Magazzino Vaglio By Mobile Media

Screener. Bull della segnale quando il rapido movimento croci media al di sopra del movimento lento average. Bear segnale quando il rapido movimento croci media al di sotto del lento movimento average. To Impostare la media mobile Crossover. Click la media mobile esponenziale filter. Choose tra un segnale di toro o un orso signal. Select un primo movimento prezzo medio di chiusura o Chiudi se si desidera identificare prezzo di chiusura crossovers. Select un secondo movimento average. Select il numero di giorni entro i quali il crossover deve essere avvenuto o excluded. Click Aggiungi per aggiungere lo schermo filter. To per gli stock che sono a lungo termine up-trend. Go a Screener. Select della ASX 200 sotto Indici e Watchlists. Select 200 come il Return. Click massima la media mobile esponenziale filter. Select Bull Signal. Select 5 giorni e 100 giorni MAs. Enter 9999 days. Sort il ritorno facendo clic sulla colonna MA 5,100.The più alto è il numero nella colonna MA 5.100, più lungo è il MA veloce è rimasta al di sopra del lento MA 21 giorni è 1 mese 63 giorni è di 3 months. Kronos Worldwide, Inc Specialty Chemicals USA 1 74B OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardo 250 KRO. Valhi, Inc Chimica - Major Diversified USA 1 16B OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardo 250 VHI. Straight percorso Communications Inc Diversified Servizi di comunicazione USA 435 60M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 STRP. NL Industries, Inc. Industrial Equipment all'ingrosso USA 336 89M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 NL. Oil-Dri Corporation of America Specialty Chemicals USA 257 14M OffsetX -300 Sfalsamento -260 ritardo 250 ODC. Hallador Energy Company Nonmetallic Mineral Mining USA 244 07M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 HNRG. Salem media Group, Inc Broadcasting - Radio USA 178 21M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 SALM. Endocyte, Inc Biotecnologie USA 102 97M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 ECYT. OCI Partners LP Chemicals - Major Diversified USA 856 69m OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 OCIP. Cellectis SA Biotecnologie Francia 807 65M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 CLLS. Servizio Idrico Connecticut, Inc Water Utilities USA 602 13M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 CTWS. Leju Holdings Limited Property Management Cina 500 88M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 LEJU. Inovio Pharmaceuticals, Inc Biotecnologie USA 490 98M OffsetX -300 Sfalsamento -260 ritardo 250 INO. Del Taco Ristoranti, Inc Ristoranti Stati Uniti d'America 462 79m OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 TACO. Gener8 marittimo, Inc spedizione Stati Uniti d'America 434 43M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 GNRT. BioSpecifics Technologies Corp Biotecnologie USA 369 78M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardo 250 BSTC. Pampa Energia SA Electric Utilities Argentina 3 43B OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardo 250 PAM. Extraction Oil Gas, LLC Independent Oil Gas USA 2 77B OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardo 250 XOG. Coupa Software Incorporated Internet Software Services USA 1 38B OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardo 250 COUP. Coherus Biosciences, Inc Biotechnology USA 1 14B OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardo 250 CHRS. Inter Parfums, Products Inc Personal USA 1 07B OffsetX -300 Sfalsamento - 260 di ritardo 250 IPAR. Resolute Energy Corporation Independent Oil Gas USA 783 37M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 REN. Investors patrimonio immobiliare fiducia REIT - Diversified USA 712 39M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 IRET. Amphastar Pharmaceuticals, Inc Drug Produttori - Altro USA 679 37M OffsetX -300 -260 Sfalsamento ritardare 250 AMPH. Stock Screener. Copyright 2017 MarketWatch, Inc. Tutti i diritti riservati utilizzando questo sito, si accettano i termini del servizio Privacy e Cookie updated. Intraday dati forniti da SIX Informazioni finanziarie e soggetti a condizioni di utilizzo storici e dati attuali di fine giornata fornito da SEI Informazioni dati intraday finanziari in ritardo per i requisiti di scambio SP Dow Jones indici SM Dow Jones Company, Inc Tutte le citazioni sono in tempo di scambio locale in tempo reale ultima vendita i dati forniti dal NASDAQ Maggiori informazioni sul NASDAQ scambiati i simboli ed i loro dati attuali intraday situazione finanziaria in ritardo di 15 minuti per NASDAQ, e 20 minuti per altri scambi SP Dow Jones indici SM Dow Jones Company, Inc SEHK dati intraday è fornito da SIX Financial Information e è di almeno 60 minuti in ritardo Tutte le citazioni sono in cambio time. MarketWatch Top Stories locali.

Hma Stock Options

Salute Management Associates, Inc annuncia Primi risultati delle Offerte Pubbliche e il consenso Sollecitazioni per i suoi 6 125 Senior Notes Due 2016 e 7 375 Senior Notes Due 2020.Health Management Associates, Inc. NYSE HMA Emittente ha annunciato oggi i primi risultati della gara contanti precedentemente annunciata offre per qualsiasi e tutti i suoi i 400 milioni di eccezionale principal. Jan 24 2014 9 29 AM ESTmunity sistemi sanitari e la salute Management Associates Ricevi FTC Liquidazione per CHS s proposta acquisizione di HMAmunity Health Systems, Inc. NYSE CYH CHS gestione della salute e Associates, Inc. Jan 22 2014 5 40 PM ESTmunity Salute Inchiostri condizioni favorevoli su M Emittente ha annunciato oggi di aver iniziato pubblica di acquisto offre per qualsiasi e tutti i suoi i 400 milioni di eccezionale valore nominale di 6.Jan 9 2014 10 46 PM EST. Health Management Associates azionisti approvazione della proposta di acquisizione da parte della Comunità Salute Systemsmunity sistemi sanitari, Inc. NYSE CYH CHS e Personale Management Associates, Inc. Jan 8 2014 9 25 AM EST. Trade-idee di gestione Salute Associates HMA è oggi s barbaro Al Cancello Stock. Trade - IDEE LLC identificato Health Management Associates HMA come un barbaro al cancello forti scorte che attraversano sopra la resistenza con la gamma oggi s superiore a 200 candidate. Jan 2, 2014 3 35 PM EST. Health Management Associates sposta verso l'alto in capitalizzazione di mercato rango, Passing Cablevision Systems. in l'ultimo sguardo alle scorte ordinati dal più grande capitalizzazione di mercato, Russell 3000 componente Salute Management Associates, Inc. è stato identificato come avere una capitalizzazione di mercato superiore al estremità più piccola della SP 500, per esempio Cablevision Systems Corp. Nov 25 2013 4 39 PM ESTmunity sistemi sanitari, Inc. NYSE CYH CHS gestione della salute e Associates, Inc. Nov 22 2013 4 12:00 EST. Within ogni punteggio, le scorte sono classificati in cinque gruppi A, B, C, D e F Come si potrebbe ricordare dal vostro giorni di scuola, un a, è meglio di un B a B è meglio di un C a C è meglio di un D e un D è meglio di un F. As un investitore, si vuole comprare azioni con la più alta probabilità di successo che significa che si desidera acquistare titoli con un Zacks Grado 1 o 2, Strong Buy, acquisto e che ha anche un punteggio di a o una B nel tuo trading personali style. Zacks Scorecard Istruzione - per saperne di più sullo stile Zacks Scorecard. The punteggi sono un insieme complementare di indicatori da utilizzare insieme al Zacks Classifica Esso consente all'utente di concentrarsi meglio sugli stock che sono la soluzione migliore per i suoi scambi personali punteggi style. The si basano sugli stili di negoziazione di valore, crescita, e Momentum C'è anche un VGM punteggio V per Value, G per la crescita e M per Momentum, che combina la media ponderata dei punteggi individuali di stile in un unico score. Within ogni punteggio, le scorte sono classificati in cinque gruppi a, B, C, D e F Come si può ricordare dai vostri giorni di scuola, un a, è meglio di un B a B è meglio di un C a C è meglio di un D e un D è meglio di un F. As un investitore, si vuole comprare azioni con la più alta probabilità di successo che significa che si desidera acquistare titoli con un Zacks Grado 1 o 2, Strong Buy, acquisto e che ha anche un punteggio di a o una B nel tuo trading personali style. Zacks Style punteggi Istruzione - per saperne di più circa il Zacks Style Scores. This è il nostro sistema di rating a breve termine, che serve come un indicatore di puntualità per gli stock per i prossimi 1 a 3 mesi quanto è buono Vedi classifica e all'efficacia below. Zacks Classifica casa - Zacks Classifica risorse in un unico luogo. Zacks Premium - il modo per accedere alla Zacks Rank. The equità di Zacks rapporti di ricerca o ZER in breve, sono la nostra in-house, reports. The ricerca prodotta indipendentemente mai popolari report Snapshot di una sola pagina vengono generati per praticamente ogni singolo titolo Zacks classifica e 's imballato con tutte le società s statistiche chiave e decisionale saliente rendere le informazioni Compreso il Zacks Rank, Zacks Industria Rank, stile Scores, il prezzo, il consenso fornisce una panoramica completa dei driver di business dell'azienda, completo di utili e vendite grafici un riepilogo del loro ultimo rapporto di guadagni e un elenco puntato di motivi per acquistare o vendere il titolo Esso include anche una tabella di confronto settore per vedere come il tuo magazzino paragona alla sua industria espansa, e le scorte SP 500.Researching non è mai stato così facile o penetranti come con la ZER Analyst e Snapshot rapporti. Citazione Panoramica Citazioni Opzione Chain. Option Chain. The Style I punteggi sono un insieme complementare di indicatori da utilizzare insieme al Zacks Classifica Esso consente all'utente di concentrarsi meglio sugli stock che sono la soluzione migliore per i suoi scambi personali punteggi style. The sono in base agli stili di negoziazione di valore, crescita, e Momentum C'è anche un VGM punteggio V per Value, G per la crescita e M per Momentum, che combina la media ponderata dei punteggi individuali di stile in uno score. CALLS per i link HMA. Quick. Client Support. Zacks ricerca è segnalata On. Zacks Investment Research è un a rating BBB accreditati Business. Copyright 2017 Zacks Investment Research. At centro di tutto ciò che facciamo è un forte impegno per la ricerca indipendente e condividere le sue scoperte proficue con gli investitori questa dedica a dare agli investitori un vantaggio commerciale ha portato alla creazione del nostro collaudato sistema di stock voto Zacks Grado Dal 1988 ha quasi triplicato la SP 500 con un guadagno medio di 26 euro all'anno Questi rendimenti coprono un periodo 1988-2015 e sono stati esaminati e attestato da Baker Tilly Virchow Krause, LLP, uno studio contabile indipendente sistema restituisce Zacks Classifica magazzino-valutazione vengono calcolati mensilmente in base al principio del mese e fine del mese Zacks Classifica prezzi delle azioni più eventuali dividendi ricevuti durante quel mese particolare Una semplice, altrettanto rendimento medio pesate di tutti gli stock Zacks Rank è calcolato per determinare il rendimento mensile i risultati mensili sono poi aggravate per arrivare al rendimento annuo Solo scorte Zacks Classifica compresi nel Zacks ipotetici portafogli all'inizio di ogni mese sono inclusi nei calcoli di ritorno di Zack Classifiche scorte possono, e spesso, cambiare per tutto il mese alcuni stock Zacks Rank per cui nessun prezzo di fine mese era disponibile, informazioni sui prezzi non sono state raccolte, o per talune altre ragioni sono state escluse da queste prestazioni di ritorno calculations. Visit per informazioni su i numeri di spettacolo visualizzati above. Visit per ottenere i nostri dati e contenuti per la tua app mobile o prezzi in tempo website. Real da BATS quotazioni da Sungard. NYSE e dati AMEX è di almeno 20 minuti in ritardo i dati NASDAQ è di almeno 15 minuti delayed. Health Management Associates HMA. This stralcio preso dal HMA 10-Q depositato 9-ago-Piano di Stock Option 2005.Under l'azienda s per direttori esterni, la Società è autorizzata a concedere ogni Amministratore indipendente un'opzione dieci anni per l'acquisto di azioni proprie azioni ordinarie ad un prezzo di esercizio pari al prezzo di mercato di tali azioni ordinarie alla data di assegnazione il 24 maggio 2005 la Società ha concesso ciascuno dei suoi amministratori indipendenti una stock option per l'acquisto di un massimo di 5.000 azioni proprie azioni ordinarie il Piano di Stock Option per il amministratori esterni, compresi tutti gli materiale, è incluso con la Società s relazione annuale su modulo 10-K per l'anno conclusosi il 30 settembre 2004 come Espone 10 9, 10 12, 10 26, 10 29 e 10 30 la forma di direttore della Contratto di opzione è incluso con la Società s relazione annuale su modulo 10-K per l'anno conclusosi il 30 settembre 2004 come Reperto 10 35.This stralcio preso dal HMA DEF 14A depositata Jan 13, 2005.Shown sotto è ulteriori informazioni sulle borse di studio di stock option durante l'anno fiscale 2004 a Dirigenti Named No diritti di rivalutazione SAR sono stati concessi a Fiscal 2004 e non ci sono SAR outstanding. Option sovvenzioni a Fiscal 2004. L'ipotetica data di assegnazione valore attuale per le opzioni assegnate nel corso dell'esercizio 2004 è presentato ai sensi normativa SEC e viene calcolato con il modello modificato Black-Scholes per opzioni di prezzo, una formula matematica utilizzata per le opzioni di valore scambiati in stock. exchanges Questa formula considera una serie di fattori in previsione di una opzione s presenti fattori di valore utilizzati per valutare le opzioni visualizzate la tabella include il tasso atteso di volatilità delle azioni sottostanti le opzioni 500, tasso free-risk di rendimento 2 50, dividendo il rendimento 0 4 e proiettato il tempo di esercizio 5 anni l'attuale importo prima delle imposte, se del caso, realizzato a seguito dell'esercizio di magazzino opzioni dipenderà dalla eccesso, se del caso, del prezzo di mercato delle azioni ordinarie sopra il prezzo di esercizio per azione delle azioni ordinarie al momento una opzione viene esercitata non vi è alcuna garanzia che alla data di assegnazione valore attuale ipotetica delle opzioni riflessa su questo tavolo sarà realized. Shown seguito è riportato informazioni rispetto agli esercizi di opzione da parte dei dirigenti nominato durante l'anno fiscale 2004 e le opzioni non esercitate per l'acquisto di azioni ordinarie, concessa ai dirigenti nominato durante e prima del fiscale 2004 e da essi detenute alla fine del 2004.EXCERPTS fiscali in questa pagina.

