O Que É Forex Corretora

Forex Broker Comparação Real-Time After Hours Pre-Market News Flash Quote Summary Quote Gráficos interativos Configuração padrão Por favor, note que, uma vez que você fizer sua seleção, ela se aplicará a todas as futuras visitas ao NASDAQ. Se, a qualquer momento, você estiver interessado em reverter as nossas configurações padrão, selecione Configuração padrão acima. Se você tiver dúvidas ou encontrar quaisquer problemas na alteração das configurações padrão, envie um email para isfeedbacknasdaq. Confirme a sua seleção: Você selecionou para alterar sua configuração padrão para a Pesquisa de orçamento. Esta será a sua página de destino padrão, a menos que você altere sua configuração novamente ou exclua seus cookies. Tem certeza de que deseja alterar suas configurações. Temos um favor a pedir. Desative seu bloqueador de anúncios (ou atualize suas configurações para garantir que o javascript e os cookies estejam habilitados), para que possamos continuar fornecendo as notícias de mercado de primeira linha E dados que você espera de nós. Comércio de Forex com Alpari: confiabilidade e inovação na negociação Por que escolher Alpari Today A Alpari é um dos maiores corretores de Forex do mundo. Graças à experiência que a empresa adquiriu com anos de trabalho, a Alpari é capaz de oferecer aos seus clientes uma ampla gama de serviços de qualidade para a internet moderna no mercado cambial. Mais de um milhão de clientes escolheram a Alpari como seu fornecedor confiável de serviços Forex. O que é Forex O mercado Forex (Foreeign EXchange) apareceu no final da década de 1970, depois que muitos países decidiram desconstituir o valor da moeda do dólar ou ouro. Isso levou à formação de um mercado internacional sobre o qual a moeda poderia ser trocada e negociada livremente. Hoje, o Forex é o maior mercado financeiro do mundo. Não importa onde você mora ou mesmo onde você está agora, desde que tenha acesso à Internet, um terminal comercial (um programa especial para negociação de Forex) e uma conta com um corretor Forex, todos os instrumentos e oportunidades do Forex são Aberto para você. Quem são comerciantes Os comerciantes são pessoas que trabalham no mercado Forex, tentando verificar a direção em que os preços de uma moeda irão e fazer uma troca pela compra ou venda dessa moeda. Como tal, ao comprar uma moeda mais barata e vendê-la por mais, os comerciantes ganham dinheiro no mercado Forex. Os comerciantes tomam suas decisões com base na análise de todos os fatores que podem afetar os preços, permitindo que eles funcionem precisamente em que direção os preços estão se movendo. O lucro pode ser negociado no Forex na queda do preço de uma moeda, assim como o lucro pode ser feito em um aumento no preço de uma moeda específica. Além disso, os comerciantes podem fazer negócios no mercado Forex de qualquer lugar do mundo, seja Londres ou Timbuktu. Onde você pode aprender a trocar Forex? Para iniciantes que acabaram de dar seus primeiros passos no mercado Forex, recomendamos que você inscreva-se em um dos nossos cursos educacionais. Os cursos irão ensinar-lhe não apenas o básico do mercado de câmbio, mas também os métodos de análise do mercado Forex e como evitar armadilhas comuns. Com educação de Alpari, você obterá valiosos conhecimentos teóricos que você poderá aplicar ao negociar. Além disso, você vai descobrir sobre gerenciamento de dinheiro, aprender a assumir o controle de suas emoções, descobrir como robôs comerciais podem ser úteis e muito mais. Você pode participar dos cursos a partir do conforto de sua própria casa: on-line. As análises e novidades financeiras semanais, idéias comerciais prontas para uso e serviços analíticos gratuitos no site da Alparis irão ajudá-lo a tomar decisões corretas ao negociar Forex. Como você pode negociar Forex Se você nunca trabalhou com Forex antes, você pode testar todas as oportunidades de troca de moeda em uma conta demo com fundos virtuais. Com uma conta de demonstração, você poderá explorar o mercado Forex a partir de dentro e desenvolver sua própria estratégia comercial. Você sempre pode aproveitar as soluções pré-fabricadas ao se familiarizar com os comentários de outros comerciantes. Depois de abrir uma conta, seja uma demonstração ou uma conta ao vivo, você precisará baixar um programa especial para trabalhar no mercado Forex como um terminal comercial. No terminal, você pode acompanhar as cotações do mercado, fazer negócios ao abrir e fechar posições e manter atualizado com notícias financeiras. Você pode escolher entre os terminais de negociação para PC, bem como para dispositivos móveis: tudo o que você precisa para tornar o seu trabalho com o Forex o mais conveniente possível. Você pode começar a negociar no mercado de divisas Forex com a Alpari com algum montante de fundos em sua conta. Se você quiser tentar negociar Forex em uma conta ao vivo, mas para manter os riscos o mais baixos possível, tente negociar com uma conta nano. mt4 onde a moeda é negociada em cêntimos de euro e cêntimos de dólar norte-americano.

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Bkk Forex Pte Ltd Somos uma empresa de remessa de amp de mudança monetária estabelecida em Singapura desde 1990, amplificador incorporado em 2006. Além de nossos serviços de câmbio estrangeiro, estamos ativamente fazendo serviços de remessa para vários países há mais de 9 anos. A filial do Bank of Barodarsquos Singapore foi inaugurada em 19 de setembro de 2006. É o Bankrsquos 60º escritório no exterior. A filial de Cingapura é um banco off shore licenciado pela Autoridade Monetária de Cingapura e possui uma Unidade Bancária Nacional (DBU) e Unidade Monetária Asiática (ACU). Com a nossa presença em Hong Kong, China, Malásia, Tailândia, Austrália - agora aderiu a uma agência offshore em Singapura - o Banco está bem posicionado para oferecer serviços de serviços bancários internacionais na região Ásia-Pacífico. A presença longa dos bancos no Oriente Médio e na África proporcionaria maior vantagem aos clientes da região. Estamos empenhados em oferecer aos nossos clientes uma ampla gama de produtos e serviços bancários internacionais. Estes incluem financiamento comercial, produtos de tesouraria, empréstimos sindicalizados, depósitos em moeda estrangeira, etc. O Poder Offshore em Cingapura oferece uma ampla variedade de produtos e serviços para indivíduos e clientes institucionais. Nossas principais atividades são: Aceitação de depósitos em moedas principais Comércio Financeiro Sindicados Empréstimos Bilaterais Finanças Corporativas Outros serviços aliados em divisas GESTÃO SUPERIOR: Chefe do Executivo helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip Mr. ipadjack Agarwal Vice-Chefe do Tesouro Chief of Treasury helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip. Mr. Tarun Kumar RawBkk Forex Pte Ltd O Bank of Barodarsquos Singapore foi inaugurado em 19 de setembro de 2006. É o Bankrsquos 60º escritório no exterior. A filial de Cingapura é um banco off shore licenciado pela Autoridade Monetária de Cingapura e possui uma Unidade Bancária Nacional (DBU) e Unidade Monetária Asiática (ACU). Com a nossa presença em Hong Kong, China, Malásia, Tailândia, Austrália - agora aderiu a uma agência offshore em Singapura - o Banco está bem posicionado para oferecer serviços de serviços bancários internacionais na região Ásia-Pacífico. A presença longa dos bancos no Oriente Médio e na África proporcionaria maior vantagem aos clientes da região. Estamos empenhados em oferecer aos nossos clientes uma ampla gama de produtos e serviços bancários internacionais. Estes incluem financiamento comercial, produtos de tesouraria, empréstimos sindicalizados, depósitos em moeda estrangeira, etc. O Poder Offshore em Cingapura oferece uma ampla variedade de produtos e serviços para indivíduos e clientes institucionais. Nossas principais atividades são: Aceitação de depósitos em moedas principais Comércio Financeiro Sindicados Empréstimos Bilaterais Finanças Corporativas Outros serviços aliados em divisas GESTÃO SUPERIOR: Chefe do Executivo helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip Mr. ipadjack Agarwal Vice-Chefe do Tesouro Chief of Treasury helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip. Mr. Tarun Kumar Raw Nós somos uma empresa de remessa de amp de mudança monetária estabelecida em Singapura desde 1990, amplificador incorporado em 2006. Além de nossos serviços de câmbio estrangeiro, temos atuado ativamente nos serviços de remessa para vários países há mais de 9 anos.

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Bollinger Bands é uma ferramenta de negociação técnica criada por John Bollinger no início dos anos 80. O propósito das Bandas Bollinger é fornecer uma definição relativa de alta e baixa. Bollinger Bands consiste em um conjunto de três curvas desenhadas em relação aos preços dos títulos. A banda do meio é uma medida da tendência intermediária, geralmente uma média móvel simples, que serve como base para as bandas superior e inferior. O intervalo entre as bandas superior e inferior e a banda do meio é determinado pela volatilidade, tipicamente o desvio padrão dos mesmos dados que são utilizados para a média. Os parâmetros padrão são 20 dias (períodos) e dois desvios padrão: Banda média de Bollinger Média móvel simples de 20 dias Banda superior Bollinger Banda média Bollinger 2 Desvio padrão de 20 períodos Baixa Bollinger Banda de Bollinger Médio - 2 Desvio padrão de 20 períodos a interpretação Das Bandas Bollinger baseia-se no fato de que os preços tendem a permanecer entre a linha superior e inferior das bandas. Uma característica distintiva do indicador Bollinger Band é a sua largura variável devido à volatilidade dos preços. Em períodos de mudanças de preços consideráveis ​​(ou seja, de alta volatilidade), as bandas se ampliam deixando muito espaço para os preços para entrar. Durante os períodos de parênteses, ou os períodos de baixa volatilidade, os contratos da banda mantêm os preços dentro dos limites. Cálculo As bandas Bollinger são formadas por três linhas. A linha do meio (ML) é uma média móvel usual. ML SUMCLOSE, NN A linha superior, TL, é a mesma que a linha média, um certo número de desvios padrão (D) superior ao ML. TL ML (DStdDev) A linha inferior (BL) é a linha do meio deslocada para baixo pelo mesmo número de desvios padrão. BL ML - (DStdDev) Onde: N é o número de períodos usados ​​no cálculo SMA Média de Movimento Simples StdDev significa Desvio Padrão. StdDev SQRT (SOMA (CLOSE-SMA (CLOSE, N)) 2, NN) Recomenda-se usar média móvel de 20 períodos como linha média e traçar linhas superiores e inferiores com dois desvios padrão. Para calcular Bandas Bollinger no MS Excel. Coluna, valores a inserir, fórmulas U tem que entrar A Empresa Nomeada B Abrir C Alto D Baixo E LTPclose F Volumes primeiro temos que calcular um desvio padrão de 20 dias: G aqui, temos que calcular o significado (ou Simple Mov. Aver .) De 20 dias, adicionamos todos os 20 dias de preços de corte e dividimos por 20.ie não de períodos que exigimos. Assim, na célula G21 (20º dia), é necessário inserir a fórmula, é SUM (E2: E22) 20 Então, devemos copiar manualmente a média (ou seja, Simple Mov. Aver.) De 20 dias acima do G21. Ainda completamos 20 dias. Células G2119 acima dela. H, então, temos que calcular o desvio para esse período de 20 dias, portanto, subtrair SMA do preço de fechamento, obtemos o desvio E2-G2. Então, tenho que quadrar o desvio para poder então (H2,2) J desvio padrão, dividimos a soma do Desvio de quadrado pelo número de dias, então a fórmula é SQRT (SUM (I2: I21) 20) As bandas Bollinger são formadas por três linhas. G Banda média K Banda superior (desvio padrão SMA plus 2) G21 (2J21) L Baixa (SMA menos 2 desvios padrão) G21- (2J21) Conclusões Mesmo que as Bandas Bollinger possam ajudar a gerar sinais de compra e venda, elas não são projetadas para Determine a direção futura de uma segurança. As Bandas Bollinger atendem duas funções principais: - Identificar períodos de alta e baixa volatilidade - Identificar períodos em que os preços estão em níveis extremos e possivelmente insustentáveis. Lembre-se de que os sinais de compra e venda não são fornecidos quando os preços atingem as bandas superiores ou inferiores. Tais níveis apenas indicam que os preços são altos ou baixos em uma base relativa. Uma segurança pode tornar-se sobrecompra ou sobrevenda por um longo período de tempo. Finalmente, as bandas são apenas bandas, não sinais. A banda da banda Bollinger superior não é um sinal de venda. Uma banda da Bollinger Band inferior NÃO é um sinal de compra. E se você vender no compartimento comprar em lb em conjunto com rsistockhastic. Cactus, você pode comprar na banda baixa e vender na banda superior ... e pode ganhar dinheiro :) mas o problema é a volatilidade nos stks. Que desencadeia SL .. se você estiver confortável sem SL. Então vá em frente e compre na faixa mais baixa. Sim, você pode usar a divergência positiva do rsi como sinal de compra com Lower BB. Cara, a continuação dos tiques em uma determinada direção define a tendência. Eu quero dizer se os tiques estão em continuação com ub na tendência de alta. Tempo para comprar em lb ou middle. if os tics estão em lb em continuação. É hora de vender na banda do meio ou acima. Parar é obrigatório. Btw, rsistockhastic realmente não importa se você pode considerar a continuação. Mas você tem que considerar divergências positivenegativas antes de tomar (BUYSELL) decisão. Por exemplo, Se o preço estiver na faixa mais baixa ... e rsi não está indo abaixo do baixo anterior, então, o sinal de compra forte. Então, não importa o que seja ... um shud não curto nesse nível. Por exemplo, Chk rsi divergência positiva e preço em 27 de outubro de 08. É uma questão de tempo que o preço define a tendência ... em relação à continuação da tendência. Você conhece mais EWT do que eu (eu sou NIL em EWT) ... então nenhum comentário de mim na tendência. LOL Eu não sei EW. para mim. Qualquer ferramenta não tem muito importante, exceto a minha própria ferramenta. Muito obrigado. Realmente útil. Isso pode ser aplicado diretamente às commodities Eu estou principalmente interessado em metais preciosos. As bandas de Bollinger e os cálculos dos pontos de pivô podem ser aplicados diretamente às commodities diretamente em R. shabadi, eu não troco commodities, mas o BB funciona para índice, ações ... e eu incorporei-o no meu sistema comercial. Você pode encontrar os detalhes aqui Hey Jaggu. Obrigado pelo seu esforço. Por favor, me diga por que precisamos multiplicar pelo número 2 e sqaure root para a banda superior e inferior. Podemos usar 1,5 ou 2,5 em vez de 2 .. e também o que a mudança de número fará diferença. O número diferente de 2 está errado. Eu tentei usar as fórmulas que você forneceu e, em seguida, comparou os resultados - os dados da banda Highlower bollinger com os resultados obtidos do estoque como bigcharts. marketwatch e os valores resultantes eram radicalmente diferentes. Você pode nos dizer qual o estoque que você usou como exemplo na imagem de excel que você forneceu no seu exemplo. Obrigado, eu acho que vejo uma parte do problema. Sua SMA (20) SUM (E2: E22) 20 deve ser SUM (E2: E21 ) 20 E2: E22 significa 21 pontos no tempo. Não 20, embora de você diga-nos o símbolo de estoque que você usou para gerar a planilha do Excel, saberemos se todas as outras fórmulas estão corretas PARA PODER FORNECER ME MÁQUINAS MÁQUINAS BOLLINGER BANDA EXCEL COM EDITÁVEL STADERD DEVIATION E PERÍODO MÉDIO OU PZ SUGEREM ONDE POSSO ENCONTRE ACIMA O MESMO RECONHECIMENTO E OBRIGADO BULLSTOCK. IN, posso providenciar isso. Mande-me no manans2003gmailUsando Bollinger Bandampreg quotBandsquot To Gauge Trends Bandas Bollinger são um dos indicadores técnicos mais populares para comerciantes em qualquer mercado financeiro. Se os investidores estão negociando ações, títulos ou câmbio (FX). Muitos comerciantes usam Bandas Bollinger para determinar os níveis de sobrecompra e sobrevenda, vendendo quando o preço toca a Banda superior de Bollinger e compra quando atinge a Baixa de Bollinger inferior. Em mercados com limites de alcance, esta técnica funciona bem, já que os preços viajam entre as duas bandas, como bolas saltando das paredes de uma quadra de racquetball. No entanto, Bollinger Bands nem sempre dão sinais de compra e venda precisos. É aqui que as bandas mais específicas da Bollinger Band entram. Dê uma olhada. Tutorial . Analisando Padrões de Gráfico O Problema com Bandas de Bollinger Como John Bollinger foi o primeiro a reconhecer, as tags das bandas são apenas isso - tags, não sinais. Uma marca da banda Bollinger superior não é, por si só, um sinal de venda. Uma marca da Bollinger Band inferior não é, por si só, um sinal de compra. O preço geralmente pode e faz a caminhada da banda. Nesses mercados, os comerciantes que continuam tentando vender o topo ou comprar o fundo enfrentam uma série de obstáculos ou pior, uma perda flutuante sempre crescente, enquanto o preço se move mais longe e longe da entrada original. Talvez uma maneira mais útil de trocar com Bollinger Bands é usá-los para avaliar as tendências. Para entender por que as Bandas de Bollinger podem ser uma boa ferramenta para esta tarefa, primeiro precisamos perguntar - o que é uma tendência A tendência como Clichê padrão da Deviance One na negociação é que os preços variam 80 do tempo. Como muitos clichês, este contém uma boa quantidade de verdade, uma vez que os mercados se consolidam principalmente quando os touros e os ursos lutam pela supremacia. As tendências do mercado são raras, e é por isso que a negociação não é tão fácil quanto parece. Olhando para o preço dessa maneira, podemos definir a tendência como desvio da norma (intervalo). A fórmula da Bollinger Band consiste nos seguintes itens: BOLU Banda de Bollinger Superior BOLD Baixa de Bollinger B n Período de Suavização m Número de Desvios Padrão (SD) SD Desvio Padrão sobre Últimos N Períodos Preço Típico (TP) (HI LO CL) 3 BOLU MA (TP , N) m SDTP, n BOLD MA (TP, n) - m SDTP, n No núcleo, Bandas Bollinger medem o desvio. Esta é a razão pela qual eles podem ser muito úteis no diagnóstico da tendência. Ao gerar dois conjuntos de Bandas Bollinger - um conjunto usando o parâmetro de 1 desvio padrão e outro usando a configuração típica de 2 desvios padrão - podemos olhar o preço de uma maneira totalmente nova. No gráfico abaixo, vemos que sempre que os canais de preços entre as Bandas Bollinger superiores 1 SD e 2 SD são inferiores à média. A tendência é, portanto, podemos definir esse canal como a zona de compra. Por outro lado, se os canais de preços dentro da Bollinger Bands 1 SD e 2 SD, está na zona de venda. Finalmente, se o preço for meandros entre 1 banda SD e 1 banda SD, é essencialmente em um estado neutro, e podemos dizer que é na terra de nenhum homem. Uma das outras grandes vantagens das Bandas de Bollinger é que elas se adaptam dinamicamente à expansão e contratação de preços à medida que a volatilidade aumenta e diminui. Portanto, as bandas, naturalmente, se ampliam e estreitam em sincronia com a ação do preço. Criando um envelope de tendências muito preciso. Figura 1: Os canais Bollinger Band mostram tendências Fonte: FXtrek Intellicharts Uma ferramenta para Trend Traders e Faders Tendo estabelecido as regras básicas para as bandas Bollinger Band, podemos agora demonstrar como essa ferramenta técnica pode ser usada por ambos os comerciantes de tendências que procuram explorar momentum e Fade comerciantes que gostam de lucrar com o esgotamento da tendência. Voltando ao gráfico AUDUSD logo acima, podemos ver como os comerciantes de tendências posicionariam por muito tempo uma vez que o preço entrou na zona de compra. Eles poderiam então permanecer em tendência, pois as bandas Bollinger Band encapsularão a maior parte da ação de preço do movimento ascendente. Qual seria o ponto de parada lógico? A resposta é diferente para cada comerciante individual. Mas uma possibilidade razoável seria fechar o comércio longo se a vela ficar vermelha e mais de 75 de seu corpo estavam abaixo da zona de compra. Usando a regra 75 é óbvio, pois nesse ponto o preço claramente cai fora da tendência, mas por que insistir que a vela seja vermelha. O motivo da segunda condição é evitar que o comerciante da tendência seja movido para fora de uma tendência por um rápido movimento provável para A desvantagem que se encaixa na zona de compra no final do período de negociação. Observe como, na tabela a seguir, o comerciante pode permanecer com o movimento para a maior parte da tendência de alta. Saindo apenas quando o preço começa a consolidar-se no topo da nova faixa. Figura 2: as bandas de bandas de Bollinger contêm ação de preço Fonte: FXtrek Intellicharts Bollinger As bandas de banda também podem ser uma ferramenta valiosa para os comerciantes que gostam de explorar o esgotamento da tendência, escolhendo a virada no preço. Observe, no entanto, que negociação contra tendência requer margens de erro muito maiores, pois as tendências muitas vezes fazem várias tentativas de continuação antes de capitular. No gráfico abaixo, vemos que um comerciante de fade usando Band Band Bollinger poderá diagnosticar rapidamente a primeira sugestão de fraqueza da tendência. Tendo visto os preços caírem do canal de tendências, o fader pode decidir fazer o uso clássico das Bandas de Bollinger ao curto-se a próxima tag da Banda de Bollinger superior. Mas onde colocar a parada, colocá-lo acima do alto do balanço praticamente assegurará ao comerciante de um stop-out, pois o preço muitas vezes faz muitas incursões probativas ao topo da gama, com os compradores tentando estender a tendência. Aqui é onde a propriedade de volatilidade das Bandas Bollinger se torna um enorme benefício para o comerciante. Ao medir a largura da área de terra do no mans, que é simplesmente a faixa de 1 a 1 SD da média, o comerciante pode criar uma zona de projeção rápida e muito efetiva, o que impedirá que ele seja impedido de barrar o mercado e ainda Proteja seu capital se a tendência realmente recupera seu impulso. Figura 3: Fade trading usando Bollinger Band bandas Fonte: FXtrek Intellicharts The Bottom Line Como um dos indicadores de análise técnica mais populares, Bollinger Bands tornou-se crucial para muitos comerciantes tecnicamente orientados. Ao ampliar sua funcionalidade através do uso das bandas Bollinger Band, os comerciantes podem alcançar um nível maior de sofisticação analítica usando esta ferramenta simples e elegante para estratégias de tendências e desvanecimento.

