Yahoo Finance 50 Tage Gleitender Durchschnitt

Geschrieben von CANbike am Sa, 10 Aug 2013 Yahoo Finanzen: URL Download in eine CSV-Datei Yahoo Finanzen direkten Download der Bestandsinformationen in eine CSV-Datei, inoffiziell unterstützt viele zusätzliche Optionen. Sie sind inoffiziell, wie sie von Yahoo verwendet werden. Aber nicht veröffentlicht oder unterstützt werden. Die folgenden Details der direkten Download versteckten Optionen. Offizieller Download Link Standort Für einen Bestand kann die Download-Funktion auf der Seite Zusammenfassung unter der Überschrift Toolbox gefunden werden. It8217s als Download-Daten bezeichnet (verzögert). Darüber hinaus kann die Download-Funktion auch am Anfang einer Tabelle mit mehreren Beständen gefunden werden. It8217s als Download bezeichnet. Inoffizielle Direkt-Download-URL Die Download-URL ist vom Formular Beispiel: AAPL Die Standard-Direkt-Download-Link für AAPL sieht aus wie Beispiel: AAPL und IBM Die Standard-Direkt-Download-Link für AAPL und IBM sieht aus Beispiel: AAPL 8211 Firmenname, Preis, PE Verhältnis Die resultierende URL würde wie folgt aussehen Folgende Variablen sind bekannt. Sie sind inoffiziell und unterliegen Änderungen. Beispiel: Yahoo Inc. (YHOO) Aktualisierungsdaten aus dem Markt Mehr lesbare Ausgaben :) getprice () getchange () getpercentchange () getvolume () getprevclose () getopen () getavgdailyvolume () getstockexchange () ) Get-Get-Shared () GetShield () GetShieldTest () GetShield () () gettradedatetime () gethistorical (startdate, enddate) getinfo () getName () refresh () getpercentchangefromyearhigh () getpercentchangefromyearlow () getchangefromyearlow () getchangefromyearhigh () getpercentchangefrom200daymovingaverage () getchangefrom200daymovingaverage () getpercentchangefrom50daymovingaverage () getchangefrom50daymovingaverage () getEPSestimatenextquarter () getEPSestimatenextyear () () GetDreamObject () getDreamObject () getDreamObject () getDreamObject () getDreamObject () getDreamObjectDirectFile () ()

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Free Forex Software Die Mehrheit der Menschen, die auf Forex Handel haben eine Leidenschaft für diese, sie sind keine Profis des Feldes. Oft sind sie Arbeitgeber in der Firma und während der Stunden der Arbeit haben sie keine Möglichkeit (aus offensichtlichen Gründen), um den Handel zu machen. Jemand würde gerne den Markt während der Mittagszeit betrachten, um zu sehen, wenn irgendein Trend nützlich sein könnte, aber häufig haben die Arbeitgeber nicht die Möglichkeit, das zu tun. Die Computer im Büro sind fast immer auf dem Firmennetzwerk verbunden und viele Male die unvermeidbare Firewall erlaubt keinen Zugriff auf Forex-Sites oder es ist nicht möglich, die entsprechende Software zu installieren, da es notwendig wäre, die Anmeldeinformationen des Netzadministrators zu haben. Die offizielle Plattform-Software ist begrenzt und es nicht immer ermöglichen es uns, eine globale Vision des Kurses der Währungen und dem Markt haben, könnte es möglich sein, aber wir müssen eine Flut von Fenstern zu öffnen und ordnen sie auf eine ergonomische Art und Weise mit einigen persönlichen Um die notwendigen Daten zu sehen. Um beiden Problemen zu begegnen, schuf vor einigen Jahren ein guter Freund von mir ein kleines Programm. Er ist ein sehr guter Software-Programmierer und sehr fairen Preis, aber nur für Freunde: Ich nahm ihn zum Abendessen Das war alles, was es kostete mich für seine Arbeit. Ich wollte eine Anwendung, die den globalen Kurs, den Trend der wichtigsten Währungen, alle zusammen und auf einfache Weise zeigt. Dazu wurde die Software ForexTrend erstellt. Sein ein Geschenk von uns. Sie können es kostenlos herunterladen und nutzen. Installation Beginnt mit der Installation und den notwendigen Ressourcen für die ordnungsgemäße Verwendung der Anwendung. Beginnen Sie mit dem Download der Software in Ihren bevorzugten Ordner. Sie können es auch auf dem Desktop platzieren, so dass Sie leicht darauf zugreifen können. Es besteht keine Notwendigkeit, die Software zu installieren. Die Anwendung funktioniert unter allen Versionen von Windows. Sie müssen mit dem Internet verbunden sein, um die Werte der Währungspaare zu lesen. Wenn Sie ein Antivirenprogramm haben, müssen Sie wahrscheinlich eine Regel einrichten, damit das Programm auf das Internet zugreifen kann. Was es macht und wie es funktioniert Start, indem Sie auf die Schaltfläche Start klicken. Das Programm las einmal in der Minute den mittleren Wert von 15 Paaren der 6 Hauptwährungen. An dieser Stelle möchte ich Ihnen zwei Erklärungen geben. Da ich die globalen Zeiger zeigen wollte, wollte ich die Anwendung nicht schwerer machen, indem ich Kauf - und Verkaufswerte verwende, die zwischen einer Plattform und der anderen variabel sind. Wenn Sie gut aussehen, sehen Sie zwei Paare vermissen, GBP AUD und AUD CHF, anstatt, die Sie zwei andere finden: EUR CAD und USD CAD. Diese letzten sind die, die ich manchmal verwende, während ich nie mit den ersten beiden Paaren handele. Seine nur über meinen persönlichen Geschmack und ich hoffe, es geht auch gut für Sie. Wie es auf dem Bildschirm unten zu sehen ist, gibt es 8 Paare auf der linken Seite und 7 auf der rechten Seite des Fensters. Für jedes Paar haben wir: Name des Währungspaares, auf das sich die Daten beziehen. Der erste Wert las unmittelbar nach dem Start des Programms, in den eckigen Klammern und in der gleichen Zeile die letzten sechs gelesenen Werte. Das lineare Diagramm mit der Darstellung des Kurses des Preises vom Anfang des Programms. Auf der rechten Seite des Diagramms sind Minimalwerte (in Rot) und Maximum (Grün) geschrieben, die während der Softwareaktivität aufgetreten sind. Im Fenster befinden sich die Zeitpläne der Messwerte der relativen Werte. Der erste Fahrplan ist immer in eckigen Klammern, da er sich auf den ersten Preis bezieht. Die numerischen Werte und Diagramme sind farbig: grün. Wenn der Preis erhöht wird, In rot. Wenn der Preis gesenkt wird, In schwarz. Wenn der Preis unverändert geblieben ist. Wenn aus irgendeinem Grund das Programm die Werte nicht lesen kann, ist der Platz, der die Daten enthalten muss, leer. Wenn Sie stattdessen sehen alle Diagramme schwarz und linear, als Forex marcet geschlossen ist und Sie lesen den Schlusskurs. Software-Einschränkungen Die Software kann bis zu 30.000 Daten für jedes Paar lesen. Da das Leseintervall 1 Minute beträgt, können die Daten für 500 Stunden akkumuliert werden, dh mehr als 20 Tage. Sobald die maximale Kapazität erreicht ist, wird die Anwendung automatisch gestoppt, als hätte der Benutzer die Stopp-Taste gedrückt. Der grafische Raum erlaubt die Darstellung einer bestimmten Anzahl von Punkten, nicht die maximale Anzahl, die vom Programm gelesen werden kann. Wenn diese Grenze erreicht ist, werden in dem Diagramm nur vorhandene Daten für einen minimalen Mangel an Zeit, alle 2 Minuten, 3 Minuten und so weiter. In diesem Fall beziehen sich die auf der rechten Seite des Diagramms angegebenen minimalen und maximalen Werte auf das gesamte Intervall der gelesenen Daten, während das gleiche Diagramm sie nicht darstellen konnte. Sie müssen auch bedenken, dass die Preise in diskontinuierlicher Weise gelesen werden, dh einmal in einer Minute, so dass der Lesepreis nicht das Maximum oder das Minimum in diesem Intervall sein könnte. Allerdings war das Ziel, den globalen Trend zu sehen. Offensichtlich für den realen Handel wählen Sie Ihre Lieblings-Forex-Plattform, die Ihnen die genauen Daten geben wird. Laden Sie kostenlose Software Forex Trend nur 50 kBDownload Forex Prediction Software Forex Trading Software Automatisierte v.2.51 Forex Trading Software Online Best Automated Expert Advisors. 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Forex-Signale - Bewertungen Forex-Signale Ein Forex-Signal ist ein Handelsalarm für den Devisenmarkt. Forex-Signale können von Unternehmen, die in diesem Dienst spezialisiert erhalten werden, und auch von einer Reihe von Top-Forex-Broker, die sie für Händler von Standard-oder V. I.P-Konten. Der Preis für diesen Service kann überall kostenlos sein, wenn Sie es von Ihrem Broker erhalten, bis zu einem täglichen Durchschnitt von 5-10 und höher je nach der individuellen oder Unternehmen bieten. Es gibt auch einige Pakete, die langfristigen Zugang für ein einmaliges Abonnement bieten. In diesem Fall ist der Boden bei etwa 100-150, bis zu mehreren Hunderten. Dienstleistungen, die Sie erhalten bei der Anmeldung mit einem Forex-Signale Anbieter unterscheiden sich von Firma zu Firma. Sie können erwarten, alles von Performance Tracker, SMS, E-Mail und Online-Benachrichtigungen erhalten, um Kunden-Support per E-Mail oder Telefon und erweiterte Analyse in einigen der anspruchsvolleren Angebote. Da Signalanbieter ihre Strategien schützen müssen, beinhaltet der Handel mit ihnen ein gewisses Maß an blindem Vertrauen in das Unternehmen oder einzelne Personen hinter den ausgegebenen Signalen. Die Glaubwürdigkeit der vielen Möglichkeiten im Web variiert stark, da es oft der Fall mit allem, was mit dem lukrativen Forex-Markt verbunden ist. Es ist vielleicht eine gute Idee, alle Ansprüche über 80-90 Prozent Erfolgsquoten mit einer Prise Salz, trotz ihrer Ubiquität in der Welt des Online-Handels zu nähern. Aber es gibt einige Unternehmen, die echte wertvolle Informationen und Warnungen an Kunden bieten. Denken Sie daran, dass Ihre Fähigkeit, erfolgreich zu nutzen empfangenen Forex Signale hängt stark von der Effizienz Ihres Brokers Service. Vor allem mit Forex News basierten Handel, müssen Sie schnell handeln, während sicher sein, dass alle Fragen im Zusammenhang mit falschen Angaben und Rutschgefahr minimal sein. Forex Signale können in drei Gruppen eingeordnet werden. News-Trading-Signale: Dies ist der grundlegende Ansatz für Forex-Signale, und der Zweck ist immer auf der Pressemitteilung so früh wie möglich, und nutzt es zu maximalen Gewinn in der kurzen Zeit nach der Veröffentlichung. Solche Signale kommen oft mit einigen Kommentaren und Analysen auf wöchentlichen und täglichen Basis. Technische Signale: Technische Trading-Signale sind nur Trading-Tipps auf der Grundlage der technischen Analyse. Sie vertrauen dem Hintergrund und der Erfolgsbilanz des Unternehmens oder der Person, die die Signale aussendet, also wählen Sie auf dieser Grundlage, anstatt, Ihre eigenen Aufträge zu handeln. Technische Forex-Signale werden oft zusammen mit verschiedenen Risikomanagement-Strategien ausgegeben, um minimale Verluste zu gewährleisten, wenn der Plan nicht wie erwartet funktioniert. Die überwiegende Mehrheit der Online-Forex-Signale gehören zu dieser Kategorie, die Sortierung der Weizen aus der Spreu ein bisschen Schwierigkeiten macht. Allgemeine Handelszeichen: Diese Art von Dienstleistung bietet allgemeine Trading-Tipps für Händler. Ihre Alarme verwenden oft einen mehrstufigen Ansatz, der sowohl fundamentale als auch technische Analysen miteinander kombiniert. Final Word Ob Sie Forex-Signale verwenden oder nicht, wird meistens von Ihrem Charakter und Ihrem Plan im Handel abhängen. Wenn youre eine hoch aktive Person mit wenig Zeit für die Analyse und Untersuchung des Marktes zu verbringen, sind Forex-Signale eine Alternative zum manuellen Handel. Wenn Sie die Mechanismen des Handels erlernen möchten, erhalten Sie aber einen bescheidenen Nutzen von dem Abonnieren von Forexwarnungen. Eine große entmutigende Faktor für Forex-Signale ist die hohe Preis-Tag. OptiLab Partners AB Fatburs Brunnsgata 31 118 28 Stockholm Schweden Der Handel mit Devisen an der Marge hat ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet. Der hohe Grad der Hebelwirkung kann sowohl gegen Sie als auch für Sie arbeiten. Vor der Entscheidung, in Devisen zu investieren, sollten Sie sorgfältig überlegen Sie Ihre Anlageziele, Erfahrung und Risikobereitschaft. Keine Informationen oder Meinung auf dieser Website sollte als eine Aufforderung oder ein Angebot zum Kauf oder Verkauf von Währung, Eigenkapital oder andere Finanzinstrumente oder Dienstleistungen genommen werden. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf die zukünftige Wertentwicklung. Bitte lesen Sie unsere rechtlichen Hinweise. Kopie 2016 OptiLab Partners AB. Alle Rechte vorbehalten. Forex-Signale werden unsere Forex Signale Ihnen helfen Werden diese einfach zu folgen Signale ermöglichen es Ihnen, Gewinne zu verdienen jeden Handelstag Heres, wie Sie herausfinden können, ohne zu riskieren einen einzigen Cent. Hören Sie es gibt eine Menge von Sachen im Internet, die Ihnen außergewöhnliche Einkommen mit Forex verspricht. Und einige, wersquod sagen, 5 von diesen arbeiten. 