Forex Trading Malaysia Währungsrechner

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Laden Sie unser Mobile-Apps Konto auswählen: Durchschnittliche Wechselkurse fxAverage: wöchentlich, monatlich, vierteljährlich oder jährlich Mittelwerte für einen beliebigen Zeitraum seit 1990 ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda00dclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda00dclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 breite1 height1 frameborder0 Styledisplay: keine mcestyledisplay : Noneampgtampltiframeampgt fxAverage (Foreign Exchange Average Converter) ist ein mehrsprachiger Währungsumrechner, der wöchentliche, monatliche, vierteljährliche oder jährliche Durchschnittskurse für jeden beliebigen Zeithorizont berechnet. Dies ist ein Ein-zu-vielen-Konverter, was bedeutet, dass Sie den durchschnittlichen Wechselkurs für eine Währung zu mehreren Währungen mit einem Klick finden können. Historische Anfragen stehen zur Verfügung, indem Sie das entsprechende Jahr angeben, für das die Berechnung durchgeführt werden soll. Zusätzliche Gebühren können auch in der Konvertierung (Bargeld, Kreditkarte etc.) und die Ergebnisse in HTML oder CSV (Komma getrennt) Formate angezeigt werden. Währungseffekte: GBP - Britisches Pfund Die britische Zentralbank ist die Bank von England. Als vierte gehandelte Währung ist das britische Pfund die drittgrößte Reservewährung der Welt. Gemeinsame Namen für das britische Pfund gehören das Pfund Sterling, Sterling, Quid, Kabel und Nicker. Bedeutung des britischen Pfunds Das britische Pfund ist die älteste noch heute verwendete Währung sowie eine der am häufigsten umgesetzten Währungen. Die Falklandinseln. Gibraltar. Und Saint Helena sind alle an Par für das GBP gebunden. Frühe Währung in Großbritannien Mit ihren Ursprüngen aus dem Jahr 760 wurde das Pfund Sterling erstmals als Silberpenny eingeführt, der sich über die angelsächsischen Königreiche verbreitete. Im Jahre 1158 wurde das Design geändert und statt der reinen Silber die neuen Münzen wurden von 92,5 Silber geschlagen und wurde bekannt als das Pfund Sterling. Silberpennies waren die einzige Münze, die in England verwendet wurde, bis der Schilling 1487 und das Pfund, zwei Jahre später, im Jahre 1489 eingeführt wurde. Britische Pfund-Noten und der Goldstandard Die ersten Papiersachen wurden 1694 eingeführt, wobei ihre Rechtsgrundlage umgestellt wurde Silber zu Gold. Die Bank von England, eine der ersten Zentralbanken der Welt, wurde ein Jahr später, im Jahre 1695 gegründet. Alle Sterling-Notizen wurden bis 1855 handschriftlich geschrieben, als die Bank begann, ganze Töne zu drucken. Im frühen 20. Jahrhundert begannen mehr Länder, ihre Währungen an Gold zu binden. Ein Goldstandard wurde geschaffen, der die Konvertierung zwischen den verschiedenen Währungen des Landes ermöglichte und den Handel und die internationale Wirtschaft revolutionierte. Großbritannien nahm offiziell den Goldstandard im Jahre 1816 an, obwohl er das System seit 1670 verwendet hatte. Die Stärke des Sterling, das mit dem Goldstandard kam, führte zu einer Periode des großen Wirtschaftswachstums in Großbritannien bis 1914. Das britische Pfund und das Sterling Gebiet Das britische Pfund wurde nicht nur in Großbritannien verwendet, sondern auch durch die Kolonien des britischen Empire verbreitet. Die Länder, die das Pfund nutzten, wurden bekannt als das Pfund Sterling und das Pfund wuchs weltweit populär, als Reservewährung in vielen Zentralbanken. Jedoch, als die britische Wirtschaft begann zu sinken begann der US-Dollar in Dominanz. Im Jahr 1940 wurde das Pfund an den US-Dollar mit einer Rate von 1 Pfund auf 4,03 US-Dollar und vielen anderen Ländern gefolgt, durch Pegging ihrer jeweiligen Währungen. Im Jahr 1949 wurde das Pfund um 30 abgewertet und eine zweite Abwertung folgte im Jahr 1967. Als der britische Pfund dezimiert und begann, frei zu schwimmen auf dem Markt, im Jahr 1971 wurde die Sterling Area beendet. Danach erlebte das Britische Pfund eine Reihe von Höhen und Tiefen. 1976: Eine Sterling-Krise entstand und Großbritannien wandte sich an den Internationalen Währungsfonds für ein Darlehen 1988: Der GBP fing an, die Deutsche Mark 1990 zu schattieren: Das Vereinigte Königreich trat dem Europäischen Wechselkursmechanismus bei, zog sich jedoch zwei Jahre später 1997 zurück wurde der Zinssätze in der Verantwortung der Bank of England Verknüpfung einfügen in E-Mail oder IMOANDA 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 Cookie 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 Cookie 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090 , 10741099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 cookie 1074 108910861086109010741077109010891090107410801080 1089 10851072109610771081 105510861083108010901080108210861081 108210861085109210801076107710851094108010721083110010851086108910901080. 1048108510891090108810911082109410801080 10871086 107310831086108210801088108610741072108510801102 1080 10911076107210831077108510801102 109210721081108310861074 Cookie, 1072 10901072108210781077 1091108710881072107410831077108510801102 108010841080 108710881080107410771076107710851099 10851072 10891072108110901077 aboutcookies. org. 1042 108910831091109510721077 10861075108810721085108010951077108510801103 1080108910871086108311001079108610741072108510801103 109210721081108310861074 Cookie 108610871088107710761077108310771085108510991077 1092109110851082109410801080 108510721096107710751086 10891072108110901072 10731091107610911090 1085107710761086108910901091108710851099. 104710721075108810911079108010901100 108410861073108010831100108510991077 1087108810801083108610781077108510801103 1042109310861076 1042109910731088107210901100 1089109510771090: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda00dclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda00dclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 breite1 height1 frameborder0 Styledisplay: keine mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt OANDAs Währungsrechner Tools verwenden OANDA Preise Handel. Die von führenden Marktdaten-Mitarbeitern zusammengestellt wurden. Unsere Preise werden vertrauenswürdig und von großen Unternehmen, Steuerbehörden, Wirtschaftsprüfungsgesellschaften und Einzelpersonen auf der ganzen Welt verwendet. Oanda,. . , 1990:, 3-ISO. Aufrechtzuerhalten. ,. (.) FxConverter169 199682112017 OANDA Corporation. 104210891077 10871088107210741072 10791072109710801097107710851099. 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 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OANDA Japan Co. Ltd. 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 Kanto Lokale Finanz Bureau (Kin-sho) 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 1571.

