Kinross Aktienoptionen

Innerhalb jeder Punktzahl werden die Bestände in fünf Gruppen eingeteilt: A, B, C, D und F. Wie Sie vielleicht aus Ihrer Schulzeit wissen, ist ein A besser als ein B a B besser als ein C a C besser als Ein D und ein D ist besser als ein F. Als Investor wollen Sie Aktien mit der höchsten Erfolgswahrscheinlichkeit kaufen. Das bedeutet, dass Sie Aktien mit einem Zacks Rank 1 oder 2, Strong Buy oder Buy, die auch eine Punktzahl von einem A oder B in Ihrem persönlichen Trading-Stil zu kaufen. Zacks Scorecard Bildung - Erfahren Sie mehr über die Zacks Scorecard Die Style Scores sind ein komplementäres Set von Indikatoren, die neben dem Zacks-Rank verwendet werden. Es erlaubt dem Benutzer, sich besser auf die Aktien zu konzentrieren, die für seinen persönlichen Trading-Stil am besten passen. Die Bewertungen basieren auf den Handelsstilen Value, Growth und Momentum. Es gibt auch einen VGM Score (V für Value, G für Growth und M für Momentum), der den gewichteten Durchschnitt der einzelnen Style Scores zu einer Punktzahl kombiniert. Innerhalb jeder Punktzahl werden die Bestände in fünf Gruppen eingeteilt: A, B, C, D und F. Wie Sie vielleicht aus Ihrer Schulzeit wissen, ist ein A besser als ein B a B besser als ein C a C besser als Ein D und ein D ist besser als ein F. Als Investor wollen Sie Aktien mit der höchsten Erfolgswahrscheinlichkeit kaufen. Das bedeutet, dass Sie Aktien mit einem Zacks Rank 1 oder 2, Strong Buy oder Buy kaufen möchten, die auch eine Punktzahl von einem A oder B in Ihrem persönlichen Trading-Stil hat. Zacks Style Scores Ausbildung - Erfahren Sie mehr über die Zacks Style Scores Dies ist unser kurzfristiges Rating-System, das als Pünktlichkeit Indikator für Aktien in den nächsten 1 bis 3 Monaten dient. Wie gut ist es Siehe Rangliste und die damit verbundene Leistung unten. Zacks Rank Home - Zacks Rang Ressourcen an einem Ort Zacks Premium - Der Zugang zu den Zacks Rank Die Zacks Equity Research Berichte. Oder kurz ZER, sind unsere eigenständigen, eigenständig produzierten Forschungsberichte. Die beliebten One-Page-Snapshot-Berichte werden für praktisch jedes einzelne Zacks-Lager erzeugt. Sein verpackt mit allen companys Schlüsselstatistiken und hervorspringenden Entscheidungsinformationen. Einschließlich der Zacks Rang, Zacks Industry Rank, Style Scores, der Preis, Consensus Surprise-Diagramm, grafische Schätzung Analyse und wie eine Bestände stapelt bis zu seinen Altersgenossen. Der detaillierte mehrseitige Analystenbericht macht einen noch tieferen Einblick in die Unternehmensstatistik. Zusätzlich zu allen proprietären Analysen im Snapshot zeigt der Bericht auch die vier Komponenten des Zacks-Rankings (Vereinbarung, Magnitude, Upside und Surprise) visuell an und bietet einen umfassenden Überblick über die Unternehmenstreiber mit den Gewinn - und Verkaufscharts a Den letzten Bericht und eine Aufzählung der Gründe für den Kauf oder Verkauf der Aktie. Es enthält auch eine Branchenvergleichstabelle, um zu sehen, wie Ihre Aktie mit der erweiterten Industrie und dem SampP 500 verglichen wird. Researching-Aktien waren noch nie so einfach oder aufschlussreich wie bei den ZER Analyst - und Snapshot-Berichten. Kinross Gold Corporation (KGC) Zitat Übersicht raquo Quotes raquo Kinross Gold Corporation (KGC) Option Chain Option Chain Die Style Scores sind ein komplementäres Set von Indikatoren, die neben dem Zacks Rank verwendet werden. Es erlaubt dem Benutzer, sich besser auf die Aktien zu konzentrieren, die für seinen persönlichen Trading-Stil am besten passen. Die Bewertungen basieren auf den Handelsstilen Value, Growth und Momentum. Es gibt auch einen VGM Score (V für Value, G für Growth und M für Momentum), der den gewichteten Durchschnitt der einzelnen Style Scores zu einer Punktzahl kombiniert. Innerhalb jeder Punktzahl werden die Bestände in fünf Gruppen eingeteilt: A, B, C, D und F. Wie Sie vielleicht aus Ihrer Schulzeit wissen, ist ein A besser als ein B a B besser als ein C a C besser als Ein D und ein D ist besser als ein F. Als Investor wollen Sie Aktien mit der höchsten Erfolgswahrscheinlichkeit kaufen. Das bedeutet, dass Sie Aktien mit einem Zacks Rank 1 oder 2, Strong Buy oder Buy kaufen möchten, die auch eine Punktzahl von einem A oder B in Ihrem persönlichen Trading-Stil hat. Zacks Style Scores Ausbildung - Erfahren Sie mehr über die Zacks Style Scores Die Zacks Equity Research Berichte. Oder kurz ZER, sind unsere eigenständigen, eigenständig produzierten Forschungsberichte. Die beliebten One-Page-Snapshot-Berichte werden für praktisch jedes einzelne Zacks-Lager erzeugt. Sein verpackt mit allen companys Schlüsselstatistiken und hervorspringenden Entscheidungsinformationen. Einschließlich der Zacks Rang, Zacks Industry Rank, Style Scores, der Preis, Consensus Surprise-Diagramm, grafische Schätzung Analyse und wie eine Bestände stapelt bis zu seinen Altersgenossen. Der detaillierte mehrseitige Analystenbericht macht einen noch tieferen Einblick in die Unternehmensstatistik. Zusätzlich zu allen proprietären Analysen im Snapshot zeigt der Bericht auch die vier Komponenten des Zacks-Rankings (Vereinbarung, Magnitude, Upside und Surprise) visuell an und bietet einen umfassenden Überblick über die Unternehmenstreiber mit den Gewinn - und Verkaufscharts a Den letzten Bericht und eine Aufzählung der Gründe für den Kauf oder Verkauf der Aktie. Es enthält auch eine Branchenvergleichstabelle, um zu sehen, wie Ihre Aktie mit der erweiterten Industrie und dem SampP 500 verglichen wird. Researching-Aktien waren noch nie so einfach oder aufschlussreich wie bei den ZER Analyst - und Snapshot-Berichten. CALLS für KGC Quick Links Mein Konto Kundensupport Zacks Research wird berichtet auf: Zacks Investment Research ist ein A BBB-akkreditierten Unternehmen bewertet. Copyright 2017 Zacks Investment Research Im Zentrum von allem, was wir tun, ist ein starkes Engagement für unabhängige Forschung und die gemeinsame Nutzung der profitablen Entdeckungen mit Investoren. Diese Widmung zu geben Investoren einen Handelsvorteil führte zur Schaffung unserer bewährten Zacks Rank Stock-Rating-System. Seit 1988 hat es den SampP 500 mit einem durchschnittlichen Gewinn von 26 pro Jahr fast verdreifacht. Diese Erträge beziehen sich auf einen Zeitraum von 1988-2015 und wurden von Baker Tilly Virchow Krause, LLP, einer unabhängigen Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, geprüft und bestätigt. Informieren Sie sich über die oben dargestellten Leistungszahlen. Besuchen Sie zacksdata, um unsere Daten und Inhalte für Ihre mobile App oder Website zu erhalten. Echtzeit Preise von BATS. Verzögerte Zitate von Sungard. NYSE und AMEX Daten sind mindestens 20 Minuten verzögert. NASDAQ-Daten sind mindestens 15 Minuten verzögert. Kinross Gold Corporation Option Am aktivsten in Echtzeit nach Stunden Pre-Market News Flash Zitat Zusammenfassung Zitat Interaktive Charts Standardeinstellung Bitte beachten Sie, dass, sobald Sie Ihre Auswahl treffen, es gilt für alle zukünftigen Besuche NASDAQ gelten . Wenn Sie zu einem beliebigen Zeitpunkt daran interessiert sind, auf die Standardeinstellungen zurückzukehren, wählen Sie bitte die Standardeinstellung oben. 