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Juni, bevor die Sieger kurz nach der Verlosung, die am 22. Juni stattfindet, bekannt gegeben werden. PREISE ANGEBOT 1. Platz: 2 Tickets für den britischen F1 Grand Prix Flüge amp Hotel Unterkunft 2. Platz: Apple iPhone 6 3. Platz: Apple Uhr RoboForex Demo Contest Wettkampftermine: läuft monatlich Preispool: 3.000 im Monat, 50.000 im Jahr Preis Beschränkungen: Das Preisgeld wird dem winnersrsquo Live-Konto gutgeschrieben, es gelten keine Einschränkungen. 999 Monatliche Demo Contest Gewinnspiel Termine: läuft monatlich Preispool: 999 Monate Preisbeschränkungen: Die Gewinnspiele werden ohne Einschränkungen in die Konten der Gewinner eingelagert Expert Advisor Demo Wettbewerb Wettkampfdaten: 1. Mai - 31. Mai 2013 Preispool: 5.000 Prize Einschränkungen: Die Gewinner des Wettbewerbs haben die Wahl zwischen einem Bonus-Bonus und einem Einzahlungs-Bonus-Wettbewerb Termine: Wettbewerb läuft in vier 11-Wochen-Runden während des ganzen Jahres Preispool: 31.120 runden Grand Prize: PAMM-Konto mit 50.000 kreditiert Preis Einschränkungen: Keine . Preise sind einziehbar Formula FX Contest Wettbewerbstermine: Wöchentlicher Gewinnspiel Preispool: 1.600 Preis Einschränkungen: Die Preise werden in den Live-Konten der Gewinner, ohne Einschränkungen, hinterlegt. Full Throttle Contest Wettbewerbstermine: Runs in 2-Wochen-Runden Preispool: 4.650 round Preis Einschränkungen: Keine ndash Preise können jederzeit zurückgenommen werden. Virtueller Realitätswettbewerb Wettkampftermine: Läufe in 11-Wochen-Runden Preispool: 5.940 Runden Großer Preis: PAMM Account mit 10.000 Preispaketen Preisbeschränkungen: Die Preise werden nach dem internen Alparis-Kontostand, der täglich in myAlpari veröffentlicht wird, gutgeschrieben Umrechnungskurse und Gebühren. Es bestehen keine Einschränkungen für den Gewinnabzug. Erfolgreicher Investor Contest Wettbewerbstermine: Monatlicher Preispool: 500 oder iPad 4 pro Monat Preis Einschränkungen: keine Forex Demo Contest Wettkampftermine: Monatlich Preispool: 850 Monate Preis Einschränkungen: Preise werden in contestantsrsquo live FxCompany Accounts hinterlegt. Preisgeld ist nicht ausziehbares ndash z. B. Eine Auszahlung ist nur möglich, wenn der Gewinn gleich oder höher ist als der Preis. Der Rückzug ist erst nach Herstellung von 10 Trades Volumen von nicht weniger als 15 Punkte. Auszahlbare Gewinne aus Gewinnkonto canrsquot mehr als 300 der Preissumme. Heavy Metal Contest Wettbewerbstermine: Monatlich Preispool: 850 Monate Preis Einschränkungen: Die Preise werden in contestantsrsquo live FxCompany Konten abgelegt. Preisgeld ist nicht ausziehbares ndash z. B. Eine Auszahlung ist nur möglich, wenn der Gewinn gleich oder höher ist als der Preis. Der Rückzug ist erst nach Herstellung von 10 Trades Volumen von nicht weniger als 15 Punkte. Auszahlbare Gewinne aus Gewinnkonto canrsquot mehr als 300 der Preissumme. Heavy Metal Contest Wettbewerbstermine: Monatlich Preispool: 850 Monate Preis Einschränkungen: Die Preise werden in contestantsrsquo live FxCompany Konten abgelegt. Preisgeld ist nicht ausziehbares ndash z. B. Eine Auszahlung ist nur möglich, wenn der Gewinn gleich oder höher ist als der Preis. Der Rückzug ist erst nach Herstellung von 10 Trades Volumen von nicht weniger als 15 Punkte. Auszahlbare Gewinne aus Gewinnkonto canrsquot mehr als 300 der Preissumme. Agea Masters Monatliches Turnier Contestdaten: Monatlich Preispool: 100 Monate Preis Einschränkungen: Keine Forex Masters Wettbewerb Contestdaten: Monatlich Preispool: 1.700 EUR Monat Preisbeschränkungen: Die Preise werden als Bonus in Live-Tradingkonten vergeben und können als Margin verwendet werden Handel für einen Zeitraum von 3 Monaten, nach denen sie von der clientsrsquo Konten einbehalten werden. Die Teilnehmer können die positive Differenz zwischen dem aktuellen Kontostand und den Handelsgutschriften der Auszeichnung jederzeit widerrufen. JForex Strategy Contest Wettbewerbstermine: monatlich Preispool: 15.000 Monate Preis Einschränkungen: keine Wettkampfdaten: monatlich Preispool: 15.000 Monate Preis Einschränkungen: keine Wettkampftermine: monatlich Preispool: 500 Monate Preis Einschränkungen: Der Gewinner erhält 500 Real Geschäftskonto. Eine Rücknahme der Gesamtbeträge ist nur zulässig, wenn diese Beträge die Gewinne auf dem Real Trade Account sind und der Kunde nur 50 solcher Gewinne besitzt. Forex Tribe Contesttermine: Monatlich Preispool: 1.000 EUR Monat Preis Einschränkungen: Keine Sportarten Lotus ist Ihr Trade Bonus Wettkampftermine: 18. Juni 2012 ndash 18. Juni 2014 Preispool: Lotus Evora Auto ODER Tradingkonto mit 100.000 Preis Einschränkungen: Wenn die Gewinner für den Autopreis entscheidet, müssten sie alle Zollgebühren und Steuern zahlen. Das Geld aus dem 100.000 Trading Account Preis kann zurückgezogen werden, aber 50 des Gewinns können ohne Einschränkungen ausgezahlt werden. Trade Wise, Gewinner Gerät Wettbewerb Termine: Zweiwöchentlich Preispool: iPad, iPhone, Blackberry, Samsung Galaxy Tab OR 1,250 verwaltetes Konto Preis Einschränkungen: Für die 1.250 verwalteten Account Preis: die erste Einzahlung in Höhe von 1.250 ist nicht für den Rückzug, Aber jeder Gewinn über die Bonus-Fonds kann ohne Einschränkungen zurückgezogen werden Bester Trading, Luxus Driving Contest Termine: September 8, 2011 ndash 27. September 2013 Preispool: Porsche Cayenne Auto ein 200.000 Trading-Konto Preis Einschränkungen: Wenn der Gewinner entscheidet sich für die Porsche Cayenne Preis, müssten sie alle Zollgebühren und Steuern zahlen. Das Geld aus dem 200.000 Trading Account Preis kann zurückgezogen werden, aber 50 des Gewinns können ohne Einschränkungen ausgezahlt werden. InstaForex Sniper 2013 Wettkampftermine: Wöchentlich Preispool: 1.500 Woche Preisbeschränkungen: Preisgeld kann nicht zurückgezogen werden, jedoch kann jeder Gewinn, der über den Preis gezogen wird, uneingeschränkt zurückgenommen werden Wettkampftermine: Zweiwöchentlich Preispool: 75.000 Jahre Preis Einschränkungen: Das Preisgeld kann nicht zurückgezogen werden, jedoch kann jeder Gewinn, der über den Preis gezogen wird, ohne Einschränkungen zurückgezogen werden. Wettkampftermine: monatlich Preispool: 6.000 Monate Preisbeschränkungen: Preisgeld kann nicht zurückgezogen werden, der Gewinn kann jedoch ohne Einschränkungen zurückgenommen werden. Wettkampftermine: Wöchentlich Preispool: 1.000 Woche Preis Einschränkungen: Preisgeld auf dem für den Wettbewerb registrierten Live-Trading-Account. Preisgeld kann nicht zurückgezogen werden, jedoch kann ein Gewinn mit den Preisgeldern ohne Einschränkungen zurückgezogen werden. Eine Million Option Gewinnspieltermine: Wöchentlich Preispool: 1.500 Woche Preisbeschränkungen: Das Preisgeld wird dem von der Wettbewerbsbehörde eröffneten Handelskonto gutgeschrieben. Der Gewinn kann nicht zurückgezogen werden, der Gewinn über dem Gewinn kann jedoch ohne Einschränkungen zurückgezogen werden. Wettkampftermine: Wöchentlich Preispool: 1.500 Woche Preis Einschränkungen: Preisgeld kann nicht zurückgezogen werden, Gewinne über den Preis können jedoch ohne Einschränkungen ausgezahlt werden. LF IndexMaster Demo Contest Wettkampftermine: Wöchentlich Preispool: 350 Woche Preis Einschränkungen: Preisgeld canrsquot ausgezahlt werden keine Einschränkungen für den Gewinnabzug. Wettkampftermine: Wöchentlich Preispool: 525 Woche Preis Einschränkungen: Preisgeld canrsquot kann nicht ausbezahlt werden. Forex und CFD Demo Contest Wettbewerbstermine: n a Preispool: 1.750 Preisbeschränkungen: Preisgeld in Handelskonten in Margin bezahlt: Gewinnen und Bonus Trading Margin (s) kann nicht zurückgezogen werden, aber die Gewinne können ohne Einschränkungen ausgezahlt werden. FIBO Demo-Kontowettbewerb Preispool: 5.000 Preisbeschränkungen: Das Preisgeld wird einem Live-FIBO-Konto gutgeschrieben und kann 15 Tage nach Gutschrift auf dem Konto zurückgezogen werden. Demo Cup Contest Wettkampftermine: Der monatliche Wettkampf dauert zwei Wochen pro Monat Preispool: 3.500 Monate Preis Einschränkungen: Keine Champion Demo Contest Wettkampftermine: Monatlich Preisgelder: 1.000 Monate Preisbeschränkungen: Das Preisgeld ist nur für den Handel bestimmt. Für den Fall, dass die Preisgelder für den echten Handel verwendet werden, beträgt die Auszahlungsgrenze 300 der Preisgelder (einschließlich der Preisgelder und des Gewinns). Wettbewerbstermine: 1. September 2012 ndash 30. August 2013 Preispool: 72.000 EUR Preisbeschränkungen: Die Preise werden nur auf ein dediziertes Konto gutgeschrieben, das im Namen des Gewinners eröffnet wurde. Sie sind für einen Zeitraum von zwölf Monaten ab ihrer Zuteilung gültig. Sie dürfen nicht ersetzt oder in bar zurückgezogen werden. Nur nachträgliche Veräußerungsgewinne, die den auf dem Konto des Preisträgers gutgeschriebenen Gewinnbetrag übersteigen, können bis zu einem Höchstbetrag von 200 des Wertes des Preises zurückgezogen werden. Auszahlungstermine: monatlich Preispool: 1.000 Preisbeschränkungen: Nine Preisgeld ausgezahlt in die winnerrsquos WebMoney Geldbörse Wettbewerb Seite (Informationen nur auf Russisch verfügbar) Forex Demo Championship Gewinnspiel Termine: Wöchentlich Preispool: 2.300 Woche Preis Einschränkungen: Preise werden ausgezahlt Die Form von Boni mit Auszahlungsbeschränkungen. Boni sind gültig 180 Tage ab dem Datum der Ausgabe World Forex Tour Demo Wettbewerbe Wettbewerbsdaten: laufende Wettbewerbe Preispool: variiert Preis Einschränkungen: na World Forex Cup Forex Wettbewerbe 2015 Aktuelle Forex Broker Forex Trading trägt ein hohes Risiko und kann nicht sein Geeignet für alle Anleger. Bevor Sie sich im Handel Devisenhandel, wenden Sie sich bitte vertraut mit seinen Besonderheiten und alle damit verbundenen Risiken. Alle Informationen zu ForexBrokerz werden nur zur allgemeinen Information veröffentlicht. Wir geben keine Garantie für die Richtigkeit und Zuverlässigkeit dieser Informationen. Jede Aktion, die Sie auf die Informationen, die Sie auf dieser Website finden, strikt auf eigene Gefahr und wir haften nicht für Verluste und Schäden im Zusammenhang mit der Nutzung unserer Website. Alle textlichen Inhalte auf ForexBrokerz sind urheberrechtlich geschützt und unter dem Schutz des geistigen Eigentums geschützt. 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Das Mindestvolumen eines Deals beträgt 0,01, maximal - 1 Los. Schritt ist 0,01 Lose. Die Preisgelder werden dem von der Contest Administration eröffneten Handelskonto gutgeschrieben. Alle Preise, einschließlich des ersten Preises, können nicht zurückgezogen werden, jedoch kann jeder Gewinn, der über den Preis gezogen wird, ohne Einschränkungen zurückgezogen werden. InstaForex Sniper Starts: jede Woche Dauer: 1 Woche Es ist ein wöchentlicher Wettbewerb, der von Montag bis Freitag stattfindet. Preise: - 1 Platz - 500 USD - 2 Platz - 400 USD - 3 Platz - 300 USD - 4 Platz - 200 USD - 5 Platz - 100 USD Um an diesem Demo-Wettbewerb teilnehmen zu können, muss ein Teilnehmer schon einen Real haben Konto bei InstaForex. Die Teilnehmer können Expert Advisors und alle Handelsstrategien ohne Einschränkungen verwenden. Real Scalping Contest Starts: jeden Monat Laufzeit: 1 Monat Preisgeld von 6000 USD wird monatlich unter den Gewinnern wie folgt verteilt: 1 Platz - 2000 USD 2 Platz - 1500 USD 3 Platz - 1000 USD 4 Platz - 500 USD 5 Platz - 400 USD 6 Platz - 300 USD 7 Platz - 200 USD 8 Platz - 100 USD Rally FX-1 Starts: jede Woche am Freitag Dauer: 1 Tag Der Wettbewerb findet innerhalb eines Tages statt und ist von Freitag 00:00 bis Freitag 23: 59. Der Preispool eines jeden Wettbewerbsschrittes entspricht 1500 USD, der nach den folgenden Grundsätzen auf die Gewinner verteilt wird: - 1 Platz - USD 500 - 2 Platz - USD 400 - 3 Platz - USD 300 - 4 Platz - USD 200 - 5 Platz - USD 100. One Million Option Startet: jede Woche Montag bis Freitag Dauer: 1 Woche Der Wettbewerb findet innerhalb eines Tages statt und ist von Freitag 00:00 bis Freitag 23:59 Uhr arrangiert. Der Preispool eines jeden Wettbewerbsschrittes entspricht 1500 USD, der nach den folgenden Grundsätzen auf die Gewinner verteilt wird: - 1 Platz - USD 500 - 2 Platz - USD 400 - 3 Platz - USD 300 - 4 Platz - USD 200 - 5 Platz - USD 100. Der Teilnehmer kauft Call - oder Put-Option auf ein von ihm mitgeliefertes Instrument. Der Teilnehmer legt die Zeit für das Öffnen und Schließen einer Option fest. Die MetaTrader-Plattform ist nicht für den Handel verfügbar: Deals werden im Contest Participant Cabinet ausgeführt. Virtuelle Währung Trading Contest Starts: jeden Monat Läufe: 1 Monat Preise: 1. Platz - 2000 100 Gratis Pädagogisches Paket mit: - Video-Tutorials - Webinare - Training persönlicher Account Manager Alle Teilnehmer erhalten kostenloses Trainingspaket. LIONSTONE (in russian) Weekly Demo Wettbewerbe Forex Trading Turniere Starts: jederzeit Dauer: 15 Minuten bis 1 Monat Kostenlose oder echte Geld Demo Forex Wettbewerbe bieten Ihnen die Möglichkeit, alle 15 Minuten gewinnen. 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Linear Regression Kleinste Quadrate Gleitender Durchschnitt