P & G Stock Option

Procter Gamble Co PG US NYSE. PE Rapporto TTM Il prezzo al rapporto di guadagni del PE, una misura di valutazione chiave, è calcolato dividendo il magazzino s prezzo di chiusura più recente dalla somma degli utili diluiti per azione da operazioni continue per il finale 12 mesi l'utile di periodo per azione TTM reddito netto di una società s per la finale dodici mesi espresse in un importo in dollari per azione completamente diluita eccezionale Capitalizzazione di mercato riflette il valore di mercato complessivo di un mercato società Cap è calcolato moltiplicando il numero delle azioni in circolazione da parte del magazzino prezzo s Per le aziende con più classi di azioni comuni, la capitalizzazione di mercato include entrambe le classi azioni in circolazione numero di azioni attualmente detenute da investitori, comprese le azioni riservate di proprietà di funzionari e addetti ai lavori della società s, così come quelle detenute dal pubblico pubblico Float il numero delle azioni nelle mani di investitori pubblici e disponibili al commercio per calcolare, iniziare con totale delle azioni in circolazione e sottrarre il numero di azioni vincolate limitati magazzino in genere è quello rilasciato agli addetti ai lavori aziendali con limiti su quando può essere scambiato Dividend yield Una società s dividendo espressa in percentuale del proprio stock attuale Rapporto price. Key della Data. PE TTM. Shares Outstanding. Public Float. Latest Date. Shares Dividend. Ex-dividendo venduti allo scoperto il numero totale di azioni di una sicurezza che sono stati venduti breve e non ancora riacquistato variazione rispetto allo scorso variazione percentuale insomma interesse da parte della precedente relazione alle più recenti scambi rELAZIONE interesse a breve due volte al mese per cento del totale Float posizioni corte rispetto al numero di azioni disponibili per trade. Short interesse 02 28 17.Shares Venduto Short. Change da Last. Percent del flusso di denaro rapporto Float. Money flusso uptick downtick misura l'acquisto relativa e pressione di vendita su uno stock, in base al valore delle transazioni effettuate su un incremento di prezzo e il valore delle operazioni effettuate su un downtick in il rapporto prezzo up down è calcolato dividendo il valore degli scambi uptick dal valore di downtick mestieri flusso di raccolta netta è il valore degli scambi uptick meno il valore di downtick commercia I nostri calcoli si basano sulla completa, in ritardo quotes. Stock denaro Flow. Uptick downtick commerciale Ratio. Real tempo US quotazioni riflettono gli scambi per tramite quotazioni del NASDAQ only. International sono in ritardo secondo i requisiti di scambio indici possono essere in tempo reale o ritardato fare riferimento alla data e ora sulle pagine di indice di citazione per informazioni sul ritardo dei dati times. Quote , ad eccezione degli Stati Uniti le scorte, forniti da SIX Financial Information. Data viene fornito come è solo a scopo informativo e non è destinato a scopi di negoziazione SIX Financial Information un non fa alcuna garanzia esplicita o implicita di alcun tipo per quanto riguarda i dati, compresi, senza limitazione , qualsiasi garanzia di commerciabilità o idoneità per un particolare scopo o uso e B non è responsabile per eventuali errori, incompletezza, interruzione o ritardo, azione intrapresa da terzi sui dati, o per eventuali danni che ne derivano i dati possono essere intenzionalmente ritardata ai sensi il fornitore requirements. All delle informazioni fondi e ETF reciproca contenute in questo display è stata fornita da Lipper, a Thomson Reuters Company, fatto salvo quanto segue Copyright Thomson Reuters Tutti i diritti riservati Qualsiasi copia, ripubblicazione o ridistribuzione del contenuto di Lipper, anche attraverso il caching, inquadratura o mezzi simili, è espressamente vietata senza il preventivo consenso scritto di Lipper Lipper non è responsabile per eventuali errori o ritardi nel contenuto, o per le decisioni assunte in base thereon. Bond citazioni sono aggiornati in tempo reale Fonte Tullett Prebon. Currency le quotazioni sono aggiornate in tempo reale i dati aziendali fonte Tullet Prebon. Fundamental e stime degli analisti forniti da FactSet Copyright FactSet Research Systems Inc. Tutti i diritti reserved. Should vuoi acquistare fonte Procter Gamble Co della Now. Image P G. CHECK nostra pagina Procter Gamble per il nostro ultimo coverage. While molti dei suoi compagni di componenti Dow sono nettamente inferiore quest'anno, prodotti di consumo Procter Gamble Titan NYSE PG ha spuntata e ora è il magazzino sesta migliori risultati del Dow 30, anno di date. That s sorprendente, dato che le vendite sono piatte grazie a quello che il CEO David Taylor ha descritto il mese scorso come significative turbolenze macroeconomiche e geopolitiche come valute serbatoio e la crescita economica indebolisce, i dirigenti PG vedono il potenziale di aumento delle entrate pari a zero organici in fiscale 2016 - ancora peggio rispetto allo scorso anno s deludente 1 uptick. And noi non stiamo parlando di un semplice speed bump vendite e proventi di gestione a breve termine sono a 5 anni di bassa, e la redditività è significativamente giù come well. So, mettendo da parte il dividend yield pesante perché comprare PG azione ora antipasti. Financial efficiency. For, se sei un fan di operazioni efficienti, è ll amano questo business dirigenti PG hanno a lungo mirato free cash flow della produttività, o di cassa generato in percentuale dei guadagni netti, a 90 o superiore Eppure la società ha registrato 102 la produttività nel corso dell'anno fiscale 2015, e lo scorso trimestre, che metrica salito a 117.As di conseguenza, PG è vicino al raggiungimento di flusso di cassa record di alta nonostante le vendite inferiori e crolli tagli profitto figures. Cost promessa da mantenere PG produrre di più con meno l'azienda è sulla buona strada per tagliare 7 miliardi di fuori delle sue spese operative annuali - fino dall'originale 6 miliardi di obiettivo in testa Manufacturing è giù 15 negli ultimi tre anni, nel suo cammino verso un previsto 25 goccia entro la fine dell'anno fiscale 2017 combinata , queste tendenze dovrebbero produrre redditività nettamente superiore segnalato come appena oscillazioni del tasso di cambio smettono inondando PG s fondo line. Risky rimbalzo efficienza finanziaria plan. Yet non può che prendere il business finora crescita a lungo termine solo isn t possibile a meno PG può almeno partita - e idealmente battere - i tassi di crescita nei mercati in cui compete la sua ultima risultati rifugio t tenuto bene contro i rivali Kimberly-Clark NYSE KMB e Unilever NYSE UL cui entrambi inviato 5 più alto di vendite organiche su un sano mix di prezzi e volumi Entrambi i guadagni concorrenti vedono costante 2016 una crescita di circa il 4, troppo, rispetto al PG s attesa per piatto sales. Management organico s piano di rimbalzo comporta la trasformazione del portafoglio per coprire una piccola selezione di beni di consumo che hanno il miglior potenziale di vendita di mercato martellanti e crescita dei profitti un buon esempio è il mercato pannolini, che domina contro PG Kimberly-Clark s Huggies. Image fonte PG presentation. Yes investitori, la società che emerge dall'iniziativa trasformazione avrà un ingombro ridotto le vendite e generare un minor livello di profitti In infatti, entrambi questi inconvenienti sono già pizzicare il top-bottom-line e results. but il nuovo PG dovrebbe essere crescendo a un ritmo più veloce, mentre vanta più forte redditività In numeri assoluti, ciò significa una crescita organica che s più vicino al 4 rispetto al 1 PG è attualmente vedendo, e margini operativi più vicino al 15 rispetto al 12 è prenotato all'ultimo e all'anno recente trends. While gli ultimi risultati economici hanno mostrato pochi segni di questa trasformazione guadagnando a vapore, ci sono stati punti luminosi di rilievo per gli investitori in primo luogo, il mercato ha rimbalzato da un calo 2 vendite organiche di inviare 3 la crescita nell'ultimo trimestre secondo luogo, utile netto salito a 19 delle vendite dal 13 nei periodo dell'anno precedente, grazie alla combinazione di prezzi più elevati e una minore produzione e ingresso costs. Those guadagni weren t abbastanza per convincere gestione di aumentare il suo outlook per l'intero esercizio che richiede piatta o quasi piatta, la crescita delle vendite Eppure la società ha aumentare la sua aspettativa flusso di cassa per 100 dei guadagni dalla prima 90 estimate. So, gli investitori che acquistano oggi aren t probabilità di vedere più alto vendite nei prossimi trimestri, ma possono almeno contare sull'aumento della cassa restituisce PG spenderà 18 miliardi sui dividendi e riacquisto di azioni proprie di quest'anno, rispetto ai 12 miliardi di euro all'anno negli ultimi tre anni, potenziali investitori devono considerare che una parte importante di i loro rendimenti attesi mentre aspettano PG per tornare costantemente forte growth. Demitrios Kalogeropoulos non ha una posizione in tutte le scorte hanno menzionato il Motley Fool raccomanda Kimberly-Clark e Unilever provare uno qualsiasi dei nostri servizi di newsletter Foolish gratuitamente per 30 giorni siamo sciocchi non tutti possono tenere le stesse opinioni, ma tutti noi crediamo che considerando una vasta gamma di intuizioni ci rende gli investitori meglio i Motley Fool ha un policy. Why informativa Scegli HCM per P interessi Il nostro obiettivo è quello di essere il tuo più fidato consigliere basata su integrità, la conoscenza e personalizzato service.3 strumenti specializzati Specialized Tools. Our aiuteranno chi va in pensione da PG o la valutazione di un pacchetto di separazione comprendere meglio le conseguenze delle decisioni complesse che devono essere fatte vi aiuteremo a farlo strumenti right. Our specializzati, PG dedicato Wealth Planning team e l'esperienza di oltre 25 anni di lavoro con i pensionati PG ci rende qualificato per essere un membro della vostra team di consulenza.