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Obwohl der breite Markt vor allem im grünen Freitag lag, waren wir immer noch überrascht, dass unser Tracking-System einen umfangreichen Call-Kauf in einem kleinen Goldbestand zeigte. Ich meine, Europa beschäftigt sich immer noch mit seiner Finanzkrise. Und die Binnenkonjunkturdaten waren bestenfalls mittelmäßig. Plus, ich don8217t denke, dass diese name8217s seeing 8220flight zum quality8221 Kauf, da it8217s nicht ein reines Goldspiel ist. Allerdings, mit Aktien in Kinross Gold auf mehrjährige Tiefststände, sind einige Händler offenbar für einen Turnaround im nächsten Monat suchen. Als der Handel am Freitag Nachmittag zu Ende ging, war KGC mit 7,98 pro Aktie bruchstückhaft. Aber dann kam plötzlich, KGC Anruf Käufer kam in Scharen. Als die Schlussglocke ertönte, hatte das Volumen in den KGC-August-9-Streikoptionen 24.500 Kontrakte übertroffen. Der durchschnittliche Preis für diese Call-Optionen betrug 0,22 pro Stück, was die Gesamtkosten der Trades auf einen kühlen 539.000. Der Handel ist nichts weiter als eine gerade lange Wette auf KGC. Solange KGC oberhalb von 9 pro Aktie im August Verfall schliesst, stehen diese Call-Käufer bereit, einen Gewinn zu erzielen. Und da es keine ausgleichenden Optionspositionen gab, wird die Position sicherlich eine Menge Hebelwirkung erzeugen, wenn KGC nach oben geht. Aber what8217s wirklich interessant ist, dass KGC nummeriert puts von einem bullish 6 zu 1 Verhältnis. That8217s eine große Verbreitung für ein kleines Unternehmen wie dieses. Also, die Frage ist, warum so schwer nennen Kauf auf diesem ungewöhnlichen Namen Wenn Sie don8217t bereits wissen, ist Kinross Gold eine kanadische Gold Bergbau-Unternehmen. Sie betreiben acht produzierende Minen und eigene 50 Joint-Venture-Anteile in zwei anderen Minen. Alle ihre operativen Vermögenswerte befinden sich in den USA Lateinamerika, Westafrika und Russland. Aber der beste Teil ist, hat KGC sehr große Reserven von Gold und Silber. Am Ende des vergangenen Jahres hatte das Unternehmen bewiesen und wahrscheinlich Goldreserven von 62,6 Millionen Unzen. Und ihre Silberreserven waren noch größer bei 84,9 Millionen Unzen. Basierend auf den aktuellen Preisen sind diese Edelmetallreserven eine Summe von 12,3 Milliarden wert. Nach dem Abschlagen stark im Laufe des letzten Jahres, scheint es KGC8217s jetzt setzen in einem kurzfristigen Boden. Und wenn wir sehen, jede Art von Rally in Gold Preise im Laufe des nächsten Monats, wird KGC wahrscheinlich höher handeln in lockstep. Ich denke, das ist genau das, was diese Optionen Händler hier wetten. Für detaillierte Informationen über ungewöhnliche Optionen und wie Sie davon profitieren können, müssen Sie sich für unseren täglichen Newsletter, Optionen Trading Research, anmelden. It8217s immer 100 kostenlos und voll gepackt mit Optionen Handel Ideen, die Sie sofort in Ihrem eigenen Portfolio verwenden können. Klicken Sie hier, um kostenlos zu abonnieren.

Exponentiell Gewichtet Gleitender Durchschnitt Pdf

Verschieben von durchschnittlichen und exponentiellen Glättungsmodellen Als ein erster Schritt zum Überfahren von Mittelwertsmodellen, Zufallswegmodellen und linearen Trendmodellen können nicht-saisonale Muster und Trends mittels eines gleitenden Durchschnitts - oder Glättungsmodells extrapoliert werden. Die grundlegende Annahme hinter Mittelwertbildung und Glättungsmodellen ist, dass die Zeitreihe lokal stationär mit einem sich langsam verändernden Mittelwert ist. Daher nehmen wir einen bewegten (lokalen) Durchschnitt, um den aktuellen Wert des Mittelwerts abzuschätzen und dann als die Prognose für die nahe Zukunft zu verwenden. Dies kann als Kompromiss zwischen dem mittleren Modell und dem random-walk-ohne-Drift-Modell betrachtet werden. Die gleiche Strategie kann verwendet werden, um einen lokalen Trend abzuschätzen und zu extrapolieren. Ein gleitender Durchschnitt wird oft als "quotsmoothedquot" - Version der ursprünglichen Serie bezeichnet, da die kurzzeitige Mittelung die Wirkung hat, die Stöße in der ursprünglichen Reihe zu glätten. Durch Anpassen des Glättungsgrades (die Breite des gleitenden Durchschnitts) können wir hoffen, eine Art von optimaler Balance zwischen der Leistung des Mittelwerts und der zufälligen Wandermodelle zu erreichen. Die einfachste Art der Mittelung Modell ist die. Einfache (gleichgewichtige) Moving Average: Die Prognose für den Wert von Y zum Zeitpunkt t1, der zum Zeitpunkt t gemacht wird, entspricht dem einfachen Mittelwert der letzten m Beobachtungen: (Hier und anderswo werde ich das Symbol 8220Y-hat8221 stehen lassen Für eine Prognose der Zeitreihe Y, die am frühestmöglichen früheren Zeitpunkt durch ein gegebenes Modell durchgeführt wird.) Dieser Mittelwert wird auf den Zeitraum t (m1) 2 zentriert, was impliziert, daß die Schätzung des lokalen Mittels dazu tendiert, hinter dem wahr zu bleiben Wert des lokalen Mittels um etwa (m1) 2 Perioden. Somit ist das Durchschnittsalter der Daten im einfachen gleitenden Durchschnitt (m1) 2 relativ zu der Periode, für die die Prognose berechnet wird, angegeben: dies ist die Zeitspanne, in der die Prognosen dazu tendieren, hinter den Wendepunkten der Daten zu liegen . Wenn Sie z. B. die letzten 5 Werte mitteln, werden die Prognosen etwa 3 Perioden spät sein, wenn sie auf Wendepunkte reagieren. Beachten Sie, dass, wenn m1, die einfache gleitende Durchschnitt (SMA) - Modell ist gleichbedeutend mit der random walk-Modell (ohne Wachstum). Wenn m sehr groß ist (vergleichbar der Länge des Schätzzeitraums), entspricht das SMA-Modell dem mittleren Modell. Wie bei jedem Parameter eines Prognosemodells ist es üblich, den Wert von k anzupassen, um den besten Quotienten der Daten zu erhalten, d. H. Die kleinsten Prognosefehler im Durchschnitt. Hier ist ein Beispiel einer Reihe, die zufällige Fluktuationen um ein sich langsam veränderndes Mittel zu zeigen scheint. Erstens können wir versuchen, es mit einem zufälligen Weg Modell, das entspricht einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 1 Begriff entspricht: Das zufällige Wandermodell reagiert sehr schnell auf Änderungen in der Serie, aber dabei nimmt sie einen Großteil der quotnoisequot in der Daten (die zufälligen Fluktuationen) sowie das Quotsignalquot (das lokale Mittel). Wenn wir stattdessen einen einfachen gleitenden Durchschnitt von 5 Begriffen anwenden, erhalten wir einen glatteren Satz von Prognosen: Der 5-Term-einfache gleitende Durchschnitt liefert in diesem Fall deutlich kleinere Fehler als das zufällige Wegmodell. Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 3 ((51) 2), so dass es dazu neigt, hinter den Wendepunkten um etwa drei Perioden zu liegen. (Zum Beispiel scheint ein Rückgang in Periode 21 aufgetreten zu sein, aber die Prognosen drehen sich erst um einige Zeit später.) Beachten Sie, dass die Langzeitprognosen des SMA-Modells eine horizontale Gerade sind, genau wie beim zufälligen Weg Modell. Somit geht das SMA-Modell davon aus, dass es keinen Trend in den Daten gibt. Während jedoch die Prognosen aus dem Zufallswegmodell einfach dem letzten beobachteten Wert entsprechen, sind die Prognosen des SMA-Modells gleich einem gewichteten Mittelwert der neueren Werte. Die von Statgraphics berechneten Konfidenzgrenzen für die Langzeitprognosen des einfachen gleitenden Durchschnitts werden nicht breiter, wenn der Prognosehorizont zunimmt. Dies ist offensichtlich nicht richtig Leider gibt es keine zugrunde liegende statistische Theorie, die uns sagt, wie sich die Vertrauensintervalle für dieses Modell erweitern sollten. Allerdings ist es nicht zu schwer, empirische Schätzungen der Konfidenzgrenzen für die längerfristigen Prognosen zu berechnen. Beispielsweise können Sie eine Tabellenkalkulation einrichten, in der das SMA-Modell für die Vorhersage von 2 Schritten im Voraus, 3 Schritten voraus usw. innerhalb der historischen Datenprobe verwendet wird. Sie könnten dann die Stichproben-Standardabweichungen der Fehler bei jedem Prognosehorizont berechnen und dann Konfidenzintervalle für längerfristige Prognosen durch Addieren und Subtrahieren von Vielfachen der geeigneten Standardabweichung konstruieren. Wenn wir einen 9-Term einfach gleitenden Durchschnitt versuchen, erhalten wir sogar noch bessere Prognosen und mehr von einem nacheilenden Effekt: Das Durchschnittsalter beträgt jetzt 5 Perioden ((91) 2). Wenn wir einen 19-term gleitenden Durchschnitt nehmen, steigt das Durchschnittsalter auf 10 an: Beachten Sie, dass die Prognosen tatsächlich hinter den Wendepunkten um etwa 10 Perioden zurückbleiben. Welches Maß an Glättung ist am besten für diese Serie Hier ist eine Tabelle, die ihre Fehlerstatistiken vergleicht, darunter auch einen 3-Term-Durchschnitt: Modell C, der 5-Term-Gleitender Durchschnitt, ergibt den niedrigsten Wert von RMSE mit einer kleinen Marge über die 3 - term und 9-Term-Mittelwerte, und ihre anderen Statistiken sind fast identisch. So können wir bei Modellen mit sehr ähnlichen Fehlerstatistiken wählen, ob wir ein wenig mehr Reaktionsfähigkeit oder ein wenig mehr Glätte in den Prognosen bevorzugen würden. (Rückkehr nach oben.) Browns Einfache Exponentialglättung (exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt) Das oben beschriebene einfache gleitende Durchschnittsmodell hat die unerwünschte Eigenschaft, daß es die letzten k-Beobachtungen gleich und vollständig ignoriert. Intuitiv sollten vergangene Daten in einer allmählicheren Weise diskontiert werden - zum Beispiel sollte die jüngste Beobachtung ein wenig mehr Gewicht als die zweitletzte erhalten, und die 2. jüngsten sollten ein wenig mehr Gewicht als die 3. jüngsten erhalten, und bald. Das einfache exponentielle Glättungsmodell (SES) erfüllt dies. 945 bezeichnen eine quotsmoothing constantquot (eine Zahl zwischen 0 und 1). Eine Möglichkeit, das Modell zu schreiben, besteht darin, eine Serie L zu definieren, die den gegenwärtigen Pegel (d. H. Den lokalen Mittelwert) der Serie, wie er aus Daten bis zu der Zeit geschätzt wird, darstellt. Der Wert von L zur Zeit t wird rekursiv von seinem eigenen vorherigen Wert wie folgt berechnet: Somit ist der aktuelle geglättete Wert eine Interpolation zwischen dem vorher geglätteten Wert und der aktuellen Beobachtung, wobei 945 die Nähe des interpolierten Wertes auf die neueste steuert Überwachung. Die Prognose für die nächste Periode ist einfach der aktuelle geglättete Wert: Äquivalent können wir die nächste Prognose direkt in Form früherer Prognosen und früherer Beobachtungen in einer der folgenden gleichwertigen Versionen ausdrücken. In der ersten Version ist die Prognose eine Interpolation zwischen vorheriger Prognose und vorheriger Beobachtung: In der zweiten Version wird die nächste Prognose durch Anpassung der bisherigen Prognose in Richtung des bisherigen Fehlers um einen Bruchteil 945 erhalten Zeit t. In der dritten Version ist die Prognose ein exponentiell gewichteter (dh diskontierter) gleitender Durchschnitt mit Abzinsungsfaktor 1-945: Die Interpolationsversion der Prognoseformel ist am einfachsten zu verwenden, wenn Sie das Modell in einer Tabellenkalkulation implementieren Einzelne Zelle und enthält Zellverweise, die auf die vorhergehende Prognose, die vorherige Beobachtung und die Zelle mit dem Wert von 945 zeigen. Beachten Sie, dass, wenn 945 1, das SES-Modell entspricht einem zufälligen Weg-Modell (ohne Wachstum). Wenn 945 0 ist, entspricht das SES-Modell dem mittleren Modell, wobei angenommen wird, dass der erste geglättete Wert gleich dem Mittelwert gesetzt ist. (Zurück zum Seitenanfang.) Das Durchschnittsalter der Daten in der Simple-Exponential-Glättungsprognose beträgt 1 945, bezogen auf den Zeitraum, für den die Prognose berechnet wird. (Dies sollte nicht offensichtlich sein, kann aber leicht durch die Auswertung einer unendlichen Reihe gezeigt werden.) Die einfache gleitende Durchschnittsprognose neigt daher zu Verzögerungen hinter den Wendepunkten um etwa 1 945 Perioden. Wenn beispielsweise 945 0,5 die Verzögerung 2 Perioden beträgt, wenn 945 0,2 die Verzögerung 5 Perioden beträgt, wenn 945 0,1 die Verzögerung 10 Perioden und so weiter ist. Für ein gegebenes Durchschnittsalter (d. H. Eine Verzögerung) ist die einfache exponentielle Glättungsprognose (SES) der simplen gleitenden Durchschnittsprognose (SMA) etwas überlegen, weil sie relativ viel mehr Gewicht auf die jüngste Beobachtung - i. e stellt. Es ist etwas mehr quresponsivequot zu Änderungen, die sich in der jüngsten Vergangenheit. Zum Beispiel haben ein SMA - Modell mit 9 Terminen und ein SES - Modell mit 945 0,2 beide ein durchschnittliches Alter von 5 Jahren für die Daten in ihren Prognosen, aber das SES - Modell legt mehr Gewicht auf die letzten 3 Werte als das SMA - Modell und am Gleiches gilt für die Werte von mehr als 9 Perioden, wie in dieser Tabelle gezeigt: 822forget8221. Ein weiterer wichtiger Vorteil des SES-Modells gegenüber dem SMA-Modell ist, dass das SES-Modell einen Glättungsparameter verwendet, der kontinuierlich variabel ist und somit leicht optimiert werden kann Indem ein Quotsolverquot-Algorithmus verwendet wird, um den mittleren quadratischen Fehler zu minimieren. Der optimale Wert von 945 im SES-Modell für diese Serie ergibt sich wie folgt: Das durchschnittliche Alter der Daten in dieser Prognose beträgt 10.2961 3,4 Perioden, was ähnlich wie bei einem 6-term einfachen gleitenden Durchschnitt ist. Die Langzeitprognosen aus dem SES-Modell sind eine horizontale Gerade. Wie im SMA-Modell und dem Random-Walk-Modell ohne Wachstum. Es ist jedoch anzumerken, dass die von Statgraphics berechneten Konfidenzintervalle nun in einer vernünftigen Weise abweichen und dass sie wesentlich schmaler sind als die Konfidenzintervalle für das Zufallswegmodell. Das SES-Modell geht davon aus, dass die Reihe etwas vorhersehbarer ist als das Zufallswandermodell. Ein SES-Modell ist eigentlich ein Spezialfall eines ARIMA-Modells. So dass die statistische Theorie der ARIMA-Modelle eine solide Grundlage für die Berechnung der