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Moving Average Multiplikative Modell

Spreadsheet-Implementierung der saisonalen Anpassung und exponentieller Glättung Es ist einfach, saisonale Anpassung durchzuführen und exponentielle Glättungsmodelle mit Excel anzupassen. Die unten aufgeführten Bildschirmbilder und Diagramme werden einer Tabellenkalkulation entnommen, die eine multiplikative saisonale Anpassung und eine lineare Exponentialglättung für die folgenden vierteljährlichen Verkaufsdaten von Outboard Marine darstellt: Um eine Kopie der Tabellenkalkulation selbst zu erhalten, klicken Sie hier. Die Version der linearen exponentiellen Glättung, die hier für Demonstrationszwecke verwendet wird, ist die Brown8217s-Version, nur weil sie mit einer einzigen Spalte von Formeln implementiert werden kann und es nur eine Glättungskonstante gibt, die optimiert werden soll. In der Regel ist es besser, Holt8217s Version, die separate Glättungskonstanten für Ebene und Trend hat. Der Prognoseprozess verläuft wie folgt: (i) Die Daten werden saisonbereinigt (ii) sodann für die saisonbereinigten Daten über lineare exponentielle Glättung Prognosen erstellt und (iii) schließlich werden die saisonbereinigten Prognosen zur Erzielung von Prognosen für die ursprüngliche Serie herangezogen . Der saisonale Anpassungsprozess wird in den Spalten D bis G durchgeführt. Der erste Schritt in der Saisonbereinigung besteht darin, einen zentrierten gleitenden Durchschnitt (hier in Spalte D) zu berechnen. Dies kann erreicht werden, indem der Durchschnitt von zwei einjährigen Durchschnittswerten, die um eine Periode relativ zueinander versetzt sind, genommen wird. (Eine Kombination von zwei Offset-Durchschnittswerten anstatt eines einzigen Mittels wird für die Zentrierung benötigt, wenn die Anzahl der Jahreszeiten gleich ist.) Der nächste Schritt besteht darin, das Verhältnis zum gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wobei die ursprünglichen Daten durch den gleitenden Durchschnitt in jeder Periode dividiert werden, was hier in Spalte E durchgeführt wird. (Dies wird auch Quottrend-Cyclequot-Komponente des Musters genannt, sofern Trend - und Konjunktur-Effekte als all das betrachtet werden können Bleibt nach einer Durchschnittsberechnung über ein ganzes Jahr im Wert von Daten bestehen. Natürlich können die monatlichen Veränderungen, die nicht saisonal bedingt sind, durch viele andere Faktoren bestimmt werden, aber der 12-Monatsdurchschnitt überträgt sie in hohem Maße Wird der geschätzte saisonale Index für jede Jahreszeit berechnet, indem zuerst alle Verhältnisse für die jeweilige Jahreszeit gemittelt werden, was in den Zellen G3-G6 unter Verwendung einer AVERAGEIF-Formel erfolgt. Die Durchschnittsverhältnisse werden dann neu skaliert, so daß sie auf das genau 100-fache der Anzahl der Perioden in einer Jahreszeit, oder 400 in diesem Fall, das in den Zellen H3-H6 erfolgt, summieren. Unten in der Spalte F werden VLOOKUP-Formeln verwendet, um den entsprechenden saisonalen Indexwert in jede Zeile der Datentabelle einzufügen, entsprechend dem Viertel des Jahres, das es repräsentiert. Der zentrierte gleitende Durchschnitt und die saisonbereinigten Daten enden wie folgt: Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt typischerweise wie eine glattere Version der saisonbereinigten Serie aussieht und an beiden Enden kürzer ist. Ein weiteres Arbeitsblatt in derselben Excel-Datei zeigt die Anwendung des linearen exponentiellen Glättungsmodells auf die saisonbereinigten Daten beginnend in Spalte G. Über der Prognosespalte (hier in Zelle H9) wird ein Wert für die Glättungskonstante (alpha) eingetragen Zur Vereinfachung wird ihm der Bereichsname quotAlpha. quot zugewiesen (Der Name wird mit dem Befehl quotInsert / Name / Createquot zugewiesen.) Das LES-Modell wird initialisiert, indem die ersten beiden Prognosen gleich dem ersten Istwert der saisonbereinigten Serie gesetzt werden. Die hier verwendete Formel für die LES-Prognose ist die rekursive Einzelformel des Brown8217s-Modells: Diese Formel wird in der Zelle entsprechend der dritten Periode (hier Zelle H15) eingegeben und von dort nach unten kopiert. Beachten Sie, dass sich die LES-Prognose für die aktuelle Periode auf die beiden vorherigen Beobachtungen und die beiden vorhergehenden Prognosefehler sowie auf den Wert von alpha bezieht. Somit bezieht sich die Prognoseformel in Zeile 15 nur auf Daten, die in Zeile 14 und früher verfügbar waren. (Natürlich könnten wir statt der linearen exponentiellen Glättung einfach statt der linearen exponentiellen Glättung verwenden, könnten wir stattdessen die SES-Formel ersetzen. Wir könnten auch Holt8217s anstelle von Brown8217s LES-Modell verwenden, was zwei weitere Spalten von Formeln erfordern würde, um das Niveau und den Trend zu berechnen Die in der Prognose verwendet werden.) Die Fehler werden in der nächsten Spalte (hier Spalte J) durch Subtrahieren der Prognosen von den Istwerten berechnet. Der Quadratwurzel-Quadratfehler wird als Quadratwurzel der Varianz der Fehler plus dem Quadrat des Mittelwerts berechnet. (Dies ergibt sich aus der mathematischen Identität: MSE VARIANCE (Fehler) (AVERAGE (Fehler)). 2) Bei der Berechnung des Mittelwertes und der Varianz der Fehler in dieser Formel sind die ersten beiden Perioden ausgeschlossen, weil das Modell nicht tatsächlich mit der Prognose beginnt Die dritte Periode (Zeile 15 auf der Kalkulationstabelle). Der optimale Wert von alpha kann entweder durch manuelles Ändern von alpha gefunden werden, bis das minimale RMSE gefunden wird, oder Sie können das quotSolverquot verwenden, um eine genaue Minimierung durchzuführen. Der Wert von alpha, den der Solver gefunden hat, wird hier angezeigt (alpha0.471). Es ist in der Regel eine gute Idee, die Fehler des Modells (in transformierten Einheiten) zu zeichnen und ihre Autokorrelationen zu berechnen und zu zeichnen, bis zu einer Saison. Hier ist eine Zeitreihenfolge der (saisonbereinigten) Fehler: Die Fehlerautokorrelationen werden mit Hilfe der CORREL () - Funktion berechnet, um die Korrelationen der Fehler selbst mit einer oder mehreren Perioden zu berechnen - Einzelheiten sind im Kalkulationsblatt dargestellt . Hier ist ein Diagramm der Autokorrelationen der Fehler bei den ersten fünf Verzögerungen: Die Autokorrelationen bei den Verzögerungen 1 bis 3 sind sehr nahe bei Null, aber die Spitze bei Verzögerung 4 (deren Wert 0,35 ist) ist etwas mühsam Saisonale Anpassungsprozess nicht vollständig erfolgreich war. Allerdings ist es eigentlich nur marginal signifikant. 95 Signifikanzbanden zum Testen, ob Autokorrelationen signifikant von Null verschieden sind, sind etwa plus-oder-minus 2 / SQRT (n-k), wobei n die Stichprobengröße und k die Verzögerung ist. Hier ist n gleich 38 und k variiert von 1 bis 5, so daß die Quadratwurzel von - n-minus-k für alle von etwa 6 ist, und daher sind die Grenzen für das Testen der statistischen Signifikanz von Abweichungen von Null grob plus - Oder-minus 2/6 oder 0,33. Wenn Sie den Wert von alpha von Hand in diesem Excel-Modell variieren, können Sie den Effekt auf die Zeitreihen und Autokorrelationsdiagramme der Fehler sowie auf den Root-mean-squared-Fehler beobachten, der nachfolgend erläutert wird. Am Ende der Kalkulationstabelle wird die Prognoseformel quasi in die Zukunft gestartet, indem lediglich Prognosen für tatsächliche Werte an dem Punkt ausgetauscht werden, an dem die tatsächlichen Daten ablaufen - d. h. Wo die Zukunft beginnt. (Mit anderen Worten, in jeder Zelle, in der ein zukünftiger Datenwert auftreten würde, wird eine Zellreferenz eingefügt, die auf die Prognose für diese Periode hinweist.) Alle anderen Formeln werden einfach von oben nach unten kopiert: Beachten Sie, dass die Fehler für die Prognosen von Die Zukunft werden alle berechnet, um Null zu sein. Dies bedeutet nicht, dass die tatsächlichen Fehler null sein werden, sondern lediglich die Tatsache, dass wir für die Vorhersage davon ausgehen, dass die zukünftigen Daten den Prognosen im Durchschnitt entsprechen werden. Die daraus resultierenden LES-Prognosen für die saisonbereinigten Daten sehen wie folgt aus: Mit diesem für α-Periodenprognosen optimalen Wert von alpha ist der prognostizierte Trend leicht nach oben, was auf den lokalen Trend in den letzten 2 Jahren zurückzuführen ist oder so. Für andere Werte von alpha könnte eine sehr unterschiedliche Trendprojektion erhalten werden. Es ist normalerweise eine gute Idee, zu sehen, was mit der langfristigen Trendprojektion geschieht, wenn Alpha variiert wird, weil der Wert, der für kurzfristige Prognosen am besten ist, nicht notwendigerweise der beste Wert für die Vorhersage der weiter entfernten Zukunft sein wird. Dies ist beispielsweise das Ergebnis, das erhalten wird, wenn der Wert von alpha manuell auf 0,25 gesetzt wird: Der projizierte Langzeittrend ist jetzt eher negativ als positiv Mit einem kleineren Wert von alpha setzt das Modell mehr Gewicht auf ältere Daten Seine Einschätzung des aktuellen Niveaus und Tendenz und seine langfristigen Prognosen spiegeln den in