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Indicador de Melhor Tendência Juntado Mar 2008 Status: Membro 169 Posts Há cerca de meia hora estou procurando por um indicador de tendência visualmente simples e razoavelmente preciso. Mas eu simplesmente não consegui encontrar o que eu usei alguns formatos de disco rígido ... Eu já encontrei o indicador QuotTrend Magicquot, que não é muito ruim ... mas eu costumava ter um que eu encontrei aqui no ff. Era simplesmente uma linha alisada, blueredyellow que repintaria apenas durante a barra de quot0, estabelecendo então um valor definitivo uma vez que fechou. O que você considera ser o melhor indicador de tendência (personalizado) que você usou E você tem alguma idéia de indys que pode ser descrito como aquele que eu descrevi Aqui no FF é permitido. Eu acho que você é originalmente da TSD, onde tais práticas são proibidas Indicadores de Tendência Se você estiver olhando para jogar moedas fortes contra os fracos, você poderia fazer um favor real e verificar a negociação relativa da força da moeda. Basta pesquisar FF, google, etc. Existem alguns indicadores destacados, os conceitos básicos dos quais você pode ler aqui: artigos. mql4422 articles. mql4484 Você precisa trabalhar um pouco para entender o que os indicadores são sobre e como implementar eles. No entanto, eles apresentam algumas tendências muito claras. Se você não arrisca, você nunca terá que perder. Aqui na FF é permitido. Eu acho que você é originalmente da TSD, onde tais práticas são proibidas Indicadores de Tendência Se você estiver olhando para jogar moedas fortes contra os fracos, você poderia fazer um favor real e verificar a negociação relativa da força da moeda. Basta pesquisar FF, google, etc. Existem alguns indicadores pendentes, os conceitos básicos dos quais você pode ler aqui: articles. mql4422 articles. mql4484 Você precisa trabalhar um pouco para entender o que os indicadores são. O sinal fractal versus linha de equilíbrio é muito interessante. Você tem esse MT4. Obrigado A linha fractal versus linha de equilíbrio é muito interessante. Você tem esse MT4. Obrigado, não, eu não tenho. Estes são indicadores secretos desenvolvidos por cientistas nucleares da ex-URSS, que, após a queda da União Soviética, ficaram desempregados. Eles foram então contratados por um gestor secreto de hedge funds que passaram anos pesquisando as obras de Fibonacci e Gann. Ele contratou esses cientistas e os trouxe para os EUA. Cinco anos depois e dez milhões de dólares mais leves, os cientistas foram soltos - o gerente de fundo de hedge finalmente completou sua pesquisa. Na verdade, tudo isso é uma besteira, acabei de escrever isso para desperdiçar seu tempo, como você está desperdiçando o meu. Todos os indicadores que foram mencionados no artigo podem ser baixados da parte inferior de cada artigo. Mas acho que você não leu o texto, você acabou de ver as curiosas linhas e os dólares começaram a piscar na frente de seus olhos, como eles fazem para a maioria das pessoas por aqui. Você está sendo um idiota. Se você tivesse se incomodado em ler o artigo, você notaria os links de download de indicadores na parte inferior (theyre em mq4 para que você possa editá-los). Mas acho que realmente pedir a alguém que leia o texto é muito nos dias de hoje. Soundbites, youtube, redtube e nano-segunda atenção são as palavras-chave nos dias em que eu acho. Boa sorte com isso. Você vai precisar disso, porque se você não pode ser incomodado até mesmo ler o texto, duvido que você tenha em você para passar horas em testar e configurar esses indicadores para trabalhar para você. Se você não arrisca, você nunca precisa perder. Arquivamento do grupo Yahoo Metatrader Indicadores MetaTrader 4 grátis MT4 Arquivo MT4Indicadores Certifique-se de verificar a pasta mtyahoo para ainda mais Indicadores O ForexMT4 hospeda uma biblioteca de Expert Advisors grátis. Se você não consegue encontrar o que precisa, recomendamos entrar em contato com OneStepRemoved no (866) 212-1544. Os arquivos encontrados aqui foram distribuídos como anexos de e-mail no grupo MetaTrader Yahoo, ou são os resultados dos testes que os indivíduos fizeram. Se você vir algum arquivo que não deveria estar aqui, envie um email para o ronlightpatch e me avise. Vou removê-lo assim que eu vejo o e-mail. Aguarde até que a listagem de diretórios seja carregada. Se você quer um corretor que possa oferecer uma ampla gama de produtos, incluindo moedas, metais, commodities e futuros, tudo no MetaTrader4, então o 4XPlace é o lugar. Mais de 50 pares de moedas negociáveis ​​Sem comissão ou custos ocultos Garantido Perda de perdas Negociação móvel Total atendimento ao cliente multi-lingual 24 horas e assistência técnica Uma sala de negociação de clientes única de 24 horas Análise diária de mercado Mini contas disponíveis Abrir uma conta Hoje

Green Vault Forex Review

Green Vault FX Review, Rating e Comparação Últimos corretores de Forex O Forex trading possui um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. Antes de se envolver na negociação de câmbio, conheça seus detalhes e todos os riscos associados a ele. Todas as informações sobre o ForexBrokerz só são publicadas para fins de informação geral. Não apresentamos nenhuma garantia para a precisão e confiabilidade desta informação. Qualquer ação que você tome sobre as informações que você encontra neste site é estritamente sob seu próprio risco e não seremos responsáveis ​​por quaisquer perdas e / ou danos relacionados ao uso do nosso site. Todo o conteúdo textual em ForexBrokerz é protegido por direitos autorais e protegido por lei de propriedade intelectual. Você não pode reproduzir, distribuir, publicar ou transmitir qualquer parte do site sem nos indicar como fonte. 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Girirajan. Ganesh gasta o dinheiro das pessoas em beber bar para prostitutas e gasta dinheiro como água. Pense-os como tata birla. Eles não querem dar dinheiro às pessoas que querem gastar em meninas bebendo e em todas as coisas baratas. Se as pessoas vão e pedem seu dinheiro, ele ameaça. Jagdish enganou seus funcionários, aproximou seus amigos todos seus clientes. Não acredite nessa trufa sangrenta. Ele dirá outros VMR, Thiyagu, Abraham o enganou. Mas ele enganou VMR, Thiyagu, Abraham, um pouco de dinheiro. Todos eles são afetados por Jagdish Sanmugasundaram alice Bharath. Todo o dinheiro é com Jagdish, Girirarajan. Ganesh. Você os pega no pescoço e pede dinheiro. Eles vão dar. Não vá à polícia. Eles vão escapar dando dinheiro. Vamos contar mais informações nos próximos dias e também contaremos a lista de clientes enganados. Você contatá-los e saber tudo isto batota Jagdish Sanmugasundaram alice Bharath zaubacorpdirectorSHANMUGA-sundara-JAGADISH03526290 zaubacorpdirectorUMAMAHESHWARAN-GIRIRAJAN03580328 Girirajan facebookprofile. phpid100006105040425ampfrefts Jagdish facebookprofile. phpid100010009860062ampfrefts Ganesh facebookganesh302frefts Tags: Greenvault FX Comentários Meu nome é Harminder singh de Punjab, meu ID ac era 867.465.896 em Greenvault. Essas pessoas não dão meu fundo. Coloquei minha retirada no mês de março, mas ainda estou aguardando. Feroz khan e Ganesh me deram segurança muitas vezes. Mas agora ambos não estão escolhendo minha ligação. Bharath Ganesh Feroz todos são trapaceiros e fumaça. Então, fique longe dessas pessoas, eles podem abrir uma nova empresa e saquear qualquer pessoa. Enviei-lhes um aviso legal também. Ganesh 9884624671 não escolhendo telefone e Feroz altera seu número. Bharath também altera seu número. Estou tão chateado porque esse era o meu dinheiro duro. Tags: Greenvault FX opiniões Chennai, Confie em mim 8 meses Total 8 meses com este corretor Eu dei uma queixa sobre essas pessoas com a ajuda de Chennai High Court Advocate. Reclamação CSR No: 5752015. Logo os pegarão pela polícia e os transferirá para tribunal. Eles não estavam escolhendo a ligação quando a polícia chamou Bharath e Murali. Daí a polícia irá arredondar e pegá-los. Eles se comprometeram com Advocate e eu. Por favor, junte-se a mim, quem foi afetado por essas pessoas e companhia. Meu correio ID: rajsaminathangmail. Ou alcance a delegacia de polícia de Guindy, Chennai. Eu irei dar o número do advogado para que eles os punham o mais rápido possível. Eles estavam tendo dinheiro não interessado em liquidar o valor para qualquer um. Tags: Greenvault FX analisa pessoas que reclamam e postam críticas ruins. Por favor, compartilhe seu contato e nome real para que você tenha a chance de prover algo com evidências e muito mais histórias serão compartilhadas. Tags: avaliações de Greenvault FX Tags: avaliações de Greenvault FX Ye sab chor hai saale, kisi ka paisa nhi de rhe, Bharat, Ganesh. Feroz murli são pessoas fraudulentas de fraudes, não confie nessas pessoas e fique longe. Kisi ka paisa nhi de rahe ye log aur banda de escritório kr ke bhag gye hai, ab kahi novo escritório aberto krege aur logo ko lotege. Bharath jagdish feroz murli ganesh sab ne apne número bhi mudança kr diye hain. Fazer denúncias policiais e tomar medidas legais contra todas essas pessoas de fraude. Eu também vou fazer. Tags: Greenvault FX opiniões 8 meses Total 2 com este corretor Contato Abraham - seu número e número de número 91 72999 22225 Tags: Greenvault FX opiniões Harminder punjab Essas pessoas são fraude, esta é uma empresa de fraude na Índia. Coloquei minha retirada de 1032 no 5 meses antes, mas ainda estou aguardando meu fundo, eles fecharam seu escritório, Bharath Ganesh Murili Feroz todos são fugidos. Todos são trapaceiros, sem celular. Eles apenas dão desculpas coxas. Ganesh me prometeu muitas vezes e me deu tempo. Mas nada fez. Mantenha-se afastado dessas pessoas e tome medidas legais contra elas. Todos mudaram seu número. Se algum corpo tiver essas novas pessoas contato, então escreva neste site. Eu também vou reclamar a polícia contra todos esses trapaceiros. Bharat Jagdish chor hai aur logo ke paise pe desfrutar kr rha hai uska número bhi banda hai agar kisi ke pas hai para mencionar kr dena. Ye log sirf paisa ikatha karte hai aur enjoy krte hai. Inke upr trust mat krna. Últimos 5 meses se ye log sirf excuse diye ja rhe hai mas paise nhi de rhe. Agar mera paisa mil gya, então vou atualizar aqui. Tags: Greenvault FX opiniões kya kisi ke paas Bharath aur Murali ka número de contato hai. Ambos os números estão desligados. Agr kisi ke pas unke novo número hai para mencionar aqui. Tags: Greenvault FX reviews india, m hussain 3 anos Total 6 meses com este Broker Tenha cuidado com este cara que eles começaram uma nova empresa nos avise em breve Tags: avaliações de Greenvault FX em breve eu liberto bharath e murali pic Tags: Greenvault FX reviews Índia amp mm Este é o endereço presente real de shanmugasundaram barathjagadish, verificou-se, este é o ENDEREÇO ​​de GREENVAULTFXINTEGERFXGV GLOBAL LTDNIRAMAYAURORA FIN TECH SOLUTIONSINDO WESTREN PROPRIEDADES proprietário, SCAMMER BHARATHJAGADISH SHANMUGASUNDARAM. Ficando com o irmão GANESH SHANMUGASUNDARAM. NÚMERO DE PARCELA 176 COLÔNIA DE DEFESA EKKATTUTANGAL CHENNAI PINCODE - 600032 SE VOCE É UM BOM CORRECTA, MOSTRE PARA PESSOAS ALGUNS NÚMERO DE PROVA DE COMERCIANTES QUE GANHARAM A RETIRADA SIN CHEATING DE VOCÊ. NÃO PERMITE REVISÕES FALSAS PARA PUSH ESTE REVISÃO PARA BAIXO. SE É O ENDEREÇO ​​REAL DO DINHEIRO. NÓS VEMOS PARA VOCÊ EM BREVE. CARREGUE-O. SMASH YOU. BASTARD JAGADISH amp co. 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Análise Técnica Mais Análise Técnica Análise técnica de Forex: Dólar movendo-se um pouco mais alto após os números do NFP CAD se move mais alto em trabalhos mais fortes lá. O dólar dos EUA está se inclinando um pouco para o lado positivo depois que o relatório de emprego dos EUA ocorreu praticamente como esperado com ganhos horários um toque superior. O ganho de empregos é bom o suficiente para que o Fed continue a estar na imagem. VÍDEO: USDJPY bateu contra o menor apoio à medida que o mercado se prepara para o emprego dos EUA 5 de janeiro de 2017. Relatório de emprego dos EUA até amanhã O USDJPY mudou-se mais para negociação hoje quando os vendedores de dólares assumirem o controle. O par testa uma área de suporte definida por alguns níveis de swing-chave que retornam há dois anos. Essa área está entre 115,96 e 116,09. Abaixo está o quebrado 61,8 do movimento para baixo do 2015 alto em 115,59. USDJPY move-se para inalterado no dia Move-se mais alto após o FOMC O USDJPY mudou-se para novas altas de sessão de NY e também mudou-se para inalterado no dia em 117.73. O mercado está tendo uma pequena apreensão ao ser inalterado depois de ser negativo durante a maior parte do dia. Dólar cai, mas inverte-se mais alto depois dos minutos da reunião do FOMC O EURUSD se estende para as altas da sessão nova, mas inverte-se rapidamente. O EURUSD mudou-se para as altas da sessão nova após o lançamento dos minutos da reunião do FOMC e no processo movido acima do MA de 100 bar no gráfico de 4 horas E o nível de retração 50 em 1.04955. O alto estendido até 1.04994 - apenas tímido do nível 1.0500 - e reverteu para trás mais baixo. A baixa da publicação baixa atingiu 1,0469. Níveis técnicos para observar os minutos do FOMC. Intervalos de giro ou de baixa. Os minutos da reunião do FOMC serão divulgados. Adam publicou uma série de projeções de analistas institucionais. Alguns estarão certos. Alguns estarão errados. Análise técnica Forex: USDCAD o par de moedas mais fraco hoje (mas paralisando o suporte) O CAD é maior versus todos os pares principais, mas é o mais forte contra o USD O CAD é a moeda mais forte hoje. Contra as principais moedas, o dólar é mais forte contra todos eles. Em comparação com o USD, ele está ganhando mais ganhos - aumentando quase 1 versus o nível de fechamento de 5 horas de ontem. Análise técnica de Forex: o EURUSD toma o próximo passo de alta Mova-se acima da resistência ao topo, tornando o viés mais otimista. No vídeo anterior hoje (CLIQUE AQUI), falei sobre os obstáculos acima (200 e 100 horas MA, 38,2 e 2015 baixo nível em 1.0462) e do risco abaixo do 100 bar MA e linha de tendência nos 5 minutos Gráfico (veja). Se o risco puder ser definido, a tendência pode continuar. No entanto, ele ainda precisa percorrer o quothurdlesquot ou alvos. Análise técnica de Forex: o USDMXN continua a subir mais alto Continua a aumentar a medida em que a Presidência de Trump se aproxima. Ontem, a Ford anunciou que não iria construir uma fábrica no México e, em vez disso, era investir nos EUA. Donald Trump também rerou um aviso para GM (). Análise técnica de Forex: USDJPY seguindo uma linha de história técnica semelhante MAs em jogo no gráfico por hora O USD é menor nas negociações hoje e isso inclui o USDJPY também. Como o e o. A imagem técnica inclui os MAs. Mais especificamente, as MA de 100 e 200 horas. A linha da história é semelhante à das ações de preços em torno dos níveis de MA no gráfico horário. Análise técnica de Forex: GBPUSD Procurando mais otimista Ou pelo menos tentando. O GBPUSD - como o EURUSD - enfrentou alguma resistência contra um nível de MA. Para o GBPUSD é o MA de 200 horas que vem em 1.2282 atualmente (nota que não inclui os preços a partir de segunda-feira, 2 de janeiro em meus gráficos). VÍDEO. Análise técnica de Forex: EURUSD maior, mas paralisado na resistência MA, 38,2 e 2015, mantendo uma tampa no par. O EURUSD está negociando mais alto no dia, mas está correndo em resistência contra MA, retracement e um baixo antigo a partir de 2015. EURUSD: Multi - Consolidação do mês próximo ao final, risco de varredura para a desvantagem Gráficos de análise técnica da EURUSD via Westpac no seu banco institucional O último WPAC fornece análise técnica para uma gama de instrumentos na publicação, este é o seu olhar para o EURUSD. Análise técnica de Forex: NZDUSD mergulha de volta abaixo da faixa de MA de 200 horas para o dia, permanece na faixa. Se você olhar para o intervalo de negociação para o dia, o NZDUSD atingiu o pico nos últimos aumentos. O baixo está parado no que foi um piso recente que remonta a 20 de dezembro. Ao longo dos últimos 11 dias de negociação, a maior parte da ação negociou entre 0.6974 e 0.6882 (à desvantagem). Isso é apenas 92 pips. Sim, houve uma tentativa abaixo desse andar na semana passada, mas falhou e, posteriormente, restabeleceu o chão - como o chão. Análise técnica de Forex: GBPJPY para cima e para baixo Alguns apoiam em 143,48 barracas de área o outono O GBPJPY teve uma gama de negociação para cima e para baixo com o último empurrão mais baixo seguindo o USDJPY para a desvantagem. O USDJPY ficou parado contra a MA 100 horas (análise Forex: USDJPY cai para os mínimos do dia39 (ou logo acima) Testes 100 horas MA. O USDJPY caiu para uma nova sessão de NY baixa e testa a baixa para o dia de negociação. Baixo chegou em 117.20. O preço acabou de marcar exatamente acima desse nível. O baixo também está bem acima do MA de 100 horas no nível 117.159 e o 61.8 do movimento para baixo do mínimo de 30 de dezembro (não usando a negociação a partir de 2 de janeiro). Nós nos movemos abaixo do MA de 200 horas em 117.349. Uma batalha entre as MAs está ativada. Análise técnica de Forex: MXN sofre com notícias da Ford. 1,6 mil milhões de plantas no México são arquivadas. Investirá 700 milhões em Michigan. O USDMXN aumentou mais alto nas costas Da notícia de que a Ford irá cancelar a construção de uma planta de 1,6 bilhão no México e, em vez disso, investirão 700 milhões em uma fábrica de Michigan que irá adicionar 700 trabalhadores. O petróleo parece ter uma série de blues do ano novo, mas as quedas de parada rápidas se agravam com o petróleo bruto WTI. É a grande história do primeiro dia do comércio de 2017. WTI crude w Como mais de 2,5 para uma alta de sessão de 55,24, mas desapareceu para 53,90 e dificilmente mais alto no dia da última hora de negociação. Ainda assim, o petróleo está acima de mais de 20 desde a decisão da OPEP em 30 de novembro. O cabo passa abaixo da baixa de dezembro. O próximo cabo toca um pip abaixo do fundo de dezembro. O cabo caiu mais de 50 pips desde os fortes dados dos EUA sobre gastos de fabricação e construção . O par havia sido relativamente plano no dia anterior ao lançamento dos números, mas a notícia provocou uma enxurrada de lances do USD. Mais notícias Site de notícias de Forex Premier Fundado em 2008, o ForexLive é o principal site de notícias de negociação forex que oferece comentários interessantes, opiniões e análises para profissionais verdadeiros da FX. Obtenha as últimas notícias sobre o intercâmbio cambial e atualizações atuais dos comerciantes ativos diariamente. As postagens de blog do ForexLive apresentam dicas de gráficos de análise de ponta, análise de forex e tutoriais de negociação de par de moedas. Descubra como tirar proveito dos balanços nos mercados internacionais de câmbio e ver nossas análises de notícias e reações em tempo real para notícias do banco central, indicadores econômicos e eventos mundiais. 