MA Triple Mediana wskaźnika Opcje binarne – Opcje binarne Wskaźniki

Najlepsi brokerzy opcji binarnych 2020:
  • Binarium
    Binarium

    1 miejsce w rankingu! Najlepszy wybor dla poczatkujacego!
    Bezplatne konto szkoleniowe i demo!
    Bonus za rejestracje!

  • FinMax
    FinMax

    Uczciwy i niezawodny broker! Dobre recenzje!

Biznes strategia ma: odmiany i zastosowanie – Analityka 2020 – Forex

Strategie Forex i CFD – Strategia w Oparciu o Średnie Kroczące Wideo:

Jeśli kiedykolwiek musiałeś oglądać filmy o maklerach, prawdopodobnie zauważyłeś, że na ekranach komputerów muszą mieć gładkie linie, które prawie powtarzają wykres cen, ale gładsze i od niego trochę od boku. Są to tak zwane średnie ruchome.

Dzisiaj będziemy je badać. Więc zebrać myśli: poczujesz się jak doświadczonych maklerów!

Średnie kroczące są chyba najbardziej popularne wśród wszystkich wskaźników technicznych. Są one wykorzystywane przez samych siebie i jako część bardziej złożonych wskaźników. Aby zrozumieć powód takiej popularności, najpierw dowiedzmy się, jaka jest średnia ruchoma lub w języku angielskim Moving Average (MA), a następnie analizuj strategie handlowe z MA. Co robi średnie kroki i co to jest

Konto walutowe Ostrów Wielkopolski

Thursday, 30 November 2020

Forex miliarderowców handlowców

Milionerzy z forex Jest wielu, którzy zrobili fortunę w forex. Największym przebojem w historii jest to, że Gorge Soros zarobił fortunę. Nr 1: George Soros vs. Funt brytyjski W 1992 r. Bank Anglii został ustalony przez funt brytyjski w stosunku do innych europejskich walut. Aby utrzymać tę wartość, bank ustalił stopę procentową na wysokim poziomie, podobną do tej zaoferowanej przez Niemcy. Niemniej wysokie stopy procentowe Niemiec były odpowiednie dla silnej gospodarki wymagającej ochłodzenia, aby zapobiec wzrostowi inflacji. Wielka Brytania była w odwrotnej sytuacji, a jej gospodarka pogorszyła się. Węgierski imigrant dostrzegł tę sytuację, uznał, że jest niezrównoważony i sprzedał krótkie 10 mld funtów. Zrobił 1,1 miliardów dolarów. Nazywa się George Soros. Nr 2: Stanley Druckenmiller postawił na Mark-Twice Stanley Druckenmiller zarobił miliony, wykonując dwa długie zakłady w tej samej walucie, pracując jako przedsiębiorca na rzecz Funduszu Kwantowego George’a Sorosa. Druckenmillers pierwszy zakład przyszedł, gdy mur berliński spadł. Postrzegane trudności zjednoczenia między Wschodem a Zachodem Niemiec spowodowały, że niemiecki znak spadł do poziomu, który uważał przez Druckenmiller za skrajne. Początkowo założył multimilionowy zakład na przyszły wiec, aż Soros polecił mu zwiększyć swój zakup do 2 miliardów marek niemieckich. Rzeczy grane zgodnie z planem, a pozycja długoterminowa warta miliony dolarów, pomagając wesprzeć zwrot z Funduszu Kwantowego powyżej 60. Być może z powodu sukcesu pierwszego zakładu, Druckenmiller również uczynił niemiecki znakiem towarowym integralną część największa waluta handlu w historii. Kilka lat później, podczas gdy Soros był zajęty przebijaniem Banku Anglii, Druckenmiller wyruszył długo na znak z założenia, że ​​upadek z jego szefów zakład spadnie funta brytyjskiego przeciwko znakowi. Druckenmiller był pewien, że on i Soros mają rację i pokazali to kupując brytyjskie zapasy. Uważał, że Wielka Brytania będzie musiała obciążyć stopy oprocentowania kredytów, a tym samym stymulować biznes i że tańszy funt oznaczałby więcej eksportu w porównaniu z konkurentami z Europy. Zgodnie z tym samym myśleniem, Druckenmiller kupił niemieckie obligacje na oczekiwania, że ​​inwestorzy przenoszą się do obligacji, ponieważ niemieckie akcje wykazały mniejszy wzrost niż brytyjczycy. Był to bardzo kompletny handel, który w znaczący sposób przyczynił się do zysków głównego zakładu w Soros przeciwko funtowi. Nr 3: Andy Krieger vs. The Kiwi W 1987 roku Andy Krieger, 32-letni przedsiębiorca w handlu bankowym w Bankers Trust, uważnie obserwował waluty, które zmagały się z dolarem po katastrofie w Black Monday. Ponieważ inwestorzy i firmy wycofywali się z dolara amerykańskiego i do innych walut, które poniosły mniej szkód w katastrofie na rynku, należały do ​​nich pewne waluty, które mogłyby zostać przecenione zasadniczo, tworząc dobrą okazję do arbitrażu. Walutą Kriegera była dolar nowozelandzki, znany również jako kiwi. Używając stosunkowo nowych technik oferowanych przez opcje, Krieger zajmował pozycję krótkookresową przeciwko kiwi wartym setek milionów. W rzeczywistości, jego zlecenia sprzedaży zostały powiedziane, aby przekroczyć podaż pieniądza w Nowej Zelandii. Kiwi spadła gwałtownie jako presja sprzedaży w połączeniu z brakiem waluty w obiegu. Miał od 3 do 5 strat podczas gdy Krieger zarobił miliona na pracodawców. Jedna część legendy opowiada o zmartwionym urzędniku rządowym z Nowej Zelandii, wzywającym szefów Kriegerów i grożących Bankierowi Trustowi, aby próbowali wydostać Kriegera z kiwi. Krieger później opuścił Bankers Trust i pracował dla George’a Sorosa. Sytuacje takie jak opisane wcześniej nie są czarnym łabędzią przeszłości. Prasa napełnia historie walut przecenionych przywrócone do wartości godziwej w ostatnim europejskim kryzysie gracze z forexa przynoszą wartość z dolara, gdy została przeceniona (z 1.3654 w dniu 14 kwietnia 2020 r. Do 1.1925 r. W dniu 8 czerwca 2020 r., – 12.7 i (z 1.1925 r. w dniu 8 czerwca 2020 r. do 1.3276 r. w dniu 6 sierpnia 2020 r., 11.3). Interwencja banku centralnego w celu osiągnięcia pożądanej wartości również nie zniknęła, ponieważ niedawne działania banku centralnego w Japonii i Japonii że banki centralne Chin pokazują, że spadek lub wzrost nie jest kwestią szczęścia, dyscypliny i strategie oparte na analizie technicznej pomagają zrozumieć krótkoterminowe fluktuacje waluty, a wartości godziwej, takie jak indeks Big Mac, pomóc w wykryciu walut, które są daleko od ich wartości bazowej, a które w dłuższej perspektywie zbiegają się z tą ceną. Ludzie jak George Soros, choć są rzadkie, faktycznie istnieją. op 5 Udane miliarderzy Forex nie tak dawno temu. Choć nie każda osoba faktycznie zgromadziła kwotę miliarda dolarów, uwzględniłem stopy inflacji i wzrosła w czasie, więc kwota, jaką część handlowców skorzystała prawie 100 lat temu, rzeczywiście warta miliarda dolarów. Jak stwierdził Soros w swojej książce „Alchemia of Finance 1”, kiedy założył pierwszy fundusz, łączący 4 miliony kapitału startowego, udało mu się zwiększyć to do 2 miliardów dolarów. Stwierdza on, że początkowo inwestorzy wzrastali 300 razy, ale kiedy to zrobisz matematyki, oznacza to wzrost znacznej liczby 50 000 000 przy dowolnej wartości w dolarach, zwłaszcza jeśli pierwsze konto to więcej niż 1. Jest to moc Forex. Jednak podobnie jak wielu inteligentnych inwestorów nigdy nie zachowaliby swoich jaj w jednym koszyku. Dywersyfikacja jest kluczowa, kiedy wyhamowali GBP kupili także niemieckie koncerny spodziewając się, że wzrosną po tym, jak kurs GBP spadnie. Nawet Warren Buffet, przejęte firmy ubezpieczeniowe wykorzystywały do ​​tego towar z pulą aktywów. Wiele mówię o Forex, ponieważ jest to jeden z bardziej satysfakcjonujących rynków. Ryzyko jest wyższe niż akcje, futures lub inne indeksy. Jeśli jednak studiujesz historię i ekonomię w ten sam sposób, Soros i inni miliarderzy zaczęli widzieć podobne wyniki. Zarządzający funduszami hedgingowymi na tym rynku zazwyczaj wydają miesięczny wzrost na poziomie 10 osób. trochę więcej, nieco mniej. Z setkami tysięcy lub milionów dolarów zyski są wystarczające, aby przeciętna osoba mogła żyć na żywo. Dla przeciętnego człowieka, z czego 10010 000 na ich koncie, to tempo wzrostu nie oznacza niczego. Po prostu znaczenie, będziesz musiał logicznie wykorzystywać więcej swoich kont, aby zmaksymalizować zyski. Udało mi się osiągnąć 1400 wzrostu w ciągu dwóch tygodni. Powodem wzrostu jest tak ważne, ponieważ mam ludzi, którzy automatycznie odzwierciedlają moje transakcje. Jest to prawdziwy przykład: jeśli ich konto zawiera wiele rozmiarów, które łączą takie same zarządzanie ryzykiem jak moje, nawet jeśli moje konto wynosi 15, a ich liczba wynosi 200. W dowolnym momencie 1400 umieściłoby moje konto na poziomie blisko 225, a na prawie 3000. To tylko niewielkie liczby. Mam członków w zespole o znacznie większej ilości i mam ludzi, którzy kopiują moje transakcje znacznie mniej. Mam też wiele kont, które kopiują również własne transakcje. Ive wymienione moje główne źródła w post powyżej. Ale ja też używam mojego doświadczenia. Tak, jestem nowym handlowcem. 6 miesięcy nie jest bardzo długi. Jem jednak uczyłem ludzi, którzy handlowali od 15 i 20 lat. Przeczytałem wiele książek Sorosa, studiując ten rynek w ciągu i od 6 miesięcy. Idę 3 dni bez snu, a może kilka godzin, po powtórzeniu. Czas, w którym faktycznie spędziłem handel i studia, może być znacznie większy niż profesjonalni handlowcy. Począwszy od 200 na moim koncie handlowym 6 miesięcy temu zarobiłem ponad 6 liczb za rok do tej pory. Jeśli chcesz zostać przedsiębiorcą, musisz naprawdę studiować przemysł finansowy, ekonomię i historię. Im więcej wiesz o marżach i dźwigni, tym lepiej możesz określić właściwe zarządzanie ryzykiem i faktycznie wykorzystać swoje konto. Mówię, że warto wykorzystać, ponieważ chodzi o 100 000 osób siedzących na koncie, gdy tylko jeden z jego marginesów jest używany Nie musisz handlować narażając na niebezpieczeństwo całego salda lub kapitału własnego, ale jeśli dobrze wykorzystasz wszystkie konta, zasoby finansowe, twój zwroty będą dużo większe. Jak mówiłem, wielu przedsiębiorców zróżnicuje ich portfel na wielu różnych rynkach. Ci, którzy obecnie mają miliardy, jak George Soros (24,5 bil), mogą łatwo zrzucić 1 bil na konto i podwoić. Stanie się forexem miliarderem byłoby o wiele mniej skomplikowane, jeśli masz dziesiątki lub setki milionów dolarów na handel. To wszystko na razie, chyba że ktoś chce wrócić i skomentować, że nie wiem, o czym mówię. Dobrze porównajmy, jak zrobiłeś 10.000 dzisiaj z kontem, który ma w nim 300 000, podczas gdy dziś zarobiłem 10 000 z kontem, które miało w tym 5000 (i to tylko jedno konto). Mam też zrzuty ekranu depozytów i wypłat z dowolnego obraz kont załadowany tutaj lub gdzie indziej online. (Nie ma zysku z rachunku demo) Tak, to prawda – jest bardzo mało miliarderów, którzy wygenerowali swoje pieniądze w handlu przez Forex, a jeśli zobaczycie jakichś handlarzy miliarderów, możesz się dowiedzieć, że byli też zaangażowani w giełdę i handlu towarami, nie można ocenić, ile jest tam Forex. Jeśli jednak istnieją miliarderzy Forex, jest oczywiste, że nie będą współpracować z brokerami Forex, z którymi możesz się zapoznać lub z terminalami Forex. Powinni oni bezpośrednio wejść na rynek i mieć bliskie stosunki z ważnymi graczami, takimi jak banki, politycy itp. W ten sposób mogą znać wiele informacji od wewnątrz. Jeden z nich to George Soros. Wiadomo, że w 1992 roku sprzedał krótkie 10 mld funtów i osiągnął zysk w wysokości 1 mld euro w ekwiwalencie euro. Poczekaj, czy widzisz różnicę, z którą nie handlował przy użyciu pasm Bollingera czy poziomów Fibonacciego. Nie używał dźwigni 500: 1, 200: 1, 50: 1, a nawet 2: 1. Ten facet zainwestował 10 miliardów dolarów () w zysk wynoszący 1 miliarda. Więc na pewno nie zaczął od 100 i jest jasne, że już był miliarderem i nie chodziło o Forex. Dając 10, aby zarobić 1 dźwięki ryzykowne, ale wiedział coś. Poza tym, że mógł analizować ruchy makroekonomiczne, miało w wielu europejskich bankach wiele ważnych relacji. Był wewnętrznym użytkownikiem, który mógłbyś powiedzieć. Niektórzy jego przyjaciele to ważne osoby z elity finansowej, osoby, które faktycznie tworzą politykę. Jest zaangażowany w politykę, geopolitykę, ruchy społeczne, ONG, itp. On nie jest przypadkowym facetem. Nie sądzę, że handlarze detalicznymi Forex, którzy działają z brokerami, mogą osiągnąć takie kwoty. Bill Lipschutz to kolejna nazwa z listy handlowej Forex, ale pracował w dużych bankach. W rzeczywistości duże zyski są dokonywane przez pośredników Forex, a nie dla handlowców. Może niektórzy miliarderzy handlowcy na rynku Forex, którzy nie chcą zyskiwać popularności ze względu na bezpieczeństwo, wiedzą, że w każdym razie są bardzo niewielu. Czy to oznacza, że ​​handel na rynku Forex w ogóle nie przynosi zysku. Cóż, to, że trudno osiągnąć 1 miliardy nie oznacza, że ​​działalność nie przynosi zysku. Możesz myśleć o piłkarzu. Najlepsi gracze na świecie mogą zarobić 4050 milionów euro, w tym zyski z reklamy. I to tylko około 1020 najlepszych graczy. Widzisz, że nie są miliarderami. Czy to znaczy, że piłka nożna nie przynosi zysku? Cóż, właściwie jest. Handel detaliczny Forex może zarabiać tylko na ogromnych sumach, jeśli mają duże doświadczenie w handlu, ale stać się miliarderem jest naprawdę trudne, praktycznie niemożliwe na poziomie praktycznym. Miliony w Forex są tworzone przez duże banki i korporacje, które działają z ogromnymi kwotami. Mam nadzieję, że to było pomocne Co to jest Forex Rynek walutowy jest miejscem, w którym waluty są przedmiotem obrotu. Waluty są ważne dla większości ludzi na całym świecie, czy zdają sobie sprawę, czy nie, ponieważ waluty muszą być wymieniane w celu prowadzenia handlu zagranicznego i działalności gospodarczej. Jeśli mieszkasz w USA i chcesz kupić ser z Francji, albo Ty, albo firma, którą kupisz ser, musisz zapłacić Francuście za ser w euro (EUR). Oznacza to, że importer z USA musiałby wymienić równowartość dolara amerykańskiego (USD) w euro. To samo dotyczy podróży. Francuski turysta w Egipcie nie może płacić w euro, aby zobaczyć piramidy, ponieważ nie jest to lokalna akceptowana waluta. Jako taki, turysta musi wymienić euro na lokalną walutę, w tym przypadku funta egipskiego, według obecnego kursu wymiany. Konieczność wymiany walut jest głównym powodem, dla którego rynek forex jest największym, najbardziej płynnym rynkiem finansowym na świecie. Przebija inne wielkości rynkowe, nawet na giełdzie, przy średniej wartości obrotów rzędu 2000 miliardów dolarów dziennie. (Całkowity wolumen zmienia się cały czas, ale od sierpnia 2020 r. Bank Rozrachunków Międzynarodowych (BIS) poinformował, że na rynku walutowym obroty przekraczają 4,9 biliona dolarów dziennie). Jedynym unikalnym aspektem tego rynku międzynarodowego jest to, że istnieje nie ma centralnego rynku walutowego. Przeciwnie, handel walutowy jest prowadzony elektronicznie bez recepty (OTC), co oznacza, że ​​wszystkie transakcje odbywają się za pośrednictwem sieci komputerowych między handlowcami na całym świecie, a nie na jednej scentralizowanej wymianie. Rynek jest otwarty 24 godziny na dobę, pięć i pół dnia w tygodniu, a waluty są sprzedawane na całym świecie w największych centrach finansowych w Londynie, Nowym Jorku, Tokio, Zurychu, Frankfurcie, Hong Kongu, Singapurze, Paryżu i Sydney – prawie prawie każda strefa czasowa. Oznacza to, że gdy dzień obrotu w USA kończy się, rynek forex zaczyna się od nowa w Tokio i Hong Kongu. Jako taki rynek walutowy może być bardzo aktywny o każdej porze dnia, a notowania cen zmieniają się stale. spróbuj tego: FOREX IQ Auto Trader Robot – konserwatywna wersja Spot Market i Forwards and Futures Markets Istnieją trzy sposoby, że instytucje, przedsiębiorstwa i osoby prywatne handlu forex: rynku spot. rynku kontraktów terminowych i rynku terminowego. Handel forex na rynku spotowym zawsze był największym rynkiem, ponieważ jest to kwantyfikacja realnego majątku, na którym opierają się rynki forward i futures. W przeszłości rynek terminowy był najbardziej popularnym miejscem dla przedsiębiorców, ponieważ był dostępny dla inwestorów indywidualnych przez dłuższy okres czasu. Jednak wraz z pojawieniem się handlu elektronicznego na rynku spot pojawił się ogromny wzrost aktywności i obecnie przewyższa rynek terminowy jako preferowany rynek obrotu dla indywidualnych inwestorów i spekulantów. Kiedy ludzie odnoszą się do rynku forex, zazwyczaj odnoszą się do rynku spot. Rynki kontraktów terminowych i przyszłych terminów są bardziej popularne wśród firm, które muszą w przyszłości zabezpieczyć ryzyko walutowe na określoną datę. Co to jest rynek spot? W szczególności rynek spotowy jest, gdzie waluty są kupowane i sprzedawane zgodnie z aktualną ceną. Ta cena, określona przez podaż i popyt, jest odzwierciedleniem wielu rzeczy, w tym bieżących stóp procentowych. wyników ekonomicznych, nastrojów na bieżące sytuacje polityczne (zarówno na poziomie lokalnym, jak i międzynarodowym), a także postrzeganie przyszłych wyników jednej waluty z drugą. Kiedy transakcja jest sfinalizowana, jest to tzw. Jest to dwustronna transakcja, w wyniku której jedna ze stron przekazuje kontrahentowi uzgodnioną kwotę walutową i otrzymuje określoną kwotę innej waluty według uzgodnionej wartości. Po zamknięciu pozycji rozliczenie następuje w gotówce. Chociaż rynek spotowy jest powszechnie znany jako taki, który zajmuje się transakcjami w teraźniejszości (a nie przyszłością), to faktycznie transakcje te trwają dwa dni na rozliczenie. Jakie są rynki kontraktów terminowych i terminowych W przeciwieństwie do rynku spot, na rynku walutowym i na rynku terminowym nie dokonuje się handlu rzeczywistymi walutami. Zamiast tego zajmują się umowami reprezentującymi roszczenia do określonego typu waluty, określoną cenę za sztukę i przyszłą datę rozliczenia. W rynku pośrednim umowy kupuje się i sprzedaje OTC między dwiema stronami, które określają warunki umowy między nimi. Na rynku terminowym kontrakty futures są kupowane i sprzedawane w oparciu o standardową wielkość i datę rozliczenia na rynkach towarów publicznych, na przykład w Chicago Mercantile Exchange. W Stanach Zjednoczonych National Futures Association reguluje rynek terminowy. Kontrakty terminowe zawierają szczegółowe informacje, w tym liczbę jednostek będących przedmiotem transakcji, dat dostawy i rozliczenia oraz minimalne przyrosty cen, których nie można dostosować. Wymiana działa jako kontrahent przedsiębiorcy, zapewniając rozliczenie i rozliczenie. Oba rodzaje umów są wiążące i zazwyczaj rozliczane są na gotówkę w celu wymiany w przypadku wygaśnięcia, chociaż umowy mogą być kupowane i sprzedawane przed ich wygaśnięciem. Rynki forward i futures mogą oferować ochronę przed ryzykiem walutowym. Zwykle duże korporacje międzynarodowe korzystają z tych rynków w celu zabezpieczenia przed przyszłymi wahaniami kursów walutowych, ale spekulanci również biorą udział w tych rynkach. (Aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje na temat futures, zobacz Futures Fundamentals.) Zauważ, że zobaczysz warunki: FX, forex, rynek walutowy i rynek walutowy. Te terminy są synonimem i wszystkie odnoszą się do rynku forex. Gdy ktoś pyta takie pytania, tylko dwa z nich są wśród odpowiedzi – Buffett i Soros. Ale to duża spekulacja Tak, wiele FX i innych firm finansowych korzysta z tych dwóch nazw gentelmens, aby pokazać udane przykłady inwestowania. Ale chcesz przykładów udanego handlu walutowego Nie tylko udany, ale miliardów Czy Soros i Buffett kiedykolwiek dokonali udanych transakcji z walutami Tak Są miliardami, którzy handlowali forex Tak, ale nie zrobili miliardów na forex. Zrobili to na inwestycjach w połowie drugiej połowy XX wieku i pomnożeni w 21. Jasne, można znaleźć informacje o kilku niezwykłych transakcjach z walutami, które przekraczały miliony, ale nie to, że była to kluczowa część ich sukcesu. Mówimy o FX, głównymi graczami na tym rynku są banki. Banki mają działy handlowe – grupy ludzi, profesjonalnych przedsiębiorców, którzy inwestują pieniądze, buysell itd. Ci ludzie zazwyczaj pracują w zespołach i ich pracę. Tak, mają dobre premie, ale zdecydowanie nie miliardy. Tony Rendely, Starszy Analityk Rynku w HYCM 185 Odsłony middot Zobacz Upvotes middot Not for Reproduction Więcej odpowiedzi Poniżej. Podobne pytania Co robi Trader Forex zrobić, aby zarobić pieniądze Na górę Forex handlowcy zazwyczaj mają bardzo wysokie średnie zyski, dlaczego aren039t więcej miliarderów generowanych przez Forex handlu Czy są jakieś forex handlowców tutaj, które mogą mi pomóc Dlaczego inwestorów akcji lub forex rzadko publikować ich buysell picks Czy mogę handlować forex również na giełdzie Jak uzyskać pracę jako odległy handlowiec forex Jak mogę być skutecznym handlowcem Forex w ciągu zaledwie dwóch tygodni Co to jest? Jak pracować jako przedsiębiorca Forex dla firmy Co to jest rzeczy, których się uczysz, będąc handlowcą w handlu Forex Co to jest przeciętny miesięczny powrót forexa w pierwszej dziesiątce 10 Kim są Jaka jest najlepsza strategia, którą przedsiębiorca może wykorzystać, aby stać się zyskiem na rynku forex Co Warren Buffett, George Soros i Carl Wspólne Icahn Były to dzieci z epoką Wielkiego Kryzysu, które stały się najbardziej udanymi kupcami wszech czasów. Dzięki łącznej wartości netto ponad 100 mld euro, ci pionierzy pionierzy inwestorzy na nowo zdefiniowali, co jest możliwe w świecie handlu finansowego. Choć wszystkie trzy miały bardzo różne podejście do zarabiania miliardów, każdy zrobił pięć ważnych rzeczy, które sprawiły, że odniosły sukces. 1. Nigdy nie tracisz pieniędzy Numer zasady inwestowania nigdy nie traci pieniędzy. Zasada nr 2 nigdy nie zapominała o regule numer jeden. Warren Buffett Istnieje wiele sposobów na utratę pieniędzy na rynkach finansowych. Faceci, jak Buffett, Soros i Icahn wiedzą o tym, więc robią wszystko, aby kontrolować załamania. Szybko identyfikują się, gdy weszły w złe pozycje i nauczyli się odebrać straty w rzadkich okolicznościach, które wystąpią. W handlu światowym obrona odgrywa ważną rolę w zachowaniu zysków i obrotów kapitałowych. 2. Zminimalizować ryzyko Im bardziej zaniepokojony kontrolą wad. Naucz się robić straty. Najważniejszą rzeczą dotyczącą zarabiania pieniędzy jest nie dopuścić do wyczerpania strat. Marty Schwartz George Soros wielokrotnie stwierdzał, że jego pierwszym celem w inwestowaniu jest przetrwanie i wiele razy demonstrował, szybko wychodząc z złych transakcji. Widząc, że jest jednym z najlepszych podmiotów gospodarczych na rynku forex wszech czasów, Soros zarobił miliardy zakładów przeciwko funt brytyjski. Chociaż wielu spekulantów opisało Sorosa, że ​​ryzykuje, że bliższe spojrzenie na fundamenty jasno pokazuje, że jego ryzyko było bardzo wyliczone. Udane przedsiębiorcy są świetni w identyfikowaniu możliwości, ponieważ rozumieją rynek. Oni również skromni, aby zdać sobie sprawę szybko, kiedy zrobili złe decyzje i pośpiechu odstąpili, kiedy rynek idzie przeciw niemu. 3. Pomyśl o sobie Powiem ci, jak stać się bogatym. Zamknij drzwi. Bój się, gdy inni są chciwi. Bądź zachwycony, gdy inni boją się. Warren Buffett Jest powodem, dla którego ceny akcji wzrastają, gdy inwestorzy dowiadują się, że Carl Icahn posiada udziały w spółce. Udane kupcy nie przestrzegają stada i dlatego są o wiele mniej podatne na kradzieże na rynku. Ich zdolność do oceny rynku tego, co jest i zajęcie stanowiska, odróżnia je od opakowania. Ktoś jak Carl Icahn nie spędza dużo czasu na rozmowach o tym, co kupuje lub sprzedaje. On po prostu to robi i ty o tym nie słyszysz, dopóki nie po tym fakcie. 4. Koncentruj się na jednej lub kilku obszarach marke t Rynek jest wypełniony osobami, którzy znają cenę wszystkiego, ale nic nie wartości. Phillip Fisher George Soros znany jest z handlu walutami. Warren Buffett i Carl Icahn są takimi potentatami. Chociaż najlepsi przedsiębiorcy z pewnością mogą odnieść sukces na jakimkolwiek rynku, zazwyczaj koncentrują się na konkretnym rynku lub stosują się do określonych wskazówek. Buffett jest powszechnie uznawany za inwestora wartościowego i stosował zasadniczo to samo podejście do kupna i sprzedaży papierów wartościowych przez większość swojej kariery. 5. Studenci gry Nie bądź bohaterem. Nie mam ego. Zawsze zastanawiam się nad Twoimi zdolnościami Paul Tudor Jones II Czy to naprawdę niespodzianka, że ​​świat najbardziej odnoszący sukcesy inwestorzy są również najbardziej pracowitymi To niekoniecznie oznacza książkę-inteligentne, ale raczej autentyczną chęć uczenia się jak najwięcej na temat rynku. Wysoko skuteczni handlowcy zawsze odrabiają zadanie domowe, czy to czytanie o papierach wartościowych, analizowanie rynków czy spędzanie niezliczonych godzin prowadzących badania. 3.6k Views middot Zobacz komentarze middot Not for Reproduction middot Odpowiedź na żądanie Johna Chrześcijańskiego Olalde W korzystaniu z tej witryny uważasz, że przeczytałeś i zgodził się na następujące warunki: Następujące pojęcia odnoszą się do niniejszych Warunków, Oświadczenia o Ochronie Danych Osobowych i Oświadczenia o Zastrzeżeniu a także wszelkie umowy: Klient, Ty i Twój Odnośnik do Ciebie, osoba korzystająca z tej witryny i akceptująca warunki i zasady Firmy. Firma, nas samych, my i my, odnosi się do naszej firmy. Stron, Stron lub Us, odnosi się zarówno do Klienta, jak i do siebie samego lub do Klienta lub do nas samych. Wszystkie warunki odnoszą się do oferty, akceptacji i rozliczenia płatności niezbędnej do podjęcia procesu pomocy przez nas Klientowi w sposób najbardziej odpowiedni, czy to przez formalne spotkania o ustalonym czasie trwania, czy też w jakikolwiek inny sposób, dla wyraźnego celu spełnienia Klienci potrzebują w odniesieniu do świadczenia świadczonych przez Firmę produktów usługowych, zgodnie z prawem angielskim obowiązującym i podlegającym obowiązkowi. Każde użycie powyższej terminologii lub innych słów w liczbie pojedynczej, mnogiej, wielkiej kapitalizacji i / lub ich, są uznawane za wymienne, a zatem odnoszące się do nich. Zobowiązujemy się do ochrony prywatności. Uprawnieni pracownicy w firmie na zasadzie wiedzy muszą korzystać tylko z informacji zbieranych od klientów indywidualnych. Stale sprawdzamy nasze systemy i dane, aby zapewnić naszym klientom jak najlepszą obsługę. Parlament stworzył szczególne wykroczenia przeciwko nieuprawnionym działaniom przeciwko systemom komputerowym i danych. Zajmiemy się wszelkimi działaniami mającymi na celu ściganie i podejmowanie postępowań cywilnych w celu odzyskania odszkodowania wobec osób odpowiedzialnych. Jesteśmy zarejestrowani na mocy Ustawy o Ochronie Danych Osobowych 1998 i jako taka wszelkie informacje dotyczące Klienta i ich Klientów mogą być przekazywane osobom trzecim. Rejestry klientów są jednak uważane za poufne, a zatem nie będą ujawniane żadnym osobom trzecim, innym niż Finance Magnates. jeśli jest to wymagane prawnie do właściwych organów. Nie sprzedajemy, nie dzielimy się ani nie wynajmujemy danych osobowych osobom trzecim ani nie używamy adresu e-mail w przypadku niechcianej poczty. Wszelkie e-maile wysyłane przez tę firmę będą związane wyłącznie z dostarczaniem uzgodnionych usług i produktów. Oświadczenie Wyłączenia i ograniczenia Informacje na tej stronie internetowej są dostarczane na zasadzie taktycznej. W najszerszym możliwym zakresie dozwolonym przez prawo ta firma: wyklucza wszelkie oświadczenia i gwarancje odnoszące się do tej witryny i jej zawartości lub które są lub mogą być świadczone przez jakiekolwiek podmioty stowarzyszone lub inne osoby trzecie, w tym w odniesieniu do niedokładności lub zaniechań w tej witrynie andor the Companys literature i wyklucza wszelką odpowiedzialność za szkody wyrządzone lub związane z korzystaniem z tej strony. Obejmuje to, bez ograniczeń, bezpośrednią utratę, utratę działalności gospodarczej lub zyski (bez względu na to, czy straty takie były przewidywalne, powstały w normalnych okolicznościach, czy też poinformowałeś tę firmę o możliwości takiej potencjalnej utraty), szkody wyrządzone na komputerze, oprogramowanie komputerowe, systemy i programy oraz dane na jego temat lub jakiekolwiek inne bezpośrednie lub pośrednie, następcze i przypadkowe szkody. Finanse Magnety nie wykluczają odpowiedzialności za śmierć lub uszkodzenie ciała spowodowane przez zaniedbanie. Powyższe wyłączenia i ograniczenia mają zastosowanie tylko w zakresie dozwolonym przez prawo. Żadne z ustawowych praw konsumenta nie dotyczy. Używamy adresów IP do analizowania trendów, administrowania witryną, śledzenia ruchu użytkowników i zbierania szerokich informacji demograficznych do ogólnego wykorzystania. Adresy IP nie są powiązane z danymi osobowymi. Ponadto, w celu administrowania systemem, wykrywania wzorców użytkowania i rozwiązywania problemów, nasze serwery internetowe automatycznie rejestrują standardowe informacje o dostępie, w tym typ przeglądarki, dostęp do poczty elektronicznej, adres URL i adres docelowy. Informacje te nie są udostępniane osobom trzecim i są wykorzystywane wyłącznie w ramach tej firmy na zasadzie konieczności. Wszelkie indywidualnie zidentyfikowane informacje dotyczące tych danych nigdy nie będą używane w jakikolwiek inny sposób niż opisane powyżej bez twojej wyraźnej zgody. Podobnie jak w przypadku większości interaktywnych witryn internetowych niniejsza strona firmy lub dostawca usług internetowych korzysta z plików cookie, aby umożliwić nam uzyskiwanie informacji o użytkownikach podczas każdej wizyty. Pliki cookie są używane w niektórych obszarach naszej witryny, aby umożliwić funkcjonalność tego obszaru i łatwość obsługi dla osób odwiedzających tę stronę. Linki do tej witryny Nie wolno nam utworzyć linku do jakiejkolwiek strony tej witryny bez naszej pisemnej zgody. Jeśli utworzysz łącze do strony tej witryny, to robisz to na własne ryzyko, a wykluczenia i ograniczenia opisane powyżej będą miały zastosowanie do korzystania z tej witryny, łącząc się z nią. Linki z tej strony Nie monitorujemy ani nie przeglądamy zawartości stron internetowych innych stron, które są połączone z tą witryną. Opinie wyrażone lub materiały pojawiające się na takich stronach internetowych niekoniecznie są udostępniane lub zatwierdzane przez nas i nie powinny być traktowane jako wydawcy takich opinii lub materiałów. Pamiętaj, że nie ponosimy odpowiedzialności za praktyki dotyczące prywatności lub treści tych witryn. Zachęcamy użytkowników do uświadomienia, kiedy opuścili nasze wzmacniacze witryny, aby przeczytać oświadczenia o prywatności tych witryn. Powinieneś ocenić bezpieczeństwo i wiarygodność każdej innej witryny połączonej z tą witryną lub uzyskać dostęp za pośrednictwem tej witryny przed ujawnieniem im jakichkolwiek informacji osobistych. Firma ta nie ponosi żadnej odpowiedzialności za jakiekolwiek straty lub szkody w jakikolwiek sposób, niezależnie od przyczyny spowodowanej ujawnieniem informacji osobistych osobom trzecim. Prawa autorskie i inne istotne prawa własności intelektualnej istnieją w odniesieniu do wszystkich tekstów dotyczących usług firmy i pełnej zawartości tej strony. Wszelkie prawa zastrzeżone. Wszystkie materiały zawarte w tej witrynie są chronione prawami autorskimi Stanów Zjednoczonych i nie mogą być powielane, rozpowszechniane, przekazywane, wyświetlane, publikowane ani emitowane bez uprzedniej pisemnej zgody Finance Magnates. Użytkownik nie może zmieniać ani usuwać jakiegokolwiek znaku towarowego, praw autorskich ani innego zawiadomienia z kopii zawartości. Wszystkie informacje na tej stronie mogą ulec zmianie. Korzystanie z tej strony internetowej oznacza akceptację naszej umowy użytkownika. Zapoznaj się z naszą polityką prywatności i prawnym zrzeczeniem się odpowiedzialności. Handel walutami na marginesie charakteryzuje się wysokim poziomem ryzyka i może nie być odpowiedni dla wszystkich inwestorów. Wysoki stopień dźwigni może działać zarówno na Ciebie, jak i na Ciebie. Przed podjęciem decyzji o handlu walutami należy dokładnie rozważyć cele inwestycyjne, poziom doświadczenia i apetyt na ryzyko. Istnieje prawdopodobieństwo, że można podtrzymać stratę jakiejś lub całości inwestycji początkowej i dlatego nie należy inwestować pieniędzy, których nie stać na stracenie. Powinieneś być świadom wszystkich ryzyk związanych z obrotem dewizowym i zasięgnąć porady niezależnego doradcy finansowego, jeśli masz jakieś wątpliwości. Opinie wyrażone w Finance Magnates są opiniami poszczególnych autorów i niekoniecznie reprezentują opinię firmy Fthe lub jej kierownictwa. Finanse Magnety nie zweryfikowały dokładności ani podstawy prawnej jakiegokolwiek roszczenia lub oświadczenia złożonego przez niezależnego autora: mogą wystąpić błędy i zaniedbania. Wszelkie komentarze, wiadomości, badania, analizy, ceny lub inne informacje zawarte na tej stronie przez firmę Finance Magnates, jej pracowników, partnerów lub współpracowników są dostarczane jako ogólne komentarze rynkowe i nie stanowią porady inwestycyjnej. Finanse Magnates nie ponosi odpowiedzialności za straty lub szkody, w tym bez utraty zysków, które mogą powstać bezpośrednio lub pośrednio z użycia lub polegania na tych informacjach. Żadna ze stron nie ponosi odpowiedzialności wobec drugiej strony za nie wywiązanie się z jakiegokolwiek zobowiązania wynikającego z jakiegokolwiek porozumienia, które spowodowane jest wydarzeniem pozostającym poza kontrolą takiej partii, w tym między innymi z aktem Bożym, terroryzmem, wojną, powstaniami politycznymi, powstaniem, zamieszek , niepokojów społecznych, aktów władzy cywilnej lub wojskowej, powstania, trzęsienia ziemi, powodzi lub jakiejkolwiek incydentu naturalnego lub spowodowanego przez nas poza naszą kontrolą, co powoduje utratę zawartej umowy lub umowy, a także, która mogłaby zostać racjonalnie przewidziana. Każda Strona, której dotyczy niniejsze zdarzenie, niezwłocznie informuje o tym drugą Stronę i dołoży wszelkich starań, aby przestrzegać warunków zawartych w niniejszym Porozumieniu. Uchybienie każdej ze Stron nalegać na ścisłe wykonanie jakiegokolwiek postanowienia niniejszej Umowy lub jej braku lub niewykonanie przez którąkolwiek ze Stron prawa lub środka zaradczego, do którego jest on uprawniony, nie stanowi ich zrzeczenia się i nie spowoduje zmniejszenie zobowiązań wynikających z niniejszej lub jakiejkolwiek umowy. Zrzeczenie się któregokolwiek z postanowień niniejszej Umowy lub jakiejkolwiek Umowy nie będzie skuteczne, chyba że zostanie jednoznacznie stwierdzone jako takie i podpisane przez obie Strony. Powiadomienie o zmianach Firma zastrzega sobie prawo do zmiany tych warunków w dowolnym momencie, gdy okaże się to właściwe i dalsze korzystanie z tej witryny oznacza akceptację jakichkolwiek dostosowań do tych warunków. Jeśli nastąpiły jakiekolwiek zmiany w naszej polityce prywatności, poinformujemy, że zmiany zostały dokonane na naszej stronie domowej i na innych kluczowych stronach w naszej witrynie. W przypadku jakichkolwiek zmian w sposobie korzystania z naszej witryny klienci Informacje osobiste, powiadomienia pocztą elektroniczną lub pocztą pocztową zostaną udostępnione osobom dotkniętym tą zmianą. Wszelkie zmiany naszej polityki prywatności zostaną opublikowane na naszej stronie internetowej na 30 dni przed wprowadzeniem tych zmian. Dlatego zaleca się ponowne przeczytanie tego oświadczenia regularnie. Niniejsze warunki stanowią część Umowy między Klientem a naszymi. Uzyskanie dostępu do niniejszej strony internetowej i zlecenie rezerwacji lub umowy oznacza twoje zrozumienie, zgodę i akceptację, Powiadomienie o Zastrzeżeniu oraz pełne Warunki zawarte w niniejszym dokumencie. Twoje ustawowe prawa konsumenckie nie uległy zmianie. Sponsorzy finansowi 2020 Wszelkie prawa zastrzeżone Kto chce być milionerem Forex