Die lineare Regression der kleinsten Quadrate ist die mit Abstand am weitesten verbreitete Modellierungsmethode. Es ist, was die meisten Leute meinen, wenn sie sagen, sie haben Regression, lineare Regression oder kleinsten Quadrate verwendet, um ein Modell auf ihre Daten passen. Nicht nur die lineare Regression der kleinsten Quadrate ist die am weitesten verbreitete Modellierungsmethode, sondern sie wurde an ein breites Spektrum von Situationen angepasst, die außerhalb ihres direkten Umfangs liegen. Es spielt eine starke zugrunde liegende Rolle in vielen anderen Modellierungsmethoden, einschließlich der anderen Methoden, die in diesem Abschnitt behandelt werden: Nichtlineare Regression der kleinsten Quadrate. Gewichtete Rückgang der kleinsten Quadrate und LOESS. Definition eines linearen Least Squares Modells direkt mit einem entsprechenden Datensatz. Lineare Kleinste-Quadrate-Regression verwendet werden, um die Daten mit jeder Funktion der Form f (vec vec) beta0 beta1x1 beta2x2 ldots, in denen jede erklärende Variable in der Funktion mit einem unbekannten Parameter multipliziert wird, gibt es höchstens einen unbekannten Parameter ohne Entsprechende erklärende Variable, und alle einzelnen Terme werden summiert, um den endgültigen Funktionswert zu erzeugen. In statistischer Hinsicht würde jede Funktion, die diese Kriterien erfüllt, als lineare Funktion bezeichnet. Der Begriff linear wird verwendet, obwohl die Funktion keine gerade Linie sein kann, denn wenn die unbekannten Parameter als Variablen betrachtet werden und die erklärenden Variablen als bekannte Koeffizienten angesehen werden, die diesen Variablen entsprechen, dann wird das Problem zu einem System (normalerweise Überbestimmt) von linearen Gleichungen, die für die Werte der unbekannten Parameter gelöst werden können. Um die verschiedenen Bedeutungen des Wortes linear zu unterscheiden, werden die linearen Modelle, die hier diskutiert werden, oft als linear in den Parametern oder statistisch linear erwähnt. War Least Squares Die lineare Regression der kleinsten Fehlerquadrate erhält auch ihren Namen von der Art, wie die Schätzungen der unbekannten Parameter sind Berechnet. Die Methode der kleinsten Fehlerquadrate, die zur Ermittlung von Parameterschätzungen verwendet wurde, wurde in den späten 1700er und frühen 1800er Jahren von den Mathematikern Karl Friedrich Gauss, Adrien Marie Legendre und Robert Adrain Stigler (1978) Harter (1983) Stigler (1986) unabhängig entwickelt ) In Deutschland, Frankreich und Amerika. In der Methode der kleinsten Quadrate werden die unbekannten Parameter durch Minimieren der Summe der quadrierten Abweichungen zwischen den Daten und dem Modell abgeschätzt. Der Minimierungsprozeß reduziert das übergeordnete System von Gleichungen, die durch die Daten gebildet werden, zu einem vernünftigen System von (p), wobei (p) die Anzahl von Parametern im funktionalen Teil des Modells ist) Gleichungen in (p) Unbekannten. Dieses neue Gleichungssystem wird dann gelöst, um die Parameterschätzwerte zu erhalten. Um mehr über die Methode der kleinsten Fehlerquadrate zu erfahren, siehe Abschnitt 4.4.3.1. Beispiele für lineare Funktionen Wie bereits oben erwähnt, sind lineare Modelle nicht auf gerade Linien oder Ebenen beschränkt, sondern umfassen einen ziemlich weiten Bereich von Formen. Zum Beispiel eine einfache quadratische Kurve, f (xvec) beta0 beta1x beta x2. Ist im statistischen Sinne linear. Ein Geradenmodell in (log (x)), f (xvec) beta0 beta1ln (x). Oder ein Polynom in (sin (x)), f (xvec) beta0 beta1sin (x) beta2sin (2x) beta3sin (3x). Ist auch im statistischen Sinne linear, weil sie in den Parametern linear sind, jedoch nicht in Bezug auf die beobachtete erklärende Variable (x). Nichtlineares Modellbeispiel Ebenso wie Modelle, die im statistischen Sinne linear sind, müssen nicht linear bezüglich der erklärenden Variablen sein, nichtlineare Modelle können in Bezug auf die erklärenden Variablen linear sein, nicht jedoch in Bezug auf die Parameter. Beispielsweise ist f (xvec) beta0 beta0beta1x in (x) linear, kann aber nicht in der allgemeinen Form eines oben dargestellten linearen Modells geschrieben werden. Dies liegt daran, dass die Steigung dieser Linie als das Produkt von zwei Parametern ausgedrückt wird. Als Ergebnis konnte nichtlineare kleinste Quadrate Regression verwendet werden, um dieses Modell passen, aber lineare kleinste Quadrate können nicht verwendet werden. Weitere Beispiele und Diskussion nichtlinearer Modelle finden Sie im nächsten Abschnitt, Abschnitt 4.1.4.2. Vorteile von linearen kleinsten Quadraten Die lineare kleinste Quadrate-Regression hat ihren Platz als primäres Werkzeug für die Prozessmodellierung aufgrund ihrer Wirksamkeit und Vollständigkeit erworben. Obwohl es Typen von Daten gibt, die besser durch nichtlineare Parameter in den Parametern beschrieben werden, werden viele Prozesse in Wissenschaft und Technik durch lineare Modelle gut beschrieben. Dies liegt daran, dass entweder die Prozesse inhärent linear sind oder weil über kurze Bereiche kann jeder Prozess gut approximiert werden durch ein lineares Modell. Die aus der linearen Regression der kleinsten Quadrate erhaltenen Schätzwerte der unbekannten Parameter sind die optimalen Schätzwerte aus einer breiten Klasse möglicher Parameterschätzungen unter den üblichen Annahmen für die Prozessmodellierung. Praktisch gesehen macht die lineare Regression der kleinsten Quadrate die Daten sehr effizient. Gute Ergebnisse können mit relativ kleinen Datensätzen erzielt werden. Schließlich ist die Theorie, die mit der linearen Regression assoziiert ist, gut verstanden und erlaubt die Konstruktion verschiedener Arten von leicht interpretierbaren statistischen Intervallen für Vorhersagen, Kalibrierungen und Optimierungen. Diese statistischen Intervalle können dann verwendet werden, um klare Antworten auf wissenschaftliche und technische Fragen zu geben. Nachteile von linearen kleinsten Quadraten Die Hauptnachteile von linearen kleinsten Quadraten sind Beschränkungen in den Formen, die lineare Modelle über lange Bereiche annehmen können, möglicherweise schlechte Extrapolationseigenschaften und Empfindlichkeit gegenüber Ausreißern. Lineare Modelle mit nichtlinearen Terme in den Vorhersagevariablen verhalten sich relativ langsam, so dass es für an sich nichtlineare Prozesse zunehmend schwieriger wird, ein lineares Modell zu finden, das die Daten gut passt, während der Bereich der Daten zunimmt. Da die erklärenden Variablen extrem werden, wird die Ausgabe des linearen Modells auch immer extremer sein. Dies bedeutet, dass lineare Modelle möglicherweise nicht für die Extrapolation der Ergebnisse eines Prozesses, für die Daten können nicht in der Region von Interesse gesammelt werden. Natürlich ist die Extrapolation unabhängig vom Modelltyp potentiell gefährlich. Während das Verfahren der kleinsten Quadrate oftmals optimale Schätzwerte der unbekannten Parameter liefert, ist es sehr empfindlich für das Vorhandensein von ungewöhnlichen Datenpunkten in den Daten, die verwendet werden, um ein Modell anzupassen. Ein oder zwei Ausreißer können manchmal die Ergebnisse einer Analyse der kleinsten Quadrate ernsthaft verschieben. Dies macht die Modellvalidierung. Insbesondere in Bezug auf Ausreißer. Kritisch für den Erhalt von soliden Antworten auf die Fragen, die den Bau des Modells motivieren. Handles-Fälle, in denen Datenqualität variiert Eine der gemeinsamen Annahmen, die den meisten Methoden der Prozessmodellierung zugrunde liegen. Einschließlich linearer und nichtlinearer Kleinste-Quadrate-Regression, ist, dass jeder Datenpunkt genauso präzise Informationen über den deterministischen Teil der gesamten Prozessvariation bereitstellt. Mit anderen Worten, die Standardabweichung des Fehlerterms ist über alle Werte des Prädiktors oder der erläuternden Variablen konstant. Diese Annahme bleibt jedoch in jeder Modellierungsanwendung eindeutig nicht aus. Beispielsweise scheint bei den nachstehend gezeigten Halbleiter-Photomasken-Zeilenabstand-Daten die Genauigkeit der Zeilenabstand-Messungen mit zunehmendem Zeilenabstand abzunehmen. In Situationen wie diesem, wenn es nicht vernünftig sein kann anzunehmen, dass jede Beobachtung gleich behandelt werden sollte, können oft gewichtete kleinste Quadrate verwendet werden, um die Effizienz der Parameterschätzung zu maximieren. Dies geschieht, indem versucht wird, jedem Datenpunkt seine richtige Grße des Einflusses auf die Parameterschätzwerte zu geben. Eine Prozedur, die alle Daten gleichermaßen behandelt, würde weniger präzise gemessene Punkte mehr Einfluss ergeben, als sie haben würden und würden hochpräzise Punkte zu wenig beeinflussen. Linespacing-Messfehler-Datenmodelltypen und gewichtete kleinste Quadrate Im Gegensatz zur linearen und nichtlinearen Regression der kleinsten Quadrate ist die gewichtete Kleinste-Quadrate-Regression nicht mit einer bestimmten Art von Funktion assoziiert, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen den Prozessvariablen zu beschreiben. Stattdessen spiegeln gewichtete kleinste Quadrate das Verhalten der Zufallsfehler im Modell und können mit Funktionen verwendet werden, die entweder linear oder nichtlinear in den Parametern sind. Sie arbeitet, indem zusätzliche nichtnegative Konstanten oder Gewichte, die mit jedem Datenpunkt verbunden sind, in das Anpassungskriterium einbezogen werden. Die Größe des Gewichts zeigt die Genauigkeit der in der zugehörigen Beobachtung enthaltenen Informationen an. Die Optimierung des gewichteten Anpassungskriteriums, um die Parameterschätzwerte zu finden, ermöglicht es den Gewichten, den Beitrag jeder Beobachtung zu den endgültigen Parameterschätzungen zu bestimmen. Es ist wichtig zu beachten, daß das Gewicht für jede Beobachtung relativ zu den Gewichten der anderen Beobachtungen gegeben ist, so daß verschiedene Mengen von Absolutgewichten identische Wirkungen haben können. Vorteile von gewichteten kleinsten Quadraten Wie alle bisher diskutierten Methoden der kleinsten Quadrate sind gewichtete kleinste Quadrate eine effiziente Methode, die kleine Datensätze gut nutzt. Es teilt auch die Fähigkeit, verschiedene Arten von leicht interpretierbare statistische Intervalle für die Schätzung, Vorhersage, Kalibrierung und Optimierung. Zusätzlich ist, wie oben diskutiert, der Hauptvorteil, daß die gewichteten kleinsten Quadrate gegenüber anderen Verfahren genügen, die Fähigkeit, Regressionssituationen zu behandeln, in denen die Datenpunkte von unterschiedlicher Qualität sind. Wenn die Standardabweichung der Zufallsfehler in den Daten nicht über alle Ebenen der erläuternden Variablen konstant ist, liefert die Verwendung von gewichteten kleinsten Quadraten mit Gewichten, die umgekehrt proportional zu der Varianz bei jedem Niveau der erklärenden Variablen sind, die genauesten Parameterschätzungen. Nachteile von gewichteten kleinsten Quadraten Der größte Nachteil der gewichteten kleinsten Quadrate, die viele Menschen nicht kennen, ist wahrscheinlich die Tatsache, dass die Theorie hinter dieser Methode auf der Annahme basiert, dass die Gewichte genau bekannt sind. Dies ist fast nie der Fall in realen Anwendungen, natürlich, so geschätzt Gewichte müssen stattdessen verwendet werden. Die Wirkung der Verwendung von geschätzten Gewichten ist schwer zu beurteilen, aber die Erfahrung zeigt, dass kleine Variationen in den Gewichten aufgrund der Schätzung nicht oft eine Regressionsanalyse oder ihre Interpretation beeinflussen. Wenn jedoch die Gewichte aus kleinen Zahlen von replizierten Beobachtungen geschätzt werden, können die Ergebnisse einer Analyse sehr schlecht und unvorhersehbar beeinflusst werden. Dies ist besonders wahrscheinlich, wenn die Gewichte für Extremwerte des Prädiktors oder der erläuternden Variablen mit nur wenigen Beobachtungen geschätzt werden. Es ist wichtig, sich dieses potentiellen Problems bewusst zu sein und nur gewichtete kleinste Quadrate zu verwenden, wenn die Gewichte genau zueinander geschätzt werden können. Carroll und Ruppert (1988). Ryan (1997). Die gewichtete Regression der kleinsten Quadrate ist ebenso wie die anderen Methoden der kleinsten Quadrate empfindlich gegenüber den Auswirkungen von Ausreißern. Wenn potenzielle Ausreißer nicht untersucht und angemessen behandelt werden, werden sie voraussichtlich negative Auswirkungen auf die Parameterschätzung und andere Aspekte einer gewichteten Analyse der kleinsten Fehlerquadrate haben. Wenn eine gewichtete Regression der kleinsten Quadrate tatsächlich den Einfluss eines Ausreißers erhöht, können die Ergebnisse der Analyse weit hinter einer nicht gewichteten Analyse der kleinsten Quadrate zurückbleiben. Weitere Informationen zum gewichteten Mindestanpassungskriterium finden Sie in Abschnitt 4.3. Diskussion der Methoden zur Gewichtsschätzung finden Sie in Abschnitt 4.5.