den letzten 5 Jahren beobachteten Abwärtstrend wider, eher als der jüngste Aufwärtstrend. Dieses Diagramm zeigt auch deutlich, wie das Modell mit einem kleineren Wert von alpha langsamer ist, um auf quotturning pointsquot in den Daten zu antworten und daher tendiert, einen Fehler des gleichen Vorzeichens für viele Perioden in einer Reihe zu machen. Die Prognosefehler von 1-Schritt-Vorhersage sind im Mittel größer als die, die zuvor erhalten wurden (RMSE von 34,4 statt 27,4) und stark positiv autokorreliert. Die Lag-1-Autokorrelation von 0,56 übersteigt den oben berechneten Wert von 0,33 für eine statistisch signifikante Abweichung von Null deutlich. Als Alternative zum Abkürzen des Wertes von Alpha, um mehr Konservatismus in Langzeitprognosen einzuführen, wird manchmal ein Quottrend-Dämpfungsquotfaktor dem Modell hinzugefügt, um die projizierte Tendenz nach einigen Perioden abflachen zu lassen. Der letzte Schritt beim Erstellen des Prognosemodells besteht darin, die LES-Prognosen durch Multiplikation mit den entsprechenden saisonalen Indizes zu veranschaulichen. Somit sind die reseasonalisierten Prognosen in Spalte I einfach das Produkt der saisonalen Indizes in Spalte F und der saisonbereinigten LES-Prognosen in Spalte H. Es ist relativ einfach, Konfidenzintervalle für einstufige Prognosen dieses Modells zu berechnen: Erstens Berechnen Sie den RMSE (root-mean-squared Fehler, der nur die Quadratwurzel der MSE ist) und berechnen Sie dann ein Konfidenzintervall für die saisonbereinigte Prognose durch Addition und Subtraktion zweimal des RMSE. (Im Allgemeinen ist ein 95-Konfidenzintervall für eine Ein-Perioden-Vorausprognose ungefähr gleich der Punktvorhersage plus-oder-minus-zweimal der geschätzten Standardabweichung der Prognosefehler, vorausgesetzt, die Fehlerverteilung ist annähernd normal und die Stichprobengröße Ist groß genug, sagen wir, 20 oder mehr Hier ist die RMSE anstelle der Standardabweichung der Fehler die beste Schätzung der Standardabweichung der zukünftigen Prognosefehler, weil sie auch die Zufallsvariationen berücksichtigt.) Die Vertrauensgrenzen Für die saisonbereinigte Prognose werden dann reseasonalisiert. Zusammen mit der Prognose, durch Multiplikation mit den entsprechenden saisonalen Indizes. In diesem Fall ist die RMSE gleich 27,4 und die saisonbereinigte Prognose für die erste künftige Periode (Dez-93) beträgt 273,2. So dass das saisonbereinigte 95-Konfidenzintervall von 273,2-227,4 218,4 auf 273,2227,4 328,0 liegt. Das Multiplizieren dieser Limits durch Decembers saisonalen Index von 68,61. Erhalten wir niedrigere und obere Konfidenzgrenzen von 149,8 und 225,0 um die Dez-93-Punktprognose von 187,4. Die Vertrauensgrenzen für Prognosen, die länger als eine Periode vorangehen, werden sich in der Regel aufgrund der Unsicherheit über das Niveau und den Trend sowie die saisonalen Faktoren erweitern, da der Prognosehorizont zunimmt, aber es ist schwierig, sie im Allgemeinen durch analytische Methoden zu berechnen. (Die geeignete Methode zur Berechnung der Vertrauensgrenzen für die LES-Prognose ist die Verwendung der ARIMA-Theorie, aber die Unsicherheit in den saisonalen Indizes ist eine andere Angelegenheit.) Wenn Sie ein realistisches Konfidenzintervall für eine Prognose über mehrere Zeiträume wünschen, Fehler zu berücksichtigen, ist Ihre beste Wette, empirische Methoden zu verwenden: Zum Beispiel, um ein Vertrauensintervall für eine 2-Schritt-Vorausprognose zu erhalten, könnten Sie eine weitere Spalte auf der Kalkulationstabelle erstellen, um eine 2-Schritt-Voraus-Prognose für jeden Zeitraum zu berechnen Durch Booten der Ein-Schritt-Voraus-Prognose). Berechnen Sie dann die RMSE der 2-Schritt-Vorhersagefehler und verwenden Sie diese als Basis für ein 2-stufiges Konfidenzintervall. Allgemeine saisonale ARIMA-Modelle: (0,1,1) x (0,1,1) usw Die saisonale ARIMA-Modellierung: Der saisonale Teil eines ARIMA-Modells hat die gleiche Struktur wie der nicht saisonale Teil: er kann einen AR-Faktor, einen MA-Faktor und / oder eine Differenzierung aufweisen. Im saisonalen Teil des Modells, alle diese Faktoren arbeiten über Vielfache von Lag s (die Anzahl der Perioden in einer Saison). Ein saisonales ARIMA-Modell wird als ARIMA (p, d, q) x (P, D, Q) - Modell klassifiziert, wobei Pnummer der saisonalen autoregressiven (SAR) Terme, Dnumber der saisonalen Unterschiede, Qnumber der saisonalen gleitenden Durchschnittswerte (SMA) Bei der Identifizierung eines saisonalen Modells, ist der erste Schritt, um festzustellen, ob eine saisonale Unterschied erforderlich ist, zusätzlich oder vielleicht statt einer nicht-saisonalen Unterschied. Sie sollten auf Zeitreihenplots und ACF - und PACF-Plots für alle möglichen Kombinationen von 0 oder 1 nicht-saisonalen Unterschied und 0 oder 1 saisonalen Unterschied zu suchen. Achtung: Verwenden Sie nicht mehr als einen saisonalen Unterschied, nicht mehr als zwei Gesamtdifferenzen (saisonal und nicht saisonal kombiniert). Wenn das saisonale Muster sowohl stark und stabil über die Zeit (z. B. hoch im Sommer und niedrig im Winter, oder umgekehrt) ist, dann sollten Sie wahrscheinlich einen saisonalen Unterschied verwenden, unabhängig davon, ob Sie einen nicht-saisonalen Unterschied verwenden, da dies wird Verhindern, dass das saisonale Muster aus Zerlegung outquot in den langfristigen Prognosen. Fügen Sie diese zu unserer Liste der Regeln für die Identifizierung von Modellen hinzu Regel 12: Wenn die Serie eine starke und konsistente saisonale Muster hat, sollten Sie eine Reihenfolge der saisonalen Differenzierung verwenden - aber nie mehr als eine Reihenfolge der saisonalen Differenzierung oder mehr als 2 verwenden Aufträge der Gesamtdifferenzierung (saisonabhängig). Die Signatur von reinem SAR oder reinem SMA Verhalten ist ähnlich der Signatur von reinem AR oder reinem MA Verhalten, mit der Ausnahme, dass das Muster über Vielfache von Verzögerung s in der ACF und PACF auftritt. Beispielsweise hat ein reines SAR (1) - Verfahren Spikes in der ACF bei den Verzögerungen s, 2s, 3s usw., während die PACF nach der Verzögerung s abschaltet. Umgekehrt hat ein reines SMA (1) - Verfahren Spikes in der PACF bei den Verzögerungen s, 2s, 3s usw., während der ACF nach der Verzögerung s abschaltet. Eine SAR-Signatur tritt gewöhnlich auf, wenn die Autokorrelation bei der saisonalen Periode positiv e ist, während eine SMA-Signatur normalerweise auftritt, wenn die saisonale Autokorrelation negativ ist. Daher: Regel 13: Wenn die Autokorrelation bei der Saisonzeit positiv ist. Erwägen, dem Modell einen SAR-Begriff hinzuzufügen. Wenn die Autokorrelation bei der Saisonperiode negativ ist. Erwägen, dem Modell einen SMA-Begriff hinzuzufügen. Vermeiden Sie das Mischen von SAR - und SMA-Begriffen in demselben Modell und vermeiden Sie die Verwendung von mehr als einer der beiden Arten. Normalerweise reicht ein SAR (1) oder SMA (1) Term aus. Sie werden selten einen echten SAR (2) oder SMA (2) - Prozess finden, und noch selten haben genug Daten, um zwei oder mehr saisonale Koeffizienten abzuschätzen, ohne dass der Schätzalgorithmus in eine Quotefeedback-Schleife eintritt. "Obwohl ein saisonales ARIMA-Modell zu haben scheint Nur ein paar Parameter, denken Sie daran, dass backforecasting die Schätzung von ein oder zwei Jahreszeiten im Wert von impliziten Parametern, um es zu initialisieren erfordert. Daher sollten Sie mindestens 4 oder 5 Jahreszeiten von Daten, um eine saisonale ARIMA-Modell passen. Das am häufigsten verwendete saisonale ARIMA-Modell ist das (0,1,1) x (0,1,1) - Modell - d. h. Ein MA (1) xSMA (1) - Modell mit einer saisonalen und einer nicht-saisonalen Differenz. Dies ist im wesentlichen ein sequentielles exponentielles Glättungsmodell. Wenn saisonale ARIMA-Modelle an protokollierte Daten angepasst werden, können sie ein multiplikatives saisonales Muster verfolgen. Beispiel: AUTOSALE-Serie erneut besucht Rückruf, dass wir zuvor Prognose der Retail-Auto-Verkaufs-Serie mit einer Kombination aus Deflation, saisonale Anpassung und exponentielle Glättung. Lets jetzt versuchen, passen die gleiche Serie mit saisonalen ARIMA Modelle, mit der gleichen Stichprobe von Daten von Januar 1970 bis Mai 1993 (281 Beobachtungen). Wie vorher werden wir mit deflationierten Autoverkäufen arbeiten - d. H. Wir verwenden die Serie AUTOSALE / CPI als Eingangsgröße. Hier sind die Zeitreihenplots und ACF - und PACF - Diagramme der Originalreihe, die im Prognoseverfahren durch die Darstellung des Quotienten eines ARIMA (0,0,0) x (0,0,0) Modells mit Konstante erhalten werden Quotsuspension bridgequot Muster in der ACF ist typisch für eine Serie, die sowohl nichtstationäre und stark saisonal ist. Natürlich brauchen wir mindestens eine Ordnung der Differenzierung. Wenn wir eine nicht-saisonale Differenz annehmen, sind die entsprechenden Diagramme wie folgt: Die differenzierte Reihe (die Residuen eines Modells mit wahlfreiem Eintritt) sieht mehr oder weniger stationär aus, aber es gibt immer noch sehr starke Autokorrelation in der Saisonzeit (Verzögerung 12). Weil das saisonale Muster stark und stabil