Forex trading times uk school

Oanda 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 cookie 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 cookies 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10741099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 ciasteczko 1074 108910861086109010741077109010891090107410801080 1089 10851072109610771081 10 5510861083108010901080108210861081 108210861085109210801076107710851094108010721083110010851086108910901080. 1048108510891090108810911082109410801080 10871086 107310831086108210801088108610741072108510801102 1080 10911076107210831077108510801102 109210721081108310861074 cookie 1072 10901072108210781077 1091108710881072107410831077108510801102 108010841080 108710881080107410771076107710851099 10851072 10891072108110901077 aboutcookies. org. 1042 108910831091109510721077 10861075108810721085108010951077108510801103 1080108910871086108311001079108610741072108510801103 109210721081108310861074 cookies 108610871088107710761077108310771085108510991077 1092109110851082109410801080 108510721096107710751086 10891072108110901072 10731091107610911090 1085107710761086108910901091108710851099. 104710721075108810911079108010901100 108410861073108010831100108510991077 1087108810801083108610781077108510801103 1042109310861076 1042109910731088107210901100 1089109510771090 ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: brak mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt 1063107210891099 109010861088107510861074 10851072 10881099108510821077 106010861088107710821089 fxMarketHours: 10871088108610 891084108610901088 10951072108910861074 109010861088107510861074 1080 108910861089109010861103108510801103 10841080108810861074108610751086 10881099108510821072 106010861088107710821089 105410791085107210821086108411001090107710891100 1089 109510721089107210841080 109010861088107510861074 1080 1090107710821091109710801084 1089108610891090108611031085108010771084 1084108010881086107410991093 10741072108311021090108510991093 108810991085108210861074. 10591095108010901099107410721102109010891103 108510771088107210731086109510801077 107610851080 108510721094108010861085107210831100108510991093 107310721085108210861074 1080 10741099109310861076108510991077. Pokaż Volume Wykres historyczny godzinowe Działalność handlowa 105010721082 1080108510901077108810871088107710901080108810861074107210901100 107510881072109210801082 1057109110971077108910901074109111021090 108210721082 1084108010851080108410911084 107610741077 1087108810801095108010851099 10861090108910831077107810801074107210901100 109510721089109 9 109010861088107510861074 10851072 1082108810911087108510771081109610801093 1084108010881086107410991093 108810991085108210721093 106010861088107710821089: 108710771088107410991081 109510721089 10871086108910831077 10861090108210881099109010801103 10821088109110871085108610751086 10881099108510821072 108910951080109010721077109010891103 10861095107710851100 107410721078108510991084 1080 10951072108910901086 1086108710881077107610771083110310771090 107410861079108410861078108510991077 109010771085107610771085109410801080 10881072107910741080109010801103 109010861088107510861074 1074 1101109010861090 1076107710851100 1074 1087107710881080108610761099, 10821086107510761072 1711095107210891099 109010861088107510861074187 108810721079108510991093 108810991085108210861074 108710771088107710891077108210721102109010891103, 1089109110971077108910901074109110771090 109010771085107610771085109410801103 1082 1091107410771083108010951077108510801102 10831080108210741080107610851086108910901080 10 8710861089108210861083110010821091 10851072 +10881099108510861082 FX 1074109910931086107610801090 1073108610831100109610771077 1082108610831080109510771089109010741086 109010881077108110761077108810861074. 105510861095107210891086107410861081 107510881072109210801082 10861073109810771084 1087108610821072107910991074107210771090 108010891090108610881080109510771089108210801081 1091108810861074107710851100 10901086108810751086107410861081 1072108210901080107410851086108910901080 10851072 FXTrade 107610831103 1074108910771093 108710721088. 1055108810801084107710951072108510801103 1063107210891099 10861090108210881099109010801103 1080 10791072108210881099109010801103 1076107210851099 10871088108010731083108010791080109010771083110010851086, 108710861089108210861083110010821091 10881099108510861082 106010861088107710821089 8212 10741085107710731080108810781077107410861081. 10571084. 10901072108210781077. 1042 107610721085108510861081 10871088107710791077108510901072109410801080 1087108810771 07610861089109010721074108311031077109010891103 109010861083110010821086 10861073109710721103 1080108510921086108810841072109410801103. 1055108810801084107710881099 1087108810801074108610761103109010891103 1080108910821083110210951080109010771083110010851086 1074 10801083108311021089109010881072109010801074108510991093 10941077108311031093 1080 10841086107510911090 10851077 10861090108810721078107210901100 1090107710821091109710801077 1094107710851099 Oanda. 105410851080 10851077 11031074108311031102109010891103 10801085107410771089109010801094108010861085108510861081 1088107710821086108410771085107610721094108010771081 108010831080 10871086107310911078107610771085108010771084 1082 1089108610741077108810961077108510801102 108910761077108310821080. 1056107710791091108311001090107210901099, 10761086108910901080107510851091109010991077 1074 +1087108810861096108310861084, 1085107710861073110310791072109010771083110010851086 109110821072107910991074107211021090 10851072 1088107710791091108311001090107210901099 1074 1073109110761091109710771084. 169 199682112020 Oanda. 104210891077 10871072109710801097107710851099. 10581086107410721088108510991077 10791085107210821080 OANDA, fxTrade 1080 108910771084107710811089109010741086 10901086107410721088108510991093 107910851072108210861074 fx 10871088108010851072107610831077107810721090 OANDA Corporation. 104210891077 +108710881086109510801077 10901086107410721088108510991077 +10791085107210821080, 10871088107710761089109010721074108310771085108510991077 10851072 1101109010861084 10891072108110901077, 11031074108311031102109010891103 10891086107310891090107410771085108510861089109011001102 108910861086109010741077109010891090107410911102109710801093 1074108310721076107710831100109410771074. 10581086108810751086107410831103 10821086108510901088107210821090107210841080 10851072 10801085108610891090108810721085108510911102 107410721083110210901091 108010831080 10801085109910841080 107410851077107310801088107810771074109910841080 1087108810861076109110821090107210841080 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 10841072108810781080 1080 1082108810771076108010901085108610751086 10871083107710951072 107410831077109510771090 1074109910891086108210801077 10881080108910821080 1080 10871086107610931086107610801090 10851077 1074108910771084 108010851074107710891090108610881072108 4. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 109010971072109010771083110010851086 1086109410771085108010901100, 10871086107610931086107611031090 10831080 107410721084 10901072108210801077 10901086108810751086107410991077 10861087107710881072109410801080 1089 109110951077109010861084 10741072109610801093 108310801095108510991093 1086107310891090108611031090107710831100108910901074. 1042107210961080 109110731099109010821080 10841086107510911090 108710881077107410991089108010901100 10861073109810771084 10741072109610801093 1080108510741077108910901080109410801081. 1048108510921086108810841072109410801103, 10871088108010741077107610771085108510721103 10851072 107610721085108510861084 10891072108110901077, 10851086108910801090 10861073109710801081 10931072108810721082109010771088. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 10761086 108510721095107210831072 10901086108810751086107410831080 1086107310881072109010801090110010891103 10791072 1087108610841086109711 001102 1082 10851077107910721074108010891080108410991084 1082108610851089109110831100109010721085109010721084 1080 109110731077107610801090110010891103, 109510901086 10741099 108710861083108510861089109011001102 108710861085108010841072107710901077 107410891077 1089108610871091109010891090107410911102109710801077 10881080108910821080. 10581086108810751086107410831103 10871086108910881077107610891090107410861084 108610851083107210811085-108710831072109010921086108810841099 107410831077109510771090 10761086108710861083108510801090107710831100108510991077 10881080108910821080. 10571084. 108810721079107610771083 17110551088107210741086107410991077 1074108610871088108610891099187 10791076107710891100. 1060108010851072108510891086107410991081 10891087108810771076-1073107710901090108010851075 10761086108910901091108710771085 109010861083110010821086 10821083108010771085109010721084 Oanda Europe Ltd, 1103107410831103110210971080108410891103 10881077107910801076107710851090107210841080 105710861077107610801085107710851085108610751086 10501086108810861083107710741089109010741072 108010831080 1056107710891087109110731083108010821080 10481088108310721085107610801103. 105010861085109010881072108210901099 10851072 1088107210791085108010941091, 1092109110851082109410801080 109310771076107810801088108610741072108510801103 105210584 1080 108210881077107610801090108510861077 10871083107710951086 10891074109910961077 50: 1 1085107710761086108910901091108710851099 107610831103 1088107710791080107610771085109010861074 10571086107710761080108510771085108510991093 106410901072109010861074 1040108410771088108010821080. 1048108510921086108810841072109410801103 10851072 1101109010861084 10891072108110901 077 10851077 1087108810771076108510721079108510721095107710851072 107610831103 1078108010901077108310771081 10891090108810721085, 1074 1082108610901086108810991093 10771077 108810721089108710881086108910901088107210851077108510801077 108010831080 1080108910871086108311001079108610741072108510801077 10831102107310991084 10831080109410861084 108710881086109010801074108610881077109510801090 1084107710891090108510991084 1079107210821086108510721084 1080 10871088107210741080108310721084. 10501086108410871072108510801103 1089 108610751088107210851080109510771085108510861081 1086109010741077109010891090107410771085108510861089109011001102 Oanda Europe Limited 1079107210881077107510801089109010881080108810861074107210851072 1074 104010851075108310801080, 108810771075108010891090108810721094108010861085108510991081 10851086108410771088 7110087, 11021088108010761080109510771089108210801081 10721076108810771089: Wieża 42, 9a podłogowa, 25 Old Broad St, Londyn EC2N 1H kw. 104410771103109010771083110010851086108910901100 10821086108410871072108510801080 1083108010941077108510791080108810861074107210851072 1080 108810771075109110831080108810911077109010891103 10591087108810721074108310771085108010771084 10921080108510721085108910861074108610751086 1085107210761079108610881072. 10831080109410771085107910801103 8470 542574. Oanda Japan Ltd. 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 Kanto Lokalne Biuro Finansowe (Kin-sho) 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 1571.Znajdź Trading Forex w Szkole Pipsologii Edukacja Forex ma kluczowe znaczenie dla początkujących. My, FX-Men. mocno w to wierzę. Właśnie dlatego wymyślimy nową szkołę Pipsologii. Więcej lekcji, więcej treści i bardziej koronnych żartów, aby zaspokoić głód dla edukacji forex. Szkoła Pipsologii ma na celu pomóc w zdobywaniu umiejętności, wiedzy i specjalnych umiejętności, aby stać się skutecznym przedsiębiorcą na rynku walutowym. Jeśli chcesz skoczyć prosto do lekcji i rozpocząć naukę handlu forex, kliknij przycisk poniżej. Ale jeśli chcesz wiedzieć więcej o Szkole Pipsologii, kontynuuj czytanie dalej. Nasza definicja skutecznego handlowca ma zdolność do robienia trzech rzeczy: Uczyń pestek Keep pips Powtarzaj Jeśli możesz wielokrotnie zrobić te trzy rzeczy, to jesteś na najlepszej drodze do bycia superstarem handlowym forex Ale ostrzegamy, nie ma cakewalk. Pamiętaj, kiedy byłeś trochę mały, ale niechętnie bawiłeś się w szkole średniej. Cóż, przejdźmy przez całą dżunglę szkolną, ale robimy to w stylu FX-Men. Możesz zacząć naukę, przechodząc do przedszkola z czekoladowym mlekiem i przekąskami. To tutaj dowiesz się podstawy rynku forex. Pip Diddy. byłej super bielizny i skarpetki, a teraz specjaliści zajmujący się analizą, zabiorą Cię przez przedszkole, gdzie poznasz różne sposoby analizy rynku walutowego. Jeśli zdecydujesz się, dołącz do dużych chłopców i dziewcząt w szkole podstawowej, gdzie Big Pippin. najfajniejszym kota w bloku walutowym, nauczy Cię wszystkich, co musisz wiedzieć o technicznej analizie. Ale nie martw się, nadal mamy czas drzemki w klasie 1. Jeśli zdasz klasę 1, w następnym roku wpiszesz klasę 2, i tak dalej, aż do końca letniej szkoły. Tak. Letnia szkoła. Szkoła Forex Letnia. Gdzie uczysz się handlu forex. Zamiast algebry. Aby upewnić się, że jesteś w pełni przygotowany na naukę w szkole średniej i trudne wyzwania, z którymi będziesz zmierzyć, dodawaj letnie zajęcia szkolne, aby przynajmniej ułatwić naukę. Jeśli chodzi o próbę uzyskania daty na bal, nie możemy Ci pomóc. Nawet dr Pipslow wciąż szuka tego. I ma 600 lat. Szkoda, że ​​zapomniał, że jego bal już się wydarzył 583 lat temu, ale czujemy się źle, że zerwali mu wiadomość. Więc. shhhhhhhhh. To będzie nasz mały sekret. Poza dramat randkowy, staraj się nie dostać senioritis w klasie 12. Ponieważ nasza szkoła wyższa idzie do klasy 14 Thats jak Forex Gump. byłym starszym profesorem makroekonomicznym Uniwersytetu Pipvard, a teraz blogerem wszystkich spraw związanych z ekonomią, lubi. Jeśli dobrze sobie radzisz w szkole średniej i w szkole średniej, otrzymasz pełne stypendium do naszej uczelni Wszystkie wydane dochody Nawet nie wymaga się, abyś wypełniał jakieś wnioski lub pisał eseje. Zgadza się. Lubimy rozdawać stypendia tak bardzo, jak chcemy oddać urocze bunnies do Cyclopip, aby mógł jeść. Nasz program nauczania tutaj w Szkole Pipsologicznej będzie śmiałe działanie na wszystkie aspekty handlu forex. Nauczysz się, jak zidentyfikować możliwości handlowe, jak czas na rynku (aka inteligentne zgadywanie), a kiedy wziąć zyski lub zamknąć handel. Ale to wciąż nie wszyscy ludzie. Jest więcej Po Forex Gump wyjaśnia sztuczki z handlu, możesz przejść do części Sophomore szkoły, gdzie dr Pipslow, starożytny i szanowany przedsiębiorca walut, dzieli się swoimi nuggets na wszystko, co musisz wiedzieć o psychologii handlowy. Po ukończeniu wszystkich kursów i już czujesz się jak jesteś następnym supergwiazdą handlu, Forex Ninja. naszym szpiegiem rezydentnym i jednym z głównych handlowców, będzie Cię trzymać na palcach i przypomnieć o zagrożeniach płynących z dżungli forex. Forex trading nie jest łatwe, ale z dużą ilością studiów i ciężkiej pracy, możesz zostać dobrym handlowcem. Więc chwyć koc ochronny i ulubiony misia i pozwól przejść do Pre-School School of Pipsology – Dowiedz się, jak Forex handlu FREEWhen Can You Forex handlu: Sesje Forex Sesje Teraz, gdy wiesz, co forex, dlaczego warto to handlu, i kto tworzy rynek walutowy, to około lat osiemdziesiątych, kiedy dowiedziałeś się, kiedy możesz handlować. It8217s czas nauczyć się o różnych sesjach handlowych forex. Tak, prawdą jest, że rynek forex jest czynny przez 24 godziny na dobę, ale to nie oznacza, że ​​jest on zawsze aktywny przez cały dzień. Możesz zarabiać na rynku, gdy rynek się poruszy, a nawet możesz zarabiać, kiedy rynek się poruszy. ALE będzie mieć bardzo trudny czas, starając się zarabiać, gdy rynek doesn8217t przenieść w ogóle. I uwierzcie nam, będą chwile, kiedy rynek jest tak samo jak ofiary Meduzy. Ta lekcja pomoże Ci ustalić, kiedy najlepsze porach dnia są handlowe. Godziny na rynku Forex Zanim spojrzymy na najlepsze czasy w handlu, musimy spojrzeć na to, jak wygląda 24-godzinny dzień w świecie forex. Rynek forex można podzielić na cztery główne sesje: sesję w Sydney, sesję w Tokio, sesję w Londynie i Pipcrawler8217s ulubiony czas na handel, sesję w Nowym Jorku. Poniżej przedstawiono tabele czasu otwarcia i zamknięcia każdej sesji: Lato (ok. Kwietnia 8211 października) Aktualne godziny otwarcia i zamknięcia są oparte na lokalnych godzinach pracy. To zmienia się w miesiącach październik i kwiecień, ponieważ niektóre kraje zmieniają się na czas letni (DST). Dzień w ciągu każdego miesiąca, który kraj może przestawić się z DST również zmienia się. Można zauważyć, że pomiędzy każdą sesją giełdową, jest czas, w którym dwie sesje są otwarte w tym samym czasie. Latem, w godzinach 3: 00-4: 00 EDT, sesja w Tokio i sesja w Londynie się pokrywają, a latem i zimą od 8:00 do 12:00 ET, sesji w Londynie i sesji sesji w Nowym Jorku zakładka. Oczywiście są to najbardziej ruchowe czasy w ciągu dnia handlowego, ponieważ jest więcej wolumenów, gdy dwa rynki są otwarte w tym samym czasie. Ma to sens, ponieważ w tamtych czasach wszyscy uczestnicy rynku są wheelin8217 i dealin8217, co oznacza, że ​​więcej pieniędzy przenosi ręce. Teraz, pewnie patrząc na Sydney otwarte i zastanawiając się, dlaczego przesuwa się dwie godziny. You8217d sądzą, że otwarcie Sydney8217s będzie się przemieszczać tylko godzinę, kiedy Stany Zjednoczone dostosowują się do standardowego czasu, ale pamiętaj, że gdy Stany Zjednoczone cofną się o godzinę później, Sydney faktycznie porusza się o jedną godzinę (pory roku są w Australii). Należy zawsze pamiętać o tym, jeśli kiedykolwiek zamierzasz handlować w tym okresie. Let8217s przyjrzeć się średniemu ruchowi głównych par walutowych podczas każdej sesji giełdowej. Z tabeli widać, że europejska sesja zazwyczaj zapewnia najwięcej ruchu. Let8217 biorą głębsze spojrzenie na każdą sesję, a także te okresy, w których sesje się pokrywają. Zapisz postęp, logując się i oznaczając pełną lekcję Dowiedz się, jak handlować Forex. BabyPips jest Przewodnik początkujący dla handlu walutowego. Twoje najlepsze źródło edukacji Forex w internecie. Prawa autorskie 2005-2020 BabyPips LLC. Wszelkie prawa zastrzeżone. „Posiadanie cokolwiek zaczyna się w umysłach