Binär Optionen Bollinger Bänder

Was sind Bollinger Bands Bollinger Bands wurden in den 1980er Jahren von John Bollinger erfunden. Er erkannte die Notwendigkeit für adaptive Tracking-Bands, nachdem er realisiert, dass die Volatilität war dynamisch in der Natur und nicht statisch, das war die Standard-Meinung in jenen Tagen. Was sind Bollinger Bands Bollinger Bands bieten eine gute Wertschätzung der Beziehung zwischen den niedrigen und hohen Preisen eines Vermögenswertes. Dies liegt daran, dass die Bollinger-Bänder im Wesentlichen auf der Prämisse basieren, dass niedrige Preise in der Nähe des unteren Bandes liegen, während die oberen im oberen Band liegen. Als solche sind die Bollinger-Bänder besonders nützlich bei der Mustererkennung. Wie Sie aus dem Studium der Trading Chart unten bestätigen können, umfassen Bollinger Bands drei Kurven (blaue Linien), die gebaut werden, um Preisbewegungen verfolgen. Das mittlere Band ist normalerweise ein einfacher gleitender Durchschnitt und stellt zwischenzeitliche Trends dar. Die untere und obere Bande werden dann mit dem mittleren als Basis formuliert. Die Abstände zwischen dem mittleren Band und dem oberen und unteren Band zeigen die aktuelle Volatilität. Eines der Hauptzwecke der Bollinger-Bands ist, dass sie eine ausgezeichnete Methode zur Messung der aktuellen Volatilität der herrschenden Marktbedingungen bieten. Dieser Indikator kann grundsätzlich hilfreich sein, um zu beurteilen, ob die aktuelle Preisaktion leise oder dynamisch ist. Sie werden in dem obigen Diagramm feststellen, dass die Bande enger werden, wenn die Volatilität abnimmt, aber sich erweitert, wenn die Preisaktion flüchtig wird. Zum Beispiel, werden Sie feststellen, dass die Bands in der Mitte des Diagramms schmal, wenn der Preis ist Bereich-Trading und Volatilität ist gering. Kurz darauf wächst der Abstand zwischen den Bändern, wenn die Flüchtigkeit zunimmt. Diese letztere Bewegung wird von der Geburt eines gut definierten bullish Kanals begleitet, während der Preis höher steigt. Wenn Sie sich auf diese Funktionen konzentrieren, können Sie Ihre Nutzung der Bollinger Bands optimieren. Sie müssen nicht wirklich wissen, wie es berechnet wird oder seine Geschichte. Jedoch ist ein Konzept, das wichtig zu schätzen ist, dass der Preis eine Tendenz hat, über das mittlere Band zu schwanken. Sie können diese Funktion mehrfach im obigen Diagramm erkennen. Sie müssen auch bestätigen, dass das untere Band als ein adaptives Unterstützungsniveau fungiert, während das obere ein Widerstandsniveau ausführt. Folglich können Sie das Preissprellen häufig gegen diese beiden Bänder in der obigen Tabelle erkennen. Die Bollinger-Bands sind effektiver, wenn sie auf Trading-Charts mit den längeren Zeitrahmen von der stündlichen aufwärts eingesetzt werden. Darüber hinaus ist dieser technische Indikator am besten eingesetzt, wenn Preis ist Bereich-Trading, weil die unteren und oberen Bänder können verwendet werden, um effektiv zu erkennen, Tops und Bottoms. Bollinger Bands Strategy Wie Bollinger Bands im Binär-Optionen Trading Die Bollinger Bands-Strategie hat viele Händler Die ihre eigenen binären Optionen Strategien auf der Grundlage der Bollinger Bands, weil sie einen beeindruckenden Ruf für die Identifizierung von Qualität Trading Chancen. Darüber hinaus funktioniert diese technische Indikator gut mit den meisten binären Optionen-Typen, einschließlich Range, Touch und die grundlegende UP DOWN, etc. Was genau sind die Bollinger Bands und warum sind sie so effektiv ist hier eine kurze Einführung, die Sie mit den notwendigen versorgen wird Erkenntnisse. John Bollinger schuf seine Bollinger Bands (BBs) zu Beginn der 1980er Jahre. Er entdeckte eine Notwendigkeit für anpassungsfähige Bands nach Ableitung dieser Volatilität hatte ein dynamisches Verhalten im Gegensatz zu einer statischen, die der Volksglaube zu diesem Zeitpunkt war. Sie können die Bollinger-Bänder ausnutzen, um Ihnen eindeutige Einschätzungen darüber zu geben, wie die hohen und niedrigen Werte von Vermögenswerten über einen bestimmten Zeitraum zusammenhängen. Der Preis zeichnet niedrige Werte im unteren Band auf und registriert hohe Werte am oberen. Als solche können die BBs Ihnen helfen, Qualitätsentscheidungen zu formulieren, indem Sie Ihnen erlauben, Preisbewegungen mit den Warnungen zu vergleichen, die durch andere technische Indikatoren erzeugt werden. Wenn Sie das folgende Diagramm analysieren, werden Sie beobachten, dass die BBs aus drei Linien (blau) bestehen, die den Preis überwachen. Das mittlere Band stellt einen einfach gleitenden Durchschnitt dar und fungiert als Grundlage für die unteren und oberen Bänder. Sie müssen auch wissen, dass der Abstand zwischen den oberen und unteren Bändern proportional zu den Volatilitätsniveaus ist. Daher können Sie die BBs vorrangig einsetzen, um die aktuelle Volatilitätsstärke zu bewerten. Im Wesentlichen zeigen die BBs starke Hinweise darauf, ob das derzeitige Niveau der Volatilität derzeit hoch oder niedrig ist. Zum Beispiel werden Sie feststellen, dass die Banden konvergieren, wenn die Volatilität niedrig ist und divergieren, wann immer das Niveau der Volatilität steigt. Sie können diese Formationen auf dem obigen Diagramm erkennen. Zum Beispiel konvergieren die oberen und unteren Bänder in der Mitte des Diagramms, wenn der Preis der Bereich Handel ist. Im Gegensatz dazu weiten sich die Banden nach rechts und links von dem Diagramm aus, was eine höhere Volatilität anzeigt. Wenn Sie sich auf diese besonderen Funktionen zu konzentrieren, dann können Sie Ihre Fähigkeiten bei der Nutzung der BBs gut zu optimieren. Sie müssen nicht einmal wissen, wie die BBs berechnet werden. Allerdings sollten Sie sorgfältig beachten, dass der Preis eine starke gebogen, um immer über die zentrale Band schwanken. Sie sollten feststellen können, dass dieses spezifische Merkmal mehrmals in dem obigen Diagramm aufgetreten ist. Sie müssen auch zu schätzen wissen, dass die oberen Band führt als Widerstand, während die untere Band wirkt als Unterstützung. Als solche, Preis häufig Ricochets gegen sie, wie im obigen Diagramm zu sehen ist. Sie werden wieder überlegene Ergebnisse mit der BBs erreichen, wenn sie auf Trading-Charts mit dem stündlichen Zeitrahmen oder höher aufgrund der verbesserten Statistiken angezeigt werden. Sie können leistungsfähige binäre Wahlstrategien aufbauen, die auf den Eigenschaften der BBs basieren, obgleich Sie berücksichtigen müssen, dass sie am besten unter range-trading Bedingungen funktionieren. Entwerfen einer Bollinger-Band-Strategie Lassen Sie uns wissen, wie man am besten, um die Bollinger Bands-Strategie für den Handel binäre Optionen. Im Wesentlichen sind die BBs ein mittlerer Reversion Indikator, die Sie informieren können, wann immer der Preis eines Vermögenswertes überkauft oder überverkauft ist und bereit, scharf zurückziehen. Insbesondere erzeugen die BBs einen Handelskanal, in dem der Preis eines Wertpapiers für fast 95 der Zeit während eines bestimmten Zeitraums liegt. Dieses Merkmal impliziert, daß, wenn der Preis entweder die oberen oder unteren Bollinger-Bänder durchbohrt, eine starke Möglichkeit besteht, daß sie eine erhebliche Umkehr erfahren könnte. Das folgende Diagramm stellt die Tages-Chart des EUR-USD dar. Dieser Vermögenswert ist derzeit Bereich-Handel mit Preis Oszillation zwischen den oberen und unteren Bollinger Bands. Wie Sie überprüfen können, treten scharfe Rückzüge auf, wenn der Preis eine dieser Bands trifft. Anschließend sollten Sie PUT-Optionen ausführen, nachdem Sie Preisschlagen erkannt haben und dann gegen den oberen Bollinger prallen. Ebenso sollten die CALL-Optionen aktiviert werden, sobald der Preis den unteren Bollinger-Bändern entspricht. Zahlreiche Beispiele werden auf der nächsten Tabelle angezeigt. Bollinger Bands Strategien sind auch wirksame Werkzeuge bei der Identifizierung, wann immer Vermögensausbruch von beschränkten Bereichen und erstellen neue Trends. Das folgende Diagramm zeigt ein Beispiel, das wiederum auf dem EUR-USD-Handelsplan basiert. Sie können eine Bollinger-Bands-Strategie aktivieren, indem Sie das folgende Verfahren ausführen. Öffnen Sie die tägliche EURUSD-Handelstabelle und legen Sie die Bollinger-Bänder ein, indem Sie die entsprechenden Schaltflächen auf Ihrer Handelsplattform treffen. Identifizieren Sie zwei markante obere Punkte und zwei untere mit den Bollinger-Bändern. Zeichnen Sie eine Linie durch sie, die Ihre Bruchlinien werden. Das obige Diagramm zeigt ein Beispiel eines bärischen Aufbaus, wobei die Bruchlinie durch zwei untere Punkte verläuft. Die Bollinger-Bänder sind in den obigen Trading-Chart durch die drei prominenten blauen Linien dargestellt. Die Eintrittsbedingungen sind wie folgt definiert. Warten Sie, bis entweder die Mittellinie der Bollinger-Bänder über eine bullische Breakline klettert oder sie unter eine baissische Bruchlinie fallen kann. Ein Beispiel des letzteren ist in dem obigen Diagramm gezeigt. Verwenden Sie Leuchter als Bestätigungs-Indikator wie folgt. Öffnen Sie eine CALL-Binäroption, nachdem die bullische Eintragsbedingung erreicht ist und der aktuelle Leuchter oberhalb der Bruchlinie schließt. Entsprechend öffnen Sie eine PUT-Binäroption, nachdem die Baisseingangsbedingung erfüllt ist und der aktuelle Leuchter unterhalb der Bruchlinie schließt. Wie Sie anhand der obigen Beispiele verifizieren können, funktionieren die Bollinger-Bands-Strategien unter den meisten Marktbedingungen wie Reichweite, Breakouts und Trends usw. Dies liegt daran, dass sie Ihnen saubere und genaue Eintrittsbedingungen für neue binäre Optionen bieten können. Darüber hinaus, wenn Sie investieren Zeit in Perfektionierung der Nutzung von Bollinger Bands dann werden Sie in der Lage, konsistente Gewinne mit den meisten der binären Optionen-Typen, wie oben zu erreichen. Berühren und Tunneln.

Binär Optionen Break Even Verhältnis

Berechnung der Breakeven-Ratio und Gewinnspanne in binären Optionen Einige der wichtigsten Dinge, die man im binären Optionenhandel verstehen muss, sind die Begriffe Break-even-Ratio und Gewinnspanne. Das Breakeven-Verhältnis ist der Prozentsatz der genauen Trades, die man ausführen muss, um Gewinne zu erzielen. Die Gewinnspanne ist die Differenz zwischen dem Bruchsatz und dem Verhältnis der genauen Trades, die von den Händlern durchgeführt werden. Dies ist der Prozentsatz, der die reinen Profit-Händler bezeichnet. Dies sind auch eine der Begriffe, die am häufigsten nie von Binär-Optionen Broker erwähnt und als solche, die überwältigende Mehrheit der Menschen nicht einmal eine Ahnung haben. Aber wie erklärt, können Sie nur wissen, wenn youre, das Profite in den binären Wahlen bildet, wenn Sie verstehen, was diese Verhältnisse sind. Die Breakeven-Ratio im binären Optionshandel besteht, weil in binären Optionen Sie ausgezahlt werden, wenn Sie das Ergebnis der Bewegung von bestimmten Vermögenswerten vorherzusagen. Die Auszahlung wird jedoch am häufigsten nie 100 sein, was bedeutet, dass auch wenn Sie 50 Ihrer Picks rechts und 50 falsch erhalten, werden Sie tatsächlich Geld verlieren. Die Formel zur Berechnung des Break-even-Verhältnisses ist die folgende: wobei B für Breakeven-Verhältnis steht, I für im Geldverhältnis und Ot für Out-of-the-money-Verhältnis. Die Gewinnspanne ist die Differenz zwischen Ihrem Gewinnverhältnis und dem Breakeven-Verhältnis. Die Formel für diese Berechnung lautet: wobei W für das Gewinnverhältnis steht. Wenn Sie nicht wissen, was diese Verhältnisse bedeuten, dann fahren Sie fort, diesen Artikel zu lesen. Alles wird unten im Detail erklärt. Was ist die Break Even-Verhältnis Die Break-even-Rate ist der Prozentsatz der genaue Vorhersagen müssen Sie machen, um nicht zu verlieren kein Geld. Wenn Ihr Prozentsatz der genauen Vorhersagen mit dem Breakeven-Verhältnis übereinstimmt, dann werden Sie nicht Geld verlieren, aber Sie werden auch überhaupt kein Geld verdienen. Wie Sie wissen, werden Sie in Binäroptionen Geld verdienen, wenn Sie die zukünftige Bewegung eines Vermögenswertes vorherzusagen. Um eine Vorhersage machen zu können, müssen Sie eine bestimmte Summe investieren. Wenn Sie eine korrekte Vorhersage machen, werden Sie mit der Rückzahlung der Investition plus einer dieser Investition ausgezahlt. In den meisten Fällen ist dieser Prozentsatz nie 100. Das bedeutet, dass korrekte Vorhersage 50 Ihrer Vorhersagen nicht bedeutet, dass Sie brechen sogar. Um selbst zu brechen (nicht alles verlieren, aber auch nichts gewinnen) müssen Sie einen Break-even-Prozentsatz von über 50 haben. Die meisten Händler haben nicht einmal eine Ahnung, dass diese Rate sogar existiert. Broker in der Regel nicht sagen, was auch immer über sie. Wie die Berechnung der Breakeven-Verhältnis Aber glücklicherweise ist es nicht so schwer, diese Rate zu berechnen. Die einzigen Dinge, die Sie wissen müssen, sind ein paar Parameter. Diese Parameter sind die In der Geld-Verhältnis und die Out of the Money-Verhältnis. Mit diesen, werden Sie in der Lage, leicht berechnen die Breakeven-Verhältnis. In der Geld-Prozentsatz Die in der Geld-Rate ist das Verhältnis der Gewinne, die Sie machen, wenn Sie eine genaue Vorhersage machen. Mit anderen Worten, die in der Geld-Prozentsatz ist im Grunde die Auszahlung Prozentsatz von Maklern angeboten. Eine Auszahlung Prozentsatz von 80, zum Beispiel bedeutet, dass, wenn Sie eine genaue Vorhersage machen, wird der Broker zurückzahlen Ihre Investition und bieten Ihnen eine Provision von 80 der Investition Betrag. Out of the money Prozentsatz Die out of the money ratio ist der Prozentsatz Ihrer Investition der Makler wird wegnehmen, falls Sie nicht eine genaue Vorhersage machen. In den meisten Fällen, wenn Sie eine ungenaue Vorhersage machen, wird der Makler das ganze Geld wegnehmen, das Sie investiert haben. In diesem Fall ist der Out of the money Prozentsatz 100. Jedoch bieten einige Broker auch sogenannte Rabatte an. Rabatte stellen grundsätzlich den Prozentsatz Ihrer Investition dar, der der Makler nicht im Falle einer ungenauen Vorhersage wegnehmen wird. Die meisten gemeinsamen Rabatte reichen von 5 bis 15. Also, wenn ein Broker bietet Rabatte von 15 auf verlieren Trades, dann ist Ihr out of the money-Verhältnis 85. Breakeven Ratio Formel Die Formel für die Berechnung der Break-even-Prozentsatz ist die folgende: B Breakeven-Verhältnis I In der Geld-Verhältnis Ot Out des Geldverhältnisses Um besser zu verstehen, sehen wir uns ein paar Beispiele, die die Break-even-Rate beinhalten. Nehmen wir an, dass der Broker eine Auszahlungsquote von 80 anbietet, was bedeutet, dass der Geldbetrag (I) 80 beträgt. Der Broker bietet keine Art von Rabatten an, was bedeutet, dass das Out of the Money Verhältnis 100 ist (der Broker Wird wegnehmen alle verliert). In diesem Fall können Sie die B wie folgt berechnen: B 100 (100 80) Hier können die Prozentwerte für die Berechnungen entfernt werden: B 100 (100 80) Jetzt können Sie die Prozentwerte zurücksetzen: Und das bringt uns zu: Was das bedeutet Ist, dass im Falle einer Auszahlungsrate von 80 und 0 Rabatte Sie genau 55,55 Ihrer Investitionen voraussagen müssen, um überhaupt kein Geld zu verlieren. Beispiel mit Rabatt Nehmen wir ein Beispiel für einen Rabatt jetzt. Lets weiterhin eine Ausschüttungsquote von 80 verwenden, wie in, ein in der Geld-Verhältnis (I) von 80. Nun stellen Sie sich vor, dass ein Makler bietet einen Rabatt von 10. In diesem Fall ist die out of the money ratio (Ot) 100 - minus der Rabatt, die in diesem Fall ist 10, so dass der Ot ist 90. Lets überspringen Sie die Mathe Teil jetzt. Sie können dies selbst mit einem Taschenrechner berechnen: So, wie Sie sehen können, in diesem Fall müssen Sie nur genau 52,91 Ihrer Trades vorherzusagen, um überhaupt kein Geld zu verlieren. Die Wahl eines Maklers, die einen Rabatt bietet ist äußerst lohnend, wie Sie sehen können. Beispiel mit Begrenzungsoption Eine begrenzte Anzahl von binären Optionen wie Grenzoptionen, 60 Sekunden Optionen und One-Touch-Optionen bieten Auszahlungsraten von über 100. Das bedeutet, dass in diesen Fällen Ihr Break-even-Verhältnis auch unter 50 liegen kann. Ist es viel schwieriger, das Ergebnis dieser Art von Optionen vorhersagen und Ihr Gewinn Prozentsatz wird in der Regel unter 50 sein, auch wenn Sie nur zufällige Wetten ohne jede Strategie. So kann sich vorstellen, dass ein Broker eine Auszahlungsrate von 200, was bedeutet, dass die in der Geld-Prozentsatz 200 ist. Der Makler bietet keine Rabatte, so dass die out of the money-Verhältnis ist 100. Basierend auf diesem ist der Break-even-Rate als Folgt: B 100 (100 200) Das bedeutet, dass Sie, um überhaupt kein Geld zu verlieren, 33,33 aller getätigten Investitionen korrekt prognostizieren müssen. Berechnen Binär-Optionen Profit Rates Also, jetzt wissen Sie, wie Sie berechnen, welcher Prozentsatz Ihrer Investition erfolgreich sein muss, um überhaupt kein Geld zu verlieren. Natürlich werden Sie wollen wissen, wie viel tatsächliche reine Gewinne machen Sie auch. Diese Berechnung ist auch extrem einfach und arbeitet nach der folgenden Formel: P Profit-Ratio oder Gewinnmarge W Winning-Verhältnis B Breakeven-Verhältnis Also, um Ihre Gewinnspanne zu berechnen, müssen Sie das Breakeven-Verhältnis von Ihrem Gewinnverhältnis subtrahieren. Die Gewinnrate (W) ist das Verhältnis erfolgreicher Trades. Wenn Sie zum Beispiel 100 Trades ausgeführt haben, von denen 84 erfolgreich waren, dann ist Ihr Gewinnverhältnis 84. Nehmen wir das folgende Beispiel: Sie führen 46 Trades aus, von denen 36 erfolgreich sind. In diesem Fall ist Ihre Gewinnrate (36 100) 46, die gleich 78 ist. Stellen Sie sich vor, dass der Makler nicht bieten jede Art von Rabatten bedeutet, dass die out of the money-Verhältnis ist 100 und bietet eine Auszahlungsrate von 85. In diesem Fall Ist Ihr Gewinn prozentual 100 (100 85), was 54 ist. Als Ergebnis ist Ihre Gewinnspanne (P) 78 8211 54, die 24. So gehen Sie davon aus, dass Sie 50 auf alle der 46 Trades, die Sie ausgeführt haben Im obigen Beispiel. Das bedeutet, dass Sie insgesamt 553 Gewinne generiert haben. Dies wird durch Multiplikation der Anzahl der Geschäfte mit dem Investitionsbetrag und mit der Gewinnspanne berechnet: 46 50 24 553 Mit anderen Worten, Sie haben insgesamt 2.300 investiert und haben 2.853 gewonnen, davon 553 Gewinne. Natürlich müssen Sie nicht sofort 2.300 einzahlen, um das zu erreichen. Sie können auch so viel einzahlen wie nur 250 (zum Beispiel) und Fortschritt in Schritten von 50 Investitionen. In diesem Fall werden Sie reinvestieren Ihre Gewinne. Final Words So, dies ist, wie Sie breakingven Verhältnisse und Gewinnspannen im binären Optionshandel zu berechnen. Wie eingangs erläutert, offenbarten Binäroptionsvermittler diese Händlern am häufigsten nie. Die Informationen, die wir oben dargestellt haben, sind in der Regel nie bei jedem binären Optionen-Broker verfügbar. Allerdings ist das Verständnis der oben genannten Fragen äußerst wichtig, wenn Sie ein gewinnender binärer Optionen Trader werden wollen. Aus diesem Grund empfehlen wir Ihnen STRONGLY, diese Berechnungen bei jedem Binärmakler durchzuführen, bei dem Sie sich registrieren. Sie sollten auch ständig folgen Sie Ihre Gewinnspanne mit der zweiten Formel in diesem Artikel erwähnt. Auf diese Weise wissen Sie genau, wie viele Gewinne Sie machen. Und das ist alles für diesen Leitfaden. Vielen Dank für das Lesen dieser und wir würden uns freuen, wenn Sie dies mit Ihren Freunden oder Kollegen teilen könnte, so dass mehr Menschen in der Lage zu verstehen, wie breakingven Prozentsätze und Gewinnspannen im binären Optionen Handel berechnet werden. Darüber hinaus können Sie auch weiterhin unsere anderen Binär-Optionen Strategy Guides, die im Menü auf der rechten Seite aufgelistet sind, um über fortgeschrittene gewinnende Strategien gelernt lesen. Break Even Ratios in Binary Trading In binären Optionen Handel, ist die Break-even-Verhältnis Der Prozentsatz der richtigen Voraussagen, die Sie machen müssen, damit Sie kein Geld verlieren. Wenn Ihr Prozentsatz der genauen Vorhersagen fällt mit dem Break-even-Verhältnis, dann werden Sie nicht verlieren Geld, aber Sie werden auch kein Geld überhaupt. Es ist daher Ihre Aufgabe als binäre Optionen Trader zu halten Üben Sie Ihre Strategien unter Beibehaltung Ihrer Risikofaktoren niedrig. Wie wir bereits festgestellt haben, können binäre Optionshandel Ihnen Geld verdienen, wenn Sie die zukünftige Bewegung eines Vermögenswertes vorherzusagen. Um eine Vorhersage machen zu können, müssen Sie eine bestimmte Summe investieren. Die Kenntnis der Bewegungstrends und der täglichen Marktnachrichten ist entscheidend für die richtige Vorhersage, wie wir in den anderen Artikeln erwähnt haben. Wenn Sie eine korrekte Vorhersage machen, Ihre Handelsergebnisse in-the-money. Sie werden mit der Rückzahlung Ihrer Investition und einem bestimmten Prozentsatz dieser Investition ausgezahlt. In den meisten Fällen ist dieser Prozentsatz nie 100. Dies bedeutet, dass korrekte Vorhersage 50 Ihrer Vorhersagen nicht unbedingt bedeuten, dass Sie breakeven werden. Sagen Sie beispielsweise, dass Sie sowohl einen Aufruf als auch eine Put-Option für ein bestimmtes Asset mit demselben Ablauf erwerben. Der In-the-money-Prozentsatz (ITM) vergibt Sie mit 70 Ihrer Investition, während der Broker (oder Sie) einen Out-of-the-money Prozentsatz (OTM) von 90 diktieren. Dies bedeutet, dass, wenn Sie in der gewinnen - Geld. Und verlieren out-of-the-money. Die Break-even-Verhältnis wird weniger als 50, da 70 nicht gleich 90 ist. Um zu brechen, was bedeutet, nicht alles verlieren, aber auch nichts gewinnen, müssen Sie eine Pause sogar Prozentsatz von über 50 haben. Die meisten Händler tun Nicht einmal eine Ahnung, dass diese Rate sogar existiert. Es liegt an Ihnen, um mit Ihrem ITM und der OTM sowie die anderen Risikofaktoren in Bezug auf Ihren Handel spielen, um zumindest brechen, auch wenn nicht am Ende in-the-money. Wie zu berechnen Breakeven-Verhältnis im Binärhandel Glücklicherweise mit der einfachen Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie, ist es nicht so schwer, die Breakeven-Verhältnis zu berechnen. Die einzigen Dinge, die Sie wissen müssen, sind ein paar Parameter. Wie wir früher im Beispiel besprochen haben, umfassen diese Parameter den in-the-money-Prozentsatz (ITM) und den Out-of-the-money-Prozentsatz (OTM). Mit diesen, werden Sie in der Lage, Ihre Breakeven-Verhältnis leicht zu berechnen und optimieren Sie Ihre Trading-Techniken. In-the-Money Prozentsatz Der in-the-money Prozentsatz (ITM) ist das Verhältnis der Gewinne, die Sie machen werden, falls Sie eine korrekte Vorhersage treffen. Mit anderen Worten, das ist der Prozentsatz Ihrer Investition, die im Grunde ist die Auszahlung Prozentsatz von Maklern angeboten. Viele Broker bieten verschiedene ITM für verschiedene Vermögenswerte. Einige Broker ermöglichen es Ihnen, die ITM durch ihre Optionen Builder zu ändern. Zum Beispiel bedeutet ein Auszahlungsprozentsatz von 80, dass, falls Sie eine genaue Vorhersage treffen, der Makler Ihre Investition zurückzuerstatten und Ihnen eine Provision von 80 des Investitionsbetrages anzubieten. Wenn Sie 100 investiert haben, werden die Gesamtergebnisse, die Sie erhalten, 100 plus 100 x 0,8 für insgesamt 180 sein. Beachten Sie, ITM ist der Prozentsatz Ihrer Investition als Gewinne aus dem Broker. Out-of-the-Money Prozentsatz Der Out-of-the-money Prozentsatz (OTM) ist das Verhältnis Ihrer Investition der Broker wird wegnehmen, falls Sie nicht eine genaue Vorhersage. In den meisten Fällen, wenn Sie eine ungenaue Vorhersage machen, wird der Makler das ganze Geld wegnehmen, das Sie investiert haben. In diesem Fall ist die out of the money Prozentsatz 100. Aber einige Broker bieten auch so genannte Rabatte oder Erstattungen. Rabatte stellen grundsätzlich den Prozentsatz Ihrer Investition dar, der der Makler nicht im Falle einer ungenauen Vorhersage wegnehmen wird. Die meisten üblichen Rabatte reichen von 5 bis 15. Also, wenn ein Broker bietet Rabatte von 15 auf verlieren Trades, dann ist Ihr Out of the money Verhältnis 85. Zum Beispiel bedeutet eine OTM von 85, dass, wenn Sie eine Out-of - Die-Geld-Vorhersage, wird der Broker nehmen Sie Ihre Investitionen und bieten Ihnen einen Rabatt von 15 der Investition Betrag. Wenn Sie 100 investiert haben, werden die Gesamterträge, die Sie erhalten werden, 100 minus 100 x 0,85 (oder 100 x 0,15) für eine Gesamtzahl von 15 sein. Wieder beachten Sie, dass OTM der Prozentsatz Ihrer Investition ist, den der Makler nimmt, wenn Sie verlieren. Breakeven-Verhältnis Formel Die Formel zur Berechnung des Break-Even-Prozentsatzes ist die folgende: BE OTM (ITM OTM) BE Breakeven-Verhältnis ITM In-the-money-Prozentsatz OTM Out-of-the-money ratio Ableitung der Breakeven-Formel In binären Optionen gibt es Nur zwei Ergebnisse zu einem Handel 8212 in-the-money. Oder erfolgreich, und out-of-the-money. Oder nicht erfolgreich. In der Wahrscheinlichkeitstheorie, wo die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses durch einen Prozentsatz (oder eine Teilzahl von 0 bis 1 dargestellt wird, wobei 0 bedeutet, dass das Ereignis nicht passieren wird und 1 bedeutet, dass das Ereignis sicher passieren wird), können wir das sagen Ist die Wahrscheinlichkeit von in-the-money-Trades zuzüglich der Wahrscheinlichkeit von Out-of-the-money-Trades gleich 1 (wenn der Handel nicht im Geld ist, sein Out-of-the-money und umgekehrt). Dieser binäre Zustand erlaubt es uns, den Break-even-Prozentsatz abzuleiten, wenn wir beide Wahrscheinlichkeiten multiplizieren, die mit ITM und OTM multipliziert werden. Also sei X die Wahrscheinlichkeit, dass Sie im Geld sind. Und Y ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie out-of-the-money sind. X Y 1 (die Wahrscheinlichkeit, dass Sie gewinnen, plus die Wahrscheinlichkeit, dass Sie gehen zu verlieren ist sicher.) 8212 eqn. 1 (ITM x X) 8212 (OTM x Y) 0 (was 0 bedeutet, bedeutet, dass der Break-Even-Prozentsatz erreicht wird, dh wenn wir einen Ausdruck auf der rechten Seite der Gleichung umsetzen, erhalten wir eine Gleichheit) 8212 eqn. 2 Darstellung der Gl. 1 in Y ausgedrückt, ergibt Y 1 8212 X 8212 eqn. 3 Einsetzen von Gl. 3 bis Gl. 2 und Y eliminiert. (ITM x X) 8212 (OTM x (1 8212 X)) 0 äq. 4 Gl. 4 ist eine lineare Gleichung mit einem einzigen unbekannten X gibt uns die Break-even-Prozentsatz. (OTM x (1 8212 X)) ergibt (ITM x X) 8212 OTM (OTM x X) 0 Zusammenfassen aller Xs auf einer Seite der Gleichung Ergibt unsere Formel für das Break-Even-Verhältnis. X OTM (ITM OTM) (wobei X die Wahrscheinlichkeit ist, dass Sie gewinnen sollten, um selbst zu brechen, oder einfach das Break-even-Verhältnis BE) Um dies besser zu verstehen, können wir ein Beispiel, das die Breakeven-Verhältnis beinhaltet. Vorausgesetzt, dass ein Broker eine Auszahlungsquote von 80 anbietet, was bedeutet, dass der in-the-money Prozentsatz (ITM) 80 ist. Der Broker bietet auch keine Art von Rabatten an, was bedeutet, dass der Out-of-the-money-Prozentsatz Ist 100, oder der Makler wird wegnehmen alle verliert. In diesem Fall kann man die BE einfach folgendermaßen berechnen: BE 100 (100 80) Die Prozentsätze für die Berechnungen sake entfernen und wir haben BE 100 (100 80) Hinzufügen der Prozentsätze und wir haben Dies bedeutet, dass in dem Fall Einer Auszahlungsrate von 80 und 0 Rabatte, müssen Sie genau 55.55 Ihrer Investitionen vorhersagen, um überhaupt kein Geld zu verlieren. Beispiel mit Rabatten Was passiert, wenn ein Broker einen Rabatt gewährt Lässt uns an unsere vorherigen Beispiel einer Auszahlungsrate von 80, wie in einem in-the-money-Prozentsatz (ITM) von 80 halten. Jetzt stellen Sie sich vor, dass ein Broker einen Rabatt von 10 anbietet In diesem Fall ist der Out-of-the-money-Prozentsatz (OTM) 100 - minus der Rabatt, der in diesem Fall ist 10, so dass die OTM ist 90. Mit der Formel haben wir und dies ergibt sich wie folgt Fall muss ein Trader nur genau 52,91 der Trades vorherzusagen, um überhaupt kein Geld zu verlieren. Es ist ganz offensichtlich, wie die Auswahl eines Maklers, die einen Rabatt bietet vorteilhafter als die Break-even-Prozentsatz niedriger ist. Abschließend ist die Berechnung der Break Even-Ratios im binären Optionshandel für das Risikomanagement wichtig. Wie anfangs erklärt, wissen die Break-even-Verhältnis aus der Auszahlungen und die Verluste können Sie strategisch zu entscheiden, welche in-the-money und out-of-the-money-Prozentsätze sind optimal. Das Verständnis der oben genannten Parameter ist äußerst wichtig, wenn Sie ein erfolgreicher binärer Optionen Trader werden wollen. Aus diesem Grund empfehlen wir Ihnen dringend, diese Berechnungen zuerst vor der Eingabe eines Handels mit Ihrem Binäroptionsbroker durchzuführen. Apropos binäre Optionen Broker, unsere Website listet die Top-Broker auf dem Laufenden. Wählen Sie ein und fangen Sie an, Ihre Strategien heute anzuwenden.

13 Term Henderson Gewichtet Gleitender Durchschnitt

1 Diese Veröffentlichung enthält Schätzungen der zivilen Erwerbsbevölkerung, die sich aus der Komponente Arbeitskräfteerhebung der monatlichen Bevölkerungsumfrage ergibt. Die vollständigen Zeitreihen für Schätzungen aus dieser Publikation sind auch elektronisch verfügbar. Weitere detaillierte Schätzungen werden eine Woche nach dieser Veröffentlichung in verschiedenen elektronischen Formaten veröffentlicht - siehe Labour Force, Australien, Detaillierte - Elektronische Lieferung (Kat. Nr. 6291.0.55.001) und Labor Force, Australien, Detaillierte, Vierteljährlich (Kat. Nr. 6291.0. 55.003). KONZEPTE, QUELLEN UND METHODEN 2 Der in Australien8217arbeitete Arbeitskräfteerhebung verwendete konzeptionelle Rahmen orientiert sich eng an den Standards und Richtlinien, die in den Resolutionen der Internationalen Konferenzen der Arbeitsstatistiker festgelegt sind. Beschreibungen der zugrunde liegenden Konzepte und Strukturen von Australias Arbeitskräftestatistiken sowie die Quellen und Methoden, die bei der Erstellung der Schätzungen verwendet werden, werden in den Arbeitsstatistiken, Quellen und Methoden (Kat. Nr. 6102.0.55.001), die auf der ABS verfügbar sind, vorgestellt Webseite ltabs. gov. au gt. Die Arbeitskräfteerhebung basiert auf einer mehrstufigen Stichprobe von Privatwohnungen (derzeit ca. 26.000 Häuser, Wohnungen usw.), eine Liste von nicht-privaten Wohnungen (Hotels, Motels etc.) und Deckt etwa 0,32 der Zivilbevölkerung Australiens ab 15 Jahren ab. 4 Informationen werden von den Bewohnern ausgewählter Wohnungen durch speziell geschulte Interviewer mit computerunterstützter Befragung oder Selbstvervollständigung online erhalten. 5 Die für die Arbeitskräfteerhebung ausgewählten Haushalte werden jeden Monat für acht Monate interviewt, wobei jeweils ein Achtel der Stichprobe jeden Monat ersetzt wird. Das erste Interview wird im Allgemeinen face-to-face durchgeführt. Nachfolgende Interviews werden telefonisch durchgeführt (sofern für den Befragten akzeptabel). 6 Von Dezember 2012 bis April 2013 führte das ABS eine Studie der elektronischen Online-Datenerhebung durch. Die Befragten in einer einzigen Rotationsgruppe (d. H. Ein Achtel der Befragungsstichprobe) erhielten die Möglichkeit, ihren Arbeitskräfteerhebungsfragebogen online anstatt durch ein persönliches oder telefonisches Interview zu vervollständigen. Ab Mai 2013 erweiterte das ABS das Angebot der elektronischen Online-Sammlung auf 50 von jeder neuen eingehenden Rotationsgruppe. Für weitere Informationen siehe den Artikel in der April 2013 Ausgabe dieser Publikation. Ab September 2013 wurde die elektronische Online-Sammlung 100 Privatwohnungen in jeder eingehenden Rotationsgruppe angeboten. Ab April 2014 werden 100 Privatwohnungen online elektronisch angeboten. 7 Die Interviews werden in der Regel während der zwei Wochen beginnend am Sonntag zwischen dem 5. und 11. eines jeden Monats durchgeführt. Die erhaltenen Informationen beziehen sich auf die Woche vor dem Interview (d. h. die Referenzwoche). Um die operativen Schwierigkeiten bei der Erhebung und Verarbeitung der Arbeitskräfteerhebung um die Weihnachts - und Neujahrsferien zu bewältigen, werden Interviews für Dezemberstart vier Wochen nach November-Interviews beginnen (dh zwischen dem 3. und 9. Dezember) und Januar-Interviews Start fünf Wochen nach Dezember Interviews beginnen. Infolgedessen kann die Januar-Befragung schon am 7. oder spätestens am 13., je nach Jahr, beginnen. Gelegentlich können Umstände, die erhebliche betriebliche Schwierigkeiten für die Erhebung von Erhebungen darstellen, zu einer Änderung des Normalmusters für den Beginn der Befragung führen. 8 Schätzungen aus der Arbeitskräfteerhebung werden in der Regel 39 Tage nach dem Beginn der Interviews für diesen Monat veröffentlicht, mit Ausnahme von Schätzungen für jeden Dezember, die in der Regel 46 Tage nach dem Beginn der Interviews veröffentlicht werden. UMFANGSBEREICH 9 Die Arbeitskräfteerhebung umfasst alle Personen ab 15 Jahren, mit Ausnahme von Angehörigen der ständigen Verteidigungskräfte, gewissen Diplomaten von ausländischen Regierungen, die üblicherweise von der Volkszählung und der geschätzten Bevölkerungszahl, den ausländischen Einwohnern in Australien und Mitgliedern von Nicht-Australiern ausgeschlossen sind (Und deren Angehörigen) in Australien stationiert. 10 In der Arbeitskräfteerhebung werden Deckungsregeln angewandt, die darauf abzielen, dass jede Person nur mit einer Wohnung assoziiert ist und somit nur eine einzige Auswahlmöglichkeit hat. Die Deckungsregeln sind zwangsläufig eine Balance zwischen theoretischen und betrieblichen Erwägungen. Dennoch wird die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person in zwei getrennten Wohnungen in der Umfrage aufgezählt wird, als vernachlässigbar angesehen. 11 Die Schätzungen der Arbeitskräfteerhebung werden so berechnet, dass unabhängige Schätzungen der Bevölkerung ab 15 Jahren (Bevölkerungs-Benchmarks) hinzugefügt werden. Diese Populations-Benchmarks basieren auf den zuletzt veröffentlichten Schätzungen der endgültigen, überarbeiteten und vorläufigen vierteljährlichen geschätzten Resident Population (ERP). Informationen zur Methodik zur Herstellung des ERP finden Sie unter Australian Demographic Statistics (Kat. Nr. 3101.0). Da die zuletzt veröffentlichten ERP-Schätzungen die aktuelle Zeitspanne für Labour Force-Schätzungen um neun Monate verkürzen, werden die Labour Force-Populations-Benchmarks durch Projektion von drei Quartalen nach den letzten vierteljährlichen ERP-Schätzungen erstellt. Die Projektion basiert auf dem historischen Muster jedes Bevölkerungsbestandteils - Geburten, Todesfälle, zwischenstaatliche Migration und nationale Übersee-Migration (NOM). Die prognostizierten Schätzungen von NOM werden mit anderen Datenquellen ergänzt, um die Bevölkerungsveränderungen kurzfristig besser prognostizieren zu können. Die wichtigste Datenquelle sind die Prognosen, die vom Department of Immigration amp Border Protection in der Publikation The Outlook for Net Overseas Migration veröffentlicht wurden. 12 Beginnend im März 2010 wurde die ERP-Reihe zweimal jährlich im März und September Quartalsbericht der australischen demographischen Statistik (Kat. Nr. 3101.0) überarbeitet. Dieser zweimal jährliche Revisionszyklus enthält mehr aktuelle Informationen für NOM. Diese aktualisierten Informationen sind in den Bevölkerungs-Benchmarks enthalten, die bei der Erstellung der Arbeitskräfte-Schätzungen verwendet werden, wenn sie neu benchmarkiert werden. 13 Alle fünf Jahre werden die ERP-Reihen überarbeitet, um zusätzliche Informationen aus der jüngsten Volkszählung (Volkszählung) zu enthalten. Labour Force Survey Populations-Benchmarks und die Schätzungen werden nach dieser fünfjährlichen Revision im ERP überarbeitet. Der Prozess der Einbeziehung der überarbeiteten Bevölkerung Benchmarks wird als Rebasing bezeichnet. Aus der Januar 2014 Ausgabe dieser Publikation wurden Arbeitskräfte-Schätzungen unter Verwendung von Bevölkerungs-Benchmarks auf der Grundlage der Ergebnisse der Volkszählung 2011 erstellt. Überarbeitete Schätzungen wurden von Juni 2006 bis Dezember 2013 vorgenommen. Darüber hinaus wurden Schätzungen von Juli 1991 bis Mai 2006 revidiert, um Populations-Benchmarks auf der Grundlage von ERP zu revidieren, die nach der Volkszählung 2011 revidiert wurden. Die nächste Rebasierung auf der Grundlage der Volkszählung wird nach der Veröffentlichung der 2016 Census-basierten ERP-Schätzungen, die Revisionen zurücknehmen werden fünf Jahre. Weitere Informationen über revidierte ERP-Schätzungen finden Sie auf der Juni 2012 Ausgabe der Australian Demographic Statistics (Kat. Nr. 3101.0), die im Dezember 2012 veröffentlicht wurde. 14 Zwischen den Volkszählungen revidiert das ABS die Labour Force-Populations-Benchmarks mit Hilfe des neuesten ERP gemäß der Absätze. Diese wurden in den Monaten Juli 2010, November 2012 und April 2013 eingeführt. Die für die Themen "Oktober 2013", "April 2014" und "November 2014" geplanten Überarbeitungen wurden nicht umgesetzt (siehe Neuigkeiten der Arbeitskräfte in der Ausgabe vom September 2013 und Änderungen in dieser Ausgabe in der Ausgabe Oktober 2014 dieser Veröffentlichung). Ab Februar 2015 wird in den Februar-, Mai-, August - und November-Ausgaben ab Mai 2015 vierteljährlich ein Rebenchmarking durchgeführt. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Rebenchmarking der Labour Force Series in der Ausgabe Februar 2015 dieser Publikation. 15 Die Schätzmethode, die in der Arbeitskräfteerhebung verwendet wird, ist die zusammengesetzte Schätzung, die im Mai 2007 eingeführt wurde. Im Januar 2014 wurde eine zusammengesetzte Schätzung für alle Schätzungen von Juli 1991 im Rahmen des Zensus 2011 durchgeführt. Die zusammengesetzte Schätzung kombiniert die in den vorangegangenen sechs Monaten erhobenen Daten mit den aktuellen Monatsdaten, um die aktuellen Schätzungen des Monats zu erstellen, wodurch die hohe Korrelation zwischen überlappenden Proben über Monate in der Arbeitskräfteerhebung genutzt wird. Der Composite Estimator kombiniert die vorherigen und die aktuellen Monate Daten, indem verschiedene Faktoren je nach Zeitdauer in der Umfrage. Nachdem diese Faktoren angewandt wurden, werden die sieben Monate der Daten gewichtet, um sich an den aktuellen Monatspopienbenchmarks anzupassen. Näheres siehe Informationsblatt: Künftige Veränderungen der Arbeitskräftestatistik, 2007 (Kat. Nr. 6292.0). VERGLEICHBARKEIT DER REIHEN 16 Ab April 1986 wurde die Definition der Erwerbstätigen um Personen erweitert, die in einem Familienbetrieb oder auf einer Farm (d. H. Mithelfende Familienangehörige) ohne Bezahlung zwischen 1 und 14 Stunden pro Woche gearbeitet haben. Weitere Informationen finden Sie unter den Nummern 22 und 23 der Erläuterungen in der Ausgabe Februar 2003 der Arbeitskräfte, Australien (Kat. Nr. 6203.0). 17 Das ABS führte im August 1996 eine telefonische Befragung in die Arbeitskräfteerhebung ein. Die Umsetzung wurde für jede neue Stichprobengruppe von August 1996 bis Februar 1997 durchgeführt. Während der Durchführungsphase führte die neue Methode zu unterschiedlichen Schätzungen, Alten Methodik. Der Effekt wurde in den letzten Monaten der Umsetzung nicht mehr wahrgenommen und war ab Februar 1997 nicht mehr erkennbar. Die Schätzungen für Februar 1997 und danach sind direkt mit den Schätzungen für die Zeiträume vor August 1996 vergleichbar. Weitere Einzelheiten sind dem Merkmalartikel in der Ausgabe vom Juni 1997 zu entnehmen Der Arbeitskräfte, Australien (Kat. Nr. 6203.0). 18 Ab April 2001 wurde die Arbeitskräfteerhebung mit einem überarbeiteten Fragebogen mit zusätzlichen Datenelementen und einigen kleineren Definitionsänderungen durchgeführt. Die Definition der Arbeitslosen wurde geändert, um alle Personen, die warten, um Arbeit zu beginnen und waren verfügbar, um in der Referenzwoche beginnen. Diese Änderung wurde im Februar 2004 eingeführt, als die historischen Einheitsrekorddaten von April 2001 bis Januar 2004 überarbeitet wurden. Diese Revision schuf eine kleine Trendpause im April 2001 bei Arbeitslosen und Arbeitslosenquoten. Weitere Informationen hierzu finden Sie im Informationsblatt zur Entwicklung der Arbeitskräftestatistiken 2003 (Kat. Nr. 6292.0), das im Dezember 2003 veröffentlicht wurde. Ab Juli 2014 wurde der Fragebogen für die Arbeitskräfteerhebung weiterentwickelt und Definitionen für aktive Arbeitsschritte vorgenommen Dauer der Stellensuche. Weitere Informationen hierzu finden Sie im Glossar - und Informationspapier: Künftige Veränderungen der Arbeitskräftestatistik, Juni 2014 (Kat. Nr. 6292.0), veröffentlicht im Oktober 2014. 19 Die Kernarbeitsreihen wurden im April 2001 für den Zeitraum April 1986 bis März überarbeitet 2001 für die verbleibenden Definitionsänderungen, die mit dem überarbeiteten Fragebogen eingeführt wurden, um die Auswirkungen der Veränderungen auf die Arbeitskräfte-Reihen zu verringern. Weitere Informationen hierzu finden Sie im Informationsblatt zur Umsetzung des Fragebogens zur Umgestaltung der Arbeitskräfteerhebung (Kat. Nr. 6295.0) und zur Ausgabe 2004 des Informationspapiers: Fragebogen der Arbeitskräfteerhebung (Kat. Nr. 6232.0). Im Mai 2007 wurde in die Arbeitskräfteerhebung eine verbesserte Schätzmethode eingeführt, die als zusammengesetzte Schätzung bezeichnet wird. Bei der Einführung dieser Änderung, die ABS revidierte Einheit Datensatzdaten von April 2001 bis April 2007 auf der Grundlage der neuen Schätzmethode. In den Trendpausen der Arbeitslosen - und Arbeitslosenquoten, die mit der Einführung eines überarbeiteten Erhebungsbogens im April 2001 entstanden sind (siehe oben in Randnr. 18), wurde keine Änderung festgestellt. Im Januar 2014 wurde eine zusammengesetzte Schätzung für alle Schätzungen von Juli 1991 im Rahmen des Zensus 2011 durchgeführt. Für weitere Einzelheiten siehe Informationsblatt: Künftige Veränderungen der Arbeitskräftestatistik, 2007 (Kat. Nr. 6292.0). 21 Als einer von einer Reihe von ABS-Sparinitiativen für das Geschäftsjahr 2008-09 gab es im Zeitraum Juli 2008 bis August 2009 eine Reduzierung der LFS-Stichprobengröße im Vergleich zur Stichprobengröße vom Juni 2008. Die Stichprobenreduzierung wurde von September 2009 bis Dezember 2009 rückgängig gemacht, wobei Schätzungen im Dezember 2009 die erste unter der vollständig wiederhergestellten Stichprobe waren. LABOR FORCE SURVEY SAMPLE 22 Die aktuelle Arbeitskräfteerhebung wurde anhand von Informationen ausgewählt, die in der Volks - und Wohnungszählung 2011 gesammelt wurden. 23 Die Stichprobe wurde über vier Monate - Mai 2013 bis August 2013 eingeführt. Zwei Rotationsgruppen (d. H. Ein Viertel der Befragungsstichprobe) wurden monatlich eingeführt. Während der Proben-Phase-in hatte die erhöhte Probenrotation einen Einfluss auf die Qualität der Schätzungen. Die Standardbewegungsfehler stiegen um etwa 10 an, was beispielsweise eine Zunahme des Standardfehlers für die australische monatliche Beschäftigungsveränderung im Mai 2013 von 27.000 auf rund 29.700 bedeutet. 24 Aufgrund der Verwendung von zusammengesetzten Schätzungen gab es einen marginalen Einfluss auf die Qualität der Niveauschätzungen. Die Grobströmungsanalyse wurde durch die Stichprobenphase beeinflusst, wobei zwischen 60 und 70 der zur Verfügung stehenden Stichprobe zwischen den laufenden und den vorhergehenden Monaten statt der üblichen 80 liegen. Nach dem vollständigen Übergang zur neuen Stichprobe werden die Schätzwerte für Qualität und Bewegung beurteilt Auf dem unter dem Musterentwurf für 2011 entworfenen Niveau und sind von ähnlicher Qualität wie das Mustermuster 2006. Weitere Informationen finden Sie in dem am 30. Mai 2013 veröffentlichten Informationsblatt Arbeitskräfteerhebung Sample Design (Kat. Nr. 6269.0). Zwei Arten von Fehlern sind in einer Schätzung basierend auf einer Stichprobenerhebung möglich: Stichprobenfehler und Nicht - Stichprobenfehler. 26 Ein Sampling-Fehler tritt auf, weil ein Sample, anstatt die gesamte Population, befragt wird. Ein Maß für die wahrscheinliche Differenz, die sich aus der Nicht-Einbeziehung aller Wohnungen in der Umfrage ergibt, ergibt sich aus dem Standardfehler. Es gibt ungefähr zwei Wahrscheinlichkeiten in drei, daß eine Beispielschätzung sich um weniger als einen Standardfehler von der Zahl unterscheiden wird, die erhalten werden würde, wenn alle Wohnungen in die übersicht aufgenommen worden waren, und ungefähr neunzehn Chancen in zwanzig, daß der Unterschied kleiner als sein wird Zwei Standardfehler. Standardfehler von Schlüsselbeträgen für den letzten Monat und von Bewegungen seit dem Vormonat dieser Schätzungen sind im Abschnitt Standardfehler dieser Publikation dargestellt. Standardfehler für andere Schätzungen und andere Bewegungen können unter Verwendung der Kalkulationstabelle in Laborforce Survey Standard Errors, Data Cube (Kat. Nr. 6298.0.55.001) berechnet werden, die auf der ABS-Website ltabs. gov. augt kostenlos zur Verfügung steht. 27 Nicht-Stichprobenfehler ergeben sich aus Ungenauigkeiten beim Erfassen, Aufzeichnen und Verarbeiten der Daten. Durch die sorgfältige Gestaltung der Fragebögen, die intensive Schulung und Betreuung der Interviewer und die effiziente Datenverarbeitung werden alle Anstrengungen unternommen, um Berichterstattungsfehler zu minimieren. Non-Sampling-Fehler entsteht auch, weil Informationen nicht von allen Personen, die in der Umfrage ausgewählt erhalten werden. Die Arbeitskräfteerhebung erhält ein hohes Maß an Kooperation von Einzelpersonen in ausgewählten Wohnungen, wobei die durchschnittliche Ansprechrate im vergangenen Jahr bei 93 liegt. Siehe Glossar zur Definition der Antwortquote. SEASONALE EINSTELLUNG UND TREND-SCHÄTZUNG 28 Jede ursprüngliche Zeitreihe kann als eine Kombination von drei breiten und deutlich unterschiedlichen Verhaltensweisen betrachtet werden, die jeweils die Auswirkungen bestimmter Arten von realen Ereignissen auf die gesammelten Informationen darstellen: systematische Ereignisse im Zusammenhang mit dem Kalender, kurz Unregelmäßige Schwankungen und langfristiges zyklisches Verhalten. Ein multiplikatives Zerlegungsmodell wird in der saisonalen Anpassung der Labour Force Zeitreihe angewendet, wobei die ursprüngliche Zeitreihe (O) als das Produkt des zugrunde liegenden Tendenz (T), einer systematischen kalenderbezogenen oder saisonalen Komponente (S) und einer unregelmäßigen betrachtet wird Komponente (I). Dies kann als O-TSI ausgedrückt werden. Die Beiträge von jedem dieser Verhaltensweisen variieren von Serien zu Serien, sowie über die gesamte Zeit für eine gegebene Reihe, abhängig von der Art der Wechselwirkungen von Ereignissen der realen Welt und den Daten von Interesse. 29 Saisonale Anpassung ist eine statistische Methode, die versucht, die Auswirkungen von systematischen kalenderbezogenen Mustern einschließlich saisonaler Variation zu messen und zu entfernen, um zu zeigen, wie sich eine Reihe von Periode zu Periode ändert. Die saisonale Anpassung zielt nicht darauf ab, die irregulären oder nicht saisonalen Einflüsse, die in einem bestimmten Monat vorhanden sein können, zu beseitigen. Dies bedeutet, dass die monatlichen Bewegungen der saisonbereinigten Schätzungen möglicherweise keine verlässlichen Indikatoren für das Trendverhalten darstellen. 30 Die Arbeitskräfteerhebung verwendet die gleichzeitige saisonale Anpassungsmethode, um saisonale Faktoren abzuleiten. Gleichzeitige saisonale Anpassung verwendet Daten bis zum aktuellen Monat, um saisonale Faktoren für die aktuelle und alle vorherigen Monate zu schätzen. Dieser Vorgang kann zu Revisionen jeden Monat führen, um Schätzungen für frühere Perioden. Allerdings sind in den meisten Fällen die saisonbereinigten Schätzungen für den Vormonat und ein Jahr vor dem aktuellen Monat nur spürbar. Aus der Ausgabe März 2015 dieser Veröffentlichung werden die Effekte von ergänzenden Erhebungen vor der Schätzung der Saisonfaktoren für die Schlüsselarbeitskräfte von Februar 1978 entfernt. Während diese Methodik kurzfristige Volatilität in den saisonbereinigten Reihen angesprochen hat, die sich aus Änderungen des Zeitrahmens und des Inhalts des ergänzenden Erhebungsprogramms ergeben, können im Allgemeinen vorhergehende Korrekturen und resultierende veränderte saisonale Muster identifiziert und auf einen zuverlässigeren Grad an Sicherheit nach drei gemessen werden Aufeinanderfolgende Beobachtungen (in diesem Fall nach drei Jahren). Weitere Informationen finden Sie im Oktober und Dezember 2014 dieser Publikation. 31 Die Revisionseigenschaften der saisonbereinigten und Trendschätzungen können durch die Modellierung von Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) verbessert werden. Die ARIMA-Modellierung basiert auf den Merkmalen der zu analysierenden Reihe, um zukünftige Daten zu projizieren. Die projizierten Werte sind temporäre Zwischenwerte, die nur intern verwendet werden, um die Schätzung der Saisonfaktoren zu verbessern. Die projizierten Daten beeinflussen die ursprünglichen Schätzungen nicht und werden am Ende des saisonalen Anpassungsprozesses verworfen. Die Arbeitskräfteerhebung verwendet für die Mehrheit der einzelnen Zeitreihen ein ARIMA-Modell. Das ARIMA-Modell wird im Rahmen der jährlichen Reanalyse beurteilt. Weitere Einzelheiten finden Sie im Artikelartikel in der Ausgabe Oktober 2004 der Australian Economic Indicators (Kat. Nr. 1350.0). 32 Saisonbereinigung ist in der Lage, die Auswirkungen der Ereignisse, die in der Umfrage auftreten, jedes Jahr zu entfernen. Allerdings gibt es einige Veranstaltungen, wie zB Feiertage, die nicht immer gleichzeitig im Erhebungszyklus sind oder nicht gleichzeitig in Australien sind. Die Auswirkungen dieser Arten von Ereignissen auf Arbeitskräfteerhebungsschätzungen können nicht in allen Fällen beseitigt werden, da das Muster ihrer Wirkungen nicht bestimmt werden kann. Allerdings sind zwei Veranstaltungen, für die Anpassung in der saisonbereinigten Serie erfolgt die Januar-Interview Startdatum und der Zeitpunkt der Ostern. Weitere Informationen hierzu finden Sie im Informationspapier: Zukünftige Veränderungen der Arbeitskräftestatistik (Kat. Nr. 6292.0), die im Dezember 2003 veröffentlicht wurden. 33 Während saisonale Faktoren für die gesamte Zeitreihe monatlich geschätzt werden, werden sie weiterhin jährlich überprüft Detaillierte Ebene zu berücksichtigen, jede weitere Jahre Original-Daten. Diese jährliche Überprüfung wird in der Regel nicht zu erheblichen Änderungen der veröffentlichten Schätzungen führen. Die Überprüfung wird in der Regel jährlich durchgeführt, wobei die Ergebnisse in dieser Veröffentlichung kurz darauf veröffentlicht werden. 34 Die Glättung der saisonbereinigten Serien zur Herstellung von Trendreihen reduziert den Einfluss der unregelmäßigen Komponente der saisonbereinigten Serien. Diese Trendschätzungen werden durch die Anwendung eines 13-Term-Henderson-gewichteten gleitenden Durchschnitts auf alle Monate mit Ausnahme der letzten sechs abgeleitet. Die letzten sechs monatlichen Trendschätzungen werden durch Anwendung von Surrogaten des Henderson-Mittels auf die saisonbereinigte Reihe erhalten. Trendschätzungen werden verwendet, um das zugrunde liegende Verhalten einer Serie im Laufe der Zeit zu analysieren. 35 Während diese Glättungstechnik für den letzten Monat Schätzungen vornehmen kann, führt dies zu Revisionen zusätzlich zu denen, die durch die Revision von saisonbereinigten Schätzungen verursacht werden. Im Allgemeinen werden Revisionen aufgrund der Verwendung von Surrogaten der Henderson-Durchschnitt kleiner und nach drei Monaten haben eine vernachlässigbare Auswirkungen auf die Serie. 36 Trendschätzungen werden für das Northern Territory in Tabelle 10 und für das Australian Capital Territory in Tabelle 11 veröffentlicht. Unbereinigte Reihen für die beiden Territorien haben historisch ein hohes Maß an Variabilität gezeigt, was zu erheblichen Revisionen der saisonbereinigten Schätzungen führen kann Jeden Monat, wenn saisonale Faktoren geschätzt werden. Aus diesem Grund werden saisonbereinigte Schätzungen derzeit nicht für die beiden Territorien veröffentlicht. Darüber hinaus sollte bei der Interpretation von Trendschätzungen für die beiden Territorien, insbesondere für die drei letzten Monate, bei denen Revisionen relativ groß sein können, Vorsicht geübt werden. DATEN VERFÜGBAR AUF ANFRAGE 40 Neben den in dieser und den verwandten Publikationen enthaltenen Statistiken kann das ABS weitere relevante Daten zur Verfügung stellen. Anfragen sollten an den Arbeitskräftekontaktbeauftragten am (02) 6252 6525, email labourforceabs. gov. au oder zu irgendeinem ABS Büro genommen werden. WIRKUNGEN DER RUNDE 41 Schätzungen wurden gerundet und es können Unterschiede zwischen den Summen der Einzelposten und Summen auftreten. Schätzungen der Bewegung, die in dieser Veröffentlichung gezeigt werden, werden unter Berücksichtigung der Differenz der ungeerdeten Schätzungen erhalten. Die Bewegungsschätzung wird dann gerundet. Wenn eine Diskrepanz zwischen der gemeldeten Bewegung und der Differenz der gerundeten Schätzungen auftritt, ist die gemeldete Bewegung genauer. SYMBOLE UND ABKÜRZUNGEN 42 SYMBOLE UND ABKÜRZUNGEN Zeitreihenanalyse: Der Prozess der saisonalen Anpassung Was sind die beiden Hauptphilosophien der saisonalen Anpassung Was ist ein Filter Was ist der Endpunkt Problem Wie entscheiden wir, welcher Filter zu verwenden Was ist eine Verstärkungsfunktion Was ist ein Phasenverschiebung Was sind Henderson-Bewegungsdurchschnitte Wie gehen wir mit dem Endpunktproblem um? Was sind saisonale gleitende Mittelwerte Warum werden Trendschätzungen überarbeitet Wie viele Daten benötigt werden, um annehmbare saisonbereinigte Schätzungen zu erzielen ADVANCED Wie beurteilen die beiden saisonalen Anpassungsphilosophien WAS IST DIE ZWEI MAIN PHILOSOPHIES OF SEASONAL ANPASSUNG Die beiden wichtigsten Philosophien für saisonale Anpassung sind die Modell-basierte Methode und die Filter-basierte Methode. Filterbasierte Methoden Diese Methode wendet einen Satz von festen Filtern (gleitende Mittelwerte) an, um die Zeitreihen in eine Trend-, Saison - und unregelmäßige Komponente zu zerlegen. Der zugrunde liegende Gedanke ist, dass die Wirtschaftsdaten aus einer Reihe von Zyklen zusammengesetzt sind, einschließlich der Konjunkturzyklen (der Trend), saisonale Zyklen (Saisonalität) und Lärm (die unregelmäßige Komponente). Ein Filter entfernt im Wesentlichen die Stärke bestimmter Zyklen aus den Eingangsdaten. Um eine saisonbereinigte Reihe von monatlich gesammelten Daten zu erzeugen, müssen Ereignisse, die alle 12, 6, 4, 3, 2.4 und 2 Monate auftreten, entfernt werden. Diese entsprechen saisonalen Frequenzen von 1, 2, 3, 4, 5 und 6 Zyklen pro Jahr. Die längeren nicht-saisonalen Zyklen gelten als Teil des Trends und die kürzeren nicht-saisonalen Zyklen bilden die unregelmäßigen. Jedoch kann die Grenze zwischen dem Trend und den irregulären Zyklen mit der Länge des Filters variieren, der verwendet wird, um den Trend zu erhalten. In ABS saisonale Anpassung sind Zyklen, die erheblich zur Tendenz beitragen, in der Regel größer als etwa 8 Monate für monatliche Serien und 4 Quartalen für vierteljährliche Serien. Der Trend, saisonale und irreguläre Komponenten brauchen keine expliziten individuellen Modelle. Die unregelmäßige Komponente ist definiert als das, was nach dem Trend bleibt und saisonale Komponenten wurden durch Filter entfernt. Irregulars zeigen keine weißen Rauscheigenschaften. Filterbasierte Methoden werden oft als X11-Stilmethoden bezeichnet. Dazu gehören X11 (entwickelt von U. S. Census Bureau), X11ARIMA (von Statistics Canada entwickelt), X12ARIMA (entwickelt von U. S. Census Bureau), STL, SABL und SEASABS (das von der ABS verwendete Paket). Computational Unterschiede zwischen verschiedenen Methoden in X11 Familie sind vor allem das Ergebnis der verschiedenen Techniken an den Enden der Zeitreihen verwendet. Beispielsweise verwenden einige Verfahren asymmetrische Filter an den Enden, während andere Verfahren die Zeitreihe extrapolieren und symmetrische Filter auf die erweiterte Serie anwenden. Modellbasierte Methoden Dieser Ansatz erfordert, dass Trend, saisonale und unregelmäßige Komponenten der Zeitreihe separat modelliert werden. Es geht davon aus, dass die unregelmäßige Komponente 8220weißes Rauschen8221 ist - das heißt, alle Zykluslängen sind gleich dargestellt. Die Unregelmäßigen haben Null-Mittelwert und eine konstante Varianz. Die saisonale Komponente hat ein eigenes Rauschen. Zwei weit verbreitete Softwarepakete, die modellbasierte Methoden anwenden, sind STAMP und SEATS TRAMO, die von der Bank von Spanien entwickelt wurden. Eine wesentliche Berechnungsunterschiede zwischen den verschiedenen modellbasierten Methoden sind in der Regel auf Modellvorgaben zurückzuführen, in manchen Fällen werden die Komponenten direkt modelliert Verfahren erfordern, dass die ursprünglichen Zeitreihen zuerst modelliert werden und die Komponentenmodelle daraus zersetzt werden. Für einen Vergleich der beiden Philosophien auf einer weiter fortgeschrittenen Ebene finden Sie unter Wie können die beiden saisonalen Anpassung Philosophien vergleichen WAS IST A FILTER Filter verwendet werden können Zerlegen Sie eine Zeitreihe in einen Trend, eine saisonale und irreguläre Komponente. Gleitende Mittelwerte sind eine Art von Filter, die nacheinander eine Verschiebung der Zeitspanne von Daten, um eine geglättete Schätzung einer Zeitreihe zu produzieren. Diese geglättete Serie kann als gewesen sein Abgeleitet durch das Ausführen einer Eingangsserie durch einen Prozeß, der bestimmte Zyklen herausfiltert, wird folglich ein gleitender Durchschnitt oft als ein Filter bezeichnet. Das grundlegende Verfahren beinhaltet das Definieren eines Satzes von Gewichten der Länge m 1 m 2 1 als: Anmerkung: Ein symmetrischer Satz von Gewichten hat m 1 m 2 und wjw - j. Ein gefilterter Wert zum Zeitpunkt t kann berechnet werden, indem Y t den Wert beschreibt Der Zeitreihe zum Zeitpunkt t. Betrachten Sie zum Beispiel die folgenden Reihen: Unter Verwendung eines einfachen 3-term-symmetrischen Filters (dh m 1 m 2 1 und aller Gewichte sind 1 3) wird der erste Term der geglätteten Reihe durch Anwenden der Gewichte auf die ersten drei Ausdrücke der Original-Serie: Der zweite geglättete Wert wird durch die Anwendung der Gewichte auf die zweiten, dritten und vierten Begriffe in der ursprünglichen Serie erzeugt: WAS IST DAS ENDPUNKT-PROBLEM Die Serie überdenken: Diese Reihe enthält 8 Begriffe. Jedoch enthält die geglättete Reihe, die durch Anwenden eines symmetrischen Filters auf die ursprünglichen Daten erhalten wird, nur 6 Ausdrücke: Das liegt daran, daß an den Enden der Reihe nicht genügend Daten vorhanden sind, um ein symmetrisches Filter anzuwenden. Der erste