ist, wissen wir (aus Regel 12), dass wir eine Ordnung der saisonalen Differenzierung im Modell verwenden wollen. So sieht das Bild nach einem saisonalen Unterschied aus (nur): Die saisonal differenzierte Serie zeigt ein sehr starkes Muster positiver Autokorrelation, wie wir aus unserem früheren Versuch, ein saisonales Zufallsmodell anzupassen, erinnern. Dies könnte ein Zitat-Signaturquot - oder es könnte signalisieren die Notwendigkeit für einen anderen Unterschied. Wenn wir sowohl eine saisonale als auch eine nicht-saisonale Differenz einnehmen, werden folgende Ergebnisse erzielt: Dies sind natürlich die Residuen aus dem saisonal zufälligen Trendmodell, die wir früher an den Autoverkaufsdaten angepasst haben. Wir sehen jetzt die verräterischen Anzeichen einer leichten Überdifferenzierung. Sind die positiven Spikes in der ACF und PACF negativ geworden. Was ist die richtige Reihenfolge der Differenzierung Eine weitere Information, die hilfreich sein könnte, ist eine Berechnung der Fehlerstatistik der Serie auf jeder Ebene der Differenzierung. Wir können diese berechnen, indem wir die entsprechenden ARIMA-Modelle anpassen, in denen nur differencing verwendet wird: Die kleinsten Fehler, sowohl in der Schätzperiode als auch in der Validierungsperiode, werden durch Modell A erhalten, das eine Differenz von jedem Typ verwendet. Dies, zusammen mit dem Auftreten der Plots oben, deutet stark darauf hin, dass wir sowohl eine saisonale und eine nonsaisonale Unterschied verwenden sollten. Das Modell A ist das saisonale Zufalls-Trend-Modell (SRT-Modell), während das Modell B nur das saisonal zufällige (SRW) Modell darstellt. Wie wir bereits beim Vergleich dieser Modelle festgestellt haben, scheint das SRT-Modell besser zu passen als das SRW-Modell. In der Analyse, die folgt, werden wir versuchen, diese Modelle durch die Zugabe von saisonalen ARIMA Bedingungen zu verbessern. Zurück zum Seitenanfang. Das häufig verwendete ARIMA (0,1,1) x (0,1,1) Modell: SRT Modell plus MA (1) und SMA (1) Begriffe Rückkehr zum letzten Satz von Plots oben, bemerken, dass mit einer Differenz von Jede Art gibt es eine negative Spitze in der ACF bei Verzögerung 1 und auch eine negative Spitze in der ACF bei Verzögerung 12. Wohingegen die PACF in der Nähe dieser beiden Verzögerungen ein graduelleres quadratisches Muster zeigt. Durch die Anwendung unserer Regeln zur Identifizierung von ARIMA-Modellen (speziell Regel 7 und Regel 13) können wir nun folgern, dass das SRT-Modell durch den Zusatz eines MA (1) - Terms und auch eines SMA (1) - Terms verbessert wird. Auch durch Regel 5 schließen wir die Konstante aus, da zwei Befehlsordnungen beteiligt sind. Wenn wir dies alles tun, erhalten wir das ARIMA (0,1,1) x (0,1,1) Modell. Welches das am häufigsten verwendete saisonale ARIMA-Modell ist. Seine Prognose-Gleichung ist: wobei 952 1 der MA (1) - Koeffizient und 920 1 (Kapital-Theta-1) der SMA (1) - Koeffizient ist. Man beachte, dass der Koeffizient des Lag-13-Fehlers das Produkt des MA (1) und des MA-1 ist SMA (1) Koeffizienten. Dieses Modell ist konzeptionell dem Winters-Modell insofern ähnlich, als es eine exponentielle Glättung effektiv auf Niveau, Trend und Saisonalität auf einmal anwendet, obwohl es auf fundierteren theoretischen Grundlagen beruht, insbesondere im Hinblick auf die Berechnung von Konfidenzintervallen für Langzeitprognosen. Seine Residualplots sind in diesem Fall wie folgt: Obwohl eine geringe Autokorrelation bei der Verzögerung 12 verbleibt, ist das Gesamtaussehen der Diagramme gut. Die Modellanpassungsergebnisse zeigen, dass die geschätzten MA (1) - und SMA (1) - Koeffizienten (die nach 7 Iterationen erhalten wurden) tatsächlich signifikant sind: Die Prognosen des Modells ähneln denen des saisonalen Zufallsmodells - d. h. Sie nehmen das saisonale Muster und den lokalen Trend am Ende der Serie auf - aber sie sind etwas glatter im Aussehen, da sowohl das saisonale Muster als auch die Tendenz effektiv gemittelt werden (in einer exponentiell-glättenden Art und Weise) Einige Jahreszeiten: Was ist dieses Modell wirklich tun Sie können es auf die folgende Weise denken. Zuerst berechnet sie die Differenz zwischen jedem Monat8217s-Wert und einem 8220exponentiell gewichteten historischen Durchschnitt8221 für diesen Monat, der durch Anwendung exponentieller Glättung auf Werte berechnet wird, die im selben Monat in früheren Jahren beobachtet wurden, wobei der Glättungsbetrag durch die SMA bestimmt wird (1 ) - Koeffizient. Dann wird eine einfache exponentielle Glättung auf diese Unterschiede angewandt, um die Abweichung von dem historischen Durchschnitt vorherzusagen, der im nächsten Monat beobachtet wird. Der Wert des SMA (1) - Koeffizienten in der Nähe von 1,0 legt nahe, dass viele Jahreszeiten von Daten verwendet werden, um den historischen Durchschnitt für einen bestimmten Monat des Jahres zu berechnen. Es sei daran erinnert, dass ein MA (1) - Koeffizient in einem ARIMA-Modell (0,1,1) 1-minus-alpha in dem entsprechenden exponentiellen Glättungsmodell entspricht und dass das Durchschnittsalter der Daten in einer exponentiellen Glättungsmodellprognose 1 / Alpha. Der SMA (1) - Koeffizient hat eine ähnliche Interpretation in Bezug auf Durchschnittswerte über die Jahreszeiten. Der Wert von 0,91 deutet darauf hin, dass das Durchschnittsalter der für die Schätzung des historischen Saisonmusters verwendeten Daten etwas mehr als 10 Jahre beträgt (fast die Hälfte der Länge des Datensatzes), was bedeutet, dass ein nahezu konstantes saisonales Muster angenommen wird. Der viel kleinere Wert von 0,5 für den MA (1) - Koeffizienten legt nahe, dass relativ wenig Glättung durchgeführt wird, um die aktuelle Abweichung von dem historischen Durchschnitt für denselben Monat abzuschätzen, sodass der nächste Monat8217s vorhergesagte Abweichung von seinem historischen Durchschnitt nahe an den Abweichungen ist Aus dem historischen Durchschnitt, die in den letzten Monaten beobachtet wurden. Das Modell ARIMA (1,0,0) x (0,1,0) mit konstantem SRW-Modell und AR (1) - Zustand Das Vorgängermodell war ein saisonales Random-Trend-Modell (SRT) 1) und SMA (1) Koeffizienten. Ein alternatives ARIMA-Modell für diese Serie kann erhalten werden, indem ein AR (1) - Term für die nicht-saisonale Differenz - d. h. Durch Hinzufügen eines AR (1) Ausdrucks zu dem Seasonal Random Walk (SRW) Modell. Dies ermöglicht es uns, das saisonale Muster in dem Modell zu bewahren, während der Gesamtbetrag der Differenzierung gesenkt wird, wodurch die Stabilität der Trendvorsprünge erhöht wird, wenn dies gewünscht wird. (Erinnern wir uns, dass die Reihe mit einer saisonalen Differenz alleine eine starke AR (1) Signatur zeigte.) Wenn wir dies tun, erhalten wir ein ARIMA (1,0,0) x (0,1,0) Modell mit konstanten, Was zu folgenden Ergebnissen führt: Der AR (1) - Koeffizient ist in der Tat sehr signifikant und der RMSE ist nur 2,06, verglichen mit 3,00 für das SRW-Modell (Modell B im obigen Vergleichsbericht). Die Prognose-Gleichung für dieses Modell ist: Der zusätzliche Begriff auf der rechten Seite ist ein Vielfaches des saisonalen Unterschieds, der im letzten Monat beobachtet wurde, was die Wirkung hat, die Prognose für die Wirkung eines ungewöhnlich guten oder schlechten Jahres zu korrigieren. Dabei bezeichnet 981 1 den AR (1) - Koeffizienten, dessen Schätzwert 0,73 ist. So zum Beispiel, wenn Verkäufe letzter Monat waren X Dollar vor Verkäufen ein Jahr früher, dann die Quantität 0.73X würde die Prognose für diesen Monat hinzugefügt werden. 956 bezeichnet die Konstante in der Prognosegleichung, deren Schätzwert 0,20 beträgt. Die geschätzte MEAN, deren Wert 0,75 ist, ist der Mittelwert der saisonal differenzierten Serien, was der jährliche Trend bei den Langzeitprognosen dieses Modells ist. Die Konstante ist (durch Definition) gleich den mittleren Zeiten 1 minus dem AR (1) - Koeffizienten: 0,2 0,75 (1 8211 0,73). Die Prognose zeigt, dass das Modell in der Tat eine bessere Arbeit als das SRW-Modell der Verfolgung zyklischer Veränderungen (dh ungewöhnlich gute oder schlechte Jahre): Aber die MSE für dieses Modell ist noch deutlich größer als das, was wir für die ARIMA (0, 1,1) x (0,1,1) - Modell. Wenn wir uns die Grundstücke der Residuen anschauen, sehen wir Raum für Verbesserungen. Die Residuen zeigen immer noch ein Zeichen der zyklischen Variation: Die ACF und PACF legen nahe, dass sowohl MA (1) als auch SMA (1) Koeffizienten benötigt werden: Eine verbesserte Version: ARIMA (1,0,1) x (0,1,1) Mit Konstanten Wenn wir die angezeigten MA (1) und SMA (1) Terme dem vorhergehenden Modell hinzufügen, erhalten wir ein ARIMA (1,0,1) x (0,1,1) Modell mit einer Konstante, deren Prognosegleichung Dies ist Ist nahezu identisch mit dem ARIMA (0,1,1) x (0,1,1) - Modell, mit der Ausnahme, dass es die nicht-saisonale Differenz durch einen AR (1) - Term ersetzt (eine partielle Differentialquot) und einen konstanten Term enthält, Langfristigen Trend. Daher nimmt dieses Modell einen stabileren Trend an als das ARIMA (0,1,1) x (0,1,1) - Modell, und das ist der Hauptunterschied zwischen ihnen. Die