Binarne opcje trading signals australia map

Miejsce jako 1 Live Trading Room Dla Forex Binary Options Opcje kopii 2020 Binarnych opcji Trading Signals. Wszelkie prawa zastrzeżone. Uregulowanie prawnie obowiązujące w USA – zapasy, opcje, opcje binarne, transakcja na rynku Forex i w przyszłości mają duże potencjalne korzyści, ale także duże potencjalne ryzyko. Musisz być świadoma ryzyka i być gotowym zaakceptować je, aby zainwestować w akcje, opcje binarne lub rynki kontraktów futures. Nie handluj pieniędzmi, których nie możesz sobie pozwolić na stracenie, zwłaszcza przy użyciu narzędzi dźwigniowych, takich jak obrót binarnym, transakcje futures lub forex. Ta strona nie jest ani powództwem, ani ofertą do akcji BuySell, kontraktów futures lub opcji. Nie jest reprezentowana żadna reprezentacja, że ​​jakiekolwiek konto będzie lub może osiągnąć zyski lub straty podobne do omówionych na tej stronie. Dotychczasowe wyniki każdego systemu obrotu lub metodologii niekoniecznie wskazują na przyszłe wyniki. Możesz też stracić wszystkie swoje pieniądze szybko: zbyt słabe warunki handlowe, mechaniczne błędy, emocjonalne błędy, nowości i wydatki. ZASADY ODPOWIEDZIALNOŚCI KAŻDEGO WYTWORZENIA ZOSTAŁA DOSTARCZALNEGO PRZEDSTAWIAJĄCEGO TEGO PRODUKTU I MOŻLIWOŚCI POTENCJALNEJ. NIE MA ŻADNEJ POMOCY, ŻE ODPOWIEDZIALNOŚĆ ZA POMOCĄ KORZYSTNYCH PIENIĄDZE KORZYSTAJĄCYCH Z NASTĘPUJĄCYCH TECHNIKI I IDEALNYCH LUB OPROGRAMOWANIA PRZEDSTAWIONYCH Z NINIEJSZEJ STRONY WWW. PRZYKŁADY W TEN STRONĘ NIE ZOSTAŁY WYKRYCIA JAKO PRZEJĘCIE LUB ZABEZPIECZENIA. ZAWSZE MOŻLIWOŚCI ZALEŻY SIĘ ZALEŻNIE NA OSOBA UŻYWAJĄCA INFORMACJI ZAWIERAJĄCYCH TĄ STRONĘ, NAUKI I TECHNIKI. NIE ZABEZPIECZAJĄ SIĘ JAKO ZDOBYĆ RÓŻNĄ SCHEMATĘ. TWÓJ POZIOM SUKCESU ZGODNIE Z WYNIKAMI ZAWARTYMI W TENU STRONIE ZWRACA SIĘ W CZASIE UŻYTKOWNIKA O NASTĘPNYM MIEJSCU I TECHNIKACH, W TENIACH FINANSOWYCH, WIEDZA I WIELOKOLNIE UMIEJĘTNOŚCI. Od tych czynników różniących się indywidualnie, nie możemy zagwarantować poziomu swojego sukcesu lub dochodu. JESTEŚMY ODPOWIEDZIALNY ZA JAKIEKOLWIEK DZIAŁANIA. MATERIAŁY W TEJ STRONIE MOGĄ ZAWIERAĆ INFORMACJE, KTÓRE ZAWIERAją PRZEPROWADZONE PRZEDSTAWICIELE RACHUNKOWOŚCI, KTÓRE DOTYCZĄ OCZY NASZE WYDARZENIA LUB PROGNOZY PRZYSZŁYCH WYDARZENI. MOŻESZ ZNISZĆ TEN DEKRETACJE NA FAKTY, KTÓRE NIE POWODUJĄ SIĘ DO STOSOWANIA HISTORYCZNEGO LUB AKTUALNEGO FAKTY. JEŻELI SĄ TAKŻE TAKIE JAKOŚĆ, OCZYSZCZANIE, OCZYSZCZANIE, PROJEKT, WZGLĘDU, PLAN, WIERZE I INNE ŚWIADCZENIA I WARUNKI PODOBNE ZNACZENIE W OPARTACIU ZYSKU POTENCJALNYM LUB WYNIKAMI FINANSOWYCH. JAKIEKOLWIEK I WSZYSTKIE PODLEGAJĄCE DOSTARCZAJĄCE OŚWIADCZENIA TUTAJ, ANI ZA JAKIEKOLWIEK MATERIAŁY SPRZEDAJĄCE PRZEZNACZONE DO WYRAŻANIA NASZEJ OPINII ZYSKÓW POTENCJALNYCH. WSPÓŁCZYNNIKI BĘDZIE ODPOWIEDZIALNE W OZNACZENIU WYRAŻONYCH WYNIKÓW ORAZ ŻADNYCH GWARANCJI NIE WYSTAWIAJĄ, ŻE OCZEKUJESZ WYNIKI DOTYCZĄCYCH NASZYCH lub ANTYKONALNYCH ELSÓW, W ŻADNYM WYPADKU NIE ZAPEWNIAMY OTRZYMANIA WSZYSTKICH WYNIKÓW Z NASZEJ IDEI I TECHNIKI W NASZYM MATERIAŁU. ClickBank jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Keynetics Inc. należącym do Delaware. binaryoptionstradingsignals nie jest w żaden sposób powiązany z firmą Keynetics Inc. ani firma Keynetics Inc. nie sponsoruje ani nie zatwierdza żadnego produktu binaryoptionstradingsignals. Firma Keynetics Inc. nie wyraża opinii co do prawidłowości oświadczeń złożonych przez binaryoptionstradingsignals w materiałach znajdujących się na tej stronie internetowej. Opcje handlu prawami autorskimi Inwestowanie w opcje binarne może stanowić korzystne doświadczenie. Kluczem do skorzystania z binarnych opcji handlowych jest zrozumienie systemu i mądrze inwestowanie. Naszym głównym celem w tej witrynie jest edukacja w handlu binarnym opcje. W ten sposób można mieć lepsze szanse na racjonalne transakcje opcji binarnych. Gdybyś właśnie dokonywał niedoinformowanego handlu, twoje kursy byłyby podobne do obracania monety i dzwonienia do głowy lub ogonów. Ale dzięki wykształceniu w binarnych opcjach możesz zwiększyć te szanse. W ramach tej witryny dowiesz się, jakie typy opcji binarnych można zainwestować w brokery opcji typu binarnego, które są renomowane, a także te, które powinny być jasne ze względu na sygnały opcji binarnych i usługi świadczące sygnały różnych typów strategii handlu uprawnieniami binarnymi i jeszcze. Dlaczego oferujemy tę edukację bezpłatnie Przetwarzanie opcji binarnych otrzymało złe rapery przez niektórzy ludzie. Wielu ludzi, którzy dały negatywną odpowiedź na transakcje opcji binarnych, nie było wykształcone, a stracili pieniądze, robiąc to. Albo angażują się w operację oszustwa, która dała im złe poczucie całego systemu. Faktem jest, że jest wielu ludzi, którzy mieli wspaniałe wyniki inwestując w opcje binarne. Zrobili to poprzez wykształcenie i używanie mądrych wzorców w handlu binarnych opcji. Poprzez edukowanie tych, którzy inwestują w opcje binarne, możemy pozbyć się systemu oszustów i dać binarne opcje handlu dobrą reputacją. Co to są opcje binarne Opcja binarna to opcja finansowa, w której wypłaty są albo stałą kwotą, czy niczym. Podstawowymi wariantami finansowymi stosowanymi w transakcjach typu binarnego są zapasy, towary, pary walutowe i indeksy rynkowe. Przetwarzanie opcji binarnych odbywa się za pośrednictwem brokerów opcji typu binarnego. System wypłaty jest zwykle ustalany w procentach kwoty zainwestowanej, jeśli przedsiębiorca dokona prawidłowej prognozy, a jeśli przewidywanie użytkownika jest złe, tracą całą kwotę inwestycji. Prostym przykładem może być: Inwestor czyni handel, w którym wypłaty wynosi 80. Inwestują w nią 10. Jeśli ich przewidywanie jest poprawne, zyska 8 powyżej 10 zainwestowanych. Jeśli ich przewidywanie jest złe, tracą wszystkie 10. Typy opcji binarnych Istnieją różne typy opcji binarnych. Przejdziemy głębiej do każdego z nich na tej stronie. Najczęstszymi typami opcji binarnych są: HighLow: jest to najbardziej popularny typ opcji binarnej. Inwestor przewiduje po prostu, czy składnik aktywów będzie wyższy lub niższy niż cena strajku, gdy upłynie czas. Zakres: Inwestor przewiduje, czy składnik aktywów mieści się w określonym przedziale w momencie wygaśnięcia. Dotknij: inwestor przewiduje, czy dany zasób dotknie ustalonej z góry ustalonej ceny z wyprzedzeniem przed jej wygaśnięciem. Prędkość: używa tego samego systemu highlow, ale jest wykonywany w bardzo krótkich okresach, przy czym najczęściej jest to 60 sekund. Spread: Ten typ zasadniczo jest krzyżem między zakresem a highlow. Inwestor przewiduje, czy składnik aktywów spadnie powyżej lub poniżej poziomu cen oferowanego przez firmę po wygaśnięciu. Brokerzy szukają innych systemów w miarę upływu czasu. Dowiesz się o tych typach i nie tylko. Brokerów opcji typu binarnego Kiedy przyjrzymy się liście brokerów opcji typu binarnego. to może być przytłaczające. Są brokery dla pośredników, a które z nich można ufać. Zyskasz kilka wskazówek na temat wyszukiwania brokerów. Co należy szukać w warunkach korzystania z usługi broker8217s Dowiesz się, które brokerzy są licencjonowane i regulowane. Sygnały opcji binarnych Podobnie jak w przypadku brokerów, istnieje wiele opcji usług binarnych. Będziemy się uczyć, czego szukać w usłudze sygnałów opcji binarnych. Podobnie jak brokerzy, istnieją dobre, średnie i złe binarne opcje sygnalizacyjne. Zapewnimy to, czego potrzebujesz, aby ustalić, gdzie znajduje się usługa sygnalizacyjna mieści się w tej skali. Strategie opcji binarnych Podobnie jak w przypadku gry w szachy, opcje typu binarnego przedsiębiorcy opracowali strategie, które okazały się skuteczne. W miarę upływu czasu przedsiębiorcy nauczyli się używać wielu strategii lub zmienić strategie w niewielkim stopniu, aby zaspokoić ich konkretne potrzeby lub cele. Przyjrzymy się różnym strategiom, które były używane przez pewien czas, a nawet nowe strategie, które są opracowywane. Oto kilka strategii, na które można się zapoznać: strategia trendu podstawowa analiza ryzyka odwrócenie strategii zabezpieczenia przed kradzieżą i inne Możesz zostać ekspertem w dziedzinie binarnych opcji inwestora. Kluczem do wygrania opcji binarnych jest po prostu edukacja. Mądry inwestor to zwyciężony inwestor. Best Australian Options Trading i Brokers Websites W miarę zdobywania wielu odwiedzających stronę odwiedzającą naszą witrynę z całego świata postanowiliśmy przynieść Ci kilka indywidualnych poradników handlowych dla opcji Binary Option, które zapewnią, że gdziekolwiek jest w świecie, w którym żyjesz, znajdziesz idealną witrynę handlową opcji Binarnych, dostępną online. gt gt Należy pamiętać, że brokerzy wymienieni na tej stronie nie mają prawa do świadczenia usług finansowych w Australii, ale posiadają licencję wydaną z różnych krajów. W tym przewodniku poinformujemy Cię o wszystkich transakcjach dotyczących opcji binarnych, jeśli mieszkasz lub mieszkasz w Australii, więc dobrze się z nimi zapoznamy, ponieważ jesteśmy pewni, że to Cię oświeci, co do których są zdecydowanie a także najlepsze oferty handlowe dla Binary Option dostępne obecnie dla wszystkich mieszkających w Australii. Lista 10 najlepszych australijskich serwisów binarnych na rok 2020 Legal Australian Binary Options Brokers Poniżej znajdziesz listę najlepszych i najbardziej polecanych witryn handlowych Binary Option oraz internetowych witryn brokerów, z którymi wszyscy zapraszamy wszystkich zarejestrowanych na Australii przedsiębiorców znajdziesz także kuszące i obfite oferty premii powitalnych dostępne w każdej z wymienionych witryn, a także poprzez naszą witrynę, a także znajdź opinie o każdej z tych witryn handlowych zawierających opcje typu binarnego. TopOption Jest wiele do powiedzenia na temat strony handlowej Binary Option TopOption i jeśli szukasz online lub mobilnej platformy binarnej opcji, z przyjemnością informujemy, że oferują im obydwa i zarejestruj się ofertę bonusu powitalnego, dostępne dla wszystkich klientów z Australii, które będą mogły zażądać maksymalnie 2,500 premii po prostu za rejestrację. Znajdziesz je oferują więcej niż wystarczające opcje deponowania i przy minimalnym depozycie wymaganym tylko 100, nie będziesz łamał bank przez zarejestrowanie się dzisiaj Zaplanuj swoją stronę internetową, aby uzyskać szczegółowe informacje na temat tej natychmiastowej oferty bonusowej za to, że jest zbyt dobrze, aby zignorować Banc De Binary Będziesz miał zapewnione bardzo ciepłe i bardzo korzystne powitanie, jeśli zdecydujesz się na mądrą decyzję rejestracji na stronie Banc De Binary, ponieważ jako nowy klient z nich będziesz mógł zażądać dużego i błyskawicznie wpłaconego premii powitalnej o wysokości 8000 i minimalnego depozytu wymaganego po prostu 250 powinieneś dość łatwo móc podpisać umowę, wpłacić i zacząć handlować wszystkimi różnymi binarnymi opcjami online przy użyciu najnowocześniejszej platformy handlowej. Jak łatwo jest prowadzić handel binarny z Australii W Australii istnieje bardzo długa tradycja wymiany opcji binarnych w Australii i jako taka w odniesieniu do prawnych aspektów handlu prawami binarnymi, jeśli mieszkasz lub mieszkasz w dowolnym miejscu w Australii, bez problemów podczas rejestrowania się w dowolnym z naszych oferowanych przez Binary Option platformach transakcyjnych i brokerskich oraz będzie miała ogromną różnorodność różnych sposobów handlu. Opcje płatności i bankowości Istnieją pewne kraje na świecie, w których będziesz posiadać jeden z największych zakresów opcji bankowych oferowanych przez Ciebie podczas rejestracji na dowolnym z naszych oferowanych przez Binary Options witryn handlowych i brokerów, a na szczęście, jeśli są rezydentami Australii, będziesz miał do dyspozycji masową różnorodność różnych opcji bankowych. Będziesz mógł finansować i wypłacać środki pieniężne z dowolnego konta handlowego Opcje Binarne, korzystając z portfela internetowego, dowolnej karty kredytowej lub debetowej lub, jeśli zechcesz, będziesz mógł przenieść pieniądze do i z konta handlowego Binary Options, korzystając z przelewów bankowych jest jednym z najbardziej opłacalnych sposobów, w jaki australijskie podmioty typu Binary Option mogą finansować i wypłacać pieniądze z dowolnego miejsca.