Opzioni Trading Base Strategie

5 Opzioni di base strategie explained. The capacità di gestire il rischio vs ricompensa è proprio uno dei motivi per i commercianti continuano ad affluire a opzioni Mentre una comprensione delle chiamate semplici e put è sufficiente per iniziare, l'aggiunta di semplici strategie come ad esempio creme spalmabili, farfalle, condor, si trova a cavallo e strangola può aiutare a meglio definire il rischio e anche aprire nuove opportunità di trading si didn t ha accesso previously. Although può sembrare scoraggiante in un primo momento di mettere su queste strategie, è importante per ricordare la maggior parte sono solo una combinazione di call e put , dice Marty Kearney, istruttore senior Opzioni CBOE Istituto Questi nomi sono venuti su in modo che le persone che sono state telefonando in ordine di trading desk possono trasmettere molto velocemente quello che volevano fare Queste sono tutte le strategie piuttosto semplice, basta prendere le cose un notch. A chiamata dà al compratore il diritto, ma non l'obbligo, di acquistare l'attività sottostante al prezzo di esercizio acquistato un put dà all'acquirente il diritto, ma non l'obbligo di vendere l'attività sottostante alla sciopero acquistato opzioni price. An diffusione è qualsiasi combinazione di molteplici posizioni Ciò può includere l'acquisto di una chiamata e la vendita di una chiamata, l'acquisto di una put e vendita di una put, o l'acquisto di scorte e la vendita della chiamata che sarebbe una scrittura coperto per i nostri scopi, stiamo andando a guardare più da vicino una verticale call spread toro, che viene utilizzato se ci aspettiamo che il prezzo del titolo sottostante a salire, anche se questi stessi principi possono essere applicati a toro put spread, call spread orso e orso messo spreads. Fundamentally, spread verticali sono un gioco direzionali, dice Joseph Burgoyne, direttore del istituzionali e retail marketing per le opzioni Industry Council, il che significa che l'investitore ha bisogno di avere un parere se il sottostante sta per andare verso l'alto o verso il basso inoltre, mentre hanno limitato il rischio, ma anche hanno limitato reward. Kearney spiega, quello che sto guardando è che voglio controllare il magazzino, e penso che stiamo andando a una certa quantità di dollari che sono disposto a rinunciare a qualsiasi cosa sopra che, dice per il nostro esempio di un call spread toro verticale, che usa uno stock negoziazione a 63 che egli crede possa andare almeno a 70.You semplicemente potrebbe acquistare sia il magazzino o di una singola chiamata, ma con l'acquisto di diffusione chiamata toro si è in grado di limitare meglio il rischio Nell'esempio Kearney s, abbiamo messo sul 60 -70 call spread verticale, che si compone di acquistare uno in-the-money call e 60 la vendita di un out-of-the-money 70 chiamata, perché abbiamo venduto la chiamata 70, abbiamo limitare il valore massimo della nostra diffusione in 10 commissioni meno, ma abbassiamo il nostro pareggio per il commercio a causa del credito abbiamo guadagnato vendendo la chiamata 70 Inoltre, la nostra perdita è limitata al costo del spread. About del Author. Michael McFarlin unito Futures nel 2010, dopo la laurea con lode presso il Trinity International University , dove si è laureato in Comunicazione inglese Con il lancio della nuova piattaforma web, Michael serve come web editor per il sito e continuerà a lavorare sulla rivista, dove si concentra sui mercati e Trading 101 caratteristiche è stato anche un membro del la Guardia nazionale del Wisconsin dal 2007 al 2010.Top 4 opzioni strategie per beginners. Options sono strumenti eccellenti per sia la posizione di trading e gestione del rischio, ma trovare la giusta strategia è la chiave per utilizzare questi strumenti per le vostre principianti vantaggio avere diverse opzioni quando si sceglie una strategia , ma prima è necessario capire quali opzioni sono e come work. An opzione dà al titolare il diritto, ma non l'obbligo, di acquistare o vendere l'attività sottostante a un determinato prezzo o prima della sua data di scadenza ci sono due tipi di opzioni una chiamata, che conferisce al titolare il diritto di acquistare l'opzione, e una put, che conferisce al titolare il diritto di vendere l'opzione una chiamata è in-the-money quando il suo prezzo di esercizio il prezzo al quale un contratto può essere esercitata è meno rispetto al prezzo di base, at-the-money quando il prezzo di esercizio è pari al prezzo del sottostante e out-of-the-money quando il prezzo di esercizio è superiore al sottostante è vero il contrario per la posa quando si acquista un'opzione, il livello di perdita è limitata al prezzo dell'opzione s, o il premio Quando si vende un'opzione di nudo, il rischio di perdita è teoricamente unlimited. Options possono essere utilizzati per coprire una posizione esistente, avviare un gioco direzionale o, nel caso di alcuni le strategie di diffusione, cercano di prevedere la direzione di opzioni di volatilità può aiutare a determinare il rischio esatto si prende in una posizione il rischio dipende dalla selezione sciopero, la volatilità e il tempo value. No importa quale strategia che usano, nuove opzioni operatori devono concentrarsi sul uso strategico della leva finanziaria, dice Kevin Cook, opzioni di istruttore presso ONN TV Essere sistematica e la probabilità di mente ripaga enormemente nel lungo periodo, dice, consigliando che invece di comprare out-of-the-money opzioni solo perché sono a buon mercato, i nuovi operatori devono guardare spread opzione più stretti-to-the-money che hanno una maggiore probabilità di successo che dà questo esempio se si sta rialzista su oro e desidera utilizzare il fondo indicizzato quotato GLD, che attualmente è scambiato a 111 00, invece di spendere 45 centesimi alla chiamata giugno 125 alla ricerca di un home run, si ha una maggiore possibilità di fare profitti con l'acquisto della call spread giugno 110 111 per 55 Picking la strategia opzioni corretta da utilizzare dipende dalla vostra opinione del mercato e che cosa il vostro obiettivo chiamata is. Covered in una chiamata coperta chiamato anche un buy-scrittura, si tiene una posizione lunga in un'attività sottostante e vendere una chiamata contro tale attività sottostante tua opinione mercato sarebbe neutro per rialzista sul sottostante sul rischio vs ricompensa anteriore , il profitto massimo è limitato e la perdita massima è sostanziale Se gli aumenti di volatilità, ha un effetto negativo, e se diminuisce, ha un effect. When positivo i sottostanti si muove contro di voi, le chiamate brevi compensare alcuni dei vostri commercianti di perdita spesso utilizzerà questa strategia nel tentativo di abbinare rendimenti complessivi del mercato con una ridotta volatility. About le Author. Options Basics Tutorial. Nowadays, molti investitori portafogli comprendere investimenti come azioni fondi comuni di investimento e obbligazioni ma la varietà di titoli che avete a vostra disposizione non lo fa fine c'è altro tipo di sicurezza, chiamato un'opzione, presenta un mondo di opportunità di sofisticate potere investors. The di opzioni risiede nella loro versatilità Esse consentono di adattare o regolare la posizione in base a qualsiasi situazione che si pone opzioni possono essere come speculativi o come conservatori come si desidera che questo significa che si può fare tutto da proteggere una posizione da un calo di scommesse a titolo definitivo sul movimento di un mercato o index. This versatilità, tuttavia, non arriva senza i suoi costi opzioni sono titoli complessi e possono essere estremamente rischioso questo Ecco perché, quando trading opzioni, si vedrà un disclaimer come i following. Options comportano rischi e non sono adatti a tutti di trading opzione può essere di natura speculativa e portare sostanziale rischio di perdita di investire solo con rischio capital. Despite quello che nessuno ti dice, trading di opzioni coinvolge rischi, soprattutto se non sai quello che stai facendo causa di questo, molte persone suggeriscono di evitare di opzioni e dimenticare la loro existence. On altra parte, ignorando qualsiasi tipo di voi posti di investimento in una posizione debole forse la natura speculativa di opzioni doesn t misura il vostro stile Nessun problema - allora don t ipotizzano in opzioni, ma, prima di decidere di non investire in opzioni, è necessario comprendere loro non imparare come funzionano le opzioni è così pericoloso come saltare a destra in senza conoscere opzioni che non sarebbe solo rinunciare avere un altro elemento nella vostra cassetta degli attrezzi investire ma anche perdere comprensione del funzionamento di alcune delle più grandi multinazionali del mondo s sia che si tratti di copertura del rischio di operazioni di cambio o per dotare i dipendenti proprietà nella forma di magazzino opzioni, la maggior parte delle opzioni oggi uso multinazionali in un modo o another. This esercitazione vi introdurrà ai fondamenti di opzioni Tenete a mente che la maggior parte dei commercianti opzioni hanno molti anni di esperienza, in modo da don t si aspettano di essere un esperto subito dopo aver letto questo Tutorial Se si aren t a conoscenza di come funziona il mercato azionario, controllare il tutorial Basics Fotografici.