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Da ich in der Regel Informationen gelesen habe, die in Englisch oder Japanisch geschrieben sind und über Forex nachdenken, während ich ein Nachrichtenbulletin von NHK Radio oder klassische Musik von Mozart hörte, war ich froh, ein gutes Radio zu finden. 10531077107610721074108510801077 1074109910871091108910821080 Forex - - Sie können 1074109910871091108910821080 iFXEXPO 10531077107610721074108510801077 1074109910871091108910821080 10541073107910861088 105510881077108910891099 10531077107610721074108510801077 1074109910871091108910821080 Managed Accounts JForex aus dem Forex-toolbar10531077107610721074108510801077 Radiosender hören rn10501083110210951077107410991077 10891083108610741072: u0424u043eu0440u0435u043au0441, u041du043eu0432u043eu0441u0442u0438, u0412u0430u043bu044eu0442u0430, u0422u043eu0440u0433u0438, u042du043au043eu043du043eu043cu0438u0447u0435u0441u043au0438u0439 u041au0430u043bu0435u043du0434u0430u0440u044c, lang: ru classtvvideoissue videoTitle0 Fr, 20. 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Devisenhandel Illegal In Pakistan Hyderabad

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Dieses Video erklärt auch Sie die Liberalized Remittance Scheme von Indien, und wie es verwendet werden und wie es ist nicht für Leverage-Handel und Glücksspiel verwendet werden. Weißt du, dass unter dem LRS, dem liberalisierten Überweisungsschema, jeder Indianer 200.000 US-Dollar außerhalb von Indien schicken kann, um in Aktien, Immobilien und andere Dinge zu investieren, ohne eine Genehmigung von der RBI zu nehmen, aber Liberalized Remittance Scheme nicht sein soll Verwendet für Margin Trading und Gambling. Dieses Video erklärt im Detail, wie es Chaos in der Post 2007 Ära der India Shining, und wie viele Major International Forex Broker waren große Geschäfte in Indien unter der Nase von RBI und RBI tat nichts, um sie zu stoppen. Forex Trading war nie illegal in Indien, gab es und ist Einschränkung im Handel wenige Währungspaare, aber INR Paare waren immer legal zu handeln. Dieses Video gibt Ihnen auch die guten Nachrichten über, wie jetzt jeder Inder kann Eurousd, GBPUSD und USDJPY Paare handeln, ohne irgendwelche FEMA oder FERA Gesetze zu brechen und Geld zu handeln hier in Indien mit einem Sebi geregelten Vermittler. Im Folgenden ist die Economic Times Artikel. Artikel. economictimes. indiati. RBI ermöglicht es, drei weitere Cross-Currency-Paare im Derivatmarkt gehandelt werden MUMBAI: Corporates und gut getankte Anleger haben nun mehr Spielraum, ihre Offshore-Währungsrisiken abzusichern, da die Reserve Bank of India drei weitere Währungspaare erlaubt hat Der Exchange Traded Derivatives Markt einschließlich Futures und Optionen. Derzeit werden vier Währungspaare im Futures-Markt gehandelt. Rupie-Dollar, Rupie-Pfund, Rupie-Yen und Rupie-Euro. Davon war der Rupien-Dollar nur im Optionsmarkt an inländischen Börsen wie NSE und BSE erlaubt. Es wurde beschlossen, den anerkannten Börsen Devisenterminkontrakte und börsengehandelte Optionskontrakte in den Währungspaaren EUR - (Euro-Dollar), GBP - (Pfund-Dollar) und USD-JPY (US-Dollar) anzubieten ), Sagte RBI in einer Mitteilung. Zusätzlich zu den bestehenden Optionsanleihen in EUR-INR, GBP-INR und JPY-INR sind ab sofort auch anerkannte Börsen zugelassen, um börsengehandelte Devisentermingeschäfte in EUR-INR, GBP-INR und JPY-INR anzubieten. Unternehmen aus der Informationstechnologie und dem verarbeitenden Gewerbe dürften davon profitieren, da sie in Europa, Japan und Großbritannien wachsende Wirtschaftsverbände haben. Mit den neuen Richtlinien hat sich die Währung Kitty einschließlich neuer Paare erweitert, die wiederum dazu beitragen, die Beteiligung an heimischen Börsen zu erhöhen. Die Zentralbank kündigte Pläne für eine solche Aufnahme früher im September Geldpolitik. Auch ausländische Investoren können darauf wetten. Darüber hinaus werden Gespräche zur Verlängerung der Terminierung von Termingeschäften und Optionen handeln, um sich mit anderen globalen Märkten wie Singapur, Hongkong, Europa auszurichten. Alpari in Indien

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Top-Gründe, warum Forex Trader scheitern, indem sie riskieren, zu viel pro Handel Trader nicht durch die Anpassung an die Marktbedingungen Händler nicht mit einem negativen Risiko: Belohnung Verhältnis Viele Menschen aus allen Bereichen des Lebens geben Forex ein Schuss, aber die meisten Menschen, die es versuchen Geld verlieren. Haben Sie sich jemals gefragt, warum das bei DailyFX ist, ist es unsere Aufgabe, Menschen bei der Erreichung ihrer Ziele zu unterstützen und machen sie die besten Händler sie sein können. So in der heutigen Artikel, werden wir auf einige der wichtigsten Gründe, warum die meisten Forex-Händler scheitern, und wie können wir unsere Chancen auf Rentabilität zu verbessern. Trading Too Big Eines der wichtigsten Verkaufsstellen der Forex-Markt ist die große Menge an Leverage, die verfügbar ist. In den Vereinigten Staaten können Händler bis zu 50: 1 Hebelwirkung handeln. In Großbritannien können Händler bis zu 200: 1 Hebelwirkung handeln. Und in einigen Teilen der Welt, können Händler so hoch wie 400: 1 Hebel verwenden Diskussion über riskant. Aber viele Händler können sich nicht selbst helfen und wollen groß handeln. Das Problem ist mit hohen Mengen an Hebelwirkung reduziert die Chance, dass wir auf lange Sicht profitabel sein. In meinem vorherigen Artikel, 3 Dinge, die ich wünschte, ich wusste, wenn ich begann Handel Forex. Ich erkläre, wie Leverage kann tatsächlich eine sonst rentable Strategie, um Geld zu verlieren. Dies geschieht, weil einige Händler ihr ganzes Konto auf 1 oder 2 Trades riskieren, wo ein Streich von Pech sie komplett auslöschen kann. Die Lösung ist zu versuchen, weniger als 10x effektive Hebelwirkung verwenden, und versuchen, nicht zu riskieren mehr als 2 von Ihnen Konto auf jeden einzelnen Handel. Auf diese Weise, wenn Ihre Strategie hat einen Vorteil, sollten Sie sehen, einen Gewinn in Ihrem Konto auf lange Sicht ohne einen Schlag. Nicht an Marktbedingungen anpassen Häufig übersehen, spielen Marktbedingungen eine große Rolle, ob unsere Strategien erfolgreich sein werden oder nicht. Viele Händler finden vielleicht eine Strategie, die Geld macht einige der Zeit, aber dann verliert Geld den Rest der Zeit. Diese Veränderungen in unserem Glück haben oft mit der Veränderung der Marktbedingungen zu tun. Es ist wichtig für uns, Strategien zu ändern, wenn sich die Marktbedingungen ändern. In Zeiten niedriger Volatilität, wenn sich ein Währungspaar seitwärts bewegt, wäre es daher sinnvoll, eine Reichweitenstrategie zu handeln. Wenn wir versucht haben, eine trendbasierte Strategie während desselben niedrigen Volatilitätszeitraums anzuwenden, wird es wahrscheinlich zu schlechten Ergebnissen führen. Aber wenn wir die gleiche Trend-Strategie, wenn die Volatilität war höher und ein Währungspaar war ständig nach oben oder unten, unsere Ergebnisse wäre wahrscheinlich viel besser. Erfahren Sie Forex: Volatilität im Laufe der Zeit abnehmen, ideal für Range-Strategien Die Grafik oben zeigt Volatilität in den letzten eineinhalb Jahren. Da Volatilität sinkt, habe ich gesehen, Trend-Trading-Systeme werden weniger rentabel und Bereich gebundene Systeme führen viel besser. Risking mehr als wir können verdienen Per Trade Der 3. Grund, warum viele Forex-Händler scheitern, ist, dass sie ein negatives Risiko: Reward-Verhältnis. Bedeutet, sie (im Durchschnitt) mehr Geld pro Handel, als sie versuchen zu verdienen. Dieser Punkt ist eigentlich eine meiner möglichen Tweaks, die Ihre Trading-Strategie in zwei Minuten oder weniger verbessern können. Wenn Händler ihre Stop-Verluste weit weg setzen und