Wednesday, 29 November 2020

Hdfc forex stawki na żywo

Tag Archives: forex rates today hdfc Wymiana walutowa w Indiach Notowanie FX stosuje się tylko do transakcji w wysokości do 5000 USD lub równowartości. Wszystkie Forex cytuje, że możesz kiedykolwiek życzyć na to wszystko, na World Forex, gdzie można znaleźć odpowiedź na wszystkie pytania Forex, problemy i bardziej znaczące zmiany w PKB może spowodować, że waluta silniejsza lub słabsza z inną walutą na rynku forex i uwolnienie PKB również powodują niestabilność. Ideą fundamentalnej analizy jest to, że jeśli obecny lub przyszły obraz gospodarczy kraju jest silny, ich waluta powinna się wzmocnić. Kalendarz forex jest właśnie umieszczony, harmonogram komunikatów danych wpływających na sytuację społeczno-gospodarczą i polityczną kilku gospodarek o znaczeniu światowym. Mogą powodować wzrost lub spadek wartości swojej waluty narodowej, starając się kontrolować podaż pieniądza, inflację i (lub) stopy procentowe. Najważniejszą cechą handlu detalicznego jest uczciwość, przejrzystość i zapewnienie optymalnych warunków handlowych, są to czynniki, na których opierały się fundamenty grupy bforex. Londyn jest głównym graczem na rynku Forex, a ponad 32 transakcji na rynku Forex odbywa się tam. Odwiedź stronę forex brokera, aby zapoznać się z obszerną analizą najlepszych, uczciwych i bezrobotnych brokerów forex dostępnych do handlu walutami. Istnieje wiele innych zwrotu kosztów korzystania z negocjatora Forex w celu jest bardzo płynny na bazarze. Alpari Research 038 Analysis Limited, 17 Dom Ensign, Admirals Way, Canary Wharf, Londyn, Wielka Brytania, E14 9XQ (badania finansowe i analizy dla firm Alpari). Przenoszą ryzyko wśród uczestników rynku finansowego, przyczyniają się do ukończenia rynków finansowych i dostarczają inwestorom cennych informacji na temat zasad gospodarki. Dlatego też, jeśli zamierzasz przechytrzyć rynek forex i zarabiać pieniądze, zacznij pracę z najbardziej odpowiednimi strategiami. Kiedy angażujesz się w analizę forex, dowiesz się o strategiach technicznych, które pozwoliłyby zarobić więcej. Ale chcemy mieć pewność, że wiesz, gdzie można znaleźć jeszcze wiecej informacji, analizy i opinii o Forex online. Ten samouczek pokaże, jak używać i instalować wskaźniki na wykresach zarówno wskaźniki wspólne, jak i wskaźniki niestandardowe oraz jak ustawić parametry tych wskaźników. Idź aplikacja Forex rzeczywiście mówi Ci z pop-up w sekcji handlu, gdy handel auto zamknięty (Stop Loss wyzwolony) Jeśli masz na myśli takie jak powiadomienia push, prosimy o nasze przeprosiny, ale don8217t chcą przeszkadzać użytkownikom z powiadomień. Niektórzy znani brokerzy forex w Stanach Zjednoczonych to CitiFX PRO, filia CitiBank, a thinkorswim Don8217t mogą zostać zlekceważone przez słodkie imię: it8217s oddział TDAmeritrade. Daje to pełny obraz tego, czego się spodziewać w nadchodzących dniach bez pogrążania kalendarza wiadomościami, które mają niewielki wpływ na rynki. Gdy przejdziesz do pierwszej klasy, będziesz powiększać wykresy świecowe, najczęstsze z wszystkich wykresów używanych w handlu walutowym. Rada Stabilności Finansowej, strażnica, która doradza ministrom finansowym G20, powołała grupę zadaniową do rekomendowania reform na rynku walutowym. Wyniki prasowe są aktualizowane po ich opublikowaniu i jest kilka wskaźników MT4, które pobierają dane z fabryki Forex. Wtedy będziesz cieszyć się dynamicznym TOP 10 poradnikiem brokera forex, który jest regularnie aktualizowany na podstawie rzeczywistych opinii użytkowników. Przedsiębiorcy Forex mogą korzystać z tych technik na wykresach na dowolnym horyzoncie czasowym od wykresów na minutę lub w minutach aż do tygodniowych lub miesięcznych wykresów. Trading forex może być ekscytujące i ryzykowne, w zależności od wiedzy osoby ma. Przeczytaj kompletny przegląd kodu Wagi Libra, pomaga dowiedzieć się więcej o kodzie Forex Libra przed zakupem. Osiem lat temu, kiedy zacząłem handlować Forex profesjonalnie, popełniłem wiele błędów i nie zarabiałem dużo pieniędzy. Mamy bardzo dobre relacje biznesowe z Weizmann Forex Limited od ponad 5 lat. Musisz się zarejestrować na bezpłatnym koncie z popularnym serwisem handlu forex. We8217ll obejmie podstawy kursów wymiany, historię market8217s i podstawowe pojęcia, które musisz zrozumieć, aby móc uczestniczyć w tym rynku. Nie musisz deponować funduszu, nie ryzykujesz utraty własnych pieniędzy, wystarczy wypełnić 10 aplikacji Cash Reward Account i zacząć handlować prawdziwymi pieniędzmi. Porada Forex: święta bankowe są zazwyczaj wyposażone w niższą płynność i mniejsze ruchy w parach walutowych, na które wpłynęło bezpośrednio święto bankowe. Pojawiły się praktyki, gdy brokerzy Forex po prostu zamrażają platformy podczas wiadomości, tak aby żadne transakcje nie były otwierane ani zamykane. Regularny komentator telewizyjnych wiadomości telewizyjnych i telewizyjnych pochodzi z Nowej Zelandii i posiada tytuł MBA z Cass Business School w Londynie. Alpari był jedną z firm zaangażowanych w tworzenie NAFD (National Association of Forex Dealers). Forex Trading Signals 8211 zawiera informacje na temat wybranych dostawców sygnałów forex, a także ebook handlu forex bezpłatnie. FxChoice jest brokerem forex regulowanym IFSC, obsługującym klientów z całego świata. Dołącz do internetowego seminarium z profesjonalnym handlowcem forex, analizując najnowsze trendy. Ze względu na swą globalną naturę, forex jest łatwym sposobem na uzyskanie ekspozycji, unikając wady, takie jak zagraniczne prawa papierów wartościowych i sprawozdania finansowe w innych językach. Kilka zaleceń firmy AccentForex, dla tych, którzy zdecydowali się otworzyć konto demo FOREX. W firmie XM oferujemy zarówno konta Micro i Standard, które mogą odpowiadać potrzebom początkujących i doświadczonych przedsiębiorców z elastycznymi warunkami handlowymi i wykorzystywać do 888: 1. Handel forex nie jest nowy, ale platformy elektroniczne i skrajna dźwignia 8211 czasami nawet 500 do jednego 8211 mogą uczynić parę dolara EuroUSD jako zaczepianą na punkcie grosza. Doskonała płynność na bazarach Forex pochodzi głównie z banków komercyjnych, banków centralnych, korporacji ponadnarodowych, funduszy zamkniętych, spekulantów walutowych i pośredników handlu zagranicznego. Istnieje wiele forex profesjonalnych firm, które oferują Ci wystarczającą pomoc w handlu walutami. USDJPY 8211 Broker sprzedaje dolary amerykańskie w porównaniu z japońską parą walutową. Fed może używać narzędzi w celu jednorazowego obniżenia, podniesienia lub pozostawienia stóp procentowych na niezmienionym poziomie, w zależności od zgromadzonych dowodów na zdrowie gospodarki. Oczywiście myślę, że tak, albo nie spędziłabym tyle czasu z tą strategią i dostarczając tego przeglądu Triple B Forex. Funt dotknął R 130, podczas gdy dirham był na poziomie 30 Rs. Na rynku międzybankowym, rupia zamknięta na 67,83 dolara. Konkluzja: witryny z przeglądu są oszustwo, ale można zrobić coś przeciwko podstawowej psychologii człowieka, szukając kogoś innego8217s opinii i dlatego te miejsca prosperują. Handel forex stał się głównym źródłem dochodu dla tych, którzy korzystają z internetowego inwestowania finansowego. Powinienem był umieścić legendę forexfactory kalendarza w jednym miejscu, ale hej, ja rozpraszałem się podczas pisania tego postu, co oznacza, że ​​zrobi ostatni z listy. Handel na rynku forex za pośrednictwem pośrednika on-line jest niewłaściwym przestępstwem w Indiach. Vadilal Forex oferuje usługi zarządzania ekspozycjami i usług pakietowych w zakresie transakcji w odniesieniu do metali szlachetnych Bullion. Ich zadaniem jest pomóc swoim klientom zrozumieć kluczowe cechy rynku forex i umożliwić im handel w sposób pewny. Najważniejsze jest to, że każdy przedsiębiorca, który chce zyskać na dłuższą metę, powinien zacząć sam uczyć się o sygnałach forex, choć doświadczeniu i samodoskonaleniu. Ale przy użyciu zarządzanej usługi Forex konto, szansa nauczyć się handlu na rynkach traci. Sujith Ss. Inżynier finansowy, zarządzanie ryzykiem, handlowiec z Forex z 8-letnim doświadczeniem. M1 Historia ceny 2020 8211 Ostatnie ceny ze wszystkimi aktywami używanymi przez strategie Z (kreski M1, 40 MB). Krok 2. Wybierz brokera, z którym czujesz się komfortowo, ale także ten, kto zapewnia platformę handlową, która jest odpowiednia dla Twojego stylu handlowania. Pierwszym krokiem na drodze do samoświadomości jest zapewnienie, że tolerancja ryzyka i alokacja kapitału do obrotu i handlu nie są nadmierne lub zbyteczne. Fresh Forecast to codzienne i tygodniowe analizy i rekomendacje handlowe prowadzone przez wiodących ekspertów firmy FreshForex, w tym najbardziej popularna analiza techniczna Forex i analizy fundamentalnych analiz. Oprócz tego firma XM utrzymuje fundusze klientów na oddzielnym koncie w banku binary options, co zapewnia dodatkowe fundusze na bezpieczeństwo i gwarantuje doskonałe przetwarzanie karty debetowej offshore na całym świecie. Jedynie inwestorzy, którzy mogą sobie pozwolić na straty, powinni zainwestować w obrót Forex. Co więcej, dowiesz się o zarządzaniu pieniędzmi, nauczyć się kontrolować emocje, odkryć, jak roboty handlowe mogą być użyteczne i wiele więcej. Kursy nauczą nie tylko podstaw wymiany walut, ale także metod analizy rynku walutowego i unikania typowych pułapek. Regulacja wskaźnika cen akcji opcji binarnych Bot przeznacza nasze wiadomości na najbardziej dokładny sygnał binarny. Bądź nagrodzony udziałem 10000 POOL PRIZE oraz nagrodą specjalną w naszym Letnim Turnieju FreeRoll Forex Zajmuje się tłumem, gdy cena jest po wielkim ruchu, zajmuje 7-30 pipsów, nie więcej. Po 8216game8217, będziesz abecedarian jak osiągnąć i stracić pieniądze na rynku forex. Mam tylko jedno konto w. Mam inne konta, które mogą być objęte parasolem Bforex Holdings. HDFC Bank Limited (HDB) Zachęcamy do korzystania z komentarzy, aby angażować się w użytkowników, dzielić się swoją perspektywą i zadawać pytania autorom i nawzajem. Aby jednak utrzymać wysoki poziom dyskursu, warto wziąć pod uwagę następujące kwestie: Wzbogac rozmowę Koncentruj się i na dobrej drodze. Opublikuj tylko te materiały, które są istotne dla omawianego tematu. Szanuj. Nawet negatywne opinie można opatrzyć pozytywnie i dyplomatycznie. Użyj standardowego stylu pisania. Uwzględnij interpunkcję i przypadki górnej i dolnej. UWAGA. Spam iory promocyjne i linki w komentarzu zostaną usunięte Unikaj wulgaryzmy, zamachu i osobistych ataków skierowanych do autora lub innego użytkownika. Donrsquot Monopolizuj rozmowę. Doceniamy namiętność i przekonanie, ale również mocno wierzę, że damy każdemu szansę na wymianę myśli. Dlatego też, oprócz interakcji obywatelskich, oczekujemy, że komentatorzy złożyliby krótkie i przemyślane opinie, ale nie częściej, że inni są zirytowani lub obrażeni. Jeśli otrzymamy skargi dotyczące osób, które przejmują wątek lub forum, zastrzegamy sobie prawo do ich wyrzucenia z serwisu bez regresu. Dopuszczalne są tylko komentarze w języku angielskim. Sprawcy spamu lub nadużycia zostaną usunięte z serwisu i zabronione z przyszłej rejestracji według własnego uznania Investingrsquos. Przeczytałem wytyczne dotyczące Inwestycji i zgadzam się z opisanymi warunkami. Czy na pewno chcesz usunąć ten wykres Zamień załączony wykres na nowy wykres Proszę poczekać na minutę, zanim spróbujesz skomentować ponownie. Dzięki za komentarz. Pamiętaj, że wszystkie komentarze są oczekujące na zatwierdzenie przez naszych moderatorów. Może to zająć trochę czasu, zanim pojawi się na naszej stronie. Raju Jain 15 lutego 2020 4:50 PM GMT Uwaga: Fusion Media chciałby przypomnieć, że dane zawarte w tej witrynie internetowej nie muszą być w czasie rzeczywistym ani dokładne. Wszystkie CFD (akcje, indeksy, futures) i kursy walutowe nie są oferowane przez wymianę, a raczej przez animatorów rynku, a zatem ceny mogą nie być dokładne i mogą różnić się od rzeczywistej ceny rynkowej, co oznacza, że ​​ceny są orientacyjne i nie są odpowiednie dla celów handlowych. Dlatego Fusion Media nie ponosi żadnej odpowiedzialności za jakiekolwiek straty handlowe poniesione w wyniku korzystania z tych danych. Fusion Media lub osoby zaangażowane w Fusion Media nie ponoszą żadnej odpowiedzialności za utratę lub uszkodzenie w wyniku uzależnienia od informacji, w tym danych, notowań, wykresów i sygnałów buysell zawartych w tej witrynie. Proszę dokładnie zapoznać się z ryzykiem i kosztami związanymi z obrotem na rynkach finansowych, jest to jedna z najbardziej ryzykownych form inwestycyjnych możliwych. Forexclick – Kup Forex Online Korzystając z Forexclick, możesz kupić Travel Card lub Foreign Currency po kliknięciu przycisku i Dostaniesz go pod twoim progiem. Możesz także ponownie załadować kartę Travel Card w podróży. Dzięki konkurencyjnym cenom i dostępności 24X7 oferujemy bezpłatne rozwiązanie forex dla podróży międzynarodowych. Korzyści płynące z zakupu Forex Online: obsługa on-the-go z wygodą i bezpieczeństwem Bezpłatna dostawa w domu Dostep do usługi 24X7 Preferencyjne stawki Łatwa i bezproblemowa dokumentacja Proste kroki w celu zakupu Forex lub odświeżania karty Travel Card online: podaj swoje dane osobowe, podróży i forex Wprowadź wymaganą stopę Forex i zapłać za pośrednictwem banku internetowego ICICI Bank w celu dostarczenia transakcji na miejscu, przekazać wymagane dokumenty w momencie dostawy. Karta podróży zostanie załadowana w ciągu jednego dnia roboczego po otrzymaniu dokumentu w gałęzi. Podaj swoje dane osobowe, podróży i forex Wprowadź wymaganą stopę procentową i zapłać za pośrednictwem banku internetowego ICICI Bank w celu dostarczenia transakcji na miejscu, przekazać wymagane dokumenty w momencie dostawy. Karta podróży zostanie załadowana w ciągu jednego dnia roboczego po otrzymaniu dokumentu w gałęzi. Instant Services Usługi walutowe – ważne informacje Obecnie dostawy produktów forex są dostępne tylko w Bangalore, Chennai, Delhi, Hyderabad, Mumbai, Pune, Ahmedabad, Baroda, Gurgaon, Noida, Chandigarh i Kolkata. Prosimy o zachowanie numeru paszportu, daty ważności paszportu i karty debetowej przy jednoczesnym złożeniu wniosku online. Proszę złożyć wniosek o zakup online i dostawę w obie strony banknotów zagranicznych, czeków podróżnych i karty Travel Travel co najmniej 3 dni robocze przed datą podróży. Jeśli potrzebujesz pilnego zapotrzebowania, odwiedź najbliższy oddział oferujący usługi walutowe. Aby uzyskać listę oddziałów, kliknij tutaj Nasz przedstawiciel dostarczy Państwu Forex w ciągu 2 dni roboczych: Oryginał Paszportu musi zostać przedstawiony do celów weryfikacji fizycznej w momencie dostawy Kopia Paszportu, który należy złożyć w momencie dostawy osoba składająca wniosek musi być fizycznie obecna w miejscu dostawy Wymagane formularze, które mają być wypełnione i podpisane w momencie dostawy na czas W przypadku wycofania transakcji przez Użytkownika, odejmuje się odróżniające straty wynikające z wahań kursowych kwota zwrócona na Twoje konto. Zysk, jeśli nie zostanie przekazany. Klienci NRI nie mogą zakupić karty Travel Card, czeków podróżnych lub banknotów w Indiach. Zachowaj kopię faktury sprzedaży podczas podróży za granicę. Obiekt nie ma zastosowania do zamkniętych użytkowników grup i transakcji osób trzecich. Konto oszczędnościowe ICICI używane do ponownego ładowania online musi należeć wyłącznie do klienta karty Travel Card. Kliknij tutaj, aby uzyskać warunki dla wzmacniacza. Warunki pomocy Aby uzyskać pomoc, zażądaj oddzwonienia zwrotnego Nasze rozmowy wychodzące są ograniczone tylko do Indii. W sprawie zapytania prosimy o kontakt telefoniczny z działem obsługi klienta lub numerem międzynarodowym 24×7. Bankowość internetowa Odkryj moc prostszej i bardziej inteligentnej bankowości. Bank on-line z ponad 250 usługami Bankowość Mobilna Mobile w podróży z naszymi usługami Mobile Banking. Pobierz aplikację lub użyj kieszonek SMS przez portfel uniwersalny ICICI Bank VISA. Pobierz teraz Znajdź ATMBranch Bank 247 poprzez rozbudowaną sieć ponad 4 501 oddziałów i 14 271 bankomatów FX Exchange w New Delhi Jeśli chodzi o wymianę walut obcych w sposób bezpieczny, autoryzowanymi centrami forex i sprzedawcami internetowymi są najlepszym rozwiązaniem. Obecnie nie musisz iść do centrum forex osobiście, aby wymienić walutę, ale po prostu odwiedzić jednego z popularnych internetowych dostawców walutowych, takich jak Fxkart, ponieważ oferują najlepsze ceny w kraju. FxKart jest jedną z wiodących usług wymiany walut w New Delhi, gdzie wymiana walut jest tak prosta, jak dokonywanie zakupu online. Możesz także otrzymać dostawę gotówki bezpośrednio w biurze według żądania. Kursy walutowe wahają się często, dlatego warto lepiej sprawdzić obecną stopę procentową przed dokonaniem transakcji walutowej. W FxKart nie musisz martwić się kursami wymiany walut, ponieważ oferujemy najlepsze ceny na żywo od naszych dealerów i dajemy możliwość wyboru najlepszej stawki. Dlaczego warto wybrać FxKart dla wszystkich potrzeb związanych z Forex? Czy jesteś NRI lub cudzoziemcem, który po raz pierwszy odwiedza New Delhi i chce zamienić resztę zagranicznej waluty z ostatniego zagranicznego podróżowania, my na FxKart możemy pomóc uprościć proces, aby uzyskać wszystkie twoja walucie obcej wymieniana i dostarczana gotówką lub natychmiast przelewana na kartę forex. Łatwa wymiana walut w New Delhi FxKart jest jednym z najbardziej popularnych dostawców kursów walutowych w Indiach i może pomóc Ci w uzyskaniu waluty w kilku prostych krokach, jak opisano poniżej: Krok 1. Odwiedź stronę FxKart i wprowadź swoją lokalizację, wybierz walutę i całkowita kwota wymiany. Krok 2. Nasz silnik Przeliczania walut otrzyma najnowsze dane z waluty na żywo od naszych dealerów i pokazuje najlepsze możliwe ceny. Krok 3. Wszystko, co musisz zrobić, to wybrać najlepszą ofertę i nacisnąć przycisk zgłoszenia. Krok 4. Dostaniesz swoje pieniądze dostarczone u progu lub przeniesione na kartę Forex na życzenie. Dlaczego warto wybrać Fxkart do wymiany walut w New Delhi Fxkart jest FAIR, FAST AND FREE. Jeśli planujesz wycieczkę zagraniczną, musisz oczywiście wymienić indyjskie pieniądze z walutą obcą w fxkart. Zapomnij o członkostwie lub opłatach za transakcję. Zapoznaj się z bezpłatnymi i sprawiedliwymi transakcjami podczas korzystania z naszej strony internetowej i aplikacji mobilnych. Jak wymiana walut zostanie przeprowadzona w New Delhi Te dnirsquo transakcji offline są unikane z powodu różnych niepożądanych kłopotów. Dlatego Fxkartrsquos online rynku forex jest ulubionym dla wielu. Po prostu daj nam znać, jaką walutę chcesz. Niektóre autoryzowane przez RBI zagraniczne wymiany walut oferują wspaniałe kursy wymiany. Po podjęciu decyzji w sprawie najlepszej oferty, możesz mieć swój forex pod warunkiem, że obiekt jest dostępny w transakcji. Które jest najlepszym i najbezpieczniejszym miejscem do wymiany pieniędzy w transakcjach New Delhi Online w Fxkart są zawsze najlepsze i najbezpieczniejsze. Wszystkie informacje podane przez Ciebie są absolutnie poufne. Zamienniki pieniędzy zatwierdzone przez RBI zapewniają świetną robotę w zabezpieczaniu płatności i wykonaniu wymaganej konwersji. Te cechy wraz z niesamowitymi kursami walut sprawiają, że Fxkart jest idealnym i najlepszym dostawcą usług forex. W New Delhi, gdzie można uzyskać międzynarodową kartę prepaid i przelew Fxkart pozwala na zakup zagranicznych zagranicznych kart przedpłaconych po niskich cenach, dzięki czemu można mieć mądrzejszy wyjazd zagraniczny. Klienci mogą również inicjować przelewy zagraniczne za pośrednictwem naszego systemu przelewów. Wymienione przez RBI upoważnienia walutowe pomagają w realizacji tych operacji forex. Jak uzyskać najlepsze ceny kupna lub sprzedaży waluty obcej w New Delhi Wprowadź ważne informacje, takie jak waluta, kwota, określona okolica w Twoim mieście i produkt forex, który chcesz kupić lub sprzedać. Poprzez nasz proces licytacji na żywo zostanie ustalona najlepsza stawka. Ostateczna decyzja o wyborze kursu wymiany byłaby twoim potwierdzeniem zamówienia. Dlaczego Fxkart 4 Główne powody używania Fxkart Porównaj Wybierz najlepsze kursy wymiany walut z całego świata, wszystko w jednym miejscu Inteligentna agregacja Ponad 200 licencjonowanych dostawców RBI, zmieniających konkurencję, aby zapewnić Ci najlepszą stopę procentową Get Forex dostarczane w Twoim domu 100 bezpiecznie szanować Twoją prywatność. Jak było ich doświadczeniem z nami Bycie moim pierwszym wyjazdem zagranicznym, nie miałem zbyt wielkiego pojęcia o obcej wymianie walut i skończyłoby się płacić dużo więcej niż wymagał, czy to nie dla ekspertów z FxKart. Prowadzili mnie zręcznie do najlepszych ofert. Zespół był bardzo pomocny i rozwiązują problem w bardzo dobry sposób. Kudos i najlepszy powód do zespołu. – Nikhil Bansal (SPRZEDANY 5000 SGD), Bengaluru Szczęśliwy i Zadowolony z mojej obsługi obcej waluty. Szybka i poufna odpowiedź ze strony zespołu. Będzie ich również wybrać następnym razem – Uday (BOUGHT 400 USD), Mumbai Pomocna od przedstawiciela klienta w dostarczaniu najlepszych cen forex Załatwianie transakcji w ciągu kilku godzin, a wszyscy zaangażowani byli bardzo elastyczni i bardzo uprzejmi. Dzięki zespołowi FxKart. – Mayank (SPRZEDANE 1000 GBP), New Delhi Bardzo zadowolony z szybkiej obsługi zapewnianej przez zespół. Zrobiłem mój sposób zakupu forex łatwiejsze. Ceny były bardzo dobre i poprowadziły mnie do zakupu w bardzo profesjonalny sposób. Powodzenia do zespołu – Trupti (SOLD 1000 EUR), Bengaluru Fxkart jest oceniany 4 razy Oceniający na podstawie ponad 17 opinii