Modell-Anpassungsergebnisse sind wie folgt: Beachten Sie, dass der geschätzte AR (1) - Koeffizient (981 1 in der Modellgleichung) 0,96 ist, der sehr nahe bei 1,0 liegt, aber nicht so nahe ist, dass er unbedingt ersetzt werden sollte Ein erster Unterschied: sein Standardfehler ist 0.02, also ist er ungefähr 2 Standardfehler von 1.0. Die anderen Statistiken des Modells (die geschätzten MA (1) - und SMA (1) - Koeffizienten und Fehlerstatistiken in den Schätz - und Validierungsperioden sind ansonsten fast identisch mit denen des ARIMA (0,1,1) x (0,1 , 1) - Modell. (Die geschätzten MA (1) und SMA (1) Koeffizienten sind 0,45 und 0,91 in diesem Modell gegenüber 0,48 und 0,91 in der anderen.) Die geschätzte MEAN von 0,68 ist der vorhergesagte langfristige Trend (durchschnittliche jährliche Steigerung). Dies ist im wesentlichen der gleiche Wert, der im (1,0,0) x (0,1,0) - mit konstanten Modell erhalten wurde. Der Standardfehler des geschätzten Mittels ist 0,26, so dass die Differenz zwischen 0,75 und 0,68 nicht signifikant ist. Wenn die Konstante nicht in diesem Modell enthalten wäre, wäre es ein gedämpftes Trendmodell: Der Trend in seinen sehr langfristigen Prognosen würde allmählich abflachen. Die Punktvorhersagen aus diesem Modell ähneln denen des (0,1,1) x (0,1,1) - Modells, da der durchschnittliche Trend ähnlich dem lokalen Trend am Ende der Serie ist. Allerdings wachsen die Konfidenzintervalle für dieses Modell etwas weniger schnell aufgrund seiner Annahme, dass der Trend stabil ist. Beachten Sie, dass die Vertrauensgrenzen für die zweijährigen Prognosen nun innerhalb der horizontalen Rasterlinien bei 24 und 44 bleiben, während die Werte des (0,1,1) x (0,1,1) Modells nicht: saisonale ARIMA Versus exponentielle Glättung und saisonale Anpassung: Jetzt können wir die Leistung der beiden besten ARIMA - Modelle mit einfachen und linearen exponentiellen Glättungsmodellen vergleichen, begleitet von einer multiplikativen saisonalen Anpassung und dem Winters - Modell, wie in den Dias zur Prognose mit saisonaler Anpassung dargestellt: Sind die Ein-Perioden-Prognosen für alle Modelle in diesem Fall extrem eng. Es ist schwierig, eine 8220winner8221 basierend auf diesen Zahlen allein auszuwählen. Zurück zum Seitenanfang. Was sind die Kompromisse zwischen den verschiedenen saisonalen Modellen Die drei Modelle, die multiplikative saisonale Anpassung verwenden Deal mit Saisonalität in einer expliziten Weise - d. H. Saisonale Indizes werden als expliziter Teil des Modells ausgebrochen. Die ARIMA-Modelle behandeln Saisonalität in einer impliziteren Weise - wir können nicht leicht sehen, in der ARIMA-Ausgabe, wie die durchschnittliche Dezember, sagen, unterscheidet sich von der durchschnittlichen Juli. Abhängig davon, ob es wichtig ist, das saisonale Muster zu isolieren, könnte dies ein Faktor bei der Auswahl unter den Modellen sein. Die ARIMA-Modelle haben den Vorteil, dass sie, sobald sie initialisiert worden sind, weniger bewegliche Teile als die exponentiellen Glättungs - und Einstellmodelle haben und daher weniger wahrscheinlich sind, die Daten zu überladen. ARIMA Modelle haben auch eine solide zugrunde liegende Theorie in Bezug auf die Berechnung der Konfidenzintervalle für längerfristige Prognosen als die anderen Modelle. Es gibt mehr dramatische Unterschiede zwischen den Modellen in Bezug auf das Verhalten ihrer Prognosen und Konfidenzintervalle für Prognosen mehr als 1 Zeitraum in die Zukunft. Dies ist, wo die Annahmen, die in Bezug auf Veränderungen in der Trend-und saisonale Muster sind sehr wichtig. Zwischen den beiden ARIMA-Modellen schätzt eine (Modell A) einen zeitlichen Trend, während die andere (Modell B) einen langfristigen durchschnittlichen Trend aufweist. (Wir könnten, falls gewünscht, den langfristigen Trend im Modell B durch Unterdrücken des konstanten Terms abflachen.) Unter den exponentiellen Glättungs-plus-Anpassungsmodellen nimmt ein Modell C einen flachen Trend an, während das andere ( Modell D) einen zeitlich variierenden Trend. Das Winters-Modell (E) nimmt auch einen zeitlichen Trend an. Modelle, die einen konstanten Trend annehmen, sind in ihren Langzeitprognosen relativ zuversichtlicher als Modelle, die dies nicht tun, und dies wird sich in der Regel auch in dem Ausmaß widerspiegeln, in dem Vertrauensintervalle für Prognosen bei längeren Prognosehorizonten breiter werden. Modelle, die keine zeitvariablen Trends voraussetzen, haben im Allgemeinen schmalere Konfidenzintervalle für längerfristige Prognosen, aber schmaler ist es nicht, wenn diese Annahme nicht korrekt ist. Die beiden exponentiellen Glättungsmodelle in Verbindung mit saisonaler Anpassung gehen davon aus, dass das saisonale Muster während der 23 Jahre in der Datenstichprobe konstant geblieben ist, während die anderen drei Modelle dies nicht tun. Soweit das saisonale Muster für die meisten der Monat-zu-Monat-Variation in den Daten verantwortlich ist, ist es wichtig, für die Vorhersage, was wird mehrere Monate in die Zukunft geschehen. Wenn das saisonale Muster vermutlich sich im Laufe der Zeit langsam verändert hat, wäre ein anderer Ansatz, nur eine kürzere Datenhistorie für die Anpassung der Modelle zu verwenden, die feste Saisonindizes abschätzen. Für die Aufzeichnung sind hier die Prognosen und 95 Konfidenzgrenzen für Mai 1995 (24 Monate voraus), die von den fünf Modellen erzeugt werden: Die Punktvorhersagen sind tatsächlich überraschend nahe beieinander, bezogen auf die Breiten aller Konfidenzintervalle. Die SES-Punktvorhersage ist am niedrigsten, weil sie das einzige Modell ist, das am Ende der Serie keinen Aufwärtstrend annimmt. Das Modell ARIMA (1,0,1) x (0,1,1) c hat die engsten Konfidenzgrenzen, da es weniger zeitliche Variation in den Parametern annimmt als die anderen Modelle. Auch die Punktprognose ist etwas größer als die der anderen Modelle, da sie einen langfristigen Trend und nicht einen kurzfristigen Trend (oder Null-Trend) extrapoliert. Das Winters-Modell ist das am wenigsten stabile Modell der Modelle, und seine Prognose weist daher die breitesten Vertrauensgrenzen auf, wie sich aus den detaillierten Prognoseplänen für die Modelle ergab. Und die Prognosen und Vertrauensgrenzen des Modells ARIMA (0,1,1) x (0,1,1) und denen des LESseasonal-Anpassungsmodells sind praktisch identisch. Loggen oder nicht protokollieren Etwas, was wir noch nicht getan haben, aber Haben könnte, ist eine Log-Transformation als Teil des Modells enthalten. Saisonale ARIMA-Modelle sind von Natur aus additive Modelle, also, wenn wir ein multiplikatives saisonales Muster erfassen wollen. Müssen wir dies tun, indem wir die Daten vor dem Einbau des ARIMA-Modells protokollieren. (In Statgraphics müssten wir nur den "Natural Logquot" als Modellierungsoption angeben - keine große Sache.) In diesem Fall scheint die Deflationstransformation eine zufriedenstellende Aufgabe zu haben, die Amplituden der Saisonzyklen zu stabilisieren Scheint ein zwingender Grund zu sein, eine Protokolltransformation hinzuzufügen, soweit es sich um langfristige Trends handelt. Wenn die Residuen eine deutliche Zunahme der Varianz im Laufe der Zeit zeigten, könnten wir anders entscheiden. Es gibt noch eine Frage, ob die Fehler dieser Modelle eine konsistente Varianz über Monate des Jahres haben. Wenn sie don8217t, dann Konfidenzintervalle für Prognosen können dazu neigen, zu breit oder zu schmal nach der Saison. Die Residual-vs-Zeit-Diagramme zeigen in dieser Hinsicht kein offensichtliches Problem, aber um gründlich zu sein, wäre es gut, die Fehlerabweichung pro Monat zu betrachten. Wenn es tatsächlich ein Problem, eine Protokoll-Transformation könnte es zu beheben. Zurück zum Seitenanfang.

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Dies zusammen mit der Tatsache, dass auf Mai-Optionen werden Sie mit dem Betrag, den Sie stehen, um zu gewinnen und die Menge, die Sie stehen vor jeder Investition zu verlieren präsentiert werden, dann kann dies bedeuten, dass Sie für alle potenziellen Verlust nur durch Investitionen, was in Ihrem Mittel ist vorbereitet sind. Sie sind im Wesentlichen in der Lage, Ihr Risiko zu berechnen, bevor Sie einen Pfennig etwas, das andere Formen des Finanzhandels nicht zulassen verbracht haben. Hohe Rewards und Fast Returns Die Auslaufzeiten für binäre Optionen sind wesentlich kürzer als bei herkömmlichen Finanzhandelsmethoden. Sie können von 15 Minuten bis zu einer Woche, wo mehr traditionelle Formen werden in der Regel länger für bis zu Monaten oder Jahren, bevor Sie eine Rückkehr auf sie zu sehen. 