Ponderata Media Mobile Metodo Previsione

Modello a media mobile ed esponenziale leviganti Come primo passo per muoversi oltre modelli medi, modelli random walk, e modelli di tendenza lineari, modelli non stagionali e andamento può essere estrapolata utilizzando un modello a media mobile o levigatura. L'assunto di base dietro media e modelli di livellamento è che la serie temporale è localmente stazionario con una media lentamente variabile. Quindi, prendiamo una media mobile (locale) per stimare il valore corrente della media e poi utilizzarla come la previsione per il prossimo futuro. Questo può essere considerato come un compromesso tra il modello media e la deriva modello random walk-senza-. La stessa strategia può essere utilizzata per stimare e estrapolare una tendenza locale. Una media mobile è spesso chiamato una versione quotsmoothedquot della serie originale, perché la media a breve termine ha l'effetto di appianare i dossi nella serie originale. Regolando il grado di lisciatura (la larghezza della media mobile), possiamo sperare di colpire un qualche tipo di equilibrio ottimale tra le prestazioni dei modelli medi e random walk. Il tipo più semplice di modello di media è il. Semplice (equamente ponderate) Media mobile: Le previsioni per il valore di Y al tempo t1 che viene fatta al tempo t è pari alla media semplice dei più recenti osservazioni m: (Qui e altrove mi utilizzerà il simbolo 8220Y-hat8221 di stare per una previsione di serie temporali Y fatta quanto prima prima possibile da un dato modello.) Questa media è centrato periodo t - (m1) 2, il che implica che la stima della media locale tenderà a restare indietro il vero valore della media locale circa (m1) 2 periodi. Così, diciamo l'età media dei dati nella media mobile semplice (m1) 2 rispetto al periodo per il quale è calcolata la previsione: questa è la quantità di tempo per cui previsioni tenderanno a restare indietro ruotando punti nei dati . Ad esempio, se si sta una media degli ultimi 5 valori, le previsioni saranno circa 3 periodi in ritardo nel rispondere a punti di svolta. Si noti che se m1, il modello di media mobile semplice (SMA) è equivalente al modello random walk (senza crescita). Se m è molto grande (paragonabile alla lunghezza del periodo di stima), il modello SMA è equivalente al modello medio. Come con qualsiasi parametro di un modello di previsione, è consuetudine per regolare il valore di k per ottenere la migliore quotfitquot ai dati, cioè i più piccoli errori di previsione in media. Ecco un esempio di una serie che sembra mostrare fluttuazioni casuali intorno a una media lentamente variabile. Innanzitutto, proviamo per adattarsi con un modello casuale, che è equivalente a una media mobile semplice di 1 termine: Il modello random walk risponde molto velocemente alle variazioni della serie, ma così facendo raccoglie gran parte del quotnoisequot nel dati (le fluttuazioni casuali) e il quotsignalquot (media locale). Se invece cerchiamo una semplice media mobile di 5 termini, si ottiene un insieme più agevole dall'aspetto delle previsioni: Il 5-termine mobile semplice rese medie in modo significativo gli errori più piccoli rispetto al modello random walk in questo caso. L'età media dei dati di questa previsione è 3 ((51) 2), in modo che tende a ritardo punti di svolta da circa tre periodi. (Per esempio, una flessione sembra essersi verificato in periodo di 21, ma le previsioni non girare intorno fino a diversi periodi più tardi.) Si noti che le previsioni a lungo termine dal modello SMA sono una retta orizzontale, proprio come nel random walk modello. Pertanto, il modello SMA presuppone che vi sia alcuna tendenza nei dati. Tuttavia, mentre le previsioni del modello random walk sono semplicemente uguale all'ultimo valore osservato, le previsioni del modello di SMA sono pari ad una media ponderata dei valori ultimi. I limiti di confidenza calcolato dai Statgraphics per le previsioni a lungo termine della media mobile semplice non ottengono più ampio con l'aumento della previsione all'orizzonte. Questo ovviamente non è corretto Purtroppo, non vi è alcuna teoria statistica di fondo che ci dice come gli intervalli di confidenza deve ampliare per questo modello. Tuttavia, non è troppo difficile da calcolare le stime empiriche dei limiti di confidenza per le previsioni di più lungo orizzonte. Ad esempio, è possibile impostare un foglio di calcolo in cui il modello SMA sarebbe stato utilizzato per prevedere 2 passi avanti, 3 passi avanti, ecc all'interno del campione di dati storici. È quindi possibile calcolare le deviazioni standard campione degli errori in ogni orizzonte di previsione, e quindi la costruzione di intervalli di confidenza per le previsioni a lungo termine aggiungendo e sottraendo multipli della deviazione standard appropriato. Se cerchiamo una media del 9 termine semplice movimento, otteniamo le previsioni ancora più fluide e più di un effetto ritardo: L'età media è ora 5 punti ((91) 2). Se prendiamo una media mobile 19-termine, l'età media aumenta a 10: Si noti che, in effetti, le previsioni sono ora in ritardo punti di svolta da circa 10 periodi. Quale quantità di smoothing è meglio per questa serie Ecco una tabella che mette a confronto le loro statistiche di errore, anche compreso in media 3-termine: Modello C, la media mobile a 5-termine, i rendimenti il ​​valore più basso di RMSE da un piccolo margine su 3 - term e 9 termine medie, e le loro altre statistiche sono quasi identici. Così, tra i modelli con le statistiche di errore molto simili, possiamo scegliere se avremmo preferito un po 'più di risposta o un po' più scorrevolezza nelle previsioni. (Torna a inizio pagina.) Browns semplice esponenziale (media mobile esponenziale ponderata) Il modello a media mobile semplice di cui sopra ha la proprietà indesiderabile che tratta le ultime osservazioni k ugualmente e completamente ignora tutte le osservazioni che precedono. Intuitivamente, dati passati devono essere attualizzati in modo più graduale - per esempio, il più recente osservazione dovrebbe avere un peso poco più di 2 più recente, e la 2 più recente dovrebbe ottenere un po 'più peso che la 3 più recente, e presto. Il modello semplice di livellamento esponenziale (SES) realizza questo. Diamo 945 denotano una constantquot quotsmoothing (un numero compreso tra 0 e 1). Un modo per scrivere il modello è quello di definire una serie L che rappresenta il livello attuale (cioè il valore medio locale) della serie come stimato dai dati fino ad oggi. Il valore di L al momento t è calcolata in modo ricorsivo dal proprio valore precedente in questo modo: Così, il valore livellato corrente è una interpolazione tra il valore livellato precedente e l'osservazione corrente, dove 945 controlla la vicinanza del valore interpolato al più recente osservazione. Le previsioni per il prossimo periodo è semplicemente il valore livellato corrente: Equivalentemente, possiamo esprimere la prossima previsione direttamente in termini di precedenti previsioni e osservazioni precedenti, in una delle seguenti versioni equivalenti. Nella prima versione, la previsione è una interpolazione tra precedente meteorologiche e precedente osservazione: Nella seconda versione, la prossima previsione è ottenuta regolando la previsione precedente nella direzione dell'errore precedente di una quantità frazionaria 945. è l'errore al tempo t. Nella terza versione, la previsione è di un (cioè scontato) media mobile esponenziale ponderata con fattore di sconto 1- 945: La versione di interpolazione della formula di previsione è il più semplice da usare se si implementa il modello su un foglio di calcolo: si inserisce in un singola cellula e contiene i riferimenti di cella che puntano alla previsione precedente, l'osservazione precedente, e la cella in cui è memorizzato il valore di 945. Si noti che se 945 1, il modello SES è equivalente ad un modello random walk (senza crescita). Se 945 0, il modello SES è equivalente al modello medio, assumendo che il primo valore livellato è impostata uguale alla media. (Torna a inizio pagina). L'età media dei dati nelle previsioni semplice esponenziale-levigante è di 1 945 relativo al periodo per il quale è calcolata la previsione. (Questo non dovrebbe essere ovvio, ma può essere facilmente dimostrare valutando una serie infinita.) Quindi, la semplice previsione media mobile tende a restare indietro punti di svolta da circa 1 945 periodi. Ad esempio, quando 945 0.5 il ritardo è di 2 periodi in cui 945 0.2 il ritardo è di 5 periodi in cui 945 0.1 il ritardo è di 10 periodi, e così via. Per una data età media (cioè quantità di ritardo), il semplice livellamento esponenziale (SES) previsione è un po 'superiore alla previsione media mobile semplice (SMA) perché pone relativamente più peso sulla più recente --i. e osservazione. è leggermente più quotresponsivequot ai cambiamenti che si verificano nel recente passato. Per esempio, un modello di SMA con 9 termini e un modello di SES con 945 0,2 entrambi hanno un'età media di 5 per i dati nelle loro previsioni, ma il modello SES mette più peso sugli ultimi 3 valori di quanto non faccia il modello SMA e al contempo doesn8217t interamente 8220forget8221 sui valori più di 9 periodi vecchi, come mostrato in questo grafico: un altro importante vantaggio del modello SES sul modello SMA è che il modello SES utilizza un parametro smoothing che è continuamente variabile, in modo che possa facilmente ottimizzato utilizzando un algoritmo quotsolverquot per minimizzare l'errore quadratico medio. Il valore ottimale di 945 nel modello SES a questa serie risulta essere 0,2961, come illustrato di seguito: L'età media dei dati in questa previsione è 10.2961 3.4 periodi, che è simile a quella di una media 6 termine mobile semplice. Le previsioni a lungo termine dal modello SES sono una linea retta orizzontale. come nel modello SMA e il modello random walk senza crescita. Si noti tuttavia che gli intervalli di confidenza calcolati da Statgraphics ora divergono in modo ragionevole dall'aspetto, e che sono sostanzialmente più stretto gli intervalli di confidenza per il modello random walk. Il modello di SES presuppone che la serie è un po 'predictablequot quotmore di quanto non faccia il modello random walk. Un modello SES è in realtà un caso particolare di un modello ARIMA. così la teoria statistica dei modelli ARIMA fornisce una solida base per il calcolo intervalli di confidenza per il modello SES. In particolare, un modello SES è un modello ARIMA con una differenza nonseasonal, un MA (1) termine, e nessun termine costante. altrimenti noto come un modello quotARIMA (0,1,1) senza constantquot. Il MA (1) coefficiente nel modello ARIMA corrisponde alla quantità 1- 945 nel modello SES. Ad esempio, se si adatta un modello ARIMA (0,1,1) senza costante alla serie analizzate qui, il MA stimato (1) coefficiente risulta essere 0,7029, che è quasi esattamente un meno 0,2961. È possibile aggiungere l'assunzione di una tendenza non-zero costante lineare per un modello SES. Per fare questo, basta specificare un modello ARIMA con una differenza non stagionale e di un (1) termine MA con una costante, cioè un (0,1,1) modello ARIMA con costante. Le previsioni a lungo termine avranno quindi una tendenza che è uguale alla tendenza medio rilevato nel corso dell'intero periodo di stima. Non si può fare questo in collaborazione con destagionalizzazione, perché le opzioni di destagionalizzazione sono disattivati ​​quando il tipo di modello è impostato su ARIMA. Tuttavia, è possibile aggiungere una costante a lungo termine tendenza esponenziale ad un semplice modello di livellamento esponenziale (con o senza regolazione stagionale) utilizzando