2017 - Live Analytics Inc v.0.8.2659 AVISO DE ALTO RISCO: a negociação cambial tem um alto risco de risco que pode não ser adequado para todos os investidores. A alavancagem cria risco adicional e exposição à perda. Antes de decidir negociar câmbio, considere cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e tolerância ao risco. Você pode perder algum ou todo o seu investimento inicial não investir dinheiro que não pode perder. Eduque-se sobre os riscos associados à negociação cambial e procure o conselho de um consultor financeiro ou fiscal independente se tiver alguma dúvida. AVISO AVISO: FOREXLIVE fornece referências e links para blogs selecionados e outras fontes de informações econômicas e de mercado como um serviço educacional para seus clientes e prospects e não endossa as opiniões ou recomendações dos blogs ou outras fontes de informação. Os clientes e as perspectivas são aconselhados a considerar cuidadosamente as opiniões e análises oferecidas nos blogs ou outras fontes de informação no contexto do cliente ou perspectivas de análise individual e tomada de decisão. Nenhum dos blogs ou outras fontes de informação deve ser considerado como um histórico. O desempenho passado não é garantia de resultados futuros e a FOREXLIVE aconselha especificamente clientes e prospects a revisar cuidadosamente todas as reclamações e representações feitas por conselheiros, blogueiros, gerentes de dinheiro e fornecedores de sistemas antes de investir fundos ou abrir uma conta com qualquer revendedor Forex. Todas as notícias, opiniões, pesquisas, dados ou outras informações contidas neste site são fornecidas como comentários gerais do mercado e não constituem consultoria de investimento ou comercial. A FOREXLIVE renuncia expressamente a qualquer responsabilidade por qualquer principal perdido ou lucros sem limitação que possam surgir direta ou indiretamente do uso ou da dependência dessas informações. Tal como acontece com todos esses serviços de consultoria, os resultados passados ​​nunca são uma garantia de resultados futuros. 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MetaTrader 4 - Especialistas em Trading Simulator 2 - expert para MetaTrader 4 A versão modificada do programa Trading Simulator. Criado para treinamento de alta velocidade, aperfeiçoamento da estratégia, teste de indicadores, etc. Naquela página, veja a descrição detalhada das funções básicas, aqui descreverei apenas novas oportunidades. No programa está estipulado a função BreakPoint que coloca um testador em uma pausa na conquista do preço do valor ajustado Top ou Bottom. Esta função usa a biblioteca dll. Portanto, é necessário permitir que o conselheiro o faça: o BreakPoint pode ser usado para as Capacidades do momento exato do preço, as Capacidades dos pontos de uma entrada, a análise de uma situação, Ou abrir uma ordem como se fosse Parar Ou Ordem Limite. Os valores dos pontos de interrupção são definidos por etiquetas Training Upper Stop e Training Lower Stop. Através da propriedade quotTextquot. E enviado para execução por mudança de etiqueta para cima (por analogia com outros controladores da versão antiga do programa). Modificação de ordens: Processo de comércio, especialmente estratégia manual, muitas vezes assumem a análise flexível da situação alterada. Portanto, é importante ter a oportunidade de alterar os valores Stop-Loss e de que seja necessário: Para alterar o valor Stop-Loss e / ou Lucrar nas etiquetas correspondentes. Para mudar o rótulo ascendente Mod. Da ordem aberta correspondente. Conselhos. Use uma pausa em um testador para o pensamento sobre a mudança de parâmetros. Então, agora, o programa SIMULATOR de negociação. Com a simplicidade, permite simular quase todas as operações de negociação elementares. Abertura de pedidos de mercado (imediato) manualmente. Abertura das ordens adiadas (parada, limite) (através de pontos de interrupção) manualmente. Modificando e fechando ordens manualmente. Eu acho, trabalhar com o Trading SIMULATOR irá ajudá-lo a evitar erros típicos, e para economizar seu dinheiro e os nervos. Jogo de simulador de vendas, oi pessoal. Eu desenvolvi Forex simulatorgame quotForex Gamequot para plataformas Android. Interface muito simples e compreensível. Eu acho que é bom para iniciantes jogadores Forex. 8226 Sem registro 8226 Grátis para jogar 8226 Fácil de negociar, é simples, apenas 2 botões para cima e para baixo 8226 Cotações em tempo real diretas dos mercados financeiros mundiais 8226 Gráficos de atualização ao vivo a cada 5 segundos. Bem-vindo a usá-lo. Absolutamente grátis. P. s Posso pedir de um dos usuários membros mover esta publicação para separar o novo segmento Muito obrigado. Imagens anexadas (clique para ampliar)

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Wiki Como entender as opções binárias Uma opção binária, às vezes chamada de opção digital, é um tipo de opção em que o comerciante assume uma posição sim ou nenhuma no preço de uma ação ou outro ativo, como ETFs ou moedas, e o resultado A recompensa é tudo ou nada. Devido a esta característica, as opções binárias podem ser mais fáceis de entender e negociar do que as opções tradicionais. As opções binárias só podem ser exercidas na data de validade. Se, no vencimento, a opção se estabelecer acima de um determinado preço, o comprador ou vendedor da opção recebe um montante de dinheiro pré-especificado. Da mesma forma, se a opção se estabelece abaixo de um determinado preço, o comprador ou vendedor não recebe nada. Isso exige uma avaliação de risco (perda) de risco (perda) conhecida conhecida. Ao contrário das opções tradicionais, uma opção binária fornece um pagamento total, não importa o quão longe o preço do ativo se situa acima ou abaixo do preço de greve (ou alvo). Passos Editar Método Um dos Três: Compreender os Termos Necessários Editar Saiba mais sobre a negociação de opções. Uma opção no mercado de ações refere-se a um contrato que lhe dá o direito, mas não a obrigação, de comprar ou vender uma garantia a um preço específico em ou antes de uma determinada data no futuro. Se você acredita que o mercado está aumentando, você pode comprar uma chamada, o que lhe dá o direito de comprar a segurança a um preço específico por uma data futura. Isso significa que você acha que o estoque aumentará de preço. Se você acredita que o mercado está caindo, você pode comprar uma venda, dando-lhe o direito de vender a segurança a um preço específico até uma data futura. Isso significa que você está apostando que o preço será menor no futuro do que o que está negociando por enquanto. 1 Saiba mais sobre opções binárias. Também chamado de opções de retorno fixo, estas têm uma data de validade e também um preço de exercício. Um preço de exercício é o preço pelo qual uma ação pode ser comprada ou vendida pelo detentor da opção em uma data específica. Será declarado no contrato de opção binária. 2 Se você apostar corretamente na direção do mercado e o preço na data de validade é maior do que o preço de exercício, você receberia um retorno fixo, não importa o quanto as ações subissem. Se você aposta incorretamente na direção do mercado, perderia todo seu investimento. 3 Saiba como o preço do contrato é determinado. O preço de oferta de um contrato de opções binárias é aproximadamente igual à percepção do mercado sobre a probabilidade de ocorrência do evento. O preço de uma opção binária é apresentado como um preço bidoffer que mostra o preço de oferta (venda) primeiro e o preço de oferta (segundo), por exemplo, 396, o que representa um preço de oferta de 3 e um preço de oferta de 96. Por exemplo , Se um contrato de opção binária com um preço de liquidação (pagamento) de 100 tem um preço de oferta cotado de 96, isso significa que a maioria do mercado pensa que a mercadoria subjacente cumprir os termos da opção e atingir o total de 100 pagamentos, Se isso significa ir acima ou afundar abaixo de um certo preço de mercado. É por isso que a opção, neste caso, é tão cara que o risco percebido é muito menor. 4 Aprenda os termos em dinheiro e fora do dinheiro. Para uma opção de compra, o dinheiro acontece quando o preço de exercício das opções está abaixo do preço de mercado do estoque ou outro ativo. Se é uma opção de venda, o dinheiro acontece quando o preço de exercício está acima do preço de mercado da ação ou outro ativo. Out-of-the-money seria o contrário quando o preço de exercício estiver acima do preço de mercado das chamadas e abaixo do preço de mercado para uma opção de venda. Compreenda as opções binárias de um toque. Estes são um tipo de opção cada vez mais popular entre os comerciantes nos mercados de commodities e câmbio. Este tipo de opção é útil para os comerciantes que acreditam que o preço de um estoque subjacente excederá um certo nível no futuro, mas que não tem certeza sobre a sustentabilidade do preço mais alto. Eles também estão disponíveis para compra nos fins de semana quando os mercados estão fechados e podem oferecer pagamentos mais elevados do que outras opções binárias. Método Dois dos Três: Opções Binárias de Negociação Editar Conheça os dois possíveis resultados. Um comerciante de opções binárias deve ter alguma sensação para a direção antecipada no movimento de preços do estoque ou outro ativo, como futuros de commodities ou câmbio de moeda. Na maioria das plataformas, as duas escolhas são referidas como "put" e "call". Put é a previsão de um declínio de preços, enquanto a chamada é a previsão de um aumento de preço. Ao contrário das opções tradicionais, não é necessário antecipar a magnitude de um movimento de preços. Em vez disso, é preciso apenas poder prever corretamente se o preço do bem escolhido será maior ou menor do que o preço de greve (ou alvo) em um horário futuro especificado. Decida sua posição. Avalie as condições atuais do mercado em torno de suas ações escolhidas ou outro bem e determine se o preço é mais provável de aumentar ou cair. Se a sua informação estiver correta na data de validade, sua recompensa é o valor da liquidação, conforme indicado no contrato original. A taxa de retorno em cada negociação vencedora é estabelecida pelo corretor e divulgada antecipadamente. Por exemplo, digamos que um investidor que segue movimentos em moeda estrangeira percebe que o USD (dólar dos EUA) está ganhando terreno contra o JPY (iene japonês) e quer proteger seu risco e tentar impedir que seu investimento japonês cai em valor. Ele pode fazer isso comprando 10.000 contratos binários que dizem que o USDJPY estará acima de 119.50 até as 4:00 da tarde, amanhã. Se sua análise estiver correta eo USD ganha terreno sobre o iene, subindo acima de 119,50, os 10 000 contratos binários expirarão no dinheiro, resultando em um pagamento total de 1.000.000. Se o investidor pagou 75 por contrato, ele fará 25 por contrato, o que é um lucro total de 250.000, uma taxa de retorno de 33 em seu investimento. No entanto, se o iene não termina acima de 119.50, os 10.000 contratos binários expirarão fora do dinheiro. Nesse caso, o comerciante perderia seu investimento inicial nos binários, mas seria compensado pelo ganho de valor em seus investimentos japoneses. Aprenda as vantagens de negociar opções binárias em relação às opções tradicionais. As opções binárias geralmente são mais fáceis de negociar porque requerem apenas um sentido de direção do movimento de preço do estoque. As opções tradicionais requerem uma sensação de direção e magnitude do movimento de preços. Nenhuma ação real já foi comprada ou vendida, de modo que a venda de ações e perdas de stop não faz parte do processo. Um stop-loss é uma ordem que você colocaria com um corretor de estoque para comprar ou vender uma vez que o estoque atingisse um determinado preço. 5 As opções binárias sempre têm um índice controlado de risco para recompensa, o que significa que o risco e a recompensa são predeterminados no momento em que o contrato é adquirido. As opções tradicionais não possuem limites definidos de risco e recompensa e, portanto, os ganhos e perdas podem ser ilimitados. As opções binárias podem envolver as estratégias de negociação e de cobertura utilizadas na negociação de opções tradicionais. Você deve sempre realizar uma análise de mercado antes de cada troca. Existem muitas variáveis ​​a considerar ao tentar decidir se o preço de uma ação ou outro ativo vai aumentar ou diminuir dentro de um período de tempo específico. Sem análise, o risco de perder dinheiro aumenta substancialmente. Ao contrário de uma opção tradicional, o valor do pagamento não é proporcional ao valor pelo qual a opção acaba adiante. Enquanto uma opção binária se ajustar antecipadamente por um mesmo tiquetaque, o vencedor recebe todo o valor fixo fixo. Os contratos de opções binárias podem durar quase qualquer período de tempo, variando de minutos a meses. Alguns corretores oferecem tempos de contrato tão baixos quanto trinta segundos. Outros podem durar um ano. Isso proporciona grande flexibilidade e quase ilimitadas oportunidades de ganhar dinheiro (e perder dinheiro). Os comerciantes devem saber exatamente o que estão fazendo. 6 Saiba como interpretar um preço de opção binária. O preço a que uma opção binária está sendo negociada é um indicador das chances de o contrato terminar em dinheiro ou fora do dinheiro. Compreenda a relação entre risco e recompensa. Eles andam de mãos dadas na negociação de opções binárias. Quanto menos provável seja um resultado particular, maior será a recompensa associada à sua escolha. Um investidor inteligente entende e pesa cada contrato nessas duas matrizes antes de se posicionar em um contrato. Saiba quando sair de uma posição. Um comerciante intuitivo atua prontamente quando sente que seu contrato binário vai acabar fora do dinheiro no vencimento. Exemplo: você tem um contrato de prata de 75,00 que você sente que não vai expirar no dinheiro. Em vez de mantê-lo até a data de validade, vendê-lo às 30.00 e neutralizar seu interesse aberto irá ajudá-lo a gerenciar a perda (perdendo 45 em vez de 75, uma vez que foi confirmado que expirou fora do dinheiro). Conheça o estoque subjacente ou outro bem. As opções binárias derivam seu valor financeiro dos ativos subjacentes. Antes de investir em uma opção binária, certifique-se de entender o ativo subjacente. Estar familiarizado com os mercados financeiros relevantes e onde o ativo é negociado. Exemplo: Silver Futures está listado no NYMEXCOMEX. Warnings Edit Se a descrição acima faz com que a opção binária funcione como jogos de azar, é por isso que é. As opções binárias são bastante semelhantes à colocação de apostas em um cassino. É possível ganhar dinheiro em um casino ou em opções de negociação, mas qualquer jogo requer conhecimento, habilidade, experiência e forte nervo. Certifique-se de obter suficientes opções de negociação de experiência para ganhar dinheiro consistentemente na negociação de opções tradicionais ou binárias. Resista à tentação de aceitar bônus do corretor. Os bônus são, basicamente, dinheiro livre dado a comerciantes de opções binárias em certas plataformas de negociação on-line. No entanto, esses bônus aumentarão suas perdas tão rapidamente quanto possível, aumentando seus ganhos, o que poderá causar o seu investimento inicial muito mais rápido em uma pequena quantidade de negócios ruins. Além disso, os bônus podem vir com termos que exigem que você invoque um certo número de vezes antes de retirar seu dinheiro ou outras regras restritivas. 8 Relacionados wikiHows Editar Como entender o comércio de carbono Como negociar Forex Como investir no mercado de ações Como abrir uma conta Roth IRA Como calcular a taxa de juros implícita Como começar Opções de negociação Como obter rico Como comprar ações Como investir Pequenas quantidades de dinheiro com sabedoria Como ganhar muito dinheiro em tesouros de leilões de negociação de ações on-line Seja absolutamente certo de que você entende o que está entrando. 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IFSC60440TS15-16. 24OPTION RICHFIELD CAPITAL LIMITED. 24OPÇÃO. RICHFIELD CAPITAL LIMITED,. :. ,. ,. -: 24OPTIONEU RODELER LIMITED. RODELER LIMITED,. RODELER LIMITED, (HE 312820). 20713. RODELER LIMITED: 39 KOLONAKIOU ST. AYIOS ANTHANASIOS, CY-4103 LIMASSOL, CHIPRE. Email160protected. RODELER LIMITED, RICHFIELD CAPITAL LIMITED. RICHFIELD CAPITAL LIMITED. IFSC60440TS15-16. 24OPTION RICHFIELD CAPITAL LIMITED. 24OPÇÃO. RICHFIELD CAPITAL LIMITED,.

Employee Stock Options In Private Company

7 Perguntas comuns sobre as opções de ações do empregado de inicialização Jim Wulforst é presidente da ETRADE Financial Corporate Services. Que fornece soluções de administração de planos de estoque de funcionários para empresas privadas e públicas, incluindo 22 do SampP 500. Talvez você tenha ouvido falar sobre os milionários do Google. 1.000 dos funcionários adiantados da empresa (incluindo o massagista da empresa) que ganharam sua riqueza através de opções de ações da empresa. Uma história fantástica, mas infelizmente, nem todas as opções de ações têm um final tão feliz. Os animais de estimação e a Webvan, por exemplo, faliram após inscrições públicas iniciais de alto perfil, deixando as bolsas de ações sem valor. As opções de estoque podem ser um bom benefício, mas o valor por trás da oferta pode variar significativamente. Simplesmente não há garantias. Então, se você está considerando uma oferta de emprego que inclui uma bolsa de ações, ou você possui ações como parte de sua compensação atual, é crucial para entender o básico. Que tipos de planos de ações estão lá fora, e como eles funcionam Como eu sei quando exercer, manter ou vender Quais são as implicações tributárias Como eu penso sobre a remuneração de ações ou de capital em relação à minha remuneração total e quaisquer outras poupanças e investimentos Eu poderia ter 1. Quais são os tipos mais comuns de ofertas de ações de funcionários. Duas das ofertas de ações de empregados mais comuns são opções de ações e ações restritas. As opções de compra de ações dos empregados são as mais comuns entre as empresas iniciantes. As opções oferecem a oportunidade de comprar ações das ações da sua empresa a um preço específico, normalmente referido como o preço de exercício. O seu direito de compra ou exercício de opções de ações está sujeito a um cronograma de aquisição, que define quando você pode exercer as opções. Vamos dar um exemplo. Digamos que você tenha concedido 300 opções com um preço de exercício de 10 cada um que virem igualmente durante um período de três anos. No final do primeiro ano, você teria o direito de exercer 100 ações no estoque por 10 por ação. Se, nesse momento, o preço da ação da empresa tivesse subido para 15 por ação, você tem a oportunidade de comprar o estoque por 5 abaixo do preço de mercado, que, se você se exercita e vende ao mesmo tempo, representa um lucro antes de impostos de 500. No final do segundo ano, mais de 100 ações serão adquiridas. Agora, em nosso exemplo, digamos que o preço das ações da empresa diminuiu para 8 por ação. Nesse cenário, você não exerceria suas opções, já que você pagaria 10 por algo que você poderia comprar por 8 no mercado aberto. Você pode ouvir isto se referindo a opções que estão fora do dinheiro ou sob a água. A boa notícia é que a perda está no papel, já que você não investiu dinheiro real. Você mantém o direito de exercer as ações e pode observar o preço das ações da empresa. Mais tarde, você pode optar por agir se o preço do mercado for superior ao preço de exercício ou quando estiver de volta ao dinheiro. No final do terceiro ano, as 100 partes finais se venderiam e você teria o direito de exercer essas ações. Sua decisão de fazê-lo dependeria de uma série de fatores, incluindo, entre outros, o preço do mercado de ações. Uma vez que você tenha exercido opções adquiridas, você pode vender as ações imediatamente ou mantê-las como parte do seu portfólio de ações. Os subsídios de ações restritas (que podem incluir Prêmios ou Unidades) oferecem aos funcionários o direito de receber ações com pouco ou nenhum custo. Tal como acontece com as opções de compra de ações, os subsídios de estoque restritos estão sujeitos a um cronograma de aquisição de direitos, tipicamente vinculado à passagem do tempo ou à realização de um objetivo específico. Isso significa que você precisará esperar um certo período de tempo e cumprir determinados objetivos antes de ganhar o direito de receber as ações. Tenha em mente que a aquisição de ações restritas é um evento tributável. Isso significa que os impostos terão que ser pagos com base no valor das ações no momento em que se entregarem. Seu empregador decide quais opções de pagamento de impostos estão disponíveis para você, que podem incluir o pagamento de dinheiro, a venda de algumas das ações adquiridas, ou o fato de seu empregador reter algumas das ações. 2. Qual a diferença entre opções de ações de incentivo e não qualificadas Esta é uma área bastante complexa relacionada ao atual código tributário. Portanto, você deve consultar o seu conselheiro fiscal para entender melhor sua situação pessoal. A diferença reside principalmente em como os dois são tributados. As opções de ações de incentivo são elegíveis para tratamento fiscal especial pelo IRS, o que significa que os impostos geralmente não precisam ser pagos quando essas opções são exercidas. E o ganho ou a perda resultante podem ser qualificados como ganhos ou perdas de capital de longo prazo se forem mantidos mais de um ano. As opções não qualificadas, por outro lado, podem resultar em renda tributável ordinária quando exercidas. O imposto é baseado na diferença entre o preço de exercício e o valor justo de mercado no momento do exercício. As vendas subsequentes podem resultar em ganho ou perda de capital a curto ou a longo prazo, dependendo da duração mantida. 3. O que sobre os impostos O tratamento fiscal para cada transação dependerá do tipo de opção de estoque que você possui e de outras variáveis ​​relacionadas à sua situação individual. Antes de exercitar suas opções e vender ações, você deseja considerar cuidadosamente as conseqüências da transação. Para um conselho específico, você deve consultar um conselheiro ou contador fiscal. 4. Como eu sei se devo manter ou vender depois de me exercitar. Quando se trata de ações e ações de ações dos empregados, a decisão de manter ou vender resume-se ao básico de investimento de longo prazo. Pergunte a si mesmo: quanto risco estou disposto a tomar É meu portfólio bem diversificado com base nas minhas necessidades e objetivos atuais Como esse investimento se encaixa com minha estratégia financeira geral Sua decisão de exercer, manter ou vender algumas ou todas suas ações deve Considere estas questões. Muitas pessoas escolhem o que é referido como uma venda no mesmo dia ou exercício sem dinheiro no qual você exerce suas opções adquiridas e simultaneamente vende as ações. Isso fornece acesso imediato ao seu produto real (lucro, menos comissões associadas, taxas e impostos). Muitas empresas disponibilizam ferramentas para ajudar a planejar um modelo de participantes antecipadamente e estimar o produto de uma determinada transação. Em todos os casos, você deve consultar um consultor de impostos ou planejador financeiro para obter conselhos sobre sua situação financeira pessoal. 5. Eu acredito no futuro da minha empresa. Quanto é bom o seu estoque, é bom ter confiança em seu empregador, mas você deve considerar sua carteira total e estratégia de diversificação geral ao pensar em qualquer investimento, incluindo um em ações da empresa. Em geral, é melhor não ter um portfólio que seja excessivamente dependente de qualquer investimento. 6. Eu trabalho para uma inicialização privada. Se essa empresa nunca for pública ou for comprada por outra empresa antes de se tornar pública, o que acontece com o estoque. Não existe uma única resposta para isso. A resposta é muitas vezes definida nos termos do plano de ações da empresa e nos termos da transação. Se uma empresa permanecer privada, pode haver oportunidades limitadas de vender ações adquiridas ou sem restrições, mas variará de acordo com o plano e a empresa. Por exemplo, uma empresa privada pode permitir que os empregados vendam seus direitos de opção adquiridos em mercados secundários ou outros. No caso de uma aquisição, alguns compradores acelerarão o cronograma de aquisição de direitos e pagará a todos os detentores de opções a diferença entre o preço de exercício e o preço da ação de aquisição, enquanto outros compradores podem converter ações não vencidas em um plano de ações da empresa adquirente. Novamente, isso variará de acordo com o plano e a transação. 7. Eu ainda tenho muitas perguntas. Como posso saber mais Seu gerente ou alguém no departamento de RH de sua empresa provavelmente pode fornecer mais detalhes sobre o plano da sua empresa e os benefícios que você está qualificado no plano. Você também deve consultar seu planejador financeiro ou conselheiro fiscal para garantir que você compreenda como as bolsas de ações, os eventos de aquisição, o exercício e a venda afetam a sua situação fiscal pessoal. Artigos 187 Como escolher um plano de ações do empregado para sua empresa Muitas empresas que encontramos têm um Boa ideia de que tipo de plano de propriedade dos funcionários eles querem usar, geralmente com base em necessidades e objetivos específicos. No entanto, às vezes eles podem ser melhor atendidos por outro tipo de plano de ações. E outros dizem que gostariam de ter um plano de propriedade dos empregados, mas eles não estão seguros do que poderia ser. Este artigo iniciará o caminho para escolher e implementar o plano ou os planos mais adequados à sua empresa. Planos para a propriedade alargada de funcionários Começamos por analisar rapidamente as principais possibilidades de propriedade ampla de funcionários. Um plano de base ampla é aquele em que a maioria ou todos os funcionários podem participar. (Nota para leitores não-americanos: como tudo o resto neste site, isso é específico para os EUA.) Um plano de participação em ações de empregado (ESOP) é ​​um tipo de plano de benefícios de empregado qualificado para impostos em que a maioria ou todos os ativos são investidos Em estoque do empregador. Como a participação nos lucros e os planos 401 (k), que são regidos por muitas das mesmas leis, um ESOP geralmente deve incluir pelo menos todos os funcionários a tempo inteiro que atendam a determinados requisitos de idade e serviço. Os empregados na verdade não compram ações em um ESOP. Em vez disso, a empresa contribui com suas próprias ações para o plano, contribui com dinheiro para comprar suas próprias ações (muitas vezes de um proprietário existente), ou, mais comumente, tem o plano emprestado dinheiro para comprar ações, com a empresa reembolsando o empréstimo. Todos esses usos têm benefícios fiscais significativos para a empresa, os funcionários e os vendedores. Os empregados ganham gradualmente em suas contas e recebem seus benefícios quando deixam a empresa (embora existam distribuições anteriores). Cerca de 13 milhões de funcionários em mais de 7.000 empresas, principalmente de perto, participam de ESOPs. Um plano de opção de compra de ações concede aos funcionários o direito de comprar ações da empresa a um preço especificado durante um período especificado, uma vez que a opção tenha sido adquirida. Então, se um empregado receber uma opção em 100 ações às 10 e o preço das ações vai até 20, o funcionário pode exercer a opção e comprar essas 100 ações em cada 10, vendê-las no mercado por 20 cada, e pagar a diferença. Mas se o preço das ações nunca subir acima do preço da opção, o funcionário simplesmente não exercerá a opção. As opções de estoque podem ser dadas a poucos ou poucos funcionários que desejar. Cerca de nove milhões de funcionários em milhares de empresas, públicas e privadas, atualmente possuem opções conservadas em estoque. Outras formas de planos individuais de ações: ações restritas dão aos funcionários o direito de adquirir ações, por presente ou compra a um valor justo de valor com desconto. Eles só podem tomar posse das ações, no entanto, uma vez que determinadas restrições, geralmente um requisito de aquisição, são atendidas. O estoque Phantom paga um bônus futuro ou em dinheiro igual ao valor de um certo número de ações. Quando os prêmios de ações fantasmas são liquidados sob a forma de ações, eles são chamados unidades de estoque restrito. Os direitos de valorização de ações proporcionam o direito ao aumento do valor de um número designado de ações, geralmente pago em dinheiro, mas ocasionalmente liquidado em ações (isto é chamado de SAR armazenada). Os prêmios de ações são concessões diretas de ações aos empregados. Em alguns casos, essas ações são concedidas somente se determinadas condições de desempenho (corporativo, grupo ou indivíduo) forem atendidas. Esses prêmios geralmente são chamados de ações de desempenho. Um plano de compra de ações para empregados (ESPP) é um pouco como um plano de opção de compra de ações. Dá aos funcionários a chance de comprar ações, geralmente através de deduções de folha de pagamento ao longo de um período de oferta de 3 a 27 meses. O preço geralmente é descontado até 15 do preço de mercado. Freqüentemente, os funcionários podem optar por comprar ações com desconto no menor preço, no início ou no final do período de oferta ESPP, o que pode aumentar ainda mais o desconto. Tal como acontece com uma opção de compra de ações, depois de adquirir o estoque, o empregado pode vendê-lo para obter um lucro rápido ou segurá-lo por algum tempo. Ao contrário das opções de ações, o preço com desconto incorporado na maioria dos ESPPs significa que os funcionários podem lucrar, mesmo que o preço das ações tenha diminuído desde a data da concessão. As empresas costumam configurar as ESPPs como planos de seção 423 qualificados para impostos, o que significa que quase todos os funcionários de tempo integral com 2 anos ou mais de serviço devem ser autorizados a participar (embora, na prática, muitos não escolham). Muitos milhões de funcionários, quase sempre em empresas públicas, estão em ESPPs. ESOPs não são opções As pessoas que estão familiarizadas com as opções de ações e encontram a palavra ESOP às vezes pensam que isso significa Plano de Opção de Estoque de Empregado, mas isso não significa nada do tipo, como explicado acima. ESOPs e opções são totalmente diferentes. Tampouco é ESOP um termo genérico para um plano de estoque de funcionários que possui uma definição jurídica muito específica. (Fora do US ESOP significa várias coisas, variando de US-ESOP-como planos para planos de opções de ações.) Incentivo Opção de ações não é um termo genérico Outro equívoco comum é que a opção de opção de incentivo é um termo geral para opções de ações dado como um incentivo para Funcionários, etc. Na verdade, a opção de opção de incentivo é um dos dois tipos de opções de ações compensatórias (o outro tipo é a opção de compra não qualificada) e possui requisitos legais muito específicos. Situações típicas Tendo coberto os planos que você pode usar, deixe-nos ver onde eles se encaixam em situações corporativas típicas: Empresas privadas (estreitamente mantidas) Empresas que planejam se tornar públicas ou adquiridas (startups de alta tecnologia, etc.): apesar de todas as ações Mudanças de regras de mercado e contabilísticas que ocorreram na última década, as opções ainda são a moeda de escolha quando se trata de atrair e manter bons funcionários, muitos trabalhadores de alta tecnologia não assumirão um emprego sem opções. À medida que a empresa está se tornando pública, é comum colocar um plano de compra de ações no local também. No entanto, há um interesse crescente em direitos de valorização de ações e ações restritas. Empresas estreitamente fechadas com proprietários que procuram vender algumas ou todas as suas ações: um ESOP geralmente é a melhor escolha. Na maioria dos casos, o ESOP emprestará dinheiro para comprar as ações, mas a empresa pode apenas colocar em dinheiro por vários anos em uma venda gradual. As empresas podem usar dólares pré-impostos para comprar um dono fora. Não há outra maneira de fazer isso do que um ESOP. Se a empresa é uma corporação C (em vez de S), o proprietário, se certas condições forem atendidas, poderá evitar pagar quaisquer impostos sobre o produto da venda, desde que sejam transferidos para ações e títulos de empresas operacionais dos EUA. As opções de estoque não funcionariam de forma alguma. Empresas tradicionais detidas de perto que permanecerão privadas, mas não possuem um dono comercial: se a sua empresa não vai experimentar um evento de liquidez (público ou adquirido), você terá várias opções. Um ESOP fornece, de longe, a maioria dos benefícios fiscais para os funcionários e a empresa, mas exige que as alocações de estoque sejam feitas com base na remuneração relativa ou uma fórmula de mais nível, sujeita aos requisitos de aquisição e serviço para entrar no plano. Os direitos de valorização de ações ou ações fantasmas geralmente são a melhor escolha se você deseja oferecer recompensas aos funcionários com base no mérito ou em alguma outra base discricionária. Com opções de compra de ações ou um plano de compra de ações, sua empresa teria que criar um mercado para o estoque, o que poderia criar problemas de lei de títulos e valores custosos e pesados. As opções ou os planos de compra são, portanto, geralmente utilizados apenas como remuneração da administração em tais empresas. Empresas públicas De certa forma, as empresas públicas têm mais flexibilidade ao escolher um plano de estoque, uma vez que (1) existe um mercado para o estoque, o que significa que a empresa não tem que comprá-lo de funcionários (2) não há problemas de títulos desde O estoque já está registrado, e (3) eles tipicamente têm orçamentos maiores do que empresas privadas, algumas das quais, por exemplo, se opõem a pagar os altos montantes associados à criação de um ESOP. Assim, o processo de seleção tem menos a ver com a eliminação dos planos que simplesmente não funcionarão bem e mais para fazer com a pesagem de suas vantagens e desvantagens. As opções de ações restrito a ações, direitos de valorização de ações e ações fantasmas (e, em menor medida, planos de compra de ações) são especialmente úteis quando você está contratando os tipos de funcionários que esperam como condição de emprego. E ter empregados comprar ações através de opções e planos de compra pode ser uma fonte de receita para a empresa. No entanto, não esqueça ESOPs como um plano de longo prazo e com benefícios fiscais, o ESOP pode ajudar tanto uma empresa como seus funcionários a desenvolver uma verdadeira cultura de propriedade. Usar um plano 401 (k) para estoque de empregador em uma empresa pública é mais controverso. Na sequência de escândalos contábeis da Enron e de outras empresas, dezenas de processos judiciais foram arquivados contra empregadores e fiduciários do plano por não remover o estoque do empregador como uma opção de investimento em um plano 401 (k) e continuar a contribuir com ações da empresa como uma partida. O mesmo processo iniciou-se na sequência do colapso do mercado de ações de 2008 e 2009. Os funcionários começaram a mover mais ativos do estoque do empregador (de 19 no início da década para cerca de 10 no final), e as empresas se tornaram Mais cauteloso sobre sobrecarregar ações da empresa nos planos. Para mais empresas, este curso é prudente. Em muitos casos, você quer ter pelo menos dois tipos de planos: por exemplo, um plano de opções de ações de base ampla mais um ESOP, ou um plano de opção de executivo, além de um plano de compra amplamente detalhado da Seção 423, etc. O que você fará Dependem dos desejos e necessidades da sua empresa e seus funcionários. Empresas privadas muito pequenas em um orçamento E se a sua empresa for muito pequena (talvez 7 ou 10 funcionários), planeja ficar assim, e o custo de criar um plano ESOP ou mesmo 401 (k) parece proibitivo. Não há facilidade Responda por você, talvez um bônus de dinheiro anual baseado no desempenho da empresa seria melhor do que um plano de ações. Você pode ler nosso Guia Conceitual de Propriedade de Empregado para Pequenas Empresas Pequenas para mais idéias e uma base geral nas questões. Equidade sintética O patrimônio sintético refere-se a planos como o estoque fantasma ou direitos de valorização de ações (SARs) que proporcionam aos funcionários um pagamento, geralmente em dinheiro, com base no aumento do valor das ações da empresa. Os empregados podem receber ações em vez de dinheiro no caso de ações fantasmas liquidadas em ações, geralmente é referido como um plano de unidade de estoque restrito. Os planos de equidade sintéticos são relativamente fáceis de criar e manter, e geralmente não estão sujeitos a leis de valores mobiliários. O estoque subjacente ainda deve ser avaliado de alguma forma razoável (não apenas um palpite pelo conselho de administração ou uma fórmula simples) e os subsídios são tratados como compensação por fins contábeis. Se os planos são projetados para pagar na aposentadoria ou em uma data bem no futuro, eles poderiam ser considerados planos de aposentadoria e, portanto, estarão sujeitos às regras complexas da Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado (ERISA) se não for limitada a um pequeno número de Funcionários. Planos com pagamentos típicos de três a cinco anos não são um problema. Onde ir de aqui Um artigo como este só pode arranhar a superfície de um assunto complicado. As sugestões feitas aqui são apenas sugestões e podem não corresponder à sua situação particular. Por favor, o cabeçalho acima lê as Situações Típicas. É essencial que você se aprofunde e, se você configurar um plano, contratar as pessoas certas para ajudá-lo. Leitura adicional Nosso site tem muitos artigos sobre a propriedade dos funcionários. Uma longa introdução geral a todos esses planos é uma visão abrangente da propriedade do empregado. Também temos muitas publicações. Que vão desde resumos de curta duração até longos livros. Um bom ponto de partida se você não tiver certeza do tipo de plano que deseja, é o Guia de compensação de capital do Decision-Makers. Conselhos e sugestões pessoais Se você é um membro da NCEO ou se você se juntar a nós, pode ligar ou enviar por e-mail com perguntas ou apenas para uma discussão geral. Sugerimos sempre que os membros que decidam qual (são) plano (s) a utilizar consulte conosco. Além disso, você pode nos contratar para falar com sua empresa ou fornecer consultoria introdutória. Contratando prestadores de serviços para configurar seu plano É crucial não só que você esteja bem informado, mas também que você contrata profissionais experientes, qualificados e éticos. Leia nosso artigo sobre como escolher os provedores de serviços e, em seguida, consulte nosso Diretório de provedores de serviços. Os membros têm acesso a um diretório de credores ESOP na área exclusiva para membros do nosso site. E não esquece. Um plano de estoque de funcionários pode significar muito pouco para os empregados, a menos que você o comunique bem. Como você explora o que temos para oferecer, não perca nossos recursos na comunicação de planos para funcionários (como The ESOP Communications Sourcebook. Além de nossos Webinars e reuniões em pessoa em Comunicando-se aos funcionários), bem como nossos recursos de cultura de propriedade. Para obter um guia de livro para escolher e projetar os planos de estoque da empresa, consulte o Guia de compensação de ações do The Decision-Makers.

Série Exponencial De Movimento Média Irregular Tempo

Passos na escolha de um modelo de previsão Seu modelo de previsão deve incluir recursos que capturam todas as propriedades qualitativas importantes dos dados: padrões de variação no nível e tendência, efeitos da inflação e sazonalidade, correlações entre variáveis, etc. Além disso, os pressupostos subjacentes à sua O modelo escolhido deve concordar com sua intuição sobre como a série provavelmente se comportará no futuro. Ao montar um modelo de previsão, você possui algumas das seguintes opções: estas opções são descritas brevemente abaixo. Consulte o Diagrama de fluxo de previsão para uma visão gráfica do processo de especificação do modelo e consulte o painel Especificação do modelo Statgraphics para ver como os recursos do modelo são selecionados no software. Desflorestação Se a série mostra crescimento inflacionário, a deflação ajudará a explicar o padrão de crescimento e reduzir a heteroscedasticidade nos resíduos. Você pode (i) desinflar os dados passados ​​e reinflar as previsões de longo prazo a uma taxa assumida constante, ou (ii) desinflar os dados passados ​​por um índice de preços como o CPI e, em seguida, quotmanually reintroduzir as previsões de longo prazo usando Uma previsão do índice de preços. A opção (i) é a mais fácil. No Excel, você pode simplesmente criar uma coluna de fórmulas para dividir os valores originais pelos fatores apropriados. Por exemplo, se os dados forem mensais e você deseja desinflar a uma taxa de 5 por 12 meses, você dividiria por um fator de (1.05) (k12) onde k é o índice de linha (número de observação). RegressIt e Statgraphics têm ferramentas integradas que fazem isso automaticamente para você. Se você for esta rota, geralmente é melhor definir a taxa de inflação assumida igual à sua melhor estimativa da taxa atual, especialmente se você estiver prevendo mais de um período à frente. Se em vez disso você escolher a opção (ii), primeiro você deve salvar as previsões deflacionadas e os limites de confiança para a planilha de dados, gerar e salvar uma previsão do índice de preços e, finalmente, multiplicar as colunas apropriadas. (Voltar ao topo da página.) Transformação do logaritmo Se a série mostra o crescimento do composto ou um padrão sazonal multiplicativo, uma transformação de logaritmo pode ser útil além do ou defasagem da deflação. O registro dos dados não irá alisar um padrão de crescimento inflacionário, mas ele irá corrigi-lo para que ele possa ser ajustado por um modelo linear (por exemplo, uma caminhada aleatória ou modelo ARIMA com crescimento constante ou um modelo linear de suavização exponencial). Além disso, o log converterá padrões sazonais multiplicativos em padrões aditivos, de modo que, se você efetuar um ajuste sazonal após o registro, você deve usar o tipo de aditivo. Logging lida com a inflação de forma implícita, se você deseja que a inflação seja modelada explicitamente - ou seja. Se você quiser que a taxa de inflação seja um parâmetro visível do modelo ou se você quiser visualizar parcelas de dados desinflados - então você deve desinflar em vez de registrar. Outro uso importante para a transformação de log é linearizar relações entre variáveis ​​em um modo de regressão l. Por exemplo, se a variável dependente é uma função multiplicativa em vez de aditiva das variáveis ​​independentes, ou se a relação entre variáveis ​​dependentes e independentes é linear em termos de mudanças percentuais em vez de mudanças absolutas, então, aplicando uma transformação de log a uma ou mais variáveis Pode ser apropriado, como no exemplo da venda de cerveja. (Voltar ao topo da página.) Ajuste sazonal Se a série tiver um padrão sazonal forte que se acredita ser constante de ano para ano, o ajuste sazonal pode ser uma maneira apropriada de estimar e extrapolar o padrão. A vantagem do ajuste sazonal é que ele modela o padrão sazonal explicitamente, dando-lhe a opção de estudar os índices sazonais e os dados dessazonalizados. A desvantagem é que requer a estimativa de um grande número de parâmetros adicionais (particularmente para dados mensais) e não fornece nenhum raciocínio teórico para o cálculo de intervalos de confiança de quotcorrectquot. A validação fora da amostra é especialmente importante para reduzir o risco de sobreposição dos dados passados ​​através do ajuste sazonal. Se os dados são fortemente sazonais, mas você não escolhe o ajuste sazonal, as alternativas são para (i) usar um modelo ARIMA sazonal. Que, implicitamente, prevê o padrão sazonal com atrasos e diferenças sazonais, ou (ii) usa o modelo de suavização exponencial sazonal de Invernos, que estima índices sazonais variáveis ​​no tempo. (Voltar ao topo da página.) Quot Variáveis ​​independentes Se existem outras séries temporais que você acredita ter poder explicativo em relação à sua série de interesse (por exemplo, indicadores econômicos líderes ou variáveis ​​de política, como preço, publicidade, promoções, etc.) você Pode considerar a regressão como seu tipo de modelo. Se você escolhe ou não a regressão, você ainda precisa considerar as possibilidades mencionadas acima para transformar suas variáveis ​​(deflação, registro, ajuste sazonal e talvez também diferenciação) para explorar a dimensão do tempo e linearizar os relacionamentos. Mesmo que você não escolha a regressão neste ponto, você pode considerar adicionar regressores mais tarde a um modelo de séries temporais (por exemplo, um modelo ARIMA) se os resíduos acabarem por ter correlações cruzadas significativas com outras variáveis. (Retornar ao topo da página.) Caminho de suavização, média ou aleatória Se você escolheu ajustar os dados de forma sazonal - ou se os dados não são sazonais para começar -, então você pode querer usar um modelo de média ou suavização para Ajustar o padrão não-sazonal que permanece nos dados neste momento. Um modelo simples de movimentação simples ou simples de suavização meramente calcula uma média local de dados no final da série, assumindo que esta é a melhor estimativa do valor médio atual em torno do qual os dados estão flutuando. (Estes modelos assumem que a média da série está variando lentamente e aleatoriamente sem tendências persistentes.) O alisamento exponencial simples é normalmente preferido para uma média móvel simples, porque sua média ponderada exponencialmente faz um trabalho mais sensato de descontar os dados mais antigos, porque é O parâmetro de alisamento (alfa) é contínuo e pode ser prontamente otimizado, e porque tem uma base teórica subjacente para computar intervalos de confiança. Se o alisamento ou a média não parece ser útil - ou seja. Se o melhor preditor do próximo valor da série temporal é simplesmente seu valor anterior - então, um modelo de caminhada aleatória é indicado. Este é o caso, por exemplo, se o número ótimo de termos na média móvel simples for 1, ou se o valor ótimo de alfa no alisamento exponencial simples for 0.9999. O alisamento exponencial linear de Browns pode ser usado para caber uma série com tendências lineares que variam lentamente, mas seja cauteloso sobre extrapolar essas tendências muito para o futuro. (Os intervalos de confiança que aumentam rapidamente para este modelo testemunham a sua incerteza sobre o futuro distante.) O suavização linear de Holts também estima tendências variáveis ​​no tempo, mas usa parâmetros separados para suavizar o nível e a tendência, o que geralmente proporciona um ajuste melhor aos dados Do que o modelo Brown8217s. As tentativas de suavização exponencial uadratic tentam estimar as tendências quadráticas variáveis ​​no tempo e nunca devem ser usadas praticamente. (Isso corresponderia a um modelo ARIMA com três ordens de diferenciação não-sazonal.) O alívio linear exponencial com uma tendência amortecida (ou seja, uma tendência que se aplana em horizontes distantes) é muitas vezes recomendado em situações em que o futuro é muito incerto. Os vários modelos de suavização exponencial são casos especiais de modelos ARIMA (descritos abaixo) e podem ser equipados com o software ARIMA. Em particular, o modelo de suavização exponencial simples é um modelo ARIMA (0,1,1), o modelo de suavização linear Holt8217s é um modelo ARIMA (0,2,2) e o modelo de tendência amortecida é um ARIMA (1,1,2 ) modelo. Um bom resumo das equações dos vários modelos de suavização exponencial pode ser encontrado nesta página no site da SAS. (Os menus do SAS para especificar modelos de séries temporais também são mostrados lá). Eles são semelhantes aos de Statgraphics.) Os modelos de linha de tendência linear, quadrática ou exponencial são outras opções para extrapolar uma série dessazonalizada, mas eles raramente superam a caminhada, alisamento ou Modelos ARIMA sobre dados empresariais. (Retornar ao topo da página.) Winters Seasonal Exponential Smoothing Winters Seasonal Smoothing é uma extensão do alisamento exponencial que, simultaneamente, calcula fatores de variação do tempo, tendência e sazonal usando equações recursivas. (Assim, se você usar este modelo, você não ajustaria os dados sazonalmente pela primeira vez). Os fatores sazonais de Invernos podem ser multiplicativos ou aditivos: normalmente você deve escolher a opção multiplicativa, a menos que tenha registrado os dados. Embora o modelo Winters seja inteligente e razoavelmente intuitivo, pode ser complicado aplicar na prática: possui três parâmetros de alisamento - alfa, beta e gama - para alisar separadamente os fatores de nível, tendência e sazonal, que devem ser estimados simultaneamente. A determinação dos valores iniciais para os índices sazonais pode ser feita aplicando o método médio-a-móvel de ajuste sazonal em parte ou em toda a série e em backforecast. O algoritmo de estimativa que Statgraphics usa para esses parâmetros às vezes não converge e produz valores que dão previsões e intervalos de confiança de busca estranha, então eu recomendaria cautela ao usar este modelo. (Voltar ao topo da página.) ARIMA Se você não escolhe o ajuste sazonal (ou se os dados não são sazonais), você pode querer usar a estrutura modelo ARIMA. Os modelos ARIMA são uma classe muito geral de modelos que inclui modos de caminhada aleatória, tendência aleatória, suavização exponencial e autoregressiva como casos especiais. A sabedoria convencional é que uma série é um bom candidato para um modelo ARIMA se (i) pode ser estacionada por uma combinação de diferentes transformações matemáticas, como o log, e (ii) você possui uma quantidade substancial de dados para trabalhar com : Pelo menos 4 temporadas completas no caso de dados sazonais. (Se a série não puder ser adequadamente estacionada por diferenciação - por exemplo, se for muito irregular ou parece estar alterando qualitativamente o seu comportamento ao longo do tempo - ou se tiver menos de 4 estações de dados, você pode estar melhor com um modelo Que usa o ajuste sazonal e algum tipo de média ou suavização simples). Os modelos ARIMA possuem uma convenção de nomeação especial introduzida pela Box e Jenkins. Um modelo ARIMA não sazonal é classificado como um modelo ARIMA (p, d, q), onde d é o número de diferenças não-sazonais, p é o número de termos autorregressivos (atrasos da série diferenciada) e q é o número de diferenças de movimento, Termos médios (atrasos dos erros de previsão) na equação de predição. Um modelo ARIMA sazonal é classificado como ARIMA (p, d, q) x (P, D, Q). Onde D, P e Q são, respectivamente, o número de diferenças sazonais, termos autorregressivos sazonais (atrasos da série diferenciada em múltiplos do período sazonal) e termos médios móveis sazonais (atrasos dos erros de previsão em múltiplos da temporada período). O primeiro passo na montagem de um modelo ARIMA é determinar a ordem apropriada de diferenciação necessária para estacionar a série e remover as características brutas da sazonalidade. Isso equivale a determinar qual quotnaivequot random-walk ou modelo de tendência aleatória fornece o melhor ponto de partida. Não tente usar mais de 2 ordens totais de diferenciação (não sazonal e sazonal combinada) e não use mais de 1 diferença sazonal. O segundo passo é determinar se deve incluir um termo constante no modelo: geralmente você inclui um termo constante se a ordem total de diferenciação for 1 ou menos, caso contrário você não. Em um modelo com uma ordem de diferenciação, o termo constante representa a tendência média nas previsões. Em um modelo com duas ordens de diferenciação, a tendência nas previsões é determinada pela tendência local observada no final da série temporal, e o termo constante representa a tendência da tendência, ou seja, a curvatura do longo prazo, Previsões de longo prazo. Normalmente, é perigoso extrapolar tendências de tendências, então você suprime o termo contant no presente caso. O terceiro passo é escolher o número de parâmetros de média autorregressiva e móvel (p, d, q, P, D, Q) que são necessários para eliminar qualquer autocorrelação que permaneça nos resíduos do modelo ingênuo (ou seja, qualquer correlação que permaneça após Mera diferenciação). Esses números determinam o número de atrasos da série diferenciada e os atrasos dos erros de previsão incluídos na equação de previsão. Se não houver autocorrelação significativa nos resíduos neste ponto, então STOP, você está pronto: o melhor modelo é um modelo ingênuo Se houver autocorrelação significativa nos intervalos 1 ou 2, você deve tentar configurar q1 se uma das seguintes se aplica: ( I) existe uma diferença não sazonal no modelo, (ii) a autocorrelação de lag 1 é negativa. Andor (iii) o gráfico de autocorrelação residual é mais limpo (menos picos mais isolados) do que o gráfico residual de autocorrelação parcial. Se não houver diferença não sazonal no modelo e ou a autocorrelação de lag 1 é positiva e ou a parcela de autocorrelação parcial residual parece mais limpa, então tente p1. (Às vezes, essas regras para escolher entre p1 e q1 conflitam entre si, caso em que provavelmente não faz muita diferença qual o que você usa. Experimente as duas e compare.) Se houver autocorrelação no intervalo 2 que não é removido pela configuração p1 Ou q1, você pode tentar p2 ou q2, ou ocasionalmente p1 e q1. Mais raramente, você pode encontrar situações em que p2 ou 3 e q1, ou vice-versa, produz os melhores resultados. É altamente recomendável que você não use pgt1 e qgt1 no mesmo modelo. Em geral, ao montar os modelos ARIMA, você deve evitar aumentar a complexidade do modelo para obter apenas pequenas melhorias adicionais nas estatísticas de erro ou a aparência das parcelas ACF e PACF. Além disso, em um modelo com pgt1 e qgt1, existe uma boa possibilidade de redundância e não-singularidade entre os lados AR e MA do modelo, conforme explicado nas notas sobre a estrutura matemática do modelo ARIMA s. Geralmente, é melhor prosseguir em um sentido inverso passo a passo em vez de retroceder passo a passo ao ajustar as especificações do modelo: comece com