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Optionen haben sich als überlegene und umsichtige Anlageinstrumente erwiesen, die Ihnen, dem Investor, der Flexibilität, der Diversifizierung und der Kontrolle beim Schutz Ihres Portfolios oder bei der Schaffung von zusätzlichen Kapitalerträgen bieten. Wir hoffen, dass youll dieses finden, um ein nützlicher Führer für das Lernen zu sein, wie man Optionen tut. Understanding Options Options sind Finanzinstrumente, die unter nahezu allen Marktbedingungen und für fast alle Anlageziele effektiv genutzt werden können. Unter einer der vielen Möglichkeiten, Optionen können Ihnen helfen: Schützen Sie Ihre Investitionen gegen einen Rückgang der Marktpreise Erhöhen Sie Ihr Einkommen auf aktuelle oder neue Investitionen Kaufen Sie ein Eigenkapital zu einem niedrigeren Preis Profitieren Sie von einem Aktienkurs steigen oder fallen, ohne das Eigenkapital oder Verkauft es endgültig. Vorteile von Handelsoptionen: Ordnungsgemäße, effiziente und liquide Märkte Standardisierte Optionskontrakte ermöglichen geordnete, effiziente und liquide Optionsmärkte. Flexibilitätsoptionen sind ein äußerst vielseitiges Anlageinstrument. Aufgrund ihrer einzigartigen Risiko - / Ertragsstruktur können Optionen in vielen Kombinationen mit anderen Optionskontrakten und / oder anderen Finanzinstrumenten verwendet werden, um Gewinne oder Schutz zu suchen. Eine Aktienoption ermöglicht es den Anlegern, den Preis für einen bestimmten Zeitraum festzulegen, zu dem ein Anleger 100 Anteile eines Eigenkapitals für eine Prämie (Preis) kaufen oder verkaufen kann, was nur ein Prozentsatz dessen ist, was man zahlen würde, um das Eigenkapital vollständig zu besitzen . Dies ermöglicht Optionsinvestoren, ihre Anlagekraft zu nutzen und gleichzeitig ihre potenzielle Belohnung durch Aktienkursbewegungen zu erhöhen. Begrenztes Risiko für Käufer Im Gegensatz zu anderen Anlagen, bei denen die Risiken keine Grenzen haben, bietet das Optionshandelsgeschäft ein definiertes Risiko für Käufer. Eine Option Käufer kann absolut nicht mehr verlieren als der Preis der Option, die Prämie. Da das Recht zum Kauf oder Verkauf des Basiswertes zu einem bestimmten Kurs zu einem bestimmten Zeitpunkt ausläuft, erlischt die Option wertlos, wenn die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Ausübung oder Veräußerung des Optionskontrakts nicht bis zum Ablaufdatum erfüllt sind. Ein ungedeckter Optionsverkäufer (manchmal auch als nicht aufgedeckter Schreiber einer Option bezeichnet) kann auf der anderen Seite einem unbegrenzten Risiko ausgesetzt sein. Dieser Optionshandelsführer gibt einen Überblick über die Charakteristika der Aktienoptionen und die Funktionsweise dieser Anlagen in den folgenden Segmenten: Disclaimer: Diese Seite behandelt die von der Options Clearing Corporation ausgegebenen börsengehandelten Optionen. 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Forex 400 1 Hebelwirkung

Wie funktioniert Hebelwirkung auf dem Forex-Markt Das Konzept der Hebelwirkung wird von Investoren und Unternehmen verwendet. Investoren nutzen Hebelwirkung, um die Renditen, die für eine Investition bereitgestellt werden können, signifikant zu steigern. Sie heben ihre Investitionen mit verschiedenen Instrumenten, die Optionen beinhalten. Futures und Margin-Konten. Unternehmen können Hebelwirkung für ihre Vermögenswerte zu finanzieren. Mit anderen Worten, anstelle der Ausgabe von Aktien zur Kapitalbeschaffung können Unternehmen Schuldenfinanzierungen nutzen, um in den Geschäftsbetrieb zu investieren, um den Shareholder Value zu erhöhen. (Für mehr Einblick, sehen Sie, was die Leute meinen, wenn sie sagen, dass die Verschuldung ist eine relativ billigere Form der Finanzen als Eigenkapital) In Forex. Investoren nutzen Hebelwirkung, um von den Wechselkursschwankungen zwischen zwei verschiedenen Ländern zu profitieren. Die Hebelwirkung, die im Forex-Markt erreichbar ist, ist eine der höchsten, die Anleger erhalten können. Leverage ist ein Darlehen, das einem Investor durch den Makler, der mit seinem Forex-Konto behandelt wird, zur Verfügung gestellt wird. Wenn ein Investor beschließt, in den Devisenmarkt zu investieren, muss er oder sie zuerst ein Margin-Konto mit einem Broker eröffnen. In der Regel beträgt die Höhe der Leverage entweder 50: 1, 100: 1 oder 200: 1, abhängig von der Broker und die Größe der Position des Anlegers ist Handel. Der Standardhandel erfolgt auf 100.000 Währungseinheiten, so dass für einen Handel dieser Größe die Hebelwirkung in der Regel 50: 1 oder 100: 1 beträgt. Hebelwirkung von 200: 1 wird normalerweise für Positionen von 50.000 oder weniger verwendet. Um 100.000 der Währung zu handeln, mit einer Marge von 1, muss ein Investor nur 1.000 in sein Margin-Konto einzahlen. Die Hebelwirkung, die auf einem solchen Handel zur Verfügung gestellt wird, beträgt 100: 1. Hebelwirkung dieser Größe ist deutlich größer als die 2: 1 Hebelwirkung gemeinhin auf Aktien und die 15: 1 Hebelwirkung von den Futures-Markt zur Verfügung gestellt. Obwohl 100: 1-Hebelwirkung äußerst riskant erscheinen mag, ist das Risiko deutlich geringer, wenn man bedenkt, dass sich die Devisenkurse normalerweise während des Intraday-Handels um weniger als 1 ändern. Wenn Währungen schwankten so viel wie Aktien, Broker wäre nicht in der Lage, so viel Leverage zur Verfügung stellen. Obwohl die Fähigkeit, erhebliche Gewinne durch die Nutzung von Leverage zu verdienen erheblich ist, kann Hebelwirkung auch gegen Investoren arbeiten. Zum Beispiel, wenn die Währung zugrunde liegt eine Ihrer Trades bewegt sich in die entgegengesetzte Richtung von dem, was Sie glaubten passieren würde, wird Hebelwirkung stark verstärken die potenziellen Verluste. Um eine solche Katastrophe zu vermeiden, setzen Forex-Händler in der Regel eine strenge Handelsform, die die Verwendung von Stop-und Limit Orders beinhaltet. Weitere Informationen finden Sie unter Getting Started In Forex. Ein Primer auf dem Forex-Markt und Getting Started in Foreign Exchange Futures. Im Finanzbereich entsteht oft der Begriff Leverage. Investoren und Unternehmen nutzen Hebelwirkung, um höhere Renditen zu erzielen. Read Answer Erfahren Sie, welche anderen Formen der Hebelwirkung für Unternehmen neben der operativen Hebelwirkung und den primären Leverage-Metriken bestehen. Lesen Sie die Antwort In finanzieller Hinsicht, Leverage ist reinvesting Schulden in dem Bemühen, eine höhere Rendite als die Kosten von Interesse zu verdienen. Wenn eine Firma. Lesen Sie Antwort Der Forex-Markt ist, wo Währungen aus der ganzen Welt gehandelt werden. In der Vergangenheit war der Devisenhandel auf bestimmte begrenzt. Read Answer Erfahren Sie, welche Arten von Investmentfonds nutzen Hebelwirkung, wie Hebel erhöhen können Renditen und welche Beschränkungen vorhanden sind. Antwort lesen Ein unterscheidendes Merkmal von geschlossenen Fonds ist ihre Fähigkeit, die Kreditaufnahme als Methode zur Nutzung ihrer Vermögenswerte nutzen. Ein Ideal. Lesen Antwort Buchhaltungsmethoden, die sich auf Steuern und nicht auf das Auftreten von öffentlichen Abschlüssen konzentrieren. Steuerberatung wird geregelt. Der Boomer-Effekt bezieht sich auf den Einfluss, den der zwischen 1946 und 1964 geborene Generationscluster auf den meisten Märkten hat. Ein Anstieg der Preise für Aktien, die oft in der Woche zwischen Weihnachten und Neujahr039s Day auftritt. Es gibt zahlreiche Erklärungen. Ein Begriff verwendet von John Maynard Keynes verwendet in einem seiner Wirtschaftsbücher. In seiner 1936 erschienenen Publikation The General Theory of Employment. Ein Gesetz der Gesetzgebung, die eine große Anzahl von Reformen in U. S. Pensionspläne Gesetze und Verordnungen. Dieses Gesetz machte mehrere. Ein Maß für den aktiven Teil einer Volkswirtschaft. Die Erwerbsquote bezieht sich auf die Anzahl der Menschen, die sind. Forex Leverage: ein zweischneidiges Schwert Einer der Gründe, warum so viele Menschen sind der Handel mit Forex im Vergleich zu anderen Finanzinstrumenten angezogen ist, dass mit Forex, können Sie in der Regel viel mehr Hebelwirkung Als Sie mit Aktien. Während viele Händler über das Wort Hebelwirkung gehört haben, haben nur wenige einen Hinweis darauf, was Hebelwirkung ist, wie Hebelwirkung funktioniert und wie Hebelwirkung direkt ihre untere Linie beeinflussen kann. SEHEN: Wie funktioniert Hebelwirkung in der Forex-Markt Was ist Leverage Hebelwirkung beinhaltet die Anleihe eine bestimmte Menge an Geld benötigt, um in etwas investieren. Im Falle von Forex, ist das Geld in der Regel von einem Makler ausgeliehen. Forex-Handel bietet hohe Hebelwirkung in dem Sinne, dass für eine anfängliche Margin Anforderung kann ein Händler aufbauen - und Kontrolle - eine riesige Menge an Geld. Um margin-basierte Hebelwirkung zu berechnen. Teilen Sie den gesamten Transaktionswert mit dem Betrag der Marge, die Sie in Aufmachungen müssen. Gesamtsumme der Transaktion Wenn Sie zum Beispiel 1 des Gesamt-Transaktionswertes als Marge hinterlegen müssen und Sie beabsichtigen, ein einziges USD / CHF-Los zu handeln. Was US 100.000 entspricht, würde die erforderliche Marge US1000 betragen. Ihre marginbasierte Hebelwirkung beträgt somit 100: 1 (100.000 / 1.000). Für eine Margin-Anforderung von nur 0,25 wird die marginbasierte Hebelwirkung nach der gleichen Formel 400: 1 betragen. Margin-Based Hebel ausgedrückt als Ratio Margin von insgesamt Transaktionswert ausgedrückt, aber Marge-basierte Hebelwirkung nicht unbedingt Auswirkungen auf die Risiken. Unabhängig davon, ob ein Händler 1 oder 2 des Transaktionswertes als Margin ausführen muss, kann er seine Gewinne oder Verluste