l'opzione di regolazione inflazione nella procedura di previsione. Il tasso appropriato quotinflationquot (crescita percentuale) per periodo può essere stimato come il coefficiente di pendenza in un modello trend lineare montato i dati in combinazione con una trasformazione logaritmo naturale, oppure può essere basata su altri, informazione indipendente per quanto riguarda le prospettive di crescita a lungo termine . (Ritorna all'inizio pagina.) Browns lineari (cioè doppie) modelli esponenziale La SMA e modelli di SES per scontato che non vi è alcuna tendenza di alcun tipo nei dati (che di solito è OK, o almeno non troppo male per 1- previsioni passo avanti quando i dati sono relativamente rumoroso), e possono essere modificati per includere un trend lineare costante come indicato sopra. Che dire di tendenze a breve termine Se una serie mostra un tasso variabile di crescita o un andamento ciclico che si distingue chiaramente contro il rumore, e se vi è la necessità di prevedere più di 1 periodo a venire, allora la stima di una tendenza locale potrebbe anche essere un problema. Il semplice modello di livellamento esponenziale può essere generalizzata per ottenere un modello lineare di livellamento esponenziale (LES) che calcola le stime locali sia a livello e di tendenza. Il modello di tendenza tempo-variante più semplice è Browns lineare modello di livellamento esponenziale, che utilizza due diverse serie levigato che sono centrate in diversi punti nel tempo. La formula di previsione si basa su un'estrapolazione di una linea attraverso i due centri. (Una versione più sofisticata di questo modello, Holt8217s, è discusso qui di seguito.) La forma algebrica di Brown8217s lineare modello di livellamento esponenziale, come quello del semplice modello di livellamento esponenziale, può essere espresso in una serie di forme diverse ma equivalenti. La forma quotstandardquot di questo modello è di solito espressa come segue: Sia S denotano la serie singolarmente-levigata ottenuta applicando semplice livellamento esponenziale di serie Y. Cioè, il valore di S al periodo t è dato da: (Ricordiamo che, in semplice livellamento esponenziale, questo sarebbe il tempo per Y al periodo t1) Allora che Squot denotano la serie doppiamente levigata ottenuta applicando semplice livellamento esponenziale (utilizzando lo stesso 945) per serie S:. Infine, le previsioni per Y tk. per qualsiasi kgt1, è data da: Questo produce e 1 0 (vale a dire imbrogliare un po ', e lasciare che la prima previsione uguale l'attuale prima osservazione), ed e 2 Y 2 8211 Y 1. dopo di che le previsioni sono generati usando l'equazione di cui sopra. Questo produce gli stessi valori stimati come la formula basata su S e S se questi ultimi sono stati avviati utilizzando S 1 S 1 Y 1. Questa versione del modello è usato nella pagina successiva che illustra una combinazione di livellamento esponenziale con regolazione stagionale. modello Holt8217s lineare esponenziale Brown8217s LES calcola stime locali di livello e l'andamento lisciando i dati recenti, ma il fatto che lo fa con un singolo parametro smoothing pone un vincolo sui modelli di dati che è in grado di adattarsi: il livello e tendenza non sono autorizzati a variare a tassi indipendenti. modello Holt8217s LES risolve questo problema includendo due costanti di lisciatura, uno per il livello e uno per la tendenza. In ogni momento t, come nel modello Brown8217s, il c'è una stima L t del livello locale e una T t stima della tendenza locale. Qui vengono calcolati ricorsivamente dal valore di Y osservata al tempo t e le stime precedenti del livello e l'andamento di due equazioni che si applicano livellamento esponenziale separatamente. Se il livello stimato e tendenza al tempo t-1 sono L t82091 e T t-1. rispettivamente, la previsione per Y tshy che sarebbe stato fatto al tempo t-1 è uguale a L t-1 T t-1. Quando si osserva il valore effettivo, la stima aggiornata del livello è calcolata in modo ricorsivo interpolando tra Y tshy e le sue previsioni, L t-1 T t-1, con pesi di 945 e 945. 1- La variazione del livello stimato, vale a dire L t 8209 L t82091. può essere interpretato come una misura rumorosa della tendenza al tempo t. La stima aggiornata del trend viene poi calcolata in modo ricorsivo interpolando tra L t 8209 L t82091 e la stima precedente del trend, T t-1. utilizzando pesi di 946 e 1-946: L'interpretazione del trend-smoothing costante 946 è analoga a quella del livello-levigatura costante 945. Modelli con piccoli valori di 946 assume che la tendenza cambia solo molto lentamente nel tempo, mentre i modelli con grande 946 supporre che sta cambiando più rapidamente. Un modello con un grande 946 ritiene che il lontano futuro è molto incerto, perché gli errori in trend-stima diventano molto importanti quando la previsione più di un periodo avanti. (Torna a inizio pagina.) Il livellamento costanti di 945 e 946 può essere stimato nel modo consueto minimizzando la media errore delle previsioni 1-step-ahead quadrato. Quando questo fatto in Statgraphics, le stime risultano essere 945 0,3048 e 946 0.008. Il valore molto piccolo di 946 significa che il modello assume molto poco cambiamento di tendenza da un periodo all'altro, in modo sostanzialmente questo modello sta cercando di stimare un trend di lungo periodo. Per analogia con la nozione di età media dei dati utilizzati nella stima del livello locale della serie, l'età media dei dati che viene utilizzato per stimare la tendenza locale è proporzionale a 1 946, anche se non esattamente uguale ad esso . In questo caso risulta essere 10,006 125. Questo isn8217t un numero molto preciso in quanto la precisione della stima di 946 isn8217t realmente 3 decimali, ma è dello stesso ordine generale di grandezza della dimensione del campione di 100, così questo modello è una media di più di un bel po 'di storia nella stima del trend. La trama meteo seguente mostra che il modello LES stima un leggermente maggiore tendenza locale alla fine della serie rispetto alla tendenza costante stimata nel modello SEStrend. Inoltre, il valore stimato di 945 è quasi identica a quella ottenuta inserendo il modello SES con o senza tendenza, quindi questo è quasi lo stesso modello. Ora, queste sembrano le previsioni ragionevoli per un modello che dovrebbe essere stimare un trend locale Se si 8220eyeball8221 questa trama, sembra che la tendenza locale si è trasformato in basso alla fine della serie Quello che è successo I parametri di questo modello sono stati stimati minimizzando l'errore quadratico delle previsioni 1-step-ahead, non le previsioni a lungo termine, nel qual caso la tendenza doesn8217t fare un sacco di differenza. Se tutti si sta guardando sono errori 1-step-avanti, non si è visto il quadro più ampio delle tendenze sopra (diciamo) 10 o 20 periodi. Al fine di ottenere questo modello più in sintonia con la nostra bulbo oculare estrapolazione dei dati, siamo in grado di regolare manualmente la tendenza-smoothing costante in modo che utilizzi una base più breve per la stima di tendenza. Ad esempio, se si sceglie di impostare 946 0.1, quindi l'età media dei dati utilizzati nella stima la tendenza locale è di 10 periodi, il che significa che ci sono in media il trend negli ultimi 20 periodi che o giù di lì. Here8217s quello che la trama del tempo si presenta come se impostiamo 946 0.1, mantenendo 945 0.3. Questo sembra intuitivamente ragionevole a questa serie, anche se probabilmente è pericoloso estrapolare questa tendenza eventuali più di 10 periodi in futuro. Che dire le statistiche di errore Ecco un confronto modello per i due modelli sopra indicati, nonché tre modelli SES. Il valore ottimale di 945.per modello SES è di circa 0,3, ma risultati simili (con leggermente più o meno reattività, rispettivamente) sono ottenute con 0,5 e 0,2. exp lineare (A) Holts. levigatura con alfa e beta 0,3048 0.008 (B) Holts exp lineare. levigatura con alpha 0.3 e beta 0.1 (C) livellamento esponenziale semplice con alfa 0,5 (D) livellamento esponenziale semplice con alpha 0.3 (E) livellamento esponenziale semplice con alpha 0.2 Le loro statistiche sono quasi identiche, quindi abbiamo davvero can8217t fare la scelta sulla base di errori di previsione 1-step-avanti all'interno del campione di dati. Dobbiamo ripiegare su altre considerazioni. Se crediamo fermamente che ha senso basare la stima attuale tendenza su quanto è successo negli ultimi 20 periodi o giù di lì, siamo in grado di fare un caso per il modello LES con 945 0,3 e 946 0.1. Se vogliamo essere agnostici sul fatto che vi è una tendenza locale, poi uno dei modelli SES potrebbe essere più facile da spiegare e darebbe anche altre previsioni middle-of-the-road per i prossimi 5 o 10 periodi. (Ritorna all'inizio pagina.) Quale tipo di trend-estrapolazione è meglio: L'evidenza empirica orizzontale o lineare suggerisce che, se sono già stati adeguati i dati (se necessario) per l'inflazione, allora può essere imprudente per estrapolare lineare a breve termine tendenze molto lontano nel futuro. Le tendenze evidenti oggi possono rallentare in futuro, dovuta a cause diverse quali obsolescenza dei prodotti, l'aumento della concorrenza, e flessioni cicliche o periodi di ripresa in un settore. Per questo motivo, semplice livellamento esponenziale spesso si comporta meglio out-of-sample che altrimenti potrebbero essere previsto, nonostante la sua quotnaivequot estrapolazione di tendenza orizzontale. modifiche di tendenza smorzato del modello di livellamento esponenziale lineare sono spesso utilizzati in pratica per introdurre una nota di conservatorismo nelle sue proiezioni di tendenza. Il modello LES smorzata-tendenza può essere implementato come un caso particolare di un modello ARIMA, in particolare, un modello (1,1,2) ARIMA. E 'possibile calcolare gli intervalli di confidenza intorno previsioni a lungo termine prodotte da modelli di livellamento esponenziale, considerandoli come casi speciali di modelli ARIMA. (Attenzione: non tutto il software calcola correttamente intervalli di confidenza per questi modelli.) La larghezza degli intervalli di confidenza dipende (i) l'errore RMS del modello, (ii) il tipo di levigatura (semplice o lineare) (iii) il valore (s) della costante di smoothing (s) e (iv) il numero di periodi avanti si prevedono. In generale, gli intervalli distribuite più veloce come 945 diventa più grande nel modello SES e si propagano molto più velocemente quando lineare piuttosto che semplice lisciatura viene utilizzato. Questo argomento è discusso ulteriormente nella sezione modelli ARIMA delle note. (Torna a inizio pagina.) Definizione Nel mobile ponderata del modello (strategia di previsione 14) media, ogni valore storico è ponderato con un fattore di ponderazione del gruppo nel profilo previsioni univariata. Formula per il ponderata media mobile Il modello a media mobile ponderata consente di peso recenti dati storici più gravoso rispetto ai dati più vecchi quando si determina la media. A tale scopo, se i dati più recenti è più rappresentativo di ciò che la domanda futura sarà di dati più vecchi. Pertanto, il sistema è in grado di reagire più rapidamente a un cambiamento nel livello. La precisione di questo modello dipende in gran parte la vostra scelta di fattori di ponderazione. Se il modello di serie storica modifiche, è necessario anche adattare i fattori di ponderazione. Durante la creazione di un gruppo di ponderazione, si entra i fattori di ponderazione come percentuali. La somma dei fattori di ponderazione non deve essere 100. ex-post previsione è calcolata con questa previsione strategy. Forecasting: media ponderata, media mobile, esponenziale Si prega di vedere i due documenti