Wie man mit Camarilla-Indikator handeln kann Camarilla-Gleichung ist unter den Forex-Händlern als Camarilla-Pivot-Punkte bekannt. Camarilla-Pivots werden für den Intra-Day-Handel verwendet, es ist ein Tool für Forex-Scalper und Short-Term-Trader gleichermaßen. Jährlich hoch, niedrig, öffnen und schließen Camarilla-Indikator berechnet 10 Stufen: 5 L niedrige Werte und 5 H hohen Pegel. Die wertvollsten und meist gehandelten Camarilla-Pivot-Levels sind L3, L4 und H3, H4. Aktuelle Camarilla-Indikator hat auch in regelmäßigen Pivot-Punkten und Fibonacci Ebenen gebaut. In Indikatoreinstellungen können Sie sich auf beliebigen Ebenen, mit denen Sie handeln möchten, ausschalten. Die Charts für den Handel mit Camarilla Gleichung - 15 min, 10 min, 5 min und 1 Minute verwendet werden. Camarilla schwenkt Handelsregeln Achten Sie auf den Markt, der auf das L3- oder H3-Niveau zukommt - das sind die Einstiegsstufen - L3 Long und H3 Short. L3 und H3 sind Camarillas Unterstützung und Widerstand Ebenen entsprechend. Bei der Unterstützung oder Widerstand Ebene Markt ist zu erwarten o stoppen und rückwärts entweder vorübergehend oder dauerhaft. Forex Scalper wie diese Ebenen aber Handel auf diese Weise ist ein Hit-or-miss Spiel, weil der Moment Preis trifft L3 oder H3 Camarilla Pivot, ist es noch nicht bekannt, ob es einen Stop und umgekehrt oder nicht. Deshalb könnte man sich noch ein bisschen länger warten, bis Zeichen der Preisumkehrung auftauchen: das sind Sternmuster, Hammerkerzen und auch Umkehrmuster, bei denen der Markt mit jeder neuen Stange höher schlägt, wenn man die Stütze (L3) schlägt Jeder neue Stab beim Schlagen Widerstand (H3). L3 und H3 Camarilla Pivot Ebenen halten Preis in, während es sich seitwärts bewegt. Ein kurzer Gewinn ist in diesem Stadium sehr wichtig. Dieser Trading-Stil wird durchgeführt, bis ein wahrer Trend beginnt - es wird mit einem Ausbruch beginnen. Trading Camarilla Ausbrüche Forex Breakout Handel mit Camarilla Gleichung beinhaltet L4 und H4 Pivot Ebenen. Sie können einen Abstand zwischen H3 und H4 oder L3 und L4 Ebene - das ist ein niemandes Land. Beim Tragen von Camarilla-Ausbrüchen erwarten Forex-Händler, dass der Markt weiterhin in Richtung des Ausbruchs läuft. Wenn L4-Ebene nach unten abgebrochen ist - SEll. Wenn H4 Makler nach oben ist - KAUFEN. Profit-Ziele werden entweder auf L5 und H5 Camarilla Ebenen oder auf Pivot Punkt SupportResistance Ebene gesetzt. Alternativ können Sie jedes Mal, wenn ein neues Level (Pivot oder Camarilla) getroffen wird, aus dem Markt skalieren. Fianlly, wenn zu prüfen, Camarilla Ebenen mit Pivot Point Ebenen in Forex, unserer Meinung nach, regelmäßige Pivot Punkte haben einen höheren Wert, daher sehen wir Kombination von Camarilla Handel mit Forex Pivot Punkte als Gewinnkombination. AFL ENTWICKLUNG Antwort von admin 5. Mai 2012 at 3:15 pm SECTIONBEGIN (ROC-Close) safeguardThis wird von StockBangladesh Forschung und Entwicklung Abteilung entwickelt, wenn Sie irgendwelche Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie uns bitte bei amibrokerstockbangladesch preStrMid (Sicherung, 21, 15) stockbangladeschperiods Param (Perioden, 3, 1, 200, 1) StockbangladeshROCcloseROC (C, stockbangladeschperiods) Plot (ROC (C, StockBangladeschperiods), DEFAULTNAME (), ParamColor (Farbe, colorCycle), ParamStyle (Stil)) vor StrMid (Sicherung, 33, 15) StockBangladeshPriceUp LinRegSlope (StockBangladeshROCclose, StockBangladeschperiods) 0 printf ( (ROC (V, StockBangladeschperiods), DEFAULTNAME (), ParamColor (Farbe, colorGreen), ParamStyle (Style)) StockBangladeshROCvolumeROC (V, StockBangladeshperiods) StockBangladeshVolumeUp LinRegSlope (StockBangladeshROCvolume, StockBangladeshperiods) 0 printf (Lautstärke + fn, StockBangladeshVolumeUp) StockBangladeshBullishDiv NICHT StockBangladeshPriceUP UND StockBangladeshROCvolume StockBangladeshBearishDiv StockBangladeshPriceUP UND NICHT StockBangladeshBullishDiv ODER StockBangladeshBearishDiv preStockBangladesh AddColumn (StockBangladeshBullishDiv, Bullish Divergence StockBangladeshVolumeUp Filter, 1,0, colorDefault, IIf (StockBangladeshBullishDiv, ColorGreen, colorDefault)) AddColumn (StockBangladeschBearishDiv. GfxSetTextColor (ColorRGB (200, 200, 200)) GfxSetBulMode (1) GfxSetOverlayMode (1) GfxSetOverlayMode (1) GfxSetOverlayMode (1) GfxSetOverlayMode (1) GfxSetOverlayMode (1) ) Transparent GfxTextOut (vor, Status (pxwidth) 2, Status (pxheight) 12) Antwort admin 5. Mai 2012 um 21:50 Uhr Sehr geehrte Damen und Herren, Umwandlung der unten mq4 Indikatoren zu afl8217s Antwort von reddi 2. November 2012 um 9:24 Uhr property indicatorchartwindow property indicatorbuffers 8 property indicatorcolor1 Blue property indicatorcolor2 Rote Eigenschaft indicatorcolor3 Blaue Eigenschaft indicatorcolor4 Rote Eigenschaft indicatorcolor5 Blaue Eigenschaft indicatorcolor6 Rote Eigenschaft indicatorcolor7 Blaue Eigenschaft indicatorcolor8 Rote 8212- Eingang Parameter extern int ChannelPeriod9 Preis Kanal Zeitraum extern doppelt Risk0.30 Kanalverkleinerungsfaktor (082300,5) extern int Signal1 Anzeigesignale Modus: 1-Signale Verstärker Stoppt 0-Stoppen 2-fach Signale extern int Line1 Anzeigezeilenmodus: 0-Nr , 1-ja extern int ColorBar1 Display-Farbbalken-Modus: 0-nein, 1-ja extern int TimeFrame0 Timeframe in min extern int Nbars1000 8212- Indikator Puffer Doppel UpTrendBuffer Doppel DownTrendBuffer Doppel UpTrendSignal Doppel DownTrendSignal Doppel UpTrendLine Doppel DownTrendLine Doppel UpTrendBar Doppel DownTrendBar 8212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212 Gewohnheit Anzeige Initialisierungsfunktion 8212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212 int init () String Kurzname 8212- Indikatorlinie SetIndexBuffer (0, UpTrendBuffer) SetIndexBuffer (1, DownTrendBuffer) SetIndexBuffer (2, UpTrendSignal) SetIndexBuffer (3, DownTrendSignal) SetIndexBuffer (4, UpTrendLine) SetIndexBuffer (5, DownTrendLine) SetIndexBuffer (6, UpTrendBar) SetIndexBuffer (7, DownTrendBar) SetIndexStyle (0, DRAWARROW) SetIndexStyle (1, DRAWARROW) SetIndexStyle (2, DRAWARROW) SetIndexStyle (3, DRAWARROW) SetIndexStyle (4, DrawLine) SetIndexStyle (5, DrawLine) SetIndexStyle ( 6, DRAWHISTOGRAM, STYLESOLID, 1) SetIndexStyle (7, DRAWHISTOGRAM, STYLESOLID, 1) SetIndexArrow (0159) SetIndexArrow (1159) SetIndexArrow (2108) SetIndexArrow (3108) 8212- Name für DataWindow - und Indikator Subwindow Etikett shortname8221PriceChannelStop (8220ChannelPeriod8221) 8221 IndicatorShortName ( shortname) SetIndexLabel (0,8221UpTrend Stop8221) SetIndexLabel (1,8221DownTrend Stop8221) SetIndexLabel (2,8221UpTrend Signal8221) SetIndexLabel (3,8221DownTrend Signal8221) SetIndexLabel (4,8221UpTrend Line8221) SetIndexLabel (5,8221DownTrend Line8221) SetIndexLabel (6,8221UpTrend Bar8221 ) SetIndexLabel (7,8221DownTrend Bar8221) 8212- SetIndexDrawBegin (0, ChannelPeriod) SetIndexDrawBegin (1, ChannelPeriod) SetIndexDrawBegin (2, ChannelPeriod) SetIndexDrawBegin (3, ChannelPeriod) SetIndexDrawBegin (4, ChannelPeriod) SetIndexDrawBegin (5, ChannelPeriod) SetIndexDrawBegin (6, ChannelPeriod) SetIndexDrawBegin (7, ChannelPeriod) 8212- return (0) 8212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212 PriceChannelStopv6 8212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212 int start () Datetime TimeArray int i, Verschiebung, Trend, y0 doppelt hoch, niedrig, Preis, Summe, VolAverage, UpBar, DnBar Doppel smax25000, smin25000, Bsmax25000, bsmin25000, Mid25000, Vol25000 double LowArray, HighArray für (shiftNbars-1shiftgt0shift8211) UpTrendBuffershift0.0 DownTrendBuffershift0.0 UpTrendSignalshift0.0 DownTrendSignalshift0.0 UpTrendLineshiftEMPTYVALUE DownTrendLineshiftEMPTYVALUE UpTrendBarshift0.0 DownTrendBarshift0.0 Draw Preis Channel Boards Berechnung. Kanal-mittlere, halbe Kanalbreite, ArrayCopySeries (TimeArray, MODETIME, Symbol (), TimeFrame) ArrayCopySeries (LowArray, MODELOW, Symbol (), TimeFrame) ArrayCopySeries (HighArray, MODEHIGH, Symbol (), TimeFrame) für (i0, y0iltNbarsi) if (Timei0shift8211) Berechnungskanal Stoppwerte Signalbereich. alle Bedingungen Bestimmung der Trend: 1. Preis Channel-Breakout if (Riskgt0) if (Closeshiftgtbsmaxshift) Trend1 if (Closeshiftbsmaxshift1) Trend1 if (Closeshift0) if (Riskgt0 ampamp Closeshiftltbsminshift) bsminshiftbsminshift1 if (bsminshiftltbsminshift1) bsminshiftbsminshift1 if (trend0 ampamp Closeshiftgtbsmaxshift) bsmaxshiftbsmaxshift1 if ( bsmaxshiftgtbsmaxshift1) bsmaxshiftbsmaxshift1 Zeichenfläche UpBarbsmaxshift DnBarbsminshift