Konfidenzintervalle für das SES-Modell bildet. Insbesondere ist ein SES-Modell ein ARIMA-Modell mit einer nicht sonderbaren Differenz, einem MA (1) - Term und kein konstanter Term. Ansonsten als quotARIMA (0,1,1) - Modell ohne Konstantquot bekannt. Der MA (1) - Koeffizient im ARIMA-Modell entspricht der Größe 1 - 945 im SES-Modell. Wenn Sie zum Beispiel ein ARIMA-Modell (0,1,1) ohne Konstante an die hier analysierte Serie anpassen, ergibt sich der geschätzte MA (1) - Koeffizient auf 0,7029, was fast genau ein Minus von 0,2961 ist. Es ist möglich, die Annahme eines von Null verschiedenen konstanten linearen Trends zu einem SES-Modell hinzuzufügen. Dazu wird ein ARIMA-Modell mit einer nicht sonderbaren Differenz und einem MA (1) - Term mit konstantem, d. H. Einem ARIMA-Modell (0,1,1) mit konstantem Wert angegeben. Die langfristigen Prognosen haben dann einen Trend, der dem durchschnittlichen Trend über den gesamten Schätzungszeitraum entspricht. Sie können dies nicht in Verbindung mit saisonalen Anpassungen tun, da die saisonalen Anpassungsoptionen deaktiviert sind, wenn der Modelltyp auf ARIMA gesetzt ist. Sie können jedoch einen konstanten langfristigen exponentiellen Trend zu einem einfachen exponentiellen Glättungsmodell (mit oder ohne saisonale Anpassung) hinzufügen, indem Sie die Inflationsanpassungsoption im Prognoseverfahren verwenden. Die prozentuale Zinssatzquote (prozentuale Wachstumsrate) pro Periode kann als der Steigungskoeffizient in einem linearen Trendmodell geschätzt werden, das an die Daten in Verbindung mit einer natürlichen Logarithmuswandlung angepasst ist, oder es kann auf anderen unabhängigen Informationen bezüglich der langfristigen Wachstumsperspektiven beruhen . (Rückkehr nach oben.) Browns Linear (dh doppelt) Exponentielle Glättung Die SMA-Modelle und SES-Modelle gehen davon aus, dass es in den Daten keine Tendenzen gibt (die in der Regel in Ordnung sind oder zumindest nicht zu schlecht für 1- Wenn die Daten relativ verrauscht sind), und sie können modifiziert werden, um einen konstanten linearen Trend, wie oben gezeigt, zu integrieren. Was ist mit kurzfristigen Trends Wenn eine Serie eine unterschiedliche Wachstumsrate oder ein zyklisches Muster zeigt, das sich deutlich gegen das Rauschen auszeichnet, und wenn es notwendig ist, mehr als eine Periode vorher zu prognostizieren, könnte die Schätzung eines lokalen Trends auch sein Ein Problem. Das einfache exponentielle Glättungsmodell kann verallgemeinert werden, um ein lineares exponentielles Glättungsmodell (LES) zu erhalten, das lokale Schätzungen sowohl des Niveaus als auch des Trends berechnet. Das einfachste zeitvariable Trendmodell ist Browns lineares exponentielles Glättungsmodell, das zwei verschiedene geglättete Serien verwendet, die zu verschiedenen Zeitpunkten zentriert sind. Die Prognoseformel basiert auf einer Extrapolation einer Linie durch die beiden Zentren. (Eine weiterentwickelte Version dieses Modells, Holt8217s, wird unten diskutiert.) Die algebraische Form des Brown8217s linearen exponentiellen Glättungsmodells, wie die des einfachen exponentiellen Glättungsmodells, kann in einer Anzahl von unterschiedlichen, aber äquivalenten Formen ausgedrückt werden. Die quadratische quadratische Form dieses Modells wird gewöhnlich wie folgt ausgedrückt: Sei S die einfach geglättete Reihe, die durch Anwendung einfacher exponentieller Glättung auf Reihe Y erhalten wird. Das heißt, der Wert von S in der Periode t ist gegeben durch: (Erinnern wir uns, Exponentielle Glättung, so würde dies die Prognose für Y in der Periode t1 sein.) Dann sei Squot die doppelt geglättete Folge, die man erhält, indem man eine einfache exponentielle Glättung (unter Verwendung desselben 945) auf die Reihe S anwendet: Schließlich die Prognose für Ytk. Für jedes kgt1 ist gegeben durch: Dies ergibt e & sub1; & sub0; (d. h. Cheat ein Bit und die erste Prognose der tatsächlichen ersten Beobachtung gleich) und e & sub2; Y & sub2; 8211 Y & sub1; Nach denen die Prognosen unter Verwendung der obigen Gleichung erzeugt werden. Dies ergibt die gleichen Anpassungswerte wie die Formel auf der Basis von S und S, wenn diese mit S 1 S 1 Y 1 gestartet wurden. Diese Version des Modells wird auf der nächsten Seite verwendet, die eine Kombination von exponentieller Glättung mit saisonaler Anpassung veranschaulicht. Holt8217s Lineares Exponentialglättung Brown8217s LES-Modell berechnet lokale Schätzungen von Pegel und Trend durch Glätten der letzten Daten, aber die Tatsache, dass dies mit einem einzigen Glättungsparameter erfolgt, legt eine Einschränkung für die Datenmuster fest, die es anpassen kann: den Pegel und den Trend Dürfen nicht zu unabhängigen Preisen variieren. Holt8217s LES-Modell adressiert dieses Problem durch zwei Glättungskonstanten, eine für die Ebene und eine für den Trend. Zu jedem Zeitpunkt t, wie in Brown8217s-Modell, gibt es eine Schätzung L t der lokalen Ebene und eine Schätzung T t der lokalen Trend. Hier werden sie rekursiv aus dem zum Zeitpunkt t beobachteten Wert von Y und den vorherigen Schätzungen von Pegel und Trend durch zwei Gleichungen berechnet, die exponentielle Glättung separat anwenden. Wenn der geschätzte Pegel und der Trend zum Zeitpunkt t-1 L t82091 und T t-1 sind. Dann ist die Prognose für Y tshy, die zum Zeitpunkt t-1 gemacht worden wäre, gleich L t-1 T t-1. Wenn der tatsächliche Wert beobachtet wird, wird die aktualisierte Schätzung des Pegels rekursiv berechnet, indem zwischen Y tshy und seiner Prognose L t-1 T t-1 unter Verwendung von Gewichten von 945 und 1- 945 interpoliert wird. Die Änderung des geschätzten Pegels, Nämlich L t 8209 L t82091. Kann als eine verrauschte Messung des Trends zum Zeitpunkt t interpretiert werden. Die aktualisierte Schätzung des Trends wird dann rekursiv berechnet, indem zwischen L t 8209 L t82091 und der vorherigen Schätzung des Trends T t-1 interpoliert wird. Unter Verwendung der Gewichte von 946 und 1-946: Die Interpretation der Trendglättungskonstanten 946 ist analog zu der Pegelglättungskonstante 945. Modelle mit kleinen Werten von 946 nehmen an, dass sich der Trend mit der Zeit nur sehr langsam ändert, während Modelle mit Größere 946 nehmen an, dass sie sich schneller ändert. Ein Modell mit einem großen 946 glaubt, dass die ferne Zukunft sehr unsicher ist, da Fehler in der Trendschätzung bei der Prognose von mehr als einer Periode ganz wichtig werden. (Rückkehr nach oben) Die Glättungskonstanten 945 und 946 können auf übliche Weise geschätzt werden, indem der mittlere quadratische Fehler der 1-Schritt-Voraus-Prognosen minimiert wird. Wenn dies in Statgraphics getan wird, erweisen sich die Schätzungen als 945 0.3048 und 946 0,008. Der sehr geringe Wert von 946 bedeutet, dass das Modell eine sehr geringe Veränderung im Trend von einer Periode zur nächsten annimmt, so dass dieses Modell im Grunde versucht, einen langfristigen Trend abzuschätzen. Analog zur Vorstellung des Durchschnittsalters der Daten, die bei der Schätzung der lokalen Ebene der Reihe verwendet werden, ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, proportional zu 1 946, wenn auch nicht exakt gleich . In diesem Fall erweist sich dies als 10.006 125. Dies ist eine sehr genaue Zahl, da die Genauigkeit der Schätzung von 946 nicht wirklich 3 Dezimalstellen beträgt, sondern sie ist von der gleichen Größenordnung wie die Stichprobengröße von 100 Dieses Modell ist Mittelung über eine ziemlich große Geschichte bei der Schätzung der Trend. Das Prognose-Diagramm unten zeigt, dass das LES-Modell einen etwas größeren lokalen Trend am Ende der Serie schätzt als der im SEStrend-Modell geschätzte konstante Trend. Außerdem ist der Schätzwert von 945 fast identisch mit dem, der durch Anpassen des SES-Modells mit oder ohne Trend erhalten wird, so dass dies fast das gleiche Modell ist. Nun, sehen diese aussehen wie vernünftige Prognosen für ein Modell, das soll Schätzung einer lokalen Tendenz Wenn Sie 8220eyeball8221 dieser Handlung, sieht es so aus, als ob der lokale Trend nach unten am Ende der Serie gedreht hat Was ist passiert Die Parameter dieses Modells Wurden durch Minimierung des quadratischen Fehlers von 1-Schritt-Voraus-Prognosen, nicht längerfristigen Prognosen, abgeschätzt, wobei der Trend keinen großen Unterschied macht. Wenn alles, was Sie suchen, 1-Schritt-vor-Fehler sind, sehen Sie nicht das größere Bild der Trends über (sagen) 10 oder 20 Perioden. Um dieses Modell im Einklang mit unserer Augapfel-Extrapolation der Daten zu erhalten, können wir die Trendglättungskonstante manuell anpassen, so dass sie eine kürzere Basislinie für die Trendschätzung verwendet. Wenn wir beispielsweise 946 0,1 setzen, beträgt das durchschnittliche Alter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, 10 Perioden, was bedeutet, dass wir den Trend über die letzten 20 Perioden oder so mitteln. Here8217s, was das Prognose-Plot aussieht, wenn wir 946 0,1 setzen, während 945 0,3 halten. Dies scheint intuitiv vernünftig für diese Serie, obwohl es wahrscheinlich gefährlich, diesen Trend mehr als 10 Perioden in der Zukunft zu extrapolieren. Was ist mit den Fehlerstatistiken Hier ist ein Modellvergleich für die beiden oben gezeigten Modelle sowie drei SES-Modelle. Der optimale Wert von 945 für das SES-Modell beträgt etwa 0,3, aber ähnliche Ergebnisse (mit etwas mehr oder weniger Reaktionsfähigkeit) werden mit 0,5 und 0,2 erhalten. (A) Holts linearer Exp. Glättung mit alpha 0.3048 und beta 0,008 (B) Holts linear exp. Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,2 Ihre Stats sind nahezu identisch, so dass wir wirklich die Wahl auf der Basis machen können Von 1-Schritt-Vorhersagefehlern innerhalb der Datenprobe. Wir müssen auf andere Überlegungen zurückgreifen. Wenn wir glauben, dass es sinnvoll ist, die aktuelle Trendschätzung auf das, was in den letzten 20 Perioden passiert ist, zugrunde zu legen, können wir für das LES-Modell mit 945 0,3 und 946 0,1 einen Fall machen. Wenn wir agnostisch sein wollen, ob es einen lokalen Trend gibt, dann könnte eines der SES-Modelle leichter zu erklären sein, und würde auch für die nächsten 5 oder 10 Perioden mehr Mittelprognosen geben. (Rückkehr nach oben.) Welche Art von Trend-Extrapolation am besten ist: horizontal oder linear Empirische Evidenz deutet darauf hin, dass es, wenn die Daten bereits für die Inflation angepasst wurden (wenn nötig), unprätent ist, kurzfristige lineare Werte zu extrapolieren Trends sehr weit in die Zukunft. Die heutigen Trends können sich in Zukunft aufgrund unterschiedlicher Ursachen wie Produktveralterung, verstärkte Konkurrenz und konjunkturelle Abschwünge oder Aufschwünge in einer Branche abschwächen. Aus diesem Grund führt eine einfache exponentielle Glättung oft zu einer besseren Out-of-Probe, als ansonsten erwartet werden könnte, trotz ihrer quotnaivequot horizontalen Trend-Extrapolation. Damped Trendmodifikationen des linearen exponentiellen Glättungsmodells werden in der Praxis häufig auch eingesetzt, um in seinen Trendprojektionen eine Note des Konservatismus einzuführen. Das Dämpfungs-Trend-LES-Modell kann als Spezialfall eines ARIMA-Modells, insbesondere eines ARIMA-Modells (1,1,2), implementiert werden. Es ist möglich, Konfidenzintervalle um langfristige Prognosen zu berechnen, die durch exponentielle Glättungsmodelle erzeugt werden, indem man sie als Spezialfälle von ARIMA-Modellen betrachtet. (Achtung: Nicht alle Software berechnet die Konfidenzintervalle für diese Modelle korrekt.) Die Breite der Konfidenzintervalle hängt ab von (i) dem RMS-Fehler des Modells, (ii) der Art der Glättung (einfach oder linear) (iii) dem Wert (S) der Glättungskonstante (n) und (iv) die Anzahl der Perioden vor der Prognose. Im Allgemeinen breiten sich die Intervalle schneller aus, da 945 im SES-Modell größer wird und sich viel schneller ausbreiten, wenn lineare statt einfache Glättung verwendet wird. Dieses Thema wird im Abschnitt "ARIMA-Modelle" weiter erläutert. (Zurück zum Seitenanfang) Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) ist eine Statistik zur Überwachung des Prozesses, die die Daten in einer Weise mittelt, die Daten weniger und weniger belastet, da sie in der Zeit weiter entfernt werden. Vergleich von Shewhart-Kontrolldiagramm und EWMA-Kontrolltafel-Techniken Für die Shewhart-Diagrammsteuerungstechnik hängt die Entscheidung über den Zustand der Kontrolle des Prozesses zu irgendeinem Zeitpunkt (t) ausschließlich von der letzten Messung aus dem Verfahren ab, Der Grad der Richtigkeit der Schätzungen der Kontrollgrenzen aus historischen Daten. Für die EWMA-Steuerungstechnik hängt die Entscheidung von der EWMA-Statistik ab, die ein exponentiell gewichteter Durchschnitt aller vorherigen Daten ist, einschließlich der letzten Messung. Durch die Wahl des Gewichtungsfaktors (Lambda) kann die EWMA-Steuerprozedur empfindlich auf eine kleine oder allmähliche Drift in dem Prozess eingestellt werden, während die Shewhart-Steuerprozedur nur dann reagieren kann, wenn der letzte Datenpunkt außerhalb einer Kontrollgrenze liegt. Definition von EWMA Die berechnete Statistik ist: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Wobei (mbox 0) der Mittelwert der historischen Daten (Ziel) (Yt) ist die Beobachtung zur Zeit (t) (n) die Anzahl der zu überwachenden Beobachtungen einschließlich (mbox 0) (0 Interpretation der EWMA - Dots sind die Rohdaten, die gezackte Linie ist die EWMA-Statistik im Laufe der Zeit. Das Diagramm zeigt uns, dass der Prozess in der Steuerung ist, weil alle (mbox t) zwischen den Kontroll-Grenzen liegen. Allerdings scheint es einen Trend nach oben für die letzten 5 Der EWMA-Ansatz hat ein attraktives Merkmal: Es erfordert relativ wenig gespeicherte Daten, um unsere Schätzung an jedem Punkt zu aktualisieren, benötigen wir nur eine vorherige Schätzung der Varianzrate und des jüngsten Beobachtungswertes Die RiskMetrics-Datenbank (die von JP Morgan produziert und öffentlich zugänglich gemacht wird, ändert sich die Schätzung aufgrund der jüngsten Veränderungen in der Rendite der zugrunde liegenden Variablen langsam ) Verwendet die EWMA zur Aktualisierung der täglichen Volatilität. WICHTIG: Die EWMA-Formel geht nicht von einem lang anhaltenden durchschnittlichen Varianzniveau aus. So bedeutet das Konzept der Volatilität Reversion nicht von der EWMA erfasst. Die ARCHGARCH Modelle sind dafür besser geeignet. Ein sekundäres Ziel der EWMA ist es, Veränderungen in der Volatilität nachzuvollziehen, so dass bei kleinen Werten die jüngsten Beobachtungen die Schätzung sofort beeinflussen und bei Werten, die näher an einem liegen, die Schätzung sich langsam auf die jüngsten Änderungen in den Renditen der zugrunde liegenden Variablen ändert. Die RiskMetrics-Datenbank (erstellt von JP Morgan), die 1994 veröffentlicht wurde, verwendet das EWMA-Modell zur Aktualisierung der täglichen Volatilitätsschätzung. Das Unternehmen festgestellt, dass über eine Reihe von Marktvariablen, gibt dieser Wert der Prognose der Varianz, die am nächsten zu realisierten Varianz Rate kommen. Die realisierten Varianzraten an einem bestimmten Tag wurden als gleichgewichteter Durchschnitt der folgenden 25 Tage berechnet. Um den optimalen Wert von lambda für unseren Datensatz zu berechnen, müssen wir die realisierte Volatilität an jedem Punkt berechnen. Es gibt mehrere Methoden, so wählen Sie ein. Als nächstes wird die Summe der quadratischen Fehler (SSE) zwischen der EWMA-Schätzung und der realisierten Volatilität berechnet. Schließlich minimieren die SSE durch Variieren des Lambdawertes. Klingt einfach Es ist. Die größte Herausforderung besteht darin, einen Algorithmus zur Berechnung der realisierten Volatilität zu vereinbaren. Zum Beispiel wählten die Leute bei RiskMetrics die folgenden 25 Tage, um die realisierte Varianzrate zu berechnen. In Ihrem Fall können Sie einen Algorithmus, der Tägliche Volumen, HILO und OPEN-CLOSE Preise verwendet. Q 1: Können wir EWMA verwenden, um die Volatilität mehr als einen Schritt voraus zu schätzen (oder prognostizieren) Die EWMA-Volatilitätsdarstellung setzt keine langfristige Durchschnittsvolatilität voraus, so dass die EWMA für jeden Prognosehorizont über einen Schritt hinaus eine Konstante zurückgibt Wert:

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Handels Chaos System

BWI Fraktale BWI Fraktale (Phasenraum) Handelskennzeichen Kurzinfo Aussehen des BWI-Fraktals Indikator Alle Filter sind aktiviert: zeigt nur nützliche Fraktale zeigt Handelssignale zeigt Ausbruchpositionen für aktuelle Fraktale Im Bild sehen Sie die Standardansicht des Fractal-Indikators BWI . (Sobald Sie es einem Diagramm hinzugefügt haben.) Kaufen Sie Fraktale werden als grüne Pfeile angezeigt. Verkaufen Fraktale werden als blau dargestellt. Aktuelle (aktive) Fraktale dargestellt durch große Pfeile. Das Fraktal ist kein Signal, um ein Geschäft auf eigene Faust zu öffnen. Signal wird erscheinen, wenn der Preis höher fractalrsquos Maximum (oder niedrigere Fraktalrsquos Minimum) auf bestimmte Anzahl von Pips (in der ursprünglichen 1 Pips) zu erhöhen. Sobald der Kurs in der Bruchposition höher liegt, erscheint der entsprechende Pfeil. Um anzuzeigen, wo der Händler eine ausstehende Bestellung (unter Verwendung eines neuen Fraktalsignals) platzieren soll, zeichnet der Indikator eine gestrichelte Linie. Aussehen, Farben, Abstand von Fraktal maximumminimum (wird verwendet, um Fraktal-Breakout-Signal zu zeigen) und etc. Trader können mit den Eigenschaften des Indikators einstellen. Wie zu verwenden - BWI Fractals Trading Signale quotUns erste Signal-Eintrag in jedem Markt ist immer das erste Fraktal außerhalb der Alligatorrsquos Mund. Sobald dieses Signal getroffen wird, nehmen wir alle Signale, die in dieser Richtung ausgelöst werden. Wenn das Kaufsignal oberhalb der Red Balance Line (die Alligatorrsquos Teeth) liegt, würden wir eine Kauf-Stop-Tick oberhalb der Höhe des Fraktals hoch setzen. Wenn das Verkaufssignal unterhalb der Red Balance Line liegt, würde ein Verkaufsstopp ein Tick unter dem Tiefpunkt des fraktalen Verkaufssignals platzieren. Wir würden nicht ein fraktales Verkaufssignal nehmen, wenn zum Zeitpunkt des Erfolges der Preis über der Red Balance Line liegt. Dies ist die beste Methode, die wir gefunden haben, um herauszufiltern, nonprofitable fraktale trades. quot Wie zu verwenden - BWI Fractals Handelssignale Filter Allgemeine Informationen über Fraktale Alle Märkte sind durch die Tatsache, dass in den meisten Fällen die Preise nicht zu viel ändern, Nur kurze Zeiträume (1530 Prozent) berücksichtigen Trendveränderungen. Die meisten lukrativen Perioden sind in der Regel der Fall, wenn die Marktpreise ändern sich nach einem bestimmten Trend. Ein Fraktal ist einer von fünf Indikatoren des Bill Williams-Handelssystems, die es ermöglichen, die untere oder obere zu erkennen. Fractal Technische Indikator ist es eine Reihe von mindestens fünf aufeinander folgenden Bars mit dem höchsten HIGH in der Mitte und zwei unteren HIGHs auf beiden Seiten. Der Umkehrsatz ist eine Folge von mindestens fünf aufeinanderfolgenden Stäben mit dem niedrigsten LOW in der Mitte und zwei höheren LOWs auf beiden Seiten, die mit dem Sell-Fraktal korrelieren. Die Fraktale haben hohe und niedrige Werte und werden mit den Pfeilen nach oben und unten angezeigt. Das Fraktal muss mit dem Alligator gefiltert werden. Mit anderen Worten, sollten Sie nicht schließen eine Kauf-Transaktion, wenn das Fraktal ist niedriger als die Alligators Teeth, und Sie sollten nicht schließen eine Verkaufstransaktion, wenn das Fraktal höher als die Alligators Teeth ist. Nachdem das fraktale Signal erzeugt wurde und in Kraft ist, das durch seine Position jenseits des Alligators Mouth bestimmt wird, bleibt es ein Signal, bis es angegriffen wird oder bis ein neuere Fraktalsignal auftaucht. Profitunity (Chaos) Trading System von Bill Williams Ich habe vor kurzem herausgefunden Chaos-System und lesen Sie die Bücher darüber (von Bill Williams). Ich war von der Lektüre überzeugt, dass ich das System für eine Weile ausprobiert habe. Ich glaube, für mich wert und ich didnt finden Diskussionen hier über dieses Handelssystem und hier ist es: Auf der Karte gelten folgende Tools Alligator - drei SMAs (1385) mit einem zukünftigen Offset von 853 respactively. Fraktale - 5-Stufen-Sequenz, bei der die mittlere die höchste hohe niedrige und die vorangegangene und gefolgte zwei Balken niedrigere Höhen aufweisen, höhere Tiefen, denen zwei niedrigere Höhen vorausgehen und zwei niedrigere Höhen folgen. Ehrfürchtiger Oszillator (AO) - Unterschied zwischen der 34-Periode und (AC) - Unterschied zwischen 534 Impuls-Histogramm (AO) und einem 5-bar einfachen gleitenden Durchschnitt auf der AO Um dann in MetaTrader 4 Plattform zu verwenden, verwenden Sie diese Menüs Alligator . Insert - gt Indikatoren - gt Bill Williams 8211gt Alligator-Fraktale. Insert - gt Indikatoren - gt Bill Williams 8211gt Fractals Ehrfürchtiger Oszillator. Insert - gt Indikatoren - gt Bill Williams 8211gt Ehrfürchtiger Oszillator-Beschleunigungs-Oszillator. Insert - gt Indikatoren - gt Bill Williams 8211gt Beschleunigungs-Oszillator Eintrag: Wenn (Alligator) - Linien zu öffnen, legen wir eine Kauf-Stop einen Punkt über dem neuesten Fraktal außerhalb der Linien in Trendrichtung Exit: Wenn (Alligator) Linien sind wir schließen Schließung auch. Wir bleiben aus dem Markt, wenn und während Linien miteinander verflochten sind. Hinzufügen: Nachdem das erste Fraktal genommen ist, nehmen wir jedes Signal in diese Richtung. Gehen wir lange, wenn AO Null-Linie von negativen zu positiven Werten und kurz für das entgegengesetzte Szenario. Wir gehen lange, wir haben 3 aufeinanderfolgende AO-Balken oberhalb der Nulllinie letzte zwei mit höheren Höhen (dh AO zieht zurück für eine Weile) - gegenüber für Verkauf Gehen Sie lange nach zwei aufeinander folgenden Balken über Nulllinie Gehen Sie lange nach drei aufeinander folgenden Balken unter Nulllinie - für Short - Reverse - Szenario Das ist es. Wenn Sie mehr Informationen benötigen - können Sie mehr hier lesen Ill versuchen, alle mögliche Fragen so am besten zu beantworten, wie ich kann. Es gibt ein anderes Werkzeug, das nützlich sein könnte Gator. In MT-Menü Einfügen - gt Indikatoren - gt Bill Williams 8211gt Gator Es misst den Abstand zwischen MA (Alligator) Linien. Es ist nützlich, weil es Ihnen auf einen Blick zeigt, ob MAs öffnen, schließen oder verflechten. Handel, nachdem es grün wird. Hier ist ein Beispielamp, wenn Gator grün ist - es ist Zeit, sich umzusehen, aber während es kein Fraktal in diese Richtung genommen wird, treten wir nicht in den Markt, wenn Gator rot ist - es ist Zeit, Gewinn zu nehmen und auf die nächste Chance warten Hoffe, es wird nützlich sein, um Ihre Trading Ive versucht, Signale in meinem ersten Beitrag hier zu beschreiben. Hier unter krank versuchen, sie kurz zusammenfassen. Es gibt 5 Werkzeuge, die Signale ausgeben: Einer tritt in den Markt ein, wenn 1. Fraktal (1) aus den Linien wieder getroffen wird. Einmal auf dem Markt eine öffnet eine neue Reihenfolge ist die gleiche Richtung, wenn eines der anderen Signale ausgelöst wird. Diese sind: AO (2), AC (3), Zone (4) und Balance Line (5). Einige von ihnen geben mehr als ein Signal aus. Wenn mehrere Signale gleichzeitig ausgelöst werden, wird eine entsprechende Anzahl von Aufträgen geöffnet. Ich persönlich nehme jedes der Signale, bis meine Money-Management-Regeln dies ermöglichen. Ive versucht zu kommentieren die Charts in früheren Beiträgen beigefügt, zeigt, wo Signale sind und wo Haltestellen sind. Wenn Sie Fragen haben, lassen Sie es mich wissen - Ill tun mein Bestes, um sie zu beantworten. BTW - diese Methode ist beschrieben im Neuen Trading Dimensionsquot Buch von Bill Williams. Es gibt leichte Abänderungen des Systems in seinem nächsten BuchTrading Chaosquot 2. Auflage CHAOS TRADING MADE EASY-PART 1 Grundverhalten von Dr. Hans Hannula, PhD, RSA, CTA Für viele ist die Chaostheorie eine exotische Methodik, die nichts mit Märkten zu tun hat . In Wirklichkeit ist die Chaostheorie im Grunde einfach. Es gilt für alle Märkte, die frei gehandelt werden. Der Zweck dieser Reihe von Artikeln ist, die Grundlagen der Chaostheorie für den durchschnittlichen Händler zu erklären. Vor Beginn, lassen Sie mich zwischen Handel und Investitionen zu unterscheiden. Investoren kaufen für Wert. Sie verwenden in der Regel einen Buy-and-Hold-Ansatz. Sie kaufen etwas, wie eine Aktie, und halten es für die langfristige. Trades nehmen den Ansatz, dass Timing ist alles. Sie kaufen und verkaufen für kurzfristige Gewinne auf reinem Preis-Aktion basiert. Händler kaufen für Volatilität. Um ein erfolgreicher Trader zu sein, braucht man vier Dinge. Erstens muss man verstehen, wie sich Märkte verhalten. Zweitens müssen die Händler verstehen, wie sie sich verhalten, weil der Handel besonders anfällig für menschliche Emotionen ist. Drittens müssen Händler perfekte Disziplin. Erfolgreicher Handel erfordert die einwandfreie, wiederholte Ausführung von Handelsregeln. Eine einzige Übertretung kann einen Händler aus dem Geschäft. Schließlich brauchen Händler Geduld. Lernen zu handeln ist nicht einfach. Es ist ein sehr schwieriges Unterfangen, das mehrere Jahre dauern kann, um zu meistern. Chaotisches Marktverhalten Damit wollen wir auf das Thema Chaos in den Märkten eingehen. Das Wesentliche des Chaos ist das Gleichgewicht. Jedes System, das mehr als eine Lösung hat, ist chaotisch. Märkte sind nachweislich chaotisch. Es gibt mathematische Tests, die auf das chaotische Verhalten der Märkte testen können. Diese Tests beweisen, dass chaotisches Verhalten in allen frei gehandelten Märkten existiert. Untersuchen wir die Bedeutung der Balance im Verhalten chaotischer Systeme. Fig. 1 zeigt zwei Schalen, die mit den sich berührenden Rändern positioniert worden sind. Angenommen, die Felgen dieser Schalen sind gestochen scharf. Ein Ball in dieses System gefallen hat zwei mögliche Lösungen für seine Bewegung. Eine Kugel, die in eine Schüssel geworfen wird, die eine bei A wird um die Schüssel herum rollen, bis sie sich auf dem Boden bei B niederlässt. Der untere Punkt ist ein Punkt der Ruhe im System. In der Chaostheorie wird dieser Punkt ein merkwürdiger Attraktor genannt. Es schafft es den Ball als Erster zu erreichen. Nun stell dir einen Ball vor, der sorgfältig auf dem Rand bei C ausgeglichen ist. Dieser Punkt ist ein seltsamer Repellor. Es ist praktisch unmöglich, dass der Ball bei C bleibt, auch wenn er perfekt ausbalanciert wäre. Die geringste Störung würde den Ball in entweder Schüssel ein oder Schüssel zwei Spitze. Wenn es in die Schüssel zwei fällt, kommt es schließlich zu einem Punkt der Ruhe an der Unterseite der Schüssel an Punkt D. Dieses System hat also zwei seltsame Attraktoren und einen seltsamen Repellor. Jede Schale stellt eine Domäne des Verhaltens dar. Chaotische Systeme weisen Gleichgewichtspunkte zwischen den Verhaltensbereichen auf. Der Ball, der auf der Felge balancierte, war in einer Position, die trügerisch stabil war. Es schien keine Bewegung zu geben. Ein Beobachter kann davon ausgehen, dass der Ball in dieser Position bleiben würde. Allerdings, einmal leicht gestört, die eine oder andere Weise, würde der Ball schnell weg von diesem Punkt der Balance. Diese schnelle Bewegung ist ein chaotischer Zug. Märkte zeigen dieses chaotische Verhalten. Märkte haben immer zwei Lösungen. Die Käufer stellen eine treibende Kraft höherer Preise dar. Die Verkäufer vertreten eine Triebkraft Preise niedriger. Wenn die Käufer und die Verkäufer Balance, die Preise bilden eine Überlastung Zone. Wenn diese Stauzone endet, wurde die Waage zugunsten der Käufer oder der Verkäufer gekippt. An diesem Punkt tritt ein chaotischer Zug auf. Das ist der Schritt, den die Chaoshändler kaufen. Statistisches Verhalten chaotischer Märkte Viele gehen davon aus, dass die Märkte zufällig sind. Dies kann nicht nur durch die Prüfung der Preishistorie für Chaos widerlegt werden, sondern kann auch durch die Prüfung der Statistik der Preisaktion nachgewiesen werden. Abbildung 2 zeigt die Preisverteilung im SP 500 aus dem Tagesdurchschnitt. Die normale statistische Verteilung würde die Form der Glockenkurve annehmen, die durch die gestrichelte Linie dargestellt ist. Die tatsächliche Preisverteilung passt nicht zu dieser Kurve. Die Spitze der Kurve nahe null ist weit höher als die Prognose durch normale Statistiken. Der Scheitel ist auch zur Seite geneigt. Die linke Seite der Kurve fällt unter die Normalverteilung, während die rechte Seite meist über ihr liegt. Der dritte Unterschied besteht darin, daß die Schwänze an den äußersten linken und rechten Enden der Kurve die normale Verteilungskurve um einen breiten Rand übersteigen. Diese breiten Schwänze sind das Ergebnis der chaotischen Pausen in den Märkten. Benoit Mandelbrot, ein IBM-Mathematiker, zeigte, dass chaotische Systeme Verteilungskurven wie die Kurve in 2 zeigen. Solche Verteilungskurven werden nicht durch die Statistiken beschrieben, die die normale Glockenkurve beschreiben. Diese allgemein verwendeten Statistiken werden als Gaußsche Statistik bezeichnet. Stattdessen erfordern chaotische Systeme die Verwendung einer exotischeren Statistik, die als Paretian-Statistik bekannt ist. Gaussian-Statistiken gehen davon aus, dass eine Preiskurve glatt ist und keine Lücken aufweist. Händler wissen, dass Lücken in der Preisaktion der Märkte existieren. Mandelbrot erkannte diese Tatsache und zeigte, dass alle chaotischen Systeme Lücken aufweisen und dass sie mit paretischen Statistiken beschrieben werden müssen. Quanteneffekte in den Märkten Ein weiteres Verhalten der Märkte ist, dass sie einen klaren Quanteneffekt zeigen. Quantumsysteme haben viele Gleichgewichtszustände. In der Struktur des Atoms können die Elektronen in mehreren verschiedenen Energiebändern existieren. Die Bewegung zwischen diesen Bands ist schnell und chaotisch. Die Preise machen auch schnelle Bewegungen zwischen den Energiezuständen. Fig. 3 zeigt eine Darstellung des SP 500, wobei mehrere dieser Gleichzustände kreisförmig sind. Diese Gleichgewichtszustände treten in Vielfachen von 18 Punkten auf. Beachten Sie, dass um diese Ebenen Preise neigen zu verstopfen. Beachten Sie auch, dass zwischen diesen Ebenen die Übergänge sind oft ziemlich abrupt. Dies ist ein weiterer Beweis dafür, dass sich Märkte chaotisch verhalten. Ein Händler kann Kenntnisse dieser Gleichgewichtszustände verwenden, um aus dem Markt zu bleiben, bis das Gleichgewicht gebrochen ist, und dann in den Markt während des Übergangs von einem Energieband zum nächsten eintreten. Diese Übergänge werden als Bandlücken-Energiesprünge bezeichnet. Es sind diese Bandlücken-Energiesprünge in der Physik von Transistoren, die unsere Mikrochips funktionieren. Es ist auch diese Band Lücke Energiesprünge, die Gewinne zu Chaos-Händler zu bringen. Lernen, das Verhalten von chaotischen Märkten zu beurteilen Es ist wichtig, dass ein Händler das Verhalten der Märkte beurteilen kann. Der Händler muss in der Lage sein, einen Zustand der Balance, einen Zustand der normalen Bewegung und einen Zustand der chaotischen Bewegung zu erkennen. Das ist nicht so schwierig wie es scheint. Dies kann durch konsistente Verwendung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts über die Preiskurve eines Marktes erfolgen. Es ist wichtig, den gleichen gleitenden Durchschnitt für einen bestimmten Markt konsequent zu verwenden. Der gleitende Durchschnitt stellt eine verkürzte Geschichte der Preisbewegung dar. Es bietet ein Referenzsystem, ein Ende eines Maßstabs, aus dem das Preisverhalten gemessen werden kann. Es ist auch wichtig, dass ein Händler immer ein Diagramm die gleiche Skala. Leider ist nicht alle kommerzielle Software erlaubt die volle Kontrolle über die Skalierung von Diagrammen. Diese vollständige Kontrolle ist absolut notwendig, um die Beurteilung des Preisverhaltens zu entwickeln. Ein gut skaliertes Diagramm wird die Anzahl der Punkte pro Tag fixieren und konstant halten. Dies bedeutet, dass Bewegung mit einer bestimmten Rate immer die gleiche erscheint. Es ist diese Bewegungsgeschwindigkeit, die für den Chaoshändler wichtig ist. Es gibt drei Arten von Bewegung von Interesse für die Chaos-Händler. Der erste Typ ist ein flacher oder abgehackter Markt. Dies ist ein Markt geht nirgends, weder oben noch unten. Der zweite Typ ist ein normaler Trend. Die Bewegung ist ruhig und ordentlich. Die dritte Art der Bewegung ist eine chaotische Loslösung. Auf einem vernünftigen Maßstab können diese Bewegungen durch ihre Bewegungsgeschwindigkeit identifiziert werden. Dies lässt sich leicht beobachten, indem man die Steigung des gleitenden Durchschnitts beobachtet. Der abgehackte, flache Markt wird eine Steigung weniger als 15 Grad haben. Ein Trending-Markt wird eine Steigung in der Nähe von 30 Grad. Eine Abrissbewegung wird eine Neigung in der Nähe von 60 Grad haben. Abbildung 4 zeigt ein Intraday-Diagramm der SP 500-Futures. Industrie. Die Preise werden als 1 Minute Schlusskurs angezeigt. Ein 36 Minuten gleitender Durchschnitt liefert eine Referenz. Am frühen Tag fiel der Markt nach unten, dann aufwärts. Dann ging es für mehr als drei Stunden flach. Diese dumpfen Perioden verursachen viele Händler, Interesse zu verlieren. Chaos-Händler wissen, dass ein solches Gleichgewicht oft ein Vorläufer des Chaos ist. Spät in den Tag, fiel der Markt ein paar Punkte. Dies erhöhte die Steigung des gleitenden Durchschnitts auf mehr als 60 Grad, wobei eine chaotische, abtrünnige Bewegung identifiziert wurde. Sogar so spät wie 15:30 (3:30) östlich, könnte ein Trader der Wegbrechenbewegung für einen 12 Punktgewinn beigetreten sein. Diese chaotischen Pausen sind lustig und profitabel zu fangen. Auf Intraday-Charts finden Händler einen 36-minütigen gleitenden Durchschnitt, um eine gute Referenz zu sein. Die Preisskalierung eines Vielfachen von 100 pro Stunde funktioniert gut. Beispielsweise arbeitet eine Zwei - oder Vierpunkt - / Stunden-Skala auf SP-Intraday-Diagrammen. In den täglichen Charts gilt für die meisten Aktien und Rohstoffe ein 21-tägiger gleitender Durchschnitt und ein Punkt pro Tag. Das sind Anfangspunkte. Experimentieren Sie, um eine gute Skala zu finden, dann mit ihm haften. Diese konsequente Verwendung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts auf vernünftigen skalierten Charts wird dem Chaos-Trader die Möglichkeit geben, schnell auf einen Markt zu schauen und zu beurteilen, ob er in einem choppy Zustand ausgeglichen ist, in einer moderaten Rate tendiert oder chaotisch in einem abtrünnigen Schritt geht. Mit Erfahrung kann ein Chaos-Händler den Übergang zu den Ausreißerbewegungen erkennen und in der Richtung des Zuges handeln, wodurch die Gewinne pro Zeit verbraucht werden. Fazit Märkte sind chaotisch. Sie balancieren ständig und verstopfen, dann brechen, um ein anderes Gleichgewicht Ebene. Die Chaostheorie beschreibt dieses Verhalten gut. Ein Händler kann einen Referenzdurchschnitt verwenden, um Marktbewegungen in flache, trending oder chaotische Kategorien zu klassifizieren. Chaotische Märkte bilden auch Muster, die als Fraktale bekannt sind. Im nächsten Artikel werden wir die grundlegendste Form eines Marktes Fraktal, die Chaos Clamshell zu diskutieren. Dr. Hans Hannula ist Privatunternehmer und CTA. Er unterhält eine Website bei cashinonchaoshans. Er erreichbar unter 303 452 5566.