allegati in cui viene dato problema completo. Il tuo direttore dei bisogni Supply Chain aiutare nello sviluppo di previsioni. Scegli una delle seguenti tre opzioni. - devono mostrare il lavoro. Sviluppare previsioni per periodi da 6 a 24 utilizzando MA con 3 periodi, 4 e 5, i periodi periodi, o. Sviluppare previsioni per periodi da 3 a 24 utilizzando un fattore di livellamento di 0,2 e 0,3, o. Sviluppare previsioni per periodi da 5 a 24 utilizzando ponderata media mobile con pesi di 0,4, 0,3, 0,2, e 0,1. Calcolare il MAD e MSE per tutte le vostre previsioni. Avviare calcoli MAD e MSE per media mobile Tempi 6. Avviare MAD e MSE calcoli per livellamento esponenziale Tempi 5. Avviare MAD e MSE calcoli per medie ponderati Tempi 5. Periodo Quantità effettiva 1 420 2 222 3 276 4 167 5 266 6 305 7 430 8 412 9 388 10 368 11 220 12 457 13 267 14 277 15 242 16 590 17 147 18 566 19 267 20 361 21 338 22 351 23 217 allegate Soluzione SummaryFORECASTING fattore stagionale - la percentuale della domanda trimestrale medio che si verifica in ogni trimestre. Previsione annuale per l'anno 4 è previsto per essere 400 unità. previsione media per trimestre è 4004 100 unità. Previsione trimestrale avg. previsione fattore stagionale. Causali metodi di previsione metodi di previsione causali sono basati su un rapporto noto o percepito tra il fattore da meteo e altri fattori esterni o interni 1. regressione: un'equazione matematica riguarda una variabile dipendente a una o più variabili indipendenti che si ritiene influenzare la variabile dipendente 2. modelli econometrici: sistema di equazioni di regressione interdipendenti che descrivono alcuni settori di attività economica 3. modelli input-output: descrive i flussi da un settore dell'economia all'altro, e così predice gli ingressi necessari per produrre uscite in un altro settore 4. simulazione modellazione MISURA errori di previsione ci sono due aspetti di errori di previsione per essere preoccupati - Bias e accuratezza Bias - una previsione è polarizzato se sbaglia più in una direzione rispetto all'altra - il metodo tende a sotto-previsioni o eccessivamente previsioni. Accuratezza - Dati precisione si riferisce alla distanza delle previsioni di domanda reale ignorare la direzione di tale errore. Esempio: Per sei previsioni periodi e la domanda attuale sono stati monitorati La tabella seguente riporta reale t domanda D e previsione della richiesta F t per sei periodi: somma cumulativa di errori di previsione (CFE) -20 deviazione assoluta media (MAD) 170 6 28.33 dire quadrata errore (MSE) 5150 6 858,33 deviazione standard degli errori di previsione 5150 6 29.30 errore medio assoluto percentuale (MAPE) 83,4 6 13,9 di quali informazioni dare ad ogni previsione ha la tendenza a sovrastimare la domanda errore medio per la previsione era 28.33 unità, o 13,9 di attuale distribuzione campionaria richiesta degli errori di previsione ha deviazione standard di 29,3 unità. CRITERI DI SELEZIONE DI UNA PREVISIONE Obiettivi Preparazione: 1. massimizzare l'accuratezza e 2. Ridurre al minimo Bias potenziali Regole per la selezione di un metodo di previsione di serie temporali. Selezionare il metodo che dà la più piccola distorsione, come misurato da errore di previsione cumulativa (CFE) o dà la più piccola deviazione assoluta media (MAD) o dà il segnale di tracciamento più piccolo o supporta all'ambito convinzioni circa il modello di base della domanda o di altri. Appare evidente che un certo grado di accuratezza e di polarizzazione devono essere utilizzate insieme. Come quanto riguarda il numero di periodi da campionare se la domanda è intrinsecamente stabile, bassi valori di ee valori elevati di N sono suggeriti se la domanda è intrinsecamente instabili, elevati valori di ee valori più bassi di N sono suggerito FUOCO PREVISIONE quotfocus forecastingquot riferisce a un approccio alla previsione che si sviluppa previsioni con varie tecniche, poi prende la previsione che è stato prodotto dal quotbestquot di queste tecniche, dove quotbestquot è determinata da un certo grado di errore di previsione. FOCUS PREVISIONE: ESEMPIO Per i primi sei mesi dell'anno, la domanda di una voce di vendita al dettaglio è stato di 15, 14, 15, 17, 19, e 18 unità. Un rivenditore utilizza un sistema di previsione di messa a fuoco sulla base di due tecniche di previsione: una media mobile a due periodi, e un modello di livellamento esponenziale tendenza aggiustato con 0,1 e 0,1. Con il modello esponenziale, le previsioni per gennaio è stato 15 e la media di tendenza alla fine di dicembre è 1. Il dettagliante utilizza la deviazione media assoluta (MAD) per gli ultimi tre mesi come criterio di scelta di quale modello sarà utilizzato per prevedere per il prossimo mese. un. Quale sarà la previsione per luglio e quale modello sarà utilizzato b. Ti risposta al punto a. essere differente se la domanda di maggio era 14 anziché 19

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Qui ci sarà imparare a fare i calcoli corretti. Lo scopo dei tassi della Banca Centrale sono ciascuno come a JPY (Yen giapponese) che vediamo è il tasso previsto dalla Banca centrale del Giappone, vale a dire Banca del Giappone. Momento in cui scriviamo, il tasso applicato dalla Banca del Giappone per il JPY valuta era 0,1 annuo. Per quanto riguarda il USD (Dollaro Statunitense - gli Stati Uniti), i tassi ci sarà considerare è il tasso di interesse stabilito dalla banca centrale degli Stati Uniti, la Federal Reserve (comunemente chiamato la Fed) allo 0,25 annuo. Consente di imparare qualche tecnica nei traffici forex. Che cosa succede se prendo in prestito dalle banche svolte negli Stati Uniti è pari a 1 milione di dollari con interessi sul prestito, ad esempio 3 all'anno. Poi cambio USD in AUD e mi è stato depositato in una banca in Australia con tasso di interesse sui depositi di 7,5. Ho una differenza di 4,5 anni. isnt interessante è solo presta denaro. 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Capire l'importanza e la funzione di tradersInvestors cambio amp mercato dell'oro Stock può migliorare le loro capacità di analisi fondamentale e tecnica investitori possono imparare a massimizzare il profitto ed eseguire società di investimento di gestione del denaro può aiutare i loro clienti per ottenere migliori opzioni di investimento Esportatori e Importatori può salvare perdite su cambi dalle fluttuazioni del mercato Imparate come creare e mantenere un certificato di investimento di portafoglio Riconoscimento diversificato sarebbe stato assegnato ai partecipanti del corso Vantaggi per i commercianti d'oro e gli investitori comprendere l'importanza e la funzione del mercato internazionale dell'oro Comprendere il rischio ed i benefici di investire in oro in scenario attuale tecnico ed economico l'analisi fondamentale di oro come gli investitori si possono salvare da perdite nei contratti future oro e le fluttuazioni dei tassi d'oro come un rifugio sicuro nei confronti della moneta di carta Questo corso include i seguenti argomenti: Introduzione del mercato dei cambi introduzione di fattori di mercato dell'oro, che riguardano gli aspetti fondamentali oro sul mercato dei cambi Indicatori economici tecniche di analisi Strategie di amplificatori di trading di fattori di mercato dell'oro mercato dell'oro amp Forex Foreign Exchange che influenzano le strategie Foreign Exchange Indicatori economici Fondamenti mercato dell'oro tecniche di analisi di amplificatori di trading in Gold amplificatore Forex Money Management Come gestire il proprio portafoglio di negoziazione tecnica L'analisi tecnica Gli indicatori migliori di valuta per il salvataggio di Money Management Risk Management Come gestire il proprio portafoglio di negoziazione. A chi è rivolto questo corso commercianti Tesoro del personale mediatori per Azioni Commodity Brokers Asset Management Assicurazioni Fondi Comuni singoli investitori Forex commercianti d'oro singoli investitori commercianti Istituzioni finanziarie Dipartimento del Tesoro Mediazione Case di intermediazione merci Case Assicurazioni Esportatori Importatori Asset Management Società di fondi comuni di investimento Forex commercianti d'oro Forex scambi giornalieri FX amp Commodity Previsione nuovo corso offerto dati non disponibili nel bando Testimonianze ISMAR finanziaria ha dimostrato di essere un grande di creazione di valore e così come piattaforma di valore, oltre a mia conoscenza in materia di investimenti finanziari. Forex trading è stato il mio interesse, e Alhamdulillah io sono un commerciante di vera e propria moneta ora che ama di negoziazione su base giornaliera, e la borsa in sufficiente quantità di profitto. 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Moving Media Differenziale Equazione

Ho un valore continuo per il quale mi piacerebbe calcolare una media mobile esponenziale Normalmente I d basta usare la formula standard per this. where S n è il nuovo media, è l'alfa, Y è il campione, e S n-1 è il precedente average. Unfortunately, a causa di vari problemi I don t avere un tempo di campionamento coerente io possa conoscere che posso provare al massimo, per esempio, una volta per millisecondo, ma a causa di fattori fuori dal mio controllo, io possa non essere in grado di prendere un campione per diversi millisecondi per volta un caso probabile più comune, tuttavia, è che semplice esempio un po 'presto o tardi invece di campionamento a 0, 1 e 2 ms I campione a 0, 0 9 e 2 1 ms io anticipare che, a prescindere dei ritardi, la mia frequenza di campionamento sarà molto, molto al di sopra del limite di Nyquist, e quindi ho bisogno di non preoccuparsi aliasing. I sa che posso affrontare questo in maniera più o meno ragionevole variando l'alfa in modo appropriato , in base alla lunghezza di tempo dall'ultima sample. Part del mio ragionamento che questo lavoro è che l'EMA interpola linearmente tra il punto di dati precedente e quella attuale se consideriamo il calcolo di una EMA della seguente elenco di campioni a intervalli t 0,1,2,3,4 dovremmo ottenere lo stesso risultato se usiamo intervallo 2t, dove gli ingressi diventano 0,2,4, a destra Se l'EMA aveva assunto che, in t 2 il valore era stato 2 dal t 0 che sarebbe lo stesso come il calcolo dell'intervallo t calcolo su 0,2,2,4,4, che non sta facendo Oppure che un senso a all. Can qualcuno dirmi come variare l'alfa in modo appropriato si prega di mostrare il proprio lavoro che e mostrami la matematica che dimostra che il metodo realmente sta facendo la destra thing. asked 21 giugno 09 al 13 05.You shouldn t ottenere lo stesso EMA per diversi Pensate ingresso di EMA come filtro, il campionamento a 2t è equivalente al campionamento verso il basso , e il filtro sta per dare un output diverso Questo chiaro per me dal momento che 0,2,4 contiene componenti di frequenza superiore 0,1,2,3,4 a meno che la domanda è: come faccio a cambiare il filtro al volo per renderlo dare la stessa uscita Forse mi manca qualcosa FreeSpace 21 giugno 09 al 15 52.But l'ingresso non è diverso, è solo campionato meno spesso 0,2,4 a intervalli 2t è come 0,, 2,, 4 a intervalli t, dove il indica che il campione viene ignorata Curt Sampson 21 giugno 09 a 23 45.This risposta in base alla mia buona comprensione di filtri passa-basso media mobile esponenziale è in realtà solo un filtro unipolare passa-basso, ma la mia comprensione confusa di quello che stai cercando per penso che la segue è ciò che si want. First, è possibile semplificare l'equazione un po 'sembra più complicato, ma è più facile in codice che ho intenzione di usare Y per l'uscita e X per l'ingresso al posto di S per l'uscita e Y per l'input, come si deve done. Second, il valore di qui è uguale a 