if (trendgt0) if (Signalgt0 ampamp UpTrendBuffershift1-1.0) bsminshiftsminshift UpTrendSignalshiftbsminshift if (Linegt0) UpTrendLineshiftbsminshift sonst UpTrendBuffershiftbsminshift if (Linegt0) UpTrendLineshiftbsminshift UpTrendSignalshift-1 if (ColorBargt0) if (CloseshiftgtUpBar) UpTrendBarshiftHighshift DownTrendBarshiftLowshift sonst UpTrendBarshiftEMPTYVALUE DownTrendBarshiftEMPTYVALUE wenn (Signal2) UpTrendBuffershift0 DownTrendBuffershift-1.0 DownTrendLineshiftEMPTYVALUE if (trend0 ampamp DownTrendBuffershift1-1.0) bsmaxshiftsmaxshift DownTrendSignalshiftbsmaxshift if (Linegt0) DownTrendLineshiftbsmaxshift sonst DownTrendBuffershiftbsmaxshift if (Linegt0) DownTrendLineshiftbsmaxshift DownTrendSignalshift-1 if (ColorBargt0) if (CloseshiftBars) CountBarsBars SetIndexDrawBegin (0, Bars-CountBarsATP) SetIndexDrawBegin (1, Bars-CountBarsATP) int i, i2, loopbegin, countedbarsIndicatorCounted () double SsMax, SsMin, K, val1, val2, smin, smax, Preis statisch int alrt0 if (countedbarsltATP1) für (i1iltATPi) ExtMapBuffer1CountBars-i0.0 Für (ssMax-SsMin) Minima100 smax SsMax - (SsMax - SSMin-) Smsmax - (SSMax - SsMin) Maxima100 ExtMapBuffer1i-ATP1smax ExtMapBuffer2i-ATP-1smax if (ExtMapBuffer10 gt ExtMapBuffer20 ampamp ExtMapBuffer11 lt ExtMapBuffer21 ampamp alrt 1) alrt 1 Alert (z. B. "Symbol" ("quint", "Zitat", "Zitat", "Zitat", "Ziffern", "Zitat", "Zitat" (8220TM. 8220Symbol () 8221 8220Period () 8221 8211 Ändern der Trendrichtung Kurz jetzt8221) SendMail (8220From TM8221,8221TM. 8220Symbol () 8221 8220Period () 8221 8211 Ändern der Trendrichtung Kurz jetzt8221) property indicatorchartwindow property indicatorbuffers 3 property indicatorcolor1 Green property indicatorcolor2 Blaue Eigenschaft indicatorcolor3 Rot 8212- Anzeigeparameter extern int ExtDepth34 extern Farbe Linecolor Rot extern Farbe Targetcolor Blau extern bool DrawZZfalse extern bool ShowTargettrue int UpArrowCode 241 int DownArrowCode 242 color UpArrowColor Blaue Farbe DownArrowColor Red int UpArrowSize 3 int DownArrowSize 3 8212- Indikatorpuffer doppeltes zzL double zzH Doppel zz Doppel target10, target20 8212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212 Benutzerdefinierte Anzeige Initialisierungsfunktion 8212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212 int init () IndicatorBuffers (3) 8212- Zeichnungseinstellungen SetIndexStyle (2, DRAWARROW) SetIndexStyle (1, DRAWARROW) SetIndexStyle (0, DRAWSECTION) SetIndexArrow (2159) SetIndexArrow (1159 (1, zz) SetIndexBuffer (2, zzL) SetIndexEmptyValue (0,0.0) SetIndexEmptyValue (1.0.0) SetIndexEmptyValue (2,0.0) return (0) int deinit () 8212- ObjectDelete (8220xpMA8221) ObjectDelete (8220Target18221) ObjectDelete (8220Target28221) ObjectDelete (8220TargetUp8221) ObjectDelete (8220TargetDown8221) ObjectDelete (8220TP18243) ObjectDelete (8220TP28243) ObjectDelete (8220R18243) ObjectDelete (8220R28243) ObjectDelete (8220R38243) ObjectDelete (8220R48243) ObjectDelete (8220LH8221) ObjectDelete (8220LL8221) ObjectDelete (8220Low8221) ObjectDelete (8220High8221) ObjectDelete (82200,6188243) ObjectDelete (82200,58243) ObjectDelete (82200,3828243) ObjectDelete (82200,2368243) Kommentar (8221 8220) 8212- return (0) 8212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212 8212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212 int start (int) (ZzL, 0.0) ArrayInitialize (zzL, 0.0) ArrayInitialize (zzH, 0.0) lasthowpos, z. Ho. Ch. Conitialisieren (zzL, 0.0) ArrayInitialize (zzH, 0.0) lasthowposBlightLightLowBarslasthighHighBars für (shiftBars - ExtDepth shiftgt0 shift8211) curlowposLowest (NULL, 0, MODELOW, ExtDepth, Verschiebung) curlowLowcurlowpos curhighposHighest (NULL, 0, MODEHIGH, ExtDepth, Verschiebung) curhighHighcurhighpos 8212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212 if (curlowgtlastlow) else if (lasthighposgtcurlowpos) zzLcurlowposcurlow min100000 poslasthighpos für (ilasthighpos igtcurlowpos i8211), wenn (zzLi0.0) fortgesetzt werden, wenn (zzLiltmin) zzi0.0 zzposmin lastlowposcurlowpos lastlowcurlow 8212 hoch, wenn (curhighcurhighpos) zzHcurhighposcurhigh max-100000 poslastlowpos für (ilastlowpos igtcurhighpos i8211) if (zzHi0.0) fortgesetzt werden, wenn (zzHigtmax) zzi0.0 zzposmax lasthighposcurhighpos