Znaczenie ruchu średnia w czasie

średnia ruchoma Średnia z szeregów czasowych (obserwacje równo rozłożone w czasie) z kilku kolejnych okresów. Wezwanie do przeprowadzki, ponieważ jest ono nieustannie rekomansowane, gdy nowe dane są dostępne, postępuje on, upuszczając najwcześniejszą wartość i dodając najnowszą wartość. Na przykład średnia ruchoma sprzedaży sześciomiesięcznej może być obliczona poprzez przejęcie średniej sprzedaży od stycznia do czerwca, a następnie średniej sprzedaży od lutego do lipca, a następnie od marca do sierpnia, i tak dalej. Średnie kroczące (1) redukują efekt tymczasowych zmian danych, (2) poprawiają dopasowanie danych do linii (proces zwany wygładzaniem), aby wyraźniej pokazać trend danych, i (3) wyróżniają każdą wartość powyżej lub poniżej tendencja. Jeśli obliczasz coś z bardzo wysoką wariancją, najlepsze, co możesz zrobić, to zorientować się w średniej ruchomej. Chciałem wiedzieć, jaka jest średnia krocząca danych, więc lepiej zrozumiem, jak sobie radzimy. Kiedy próbujesz rozgryźć kilka liczb, które często się zmieniają, najlepiej jest obliczyć średnią kroczącą .2.1 Modele średniej ruchomej (modele MA) Modele serii czasowej znane jako modele ARIMA mogą zawierać terminy autoregresyjne i średnie ruchome. W pierwszym tygodniu poznaliśmy pojęcie autoregresji w modelu szeregów czasowych dla zmiennej x t jest opóźnioną wartością x t. Na przykład terminem autoregresji 1 opóźnienia jest x t-1 (pomnożony przez współczynnik). Ta lekcja definiuje ruchome średnie terminy. Ruchoma średnia wersja w modelu szeregów czasowych jest błędem w przeszłości pomnożonym przez współczynnik. Niech (przewyższa N (0, sigma2w)), co oznacza, że ​​w t są identycznie, niezależnie rozdzielane, każdy z normalnym rozkładem mającym średnią 0 i tę samą wariancję. Model średniej ruchomej pierwszego rzędu oznaczony jako MA (1) to (xt mu theta1w). Model średniej ruchomej drugiego rzędu oznaczony jako MA (2) to (xt. Mu theta1w theta2w). Model średniej ruchomej kw. Rzędu oznaczony jako MA (q) to (xt mu wt. theta1w theta2w dots thetaqw) Uwaga. Wiele podręczników i programów definiuje model z negatywnymi znakami przed terminami. To nie zmienia ogólnych teoretycznych właściwości modelu, chociaż odwraca znaki algebraiczne oszacowanych wartości współczynników i (niezakłóconych) w formułach dla ACF i wariancji. Musisz sprawdzić oprogramowanie, aby sprawdzić, czy zostały użyte negatywne lub pozytywne znaki, aby poprawnie zapisać oszacowany model. R używa pozytywnych oznaczeń w swoim modelu bazowym, tak jak tutaj. Właściwości teoretyczne serii czasowej z modelem MA (1) Należy pamiętać, że jedyną niższą wartością w teoretycznym ACF jest opóźnienie 1. Wszystkie pozostałe autokorelacje wynoszą 0. Tak więc próbka ACF o znacznej autokorelacji tylko w punkcie 1 jest wskaźnikiem możliwego modelu MA (1). Dla zainteresowanych studentów, dowody dotyczące tych właściwości stanowią załącznik do niniejszego materiału informacyjnego. Przykład 1 Załóżmy, że model MA (1) wynosi x t 10 w t .7 w t-1. gdzie (nadwrażliwość N (0,1)). Współczynnik 1 0,7. Teoretyczny ACF jest podany przez A wykres tego ACF. Przedstawiony wykres jest teoretycznym ACF dla MA (1) z 1 0,7. W praktyce próbka zwykle zapewnia tak wyraźny wzór. Korzystając z R, symulowaliśmy n 100 wartości próbek, stosując model x t 10 w t .7 w t-1, gdzie w tid N (0,1). W przypadku tej symulacji następuje wykres serii danych przykładowych. Nie możemy wiele powiedzieć z tej fabuły. Poniżej znajduje się próbka ACF dla danych symulowanych. Widzimy skok w punkcie 1, a następnie ogólnie wartości nieistotne dla opóźnień 1. Zauważ, że próbka ACF nie jest zgodna z teoretycznym wzorem MA (1) leżącego u podstawy, co oznacza, że ​​wszystkie autokorelacje dla opóźnień 1 będą 0 Inna próbka miałaby nieco inny przykładowy ACF pokazany poniżej, ale prawdopodobnie miałby te same szerokie funkcje. Teoretyczne właściwości szeregu czasowego z modelem MA (2) Dla modelu MA (2), właściwości teoretyczne są następujące: Należy zauważyć, że jedynymi niezerowymi wartościami w teoretycznym ACF są opóźnienia 1 i 2. Autokorelacje dla wyższych opóźnień wynoszą 0 Tak więc, próbka ACF ze znaczącymi autokorelacjami w opóźnieniach 1 i 2, ale nieistotne autokorelacje dla wyższych opóźnień wskazuje na możliwy model MA (2). iid N (0,1). Współczynniki wynoszą 1 0,5 i 2 0,3. Ponieważ jest to MA (2), teoretyczny ACF będzie miał niezerowe wartości tylko w opóźnieniach 1 i 2. Wartości dwóch niezerowych autokorelacji to wykres teoretycznego ACF. Jak prawie zawsze, dane przykładowe nie zachowują się tak doskonale, jak teoria. Symulujemy n 150 wartości próbek dla modelu x t 10 w t .5 w t-1 .3 w t-2. gdzie z tid N (0,1). Sporządza się szeregowy szereg danych. Podobnie jak w przypadku szeregów czasowych dla danych próbki MA (1), niewiele można powiedzieć o tym. Poniżej znajduje się próbka ACF dla danych symulowanych. Wzór jest typowy w sytuacjach, w których może być przydatny model MA (2). Istnieją dwa statystycznie istotne skoki przy opóźnieniach 1 i 2, po których następują nieistotne wartości dla innych opóźnień. Zauważ, że z powodu błędu pobierania próbek próbka ACF nie pasowała dokładnie do teoretycznego wzoru. ACF dla modeli MA (q) Ogólne Właściwość modeli MA (q) ogólnie jest taka, że ​​istnieją niezerowe autokorelacje dla pierwszych q opóźnień i autokorelacji 0 dla wszystkich opóźnień gt q. Niejednoznaczność połączenia między wartościami 1 i (rho1) w modelu MA (1). W modelu MA (1) dla dowolnej wartości 1. odwrotność 1 1 daje tę samą wartość Jako przykład, użyj 0.5 dla 1. a następnie użyj 1 (0.5) 2 dla 1. Otrzymasz (rho1) 0,4 w obu przypadkach. Aby spełnić teoretyczne ograniczenie zwane odwracalnością. ograniczamy modele MA (1) do wartości z wartością bezwzględną mniejszą niż 1. W podanym przykładzie, 1 0,5 będzie dopuszczalną wartością parametru, podczas gdy 1 10,5 2 nie będzie. Odwracalność modeli MA Model MA jest uważany za odwracalny, jeśli jest algebraicznie równoważny z konwergentnym nieskończonym modelem AR rzędu. Przez konwergencję rozumiemy, że współczynniki AR zmniejszają się do 0, gdy cofamy się w czasie. Inwersja to ograniczenie zaprogramowane w oprogramowanie serii czasowej służące do oszacowania współczynników modeli z hasłami. To nie coś, co sprawdzamy w analizie danych. Dodatkowe informacje na temat ograniczeń odwracalności modeli MA (1) podano w załączniku. Advanced Theory Note. W modelu MA (q) z określonym ACF jest tylko jeden model odwracalny. Warunkiem koniecznym do odwrócenia jest to, że współczynniki mają wartości takie, że równanie 1- 1 y-. – q y q 0 ma rozwiązania dla y, które wypadają poza kółkiem jednostki. R dla przykładów W przykładzie 1 wykreślono teoretyczny ACF modelu x t 10 w t. 7w t-1. a następnie symulowane n 150 wartości z tego modelu i wykreślono szereg próbkowania i próbkę ACF dla danych symulowanych. Polecenia R służące do sporządzenia teoretycznej ACF to: acfma1ARMAacf (mac (0.7), lag. max10) 10 opóźnień ACF dla MA (1) z theta1 0,7 lags0: 10 tworzy zmienną o nazwie opóźnienia w zakresie od 0 do 10 (opóźnienia, acfma1, xlimc (1,10), ylabr, typeh, główne ACF dla MA (1) z theta1 0.7) abline (h0) dodaje oś poziomą do wykresu Pierwsze polecenie określa ACF i zapisuje je w obiekcie o nazwie acfma1 (nasz wybór nazwy). Polecenie fabuły (polecenie 3) wykreśla opóźnienia w stosunku do wartości ACF dla opóźnień od 1 do 10. Parametr ylab oznacza oś y, a parametr główny umieszcza tytuł na wykresie. Aby zobaczyć wartości liczbowe ACF, wystarczy użyć polecenia acfma1. Symulacje i wykresy zostały wykonane za pomocą następujących poleceń. xcarima. sim (n150, list (mac (0.7))) Symuluje n 150 wartości z MA (1) xxc10 dodaje 10, aby uzyskać średnią 10. Domyślne wartości symulacji do średniej 0. wykres (x, typb, mainSimulated MA (1) data) acf (x, xlimc (1,10), mainACF dla symulowanych danych próbki) W przykładzie 2 wymyśliliśmy teoretyczny ACF modelu xt 10 wt5 w t-1 .3 w t-2. a następnie symulowane n 150 wartości z tego modelu i wykreślono szereg próbkowania i próbkę ACF dla danych symulowanych. Stosowane komendy R to acfma2ARMAacf (mac (0.5.0.3), lag. max10) acfma2 lags0: 10 (lags, acfma2, xlimc (1,10), ylabr, typh, główny ACF dla MA (2) z theta1 0,5, theta20.3) abline (h0) xcarima. sim (n150, list (mac (0.5, 0.3))) wykres xxc10 (x, typb, główna symulowana seria MA (2)) acf (x, xlimc (1,10), mainACF dla symulowanych danych MA (2) Załącznik: Dowód właściwości MA (1) Dla zainteresowanych studentów, tutaj są dowody na teoretyczne właściwości modelu MA (1). Variance: (text (xt) text (mu wt theta1 w) tekst 0 (wt) tekst (theta1w) sigma2w theta21sigma2w (1theta21) sigma2w) Kiedy h 1, poprzedni wyrażenie 1 w 2. W przypadku dowolnego h2, poprzednie wyrażenie 0 Powodem jest to, że z definicji niezależności wt. E (w k w j) 0 dla dowolnego k j. Ponadto, ponieważ w t oznaczają 0, E (wjwj) E (wj2) w2. W serii czasów Zastosuj ten wynik, aby uzyskać ACF podany powyżej. Odwracalny model MA to taki, który można zapisać jako nieskończony model AR rzędu, który zbiega się w taki sposób, że współczynniki AR zbiegają się do 0, gdy cofamy się nieskończenie w czasie. Dobrze demonstruje odwzorowanie modelu MA (1). Następnie podstawiamy relację (2) dla w t-1 w równaniu (1) (3) (zt wt theta1 (z – theta1w) wt theta1z – theta2w) W czasie t-2. (2) staje się zastępującym związek (4) dla t-2 w równaniu (3) (zt wt theta1 z – theta21w wt theta1z – eta21 (zteta1w) wt theta1z – eta12z theta31w) Gdybyśmy kontynuowali ( nieskończoność) dostaniemy model nieskończonej AR (zt wt theta1 z – theta21z theta31z-theta41z dots) Zauważ jednak, że jeśli 1 1, współczynniki mnożące opóźnienia z będą wzrastać (nieskończenie) w rozmiarze, gdy wracamy z powrotem czas. Aby temu zapobiec, potrzebujemy 1 lt1. Jest to warunek dla odwracalnego modelu MA (1). Nieskończony model MA zamówienia W tygodniu 3, zobacz, że model AR (1) można przekonwertować do modelu MA nieskończonego rzędu: (xt – mu wt phi1w phi21w dots phik1 w dots sum phij1w) To podsumowanie ostatnich terminów białego szumu jest znane jako przyczynę reprezentacji AR (1). Innymi słowy, x t jest specjalnym typem magistra z nieskończoną liczbą terminów z czasem. Nazywa się to nieskończonym porządkiem MA lub MA (). MA skończonego porządku jest nieskończonym porządkiem AR, a każde skończone zamówienie AR jest nieskończonym zleceniem MA. Przypomnijmy w Tygodniu 1, że zauważyliśmy, że warunkiem stacjonarnego AR (1) jest 1 lt1. Pozwala obliczyć Var (x t) za pomocą reprezentacji przyczynowej. W ostatnim kroku używa się podstawowych faktów dotyczących serii geometrycznych, które wymagają (phi1lt1), w przeciwnym razie serie rozbieżności. Modelowanie równań strukturalnych (ang. NavigationStructural Equation Modeling) Przegląd koncepcyjny Modelowanie równań strukturalnych (Structural Equation Modeling) jest bardzo ogólną, bardzo potężną techniką analizy wielowymiarowej, która obejmuje specjalne wersje szeregu innych metod analizy jako szczególnych przypadków. Zakładamy, że znasz podstawową logikę rozumowania statystycznego opisaną w Elementary Concepts. Ponadto przyjmiemy, że znasz pojęcia wariancji, kowariancji i korelacji, jeśli nie, radzimy przeczytać w tym punkcie Statystyki podstawowe. Chociaż nie jest to absolutnie konieczne, bardzo pożądane jest, aby mieć pewien kontekst w analizie czynników przed próbą użycia modelowania strukturalnego. Główne zastosowania modelowania równań strukturalnych obejmują: modelowanie przyczynowe. lub analizę ścieżki. który stawia hipotezę związków przyczynowych między zmiennymi i testuje modele przyczynowe z układem równań liniowych. Modele przyczynowe mogą obejmować albo zmienne manifestu, zmienne ukryte, albo obie potwierdzające analizy czynnikowe. rozszerzenie analizy czynnikowej, w której określone hipotezy dotyczące struktury ładunków czynnikowych i interkorelacji są testowane w analizie współczynnika drugiego rzędu. zmienność analizy czynników, w której analizowana jest macierz korelacji wspólnych czynników w celu dostarczenia modeli regresji czynników drugiego rzędu. rozszerzenie analizy regresji liniowej, w której odważniki regresji mogą być ograniczone do siebie równe lub do określonych wartości liczbowych modeli struktur kowariancyjnych. które mają hipotezę, że matryca kowariancji ma szczególną postać. Na przykład można przetestować hipotezę, że zestaw zmiennych ma wszystkie warianty z tymi modelami modeli korelacji. które stawiają hipotezę, że macierz korelacji ma określoną formę. Klasycznym przykładem jest hipoteza, że ​​macierz korelacji ma strukturę circumplexu (Guttman, 1954 Wiggins, Steiger, Gaelick, 1981). Wiele różnych rodzajów modeli zalicza się do każdej z powyższych kategorii, więc modelowanie strukturalne jako przedsiębiorstwo jest bardzo trudne do scharakteryzowania. Większość strukturalnych modeli równań może być wyrażona jako diagramy ścieżek. W związku z tym nawet początkujący do modelowania strukturalnego mogą wykonywać skomplikowane analizy przy minimalnym szkoleniu. Podstawowa idea za modelowaniem strukturalnym Jednym z podstawowych pomysłów nauczanych w pośrednich kursach statystycznych stosowanych jest efekt przekształceń addytywnych i multiplikatywnych na liście numerów. Uczniowie uczą się, że jeśli pomnożysz każdą liczbę na liście przez stałą K, pomnóż średnią liczb przez K. Podobnie pomnóż odchylenie standardowe przez bezwzględną wartość K. Załóżmy na przykład, że masz listę liczb 1,2,3. Te liczby mają średnio 2 i odchylenie standardowe równe 1. Teraz przypuszczam, że musisz wziąć te 3 cyfry i pomnożyć je przez 4. Następnie wartość średnia wynosiłaby 8, a odchylenie standardowe wynosiłoby 4, a więc wariancja 16. Chodzi o to, że jeśli masz zestaw liczb X związanych z innym zbiorem liczb Y przez równanie Y4X, to wariancja Y musi być 16 razy większa od X, więc możesz przetestować hipotezę, że Y i X są powiązane równaniem Y 4X pośrednio przez porównanie wariancji zmiennych Y i X. Ten pomysł generalizuje na różne sposoby różne zmienne powiązane grupami równań liniowych. Reguły stają się bardziej złożone, obliczenia są trudniejsze, ale podstawowa wiadomość pozostaje taka sama – można sprawdzić, czy zmienne są ze sobą powiązane poprzez zestaw zależności liniowych, badając różnice i kowariancje zmiennych. Statystycy opracowali procedury sprawdzania, czy zestaw wariancji i kowariancji w matrycy kowariancji mieści się w określonej strukturze. Sposób modelowania konstrukcji strukturalnych jest następujący: Twierdzisz, że zmienne są powiązane ze sobą, często przy użyciu diagramu ścieżki. Pracujecie za pośrednictwem pewnych złożonych reguł wewnętrznych, jakie są ich konsekwencje dla wariancji i kowariancji zmiennych. Sprawdzasz, czy wariancje i kowariancje pasują do tego modelu. Przedstawiono wyniki badań statystycznych, a także szacunki parametrów i standardowe błędy współczynników numerycznych w równaniach liniowych. Na podstawie tych informacji decydujesz, czy model wydaje się pasować do twoich danych. Istnieją ważne i bardzo podstawowe punkty logiczne, które należy pamiętać o tym procesie. Po pierwsze, chociaż maszyny matematyczne wymagane do wykonania modelowania równań strukturalnych są niezwykle skomplikowane, podstawowa logika jest urzeczywistniona w powyższych 5 krokach. Poniżej przedstawiamy proces. Po drugie, musimy pamiętać, że nieuzasadnione jest oczekiwanie, że model strukturalny idealnie pasuje z wielu powodów. Model strukturalny z relacjami liniowymi jest tylko przybliżeniem. Świat raczej nie będzie liniowy. Rzeczywiście, prawdziwe relacje między zmiennymi są prawdopodobnie nieliniowe. Ponadto wiele statystycznych założeń jest nieco wątpliwe. Prawdziwe pytanie nie jest tak bardzo, czy model pasuje idealnie, czy raczej, czy jest wystarczająco dobry, aby być użytecznym przybliżeniem do rzeczywistości i rozsądnym wyjaśnieniem trendów w naszych danych Po trzecie, musimy pamiętać, że to tylko dlatego, że model pasuje dobre dane nie oznaczają, że model jest koniecznie poprawny. Nie można udowodnić, że model jest prawdziwy, aby twierdzić, że jest to błąd potwierdzający konsekwencje. Na przykład możemy powiedzieć, że jeśli Joe jest kotem, Joe ma włosy. Jednak Joe ma włosy nie oznacza, że ​​Joe jest kotem. Podobnie można powiedzieć, że jeśli pewien model przyczyny jest prawdziwy, to będzie pasował do danych. Jednak model dopasowania danych niekoniecznie oznacza, że ​​model jest prawidłowy. Może istnieć inny model, który równie dobrze pasuje do danych. Modelowanie równań strukturalnych i diagramów ścieżek Diagramy ścieżek odgrywają zasadniczą rolę w modelowaniu strukturalnym. Diagramy ścieżek są podobne do diagramów. Pokazują zmienne powiązane z liniami, które są używane do wskazania przepływu przyczynowego. Można wyobrazić sobie schemat ścieżki jako urządzenie wskazujące, które zmienne powodują zmiany w innych zmiennych. Jednak diagramy ścieżek nie muszą być traktowane ściśle w ten sposób. Mogą one również otrzymać węższą, bardziej szczegółową interpretację. Rozważ klasyczne równanie regresji liniowej. Każde takie równanie może być przedstawione na diagramie ścieżkowym w następujący sposób: Takie schematy ustanawiają prosty izomorfizm. Wszystkie zmienne w układzie równań są umieszczone na schemacie, w pudełkach lub owalach. Każdy z równań jest przedstawiony na wykresie w następujący sposób: Wszystkie zmienne niezależne (zmienne po prawej stronie równania) posiadają strzałki wskazujące na zmienną zależną. Współczynnik ważenia jest umieszczony nad strzałką. Powyższy schemat przedstawia prosty system równań liniowych i jego reprezentację diagramu ścieżki. Zauważ, że oprócz reprezentowania zależności równań liniowych ze strzałkami, diagramy zawierają również pewne dodatkowe aspekty. Po pierwsze, zróżnicowanie niezależnych zmiennych, które musimy wiedzieć, w celu przetestowania modelu relacji strukturalnych, przedstawiono na schematach za pomocą krzywych linii bez dołączonych strzałek. Odnoszą się do takich linii, jak przewody. Po drugie, niektóre zmienne są reprezentowane w owalach, inne w prostokątnych polach. Zmienne manifestu są umieszczane w ramkach na diagramie ścieżki. Zmienne utajone są umieszczone w owalu lub okręgu. Na przykład zmienna E na powyższym diagramie może być traktowana jako reszta regresji liniowej, gdy Y jest przewidywana przez X. Taka reszta nie jest bezpośrednio obserwowana, ale obliczana z Y i X, traktujemy ją jako zmienną ukrytą i umieść go w owalny. Powyższy przykład jest niezwykle prosty. Ogólnie rzecz biorąc, jesteśmy zainteresowani testowaniem modeli, które są znacznie bardziej skomplikowane niż te. Ponieważ badane przez nas układy równań stają się coraz bardziej skomplikowane, podobnie jak sugerują to struktury kowariancji. W końcu złożoność może stać się tak oszałamiająca, że ​​tracimy z oczu pewne bardzo podstawowe zasady. Z jednej strony, ciąg rozumowania, który wspiera testowanie modeli przyczynowych z liniowymi testami równań strukturalnych, ma kilka słabych ogniw. Zmienne mogą być nieliniowe. Mogą być liniowo powiązane z powodów niezwiązanych z tym, co powszechnie postrzegamy jako przyczynowość. Starożytne powiedzenie, korelacja nie jest przyczynowością, nawet jeśli korelacja jest złożona i wielowymiarowa. To, co pozwala nam na przykład modelowanie przyczynowe, polega na zbadaniu, w jakim stopniu dane nie zgadzają się z jedną rozsądnie realną konsekwencją modelu przyczynowości. Jeśli system równań liniowych jest izomorficzny do diagramu ścieżki pasuje dobrze do danych, jest to zachęcające, ale ledwie dowód prawdy modelu przyczynowego. Chociaż diagramy ścieżek mogą być użyte do reprezentowania przepływu przyczynowego w systemie zmiennych, nie muszą one oznaczać takiego przepływu przyczynowego. Takie diagramy mogą być postrzegane jako po prostu izomorficzna reprezentacja układu równań liniowych. Jako takie mogą przekazywać związki liniowe, gdy nie przyjmuje się żadnych relacji przyczynowych. Stąd, chociaż można interpretować diagram na powyższym rysunku, aby oznaczać, że X powoduje Y, diagram można również zinterpretować jako wizualną reprezentację zależności regresji liniowej między X i Y. Czy ten temat był przydatny w przesłaniu opinii? Analiza czasu przeżycia Nieprzestrzeganie Informacje ogólne Techniki te zostały opracowane przede wszystkim w naukach medycznych i biologicznych, ale są również szeroko stosowane w naukach społecznych i ekonomicznych, a także w inżynierii (analiza czasu niezawodności i czasu awarii). Wyobraź sobie, że jesteś naukowcem w szpitalu, który analizuje skuteczność nowego leczenia ogólnie chorych. Główną zmienną zainteresowaniem jest liczba dni, w których przetrwały poszczególni pacjenci. Zasadniczo można użyć standardowych statystycznych i nieparametrycznych statystyk do opisania średniego czasu przeżycia oraz do porównania nowego leczenia z tradycyjnymi metodami (patrz Podstawowe statystyki i Nonparametrics and Distribution Fitting). Jednak pod koniec badania pojawią się pacjenci, którzy przeżyli cały okres badania, w szczególności wśród pacjentów, którzy weszli do szpitala (i projektu badawczego) w późnym etapie badania będą inni pacjenci, z którymi stracimy kontakt. Z pewnością nie chcielibyśmy wykluczyć wszystkich pacjentów z badania, deklarując brak danych (ponieważ większość z nich to osoby, które przeżyły, a zatem zastanawiają się nad sukcesem nowej metody leczenia). Te obserwacje, które zawierają tylko częściowe informacje, nazywane są obserwacjami cenzurowanymi (np. Pacjent A przeżył co najmniej 4 miesiące, zanim odszedł i straciliśmy kontakt termin cenzura był po raz pierwszy użyty przez Hald, 1949). Obserwacje o charakterze cenzurowym Ogólnie rzecz biorąc, obserwowane cenzury pojawiają się, gdy zależna zmienna zainteresowania reprezentuje czas na zdarzenie końcowe, a czas trwania badania jest ograniczony w czasie. Oszacowane obserwacje mogą występować w wielu różnych dziedzinach badań. Na przykład w naukach społecznych możemy studiować przetrwanie małżeństw, wycofanie się ze szkoły średniej (czas porzucenia), obroty w organizacjach itd. W każdym przypadku, w niektórych przypadkach, wciąż pozostawać w związku małżeńskim, nie wycofał się, lub nadal pracuje w tej samej firmie, osoby te reprezentują spostrzeżone cenzury. W ekonomii możemy badać przetrwanie nowych firm lub czas przetrwania produktów takich jak samochody. W badaniach kontroli jakości powszechną praktyką jest badanie przetrwania części poddanych stresowi (analiza czasu awarii). Techniki analityczne Zasadniczo metody oferowane w analizie przeżycia odpowiadają tym samym pytaniom badawczym, co wiele innych procedur, jednak wszystkie metody analizy przeżycia będą obsługiwać dane z cenzury. Tabela życia, rozkład przeżycia. oraz oszacowanie funkcji przeżycia Kaplana-Meiera to wszystkie opisowe metody szacowania rozkładu czasów przeżycia z próbki. Dostępnych jest kilka technik porównywania przeżycia w dwóch lub więcej grupach. Na koniec, analiza przeżycia oferuje kilka modeli regresji do oszacowania relacji (wielu) zmiennych ciągłych do czasów przeżycia. Analiza tabeli życia Najprostszym sposobem opisania przeżycia w próbie jest obliczenie tabeli życia. Technika tabeli życiowej jest jedną z najstarszych metod analizy danych o przeżyciach (czasach awarii) (np. Patrz Berkson Gage, 1950 Cutler Ederer, 1958 Gehan, 1969). Tę tabelę można uważać za tablicę o rozszerzonej częstotliwości. Rozkład czasów przeżycia dzieli się na pewną liczbę interwałów. Dla każdego przedziału możemy następnie obliczyć liczbę i proporcje przypadków lub obiektów, które weszły w dany interwał, liczbę i proporcje przypadków, które nie powiodły się w odpowiednim przedziale (tj. Liczbę zdarzeń końcowych lub liczbę przypadków, które zmarły), oraz liczba przypadków, które zostały utracone lub ocenzurowane w odpowiednim przedziale. Na podstawie tych liczb i proporcji można obliczyć kilka dodatkowych statystyk: Liczba zagrożonych przypadków. Jest to liczba przypadków, które zostały wprowadzone do odpowiedniego przedziału przy życiu, minus połowa liczby utraconych lub ocenzurowanych przypadków w danym przedziale. Proporcja nieudana. Ta proporcja jest obliczana jako stosunek liczby przypadków, które uległy awarii w danym przedziale, podzielony przez liczbę przypadków zagrożonych w przedziale. Proporcja przeżycia. Ta proporcja jest obliczana jako 1 minus błąd braku proporcji. Cumulative Proportion Surviving (Survival Function). Jest to skumulowany odsetek przypadków, które przetrwały do ​​odpowiedniego odstępu czasu. Ponieważ prawdopodobieństwo przetrwania uważa się za niezależne w interwale, prawdopodobieństwo to oblicza się przez pomnożenie prawdopodobieństwa przeżycia we wszystkich poprzednich odstępach czasu. Powstała funkcja jest również nazywana funkcją przetrwania lub przeżycia. Gęstości prawdopodobieństwa. Jest to szacowane prawdopodobieństwo wystąpienia awarii w odpowiednim przedziale, obliczone na jednostkę czasu, to jest: W tym wzorze Fi jest odpowiednią gęstością prawdopodobieństwa w i tym przedziale, P i jest szacowaną łączną proporcją zachowaną na początku okresu w przedziale (na końcu przedziału i-1), P11 jest łączną proporcją, która przetrwała na końcu i-tego okresu, a hi jest szerokością odpowiedniego przedziału. Zagrożenie. Współczynnik hazardu (termin był po raz pierwszy użyty przez Barlowa, 1963) jest zdefiniowany jako prawdopodobieństwo na jednostkę czasu, że przypadek, który przetrwał do początku danego przedziału, zakończy się niepowodzeniem w tym przedziale. W szczególności jest on obliczany jako liczba awarii na jednostki czasowe w danym przedziale, podzielona przez przeciętną liczbę przetrwanych przypadków w połowie zakresu interwału. Median Survival Time. Jest to czas przeżycia, w którym skumulowane przeżycie wynosi 0,5. Inne percentyle (25 i 75 percentyl) skumulowanej funkcji przeżycia można odpowiednio obliczyć. Należy zauważyć, że 50 percentyla (mediana) dla skumulowanej funkcji przetrwania zazwyczaj nie jest takie samo, jak w punkcie czasowym, do którego udało się przetrwać 50 próbek. (Byłoby tak tylko wtedy, gdyby przedtem nie było cenzurowanych obserwacji). Wymagane rozmiary próbek. W celu uzyskania wiarygodnych szacunków trzech głównych funkcji (przetrwanie, gęstość prawdopodobieństwa i zagrożenia) oraz ich standardowe błędy w każdym przedziale czasowym minimalna zalecana wielkość próbki wynosi 30. Dopasowanie dystrybucyjne Ogólne wprowadzenie. Podsumowując, tabela życia daje nam dobrą wskazówkę co do rozkładu niepowodzeń w czasie. Jednak dla celów predykcyjnych często pożądane jest zrozumienie kształtu podstawowej funkcji przeżycia w populacji. Główne rozkłady, które zostały zaproponowane do modelowania czasów przetrwania lub awarii, to rozkład wykładniczy (i liniowy wykładniczy), rozkład Weibulla ekstremalnych zdarzeń i rozkład Gompertza. Oszacowanie. Procedura estymacji parametrów (do estymacji parametrów teoretycznych funkcji przeżycia) jest zasadniczo algorytmem regresji liniowej najmniejszych kwadratów (patrz Gehan Siddiqui, 1973). Można zastosować algorytm regresji liniowej, ponieważ wszystkie cztery rozkłady teoretyczne można przekształcić liniowo za pomocą odpowiednich transformacji. Takie przekształcenia czasami powodują różne odchylenia dla resztek w różnym czasie, co prowadzi do tendencyjnych szacunków. Dobroć dopasowania. Biorąc pod uwagę parametry dla różnych funkcji dystrybucji i odpowiedniego modelu, możemy obliczyć prawdopodobieństwo danych. Można również obliczyć prawdopodobieństwo danych w modelu null, to jest modelu, który pozwala na różne stawki zagrożeń w każdym przedziale. Nie wchodząc w szczegóły, te dwa prawdopodobieństwa można porównać za pomocą przyrostowej statystyki testu chi-kwadrat. Jeżeli ten Chi-kwadrat jest statystycznie istotny, to dochodzimy do wniosku, że odpowiedni rozkład teoretyczny pasuje do danych znacznie gorszych niż model zerowy, czyli odrzucamy odpowiedni rozkład jako model dla naszych danych. Działki. Możesz tworzyć wykresy funkcji przetrwania, zagrożenia i gęstości prawdopodobieństwa dla danych obserwowanych i odpowiednich rozkładów teoretycznych. Te wykresy zapewniają szybką wizualną kontrolę dobroci dopasowania teoretycznego rozkładu. Przykładowy wykres poniżej pokazuje zaobserwowaną funkcję ocalenia i dopasowany rozkład Weibulla. Konkretnie, trzy wiersze na tej wykresie oznaczają rozkłady teoretyczne, które wynikają z trzech różnych procedur szacowania (najmniejszych kwadratów i dwóch metod ważonych najmniejszych kwadratów). Szacunkowy estymator produktu Kaplan-Meier Zamiast klasyfikować obserwowane czasy przeżycia w tabeli żywotności, możemy oszacować funkcję przeżycia bezpośrednio z ciągłego czasu przeżycia lub porażki. Intuicyjnie wyobraź sobie, że tworzymy tabelę życia, tak aby każdy przedział czasu zawierał dokładnie jeden przypadek. Pomnożenie prawdopodobieństwa przeżycia w odstępach czasu (tj. W przypadku każdej obserwacji) uzyskamy za funkcję przetrwania: W tym równaniu S (t) jest oszacowaną czynnością przeżycia, n oznacza całkowitą liczbę przypadków i oznacza mnożenie ( suma geometryczna) we wszystkich przypadkach mniejszym lub równym t (j) jest stałą, która wynosi 1, jeśli j przypadek jest nieocenzurowany (kompletny), a 0, jeśli jest poddany cenzurze. To oszacowanie funkcji przetrwania nazywa się również estymatorem limitu produktu. po raz pierwszy zaproponowali Kaplan i Meier (1958). Przykładowy wykres tej funkcji przedstawiono poniżej. Zaletą metody Kaplana-Meiera Product Limit w metodzie życiowej do analizy danych o przeżyciach i awariach jest to, że uzyskane szacunki nie zależą od zgrupowania danych (w pewnych przedziałach czasowych). W rzeczywistości metoda limitów produktu i metoda tablic trwania są identyczne, jeśli przedziały tabeli życia zawierają co najwyżej jedną obserwację. Porównanie próbek Ogólne wprowadzenie. Można porównać czasy przeżycia lub niepowodzenia w dwóch lub więcej próbkach. W zasadzie, ponieważ czasy przeżycia nie są rozproszone normalnie, powinny być stosowane testy nieparametryczne, które są oparte na kolejności rankingowej czasów przeżycia. Można zastosować szeroki zakres testów nieparametrycznych w celu porównania czasów przeżycia, jednak testy nie mogą obsłużyć ocenzurowanych obserwacji. Dostępne testy. Dostępne są następujące pięć różnych (w większości nieparametrycznych) testów dla ocenzurowanych danych: Gehans uogólniony test Wilcoxona, test Coxa-Mantela, test Coxa F. test log-rank oraz Peto i Petos uogólnili test Wilcoxona. Dostępny jest również test nieparametryczny do porównywania wielu grup. Większość z tych testów towarzyszą odpowiednie z-wartości (wartości standardowego rozkładu normalnego), z wartości można użyć do testowania statystycznego znaczenia różnic pomiędzy grupami. Należy jednak pamiętać, że większość z tych testów przynosi tylko wiarygodne wyniki przy dość dużych próbkach, których małe zachowanie próbki jest mniej zrozumiałe. Wybór testu na dwa próbki. Nie ma powszechnie przyjętych wskazówek co do tego, który test ma być użyty w danej sytuacji. Test Coxsa F ma tendencję do silniejszego niż test uogólnionego Wilcoxona Gehansa, gdy: wielkości próbek są małe (tj. N na grupę poniżej 50). Jeśli próbki mają charakter wykładniczy lub Weibull Jeśli nie ma cenzurowanych obserwacji (patrz Gehan Thomas, 1969). Lee, Desu, and Gehan (1975) compared Gehans test to several alternatives and showed that the Cox-Mantel test and the log-rank test are more powerful (regardless of censoring) when the samples are drawn from a population that follows an exponential or Weibull distribution under those conditions there is little difference between the Cox-Mantel test and the log-rank test. Lee (1980) discusses the power of different tests in greater detail. Multiple Sample Test. There is a multiple-sample test that is an extension (or generalization) of Gehans generalized Wilcoxon test, Peto and Petos generalized Wilcoxon test, and the log-rank test. First, a score is assigned to each survival time using Mantels procedure (Mantel, 1967) next a Chi – square value is computed based on the sums (for each group) of this score. If only two groups are specified, then this test is equivalent to Gehans generalized Wilcoxon test, and the computations will default to that test in this case. Unequal Proportions of Censored Data. When comparing two or more groups it is very important to examine the number of censored observations in each group. Particularly in medical research, censoring can be the result of, for example, the application of different treatments: patients who get better faster or get worse as the result of a treatment may be more likely to drop out of the study, resulting in different numbers of censored observations in each group. Such systematic censoring may greatly bias the results of comparisons. Regression Models General Introduction A common research question in medical, biological, or engineering (failure time) research is to determine whether or not certain continuous (independent) variables are correlated with the survival or failure times. There are two major reasons why this research issue cannot be addressed via straightforward multiple regression techniques (as available in Multiple Regression ): First, the dependent variable of interest (survivalfailure time) is most likely not normally distributed — a serious violation of an assumption for ordinary least squares multiple regression. Survival times usually follow an exponential or Weibull distribution. Second, there is the problem of censoring. that is, some observations will be incomplete. Coxs Proportional Hazard Model The proportional hazard model is the most general of the regression models because it is not based on any assumptions concerning the nature or shape of the underlying survival distribution. The model assumes that the underlying hazard rate (rather than survival time) is a function of the independent variables (covariates) no assumptions are made about the nature or shape of the hazard function. Thus, in a sense, Coxs regression model may be considered to be a nonparametric method. The model may be written as: where h(t. ) denotes the resultant hazard, given the values of the m covariates for the respective case ( z 1 . z 2 . z m ) and the respective survival time ( t ). The term h 0 (t) is called the baseline hazard it is the hazard for the respective individual when all independent variable values are equal to zero. We can linearize this model by dividing both sides of the equation by h 0 (t) and then taking the natural logarithm of both sides: We now have a fairly simple linear model that can be readily estimated. Assumptions. While no assumptions are made about the shape of the underlying hazard function, the model equations shown above do imply two assumptions. First, they specify a multiplicative relationship between the underlying hazard function and the log-linear function of the covariates. This assumption is also called the proportionality assumption . In practical terms, it is assumed that, given two observations with different values for the independent variables, the ratio of the hazard functions for those two observations does not depend on time. The second assumption of course, is that there is a log-linear relationship between the independent variables and the underlying hazard function. Coxs Proportional Hazard Model with Time-Dependent Covariates An assumption of the proportional hazard model is that the hazard function for an individual (i. e. observation in the analysis) depends on the values of the covariates and the value of the baseline hazard. Given two individuals with particular values for the covariates, the ratio of the estimated hazards over time will be constant — hence the name of the method: the proportional hazard model. The validity of this assumption may often be questionable. For example, age is often included in studies of physical health. Suppose you studied survival after surgery. It is likely, that age is a more important predictor of risk immediately after surgery, than some time after the surgery (after initial recovery). In accelerated life testing one sometimes uses a stress covariate (e. g. amount of voltage) that is slowly increased over time until failure occurs (e. g. until the electrical insulation fails see Lawless, 1982, page 393). In this case, the impact of the covariate is clearly dependent on time. The user can specify arithmetic expressions to define covariates as functions of several variables and survival time. Testing the Proportionality Assumption. As indicated by the previous examples, there are many applications where it is likely that the proportionality assumption does not hold. In that case, one can explicitly define covariates as functions of time. For example, the analysis of a data set presented by Pike (1966) consists of survival times for two groups of rats that had been exposed to a carcinogen (see also Lawless, 1982, page 393, for a similar example). Suppose that z is a grouping variable with codes 1 and 0 to denote whether or not the respective rat was exposed. One could then fit the proportional hazard model: Thus, in this model the conditional hazard at time t is a function of (1) the baseline hazard h 0 . (2) the covariate z . and (3) of z times the logarithm of time. Note that the constant 5.4 is used here for scaling purposes only: the mean of the logarithm of the survival times in this data set is equal to 5.4 . In other words, the conditional hazard at each point in time is a function of the covariate and time thus, the effect of the covariate on survival is dependent on time hence the name time-dependent covariate . This model allows one to specifically test the proportionality assumption. If parameter b 2 is statistically significant (e. g. if it is at least twice as large as its standard error), then one can conclude that, indeed, the effect of the covariate z on survival is dependent on time, and, therefore, that the proportionality assumption does not hold. Exponential Regression Basically, this model assumes that the survival time distribution is exponential, and contingent on the values of a set of independent variables ( z i ). The rate parameter of the exponential distribution can then be expressed as: S(z) denotes the survival times, a is a constant, and the b i s are the regression parameters. Goodness-of-fit. The Chi-square goodness-of-fit value is computed as a function of the log-likelihood for the model with all parameter estimates ( L 1 ), and the log-likelihood of the model in which all covariates are forced to 0 (zero L 0 ). If this Chi-square value is significant, we reject the null hypothesis and assume that the independent variables are significantly related to survival times. Standard exponential order statistic. One way to check the exponentiality assumption of this model is to plot the residual survival times against the standard exponential order statistic theta . If the exponentiality assumption is met, then all points in this plot will be arranged roughly in a straight line. Normal and Log-Normal Regression In this model, it is assumed that the survival times (or log survival times) come from a normal distribution the resulting model is basically identical to the ordinary multiple regression model, and may be stated as: where t denotes the survival times. For log-normal regression, t is replaced by its natural logarithm. The normal regression model is particularly useful because many data sets can be transformed to yield approximations of the normal distribution. Thus, in a sense this is the most general fully parametric model (as opposed to Coxs proportional hazard model which is non-parametric), and estimates can be obtained for a variety of different underlying survival distributions. Goodness-of-fit. The Chi-square value is computed as a function of the log-likelihood for the model with all independent variables (L1), and the log-likelihood of the model in which all independent variables are forced to 0 (zero, L0). Stratified Analyses The purpose of a stratified analysis is to test the hypothesis whether identical regression models are appropriate for different groups, that is, whether the relationships between the independent variables and survival are identical in different groups. To perform a stratified analysis, one must first fit the respective regression model separately within each group. The sum of the log-likelihoods from these analyses represents the log-likelihood of the model with different regression coefficients (and intercepts where appropriate) in different groups. The next step is to fit the requested regression model to all data in the usual manner (i. e. ignoring group membership), and compute the log-likelihood for the overall fit. The difference between the log-likelihoods can then be tested for statistical significance (via the Chi-square statistic). Was this topic helpful Feedback Submitted. Text Mining (Big Data, Unstructured Data) Text Mining Introductory Overview The purpose of Text Mining is to process unstructured (textual) information, extract meaningful numeric indices from the text, and, thus, make the information contained in the text accessible to the various data mining (statistical and machine learning) algorithms. Information can be extracted to derive summaries for the words contained in the documents or to compute summaries for the documents based on the words contained in them. Hence, you can analyze words, clusters of words used in documents, etc. or you could analyze documents and determine similarities between them or how they are related to other variables of interest in the data mining project. In the most general terms, text mining will turn text into numbers (meaningful indices), which can then be incorporated in other analyses such as predictive data mining projects, the application of unsupervised learning methods (clustering), etc. These methods are described and discussed in great detail in the comprehensive overview work by Manning and Schtze (2002), and for an in-depth treatment of these and related topics as well as the history of this approach to text mining, we highly recommend that source. Typical Applications for Text Mining Unstructured text is very common, and in fact may represent the majority of information available to a particular research or data mining project. Analyzing open-ended survey responses. In survey research (e. g. marketing), it is not uncommon to include various open-ended questions pertaining to the topic under investigation. The idea is to permit respondents to express their views or opinions without constraining them to particular dimensions or a particular response format. This may yield insights into customers views and opinions that might otherwise not be discovered when relying solely on structured questionnaires designed by experts. For example, you may discover a certain set of words or terms that are commonly used by respondents to describe the pros and cons of a product or service (under investigation), suggesting common misconceptions or confusion regarding the items in the study. Automatic processing of messages, emails, etc. Another common application for text mining is to aid in the automatic classification of texts. For example, it is possible to filter out automatically most undesirable junk email based on certain terms or words that are not likely to appear in legitimate messages, but instead identify undesirable electronic mail. In this manner, such messages can automatically be discarded. Such automatic systems for classifying electronic messages can also be useful in applications where messages need to be routed (automatically) to the most appropriate department or agency e. g. email messages with complaints or petitions to a municipal authority are automatically routed to the appropriate departments at the same time, the emails are screened for inappropriate or obscene messages, which are automatically returned to the sender with a request to remove the offending words or content. Analyzing warranty or insurance claims, diagnostic interviews, etc. In some business domains, the majority of information is collected in open-ended, textual form. For example, warranty claims or initial medical (patient) interviews can be summarized in brief narratives, or when you take your automobile to a service station for repairs, typically, the attendant will write some notes about the problems that you report and what you believe needs to be fixed. Increasingly, those notes are collected electronically, so those types of narratives are readily available for input into text mining algorithms. This information can then be usefully exploited to, for example, identify common clusters of problems and complaints on certain automobiles, etc. Likewise, in the medical field, open-ended descriptions by patients of their own symptoms might yield useful clues for the actual medical diagnosis. Investigating competitors by crawling their web sites. Another type of potentially very useful application is to automatically process the contents of Web pages in a particular domain. For example, you could go to a Web page, and begin crawling the links you find there to process all Web pages that are referenced. In this manner, you could automatically derive a list of terms and documents available at that site, and hence quickly determine the most important terms and features that are described. It is easy to see how these capabilities could efficiently deliver valuable business intelligence about the activities of competitors. Approaches to Text Mining To reiterate, text mining can be summarized as a process of numericizing text. At the simplest level, all words found in the input documents will be indexed and counted in order to compute a table of documents and words, i. e. a matrix of frequencies that enumerates the number of times that each word occurs in each document. This basic process can be further refined to exclude certain common words such as the and a (stop word lists) and to combine different grammatical forms of the same words such as traveling, traveled, travel, etc. (stemming ). However, once a table of (unique) words (terms) by documents has been derived, all standard statistical and data mining techniques can be applied to derive dimensions or clusters of words or documents, or to identify important words or terms that best predict another outcome variable of interest. Using well-tested methods and understanding the results of text mining. Once a data matrix has been computed from the input documents and words found in those documents, various well-known analytic techniques can be used for further processing those data including methods for clustering, factoring, or predictive data mining (see, for example, Manning and Schtze, 2002). Black-box approaches to text mining and extraction of concepts. There are text mining applications which offer black-box methods to extract deep meaning from documents with little human effort (to first read and understand those documents). These text mining applications rely on proprietary algorithms for presumably extracting concepts from text, and may even claim to be able to summarize large numbers of text documents automatically, retaining the core and most important meaning of those documents. While there are numerous algorithmic approaches to extracting meaning from documents, this type of technology is very much still in its infancy, and the aspiration to provide meaningful automated summaries of large numbers of documents may forever remain elusive. We urge skepticism when using such algorithms because 1) if it is not clear to the user how those algorithms work, it cannot possibly be clear how to interpret the results of those algorithms, and 2) the methods used in those programs are not open to scrutiny, for example by the academic community and peer review and, hence, we simply dont know how well they might perform in different domains. As a final thought on this subject, you may consider this concrete example: Try the various automated translation services available via the Web that can translate entire paragraphs of text from one language into another. Then translate some text, even simple text, from your native language to some other language and back, and review the results. Almost every time, the attempt to translate even short sentences to other languages and back while retaining the original meaning of the sentence produces humorous rather than accurate results. This illustrates the difficulty of automatically interpreting the meaning of text. Text mining as document search. There is another type of application that is often described and referred to as text mining – the automatic search of large numbers of documents based on key words or key phrases. This is the domain of, for example, the popular internet search engines that have been developed over the last decade to provide efficient access to Web pages with certain content. While this is obviously an important type of application with many uses in any organization that needs to search very large document repositories based on varying criteria, it is very different from what has been described here. Issues and Considerations for Numericizing Text Large numbers of small documents vs. small numbers of large documents. Examples of scenarios using large numbers of small or moderate sized documents were given earlier (e. g. analyzing warranty or insurance claims, diagnostic interviews, etc.). On the other hand, if your intent is to extract concepts from only a few documents that are very large (e. g. two lengthy books), then statistical analyses are generally less powerful because the number of cases (documents) in this case is very small while the number of variables (extracted words) is very large. Excluding certain characters, short words, numbers, etc. Excluding numbers, certain characters, or sequences of characters, or words that are shorter or longer than a certain number of letters can be done before the indexing of the input documents starts. You may also want to exclude rare words, defined as those that only occur in a small percentage of the processed documents. Include lists, exclude lists (stop-words). Specific list of words to be indexed can be defined this is useful when you want to search explicitly for particular words, and classify the input documents based on the frequencies with which those words occur. Also, stop-words, i. e. terms that are to be excluded from the indexing can be defined. Typically, a default list of English stop words includes the, a, of, since, etc, i. e. words that are used in the respective language very frequently, but communicate very little unique information about the contents of the document. Synonyms and phrases. Synonyms, such as sick or ill, or words that are used in particular phrases where they denote unique meaning can be combined for indexing. For example, Microsoft Windows might be such a phrase, which is a specific reference to the computer operating system, but has nothing to do with the common use of the term Windows as it might, for example, be used in descriptions of home improvement projects. Stemming algorithms. An important pre-processing step before indexing of input documents begins is the stemming of words. The term stemming refers to the reduction of words to their roots so that, for example, different grammatical forms or declinations of verbs are identified and indexed (counted) as the same word. For example, stemming will ensure that both traveling and traveled will be recognized by the text mining program as the same word. Support for different languages. Stemming, synonyms, the letters that are permitted in words, etc. are highly language dependent operations. Therefore, support for different languages is important. Transforming Word Frequencies Once the input documents have been indexed and the initial word frequencies (by document) computed, a number of additional transformations can be performed to summarize and aggregate the information that was extracted. Log-frequencies. First, various transformations of the frequency counts can be performed. The raw word or term frequencies generally reflect on how salient or important a word is in each document. Specifically, words that occur with greater frequency in a document are better descriptors of the contents of that document. However, it is not reasonable to assume that the word counts themselves are proportional to their importance as descriptors of the documents. For example, if a word occurs 1 time in document A, but 3 times in document B, then it is not necessarily reasonable to conclude that this word is 3 times as important a descriptor of document B as compared to document A. Thus, a common transformation of the raw word frequency counts (wf) is to compute: f(wf) 1 log(wf), for wf 0 This transformation will dampen the raw frequencies and how they will affect the results of subsequent computations. Binary frequencies. Likewise, an even simpler transformation can be used that enumerates whether a term is used in a document i. e.: f(wf) 1, for wf 0 The resulting documents-by-words matrix will contain only 1s and 0s to indicate the presence or absence of the respective words. Again, this transformation will dampen the effect of the raw frequency counts on subsequent computations and analyses. Inverse document frequencies. Another issue that you may want to consider more carefully and reflect in the indices used in further analyses are the relative document frequencies (df) of different words. For example, a term such as guess may occur frequently in all documents, while another term such as software may only occur in a few. The reason is that we might make guesses in various contexts, regardless of the specific topic, while software is a more semantically focused term that is only likely to occur in documents that deal with computer software. A common and very useful transformation that reflects both the specificity of words (document frequencies) as well as the overall frequencies of their occurrences (word frequencies) is the so-called inverse document frequency (for the ith word and jth document): In this formula (see also formula 15.5 in Manning and Schtze, 2002), N is the total number of documents, and dfi is the document frequency for the i th word (the number of documents that include this word). Hence, it can be seen that this formula includes both the dampening of the simple word frequencies via the log function (described above), and also includes a weighting factor that evaluates to 0 if the word occurs in all documents (log(NN1)0) . and to the maximum value when a word only occurs in a single document (log(N1)log(N)) . It can easily be seen how this transformation will create indices that both reflect the relative frequencies of occurrences of words, as well as their semantic specificities over the documents included in the analysis. Latent Semantic Indexing via Singular Value Decomposition As described above, the most basic result of the initial indexing of words found in the input documents is a frequency table with simple counts, i. e. the number of times that different words occur in each input document. Usually, we would transform those raw counts to indices that better reflect the (relative) importance of words andor their semantic specificity in the context of the set of input documents (see the discussion of inverse document frequencies, above). A common analytic tool for interpreting the meaning or semantic space described by the words that were extracted, and hence by the documents that were analyzed, is to create a mapping of the word and documents into a common space, computed from the word frequencies or transformed word frequencies (e. g. inverse document frequencies). In general, here is how it works: Suppose you indexed a collection of customer reviews of their new automobiles (e. g. for different makes and models). You may find that every time a review includes the word gas-mileage, it also includes the term economy. Further, when reports include the word reliability they also include the term defects (e. g. make reference to no defects). However, there is no consistent pattern regarding the use of the terms economy and reliability, i. e. some documents include either one or both. In other words, these four words gas-mileage and economy, and reliability and defects, describe two independent dimensions – the first having to do with the overall operating cost of the vehicle, the other with the quality and workmanship. The idea of latent semantic indexing is to identify such underlying dimensions (of meaning), into which the words and documents can be mapped. As a result, we may identify the underlying (latent) themes described or discussed in the input documents, and also identify the documents that mostly deal with economy, reliability, or both. Hence, we want to map the extracted words or terms and input documents into a common latent semantic space. Singular value decomposition. The use of singular value decomposition in order to extract a common space for the variables and cases (observations) is used in various statistical techniques, most notably in Correspondence Analysis . The technique is also closely related to Principal Components Analysis and Factor Analysis . In general, the purpose of this technique is to reduce the overall dimensionality of the input matrix (number of input documents by number of extracted words) to a lower-dimensional space, where each consecutive dimension represents the largest degree of variability (between words and documents) possible. Ideally, you might identify the two or three most salient dimensions, accounting for most of the variability (differences) between the words and documents and, hence, identify the latent semantic space that organizes the words and documents in the analysis. In some way, once such dimensions can be identified, you have extracted the underlying meaning of what is contained (discussed, described) in the documents. Incorporating Text Mining Results in Data Mining Projects After significant (e. g. frequent) words have been extracted from a set of input documents, andor after singular value decomposition has been applied to extract salient semantic dimensions, typically the next and most important step is to use the extracted information in a data mining project. Graphics (visual data mining methods). Depending on the purpose of the analyses, in some instances the extraction of semantic dimensions alone can be a useful outcome if it clarifies the underlying structure of what is contained in the input documents. For example, a study of new car owners comments about their vehicles may uncover the salient dimensions in the minds of those drivers when they think about or consider their automobile (or how they feel about it). For marketing research purposes, that in itself can be a useful and significant result. You can use the graphics (e. g. 2D scatterplots or 3D scatterplots ) to help you visualize and identify the semantic space extracted from the input documents. Clustering and factoring. You can use cluster analysis methods to identify groups of documents (e. g. vehicle owners who described their new cars), to identify groups of similar input texts. This type of analysis also could be extremely useful in the context of market research studies, for example of new car owners. You can also use Factor Analysis and Principal Components and Classification Analysis (to factor analyze words or documents). Predictive data mining. Another possibility is to use the raw or transformed word counts as predictor variables in predictive data mining projects. Was this topic helpful Thank you. We appreciate your feedback Time Series Analysis How To Identify Patterns in Time Series Data: Time Series Analysis In the following topics, we will first review techniques used to identify patterns in time series data (such as smoothing and curve fitting techniques and autocorrelations), then we will introduce a general class of models that can be used to represent time series data and generate predictions (autoregressive and moving average models). Finally, we will review some simple but commonly used modeling and forecasting techniques based on linear regression. For more information see the topics below. General Introduction In the following topics, we will review techniques that are useful for analyzing time series data, that is, sequences of measurements that follow non-random orders. Unlike the analyses of random samples of observations that are discussed in the context of most other statistics, the analysis of time series is based on the assumption that successive values in the data file represent consecutive measurements taken at equally spaced time intervals. Detailed discussions of the methods described in this section can be found in Anderson (1976), Box and Jenkins (1976), Kendall (1984), Kendall and Ord (1990), Montgomery, Johnson, and Gardiner (1990), Pankratz (1983), Shumway (1988), Vandaele (1983), Walker (1991), and Wei (1989). Two Main Goals There are two main goals of time series analysis: (a) identifying the nature of the phenomenon represented by the sequence of observations, and (b) forecasting (predicting future values of the time series variable). Both of these goals require that the pattern of observed time series data is identified and more or less formally described. Once the pattern is established, we can interpret and integrate it with other data (i. e. use it in our theory of the investigated phenomenon, e. g. seasonal commodity prices). Regardless of the depth of our understanding and the validity of our interpretation (theory) of the phenomenon, we can extrapolate the identified pattern to predict future events. Identifying Patterns in Time Series Data For more information on simple autocorrelations (introduced in this section) and other auto correlations, see Anderson (1976), Box and Jenkins (1976), Kendall (1984), Pankratz (1983), and Vandaele (1983). See also: Systematic Pattern and Random Noise As in most other analyses, in time series analysis it is assumed that the data consist of a systematic pattern (usually a set of identifiable components) and random noise (error) which usually makes the pattern difficult to identify. Most time series analysis techniques involve some form of filtering out noise in order to make the pattern more salient. Two General Aspects of Time Series Patterns Most time series patterns can be described in terms of two basic classes of components: trend and seasonality. The former represents a general systematic linear or (most often) nonlinear component that changes over time and does not repeat or at least does not repeat within the time range captured by our data (e. g. a plateau followed by a period of exponential growth). The latter may have a formally similar nature (e. g. a plateau followed by a period of exponential growth), however, it repeats itself in systematic intervals over time. Those two general classes of time series components may coexist in real-life data. For example, sales of a company can rapidly grow over years but they still follow consistent seasonal patterns (e. g. as much as 25 of yearly sales each year are made in December, whereas only 4 in August). This general pattern is well illustrated in a classic Series G data set (Box and Jenkins, 1976, p. 531) representing monthly international airline passenger totals (measured in thousands) in twelve consecutive years from 1949 to 1960 (see example data file G. sta and graph above). If you plot the successive observations (months) of airline passenger totals, a clear, almost linear trend emerges, indicating that the airline industry enjoyed a steady growth over the years (approximately 4 times more passengers traveled in 1960 than in 1949). At the same time, the monthly figures will follow an almost identical pattern each year (e. g. more people travel during holidays than during any other time of the year). This example data file also illustrates a very common general type of pattern in time series data, where the amplitude of the seasonal changes increases with the overall trend (i. e. the variance is correlated with the mean over the segments of the series). This pattern which is called multiplicative seasonality indicates that the relative amplitude of seasonal changes is constant over time, thus it is related to the trend. Trend Analysis There are no proven automatic techniques to identify trend components in the time series data however, as long as the trend is monotonous (consistently increasing or decreasing) that part of data analysis is typically not very difficult. If the time series data contain considerable error, then the first step in the process of trend identification is smoothing. Smoothing. Smoothing always involves some form of local averaging of data such that the nonsystematic components of individual observations cancel each other out. The most common technique is moving average smoothing which replaces each element of the series by either the simple or weighted average of n surrounding elements, where n is the width of the smoothing window (see Box Jenkins, 1976 Velleman Hoaglin, 1981). Medians can be used instead of means. The main advantage of median as compared to moving average smoothing is that its results are less biased by outliers (within the smoothing window). Thus, if there are outliers in the data (e. g. due to measurement errors), median smoothing typically produces smoother or at least more reliable curves than moving average based on the same window width. The main disadvantage of median smoothing is that in the absence of clear outliers it may produce more jagged curves than moving average and it does not allow for weighting. In the relatively less common cases (in time series data), when the measurement error is very large, the distance weighted least squares smoothing or negative exponentially weighted smoothing techniques can be used. All those methods will filter out the noise and convert the data into a smooth curve that is relatively unbiased by outliers (see the respective sections on each of those methods for more details). Series with relatively few and systematically distributed points can be smoothed with bicubic splines . Fitting a function. Many monotonous time series data can be adequately approximated by a linear function if there is a clear monotonous nonlinear component, the data first need to be transformed to remove the nonlinearity. Usually a logarithmic, exponential, or (less often) polynomial function can be used. Analysis of Seasonality Seasonal dependency (seasonality) is another general component of the time series pattern. The concept was illustrated in the example of the airline passengers data above. It is formally defined as correlational dependency of order k between each i th element of the series and the ( i-k )th element (Kendall, 1976) and measured by autocorrelation (i. e. a correlation between the two terms) k is usually called the lag . If the measurement error is not too large, seasonality can be visually identified in the series as a pattern that repeats every k elements. Autocorrelation correlogram. Seasonal patterns of time series can be examined via correlograms. The correlogram (autocorrelogram) displays graphically and numerically the autocorrelation function ( ACF ), that is, serial correlation coefficients (and their standard errors) for consecutive lags in a specified range of lags (e. g. 1 through 30). Ranges of two standard errors for each lag are usually marked in correlograms but typically the size of auto correlation is of more interest than its reliability (see Elementary Concepts ) because we are usually interested only in very strong (and thus highly significant) autocorrelations. Examining correlograms. While examining correlograms, you should keep in mind that autocorrelations for consecutive lags are formally dependent. Consider the following example. If the first element is closely related to the second, and the second to the third, then the first element must also be somewhat related to the third one, etc. This implies that the pattern of serial dependencies can change considerably after removing the first order auto correlation (i. e. after differencing the series with a lag of 1). Partial autocorrelations. Another useful method to examine serial dependencies is to examine the partial autocorrelation function ( PACF ) – an extension of autocorrelation, where the dependence on the intermediate elements (those within the lag) is removed. In other words the partial autocorrelation is similar to autocorrelation, except that when calculating it, the (auto) correlations with all the elements within the lag are partialled out (Box Jenkins, 1976 see also McDowall, McCleary, Meidinger, Hay, 1980). If a lag of 1 is specified (i. e. there are no intermediate elements within the lag), then the partial autocorrelation is equivalent to auto correlation. In a sense, the partial autocorrelation provides a cleaner picture of serial dependencies for individual lags (not confounded by other serial dependencies). Removing serial dependency. Serial dependency for a particular lag of k can be removed by differencing the series, that is converting each i th element of the series into its difference from the ( i-k )th element. There are two major reasons for such transformations. First, we can identify the hidden nature of seasonal dependencies in the series. Remember that, as mentioned in the previous paragraph, autocorrelations for consecutive lags are interdependent. Therefore, removing some of the autocorrelations will change other auto correlations, that is, it may eliminate them or it may make some other seasonalities more apparent. The other reason for removing seasonal dependencies is to make the series stationary which is necessary for ARIMA and other techniques. For more information on Time Series methods, see also: General Introduction The modeling and forecasting procedures discussed in Identifying Patterns in Time Series Data involved knowledge about the mathematical model of the process. However, in real-life research and practice, patterns of the data are unclear, individual observations involve considerable error, and we still need not only to uncover the hidden patterns in the data but also generate forecasts. The ARIMA methodology developed by Box and Jenkins (1976) allows us to do just that it has gained enormous popularity in many areas and research practice confirms its power and flexibility (Hoff, 1983 Pankratz, 1983 Vandaele, 1983). However, because of its power and flexibility, ARIMA is a complex technique it is not easy to use, it requires a great deal of experience, and although it often produces satisfactory results, those results depend on the researchers level of expertise (Bails Peppers, 1982). The following sections will introduce the basic ideas of this methodology. For those interested in a brief, applications-oriented (non – mathematical), introduction to ARIMA methods, we recommend McDowall, McCleary, Meidinger, and Hay (1980). Two Common Processes Autoregressive process. Most time series consist of elements that are serially dependent in the sense that you can estimate a coefficient or a set of coefficients that describe consecutive elements of the series from specific, time-lagged (previous) elements. This can be summarized in the equation: x t 1 x (t-1) 2 x (t-2) 3 x (t-3) . is a constant (intercept), and 1 . 2. 3 are the autoregressive model parameters. Put into words, each observation is made up of a random error component (random shock, ) and a linear combination of prior observations. Stationarity requirement. Note that an autoregressive process will only be stable if the parameters are within a certain range for example, if there is only one autoregressive parameter then is must fall within the interval of -1 x t s would move towards infinity, that is, the series would not be stationary. If there is more than one autoregressive parameter, similar (general) restrictions on the parameter values can be defined (e. g. see Box Jenkins, 1976 Montgomery, 1990). Moving average process. Independent from the autoregressive process, each element in the series can also be affected by the past error (or random shock) that cannot be accounted for by the autoregressive component, that is: Where: is a constant, and 1 . 2. 