modelos mais simples e apenas adicione mais termos se houver uma necessidade clara. As mesmas regras aplicam-se ao número de termos autorregressivos sazonais (P) e ao número de termos de média móvel sazonal (Q) em relação à autocorrelação no período sazonal (por exemplo, atraso 12 para dados mensais). Experimente o Q1 se já houver uma diferença sazonal no modelo e ou a autocorrelação sazonal for negativa ou a parcela de autocorrelação residual parece mais limpa na proximidade do intervalo sazonal, caso contrário tente P1. (Se é lógico que a série exiba uma sazonalidade forte, então você deve usar uma diferença sazonal, caso contrário, o padrão sazonal desaparecerá ao fazer previsões de longo prazo.) Ocasionalmente, você pode querer tentar P2 e Q0 ou vice v ersa, Ou PQ1. No entanto, é altamente recomendável que o PQ nunca seja superior a 2. Os padrões sazonais raramente têm o tipo de regularidade perfeita durante um período bastante grande de estações que permitiria identificar e estimar de forma confiável muitos parâmetros. Além disso, o algoritmo de backforecast que é usado na estimação de parâmetros provavelmente produzirá resultados não confiáveis ​​(ou mesmo loucos) quando o número de estações de dados não for significativamente maior que o PDQ. Eu recomendaria nada menos do que as estações completas do PDQ2, e mais é melhor. Novamente, ao montar os modelos ARIMA, você deve ter o cuidado de evitar a sobreposição dos dados, apesar do fato de que ele pode se divertir uma vez que você obtém o jeito. Casos especiais importantes: como mencionado acima, um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante é idêntico a um modelo de suavização exponencial simples, e assume um nível flutuante (ou seja, não há reversão média), mas com tendência zero a longo prazo. Um modelo ARIMA (0,1,1) com constante é um modelo de suavização exponencial simples com um termo de tendência linear não-zero incluído. Um modelo ARIMA (0,2,1) ou (0,2,2) sem constante é um modelo linear de suavização exponencial que permite uma tendência variável no tempo. Um modelo ARIMA (1,1,2) sem constante é um modelo de alisamento exponencial linear com tendência amortecida, ou seja, uma tendência que eventualmente se aplana em previsões de longo prazo. Os modelos ARIMA sazonais mais comuns são o modelo ARIMA (0,1,1) x (0,1,1) sem constante eo modelo ARIMA (1,0,1) x (0,1,1) com constante. O primeiro desses modelos basicamente aplica alisamento exponencial tanto para os componentes não sazonais quanto sazonais do padrão nos dados, enquanto permite uma tendência variável no tempo e o último modelo é um pouco semelhante, mas assume uma tendência linear constante e, portanto, um pouco mais longo - previsibilidade do tempo. Você deve sempre incluir esses dois modelos entre a sua formação de suspeitos ao ajustar dados com padrões sazonais consistentes. Um deles (talvez com uma variação menor, como aumento de p ou q em 1 e ou configuração P1, bem como Q1) é bastante frequente o melhor. (Retornar ao topo da página.) Usando R para Análise da Série de Tempo Análise da Série de Tempo Este folheto informa você como usar o software de estatística R para realizar algumas análises simples que são comuns na análise de dados de séries temporais. Este folheto pressupõe que o leitor possui algum conhecimento básico da análise de séries temporais e o foco principal do folheto não é explicar a análise de séries temporais, mas sim explicar como realizar essas análises usando R. Se você é novo em séries temporais Análise e quer aprender mais sobre qualquer um dos conceitos apresentados aqui, eu recomendo o livro Open University 8220Time series8221 (código de produto M24902), disponível na Open University Shop. Neste livreto, vou usar conjuntos de dados da série de tempo que foram gentilmente disponibilizados por Rob Hyndman em sua Time Series Data Library no robjhyndmanTSDL. Se você gosta deste folheto, você também pode verificar meu livreto no uso de R para estatísticas biomédicas, a-little-book-of-r-for-biomedical-statistics. readthedocs. org. E meu livreto sobre o uso de R para análise multivariada, pequeno-livro-de-r-for-multivariado-analysis. readthedocs. org. Dados da série de tempo de leitura A primeira coisa que você deseja fazer para analisar seus dados da série temporal será lê-lo em R e traçar as séries temporais. Você pode ler dados em R usando a função scan (), que assume que seus dados para pontos de tempo sucessivos estão em um arquivo de texto simples com uma coluna. Por exemplo, o arquivo robjhyndmantsdldatamisckings. dat contém dados sobre a idade da morte de reis sucessivos da Inglaterra, começando com William the Conqueror (fonte original: Hipel e Mcleod, 1994). O conjunto de dados parece assim: somente as primeiras linhas do arquivo foram exibidas. As primeiras três linhas contêm alguns comentários sobre os dados e queremos ignorar isso quando lemos os dados em R. Podemos usar isso usando o parâmetro 8220skip8221 da função scan (), que especifica quantas linhas no topo de O arquivo a ignorar. Para ler o arquivo em R, ignorando as três primeiras linhas, escrevemos: neste caso, a idade da morte de 42 reis sucessivos da Inglaterra foi lida na variável 8216kings8217. Depois de ler os dados da série temporal em R, o próximo passo é armazenar os dados em um objeto de séries temporais em R, para que você possa usar as diversas funções do R8217 para analisar dados da série temporal. Para armazenar os dados em um objeto de séries temporais, usamos a função ts () em R. Por exemplo, para armazenar os dados na variável 8216kings8217 como um objeto de séries temporais em R, nós escrevemos: às vezes o conjunto de dados da série de tempo que você Podem ter sido coletados em intervalos regulares que foram inferiores a um ano, por exemplo, mensais ou trimestrais. Neste caso, você pode especificar o número de vezes que os dados foram coletados por ano usando o parâmetro 8216frequency8217 na função ts (). Para dados de séries temporais mensais, você define a freqüência12, enquanto que para dados de séries temporais trimestrais, você define a freqüência4. Você também pode especificar o primeiro ano em que os dados foram coletados e o primeiro intervalo desse ano usando o parâmetro 8216start8217 na função ts (). Por exemplo, se o primeiro ponto de dados corresponder ao segundo trimestre de 1986, você estabeleceria startc (1986,2). Um exemplo é um conjunto de dados do número de nascimentos por mês na cidade de Nova York, de janeiro de 1946 a dezembro de 1959 (originalmente coletado por Newton). Estes dados estão disponíveis no arquivo robjhyndmantsdldatadatanybirths. dat Podemos ler os dados em R e armazená-lo como um objeto de séries temporais, digitando: De forma semelhante, o arquivo robjhyndmantsdldatadatafancy. dat contém vendas mensais para uma loja de souvenirs em uma cidade balnear em Queensland, Austrália, em janeiro de 1987 a dezembro de 1993 (dados originais de Wheelwright e Hyndman, 1998). Podemos ler os dados em R digitando: Traçando séries de tempo Depois de ler uma série de tempo em R, o próximo passo geralmente é fazer um gráfico dos dados da série temporal, o que você pode fazer com a função plot. ts () Em R. Por exemplo, para traçar as séries temporais da idade da morte de 42 reis sucessivos da Inglaterra, escrevemos: podemos ver a partir do gráfico do tempo que esta série temporal provavelmente poderia ser descrita usando um modelo aditivo, uma vez que as flutuações aleatórias Nos dados são aproximadamente constantes em tamanho ao longo do tempo. Do mesmo modo, para traçar as séries temporais do número de nascimentos por mês na cidade de Nova York, escrevemos: podemos ver a partir desta série de tempos que parece haver variação sazonal no número de nascimentos por mês: há um pico a cada verão , E a cada inverno. Novamente, parece que esta série de tempo provavelmente poderia ser descrita usando um modelo aditivo, pois as flutuações sazonais são aproximadamente constantes em tamanho ao longo do tempo e não parecem depender do nível da série temporal, e as flutuações aleatórias também parecem ser Tamanho quase igual ao longo do tempo. Da mesma forma, para traçar as séries temporais das vendas mensais para a loja de lembranças em uma cidade balnear em Queensland, Austrália, nós escrevemos: neste caso, parece que um modelo aditivo não é apropriado para descrever esta série de tempo, já que o tamanho Das flutuações sazonais e flutuações aleatórias parecem aumentar com o nível das séries temporais. Assim, talvez precisemos transformar a série temporal para obter uma série de tempo transformada que pode ser descrita usando um modelo aditivo. Por exemplo, podemos transformar as séries temporais calculando o log natural dos dados originais: Aqui podemos ver que o tamanho das flutuações sazonais e as flutuações aleatórias nas séries temporais log-transformadas parecem ser aproximadamente constantes ao longo do tempo e fazem Não depende do nível das séries temporais. Assim, as séries temporais log-transformadas provavelmente podem ser descritas usando um modelo aditivo. Decomposição de séries temporais A decomposição de uma série de tempos significa separá-la em seus componentes constituintes, que geralmente são um componente de tendência e um componente irregular, e se é uma série temporária sazonal, um componente sazonal. Decomposição de dados não sazonais Uma série temporal não sazonal consiste em um componente de tendência e um componente irregular. A descomposição da série temporal envolve a tentativa de separar a série temporal desses componentes, ou seja, estimar o componente de tendência e o componente irregular. Para estimar o componente de tendência de uma série temporal não-sazonal que pode ser descrita usando um modelo aditivo, é comum usar um método de suavização, como o cálculo da média móvel simples das séries temporais. A função SMA () no pacote 8220TTR8221 R pode ser usada para suavizar os dados da série temporal usando uma média móvel simples. Para usar esta função, primeiro precisamos instalar o pacote 8220TTR8221 R (para obter instruções sobre como instalar um pacote R, consulte Como instalar um pacote R). Depois de instalar o pacote 8220TTR8221 R, você pode carregar o pacote 8220TTR8221 R digitando: Você pode usar a função 8220SMA () 8221 para suavizar os dados da série temporal. Para usar a função SMA (), você precisa especificar a ordem (span) da média móvel simples, usando o parâmetro 8220n8221. Por exemplo, para calcular uma média móvel simples da ordem 5, definimos n5 na função SMA (). Por exemplo, como discutido acima, as séries temporais da idade da morte de 42 reis sucessivos de Inglaterra são não-sazonais, e provavelmente podem ser descritas usando um modelo aditivo, uma vez que as flutuações aleatórias nos dados são aproximadamente constantes em tamanho Tempo: Assim, podemos tentar estimar o componente de tendência desta série de tempo ao suavizar usando uma média móvel simples. Para suavizar as séries temporais usando uma média móvel simples da ordem 3 e plotar os dados da série temporizada suavizadas, nós escrevemos: Ainda parece haver bastante flutuações aleatórias nas séries temporais suavizadas usando uma simples média móvel da ordem 3. Assim, para estimar o componente de tendência de forma mais precisa, podemos querer tentar suavizar os dados com uma média móvel simples de uma ordem superior. Isso leva um pouco de teste e erro, para encontrar a quantidade certa de suavização. Por exemplo, podemos tentar usar uma média móvel simples da ordem 8: os dados alisados ​​com uma média móvel simples da ordem 8 dão uma imagem mais clara do componente de tendência, e podemos ver que a idade da morte dos reis ingleses parece Diminuiu de cerca de 55 anos para cerca de 38 anos durante o reinado dos primeiros 20 reis, e depois aumentou depois disso para cerca de 73 anos no final do reinado do 40º rei na série temporal. Decomposição de dados sazonais Uma série temporária sazonal consiste em um componente de tendência, um componente sazonal e um componente irregular. Descompactar a série temporal significa separar as séries temporais nestes três componentes: isto é, estimando esses três componentes. Para estimar o componente de tendência e componente sazonal de uma série de tempo sazonal que pode ser descrita usando um modelo aditivo, podemos usar a função 8220decompose () 8221 em R. Esta função estima os componentes de tendência, sazonal e irregular de uma série de tempo que Pode ser descrito usando um modelo aditivo. A função 8220decompose () 8221 retorna um objeto de lista como resultado, onde as estimativas do componente sazonal, componente de tendência e componente irregular são armazenadas em elementos nomeados desses objetos de lista, chamados 8220seasonal8221, 8220trend8221 e 8220random8221, respectivamente. Por exemplo, como discutido acima, a série temporal do número de nascimentos por mês na cidade de Nova York é sazonal com um pico a cada verão e a cada inverno, e provavelmente pode ser descrita usando um modelo aditivo, pois as flutuações sazonais e aleatórias parecem Seja aproximadamente constante em tamanho ao longo do tempo: para estimar a tendência, os componentes sazonais e irregulares desta série temporal, nós escrevemos: Os valores estimados dos componentes sazonais, tendenciais e irregulares agora são armazenados nas variáveis ​​nascimentos timeseriescomponentessazonais, tendências de nascimentos de nascimento e condições de nascimentocomponentesrandom. Por exemplo, podemos imprimir os valores estimados do componente sazonal digitando: Os fatores sazonais estimados são dados para os meses de janeiro a dezembro e são os mesmos para cada ano. O maior fator sazonal é para julho (cerca de 1,46), e o menor é para fevereiro (cerca de -2,08), indicando que parece haver um pico nos nascimentos em julho e uma vaca nos nascimentos em fevereiro de cada ano. Podemos traçar a tendência estimada, os componentes sazonais e irregulares das séries temporais usando a função 8220plot () 8221, por exemplo: o gráfico acima mostra a série temporal original (parte superior), o componente de tendência estimado (segundo da parte superior), O componente sazonal estimado (terceiro do topo) e o componente irregular estimado (parte inferior). Observamos que o componente de tendência estimado mostra uma pequena diminuição de cerca de 24 em 1947 para cerca de 22 em 1948, seguido por um aumento constante de então para cerca de 27 em 1959. Ajuste sazonal Se você tiver uma série de tempo sazonal que pode ser descrita usando Um modelo aditivo, você pode ajustar sazonalmente as séries temporais estimando o componente sazonal e subtraindo o componente sazonal estimado das séries temporais originais. Podemos fazer isso usando a estimativa do componente sazonal calculado pela função 8220decompose () 8221. Por exemplo, para ajustar sazonalmente as séries temporais do número de nascimentos por mês na cidade de Nova York, podemos estimar o componente sazonal usando 8220decompose () 8221 e, em seguida, subtrair o componente sazonal das séries temporais originais: podemos traçar o Série de tempo ajustada sazonalmente usando a função 8220plot () 8221, digitando: você pode ver que a variação sazonal foi removida da série de tempo ajustada sazonalmente. A série de tempo ajustada sazonalmente agora contém apenas o componente de tendência e um componente irregular. Previsões usando Suavização Exponencial O alisamento exponencial pode ser usado para fazer previsões de curto prazo para dados de séries temporais. Suavização exponencial simples Se você tiver uma série de tempo que pode ser descrita usando um modelo aditivo com nível constante e sem sazonalidade, você pode usar um alisamento exponencial simples para fazer previsões de curto prazo. O método de suavização exponencial simples fornece uma maneira de estimar o nível no ponto de tempo atual. O alisamento é controlado pelo parâmetro alfa para a estimativa do nível no ponto de tempo atual. O valor de alfa situa-se entre 0 e 1. Os valores de alfa que são próximos de 0 significam que pouco peso é colocado sobre as observações mais recentes ao fazer previsões de valores futuros. Por exemplo, o arquivo robjhyndmantsdldatahurstprecip1.dat contém precipitação anual total em polegadas para Londres, de 1813 a 1912 (dados originais de Hipel e McLeod, 1994). Podemos ler os dados em R e plotá-lo digitando: Você pode ver do gráfico que há um nível aproximadamente constante (a média permanece constante em aproximadamente 25 polegadas). As flutuações aleatórias nas séries temporais parecem ser aproximadamente constantes em tamanho ao longo do tempo, portanto, provavelmente é apropriado descrever os dados usando um modelo aditivo. Assim, podemos fazer previsões usando um alisamento exponencial simples. Para fazer previsões usando alisamento exponencial simples em R, podemos ajustar um modelo preditivo de alisamento exponencial simples usando a função 8220HoltWinters () 8221 em R. Para usar HoltWinters () para suavização exponencial simples, precisamos definir os parâmetros betaFALSE e gammaFALSE no Função HoltWinters () (os parâmetros beta e gamma são usados ​​para suavização exponencial de Holt8217s, ou suavização exponencial de Holt-Winters, conforme descrito abaixo). A função HoltWinters () retorna uma variável de lista, que contém vários elementos nomeados. Por exemplo, para usar o alisamento exponencial simples para fazer previsões para as séries temporais de precipitação anual em Londres, nós escrevemos: O resultado de HoltWinters () nos diz que o valor estimado do parâmetro alfa é de aproximadamente 0,024. Isso é muito próximo de zero, dizendo-nos que as previsões são baseadas em observações recentes e menos recentes (embora um pouco mais de peso seja colocado em observações recentes). Por padrão, HoltWinters () apenas faz previsões para o mesmo período de tempo coberto por nossa série temporal original. Nesse caso, nossa série temporal original incluiu chuvas para Londres de 1813 a 1912, então as previsões também são para 1813-1912. No exemplo acima, armazenamos a saída da função HoltWinters () na lista variável 8220rainseriesforecasts8221. As previsões feitas por HoltWinters () são armazenadas em um elemento nomeado dessa lista, variável chamada 8220fitted8221, para que possamos obter seus valores digitando: Podemos traçar as séries temporais originais contra as previsões digitando: A trama mostra a série temporal original em Preto, e as previsões como uma linha vermelha. A série temporal de previsões é muito mais lisa do que a série temporal dos dados originais aqui. Como medida da precisão das previsões, podemos calcular a soma de erros quadrados para os erros de previsão na amostra, ou seja, os erros de previsão para o período de tempo coberto por nossa série temporal original. O sum-of-squared-errors é armazenado em um elemento nomeado da lista variável 8220rainseriesforecasts8221 chamado 8220SSE8221, para que possamos obter seu valor digitando: isto é, aqui o sum-of-squared-errors é 1828.855. É comum em suavização exponencial simples usar o primeiro valor na série temporal como o valor inicial para o nível. Por exemplo, na série temporal de chuva em Londres, o primeiro valor é 23,56 (polegadas) para precipitação em 1813. Você pode especificar o valor inicial para o nível na função HoltWinters () usando o parâmetro 8220l. start8221. Por exemplo, para fazer previsões com o valor inicial do nível definido para 23.56, escrevemos: conforme explicado acima, por padrão HoltWinters () apenas faz previsões para o período de tempo coberto pelos dados originais, que é 1813-1912 para a precipitação Séries temporais. Podemos fazer previsões para mais pontos de tempo usando a função 8220forecast. HoltWinters () 8221 no pacote R 8220forecast8221. Para usar a função forecast. HoltWinters (), primeiro precisamos instalar o pacote 8220forecast8221 R (para obter instruções sobre como instalar um pacote R, consulte Como instalar um pacote R). Depois de instalar o pacote 8220forecast8221 R, você pode carregar o pacote 8220forecast8221 R digitando: Ao usar a função forecast. HoltWinters (), como seu primeiro argumento (entrada), você passa o modelo preditivo que você já instalou usando o Função HoltWinters (). Por exemplo, no caso da série temporal de precipitação, armazenamos o modelo preditivo feito usando HoltWinters () na variável 8220rainseriesforecasts8221. Você especifica quantos pontos de tempo você deseja fazer previsões ao usar o parâmetro 8220h8221 em forecast. HoltWinters (). Por exemplo, para fazer uma previsão de precipitação para os anos 1814-1820 (mais 8 anos) usando forecast. HoltWinters (), escrevemos: A função forecast. HoltWinters () fornece a previsão de um ano, um intervalo de 80 predições para A previsão e um intervalo de previsão de 95 para a previsão. Por exemplo, a precipitação prevista para 1920 é de cerca de 24,68 polegadas, com um intervalo de 95 predições de (16,24, 33,11). Para traçar as previsões feitas por forecast. HoltWinters (), podemos usar a função 8220plot. forecast () 8221: Aqui as previsões para 1913-1920 são traçadas como uma linha azul, o intervalo de 80 predições como área sombreada de laranja e 95, intervalo de predição como área sombreada amarela. Os 8216forecast errors8217 são calculados como os valores observados menos os valores previstos, para cada ponto do tempo. Só podemos calcular os erros de previsão para o período de tempo coberto por nossa série temporal original, que é 1813-1912 para os dados de precipitação. Como mencionado acima, uma medida da precisão do modelo preditivo é a soma de erros quadrados (SSE) para os erros de previsão na amostra. Os erros de previsão na amostra são armazenados no elemento nomeado 8220residuals8221 da variável de lista retornada por forecast. HoltWinters (). Se o modelo preditivo não puder ser melhorado, não deve haver correlações entre erros de previsão para previsões sucessivas. Em outras palavras, se houver correlações entre erros de previsão para previsões sucessivas, é provável que as previsões simples de suavização exponencial possam ser melhoradas por outra técnica de previsão. Para descobrir se este é o caso, podemos obter um correlograma dos erros de previsão na amostra para os atrasos 1-20. Podemos calcular um correlograma dos erros de previsão usando a função 8220acf () 8221 em R. Para especificar o atraso máximo que queremos observar, usamos o parâmetro 8220lag. max8221 em acf (). Por exemplo, para calcular um correlograma dos erros de previsão na amostra para os dados de precipitação de Londres por atrasos 1-20, nós escrevemos: você pode ver a partir do correlograma de amostra que a autocorrelação no lag 3 está apenas tocando os limites de significância. Para testar se há evidências significativas para correlações não-zero nos intervalos 1-20, podemos realizar um teste de Ljung-Box. Isso pode ser feito em R usando a função 8220Box. test () 8221. O atraso máximo que queremos observar é especificado usando o parâmetro 8220lag8221 na função Box. test (). Por exemplo, para testar se há autocorrelações não-zero nos intervalos 1-20, para os erros de previsão na amostra para dados de precipitação de Londres, nós escrevemos: Aqui, a estatística de teste de Ljung-Box é 17,4 e o valor de p é 0,6 , Portanto, há poucas evidências de autocorrelações não-zero nos erros de previsão na amostra aos intervalos 1-20. Para ter certeza de que o modelo preditivo não pode ser melhorado, também é uma boa idéia verificar se os erros de previsão são normalmente distribuídos com variância média zero e constante. Para verificar se os erros de previsão têm variação constante, podemos fazer um gráfico de tempo dos erros de previsão na amostra: o gráfico mostra que os erros de previsão na amostra parecem ter variância aproximadamente constante ao longo do tempo, embora o tamanho das flutuações em O início das séries temporais (1820-1830) pode ser um pouco menor do que em datas posteriores (por exemplo, 1840-1850). Para verificar se os erros de previsão são normalmente distribuídos com zero médio, podemos plotar um histograma dos erros de previsão, com uma curva normal superpurada que tem zero médio e o mesmo desvio padrão que a distribuição dos erros de previsão. Para fazer isso, podemos definir uma função R 8220plotForecastErrors () 8221, abaixo: você terá que copiar a função acima em R para usá-la. Você pode usar plotForecastErrors () para traçar um histograma (com curva normal sobreposta) dos erros de previsão para as previsões de precipitação: o gráfico mostra que a distribuição dos erros de previsão é aproximadamente centrada em zero e é distribuída mais ou menos normalmente, embora Parece ser um pouco distorcido para a direita em comparação com uma curva normal. No entanto, a inclinação certa é relativamente pequena e, portanto, é plausível que os erros de previsão sejam normalmente distribuídos com zero médio. O teste de Ljung-Box mostrou que há poucas evidências de autocorrelações não-zero nos erros de previsão na amostra, e a distribuição dos erros de previsão parece estar normalmente distribuída com zero médio. Isso sugere que o método de suavização exponencial simples fornece um modelo preditivo adequado para a precipitação londrina, que provavelmente não pode ser melhorado. Além disso, os pressupostos sobre os quais os intervalos de previsão de 80 e 95 foram baseados (que não existem autocorrelações nos erros de previsão, e os erros de previsão normalmente são distribuídos com zero médio e variância constante) provavelmente são válidos. Holt8217s Suavização exponencial Se você tem uma série de tempo que pode ser descrita usando um modelo aditivo com tendência crescente ou decrescente e sem sazonalidade, você pode usar o suavização exponencial Holt8217s para fazer previsões a curto prazo. O suavização exponencial de Holt8217s estima o nível e a inclinação no ponto de tempo atual. O alisamento é controlado por dois parâmetros, alfa, para a estimativa do nível no ponto de tempo atual e beta para a estimativa da inclinação b do componente de tendência no ponto de tempo atual. Tal como acontece com o alisamento exponencial simples, os parâmetros alfa e beta têm valores entre 0 e 1 e valores que são próximos de 0 significam que pouco peso é colocado nas observações mais recentes ao fazer previsões de valores futuros. Um exemplo de uma série de tempo que provavelmente pode ser descrito usando um modelo aditivo com uma tendência e nenhuma sazonalidade é a série temporal do diâmetro anual das saias da mulher 8217 na bainha, de 1866 a 1911. Os dados estão disponíveis no arquivo robjhyndmantsdldatarobertsskirts. Dat (dados originais de Hipel e McLeod, 1994). Podemos ler e plotar os dados em R digitando: podemos ver do enredo que houve um aumento no diâmetro de bainha de cerca de 600 em 1866 para cerca de 1050 em 1880 e que depois o diâmetro da bainha diminuiu para cerca de 520 em 1911 Para fazer previsões, podemos ajustar um modelo preditivo usando a função HoltWinters () em R. Para usar HoltWinters () para suavização exponencial de Holt8217s, precisamos definir o parâmetro gammaFALSE (o parâmetro gamma é usado para suavização exponencial Holt-Winters, como descrito abaixo). Por exemplo, para usar o suavização exponencial de Holt8217s para caber um modelo preditivo para o diâmetro da bainha da saia, nós escrevemos: O valor estimado de alfa é 0.84 e de beta é 1.00. Estes são ambos altos, dizendo-nos que tanto a estimativa do valor atual do nível, quanto a inclinação b do componente de tendência, baseiam-se principalmente em observações muito recentes na série temporal. Isso faz um bom senso intuitivo, já que o nível e a inclinação das séries temporais mudam muito ao longo do tempo. O valor dos erros de soma de quadrado para os erros de previsão na amostra é 16954. Podemos traçar a série temporal original como uma linha preta, com os valores previstos como uma linha vermelha em cima disso, digitando: Nós Pode ver da imagem que as previsões na amostra concordam muito bem com os valores observados, embora eles tendam a atrasar um pouco os valores observados. Se desejar, você pode especificar os valores iniciais do nível e a inclinação b do componente de tendência usando os argumentos 8220l. start8221 e 8220b. start8221 para a função HoltWinters (). É comum definir o valor inicial do nível para o primeiro valor na série temporal (608 para os dados das saias) e o valor inicial da inclinação para o segundo valor menos o primeiro valor (9 para os dados das saias). Por exemplo, para caber um modelo preditivo aos dados da bainha da saia usando o suavização exponencial de Holt8217s, com valores iniciais de 608 para o nível e 9 para a inclinação b do componente de tendência, nós escrevemos: quanto ao alisamento exponencial simples, podemos fazer previsões Para tempos futuros não cobertos pela série temporal original usando a função forecast. HoltWinters () no pacote 8220forecast8221. Por exemplo, nossos dados da série de tempo para os calçados da saia foram de 1866 a 1911, para que possamos fazer previsões para 1912 a 1930 (19 pontos de dados mais) e plotá-los, digitando: as previsões são mostradas como uma linha azul, com a 80 intervalos de previsão como uma área sombreada laranja e os 95 intervalos de previsão como uma área sombreada amarela. Quanto ao alisamento exponencial simples, podemos verificar se o modelo preditivo pode ser melhorado verificando se os erros de previsão na amostra mostram autocorrelações não-zero nos intervalos 1-20. Por exemplo, para os dados de bainha da saia, podemos fazer um correlograma e realizar o teste Ljung-Box, digitando: Aqui, o correlograma mostra que a autocorrelação da amostra para os erros de previsão na amostra no intervalo 5 excede os limites de significância. No entanto, esperamos que uma em cada 20 das autocorrelações para os primeiros vinte atrasos exceda os 95 limites de significados por acaso sozinhos. De fato, quando realizamos o teste Ljung-Box, o valor p é 0,47, indicando que há poucas evidências de autocorrelações não-zero nos erros de previsão na amostra aos intervalos 1-20. Quanto ao alisamento exponencial simples, também devemos verificar se os erros de previsão têm variação constante ao longo do tempo e normalmente são distribuídos com zero médio. Podemos fazer isso fazendo um gráfico temporal de erros de previsão e um histograma da distribuição de erros de previsão com uma curva normal superpuesta: o gráfico de tempo de erros de previsão mostra que os erros de previsão têm variância aproximadamente constante ao longo do tempo. O histograma de erros de previsão mostra que é plausível que os erros de previsão sejam normalmente distribuídos com variável zero e variável constante. Assim, o teste de Ljung-Box mostra que há pouca evidência de autocorrelações nos erros de previsão, enquanto o gráfico de tempo e histograma de erros de previsão mostram que é plausível que os erros de previsão sejam normalmente distribuídos com zero médio e variância constante. Portanto, podemos concluir que o suavização exponencial de Holt8217 fornece um modelo preditivo adequado para os diâmetros da bainha da saia, o que provavelmente não pode ser melhorado. Além disso, isso significa que os pressupostos sobre os quais os intervalos de previsão de 80 e 95 foram baseados são provavelmente válidos. Suavização exponencial Holt-Winters Se você possui uma série de tempo que pode ser descrita usando um modelo aditivo com tendência crescente ou decrescente e sazonalidade, você pode usar o suavização exponencial de Holt-Winters para fazer previsões de curto prazo. O suavização exponencial de Holt-Winters estima o nível, inclinação e componente sazonal no ponto de tempo atual. O alisamento é controlado por três parâmetros: alfa, beta e gama, para as estimativas do nível, a inclinação b do componente de tendência eo componente sazonal, respectivamente, no ponto de tempo atual. Os parâmetros alfa, beta e gama têm valores entre 0 e 1, e valores que são próximos de 0 significam que um peso relativamente pequeno é colocado nas observações mais recentes ao fazer previsões de valores futuros. Um exemplo de uma série de tempo que provavelmente pode ser descrito usando um modelo aditivo com tendência e sazonalidade é a série temporal do registro de vendas mensais para a loja de lembranças em uma cidade balnear de Queensland, Austrália (discutida acima): fazer Previsões, podemos ajustar um modelo preditivo usando a função HoltWinters (). Por exemplo, para caber um modelo preditivo para o log das vendas mensais na loja de lembranças, nós escrevemos: Os valores estimados de alfa, beta e gama são 0,41, 0,00 e 0,96, respectivamente. O valor de alfa (0,41) é relativamente baixo, indicando que a estimativa do nível no ponto do tempo atual é baseada em observações recentes e algumas observações no passado mais distante. O valor de beta é 0,00, o que indica que a estimativa da inclinação b do componente de tendência não é atualizada ao longo da série temporal e, em vez disso, é definida como igual ao seu valor inicial. Isso faz um bom senso intuitivo, já que o nível muda um pouco sobre as séries temporais, mas a inclinação b do componente de tendência permanece aproximadamente a mesma. Em contraste, o valor da gama (0,96) é alto, indicando que a estimativa do componente sazonal no momento atual é apenas baseada em observações muito recentes. Quanto ao suavização exponencial simples e ao suavização exponencial de Holt8217, podemos traçar a série temporal original como uma linha preta, com os valores previstos como uma linha vermelha em cima disso: vemos do gráfico que o método exponencial de Holt-Winters é muito bem-sucedido Na previsão dos picos sazonais, que ocorrem aproximadamente em novembro de cada ano. Para fazer previsões para tempos futuros não incluídos na série temporal original, usamos a função 8220forecast. HoltWinters () 8221 no pacote 8220forecast8221. Por exemplo, os dados originais para as vendas de lembranças são de janeiro de 1987 a dezembro de 1993. Se quisermos fazer previsões para janeiro de 1994 a dezembro de 1998 (mais 48 meses) e plotar as previsões, digitaremos: as previsões são mostradas como Uma linha azul e as áreas sombreadas laranja e amarela mostram 80 e 95 intervalos de predição, respectivamente. Podemos investigar se o modelo preditivo pode ser melhorado verificando se os erros de previsão na amostra mostram autocorrelações não-zero nos intervalos 1-20, fazendo um correlograma e realizando o teste de Ljung-Box: o correlograma mostra que as autocorrelações Para os erros de previsão na amostra não exceder os limites de significância para os atrasos 1-20. Além disso, o valor p para teste Ljung-Box é 0.6, indicando que há pouca evidência de autocorrelações não-zero nos intervalos 1-20. Podemos verificar se os erros de previsão têm variação constante ao longo do tempo, e normalmente são distribuídos com zero médio, fazendo um gráfico de tempo dos erros de previsão e um histograma (com curva normal superpurada): do gráfico de tempo, parece plausível que o Os erros de previsão têm variação constante ao longo do tempo. From the histogram of forecast errors, it seems plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero. Thus, there is little evidence of autocorrelation at lags 1-20 for the forecast errors, and the forecast errors appear to be normally distributed with mean zero and constant variance over time. This suggests that Holt-Winters exponential smoothing provides an adequate predictive model of the log of sales at the souvenir shop, which probably cannot be improved upon. Furthermore, the assumptions upon which the prediction intervals were based are probably valid. ARIMA Models Exponential smoothing methods are useful for making forecasts, and make no assumptions about the correlations between successive values of the time series. However, if you want to make prediction intervals for forecasts made using exponential smoothing methods, the prediction intervals require that the forecast errors are uncorrelated and are normally distributed with mean zero and constant variance. While exponential smoothing methods do not make any assumptions about correlations between successive values of the time series, in some cases you can make a better predictive model by taking correlations in the data into account. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models include an explicit statistical model for the irregular component of a time series, that allows for non-zero autocorrelations in the irregular component. Differencing a Time Series ARIMA models are defined for stationary time series. Therefore, if you start off with a non-stationary time series, you will first need to 8216difference8217 the time series until you obtain a stationary time series. If you have to difference the time series d times to obtain a stationary series, then you have an ARIMA(p, d,q) model, where d is the order of differencing used. You can difference a time series using the 8220diff()8221 function in R. For example, the time series of the annual diameter of women8217s skirts at the hem, from 1866 to 1911 is not stationary in mean, as the level changes a lot over time: We can difference the time series (which we stored in 8220skirtsseries8221, see above) once, and plot the differenced series, by typing: The resulting time series of first differences (above) does not appear to be stationary in mean. Therefore, we can difference the time series twice, to see if that gives us a stationary time series: Formal tests for stationarity Formal tests for stationarity called 8220unit root tests8221 are available in the fUnitRoots package, available on CRAN, but will not be discussed here. The time series of second differences (above) does appear to be stationary in mean and variance, as the level of the series stays roughly constant over time, and the variance of the series appears roughly constant over time. Thus, it appears that we need to difference the time series of the diameter of skirts twice in order to achieve a stationary series. If you need to difference your original time series data d times in order to obtain a stationary time series, this means that you can use an ARIMA(p, d,q) model for your time series, where d is the order of differencing used. For example, for the time series of the diameter of women8217s skirts, we had to difference the time series twice, and so the order of differencing (d) is 2. This means that you can use an ARIMA(p,2,q) model for your time series. The next step is to figure out the values of p and q for the ARIMA model. Another example is the time series of the age of death of the successive kings of England (see above): From the time plot (above), we can see that the time series is not stationary in mean. To calculate the time series of first differences, and plot it, we type: The time series of first differences appears to be stationary in mean and variance, and so an ARIMA(p,1,q) model is probably appropriate for the time series of the age of death of the kings of England. By taking the time series of first differences, we have removed the trend component of the time series of the ages at death of the kings, and are left with an irregular component. We can now examine whether there are correlations between successive terms of this irregular component if so, this could help us to make a predictive model for the ages at death of the kings. Selecting a Candidate ARIMA Model If your time series is stationary, or if you have transformed it to a stationary time series by differencing d times, the next step is to select the appropriate ARIMA model, which means finding the values of most appropriate values of p and q for an ARIMA(p, d,q) model. To do this, you usually need to examine the correlogram and partial correlogram of the stationary time series. To plot a correlogram and partial correlogram, we can use the 8220acf()8221 and 8220pacf()8221 functions in R, respectively. To get the actual values of the autocorrelations and partial autocorrelations, we set 8220plotFALSE8221 in the 8220acf()8221 and 8220pacf()8221 functions. Example of the Ages at Death of the Kings of England For example, to plot the correlogram for lags 1-20 of the once differenced time series of the ages at death of the kings of England, and to get the values of the autocorrelations, we type: We see from the correlogram that the autocorrelation at lag 1 (-0.360) exceeds the significance bounds, but all other autocorrelations between lags 1-20 do not exceed the significance bounds. To plot the partial correlogram for lags 1-20 for the once differenced time series of the ages at death of the English kings, and get the values of the partial autocorrelations, we use the 8220pacf()8221 function, by typing: The partial correlogram shows that the partial autocorrelations at lags 1, 2 and 3 exceed the significance bounds, are negative, and are slowly decreasing in magnitude with increasing lag (lag 1: -0.360, lag 2: -0.335, lag 3:-0.321). The partial autocorrelations tail off to zero after lag 3. Since the correlogram is zero after lag 1, and the partial correlogram tails off to zero after lag 3, this means that the following ARMA (autoregressive moving average) models are possible for the time series of first differences: an ARMA(3,0) model, that is, an autoregressive model of order p3, since the partial autocorrelogram is zero after lag 3, and the autocorrelogram tails off to zero (although perhaps too abruptly for this model to be appropriate) an ARMA(0,1) model, that is, a moving average model of order q1, since the autocorrelogram is zero after lag 1 and the partial autocorrelogram tails off to zero an ARMA(p, q) model, that is, a mixed model with p and q greater than 0, since the autocorrelogram and partial correlogram tail off to zero (although the correlogram probably tails off to zero too abruptly for this model to be appropriate) We use the principle of parsimony to decide which model is best: that is, we assum e that the model with the fewest parameters is best. The ARMA(3,0) model has 3 parameters, the ARMA(0,1) model has 1 parameter, and the ARMA(p, q) model has at least 2 parameters. Therefore, the ARMA(0,1) model is taken as the best model. An ARMA(0,1) model is a moving average model of order 1, or MA(1) model. This model can be written as: Xt - mu Zt - (theta Zt-1), where Xt is the stationary time series we are studying (the first differenced series of ages at death of English kings), mu is the mean of time series Xt, Zt is white noise with mean zero and constant variance, and theta is a parameter that can be estimated. A MA (moving average) model is usually used to model a time series that shows short-term dependencies between successive observations. Intuitively, it makes good sense that a MA model can be used to describe the irregular component in the time series of ages at death of English kings, as we might expect the age at death of a particular English king to have some effect on the ages at death of the next king or two, but not much effect on the ages at death of kings that reign much longer after that. Shortcut: the auto. arima() function The auto. arima() function can be used to find the appropriate ARIMA model, eg. type 8220library(forecast)8221, then 8220auto. arima(kings)8221. The output says an appropriate model is ARIMA(0,1,1). Since an ARMA(0,1) model (with p0, q1) is taken to be the best candidate model for the time series of first differences of the ages at death of English kings, then the original time series of the ages of death can be modelled using an ARIMA(0,1,1) model (with p0, d1, q1, where d is the order of differencing required). Example of the Volcanic Dust Veil in the Northern Hemisphere Let8217s take another example of selecting an appropriate ARIMA model. The file file robjhyndmantsdldataannualdvi. dat contains data on the volcanic dust veil index in the northern hemisphere, from 1500-1969 (original data from Hipel and Mcleod, 1994). This is a measure of the impact of volcanic eruptions8217 release of dust and aerosols into the environment. We can read it into R and make a time plot by typing: From the time plot, it appears that the random fluctuations in the time series are roughly constant in size over time, so an additive model is probably appropriate for describing this time series. Furthermore, the time series appears to be stationary in mean and variance, as its level and variance appear to be roughly constant over time. Therefore, we do not need to difference this series in order to fit an ARIMA model, but can fit an ARIMA model to the original series (the order of differencing required, d, is zero here). We can now plot a correlogram and partial correlogram for lags 1-20 to investigate what ARIMA model to use: We see from the correlogram that the autocorrelations for lags 1, 2 and 3 exceed the significance bounds, and that the autocorrelations tail off to zero after lag 3. The autocorrelations for lags 1, 2, 3 are positive, and decrease in magnitude with increasing lag (lag 1: 0.666, lag 2: 0.374, lag 3: 0.162). The autocorrelation for lags 19 and 20 exceed the significance bounds too, but it is likely that this is due to chance, since they just exceed the significance bounds (especially for lag 19), the autocorrelations for lags 4-18 do not exceed the signifiance bounds, and we would expect 1 in 20 lags to exceed the 95 significance bounds by chance alone. From the partial autocorrelogram, we see that the partial autocorrelation at lag 1 is positive and exceeds the significance bounds (0.666), while the partial autocorrelation at lag 2 is negative and also exceeds the significance bounds (-0.126). The partial autocorrelations tail off to zero after lag 2. Since the correlogram tails off to zero after lag 3, and the partial correlogram is zero after lag 2, the following ARMA models are possible for the time series: an ARMA(2,0) model, since the partial autocorrelogram is zero after lag 2, and the correlogram tails off to zero after lag 3, and the partial correlogram is zero after lag 2 an ARMA(0,3) model, since the autocorrelogram is zero after lag 3, and the partial correlogram tails off to zero (although perhaps too abruptly for this model to be appropriate) an ARMA(p, q) mixed model, since the correlogram and partial correlogram tail off to zero (although the partial correlogram perhaps tails off too abruptly for this model to be appropriate) Shortcut: the auto. arima() function Again, we can use auto. arima() to find an appropriate model, by typing 8220auto. arima(volcanodust)8221, which gives us ARIMA(1,0,2), which has 3 parameters. However, different criteria can be used to select a model (see auto. arima() help page). If we use the 8220bic8221 criterion, which penalises the number of parameters, we get ARIMA(2,0,0), which is ARMA(2,0): 8220auto. arima(volcanodust, ic8221bic8221)8221. The ARMA(2,0) model has 2 parameters, the ARMA(0,3) model has 3 parameters, and the ARMA(p, q) model has at least 2 parameters. Therefore, using the principle of parsimony, the ARMA(2,0) model and ARMA(p, q) model are equally good candidate models. An ARMA(2,0) model is an autoregressive model of order 2, or AR(2) model. This model can be written as: Xt - mu (Beta1 (Xt-1 - mu)) (Beta2 (Xt-2 - mu)) Zt, where Xt is the stationary time series we are studying (the time series of volcanic dust veil index), mu is the mean of time series Xt, Beta1 and Beta2 are parameters to be estimated, and Zt is white noise with mean zero and constant variance. An AR (autoregressive) model is usually used to model a time series which shows longer term dependencies between successive observations. Intuitively, it makes sense that an AR model could be used to describe the time series of volcanic dust veil index, as we would expect volcanic dust and aerosol levels in one year to affect those in much later years, since the dust and aerosols are unlikely to disappear quickly. If an ARMA(2,0) model (with p2, q0) is used to model the time series of volcanic dust veil index, it would mean that an ARIMA(2,0,0) model can be used (with p2, d0, q0, where d is the order of differencing required). Similarly, if an ARMA(p, q) mixed model is used, where p and q are both greater than zero, than an ARIMA(p,0,q) model can be used. Forecasting Using an ARIMA Model Once you have selected the best candidate ARIMA(p, d,q) model for your time series data, you can estimate the parameters of that ARIMA model, and use that as a predictive model for making forecasts for future values of your time series. You can estimate the parameters of an ARIMA(p, d,q) model using the 8220arima()8221 function in R. Example of the Ages at Death of the Kings of England For example, we discussed above that an ARIMA(0,1,1) model seems a plausible model for the ages at deaths of the kings of England. You can specify the values of p, d and q in the ARIMA model by using the 8220order8221 argument of the 8220arima()8221 function in R. To fit an ARIMA(p, d,q) model to this time series (which we stored in the variable 8220kingstimeseries8221, see above), we type: As mentioned above, if we are fitting an ARIMA(0,1,1) model to our time series, it means we are fitting an an ARMA(0,1) model to the time series of first differences. An ARMA(0,1) model can be written Xt - mu Zt - (theta Zt-1), where theta is a parameter to be estimated. From the output of the 8220arima()8221 R function (above), the estimated value of theta (given as 8216ma18217 in the R output) is -0.7218 in the case of the ARIMA(0,1,1) model fitted to the time series of ages at death of kings. Specifying the confidence level for prediction intervals You can specify the confidence level for prediction intervals in forecast. Arima() by using the 8220level8221 argument. For example, to get a 99.5 prediction interval, we would type 8220forecast. Arima(kingstimeseriesarima, h5, levelc(99.5))8221. We can then use the ARIMA model to make forecasts for future values of the time series, using the 8220forecast. Arima()8221 function in the 8220forecast8221 R package. For example, to forecast the ages at death of the next five English kings, we type: The original time series for the English kings includes the ages at death of 42 English kings. The forecast. Arima() function gives us a forecast of the age of death of the next five English kings (kings 43-47), as well as 80 and 95 prediction intervals for those predictions. The age of death of the 42nd English king was 56 years (the last observed value in our time series), and the ARIMA model gives the forecasted age at death of the next five kings as 67.8 years. We can plot the observed ages of death for the first 42 kings, as well as the ages that would be predicted for these 42 kings and for the next 5 kings using our ARIMA(0,1,1) model, by typing: As in the case of exponential smoothing models, it is a good idea to investigate whether the forecast errors of an ARIMA model are normally distributed with mean zero and constant variance, and whether the are correlations between successive forecast errors. For example, we can make a correlogram of the forecast errors for our ARIMA(0,1,1) model for the ages at death of kings, and perform the Ljung-Box test for lags 1-20, by typing: Since the correlogram shows that none of the sample autocorrelations for lags 1-20 exceed the significance bounds, and the p-value for the Ljung-Box test is 0.9, we can conclude that there is very little evidence for non-zero autocorrelations in the forecast errors at lags 1-20. To investigate whether the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance, we can make a time plot and histogram (with overlaid normal curve) of the forecast errors: The time plot of the in-sample forecast errors shows that the variance of the forecast errors seems to be roughly constant over time (though perhaps there is slightly higher variance for the second half of the time series). The histogram of the time series shows that the forecast errors are roughly normally distributed and the mean seems to be close to zero. Therefore, it is plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance. Since successive forecast errors do not seem to be correlated, and the forecast errors seem to be normally distributed with mean zero and constant variance, the ARIMA(0,1,1) does seem to provide an adequate predictive model for the ages at death of English kings. Example of the Volcanic Dust Veil in the Northern Hemisphere We discussed above that an appropriate ARIMA model for the time series of volcanic dust veil index may be an ARIMA(2,0,0) model. To fit an ARIMA(2,0,0) model to this time series, we can type: As mentioned above, an ARIMA(2,0,0) model can be written as: written as: Xt - mu (Beta1 (Xt-1 - mu)) (Beta2 (Xt-2 - mu)) Zt, where Beta1 and Beta2 are parameters to be estimated. The output of the arima() function tells us that Beta1 and Beta2 are estimated as 0.7533 and -0.1268 here (given as ar1 and ar2 in the output of arima()). Now we have fitted the ARIMA(2,0,0) model, we can use the 8220forecast. ARIMA()8221 model to predict future values of the volcanic dust veil index. The original data includes the years 1500-1969. To make predictions for the years 1970-2000 (31 more years), we type: We can plot the original time series, and the forecasted values, by typing: One worrying thing is that the model has predicted negative values for the volcanic dust veil index, but this variable can only have positive values The reason is that the arima() and forecast. Arima() functions don8217t know that the variable can only take positive values. Clearly, this is not a very desirable feature of our current predictive model. Again, we should investigate whether the forecast errors seem to be correlated, and whether they are normally distributed with mean zero and constant variance. To check for correlations between successive forecast errors, we can make a correlogram and use the Ljung-Box test: The correlogram shows that the sample autocorrelation at lag 20 exceeds the significance bounds. However, this is probably due to chance, since we would expect one out of 20 sample autocorrelations to exceed the 95 significance bounds. Furthermore, the p-value for the Ljung-Box test is 0.2, indicating that there is little evidence for non-zero autocorrelations in the forecast errors for lags 1-20. To check whether the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance, we make a time plot of the forecast errors, and a histogram: The time plot of forecast errors shows that the forecast errors seem to have roughly constant variance over time. However, the time series of forecast errors seems to have a negative mean, rather than a zero mean. We can confirm this by calculating the mean forecast error, which turns out to be about -0.22: The histogram of forecast errors (above) shows that although the mean value of the forecast errors is negative, the distribution of forecast errors is skewed to the right compared to a normal curve. Therefore, it seems that we cannot comfortably conclude that the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance Thus, it is likely that our ARIMA(2,0,0) model for the time series of volcanic dust veil index is not the best model that we could make, and could almost definitely be improved upon Links and Further Reading Here are some links for further reading. For a more in-depth introduction to R, a good online tutorial is available on the 8220Kickstarting R8221 website, cran. r-project. orgdoccontribLemon-kickstart . There is another nice (slightly more in-depth) tutorial to R available on the 8220Introduction to R8221 website, cran. r-project. orgdocmanualsR-intro. html . You can find a list of R packages for analysing time series data on the CRAN Time Series Task View webpage . To learn about time series analysis, I would highly recommend the book 8220Time series8221 (product code M24902) by the Open University, available from the Open University Shop . There are two books available in the 8220Use R8221 series on using R for time series analyses, the first is Introductory Time Series with R by Cowpertwait and Metcalfe, and the second is Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R by Pfaff. Acknowledgements I am grateful to Professor Rob Hyndman. for kindly allowing me to use the time series data sets from his Time Series Data Library (TSDL) in the examples in this booklet. Many of the examples in this booklet are inspired by examples in the excellent Open University book, 8220Time series8221 (product code M24902), available from the Open University Shop . Thank you to Ravi Aranke for bringing auto. arima() to my attention, and Maurice Omane-Adjepong for bringing unit root tests to my attention, and Christian Seubert for noticing a small bug in plotForecastErrors(). Thank you for other comments to Antoine Binard and Bill Johnston. I will be grateful if you will send me (Avril Coghlan) corrections or suggestions for improvements to my email address alc 64 sanger 46 ac 46 uk