1-e - t dove t è il tempo tra i campioni, ed è la costante di tempo del filtro passa-basso dico uguali tra virgolette perché questo funziona bene quando t è piccola rispetto a 1, e 1-e - TT Ma non troppo piccola si ll esegue in problemi di quantizzazione, e se non si ricorre ad alcune tecniche esotiche di solito è necessario un supplemento di N bit di risoluzione nel vostro stato variabile S, dove N - log 2 per valori più grandi di t l'effetto filtrante inizia a scomparire, fino ad arrivare al punto in cui è vicino a 1 e si ri fondamentalmente solo assegnando l'ingresso ai output. This dovrebbe funzionare correttamente con diversi valori di t del variante di t non è molto importante, purché alfa è piccolo, altrimenti si incorrere in alcuni problemi piuttosto strani Nyquist aliasing, ecc, e se si sta lavorando su un processore in cui moltiplicazione è più economico di divisione, o problemi di punto fisso sono importanti, precalculate 1, e prendere in considerazione cercando di approssimare la formula for. If si vuole veramente sapere come derivare la formula. then considerare il suo source. which equazione differenziale, quando X è una funzione gradino unitario, ha la soluzione Y 1 - e - t per piccoli valori di t, il derivato può essere approssimata da Y t, yielding. and l'estrapolazione di 1-e - t viene dal tentativo di abbinare il comportamento con la funzione gradino unitario case. Would si prega di elaborare il cercando di abbinare la parte comportamento capisco il vostro tempo continuo soluzione Y 1 - exp - t e la sua generalizzazione di una funzione a gradino in scala con magnitudo x e condizione iniziale y 0, ma io non sto vedendo come mettere insieme queste idee per ottenere il risultato Rhys Ulerich 4 13 maggio alle 22 34.This non è una risposta completa, ma può essere l'inizio di una 's per quanto ho ottenuto con questo in un'ora o poco più di gioco I m distacco come un esempio di quello che Ricerco e, forse, una fonte d'ispirazione per gli altri che lavorano sul problem. I iniziare con S 0, che è la media risultante dalla precedente S media -1 e il campione Y 0 prese a t 0 t 1 - t 0 è il mio intervallo di campionamento ed è impostato a tutto ciò che è appropriato per tale intervallo di campionamento e il periodo durante il quale desidero average. I considerato che cosa succede se mi manca il campione a t 1 e invece devono accontentarsi con il campione Y 2 prese a t 2 Beh, possiamo iniziare espandendo l'equazione per vedere cosa sarebbe successo se avessimo avuto Y preavviso 1.I che la serie sembra estendersi all'infinito in questo modo, perché siamo in grado di sostituire l'S n sul lato destro indefinitely. Ok, in modo che non s davvero un polinomio mi sciocca, ma se moltiplichiamo il termine iniziale per uno, abbiamo poi vediamo un pattern. Hm s una serie esponenziale Quelle sorpresa Immaginate che uscendo l'equazione per un mobile esponenziale average. So comunque, ho questo x 0 x 1 x 2 x 3 cosa che va, e io sono sicuro che sto odore e o un logaritmo naturale calci in giro qui, ma posso t ricordare dove ero diretto successiva prima mi sono imbattuto fuori time. Any risposta a questa domanda, o alcuna prova della correttezza di tale risposta, molto dipende dai dati si ri measuring. If i campioni sono stati prelevati in t 0 0ms t 1 0 9 ms e t 2 2 1 ms, ma la vostra scelta di si basa su 1-MS-intervalli, e quindi si desidera una regolata a livello locale n la prova della correttezza della scelta significherebbe conoscere i valori dei campioni in t 1ms e t 2ms. This porta alla domanda Can si interpolare i dati resonably avere congetture sane di ciò che in-tra i valori potrebbe avere stata o si può anche interpolare i media itself. If nessuno di questi è possibile, quindi, per quanto vedo io, la scelta logica di un in-tra il valore di Y t è la più recente calcolato la media cioè Y t S n dove n è maxmial tale che t. This tn scelta ha una semplice conseguenza Lascia da solo, non importa quale sia la differenza di tempo was. If, d'altra parte, è possibile interpolare i valori, allora questo vi darà averagable campioni costanti intervallo Infine, se s anche possibile interpolare il media stesso, che renderebbe la questione meaningless. answered 21 09 Jun alle 15 08.balpha 27 2k 10 87 118.I potrebbe pensare che posso interpolare i miei dati dato che io sto campionamento a intervalli discreti , i m già facendo con uno standard EMA in ogni caso, presumo che ho bisogno di una prova che dimostra che funziona così come una serie EMA, che ha anche produrrà un risultato non corretto se i valori non cambiano abbastanza agevolmente tra i periodi di campionamento Curt Sampson 21 09 Jun alle 15 21.But che è quello che sto dicendo Se si considera l'EMA un'interpolazione dei vostri valori, si ri fatto se si lascia alfa come è perché inserendo il media più recente come Y doesn t cambiare la media Se si dite avete bisogno di qualcosa che funziona così come un EMA di serie - che cosa c'è che non va con l'originale a meno che non si hanno più informazioni sui dati si ri misurazione, le regolazioni locali di alpha sarà nella migliore delle ipotesi arbitrarie balpha 21 giugno 09 a 15 31. lascerei il valore alfa da solo, e compilare il data. Since mancante don t so cosa succede durante il tempo in cui si può t campione, si può riempire quei campioni con 0s, o tenere il valore precedente stabile e utilizzare tali valori per l'EMA O qualche interpolazione indietro una volta che hai un nuovo campione, riempire i valori mancanti, e ricalcolare la EMA. What che sto cercando di arrivare è di avere un xn ingresso che ha i fori non c'è modo per aggirare il fatto che si sono dati mancanti modo da poter utilizzare una presa di ordine zero, o impostare a zero, o qualche tipo di interpolazione tra xn e xn M dove M è il numero di campioni mancanti e n l'inizio del divario Forse anche utilizzando i valori prima di n. risposto 21 giugno 09 al 13 35.From trascorrere un'ora o così pasticciare in giro un po 'con la matematica per questo, penso che semplicemente variando l'alfa sarà effettivamente mi danno la corretta interpolazione tra i due punti che parlare, ma in un molto più semplice modo inoltre, penso che variando l'alfa si occuperà anche properply con campioni prelevati tra gli intervalli di campionamento standard, in altre parole, io sto cercando quello che hai descritto, ma cercando di utilizzare la matematica per capire il modo più semplice per farlo Curt Sampson 21 giugno 09 al 14 07.I don t credo che ci sia una bestia come corretta interpolazione semplicemente non sai quello che è successo nel tempo non si è il campionamento Bene e male interpolazione implica una certa conoscenza di ciò che vi siete persi, in quanto è necessario per misurare contro che per giudicare se una interpolazione è buono o cattivo anche se questo detto, è possibile inserire vincoli, cioè con la massima accelerazione, velocità, ecc penso che se non sai come modellare i dati mancanti, quindi si sarebbe solo modellare i dati mancanti , quindi applicare l'algoritmo EMA senza alcun cambiamento, piuttosto che cambiare alfa Solo il mio 2c FreeSpace 21 giugno 09 al 14 17.Questa è esattamente quello che mi è stato sempre al mio modifica alla domanda 15 minuti fa è semplicemente non sai cosa è successo in il tempo non si è il campionamento, ma questo è vero anche se si campione ad ogni intervallo designato così la mia contemplazione Nyquist fino a quando si conosce la forma d'onda doesn indicazioni T cambiare più di ogni paio di campioni, l'intervallo di campionamento reale shouldn t importa, e dovrebbe essere in grado di variare l'equazione EMA mi sembra esattamente calcolare come se la forma d'onda è cambiato in modo lineare dall'ultimo valore di esempio per quella attuale Curt Sampson 21 giugno 09 al 14 26.I don t pensare che è tutto vero teorema di Nyquist s richiede richiede almeno 2 campioni per periodo per essere in grado di identificare in modo univoco il segnale Se don t fare questo, si ottiene aliasing sarebbe lo stesso di campionamento fs1 per un tempo, poi FS2, poi di nuovo a fs1, e si ottiene aliasing nei dati quando si campione con FS2 se FS2 è inferiore al limite di Nyquist anche io confesso che non capisco cosa si intende per cambiamenti della forma d'onda linearmente da ultimo campione a quella attuale Potrebbe spiegare Cheers, Steve FreeSpace 21 giugno 09 a 14 36.This è simile a un problema aperto sulla mia lista TODO ho uno schema elaborato in una certa misura, ma non hanno lavoro matematico per sostenere questa proposta di sintesi yet. Update Vorrebbe mantenere il fattore di livellamento alfa indipendente dal fattore di compensazione che mi riferisco come beta qui Jason s eccellente risposta già accettato qui funziona alla grande per me. if si può anche misurare il tempo dal momento che l'ultimo campione è stato preso in multipli arrotondate del vostro tempo di campionamento costante - così 7 8 ms dall'ultima campione sarebbero 8 unità, che potrebbero essere utilizzati per applicare la levigatura più volte applicare la formula 8 volte in questo caso si deve effettivamente fatto una lisciatura sbilanciata più verso la corrente value. To ottenere una lisciatura meglio, abbiamo bisogno di modificare l'alfa durante l'applicazione della formula 8 volte nella case. What precedente sarà questa approssimazione livellamento miss. It ha già perso 7 campioni nell'esempio above. This è stata approssimata nel passaggio 1 con una schiacciata riapplicazione del valore corrente di un ulteriore 7 times. If definiamo una approssimazione fattore beta che sarà applicata con alfa come beta alfa invece di alpha, si presuppone che il 7 perse campioni stavano cambiando senza intoppi tra il campione precedente e attuale values. answered 21 giugno 09 al 13 35.I pensava a questo , ma un po 'di pasticciare in giro con la matematica mi ha fatto al punto in cui io credo che, invece di applicare la formula di otto volte il valore del campione, posso fare un calcolo di una nuova alpha che mi permetterà di applicare la formula una volta , e mi danno lo stesso risultato, inoltre, questo sarebbe fare automaticamente con l'emissione di campioni offset da precise volte campione Curt Sampson 21 giugno 09 a 13 47. il singola applicazione è bene ciò che non sono sicuro di ancora è quanto è buono il ravvicinamento dei 7 valori mancanti Se il movimento continuo rende il valore di jitter molto attraverso le 8 millisecondi, le approssimazioni possono essere del tutto fuori dalla realtà, ma, poi se effettuate il campionamento a 1ms massima risoluzione esclusi i campioni ritardati che avete già capito il jitter all'interno 1ms non è rilevante questo lavoro ragionamento per te sto ancora cercando di convincermi nik 21 giugno 09 al 14 08.Right questo è il fattore beta dalla mia descrizione Un fattore beta sarebbe calcolata sulla base dell'intervallo di differenza e la corrente e precedente campioni la nuova alfa saranno alpha beta ma saranno utilizzati solo per quel campione Mentre ti sembra di essere in movimento l'alfa nella formula, tendo verso costante fattore di smoothing alfa e un beta calcolato in modo indipendente un fattore di messa a punto che compensa i campioni perso solo ora nik 21 giugno 09 al 15 23.Wilder Moving Average. A numero di indicatori popolari, tra cui indice di forza relativa RSI, Average true Range ATR e movimento direzionale sono stati sviluppati da J Welles Wilder e ha introdotto nel suo libro del 1978 Nuovi Concetti in Technical Trading Systems Gli utenti dovrebbero stare attenti che Wilder non utilizzare la formula media mobile esponenziale di serie Questo può avere significative imapct quando si seleziona periodi di tempo adeguati per il suo indicators. Colin Twiggs revisione settimanale dell'economia globale vi aiuterà a identificare i rischi di mercato e migliorare la vostra serie timing. The esponenziale spostando formula media converte il periodo di tempo per una frazione utilizzando la formula EMA 2 n 1 dove n è il numero di giorni per esempio, l'EMA per 14 giorni è 2 14 giorni 1 13 3 Wilder, tuttavia, utilizza un EMA di 1 14 che è uguale a 7 1 Ciò equivale ad una media mobile esponenziale a 27 giorni utilizzando gli standard di formula. Indicators colpite are. We consiglia che gli utenti provano periodi di tempo più brevi quando si utilizza uno degli indicatori di cui sopra, ad esempio, se stai monitorando un ciclo di 30 giorni si seleziona normalmente a 15 giorni Indicatore periodo Con l'RSI, regolare il periodo di tempo come follows. RSI periodo di tempo n 1 2 15 1 2 8 filtri days. FIR, filtri IIR, e la differenza costante coefficiente lineare equation. Causal Moving medio FIR Filters. We già sistemi discussi in cui ciascun campione dell'uscita è una somma ponderata di alcuni dei campioni del input. Let s prendere un sistema somma ponderata causale, dove causale significa che un dato campione di uscita dipende solo dal campione di corrente di ingresso e di altri fattori di produzione precedenti nei sistemi di sequenza né lineari in generale, né sistemi di risposta di impulso finiti, in particolare, hanno bisogno di essere causale Tuttavia, la causalità è conveniente per un tipo di analisi che noi andremo ad esplorare soon. If che simboleggiano la ingressi come valori di un vettore x e le uscite come valori corrispondenti di un vettore y allora tale sistema può essere scritto as. where i valori di aeb sono pesi applicati ai campioni di ingresso attuali e precedenti per ottenere il campione di uscita corrente possiamo pensare l'espressione come un'equazione, con il segno di uguale significa uguali, o come un'istruzione procedurale, con il segno di uguale significato assignment. Let s in scrittura l'espressione per ogni campione di uscita come un ciclo di MATLAB istruzioni di assegnamento, dove x è un N-length vettore di campioni di ingresso, e b è un M-lunghezza del vettore dei pesi al fine di trattare il caso speciale in partenza, ci sarà incorporare x in un xhat vettore più lungo il cui primo M-1 campioni sono zero. We scriverà il ponderata somma per ogni yn come un prodotto interno, e farà alcune manipolazioni degli ingressi come invertire b a questo end. This tipo di sistema è spesso chiamato un filtro a media mobile, per ovvie reasons. From nostre precedenti discussioni, dovrebbe essere ovvio che tale sistema è lineare e SHIFT-invariante Naturalmente, sarebbe molto più veloce di utilizzare la funzione di convoluzione MATLAB conv invece del nostro mafilt. Instead di considerare i primi M-1 campioni di ingresso pari a zero, potremmo li consideriamo per essere la stessa degli ultimi M-1 campioni Questo è lo stesso di trattare l'input come periodica Noi ll Utilizziamo cmafilt come nome della funzione, una piccola modifica della funzione mafilt precedente Nel determinare la risposta all'impulso di un sistema, ci è generalmente alcuna differenza tra i due, in quanto tutti i campioni non iniziali di ingresso sono zero. Since un sistema di questo tipo è lineare e shift-invariante, sappiamo che il suo effetto sul sinusoide sarà solo in scala e spostare è Qui è importante che usiamo il version. The versione circolarmente-convoluta circolare viene spostato e ridimensionato un po ', mentre la versione con circonvoluzione ordinaria è distorto al start. Let s vedere che cosa la scala esatto e lo spostamento è quello di utilizzare un ingresso fft. Both e uscita hanno ampiezza solo a frequenze 1 e -1, che è come dovrebbe essere, dato che l'ingresso era una sinusoide e il sistema è stato lineare I valori di uscita sono maggiori con un rapporto di 10 6251 8 1 3281 Questo è il guadagno il system. What circa la fase abbiamo solo bisogno di guardare in cui l'ampiezza è ingresso non zero. The ha una fase di Pi 2, come richiesto la fase di uscita viene spostata di un ulteriore 1 0594 con il segno opposto per la frequenza negativa, o circa 1 6 di un ciclo verso destra, come si può vedere sul graph. Now lasciati s provare una sinusoide con la stessa frequenza 1, ma invece di ampiezza 1 e la fase pi 2, let s provare ampiezza 1 5 e la fase 0.Abbiamo sapere che solo la frequenza 1 e -1 avranno diverso da zero ampiezza, quindi cerchiamo s basta guardare them. Again il rapporto di ampiezza 15 9377 12 0000 è 1 3281 - e per quanto riguarda la phase. it è di nuovo spostato di 1 0594.If questi esempi sono tipici, si può prevedere l'effetto del nostro sistema di risposta impulsiva 1 2 3 4 5 in qualsiasi sinusoide a frequenza 1 - l'ampiezza sarà aumentato di un fattore 1 3281 e la fase frequenza positiva verrà spostata da 1 0594.We potrebbe continuare per calcolare l'effetto di questo sistema sinusoidi di altre frequenze con gli stessi metodi Ma c'è un modo molto più semplice, e che definisce il punto generale da convoluzione circolare nel dominio del tempo significa moltiplicazione nel dominio della frequenza, from. it segue that. In altre parole, la DFT della risposta all'impulso è il rapporto tra la DFT dell'uscita al DFT del input. In questo relationship. the coefficienti DFT sono numeri complessi da abs c1 c2 abs c1 c2 abs per tutti i numeri complessi c1, c2, questa equazione ci dice che lo spettro di ampiezza della risposta all'impulso sarà sempre il rapporto dello spettro di ampiezza dell'uscita a quella del input. In caso dello spettro di fase, angolo c1 c2 angolo c1 - c2 angolo per tutti c1, c2 con la condizione che le fasi che differiscono di n 2 pi vengono considerati uguali Pertanto lo spettro di fase della risposta all'impulso sarà sempre la differenza tra gli spettri fase di uscita e l'ingresso con qualsiasi correzioni di 2 pi greco sono necessari per mantenere il risultato tra - pi e pi. We possono vedere gli effetti di fase più chiaramente se noi scartare la rappresentazione della fase, vale a dire se si aggiungono i vari multipli di 2 pi come necessario per ridurre al minimo i salti che sono prodotte dalla natura periodica dell'angolo function. Although l'ampiezza e la fase di solito vengono utilizzati per la presentazione grafica e anche tabulare, poiché sono un modo intuitivo di pensare agli effetti di un sistema sui vari componenti di frequenza del suo ingresso, il complesso Fourier coefficienti sono più utili algebricamente, in quanto consentono la semplice espressione dell'orientamento generale relationship. The abbiamo appena visto lavorerà con filtri arbitrarie del tipo abbozzato, in cui ogni campione di uscita è una somma ponderata di un insieme di samples. As ingresso accennato in precedenza, questi sono spesso chiamati filtri finite Impulse Response, perché la risposta all'impulso è di dimensione finita, o, talvolta, media mobile filters. We in grado di determinare le caratteristiche di risposta in frequenza di un tale filtro dalla FFT della sua risposta all'impulso, e possiamo anche progettare nuovi filtri con caratteristiche desiderate da IFFT da una specificazione della frequenza response. Autoregressive IIR Filters. There sarebbe poco senso avere nomi per filtri FIR a meno che non ci fosse un altro tipo s per distinguerli da e pragmatica così coloro che hanno studiato non saranno sorpresi di apprendere che c'è davvero un altro importante tipo di filtri filter. These lineari tempo-invarianti sono a volte chiamati ricorsiva perché il valore delle uscite precedenti, nonché le questioni ingressi precedenti, anche se gli algoritmi sono generalmente scritti utilizzando i costrutti iterativi sono chiamato anche filtri Infinite Impulse Response IIR, perché in generale la loro risposta ad un impulso va sempre talvolta sono anche chiamati filtri autoregressivi, poiché i coefficienti possono essere considerati come il risultato di fare regressione lineare per esprimere i valori dei segnali in funzione del precedente segnale valori. le rapporto di filtri FIR e IIR può essere visto chiaramente in un'equazione differenza costante coefficiente lineare, i e. setting una somma pesata di uscite pari ad una somma pesata di ingressi Questo è come l'equazione che abbiamo dato in precedenza per il filtro FIR causale, tranne che, oltre alla somma ponderata degli input, abbiamo anche una somma pesata di outputs. If vogliamo pensare a questo come una procedura per la generazione di campioni di uscita, dobbiamo riorganizzare l'equazione per ottenere un'espressione per la corrente y campione di uscita n. Adopting la convenzione che un 1 1 ad es scalando altro come e BS, siamo in grado di sbarazzarsi del 1 a 1 term. ynb 1 XNB 2 x n-1 b Nb 1 x n-nb - un 2 y n-1 - - a Na 1 y n-na. If tutta l'una dall'altra di un 1 sono zero, questo riduce al nostro vecchio amico causale FIR filter. This è il caso generale di un filtro LTI causale, ed è realizzata dalla funzione MATLAB filter. Let s cerca il caso dove il B coefficienti diversi b 1 sono zero invece del caso FIR, dove l'una è zero. In questo caso, la corrente yn campionamento di uscita è calcolato come una combinazione ponderata della corrente xn del campione di ingresso e di uscita dei campioni precedenti y n-1, y n-2, ecc Per avere un'idea di ciò che accade con tali filtri, sia s iniziare con il caso where. That è il campione corrente di uscita è il somma del campione corrente di ingresso e la metà della produzione precedente sample. We ll fare un impulso di ingresso attraverso pochi passi temporali, uno alla time. It dovrebbe essere chiaro a questo punto che possiamo facilmente scrivere un'espressione per il valore di campionamento di uscita all'ennesima è solo. Se MATLAB contato da 0, questo sarebbe semplicemente 5 n. Since cosa stiamo calcolando è la risposta all'impulso del sistema, abbiamo dimostrato con l'esempio che la risposta all'impulso può infatti avere infiniti non-zero samples. To attuare questa prima banale Filtro order in MATLAB, potremmo utilizzare il filtro la chiamata sarà simile this. and il risultato is. Is questo business davvero ancora linear. We può guardare a questo empirically. For un approccio più generale, si consideri il valore di un campione di uscita y n. By successiva sostituzione potremmo scrivere questo as. This è come nostro vecchio amico forma convoluzione somma di un filtro FIR, con la risposta all'impulso fornito dall'espressione 5 k e la lunghezza della risposta all'impulso essendo infinito Così la stessa argomenti che abbiamo usato per dimostrare che filtri FIR sono stati lineare saranno ora applicate here. So gran lunga questo può sembrare come un sacco di storie per non molto che cosa è tutta questa linea di indagine buona for. We ll rispondere a questa domanda in più fasi, a partire da un example. It non è una grande sorpresa che siamo in grado di calcolare un esponenziale campionato per moltiplicazione ricorsiva sia s un'occhiata ad un filtro ricorsivo che fa qualcosa di meno ovvio Questa volta abbiamo ll facciamo un filtro di secondo ordine, in modo che la chiamata di filtrare sarà del form. Let s impostare il secondo a2 coefficiente uscita -2 cos 2 pi 40, e il terzo coefficiente uscita a3 ad 1, e guarda il response. Not impulso molto utile come un filtro, in realtà, ma non genera un onda sinusoidale campionata da un impulso a tre moltiplicano-aggiunge per campione per capire come e perché lo fa, e come filtri ricorsiva può essere progettato e analizzato nel caso più generale, abbiamo bisogno di fare un passo indietro e dare un'occhiata ad alcuni altre proprietà dei numeri complessi, sulla strada per la comprensione della z trasformano.