nicht beeinflussen. Dies liegt daran, dass der Anleger immer mehr als die erforderliche Marge für jede Position zugeschrieben werden kann. Was Sie brauchen, um zu sehen ist die echte Hebelwirkung, nicht margin-basierte Hebelwirkung. Zur Berechnung der tatsächlichen Hebel, die Sie derzeit verwenden, teilen Sie einfach den Gesamtwert der offenen Positionen durch Ihr Handelskapital. Total Value of Transaction Total Trading Capital Wenn Sie z. B. 10.000 in Ihrem Konto haben und eine 100.000-Position (die einem Standard-Los entspricht) öffnen, werden Sie mit einem 10-fachen Leverage auf Ihrem Konto (100.000 / 10.000) gehandelt ). Wenn Sie zwei Standard-Lots, die im Wert von 200.000 im Nennwert liegt, mit 10.000 in Ihrem Konto handeln, dann ist Ihr Leverage auf dem Konto 20 mal (200.000 / 10.000). Dies bedeutet auch, dass die marginbasierte Hebelwirkung gleich der maximalen tatsächlichen Hebelwirkung eines Händlers ist. Und da die meisten Händler ihre gesamten Konten nicht als Marge für jeden ihrer Trades verwenden, neigt ihre reale Hebelkraft dazu, sich von ihrem marginbasierten Hebel zu unterscheiden. Leverage im Forex Trading Im Handel überwachen wir die Währungsbewegungen in Pips, die die kleinste Änderung des Devisenkurses sind und die sich je nach Währungspaar in der zweiten oder vierten Dezimalstelle eines Kurses befinden können. Allerdings sind diese Bewegungen wirklich nur Bruchteile eines Cent. Zum Beispiel, wenn ein Währungspaar wie die GBP / USD bewegt 100 Pips von 1,9500 bis 1,9600, das ist nur ein ein Cent Bewegung der Wechselkurs. Deshalb müssen Devisentransaktionen in großen Mengen durchgeführt werden, so dass diese kleinen Preisbewegungen in anständige Gewinne übersetzt werden, wenn sie durch den Einsatz von Hebelwirkung vergrößert werden. Wenn Sie mit einer großen Menge wie 100.000 umgehen, können kleine Änderungen im Preis der Währung zu erheblichen Gewinnen oder Verlusten führen. Beim Handel von Forex, erhalten Sie die Freiheit und Flexibilität, um Ihre echte Hebelwirkung basierend auf Ihren Trading-Stil, Persönlichkeit und Geld-Management-Präferenzen. Risiko übermäßiger realer Hebelwirkung Reale Hebelwirkung hat das Potenzial, Ihre Gewinne oder Verluste um die gleiche Größenordnung zu vergrößern. Je größer der Betrag der Hebelwirkung auf das eingesetzte Kapital ist, desto größer ist das Risiko, das Sie annehmen werden. Beachten Sie, dass dieses Risiko nicht unbedingt mit marginbasierten Hebelwirkungen zusammenhängt, obwohl es Einfluss haben kann, wenn ein Händler nicht vorsichtig ist. Dieser Punkt kann mit einem Beispiel veranschaulicht werden (siehe Abbildung 1). Sowohl Trader A als auch Trader B haben ein Handelskapital von US 10.000, und sie handeln mit einem Broker, der eine 1 Margin Anzahlung erfordert. Nachdem einige Analysen durchgeführt wurden, stimmen sie beide zu, dass USD / JPY eine Spitze schlagen und im Wert fallen sollte. Trader A entscheidet sich, 50 Mal echte Hebelwirkung auf diesen Handel anzuwenden, indem er US500.000 im Wert von USD / JPY (50 x 10.000) basierend auf seinem 10.000-Handelskapital kürzt. Da USD / JPY bei 120 liegt, ist ein Pip von USD / JPY für ein Standardpaket etwa US8,30 wert, so dass ein Pip von USD / JPY für fünf Standardposten etwa US41,50 wert ist. Wenn USD / JPY auf 121 ansteigt, verliert Trader A 100 Pips an diesem Trade, was einem Verlust von US-USD150 entspricht. Dieser einzelne Verlust wird eine satte 41,5 seines gesamten Handelskapitals darstellen. Trader B ist ein sorgfältigerer Trader und beschließt, fünfmal echte Hebelwirkung auf diesen Handel anzuwenden, indem er US $ 50.000 im Wert von USD / JPY (5 x 10.000) basierend auf seinem 10.000 Handelskapital kürzt. Das 50.000 im Wert von USD / JPY entspricht nur einer Hälfte eines Standard-Los. Wenn USD / JPY auf 121 ansteigt, wird Trader B 100 Pips an diesem Trade verlieren, was einem Verlust von 415 entspricht. Dieser Singleverlust macht 4,15 seines gesamten Handelskapitals aus. Im folgenden Diagramm sehen Sie, wie sich die Handelskonten dieser beiden Händler nach dem 100-Pip-Verlust verglichen haben. Rechnungslegungsmethoden, die sich auf Steuern und nicht auf das Auftreten von öffentlichen Abschlüssen konzentrieren. Steuerberatung wird geregelt. Der Boomer-Effekt bezieht sich auf den Einfluss, den der zwischen 1946 und 1964 geborene Generationscluster auf den meisten Märkten hat. Ein Anstieg der Preise für Aktien, die oft in der Woche zwischen Weihnachten und Neujahr039s Day auftritt. Es gibt zahlreiche Erklärungen. Ein Begriff verwendet von John Maynard Keynes verwendet in einem seiner Wirtschaftsbücher. In seiner 1936 erschienenen Publikation The General Theory of Employment. Ein Gesetz der Gesetzgebung, die eine große Anzahl von Reformen in U. S. 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Bk Forex Überprüfung

Post navigation Bk Forex Advisor Review 8211 Forex Robot Trading Bk Forex Advisor Review Ein Forex-Experte Advisor ist ein System, das alle gesetzt, um die besten Vorschläge und Ratschläge in Bezug auf den Handel auf dem Markt zu geben. Sie sparen Sie vor großen Verlusten aufgrund schwerer Marktschwankungen. Die besten Berater sind diejenigen, die Sie mit ihrer überlegenen Software zu führen. Wenn Sie in diesem Forex-Markt treten, dann müssen Sie eine richtige Kenntnis von diesem Markt haben. Diese Software bietet Ihnen diese Informationen. Nicht nur das, die Software studiert auch die Markttrends für Sie und schützt Sie vor allen Arten von negativen Ergebnissen. Es gibt eine zusätzliche Software in diesem Stream kommt absolut kostenlos für Sie, was geschieht, um das Metatrader-System sein. Pläne und Strategien kommen in vielen Gesichtern in dieser Expertenberater-Software. Aber die grundlegenden Strategien basieren auf dem langen und kurzen Lauf. Wenn Sie planen, zu arbeiten und Funktion auf mehr als einem Handel dann müssen Sie die kurzfristigen Strategien zu folgen. Aber für den Fall, wenn Sie wollen, Stick zu einem bestimmten Trend, dann müssen Sie auf lange Sicht folgen. Aber auf lange Sicht gibt es eine Möglichkeit des Risikos. Bk Forex Advisor Review Der beste Weg, um die Experten-Beratung zu wählen, ist durch die Auswahl der Forex-Experten Beratung Software, die sowohl die kurz-und langfristige Strategien folgt. Auch müssen Sie wählen, dass Software, die sich mit allen Arten von Währungen in der Welt. Sie müssen die EA auswählen, die in allen Marktsituationen sehr flexibel ist. Wenn Sie don. 17 17 17 t wollen alle Verluste der Verlängerung, dann müssen Sie nicht nur eine Art von Strategie zu folgen. Wählen Sie immer die Software, die sowohl kurz-und langfristige Strategien zu unterstützen. Das Festhalten an nur einer Art von Plan kann Sie in große Schwierigkeiten bringen. Einige andere zusätzliche Features von anderen Forex Experten Beratung Software sind Geld-zurück-Politik und effiziente Support-System. Bk Forex Advisor ReviewDecember 22nd, 2016 Euro lehnt 1.05, kann eine schwache Währung Save the Economy Daily FX Market Roundup 12.22.16 Eine der am besten laufenden Währungen war heute der Euro, der in einem Pip von 1,05 gegenüber dem US-Dollar stieg. Während das Währungspaar diese Schlüsselstufe deutlich zurückwies, spiegelt die Outperformance die Vorteile einer schwächeren Währung wider. Nach dem Verlust von nahezu 1000 Pips in den letzten 2 Monaten hat der niedrigere Euro die Aussichten für Inflation und Wachstum dramatisch verändert. In der jüngsten von der EZB veröffentlichten Wirtschaftsmeldung sieht die Zentralbank die Inflationsraten zum Jahreswechsel deutlich an, so dass das EZB-Mitglied Weidmann zu der Einschätzung gelangt, dass die Notenbank ihre Zinserhöhung erst zu spät beenden sollte. Mo. December 22nd, 2016 - Euro lehnt 1.05, kann eine schwache Währung die Wirtschaft sparen Daily FX Market Roundup 12.22.16 Eine der leistungsstärksten Währungen war heute der Euro, der in einem Pip von 1,05 gegenüber dem US-Dollar stieg. Während das Währungspaar diese Schlüsselstufe leise zurückwies, spiegelt seine Outperformance die b. 21. Dezember 2016 - 2017 Wird ein gutes Jahr für den Dollar, wenn nicht täglich FX Market Roundup 12.21.16 Wie die Ferien nahen, haben wir gesehen, sehr wenig Konsistenz in der Leistung des US-Dollars. Der Greenback verlor heute den Wert gegenüber dem Euro, dem japanischen Yen und dem Schweizer Franken, wurde aber gegenüber dem Sterli gestärkt. 20. Dezember 2016 - Haben AUD und CAD Bottomed Daily FX Market Roundup 12.20.16 Nach dem Abstieg für 4 geraden Tagen, die australischen und kanadischen Dollar schließlich erholte sich gegen die Greenback. Leider sind die Gewinne flach, so ist es viel zu früh, um die Schlussfolgerung, dass Rohstoffwährungen haben bo. Wöchentliches Bildungszentrum 24. Dezember 2015 - Britisches Pfund und Definitionen für 2016 Von Kathy Lien, Geschäftsführer der BK Asset Management 2016, wird ein Jahr für das britische Pfund ein Jahr, in dem die Politik die Wirtschaft übersteht. In der Erwägung, dass das Pfund Sterling endete das Jahr in der Nähe von 7 Monate Tiefs gegenüber dem US-Dollar, so.