ihre Gewinnziele zu schließen, setzen sie einen großen Druck auf ihre Strategien zu gewinnen Rate, um einen Gewinn zu machen. Zum Beispiel, wenn ich immer meinen Stop auf 30 Pips und meine Grenze bei 10 Pips, muss ich mindestens eine 75-Sieg-Rate zu brechen haben sogar. Stellen Sie sich vor, 3 von 4 Trades zu gewinnen und immer noch kein Geld zu verdienen. Aber wenn wir ein positives Risiko: Reward-Verhältnis gesetzt haben, können wir diese Prozentsätze umdrehen. Lets sagen, wir verwenden eine Strategie, die eine 30-Pip-Grenze und ein 15-Pip-Stop hat. Mit diesem Verhältnis benötigen wir nur eine 33 Gewinnrate, um zu brechen sogar. Wenn unsere Gewinnrate höher als 33 ist, werden wir einen Gewinn erzielen. Verstehen Sie, dass unsere Gewinnrate sinken wird, je näher unser Stop-Loss in Bezug auf unser Gewinnziel liegt. Aber unsere Gewinnrate muss nicht in der Nähe so hoch sein, um Geld zu verdienen. Hoffentlich werden diese drei Beispiele, warum viele Forex-Händler scheitern wird Ihnen nicht nur eine andere Statistik werden. Mit den richtigen Werkzeugen, Wissen und Denkweise ist alles möglich. Wenn Sie einige dieser Tipps risikofrei testen möchten, laden Sie ein kostenloses Forex Demo-Konto heute mit kostenlosen Charts und Echtzeit-Preisdaten. --- Geschrieben von Rob Pasche Starten Sie Ihre Forex-Handel auf dem rechten Fuß mit der Forex Fast-Track-Webinar-Serie. Dieser 4-teilige, Live-Webinar Kurs ist die disziplinierte Tradersrsquo Fast-Track auf dem Forex-Markt. Themen sind: FXCMrsquos preisgekrönte Handelsplattform nutzen Berechnung von Leverage und Reduktion von Risiken Trading mit einer einfachen (aber effektiven) Trading-Strategie Maintaining für Forex-Konto und Einschreibung in der laufenden Ausbildung Dieser Kurs ist völlig kostenlos, so melden Sie sich an oder beobachten Sie on-Demand heute. DailyFX bietet Forex News und technische Analyse über die Trends, die die globalen Devisenmärkte beeinflussen. Warum viele Forex Trader verlieren Geld Hier ist der Fehler Nr. 1 Wir schauen durch 43 Millionen echte Trades, um Trader Leistung zu messen Die Mehrheit der Trades sind erfolgreich und doch Händler sind Verliert Hier ist, was wir glauben, um die Nummer eins Fehler FX Trader machen W hy tun großen Währungsbewegungen bringen erhöhte Verluste Verluste Um herauszufinden, hat die DailyFX Forschungsteam durch über 40 Millionen echte Trades über eine große FX-Broker Trading-Plattformen platziert hat. In diesem Artikel. Betrachten wir den größten Fehler, den Forexhändler machen, und eine Weise, entsprechend zu handeln. Warum verliert der durchschnittliche Forex Trader Geld? Der durchschnittliche Forex Trader verliert Geld, was an sich schon sehr entmutigend ist. Aber warum Put einfach, macht die menschliche Psychologie Handel schwierig. Wir betrachteten mehr als 43 Millionen echte Trades auf einem großen FX-Broker Trading-Server von Q2, 2014 ndash Q1, 2015 platziert und kam zu einigen sehr interessante Schlussfolgerungen. Die erste ist ermutigend: Händler machen Geld die meiste Zeit, da mehr als 50 von Gewerben mit einem Gewinn geschlossen werden. Prozentsatz aller ausgeschütteten Gewinne und Verluste pro Währungspaar Datenquelle: Abgeleitet von Daten eines großen FX-Brokers über 15 am häufigsten gehandelte Währungspaare von 312014 auf 3312015. Die obige Grafik zeigt Ergebnisse von über 43 Mio. Trades, die von diesen Händlern durchgeführt werden Weltweit von Q2, 2014 bis Q1, 2015 über die 15 beliebtesten Währungspaare. Der blaue Balken zeigt den Prozentsatz der Trades, die mit einem Gewinn für den Trader endete. Rot zeigt den Prozentsatz der Trades, die im Verlust endete. Zum Beispiel sah der Euro eindrucksvoll 61 aller Geschäfte, die bei einem Gewinn geschlossen wurden. Und in der Tat, jeder einzelne dieser Instrumente sah die Mehrheit der Händler einen Gewinn mehr als 50 Prozent der Zeit. Wenn Händler mehr als die Hälfte der Zeit hatten, warum haben die meisten verlieren Geld Durchschnittliche ProfitLoss pro Gewinnen und Losing Trades pro Währungspaar Datenquelle: Abgeleitet von Daten von einem großen FX-Broker über 15 gehandelten Währungspaare von 312014 bis 3312015. Die oben genannten Diagramm sagt alles. In blau, zeigt es die durchschnittliche Anzahl der Pips Händler auf profitable Trades verdient. In Rot, zeigt es die durchschnittliche Anzahl von Pips verloren in verlieren Trades. Wir können jetzt deutlich erkennen, warum Händler Geld verlieren, obwohl sie mehr als die Hälfte der Zeit hatten. Sie verlieren mehr Geld für ihre verlieren Trades, als sie auf ihre Gewinne zu machen. Letrsquos verwenden EURUSD als Beispiel. Wir sehen, dass EURUSD-Geschäfte mit einem Gewinn von 61 der Zeit geschlossen wurden, aber der durchschnittliche Verlusthandel war 83 Pips wert, während der durchschnittliche Sieger nur 48 Pips war. Händler waren mehr als die Hälfte der Zeit, aber sie verloren mehr als 70 mehr auf ihre verlierenden Trades, wie sie auf gewinnende Trades gewonnen. Noch schlimmer war der Track Record für das flüchtige GBPUSD-Paar. Händler eroberten Gewinne auf 59 aller GBPUSD-Geschäfte. Allerdings verloren sie insgesamt Geld, da sie durchschnittlich 43 Pip-Gewinn auf jeden Gewinner und verlor 83 Pips auf verlieren Trades. Was gibt Identifizieren, dass es ein Problem ist an sich wichtig, aber wersquoll müssen die Gründe dafür verstehen, um nach einer Lösung zu suchen. In der Studie haben wir gesehen, dass die Händler sehr gut darin waren, rentable Handelschancen zu identifizieren - mit einer Gewinnspanne von über 50 Prozent. Sie verloren jedoch, weil der durchschnittliche Verlust den Gewinn weit überwog. Öffnen Sie fast jedes Buch über den Handel und die Beratung ist die gleiche: schneiden Sie Ihre Verluste früh und lassen Sie Ihre Gewinne laufen. Wenn Ihr Handel geht gegen Sie, schließen Sie es aus. Nehmen Sie den kleinen Verlust und versuchen Sie es später noch einmal, wenn angemessen. Es ist besser, einen kleinen Verlust früher als ein großer Verlust später zu nehmen. Wenn ein Gewerbe zu Ihren Gunsten ist, lassen Sie es laufen. Es ist oft verlockend, zu einem kleinen Gewinn zu schließen, um die Gewinne zu schützen, aber oft sehen wir, dass Geduld zu größeren Gewinnen führen kann. Aber wenn die Lösung so einfach ist, warum ist das Problem so häufig Die einfache Antwort: die menschliche Natur. In der Tat ist dies überhaupt nicht auf den Handel beschränkt. Zur Veranschaulichung des Punktes ziehen wir auf wichtige Erkenntnisse in der Psychologie. Ein einfaches Wager ndash Verstehen des menschlichen Verhaltens in Richtung zum Gewinnen und zum Losing Was, wenn ich Ihnen eine einfache Wette auf einem Münzenflip anbiete Sie haben zwei Wahlen. Choice A bedeutet, Sie haben eine 50 Chance zu gewinnen 1000 Dollar und 50 Chance zu gewinnen nichts. Wahl B ist ein flacher 450-Punkt-Gewinn. Was würden Sie wählen In diesem Fall können wir erwarten, weniger Geld über Choice B zu verlieren, aber in der Tat haben Studien gezeigt, dass die Mehrheit der Menschen wählen Sie eine Wahl jedes Mal. Hier sehen wir das Problem. Die meisten Menschen vermeiden Risiko, wenn es darum geht, Gewinne, aber dann aktiv zu suchen, wenn es bedeutet, einen Verlust zu vermeiden. Warum Verluste schaden Psychologisch weit mehr als Gewinne geben Vergnügen ndash Prospect Theory Nobel preisgekrönten klinischen Psychologen Daniel Kahneman basierend auf seiner Forschung über die Entscheidungsfindung. Seine Arbeit warnrsquot auf Handel an sich aber klare Implikationen für Handelsmanagement und ist ziemlich relevant für FX-Handel. Seine Studie über Prospect Theory versucht zu modellieren und vorauszusagen, Entscheidungen, die Menschen zwischen Szenarien mit bekannten Risiken und Belohnungen machen würde. Die Ergebnisse zeigten etwas merkwürdig einfaches aber tiefes: Die meisten Menschen nahmen mehr Schmerz von Verlusten als Freude an Gewinnen. Es fühlt sich ldquogood enoughrdquo um 450 versus 500 zu machen. Aber die Annahme einer 500 Verlust schmerzt zu viel und viele sind bereit zu spielen, dass der Handel dreht sich um. Diese doesnrsquot machen jeden Sinn aus einem Handel perspectivemdash50 0 Dollar verloren sind äquivalent zu 50 0 Dollar gewonnen eine ist nicht mehr wert als die anderen. Warum sollten wir dann so anders handeln? Prospect Theory: Verluste verletzen weit mehr als Gewinne Vergnügen unternehmen Ein rein rationaler Zugang zu Märkten bedeutet, dass man einen 50-Punkte-Gewinn als moralisch gleichbedeutend mit einem Verlust von 50 Punkten behandelt. Leider sind unsere Daten über echte Händler Verhalten schlägt vor, dass die Mehrheit canrsquot dies tun. Wir müssen systematischer denken, um unsere Erfolgschancen zu verbessern. Vermeiden Sie die gemeinsame Pitfall Vermeidung der Verlust-Problem oben beschrieben ist sehr einfach in der Theorie: gewinnen mehr in jedem Gewinner-Handel, als Sie zurück geben in jedem verlieren Handel. Aber wie können wir es konkret tun Beim Handel, folgen immer eine einfache Regel: immer eine größere Belohnung als der Verlust, den Sie riskieren. Dies ist ein wertvoller Ratschlag, der in fast jedem Handelsbuch gefunden werden kann. Normalerweise wird dieses ein ldquo rewardrisk Verhältnis rdquo genannt. Wenn Sie die gleiche Anzahl Pips verlieren, wie Sie hoffen, zu gewinnen, dann ist Ihr Rewardrisk Verhältnis 1 zu 1 (auch geschrieben 1: 1). Wenn Sie einen Gewinn von 80 Pips mit einem Risiko von 40 Pips Ziel, dann haben Sie ein 2: 1 Reward-Risiko-Verhältnis. Wenn Sie diese einfache Regel folgen, können Sie direkt auf die Richtung der nur die Hälfte Ihrer Trades und noch Geld verdienen, weil Sie mehr Gewinne auf Ihre gewinnende Trades als Verluste auf Ihre verlieren Trades zu verdienen. Welches Verhältnis sollten Sie verwenden Es hängt von der Art des Handels Sie machen. Wir empfehlen, immer ein Mindestverhältnis von 1: 1 zu verwenden. Auf diese Weise, wenn Sie nur die Hälfte der Zeit haben, werden Sie zumindest brechen sogar. Bestimmte Strategien und Handelstechniken neigen dazu, hohe gewinnende Prozentsätze zu produzieren, wie wir mit realen Händlerdaten sahen. Wenn dies der Fall ist, ist es möglich, eine niedrigere Belohnungsrate zu verwenden, die zwischen 1: 1 und 2: 1 liegt. Für niedrigere Wahrscheinlichkeits-Trading wird ein höheres Reward-Risiko-Verhältnis empfohlen, wie 2: 1, 3: 1 oder sogar 4: 1. Denken Sie daran, je höher die Reward-Risiko-Verhältnis Sie wählen, desto weniger oft müssen Sie korrekt vorherzusagen Markt Richtung, um Geld zu handeln. In nachfolgenden Tranchen dieser Reihe werden wir verschiedene Handelstechniken näher erläutern. Stick zu Ihrem Plan: Verwenden Sie Stopps und Limits Sobald Sie einen Handelsplan, der eine richtige Reward-Risiko-Verhältnis verwendet, ist die nächste Herausforderung, um den Plan zu halten. Denken Sie daran, es ist natürlich für Menschen, wollen zu halten, um Verluste und nehmen Gewinne früh, aber es macht für schlechte Handel. Wir müssen diese natürliche Tendenz überwinden und unsere Emotionen vom Handel entfernen. Der beste Weg, dies zu tun ist, um Ihren Handel mit Stop-Loss und Limit-Aufträge von Anfang an. Auf diese Weise können Sie das richtige Reward-Risiko-Verhältnis (1: 1 oder höher) von Anfang an nutzen und daran festhalten. Sobald Sie sie setzen, donrsquot sie berühren (Eine Ausnahme: Sie können Ihren Stopp zu Ihren Gunsten zu sperren in Gewinne bewegen, wie der Markt zu Ihren Gunsten bewegt). Managing Ihr Risiko auf diese Weise ist ein Teil dessen, was viele Händler ldquomoney managementrdquo nennen. Viele der erfolgreichsten Forex-Händler sind über die marketrsquos Richtung weniger als die Hälfte der Zeit. Da sie gutes Geldmanagement praktizieren, schneiden sie ihre Verluste schnell ab und lassen ihre Gewinne laufen, so dass sie immer noch profitabel in ihrem gesamten Handel sind. Verwenden Sie 1: 1 Reward to Risk Really Work Unsere Daten sicherlich vorschlagen, es tut. Wir verwenden unsere Daten auf unseren Top 15 Währungspaaren, um festzustellen, welche Trader-Konten ihre Average Gain mindestens so groß wie ihre durchschnittliche Lossmdashor eine minimale Belohnung: Risiko von 1: 1 geschlossen. Waren die Händler letztendlich rentabel, wenn sie an dieser Regel festhielten Die Performance der Vergangenheit ist kein Hinweis auf künftige Ergebnisse, aber die Ergebnisse unterstützen sie sicherlich. Unsere Daten zeigen, dass 53 Prozent aller Konten, die auf mindestens einem 1: 1 Reward to Risk-Verhältnis betrieben, einen Nettogewinn in unserer 12-Monats-Stichprobenperiode verzeichneten. Die unter 1: 1 Nur 17 Prozent. T raders, die diese Regel eingehalten wurden dreimal häufiger zu einem Gewinn im Laufe dieser 12 Monate mdasha erheblichen Unterschied zu machen. Datenquelle: Abgeleitet von Daten eines großen FX-Brokers über 15 am häufigsten gehandelte Währungspaare von 312014 bis 3312015. Spielplan: Welche Strategie kann Trade Forex mit Stopps und Limits verwenden, die auf ein Risiko-Risiko-Verhältnis von 1: 1 oder höher eingestellt sind Ein Handel, stellen Sie sicher, dass Sie eine Stop-Loss-Order verwenden. Stellen Sie immer sicher, dass Ihr Gewinnziel mindestens so weit entfernt von Ihrem Eintrittspreis ist wie Ihr Stop-Loss. Sie können sicherlich Ihr Preisziel höher gesetzt, und sollte wahrscheinlich mindestens 1: 1 Ziel unabhängig von der Strategie, möglicherweise 2: 1 oder mehr unter bestimmten Umständen. Dann können Sie die Marktrichtung richtig nur die Hälfte der Zeit und noch Geld in Ihrem Konto. Die tatsächliche Entfernung Sie platzieren Ihre Haltestellen und Grenzen hängt von den Bedingungen auf dem Markt zu der Zeit, wie Volatilität, Währungspaar, und wo Sie Unterstützung und Widerstand zu sehen. Sie können das gleiche Reward-Risiko-Verhältnis auf jeden Handel anwenden. Wenn Sie einen Stop-Level 40 Pips weg von der Einreise haben, sollten Sie ein Gewinnziel von 40 Pips oder mehr entfernt. Wenn Sie einen Stop-Level 500 Pips entfernt haben, sollte Ihr Gewinnziel mindestens 500 Pips entfernt sein. Wir werden dies als Grundlage für weitere Studien über echte Händler Verhalten, wie wir die Eigenschaften der erfolgreichen Händler aufzudecken suchen. Die Daten werden von den FXCM Inc.-Konten unter Ausschluss förderfähiger Vertragsteilnehmer, Clearing-Konten, Hongkong und Japan-Tochtergesellschaften von 312014 auf 3312015 gezeichnet. Sehen Sie sich die folgenden Artikel in den Merkmalen der erfolgreichen Serie an: Die Merkmale erfolgreicher Händler Dieser Artikel ist ein Teil unserer Merkmale der erfolgreichen Traders-Serie. In den vergangenen Monaten hat das DailyFX Research-Team die Trading-Tendenzen der Händler über einen großen FX-Broker genau untersucht. Wir haben eine enorme Zahl von Statistiken und anonymisierten Handelsaufzeichnungen durchgemacht, um eine Frage zu beantworten: ldquoWhat trennt erfolgreiche Händler von erfolglosen Tradersrdquo. Wir haben diese einzigartige Ressource verwendet, um einige der ldquobest practicesrdquo, dass erfolgreiche Händler folgen zu destillieren, wie die beste Tageszeit, angemessene Verwendung von Hebelwirkung, die besten Währungspaare und vieles mehr. Bleiben Sie dran für den nächsten Artikel in den Merkmalen der erfolgreichen Traders Series. Analyse erstellt und geschrieben von David Rodriguez, Quantitative Strategist für DailyFX Melden Sie sich bei Davidrsquos E-Mail-Verteilerliste für zukünftige E-Mail-Updates über die Merkmale der erfolgreichen Trader-Serie und andere Berichte DailyFX bietet Forex News und technische Analyse über die Trends, die Einfluss haben Die globalen Währungsmärkte.

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Händler nutzen Techniken und Werkzeuge, um ihnen zu helfen, ihr Potenzial zu maximieren. Ein automatisiertes Handelssystem ist eines der Dinge, die ein Händler nutzen kann, um ihm zu helfen, sein Handelsergebnis zu optimieren. Automatisierte Handelssysteme nehmen den Stress bei der Überwachung des Marktes für Stunden und Stunden jeden Tag. Indem er ein automatisiertes System hat, kann er die Zeit nutzen, um mehr auf seine Strategien zu konzentrieren, anstatt, den Markt für Stunden zu überwachen. Die Nutzung der 24-Stunden-Markt ist auch ein großes Plus in ein voll automatisiertes Handelssystem. Automatisiertes Trading kann Händler helfen, häufige Fehler im Devisenhandel zu vermeiden und die Trading-Performance zu optimieren. Ein weitgehend getestetes System kann dem Trader das Vertrauen in seine Trades und in sich selbst vermitteln. Mit einem vollautomatisierten Handelssystem hilft auch ein Händler Handel ohne Emotionen. Bedeutet, seine Trades wird nicht durch Gier oder Angst beeinflusst werden. Ein gutes automatisiertes Handelssystem kann einem Händler helfen, ein erfolgreicher Trader zu werden. Mit allen Systemen, die jetzt auf dem Markt angeboten wird, ist es sehr entscheidend für einen Händler, ein automatisiertes Handelssystem, das die Vorteile t. kuasa Forex-Indikator Download gt Free kuasa Forex-Indikator Download Online Forex Trading System Forex Trading Us kuasa Forex-Indikator Download Kuasa Forex Indikator herunterladen gt Freies Kuasa Forex Indikator herunterladen Online Forex Trading System Forex Trading uns Kuasa Forex Indikator herunterladen Kuasa Forex Indikator Download gt Freies Kuasa Forex Indikator herunterladen Online Forex Trading System Forex Trading uns Kuasa Forex Indikator herunterladen Kuasa Forex Indikator Download gt Kostenlose Kuasa Forex-Indikator herunterladen Online Forex Trading System Forex Trading uns Kuasa Forex Indikator herunterladen Kuasa Forex Indikator Download gt Freies Kuasa Forex Indikator herunterladen Online Forex Trading System Kuasa Forex Indikator Download gt Freies Kuasa Forex Indikator herunterladen Online Forex Trading System Forex Trading uns Kuasa Forex Indikator herunterladen Kuasa Forex-Indikator herunterladen gt Kostenlose Kuasa Forex Indikator herunterladen Online Forex Trading System Forex Trading uns Kuasa Forex Indikator herunterladen Kuasa Forex Indikator Download gt Freies Kuasa Forex Indikator herunterladen Online Forex Trading System Forex Trading uns Kuasa Forex Indikator herunterladen Artical Kuasa Forex Indikator Download Wenn Sie wollen Um in Devisenhandel zu gelangen, sollten Sie zuerst lernen, Forex zu handeln. Natürlich, wenn Sie Kapitalanlagen tun, sollten Sie zunächst wissen, wie zu öffnen und schließen Transaktionen. In Devisenhandel, Handel macht keinen Unterschied und so müssen Sie sicherstellen, dass Sie kenntnisreich und gut abgerundet über Transaktionen sind. Wenn Sie nicht mit dem Forex vertraut sind, können Sie beginnen zu lernen, wie man Währung online für wenig oder kein Geld handeln. Die Währung eines Landes wird nach mehreren globalen Ereignissen hin - und hergehen. Forex-Markt gehandelt wird 5 Tage die Woche 24 Stunden am Tag. Einer der großen Vorteile in Forex-Handel ist, dass Sie nicht brauchen eine riesige Start-up-Kapital, um die Dinge für Sie arbeiten. In der Tat brauchen Sie nicht wirklich Geld überhaupt zu beginnen üben Forex Trading in echten Marktbedingungen, da die meisten Broker können Sie auf einem Demo-Konto, um Ihre Fähigkeiten zu schärfen, bevor Sie mit echten Geld zu starten. 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Exponentieller Gleitender Durchschnittskoeffizient

MetaTrader 4 - Indikatoren Gleitende Mittelwerte, MA - Indikator für MetaTrader 4 Der Indikator Moving Average zeigt den mittleren Instrumentenpreis für einen bestimmten Zeitraum an. Wenn man den gleitenden Durchschnitt berechnet, berechnet man den Instrumentenpreis für diesen Zeitraum. Wenn sich der Preis ändert, steigt oder fällt sein gleitender Durchschnitt. Es gibt vier verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten: Simple (auch Arithmetik genannt), Exponential, Smoothed und Linear Weighted. Bewegungsdurchschnitte können für jeden sequentiellen Datensatz berechnet werden, einschließlich der Eröffnungs - und Schlusskurse, der höchsten und niedrigsten Preise, des Handelsvolumens oder anderer Indikatoren. Es ist oft der Fall, wenn doppelte gleitende Durchschnitte verwendet werden. Das Einzige, wo sich verschie - dende Durchschnittswerte verschiedener Typen erheblich voneinander unterscheiden, ist, wenn Gewichtskoeffizienten, die den letzten Daten zugeordnet sind, unterschiedlich sind. Wenn wir von einem einfachen gleitenden Durchschnitt sprechen, sind alle Preise des fraglichen Zeitraums gleich wertig. Exponentielle und linear gewichtete Bewegungsdurchschnitte legen mehr Wert auf die neuesten Preise. Der gängigste Weg zur Interpretation des gleitenden Durchschnitts ist es, seine Dynamik mit der Preisaktion zu vergleichen. Wenn der Instrumentenpreis über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, erscheint ein Kaufsignal, wenn der Preis unter den gleitenden Durchschnitt fällt, was wir haben, ist ein Verkaufssignal. Dieses handelnde System, das auf dem gleitenden Durchschnitt basiert, ist nicht entworfen, um Eintritt in den Markt direkt in seinem niedrigsten Punkt und seinem Ausgang direkt auf dem Höhepunkt zur Verfügung zu stellen. Es erlaubt, nach dem folgenden Trend zu handeln: bald zu kaufen, nachdem die Preise den Boden zu erreichen, und zu verkaufen, bald nachdem die Preise ihren Höhepunkt erreicht haben. Simple Moving Average (SMA) Ein einfacher, dh arithmetisch gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem die Preise des Instrumentenschlusses über eine bestimmte Anzahl von Einzelperioden (z. B. 12 Stunden) zusammengefasst werden. Dieser Wert wird dann durch die Anzahl dieser Perioden dividiert. SMA SUM (CLOSE, N) N wobei: N die Anzahl der Berechnungsperioden ist. Exponential Moving Average (EMA) Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem der gleitende Durchschnitt eines bestimmten Anteils des aktuellen Schlusskurses auf den vorherigen Wert addiert wird. Bei exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitten sind die neuesten Preise von mehr Wert. P-Prozentsatz des exponentiellen gleitenden Durchschnitts wird wie folgt aussehen: Wo: CLOSE (i) der Preis des laufenden Periodenabschlusses EMA (i-1) Exponentiell bewegender Durchschnitt des vorherigen Periodenabschlusses P der Prozentsatz der Verwendung des Preiswerts. Gleitender gleitender Mittelwert (SMMA) Der erste Wert dieses geglätteten gleitenden Mittelwertes wird als einfacher gleitender Mittelwert (SMA) berechnet: SUM1 SUM (CLOSE, N) Der zweite und nachfolgende gleitende Mittelwert wird gemäß dieser Formel berechnet: wobei: SUM1 die ist Summe der Schlusskurse für N Perioden SMMA1 ist der geglättete gleitende Durchschnitt des ersten Balkens SMMA (i) ist der geglättete gleitende Durchschnitt des aktuellen Balkens (mit Ausnahme des ersten) CLOSE (i) der aktuelle Schlusskurs N ist Glättungszeitraum. Linearer gewichteter gleitender Durchschnitt (LWMA) Bei gewichteten gleitenden Mittelwerten sind die letzten Daten von größerem Wert als frühere Daten. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem jeder der Schlusskurse innerhalb der betrachteten Reihe mit einem gewissen Gewichtskoeffizienten multipliziert wird. (I, N) SUM (i, N) wobei: SUM (i, N) die Gesamtsumme der Gewichtskoeffizienten ist. Bewegungsdurchschnitte können auch auf Indikatoren angewendet werden. Das ist, wo die Interpretation der Indikatorbewegungsdurchschnitte ähnlich der Interpretation der Preisbewegungsdurchschnitte ist: wenn der Indikator über seinem gleitenden Durchschnitt steigt, bedeutet das, dass die aufsteigende Indikatorbewegung wahrscheinlich fortfährt: wenn der Indikator unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, dieses Bedeutet, dass es wahrscheinlich weiter nach unten gehen wird. Hier sind die Arten von gleitenden Mittelwerten im Diagramm: Einfacher Moving Average (SMA) Exponentieller Moving Average (EMA) Glatter Moving Average (SMMA) Linearer gewichteter Moving Average (LWMA) Exponentielle Glättungsgewichte nach Beobachtungen mit exponentiell abnehmenden Gewichten zur Prognose zukünftiger Werte (S2) bis (y1), wobei (Si) für eine geglättete Beobachtung oder EWMA steht und (y) für die ursprüngliche Beobachtung steht. Die Indizes beziehen sich auf die Zeitperioden (1,, 2,, ldots,, n). Für die dritte Periode (S3 alpha y2 (1-alpha) S2) und so weiter. Es gibt keine (S1) die geglättete Reihe beginnt mit der geglätteten Version der zweiten Beobachtung. Für einen beliebigen Zeitraum (t) wird der geglättete Wert (St) durch Berechnen von St alpha y (1-alpha) S ,,,,,,, 0 gefunden. Expandierte Gleichung für (S5) Zum Beispiel die erweiterte Gleichung für die geglättete Wert (S5) ist: S5 alpha links (1-alpha) 0 y (1-alpha) 1 y (1-alpha) 2 y rechts (1-alpha) 3 S2. Veranschaulicht Exponentialverhalten Dies veranschaulicht das exponentielle Verhalten. Die Gewichte (alpha (1-alpha) t) nehmen geometrisch ab und ihre Summe ist wie unten gezeigt einheitlich, wobei eine Eigenschaft der geometrischen Reihe verwendet wird: alpha sum (1-alpha) i alpha left frac right 1 - (1-alpha) T. Aus der letzten Formel können wir sehen, daß der Summationsterm zeigt, daß der Beitrag zum geglätteten Wert (St) in jedem aufeinanderfolgenden Zeitraum kleiner wird. Beispiel für (alpha 0,3) Let (alpha 0,3). Man beachte, dass die Gewichte (alpha (1-alpha) t) mit der Zeit exponentiell (geometrisch) abnehmen. Die Summe der quadratischen Fehler (SSE) 208.94. Der Mittelwert der quadratischen Fehler (MSE) ist die SSE 11 19.0. Berechnen Sie für verschiedene Werte von (alpha) Das MSE wurde erneut für (alpha 0,5) berechnet und erwies sich als 16,29, so dass in diesem Fall ein (alpha) von 0,5 bevorzugt wäre. Können wir es besser machen Wir könnten die bewährte Trial-and-Error-Methode anwenden. Dies ist ein iteratives Verfahren, das mit einem Bereich von (alpha) zwischen 0,1 und 0,9 beginnt. Wir bestimmen die beste Ausgangswahl für (alpha) und suchen dann zwischen (alpha - Delta) und (alpha Delta). Wir könnten dies vielleicht noch einmal wiederholen, um die besten (alpha) bis 3 Dezimalstellen zu finden. Nichtlineare Optimierer können verwendet werden. Aber es gibt bessere Suchmethoden, wie das Marquardt-Verfahren. Dies ist ein nichtlinearer Optimierer, der die Summe der Quadrate der Residuen minimiert. Im Allgemeinen sollten die meisten gut entworfenen statistischen Softwareprogramme in der Lage sein, den Wert von (alpha) zu finden, der die MSE minimiert. Beispiel-Diagramm mit geglätteten Daten für 2 Werte von (alpha) Gleitender Durchschnitt und exponentieller Glättungsmodelle Als ein erster Schritt bei der Überwindung von Mittelwertsmodellen, Random-Walk-Modellen und linearen Trendmodellen können nicht-saisonale Muster und Trends mit Hilfe eines gleitenden Durchschnittswerts extrapoliert werden Glättungsmodell. Die grundlegende Annahme hinter Mittelwertbildung und Glättungsmodellen ist, dass die Zeitreihe lokal stationär mit einem sich langsam verändernden Mittelwert ist. Daher nehmen wir einen bewegten (lokalen) Durchschnitt, um den aktuellen Wert des Mittelwerts abzuschätzen und dann als die Prognose für die nahe Zukunft zu verwenden. Dies kann als Kompromiss zwischen dem mittleren Modell und dem random-walk-ohne-Drift-Modell betrachtet werden. Die gleiche Strategie kann verwendet werden, um einen lokalen Trend abzuschätzen und zu extrapolieren. Ein gleitender Durchschnitt wird oft als "quotsmoothedquot" - Version der ursprünglichen Serie bezeichnet, da die kurzzeitige Mittelung die Wirkung hat, die Stöße in der ursprünglichen Reihe zu glätten. Durch Anpassen des Glättungsgrades (die Breite des gleitenden Durchschnitts) können wir hoffen, eine Art von optimaler Balance zwischen der Leistung des Mittelwerts und der zufälligen Wandermodelle zu erreichen. Die einfachste Art der Mittelung Modell ist die. Einfache (gleichgewichtige) Moving Average: Die Prognose für den Wert von Y zum Zeitpunkt t1, der zum Zeitpunkt t gemacht wird, entspricht dem einfachen Mittelwert der letzten m Beobachtungen: (Hier und anderswo werde ich das Symbol 8220Y-hat8221 stehen lassen Für eine Prognose der Zeitreihe Y, die am frühestmöglichen früheren Zeitpunkt durch ein gegebenes Modell durchgeführt wird.) Dieser Mittelwert wird auf den Zeitraum t (m1) 2 zentriert, was impliziert, daß die Schätzung des lokalen Mittels dazu tendiert, hinter dem wahr zu bleiben Wert des lokalen Mittels um etwa (m1) 2 Perioden. Somit ist das Durchschnittsalter der Daten im einfachen gleitenden Durchschnitt (m1) 2 relativ zu der Periode, für die die Prognose berechnet wird, angegeben: dies ist die Zeitspanne, in der die Prognosen dazu neigen, hinter den Wendepunkten der Daten zu liegen . Wenn Sie z. B. die letzten 5 Werte mitteln, werden die Prognosen etwa 3 Perioden spät sein, wenn sie auf Wendepunkte reagieren. Beachten Sie, dass, wenn m1, die einfache gleitende Durchschnitt (SMA) - Modell ist gleichbedeutend mit der random walk-Modell (ohne Wachstum). Wenn m sehr groß ist (vergleichbar der Länge des Schätzzeitraums), entspricht das SMA-Modell dem mittleren Modell. Wie bei jedem Parameter eines Prognosemodells ist es üblich, den Wert von k anzupassen, um den besten Quotienten der Daten zu erhalten, d. H. Die kleinsten Prognosefehler im Durchschnitt. Hier ist ein Beispiel einer Reihe, die zufällige Fluktuationen um ein sich langsam veränderndes Mittel zu zeigen scheint. Erstens können wir versuchen, es mit einem zufälligen Fußmodell, das entspricht einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 1 Begriff entspricht: Das zufällige Fußmodell reagiert sehr schnell auf Änderungen in der Serie, aber dabei nimmt er viel von der quotnoisequot in der Daten (die zufälligen Fluktuationen) sowie das Quotsignalquot (das lokale Mittel). Wenn wir stattdessen einen einfachen gleitenden Durchschnitt von 5 Begriffen anwenden, erhalten wir einen glatteren Satz von Prognosen: Der 5-Term-einfache gleitende Durchschnitt liefert in diesem Fall deutlich kleinere Fehler als das zufällige Wegmodell. Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 3 ((51) 2), so dass es dazu neigt, hinter den Wendepunkten um etwa drei Perioden zu liegen. (Zum Beispiel scheint ein Abschwung in Periode 21 aufgetreten zu sein, aber die Prognosen drehen sich erst nach mehreren Perioden später.) Beachten Sie, dass die Langzeitprognosen des SMA-Modells eine horizontale Gerade sind, genau wie beim zufälligen Weg Modell. Somit geht das SMA-Modell davon aus, dass es keinen Trend in den Daten gibt. Während jedoch die Prognosen aus dem Zufallswegmodell einfach dem letzten beobachteten Wert entsprechen, sind die Prognosen des SMA-Modells gleich einem gewichteten Mittelwert der neueren Werte. Die von Statgraphics berechneten Konfidenzgrenzen für die Langzeitprognosen des einfachen gleitenden Durchschnitts werden nicht breiter, wenn der Prognosehorizont zunimmt. Dies ist offensichtlich nicht richtig Leider gibt es keine zugrunde liegende statistische Theorie, die uns sagt, wie sich die Vertrauensintervalle für dieses Modell erweitern sollten. Allerdings ist es nicht zu schwer, empirische Schätzungen der Konfidenzgrenzen für die längerfristigen Prognosen zu berechnen. Beispielsweise können Sie eine Tabellenkalkulation einrichten, in der das SMA-Modell für die Vorhersage von 2 Schritten im Voraus, 3 Schritten voraus usw. innerhalb der historischen Datenprobe verwendet wird. Sie könnten dann die Stichproben-Standardabweichungen der Fehler bei jedem Prognosehorizont berechnen und dann Konfidenzintervalle für längerfristige Prognosen durch Addieren und Subtrahieren von Vielfachen der geeigneten Standardabweichung konstruieren. Wenn wir einen 9-Term einfach gleitenden Durchschnitt versuchen, erhalten wir sogar noch bessere Prognosen und mehr von einem nacheilenden Effekt: Das Durchschnittsalter beträgt jetzt 5 Perioden ((91) 2). Wenn wir einen 19-term gleitenden Durchschnitt nehmen, steigt das Durchschnittsalter auf 10 an: Beachten Sie, dass die Prognosen tatsächlich hinter den Wendepunkten um etwa 10 Perioden zurückbleiben. Welches Maß an Glättung ist am besten für diese Serie Hier ist eine Tabelle, die ihre Fehlerstatistiken vergleicht, darunter auch einen 3-Term-Durchschnitt: Modell C, der 5-Term-Gleitender Durchschnitt, ergibt den niedrigsten Wert von RMSE mit einer kleinen Marge über die 3 - term und 9-Term-Mittelwerte, und ihre anderen Statistiken sind fast identisch. So können wir bei Modellen mit sehr ähnlichen Fehlerstatistiken wählen, ob wir ein wenig mehr Reaktionsfähigkeit oder ein wenig mehr Glätte in den Prognosen bevorzugen würden. (Rückkehr nach oben.) Browns Einfache Exponentialglättung (exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt) Das oben beschriebene einfache gleitende Durchschnittsmodell hat die unerwünschte Eigenschaft, daß es die letzten k-Beobachtungen gleich und vollständig ignoriert. Intuitiv sollten vergangene Daten in einer allmählicheren Weise diskontiert werden - zum Beispiel sollte die jüngste Beobachtung ein wenig mehr Gewicht als die zweitletzte erhalten, und die 2. jüngsten sollten ein wenig mehr Gewicht als die 3. jüngsten erhalten, und bald. Das einfache exponentielle Glättungsmodell (SES) erfüllt dies. 945 bezeichnen eine quotsmoothing constantquot (eine Zahl zwischen 0 und 1). Eine Möglichkeit, das Modell zu schreiben, besteht darin, eine Serie L zu definieren, die den gegenwärtigen Pegel (d. H. Den lokalen Mittelwert) der Serie, wie er aus Daten bis zu der Zeit geschätzt wird, darstellt. Der Wert von L zur Zeit t wird rekursiv von seinem eigenen vorherigen Wert wie folgt berechnet: Somit ist der aktuelle geglättete Wert eine Interpolation zwischen dem vorher geglätteten Wert und der aktuellen Beobachtung, wobei 945 die Nähe des interpolierten Wertes auf die neueste steuert Überwachung. Die Prognose für die nächste Periode ist einfach der aktuelle geglättete Wert: Äquivalent können wir die nächste Prognose direkt in Form früherer Prognosen und früherer Beobachtungen in einer der folgenden gleichwertigen Versionen ausdrücken. In der ersten Version ist die Prognose eine Interpolation zwischen vorheriger Prognose und vorheriger Beobachtung: In der zweiten Version wird die nächste Prognose durch Anpassung der bisherigen Prognose in Richtung des bisherigen Fehlers um einen Bruchteil 945 erhalten Zeit t. In der dritten Version ist die Prognose ein exponentiell gewichteter (dh diskontierter) gleitender Durchschnitt mit Abzinsungsfaktor 1-945: Die Interpolationsversion der Prognoseformel ist am einfachsten zu verwenden, wenn Sie das Modell in einer Tabellenkalkulation implementieren Einzelne Zelle und enthält Zellverweise, die auf die vorhergehende Prognose, die vorherige Beobachtung und die Zelle mit dem Wert von 945 zeigen. Beachten Sie, dass, wenn 945 1, das SES-Modell entspricht einem zufälligen Weg-Modell (ohne Wachstum). Wenn 945 0 ist, entspricht das SES-Modell dem mittleren Modell, wobei angenommen wird, dass der erste geglättete Wert gleich dem Mittelwert gesetzt ist. (Zurück zum Seitenanfang.) Das Durchschnittsalter der Daten in der Simple-Exponential-Glättungsprognose beträgt 1 945, bezogen auf den Zeitraum, für den die Prognose berechnet wird. (Dies sollte nicht offensichtlich sein, kann aber leicht durch die Auswertung einer unendlichen Reihe gezeigt werden.) Die einfache gleitende Durchschnittsprognose neigt daher zu Verzögerungen hinter den Wendepunkten um etwa 1 945 Perioden. Wenn beispielsweise 945 0,5 die Verzögerung 2 Perioden beträgt, wenn 945 0,2 die Verzögerung 5 Perioden beträgt, wenn 945 0,1 die Verzögerung 10 Perioden und so weiter ist. Für ein gegebenes Durchschnittsalter (d. H. Eine Verzögerung) ist die einfache exponentielle Glättungsprognose (SES) der simplen gleitenden Durchschnittsprognose (SMA) etwas überlegen, weil sie relativ viel mehr Gewicht auf die jüngste Beobachtung - i. e stellt. Es ist etwas mehr quresponsivequot zu Änderungen, die sich in der jüngsten Vergangenheit. Zum Beispiel haben ein SMA - Modell mit 9 Terminen und ein SES - Modell mit 945 0,2 beide ein durchschnittliches Alter von 5 Jahren für die Daten in ihren Prognosen, aber das SES - Modell legt mehr Gewicht auf die letzten 3 Werte als das SMA - Modell und am Gleiches gilt für die Werte von mehr als 9 Perioden, wie in dieser Tabelle gezeigt: 822forget8221. Ein weiterer wichtiger Vorteil des SES-Modells gegenüber dem SMA-Modell ist, dass das SES-Modell einen Glättungsparameter verwendet, der kontinuierlich variabel ist und somit leicht optimiert werden kann Indem ein Quotsolverquot-Algorithmus verwendet wird, um den mittleren quadratischen Fehler zu minimieren. Der optimale Wert von 945 im SES-Modell für diese Serie ergibt sich wie folgt: Das durchschnittliche Alter der Daten in dieser Prognose beträgt 10.2961 3,4 Perioden, was ähnlich wie bei einem 6-term einfachen gleitenden Durchschnitt ist. Die Langzeitprognosen aus dem SES-Modell sind eine horizontale Gerade. Wie im SMA-Modell und dem Random-Walk-Modell ohne Wachstum. Es ist jedoch anzumerken, dass die von Statgraphics berechneten Konfidenzintervalle nun in einer vernünftigen Weise abweichen und dass sie wesentlich schmaler sind als die Konfidenzintervalle für das Zufallswegmodell. Das SES-Modell geht davon aus, dass die Serie etwas vorhersehbarer ist als das Zufallswandermodell. Ein SES-Modell ist eigentlich ein Spezialfall eines ARIMA-Modells. So dass die statistische Theorie der ARIMA-Modelle eine solide Grundlage für die Berechnung der Konfidenzintervalle für das SES-Modell bildet. Insbesondere ist ein SES-Modell ein ARIMA-Modell mit einer nicht sonderbaren Differenz, einem MA (1) - Term und kein konstanter Term. Ansonsten als quotARIMA (0,1,1) - Modell ohne Konstantquot bekannt. Der MA (1) - Koeffizient im ARIMA-Modell entspricht der Größe 1 - 945 im SES-Modell. Wenn Sie zum Beispiel ein ARIMA-Modell (0,1,1) ohne Konstante an die hier analysierte Serie anpassen, ergibt sich der geschätzte MA (1) - Koeffizient auf 0,7029, was fast genau ein Minus von 0,2961 ist. Es ist möglich, die Annahme eines von Null verschiedenen konstanten linearen Trends zu einem SES-Modell hinzuzufügen. Dazu wird ein ARIMA-Modell mit einer nicht sonderbaren Differenz und einem MA (1) - Term mit konstantem, d. H. Einem ARIMA-Modell (0,1,1) mit konstantem Wert angegeben. Die langfristigen Prognosen haben dann einen Trend, der dem durchschnittlichen Trend über den gesamten Schätzungszeitraum entspricht. Sie können dies nicht in Verbindung mit saisonalen Anpassungen tun, da die saisonalen Anpassungsoptionen deaktiviert sind, wenn der Modelltyp auf ARIMA gesetzt ist. Sie können jedoch einen konstanten langfristigen exponentiellen Trend zu einem einfachen exponentiellen Glättungsmodell (mit oder ohne saisonale Anpassung) hinzufügen, indem Sie die Inflationsanpassungsoption im Prognoseverfahren verwenden. Die prozentuale Zinssatzquote (prozentuale Wachstumsrate) pro Periode kann als der Steigungskoeffizient in einem linearen Trendmodell geschätzt werden, das an die Daten in Verbindung mit einer natürlichen Logarithmuswandlung angepasst ist, oder es kann auf anderen unabhängigen Informationen bezüglich der langfristigen Wachstumsperspektiven beruhen . (Rückkehr nach oben.) Browns Linear (dh doppelt) Exponentielle Glättung Die SMA-Modelle und SES-Modelle gehen davon aus, dass es in den Daten keinen Trend gibt (was in der Regel in Ordnung ist oder zumindest nicht zu schlecht für 1- Wenn die Daten relativ verrauscht sind), und sie können modifiziert werden, um einen konstanten linearen Trend, wie oben gezeigt, zu integrieren. Was ist mit kurzfristigen Trends Wenn eine Serie eine unterschiedliche Wachstumsrate oder ein zyklisches Muster zeigt, das sich deutlich gegen das Rauschen auszeichnet, und wenn es notwendig ist, mehr als eine Periode vorher zu prognostizieren, könnte die Schätzung eines lokalen Trends auch sein Ein Problem. Das einfache exponentielle Glättungsmodell kann verallgemeinert werden, um ein lineares exponentielles Glättungsmodell (LES) zu erhalten, das lokale Schätzungen sowohl des Niveaus als auch des Trends berechnet. Das einfachste zeitvariable Trendmodell ist Browns lineares exponentielles Glättungsmodell, das zwei verschiedene geglättete Serien verwendet, die zu verschiedenen Zeitpunkten zentriert sind. Die Prognoseformel basiert auf einer Extrapolation einer Linie durch die beiden Zentren. (Eine weiterentwickelte Version dieses Modells, Holt8217s, wird unten diskutiert.) Die algebraische Form des Brown8217s linearen exponentiellen Glättungsmodells, wie die des einfachen exponentiellen Glättungsmodells, kann in einer Anzahl von unterschiedlichen, aber äquivalenten Formen ausgedrückt werden. Die quadratische quadratische Form dieses Modells wird gewöhnlich wie folgt ausgedrückt: Sei S die einfach geglättete Reihe, die durch Anwendung einfacher exponentieller Glättung auf Reihe Y erhalten wird. Das heißt, der Wert von S in der Periode t ist gegeben durch: (Erinnern wir uns, Exponentielle Glättung, so würde dies die Prognose für Y in der Periode t1 sein.) Dann sei Squot die doppelt geglättete Folge, die man erhält, indem man eine einfache exponentielle Glättung (unter Verwendung desselben 945) auf die Reihe S anwendet: Schließlich die Prognose für Ytk. Für jedes kgt1 ist gegeben durch: Dies ergibt e & sub1; & sub0; (d. h. Cheat ein Bit und die erste Prognose der tatsächlichen ersten Beobachtung gleich) und e & sub2; Y & sub2; 8211 Y & sub1; Nach denen die Prognosen unter Verwendung der obigen Gleichung erzeugt werden. Dies ergibt die gleichen Anpassungswerte wie die Formel auf der Basis von S und S, wenn diese mit S 1 S 1 Y 1 gestartet wurden. Diese Version des Modells wird auf der nächsten Seite verwendet, die eine Kombination von exponentieller Glättung mit saisonaler Anpassung veranschaulicht. Holt8217s Lineares Exponentialglättung Brown8217s LES-Modell berechnet lokale Schätzungen von Pegel und Trend durch Glätten der letzten Daten, aber die Tatsache, dass dies mit einem einzigen Glättungsparameter erfolgt, legt eine Einschränkung für die Datenmuster fest, die es anpassen kann: den Pegel und den Trend Dürfen nicht zu unabhängigen Preisen variieren. Holt8217s LES-Modell adressiert dieses Problem durch zwei Glättungskonstanten, eine für die Ebene und eine für den Trend. Zu jedem Zeitpunkt t, wie in Brown8217s-Modell, gibt es eine Schätzung L t der lokalen Ebene und eine Schätzung T t der lokalen Trend. Hier werden sie rekursiv aus dem zum Zeitpunkt t beobachteten Wert von Y und den vorherigen Schätzungen von Pegel und Trend durch zwei Gleichungen berechnet, die exponentielle Glättung separat anwenden. Wenn der geschätzte Pegel und der Trend zum Zeitpunkt t-1 L t82091 und T t-1 sind. Dann ist die Prognose für Y tshy, die zum Zeitpunkt t-1 gemacht worden wäre, gleich L t-1 T t-1. Wenn der tatsächliche Wert beobachtet wird, wird die aktualisierte Schätzung des Pegels rekursiv berechnet, indem zwischen Y tshy und seiner Prognose L t-1 T t-1 unter Verwendung von Gewichten von 945 und 1- 945 interpoliert wird. Die Änderung des geschätzten Pegels, Nämlich L t 8209 L t82091. Kann als eine verrauschte Messung des Trends zum Zeitpunkt t interpretiert werden. Die aktualisierte Schätzung des Trends wird dann rekursiv berechnet, indem zwischen L t 8209 L t82091 und der vorherigen Schätzung des Trends T t-1 interpoliert wird. Unter Verwendung der Gewichte von 946 und 1-946: Die Interpretation der Trendglättungskonstanten 946 ist analog zu der Pegelglättungskonstante 945. Modelle mit kleinen Werten von 946 nehmen an, dass sich der Trend mit der Zeit nur sehr langsam ändert, während Modelle mit Größere 946 nehmen an, dass sie sich schneller ändert. Ein Modell mit einem großen 946 glaubt, dass die ferne Zukunft sehr unsicher ist, da Fehler in der Trendschätzung bei der Prognose von mehr als einer Periode ganz wichtig werden. (Rückkehr nach oben) Die Glättungskonstanten 945 und 946 können auf übliche Weise geschätzt werden, indem der mittlere quadratische Fehler der 1-Schritt-Voraus-Prognosen minimiert wird. Wenn dies in Statgraphics getan wird, erweisen sich die Schätzungen als 945 0.3048 und 946 0,008. Der sehr geringe Wert von 946 bedeutet, dass das Modell eine sehr geringe Veränderung im Trend von einer Periode zur nächsten annimmt, so dass dieses Modell im Grunde versucht, einen langfristigen Trend abzuschätzen. Analog zur Vorstellung des Durchschnittsalters der Daten, die bei der Schätzung der lokalen Ebene der Serie verwendet werden, ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, proportional zu 1 946, wenn auch nicht exakt gleich . In diesem Fall erweist sich dies als 10.006 125. Dies ist eine sehr genaue Zahl, da die Genauigkeit der Schätzung von 946 nicht wirklich 3 Dezimalstellen beträgt, sondern sie ist von der gleichen Größenordnung wie die Stichprobengröße von 100 Dieses Modell ist Mittelung über eine ziemlich große Geschichte bei der Schätzung der Trend. Das Prognose-Diagramm unten zeigt, dass das LES-Modell einen etwas größeren lokalen Trend am Ende der Serie schätzt als der im SEStrend-Modell geschätzte konstante Trend. Außerdem ist der Schätzwert von 945 fast identisch mit dem, der durch Anpassen des SES-Modells mit oder ohne Trend erhalten wird, so dass dies fast das gleiche Modell ist. Nun, sehen diese aussehen wie vernünftige Prognosen für ein Modell, das soll Schätzung einer lokalen Tendenz Wenn Sie 8220eyeball8221 dieser Handlung, sieht es so aus, als ob der lokale Trend nach unten am Ende der Serie gedreht hat Was ist passiert Die Parameter dieses Modells Wurden durch Minimierung des quadratischen Fehlers von 1-Schritt-Voraus-Prognosen, nicht längerfristigen Prognosen, abgeschätzt, wobei der Trend keinen großen Unterschied macht. Wenn alles, was Sie suchen, 1-Schritt-vor-Fehler sind, sehen Sie nicht das größere Bild der Trends über (sagen) 10 oder 20 Perioden. Um dieses Modell im Einklang mit unserer Augapfel-Extrapolation der Daten zu erhalten, können wir die Trendglättungskonstante manuell anpassen, so dass sie eine kürzere Basislinie für die Trendschätzung verwendet. Wenn wir beispielsweise 946 0,1 setzen, beträgt das durchschnittliche Alter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, 10 Perioden, was bedeutet, dass wir den Trend über die letzten 20 Perioden oder so mitteln. Here8217s, was das Prognose-Plot aussieht, wenn wir 946 0,1 setzen, während 945 0,3 halten. Dies scheint intuitiv vernünftig für diese Serie, obwohl es wahrscheinlich gefährlich, diesen Trend mehr als 10 Perioden in der Zukunft zu extrapolieren. Was ist mit den Fehlerstatistiken Hier ist ein Modellvergleich für die beiden oben gezeigten Modelle sowie drei SES-Modelle. Der optimale Wert von 945 für das SES-Modell beträgt etwa 0,3, aber ähnliche Ergebnisse (mit etwas mehr oder weniger Reaktionsfähigkeit) werden mit 0,5 und 0,2 erhalten. (A) Holts linearer Exp. Glättung mit alpha 0.3048 und beta 0,008 (B) Holts linear exp. Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,2 Ihre Stats sind nahezu identisch, so dass wir wirklich die Wahl auf der Basis machen können Von 1-Schritt-Vorhersagefehlern innerhalb der Datenprobe. Wir müssen auf andere Überlegungen zurückgreifen. Wenn wir glauben, dass es sinnvoll ist, die aktuelle Trendschätzung auf das, was in den letzten 20 Perioden passiert ist, zugrunde zu legen, können wir für das LES-Modell mit 945 0,3 und 946 0,1 einen Fall machen. Wenn wir agnostisch sein wollen, ob es einen lokalen Trend gibt, dann könnte eines der SES-Modelle leichter zu erklären sein, und würde auch für die nächsten 5 oder 10 Perioden mehr Mittelprognosen geben. (Rückkehr nach oben.) Welche Art von Trend-Extrapolation am besten ist: horizontal oder linear Empirische Evidenz deutet darauf hin, dass es, wenn die Daten bereits für die Inflation angepasst wurden (wenn nötig), unprätent ist, kurzfristige lineare Werte zu extrapolieren Trends sehr weit in die Zukunft. Die heutigen Trends können sich in Zukunft aufgrund unterschiedlicher Ursachen wie Produktveralterung, verstärkte Konkurrenz und konjunkturelle Abschwünge oder Aufschwünge in einer Branche abschwächen. Aus diesem Grund führt eine einfache exponentielle Glättung oft zu einer besseren Out-of-Probe, als ansonsten erwartet werden könnte, trotz ihrer quotnaivequot horizontalen Trend-Extrapolation. Damped Trendmodifikationen des linearen exponentiellen Glättungsmodells werden in der Praxis häufig auch eingesetzt, um in seinen Trendprojektionen eine Note des Konservatismus einzuführen. Das Dämpfungs-Trend-LES-Modell kann als Spezialfall eines ARIMA-Modells, insbesondere eines ARIMA-Modells (1,1,2), implementiert werden. Es ist möglich, Konfidenzintervalle um langfristige Prognosen zu berechnen, die durch exponentielle Glättungsmodelle erzeugt werden, indem man sie als Spezialfälle von ARIMA-Modellen betrachtet. (Achtung: Nicht alle Software berechnet die Konfidenzintervalle für diese Modelle korrekt.) Die Breite der Konfidenzintervalle hängt ab von (i) dem RMS-Fehler des Modells, (ii) der Art der Glättung (einfach oder linear) (iii) dem Wert (S) der Glättungskonstante (n) und (iv) die Anzahl der Perioden vor der Prognose. Im Allgemeinen breiten sich die Intervalle schneller aus, da 945 im SES-Modell größer wird und sich viel schneller ausbreiten, wenn lineare statt einfache Glättung verwendet wird. Dieses Thema wird im Abschnitt "ARIMA-Modelle" weiter erläutert. (Zurück zum Seitenanfang.)