lasthighcurhigh (R 0.618) if (last0gttarget1) target1 0 if (lasthighposltlastlowpos) p curhigh r4 p 8211 (R 0.618) r3 p 8211 (R 0,5 ) R2 p 8211 (R 0,382) r1 p 8211 (R 0,236) if (Close0ltr4) target2 curlow 8211 (R 0.618) if (Close00 ampamp ShowTargettrue) drawLine (target1,8221TP18243, Targetcolor, 2) drawLabel (8220TargetUp8221, target1, Targetcolor, 7) drawTarget (8220Target18221, target1, Targetcolor, 1) if (r4gtr2 ampamp Close0gtr4 ampamp target1gtr4) DrawObject (1, (target1curhigh) 2) if (r4r2 ampamp target1gtr2) DrawObject (1, (target1curhigh) 2) if (target2gt0 ampamp ShowTargettrue) (2) (2) (2) (2) (2) (1) (2) (2) (2) (1) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (Zeichen, OBJLABEL, 0, 0, 0) if (num1) ObjectSet (Name, OBJPROPXDISTANCE, 470) ObjectSet (Name, OBJLROEL, 0, 0, 0) Wenn (num1) ObjectSet (Name, OBJPROPXDISTANCE, 470) ObjectSet (Name, OBJPROPYDISTANCE, 2) ObjectSetText (name, quotTarget UP quottarget, 9, quotArialquot, Blau) if (num2) ObjectSet (name, OBJPROPXDISTANCE, 470) ObjectSet (name, OBJPROPYDISTANCE, 15) ObjectSetText (name, quotTarget DOWN quottarget, 9 , NameArialquot, Blue) 8212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212821282128212 void drawLabel (string name, double lvl, color Farbe, int time) if (ObjectFind (name) 0) ObjectCreate (name, OBJTEXT, 0, Timetime, lvl) ObjectSetText (name, name, 8, quotArialquot , EMPTY) ObjektSet (Name, OBJPROPCOLOR, Farbe) else ObjectMove (Name, 0, Timetime, lvl) void drawLine (double lvl, Stringname, Farbe Col, int type) if (ObjectFind (name) 0) if (type 1) (Name, OBJJANINE, 0, Time0, lvl, Time0, lvl) else Objectrece (Name, OBJGANNLINE, 0, Time15, lvl, Time0, lvl) ObjectSet (Name, OBJPROPSTYLE, STYLESOLID) ObjectSet (Name, OBJPROPCOLOR, Col) ObjectSet (Name, OBJPROPWIDTH, 1) if (Typ 1) ObjectCreate (Name, OBJHLINE, 0, Time0, lvl, Time0, lvl) else ObjectCreate (Name, OBJGANNLINE, 0, Time15, lvl, Time0, lvl) ObjectSet (Name, OBJPROPSTYLE , STYLESOLID) ObjektSet (Name, OBJPROPCOLOR, Col) ObjectSet (Name, OBJPROPWIDTH, 1) void DrawObject (int Richtung, doppelter Preis) statisch int count 0 count string Obj quotquot Obj quotxpMAquot if (direction1) up arrow ObjectCreate (Obj, OBJARROW, 0, Time0, Preis) ObjectSet (Obj, OBJPROPCOLOR, UpArrowColor) ObjectSet (Obj, OBJPROPARROWCODE, UpArrowCode) ObjectSet (Obj, OBJPROPWIDTH, UpArrowSize) if (Richtung2) nach unten Pfeil ObjectCreate (Obj, OBJARROW, 0, Time0, Preis) ObjectSet ( Obj, OBJPROPCOLOR, DownArrowColor) ObjectSet (Obj, OBJPROPARROWCODE, DownArrowCode) ObjectSet (Obj, OBJPROPWIDTH, DownArrowSize) Antwort von reddi 2. November 2012 um 9:53 Uhr Danke im Voraus hoffe du wirst das selbe tun. Danke Antwort von rubaiyat 7. November 2012 um 8:23 Uhr Lieber Admin würden Sie mir bitte eine Volumenpreisanalyse afl zusammen mit Volumenstab und fibonaci Retracement geben. Wie ein afl, der von mr verwendet wird. Kartik marar in stocknewsbd Antwort von narendra jain 27. November 2012 um 9:10 Uhr Sub: Amibroker Charts Formelentwicklung für AUTOMATED TRADING Hallo, das ist es, Ihnen mitzuteilen, dass wir eine automatisierte Handelsplattform haben, die nur über AMIBROKER funktioniert. Aber es funktioniert mit den Pfeilen, die in den Amibroker-Charts geputzt werden. Zum Beispiel: Wenn es kauft Pfeil gibt, dann platziert unsere Plattform einen Kaufauftrag Amp, wenn es verkauft Pfeil dann verkauft sie unsere bestehende Position. Aber damit haben wir keinen hübschen Profit, wir wollen, dass du unsere Chartierung entwickelst. Aber wir wollen, dass die Chartings so entworfen werden, dass kein menschliches Engagement erforderlich ist. Wenn Sie dies tun, dann ist dies unsere Voraussetzung für die Formel Entwicklung: - 1.wenn die AB-Diagramm gibt ein Kauf-Signal dann meine Plattform stellt einen Kauf-Bestellung jetzt wollen wir, dass die Charting gibt Gewinn Buchungssignal oder quadratischen Positionssignal oder Ausgang Positionssignal Auch nach den Berechnungen der Ziele, die durch das Diagramm gemacht werden. 2.if, falls unser 1. Ziel nicht erreicht wird, dann sollte unser Charting auch Stopp-Loss-Signal erzeugen und nachlaufende Stop-Loss-Signal-Ampere, wenn der Markt über dem ersten Ziel liegt dann wieder Charting sollte 2. Kaufsignal generieren und so weiter entsprechend. 