Forex Mikro Los Pip Wert

Forex Pip Values ​​Ich benutze MTPredictor jeden Tag obwohl (mit NinjaTrader) seine so gut wie Ive gesehen bei Kommissionierung Tops und Böden und Ive seit 1995 Handel. Chuck, Private Trader Forex Cross Preise und Pip Werte In der Tabelle unten finden Sie die Current Kreuztarife und Pip Werte für alle die wichtigsten Forex Cross Preise: Diese Tabelle wird täglich aktualisiert werden. Anmerkung: diese nehmen eine Mini-Losgröße von 10.000 an. Wenn Sie handeln Standard Lots (100.000), dann mehrere die Vales von 10, oder sind Sie handeln Micro Lots (1.000), dann dividieren durch 10 Datum der letzten Aktualisierung: 26. Dezember 2016, 7:00 Uhr Definitionen DIRECT PREISE: Währung Paare, in denen der USD die Zitatwährung ist, werden als direkte Kurse bezeichnet. Dies gilt für Währungen wie EUR, GBP, NZD und AUD. Die meisten Währungen werden indirekt gegen den US-Dollar (USD) gehandelt, und diese Paare werden als indirekte Raten bezeichnet. Ein Beispiel ist der USD / CAD (Kanadischer Dollar). Der USD ist die quotierte Basiswährung, der CAD ist der quotquote currencyquot und der Zinssatz wird als Einheiten pro USD ausgedrückt. Ein Beispiel für eine indirekte Rate ist wie folgt: USD / CAD-Handel bei 1.1500 bedeutet, dass 1 USD 1.1500 CAD. Währungspaare, die den USD nicht betreffen, werden als Kreuzkurse bezeichnet. Obwohl der USD nicht im Zitat vertreten ist, wird der USD-Satz üblicherweise in der Angebotsberechnung verwendet. Ein Beispiel für eine Cross-Rate ist die EUR / GBP. Wieder ist das EUR die Basiswährung und das GBP ist die Zitatwährung. Hinweis: Während MTPredictor Ltd alle Anstrengungen unternehmen, um sicherzustellen, dass diese Informationen korrekt sind, können wir nicht für Fehler oder Ungenauigkeiten verantwortlich gemacht werden. Als solche Wechselkurse oder Pip-Werte sollten nur zu illustrativen Zwecken verwendet werden. Erfahren Sie mehr über MTPredictor Risk Disclaimer und Geschäftsbedingungen: Kein Angebot oder eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren, Wertpapierderivaten, Futures-Produkten oder Devisengeschäften (Forex) oder jeglicher Art von Handelsgeschäften Oder Anlageberatung, - empfehlung oder - strategie, wird von jeder MTPredictor Ltd. oder jedweder mit der MTPredictor Ltd. verbundenen Person gemacht oder in irgendeiner Weise unterstützt. Die frühere Wertentwicklung, ob tatsächliche oder historische Ergebnisse, ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse oder Erfolge. Es gibt eine Möglichkeit, dass Sie einen Verlust gleich oder größer als Ihre gesamte Investition zu erhalten, unabhängig davon, welche Assetklasse Sie handeln (Equities, Optionen Futures oder Forex) daher sollten Sie nicht investieren oder Risiko Geld, das Sie sich nicht leisten können, zu verlieren. Bitte lesen Sie den vollständigen Haftungsausschluss und die allgemeinen Geschäftsbedingungen. Alle Beispiele auf dieser Website sollten als hypothetisch betrachtet werden. Einzigartige Erfahrungen und vergangene Leistungen garantieren keine zukünftigen Ergebnisse. Testimonials hierin sind unaufgefordert und sind nicht repräsentativ für alle Kunden. Software SolutionsLots, Leverage und Margin Lots, Leverage und Margin sind alle ziemlich langweilig Themen. Allerdings, wenn you8217re wird ein Forex Trader zu werden, ist es wichtig, dass Sie über sie alle wissen. Eine Ausnahme von dieser Regel sind Händler von der U. K., die Wette verbreiten. Spread-Wetten funktioniert in der Regel anders. Also, wenn you8217re verbreitet Wetten sollten Sie in der Lage, diesen Artikel überspringen. Was ist eine Menge in Forex Im vorherigen Artikel haben Sie gelernt, was ein Pip ist und wie man den Wert eines Pip zu berechnen. Sie erinnern sich wahrscheinlich, dass wir einen extrem niedrigen Pip-Wert erhielten, auf USD / CHF ein Pip war nur 0,00009250 USD wert. Nun, 0,00009250 USD ist der Wert eines Pip pro Einheit und die Standard-Größe einer Menge beträgt 100.000 Einheiten der Basiswährung. Um einen Handel zu eröffnen, müssen Sie ein oder mehrere Lose kaufen oder verkaufen. Also, wenn Sie einen langen Handel mit einem Standard-Lot auf USD / CHF öffnen, würden Sie kaufen 100.000 Einheiten. Da USD / CHF einen pro Stück Pip Wert von 0,00009250 USD hat, würde Ihr Pip Wert 9,25 USD pro Pip (0,00009250 x 100,000 Einheiten) betragen. 9.25 USD pro Pip kann wie viel klingen. Allerdings gibt es mehrere verschiedene Losgrößen in Forex: Standard Los 100.000 Einheiten Basiswährung Mini Los 10.000 Einheiten Basiswährung Micro Los 1000 Einheiten Basiswährung Nano Los 100 Einheiten Basiswährung Nano und Micro-Lose sind eine fantastische Möglichkeit, Forex zu handeln Ohne viel Geld zu riskieren. Wenn Sie zum ersten Mal mit dem Handel beginnen, wollen Sie nicht zu handeln Standard-Lose. Wenn jeder Pip wert ist 9 USD, und Sie verlieren 100 Pips, das ist 900 USD weg. Micro-Lose können Sie Forex lernen, ohne das Haus zu riskieren. Nun können Sie den Wert eines Pip pro Los berechnen. Der Pip-Wert, den wir im vorherigen Artikel berechnet haben, basierte auf einer Einheit. Also, für jede Einheit, die auf einem GBP / USD-Handel gehandelt wird, ist ein Pip wert 0,00009998 USD. Mit einer Mini-Menge haben Sie 10.000 Einheiten offen, so dass jeder Pip wird im Wert von 0.9998 USD. Berechnung, wie viel Sie pro Pip auf einen Handel machen wird, ist geradlinig. Erster Schritt: Berechnen Sie den Wert pro Einheit eines Pip. 0.01 / 96.27 0.0001038 1 pip 0.0001038 USD pro Einheit Zweiter Schritt: Multiplizieren Sie den Wert pro Einheit mit der verwendeten Losgröße. 0.0001038 USD x 10.000 Einheiten 1.038 USD Wenn der US-Dollar nicht zuerst genannt wird und Sie wollen die Pip-Wert in US-Dollar, ist die Formel ein wenig anders. Erster Schritt: Berechnen Sie den Wert pro Einheit eines Pip. 0.0001 / 1.6443 0.00006081 1 PIP 0.00006081 GBP Zweiter Schritt: Multiplizieren Sie den Wert pro Einheit mit der verwendeten Losgröße. 0.00006081 USD x 10.000 Einheiten 0.6081 GBP Dritter Schritt: Multiplizieren Sie den Wert pro Pip mit der Rate des Paares. 0.6081 GBP x 1.6443 0.9998 USD Rund dies bis zu 1 pro Pip. Diese Zahlen noch don8217t scheinen sehr gut. Warum sollten Sie 10.000 investieren und verdienen nur 1 pro Pip Brunnen, mit Hebelwirkung, müssen Sie don8217t, dass viel zu investieren. Was ist Leverage Leverage können Sie mehr Einheiten als Sie handeln. Also, wenn Sie ein Mini-Konto mit einem 1.000 (1.000 Einheiten) Gleichgewicht haben und Sie geben 100 (100 Einheiten) in einen Handel können Sie eine 10.000 (eine 10.000 Einheiten) Position halten. In diesem Fall würden Sie 100: 1 Hebelwirkung haben. Für jedes 1, das Sie in den Markt setzen, setzt Ihr Vermittler in 99, um es 100 zu bilden. Die wichtige Sache, zum über Hebel zu erinnern ist, dass es nicht den Wert einer Menge beeinflußt. Sie wissen, dass ein Mini-Lot ist 10.000 Einheiten der Währung und ein Standard-Los ist 100.000 Einheiten. Der Wert dieser nie ändert sich, egal was Ihre Hebelwirkung ist. Wenn Sie 400: 1 Hebel ein Mini-Los ist immer noch etwa ein Pip. Wenn Sie 100: 1 Hebel haben, die gleiche Mini-Menge noch etwa 1 pro Pip. Leverage beeinflusst nicht den Wert einer Partie, sondern hat Auswirkungen auf die Anzahl der Lose, die Sie auf dem Markt haben können, basierend auf dem Kapital in Ihrem Konto. Der Grund, warum sie nennen es Hebelwirkung ist, weil es ist viel wie zu versuchen, einen sehr schweren Gegenstand zu heben. Einige Gegenstände sind einfach zu schwer zu heben. Allerdings mit dem richtigen Hebel it8217s einfach. Wenn Sie 100: 1 Hebelwirkung haben, können Sie eine Mini-Menge (10.000 Einheiten) mit nur 100 Einheiten handeln. Leverage kann groß klingen, aber es kann auch Probleme verursachen. Je höher Ihre Hebelwirkung die mehr von Ihrem Kapital können Sie auf einmal zu riskieren, im Vergleich zu einem niedrigeren Hebelwirkung. Wenn zwei Händler die gleiche Menge an Kapital haben, sagen let8217s 10.000 USD, und eine hat 100: 1 Hebelwirkung und die andere hat 400: 1 Hebelwirkung, wird der Händler mit 400: 1 Hebelwirkung in der Lage sein, mehr von seinen 10.000 auf einmal zu riskieren Als der Händler mit 100: 1 Hebelwirkung. Der Trader mit 400: 1 Hebelwirkung ist erforderlich, um weniger in ihrem Konto haben, um ihre Position zu decken. Let8217s verwenden einige runde Zahlen, um dieses Konzept besser zu verstehen. Wieder nehmen Sie zwei Händler mit 10.000 USD in ihren Konten. Trader 1 nimmt eine Long-Position bei 100: 1 Hebelwirkung auf Währungspaar X / Y und kauft 1 Mini-Los (10.000 Einheiten). Trader 2 nimmt die gleiche Longposition bei 400: 1 Hebelwirkung auf Währungspaar X / Y und kauft 1 Mini-Los (10.000 Einheiten). Da Trader 1 hat 100: 1 Hebelwirkung dann muss er 100/1 oder 1 der Position in seinem Konto haben. Also für Trader 1 muss er mindestens 100 in seinem Konto, das 1 von 10.000 (1 Mini-Lot) ist. Da Trader 2 hat 400: 1 Hebelwirkung dann muss er 400/1 oder 0,25 der Position in seinem Konto haben. Für Trader 2 muss er mindestens 25 in seinem Konto, die 0,25 von 10.000 (1 Mini-Lot) ist. Hebelwirkung extrem gefährlich sein. Wenn Sie 1000 Konto mit 400: 1 Hebel haben, für 100 Sie könnten vier Mini-Lose handeln. Wenn Sie nehmen einen 100 Pip Verlust auf einen Handel, könnten Sie verlieren 400 auf nur einem Handel. Sie müssen sehr vorsichtig sein mit Hebelwirkung. Am Ende sind Sie jedoch derjenige, der den Grad Ihrer Hebelwirkung bestimmt. Ihr Broker kann nur bestimmen, die maximale Leverage erlaubt. Wenn Sie das Maximum wählen, das bis zu Ihnen ist. Was ist Margin Margin ist ein guter Glauben Ablagerung von Ihrem Forex-Broker benötigt, um die Position, die Sie in den Markt eingegeben haben zu decken. Ohne die Bereitstellung dieser Marge, würden Sie nicht in der Lage, Hebelwirkung zu nutzen, da dies ist, was Ihr Broker verwendet, um Ihre Position zu halten, und alle potenziellen Verluste zu decken. Verschiedene Broker bestehen auf verschiedenen Ebenen der Marge abhängig von einer Reihe von Faktoren wie das Währungspaar Sie handeln und die Hebelwirkung Ihres Kontos bestehen. Das Währungspaar, das Sie handeln, ist ein Faktor, wie viel Marge erforderlich ist, da jedes Währungspaar sich anders bewegt. Youll neigen dazu, zu finden, dass die mehr volatile Paare neigen dazu, mehr bewegen in einem durchschnittlichen Tag. Dies bedeutet, dass die für den Handel dieser Währungen erforderliche Marge höher ist. Da die Marge üblicherweise in Prozentsätzen, wie beispielsweise 0,25, 0,50 oder 1, zitiert wird, neigt dies dazu, zuzunehmen, wenn die Hebelwirkung abnimmt. Der einfachste Weg, um Marge zu denken ist, dass es die 1 in der Leverage Ratio ist. So zum Beispiel, wenn Ihr Hebel ist 100: 1 Ihre Marge ist, wie viel ist in Ihrem Konto (durch die 1 vertreten). Dies wird diktieren, wie viel Sie auf dem Forex-Markt platzieren können. Bedeutet dies, wenn Sie ein Mini-Konto haben und eine 10.000 Position auf dem Markt, youll brauchen mindestens 100, um sogar öffnen den Handel. What8217s ein Margin Call und sollte ich Angst vor einem Ein Margin Call ist, was passiert, wenn Sie kein Geld in Ihrem Konto. Um Sie vor dem Verlust von mehr Geld zu schützen, als Sie haben Ihre Makler schließt Ihre Positionen. Dies bedeutet, dass Sie nie mehr Geld verlieren können, als Sie in Ihrem Konto haben. Bevor Sie lernen, was ein Margin Call ist, müssen Sie die Definitionen von zwei Begriffen kennen. Verwendete Margin: Der Geldbetrag in Ihrem Konto, der derzeit in offenen Trades verwendet wird. Wenn Sie 6.000 Kapital in einem Konto haben und Sie 1.000 in einem offenen Handel haben, dann ist Ihre gebrauchte Marge 1.000. Wenn Sie 3.000 Kapital in einem Konto haben und Sie haben derzeit 600 in einem offenen Handel Ihre verwendete Marge ist 600. Usable Margin: Der Betrag des Geldes in Ihrem Konto minus offenen Trades. Wir werden von den oben genannten Beispielen fortsetzen. Wenn Sie 6.000 Kapital in einem Konto haben und Sie 1.000 in einem offenen Handel haben, ist Ihre nutzbare Marge 5.000. Wenn Sie ein 3.000 Kapital in einem Konto haben und Sie haben derzeit 600 in einem offenen Handel Ihre nutzbare Marge ist 2.400. Wenn Ihre nutzbare Marge 0 erreicht, wird Ihr Broker automatisch margin rufen Sie. Mit guten Geld-Management sollte dies nie passieren, aber Neulinge können rutschen. Hier sind ein paar Beispiele für Margin-Anrufe: Tom öffnet eine Standard-Forex-Konto mit 4.000 und 100: 1 Hebelwirkung. Das bedeutet, dass Tom auf jedem Handel mindestens 100.000 Einheiten (100.000) betreten muss. Mit 100: 1 Hebelkraft muss Tom 1.000 von seinem eigenen Geld zu jedem Handel geben. Tom analysiert GBP / USD und entscheidet, dass das Paar steigt. Er eröffnet eine Long-Position mit 2 Standard-Lots auf GBP / USD. Dies bedeutet, dass Tom 2.000 handelt. Katastrophenschläge GBP / USD geht anstatt nach oben. Tom verflucht sich für eine lange, aber er hält die Position offen. Wenn Tom die Position offen hält und er sich zu weit gegen ihn bewegt, bekommt er einen Margin Call. Bevor Tom seine Position eröffnet hat er 4.000 in nutzbarer Marge. Nach dem Öffnen einer Position mit 2 Standard-Lots (2.000) wurde seine benutzte Marge 2.000 und seine nutzbare Marge 2.000. Wenn GBP / USD durch zu viele Pips sinkt und Toms nutzbare Marge erreicht, wird sein Makler sein Geschäft schließen. Das schützt Tom daran, mehr Geld zu verlieren, als er in seinem Konto hat. Mary öffnet eine Mini-Forex-Konto mit 1.000 bei 100: 1 Hebelwirkung. Sie analysiert EUR / USD und beschließt, kurz zu gehen. Mary betritt 7 Mini-Lose (700) kurz auf EUR / USD. Vor dem Eintritt in die Positionen, Mary8217s nutzbare Marge war 1.000. Jetzt, wo sie im Handel ist ihre nutzbare Marge ist 300. Wieder Katastrophe Streiks und Mary8217s Handel geht gegen sie. Wenn Mary8217s nutzbare Margin 0 erreicht, wird ihr Trade automatisch geschlossen, so dass sie nicht mehr Geld verlieren kann, als sie auf dem Konto hat. Margin-Anrufe werden leicht vermieden, wenn Sie sinnvoll handeln. Allerdings ist dies mehr fortgeschrittene Sachen, die Sie später im freien Forex Kurs lernen werden. Es ist sehr wichtig, dass Sie überprüfen, was die Margin-Policies bei Ihrem Broker sind. Margin Politik kann von Broker zu Makler zu unterscheiden, so dass, wenn Sie planen, ein Konto zu eröffnen vergessen zu fragen.

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Binär-Optionen-Signale 2016 Binäre Options-Signale sind Alarme, die zum Handel von binären Optionskontrakten verwendet werden, die nach Analyse des zu handelnden Basiswerts abgeleitet wurden. Im Vergleich zu seinen Forex-Pendants sind binäre Optionen Signale immer noch in einem frühen Stadium. Aber da die Anzahl der binären Optionen Trader erhöht und neuere Software-Anwendungen und Tools entwickelt werden, werden wir beginnen, eine verstärkte Nutzung von binären Optionen Signale auf dem Markt zu sehen Empfohlene Binär-Optionen Signals Providers 2016 Signal Hive ist ein erster seiner Art, Qualitätssignal-Markt bietet binäre Optionssignale, die sowohl von Algorithmen (Robotern) als auch von menschlichen Händlern geliefert werden, die beide über mehrere Monate hinweg stark überprüft werden. Bildung kann über den umfassenderen Blue Sky Binärdienst zur Verfügung gestellt werden. Signal Hive geht es darum, dem Trader zu folgen und richtet sich an Trader, die einfach nur mit einem Klick auf einen guten Schuss auf das wachsende Kapital über die Zeit wollen. Die BSb Research amp Development (RampD) hat sich darauf verständigt, dass nur die höchstwertigen Signale (Roboter und Mensch) auf Hive ausgeliefert werden, mit dem Ziel, wöchentlich die Qualität im Bereich von 60 bis 70 ITM zu halten Analysiert). Wenn ein Signal oder ein menschlicher Händler eine längere Zeitspanne von unter 60 ITM erfährt, wird es von Hive abgelehnt und entfernt. Signal Hive ist ein Signal-Markt, wo Sie entscheiden, welche menschlichen oder robotischen Händler Sie folgen, um ihre Handel Empfehlungen zu erhalten. Lesen Sie Lotz8217s Signal Hive-Überprüfung hier. Das Hive steigert Ihre Chancen des Kapitalwachstums im Laufe der Zeit und bietet Ihnen Zugang zu fortschrittlichen Tools wie einem Dynamic Asset Risk Engine (DARE), einem dynamischen Asset Risk Engine (DARE) Und Analytics, die Ihnen helfen, Ihr Risiko zu verwalten. Alle Signals Providers Charting / Indikatoren Signals Provider zu AvoidWe Post ONE Handel pro Tag. Wir garantieren Ihnen Profit Wie können wir Garantien Alerts Wie alle Händler haben wir verlieren Trades. Und so werden Sie. Jedoch haben wir eine sehr einzigartige Garantie: Wenn Ihr erster Handel auf jedem möglichem Makler wir empfiehlt verliert, werden wir Ihren Verlust 100 bis 100 zurückerstatten. Und Sie können die Vorteile dieses gaurantee für jeden Vermittler nutzen, den wir mit bearbeiten Wenn Ihr Handel verliert und wir Ihre Rückerstattung zu entweder Paypal, Moneybookers senden oder Ihnen eine Geschenkkarte (6 Gebühr) mailen. Es ist Ihre Wahl. TradePerDay übernimmt keine Haftung für Verluste oder Schäden, die sich aus der Vertrauenswürdigkeit der auf dieser Website enthaltenen Informationen ergeben, einschließlich Bildungsmaterial, Preisangaben und Grafiken sowie Analysen. Bitte beachten Sie die Risiken im Zusammenhang mit dem Handel der Finanzmärkte nie mehr Geld investieren, als Sie riskieren zu verlieren. Die Risiken im Handel mit binären Optionen sind hoch und nicht für alle Anleger geeignet. IntelliTraders behält nicht Verantwortlichkeit für irgendwelche Handelsverluste, die Sie als Resultat der Verwendung der Daten, die auf dieser Seite gehostet werden, gegenüberstellen konnten. Einige Binäre Optionen Unternehmen sind nicht in den Vereinigten Staaten mit Regulierungsbehörden geregelt. Das IntelliTraders Netzwerk ist Bildungsmaterial und keine Handelsberatung. Handel auf eigene Gefahr.

Moving Average Ifci

IFCI Ltd verletzte seine 50 Tage gleitenden Durchschnitt in einem Bearish Manner. 14. Januar 2016 Aktienkursentwicklung gegenüber den Peers Unter Berücksichtigung von Peers legen die relativen Outperformances im letzten und letzten Monat eine führende Position nahe. 500106-IN 8216s Aktie Kursentwicklung von -26,69 in den letzten 12 Monaten liegt über dem Peer-Median von -34,49. Der 30-Tage-Trend bei der Aktienkursentwicklung von 7,68 liegt ebenfalls über dem Peer-Median von -9,36, was nahelegt, dass dieses Unternehmen ein führender Performer im Vergleich zu seinen Peers ist. Quadrantenbeschriftungen. Fading, Fading, Lagging, Rising Screen für Unternehmen mit relativer Aktienkursentwicklung Earnings Momentum IFCI Ltd. hat einen Ergebnisbeitrag von 7,35 und hat eine relative Bewertung von NEUTRAL. Aktien mit hohem Ertrag Momentum sind eine bevorzugte Option für Impulsspiele. Wenn sie unterbewertet sind, kann dies ein weiterer Vorteil sein und auf eine anhaltende Dynamik hinweisen. Quadrantenbeschriftungen. Hover, um mehr zu wissen Überbewertet, High Earnings Momentum, Undervalued, High Earnings Momentum, UnderValued, Low Earnings Momentum, Überbewertet, Low Earnings Momentum Bildschirm für Unternehmen mit Earnings Momentum ScoreDISCLAIMER: Wenn Sie Aktien handeln, tun Sie dies auf eigene Gefahr. Handel / Investitionen in Aktien tragen ein hohes Risiko. Jeder Handel oder Aktion, die Sie auf dem Markt nehmen ist in Ihrer eigenen Verantwortung. Techpaisa haftet nicht für Verluste, die durch die Nutzung von Informationen auf der Website durch jedermann entstehen. BESCHREIBUNG: Ich habe keine Positionen in IFCI und keine Pläne, irgendwelche Positionen in den nächsten 72 Stunden einzuleiten. Ein Benutzer hat eine Frage und fragt uns nach: schlagen Sie bitte vor, was man mit IFCI-Aktien tun sollte, ich halte es von der Rate von Rs 55 / mit riesigen Verlust. Sie haben schwache Technik von IFCI erwähnt. Sollte ich es jetzt verkaufen, denken Sie, ich kann es auf Rs 30 / CMP ist Rs 35 / Nach techpaisa Analyse der IFCI hier. IFCI ist technisch schwach. RSI steht bei 35,7, was auf Schwäche hinweist. Seine noch nicht überverkauft noch was passieren wird, wenn RSI geht um 25. MACD zeigt auch Schwäche. Nach einer gleitenden durchschnittlichen Analyse befindet sich IFCI in einem starken Abwärtstrend. Sofern es nicht über 39,4 hinausgeht, das ist sein 20-Tage exponentieller gleitender Durchschnitt, erwarten wir nicht eine Trendumkehr. Bollinger-Banden deuten auch auf Schwäche hin. Da unser Benutzer bei Rs 55 gekauft und IFCI ist Handel Rs 35.1 jetzt, seine eine schlechte Situation. Wir sagen immer, dass, wenn Sie eine Position zu nehmen, halten Sie auch einen logischen Stop-Loss im Auge und respektieren Ihre Stop-Loss. Wir empfehlen unseren Benutzer, an diesem Punkt zu beenden. Wir werden nicht kommentieren, dass Sie wieder bei Rs 30 eingeben, es sei denn, Techniken zeigen Stärke. Bleiben Sie auf dem Laufenden: