Hsi Media Movel

Hsi Média MóvelCalculadoras on-line gratuitas 38 Calculadora cientifica Calculadora cientifica Entradas numericas e simbolicas permitidas: 1234567890. - () e 160pi 160phi (1 8730 5) 2. Em Euler-Mascheroni Constante abs (x), sqrt (x), cbrt (x) raiz cubica. Ln (x), exp (x), pow (x, y) xy. Fato (x) x logb (x, y) log base x de y. Raiz (x, y) x (1y). Rand (x) aleatorio entre 0 e x sin (x), cos (x), bronzeado (x), seg (x), csc (x), berco (x) radianos asin (x), acos (x), atan (X), acsc (x), acot (x) radianos sinh (x), cosh (x), tanh (x), sech (x), csch X), acosh (x), atanh (x), asec (x), acsch (x), acoth (x) Numero Funcoes teoricas: gcd (n, m), lcm ) Combinacao n escolher k. Perm (n, k) permutacao n escolher k fib (n) n ? Fibonacci. Luc (n) n ? Lucas. Trib (n) n n Tribonacci pyth (n, m) Triplo pitagorico gerado por n e m bin (n) binario. Tri (n) ternario. Oct (n) octal. Hex (n) area hexadecimal (x, y, z) de um triangulo com lados x, y, z det2 (a, b, c, d) 2 por 2 determinante de matriz det3 (a, b, c, d, e , F, g, h, i) determinante de matriz 3 por 3 Dicas Importantes de Sintaxe: Sempre use o entre quantidades que sao parenteses multiplicados por si so nao funcionara. Nao use o para poderes usar o pow (x, y) fuction em vez disso. Happy calculating 169 Had2Know 2010Esconder um negocio local Hsi Security Systems Inc Avaliado em Negocios Hsi Security Systems Inc Nome do Revisor Woodman Data de Revisao 13 de Abril de 2013 Media 1 Nasty, Mean-Spirted e Greedy Eu tinha comprado recentemente uma casa com um sistema de seguranca desativado que tinha Um mau funcionamento, o alarme ativado e todas as luzes na cabeca da casa estavam piscando. O numero de telefone das Seguranca HSI foi deixado pelo proprietario anterior no caso de querermos reativar o sistema, entao liguei e falei com o dono da HSI, Barney ODonnell. Barney passou um total de menos de 4 minutos no telefone comigo para localizar o painel de controle e me dizer para desligar o sistema. I, em seguida, tem um bill para 28.75 para um 15 min servico chamada. Nao houve mencao de uma taxa para me dizer para desligar o sistema, nem temos qualquer tipo de contrato ou outra relacao com HSI Security. Eu senti que o projeto de lei foi injustificado por simplesmente me dizendo para desligar um sistema que HSI instalado que tinha funcionado mal. Posteriormente, quase um ano depois, recebemos uma nova demanda de pagamento, agora no valor de 39,24. Liguei para o Sr. ODonnell para explicar por que pensei que sua acusacao era injusta e seguiu com uma carta de confirmacao perguntando que ele reconsiderasse sua demanda e suas novas ameacas para me levar ao Tribunal de Reclamos menores. Bem, ele seguiu suas ameacas e agora me serviu com papeis para me levar ao tribunal. A parte triste disso e que eu era um excelente cliente potencial para a HSI e se eles haviam tratado minha situacao com preocupacao em vez de ganancia por uma quantidade muito pequena, e provavel que eles pudessem ter minha conta. Quando o proprietario de um negocio vem atraves como desagradavel, mean-spirited e ganancioso Ive aprendeu fazer exame de meu negocio em outra parte. Outros comentarios da web (1) 5 minutos telefone servcice para 28.75 Media de Classificacao 20 HSI sistema de seguranca proprietario veio para desconectar o sistema quando a casa foi comprada pelos novos proprietarios. Algum tempo depois, detector de fumaca saiu e teve que chamar o escritorio de HSI para desliga-lo e falou no telefone por 5 minutos. HSI proprietario cobrado o proprietario da casa 28.75 para um telefone servicos que ele deu para desliga-lo. Ele negligenciou a completa fechar o sistema para que ele possa cobrar outras pessoas quando ele sai. Postado por kk em 06 de janeiro de 2012. Moving Average Crossovers Stocks Opcoes de Varredura Distribuicao () Opcoes de Distribuicao (CHART) Grafico de Opcoes All-In-One Opcoes de Racio Put-Call Ratio de Put-Call Opcoes de Grafico Opcoes de Maximo de Dores Pesquisa CBBC Outstanding Quantity Analysis HSI CBBC Analise de Intervalo de Precos HSI CBBC Distribuicao Novo Lancamento CBBC Short Selling NOVO Perfil de Volume de Acoes beta Acoes Variaveis ??Ranking beta Acoes Alteracoes Analise Transacoes Invulgares Varredura de Acoes Varredura de Acoes Varredura de Estoque Varredura de Estoque Varredura de Estoque Varredura de Estoque Media Movel Crossovers N Varredura de Acoes por Movimentacao Media Crossovers Indice de Forca Relativa (RSI) Estoque Varredura Beta Monitor de Componentes HSI () beta HSI Margem de Mercado (Media Movel) UpDown Stock Ratio HSI Racio PE HIBOR Disclaimer. Todas as informacoes e dados sao fornecidos como apenas para fins informativos e nao se destinam a fins de negociacao ou aconselhamento. Os dados sao atrasados ??por intercambios financeiros ou fornecedores de dados. Analystz. HK nao revisou os dados e de forma alguma endossa a validade dos dados. Os fornecedores de dados, os fornecedores de dados, as bolsas financeiras e cada uma das suas filiais nao garantem a exactidao ou fiabilidade dos dados e nao aceitam qualquer responsabilidade (seja em termos ilicitos ou contratuais ou outros) por qualquer perda ou dano resultante de quaisquer imprecisoes ou omissoes . Copia de direitos autorais 2009-2017 Analystz. Todos os direitos reservados.



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Gbp ForexGBP - Live Quotes Esta tabela exibe as taxas de cambio em tempo real para a Libra Esterlina (GBP) contra moedas mundiais como Eur, Dolar Americano, Franco Suico e Iene Japones. A tabela de taxas sera atualizada automaticamente a medida que recebemos novos dados em nosso servidor, que pode ser cerca de 10 vezes por minuto. Como esta e a troca de dados pode variar de cotacoes em empresas de transferencia devido a spreads e comissoes relacionadas. Estes precos forex sao destinados apenas como um guia para o que o mercado de forex real esta citando. Enquanto tentamos manter nossos dados forex tao precisos quanto possivel, ele e fornecido a partir de fornecedores de terceiros. Nao possuimos nenhuma responsabilidade pelos erros nos dados que ocorrem. O uso desses dados para decisoes de negociacao e feito por sua conta e risco. Os dados desta pagina estao protegidos pelos nossos termos e condicoes de utilizacao. Cambio - taxa de GBP Acima sao cotacoes de forex ao vivo para o preco da libra britanica versus outras moedas. A mais recente taxa de GBP e mostrada na tabela cruzada contra as moedas mais populares, uma selecao de que incluem o Euro, Dolar dos EUA, Franco Suico e Iene Japones. Clicando em qualquer ticker na tabela acima ira leva-lo para a pagina de taxa detalhada, que inclui um grafico ao vivo para o par de cruz e noticias. Taxas de cambio ao vivo Live Streaming Cotacoes Forex Tools e DataScalping sistema 4 (5 pips com GBPUSD) Enviado por Edward Revy em 20 de maio de 2007 - 07:42. Este sistema de negociacao simplificado derivou dos 2 anteriores SARs para ir sistema e e um trabalho de nosso escalpelo dedicado Alex Wakemann. Obrigado, Alex Suas ideias de escalpelamento serao publicadas e atualizadas em nossas paginas a medida que avancamos. Com este Forex scalping sistema Alex alega sempre obter pelo menos 5 pips por comercio. (0,1, 0,11) SAR no grafico (0,1, 0,11) Regras de negociacao Apenas a partir das 7:30 da manha ate o maximo 11 : 30 am EST. Dias preferidos de terca a sexta. Uma vez que ambos os SARs estao de acordo, e. Sugerem a mesma oportunidade de compra ou venda entrar com qualquer ordem 1 (para obter 5 pips e deixar o comercio) ou 2 ordens de uma vez (para perseguir o mercado ainda mais). Uma perda de parada e ajustada apos a entrada no ultimo mas um ponto SAR no grafico. Se no momento da entrada ha apenas um ponto no conjunto de graficos, pare neste ponto. Lucro metas 1 5 pips. 2 ? apenas quando um sinal oposto aparece tanto SARs mudar de direcao ou quando o batente (por esse tempo e geralmente uma parada de lucro ou pelo menos uma situacao de equilibrio mesmo) e atingido. Se antes disso voce acha que os lucros ja sao altos para mante-los bloqueados antes. Agora sobre saidas: Se ao manter um comercio aberto um SAR sugere uma tendencia oposta, mas o outro nao permanece no comercio. Lembre-se de uma perda de parada esta sempre no segundo ponto SAR mais proximo no grafico de 5 minutos. Com cada novo ponto SAR, o ajuste para para todas as ordens para o segundo ponto SAR mais proximo. Por que segundo eu descobri que muitas vezes o primeiro ponto SAR pode ser atingido, mas o segundo vai realizar. Naquele tempo eu nao movo minha parada e me sento apertado ate que a SAR reverta e eu posso continuar negociando. Notas adicionais: quer mesmo uma entrada melhor Entao abrir um grafico adicional de 1 minuto com as mesmas configuracoes e uma vez obteve um sinal de 5 min grafico, olhar para 1 minuto. O preco confirma movimentos em sua direcao ou esta indo o caminho oposto (temporariamente fazendo pequenas correcoes) Com a segunda opcao voce tem um tempo para esperar ate que o preco em um grafico de 1 minuto alinha com grafico de 5 minutos. Estrategias Forex reveladas A libra esterlina britanica e a quarta moeda mais popularmente negociada, ea terceira moeda de reserva mais comumente realizada. A libra esterlina britanica representa a economia de Reino Unido, que consiste em Inglaterra, Scotland, Wales, e Irlanda do Norte ea libra esterlina e a sexta maior moeda em termos de GDP, eo 8o maior em termos de paridade de poder de compra. GBP News and Analysis por Nick Cawley por Ilya Spivak por Paul Robinson por James Stanley por Jamie Saettele, CMT Load Mais artigos de Katie Pilbeam por James Stanley por Christopher Vecchio por Oliver Morrison por Ilya Spivak A: F real: Previsao P: Dados de mercado anteriores Dados de Mercado sao fornecidos para o dia de negociacao. Dados de Mercado sao fornecidos para o dia de negociacao. TAXAS DAILYFX PLUS TAXAS RSS O desempenho passado nao e indicativo de resultados futuros. DailyFX e o site de noticias e educacao do Grupo IG.



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2 Moving Average Cross EaA media movel Cruz Expert Advisor A media movel cruz e uma das mais populares estrategias de negociacao basica. Ele usa duas ou mais medias moveis de diferentes periodos para determinar a direcao da tendencia. Quando a (s) media (s) mais rapida (s) esta acima da (s) media (s) mais lenta (s), uma posicao longa e aberta e vice-versa para uma posicao curta. A cruz media movel se destaca durante tendencias longas e sustentadas como uma estrategia de negociacao de medio prazo. Estrategias baseadas no cruzamento de media movel sempre foram frequentemente solicitados por nossos clientes, e e por isso que nos oferecemos a media movel especialista cross cross. Agora voce pode comprar este consultor especialista popular para mais de 50 off Anteriormente 45, o consultor especialista de Luxo Moving Average Cross agora e apenas 19,95 Ate 3 Moving Average Lines. Use duas medias moveis, ou adicionar um terco para filtrar as tendencias de longo prazo. Tipos de media movel. Simples Exponencial. Alisado ou Linear Ponderado. Dados de Precos. Escolha entre Fechar, Abrir, Alta, Baixa, Mediana, Tipica ou Ponderada Fechar. Mudanca . Desloque as linhas de media movel para a frente ou para tras. Multiplos prazos. Cada media movel pode ser definida para qualquer periodo de tempo do grafico. Gestao de Dinheiro - O tamanho do lote e calculado automaticamente para que o risco maximo por negocio seja limitado a uma percentagem do seu capital proprio. Trailing Stop Break Even Stop - Automaticamente ajustar a perda stop como o comercio se move em lucro. Definir os niveis minimos de lucro, passo arrastar parar em incrementos e mais Daily Trade Timer - Limite o seu comercio intraday para as horas que o mercado esta mais ativo. Voce pode opcionalmente fechar todas as ordens abertas no final do dia. Manual Order Control - Coloque ordens manuais em seu grafico com um comentario comercial especificado, eo MA Cross EA ira rastrear a perda de parada e fechar a ordem automaticamente em uma cruz oposta. Executar uma vez por barra ou cada Tick. Escolha com que frequencia verificar as condicoes de abertura e fecho da encomenda. Voce pode negociar em cada carrapato, ou apenas no final de cada barra. Close On Cross - Feche a posicao atualmente aberta em uma cruz de media movel na direcao oposta. Se desativado, as ordens serao fechadas apenas em stop loss ou manualmente. Robusto. Manuseio e notificacao de erros completos, repeticao em requotes e muito mais. Totalmente compativel com ECN e corretores de 5 digitos. Alertas - Escolha entre os alertas de audio, a caixa de dialogo de alerta incorporada, os alertas por e-mail ou as notificacoes enviadas para o smartphone. Voce pode comprar o Moving Average Cross EA instantaneamente para apenas 19.95Two Moving Average Crossover Alertas Serie MT4 Um classico entre os classicos: cruzamento de duas medias moveis com todos os tipos de alertas e recursos para melhorar a visualizacao no grafico. (MA) na barra atual ou no fechamento da ultima barra (recomendado) Ambas as MAs podem ser definidas para qualquer um dos seguintes metodos de media: Media Movel Simples (SMA), Media Movel Exponencial (EMA), Media Movel Smoothed (SMMA), Media Movel Ponderada Linear (LWMA) Ambas as MAs tambem podem ser definidas para qualquer periodo de media e para qualquer um dos seguintes precos: Fechar, Abrir, Alta, Baixa, Mediana, Tipica ou Ponderada O usuario pode escolher o estilo de desenho Dos dois MAs para melhorar a visualizacao no grafico Qualquer tipo de alertas pode ser ativado: Caixa de dialogo, mensagem de e-mail, notificacoes SMS para smartphones e tablets e alertas de som Por padrao, as setas para cima sao plotadas para comprar sinais e setas para vender sinais. O usuario pode escolher o estilo de desenho das setas Ele inclui um intervalo minimo entre MAs para validar o cruzamento Ele funciona corretamente em qualquer simbolo (nao importa o quao exotico e) e qualquer prazo Compativel com qualquer plataforma MetaTrader, independentemente do numero de digi Ts ou outros parametros Compativel com qualquer outra ferramenta (indicador, EA ou script) sem diminuir o desempenho do terminal e as operacoes comerciais. Somos uma pequena equipe de coderstraders que fornecem servicos de programacao profissional para o mundo comercial, principalmente para a plataforma MetaTrader. Nossa equipe tem cerca de 7 anos (como media) de experiencia comercial e cerca de 6 anos (como media) dedicada a programacao para MetaTrader. Nos desenvolvemos Scripts, Indicadores e Expert Advisors para muitos clientes em todo o mundo e para nosso proprio uso. 2 Movimento Exponencial Robo Forex Cruz O robo EMA 2 trocara longo se a EMA de curto prazo cruza a EMA de longo prazo de baixo, Pelo contrario, sera transaccionada a curto prazo se a EMA de curto prazo ultrapassar a EMA a longo prazo. Os operadores tem a capacidade de modificar os seguintes valores: stop loss (padrao: 30.0), take profit (padrao: 100.0), EMA fast (padrao: 20), EMA slow (padrao: 40.0). 2 Exponencial MA Cruz EA Exemplo (GBPUSD H1) Plataforma: Metatrader 4 MT4 Especialista conselho (EA) tipo: Tendencia seguintes sinais Clique aqui para deixar um comentario Abaixo 0 comentarios Deixe uma resposta: Escolha uma estrategia de negociacao Top8230 Clique em um dos botoes verdes para Escolha sua estrategia de negociacao top Baixe todos os indicadores de qualidade Metatrader 45, EA, Estrategias de Negociacao e Sistemas de Forex GRATUITAMENTE Como Nos no Facebook Copyright 2017 por FXTSP Download Forex Analyzer PRO para hoje livre Brand New Sistema Forex com sinais Super precisos e rapidos gerando tecnologia. 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Forex Us Dólar Japonês IeneA Autoridade de Moeda dos Mundos Confianca Edicao Norte-Americana O dolar negociou estavel-a-misturado no comercio de inicio de semana. Os mercados estao presos no endereco Trump antes do Congresso amanha, que vem com os investidores que querem mais detalhes sobre suas intencoes de corte de impostos e reformas regulatorias, enquanto abrigando alguns. Leia mais X25B6 2017-02-27 12:30 UTC European Edition O iene tem visto uma oferta de refugio seguro no inicio da semana de negociacao como aversao ao risco reapareceu nos mercados asiaticos, apesar do Dow clock outro recorde na sexta-feira. A forca no proprio iene teve o impacto secundario usual de exacerbar o bearish. Leia mais X25B6 2017-02-27 08:34 UTC Edicao asiatica O dolar subiu em toda a tabua no comercio de manha cedo, aparentemente liderado por um sell-off em cabo e EUR-USD. O primeiro caiu para minimos intra dias de 1,2483, vindo de 1,2565 para o aberto, enquanto o ultimo caiu de 1,0617 para 1,0566. Nao havia. Leia Mais X25B6 2017-02-24 18:40 UTCO iene japones e a terceira moeda mais comumente negociada no mundo depois do dolar e do euro. O iene japones e a moeda nacional para a nacao do Japao, que tem a terceira maior economia nacional em termos de PIB nominal. O Japao e uma economia unica, com grande fabricacao e exportacao de automoveis e produtos eletronicos. A nacao e geralmente considerada uma das mais inovadoras do mundo, e com a recente ascensao da China e da Coreia do Sul de fabricacao do Japao comecou a se concentrar em produtos de alta tecnologia e precisao. JPY Noticias e Analise por David Cottle por Ilya Spivak por Oliver Morrison por Christopher Vecchio por Ilya Spivak Michael Boutros David Christopher Vecchio Paul Robinson Tyler Yell, CMT James Stanley Renee Mu Oliver Morrison e David Cottle Carregar Mais artigos de James Stanley por Jamie Saettele, CMT por Tyler Yell, CMT por James Stanley por Christopher Vecchio A: Actual F: Previsao P: Dados anteriores de Market Data Market Os dados sao fornecidos para o dia de negociacao. Dados de Mercado sao fornecidos para o dia de negociacao. TAXAS DAILYFX PLUS TAXAS RSS O desempenho passado nao e indicativo de resultados futuros. DailyFX e o site de noticias e educacao do Grupo IG. USDJPY - Dolar para o iene japones Yen forte diz que a aprovacao da agenda do Trump pode ser tarefa dificil para os legisladores A acao de preco nas paradas nas ultimas duas semanas indica que o sell-off no USDJPY esta comecando Pegar a tracao. O fechamento fraco tambem sugere que os investidores devem comecar a se preparar para uma aceleracao para o minimo do ano em 111.583 e uma quebra eventual em pelo menos 109.919. Um sinal revelador que Continue lendo Strong Yen Diz Passando Trump Agenda Pode ser Tough Tarefa para legisladores Dolar Rally Stalls em Taxa Fed Preocupacoes Caminhadas semanas ultima acao nos mercados Forex foi principalmente ditada por tres eventos os minutos reuniao FOMC, aumentando as preocupacoes sobre a presidencial Eleicoes na Franca e comentarios do secretario do Tesouro norte-americano, Steven Mnuchin. Os contratos futuros do dolar de ESTADOS UNIDOS fecharam-se de encontro a uma cesta das moedas em 101.090, acima de 0.139 ou de 0.14, mas bem continuam a leitura. Hoje, as 19:00 GMT. A reuniao acta e esperado para ser muito crucial na determinacao da direcao de curto prazo. Durante as semanas anteriores, os investidores estao balancando entre comentarios hawkish e dovish provenientes de membros do FOMC. Todos os sinais futuros da proxima taxa Continue lendo Market Snapshot Fed Reuniao Minutos em Foco Market Snapshot Dolar Americano sobe em Taxa Hike Dicas Dolar Americano sobe em marco Taxa Hike Dicas Os mercados acordou esta manha com o dolar bulls no assento de conducao e, enquanto o A administracao dos Estados Unidos pode ter conseguido conter qualquer rali do dolar durante a ultima semana, provavelmente havera uma percepcao de quanta influencia a FED e a politica monetaria. FX Empire - a empresa, os funcionarios , Subsidiarias e associadas, nao sao responsaveis ??nem serao responsabilizados conjunta ou solidariamente por qualquer perda ou dano resultante da dependencia das informacoes fornecidas neste website. Os dados contidos neste website nao sao necessariamente fornecidos em tempo real nem necessariamente precisos. FX Empire pode receber uma compensacao das empresas apresentadas na rede. Todos os precos aqui sao fornecidos por criadores de mercado e nao por bolsas. Como esses precos podem nao ser precisos e podem diferir do preco real de mercado. FX Empire nao se responsabiliza por quaisquer perdas comerciais que voce possa incorrer como resultado do link de usar quaisquer dados dentro do Empire FX. Continuar para Fxempire



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Construindo Sistemas de Negociacao Confiaveis ??Descricao do Livro Construindo Sistemas de Negociacao Confiaveis: Estrategias Negociaveis ??que Realizam como Eles Backtest e Satisfazem Seu Risco - Objetivos de Recompensa (Wiley Trading) Um desenvolvedor de sistema premiado explica como criar, testar , E implementar um sistema de comercio rentavel Traders tem sido atraidos para a ideia de traduzir suas estrategias e ideias em sistemas de negociacao. Embora os sistemas de negociacao bem-sucedidos tenham sido desenvolvidos, na maioria dos casos, eles funcionam muito bem por um periodo de tempo em mercados especificos. Mas apresentam um desempenho inferior em todos os mercados em todos os periodos. Ninguem entende isso melhor do que autor Keith Fitschena pensamento-lider no desenvolvimento do sistema de negociacao e agora, com Trading Strategy Generation Website. Ele compartilha sua extensa experiencia neste campo com voce. Estrategia de negociacao Geracao habilmente explica como tirar conhecimento do mercado ou ideias de negociacao e desenvolve-los em um robusto sistema comercial. Nela, Fitschen descreve os passos criticos que um comerciante precisa seguir, incluindo: traduzir o conhecimento do mercado em uma abordagem baseada em regras, determinando os pontos de entrada e saida, testando dados historicos e integrando a gestao de dinheiro eo dimensionamento da posicao no sistema. Escrito por um premiado desenvolvedor de sistema que tem ativamente negociado seus sistemas por trinta anos Introduz novas ideias sobre gestao de dinheiro e dimensionamento de posicao para diferentes mercados Detalhes exatamente o que e preciso para construir, testar e implementar um sistema de comercio tecnico rentavel Um site complementar contem supletivo Incluindo planilhas Excel projetado para avaliar a forca dos sinais de entrada e fornecer orientacao de gestao de dinheiro com base na volatilidade do mercado e correlacoes de carteira Escrito com o comerciante serio em mente, Geracao Estrategia de negociacao e um guia acessivel para construir um sistema que ira gerar retornos realistas sobre Tempo. Indice Capitulo 1 O que e uma Estrategia Negociavel 1 Capitulo 2 Desenvolvendo uma Estrategia Assim Ele Trata Como Ele Back-Tests 7 Capitulo 3 Encontre o Caminho da Menor Resistencia no Mercado que Voce Quer Trocar 31 Capitulo 4 Elementos do Sistema de Negociacao. Entradas 45 Capitulo 5 Elementos do sistema de negociacao: Saidas 65 Capitulo 6 Elementos do sistema de negociacao: Filtros 89 Capitulo 7 Por que voce