3. Erzeugung für Verkaufssignal als entsprechend. Also, das sind unsere Anforderungen für AB Charting Formel Entwicklung wie oben erwähnt. Kurz gesagt, wir wollen von dem steigenden amp fallenden markt profitieren (242157). Für diese, was auch immer nominale Gebühren erforderlich sind, sind wir bereit, dafür zu bezahlen. Tag zu Tag Einkommen Antwort von Saifz 27. Dezember 2012 um 11:23 Uhr Sehr geehrte admin, hast du die neueste Version von VPA amp VSA afl der legendären Karthik Marar It8217ll sei von großer Hilfe, wenn du es mit uns teilt. Danke. Antwort von Krishnaraj. K 31. Januar 2013 um 11:28 Uhr Bitte geben Sie mir die korrigierte Version der Stiftung V 13.41 Version afl becaus e iam bekommen einige Syntaxfehler pls helfen mir in dieser Hinsicht als ich Wert der Indikator als eine große. Hoffe, du wirst das Nötigste wenigstens per Post verschicken, wenn möglich auch. Antwort von prasadaraokarri 22. April 2013 um 10:02 Uhr Sir, können Sie konvertieren mq4 Formel in afl languageplease letme wissen, die weitere Details so schnell wie möglich. Antwort von gangadhar 3. Mai 2013 um 10:01 Ich habe 1,3,5,7,10,15,20 min und 1 Stunde Zeitrahmen, mit Kauf Amps verkaufen Signal. Ich möchte alle auslösen in einem Fenster. Grüße Gangadhar K brauchen aFL FÜR CRUDE OIL Antwort von Gupta 28. Juni 2013 um 12.46 Uhr Sehr geehrter Administrator, Zuerst danke ich Ihnen für kleine Händler wie uns zu helfen. Ich habe auch eine kleine Anfrage für meine Afl .. seine auf 8230. Nick MA Swing System (ATR-14ampK-1) mit TEMA-39 schließen UND EMA-49 schließen Die Systemregeln sind als Brache. 1) für Kaufpreis Kerze TEMA 39 sollte über EMA 49 Nick System kaufen Signal (Filtration zusätzlich). 2) für Verkaufspreiskerze TEMA 39 unterhalb des EMA 49 Nick Systemverkaufssignals (Filtration zusätzlich). 3) Stoploss wird a) Nick System BuySell Signal 6 Punkte über Hoch für Verkauf und 6 Punkte unter niedrig für den Kauf der gleichen Kerze. B) Umkehrsignal für BuySell 6 Punkte über Hoch für Verkauf und 6 Punkte unterhalb für den Kauf der selben Kerze. 4) Ziele 25 bis 50 Punkte (optional) Filtration sind als Brache. 1) Wenn Nick System kaufen Sell Signal APPEAR es sollte nur kaufen Verkaufen bei der nächsten Kerze. 2) In der nächsten Kerze sollte es nur BuySell, wenn es kreuzt Signale Highlow 6 Punkte OBEN HOCH UND UNTEN NIEDRIG .. Danke Gupta Ihr Blog-Anhänger Antwort Mozammal Hoque 1. Oktober 2013 um 12:55 Uhr Sehr geehrter Administrator, ich brauche ein Volumen amp Geld Flow afl mit Explorations - und Kaufsignal. Bitte geben Sie mir Danke für deine Unterstützung. Antwort von Andrea Bertini 8. November 2013 um 15.15 Uhr Ich brauche einen kostenlosen System-Scan mit AmiBroker von etwa 300 Asset-Management-Produkten, mittel - bis langfristig, um die Trends und Signale von Kauf und Verkauf zu bestimmen, danke Antwort von SHANKAR PAWAR November 18, 2013 um 10:13 Uhr Ich brauche eine regelmäßige Bearish UND BULLISH Divergenz, afl mit Exploration und Kauf-Verkauf Signal. Marketcalls Coding-Bibliothek Erforderliche US-Regierung Disclaimer CTFC Regel 4.41 Futures-Handel enthält erhebliche Risiken und ist nicht geeignet für Jeder Investor. Ein Anleger könnte potenziell alle oder mehr als die ursprüngliche Investition verlieren. Risikokapital ist Geld, das verloren gehen kann, ohne die finanzielle Sicherheit oder den Lebensstil zu gefährden. Betrachten Sie nur das Risikokapital, das für den Handel verwendet werden sollte, und nur diejenigen mit ausreichendem Risikokapital sollten den Handel berücksichtigen. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. CTFC RULE 4.41 HYPOTHETISCHE ODER SIMULIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE EINSCHRÄNKUNGEN. UNTERNEHMEN EINE TATSÄCHLICHE LEISTUNGSAUFNAHME, ERFOLGREICHE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN AKTUELLES HANDEL. AUCH AUCH DIE HÄNDLER HABEN NICHT AUSGEFÜHRT WERDEN, DIE ERGEBNISSE KÖNNEN UNTER - ODER ODER ÜBERGANGSERKLÄRUNG FÜR DEN AUSWIRKUNGEN, WENN JEDOCH, BESTIMMTE MARKTFAKTOREN SOLCHER LIQUIDITÄT. SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM BENEFIT VON HINDSIGHT ENTWICKELT WERDEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNEN ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. Alle Trades, Muster, Charts, Systeme, etc., die auf dieser Website oder Werbung diskutiert werden, dienen lediglich der Veranschaulichung und werden nicht als spezifische Beratungsempfehlungen ausgelegt. Alle hier vorgestellten Ideen und Materialien dienen nur zu Informationszwecken und zu Bildungszwecken. Es wurde bisher kein System - oder Handelsmethoden entwickelt, das Gewinne garantieren oder Verluste verhindern kann. Die hierin verwendeten Testimonials und Beispiele sind außergewöhnliche Ergebnisse, die nicht für durchschnittliche Personen gelten und nicht dazu bestimmt sind, zu repräsentieren oder zu garantieren, dass jedermann dieselben oder ähnliche Ergebnisse erzielen wird. Trades, die auf die Abhängigkeit von Trend Methods Systemen gestellt werden, werden auf eigene Gefahr für Ihr eigenes Konto getroffen. Dies ist kein Angebot zum Kauf oder Verkauf von Futures-Interessen. Copyright 2015 Marketcalls Finanzdienstleistungen Pvt Ltd middot Alle Rechte vorbehalten middot Und unsere Sitemap middot Alle Logos amp Trademark gehört zu ihrem jeweiligen Ownersmiddot Daten und Informationen dienen nur zu Informationszwecken und sind nicht für Handelszwecke bestimmt. Weder Marketcalls. in Website noch irgendwelche ihrer Promotoren haften für irgendwelche Fehler oder Verzögerungen in den Inhalten oder für irgendwelche Handlungen, die in Abhängigkeit davon getroffen werden.
Saturday, 29 July 2017
Friday, 28 July 2017
Rendite Spread Trading Strategien
Rendite Spread BREAKING DOWN Rendite Spread Die Rendite Spread ist eine Schlüsselmetrik, die Anleihen Anleger verwenden, wenn die Höhe der Kosten für eine Anleihe oder Gruppe von Anleihen zu bewerten. Zum Beispiel, wenn eine Bindung 7 ergibt und eine andere 4 ergibt, beträgt die Ausbreitung drei Prozentpunkte oder 300 Basispunkte (BP). Nicht-Treasury-Anleihen werden in der Regel auf der Grundlage der Differenz zwischen ihrer Rendite und der Rendite einer Schatzanleihe mit vergleichbarer Laufzeit bewertet. Rendite Spread und Risiko Typischerweise ist das höhere Risiko eine Anleihe - oder Assetklasse, je höher die Rendite ausbreitet. Wenn eine Investition als risikoarm betrachtet wird, benötigen die Anleger keinen großen Ertrag für die Bindung ihres Bargeldes. Wenn jedoch eine Anlage als höheres Risiko betrachtet wird, verlangen die Anleger eine angemessene Entschädigung durch eine höhere Renditeverbreitung im Austausch für die Übernahme des Risikos ihres Kapitalrückgangs. Zum Beispiel handelt es sich bei einer Anleihe, die von einem großen, finanziell gesunden Unternehmen ausgegeben wird, typischerweise in einem relativ geringen Spread in Bezug auf die US-Treasuries. Im Gegensatz dazu handelt eine Anleihe, die von einem kleineren Unternehmen mit schwächerer finanzieller Stärke ausgegeben wird, typischerweise eine höhere Spanne im Verhältnis zu Treasuries. Aus diesem Grund handeln die Anleihen in Schwellenländern und entwickelten Märkten sowie ähnliche Wertpapiere mit unterschiedlichen Laufzeiten typischerweise mit deutlich unterschiedlichen Renditen. Ausbeute Spread-Bewegungen Da sich die Anleiherendungen häufig ändern, sind auch Renditeaufschläge. Die Ausrichtung der Ausbreitung kann sich erhöhen oder verbreitern, dh die Ertragsdifferenz zwischen zwei Anleihen steigt, und ein Sektor ist besser als der andere. Wenn sie sich verengt, nimmt die Ertragsdifferenz ab, und ein Sektor führt schlechter als ein anderer aus. Beispielsweise bewegt sich die Rendite eines hochverzinslichen Bindungsindex von 7 auf 7,5. Gleichzeitig verbleibt die Rendite des 10-jährigen Finanzministeriums bei 2. Der Spread verlagert sich von 5 BP auf 5,5 BP, was darauf hinweist, dass hochverzinsliche Anleihen in diesem Zeitraum die Treasuries hinterlegen haben. Im Vergleich zum historischen Trend kann die Rendite zwischen den Treasuries unterschiedlicher Laufzeiten angeben, wie die Anleger die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen betrachten. Die Ausweitung der Spreads führt typischerweise zu einer positiven Zinsstrukturkurve, die in Zukunft zu stabilen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen führt. Umgekehrt, wenn falling Spreads Vertrag, Verschlechterung der wirtschaftlichen Bedingungen kommen kann, was zu einer Abflachung der Rendite Kurve. Futures Spread Trading ist die am besten gehütete Geheimnis im Handel Wenn Sie möchten, um sich selbst durch den Handel zu unterstützen. Und doch in der Lage, viel von Ihrer Zeit genießen die Dinge, die Sie gerne tun zu verbringen. Dann solltest du unbedingt in Futures-Spread-Trading schauen Werfen Sie einen Blick auf die folgenden Unleaded Gas Spread: Beispiel: Long December Unleaded Gas (HUZ) und Short August Unleaded Gas (HUQ) Durch den Handel dieser Spread, konnte man leicht 933 an der Marge gemacht haben In weniger als 30 Tagen. Was macht Futures Spread Trading so eine rentable und einfache Art zu handeln Es gibt keinen Stop laufen, wenn der Handel breitet sich aus. Es ist nicht möglich, Stopps in einem Spread Handel zu verwenden. Weil Sie lange in einem Markt und kurz in einem anderen sind, sind Sie unsichtbar geworden und immun gegen quotstop fishing. quot Spreads können erheblich verringern das Risiko im Handel im Vergleich zu geraden Futures-Handel. Jede Ausbreitung ist eine Hecke. Der Handel zwischen zwei Verträgen in einem Intramarket-Spread führt zu einem deutlich niedrigeren Risiko für den Trader. Spreads auf Futures erfordern normalerweise niedrigere Margen als jede andere Form des Handels, sogar niedriger als die Margin-Anforderungen für den Optionshandel. Das Ergebnis ist viel mehr Effizienz bei der Nutzung Ihres Kapitals. Es ist nicht ungewöhnlich, in der Lage zu sein, 10 Spreads zu handeln, die die gleiche Menge an Marge aufstellen, wie es für eine endgültige Futures-Position erforderlich ist. Klicken Sie hier, um sich für unseren kostenlosen wöchentlichen Newsletter anzumelden. Chart Scantrade Spread Trades sind weniger volatil als andere Formen des Handels. Sie sind deutlich weniger volatil als Aktienhandel, Optionshandel oder Gute-Futures-Handel. In der Tat ist es wegen einer so geringen Volatilität, dass die Margen für Spreads so niedrig sind. Spreads in der Regel Trend häufiger, steiler und für eine längere Zeit als andere Formen des Handels. Da der Trend ist dein Freund, Spread Handel ist freundlicher. Verbreitet Trend, weil etwas real in den zugrunde liegenden Grundlagen stattfindet. Sie sind nicht von Marktmachern und Marktteilnehmern bewegt, die die Märkte zum Stoppen der Stationen schieben. Die Verbreitung schafft ein gleichmäßigeres Spielfeld. Da es keine Stopps möglich ist, ist der Spreadhandel eine reine Form des Handels. Joe Ross hat seit über 5 Jahrzehnten gehandelt und investiert. Er ist der Schöpfer des Ross hooktrade und hat mit seinen Konzepten des Gesetzes von Chartstrade und dem quotTraders Trick Entrytrade neue Maßstäbe für den risikoarmen Handel gesetzt. Ein bekannter Master Trader und Investor, Joe Ross hat alle Auf und Ab der Märkte überlebt. Er hat 12 wichtige Bücher geschrieben, darunter Trading Spreads und Seasonals Spreads vermeiden Probleme mit einem Mangel an Liquidität verbunden. Sie können in weniger liquiden Märkten handeln. Da Sie dort handeln können, wo es weniger Liquidität gibt, haben Sie mehr Handelschancen als wenn kein Handel breitet sich aus. Es gibt weniger Sorge mit Schlupf. Spreads erfordern weniger präzise Einträge. Eine genaue Füllung wird weniger wichtig. Leider ist die ganze Wahrheit der Vorteile des Spread-Handels von der Öffentlichkeit geheim gehalten worden. Die Ausbreitungen in bestimmten Situationen bieten größere Gewinnchancen, aber niemals größere Wahrscheinlichkeiten des Verlierens. Erhalten Sie eine tägliche Zeitschrift von Hochwahrscheinlichkeit Trades von Traders Notebooktrade Spreads sind eine hervorragende Möglichkeit, saisonale Tendenzen zu handeln. Wenn sie saisonal gehandelt wird, ist der Prozentsatz der Gewinne gegen Verluste hoch. Spreads ermöglichen es Ihnen, von invertierten Märkten zu profitieren. Wenn ein Markt umgekehrt ist, haben Sie zwei Möglichkeiten, Gewinne zu nehmen, sobald die Preise invertiert sind, und wieder, wenn die Preise zu einem normalen Fortschritt zurückkehren. Trading Spreads und Seasonals hat eine eingehendere Analyse von Spread Trading als jedes andere Buch Wenn Sie auf der Suche nach einem Trading-Stil, der einfach zu handeln ist. Hat sehr niedrige Margin-Anforderungen und produziert bis zu 10-mal mehr Rendite auf Marge als Ihr