3 are the moving average model parameters. Put into words, each observation is made up of a random error component (random shock, ) and a linear combination of prior random shocks. Invertibility requirement. Without going into too much detail, there is a duality between the moving average process and the autoregressive process (e. g. see Box Jenkins, 1976 Montgomery, Johnson, Gardiner, 1990), that is, the moving average equation above can be rewritten ( inverted ) into an autoregressive form (of infinite order). However, analogous to the stationarity condition described above, this can only be done if the moving average parameters follow certain conditions, that is, if the model is invertible . Otherwise, the series will not be stationary. ARIMA Methodology Autoregressive moving average model. The general model introduced by Box and Jenkins (1976) includes autoregressive as well as moving average parameters, and explicitly includes differencing in the formulation of the model. Specifically, the three types of parameters in the model are: the autoregressive parameters ( p ), the number of differencing passes ( d ), and moving average parameters ( q ). In the notation introduced by Box and Jenkins, models are summarized as ARIMA ( p, d, q ) so, for example, a model described as (0, 1, 2) means that it contains 0 (zero) autoregressive ( p ) parameters and 2 moving average ( q ) parameters which were computed for the series after it was differenced once. Identification. As mentioned earlier, the input series for ARIMA needs to be stationary. that is, it should have a constant mean, variance, and autocorrelation through time. Therefore, usually the series first needs to be differenced until it is stationary (this also often requires log transforming the data to stabilize the variance). The number of times the series needs to be differenced to achieve stationarity is reflected in the d parameter (see the previous paragraph). In order to determine the necessary level of differencing, you should examine the plot of the data and autocorrelogram. Significant changes in level (strong upward or downward changes) usually require first order non seasonal (lag1) differencing strong changes of slope usually require second order non seasonal differencing. Seasonal patterns require respective seasonal differencing (see below). If the estimated autocorrelation coefficients decline slowly at longer lags, first order differencing is usually needed. However, you should keep in mind that some time series may require little or no differencing, and that over differenced series produce less stable coefficient estimates. At this stage (which is usually called Identification phase, see below) we also need to decide how many autoregressive ( p ) and moving average ( q ) parameters are necessary to yield an effective but still parsimonious model of the process ( parsimonious means that it has the fewest parameters and greatest number of degrees of freedom among all models that fit the data). In practice, the numbers of the p or q parameters very rarely need to be greater than 2 (see below for more specific recommendations). Estimation and Forecasting. At the next step ( Estimation ), the parameters are estimated (using function minimization procedures, see below for more information on minimization procedures see also Nonlinear Estimation ), so that the sum of squared residuals is minimized. The estimates of the parameters are used in the last stage ( Forecasting ) to calculate new values of the series (beyond those included in the input data set) and confidence intervals for those predicted values. The estimation process is performed on transformed (differenced) data before the forecasts are generated, the series needs to be integrated (integration is the inverse of differencing) so that the forecasts are expressed in values compatible with the input data. This automatic integration feature is represented by the letter I in the name of the methodology (ARIMA Auto-Regressive Integrated Moving Average). The constant in ARIMA models. In addition to the standard autoregressive and moving average parameters, ARIMA models may also include a constant, as described above. The interpretation of a (statistically significant) constant depends on the model that is fit. Specifically, (1) if there are no autoregressive parameters in the model, then the expected value of the constant is , the mean of the series (2) if there are autoregressive parameters in the series, then the constant represents the intercept. If the series is differenced, then the constant represents the mean or intercept of the differenced series For example, if the series is differenced once, and there are no autoregressive parameters in the model, then the constant represents the mean of the differenced series, and therefore the linear trend slope of the un-differenced series. Identification Phase Number of parameters to be estimated. Before the estimation can begin, we need to decide on (identify) the specific number and type of ARIMA parameters to be estimated. The major tools used in the identification phase are plots of the series, correlograms of auto correlation (ACF), and partial autocorrelation (PACF). The decision is not straightforward and in less typical cases requires not only experience but also a good deal of experimentation with alternative models (as well as the technical parameters of ARIMA). However, a majority of empirical time series patterns can be sufficiently approximated using one of the 5 basic models that can be identified based on the shape of the autocorrelogram (ACF) and partial auto correlogram (PACF). The following brief summary is based on practical recommendations of Pankratz (1983) for additional practical advice, see also Hoff (1983), McCleary and Hay (1980), McDowall, McCleary, Meidinger, and Hay (1980), and Vandaele (1983). Also, note that since the number of parameters (to be estimated) of each kind is almost never greater than 2, it is often practical to try alternative models on the same data. One autoregressive (p) parameter . ACF – exponential decay PACF – spike at lag 1, no correlation for other lags. Two autoregressive (p) parameters . ACF – a sine-wave shape pattern or a set of exponential decays PACF – spikes at lags 1 and 2, no correlation for other lags. One moving average (q) parameter . ACF – spike at lag 1, no correlation for other lags PACF – damps out exponentially. Two moving average (q) parameters . ACF – spikes at lags 1 and 2, no correlation for other lags PACF – a sine-wave shape pattern or a set of exponential decays. One autoregressive (p) and one moving average (q) parameter . ACF – exponential decay starting at lag 1 PACF – exponential decay starting at lag 1. Seasonal models. Multiplicative seasonal ARIMA is a generalization and extension of the method introduced in the previous paragraphs to series in which a pattern repeats seasonally over time. In addition to the non-seasonal parameters, seasonal parameters for a specified lag (established in the identification phase) need to be estimated. Analogous to the simple ARIMA parameters, these are: seasonal autoregressive ( ps ), seasonal differencing ( ds ), and seasonal moving average parameters ( qs ). For example, the model ( 0,1,2 )( 0,1,1 ) describes a model that includes no autoregressive parameters, 2 regular moving average parameters and 1 seasonal moving average parameter, and these parameters were computed for the series after it was differenced once with lag 1, and once seasonally differenced. The seasonal lag used for the seasonal parameters is usually determined during the identification phase and must be explicitly specified. The general recommendations concerning the selection of parameters to be estimated (based on ACF and PACF) also apply to seasonal models. The main difference is that in seasonal series, ACF and PACF will show sizable coefficients at multiples of the seasonal lag (in addition to their overall patterns reflecting the non seasonal components of the series). Parameter Estimation There are several different methods for estimating the parameters. All of them should produce very similar estimates, but may be more or less efficient for any given model. In general, during the parameter estimation phase a function minimization algorithm is used (the so-called quasi-Newton method refer to the description of the Nonlinear Estimation method) to maximize the likelihood (probability) of the observed series, given the parameter values. In practice, this requires the calculation of the (conditional) sums of squares (SS) of the residuals, given the respective parameters. Different methods have been proposed to compute the SS for the residuals: (1) the approximate maximum likelihood method according to McLeod and Sales (1983), (2) the approximate maximum likelihood method with backcasting, and (3) the exact maximum likelihood method according to Melard (1984). Comparison of methods. In general, all methods should yield very similar parameter estimates. Also, all methods are about equally efficient in most real-world time series applications. However, method 1 above, (approximate maximum likelihood, no backcasts) is the fastest, and should be used in particular for very long time series (e. g. with more than 30,000 observations). Melards exact maximum likelihood method (number 3 above) may also become inefficient when used to estimate parameters for seasonal models with long seasonal lags (e. g. with yearly lags of 365 days). On the other hand, you should always use the approximate maximum likelihood method first in order to establish initial parameter estimates that are very close to the actual final values thus, usually only a few iterations with the exact maximum likelihood method ( 3 . above) are necessary to finalize the parameter estimates. Parameter standard errors. For all parameter estimates, you will compute so-called asymptotic standard errors . These are computed from the matrix of second-order partial derivatives that is approximated via finite differencing (see also the respective discussion in Nonlinear Estimation ). Penalty value. As mentioned above, the estimation procedure requires that the (conditional) sums of squares of the ARIMA residuals be minimized. If the model is inappropriate, it may happen during the iterative estimation process that the parameter estimates become very large, and, in fact, invalid. In that case, it will assign a very large value (a so-called penalty value ) to the SS. This usually entices the iteration process to move the parameters away from invalid ranges. However, in some cases even this strategy fails, and you may see on the screen (during the Estimation procedure ) very large values for the SS in consecutive iterations. In that case, carefully evaluate the appropriateness of your model. If your model contains many parameters, and perhaps an intervention component (see below), you may try again with different parameter start values. Evaluation of the Model Parameter estimates. You will report approximate t values, computed from the parameter standard errors (see above). If not significant, the respective parameter can in most cases be dropped from the model without affecting substantially the overall fit of the model. Other quality criteria. Another straightforward and common measure of the reliability of the model is the accuracy of its forecasts generated based on partial data so that the forecasts can be compared with known (original) observations. However, a good model should not only provide sufficiently accurate forecasts, it should also be parsimonious and produce statistically independent residuals that contain only noise and no systematic components (e. g. the correlogram of residuals should not reveal any serial dependencies). A good test of the model is (a) to plot the residuals and inspect them for any systematic trends, and (b) to examine the autocorrelogram of residuals (there should be no serial dependency between residuals). Analysis of residuals. The major concern here is that the residuals are systematically distributed across the series (e. g. they could be negative in the first part of the series and approach zero in the second part) or that they contain some serial dependency which may suggest that the ARIMA model is inadequate. The analysis of ARIMA residuals constitutes an important test of the model. The estimation procedure assumes that the residual are not (auto-) correlated and that they are normally distributed. Limitations. The ARIMA method is appropriate only for a time series that is stationary (i. e. its mean, variance, and autocorrelation should be approximately constant through time) and it is recommended that there are at least 50 observations in the input data. It is also assumed that the values of the estimated parameters are constant throughout the series. Interrupted Time Series ARIMA A common research questions in time series analysis is whether an outside event affected subsequent observations. For example, did the implementation of a new economic policy improve economic performance did a new anti-crime law affect subsequent crime rates and so on. In general, we would like to evaluate the impact of one or more discrete events on the values in the time series. This type of interrupted time series analysis is described in detail in McDowall, McCleary, Meidinger, Hay (1980). McDowall, et. al. distinguish between three major types of impacts that are possible: (1) permanent abrupt, (2) permanent gradual, and (3) abrupt temporary. See also: Exponential Smoothing General Introduction Exponential smoothing has become very popular as a forecasting method for a wide variety of time series data. Historically, the method was independently developed by Brown and Holt. Brown worked for the US Navy during World War II, where his assignment was to design a tracking system for fire-control information to compute the location of submarines. Later, he applied this technique to the forecasting of demand for spare parts (an inventory control problem). He described those ideas in his 1959 book on inventory control. Holts research was sponsored by the Office of Naval Research independently, he developed exponential smoothing models for constant processes, processes with linear trends, and for seasonal data. Gardner (1985) proposed a unified classification of exponential smoothing methods. Excellent introductions can also be found in Makridakis, Wheelwright, and McGee (1983), Makridakis and Wheelwright (1989), Montgomery, Johnson, Gardiner (1990). Simple Exponential Smoothing A simple and pragmatic model for a time series would be to consider each observation as consisting of a constant ( b ) and an error component (epsilon), that is: X t b t . The constant b is relatively stable in each segment of the series, but may change slowly over time. If appropriate, then one way to isolate the true value of b . and thus the systematic or predictable part of the series, is to compute a kind of moving average, where the current and immediately preceding (younger) observations are assigned greater weight than the respective older observations. Simple exponential smoothing accomplishes exactly such weighting, where exponentially smaller weights are assigned to older observations. The specific formula for simple exponential smoothing is: When applied recursively to each successive observation in the series, each new smoothed value (forecast) is computed as the weighted average of the current observation and the previous smoothed observation the previous smoothed observation was computed in turn from the previous observed value and the smoothed value before the previous observation, and so on. Thus, in effect, each smoothed value is the weighted average of the previous observations, where the weights decrease exponentially depending on the value of parameter (alpha). If is equal to 1 (one) then the previous observations are ignored entirely if is equal to 0 (zero), then the current observation is ignored entirely, and the smoothed value consists entirely of the previous smoothed value (which in turn is computed from the smoothed observation before it, and so on thus all smoothed values will be equal to the initial smoothed value S 0 ). Values of in-between will produce intermediate results. Even though significant work has been done to study the theoretical properties of (simple and complex) exponential smoothing (e. g. see Gardner, 1985 Muth, 1960 see also McKenzie, 1984, 1985), the method has gained popularity mostly because of its usefulness as a forecasting tool. For example, empirical research by Makridakis et al . (1982, Makridakis, 1983), has shown simple exponential smoothing to be the best choice for one-period-ahead forecasting, from among 24 other time series methods and using a variety of accuracy measures (see also Gross and Craig, 1974, for additional empirical evidence). Thus, regardless of the theoretical model for the process underlying the observed time series, simple exponential smoothing will often produce quite accurate forecasts. Choosing the Best Value for Parameter (alpha) Gardner (1985) discusses various theoretical and empirical arguments for selecting an appropriate smoothing parameter. Obviously, looking at the formula presented above, should fall into the interval between 0 (zero) and 1 (although, see Brenner et al. . 1968, for an ARIMA perspective, implying 0 smaller than .30 is usually recommended. However, in the study by Makridakis et al . (1982), values above .30 frequently yielded the best forecasts. After reviewing the literature on this topic, Gardner (1985) concludes that it is best to estimate an optimum from the data (see below), rather than to guess and set an artificially low value. Estimating the best value from the data. In practice, the smoothing parameter is often chosen by a grid search of the parameter space that is, different solutions for are tried starting, for example, with 0.1 to 0.9, with increments of 0.1. Then is chosen so as to produce the smallest sums of squares (or mean squares) for the residuals (i. e. observed values minus one-step-ahead forecasts this mean squared error is also referred to as ex post mean squared error, ex post MSE for short). Indices of Lack of Fit (Error) The most straightforward way of evaluating the accuracy of the forecasts based on a particular value is to simply plot the observed values and the one-step-ahead forecasts. This plot can also include the residuals (scaled against the right Y – axis), so that regions of better or worst fit can also easily be identified. This visual check of the accuracy of forecasts is often the most powerful method for determining whether or not the current exponential smoothing model fits the data. In addition, besides the ex post MSE criterion (see previous paragraph), there are other statistical measures of error that can be used to determine the optimum parameter (see Makridakis, Wheelwright, and McGee, 1983): Mean error: The mean error (ME) value is simply computed as the average error value (average of observed minus one-step-ahead forecast). Obviously, a drawback of this measure is that positive and negative error values can cancel each other out, so this measure is not a very good indicator of overall fit. Mean absolute error: The mean absolute error (MAE) value is computed as the average absolute error value. If this value is 0 (zero), the fit (forecast) is perfect. As compared to the mean squared error value, this measure of fit will de-emphasize outliers, that is, unique or rare large error values will affect the MAE less than the MSE value. Sum of squared error (SSE), Mean squared error. These values are computed as the sum (or average) of the squared error values. This is the most commonly used lack-of-fit indicator in statistical fitting procedures. Percentage error (PE). All the above measures rely on the actual error value. It may seem reasonable to rather express the lack of fit in terms of the relative deviation of the one-step-ahead forecasts from the observed values, that is, relative to the magnitude of the observed values. For example, when trying to predict monthly sales that may fluctuate widely (e. g. seasonally) from month to month, we may be satisfied if our prediction hits the target with about 10 accuracy. In other words, the absolute errors may be not so much of interest as are the relative errors in the forecasts. To assess the relative error, various indices have been proposed (see Makridakis, Wheelwright, and McGee, 1983). The first one, the percentage error value, is computed as: where X t is the observed value at time t . and F t is the forecasts (smoothed values). Mean percentage error (MPE). This value is computed as the average of the PE values. Mean absolute percentage error (MAPE). As is the case with the mean error value (ME, see above), a mean percentage error near 0 (zero) can be produced by large positive and negative percentage errors that cancel each other out. Thus, a better measure of relative overall fit is the mean absolute percentage error. Also, this measure is usually more meaningful than the mean squared error. For example, knowing that the average forecast is off by 5 is a useful result in and of itself, whereas a mean squared error of 30.8 is not immediately interpretable. Automatic search for best parameter. A quasi-Newton function minimization procedure (the same as in ARIMA is used to minimize either the mean squared error, mean absolute error, or mean absolute percentage error. In most cases, this procedure is more efficient than the grid search (particularly when more than one parameter must be determined), and the optimum parameter can quickly be identified. The first smoothed value S 0 . A final issue that we have neglected up to this point is the problem of the initial value, or how to start the smoothing process. If you look back at the formula above, it is evident that you need an S 0 value in order to compute the smoothed value (forecast) for the first observation in the series. Depending on the choice of the parameter (i. e. when is close to zero), the initial value for the smoothing process can affect the quality of the forecasts for many observations. As with most other aspects of exponential smoothing it is recommended to choose the initial value that produces the best forecas ts. On the other hand, in practice, when there are many leading observations prior to a crucial actual forecast, the initial value will not affect that forecast by much, since its effect will have long faded from the smoothed series (due to the exponentially decreasing weights, the older an observation the less it will influence the forecast). Seasonal and Non-Seasonal Models With or Without Trend The discussion above in the context of simple exponential smoothing introduced the basic procedure for identifying a smoothing parameter, and for evaluating the goodness-of-fit of a model. In addition to simple exponential smoothing, more complex models have been developed to accommodate time series with seasonal and trend components. The general idea here is that forecasts are not only computed from consecutive previous observations (as in simple exponential smoothing), but an independent (smoothed) trend and seasonal component can be added. Gardner (1985) discusses the different models in terms of seasonality (none, additive, or multiplicative) and trend (none, linear, exponential, or damped). Additive and multiplicative seasonality. Many time series data follow recurring seasonal patterns. For example, annual sales of toys will probably peak in the months of November and December, and perhaps during the summer (with a much smaller peak) when children are on their summer break. This pattern will likely repeat every year, however, the relative amount of increase in sales during December may slowly change from year to year. Thus, it may be useful to smooth the seasonal component independently with an extra parameter, usually denoted as ( delta ). Seasonal components can be additive in nature or multiplicative. For example, during the month of December the sales for a particular toy may increase by 1 million dollars every year. Thus, we could add to our forecasts for every December the amount of 1 million dollars (over the respective annual average) to account for this seasonal fluctuation. In this case, the seasonality is additive . Alternatively, during the month of December the sales for a particular toy may increase by 40, that is, increase by a factor of 1.4. Thus, when the sales for the toy are generally weak, than the absolute (dollar) increase in sales during December will be relatively weak (but the percentage will be constant) if the sales of the toy are strong, than the absolute (dollar) increase in sales will be proportionately greater. Again, in this case the sales increase by a certain factor . and the seasonal component is thus multiplicative in nature (i. e. the multiplicative seasonal component in this case would be 1.4). In plots of the series, the distinguishing characteristic between these two types of seasonal components is that in the additive case, the series shows steady seasonal fluctuations, regardless of the overall level of the series in the multiplicative case, the size of the seasonal fluctuations vary, depending on the overall level of the series. The seasonal smoothing parameter . In general the one-step-ahead forecasts are computed as (for no trend models, for linear and exponential trend models a trend component is added to the model see below): In this formula, S t stands for the (simple) exponentially smoothed value of the series at time t . and I t-p stands for the smoothed seasonal factor at time t minus p (the length of the season). Thus, compared to simple exponential smoothing, the forecast is enhanced by adding or multiplying the simple smoothed value by the predicted seasonal component. This seasonal component is derived analogous to the S t value from simple exponential smoothing as: Put into words, the predicted seasonal component at time t is computed as the respective seasonal component in the last seasonal cycle plus a portion of the error ( e t the observed minus the forecast value at time t ). Considering the formulas above, it is clear that parameter can assume values between 0 and 1. If it is zero, then the seasonal component for a particular point in time is predicted to be identical to the predicted seasonal component for the respective time during the previous seasonal cycle, which in turn is predicted to be identical to that from the previous cycle, and so on. Thus, if is zero, a constant unchanging seasonal component is used to generate the one-step-ahead forecasts. If the parameter is equal to 1, then the seasonal component is modified maximally at every step by the respective forecast error (times (1- ). which we will ignore for the purpose of this brief introduction). In most cases, when seasonality is present in the time series, the optimum parameter will fall somewhere between 0 (zero) and 1(one). Linear, exponential, and damped trend. To remain with the toy example above, the sales for a toy can show a linear upward trend (e. g. each year, sales increase by 1 million dollars), exponential growth (e. g. each year, sales increase by a factor of 1.3), or a damped trend (during the first year sales increase by 1 million dollars during the second year the increase is only 80 over the previous year, i. e. 800,000 during the next year it is again 80 less than the previous year, i. e. 800,000 .8 640,000 etc.). Each type of trend leaves a clear signature that can usually be identified in the series shown below in the brief discussion of the different models are icons that illustrate the general patterns. In general, the trend factor may change slowly over time, and, again, it may make sense to smooth the trend component with a separate parameter (denoted gamma for linear and exponential trend models, and phi for damped trend models). The trend smoothing parameters (linear and exponential trend) and (damped trend). Analogous to the seasonal component, when a trend component is included in the exponential smoothing process, an independent trend component is computed for each time, and modified as a function of the forecast error and the respective parameter. If the parameter is 0 (zero), than the trend component is constant across all values of the time series (and for all forecasts). If the parameter is 1, then the trend component is modified maximally from observation to observation by the respective forecast error. Parameter values that fall in-between represent mixtures of those two extremes. Parameter is a trend modification parameter, and affects how strongly changes in the trend will affect estimates of the trend for subsequent forecasts, that is, how quickly the trend will be damped or increased. Classical Seasonal Decomposition (Census Method 1) General Introduction Suppose you recorded the monthly passenger load on international flights for a period of 12 years ( see Box Jenkins, 1976). If you plot those data, it is apparent that (1) there appears to be a linear upwards trend in the passenger loads over the years, and (2) there is a recurring pattern or seasonality within each year (i. e. most travel occurs during the summer months, and a minor peak occurs during the December holidays). The purpose of the seasonal decomposition method is to isolate those components, that is, to de-compose the series into the trend effect, seasonal effects, and remaining variability. The classic technique designed to accomplish this decomposition is known as the Census I method. This technique is described and discussed in detail in Makridakis, Wheelwright, and McGee (1983), and Makridakis and Wheelwright (1989). General model. The general idea of seasonal decomposition is straightforward. In general, a time series like the one described above can be thought of as consisting of four different components: (1) A seasonal component (denoted as S t . where t stands for the particular point in time) (2) a trend component ( T t ), (3) a cyclical component ( C t ), and (4) a random, error, or irregular component ( I t ). The difference between a cyclical and a seasonal component is that the latter occurs at regular (seasonal) intervals, while cyclical factors have usually a longer duration that varies from cycle to cycle. In the Census I method, the trend and cyclical components are customarily combined into a trend-cycle component ( TC t ). The specific functional relationship between these components can assume different forms. However, two straightforward possibilities are that they combine in an additive or a multiplicative fashion: Here X t stands for the observed value of the time series at time t . Given some a priori knowledge about the cyclical factors affecting the series (e. g. business cycles), the estimates for the different components can be used to compute forecasts for future observations. (However, the Exponential smoothing method, which can also incorporate seasonality and trend components, is the preferred technique for forecasting purposes.) Additive and multiplicative seasonality . Lets consider the difference between an additive and multiplicative seasonal component in an example: The annual sales of toys will probably peak in the months of November and December, and perhaps during the summer (with a much smaller peak) when children are on their summer break. This seasonal pattern will likely repeat every year. Seasonal components can be additive or multiplicative in nature. For example, during the month of December the sales for a particular toy may increase by 3 million dollars every year. Thus, we could add to our forecasts for every December the amount of 3 million to account for this seasonal fluctuation. In this case, the seasonality is additive . Alternatively, during the month of December the sales for a particular toy may increase by 40, that is, increase by a factor of 1.4. Thus, when the sales for the toy are generally weak, then the absolute (dollar) increase in sales during December will be relatively weak (but the percentage will be constant) if the sales of the toy are strong, then the absolute (dollar) increase in sales will be proportionately greater. Again, in this case the sales increase by a certain factor . and the seasonal component is thus multiplicative in nature (i. e. the multiplicative seasonal component in this case would be 1.4). In plots of series, the distinguishing characteristic between these two types of seasonal components is that in the additive case, the series shows steady seasonal fluctuations, regardless of the overall level of the series in the multiplicative case, the size of the seasonal fluctuations vary, depending on the overall level of the series. Additive and multiplicative trend-cycle. We can extend the previous example to illustrate the additive and multiplicative trend-cycle components. In terms of our toy example, a fashion trend may produce a steady increase in sales (e. g. a trend towards more educational toys in general) as with the seasonal component, this trend may be additive (sales increase by 3 million dollars per year) or multiplicative (sales increase by 30, or by a factor of 1.3, annually) in nature. In addition, cyclical components may impact sales to reiterate, a cyclical component is different from a seasonal component in that it usually is of longer duration, and that it occurs at irregular intervals. For example, a particular toy may be particularly hot during a summer season (e. g. a particular doll which is tied to the release of a major childrens movie, and is promoted with extensive advertising). Again such a cyclical component can effect sales in an additive manner or multiplicative manner. Computations The Seasonal Decomposition (Census I) standard formulas are shown in Makridakis, Wheelwright, and McGee (1983), and Makridakis and Wheelwright (1989). Moving average. First a moving average is computed for the series, with the moving average window width equal to the length of one season. If the length of the season is even, then the user can choose to use either equal weights for the moving average or unequal weights can be used, where the first and last observation in the moving average window are averaged. Ratios or differences. In the moving average series, all seasonal (within-season) variability will be eliminated thus, the differences (in additive models) or ratios (in multiplicative models) of the observed and smoothed series will isolate the seasonal component (plus irregular component). Specifically, the moving average is subtracted from the observed series (for additive models) or the observed series is divided by the moving average values (for multiplicative models). Seasonal components. The seasonal component is then computed as the average (for additive models) or medial average (for multiplicative models) for each point in the season. (The medial average of a set of values is the mean after the smallest and largest values are excluded). The resulting values represent the (average) seasonal component of the series. Seasonally adjusted series. The original series can be adjusted by subtracting from it (additive models) or dividing it by (multiplicative models) the seasonal component. The resulting series is the seasonally adjusted series (i. e. the seasonal component will be removed). Trend-cycle component. Remember that the cyclical component is different from the seasonal component in that it is usually longer than one season, and different cycles can be of different lengths. The combined trend and cyclical component can be approximated by applying to the seasonally adjusted series a 5 point (centered) weighed moving average smoothing transformation with the weights of 1, 2, 3, 2, 1. Random or irregular component. Finally, the random or irregular (error) component can be isolated by subtracting from the seasonally adjusted series (additive models) or dividing the adjusted series by (multiplicative models) the trend-cycle component. X-11 Census Method II Seasonal Adjustment The general ideas of seasonal decomposition and adjustment are discussed in the context of the Census I seasonal adjustment method ( Seasonal Decomposition (Census I) ). The Census method II (2) is an extension and refinement of the simple adjustment method. Over the years, different versions of the Census method II evolved at the Census Bureau the method that has become most popular and is used most widely in government and business is the so-called X-11 variant of the Census method II (see Hiskin, Young, Musgrave, 1967). Subsequently, the term X-11 has become synonymous with this refined version of the Census method II. In addition to the documentation that can be obtained from the Census Bureau, a detailed summary of this method is also provided in Makridakis, Wheelwright, and McGee (1983) and Makridakis and Wheelwright (1989). For more information on this method, see the following topics: For more information on other Time Series methods, see Time Series Analysis – Index and the following topics: Seasonal Adjustment: Basic Ideas and Terms Suppose you recorded the monthly passenger load on international flights for a period of 12 years ( see Box Jenkins, 1976). If you plot those data, it is apparent that (1) there appears to be an upwards linear trend in the passenger loads over the years, and (2) there is a recurring pattern or seasonality within each year (i. e. most travel occurs during the summer months, and a minor peak occurs during the December holidays). The purpose of seasonal decomposition and adjustment is to isolate those components, that is, to de-compose the series into the trend effect, seasonal effects, and remaining variability. The classic technique designed to accomplish this decomposition was developed in the 1920s and is also known as the Census I method (see the Census I overview section). This technique is also described and discussed in detail in Makridakis, Wheelwright, and McGee (1983), and Makridakis and Wheelwright (1989). General model. The general idea of seasonal decomposition is straightforward. In general, a time series like the one described above can be thought of as consisting of four different components: (1) A seasonal component (denoted as S t . where t stands for the particular point in time) (2) a trend component ( T t ), (3) a cyclical component ( C t ), and (4) a random, error, or irregular component ( I t ). The difference between a cyclical and a seasonal component is that the latter occurs at regular (seasonal) intervals, while cyclical factors usually have a longer duration that varies from cycle to cycle. The trend and cyclical components are customarily combined into a trend-cycle component ( TC t ). The specific functional relationship between these components can assume different forms. However, two straightforward possibilities are that they combine in an additive or a multiplicative fashion: X t represents the observed value of the time series at time t . Given some a priori knowledge about the cyclical factors affecting the series (e. g. business cycles), the estimates for the different components can be used to compute forecasts for future observations. (However, the Exponential smoothing method, which can also incorporate seasonality and trend components, is the preferred technique for forecasting purposes.) Additive and multiplicative seasonality. Consider the difference between an additive and multiplicative seasonal component in an example: The annual sales of toys will probably peak in the months of November and December, and perhaps during the summer (with a much smaller peak) when children are on their summer break. This seasonal pattern will likely repeat every year. Seasonal components can be additive or multiplicative in nature. For example, during the month of December the sales for a particular toy may increase by 3 million dollars every year. Thus, you could add to your forecasts for every December the amount of 3 million to account for this seasonal fluctuation. In this case, the seasonality is additive . Alternatively, during the month of December the sales for a particular toy may increase by 40, that is, increase by a factor of 1.4. Thus, when the sales for the toy are generally weak, then the absolute (dollar) increase in sales during December will be relatively weak (but the percentage will be constant) if the sales of the toy are strong, then the absolute (dollar) increase in sales will be proportionately greater. Again, in this case the sales increase by a certain factor . and the seasonal component is thus multiplicative in nature (i. e. the multiplicative seasonal component in this case would be 1.4). In plots of series, the distinguishing characteristic between these two types of seasonal components is that in the additive case, the series shows steady seasonal fluctuations, regardless of the overall level of the series in the multiplicative case, the size of the seasonal fluctuations vary, depending on the overall level of the series. Additive and multiplicative trend-cycle. The previous example can be extended to illustrate the additive and multiplicative trend-cycle components. In terms of the toy example, a fashion trend may produce a steady increase in sales (e. g. a trend towards more educational toys in general) as with the seasonal component, this trend may be additive (sales increase by 3 million dollars per year) or multiplicative (sales increase by 30, or by a factor of 1.3, annually) in nature. In addition, cyclical components may impact sales. To reiterate, a cyclical component is different from a seasonal component in that it usually is of longer duration, and that it occurs at irregular intervals. For example, a particular toy may be particularly hot during a summer season (e. g. a particular doll which is tied to the release of a major childrens movie, and is promoted with extensive advertising). Again such a cyclical component can effect sales in an additive manner or multiplicative manner. The Census II Method The basic method for seasonal decomposition and adjustment outlined in the Basic Ideas and Terms topic can be refined in several ways. In fact, unlike many other time-series modeling techniques (e. g. ARIMA ) which are grounded in some theoretical model of an underlying process, the X-11 variant of the Census II method simply contains many ad hoc features and refinements, that over the years have proven to provide excellent estimates for many real-world applications (see Burman, 1979, Kendal Ord, 1990, Makridakis Wheelwright, 1989 Wallis, 1974). Some of the major refinements are listed below. Trading-day adjustment. Different months have different numbers of days, and different numbers of trading-days (i. e. Mondays, Tuesdays, etc.). When analyzing, for example, monthly revenue figures for an amusement park, the fluctuation in the different numbers of Saturdays and Sundays (peak days) in the different months will surely contribute significantly to the variability in monthly revenues. The X-11 variant of the Census II method allows the user to test whether such trading-day variability exists in the series, and, if so, to adjust the series accordingly. Extreme values. Most real-world time series contain outliers, that is, extreme fluctuations due to rare events. For example, a strike may affect production in a particular month of one year. Such extreme outliers may bias the estimates of the seasonal and trend components. The X-11 procedure includes provisions to deal with extreme values through the use of statistical control principles, that is, values that are above or below a certain range (expressed in terms of multiples of sigma . the standard deviation) can be modified or dropped before final estimates for the seasonality are computed. Multiple refinements. The refinement for outliers, extreme values, and different numbers of trading-days can be applied more than once, in order to obtain successively improved estimates of the components. The X-11 method applies a series of successive refinements of the estimates to arrive at the final trend-cycle, seasonal, and irregular components, and the seasonally adjusted series. Tests and summary statistics. In addition to estimating the major components of the series, various summary statistics can be computed. For example, analysis of variance tables can be prepared to test the significance of seasonal variability and trading-day variability (see above) in the series the X-11 procedure will also compute the percentage change from month to month in the random and trend-cycle components. As the duration or span in terms of months (or quarters for quarterly X-11 ) increases, the change in the trend-cycle component will likely also increase, while the change in the random component should remain about the same. The width of the average span at which the changes in the random component are about equal to the changes in the trend-cycle component is called the month (quarter) for cyclical dominance . or MCD (QCD) for short. For example, if the MCD is equal to 2, then you can infer that over a 2-month span the trend-cycle will dominate the fluctuations of the irregular (random) component. These and various other results are discussed in greater detail below. Result Tables Computed by the X-11 Method The computations performed by the X-11 procedure are best discussed in the context of the results tables that are reported. The adjustment process is divided into seven major steps, which are customarily labeled with consecutive letters A through G. Prior adjustment (monthly seasonal adjustment only). Before any seasonal adjustment is performed on the monthly time series, various prior user – defined adjustments can be incorporated. The user can specify a second series that contains prior adjustment factors the values in that series will either be subtracted (additive model) from the original series, or the original series will be divided by these values (multiplicative model). For multiplicative models, user-specified trading-day adjustment weights can also be specified. These weights will be used to adjust the monthly observations depending on the number of respective trading-days represented by the observation. Preliminary estimation of trading-day variation (monthly X-11) and weights. Next, preliminary trading-day adjustment factors (monthly X-11 only) and weights for reducing the effect of extreme observations are computed. Final estimation of trading-day variation and irregular weights (monthly X – 11 ). The adjustments and weights computed in B above are then used to derive improved trend-cycle and seasonal estimates. These improved estimates are used to compute the final trading-day factors (monthly X-11 only) and weights. Final estimation of seasonal factors, trend-cycle, irregular, and seasonally adjusted series. The final trading-day factors and weights computed in C above are used to compute the final estimates of the components. Modified original, seasonally adjusted, and irregular series. The original and final seasonally adjusted series, and the irregular component are modified for extremes. The resulting modified series allow the user to examine the stability of the seasonal adjustment. Month (quarter) for cyclical dominance (MCD, QCD), moving average, and summary measures. In this part of the computations, various summary measures (see below) are computed to allow the user to examine the relative importance of the different components, the average fluctuation from month-to-month (quarter-to-quarter), the average number of consecutive changes in the same direction (average number of runs), etc. Charts. Finally, you will compute various charts (graphs) to summarize the results. For example, the final seasonally adjusted series will be plotted, in chronological order, or by month (see below). Specific Description of all Result Tables Computed by the X-11 Method In each part A through G of the analysis (see Results Tables Computed by the X-11 Method ), different result tables are computed. Customarily, these tables are numbered, and also identified by a letter to indicate the respective part of the analysis. For example, table B 11 shows the initial seasonally adjusted series C 11 is the refined seasonally adjusted series, and D 11 is the final seasonally adjusted series. Shown below is a list of all available tables. Those tables identified by an asterisk () are not available (applicable) when analyzing quarterly series. (Also, for quarterly adjustment, some of the computations outlined below are slightly different for example instead of a 12-term monthly moving average, a 4-term quarterly moving average is applied to compute the seasonal factors the initial trend-cycle estimate is computed via a centered 4-term moving average, the final trend-cycle estimate in each part is computed by a 5-term Henderson average.) Following the convention of the Bureau of the Census version of the X-11 method, three levels of printout detail are offered: Standard (17 to 27 tables), Long (27 to 39 tables), and Full (44 to 59 tables). In the description of each table below, the letters S, L, and F are used next to each title to indicate, which tables will be displayed andor printed at the respective setting of the output option. (For the charts, two levels of detail are available: Standard and All .) See the table name below, to obtain more information about that table. A 2. Prior Monthly Adjustment (S) Factors Tables B 14 through B 16, B18, and B19: Adjustment for trading-day variation. These tables are only available when analyzing monthly series. Different months contain different numbers of days of the week (i. e. Mondays, Tuesdays, etc.). In some series, the variation in the different numbers of trading-days may contribute significantly to monthly fluctuations (e. g. the monthly revenues of an amusement park will be greatly influenced by the number of SaturdaysSundays in each month). The user can specify initial weights for each trading-day (see A 4 ), andor these weights can be estimated from the data (the user can also choose to apply those weights conditionally, i. e. only if they explain a significant proportion of variance). B 14. Extreme Irregular Values Excluded from Trading-day Regression (L) B 15. Preliminary Trading-day Regression (L) B 16. Trading-day Adjustment Factors Derived from Regression Coefficients (F) B 17. Preliminary Weights for Irregular Component (L) B 18. Trading-day Factors Derived from Combined Daily Weights (F) B 19. Original Series Adjusted for Trading-day and Prior Variation (F) C 1. Original Series Modified by Preliminary Weights and Adjusted for Trading-day and Prior Variation (L) Tables C 14 through C 16, C 18, and C 19: Adjustment for trading-day variation. These tables are only available when analyzing monthly series, and when adjustment for trading-day variation is requested. In that case, the trading-day adjustment factors are computed from the refined adjusted series, analogous to the adjustment performed in part B ( B 14 through B 16, B 18 and B 19 ). C 14. Extreme Irregular Values Excluded from Trading-day Regression (S) C 15. Final Trading-day Regression (S) C 16. Final Trading-day Adjustment Factors Derived from Regression X11 output: Coefficients (S) C 17. Final Weights for Irregular Component (S) C 18. Final Trading-day Factors Derived From Combined Daily Weights (S) C 19. Original Series Adjusted for Trading-day and Prior Variation (S) D 1. Original Series Modified by Final Weights and Adjusted for Trading-day and Prior Variation (L) Distributed Lags Analysis For more information on other Time Series methods, see Time Series Analysis – Index and the following topics: General Purpose Distributed lags analysis is a specialized technique for examining the relationships between variables that involve some delay. For example, suppose that you are a manufacturer of computer software, and you want to determine the relationship between the number of inquiries that are received, and the number of orders that are placed by your customers. You could record those numbers monthly for a one-year period, and then correlate the two variables. However, obviously inquiries will precede actual orders, and you can expect that the number of orders will follow the number of inquiries with some delay. Put another way, there will be a (time) lagged correlation between the number of inquiries and the number of orders that are received. Time-lagged correlations are particularly common in econometrics. For example, the benefits of investments in new machinery usually only become evident after some time. Higher income will change peoples choice of rental apartments, however, this relationship will be lagged because it will take some time for people to terminate their current leases, find new apartments, and move. In general, the relationship between capital appropriations and capital expenditures will be lagged, because it will require some time before investment decisions are actually acted upon. In all of these cases, we have an independent or explanatory variable that affects the dependent variables with some lag. The distributed lags method allows you to investigate those lags. Detailed discussions of distributed lags correlation can be found in most econometrics textbooks, for example, in Judge, Griffith, Hill, Luetkepohl, and Lee (1985), Maddala (1977), and Fomby, Hill, and Johnson (1984). In the following paragraphs we will present a brief description of these methods. We will assume that you are familiar with the concept of correlation (see Basic Statistics ), and the basic ideas of multiple regression (see Multiple Regression ). General Model Suppose we have a dependent variable y and an independent or explanatory variable x which are both measured repeatedly over time. In some textbooks, the dependent variable is also referred to as the endogenous variable, and the independent or explanatory variable the exogenous variable. The simplest way to describe the relationship between the two would be in a simple linear relationship: In this equation, the value of the dependent variable at time t is expressed as a linear function of x measured at times t. t-1. t-2 , etc. Thus, the dependent variable is a linear function of x. and x is lagged by 1, 2, etc. time periods. The beta weights ( i ) can be considered slope parameters in this equation. You may recognize this equation as a special case of the general linear regression equation (see the Multiple Regression overview). If the weights for the lagged time periods are statistically significant, we can conclude that the y variable is predicted (or explained) with the respective lag. Almon Distributed Lag A common problem that often arises when computing the weights for the multiple linear regression model shown above is that the values of adjacent (in time) values in the x variable are highly correlated. In extreme cases, their independent contributions to the prediction of y may become so redundant that the correlation matrix of measures can no longer be inverted, and thus, the beta weights cannot be computed. In less extreme cases, the computation of the beta weights and their standard errors can become very imprecise, due to round-off error. In the context of Multiple Regression this general computational problem is discussed as the multicollinearity or matrix ill-conditioning issue. Almon (1965) proposed a procedure that will reduce the multicollinearity in this case. Specifically, suppose we express each weight in the linear regression equation in the following manner: Almon could show that in many cases it is easier (i. e. it avoids the multicollinearity problem) to estimate the alpha values than the beta weights directly. Note that with this method, the precision of the beta weight estimates is dependent on the degree or order of the polynomial approximation . Misspecifications. A general problem with this technique is that, of course, the lag length and correct polynomial degree are not known a priori . The effects of misspecifications of these parameters are potentially serious (in terms of biased estimation). This issue is discussed in greater detail in Frost (1975), Schmidt and Waud (1973), Schmidt and Sickles (1975), and Trivedi and Pagan (1979). Single Spectrum (Fourier) Analysis Spectrum analysis is concerned with the exploration of cyclical patterns of data. The purpose of the analysis is to decompose a complex time series with cyclical components into a few underlying sinusoidal (sine and cosine) functions of particular wavelengths. The term spectrum provides an appropriate metaphor for the nature of this analysis: Suppose you study a beam of white sun light, which at first looks like a random (white noise) accumulation of light of different wavelengths. However, when put through a prism, we can separate the different wave lengths or cyclical components that make up white sun light. In fact, via this technique we can now identify and distinguish between different sources of light. Thus, by identifying the important underlying cyclical components, we have learned something about the phenomenon of interest. In essence, performing spectrum analysis on a time series is like putting the series through a prism in order to identify the wave lengths and importance of underlying cyclical components. As a result of a successful analysis, you might uncover just a few recurring cycles of different lengths in the time series of interest, which at first looked more or less like random noise. A much cited example for spectrum analysis is the cyclical nature of sun spot activity (e. g. see Bloomfield, 1976, or Shumway, 1988). It turns out that sun spot activity varies over 11 year cycles. Other examples of celestial phenomena, weather patterns, fluctuations in commodity prices, economic activity, etc. are also often used in the literature to demonstrate this technique. To contrast this technique with ARIMA or Exponential Smoothing. the purpose of spectrum analysis is to identify the seasonal fluctuations of different lengths, while in the former types of analysis, the length of the seasonal component is usually known (or guessed) a priori and then included in some theoretical model of moving averages or autocorrelations. The classic text on spectrum analysis is Bloomfield (1976) however, other detailed discussions can be found in Jenkins and Watts (1968), Brillinger (1975), Brigham (1974), Elliott and Rao (1982), Priestley (1981), Shumway (1988), or Wei (1989). For more information, see Time Series Analysis – Index and the following topics: Cross-Spectrum Analysis For more information, see Time Series Analysis – Index and the following topics: General Introduction Cross-spectrum analysis is an extension of Single Spectrum (Fourier) Analysis to the simultaneous analysis of two series. In the following paragraphs, we will assume that you have already read the introduction to single spectrum analysis. Detailed discussions of this technique can be found in Bloomfield (1976), Jenkins and Watts (1968), Brillinger (1975), Brigham (1974), Elliott and Rao (1982), Priestley (1981), Shumway (1988), or Wei (1989). Strong periodicity in the series at the respective frequency. A much cited example for spectrum analysis is the cyclical nature of sun spot activity (e. g. see Bloomfield, 1976, or Shumway, 1988). It turns out that sun spot activity varies over 11 year cycles. Other examples of celestial phenomena, weather patterns, fluctuations in commodity prices, economic activity, etc. are also often used in the literature to demonstrate this technique. The purpose of cross-spectrum analysis is to uncover the correlations between two series at different frequencies. For example, sun spot activity may be related to weather phenomena here on earth. If so, then if we were to record those phenomena (e. g. yearly average temperature) and submit the resulting series to a cross-spectrum analysis together with the sun spot data, we may find that the weather indeed correlates with the sunspot activity at the 11 year cycle. That is, we may find a periodicity in the weather data that is in-sync with the sun spot cycles. We can easily think of other areas of research where such knowledge could be very useful for example, various economic indicators may show similar (correlated) cyclical behavior various physiological measures likely will also display coordinated (i. e. correlated) cyclical behavior, and so on. Basic Notation and Principles A simple example Consider the following two series with 16 cases: Results for Each Variable The complete summary contains all spectrum statistics computed for each variable, as described in the Single Spectrum (Fourier) Analysis overview section. Looking at the results shown above, it is clear that both variables show strong periodicities at the frequencies .0625 and .1875. Cross-Periodogram, Cross-Density, Quadrature-Density, Cross-Amplitude Analogous to the results for the single variables, the complete summary will also display periodogram values for the cross periodogram. However, the cross-spectrum consists of complex numbers that can be divided into a real and an imaginary part. These can be smoothed to obtain the cross-density and quadrature density (quad density for short) estimates, respectively. (The reasons for smoothing, and the different common weight functions for smoothing are discussed in the Single Spectrum (Fourier) Analysis .) The square root of the sum of the squared cross-density and quad-density values is called the cross – amplitude . The cross-amplitude can be interpreted as a measure of covariance between the respective frequency components in the two series. Thus we can conclude from the results shown in the table above that the .0625 and .1875 frequency components in the two series covary. Squared Coherency, Gain, and Phase Shift There are additional statistics that can be displayed in the complete summary. Squared coherency. You can standardize the cross-amplitude values by squaring them and dividing by the product of the spectrum density estimates for each series. The result is called the squared coherency . which can be interpreted similar to the squared correlation coefficient (see Correlations – Overview ), that is, the coherency value is the squared correlation between the cyclical components in the two series at the respective frequency. However, the coherency values should not be interpreted by themselves for example, when the spectral density estimates in both series are very small, large coherency values may result (the divisor in the computation of the coherency values will be very small), even though there are no strong cyclical components in either series at the respective frequencies. Gain. The gain value is computed by dividing the cross-amplitude value by the spectrum density estimates for one of the two series in the analysis. Consequently, two gain values are computed, which can be interpreted as the standard least squares regression coefficients for the respective frequencies. Phase shift. Finally, the phase shift estimates are computed as tan-1 of the ratio of the quad density estimates over the cross-density estimate. The phase shift estimates (usually denoted by the Greek letter ) are measures of the extent to which each frequency component of one series leads the other. How the Example Data were Created Now, lets return to the example data set presented above. The large spectral density estimates for both series, and the cross-amplitude values at frequencies 0.0625 and .1875 suggest two strong synchronized periodicities in both series at those frequencies. In fact, the two series were created as: v1 cos(2 .0625(v0-1)) .75sin(2 .2(v0-1)) v2 cos(2 .0625(v02)) .75sin(2 .2(v02)) (where v0 is the case number). Indeed, the analysis presented in this overview reproduced the periodicity inserted into the data very well. Spectrum Analysis – Basic Notation and Principles For more information, see Time Series Analysis – Index and the following topics: Frequency and Period The wave length of a sine or cosine function is typically expressed in terms of the number of cycles per unit time ( Frequency ), often denoted by the Greek letter nu ( some textbooks also use f ). For example, the number of letters handled in a post office may show 12 cycles per year: On the first of every month a large amount of mail is sent (many bills come due on the first of the month), then the amount of mail decreases in the middle of the month, then it increases again towards the end of the month. Therefore, every month the fluctuation in the amount of mail handled by the post office will go through a full cycle. Thus, if the unit of analysis is one year, then n would be equal to 12, as there would be 12 cycles per year. Of course, there will likely be other cycles with different frequencies. For example, there might be annual cycles ( 1), and perhaps weekly cycles 52 weeks per year). The period T of a sine or cosine function is defined as the length of time required for one full cycle. Thus, it is the reciprocal of the frequency, or: T 1 . To return to the mail example in the previous paragraph, the monthly cycle, expressed in yearly terms, would be equal to 112 0.0833. Put into words, there is a period in the series of length 0.0833 years. The General Structural Model As mentioned before, the purpose of spectrum analysis is to decompose the original series into underlying sine and cosine functions of different frequencies, in order to determine those that appear particularly strong or important. One way to do so would be to cast the issue as a linear Multiple Regression problem, where the dependent variable is the observed time series, and the independent variables are the sine functions of all possible (discrete) frequencies. Such a linear multiple regression model can be written as: Following the common notation from classical harmonic analysis, in this equation (lambda) is the frequency expressed in terms of radians per unit time, that is: 2 k . where is the constant pi 3.14. and k kq. What is important here is to recognize that the computational problem of fitting sine and cosine functions of different lengths to the data can be considered in terms of multiple linear regression. Note that the cosine parameters a k and sine parameters b k are regression coefficients that tell us the degree to which the respective functions are correlated with the data. Overall there are q different sine and cosine functions intuitively (as also discussed in Multiple Regression ), it should be clear that we cannot have more sine and cosine functions than there are data points in the series. Without going into detail, if there are N data points in the series, then there will be N21 cosine functions and N2-1 sine functions. In other words, there will be as many different sinusoidal waves as there are data points, and we will be able to completely reproduce the series from the underlying functions. (Note that if the number of cases in the series is odd, then the last data point will usually be ignored in order for a sinusoidal function to be identified, you need at least two points: the high peak and the low peak.) To summarize, spectrum analysis will identify the correlation of sine and cosine functions of different frequency with the observed data. If a large correlation (sine or cosine coefficient) is identified, you can conclude that there is a strong periodicity of the respective frequency (or period) in the data. Complex numbers (real and imaginary numbers). In many textbooks on spectrum analysis, the structural model shown above is presented in terms of complex numbers, that is, the parameter estimation process is described in terms of the Fourier transform of a series into real and imaginary parts. Complex numbers are the superset that includes all real and imaginary numbers. Imaginary numbers, by definition, are numbers that are multiplied by the constant i . where i is defined as the square root of -1. Obviously, the square root of -1 does not exist, hence the term imaginary number however, meaningful arithmetic operations on imaginary numbers can still be performed (e. g. i22 -4). It is useful to think of real and imaginary numbers as forming a two dimensional plane, where the horizontal or X – axis represents all real numbers, and the vertical or Y – axis represents all imaginary numbers. Complex numbers can then be represented as points in the two – dimensional plane. For example, the complex number 3i2 can be represented by a point with coordinates in this plane. You can also think of complex numbers as angles, for example, you can connect the point representing a complex number in the plane with the origin (complex number 0i0), and measure the angle of that vector to the horizontal line. Thus, intuitively you can see how the spectrum decomposition formula shown above, consisting of sine and cosine functions, can be rewritten in terms of operations on complex numbers. In fact, in this manner the mathematical discussion and required computations are often more elegant and easier to perform which is why many textbooks prefer the presentation of spectrum analysis in terms of complex numbers. A Simple Example Shumway (1988) presents a simple example to clarify the underlying mechanics of spectrum analysis. Lets create a series with 16 cases following the equation shown above, and then see how we may extract the information that was put in it. First, create a variable and define it as: x 1cos(2 .0625(v0-1)) .75sin(2 .2(v0-1)) This variable is made up of two underlying periodicities: The first at the frequency of .0625 (or period 1 16 one observation completes 116th of a full cycle, and a full cycle is completed every 16 observations) and the second at the frequency of .2 (or period of 5). The cosine coefficient (1.0) is larger than the sine coefficient (.75). The spectrum analysis summary is shown below. Lets now review the columns. Clearly, the largest cosine coefficient can be found for the .0625 frequency. A smaller sine coefficient can be found at frequency .1875. Thus, clearly the two sinecosine frequencies which were inserted into the example data file are reflected in the above table. Periodogram The sine and cosine functions are mutually independent (or orthogonal) thus we may sum the squared coefficients for each frequency to obtain the periodogram . Specifically, the periodogram values above are computed as: P k sine coefficient k 2 cosine coefficient k 2 N2 where P k is the periodogram value at frequency k and N is the overall length of the series. The periodogram values can be interpreted in terms of variance (sums of squares) of the data at the respective frequency or period. Customarily, the periodogram values are plotted against the frequencies or periods. The Problem of Leakage In the example above, a sine function with a frequency of 0.2 was inserted into the series. However, because of the length of the series (16), none of the frequencies reported exactly hits on that frequency. In practice, what often happens in those cases is that the respective frequency will leak into adjacent frequencies. For example, you may find large periodogram values for two adjacent frequencies, when, in fact, there is only one strong underlying sine or cosine function at a frequency that falls in-between those implied by the length of the series. There are three ways in which we can approach the problem of leakage: By padding the series, we may apply a finer frequency roster to the data, By tapering the series prior to the analysis, we may reduce leakage, or By smoothing the periodogram, we may identify the general frequency regions or ( spectral densities ) that significantly contribute to the cyclical behavior of the series. See below for descriptions of each of these approaches. Padding the Time Series Because the frequency values are computed as Nt (the number of units of times), we can simply pad the series with a constant (e. g. zeros) and thereby introduce smaller increments in the frequency values. In a sense, padding allows us to apply a finer roster to the data. In fact, if we padded the example data file described in the example above with ten zeros, the results would not change, that is, the largest periodogram peaks would still occur at the frequency values closest to .0625 and .2. (Padding is also often desirable for computational efficiency reasons see below.) The so-called process of split-cosine-bell tapering is a recommended transformation of the series prior to the spectrum analysis. It usually leads to a reduction of leakage in the periodogram. The rationale for this transformation is explained in detail in Bloomfield (1976, p. 80-94). In essence, a proportion ( p ) of the data at the beginning and at the end of the series is transformed via multiplication by the weights: where m is chosen so that 2 mN is equal to the proportion of data to be tapered ( p ). Data Windows and Spectral Density Estimates In practice, when analyzing actual data, it is usually not of crucial importance to identify exactly the frequencies for particular underlying sine or cosine functions. Rather, because the periodogram values are subject to substantial random fluctuation, we are faced with the problem of very many chaotic periodogram spikes. In that case, we want to find the frequencies with the greatest spectral densities . that is, the frequency regions, consisting of many adjacent frequencies, that contribute most to the overall periodic behavior of the series. This can be accomplished by smoothing the periodogram values via a weighted moving average transformation. Suppose the moving average window is of width m (which must be an odd number) the following are the most commonly used smoothers (note: p (m-1)2 ). Daniell (or equal weight) window. The Daniell window (Daniell 1946) amounts to a simple (equal weight) moving average transformation of the periodogram values, that is, each spectral density estimate is computed as the mean of the m2 preceding and subsequent periodogram values. Tukey window. In the Tukey (Blackman and Tukey, 1958) or Tukey-Hanning window (named after Julius Von Hann), for each frequency, the weights for the weighted moving average of the periodogram values are computed as: Hamming window. In the Hamming (named after R. W. Hamming) window or Tukey-Hamming window (Blackman and Tukey, 1958), for each frequency, the weights for the weighted moving average of the periodogram values are computed as: Parzen window. In the Parzen window (Parzen, 1961), for each frequency, the weights for the weighted moving average of the periodogram values are computed as: Bartlett window. In the Bartlett window (Bartlett, 1950) the weights are computed as: With the exception of the Daniell window, all weight functions will assign the greatest weight to the observation being smoothed in the center of the window, and increasingly smaller weights to values that are further away from the center. In many cases, all of these data windows will produce very similar results. Preparing the Data for Analysis Lets now consider a few other practical points in spectrum analysis. Usually, we want to subtract the mean from the series, and detrend the series (so that it is stationary ) prior to the analysis. Otherwise the periodogram and density spectrum will mostly be overwhelmed by a very large value for the first cosine coefficient (for frequency 0.0). In a sense, the mean is a cycle of frequency 0 (zero) per unit time that is, it is a constant. Similarly, a trend is also of little interest when we want to uncover the periodicities in the series. In fact, both of those potentially strong effects may mask the more interesting periodicities in the data, and thus both the mean and the trend (linear) should be removed from the series prior to the analysis. Sometimes, it is also useful to smooth the data prior to the analysis, in order to tame the random noise that may obscure meaningful periodic cycles in the periodogram. Results when No Periodicity in the Series Exists Finally, what if there are no recurring cycles in the data, that is, if each observation is completely independent of all other observations If the distribution of the observations follows the normal distribution, such a time series is also referred to as a white noise series (like the white noise you hear on the radio when tuned in-between stations). A white noise input series will result in periodogram values that follow an exponential distribution. Thus, by testing the distribution of periodogram values against the exponential distribution, you can test whether the input series is different from a white noise series. In addition, then you can also request to compute the Kolmogorov-Smirnov one-sample d statistic (see also Nonparametrics and Distributions for more details). Testing for white noise in certain frequency bands. Note that you can also plot the periodogram values for a particular frequency range only. Again, if the input is a white noise series with respect to those frequencies (i. e. it there are no significant periodic cycles of those frequencies), then the distribution of the periodogram values should again follow an exponential distribution . Fast Fourier Transforms (FFT) For more information, see Time Series Analysis – Index and the following topics: General Introduction The interpretation of the results of spectrum analysis is discussed in the Basic Notation and Principles topic, however, we have not described how it is done computationally. Up until the mid-1960s the standard way of performing the spectrum decomposition was to use explicit formulae to solve for the sine and cosine parameters. The computations involved required at least N2 (complex) multiplications. Thus, even with todays high-speed computers. it would be very time consuming to analyze even small time series (e. g. 8,000 observations would result in at least 64 million multiplications). The time requirements changed drastically with the development of the so-called fast Fourier transform algorithm. or FFT for short. In the mid-1960s, J. W. Cooley and J. W. Tukey (1965) popularized this algorithm which, in retrospect, had in fact been discovered independently by various individuals. Various refinements and improvements of this algorithm can be found in Monro (1975) and Monro and Branch (1976). Readers interested in the computational details of this algorithm may refer to any of the texts cited in the overview. Suffice it to say that via the FFT algorithm, the time to perform a spectral analysis is proportional to N log2( N ) – a huge improvement. However, a draw-back of the standard FFT algorithm is that the number of cases in the series must be equal to a power of 2 (i. e. 16, 64, 128, 256. ). Usually, this necessitated padding of the series, which, as described above, will in most cases not change the characteristic peaks of the periodogram or the spectral density estimates. In cases, however, where the time units are meaningful, such padding may make the interpretation of results more cumbersome. Computation of FFT in Time Series The implementation of the FFT algorithm allows you to take full advantage of the savings afforded by this algorithm. On most standard computers, series with over 100,000 cases can easily be analyzed. However, there are a few things to remember when analyzing series of that size. As mentioned above, the standard (and most efficient) FFT algorithm requires that the length of the input series is equal to a power of 2. If this is not the case, additional computations have to be performed. It will use the simple explicit computational formulas as long as the input series is relatively small, and the number of computations can be performed in a relatively short amount of time. For long time series, in order to still utilize the FFT algorithm, an implementation of the general approach described by Monro and Branch (1976) is used. This method requires significantly more storage space, however, series of considerable length can still be analyzed very quickly, even if the number of observations is not equal to a power of 2. For time series of lengths not equal to a power of 2, we would like to make the following recommendations: If the input series is small to moderately sized (e. g. only a few thousand cases), then do not worry. The analysis will typically only take a few seconds anyway. In order to analyze moderately large and large series (e. g. over 100,000 cases), pad the series to a power of 2 and then taper the series during the exploratory part of your data analysis. Was this topic helpfulmoving average Mean of time series data (observations equally spaced in time) from several consecutive periods. Called moving because it is continually recomputed as new data becomes available, it progresses by dropping the earliest value and adding the latest value. For example, the moving average of six-month sales may be computed by taking the average of sales from January to June, then the average of sales from February to July, then of March to August, and so on. Moving averages (1) reduce the effect of temporary variations in data, (2) improve the fit of data to a line (a process called smoothing) to show the datas trend more clearly, and (3) highlight any value above or below the trend. If you are calculating something with very high variance the best you may be able to do is figure out the moving average . I wanted to know what the moving average was of the data, so I would have a better understanding of how we were doing. When you are trying to figure out some numbers that change often the best you can do is calculate the moving average .

Najlepsi brokerzy opcji binarnych 2020:
  • Binarium
    Binarium

    1 miejsce w rankingu! Najlepszy wybor dla poczatkujacego!
    Bezplatne konto szkoleniowe i demo!
    Bonus za rejestracje!

  • FinMax
    FinMax

    Uczciwy i niezawodny broker! Dobre recenzje!

Like this post? Please share to your friends:
Inwestycja internetowa

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: