teorico das opcoes de compra e venda europeias, ignorando quaisquer dividendos pagos durante a vida util das opcoes. Embora o modelo original de Black-Scholes nao tenha levado em consideracao os efeitos dos dividendos pagos durante a vida da opcao, o modelo pode ser adaptado para contabilizar dividendos, determinando o valor ex-dividendo da acao subjacente. O modelo faz certas suposicoes, incluindo: As opcoes sao europeias e so podem ser exercidas no vencimento Nao ha dividendos pagos durante a vida da opcao Mercados eficientes (ou seja, os movimentos do mercado nao podem ser previstos) Sem comissoes A taxa livre de risco ea volatilidade de O subjacente e conhecido e constante Segue uma distribuicao lognormal que e, os retornos sobre o subjacente sao normalmente distribuidos. A formula, mostrada na Figura 4, leva em consideracao as seguintes variaveis: Preco subjacente atual Preco de exercicio das opcoes Tempo ate o vencimento, expresso em percentual de um ano Volatilidade implicita Taxas de juros livres de risco Figura 4: Opcoes. O modelo e essencialmente dividido em duas partes: a primeira parte, SN (d1). Multiplica o preco pela variacao do premio de compra em relacao a uma alteracao no preco subjacente. Esta parte da formula mostra o beneficio esperado de comprar o subjacente diretamente. A segunda parte, N (d2) Ke (-rt). Fornece o valor atual do pagamento do preco de exercicio no vencimento (lembre-se, o modelo Black-Scholes aplica-se a opcoes europeias que so podem ser exercidas no dia de vencimento). O valor da opcao e calculado tomando a diferenca entre as duas partes, como mostrado na equacao. A matematica envolvida na formula e complicada e pode ser intimidante. Felizmente, no entanto, os comerciantes e investidores nao precisam saber ou mesmo entender a matematica para aplicar Black-Scholes modelagem em suas proprias estrategias. Como mencionado anteriormente, os operadores de opcoes tem acesso a uma variedade de calculadoras de opcoes on-line e muitas plataformas de negociacao de hoje possuem ferramentas de analise de opcoes robustas, incluindo indicadores e planilhas que executam os calculos e produzem os valores de precos das opcoes. Um exemplo de uma calculadora Black-Scholes online e mostrado na Figura 5, o usuario deve inserir todas as cinco variaveis ??(preco de exercicio, preco da acao, tempo (dias), volatilidade e taxa de juros livre de risco). Figura 5: Uma calculadora Black-Scholes on-line pode ser usada para obter valores para chamadas e puts. Os usuarios devem inserir os campos obrigatorios ea calculadora faz o resto. Calculadora de cortesia www. tradingtodayOptions sobre a moeda pode ser um pouco confuso para o preco particularmente para alguem que isnt usado para a terminologia do mercado, especialmente com as unidades. Neste post vamos quebrar as etapas para o preco de uma opcao de FX usando um par de metodos diferentes. Um deles e usar o modelo Garman Kohlhagen (que e uma extensao dos modelos Black Scholes para FX) eo outro e usar o Black 76 e precificar a opcao como opcao em um futuro. Tambem podemos precificar esta opcao como uma opcao de compra ou como uma opcao de venda. Supondo que voce tem uma opcao pricer para fazer esses calculos. Voce pode fazer o download de uma versao de avaliacao gratuita do ResolutionPro para esse fim. Data de Vencimento: 7 de Janeiro de 2010 Preco a vista a partir de 24 de Dezembro: 1.599 Preco de exercicio: 1.580 Volatilidade: 10 GBP taxa livre de risco: 0.42 USD taxa de risco: 0.25 Nocional: pound1,000,000 GBP Opcao de venda no exemplo de FX Primeiro, olhe bem a opcao de Put. O preco spot atual da moeda e 1.599. Isto significa 1 GBP 1.599 USD. Assim, a taxa USD / GBP deve cair para abaixo da greve de 1.580 para esta opcao de ser in-the-money. Agora, colocamos as entradas acima em nossa opcao pricer. Note nossas taxas acima sao compostos anualmente, Act / 365. Embora geralmente essas taxas seriam cotadas como simples interesse, Act / 360 para USD, Act / 365 para GBP e wed necessidade de converte-los para qualquer composicao / daycount nosso pricer usa. Estavam usando um prerker de Scholes Black Gereralized, que e o mesmo que Garhman Kohlhagen quando usado com entradas de FX. Nosso resultado e 0.005134. As unidades do resultado sao as mesmas que a nossa entrada que e USD / GBP. Entao, se nos multiplos isso por nosso notional em GBP obtemos nosso resultado em USD como as unidades GBP cancelar. 0,005134 USD / GBP x libra1,000,000 GBP 5,134 USD Opcao de chamada no exemplo de FX Agora vamos executar o mesmo exemplo como uma opcao de chamada. Invertimos o nosso preco spot e exercicio para ser GBP / USD em vez de USD / GBP. Desta vez as unidades estao em GBP / USD. Para obter o mesmo resultado em USD, nos multiplos 0,002032 GBP / USD x 1,580,000 USD (o nocional em USD) x 1,599 USD / GBP (spot actual) 5,134 USD. Nota nas entradas para o nosso pricer, estamos agora usando a taxa de USD como domestica e GBP como o estrangeiro. O ponto-chave destes exemplos e mostrar que e sempre importante considerar as unidades de suas entradas como que ira determinar como converte-los em unidades que voce precisa. FX Option on Futuro exemplo Nosso proximo exemplo e o preco da mesma opcao como uma opcao em um futuro usando o Black 76 modelo. Nosso preco futuro para a moeda na data de vencimento e 1.5991 Vamos usar isso como nosso subjacente em nosso pricer opcao preto. Obtemos o mesmo resultado quando usamos os modelos Black-Scholes / Garman Kohlhagen. 5,134 USD. Para obter detalhes sobre a matematica por tras desses modelos, consulte help. derivativepricing. Saiba mais sobre o suporte de Resolucoes para derivativos cambiais. Compra Gratis Trial Mais Popular PostsForex Opcoes Precos Vanilla Precos das opcoes Precos premiados Sendo um lider de mercado global na negociacao de opcoes de cambio OTC, o Saxo Bank oferece acesso a liquidez e precos de streaming. Os precos das opcoes do Saxo Bank sao apresentados nas suas plataformas de negociacao como spreads dinamicos Bid / Ask. As opcoes de spreads bid / ask sao de natureza variavel e dependendo da liquidez e condicoes. O modelo de precos que o Saxo Bank aplica para o FX Vanilla Options baseia-se numa superficie de volatilidade implicita para o modelo Black-Scholes. O preco e calculado em termos Pip da 2? moeda. Vencimento ate 1 ano. Os spreads variam dependendo da liquidez disponivel e das condicoes de mercado. Os precos sao apresentados como spreads dinamicos bid / ask. Spreads Os spreads das Opcoes de FX cotadas sao para opcoes de 30 dias em dinheiro. Os spreads para outras greves e vencimentos variam. Os spreads de platina estao disponiveis para clientes que negociam mais de 25 milhoes de euros nocionais por mes em Opcoes de FX. Os spreads Premium estao disponiveis para clientes que negociam mais de 7 milhoes de euros notional por mes em FX Options. O Saxo Bank reserva-se o direito de aplicar spreads diferentes para valores nominais que excedam os padroes do mercado ou para clientes que necessitem de um nivel especifico de servico. Quantidade de comercio e liquidez O montante nocional de fluxo maximo e de 25 milhoes de unidades de moeda base com um tamanho minimo de bilhete de 10.000 em pares de moedas e de metais preciosos 10 oncas (Ouro) e 100 oncas (Prata). Os valores teoricos acima do valor maximo de streaming sao solicitacao de cotacao (RFQ). Taxa de ingressos em pequenos negocios Os pequenos tamanhos de negocios incorrem em uma taxa minima de US $ 10 ou equivalente em outra moeda. Um pequeno comercio que atrai uma taxa de bilhete minimo e qualquer comercio abaixo do limite de taxa de bilhetes listados abaixo. FX Opcao de baunilha Opcoes de toque Opcoes Precos Modelo de preco Ao negociar Opcoes de toque o comprador (comprador) de uma opcao (longa) paga um premio e possivelmente recebe um pagamento. O vendedor (escritor) de uma opcao (curta) recebe o premio e possivelmente tem que pagar o pagamento. O modelo de precificacao que o Saxo Bank usa e semelhante ao que aplicamos as Opcoes de Baunilha (baseado no modelo Black-Scholes), sendo o preco expresso em percentagem do pagamento na primeira moeda. Os spreads variam dependendo da liquidez disponivel e das condicoes de mercado. Nenhuma Comissao Ao Trocar Opcoes de Toque voce paga o Premio (posicoes longas) ou recebe-o (posicoes curtas). Nenhuma outra comissao se aplica. Amplitude do comercio de amperes A quantidade de liquidez e expressa como o pagamento potencial. O valor maximo nocional de streaming e de 25.000 unidades de moeda base, com um tamanho minimo de bilhete de 100 unidades. O preco e expresso como uma porcentagem do pagamento na primeira moeda, com tenores negociaveis ??de 1 dia a 12 meses. Os valores teoricos acima do valor maximo de streaming sao solicitacao de cotacao (RFQ). Opcoes dinamicas bid / ask spread FX estao disponiveis em licitacao de streaming ao vivo e precos de solicitacao. Os spreads variam dependendo da liquidez disponivel e das condicoes de mercado. O preco exibido na sua plataforma de negociacao e o spread / lance dinamico, cotado como uma porcentagem do pagamento potencial, refletindo a expectativa dos mercados de probabilidade de que a taxa spot alcance (ou nao atinja) o nivel de gatilho (ou barreira) antes de termo. Preco / Premium O preco de uma Opcao de Toque e chamado de Premio e e expresso como uma porcentagem () do pagamento potencial. Por exemplo, para um tamanho nocional de 1.000 e um preco de 10, o Premio sera de 100 unidades de moeda base eo Pagamento sera de 1.000 unidades de moeda base. Para posicoes longas voce paga o premio e para posicoes curtas voce recebe o premio. Voce esta procurando um pagamento potencial de EUR 1.000 se EURUSD chega a 1.1500 dentro de duas semanas. O preco da Opcao de Um Toque e 20. Voce paga o EUR 200 (EUR 1.000 x 20) para a opcao. Se o preco a vista EURUSD chega a 1.15000 antes de expirar, recebe o pagamento de EUR 1.000 (lucro liquido de EUR 800). Se ele nao atingir o nivel de trigger de 1.15000 sua perda sobre o comercio e o premio inicial que voce pagou pela opcao (EUR 200). Premium no Saxo Bank As opcoes FX Touch podem ser compradas ou vendidas. Negociacao longa (compra) Ao comprar uma opcao, voce tem que pagar o premio completo em dinheiro. O Premio e subtraido do Saldo de Caixa (inicialmente indicado como Transacoes nao contabilizadas, no final do dia e subtraido do Saldo de Caixa). O valor atual (positivo) da posicao comprada e exibido em posicoes Nao-margem e subtraido de Nao disponivel como garantia de margem. Assim, voce nao pode usar o valor de Opcoes de toque para garantia de margem. Ao vender (escrever) uma opcao, voce precisa ter o dinheiro suficiente para o pagamento em potencial no caso de um exercicio (One Touch) ou expiracao (No Touch). O Premium e adicionado ao saldo de caixa (inicialmente mostrado como transacoes nao No final do dia e adicionado ao saldo de caixa). O valor atual (negativo) da posicao vendida e exibido em posicoes Nao-margem. A fim de reservar o pagamento do potencial total, a diferenca entre o valor atual eo pagamento potencial e subtraida de Nao disponivel como garantia de margem. Assim, sua perda potencial total do pagamento da opcao, portanto, nao esta disponivel para garantia de margem. Atualizado em 30 de outubro de 2014Black-Scholes Formulas Excel e como criar uma opcao simples Folha de calculo de precos Esta pagina e um guia para criar sua propria planilha de calculo de precos de opcoes, de acordo com o modelo Black-Scholes (estendido para dividendos pela Merton). Aqui voce pode obter uma calculadora de Black-Scholes Excel ready-made com graficos e recursos adicionais, como calculos de parametros e simulacoes. Black-Scholes in Excel: The Big Picture Se voce nao esta familiarizado com o modelo Black-Scholes, seus parametros e (pelo menos a logica das) formulas, voce pode primeiro querer ver esta pagina. Abaixo vou mostrar como aplicar as formulas de Black-Scholes no Excel e como junta-las em uma planilha de preco de opcao simples. Existem 4 etapas: Design de celulas onde voce ira inserir parametros. Calcule d1 e d2. Calcule os precos das opcoes de compra e venda. Calcule a opcao gregos. Black-Scholes Parametros em Excel Primeiro voce precisa projetar 6 celulas para os 6 Black-Scholes parametros. Ao precificar uma opcao especifica, voce tera que inserir todos os parametros nessas celulas no formato correto. Os parametros e formatos sao: S 0 preco subjacente (USD por acao) X preco de exercicio (USD por acao) r taxa de juros livre de risco continuamente composta (aa) q dividend yield composto continuamente (pa) t tempo ate a expiracao (do ano) Preco subjacente e o preco a que o titulo subjacente esta a ser negociado no mercado no momento em que esta a fazer o preco da opcao. Digite-o em dolares (ou euros / iene / libra, etc) por acao. Preco de exercicio. Tambem chamado preco de exercicio, e o preco ao qual voce vai comprar (se chamar) ou vender (se colocar) o titulo subjacente se voce optar por exercer a opcao. Se voce precisar de mais explicacoes, veja: Strike vs. Market Price vs. Underlyings Price. Digite tambem em dolares por acao. A volatilidade e o parametro mais dificil de estimar (todos os outros parametros sao mais ou menos dados). E seu trabalho decidir como alta volatilidade voce espera e que numero para entrar nem o modelo de Black-Scholes, nem esta pagina ira dizer-lhe como alta volatilidade de esperar com sua opcao particular. Ser capaz de estimar (prever) a volatilidade com mais sucesso do que outras pessoas e a parte mais dificil e fator determinante do sucesso ou fracasso na negociacao de opcoes. O importante aqui e inseri-lo no formato correto, que e p. a. (Percentagem anualizada). A taxa de juro sem risco deve ser indicada na p. a. Continuamente compostos. As taxas de juros tenor (tempo ate o vencimento) devem coincidir com o tempo ate a expiracao da opcao que voce esta precificando. Voce pode interpolar a curva de juros para obter a taxa de juros para o seu tempo exato ate a expiracao. Taxa de juros nao afeta o preco da opcao resultante muito no ambiente de juros baixos, que we8217ve teve nos ultimos anos, mas pode se tornar muito importante quando as taxas sao mais elevadas. O rendimento do dividendo tambem deve ser indicado em p. a. Continuamente compostos. Se o estoque subjacente nao pagar nenhum dividendo, insira zero. Se voce esta avaliando uma opcao em titulos que nao estoques, voce pode entrar a taxa de juros do segundo pais (para opcoes de cambio) ou a taxa de comodidade (para commodities) aqui. O tempo ate a expiracao deve ser inserido a partir do ano entre o momento da precificacao (agora) ea expiracao da opcao. Por exemplo, se a opcao expirar em 24 dias de calendario, voce entrara 24 / 3656.58. Alternativamente, voce pode querer medir o tempo em dias de negociacao ao inves de dias de calendario. Se a opcao expirar em 18 dias de negociacao e houver 252 dias de negociacao por ano, voce entrara o tempo de expiracao como 18 / 2527.14. Alem disso, voce tambem pode ser mais preciso e medir o tempo de expiracao para horas ou mesmo minutos. Em qualquer caso, voce deve sempre expressar o tempo de vencimento a partir do ano para que os calculos retornem resultados corretos. Vou ilustrar os calculos no exemplo abaixo. Os parametros estao nas celulas A44 (preco subjacente), B44 (preco de exercicio), C44 (volatilidade), D44 (taxa de juros), E44 (rendimento de dividendos) e G44 (tempo ate o vencimento a partir do ano). Nota: E linha 44, porque eu estou usando a Calculadora Black-Scholes para screenshots. Voce pode naturalmente comecar na linha 1 ou organizar seus calculos em uma coluna. Black-Scholes d1 e d2 Excel Formulas Quando voce tem as celulas com os parametros prontos, o proximo passo e calcular d1 e d2, porque esses termos, em seguida, digite todos os calculos de call e precos de opcao de venda e os gregos. As formulas para d1 e d2 sao: Todas as operacoes nestas formulas sao matematica relativamente simples. As unicas coisas que podem ser desconhecidas para alguns usuarios menos inteligentes do Excel sao o logaritmo natural (funcao LN Excel) ea raiz quadrada (funcao SQRT Excel). O mais dificil na formula d1 e ter certeza de colocar os colchetes nos lugares certos. E por isso que voce pode querer calcular partes individuais da formula em celulas separadas, como eu faco no exemplo abaixo: Primeiro eu calcular o logaritmo natural da razao do preco subjacente e preco de exercicio na celula H44: Entao eu calcular o resto de O numerador da formula d1 na celula I44: Entao eu calcular o denominador da formula d1 na celula J44. E util calcula-lo separadamente como este, porque este termo tambem entrara na formula para d2: Agora eu tenho todas as tres partes da formula d1 e eu posso combina-los na celula K44 para obter d1: Finalmente, eu calculo d2 em Celula L44: Black-Scholes Opcao Preco Formulas Excel As formulas Black-Scholes para a opcao de compra (C) e os precos da opcao de venda (P) sao: As duas formulas sao muito semelhantes. Existem 4 termos em cada formula. Eu vou novamente calcula-los em celulas separadas primeiro e depois combina-los na chamada final e colocar formulas. As partes potencialmente desconhecidas das formulas sao N (d1), N (d2), N (-d2), e N (d1), N (d2), N (-d2) ) Termos. N (x) denota a funcao de distribuicao cumulativa normal padrao 8211 por exemplo, N (d1) e a funcao de distribuicao cumulativa normal padrao para o d1 que voce calculou na etapa anterior. No Excel, voce pode facilmente calcular as funcoes de distribuicao cumulativa normal padrao usando a funcao NORM. DIST, que tem 4 parametros: NORM. DIST (x, mean, standarddev, cumulative) x link para a celula onde voce calculou d1 ou d2 (com Sinal negativo para - d1 e - d2) significa digitar 0, porque ele e padrao distribuicao padrao standarddev digite 1, porque e padrao normal distribuicao cumulativa entrar VERDADEIRO, porque e cumulativo Por exemplo, eu calculo N (d1) na celula M44: Nota: Existe tambem a funcao NORM. S.DIST no Excel, que e o mesmo que NORM. DIST com media fixa 0 e standarddev 1 (portanto, voce insere apenas dois parametros: x e cumulativo). Voce pode usar tanto Im apenas mais usado para NORM. DIST, que oferece maior flexibilidade. Os termos com funcoes exponenciais Os expoentes (termos e-qt e e-rt) sao calculados usando a funcao EXP Excel com - qt ou - rt como parametro. Eu calculo e-rt na celula Q44: Entao eu usa-lo para calcular X e-rt na celula R44: Analogicamente, eu calculo e-qt na celula S44: Entao eu usa-lo para calcular S0 e-qt na celula T44: Agora eu Ter todos os termos individuais e eu posso calcular a chamada final e colocar preco da opcao. Black-Scholes Opcao de compra Preco em Excel Eu combino os 4 termos na formula de chamada para obter o preco da opcao de chamada na celula U44: Black-Scholes Preco de opcao de venda em Excel Eu combinar os 4 termos na formula put para obter o preco da opcao de venda na celula Aqui voce pode continuar para a segunda parte, que explica as formulas para delta, gamma, theta, vega e rho no Excel: Ou voce pode ver como todos os calculos do Excel trabalham juntos no Black - Calculadora de Scholes. Explicacao dos outros recursos do calculator8217s (calculos de parametros e simulacoes de precos de opcao e gregos) estao disponiveis no guia PDF anexado. Ao permanecer neste site e / ou usar o conteudo do Macroption, voce confirma que leu e concorda com os Termos de Uso do Acordo como se o tivesse assinado. O Acordo tambem inclui Politica de Privacidade e Politica de Cookies. Se voce nao concordar com qualquer parte deste Contrato, deixe o site e deixe de usar qualquer conteudo do Macroption agora. Todas as informacoes sao apenas para fins educacionais e podem ser imprecisas, incompletas, ultrapassadas ou erradas. A Macroption nao se responsabiliza por quaisquer danos resultantes da utilizacao do conteudo. Nenhum conselho financeiro, de investimento ou de negociacao e dado a qualquer momento. Copy 2016 Macroption ndash Todos os direitos reservados.

Missing Data Imputation Binary Options

Missing Data Imputation Binary OptionsImputacao Multipla no Stata: Imputacao Esta e a quarta parte da Imputacao Multipla na serie Stata. Para obter uma lista de topicos cobertos por esta serie, consulte a Introducao. Esta secao abordara os detalhes do processo de imputacao. Certifique-se de ter lido pelo menos a secao anterior, Criando Modelos de Imputacao. Assim que voce tem um sentido de que os problemas podem afetar a validez de seus resultados. Exemplo de dados Para ilustrar o processo, use bem um conjunto de dados fabricados. Ao contrario daqueles na secao de exemplos, este conjunto de dados e projetado para ter alguma semelhanca com dados do mundo real. Feminino (binario) raca (categorico, tres valores) urbano (binario) edu (ordenado categorico, quatro valores) exp (continuo) salario (continuo) Falta. Cada valor de todas as variaveis, exceto feminino, tem uma chance de faltar completamente ao acaso, mas e claro que no mundo real nao saberemos que e o MCAR antes do tempo. Assim, vamos verificar se e MCAR ou MAR (MNAR nao pode ser verificado por olhar para os dados observados), usando o procedimento descrito em Decidir a Imputar: unab numvars: unab missvars: urbana salarial misstable sum, gen (miss) foreach var of (3) quotlogit ausencia de var em covarsquot logit missvar covars foreach nvar de covares locais display newline (3) quotttest de nvar por falta de varquot ttest nvar, por (missvar) Veja o log Arquivo para obter resultados. Nosso objetivo e regredir salarios em sexo, raca, nivel de educacao e experiencia. Para ver as respostas quotrightquot, abra o arquivo do que cria o conjunto de dados e examine o comando gen que define salario. Codigo completo para o processo de imputacao pode ser encontrado no seguinte arquivo do: O processo de imputacao cria um monte de saida. Bem colocados destaques nesta pagina, no entanto, um arquivo de log completo, incluindo os graficos associados podem ser encontrados aqui: Cada secao deste artigo tera links para a secao relevante do log. Clique em quotbackquot no seu navegador para retornar a esta pagina. Configuracao A primeira etapa no uso de comandos mi e para definir seus dados. Isso e algo semelhante ao svyset. Tsset. Ou xtset. O comando mi set diz ao Stata como ele deve armazenar as imputacoes adicionais que voce criara. Sugerimos usar o formato grande, pois e um pouco mais rapido. Por outro lado, mlong usa um pouco menos de memoria. Para ter Stata usar a estrutura de dados de largura, digite: Para ter Stata usar a estrutura de dados mlong (long long), digite: A terminologia larga versus longa e emprestada da remodelacao e as estruturas sao semelhantes. No entanto, eles nao sao equivalentes e voce nunca usaria remodelar para alterar a estrutura de dados usada por mi. Em vez disso, digite mi convert wide ou ml convert mlong (adicione, desmarque se os dados nao foram salvos desde a ultima alteracao). Na maioria das vezes, voce nao precisa se preocupar sobre como as imputacoes sao armazenadas: os comandos mi descobrir automaticamente como aplicar o que voce faz para cada imputacao. Mas se voce precisa manipular os dados de uma forma que eu nao posso fazer por voce, entao voce precisara aprender sobre os detalhes da estrutura que voce esta usando. Youll tambem precisa ser muito, muito cuidado. Se voce esta interessado em tais coisas (incluindo os raramente utilizados flong e flongsep formatos) executar este arquivo e ler os comentarios que contem ao examinar o navegador de dados para ver o que os dados se parecem em cada forma. Registrando variaveis ??Os comandos mi reconhecem tres tipos de variaveis: Variaveis ??imputadas sao variaveis ??que mi e imputar ou imputou. Variaveis ??regulares sao variaveis ??que mi nao e para imputar, quer por escolha ou porque nao estao faltando nenhum valor. Variaveis ??passivas sao variaveis ??que sao completamente determinadas por outras variaveis. Por exemplo, o salario do registro e determinado pelo salario, ou um indicador para a obesidade pode ser determinado por uma funcao do peso e da altura. Os termos de interacao tambem sao variaveis ??passivas, embora se voce usar a sintaxe de interacao Statas voce nao tera que declara-los como tal. As variaveis ??passivas sao muitas vezes problematicas com os exemplos das transformacoes. Nao-linearidade. E as interacoes mostram como usa-los inadequadamente pode levar a estimativas tendenciosas. Se uma variavel passiva e determinada por variaveis ??regulares, ela pode ser tratada como uma variavel regular, uma vez que nenhuma imputacao e necessaria. As variaveis ??passivas so tem de ser tratadas como tal se dependerem de variaveis ??imputadas. Registrando uma variavel diz a Stata que tipo de variavel ela e. As variaveis ??imputadas devem ser sempre registradas: mi register imputado varlist onde varlist deve ser substituido pela lista real de variaveis ??a serem imputadas. As variaveis ??regulares muitas vezes nao precisam ser registradas, mas e uma boa ideia: mi register regular varlist As variaveis ??passivas devem ser registradas: mi register passive varlist No entanto, as variaveis ??passivas sao mais frequentemente criadas apos imputing. Faca isso com mi passivo e theyll ser registrado como passiva automaticamente. Em nossos dados de exemplo, todas as variaveis, exceto feminino, precisam ser imputadas. O comando de registro apropriado e: registro mi registrado salario de raca (Note que voce nao pode usar como sua varlist mesmo se voce tem que imputar todas as suas variaveis, porque isso incluiria as variaveis ??de sistema adicionadas por mi set para manter o controle da estrutura de imputacao O registro da femea como regular e opcional, mas uma boa ideia: mi register regular female Verificando o modelo de imputacao Baseado nos tipos das variaveis, os metodos de imputacao obvia sao: race (categorico, tres valores): mlogit urban (binario): Logit edu (ordenado categorico, quatro valores): ologit exp (continuo): regress salario (continuo): regress feminino nao precisa ser imputado, mas deve ser incluido nos modelos de imputacao tanto porque esta no modelo de analise quanto porque seu Provavelmente relevante. Antes de proceder a imputacao, verificaremos cada um dos modelos de imputacao. Execute sempre cada um dos seus modelos de imputacao individualmente, fora do contexto encadeado, para ver se eles convergem e (na medida do possivel) verifique se eles foram especificados corretamente. Codigo para executar cada um desses modelos e: mlogit raca i. urban exp salario i. edu i. female logit urbano i. race exp salario i. edu i. female ologit edu i. urban i. race exp salario i. female regressar exp I. urban i. race salario i. edu i. female regress salario i. urban i. race exp i. edu i. female Note que quando as variaveis ??categoricas (ordenadas ou nao) aparecem como covariados i. Expande-os em conjuntos de variaveis ??indicadores. Alem disso, a saida do comando mi impute chained inclui os comandos para os modelos individuais que ele executa. Assim, um atalho util, especialmente se voce tem um monte de variaveis ??a imputar, e configurar o comando mi impute chained com a opcao dryrun para evitar que ele execute qualquer imputing real, executa-lo e, em seguida, copiar os comandos da saida em Seu arquivo para teste. Problemas de convergencia A primeira coisa a notar e que todos esses modelos sao executados com exito. Modelos complexos como mlogit podem nao convergir se voce tiver um grande numero de variaveis ??categoricas, porque isso geralmente leva a pequenos tamanhos de celulas. Para identificar a causa do problema, remova a maioria das variaveis, verifique se o modelo funciona com o que resta e, em seguida, adicione as variaveis ??de volta uma de cada vez ou em pequenos grupos ate parar de funcionar. Com alguma experimentacao voce deve ser capaz de identificar o problema variavel ou combinacao de variaveis. Nesse ponto, voce tera que decidir se pode combinar categorias ou soltar variaveis ??ou fazer outras alteracoes para criar um modelo viavel. Predicao de prefeito A predicao perfeita e outro problema a ser observado. O processo de imputacao nao pode simplesmente derrubar as observacoes perfeitamente previstas como o logit pode. Voce pode derruba-los antes de imputar, mas isso parece derrotar o proposito da imputacao multipla. A alternativa e adicionar a opcao augment (ou apenas aug) aos metodos afetados. Isto diz ao meu imputar encadeado para usar a abordagem de regressao de quota-regressao, que adiciona observacoes falsas com pesos muito baixos de tal forma que eles tem um efeito insignificante sobre os resultados, mas impedem a predicao perfeita. Para detalhes veja a secao QuotThe questao da predicao perfeita durante a imputacao de dados categoricos na documentacao Stata MI. Verificando a falta de especificacao Voce tambem deve tentar avaliar se os modelos estao especificados corretamente. Uma discussao completa sobre como determinar se um modelo de regressao e especificado corretamente ou nao esta muito alem do escopo deste artigo, mas use as ferramentas que voce achar apropriado. Aqui estao alguns exemplos: Graficos de Valor Residual versus Valor Ajustado Para variaveis ??continuas, os graficos de valor residual versus valor ajustado (facilmente feito com rvfplot) podem ser uteis para varios exemplos, para detectar problemas. Observe como um numero de pontos sao agrupados ao longo de uma linha no canto inferior esquerdo, e nenhum ponto esta abaixo dele: Isto reflete a restricao que A experiencia nao pode ser inferior a zero, o que significa que os valores ajustados devem ser sempre superiores ou iguais aos residuos ou, alternativamente, que os residuos devem ser superiores ou iguais aos valores negativos dos valores ajustados. (Se o grafico tivesse a mesma escala em ambos os eixos, a linha de restricao seria uma linha de 45 graus.) Se todos os pontos estavam abaixo de uma linha semelhante ao inves de acima dela, isto indicaria que havia um limite superior na variavel Em vez de um limite inferior. O intercepto-y da linha de restricao indica o limite em ambos os casos. Voce tambem pode ter um limite inferior e um limite superior, colocando todos os pontos em uma faixa entre eles. O modelo quotobviousquot, regress. E inadequado para a experiencia, porque ele nao vai aplicar essa restricao. Tambem e inadequado para salarios pelo mesmo motivo. Alternativas incluem truncreg, ll (0) e pmm (bem usar pmm). Adicionando interacoes Neste exemplo, parece plausivel que as relacoes entre variaveis ??podem variar entre raca, genero e grupos urbanos / rurais. Assim, uma maneira de verificar a falta de especificacao e adicionar termos de interacao aos modelos e ver se eles se revelam importantes. Por exemplo, bem comparar o modelo obvio: regressar i. race salario i. edu i. urban i. female com um que inclui interacoes: regressar exp (i. race i. urban i. female) (c. wage i. edu ) Bem executar comparacoes semelhantes para os modelos das outras variaveis. Isso cria uma grande quantidade de saida, para ver o arquivo de log de resultados. As interacoes entre as variaveis ??femininas e outras sao significativas nos modelos para exp. salario. Edu. E urbano. Existem algumas interacoes significativas entre raca ou urbano e outras variaveis, mas nao quase como muitos (e ter em mente que com este muitos coeficientes wed esperar alguns falsos positivos usando um nivel de significancia de 0,05). Assim, impute os homens e as mulheres separadamente. Esta e uma opcao especialmente boa para este conjunto de dados, porque a mulher nunca esta faltando. Se fosse assim, teriam de abandonar aquelas observacoes que faltam mulheres porque elas nao poderiam ser colocadas em um ou outro grupo. No comando de imputacao isto significa adicionar a opcao por (feminino). Ao testar modelos, significa iniciar os comandos com o prefixo female: (e remover female das listas de covariables). Os modelos de imputacao melhorados sao assim: por femea: reg exp i. urban salario i. race i. edu por femea: logit urbana exp i. race salario i. edu por femea: raca mlogit i. urban salario i. edu feminino : Reg salario exp i. urban i. race i. edu por feminino: ologit edu exp i. urban i. race salario pmm em si nao pode ser executado fora do contexto de imputacao, mas desde a sua base de regressao voce pode usar regressao regular para testa-lo . Estes modelos devem ser testados novamente, mas bem omitir esse processo. Imputing A sintaxe basica para mi impute encadeada e: mi impute encadeada (method1) varlist1 (method2) varlist2. Regvars Cada metodo especifica o metodo a ser usado para imputar a seguinte varlist As possibilidades para o metodo sao regress. Pmm. Truncreg. Intreg. Logit. Ologit. Mlogit. Poisson E nbreg. Regvars e uma lista de variaveis ??regulares a serem usadas como covariaveis ??nos modelos de imputacao, mas nao imputadas (pode nao haver nenhuma). As opcoes basicas sao: add (N) rseed (R) savetrace (rastreamento de arquivo) N e o numero de imputacoes a serem adicionadas ao conjunto de dados. R e a semente a ser usada para o gerador de numeros aleatorios8212e voce nao definir isso, voce obtera imputacoes ligeiramente diferentes cada vez que o comando for executado. O tracefile e um conjunto de dados em que mi impute encadeado ira armazenar informacoes sobre o processo de imputacao. Bem, use este conjunto de dados para verificar a convergencia. Opcoes que sao relevantes para um determinado metodo ir com o metodo, dentro dos parenteses, mas apos uma virgula (por exemplo, (mlogit, aug)). Opcoes que sao relevantes para o processo de imputacao como um todo (como por (feminino) ir no final, apos a virgula. Para o nosso exemplo, o comando seria: mi imputar encadeado (logit) urbano (mlogit) raca (ologit) edu (pmm) salario exp, adicionar (5) rseed (4409) por (feminino) Note que isto nao inclui uma savetrace (). A partir desta escrita, por () e savetrace () nao pode ser usado ao mesmo tempo, presumivelmente porque exigiria um arquivo de rastreamento para cada grupo. Stata esta ciente deste problema e esperamos que isso sera alterado em breve. Para fins deste artigo, bem remover a opcao by () quando chega a hora de ilustrar o uso do arquivo de rastreamento. Se este problema surgir em sua pesquisa, fale conosco sobre o trabalho-arounds. Escolhendo o Numero de Imputacoes Existe alguma discordancia entre as autoridades sobre quantas imputacoes sao suficientes. Alguns dizem que 3-10 em quase todas as circunstancias, a documentacao Stata sugere pelo menos 20, enquanto White, Royston e Wood argumentam que o numero de imputacoes deve ser aproximadamente igual ao percentual de casos com valores faltantes. No entanto, nao estamos cientes de qualquer argumento de que o aumento do numero de imputacoes nunca causa problemas (apenas que o beneficio marginal de outra imputacao assintoticamente se aproxima de zero). Aumentar o numero de imputacoes em sua analise leva essencialmente nenhum trabalho de sua parte. Basta alterar o numero na opcao add () para algo maior. Por outro lado, pode ser um monte de trabalho para a imputacao do computador tem introduzido muitos pesquisadores no mundo dos trabalhos que levam horas ou dias para ser executado. Voce geralmente pode assumir que a quantidade de tempo necessario sera proporcional ao numero de imputacoes usadas (por exemplo, se um arquivo faz duas horas para ser executado com cinco imputacoes, provavelmente levara cerca de quatro horas para ser executado com dez imputacoes). Assim, aqui esta nossa sugestao: Comece com cinco imputacoes (o fim baixo do que e amplamente considerado legitimo). Trabalhar em seu projeto de pesquisa ate que voce esteja razoavelmente confiante de que voce tem a analise em sua forma final. Certifique-se de fazer tudo com arquivos para que voce possa executa-lo novamente a vontade. Observe quanto tempo leva o processo, desde a imputacao ate a analise final. Considere quanto tempo voce tem disponivel e decida quantas imputacoes voce pode dar ao luxo de correr, usando a regra de ouro que o tempo necessario e proporcional ao numero de imputacoes. Se possivel, faca o numero de imputacoes aproximadamente igual a percentagem de casos com dados em falta (uma estimativa de ponta do que e necessario). De tempo para recuperar se as coisas derem errado, como geralmente fazem. Aumente o numero de imputacoes em seu arquivo do e inicie-o. Faca outra coisa enquanto o arquivo do e executado, como escrever o seu papel. Adicionando imputacoes shouldnt alterar seus resultados significativamente e no evento improvavel que eles fazem, considere-se a sorte de ter descoberto que antes de publicar. Acelerando o Processo de Imputacao A imputacao multipla introduziu muitos pesquisadores no mundo dos trabalhos que levam horas, dias ou mesmo semanas para serem executados. Normalmente nao vale a pena gastar seu tempo para fazer Stata codigo executar mais rapido, mas imputacao multipla pode ser uma excecao. Use o computador mais rapido disponivel para voce. Para os membros do SSCC, isso significa aprender a executar trabalhos no Linstat, o cluster de computacao Linux do SSCCs. Linux nao e tao dificil quanto voce pode pensar8212Usando Linstat tem instrucoes. A imputacao multipla envolve mais leitura e escrita no disco do que a maioria dos comandos Stata. As vezes isso inclui escrever arquivos temporarios no diretorio de trabalho atual. Use o espaco em disco mais rapido disponivel para voce, tanto para seu conjunto de dados quanto para o diretorio de trabalho. Em geral, o espaco em disco local sera mais rapido do que o espaco em disco da rede, e no Linstat / ramdisk (um quotdiretorio que e realmente armazenado na RAM) sera mais rapido que o espaco em disco local. Por outro lado, voce nao deseja armazenar permanentemente conjuntos de dados em qualquer lugar, exceto o espaco em disco da rede. Entao considere ter seu arquivo do fazer algo como o seguinte: Windows (Winstat ou seu proprio PC) Linstat Isso se aplica quando voce esta usando dados imputados tambem. Se o seu conjunto de dados e grande o suficiente que trabalhar com ele apos a imputacao e lento, o procedimento acima pode ajudar. Verificacao de convergencia MICE e um processo iterativo. Em cada iteracao, mi impute encadeada primeiro estima o modelo de imputacao, usando tanto os dados observados quanto os dados imputados da iteracao anterior. Em seguida, extrai novos valores imputados das distribuicoes resultantes. Observe que, como resultado, cada iteracao tem alguma autocorrelacao com a imputacao anterior. A primeira iteracao deve ser um caso especial: nela, mi impute encadeada primeiro estima o modelo de imputacao para a variavel com menos valores perdidos com base apenas nos dados observados e extrai valores imputados para essa variavel. Em seguida, estima-se o modelo para a variavel com o menor numero de valores em falta, utilizando os valores observados e os valores imputados da primeira variavel, e procede de forma semelhante para o resto das variaveis. Assim, a primeira iteracao e muitas vezes atipica, e porque as iteracoes sao correlacionadas, ela tambem pode tornar as iteracoes subsequentes atipicas. Para evitar isso, mi impute acorrentado por padrao passa por dez iteracoes para cada conjunto de dados imputados que voce solicita, salvando apenas os resultados da decima iteracao. As primeiras nove iteracoes sao chamadas de periodo de burn-in. Normalmente, isto e bastante tempo para que os efeitos da primeira iteracao se tornem insignificantes e para que o processo converge para um estado estacionario. No entanto, voce deve verificar a convergencia e aumentar o numero de iteracoes, se necessario, para garantir que ele use a opcao burnin (). Para fazer isso, examine o arquivo de rastreamento salvo por mi impute acorrentado. Contem a media eo desvio padrao de cada variavel imputada em cada iteracao. Estes variam aleatoriamente, mas nao devem mostrar qualquer tendencia. Uma maneira facil de verificar e com tsline. Mas requer remodelacao dos dados primeiro. Nosso modelo de imputacao preferido usa por (). Portanto, ele nao pode salvar um arquivo de rastreamento. Assim, bem remover por () para o momento. Bem, tambem aumentar a opcao burnin () para 100 por isso e mais facil ver o que um traco estavel parece. Bem, em seguida, use remodelar e tsline para verificar a convergencia: preserve mi impute encadeado (logit) urbano (mlogit) raca (ologit) edu (pmm) exp salario feminino, add (5) rseed (88) savetrace (extrace, replace) burnin 100) use extrace, substitua a remodelacao large mean sd, i (iter) j (m) tsset iter tsline expmean, title (quotMean of Imputed Values ??ofExperience) note (quotUma linha e para uma imputacaoquot) Png, replace tsline expsd, title (quotDesvio padrao de valores imputados de Experiencequot) note (quotEach line is for one imputtationquot) legenda (off) graph export conv2.png, replace restore Os graficos resultantes nao mostram problemas obvios: Ver sinais de que o processo pode nao ter convergido apos as dez iteracoes padrao, aumentar o numero de iteracoes realizadas antes de salvar valores imputados com a opcao burnin (). Se a convergencia nunca for alcancada, isso indica um problema com o modelo de imputacao. Verificando os valores imputados Apos a imputacao, voce deve verificar se os dados imputados se assemelham aos dados observados. Infelizmente nao ha nenhum teste formal para determinar o que e o quotclose suficiente. Claro que se os dados sao MAR mas nao MCAR, os dados imputados devem ser sistematicamente diferentes dos dados observados. Ironicamente, quanto menor o numero de valores perdidos que voce tem que imputar, mais variacao voce vera entre os dados imputados e os dados observados (e entre imputacoes). Para variaveis ??binarias e categoricas, compare tabelas de frequencia. Para as variaveis ??continuas, comparar medias e desvios padrao e um bom ponto de partida, mas voce deve olhar para a forma geral da distribuicao tambem. Para isso sugerimos graficos de densidade de kernel ou talvez histogramas. Examine cada imputacao separadamente, em vez de agrupar todos os valores imputados para que voce possa ver se algum deles deu errado. Mi xeq: O prefixo mi xeq: diga Stata para aplicar o comando subsequente a cada imputacao individualmente. Tambem se aplica aos dados originais, a imputacao quotzeroth. Assim: mi xeq: tab race lhe dara seis tabelas de frequencia: uma para os dados originais e uma para cada uma das cinco imputacoes. No entanto, queremos comparar os dados observados apenas com os dados imputados, e nao com todo o conjunto de dados. Isso requer a adicao de uma condicao if aos comandos tab para as imputacoes, mas nao os dados observados. Adicione um numero ou numlist para ter mi xeq agir em determinadas imputacoes: mi xeq 0: aba raca mi xeq 1/5: tab raca se missrace Isso cria tabelas de frequencia para os valores observados de raca e, em seguida, os valores imputados em todas as cinco imputacoes. Se voce tem um numero significativo de variaveis ??para examinar voce pode facilmente loop sobre eles: foreach var de varlist raca urbana edu mi xeq 0: tab var mi xeq 1/5: tab var if missvar Para resultados veja o arquivo de log. Executar estatisticas de resumo sobre variaveis ??continuas segue o mesmo processo, mas criar graficos de densidade do kernel adiciona uma complicacao: voce precisa salvar os graficos ou dar-se uma chance de olhar para eles. Mi xeq: pode executar multiplos comandos para cada imputacao: basta coloca-los todos em uma linha com um ponto e virgula () no final de cada. (Isso nao funcionara se voce tiver alterado o delimitador geral de fim de comando para um ponto-e-virgula.) O comando sleep diz Stata para pausar por um periodo especificado, medido em milissegundos. Mi xeq 0: kdensity salario sono 1000 mi xeq 1/5: salario kdensity se missvar sono 1000 Novamente, isso pode ser automatizado: foreach var varlist salario exp mi xeq 0: soma var mi xeq 1/5: sum var se missvar Xeq 0: kdensity var dormir 1000 mi xeq 1/5: kdensity var se missvar sleep 1000 Salvar os graficos resulta ser um pouco mais complicado, porque voce precisa dar ao grafico de cada imputacao um nome de arquivo diferente. Infelizmente voce nao pode acessar o numero de imputacao dentro de mi xeq. No entanto, voce pode fazer um forvalues ??loop sobre numeros de imputacao, entao tem mi xeq agir em cada um deles: forval i1 / 5 mi xeq i: kdensidade exp se missexp export exportar expi. png, substituir Integrando este com a versao anterior da: foreach Var varlist salario exp mi xeq 0: soma var mi xeq 1/5: soma var se missvar mi xeq 0: kdensity var grafico exportacao chkvar0.png, substitua forval i1 / 5 mi xeq i: kdensidade var se missvar grafico exportacao chkvari. Png, replace Para obter resultados, consulte o arquivo de log. E problematico que em todas as imputacoes a media dos valores imputados de salario seja maior que a media dos valores observados de salario. Ea media dos valores imputados de exp e menor que a media dos valores observados de exp. Nao encontramos evidencia de que os dados sao MAR mas nao MCAR, portanto, esperamos que as medias dos dados imputados sejam agrupadas em torno dos meios dos dados observados. Nao ha nenhum teste formal para nos dizer definitivamente se isso e um problema ou nao. No entanto, deve suscitar suspeitas, e se os resultados finais com estes dados imputados forem diferentes dos resultados da analise completa dos casos, levanta-se a questao de se a diferenca se deve a problemas com o modelo de imputacao. Ultima revisao: 8/23 / 2012Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educacao Digital Seminarios de Computacao Estatistica Dados em Falta na Parte 1 do SAS Nota: Uma apresentacao em PowerPoint desta pagina da Web pode ser baixada aqui. Introducao Faltam dados e uma questao comum, e mais frequentemente do que nao, lidamos com a questao dos dados em falta de forma ad hoc. O objetivo deste seminario e discutir tecnicas comumente usadas para lidar com dados faltantes e problemas comuns que podem surgir quando essas tecnicas sao usadas. Em particular, vamos nos concentrar em um dos metodos mais populares, imputacao multipla. Nos nao estamos defendendo a favor de qualquer tecnica para lidar com dados faltantes e dependendo do tipo de dados e modelo que voce estara usando, outras tecnicas, como a maxima verossimilhanca direta podem servir melhor suas necessidades. Optamos por explorar a imputacao multipla atraves de um exame dos dados, uma consideracao cuidadosa dos pressupostos necessarios para implementar este metodo e uma compreensao clara do modelo analitico a ser estimado. Esperamos que este seminario o ajude a entender melhor o escopo dos problemas que voce pode enfrentar ao lidar com dados ausentes usando este metodo. O conjunto de dados hsbmar. sas7bdat que e baseado em hsb2.sas7bdat usado para este seminario pode ser baixado no seguinte link. O codigo SAS para este seminario e desenvolvido com SAS 9.4 e SAS / STAT 13.1. Entao, eu das variaveis ??tem etiquetas de valor (formatos) associadas a elas. Aqui esta a configuracao para ler os rotulos de valor corretamente. Objetivos da analise estatistica com dados faltantes: Minimizar o vies Maximizar o uso da informacao disponivel Obter estimativas adequadas de incerteza Explorar os mecanismos de dados faltantes O mecanismo de dados ausentes descreve o processo que se acredita ter gerado os valores faltantes. Mecanismos de dados faltantes geralmente caem em uma das tres principais categorias. Existem definicoes tecnicas precisas para estes termos na literatura, a seguinte explicacao contem necessariamente simplificacoes. Faltando completamente ao acaso (MCAR) Uma variavel esta faltando completamente ao acaso, se nem as variaveis ??no dataset nem o valor nao observado da propria variavel predizerem se um valor estara ausente. Faltando completamente ao acaso e um pressuposto bastante forte e pode ser relativamente raro. Uma situacao relativamente comum em que os dados estao faltando completamente aleatoriamente ocorre quando um subconjunto de casos e selecionado aleatoriamente para ser submetido a medidas adicionais, o que as vezes e chamado de quotplanned missing. Por exemplo, em alguns inqueritos de saude, alguns sujeitos sao selecionados aleatoriamente para Submetidos a exame fisico mais extenso, portanto, apenas um subconjunto de participantes tera informacoes completas sobre essas variaveis. Faltando completamente ao acaso tambem permitem que faltar uma variavel esteja relacionada com a ausencia de outra, por ex. Var1 esta faltando sempre que var2 esta faltando. Por exemplo, um marido e uma esposa estao faltando informacoes sobre altura. Diz-se que uma variavel esta faltando aleatoriamente se outras variaveis ??(mas nao a propria variavel) no conjunto de dados podem ser usadas para prever o desaparecimento em uma determinada variavel. Por exemplo, nos inqueritos, os homens podem ser mais propensos a recusar responder a algumas questoes do que as mulheres (isto e, o sexo prediz a ausencia de outra variavel). MAR e uma suposicao menos restritiva que MCAR. Sob este pressuposto, a probabilidade de perda nao depende dos valores reais apos o controle das variaveis ??observadas. MAR tambem esta relacionada a ignorabilidade. O mecanismo de dados faltantes e dito ser ignoravel se ele esta faltando aleatoriamente ea probabilidade de uma falta nao depende da informacao em falta. A suposicao de ignorabilidade e necessaria para a estimativa otima de informacoes ausentes e e uma suposicao necessaria para ambas as tecnicas de dados ausentes que iremos discutir. Faltando nao aleatoriamente (MNAR) Finalmente, diz-se que os dados estao faltando nao de forma aleatoria se o valor da propria variavel nao observada predizer a falta. Um exemplo classico disso e a renda. Individuos com rendimentos muito elevados sao mais propensos a recusar responder a perguntas sobre sua renda do que individuos com rendimentos mais moderados. A compreensao do (s) mecanismo (s) de dados ausentes presentes nos seus dados e importante porque os diferentes tipos de dados em falta requerem tratamentos diferentes. Quando faltam dados completamente ao acaso, analisar apenas os casos completos nao resultara em estimativas de parametros tendenciosos (por exemplo, coeficientes de regressao). No entanto, o tamanho da amostra para uma analise pode ser substancialmente reduzido, levando a maiores erros-padrao. Em contraste, analisar apenas casos completos para dados que estao faltando aleatoriamente ou ausencia nao aleatoria pode levar a estimativas de parametros tendenciosos. A imputacao multipla e outros metodos modernos, como a maxima verossimilhanca direta, geralmente assumem que os dados sao pelo menos MAR, o que significa que este procedimento tambem pode ser usado em dados que estao faltando completamente ao acaso. Modelos estatisticos tambem foram desenvolvidos para modelar os processos MNAR, porem, esses modelos estao alem do escopo deste seminario. Para mais informacoes sobre os mecanismos de dados faltantes, por favor, consulte: Allison, 2002 Enders, 2010 Pouco amp Rubin, 2002 Rubin, 1976 Schafer amp Graham, 2002 Dados completos: Abaixo esta um modelo de regressao prediz ler usando o conjunto de dados completo (hsb2) usado para criar Hsbmar. Usaremos esses resultados para comparacao. Tecnicas comuns para lidar com dados faltantes Nesta secao, vamos discutir algumas tecnicas comuns para lidar com dados ausentes e discutir brevemente suas limitacoes. Analise de caso completa (exclusao de lista) Analise de caso disponivel (exclusao de pares) Imputacao media Imputacao unica Imputacao estocastica 1. Analise de caso completa: Este metodo envolve a exclusao de casos em um conjunto de dados especifico que estao faltando dados em qualquer variavel de interesse. E uma tecnica comum porque e facil de implementar e funciona com qualquer tipo de analise. Abaixo, analisamos algumas estatisticas descritivas do conjunto de dados hsbmar. Que contem resultados de testes, bem como informacoes demograficas e escolares para 200 alunos do ensino medio. Note que embora o conjunto de dados contenha 200 casos, seis das variaveis ??tem menos de 200 observacoes. As informacoes faltantes variam entre 4,5 (leitura) e 9 (feminino e prog) dos casos, dependendo da variavel. Este doe snt parece como um monte de dados ausentes, por isso, pode ser inclinado a tentar analisar os dados observados como eles sao, uma estrategia as vezes referida como analise de caso completo. Abaixo esta um modelo de regressao onde a variavel dependente lida e regredida na escrita. Matematica, femea e prog. Observe que o comportamento padrao de proc glm e a analise de caso completa (tambem referida como exclusao listwise). Analisando o resultado, vemos que apenas 130 casos foram utilizados na analise, ou seja, mais de um terco dos casos em nosso conjunto de dados (70/200) foram excluidos da analise devido a dados faltantes. A reducao do tamanho da amostra (e poder estatistico) por si so pode ser considerada um problema, mas a analise completa do caso tambem pode levar a estimativas tendenciosas. Specifically you will see below that the estimates for the intercept, write, math and prog are different from the regression model on the complete data. Also, the standard errors are all larger due to the smaller sample size, resulting in the parameter estimate for female almost becoming non-significant. Unfortunately, unless the mechanism of missing data is MCAR, this method will introduce bias into the parameter estimates. 2. Available Case Analysis: This method involves estimating means, variances and covariances based on all available non-missing cases. Meaning that a covariance (or correlation) matrix is computed where each element is based on the full set of cases with non-missing values for each pair of variables. This method became popular because the loss of power due to missing information is not as substantial as with complete case analysis. Below we look at the pairwise correlations between the outcome read and each of the predictors, write, prog, female, and math. Depending on the pairwise comparison examined, the sample size will change based on the amount of missing present in one or both variables. Because proc glm does not accept covariance matrices as data input, the following example will be done with proc reg . This will require us to create dummy variables for our categorical predictor prog since there is no class statement in proc reg . By default proc corr uses pairwise deletion to estimate the correlation table. The options on the proc corr statement, cov and outp . will output a variance/covariance matrix based on pairwise deletion that will be used in the subsequent regression model The first thing you should see is the note that SAS prints to your log file stating quotN not equal across variables in data set. This may not be appropriate. The smallest value will be used. quot. One of the main drawbacks of this method is no consistent sample size. You will also notice that the parameter estimates presented here are different than the estimates obtained from analysis on the full data and the listwise deletion approach. For instance, the variable female had an estimated effect of -2.7 with the full data but was attenuated to -1.85 for the available case analysis. Unless the mechanism of missing data is MCAR, this method will introduce bias into the parameter estimates. Therefore, this method is not recommended. 3. Unconditional Mean Imputation: This methods involves replacing the missing values for an individual variable with it39s overall estimated mean from the available cases. While this is a simple and easily implemented method for dealing with missing values it has some unfortunate consequences. The most important problem with mean imputation, also called mean substitution, is that it will result in an artificial reduction in variability due to the fact you are imputing values at the center of the variable39s distribution. This also has the unintended consequence of changing the magnitude of correlations between the imputed variable and other variables. We can demonstrate this phenomenon in our data. Below are tables of the means and standard deviations of the four variables in our regression model BEFORE and AFTER a mean imputation as well as their corresponding correlation matrices. We will again utilize the prog dummy variables we created previously. You will notice that there is very little change in the mean (as you would expect) however, the standard deviation is noticeably lower after substituting in mean values for the observations with missing information. This is because you reduce the variability in your variables when you impute everyone at the mean. Moreover, you can see the table of quotPearson Correlation Coefficientsquot that the correlation between each of our predictors of interest ( write . math . female . and prog ) as well as between predictors and the outcome read have now be attenuated. Therefore, regression models that seek to estimate the associations between these variables will also see their effects weakened. 4. Single or Deterministic Imputation : A slightly more sophisticated type of imputation is a regression/conditional mean imputation, which r eplaces missing values with predicted scores from a regression equation. The strength of this approach is that it uses complete information to impute values. The drawback here is that all your predicted values will fall directly on the regression line once again decreasing variability, just not as much as with unconditional mean imputation. Moreover, statistical models cannot distinguish between observed and imputed values and therefore do not incorporate into the model the error or uncertainly associated with that imputedva lue. Additionally, you will see that this method will also inflate the associations between variables because it imputes values that are perfectly correlated with one another. Unfortunately, even under the assumption of MCAR, regression imputation will upwardly bias correlations and R-squared statistics. Further discussion and an example of this can be found in Craig Enders book quotApplied Missing Data Analysisquot (2010). 5. Stochastic Imputation : In recognition of the problems with regression imputation and the reduced variability associated with this approach, researchers developed a technique to incorporate or quotadd backquot lost variability. A residual term, that is randomly drawn from a normal distribution with mean zero and variance equal to the residual variance from the regression model, is added to the predicted scores from the regression imputation thus restoring some of the lost variability. This method is superior to the previous methods as it will produce unbiased coefficient estimates under MAR. However, the standard errors produced during regression estimation while less biased then the single imputation approach, will still be attenuated. While you might be inclined to use one of these more traditional methods, consider this statement: quotMissing data analyses are difficult because there is no inherently correct methodological procedure. In many (if not most) situations, blindly applying maximum likelihood estimation or multiple imputation will likely lead to a more accurate set of estimates than using one of the previously mentioned missing data handling techniquesquot (p.344, Applied Missing Data Analysis, 2010). Multiple Imputation Multiple imputation is essentially an iterative form of stochastic imputation. However, instead of filling in a single value, the distribution of the observed data is used to estimate multiple values that reflect the uncertainty around the true value. These values are then used in the analysis of interest, such as in a OLS model, and the results combined. Each imputed value includes a random component whose magnitude reflects the extent to which other variables in the imputation model cannot predict it39s true values (Johnson and Young, 2011 White et al, 2010). Thus, building into the imputed values a level of uncertainty around the quottruthfulnessquot of the imputed values. A common misconception of missing data methods is the assumption that imputed values should represent quotrealquot values. The purpose when addressing missing data is to correctly reproduce the variance/covariance matrix we would have observed had our data not had any missing information. MI has three basic phases: 1. Imputation or Fill-in Phase: The missing data are filled in with estimated values and a complete data set is created. This process of fill-in is repeated m times. 2. Analysis Phase: Each of the m complete data sets is then analyzed using a statistical method of interest (e. g. linear regression). 3. Pooling Phase: The parameter estimates (e. g. coefficients and standard errors) obtained from each analyzed data set are then combined for inference. The imputation method you choose depends on the pattern of missing information as well as the type of variable(s) with missing information. Imputation Model, Analytic Model and Compatibility : When developing your imputation model, it is important to assess if your imputation model is quotcongenialquot or consistent with your analytic model. Consistency means that your imputation model includes (at the very least) the same variables that are in your analytic or estimation model. This includes any tr ansformations to variables that will be needed to assess your hypothesis of interest. This can include log transformations, interaction terms, or recodes of a continuous variable into a categorical form, if that is how it will be used in later analysis. The reason for this relates back to the earlier comments about the purpose of multiple imputation. Since we are trying to reproduce the proper variance/covariance matrix for estimation, all relationships between our analytic variables should be represented and estimated simultaneously. Otherwise, you are imputing values assuming they have a correlation of zero with the variables you did not include in your imputation model. This would result in underestimating the association between parameters of interest in your analysis and a loss of power to detect properties of your data that may be of interest such as non-linearities and statistical interactions. For additional reading on this particular topic see: 1. von Hippel, 2009 2. von Hippel, 2013 3. White et al. 2010 Preparing to conduct MI: First step: Examine the number and proportion of missing values among your variables of interest. The proc means procedure in SAS has an option called nmiss that will count the number of missing values for the variables specified. You can also create missing data flags or indicator variables for the missing information to assess the proportion of missingness. This quotMissing Data Patternsquot table can be requested without actually performing a full imputation by specifying the option nimpute0 (specifying zero imputed datasets to be created) on the proc mi statement line. Each quotgroupquot represents a set of observations in the data set that share the same pattern of missing information. For example, group 1 represents the 130 observations in the data that have complete information on all 5 variables of interest. This procedure also provides means for each variable for this group. You can see that there are a total of 12 patterns for the specified variables. The estimated means associated with each missing data pattern can also give you an indication of whether the assumption MCAR or MAR is appropriate. If you begin to observe that those with certain missing data patterns appear to have a very different distribution of values, this is an indication that you data may not be MCAR. Moreover, depending on the nature of the data, you may recognize patterns such as monotone missing which can be observed in longitudinal data when an individual drops out at a particular time point and therefore all data after that is subsequently missing. Additionally, you may identify skip patterns that were missed in your original review of the data that should then be dealt with before moving forward with the multiple imputation. Third Step: If necessary, identify potential auxiliary variables Auxiliary variables are variables in your data set that are either correlated with a missing variable(s) (the recommendation is r gt 0.4) or are believed to be associated with missingness. These are factors that are not of particular interest in your analytic model. but they are added to the imputation model to increase power and/or to help make the assumpti on of MAR more plausible. These variables have been found to improve the quality of imputed values generate from multiple imputation. Moreover, research has demonstrated their particular importance when imputing a dependent variable and/or when you have variables with a high proportion of missing information (Johnson and Young, 2011 Young and Johnson, 2010 Enders. 2010). You may a priori know of several variables you believe would make good auxiliary variables based on your knowledge of the data and subject matter. Additionally, a good review of the literature can often help identify them as well. However, if your not sure what variables in the data would be potential candidates (this is often the case when conducting analysis secondary data analysis), you can uses some simple methods to help identify potential candidates. One way to identify these variables is by examining associations between write, read, female, and math with other variables in the dataset. For example, let39s take a look at the correlation matrix between our 4 variables of interest and two other test score variables science and socst . Science and socst both appear to be a good auxiliary because they are well correlated (r gt0.4) with all the other test score variables of interest. You will also notice that they are not well correlated with female . A good auxiliary does not have to be correlated with every variable to be used. You will also notice that science also has missing information of it39s own. Additionally, a good auxiliary is not required to have complete information to be valuable. They can have missing and still be effective in reducing bias (Enders, 2010). One area, this is still under active research, is whether it is beneficial to include a variable as an auxiliary if it does not pass the 0.4 correlation threshold with any of the variables to be imputed. Some researchers believe that including these types o f items introduces unnecessary error into the imputation model (Allison, 2012), while others do not believe that there is any harm in this practice (Ender, 2010). Thus. we leave it up to you as the researcher to use your best judgment. Good auxiliary variables can also be correlates or predictors of missingness. Let39s use the missing data flags we made earlier to help us identify some variables that may be good correlates. We examine if our potential auxiliary variable socst also appears to predict missingness. Below are a set of t-tests to test if the mean socst or science scores differ significantly between those with missing information and those without. The only significant difference was found when examining missingness on math with socst. Above you can see that the mean socst score is significantly lower among the respondents who are missing on math. This suggests that socst is a potential correlate of missingness (Enders, 2010) and may help us satisfy the MAR assumption for multiple imputation by including it in our imputation model. Example 1: MI using multivariate normal distribution (MVN): When choosing to impute one or many variables, one of the first decisions you will make is the type of distribution under which you wa nt to impute your variable(s). One method available in SAS uses Markov Chain Monte Carlo (MCMC) which assumes that all the variables in the imputation model have a joint multivariate normal distribution. This is probably the most common parametric approach for multiple imputation. The specific algorithm used is called the data augmentation (DA) algorithm, which belongs to the family of MCMC procedures. The algorithm fills in missing data by drawing from a conditional distribution, in this case a multivariate normal, of the missing data given the observed data. In most cases, simul ation studies have shown that assuming a MVN distribution leads to reliable estimates even when the normality assumption is violated given a sufficient sample size (Demirtas et al. 2008 KJ Lee, 2010). Ho wever, biased estimates have been observed when the sample size is relatively small and the fraction of missing information is high. Note: Since we are using a multivariate normal distribution for imputation, decimal and negative values are possible. These values are not a problem for estimation however, we will need to create dummy variables for the nominal categorical variables so the parameter estiamtes for each level can be interpreted. Imputation in SAS requires 3 procedures. The first is proc mi where the user specifies the imputation model to be used and the number of imputed datasets to be created. The second procedure runs the analytic model of interest (here it is a linear regression using proc glm ) within each of the imputed datasets. The third step runs a procedure call proc mianalyze which combines all the estimates (coefficients and standard errors) across all the imputed datasets and outputs one set of parameter estimates for the model of interest. On the proc mi procedure line we can use the nimpute option to specify the number of imputations to be performed. The imputed datasets will be outputted using the out option, and stored appended or quotstackedquot together in a dataset called quotmimvnquot. An indicator variables called imputation is automatically created by the procedure to number each new imputed dataset. After the var statement, all the variables for the imputation model are specified including all the variables in the analytic model as well as any auxiliary variables. The option seed is not required, but since MI is designed to be a random process, setting a seed will allow you to obtain the same imputed dataset each time. This estimates the linear regression model for each imputed dataset individually using the by statement and the indicator variable created previously. You will observe in the Results Viewer, that SAS outputs the parameter estimates for each of the 10 imputations. The output statement stores the parameter estimates from the regression model in the dataset named quotamvn. quot This dataset will be used in the next step of the process, the pooling phase. Proc mianalyze uses the dataset quotamvnquot that contains the parameter estimates and associated covariance matrices for each imputation. The variance/covariance matrix is needed to estimate the standard errors. This step combines the parameter estimates into a single set of statistics that appropriately reflect the uncertainty associated with the imputed values. The coefficients are simply just an arithmetic mean of the individual coefficients estimated for each of the 10 regression models. Averaging the parameter estimates dampens the variation thus increasing efficiency and decreasing sampling variation. Estimation of the standard error for each variable is little more complicated and will be discussed in the next section. If you compare these estimates to those from the complete data you will observe that they are, in general, quite comparable. The variables write female and math . are significant in both sets of data. You will also observe a small inflation in the standard errors, which is to be expected since the multiple imputation process is designed to build additional uncertainty into our estimates. 2. Imputation Diagnostics: Above the quotParameter Estimatesquot table in the SAS output above you will see a table called quotVariance Informationquot. It is important to examine the output from proc mianalyze, as several pieces of the information can be used to assess how well the imputation performed. Below we discuss each piece: Variance Between (V B ): This is a measure of the variability in the parameter estimates (coefficients) obtained from the 10 imputed datasets For example, if you took all 10 of the parameter estimates for write and calculated the variance this would equal V B 0.000262. This variability estimates the additional variation (uncertainty) that results from missing data. Variance Within (V W ): This is simply the arithmetic mean of the sampling variances (SE) from each of the 10 imputed datasets. For example, if you squared the standard errors for write for all 10 imputations and then divided by 10, this would equal, this would equal V w 0.006014. This estimates the sampling variability that we would have expected had there been no missing data. Variance Total (V T ): The primary usefulness of MI comes from how the total variance is estimated. T he total variance is sum of multiple sources of variance. While regression coefficients are just averaged across imputations, Rubin39s formula (Rubin, 1 987) p artitions variance into quotwithin imputationquot capturing the expected uncertainty and quotbetween imputationquot capturing the estimation variability due to missing information (Graham, 2007 White et al. 2010). The total variance is the sum of 3 sources of variance. The within, the between and an additional source of sampling variance. For example, the total variance for the variable write would be calcualted like this: V B V w V B / m 0.000262 0.006014 0.000262/10 0.006302 The additional sampling variance is literally the variance between divided by m . This value represents the sampling error associated with the overall or average coefficient estimates. It is used as a correction factor for using a specific number of imputations. This value becomes small er, the more imputations are conducted. The idea being that the larger the number of imputations, the more precise the parameter estimates will be. Bottom line: The main difference between multiple imputation and other single imputation methods, is in the estimation of the variances. The SE39s for each parameter estimate are the square root of it39s V T . Degrees of Freedom (DF): Unlike analysis with non-imputed data, sample size does not directly influence the estimate of DF. DF actually continues to increase as the number of imputations increase. The standard formula used to calculate DF can result in fractional estimates as well as estimates that far exceed the DF that would had resulted had the data been complete. By default the DF infinity. Note: Starting is SAS v.8, a formula to adjust for the problem of inflated DF has been implemented (Barnard and Rubin, 1999). Use the EDF option on the proc mianalyze line to indicate to SAS what the proper adjusted DF. Bottom line: The standard formula assumes that the estimator has a normal distribution, i. e. a t-distribution with infinite degrees of freedom. In large samples this is not usually an issue but can be with smaller sample sizes. In that case, the corrected formula should be used (Lipsitz et al. 2002). Relative Increases in Variance (RIV/RVI): Proportional increase in total sampling variance that is due to missing information (V B V B / m /V W ). For example, the RVI for write is 0.048, this means that the estimated sampling variance for write is 4.8 larger than its sampling variance would have been had the data on write been complete. Bottom line: Variables with large amounts of missing and/or that are weakly correlated with other variables in the imputation model will tend to have high RVI39s. Fraction of Missing Information (FMI): Is directly related to RVI. Proportion of the total sampling variance that is due to missing data (V B V B / m / V T ) . It39s estimated based on the percentage missing for a particular variable and how correlated this variable is with other variables in the imputation model. The interpretation is similar to an R-squared. So an FMI of 0.046 for write means that 4.6 of the total sampling variance is attributable to missing data. The accuracy of the estimate of FMI increases as the number imputation increases because varaince estimates become more stable. This especially important in the presence of a variable(s) with a high proportion of missing information. If convergence of your imputation model is slow, examine the FMI estimates for each variables in your imputation model. A high FMI can indicate a problematic variable. Bottom line: If FMI is high for any particular variable(s) then consider increasing the number of imputations. A good rule of thumb is to have the number imputations (at least) equal the highest FMI percentage. Relative Efficiency: The relative efficiency (RE) of an imputation (how well the true population parameters are estimated) is related to both the amount of missing information as well as the number ( m) of imputations performed. When the amount of missing information is very low then efficiency may be achieved by only performing a few imputations (the minimum number given in most of the literature is 5). However when there is high amount of missing information, more imputations are typically necessary to achieve adequate efficiency for parameter estimates. You can obtain relatively good efficiency even with a small number of m. However, this does not mean that the standard errors will be well estimated well. More imputations are often necessary for proper standard erro r estimation as the variability between imputed datasets incorporate the necessary amount of uncertainty around the imputed values. The direct relationship between RE, m and the FMI is: 1/(1FMI/ m ) . This formula represent the RE of using m imputation versus the infinte number of imputations. To get an idea of what this looks like practically, take a look at the figure below from the SAS documentation where m is the number of imputations and lambda is the FMI. Bottom line: It may appear that you can get good RE with a few imputations however, it often takes more imputations to get good estimates of the variances than good estimates of parameters like means or regression coefficients. After performing an imputation it is also useful to look at means, frequencies and box plots comparing observed and imputed values to assess if the range appears reasonable. You may also want to examine plots of residuals and outliers for each imputed dataset individually. If anomalies are evident in only a small number of imputations then this indicates a problem with the imputation model (White et al, 2010). You should also assess convergence of your imputation model. This should be done for different imputed variables, but specifically for those variables with a high proportion of missing (e. g. high FMI). Convergence of the proc mi procedure means that DA algorithm has reached an appropriate stationary posterior distribution. Convergence for each imputed variable can be assessed using trace plots. These plots can be requested on the mcmc statement line in the proc mi procedure. Long-term trends in trace plots and high serial dependence are indicative of a slow convergence to stationarity. A stationary process has a mean and variance that do not change over time. By default SAS will provide a trace plots of estimates for the means for each variable but you can also ask for these for the standard deviation as well. You can take a look at examples of good and bad trace plots in the SAS users guide section on quotAssessing Markov Chain Convergence quot. Above is an example of a trace plot for mea n social studies score. There are two main things you want to note in a trace plot. First, assess whether the algorithm appeared to reach a stable posterior distribution by examining the plot to see if the mean remains relatively constant and that there appears to be an absence of any sort of trend (indicating a sufficient amount of randomness in the means between iterations). In our case, this looks to be true. Second, you want to examine the plot to see how long it takes to reach this stationary phase. In the above example it looks to happen almost immediately, indicating good convergence. The dotted lines represent at what iteration and imputed dataset is drawn. By default the burn-in period (number of iterations before the first set of imputed values is drawn) is 200. This can be increased if it appears that proper convergence is not achieved using the nbiter option on the mcmc statement. Another plot that is very useful for assessing convergence is the auto correlation plot also specified on the mcmc statement using plotsacf. This helps us to assess possible auto correlation of parameter values between iterations. Let39s say you noticed a trend in the mean social studies scores in the previous trace plot. You may want to assess the magnitude of the observed dependency of scores across iterations. The auto correlation plot will show you that. In the plot below, you will see that the correlation is perfect when the mcmc algorithm starts but quickly goes to near zero after a few iterations indicating almost no correlation between iterations and therefore no correlation between values in adjacent imputed datasets. By default SAS, draws an imputed dataset every 100 iterations, if correlation appears high for more than that, you will need to increase the number of iterations between imputed datasets using the niter option. Take a look at the SAS 9.4 proc mi documentation for more information about this and other options. Note: The amount of time it takes to get to zero (or near zero) correlation is an indication of convergence time (Enders, 2010). For more information on these and other diagnostic tools, please se e Ender, 2010 and Rubin, 1987. Example 2: MI using fully conditional specification (also known as imputation by chained equations/ICE or sequential generalized regression ) A second method available in SAS imputes missing variables using the fully conditional method (FCS) which does not assume a joint distribution but instead uses a separate conditio nal distribution for each imputed variable. This specification may be necessary if your are imputing a variable that must only take on specific values such as a binary outcome for a logistic model or count variable for a poisson model. In simulation studies (Lee amp Carlin, 2010 Van Buuren, 2007), the FCS has been show to produce estimates that are comparable to MVN method. Later we will discuss some diagnostic tools that can be used to assess if convergence was reached when using FCS. The FCS methods available is SAS are discriminant function and logistic regression for binary/categorical variables and linear regression and predictive mean matching for continuous variables. If you do not specify a method, by default the discriminant function and regression are used. Some interesting properties of each of these options are: 1. The discriminant function method allows for the user to specify prior probabilities of group membership. In discriminant function only continuous variables can be covariates by default. To change this default use the classeffects option. 2. The logistic regression method assumes ordering of class variables if more then two levels. 3. The default imputation method for continuous variables is regression. The regression method allows for the use of ranges and rounding for imputed values. These options are prob lematic and typically introduce bias (Horton et al. 2003 Allison, 2005). Take a look at the quotOther Issuesquot section below, for further discussion on this topic. 4. The predictive mean matching method will provide imputed values that are consistent with observed values. If plausible values are necessary, this is a better choice then using bounds or rounding values produced from regression. For more information on these methods and the options associated with them, see SAS Help and Documentation on the FCS Statement . The basic set-up for conducting an imputation is shown below. The var statement includes all the variables that will be used in the imputation model. If you want to impute these variables using method different then the default you can specify which variable(s) is to be imputed and by what method on the FCS statement. In this example we are imputing the binary variable female and the categorical variable prog using the discriminant function method. Since they are both categorical, we also list female and prog on the class statement. Note: Because we are using the discriminant function method to impute prog we no longer need to create dummy variables. Additionally, we use the classeffectsinclude option so all continuous and categorical variables will be used as predictors when imputing female and prog . All the other variables on var statement will be imputed using regression since a different distribution was not specified. The ordering of variables on the var statement controls in which order variables will be imputed. With multiple imputation using FCS, a single imputation is conducted during an initial fill-in stage. After the initial stage, the variables with missing values are imputed in the ord

Estrategias De Negociacao Do Setor

Estratégias De Negociação Do Setor(As atualizacoes estao na secao de comentarios abaixo) O objetivo deste artigo e demonstrar um metodo relativamente simples de investir em ETFs. Foi escolhido um sistema de tendencias para manter os fundos investidos nos sectores actualmente dominantes do mercado. Um ciclo de revisao mensal foi escolhido para minimizar o tempo de compromisso da estrategia. Isto nao e hiper-day-trading ou qualquer coisa assim, mas e gestao ativa. Na verdade, como voce vai ver em breve, o sistema so troca de fundos cerca de 4 vezes por ano. Porque nos nao queremos todos os nossos ovos em uma cesta sempre teremos nossos fundos divididos entre dois setores do mercado. Mais precisamente, dois setores ou estilos. Este projeto comecou com a familia de 9 SET Sector SPDR ETFs. Uma familia de fundos criada para dividir as acoes do SP 500 em setores de mercado independentes. Sendo sub-conjuntos das acoes SP 500 e equidade ponderada, esses ETFs tendem a ser dominados por acoes de grande capitalizacao. Mas tampao grande nao e sempre onde voce quer ser assim que o estilo baseado em fundos Russell iShares foram adicionados para expandir as opcoes. Em retrospectiva, provavelmente teriamos apenas adicionado os ETFs Russell de pequena capitalizacao, mas incluimos todos os 12. Isso nos da 21 ETFs para exibir cada mes, cobrindo os principais setores de mercado e estilos. A proxima pergunta a ser respondida foi como classifica-los. Nos poderiamos fazer alguma tela complexa, mas nos so temos uma historia curta para backtest entao a decisao e feita para mante-lo simples e usar o retorno de seis meses. Neste site que equivale aos ultimos 126 dias de negociacao. Cada mes bem calcular o retorno total para estes 21 fundos durante os anteriores 126 dias (terminando no ultimo dia do mes anterior) e classificar os ETFs por este retorno em ordem decrescente. O primeiro mes bem comprar as duas primeiras posicoes, mas nos meses subsequentes bem manter uma posicao, desde que esteja no top 6. Isso nos mantem no topo trimestre para o terceiro do nosso universo e reduz interruptores de fundo. Se fizermos sair de uma posicao, ou ambos, bem comprar os fundos top que ja nao possuem. Se um posiiton e fechado bem apenas rolar esse dinheiro para a nova posicao. Se ambos estiverem fechados, divida os recursos entre os novos fundos. Este e um metodo de reequilibrio imperfeito mas economiza em taxas de transacao. ETFs sao relativamente novos a cena do investimento com a maioria que esta sendo criada apos 2000. A familia seleta do setor em nosso teste comecou negociar em 1998 atrasado quando os ETFs de Russell comecassem em cedo 2000. Como nos necessitamos 6 meses de historia de troca bem comecamos nosso backtest curto em 2 de janeiro de 2001. Voce pode ver na Tabela 1 como os fundos classificados para os primeiros 12 meses de nosso backtest. Tabela 1: Top 10 ETFs para cada mes de 2001 A classificacao e a partir do fechamento na ultima data de negociacao do mes anterior. O primeiro mes nos compramos as duas posicoes superiores, XLF e XLU, e nos seguramos estes ate que caam abaixo da posicao 6 em nossa tela. Seguindo as informacoes na tabela 1 voce vera que a partir do primeiro de marco XLF caiu para a posicao 8 desencadeando uma venda de que a exploracao e uma compra de IWN, que foi a posicao de topo que nao tinha ja. Em seguida, em maio XLU caiu para a posicao numero 7 e e substituido em nosso portfolio por XLB. IWN e XLB permanecem nas 6 posicoes superiores durante o restante do periodo mostrado na tabela 1 e bem em 2002. A tabela 2 mostra todos os comercios em nosso backtest junto com as datas e os retornos para aqueles comercios. O teste comecou em 1/2/2001 e terminou em 31/08/2005. Voce pode ver que 10 dos 16 comercios foram positivos com 9 outperforming o SPY durante o mesmo periodo de tempo. Pelo menos como importante para mim e que durante periodos de movimento significativo do mercado nosso modelo parecia superar. Quando o mercado foi discado, fomos mais, e quando o mercado foi para baixo, fomos para cima ou para baixo menos. Tabela 2: Setor de Selecao de Negocios Individual Fundo de SPDR - Setor de Selecao Financeira Fundo de SPDR - Utilitarios Fundo de Selecao Selecionada de Segmento SPDD - Setor SPDR Fundo - Utilidades Fundo iShares Russell 2000 Indice Fundo iShares Indice Russell 2000 Fundo iShares Indice Russell 2000 Value Select Sector Fundo SPDR - Setor Seleto de Saude Setor Setor SPDR - Setor Selecao de Energia Setor Selecionado SPDR Fundo - Utilitarios Setor Selecionado SPDR Fundo - Selecione o setor SPDR Fundo - Utilitarios O CAGR deste sistema foi 15,7 durante este periodo de tempo, enquanto o mercado retornou um anualizado 0,4. Nao quer dizer que esse desempenho vai continuar, mas e bom comecar a conhecer o seu sistema tem o potencial de significativamente superar o mercado. Mais estatisticas estao na Tabela 3. Tabela 3: Estatisticas do Modelo Como o grafico abaixo mostra este modelo quase dobrou em valor durante uma epoca em que o mercado era basicamente plano. Esse desempenho nao veio uniformemente, no entanto, como mesmo este modelo nao foi imune ao mercado de urso de 2002. Durante esse ano e novamente em 2003 este modelo experimentou declinios de mais de 20 de seus picos de valorizacao anteriores. Mas mesmo assim sua avaliacao ficou bem acima do que o SPY teria fornecido. Esse sistema de tendencias parece funcionar bem em fundos setoriais eo sistema e simples e direto. Os retornos de 6 meses podem ser calculados em uma planilha eletronica ou podem ser obtidos a partir deste site. Se voce tiver duvidas ou comentarios, fique a vontade para publica-los usando o formulario abaixo ou envie um e-mail usando o link na parte inferior da pagina. Eu pretendo publicar um sistema usando outros grupos etf no futuro. Se voce tem uma preferencia de familia ou outra sugestao, me avise. Disclaimers: Observe que esses resultados devem ser considerados hipoteticos, que os precos de fechamento usados ??podem nao ter sido atingidos na negociacao real e que nenhuma taxa de transacao esta incluida. Tambem reconhecer que o desempenho passado nao necessariamente prever o desempenho futuro e, portanto, voce deve executar sua propria due diligence antes de seguir esta ou qualquer outra estrategia de investimento. Comentarios atuais Estas paginas sao mantidas para fins de referencia e esta secao de comentarios esta encerrada. Comentarios gerais devem ser deixados usando o link abaixo no rodape. Obrigado. Publicado por hmTodd na quarta-feira, 09.3.14 11:11 am 2792 Novembro Update - Novembro foi outro mes solido para o mercado dos EUA, com o SPY retornando 3,0 e esta estrategia do setor retornando 4,0. Para o ano, esta estrategia ja retornou 29,8 vs 29,0 para o mercado amplo. Ambas as participacoes de carteiras, IWO e IWM, permanecem nas quatro primeiras posicoes de tela, portanto nao houve mudancas neste mes. - Hugh Postado por hmTodd em segunda-feira, 12.16.13 12:18 pm 1769 Atualizacao de outubro - O mercado continuou sua corrida em outubro com o SPY ganhando mais 4.6. Este modelo de estrategia nao conseguiu atingir essa meta ganhando um mero 1,8 para o mes. Para o ano, esta Estrategia Setorial ganhou 24,7 enquanto o amplo mercado ganhou 25,3. Ambas as participacoes de carteiras, IWO e IWM, permanecem nas tres primeiras posicoes de tela para que nao haja mudancas neste mes. - Hugh Postado por hmTodd na terca-feira, 11.5.13 10:20 1751 Setembro Update - O mercado teve uma corrida agradavel em setembro com o SPY ganhando 3.2. Esta estrategia modelo seguiu o exemplo, ganhando 3,0. Para o ano, esta Estrategia Setorial ganhou 22,6 enquanto o amplo mercado ganhou 19,7. Ambas as participacoes de carteiras, XLF e XLV, cairam no ranking da tela ao longo do mes e sao substituidas pelo ETF Russell 2000 Growth (IWO) e pelo Russell 2000 ETF (IWM). - Hugh Postado por hmTodd na terca-feira, 10.8.13 10:47 1744 Atualizacao de agosto - Esta Estrategia Setorial seguiu o mercado para baixo durante agosto, perdendo 3,9 enquanto o SPY perdeu 3,0. Para o ano, esta estrategia e agora ate 19, enquanto o mercado amplo dos EUA e de 16,0. As holdings atuais, XLV e XLF, estao classificadas 2 e 6, respectivamente no final do mes, portanto, nao ha mudancas. - Hugh Postado por hmTodd na quinta-feira, 09.5.13 12:23 pm 1729 junho / julho Atualizacao - Outra atualizacao de dois meses desta vez. Esta Estrategia Setorial perdeu 1,3 em junho, mas ganhou 5,4 em julho, enquanto o SPY teve respectivos retornos de -1,3 e 5,2. Para o ano, este modelo de carteira e agora ate 23,7, enquanto o mercado amplo e ate 19,6. As participacoes para este modelo foram inalteradas ate hoje, quando IWS tinha caido no ranking e esta sendo substituido com Healthcare (XLV). Ele se junta XLF que e atualmente 3 na tela. - Hugh Postado por hmTodd na quinta-feira, 08.1.13 16:20 1722 Atualizacao de maio - Esta Estrategia Setorial teve outro bom mes, retornando 3,8 enquanto o mercado amplo retornou 2,4. O leva o retorno y-t-d ate 19,1 para este portfolio modelo vs um 15,3 bom para o SPY. Mais uma vez, nossas participacoes de XLF e IWS ainda estao dentro das posicoes de tela superior por isso nao ha mudancas de carteira este mes. - Hugh Postado por hmTodd em terca-feira, 06.4.13 11:25 1712 April Update - Esta estrategia setorial retornou 2,0 para o mes de abril, enquanto o SPY retornou um identico quase 1,9. Para o ano ate agora esta estrategia tem um retorno de 14,7, contra 12,6 para o mercado amplo. XLF e IWS ainda estao dentro das posicoes de tela superior para que nao haja mudancas de carteira este mes. Aparentemente continuar a minha tendencia para o ano de postagem tarde, Hugh Postado por hmTodd na terca-feira, 05.14.13 11:49 1704 gtQuais sao os pesos para o RSf rankingsrnJean, a formula exata para a nossa medida RSf e proprietaria, mas e baseado em dados de retorno Para varios segmentos do ano passado, ponderada, relacionada ao mercado amplo, e, em seguida, finalmente, uma classificacao percentil e calculada. Eu sei que voce gostaria de mais especificidade, mas isso e tudo o que posso oferecer. Regards, Hugh Postado por hmTodd em terca-feira, 05.14.13 11:42 1703 Quais sao os pesos para os rankings RSf Postado por jean na segunda-feira, 05.13.13 17:31 1702 Jogesh, eu sugiro que voce baixar os 500 precos historicos e fazer o seu Propria avaliacao do sinal de 200 dias. Meu estudo ao longo de varias decadas mostra uma violacao dos 200 dias ma funciona melhor como um sinal de compra do que um sinal de venda. Naturalmente, um mercado de urso severo como 2000-2002 e 2008 sao excecoes a regra. Mas sempre ha excecoes. Postado por Tom no domingo, 04.21.13 20:29 1701 Late atualizacao para fevereiro e marco - Desculpe o lapso na atualizacao, vou fazer melhor para a frente. Foi um bom ano para esta Estrategia Setorial dos EUA, ganhando 12,5 nos primeiros tres meses do ano em que o SPY ganhou 10,5. A estrategia foi de 6,6, 1,5 e 4,0, respectivamente, nos tres primeiros meses. Todo o tempo em que a carteira de modelos realizou XLF e IWS. A partir do final de marco estes ainda eram os dois principais fundos na tela tao ainda nenhuma mudanca. - Hugh Postado por hmTodd em sexta-feira, 04.12.13 09:21 1699 Isso e ainda atualizado Postado por Dan Hannum na quinta-feira, 04.4.13 22:06 1697 E se combinarmos a mesma estrategia com ficar em dinheiro quando SP esta abaixo do seu 200 MA Postado por Jogesh na terca-feira, 04.2.13 01:06 1696 Janeiro Atualizacao - Esta Estrategia Setorial ganhou um bom 6,6 no mes de janeiro, enquanto o SPY ganhou um impressionante 5.1. Um bom comeco para o ano independentemente. XLF e IWS sao as holdings atuais e ainda estao classificados nas posicoes 1 e 2, respectivamente, portanto, nao ha mudancas neste mes neste portfolio de modelos. - Hugh Postado por hmTodd na quarta-feira, 02.6.13 14:46 1686 Ravi - Aparentemente eu tirei umas ferias pouco de postar, mas so por 1 mes. Me desculpe por isso. - Hugh Postado por hmTodd na quarta-feira, 02.6.13 14:35 1684 Obrigado Hugh e outros sao etfscreen - esta e muito melhor alternativa a abordagem de carteiras preguicoso para ppl. Que nao tem muito tempo para analisar acoes mrkt. Eu nao vejo suas atualizacoes para o mes de janeiro ou fevereiro - desfrutando de umas ferias agradaveis ??algum lugar -). Para ser um pouco mais seguro, voce pode adicionar um captcha a esta pagina. Publicado por Ravi na quarta-feira, 02.6.13 12:25 pm 1683 Atualizacao de dezembro - Esta Estrategia Setorial ganhou 2,0 no mes de dezembro, enquanto o SPY ganhou 0,9. Isso leva o total para o ano para um miseravel 2,8 enquanto o mercado amplo ganhou 16,0. Desde 2001 esta estrategia tem um CAGR de 6,2 em comparacao com 2,7 para o SPY. XLV e XLF sao as exploracoes actuais. XLV caiu no ranking da tela e sera substituido por IWS neste portfolio de modelos. - Hugh Postado por hmTodd na quarta-feira, 01.2.13 12:59 1664 Atualizacao de novembro - Esta Estrategia Setorial ganhou 1,1 no mes de novembro, enquanto o SPY ganhou 0,6. Para o ano, este modelo de carteira puxou de volta para o preto com um ganho de 0,8, mas ainda muito longe do ganho de mercado de 15,0. XLP e XLV sao as exploracoes actuais. XLP caiu nas fileiras da tela e sera substituido por XLF neste portfolio de modelos. Observe, este modelo de carteira sempre segue estritamente as regras e e sempre investido, mas cada um de nos e responsavel por nossas proprias decisoes de investimento e temos opcoes. - Hugh Postado por hmTodd em segunda-feira, 12.3.12 09:02 1652 Para Jim H. sua estrategia parecia boa em meus proprios backtests. Uma outra sugestao e fazer duas picaretas para o periodo de seis meses e duas picaretas para o periodo de tres meses. Backtests mostram resultados fortes. E quando um esta em uma queda o outro pode compensar. Postado por Tom na segunda-feira, 11.26.12 17:50 1650 Atualizacao de outubro - Esta Estrategia Setorial perdeu 1,1 no mes de outubro, enquanto o SPY perdeu 1,8. Para o ano, este modelo carteira perdeu 0,4 enquanto o mercado amplo ganhou 14,3. XLP e XLV sao as exploracoes atuais e ainda estao classificados 3 e 1, respectivamente, portanto, nao ha mudancas de carteira este mes. - Hugh Postado por hmTodd na quinta-feira, 11.1.12 13:31 1641 Obrigado pelos comentarios sobre o modelo. Eu suspeito que ambas as sugestoes tem merito. Ele quase sempre ajuda a suavizar os dados de back-end com uma media adequada, ea lista de fundos menos correlacionados tambem pode ser benefica. Atualizacao de Setembro - Esta Estrategia Setorial retornou 1,6 no mes de setembro, enquanto o SPY retornou 2,5. Isso leva os numeros y-t-d para 1,6 para este modelo e 16,4 para o mercado amplo. XLK e XLP foram as exploracoes no inicio do mes. XLK caiu agora para a posicao 8 em nossa tela e e substituido por XLV (Healthcare). - Hugh Postado por hmTodd em terca-feira, 10.2.12 05:11 1612 Eu executo varias estimativas preliminares, e parece que muitos fundos do setor realmente reduzem o desempenho devido a correlacao cruzada (acima de 0,7 em media). Escolher a metade dos setores menos correlacionados funcionaria. O mesmo se aplica a estrategia internacional. Eu acho que ainda melhores resultados poderiam ser alcancados usando media zero-correlacionado mix de GLD, ZROZ, IEV, SPY, IWM, QQQ, ILF e EPP. Apenas um melhor fundo seria selecionado a cada mes. Uma coisa que eu acho que e util: em vez de usar um unico preco de 126 dias atras, a media de tres precos de 147, 126 e 105 dias atras (ou equivalentemente, 7, 6 E 5 meses atras). Este calculo reduz o ruido na comparacao de 6 meses da taxa de variacao - pelo menos na parte de tras - e melhora a precisao. Postado por Jim H. na quinta-feira, 09.13.12 14:40 1596 Atualizacao de agosto - Esta Estrategia Setorial retornou 2,0 no mes de agosto, enquanto o SPY retornou 2,5. Isso leva os numeros y-t-d para -0,9 para este modelo e 13,6 para o mercado amplo. XLK e XLP estao atualmente em 3 e 2, respectivamente, em nossa tela, portanto, nao ha alteracoes neste momento. Eu aprecio os comentarios, contente alguem esta olhando. Tpoto, eu nao tenho tempo para uma atualizacao completa agora, mas acrescentarei que desde janeiro de 2001, esta estrategia setorial tem um CAGR de 6,1 vs. 2,6 para o SPY. - Hugh Postado por hmTodd na terca-feira, 09.4.12 12:32 1590 PODE VOCE FAZER UMA ATUALIZACAO THRU O 1H 2012 OBRIGADO Postado por TPOTO no sabado, 09.1.12 04:52 1583 Amar este site. Procurando por resultados de agosto. Publicado por James na quinta-feira, 08.30.12 07:52 am 1582 Atualizacao de julho - Esta estrategia setorial retornou 1,0 no mes de julho, enquanto o SPY retornou 1,2. Isso leva os numeros y-t-d para -2,8 para este modelo e 10,8 para o mercado amplo. XLF caiu agora para 9 no ranking da tela e sera substituido com o Staples do consumidor (XLP) como de proximo de hoje. Tecnologia (XLK) permanece na tela. - Hugh Postado por hmTodd na quarta-feira, 08.1.12 13:57 1543 Junho Atualizacao - Junho testemunhou uma recuperacao do mercado de maio, com o mercado e esta estrategia de teste retornando 4.1. Isso da ao SPY um ganho de 9,5 para o ano, enquanto esta estrategia ainda se atrasa com uma perda de 3,8 para o mesmo periodo. XLK e XLF estao atualmente classificados 1 e 2, respectivamente, na tela para que nao haja alteracoes de portfolio neste momento. - Hugh Postado por hmTodd em segunda-feira, 07.2.12 09:28 am 1490 Maio Atualizacao - Maio foi um mes ruim para o mercado e, da mesma forma, para esta estrategia do setor. Esta carteira modelo perdeu 7,7 ao longo do mes, enquanto o mercado amplo perdeu 6,0. Ate agora tem sido um mau ano para esta estrategia, que perdeu 7,5 ate agora, enquanto o SPY ganhou 5,2. XLK e XLF estao atualmente classificados 3 e 1, respectivamente, na tela para que nao haja mudancas de portfolio neste mes. - Hugh Postado por hmTodd em sexta-feira, 06.1.12 07:11 am 1409 Obrigado pela resposta. Voce esta certo. Precisa de mais estudo para entender melhor. A estrategia tem alto valor Postado por BC em segunda-feira, 05.7.12 14:32 1393 Para o registro, removendo XLF realmente caiu o CAGR por 0,1 para o periodo completo. Eu acho que podemos considera-lo sobre mesmo, mas eu nao iria cair XLF da tela sem mais estudo, que eu nao tenho tempo para fazer agora. Na verdade, eu nem olhei para o comercio por dados de comercio para ver as selecoes que foram feitas no lugar de XLF. - Hugh Eu estava pensando em fazer alguns testes alternativos sobre os dados que voce esta usando para tentar ver se eu posso obter qualquer modificacao estatisticamente significativa para a sua estrategia para trabalhar para um IRA Roth Foram os custos de transacao sao 0. E possivel para voce enviar-me os dados que voce tem de 2001 para a corrente de que foram os 10 melhores ETFs por mes. Algo como a Tabela 1 acima para cada ano seria otimo. Obrigado por Eric Yacko no sabado, 05.5.12 08:23 am 1391 Hugh, obrigado por manter esta estrategia em andamento. Meu unico comentario sobre XLF e que assim que as pessoas descobrem que algo nao esta funcionando, ele entao comeca a funcionar. O que leva em um ciclo de mercado (2003-2007) normalmente nao leva no proximo ciclo. XLFs dia tem que vir. Obrigado. Postado por Tom na sexta-feira, 05.4.12 18:30 pm 1390 Se eu remover XLF, me pergunto o que vai mostrar um backtest. Se a remocao de XLF leva a um melhor desempenho, talvez considere remover XLF da lista. Estou muito curioso. Como a mercado, esta Estrategia Setorial deu alguns ganhos neste mes e perdeu 1,8 enquanto o mercado amplo perdeu 0,7. Para o ano este modelo de carteira e agora ate um magro 0.2, enquanto o SPY e ate um bom 11,9. XLK e XLF estao atualmente classificados 2 e 3 na tela, portanto, nao ha mudancas de carteira este mes. - Hugh Postado por hmTodd na terca-feira, 05.1.12 13:39 pm 1387 BC disse - gtIt parece que XLF nao fornece lucro razoavel nesta estrategia. Quando o mercado retorna de perda, a estrategia ira escolher XLF. SPY ou mercado bordo vai lucrar muito melhor do que XLF. Estou correto Revisando os comercios um poderia definitivamente chegar a essa conclusao. Quatro operacoes XLF desde 2001: Data de Entrada Data de Saida XLF SPY 2001-01-02 2001-03-01 -4.2 -3.3 2002-11-01 2003-01-02 0.2 1.4 2009-09-01 2010-01-04 6.3 14.3 2012-04-02 2012-04-30 -3.1 -1.4 Todas as recomendacoes baseadas nesta observacao Postado por hmTodd em terca-feira, 05.1.12 13:35 pm 1386 Parece que XLF nao fornece lucro razoavel nesta estrategia. Quando o mercado retorna de perda, a estrategia ira escolher XLF. SPY ou mercado bordo vai lucrar muito melhor do que XLF. Estou correto Postado por BC em segunda-feira, 04.30.12 14:40 pm 1385 Atualizacao de marco - Esta Estrategia Setorial ganhou 2,3 ??durante o mes de marco, enquanto o SPY ganhou 3,2. Isso foi suficiente para puxar esta estrategia em territorio positivo para o ano, mas em 2.0 e muito longe dos mercados amplo retorno 12,7. XLI caiu para a posicao 7 por isso esta sendo substituido por XLF (financeiros), que se junta XLK (tecnologia) neste portfolio de amostra. - Hugh Postado por hmTodd na segunda-feira, 04.2.12 13:30 pm 1353 Atualizacao de fevereiro - Esta Estrategia Setorial ganhou 2,3 ??durante o mes, enquanto a recuperacao do mercado amplo ganhou 4.3. Para os dois primeiros meses do ano o SPY agora ganhou 9,2 e esta estrategia mostra uma perda de 0,3. Com a continuacao da recuperacao, os fundos defensivos estao subestimando os demais segmentos de mercado. Neste sentido, XLP e XLU, os dois fundos atualmente mantidos neste portfolio de amostra, cairam no ranking da tela e serao substituidos por XLK (Tecnologia) e XLI (Industrials) a partir de hoje fechar. - Hugh Postado por hmTodd na quinta-feira, 03.1.12 07:06 am 1324 Janeiro Update - Esta Estrategia Setorial comecou o ano posicionado conservadoramente, que estava no lugar errado para um mes forte. Esta estrategia perdeu 2.5 segurando XLU e XLP enquanto o mercado amplo ganhou 4.6. Isso doi, e esses dois fundos ainda estao dentro das seis posicoes de tela, entao nao ha mudancas neste momento. - Hugh Postado por hmTodd em quarta-feira, 02.1.12 08:50 1302 Eu prefiro relativamente simples indicadores de mercado amplo para o tempo. Um simples seria o SPY acima ou abaixo de seus 200-dia SMA. Outra seria olhar para os dados New High / New Low. Geralmente, se houver mais altas novas do que novas baixas ultimamente, entao os retornos serao bons. Considere um 12-15 dias EMA de NHNL sendo positivo ou negativo como em stockcharts / h-sc / uisNAHLpDb5g0idp23977273947 Postado por hmTodd em quarta-feira, 01.4.12 07:40 am 1286 Obrigado pela opiniao. Voce disse, O que parece funcionar melhor e ter um indicador de mercado amplo para sinalizar mudancas entre telas de titulos e titulos. Qual o indicador que voce sugere eu havent visto quaisquer confiaveis. Agora, parece, na minha opiniao, que os lacos estao perto de seu pico. Com base em olhar para varios curto, medio e longo prazo MACD osciladores. Outra coisa que eu acho que iria melhorar os resultados, como um casal outros ja mencionados sao stop loss. Penso que definir uma parada perda aprox. 2 abaixo da media movel de 200 dias pode melhorar os retornos, e evitar um episodio de 2008 acontecendo. Eu penso que uma vez que um ETF bate a PARADA, deve eliminado automaticamente como uma opcao por um mes. De minha compreensao, qualquer coisa sob o MA de 200 dias provavelmente nao e bom para ser investido em, entao talvez naquele tempo BOND ETFs pode ser uma exploracao muito melhor. Postado por Eric em terca-feira, 01.3.12 18:17 pm 1285 Atualizacao de dezembro - Esta Estrategia Setorial terminou o ano com um ganho de 3.2 agradavel em dezembro, enquanto o SPY ganhou 1,0. Para 2011 este modelo de carteira retornou 9,6 enquanto o amplo mercado ganhou 1,9. Desde 2001, esta estrategia teve um CAGR de 6,5 vs 1,6 para o SPY. XLU e XLP ainda sao os fundos mais bem classificados nesta tela para que nao haja alteracoes de portfolio neste momento. - Hugh Postado por hmTodd em terca-feira, 01.3.12 09:16 1283 Eric, fundos de obrigacoes ou fundos de accoes de curto pode definitivamente beneficiar retornos. No entanto, eu nao tive boa sorte apenas adicionando titulos para a tela. Eu nao tenho resultados na frente de mim para compartilhar, mas geralmente o tempo que leva para os titulos a subir para o topo e, em seguida, cair no ranking resulta em perdas pelo menos tao grande como a realizacao das acoes atraves da maioria das reducoes. O que parece funcionar melhor e ter um indicador de mercado amplo para sinalizar mudancas entre telas de titulos e titulos. Mais uma vez, sem dados na frente de mim para compartilhar no momento, entao leva-lo para o que vale a pena (nao muito). Concordo com as suas preocupacoes sobre a semelhanca dos fundos de obrigacoes. Existem mercados em potencial onde voce quer evitar mesmo o Tesouro dos EUA. Tudo o que disse, eu acho que voce esta certo para explorar maneiras de trazer bonos (etc) para o portfolio. Lembre-se que esta e a opiniao de um homem e que a opiniao nao deve ser considerada uma recomendacao ou aconselhamento financeiro. Voce acha que adicionando BOND etfs para o Screener iria produzir melhores resultados que eu vi alguem mencionou que adicionou fundos de obrigacoes para o ETF e didnt get esmagado em 2008. Eu adicionei todos os ETFs BOND Vanguard Para a minha propria tela de Vanguard ETFs e curiosamente o top 3 ETFs sao todos os fundos de obrigacoes. O fundo de acoes mais alto e o setor de servicos publicos. Estou pensando em investir tudo em ETFs Bond nao seria sabio, uma vez que ha alta sobreposicao entre os fundos, e todos sao fundos de tesouraria de longo prazo. VGLT - 100 Tesouraria de longo prazo, BLV - 50 empresas e 50 tesourarias, VCLT - 100 Long Term Corporate, EDV - 100 Tesouraria de 20 a 30 anos. A ordem deles EDV, VGLT, BLV, VCLT, entao utilitarios (VPU). Estou pensando em escolher EDV, VCLT e, em seguida, Utilitarios para alguma diversificacao de capital e dando a sua estrategia de ir. Minha regra de ouro sera: Escolhendo o top 3 e mante-los enquanto eles estao no top 7. Alem disso, nao mais de 2 de 3 sendo fundos de obrigacoes de longo prazo. Se todos os 7 primeiros sao fundos de obrigacoes, porem, vou com isso. Os titulos de prazo intermedio sao os seguintes apos Utilities nos pontos 6 e 7. Spot 8 e Consumer Discricionaria. Qual e a sua opiniao sobre esta estrategia com ligacao adicional possivel exposicao dada a sua relativa forca como de tarde. Postado por Eric na quinta-feira, 12.29.11 19:30 pm 1276 Obrigado por um grande recurso. Eu estava interessado nas discussoes sobre a adicao de uma media movel. Voce ja teve a chance de experimentar essa ideia e, em caso afirmativo, como isso seria incorporado na estrategia do setor para melhor vantagem Publicado por Robert na quarta-feira, 12.7.11 17:48 1263 Atualizacao de novembro - Esta estrategia setorial ganhou um ganho De 1,0 em novembro, enquanto o SPY perdeu 0,4. Para o ano tem agora um ganho de 6.2 contra um ganho de 0.8 para o mercado largo. XLV agora caiu para a posicao 7 na tela e sera substituido por XLP como de hoje fechar. A XLU permanece neste portfolio de amostras. - Hugh Postado por hmTodd na quinta-feira, 12.1.11 13:01 1259 Outubro Update - Aparentemente eu nao postei as atualizacoes de outubro, e foi um bom mes. Esta estrategia sectorial subiu 4,7 enquanto o SPY subiu 10,9. Para o ano, o portfolio de modelos e de 5,2 vs 1,3 para o mercado amplo. Atualmente, nao tenho as posicoes atualizadas, mas vou editar este post quando eu puder obte-las. - Hugh p. s. - XLU e XLV permaneceram dentro dos 6 pontos superiores da tela assim la nao eram mudancas. Postado por hmTodd na terca-feira, 11.22.11 12:09 1255 wheres a atualizacao Oct. Love the site Postado por james na quinta-feira, 11.17.11 12:56 1254 Gostaria de acessar os dados do modelo como uma planilha do Excel. Postado por Michigander em sexta-feira, 10.21.11 15:28 pm 1238 Eu realmente gosto do seu site. Existe alguma chance que voce poderia postar uma planilha dos retornos historicos que eu nao sei se voce tem que disponivel, mas seria muito util para fazer graficos e rastreamento retorna. Postado por Rob na segunda-feira, 10.17.11 00:47 1236 Atualizacao de setembro - Esta estrategia do setor foi prejudicada pela queda de setembro, mas nao como o amplo mercado. Esta carteira modelo perdeu 2,3, enquanto o SPY perdeu 6,9. Isso leva esta estrategia para baixo para 0,4 para o ano ate a data, eo SPY para um -8,7. As exploracoes de XLV e XLU do modelo ainda estao nos 3 primeiros slots de tela, portanto, nao ha alteracoes neste momento. - Hugh Postado por hmTodd na segunda-feira, 10.3.11 08:54 1228 Eu nao vou ser capaz de atualizar as tabelas de desempenho da estrategia por alguns dias. As paginas de atualizacao foram atualizadas pela ultima vez no inicio de julho, em sectorstrategyupdate e intlstrategyupdate. Eu pessoalmente gosto dos fundos de peso igual, mas a liquidez nao e tao grande em alguns deles. Ive nao backtested a estrategia especifica usando fundos de peso igual. Postado por hmTodd na segunda-feira, 10.3.11 08:40 1227 Hugh, Alguma chance de estender os graficos de desempenho para o setor e metodos internacionais, talvez ate os resultados mais recentes Tambem, deve igual fundos ponderados, como RSP, ser adicionado ao seu 21 universo de acoes como eles estao disponiveis Bob Postado por Bob no domingo, 10.2.11 15:07 1226 Alguem pode me dizer o que o script e para a estrategia do setor antigo Postado por corretor no domingo, 09.25.11 15:59 1224 Atualizacao de agosto - Agosto foi um mes dificil e nossas carteiras modelo sofreram com ele. Esta Estrategia Setorial perdeu 5,6 durante o mes, quase coincidindo com o amplo mercado 5,5 declinio. Para o ano, esta estrategia ainda esta acima de 2,8, enquanto o SPY esta para baixo 1,9 a partir de 8/31. Durante o mes XLE caiu fora dos entalhes superiores e foi substituido neste modelo por utilidades (XLU) como do fim em 9/1. Para esclarecer as regras, tomamos a classificacao ate o final do mes. A tabela de classificacoes atuais e padrao para os dados atuais e se voce estiver olhando para aquela tabela no primeiro do mes, talvez seja necessario selecionar os dados de fechamento previos. - Hugh Postado por hmTodd em sexta-feira, 09.2.11 07:43 1217 Tom. Muito obrigado pela entrada Postado por Paul na quinta-feira, 08.18.11 10:40 am 1207 Para Paul: Eu encontrei minha planilha. Eu usei 30 vanguardismo, incluindo seus setores, capitalizacao como grande crescimento, varios fundos internacionais, incluindo o Pacifico e mercados emergentes, alem de um numero de bonds bond. A ideia era ir com o top 3 e segurar, enquanto eles estavam no top seis. Preservacao de riqueza teria ocorrido naturalmente nesta configuracao durante o 2008 urso como titulos superados acoes. Devido a novidade dos fundos Vanguard o backtest comecou em meados de 2004 e continuou neste estudo ate agosto de 2010. O resultado foi a carteira foi ate 85 (se meus calculos estao corretos) nesse periodo de tempo. Sua ideia vai funcionar. Mas na minha opiniao, voce precisa de algo para preservar o capital. Eu evitei o moedor de carne de 2008-09 porque eu fui mastigado em 2002 e tive que planejar um esquema de preservacao. Muitas felicidades. Postado por Tom na terca-feira, 08.16.11 03:56 1206 Para: Tom. Obrigado pelos comentarios. Vanguard tem 38 ETFs que estou ciente de. Que tal essa ideia. Eu classificar os 8 com o menor volume medio, classificar os restantes 30 e, em seguida, escolher o top 2 com base em resultados de 6 meses e ver uma vez que cai do top 6 Desde Im lidar com 30 ETFs em vez de 21, talvez eu Deve escolher o top 3 em vez de 2 Postado por Paul em segunda-feira, 08.15.11 07:15 1205 Para Paul re Vanguard: Eu tinha uma ideia semelhante a sua (qualquer coisa vale a pena verificar), fez um backtest manual ha um ano usando O etfs Vanguard e descobriram que eles tem um resultado semelhante ao spdrs. Eles sao equilibrados um pouco diferente, mas funciona. Um problema com Vanguard embora e seu volume muito mais magro que pode aumentar o deslizamento. Voce tambem pode considerar adicionar seus outros etfs (dividendo e bond etfs) na mistura. Bond etfs subiu para o topo durante o urso de 2008 e deu-lhe preservacao de capital. Postado por Tom na segunda-feira, 08.15.11 03:55 am 1204 Alguem tentar esta estrategia usando Vanguards livre ETFs Eu acho que os resultados seriam semelhantes, mas sem as comissoes. Postado por Paul no domingo, 08.14.11 12:14 pm 1203 Eu mantive XLE e substituido IWP com XLP. O que estou faltando com a lista acima ligada e um ranking de retorno de 6 meses eu mostrei IWP como nono. Quero ficar com a equipe de 6 sobre 6 Postado por panico generalizado na segunda-feira, 08.1.11 19:33 1200 atualizacao de julho - Esta estrategia do setor perdeu 1,2 durante o mes de julho, enquanto o SPY perdeu 2,0. Para o ano, esta estrategia retornou 8,9, enquanto o amplo mercado voltou 3.8. As participacoes atuais de IWP e XLE ainda estao dentro das 6 posicoes superiores assim que nao ha nenhuma mudanca este mes. - Hugh Postado por hmTodd em segunda-feira, 08.1.11 08:34 1198 Brian - O link no canto superior direito desta pagina para Rankings atuais e o lugar para olhar. Essa tabela e classificada por retorno total de 6 meses, que e a medida em que esta estrategia se baseia. Obrigado pela pergunta - Hugh. Posted by hmTodd on Monday, 08.1.11 08:29am 1197 How do I tell what are the top ETFs as the table on your Current Ranking page does not match Table 1 on your ETF Sector Strategy page I havent observed your Current Ranking page long enough to know if the order in which they are listed changes. It is not clear because the ETF at top does not appear to have the highest RSf or highest return. Thanks, Brian Posted by Brian on Sunday, 07.31.11 11:09am 1195 Thanks for updating the records. This is such a simple strategy. One could have done a simple hedge (hedge if under both the 100ma and 200ma) and avoided the carnage in 2008 that would have produced even more phenomenal results with something as simple as this. Having reviewed and backtested all kinds of strategies I keep coming back to a simple strategy like this incorporating a hedge factor. Thanks again for the website. P. S. Im trying to adapt a similar strategy using Fidelitys sector mutual funds. If anyone has any suggestions, please email at pdcpastortgmail. Obrigado. Posted by Tom on Sunday, 07.3.11 09:12am 1186 June Update - This sector strategy lost 1.8 during the month of June, while the SPY lost 1.2. For the year, this strategy is still outperforming the broad market with a 10.3 return, vs. 5.9 for the market. The current holdings of IWP and XLE are still within the top 6 positions so there are no changes this month. For those interested, I have updated some longer term stats at sectorstrategyupdate. Hugh Posted by hmTodd on Friday, 07.1.11 08:17am 1184 Is it possible to update the chart-Sector Strategy vs SPY to 2011 Im interested in the last six years. Posted by reedlee on Saturday, 06.25.11 07:23am 1183 Rich, Thanks for catching that. Ive corrected both the model and SPY returns for ytd. - Hugh Posted by hmTodd on Thursday, 06.2.11 07:58am 1182 You quoted the Market as up 2.1 for the year in your May update. The SP is up over 5 YTD Posted by Rich on Thursday, 06.2.11 07:23am 1181 Tom, Thanks for the kind comments. The returns do include dividends. A return is a return whether it comes from dividends or capital appreciation. Thanks, Hugh Posted by hmTodd on Thursday, 06.2.11 07:14am 1180 Especially good website with lots of good educational tools. Question: do the annual results for sector include dividends I assume they do but would appreciate input from anyone on this. Obrigado. Posted by Tom on Thursday, 06.2.11 06:13am 1179 May Update - (Corrected) This U. S. sector strategy lost 2.2 during the month of May, while the SPY lost 1.1. For the year, this strategy is still outperforming the broad market with a 12.3 return, vs. 7.7 for the market. The current holdings of IWP and XLE are still within the top 6 positions so there are no changes this month. Hugh Posted by hmTodd on Thursday, 06.2.11 04:44am 1177 April Update - During the month of April this model strategy gained 2.2 while the SPY gained 2.9. For the year, this strategy has gained 14.8 while the broad market has gained 9.0. The current holdings of IWP and XLE are still within the top 6 positions so there are no changes this month. Hugh Posted by hmTodd on Monday, 05.2.11 07:38am 1165 I had somehow missed Richard Ls post, sorry about that. 1. What role (if any) do stop-loss orders play in your methodology. - gt None. This strategy demonstrates a simple methodology of buying the top ranked funds and holding for a month. There are many ways to improve this strategy, but they add complexity. 2. How did you fare during the market meltdown of 2008 - gt This strategy, not well. This strategy was down 50 from peak to trough, about the same as the SPY. The SPY has recovered slightly better as well, it is still down about 15 and this strategy is still off its peak a little over 20. I wouldnt bet on which will recover first, though. 3. Do you use any form of overall market timing model to tell you whether or not to be in the market or in cash - gt This strategy is always in the market, 100 invested. I answered these in reference to this strategy because we each bring our own experiences and perspectives to the market and the goal of presenting the strategy was as a model. As I stated above, this strategy can be improved on, as can any strategy. Posted by hmTodd on Wednesday, 04.27.11 07:46am 1164 My questions would be the same as 1162 can I ask what was your answers to his questions. Thanks Posted by J-Rod on Wednesday, 04.27.11 05:43am 1163 1. What role (if any) do stop-loss orders play in your methodology. 2. How did you fare during the market meltdown of 2008 3. Do you use any form of overall market timing model to tell you whether or not to be in the market or in cash GOOD SITE. Obrigado. Posted by Richard L. on Thursday, 04.21.11 12:20pm 1162 March Update - Im a little late with this update, sorry about that. The SPY treaded water in March, returning 0.0 while the model strategy had a positive 1.8 return. For the year, the broad market has returned 5.9 while this portfolio has returned 12.3. The current holdings of IWP and XLE are still within the top 6 positions so there are no changes this month. Hugh Posted by hmTodd on Sunday, 04.3.11 11:48am 1152 The RSf value seems to be a very powerful tool, but what exactly is it I seem to recall seeing someplace that that it was a measure of the ETFs strength relative to the market. Is that correct What timeframe is it measured against Can you share the calculation Posted by Bob on Thursday, 03.10.11 14:44pm 1150 Posted by dexthoftred on Saturday, 03.5.11 15:43pm 1149 Jerry, Common sense would imply that if one has a system that is net positive then the CAGR would increase along with volatility by using leverage. However, leveraged funds have some peculiarities that might affect this and I havent backtested it to get a judge of the performance. Therefore, I would be cautious and do some testing before proceeding down that road. Hugh Posted by hmTodd on Thursday, 03.3.11 12:09pm 1148 Would not my performance be significantly better if I used the corresponding LEVERAGED etfs vs your non-leveraged etfs Posted by Jerry on Thursday, 03.3.11 11:08am 1147 Ive been visiting your blog for a while now and I always find a gem in your new posts. Obrigado por compartilhar. Posted by Arreceibind on Wednesday, 03.2.11 09:59am 1146 Ive been visiting your blog for a while now and I always find a gem in your new posts. Obrigado por compartilhar. Posted by auto wreckers on Tuesday, 03.1.11 18:23pm 1145 February Update - The SPY has now had two strong months in a row, as has this strategy. For the month, the SPY returned 3.5 and this model portfolio returned 5.7. For the year, the numbers are 5.9 and 10.4, respectively. Our holdings of IWP and XLE are still within the top 6 screen positions, with XLE at 1, so there will be no changes at this time. Hugh Posted by hmTodd on Tuesday, 03.1.11 12:21pm 1142 Yes, you can expect some updates fairly soon. There are several ideas being considered and Im not ready to decide it at the moment. Thanks for your support. Posted by hmTodd on Wednesday, 02.16.11 14:02pm 1124 I have been following your strategy page for a while. Will you consider updating the list of ETF after so many changes in financial market Will some ETFs start to become important, more fundamental or attractive than before Posted by BC on Wednesday, 02.16.11 12:39pm 1123 Thanks a bunch. That was helpful Posted by rcmst on Tuesday, 02.1.11 15:55pm 1104 January Update - The SPY started the year with a 2.3 monthly gain, its best start since 2006. Meanwhile, this strategy started the year with a 4.4 gain, also the best since 2006. The current holdings of IWP and XLE are still in the top two screen positions so there will be no changes at this time. Hugh Posted by hmTodd on Tuesday, 02.1.11 12:05pm 1102 RSf or Rtn-6mo, which is better Ive not run any recent formal comparisons, but generally Ive found RSf to give more consistent results. Ulcer Index is similar to a Standard Deviation but calculated using percent drawdowns. The benefit being that a big increase in value is not a negative, where it is with Standard Deviation. See Investopedia or Google for more details. Exposure is simply the percent of equity-time that is invested. If cash is ever carried then the Exposure will drop below 100. A model that is always invested will show 100 Exposure (to the market). Posted by hmTodd on Wednesday, 01.26.11 07:39am 1097 Hey Thanks for a wonderful job especially with the new screener. Mantem. I have a couple of questions: 1. I noted that for the Ameritrade Commission-Free screen that you did in your blog of 20 Jan 2011, you presumably used the listing sorted out by RSf. But for your sector and international strategy, you are using a listing sorted out by 6 mths returns. Which in your view is preferable Or are they the same 2. What is the Ulcer Index in the backtest results What does the Exposure mean Thanks. Posted by rcmst on Tuesday, 01.25.11 15:34pm 1094 Herb askedgtWhy did you choose 6 month return Did you back test 3 month return Six month had a history of working well with similar models when trading stocks. This was confirmed by backtests for ETFs. As mentioned in the December update, this strategy has had a CAGR of 6.2 since Jan, 2001, while the SPY has had a CAGR of 1.5. Change the return to 3-month and the CAGR drops to 2.9. But, there is a lot of noise in single backtests of these type models and most of that difference is from the 2001-2002 years. Hugh Posted by hmTodd on Saturday, 01.8.11 08:08am 1087 Why did you choose 6 month return Did you back test 3 month return Posted by Herb on Friday, 01.7.11 18:27pm 1086 Tom, On the Screener page there is a link to a field definitions page that should help.(/screenerfields ) cGroup stands for Correleted Group. For details go to the home page and click the Top Fund Groups by RSf box. RRS is the Regression Relative Strength. It is based on the slope of a regression line through the log of the prices, and is converted to an annualized growth rate. It is comparable to the total return figures but incorporates all closing prices instead of just the beginning and ending prices, which makes it more stable. On the site we use a standard 21 market day month, so each day we drop a day and add a day. We need to work on a Terms page or FAQ page, or something. Thanks for you interest and hope this helps. Feel free to email me at the link on the bottom of the page if you would like more details. - Hugh Posted by hmTodd on Tuesday, 01.4.11 09:07am 1085 What is cGroup, RRS21, RRS42. 63,126,189,252 all mean on your Right Column settings and how are the rtn-1mo, rtn-3mo. ect calculated when you are in the middle days of a month I wish you had a terms page or something like hover over term and pop up definition would appear like when you hover over an ETF symbol. Posted by Tom on Monday, 01.3.11 22:38pm 1084 December Update - This Sector Strategy wrapped up the year with a 6.8 gain in December while the SPY returned 6.7. For the year, the strategy gained 23.9 compared to 14.6 for the broad market. The current holdings, IWP and XLE, are still near the top of the screen list so there will be no changes at this time. Looking back to the beginning of 2001, this strategy has grown with a CAGR of 6.2, compared to 1.5 for the SPY. Remember that past results are no guarantee of future results so do your own research. Have a Happy New Year, Hugh Posted by hmTodd on Monday, 01.3.11 07:43am 1083 Thanks, Hugh. I could manage to run this strategy with Amibroker with some modification. I could get result similar to yours. Ill be experimenting with some of the modifications suggested here. Posted by Ramo on Wednesday, 12.8.10 18:16pm 1035 Ramo asked about how I backtest these strategies - I developed a system a while back for testing these types of strategies when there was no commercial software available for such. It may not have all the bells and whistles of a commercial package but it works well for this particular purpose. I think Ive heard of people using Amibroker, but I dont remember them ever using a lower sell position like these screens do. Hope that answers your question. - Hugh Posted by hmTodd on Monday, 12.6.10 20:06pm 1028 How do you back test this strategy I am looking for some guidance in back testing this strategy using Amibroker or any other means. Posted by Ramo on Saturday, 12.4.10 07:47am 1023 Thanks for the update you work on this site is always appreciated Posted by Doug on Friday, 12.3.10 07:49am 1019 November Update - Yes, Im a little late with the updates this month, but here they are. The SPY ended at the same level in both October and November, so was a wash for the month. This Sector Strategy during that month gained a measly 0.2, so inline. For the year the strategy is now at 16.0 and the broad market, 7.4. The holdings have been XLU and IWP. XLU has dropped down the screen and was replaced by Energy(XLE) as of the close on the first day of the month. Wishing everyone a happy December. - Hugh Posted by hmTodd on Friday, 12.3.10 07:43am 1018 This model does not include the use of any sell stops. It trades only on the first of every month. Posted by hmTodd on Friday, 11.12.10 13:10pm 989 Do you use sell stops with this strategy If so, how do you determine where to place them Posted by Skookum on Thursday, 11.11.10 20:40pm 988 Nice to see all the comments and glad you all find the strategy thought provoking. SKA asked about how to start, whether to buy the top two positions or what. Ive heard from some people that preferred to be inline with what was posted here on the site, and from others that wanted to begin with the top two. Let me say that there is no one right answer. This strategy is very simple, and just tries to shift the odds in our favor. I would not predict which of these two options will outperform. Nilesh posted about variations to the base model and more stats. Ive done some work with moving averages that appears to reduce drawdowns. I have been wanting to get that published but am yet to get all the pieces together. Hopefully very soon. soypeKene is apparently spreading the word about the site. We always appreciate that. Thanks for your support, and remember that this is all presented for your intelligent and thoughtful review, and not as investment advice. - Hugh Posted by hmTodd on Friday, 11.5.10 13:58pm 983 I just book marked your blog on Digg and StumbleUpon. I enjoy reading your commentaries. Posted by soypeKene on Friday, 11.5.10 10:19am 982 Hello efbdddd interesting efbdddd site Posted by Pharmf714 on Thursday, 11.4.10 18:00pm 981 This is in deed great strategy and very helpful for average investor like me. Muito obrigado. Can you post more updated results on the back test. I was also wondering how this strategy worked if we add few more rules like exit when below 100 or 50 DMA and only enter any position when SPX above 100 or 50 dma. Also can the performance of this screen improve if we use secotor Pro shares. Once again thanks a lot it is very are to find something that will give you stable returns in this market without taking hugh risk. Posted by Nilesh on Thursday, 11.4.10 09:15am 980 if i were to start this month, do i go with the top 2 as of today ie XLB XLK Posted by ska on Wednesday, 11.3.10 22:48pm 979 October Update - October saw a nice continuation of a strong market and this Sector Strategy returned 2.5, while the SPY returned 3.8 over the month. Year to date, this strategy has returned 15.8 while the broad market has returned 7.4. The current holdings of XLU and IWP are currently ranked 1 and 5, respectively, so there will be no changes this month. Hugh Posted by hmTodd on Saturday, 10.30.10 09:12am 976 Ive been visiting your blog for a while now and I always find a gem in your new posts. Obrigado por compartilhar. Posted by ubxcjbwr on Friday, 10.29.10 21:59pm 975 Posted by Pharmd774 on Wednesday, 10.27.10 23:58pm 974 Hello edbeded interesting edbeded site Posted by Pharmg592 on Wednesday, 10.27.10 23:58pm 973 Posted by Pharmg762 on Wednesday, 10.27.10 21:12pm 972 Hello gfbabfe interesting gfbabfe site Posted by Pharme22 on Wednesday, 10.27.10 21:12pm 971 One minor difference on the calculation. We use standard 21 day months on this site so the 6 month term would be 126 trading days. Otherwise I think you have it. But remember we use prices adjusted for both splits and distributions. Hugh Posted by hmTodd on Thursday, 10.21.10 19:32pm 970 Great website. Just want to be sure I have the sort process correct. Take the close of the last day of the latest month minus the close of the last day of the month, six months back. Then calculate the percent gain or loss and rank them accordingly. Is that all there is to it Thank You. Johan77 Posted by Johan77 on Thursday, 10.21.10 17:24pm 969 This is one amazing site - I want to thank you. Posted by Jeff on Wednesday, 10.20.10 09:12am 968 Posted by gfdggdfg on Monday, 10.11.10 17:10pm 967 You certainly deserve a round of applause for your post and more specifically, your blog in general. Very high quality material Posted by adwareuosef on Sunday, 10.3.10 03:24am 966 September Update - First, thanks for the positive comments and I am glad that there are several of you that find this useful. Now to the results. In a month where the SPY gained 9.0 this sector strategy gained 10.3. For the year this strategy is now up 13.0 while the broad market is up 3.5. As of yesterdays close both IWS and XLI had dropped out of the top 6 screen positions as measured by 6 month return. They will be replaced, as of todays close, by the top two on the screen which are Utilities(XLU) and Mid-cap Growth(IWP). Seems like a strange combination to me, but thats what the screen shows. Have a good October. Hugh Posted by hmTodd on Friday, 10.1.10 07:56am 964 Awesome Blog. I add this Blog to my bookmarks. Posted by antivirusfuyyh on Friday, 10.1.10 05:51am 963 I just book marked your blog on Digg and StumbleUpon. I enjoy reading your commentaries. Posted by carauction5227 on Tuesday, 09.28.10 13:17pm 962 Keep up the good work. Posted by viewer on Thursday, 09.23.10 15:26pm 961 August Update - This sector strategy lost 5.7 during the month of August while the broad market lost 4.5. For the year this strategy is now up 2.4 while the SPY is down 5.1. The holdings are unchanged at MidCap Value(IWS) and Industrial(XLI). Hugh Posted by hmTodd on Wednesday, 09.1.10 12:32pm 958 RickJ asked about performance numbers. Right now you will need to look back through the posts for the updates. Ill try to get something more recent posted. Posted by hmTodd on Wednesday, 09.1.10 12:30pm 957 Do you have any data regarding the performance of the sector strategy Posted by RickJ on Monday, 08.9.10 17:57pm 955 Thanks for the pointer to the screen for the Sector Portfolio. Is there a way to get the screener to give the same results Specifically, combining ETFs from different sources (Ishares, Powershares, etc). Also, it would be interesting if there was a section on the site for users to post their screen logic along with a description of what they ae tryingto accomplish. Posted by ETF Investor on Tuesday, 08.3.10 09:42am 954 July Update - This update will cover the past two months since I did not get an update posted a month ago. I apologize for that, and now realize more of you read this section than I thought. At the end of May this model strategy held MidCap Value(IWS) and Consumer Discretionary(XLY). At the end of June XLY dropped out of the top 6 screen positions and was replaced by the Industrial ETF(XLI). June was a bad month for the market, with the SPY down 5.2 and this model down 7.9. July has seen a rebound with the broad market up 6.8 and this sector strategy up 9.5. For the year, this model is now up 8.6 while the SPY is down 0.6. Holdings remain IWS and XLI since they occupy the top two screen positions. Some of you requested a screen definition for this strategy. There is a link at the top of this page to Current Rankings or you can go directly to sectorstrategyrank. Posted by hmTodd on Monday, 08.2.10 08:17am 951 Could you post the ETF SCREEN screen for this strategy. I have not been able to combine name fields like sector spdr and Ishares Russell I have been doing two separate screns but it would be nice to combine into one. Otherwise, great tool Posted by ETF Investor on Monday, 08.2.10 04:58am 950 is this area no longer updated Posted by bruce on Sunday, 08.1.10 19:00pm 949 You certainly have some agreeable opinions and views. Your blog provides a fresh look at the subject. Posted by vemma0216 on Sunday, 08.1.10 17:31pm 948 So for me the XLY and XLI were below their 200 dma so I went to cash. Posted by widespread panic on Monday, 07.5.10 06:26am 947 Ive been visiting your blog for a while now and I always find a gem in your new posts. Obrigado por compartilhar. Posted by buy vemma on Monday, 06.21.10 16:15pm 945 I just sent this post to a bunch of my friends as I agree with most of what youre saying here and the way youve presented it is awesome. Posted by Na Zdrowie on Monday, 06.7.10 23:42pm 944 May Update - This sector strategy lost 7.4 during the month of May while the broad market lost 7.9. For the year this strategy is up 7.7 while the SPY is down 1.9. The holdings are unchanged at MidCap Value(IWS) and Consumer Discretionary(XLY). Hugh Posted by hmTodd on Tuesday, 06.1.10 12:08pm 942 Have you tried to use highest return for three months instead of six months It seems to respond the market faster. It may need more trading. I wonder what you think What will happen if using stop for 5 loss This will reduce loss each month. Posted by Brian on Wednesday, 05.5.10 15:42pm 941 April Update - This sector strategy gained 5.2 in April while the SPY gained 1.5. For the year this strategy has gained 16.3 while the broad market has gained 6.6. The holdings are unchanged at MidCap Value(IWS) and Consumer Discretionary(XLY). Hugh Posted by hmTodd on Monday, 05.3.10 12:53pm 939 I just sent this post to a bunch of my friends as I agree with most of what youre saying here and the way youve presented it is awesome. Posted by lovect on Sunday, 05.2.10 14:28pm 938 I would propose that performance would have improved dramatically if short funds had been included in the universe of funds. Have you checked that Posted by Waymac on Friday, 04.23.10 13:06pm 937 March Update - This sector strategy gained 7.5 in March while the SPY gained 5.7. For the year this strategy has gained 10.6 while the broad market has gained 5.0. The holdings are unchanged at MidCap Value(IWS) and Consumer Discretionary(XLY). Hugh Posted by hmTodd on Thursday, 04.1.10 12:26pm 935 There have been a few requests for updated stats and charts. I had hoped to post a good bit of data with some refinements to the strategies but since everything is not ready Ill just post updated strategy results. See sectorstrategyupdate . Posted by hmTodd on Wednesday, 03.3.10 12:13pm 933 February Update - This sector strategy gained 5.2 in February while the SPY gained 3.1. For the year this strategy has gained 2.8 while the broad market has lost 0.6. The holdings are unchanged at MidCap Value(IWS) and Consumer Discretionary(XLY). Hugh Posted by hmTodd on Monday, 03.1.10 12:47pm 930 Hugh, will you be updating the performance graphs for the sector international strategies vs the SPY. I believe the drawdowns will be helpful especially for 2008. Thanks Posted by Earl on Sunday, 02.14.10 07:47am 929 A lot of information here. It is a little hard to interpret. What years in the past 10 has the strategy underperformed the SP. What was the performance in 2009. thank you. Posted by daniel hogan on Friday, 02.5.10 19:36pm 927 January Update - This sector strategy lost 2.2 in January while the SPY lost 3.6. The holdings are unchanged at MidCap Value(IWS) and Consumer Discretionary(XLY). This model finished last year with an 11 gain compared to a 26.4 gain for the broad market. Since 2001, this model has a CAGR of 4.1, compared to -0.3 for the SPY. Hugh Posted by hmTodd on Saturday, 01.30.10 10:23am 925 In addition to a moving average component, if the asset classes included cash since in some markets cash performs better then stocks (2008 for instance)I think the backtest models would then propel your strategy even farther ahead of the SP. Posted by Doug Nashif on Monday, 01.18.10 18:10pm 915 To answer a few questions: Doug suggested the inclusion of something like a 200 day MA. Ive done some testing on something along those lines and its improved returns and risk. I want to write it up and post it when time is available. Frank asked about using all sector funds. Ive found the results are better if the funds are not too directly correlated. If you include all sector funds I think performance might suffer without some filtering mechanism. Frank went on to ask about using this strategy with a fixed asset allocation. Im not a registered investment adviser so I cant make a personal recommendation. That said, I take it that some people carve out part of their equity position to devote to this and/or other strategies. Ive not done any backtesting on a bond specific strategy so I cant say with any certaintly how well that would work, but it sure makes sense. Posted by hmt on Monday, 01.11.10 15:02pm 893 Another question: How do you integrate this system into an overall investment strategy Does one keep a fixed asset allocation and select best ETFs within the asset classes For instance in a 60stocks/40bonds does one sort the fixed income group and pick the best bond ETF. Posted by Frank on Monday, 01.11.10 07:29am 892 Thanks for all the work. Have you looked at applying your technique to all the sector funds (All sector ETFs) This technique would have one invested in bear market funds. Posted by Frank on Friday, 01.8.10 13:19pm 890 Thanks for the great website and these two example strategys. They look like excellent ways to invest part or all of ones portfolio especially if stop loss protection and a 200 dma moving average qualification are included. Posted by Doug Nashif on Tuesday, 01.5.10 05:22am 889 December Update - This sector strategy gained 1.9 during the month of December, matching the return for SPY. For the year this strategy has returned 11.0 while the broad market gained 26.4. This model currently holds Financials(XLF) and MidCap Value(IWS). XLF has dropped in ranking and will be replaced in this model with Consumer Discretionary(XLY) at todays close. Hugh Posted by hmTodd on Monday, 01.4.10 18:34pm 886 November Update - This sector strategy gained 4.8 during the month of November while the broad market gained 6.2. For the year this strategy has returned 8.9 while the SPY has returned 24.0. This model currently holds Financials(XLF) and MidCap Value(IWS). These ETFs are still within the top screen rankings so there are no changes at this time. Hugh Posted by hmTodd on Tuesday, 12.1.09 08:17am 862 Posted by fJyIUOIvTzI on Thursday, 11.19.09 11:18am 860 Oct Update - This sample strategy lost 5.7 during the month of October while the broad market, as measured by SPY, lost 1.9. For the year this strategy has returned 4.0 while the SPY has returned 16.8. This model currently holds Financials(XLF) and MidCap Value(IWS). These are currently in screen postitions 1 and 4, respectively, so there are not changes at this time. Hugh Posted by hmTodd on Monday, 11.2.09 06:49am 843 Todd - Prior to finding your site, Ive played w/ several combinations of monthly averages. Im still in XLF and XLB as I started with just the nine sector funds, but I now rank IWR and IWM for some sml/mid cap w/out overkill. Picking one point of 6 months scared me but we were never far apart until yesterday. For 6 months I use 24 weeks instead of 126 days. Comparing the 10/22 close vs. wk 5/4, 1)XLK 2)IWR 7)XLF, wk 4/27, 1)XLF 2)IWR, wk 5/11, 1)XLF 2)IWR. Average the 3 weeks and you still have 1)XLF 2)IWR. Scary Im wondering if youve ever back tested moving averages. When I average 126 and 200 MA, 1)XLF 2)IWR. Great job, MIck Posted by Mick on Friday, 10.23.09 11:33am 842 Sept Update - This sector strategy returned 5.3 in the month of September while the SPY returned 3.5. For the year this strategy has returned 10.3 while the broad market has returned 19.1. This model currently holds Financials(XLF) and Materials(XLB). Materials has dropped in screen rank since last month and will be replaced with MidCap Value(IWS) as of todays close. Hugh Posted by hmTodd on Thursday, 10.1.09 08:43am 839 Thanks for the heads up. The months were incorrect but have now been changed. As for the SPY return, I believe the 15 ytd number is correct although it doesnt feel like it. The screen rankings are taken as of the close of the month and XLB was in position 2 as of 8/31. On 9/1 it would have been IWS. Thanks for paying attention. Hugh Posted by hmTodd on Thursday, 09.3.09 13:19pm 837 Just a heads up I think you have made a mistake on your July and August updates. First you refer to the July update under your August update and then you list an update for June under your July update. Then you say that ytd the SP 500 is up 15 through August. I dont think that is right. Ver abaixo. Also how did XLB get into the top two Was that as of 8/31 or 9/1. Obrigado. August Update - This sector strategy returned 2.5 in the month of July, underperforming the SPYs 3.7 return. For the year this strategy still trails with a 4.7 return compared to the broad markets 15.0. This strategy currently holds Mid-Cap Growth(IWP) and Technology(XLK). These have both dropped in screen rank and will be replaced with Financials(XLF) and Materials(XLB) as of todays close. Hugh Posted by hmTodd on Tuesday, 09.1.09 12:30pm 834 July Update - This sector strategy returned 8.0 in the month of June, barely outpacing the broad markets 7.5 return. For the year this strategy is still seriously behind the SPY, with a 2.2 return compared to the markets 10.9. This strategy currently holds Mid-Cap Growth(IWP) and Technology(XLK). These are still in the top six screen positions so there will be no changes this month. Posted by d on Thursday, 09.3.09 07:41am 836 August Update - This sector strategy returned 2.5 in the month of August, underperforming the SPYs 3.7 return. For the year this strategy still trails with a 4.7 return compared to the broad markets 15.0. This strategy currently holds Mid-Cap Growth(IWP) and Technology(XLK). These have both dropped in screen rank and will be replaced with Financials(XLF) and Materials(XLB) as of todays close. Hugh Posted by hmTodd on Tuesday, 09.1.09 12:30pm 834 July Update - This sector strategy returned 8.0 in the month of July, barely outpacing the broad markets 7.5 return. For the year this strategy is still seriously behind the SPY, with a 2.2 return compared to the markets 10.9. This strategy currently holds Mid-Cap Growth(IWP) and Technology(XLK). These are still in the top six screen positions so there will be no changes this month. Posted by hmTodd on Saturday, 08.1.09 12:28pm 831 For anyone reading, Dean and I have been conversing about his market timing tweak via email and hope to share some results soon. Hugh Posted by hmTodd on Saturday, 08.1.09 12:24pm 830 I would like to see how your model would be impacted by the addition of a simple market timing element to the mix. For example, stay in the ETFs only when the SP 500 index is above its 200 day moving average, while moving to cash anytime this index falls below its 200 day moving average. My guess is that this small tweak would actually improve the performance of the model. Posted by Dean on Thursday, 07.30.09 15:35pm 829 Cheryl, The ytd return through June was -5.3. Sorry I failed to include it in the update. I wish I could help you on how to select the strategy and how to implement it. But since I am not a licensed investment advisor I should limit myself to providing data and letting you determine if and how it might fit your needs. That said, note these sample strategies ar