Term der geglätteten Reihe ist ein gewichteter Durchschnitt von drei Terme, der auf den zweiten Term der ursprünglichen Reihe zentriert ist. Ein gewichteter Mittelwert, der auf den ersten Term der ursprünglichen Reihe zentriert ist, kann nicht als Daten erhalten werden, bevor dieser Punkt nicht verfügbar ist. Ebenso ist es nicht möglich, einen gewichteten Mittelwert zu berechnen, der auf den letzten Term der Reihe zentriert ist, da keine Daten nach diesem Punkt vorliegen. Aus diesem Grund können symmetrische Filter nicht an jedem Ende einer Serie verwendet werden. Dies wird als Endpunktproblem bezeichnet. Zeitreihenanalytiker können asymmetrische Filter verwenden, um geglättete Schätzungen in diesen Regionen zu erzeugen. In diesem Fall wird der geglättete Wert 8216off centre8217 berechnet, wobei der Durchschnitt unter Verwendung von mehr Daten von einer Seite des Punktes als dem anderen gemäß dem, was verfügbar ist, bestimmt wird. Alternativ können Modellierungstechniken verwendet werden, um die Zeitreihen zu extrapolieren und dann symmetrische Filter auf die erweiterte Serie aufzubringen. WIE WIR ENTFERNEN, WELCHES FILTER ZU BENUTZEN Der Zeitreihenanalytiker wählt einen geeigneten Filter, der auf seinen Eigenschaften basiert, wie z. B. welche Zyklen der Filter entfernt, wenn er angewendet wird. Die Eigenschaften eines Filters können mit einer Verstärkungsfunktion untersucht werden. Verstärkungsfunktionen werden verwendet, um die Wirkung eines Filters bei einer gegebenen Frequenz auf die Amplitude eines Zyklus für eine bestimmte Zeitreihe zu untersuchen. Für weitere Informationen über die Mathematik, die mit Verstärkungsfunktionen verknüpft ist, können Sie die Time Series Kursnotizen, eine Einführung in die Zeitreihenanalyse, die von der Zeitreihenanalyse des ABS veröffentlicht wird, herunterladen (siehe Abschnitt 4.4). Das folgende Diagramm ist die Verstärkungsfunktion für das symmetrische 3-Term-Filter, das wir früher untersucht haben. Abbildung 1: Verstärkungsfunktion für symmetrische 3-Term-Filter Die horizontale Achse stellt die Länge eines Eingangszyklus in Bezug auf die Periode zwischen den Beobachtungspunkten in der ursprünglichen Zeitreihe dar. So ist ein Eingabezyklus der Länge 2 in 2 Perioden abgeschlossen, was 2 Monate für eine monatliche Serie und 2 Quartale für eine vierteljährliche Serie entspricht. Die vertikale Achse zeigt die Amplitude des Ausgabezyklus relativ zu einem Eingangszyklus. Dieser Filter reduziert die Festigkeit von 3 Periodenzyklen auf Null. Das heißt, sie entfernt vollständig Zyklen von etwa dieser Länge. Dies bedeutet, dass für eine Zeitreihe, in der Daten monatlich gesammelt werden, alle saisonalen Effekte, die vierteljährlich auftreten, durch Anwendung dieses Filters auf die ursprüngliche Serie eliminiert werden. Eine Phasenverschiebung ist die Zeitverschiebung zwischen dem gefilterten Zyklus und dem ungefilterten Zyklus. Eine positive Phasenverschiebung bedeutet, dass der gefilterte Zyklus rückwärts verschoben wird und eine negative Phasenverschiebung zeitlich verschoben wird. Eine Phasenverschiebung tritt auf, wenn das Timing der Wendepunkte verzerrt ist, zum Beispiel wenn der gleitende Durchschnitt von den asymmetrischen Filtern außermittig platziert wird. Das heißt, sie werden entweder früher oder später in der gefilterten Serie auftreten als im Original. Ungerade symmetrische Bewegungsdurchschnitte (wie sie vom ABS verwendet werden), bei denen das Ergebnis mittig platziert wird, bewirken keine zeitliche Phasenverschiebung. Es ist wichtig, dass Filter, die verwendet werden, um den Trend abzuleiten, die Zeitphase und somit den Zeitpunkt jedes Wendepunktes beizubehalten. Die 2 und 3 zeigen die Effekte der Anwendung eines 2 × 12 symmetrischen gleitenden Mittelwertes, der außerhalb der Mitte liegt. Die kontinuierlichen Kurven repräsentieren die Anfangszyklen und die unterbrochenen Kurven repräsentieren die Ausgangszyklen nach dem Anlegen des gleitenden Durchschnittsfilters. Abbildung 2: 24-Monate-Zyklus, Phase -5,5 Monate Amplitude 63 Abbildung 3: 8-Monatszyklus, Phase -1,5 Monate Amplitude 22 WAS SIND HENDERSON BEWEGENDE AVERAGEN Henderson-Bewegungsdurchschnitte sind Filter, die von Robert Henderson 1916 für den Einsatz in versicherungsmathematischen Anwendungen abgeleitet wurden. Sie sind Trendfilter, die üblicherweise in der Zeitreihenanalyse verwendet werden, um saisonbereinigte Schätzungen zu glätten, um eine Trendschätzung zu erzeugen. Sie werden bevorzugt einfacheren gleitenden Durchschnitten verwendet, da sie Polynome bis zu Grad 3 reproduzieren können, wodurch Trendkurvenpunkte erfasst werden. Das ABS verwendet Henderson gleitende Mittelwerte, um Trendschätzungen aus einer saisonbereinigten Serie zu erzeugen. Die von der ABS veröffentlichten Trendschätzungen werden typischerweise unter Verwendung eines 13-term-Henderson-Filters für monatliche Serien und eines 7-term-Henderson-Filters für vierteljährliche Serien abgeleitet. Henderson-Filter können entweder symmetrisch oder asymmetrisch sein. Symmetrische Bewegungsdurchschnitte können an Punkten angewandt werden, die ausreichend weit entfernt von den Enden einer Zeitreihe liegen. In diesem Fall wird der geglättete Wert für einen gegebenen Punkt in der Zeitreihe aus einer gleichen Anzahl von Werten auf beiden Seiten des Datenpunkts berechnet. Um die Gewichte zu erhalten, wird ein Kompromiss zwischen den beiden Merkmalen, die allgemein von einer Trendreihe erwartet werden, erreicht. Dies ist, dass der Trend in der Lage sein, eine breite Palette von Krümmungen darstellen und dass es auch so glatt wie möglich sein sollte. Zur mathematischen Ableitung der Gewichte siehe Abschnitt 5.3 der Zeitreihen-Lehrveranstaltungen. Die von der ABS-Website heruntergeladen werden können. Die Gewichtungsmuster für einen Bereich von symmetrischen Henderson-Bewegungsdurchschnitten sind in der folgenden Tabelle angegeben: Symmetrisches Gewichtungsmuster für Henderson Moving Average Im allgemeinen gilt, je länger der Trendfilter ist, desto glatter der resultierende Trend, wie sich aus einem Vergleich der Verstärkungsfunktionen ergibt über. Ein 5-term-Henderson reduziert Zyklen von etwa 2,4 Perioden oder weniger um mindestens 80, während ein 23-Term-Henderson reduziert Zyklen von etwa 8 Perioden oder weniger um mindestens 90. In der Tat ein 23-Term-Henderson-Filter entfernt vollständig Zyklen von weniger als 4 Perioden . Henderson bewegte Durchschnitte dämpfen auch die Jahreszeitzyklen in unterschiedlichen Graden. Jedoch zeigen die Verstärkungsfunktionen in den 4 - 8, dass die jährlichen Zyklen in den Monats - und Quartalsreihen nicht signifikant genug gedämpft werden, um die Anwendung eines Henderson-Filters direkt auf ursprüngliche Schätzungen zu rechtfertigen. Aus diesem Grund werden sie nur auf eine saisonbereinigte Reihe angewendet, wo die kalenderbedingten Effekte bereits mit speziell entwickelten Filtern entfernt wurden. Abbildung 9 zeigt die Glättungseffekte des Anwendens eines Henderson-Filters auf eine Serie: Abbildung 9: 23-Term-Henderson-Filter - Wert der Nicht-Wohngebäude Zulassungen WIE MACHEN WIR MIT DEM ENDPUNKT-PROBLEM Der symmetrische Henderson-Filter kann nur auf Regionen angewendet werden Von Daten, die ausreichend weit von den Enden der Reihe entfernt sind. Zum Beispiel kann die Standard-13-Term Henderson nur auf monatliche Daten angewendet werden, die mindestens 6 Beobachtungen vom Anfang oder Ende der Daten sind. Dies liegt daran, dass die Filterglätte der Serie, indem sie einen gewichteten Durchschnitt der 6 Begriffe auf beiden Seiten des Datenpunktes sowie den Punkt selbst. Wenn wir versuchen, es auf einen Punkt anzuwenden, der weniger als 6 Beobachtungen von dem Ende der Daten ist, dann sind nicht genügend Daten auf einer Seite des Punktes verfügbar, um den Durchschnitt zu berechnen. Um Trendschätzungen dieser Datenpunkte zu liefern, wird ein modifizierter oder asymmetrischer gleitender Durchschnitt verwendet. Die Berechnung von asymmetrischen Henderson-Filtern kann durch eine Anzahl verschiedener Methoden erzeugt werden, die ähnliche, aber nicht identische Ergebnisse liefern. Die vier Hauptmethoden sind die Musgrave-Methode, die Minimierung der Mittelwert-Revisionsmethode, die Methode der besten linearen unregelmäßigen Schätzungen (BLUE) und die Kenny - und Durbin-Methode. Shiskin et. Al (1967) die ursprünglichen asymmetrischen Gewichte für den Henderson-gleitenden Durchschnitt, die innerhalb der X11-Pakete verwendet werden. Für Informationen über die Ableitung der asymmetrischen Gewichte siehe Abschnitt 5.3 der Zeitreihen-Lehrveranstaltungen. Man betrachte eine Zeitreihe, bei der der letzte beobachtete Datenpunkt zum Zeitpunkt N auftritt. Dann kann ein 13-term-symmetrisches Henderson-Filter nicht auf Datenpunkte angewendet werden, die zu jedem Zeitpunkt nach und einschließlich Zeit N-5 gemessen werden. Für alle diese Punkte muss ein asymmetrischer Satz von Gewichten verwendet werden. Die folgende Tabelle gibt das asymmetrische Gewichtungsmuster für einen normalen 13-Term-Henderson-gleitenden Durchschnitt. Die asymmetrischen 13-term-Henderson-Filter entfernen oder dämpfen nicht dieselben Zyklen wie der symmetrische 13-Term-Henderson-Filter. Tatsächlich verstärkt das asymmetrische Gewichtungsmuster, das verwendet wird, um den Trend bei der letzten Beobachtung zu schätzen, die Stärke von 12 Periodenzyklen. Auch asymmetrische Filter erzeugen eine zeitliche Phasenverschiebung. WAS SIND SEASONAL MOVING AVERAGES Fast alle Daten, die vom ABS untersucht werden, haben saisonale Eigenschaften. Da die Henderson-Bewegungsdurchschnitte, die verwendet wurden, um die Trendreihen abzuschätzen, nicht die Saisonalität beseitigen, müssen die Daten saisonbereinigt zuerst mit saisonalen Filtern eingestellt werden. Ein Saisonfilter hat Gewichte, die im gleichen Zeitraum über die Zeit angewendet werden. Ein Beispiel des Gewichtungsmusters für einen saisonalen Filter wäre: (1 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 3), wobei zum Beispiel ein Gewicht von einem Drittel auf drei aufeinanderfolgende Januars angewendet wird. Innerhalb X11, eine Reihe von saisonalen Filter zur Auswahl stehen. Dies sind ein gewichteter 3-Term-gleitender Durchschnitt (ma) S 3x1. Gewichtet 5-term ma S 3x3. Gewichtet 7-term ma S 3x5. Und eine gewichtete 11-term ma S 3x9. Die Gewichtungsstruktur gewichteter gleitender Durchschnitte der Form, S nxm. Ist, dass ein einfacher Mittelwert von m Ausdrücken berechnet wird und dann ein gleitender Durchschnitt von n dieser Mittelwerte bestimmt wird. Dies bedeutet, dass nm-1 Ausdrücke verwendet werden, um jeden endgültigen geglätteten Wert zu berechnen. Zum Beispiel, um ein 11-Term S 3x9 zu berechnen. Ein Gewicht von 1 9 wird für den gleichen Zeitraum in 9 aufeinander folgenden Jahren angewendet. Dann wird ein einfacher dreidimensionaler gleitender Durchschnitt über die gemittelten Werte angewendet: Dies ergibt ein endgültiges Gewichtungsmuster von (1 27, 2 27, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 2 27, 1, 27). Die Verstärkungsfunktion für einen 11-Jahres-Saisonfilter, S 3x9. Sieht wie folgt aus: Abbildung 10: Verstärkungsfunktion für 11 Term (S 3x9) Saisonfilter Die Anwendung eines saisonalen Filters auf Daten erzeugt eine Schätzung der saisonalen Komponente der Zeitreihe, da sie die Stärke der saisonalen Oberwellen und Dämpfungszyklen von nicht - Saisonale Längen. Asymmetrische saisonale Filter werden an den Enden der Serie verwendet. Die asymmetrischen Gewichte für jeden der in X11 verwendeten Saisonfilter finden Sie in Abschnitt 5.4 der Zeitreihen-Kursnotizen. WARUM SIND TREND ESTIMATES REVISED Am aktuellen Ende einer Zeitreihe ist es nicht möglich, symmetrische Filter zu verwenden, um den Trend aufgrund des Endpunktproblems abzuschätzen. Stattdessen werden asymmetrische Filter verwendet, um vorläufige Trendschätzungen zu erzeugen. Wenn jedoch mehr Daten verfügbar sind, ist es möglich, den Trend unter Verwendung von symmetrischen Filtern neu zu berechnen und die anfänglichen Schätzungen zu verbessern. Dies wird als Trend-Revision bezeichnet. WIE VIELE DATEN ERFORDERLICH WERDEN KÖNNEN, DASS ANNEHMBARE SAISONAL EINSTELLTE SCHÄTZUNGEN ERGEBEN WERDEN Wenn eine Zeitreihe eine relativ stabile Saisonalität aufweist und nicht von der unregelmäßigen Komponente dominiert wird, dann können 5 Jahre Daten als akzeptable Länge betrachtet werden, um saisonbereinigte Schätzungen abzuleiten. Für eine Serie, die eine besonders starke und stabile Saisonalität aufweist, kann eine grobe Anpassung mit 3-jährigen Daten vorgenommen werden. Es ist in der Regel vorzuziehen, mindestens 7 Jahre Daten für eine normale Zeitreihe zu haben, um saisonale Muster, Handelstage und bewegte Urlaubseffekte, Trend - und Saisonbrüche sowie Ausreißer präzise zu identifizieren. ERWEITERTE WIE KÖNNEN DIE ZWEI SEASONALEN EINSTELLUNGSPHILOSOPHIEN VERGLEICHEN Modellbasierte Ansätze erlauben die stochastischen Eigenschaften (Zufälligkeit) der zu analysierenden Reihe, in dem Sinne, dass sie die Filtergewichte auf der Grundlage der Art der Serie anpassen. Die Fähigkeit des Modells8217, das Verhalten der Reihe genau zu beschreiben, kann ausgewertet werden, und es werden statistische Schlussfolgerungen für die Schätzungen auf der Grundlage der Annahme zur Verfügung gestellt, dass die unregelmäßige Komponente weißes Rauschen ist. Filterbasierte Methoden sind weniger abhängig von den stochastischen Eigenschaften der Zeitreihen. Es ist die Zeitreihe analyst8217s Verantwortung, um die am besten geeignete Filter aus einer begrenzten Sammlung für eine bestimmte Serie zu wählen. Es ist nicht möglich, die Angemessenheit des impliziten Modells rigoros zu überprüfen und genaue Präzisions - und statistische Schlußfolgerungen sind nicht verfügbar. Daher kann ein Vertrauensintervall nicht um die Schätzung herum aufgebaut werden. Die folgenden Diagramme vergleichen das Vorhandensein jeder der Modellkomponenten bei den saisonalen Frequenzen für die beiden saisonalen Anpassungsphilosophien. Die x-Achse ist die Periodenlänge des Zyklus und die y-Achse die Stärke der Zyklen, die jede Komponente umfassen: Abbildung 11: Vergleich der beiden saisonalen Anpassungsphilosophien Filterbasierte Methoden gehen davon aus, dass jede Komponente nur bestimmte Zykluslängen aufweist. Die längeren Zyklen bilden den Trend, die saisonale Komponente liegt bei saisonalen Frequenzen vor und die unregelmäßige Komponente wird als Zyklen beliebiger anderer Länge definiert. Unter einer modellbasierten Philosophie sind der Trend, die saisonale und die unregelmäßige Komponente bei allen Zykluslängen vorhanden. Die unregelmäßige Komponente ist von konstanter Festigkeit, die saisonalen Komponentenspitzen bei saisonalen Frequenzen und die Trendkomponente am stärksten in den längeren Zyklen. Diese Seite wurde am 14. November 2005, zuletzt aktualisiert am 25. Juli 2008 veröffentlicht