deve incluir o feedback do gerenciamento de dinheiro no desenvolvimento do sistema 107 Capitulo 8 Bar-pontuacao: uma nova abordagem comercial 119 Capitulo 9 Evite ser influenciado pelo Exemplo Bem-Escolhido 133 Capitulo 10 Lore Trading 153 Capitulo 11 Introducao a Gestao Monetaria 175 Capitulo 12 Tecnicas Tradicionais de Gestao de Dinheiro para Pequenas Contas: Commodities 191 Capitulo 13 Tecnicas Tradicionais de Gestao de Dinheiro para Pequenas Contas: Contas 221 Capitulo 15 Tecnicas Tradicionais de Administracao de Dinheiro para Grandes Contas: Estoque 233 Capitulo 16 Negociacao conjunta de acoes e estrategias de commodities 241 Apendice Compreendendo as Formulas 245 Apendice B Compreendendo Futuros 251 Apendice C Compreendendo Contratos Continuos 265 Apendice D Mais Exemplos de Ajustes de Curvas 273 Detalhes do LivroBuilding Reliable Trading S Ystems: Estrategias negociaveis ??que executam como eles Backtest e cumprir suas metas de risco-recompensa Sobre este livro Um premiado desenvolvedor de sistema explica como criar, testar e implementar um sistema de comercio rentavel Os comerciantes tem sido atraidos para a ideia de traduzir suas estrategias e Ideias em sistemas de negociacao. Embora os sistemas comerciais bem-sucedidos tenham sido desenvolvidos, na maioria dos casos, eles funcionam muito bem por um periodo de tempo em mercados especificos, mas apresentam um desempenho menos bom em todos os mercados em todos os prazos. Ninguem entende isso melhor do que o autor Keith Fitschen - um lider de pensamento no desenvolvimento do sistema de negociacao - e agora, com o Trading Strategy Generation Website. Ele compartilha sua extensa experiencia neste campo com voce. Estrategia de negociacao Geracao habilmente explica como tirar conhecimento do mercado ou ideias de negociacao e desenvolve-los em um robusto sistema comercial. Nela, Fitschen descreve os passos criticos que um comerciante precisa seguir, incluindo: traduzir o conhecimento do mercado em uma abordagem baseada em regras, determinando os pontos de entrada e saida, testando dados historicos e integrando a gestao de dinheiro eo dimensionamento da posicao no sistema. Escrito por um premiado desenvolvedor de sistema que tem ativamente negociado seus sistemas por trinta anos Introduz novas ideias sobre gestao de dinheiro e dimensionamento de posicao para diferentes mercados Detalhes exatamente o que e preciso para construir, testar e implementar um sistema de comercio tecnico rentavel Um site complementar contem supletivo Incluindo planilhas Excel projetado para avaliar a forca dos sinais de entrada e fornecer orientacao de gestao de dinheiro com base na volatilidade do mercado e correlacoes de carteira Escrito com o comerciante serio em mente, Geracao Estrategia de negociacao e um guia acessivel para construir um sistema que ira gerar retornos realistas sobre Tempo. Sumario Copyright copia 1999-2017 John Wiley amperes Sons, Inc. Todos os direitos reservados. Sobre a Wiley Wiley Wiley Job Network



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Alguns deles trabalham 8211 alguns destes programas sao mesmo grandes. Mas onde quase todos eles falham e pintar um quadro de como funciona o comercio. Confesso que, em geral, I8217ve tinha muito mais sistemas de negociacao que eram 8220losers8221 do que 8220winners.8221 Mas hoje em dia, quase todos os sistemas de comercio eu comercio e rentavel. Porque Porque o meu julgamento e erro esta atras de mim agora. Eu sei o que funciona eo que nao funciona. Eu simplesmente nao mexa com o hype que nao funciona Eu fico com os planos de negociacao que funcionam. Agora, eu nao estou dizendo isso para se gabar ou se gabar, mas muitas pessoas compram no absurdo 8220Holy Grail8221. Esta forma de pensar apenas ira prende-lo de volta. Da mesma forma, eu quero que voce pare de mexer com o 8220losers.8221 Como eu, voce pode ter sido culpado deste no passado. Talvez voce esteja fazendo isso agora. Se voce for, entao fique comigo. Vou compartilhar com voces maneiras muito melhores e mais eficazes de projetar sistemas de negociacao lucrativos. O fato e que eu posso mostrar-lhe como ser bem sucedido de negociacao, mas vai demorar trabalho Deixe-me compartilhar com voce meu passo-a-passo, blueprint qualquer pessoa pode seguir para projetar rentavel, a tempo parcial sistemas de negociacao 8211 adaptados a sua situacao unica. 7 anos em desenvolvimento e testado com centenas de meus clientes coaching, este modelo ja foi provado para trabalhar com forex, acoes, opcoes, futuros, cfds e todos os outros mercados. Perfeitamente adequado para o beginnerintermediate olhando para o comercio intradiario ou periodos de tempo mais longos 8211 este e o guia completo para negociacao rentavel. Mas por que estou compartilhando esta informacao? Neste ponto, voce pode estar pensando 8220Is David8217s tao bem sucedida negociacao por que isn8217t ele sentado na praia egoisticamente manter esta metodologia para si mesmo8221 It8217s uma questao comum e para responder I8217ve criou um video 8211 clique aqui para assistir isto. Se voce acredita que voce pode comprar um robo que pode automaticamente negociar para voce, depositar grandes somas de dinheiro em sua conta bancaria como clockwork, com pouca ou pequena quantidade de dinheiro. Nao work8230 este site isn8217t para voce. Trading isn8217t um rico filosofia rapida 8211 para ter sucesso voce vai precisar de paixao, compromisso e um desejo de ganhar 8211 se voce trazer esses atributos, eu posso levar voce o resto do caminho. David apresenta ao vivo sua oficina. Seu Treinador de Negociacao, David Jenyns 8211 Dip Fin Trader Profissional, Autor e Treinador Clique aqui para ler mais sobre David.



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Data de lancamento: 12 de outubro de 2015 Postado por: Annette Ghmann Liebes Equipe de negociacao de Clemente, Wie besprochen ist das Paket com um eine kleinen Versptung eingetroffen, vielen lieben Dank fr die Geschenke. Jetzt kann ich mit dem Entgiftungspogramm starten. Ich bin sehr zufrieden und freu mich sobre o ncho Bestellung. Ach ja und schn dass e euch gibt. Liebe Gre Gabi Data de lancamento: 12 de junho de 2015 Postado por: Gabriele HollerO Kraft Heinz Company Informacoes basicas sobre cotacoes de acoes Os dados sao fornecidos pela Barchart. Os dados reflectem as ponderacoes calculadas no inicio de cada mes. Os dados estao sujeitos a alteracoes. O verde realca o ETF que executa o mais altamente pela mudanca nos 100 dias passados. Descricao da Empresa (conforme arquivado na SEC) A Kraft Heinz e uma das maiores empresas de alimentos e bebidas do mundo, com vendas em mais de 190 paises e territorios. Nos fabricamos e comercializamos produtos alimenticios e bebidas, incluindo condimentos e molhos, queijos e laticinios, refeicoes, carnes, bebidas refrescantes, cafe e outros produtos de mercearia, em todo o mundo, sob uma serie de marcas iconicas como Heinz, Kraft, Oscar Mayer, Planters, Filadelfia, Velveeta, Lunchables, Maxwell House, Capri Sun e Ore-Ida. Um produtor mundialmente reconhecido de alimentos deliciosos, oferecemos produtos para todas as ocasioes, seja em casa, em restaurantes ou em movimento. A partir de 3 de janeiro de 2016, tinhamos ativos de 123 bilhoes. Nossas acoes ordinarias estao listadas no NASDAQ Global Select Market (NASDAQ) sob o simbolo KHC. Em 2 de julho de 2015 (data de fusao de 2015), atraves de uma serie de transacoes, consumamos a incorporacao da Kraft Foods Group, Inc. (Kraft) com uma subsidiaria integral de H. J. More. Grade de risco Onde o KHC se enquadra no grafico de risco Tempo real apos horas Pre-Market News Resumo das cotacoes Resumo Citacao Graficos interativos Configuracao padrao Por favor, note que uma vez feita a selecao, ela se aplicara a todas as futuras visitas ao NASDAQ. Se, a qualquer momento, estiver interessado em voltar as nossas configuracoes padrao, selecione Configuracao padrao acima. Se voce tiver duvidas ou tiver problemas ao alterar suas configuracoes padrao, envie um e-mail para isfeedbacknasdaq. Confirme sua selecao: Voce selecionou para alterar sua configuracao padrao para a Pesquisa de orcamento. Esta sera agora sua pagina de destino padrao, a menos que voce altere sua configuracao novamente ou exclua seus cookies. Tem certeza de que deseja alterar suas configuracoes? 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Forex Copiadora ProfissionalForex Copier Professional O objetivo deste software e ajudar os comerciantes, que usam Meta Trader 4 terminal de negociacao, em seu trabalho de rotina com sinais comerciais. Alguns comerciantes, que nao podem negociar com sucesso por si mesmos, preferem copiar trades de comerciantes profissionais. Alguns comerciantes bem sucedidos gostariam de aumentar seu lucro vendendo sinais negociando. Mas e tarefa muito dificil processar esses sinais manualmente. Voce deve esperar por esses sinais 24 horas por dia, o que pode acontecer se voce estivesse longe de seu computador quando o sinal chegou Voce pode perder seu dinheiro. Com este software voce pode fazer o que voce quer enquanto o computador esta trabalhando para voce, ele nao requer qualquer supervisao. Ele apenas copia a conta comercial do provedor de sinal para sua conta, comercio por comercio, 24 horas por dia. E muito mais: voce pode copiar nao apenas uma conta, mas um numero ilimitado de contas de provedores diferentes para sua unica conta. Consulte esta pagina para saber mais detalhes sobre como funciona. Se voce ja possui a licenca Forex Copier Professional e deseja continuar a usa-la para copiar pedidos, clique no botao Download abaixo. Tenha em atencao que o Forex Copier Professional e uma versao mais antiga do nosso programa, se pretender utilizar a versao mais recente da Forex Copier, visite esta pagina onde pode ler sobre a Forex Copier 2 e transferi-la. Forex Copier Professional proprietarios de licencas podem atualizar para Forex Copier 2, pagando um pequeno preco de atualizacao, voce pode ler sobre as diferencas entre as duas versoes e comprar uma atualizacao em nosso site aqui. Trade Copy 2 Copier a melhor ferramenta para copiar ordens no MetaTrader 4. Quem pode usar esta copiadora MT4 A Copiadora Forex e uma solucao para comerciantes individuais ou gerentes de contas que precisam executar sinais comerciais de fontes externas ou que precisam gerenciar varias contas do MetaTrader 4 ao mesmo tempo. Nao oferecemos mais um santo Graal EA, oferecemos apenas uma ferramenta simples e confiavel que copia ordens de um MT4 para um ou mais MT4s. Assim, se voce tem uma boa fonte de sinais de Forex e deseja executar esses sinais em sua plataforma, voce quer enviar sinais para seus clientes, ou voce so quer gerenciar varias contas, entao a nossa copiadora MetaTrader e o que voce esta procurando. O programa tambem e util para pessoas que conhecem a fonte de sinais ruins e querem obter algum lucro com a ajuda de copia inversa. Principais caracteristicas do Forex Trade Copier: Qualquer suporte de corretor Qualquer tipo de suporte de conta Simples de instalar e usar Confiabilidade Gerenciamento de lotrisk personalizado Filtragem de ordens Ajuste de pedidos copiados por criterios de usuarios Reverse Copying Licenca de vida, sem pagamentos mensais. (Na copiadora remota de Forex) Muitas outras caracteristicas: veja a lista cheia aqui O que nossos clientes dizem Como comecar Tudo que voce precisa e uma conta viva ou demo com todo o corretor e subscricao a copiadora do fx-comercio. Uma vez que nao temos afiliacoes com qualquer corretor e a sua decisao que corretor voce vai escolher. Saiba mais Requisitos Voce pode usar qualquer corretor de sua escolha, desde que voce use a plataforma MT4. Para que as transacoes sejam duplicadas em sua conta, voce precisara ter seu computador funcionando o tempo todo. Saiba mais Facil de usar Nosso software e facil de usar, genuino e alimentado por nossa empresa de Copiadora de Comercio top-of-the-line. Voce nao tem que tomar quaisquer decisoes sobre qualquer coisa envolvida com Forex trading. Leia mais 7 dias de julgamento Nos oferecemos 7 dias de teste para nossos sinais. Porque Porque somos honestos e queremos provar para os nossos visitantes que somos capazes de produzir milhares de pips anuais. Leia mais Contas Forex gerenciadas



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Forex RyzykoPipsy i spread - najwaniejsze pojcia na rynku walutowym Jedn z pierwszych rzeczy, ktr musis zrozumie prbujc nauczy forexu s tzw. Spready Dela zrozumienia zasad forexu para najwaniejsza informacja. Espalhamento para rnica pomidzy cen po ktrej sprzedajesz walut (preco de oferta), a krepp kupujesz walut (tzw preco de venda), a okrela si j za pomoc tzw. Pipsw (z ang. Pipsw pips, jeden para pip). Jeden pip para 1100 jednego procenta. Sprbuj janiej na przykadzie. Oferta de compra de joias com oferta de EURUSD 1,42221,4223 (sprue de kupno), propagacao de 1 pip, jeli oferta przedstawia si nastpujco 1,42221,4232, spread wynosi 10 pipsw. Jak banki i brokerzy forex zarabiaj pienidze na propagacao. Szersze wideki (spready) oznaczaj wysz perguntar preco (cen kupna), um preco de oferta nisz (cen sprzeday). Jeeli spacasz ju kredyt zacignity w obcej walucie, para powiniene mniej wicej wiedzie co para espalhar. Para a maior parte do conhecimento sobre o mundo, o mundo e o mais importante. W przypadku kredytu propagacao, para rnica pomidzy kursem kupna waluty (na bazie ktrego banco wypaca rodki) oraz kursem sprzeday (po jakiej kredytobiorca spaca raty kredytu). A wic dostajesz kredyt w obcej walucie obliczony po niszym kursie, a spacasz go po wyszym kursie. Tak samo dziaaj kantory. As opcoes de refeicoes do hotel incluem um cafe, um bar / lounge e um bar para lanches / delicatessen. Tak zarabiaj pienidze. Jeli kantory sprzedawayby lub kupoway waluty po cenach, ktre s forexie, najzwyczajniej robiy by to za darmo, a tak skupuj od ciebie walut po cenie niszej ni jest na forexie, a sprzedaj Ci j o wiele droej ni stoi ona w danej chwili na forexie. Tak mechanizm spreadw daje zarobi kantorom, bakom i brokerom na forexie, kwesti pozostaje wic tylko, wybra najlepszego brokera, ktry oferuj najkorzystniejsz ofert. Wikiszo, brokerw na forexie nie pobiera, opat od klientw, kupno lub sprzeda, walut, zysk, wkalkulowany, jest wanie w spread. Dittego te bardzo wane jest, aby sprawdzi dostpnych brokerw i wybra tego brokera forex. Ktry oferuje najbardziej opacalne dla nas spready. Oczywicie para jest tylko jeden z czynnikw, ktry powinnimy bra pod uwag, wybierajc brokera i powierzajc mu nasze pienidze. Espalhe jest rekompensat dla brokerw za ryzyko, jakie ponosz przy obstruir transakcji swoich klientw. Oprcz termina propagacao, kolejnym wanym terminem, ktry naley sobie przyswoi jest wymieniony ju pip. Pip, tak jak ju wspomniaem para 1100 jednego procenta i para on wyznacza wzrosty lub spadki wartoci danej waluty. Zrozumienie spreadw i pipsw para fazer o zrozumienia caego systemu handlu walutami. Espalhe mierzony jest na forexie za pomoc pipsw. Jeden pips jest najmniejszym przyrostem ceny w obrocie na forexie. Pip jest 1100 punktu procentowego. W jaki sposb mona wic w ogle cos zarobi na forex, nie inwestujc wielkich pienidzy Dziki zastosowaniom dwigni (ang. Alavancagem) podczas obrotu na forexie, moemy inwestowa znacznie wiksze kwoty pienine, ni te ktre mamy na swoim koncie. Oznacza para, e skok ceny zaledwie o kilka pipsw, moe oznacza ogromne zyski. Ceny walut zapisywane s w obrocie na forexie do czwartego miejsca po przecinku dla przykadu EURUSD sprzeda (preco de oferta) na poziomie 1.1914, kupno (perguntar) na poziomie 1.1917. W tym przykadzie propagacao wynosi 3 pipy (prosk wybaczy sownictwo). Jeeli spread nagle zmieniby si do postaci 1.19141.1919, wynosiby ju 5 pipw. Pip jest tak istotny w obrocie na forexie, gdy a na podcasts jego wielkoci ustala si zysk lub strat kadej inwestycji. Eu amo o gato, o gato, o gato, o gato eo gato. Ostatni informacj, ktr naley pos dla penego zrozumienia podstaw dziaania obrotu na forexie to podstawowa wiedza o parach walut, wok ktrych krci si cay forex. Sprowadza si to do tego, i kupujesz jedn walut o konkretnej wartoci w stosunku do drugiej waluty i jej wartoci, liczc i warto waluty bazowej wzronie wobec wartoci tej drogaj waluty a w ten sposb wytworzy si twj zysk. Pary walut Kada transakcja zawarta na forexie oznacza zakup jednej waluty, uma droga de sprzeda, ale atwiej jest myle o parach walut ni o pojedynczych walutach. Kupujc dan par walut, kupujemy tak naprawd walut bazow, uma droga sprzedajemy walut z pary. Cena, zakupu, danej, pary, walut, informacao, jaka, ilo, drugiej, waluty, potrzebna, jest, zakupu, jednej, jednostki, waluty, bazowej. Z kolei gdy sprzedajemy par walut, sprzedajemy walut bazow, uma droga otrzymujemy z walut w parze. Cena sprzeday, danej, pary, walut, informado, nascido, drugiej z walut, za, jedn, jednostk, waluty, bazowej. Ocupa o topo de uma arvore com um parach walut. Um wymiana nastpuje pomidzy walutami z pary. Wikipedia, a enciclopedia livre As informacoes contidas neste ficheiro sao suprimidas e podem resultar ser erradas. Por favor, note que as informacoes contidas neste artigo estao protegidas por copyright. Clique aqui para ver a imagem original no Commons Esta imagem provem do Wikimedia Commons, um acervo de conteudo livre da Wikimedia Foundation. Dla przykadu stopa wymiany dla EURUSD wynosi 1.2083. Informuje ona kupca euro, i za jedno euro musi on zapaci 1,2083 dolara. Pomimo mnogoci walut na wiecie, wikszo inwestorw na forexie skupia si tylko wok gwnych wiatowych walut, gdy s um najbardziej przewidywalne. Prosz przyypomnie sobe, gdy na pocztku 2009 roku wszystkie waluty Europy wschodniej tracao na guerra wobec euro, dolara i funta. Z jednej strony por a niebyway zarobek dla posiadaczy duej iloci ao lado do walut, ktrzy sprzedawali je na potg. O sistema de estabilizacao dos pneus esta equipado com um sistema de travagem, um sistema de travagem e um sistema de travagem. Gwnymi walutami na rynku walutowym s: A najczciej obracanymi parami walut s: USDJPY, EURUSD, USDCHF, GPBUSD. Pary walut obracane s zazwyczaj w wysokoci 100 tys. Jednostek waluty bazowej. Na przykad jeli kupowalibymy EURUSD na poziomie 0,97, oznaczaoby para, i kupujemy euro za dolary wg nastpujcego rwnania: 100 000 x 0,97 97 000 euros za 100 000 dolarw. Odnosi si para analogicznie do wszystkich par walut. Para mais informacoes sobre este topico, clique no botao direito do rato e clique no botao direito do rato. Forex skupia e gown wok par walut (przewanie gwnych walut). Eu estou com a minha namorada, eu estou com a minha namorada, com a minha namorada, com a minha namorada. Para oczywicie absolutne podstawy. Najwaniejsz spraw, aby obraca walutami z zyskiem jest nauczy si podtawowych informacji o rynkach walutowych oraz nautico e dlaczego wartoci walut wzrastaj lub spadaj. Kiedy zdobdziesz wicej informacji o forexie. 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Mudanca Media Ajuste Sazonal

Mudança Média Ajuste SazonalImplementacao de planilhas de ajuste sazonal e suavizacao exponencial E facil executar o ajuste sazonal e ajustar os modelos de suavizacao exponencial usando o Excel. As imagens e graficos de tela a seguir sao extraidos de uma planilha que foi configurada para ilustrar o ajuste sazonal multiplicativo e a suavizacao linear exponencial nos seguintes dados de vendas trimestrais do Outboard Marine: Para obter uma copia do proprio arquivo de planilha, clique aqui. A versao de suavizacao exponencial linear que sera usada aqui para fins de demonstracao e a versao de Brown8217s, simplesmente porque ela pode ser implementada com uma unica coluna de formulas e ha apenas uma constante de suavizacao para otimizar. Normalmente, e melhor usar a versao Holt8217s que tem constantes de suavizacao separadas para nivel e tendencia. O processo de previsao prossegue da seguinte forma: (i) primeiro os dados sao ajustados sazonalmente (ii) entao as previsoes sao geradas para os dados ajustados sazonalmente por meio de suavizacao exponencial linear e (iii) finalmente as previsoes ajustadas sazonalmente sao quasi mensuradas para obter previsoes para a serie original . O processo de ajuste sazonal e realizado nas colunas D a G. O primeiro passo no ajuste sazonal e calcular uma media movel centrada (realizada aqui na coluna D). Isto pode ser feito tomando a media de duas medias anuais que sao compensadas por um periodo em relacao um ao outro. (Uma combinacao de duas medias de compensacao em vez de uma unica media e necessaria para fins de centralizacao quando o numero de estacoes e par.) O proximo passo e calcular a relacao com a media movel - ie. Os dados originais divididos pela media movel em cada periodo - o que e realizado aqui na coluna E. (Isso tambem e chamado de componente quottrend-cyclequot do padrao, na medida em que os efeitos da tendencia e do ciclo de negocios podem ser considerados como sendo tudo o que Permanece apos a media de dados de um ano inteiro. Naturalmente, as mudancas mes a mes que nao sao devido a sazonalidade poderia ser determinada por muitos outros fatores, mas a media de 12 meses suaviza sobre eles em grande medida. O indice sazonal estimado para cada estacao e calculado pela primeira media de todas as razoes para aquela estacao particular, que e feita nas celulas G3-G6 usando uma formula AVERAGEIF. As razoes medias sao entao redimensionadas de modo que somam exatamente 100 vezes o numero de periodos em uma estacao, ou 400, neste caso, o que e feito nas celulas H3-H6. Abaixo na coluna F, as formulas VLOOKUP sao usadas para inserir o valor do indice sazonal apropriado em cada linha da tabela de dados, de acordo com o trimestre do ano que ele representa. A media movel centrada e os dados ajustados sazonalmente acabam parecidos com isto: Note que a media movel normalmente se parece com uma versao mais lisa da serie ajustada sazonalmente, e e mais curta em ambas as extremidades. Uma outra planilha no mesmo arquivo do Excel mostra a aplicacao do modelo de suavizacao exponencial linear aos dados ajustados sazonalmente, comecando na coluna G. Um valor para a constante de alisamento (alfa) e inserido acima da coluna de previsao (aqui, na celula H9) e Por conveniencia, e atribuido o nome de intervalo quotAlpha. quot (O nome e atribuido usando o comando quotInsertNameCreatequot). O modelo LES e inicializado ao definir as duas primeiras previsoes iguais ao primeiro valor real da serie ajustada sazonalmente. A formula usada aqui para a previsao de LES e a forma recursiva de equacao unica do modelo Brown8217s: Esta formula e inserida na celula correspondente ao terceiro periodo (aqui, celula H15) e copiada para baixo a partir dai. Observe que a previsao do LES para o periodo atual se refere as duas observacoes precedentes e aos dois erros de previsao anteriores, bem como ao valor de alfa. Assim, a formula de previsao na linha 15 refere-se apenas a dados que estavam disponiveis na linha 14 e anteriores. (E claro que, se desejassemos usar a suavizacao linear simples em vez de linear, poderiamos substituir a formula SES aqui. Podemos tambem usar Holt8217s ao inves de Brown8217s modelo LES, o que exigiria mais duas colunas de formulas para calcular o nivel ea tendencia Que sao usados ??na previsao.) Os erros sao computados na proxima coluna (aqui, coluna J) subtraindo as previsoes dos valores reais. O erro quadratico medio e calculado como a raiz quadrada da variancia dos erros mais o quadrado da media. (Isto decorre da identidade matematica: VARIANCE MSE (erros) (AVERAGE (erros)) 2.) No calculo da media e variancia dos erros nesta formula, os dois primeiros periodos sao excluidos porque o modelo nao comeca realmente a prever ate O terceiro periodo (linha 15 na planilha). O valor otimo de alfa pode ser encontrado alterando manualmente alfa ate que o RMSE minimo seja encontrado, ou entao voce pode usar o quotSolverquot para executar uma minimizacao exata. O valor de alpha que o Solver encontrado e mostrado aqui (alpha0.471). Geralmente e uma boa ideia tracar os erros do modelo (em unidades transformadas) e tambem calcular e tracar suas autocorrelacoes em defasagens de ate uma estacao. Aqui esta um grafico de series temporais dos erros (ajustados sazonalmente): As autocorrelacoes de erro sao calculadas usando a funcao CORREL () para calcular as correlacoes dos erros com elas mesmas atrasadas por um ou mais periodos - detalhes sao mostrados no modelo de planilha . Aqui esta um grafico das autocorrelacoes dos erros nos primeiros cinco lags: As autocorrelacoes nos intervalos 1 a 3 sao muito proximas de zero, mas a espiga no intervalo 4 (cujo valor e 0,35) e ligeiramente problematica - sugere que a Processo de ajuste sazonal nao foi completamente bem sucedido. No entanto, e apenas marginalmente significativo. 95 bandas de significancia para testar se as autocorrelacoes sao significativamente diferentes de zero sao mais ou menos 2SQRT (n-k), onde n e o tamanho da amostra e k e o atraso. Aqui n e 38 e k varia de 1 a 5, entao a raiz quadrada de - n-menos-k e de cerca de 6 para todos eles e, portanto, os limites para testar a significancia estatistica de desvios de zero sao aproximadamente mais - Ou-menos 26, ou 0,33. Se voce variar o valor de alfa com a mao neste modelo do Excel, voce pode observar o efeito sobre as parcelas de tempo de serie e autocorrelacao dos erros, bem como sobre o erro quadratico medio, que sera ilustrado abaixo. Na parte inferior da planilha, a formula de previsao e quotbootstrappedquot para o futuro, simplesmente substituindo as previsoes de valores reais no ponto onde os dados reais se esgotou - i. e. Onde o futuro comeca. (Em outras palavras, em cada celula onde um valor de dados futuro ocorreria, uma referencia de celula e inserida que aponta para a previsao feita para esse periodo.) Todas as outras formulas sao simplesmente copiadas para baixo de cima: Observe que os erros para previsoes de O futuro sao todos computados como sendo zero. Isso nao significa que os erros reais serao zero, mas sim apenas reflete o fato de que, para fins de previsao, estamos assumindo que os dados futuros serao iguais as previsoes em media. As previsoes de LES resultantes para os dados ajustados sazonalmente sao as seguintes: Com este valor especifico de alfa, o que e otimo para as previsoes de um periodo antecipado, a tendencia projetada e ligeiramente alta, refletindo a tendencia local observada nos ultimos 2 anos ou entao. Para outros valores de alfa, pode-se obter uma projecao de tendencia muito diferente. Geralmente e uma boa ideia ver o que acontece com a projecao de tendencia de longo prazo quando o alfa e variado, porque o valor que e melhor para a previsao de curto prazo nao sera necessariamente o melhor valor para prever o futuro mais distante. Por exemplo, aqui esta o resultado que e obtido se o valor de alfa e manualmente definido como 0.25: A tendencia de longo prazo projetada e agora negativa em vez de positiva Com um menor valor de alfa, o modelo esta colocando mais peso em dados mais antigos em A sua estimativa do nivel e da tendencia actuais e as suas previsoes a longo prazo reflectem a tendencia descendente observada nos ultimos 5 anos, em vez da tendencia ascendente mais recente. Este grafico tambem ilustra claramente como o modelo com um valor menor de alfa e mais lento para responder a pontos de quotreacao nos dados e, portanto, tende a fazer um erro do mesmo sinal para muitos periodos em uma linha. Seus erros de previsao de 1 passo sao maiores em media do que aqueles obtidos antes (RMSE de 34,4 em vez de 27,4) e fortemente positivamente autocorrelacionados. A autocorrelacao lag-1 de 0,56 excede largamente o valor de 0,33 calculado acima para um desvio estatisticamente significativo de zero. Como uma alternativa ao avanco do valor de alfa para introduzir mais conservadorismo em previsoes de longo prazo, um fator quottrend de amortecimento e as vezes adicionado ao modelo para fazer a tendencia projetada aplanar apos alguns periodos. A etapa final na construcao do modelo de previsao e a de igualar as previsoes de LES, multiplicando-as pelos indices sazonais apropriados. Assim, as projecoes reseasonalized na coluna I sao simplesmente o produto dos indices sazonais na coluna F e as previsoes de LES estacionalmente ajustadas na coluna H. E relativamente facil calcular intervalos de confianca para previsoes de um passo a frente feitas por este modelo: primeiro Calcular o RMSE (erro quadratico medio, que e apenas a raiz quadrada do MSE) e, em seguida, calcular um intervalo de confianca para a previsao ajustada sazonalmente adicionando e subtraindo duas vezes o RMSE. (Em geral, um intervalo de confianca de 95 para uma previsao de um periodo antecipado e aproximadamente igual a previsao de pontos mais ou menos duas vezes o desvio padrao estimado dos erros de previsao, assumindo que a distribuicao de erro e aproximadamente normal eo tamanho da amostra E grande o suficiente, digamos, 20 ou mais. Aqui, o RMSE em vez do desvio padrao da amostra dos erros e a melhor estimativa do desvio padrao de futuros erros de previsao, porque leva bias, bem como variacoes aleatorias em conta.) Os limites de confianca Para a previsao ajustada sazonalmente sao entao reseasonalized. Juntamente com a previsao, multiplicando-os pelos indices sazonais apropriados. Neste caso o RMSE e igual a 27,4 e a previsao ajustada sazonalmente para o primeiro periodo futuro (Dec-93) e 273,2. De modo que o intervalo de confianca ajustado sazonalmente e de 273,2-227,4 218,4 para 273,2227,4 328,0. Multiplicando esses limites por Decembers indice sazonal de 68,61. Obtemos limites de confianca inferior e superior de 149,8 e 225,0 em torno da previsao de ponto Dec-93 de 187,4. Os limites de confianca para as previsoes de mais de um periodo de tempo em geral aumentarao a medida que o horizonte de previsao aumentar, devido a incerteza quanto ao nivel e a tendencia, bem como aos fatores sazonais, mas e dificil computa-los em geral por metodos analiticos. (A maneira apropriada de calcular limites de confianca para a previsao do LES e usando a teoria ARIMA, mas a incerteza nos indices sazonais e outra questao.) Se voce quer um intervalo de confianca realista para uma previsao mais de um periodo a frente, tomando todas as fontes de A sua melhor aposta e usar metodos empiricos: por exemplo, para obter um intervalo de confianca para uma previsao de duas etapas a frente, voce poderia criar outra coluna na planilha para calcular uma previsao de duas etapas para cada periodo ( Por bootstrapping a previsao one-step-ahead). Em seguida, calcule o RMSE dos erros de previsao em duas etapas e use isso como base para um intervalo de confianca em duas etapas. Estatisticas das financas do governo - dados trimestrais Dados de 23 de janeiro de 2017. Metadados do ajuste sazonal atualizados em 23 de janeiro de 2017. Dados mais recentes: Informacao adicional do Eurostat, tabelas principais e base de dados. Actualizacao prevista do artigo: 25 de Abril de 2017. Nos ultimos anos, o Eurostat aumentou significativamente a gama de dados trimestrais integrados sobre as estatisticas das financas publicas, fornecendo uma imagem oportuna e cada vez mais elevada da evolucao das financas publicas na Uniao Europeia (UE) . Os dados apresentados neste artigo reflectem as transaccoes nao financeiras e financeiras (contas nao financeiras e financeiras trimestrais das administracoes publicas) e abrangem todos os paises da Uniao Europeia (UE-28), bem como a Islandia, a Noruega e a Suica. Este artigo baseia-se em dados transmitidos ao Eurostat no final de Dezembro de 2016 e durante Janeiro de 2017 e inclui a cobertura dos dados do terceiro trimestre de 2016 e segue a metodologia do SEC 2010. E completado por dados nao financeiros ajustados sazonalmente, estimados fornecidos numa base voluntaria pelos Institutos Nacionais de Estatistica da UE e da EFTA. O Eurostat publica regularmente dados trimestrais corrigidos das variacoes sazonais e do dia util sobre as receitas, as despesas eo defice (-) das administracoes publicas, que sao actualmente dezoito Estados-Membros. Suica e os agregados da UE. Quadro 1: Credito liquido trimestral EA-19 e UE-28 () Emprestimos liquidos (-), despesas totais e receitas totais em percentagem do PIB, dados dessazonalizados Fonte: Eurostat (gov10qggnfa). Dados dessazonalizados: Estimativas do Eurostat e dos Institutos Nacionais de Estatistica Quadro 2: Emprestimos liquidos trimestrais () Emprestimos liquidos (-) em percentagem do PIB, dados dessazonalizados Fonte: Eurostat (gov10qggnfa). Dados dessazonalizados: estimativas do Instituto Nacional de Estatistica Quadro 3: Emprestimos liquidos trimestrais () Emprestimos liquidos (-) por pais, dados nao corrigidos de sazonalidade Fonte: Eurostat (gov10qggnfa) Figura 1: Fonte: Eurostat (gov10qggnfa) Figura 2: Receitas totais e despesas totais da EA-19, dados ajustados sazonalmente e nao ajustados, milhoes de euros Fonte: Eurostat (gov10qggnfa) Figura 3: Fonte: Eurostat (gov10qggnfa) Figura 4: Credito liquido EA-19 () Emprestimos liquidos (-), dados ajustados sazonalmente e nao ajustados, Figura 6: Componentes da UE-28 da despesa total das administracoes publicas, mil milhoes de euros Fonte: Eurostat (gov10qggnfa) Eurostat (gov10qggnfa) Figura 7: Financiamento liquido da UE-28 Figura 8: Transaccoes financeiras liquidas da EA-19, transaccoes de activos e passivos, milhares de milhoes de euros Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 9: Resultado financeiro liquido da UE-28 Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 10: Valor patrimonial liquido da EA-19, stock de activos e passivos, milhares de milhoes de euros e 160 de PIB Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 11: Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 12: Activo de instrumentos por instrumento financeiro 160 EA-19 Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 13: Activos da UE-28 das responsabilidades por instrumentos financeiros Figura 15: Evolucao do patrimonio liquido por pais, 160 do PIB Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Fonte: Eurostat (Gov10qggfa) Figura 16: Generos Figura 18: Variacao da divida bruta das administracoes publicas, percentagem do PIB, 2016Q3 em relacao a 2016Q2 Fonte: Eurostat (gov10qggdebt) Figura 18: Variacao da divida bruta das administracoes publicas , Percentagem do PIB, 2016Q3 em relacao a 2015Q3 Fonte: Eurostat (gov10qggdebt) Figura 19: Evolucao da EA-19 do defice e da divida das administracoes publicas, 2016Q3, percentagem do PIB Principais conclusoes estatisticas No terceiro trimestre de 2016 , O defice das administracoes publicas ajustado sazonalmente em relacao ao PIB situou-se em 1.7160 na area do euro (EA-19), um aumento face a 1.5160 do PIB no segundo trimestre de 2016. Na UE-28, o racio defice / PIB situou-se em 1,9160, um ligeiro aumento em comparacao com 1,8160 no trimestre anterior. Contas nao financeiras trimestrais das administracoes publicas Receitas e despesas publicas Tanto as receitas totais como as despesas apresentam uma sazonalidade clara. A fim de interpretar as tendencias dos ultimos trimestres, sao apresentados dados corrigidos de sazonalidade, para alem dos dados brutos transmitidos pelos Estados-Membros da UE (ver explicacao infra). No terceiro trimestre de 2016, as receitas totais governamentais sazonalmente ajustadas na area do euro atingiram 46,5160% do PIB. Mantendo-se inalterada em relacao ao segundo trimestre de 2016. O total das despesas publicas na area do euro situou-se em 48.2160 de PIB, um aumento em relacao ao trimestre anterior (48.1 do PIB). Na UE-28, as receitas totais do governo foram 45.1160 do PIB no terceiro trimestre de 2016, contra 45.0160 no segundo trimestre de 2016. O total das despesas publicas na UE-28 foi de 46.9160 do PIB, em comparacao com 46.8160 no trimestre anterior . A partir do quarto trimestre de 2010, e visivel uma tendencia decrescente do nivel do racio das despesas totais em relacao ao PIB, reflectindo uma diminuicao absoluta das despesas totais, bem como os efeitos do crescimento renovado da UE e da area do euro (todos ajustado sazonalmente). As deterioracoes visiveis no segundo e quarto trimestres de 2012 foram causadas por uma serie de efeitos pontuais em varios Estados-Membros. No quarto trimestre de 2012 e no segundo trimestre de 2013, as despesas totais aumentaram ligeiramente em ambas as areas, influenciadas por intervencoes de apoio ao sector bancario em varios Estados-Membros, nomeadamente em Espanha no quarto trimestre de 2012 e na Grecia em O segundo trimestre de 2013. Os apoios ao sector bancario em varios Estados-Membros sao tambem a principal razao para o aumento no quarto trimestre de 2015. No primeiro trimestre de 2016, devido principalmente a efeitos pontuais em varios Estados-Membros, As despesas governamentais ajustadas aumentaram significativamente. Defice das administracoes publicas A diferenca entre as receitas totais das administracoes publicas e as despesas totais e conhecida na terminologia do SEC2010 como emprestimos liquidos das administracoes publicas () (-) (ESA2010 categoria B.9) e e normalmente designada por defice publico (ou excedente). Este valor e um indicador importante da situacao geral das financas publicas. Geralmente e expresso como uma porcentagem do PIB. No terceiro trimestre de 2016, o defice das administracoes publicas ajustado sazonalmente em relacao ao PIB situou-se em 1.7160 na area do euro (EA-19), um aumento em comparacao com 1.5160 no segundo trimestre de 2016. Na UE-28, o defice para PIB situou-se em 1,9160, tambem um ligeiro aumento em comparacao com 1,8160 no trimestre anterior. Devido a crise economica e financeira, que comecou em 2008, os defices dos governos da UE deterioraram-se de forma constante e atingiram um nivel recorde de -7.1160 do PIB (corrigido de sazonalidade) no terceiro trimestre de 2010. O inicio da consolidacao das financas publicas que pode ser Observado a partir do quarto trimestre de 2010, deve-se a uma reducao das despesas publicas nao so em termos de PIB, mas tambem em termos absolutos, bem como o crescimento continuo da receita absoluta (numeros absolutos corrigidos de sazonalidade), que ultrapassou o crescimento do PIB. A partir do primeiro trimestre de 2011, o defice orcamental corrigido de sazonalidade nao ultrapassou 5% do PIB. No entanto, a partir do terceiro trimestre de 2011, as despesas totais das administracoes publicas retomaram o crescimento quando medidas em termos absolutos. A partir do quarto trimestre de 2014, o defice orcamental corrigido de sazonalidade permaneceu abaixo de 3 na area do euro e na UE no seu conjunto. Desvio estacional dessazonalizado das administracoes publicas Deve notar-se que os dados anualizados corrigidos de sazonalidade nao sao, em geral, iguais aos dados anualizados nao ajustados. Quando se utilizam valores anualizados, e mais apropriado usar dados nao corrigidos de sazonalidade. A utilizacao de dados corrigidos de sazonalidade e, pelo contrario, mais apropriada quando se considera as taxas de crescimento trimestral. Para a Belgica, o deficit corrigido de sazonalidade aumentou no terceiro trimestre de 2016, em grande parte devido a uma combinacao de efeitos na receita total - enquanto os impostos sobre o capital em 2015 foram impulsionados por algumas mudancas temporarias, eles estao diminuindo nos trimestres de 2016, E riqueza. No entanto, aumentou a receita de impostos indirectos e taxas (portagens de auto-estrada.). O grande defice da Eslovenia no quarto trimestre de 2013 e principalmente causado por injeccoes de capital para apoiar as instituicoes financeiras. Esta e tambem a razao para o deficit relativamente grande no primeiro trimestre de 2013 e no quarto trimestre de 2014. Alem disso, ha efeitos pontuais no terceiro e quarto trimestres de 2013 devido a decisoes judiciais. Em contraste com isso, o terceiro trimestre de 2013 e positivamente influenciado por dividendos do Banco Central Nacional. No que diz respeito a Grecia, o excedente orcamental trimestral (nao corrigido de sazonalidade) em 2016-3 e positivamente influenciado por um aumento geral das receitas fiscais, mas tambem por um efeito pontual devido ao prazo de pagamento antecipado de um imposto sobre a propriedade. O reembolso de alguns atrasados ??em 2016Q3 e neutro sobre o defice, uma vez que as despesas tinham sido acumulados anteriormente. Em 2015Q4, o deficit e fortemente influenciado pelas transferencias de capital para as sociedades financeiras. Para a Austria, o grande deficit no quarto trimestre de 2014 deve-se, em grande parte, a uma injeccao de capital tratada como transferencia de capital para implementar a estrutura de devastacao HETA, enquanto o defice relativamente baixo no quarto trimestre de 2013 e devido a um leilao de licencas de telemovel . O defice comparativamente grande no terceiro trimestre de 2015 deve-se igualmente a injeccoes de capital tratadas como transferencias de capital no contexto da HETA. A diminuicao do defice corrigido de sazonalidade no terceiro trimestre de 2016 para a Finlandia deve-se, em grande parte, aos aumentos das receitas fiscais. Para o Reino Unido, o deficit do segundo e terceiro trimestre de 2016 e positivamente influenciado por dividendos do Banco Central (Facilidade de Compra de Ativos do Banco de Inglaterra). Este e tambem o caso de varios trimestres desde o primeiro trimestre de 2012. Para Malta, as despesas totais no primeiro trimestre de 2015 sao positivamente influenciadas por uma transferencia de capital para uma empresa publica. Isto influencia negativamente o defice do primeiro trimestre de 2015. Para Portugal, o grande deficit no quarto trimestre de 2015 explica-se pelo apoio as sociedades financeiras. Para a Islandia, o grande excedente reportado no primeiro trimestre de 2016 deve-se a contribuicoes de estabilidade unicas pagas pelos bancos falidos. Dados da base de dados Eurobase, corrigido de sazonalidade e corrigido das variacoes monetarias e dos dados totais das despesas dos Estados-Membros e da EFTA. Que fornecem dados corrigidos de sazonalidade e corrigidos do calendario para a receita total, despesa total e emprestimos liquidos (), emprestimos liquidos (-) para alem dos dados nao corrigidos de sazonalidade. Estes dados sao fornecidos numa base voluntaria pelos Institutos Nacionais de Estatistica. Contas financeiras trimestrais para as administracoes publicas Transaccoes financeiras - activos, passivos e transaccoes financeiras liquidas As contas financeiras do governo permitem, nomeadamente, uma analise da forma como os governos financiam os seus defices ou investem os seus excedentes. Incluem dados sobre transaccoes financeiras (aquisicao liquida de activos financeiros e incorrencia liquida de passivos financeiros) e rubricas do balanco (stocks de activos e passivos financeiros em divida no final de cada trimestre) para as administracoes publicas e os seus subsectores. As variacoes nas existencias sao explicadas tanto pelas transaccoes como por outros factores, tais como os ganhos e perdas de detencao e outras variacoes de volume. O objectivo desta seccao e apresentar as principais caracteristicas das contas financeiras das administracoes publicas. A crise economica e financeira conduziu a aumentos significativos nas flutuacoes da incorrencia liquida de passivos e da aquisicao liquida de activos financeiros. A partir do quarto trimestre de 2008, a flutuacao das transaccoes tanto no activo como no passivo aumentou acentuadamente. A diferenca entre o volume de transaccoes de activos e passivos aumentou acentuadamente, dando origem a numeros negativos crescentes nas transaccoes financeiras liquidas (B.9f), que e interpretado como o excedente do defice publico derivado das contas financeiras. O aumento e os picos nas transaccoes de activos financeiros podem ser explicados pelos governos que adquiriram activos para apoiar as instituicoes financeiras. As transaccoes financeiras liquidas continuaram a deteriorar-se de forma constante a partir do segundo trimestre de 2008 para o terceiro trimestre de 2009. A partir do quarto trimestre de 2010, e visivel uma diminuicao. Balanco financeiro do governo Ao nivel da UE-28 e da EA-19, observou-se um aumento significativo das existencias de responsabilidades desde o terceiro trimestre de 2008, juntamente com um aumento dos activos menos pronunciado. O aumento do estoque de passivos e principalmente devido a titulos de divida, que sao de longe o instrumento financeiro mais importante no lado do passivo governamental. O estoque de passivos de emprestimos tambem aumentou substancialmente. O restante dos passivos financeiros e principalmente outras contas, a pagar. O estoque de ativos financeiros e mantido principalmente em acoes e partes de fundos de investimento (por exemplo, empresas publicas nao classificadas em administracoes publicas), com outras contas a receber, moeda e depositos (estes exibem uma sazonalidade forte), emprestimos e titulos de divida tambem compoem importantes Pecas. Emprestimos aumentaram substancialmente durante a crise financeira. A diferenca entre o estoque de ativos e passivos financeiros e o saldo patrimonial liquido. Divida bruta trimestral das administracoes publicas No final do terceiro trimestre de 2016, o racio divida publica / PIB na area do euro (EA-19) situou-se em 90,1, em comparacao com 91,2 no final do segundo trimestre de 2016. UE-28, o racio diminuiu de 84,2 para 83,3. Em comparacao com o terceiro trimestre de 2015, o racio divida publica / PIB diminuiu tanto na area do euro (de 91,5 para 90,1) como na UE-28 (de 85,9 para 83,3). Os maiores racios da divida publica em relacao ao PIB no final do terceiro trimestre de 2016 foram registados na Grecia (176,9), Portugal (133,4) e Italia (132,7) e os mais baixos da Estonia (9,6), do Luxemburgo (21,5) e da Bulgaria (28,7). Em comparacao com o segundo trimestre de 2016, seis Estados-Membros registaram um aumento da sua relacao divida / PIB no final do terceiro trimestre de 2016 e vinte e dois uma diminuicao. Os aumentos mais elevados no racio foram registados em Chipre (3,1 pp), Portugal (1,6 pp) e Lituania (1,1 pp). Os maiores decrescimos foram registados na Grecia (-2,9 pp, nomeadamente devido ao resgate de titulos a longo prazo), Italia (-2,8 pp) e Austria (-2,3 pp). Em comparacao com o terceiro trimestre de 2015, onze Estados-Membros registaram um aumento do racio divida / PIB no final do terceiro trimestre de 2016 e dezessete uma diminuicao. Os maiores aumentos no racio foram registados na Grecia (4,4 pp), Lituania (3,1 pp), Portugal (2,9 pp) e Bulgaria (2,1 pp), enquanto as maiores diminuicoes foram registadas na Irlanda (-8,5 pp, O denominador, ou seja, um forte crescimento do PIB nominal), Holanda (-4,3 pp) e Hungria (-3,2 pp). A diminuicao da divida na Grecia no primeiro trimestre de 2015 deve-se principalmente ao reembolso de um emprestimo do FEEF ao FFSF, representando fundos nao utilizados para a recapitalizacao de instituicoes financeiras gregas, bem como reembolsos de emprestimos concedidos pelo FMI. O aumento no segundo trimestre de 2016 e influenciado pelos desembolsos do MEE. Evolucao do defice e da divida A Figura 18 mostra alguns dos mais importantes elos entre o defice trimestral ea divida trimestral da area do euro. Enquanto, em geral, a divida bruta do governo aumentara na presenca de um deficit do governo, este nao e necessariamente o caso no curto prazo. Verifica-se que existe forte co-movimento de aquisicao liquida de ativos financeiros com a evolucao da divida trimestral. A ocorrencia de passivos nao na divida publica trimestral (principalmente outras contas, a pagar) desempenha um papel menor. Fontes de dados e disponibilidade Contas trimestrais das administracoes publicas O Eurostat divulga dados trimestrais de fluxos e de existencias para o sector das administracoes publicas, utilizando uma estrutura integrada que combina os dados das contas nao financeiras trimestrais para as administracoes publicas (QNFAGG) QFAGG) e divida publica trimestral (QGD). Uma publicacao integrada, que combina os dados das tres tabelas, e publicada trimestralmente na seccao dedicada as estatisticas das financas publicas (GFS) do sitio Web do Eurostat e na pagina dedicada as estatisticas Explicacao da apresentacao integrada das estatisticas das financas publicas. Os dados sao transmitidos de acordo com o programa de transmissao ESA2010 para QFAGG e QDEBT. Os dados do QNFAGG sao transmitidos sob o acordo dos cavalheiros. O Eurostat publica dados trimestrais das financas publicas com base na metodologia do Sistema Europeu de Contas 2010 (SEC 2010). Os dados nesta Versao incluem revisoes devido tanto a implementacao do ESA2010 como a incorporacao de outros ajustes estatisticos. As alteracoes metodologicas no SEC2010 incluem o tratamento dos activos dos regimes de pensoes transferidos para as administracoes publicas como uma compensacao parcial para a tomada a cargo das obrigacoes de pensao. Embora a transferencia de activos tenha sido tratada como uma transaccao nao financeira nos termos do SEC 95, ao abrigo do SEC2010, tais transferencias de capital de empresas (publicas) sao tratadas como financeiras, sem impacto nas operacoes de emprestimo liquido (-). Alem disso, a diferenca entre o valor dos ativos recebidos pelo governo eo valor das obrigacoes de pensao deve ser tratada como uma transferencia de capital do governo para a empresa em questao. Para mais informacoes, consulte a decisao do Eurostat sobre esta questao: aqui. Isto tem um grande impacto nos dados trimestrais dos paises em causa. As estatisticas QNFAGG e QFAGG e QDEBT cobrem os dados relativos as administracoes publicas, tal como definidos no paragrafo 2.111 do SEC2010. Ajustamento sazonal das series de dados seleccionadas As estatisticas trimestrais das financas publicas sao comunicadas ao Eurostat sob a forma de valores nao corrigidos de sazonalidade (em bruto). No entanto, um certo numero de series relatadas contem padroes sazonais (explicados pela ligacao com a sazonalidade da atividade economica e pelas praticas de planejamento orcamentario e de contabilidade dos governos nacionais), o que dificulta a realizacao de um Analise de series temporais utilizando dados nao ajustados. O mesmo se aplica ao PIB, que reflecte o padrao sazonal de todas as actividades economicas da economia. To overcome this difficulty and thus to gain a better understanding of trends in addition to the non-seasonally adjusted data, seasonally adjusted data is presented for the EU-28 and EA-19 in this article. The seasonal adjustment aims to remove the seasonality linked to this quarterly data. It should be noted that annualised seasonally adjusted data is not in general equal to annualised non-adjusted data. When using annualised figures, it is more appropriate to use non-seasonally adjusted data. Using seasonally adjusted data is more appropriate when looking at quarter-on-quarter growth rates. The seasonal adjustment for total revenue and total expenditure is done using an indirect procedure (at country level) using Tramo-Seats on Demetra). Where available, National Statistical Institutes own estimates are used as input for the aggregates, which are supplied to Eurostat on a gentlemens agreement basis. Some country level estimates as well as data for the EU aggregates are published on Eurobase. These estimates are supplemented by Eurostats own estimates for those countries, which do not yet supply their own estimate. This data is labelled confidential and not published. Net lending () net borrowing (-) is derived indirectly from the accounting identity: Net lending () net borrowing (-) total revenue - total expenditure. For the following countries, the estimates are produced by the respective National Statistical Institute, which all follow the ESS guidelines on seasonal adjustment: EU aggregates: Estimated indirectly at Eurostat on the basis of Member States data a far as this is supplied nationally and complemented by Eurostats own estimates, where no nationally supplied data is available. Tramo-Seats run on Demetra is used in all cases. Croatian quarterly data are available from the first quarter of 2012. For the following countries, the estimates are produced by the respective National Statistical Institute, which all follow the ESS guidelines on seasonal adjustment: For the following countries, the estimates are produced by the respective National Statistical Institute, which all follow the ESS guidelines on seasonal adjustment: Belgium: The seasonally adjusted series are computed following an indirect approach. The components of the revenue and of the expenditure of the General Government are seasonally adjusted by means of Tramo-Seats, taking into account the presence of possible outliers and calendar effects. The model of each component (gt20) has been individually validated (no automatic modelling). The absence of residual seasonality after aggregation has been checked. The data are benchmarked on annual totals of the non-adjusted series. The annual benchmarking is computed on each component by means of a multiplicative Denton procedure. Bulgaria: Tramo-Seats on Demetra . Total expenditure: no trading days effects, no Easter effect, log-transformation, ARIMA model (2,1,0)(0,1,1), outlier: AOIV-2007, TCIV-2008, AO2009-I. Total revenue: log-transformation, no trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outlier: LS2007-I. Czech Republic: Tramo-Seats on Demetra . Total expenditure: No trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outliers: AO2003-I, AO2003-III, AO2012-IV, TC2001-IV. Total revenue: No trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (1,1,0)(0,1,1), outliers: AO2003-I, TC2007-III, AO2008-III. Denmark: X12-ARIMA. Total expenditure: Log-transformation, no trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (1,1,0)(1,0,0), outliers: AO2005-IV, TC2011-I. Total revenue: Log-transformation, trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,0)(0,1,1), outliers: TC2009-II, AO2008-II, TC2009-II, LS2015-I, 2004-I. Germany: X-12-ARIMA. Total expenditure: Log-transformation, no trading day effects, ARIMA model (0,1,1) (0,1,1), outliers AO 1995-I, 1995-III, 2000-III, 2010-III. Total revenue: Log-transformation, no trading day effects, ARIMA model (0,1,0) (0,1,1), no outliers. Estonia: Tramo-Seats on Demetra . Total expenditure: Log-transformation, no trading day effect, no Easter effect, ARIMA model (0,1,0)(0,1,0), LS2011-IV Total revenue: Log-transformation, no trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1). France: Seasonally adjusted data is transmitted. Working day adjustment is also done when relevant. An indirect method is used. Seasonal adjustment is done using X-12-ARIMA. For more information, you can read INSEEs methodology (starting on page 21) at the following link (the document is available in both English and French): insee. frenindicateurscnattrimPubMethenInsee20MC3A9thodes20nC2B0126.pdf. Latvia: Tramo-Seats on JDemetra . Total expenditure: Log-transformation, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outliers: LS2006-IV, LS2009-III. Total revenue: Log-transformation, ARIMA model (0,1,0)(0,1,1), outliers AO2006-IV. Malta: Tramo Seats on Demetra, Total expenditure: no trading days effects, no Easter effects, ARIMA model (0,0,0)(0,1,1), 1 outliers detected: AO2003-IV. Total revenue: no trading days effects, no Easter effects, ARIMA model (0,1,1)(0,1,0), No outliers found. Austria: Tramo-Seats on Demetra . Total expenditure: log-transformation, no trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outliers AO2009-IV, specific pre-treatment: 2004-II, 2004-IV, 2013-IV, 2014-IV, 2015-III. Total revenue: Log-transformation, no trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outlier: LS2009-II. Poland: Tramo-Seats on JDemetra . Direct method used. Concurrent adjustment for Q1 each year, current adjustment Q2, Q3, Q4 (model revised once a year). Calendar effects adjustment used. Working days with leap year effect (2 regressors) and Easter effect tested for each series - only significant effects used in final specification. Automatic identification of ARIMA models. Total expenditure: P.2 - log transformation no calendar effect, ARIMA model (0,0,0)(1,1,0) P.5L - log transformation no calendar effect, ARIMA model (1,1,0)(0,1,1), outliers: LSQ1-2001 AOQ1-2016 D.1 - log transformation no calendar effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1) D.6M - log transformation no calendar effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outliers: AO(Q4-2007) LS(Q4-2004) TC(Q3-2000) D.4 - log transformation no calendar effect, ARIMA model (0,0,0)(0,1,1), outliers: LS(Q3-2013) P.29D.3 - log transformation no calendar effect, ARIMA model (0,1,1)(0,0,1), outliers:TC(Q1-2004). Total revenue: D.2 - log transformation no calendar effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outliers:AO(Q2-2004), TC(Q1-2009) D.4 no-log transformation no calendar effect, ARIMA model (0,0,0)(0,1,1), outliers:TC(Q3-2007), TC(Q2-2012) D.5 - log transformation no calendar effect, ARIMA model (1,0,0)(0,1,0) D.61 - log transformation no calendar effect, ARIMA model (0,1,0)(0,1,1), outliers:TC(Q4-2008), AO(Q4-2007), AO(Q3-2011) P.1D.7 no seasonality. Portugal: X13-ARIMA on Demetra. A manual pre-treatment is performed by identifying and deducting one-off measures. Additional pre-treatment is applied for outlier detection and correction. The seasonal adjustment is applied to total revenue, expenditure except compensation of employees and compensation of employees. Total revenue: Log-transformation, no trading day effects no Easter effect ARIMA model (0,1,1)(0,1,1) outliers: AO2003-IV, AO2009-II, SO III 1999 2008 (user defined variable). Total expenditure (except compensation of employees): Log-transformation, no trading day effects no Easter effect ARIMA model (1,0,1)(0,1,0) outliers: AO (IV-2002), LS (II-2012) Compensation of employees: Log-transformation, no trading day effects no Easter effect ARIMA model (1,1,0)(0,1,1) outliers: TC (III-2005), LS (I-2011), LS (I-2012), TC (I-2013), AO (III-2014), SO II 2012 2013 (user defined variable), SO IV 2012 2016 (user defined variable). Slovenia: Tramo-Seats on JDemetra . Model for total revenue: Log transformation, no trading days effects, no Easter effect, pre-specified outliers: LS 2009-I, AO 2012-I, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1). Model for total expenditure: Log transformation, no trading days effects, no Easter effect, pre-specified outliers: AO 2013-IV, AO 2013-I, TC 2011-I, AO 2014-IV, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1). Slovakia: Tramo-Seats on JDemetra . Total expenditure: Log-transformation, no trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outliers: LS2000-IV, AO2015-IV, AO2002-IV. Total revenue: Log-transformation, no trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outlier: LS2001-III, AO2015-IV. Finland: Tramo-Seats on Demetra 2.2. Pre-treatment is done if necessary, for example for outlier detection and correction. Total revenue and expenditure are estimated indirectly on the basis of their components and on subsector data. Sweden: Tramo-Seats on Demetra . Total expenditure: no trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,2)(0,1,1), outlier AO2010-IV. Total revenue: Log-transformation, no trading days effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,0)(0,1,1), AO2014-IV. United Kingdom: Adjustment using X-11 algorithm in X-13ARIMA-SEATS. Net borrowing: log transformation, no trading day effects, no Easter effect, ARIMA model (0,1,1)(0,1,1), outliers: AO2008Q3, AO2012-II, seasonal moving average: 3x3, trend moving average: 5. Total expenditure: No trading day effects, no Easter effects, multiplicative, ARIMA model(0,1,1)(0,1,1), outliers: AO2008Q3, seasonal moving average: 3x5, trend moving average: 5. Total revenue: no trading day effects, no Easter effects, additive, ARIMA model(0,1,1)(0,1,1), outliers: LS2009Q1, AO2012Q2, seasonal moving average: 3x5, trend moving average: 5. For the purpose of calculation the EU aggregates, B.9 is derived indirectly. Annualised seasonally adjusted data is benchmarked on the annualised non-adjusted data. Switzerland: The data reported is trend-cycle data. A Denton-Cholette method is used to temporally disaggregate annual data. The quarterly data is extrapolated using smoothed indicators. Please refer to the country notes on EMIS for more important information at country level. Gross domestic product Throughout this publication, gross domestic product (GDP) at current prices (nominal) is used, either using the non-seasonally adjusted or the seasonally and working-day adjusted forms as appropriate. Further Eurostat information Publications Main tables Government statistics (tgov). see: Annual government finance statistics (tgov10a) Government deficit and debt (tgov10dd) Quarterly government finance statistics (tgov10q)Government statistics (gov). see: Annual government finance statistics (gov10a) Government deficit and debt (gov10dd) Quarterly government finance statistics (gov10q)Dedicated section Methodology Metadata Other information External linksSteps in choosing a forecasting model Your forecasting model should include features which capture all the important qualitative properties of the data: patterns of variation in level and trend, effects of inflation and seasonality, correlations among variables, etc. Moreover, the assumptions which underlie your chosen model should agree with your intuition about how the series is likely to behave in the future. When fitting a forecasting model, you have some of the following choices: These options are briefly described below. See the accompanying Forecasting Flow Chart for a pictorial view of the model-specification process, and refer back to the Statgraphics Model Specification panel to see how the model features are selected in the software. Deflation If the series shows inflationary growth, then deflation will help to account for the growth pattern and reduce heteroscedasticity in the residuals. You can either (i) deflate the past data and reinflate the long-term forecasts at a constant assumed rate, or (ii) deflate the past data by a price index such as the CPI, and then quotmanuallyquot reinflate the long-term forecasts using a forecast of the price index. Option (i) is the easiest. In Excel, you can just create a column of formulas to divide the original values by the appropriate factors. For example, if the data is monthly and you want to deflate at a rate of 5 per 12 months, you would divide by a factor of (1.05)(k12) where k is the row index (observation number). RegressIt and Statgraphics have built-in tools that do this automatically for you. If you go this route, it is usually best to set the assumed inflation rate equal to your best estimate of the current rate, particularly if you are going to forecast more than one period ahead. If instead you choose option (ii), you must first save the deflated forecasts and confidence limits to your data spreadsheet, then generate and save a forecast for the price index, and finally multiply the appropriate columns together. (Return to top of page.) Logarithm transformation If the series shows compound growth andor a multiplicative seasonal pattern, a logarithm transformation may be helpful in addition to or lieu of deflation. Logging the data will not flatten an inflationary growth pattern, but it will straighten it out it so that it can be fitted by a linear model (e. g. a random walk or ARIMA model with constant growth, or a linear exponential smoothing model). Also, logging will convert multiplicative seasonal patterns to additive patterns, so that if you perform seasonal adjustment after logging, you should use the additive type. Logging deals with inflation in an implicit manner if you want inflation to be modeled explicitly--i. e. if you want the inflation rate to be a visible parameter of the model or if you want to view plots of deflated data--then you should deflate rather than log. Another important use for the log transformation is linearizing relationships among variables in a regression mode l. For example, if the dependent variable is a multiplicative rather than additive function of the independent variables, or if the relationship between dependent and independent variables is linear in terms of percentage changes rather than absolute changes, then applying a log transformation to one or more variables may be appropriate, as in the beer sales example. (Return to top of page.) Seasonal adjustment If the series has a strong seasonal pattern which is believed to be constant from year to year, seasonal adjustment may be an appropriate way to estimate and extrapolate the pattern. The advantage of seasonal adjustment is that it models the seasonal pattern explicitly, giving you the option of studying the seasonal indices and the seasonally adjusted data. The disadvantage is that it requires the estimation of a large number of additional parameters (particularly for monthly data), and it provides no theoretical rationale for the calculation of quotcorrectquot confidence intervals. Out-of-sample validation is especially important to reduce the risk of over-fitting the past data through seasonal adjustment. If the data is strongly seasonal but you do not choose seasonal adjustment, the alternatives are to either (i) use a seasonal ARIMA model. which implicitly forecasts the seasonal pattern using seasonal lags and differences, or (ii) use the Winters seasonal exponential smoothing model, which estimates time-varying seasonal indices. (Return to top of page.) quotIndependentquot variables If there are other time series which you believe to have explanatory power with respect to your series of interest (e. g. leading economic indicators or policy variables such as price, advertising, promotions, etc.) you may wish to consider regression as your model type. Whether or not you choose regression, you still need to consider the possibilies mentioned above for transforming your variables (deflation, log, seasonal adjustment--and perhaps also differencing) so as to exploit the time dimension andor linearize the relationships. Even if you do not choose regression at this point, you may wish to consider adding regressors later to a time-series model (e. g. an ARIMA model) if the residuals turn out to have signficant cross-correlations with other variables. (Return to top of page.) Smoothing, averaging, or random walk If you have chosen to seasonally adjust the data--or if the data are not seasonal to begin with--then you may wish to use an averaging or smoothing model to fit the nonseasonal pattern which remains in the data at this point. A simple moving average or simple exponential smoothing model merely computes a local average of data at the end of the series, on the assumption that this is the best estimate of the current mean value around which the data are fluctuating. (These models assume that the mean of the series is varying slowly and randomly without persistent trends.) Simple exponential smoothing is normally preferred to a simple moving average, because its exponentially weighted average does a more sensible job of discounting the older data, because its smoothing parameter (alpha) is continuous and can be readily optimized, and because it has an underlying theoretical basis for computing confidence intervals. If smoothing or averaging does not seem to be helpful--i. e. if the best predictor of the next value of the time series is simply its previous value--then a random walk model is indicated. This is the case, for example, if the optimal number of terms in the simple moving average turns out to be 1, or if the optimal value of alpha in simple exponential smoothing turns out to be 0.9999. Browns linear exponential smoothing can be used to fit a series with slowly time-varying linear trends, but be cautious about extrapolating such trends very far into the future. (The rapidly-widening confidence intervals for this model testify to its uncertainty about the distant future.) Holts linear smoothing also estimates time-varying trends, but uses separate parameters for smoothing the level and trend, which usually provides a better fit to the data than Brown8217s model. Q uadratic exponential smoothing attempts to estimate time-varying quadratic trends, and should virtually never be used. (This would correspond to an ARIMA model with three orders of nonseasonal differencing.) Linear exponential smoothing with a damped trend (i. e. a trend that flattens out at distant horizons) is often recommended in situations where the future is very uncertain. The various exponential smoothing models are special cases of ARIMA models (described below) and can be fitted with ARIMA software. In particular, the simple exponential smoothing model is an ARIMA(0,1,1) model, Holt8217s linear smoothing model is an ARIMA(0,2,2) model, and the damped trend model is an ARIMA(1,1,2) model. A good summary of the equations of the various exponential smoothing models can be found in this page on the SAS web site. (The SAS menus for specifying time series models are also shown there8212they are similiar to the ones in Statgraphics.) Linear, quadratic, or exponential trend line models are other options for extrapolating a deseasonalized series, but they rarely outperform random walk, smoothing, or ARIMA models on business data. (Return to top of page.) Winters Seasonal Exponential Smoothing Winters Seasonal Smoothing is an extension of exponential smoothing that simultaneously estimates time-varying level, trend, and seasonal factors using recursive equations. (Thus, if you use this model, you would not first seasonally adjust the data.) The Winters seasonal factors can be either multiplicative or additive: normally you should choose the multiplicative option unless you have logged the data. Although the Winters model is clever and reasonably intuitive, it can be tricky to apply in practice: it has three smoothing parameters--alpha, beta, and gamma--for separately smoothing the level, trend, and seasonal factors, which must be estimated simultaneously. Determination of starting values for the seasonal indices can be done by applying the ratio-to-moving average method of seasonal adjustment to part or all of the series andor by backforecasting. The estimation algorithm that Statgraphics uses for these parameters sometimes fails to converge andor yields values which give bizarre-looking forecasts and confidence intervals, so I would recommend caution when using this model. (Return to top of page.) ARIMA If you do not choose seasonal adjustment (or if the data are non-seasonal), you may wish to use the ARIMA model framework. ARIMA models are a very general class of models that includes random walk, random trend, exponential smoothing, and autoregressive models as special cases. The conventional wisdom is that a series is a good candidate for an ARIMA model if (i) it can be stationarized by a combination of differencing and other mathematical transformations such as logging, and (ii) you have a substantial amount of data to work with: at least 4 full seasons in the case of seasonal data. (If the series cannot be adequately stationarized by differencing--e. g. if it is very irregular or seems to be qualitatively changing its behavior over time--or if you have fewer than 4 seasons of data, then you might be better off with a model that uses seasonal adjustment and some kind of simple averaging or smoothing.) ARIMA models have a special naming convention introduced by Box and Jenkins. An nonseasonal ARIMA model is classified as an ARIMA(p, d,q) model, where d is the number of nonseasonal differences, p is the number of autoregressive terms (lags of the differenced series), and q is the number of moving-average terms (lags of the forecast errors) in the prediction equation. A seasonal ARIMA model is classified as an ARIMA(p, d,q)x(P, D,Q) . where D, P, and Q are, respectively, the number of seasonal differences, seasonal autoregressive terms (lags of the differenced series at multiples of the seasonal period), and seasonal moving average terms (lags of the forecast errors at multiples of the seasonal period). The first step in fitting an ARIMA model is to determine the appropriate order of differencing needed to stationarize the series and remove the gross features of seasonality. This is equivalent to determining which quotnaivequot random-walk or random-trend model provides the best starting point. Do not attempt to use more than 2 total orders of differencing (non-seasonal and seasonal combined), and do not use more than 1 seasonal difference. The second step is to determine whether to include a constant term in the model: usually you do include a constant term if the total order of differencing is 1 or less, otherwise you dont. In a model with one order of differencing, the constant term represents the average trend in the forecasts. In a model with two orders of differencing, the trend in the forecasts is determined by the local trend observed at the end of the time series, and the constant term represents the trend-in-the-trend, i. e. the curvature of the long-term forecasts. Normally it is dangerous to extrapolate trends-in-trends, so you suppress the contant term in this case. The third step is to choose the numbers of autoregressive and moving average parameters (p, d, q, P, D, Q) that are needed to eliminate any autocorrelation that remains in the residuals of the naive model (i. e. any correlation that remains after mere differencing). These numbers determine the number of lags of the differenced series andor lags of the forecast errors that are included in the forecasting equation. If there is no significant autocorrelation in the residuals at this point, then STOP, youre done: the best model is a naive model If there is significant autocorrelation at lags 1 or 2, you should try setting q1 if one of the following applies: (i) there is a non-seasonal difference in the model, (ii) the lag 1 autocorrelation is negative . andor (iii) the residual autocorrelation plot is cleaner-looking (fewer, more isolated spikes) than the residual partial autocorrelation plot. If there is no non-seasonal difference in the model andor the lag 1 autocorrelation is positive andor the residual partial autocorrelation plot looks cleaner, then try p1. (Sometimes these rules for choosing between p1 and q1 conflict with each other, in which case it probably doesnt make much difference which one you use. Try them both and compare.) If there is autocorrelation at lag 2 that is not removed by setting p1 or q1, you can then try p2 or q2, or occasionally p1 and q1. More rarely you may encounter situations in which p2 or 3 and q1, or vice versa, yields the best results. It is very strongly recommended that you not use pgt1 and qgt1 in the same model. In general, when fitting ARIMA models, you should avoid increasing model complexity in order to obtain only tiny further improvements in the error stats or the appearance of the ACF and PACF plots. Also, in a model with both pgt1 and qgt1, there is a good possibility of redundancy and non-uniqueness between the AR and MA sides of the model, as explained in the notes on the mathematical structure of ARIMA model s. It is usually better to proceed in a forward stepwise rather than backward stepwise fashion when tweaking the model specifications: start with simpler models and only add more terms if there is a clear need. The same rules apply to the number of seasonal autoregressive terms (P) and the number of seasonal moving average terms (Q) with respect to autocorrelation at the seasonal period (e. g. lag 12 for monthly data). Try Q1 if there is already a seasonal difference in the model andor the seasonal autocorrelation is negative andor the residual autocorrelation plot looks cleaner in the vicinity of the seasonal lag otherwise try P1. (If it is logical for the series to exhibit strong seasonality, then you must use a seasonal difference, otherwise the seasonal pattern will fade out when making long-term forecasts.) Occasionally you may wish to try P2 and Q0 or vice v ersa, or PQ1. However, it is very strongly recommended that PQ should never be greater than 2. Seasonal patterns rarely have the sort of perfect regularity over a large enough number of seasons that would make it possible to reliably identify and estimate that many parameters. Also, the backforecasting algorithm that is used in parameter estimation is likely to produce unreliable (or even crazy) results when the number of seasons of data is not significantly larger than PDQ. I would recommend no less than PDQ2 full seasons, and more is better. Again, when fitting ARIMA models, you should be careful to avoid over-fitting the data, despite the fact that it can be a lot of fun once you get the hang of it. Important special cases: As noted above, an ARIMA(0,1,1) model without constant is identical to a simple exponential smoothing model, and it assumes a floating level (i. e. no mean reversion) but with zero long-term trend. An ARIMA(0,1,1) model with constant is a simple exponential smoothing model with a nonzero linear trend term included. An ARIMA(0,2,1) or (0,2,2) model without constant is a linear exponential smoothing model that allows for a time-varying trend. An ARIMA(1,1,2) model without constant is a linear exponential smoothing model with damped trend, i. e. a trend that eventually flattens out in longer-term forecasts. The most common seasonal ARIMA models are the ARIMA(0,1,1)x(0,1,1) model without constant and the ARIMA(1,0,1)x(0,1,1) model with constant. The former of these models basically applies exponential smoothing to both the nonseasonal and seasonal components of the pattern in the data while allowing for a time-varying trend, and the latter model is somewhat similar but assumes a constant linear trend and therefore a bit more long-term predictability. You should always include these two models among your lineup of suspects when fitting data with consistent seasonal patterns. One of them (perhaps with a minor variation such increasing p or q by 1 andor setting P1 as well as Q1) is quite often the best. (Voltar ao topo da pagina.)



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