aktueller Handel, dann sollten Sie auf jeden Fall mehr über Futures Spread Trading lernen. Holen Sie sich persönliches Training online mit Andy Jordan, einer der am besten ausgebreiteten Händler in der Welt Klicken Sie hier, um zu beginnen Lernen zu handeln Spreads KOSTENLOSE MITGLIEDSCHAFT Lernen Sie die feineren Details des Handels von unseren drei Master Traders in unserem kostenlosen wöchentlichen Newsletter, Chart Scan, zusammen mit sofortigen Zugang zu unserem kostenlosen Mitglieder nur Bereich. Einmal unterschrieben, lese über das Gesetz der Charts (TLOC) Traders Trick Entry (TTE), interagiere in unserem Trading-Forum und vieles mehrBond Spreads Die globalen Märkte werden immer mehr miteinander verbunden. Wir sehen oft die Preise von Rohstoffen und Futures Auswirkungen auf die Bewegungen der Währungen und umgekehrt. Dasselbe gilt in der Beziehung zwischen Währungen und Anleihenspreads (der Unterschied zwischen den Zinssätzen der Länder), der Preis der Währungen kann die geldpolitischen Entscheidungen der Zentralbanken auf der ganzen Welt beeinflussen, aber auch geldpolitische Entscheidungen und Zinssätze können sich auch auf den Preis auswirken Aktion der Währungen. Zum Beispiel hilft eine stärkere Währung, die Inflation zu halten, während eine schwächere Währung die Inflation tanken wird. Zentralbanken nutzen diese Beziehung als indirekte Mittel, um ihre jeweiligen Länder Geldpolitik effektiv zu verwalten. Wenn man diese Beziehungen und ihre Muster versteht und beobachtet, haben die Anleger ein Fenster in den Devisenmarkt und damit ein Mittel zur Vorhersage und Kapitalisierung der Währungsbewegungen. Was hat Interesse mit Währungen zu tun Wir können die Geschichte betrachten, um ein Beispiel dafür zu sehen, wie die Zinsen in Währungen eine Rolle spielen. Nach dem Platzen der Tech-Blase im Jahr 2000 wurden die Händler risikoavers und gingen von der Suche nach den höchstmöglichen Rückkehr zur Fokussierung auf die Kapitalerhaltung. Aber da die USA Zinsen unter 2 (und diese waren sogar noch niedriger) angeboten wurden, gingen viele Hedgefonds und Investoren mit Zugang zu den internationalen Märkten im Ausland auf der Suche nach höheren Renditen. Australien, das über den gleichen Risikofaktor wie die U. S. bot Zinssätze über 5 hinaus. Als solche zog es große Ströme von Investitionsgeld in das Land und wiederum Vermögenswerte, die auf den australischen Dollar lauten. 13Large Unterschiede in den Zinssätzen zwischen den Ländern erlauben den Händlern, den Carry-Trade zu nutzen. Eine Zins-Arbitrage-Strategie, die die Zinsdifferenzen zwischen zwei großen Volkswirtschaften ausnutzt, während sie von der allgemeinen Richtung oder dem Trend eines Währungspaares profitieren soll. Diese Strategie beinhaltet den Kauf einer Währung, die einen hohen Zinssatz bezahlt und finanziert sie mit einem anderen, die einen niedrigen Zinssatz bezahlt. Die Popularität des Carry-Trades ist einer der Hauptgründe für die Stärke, die in Paaren wie dem australischen Dollar und dem japanischen Yen (AUDJPY), dem australischen Dollar und dem US-Dollar (AUDUSD) und dem Neuseeland-Dollar und den USA gesehen wird Dollar (NZDUSD). (Für mor Einblick, sehen Sie Profit von Carry Trade Candidates.) 13Jedoch ist es oft schwierig und teuer für einzelne Investoren, Geld hin und her zwischen Bankkonten auf der ganzen Welt zu senden. Die relativ hohe Einzelhandelsspanne auf Wechselkurse kann jeden möglichen Ertrag ausgleichen, den sie suchen. Auf der anderen Seite haben große Institutionen wie Investmentbanken, Hedgefonds, institutionelle Anleger und große Rohstoffhandelsberater (CTAs) in der Regel die Skala, um niedrigere Spreads zu befehlen. Infolgedessen verschieben sie das Geld auf der Suche nach den höchsten Erträgen mit dem niedrigsten souveränen Risiko (oder Ausfallrisiko). Wenn es um das Endergebnis geht, bewegen sich die Wechselkurse auf der Grundlage von Änderungen der Geldströme. Die Insight for Investors Retail-Investoren können diese Verschiebungen in den Strömen nutzen, indem sie die Renditeaufschläge und die Erwartungen für Änderungen der Zinssätze, die in diese Rendite verbreitet werden können, überwachen können. Die folgende Tabelle ist nur ein Beispiel für die starke Beziehung zwischen Zinsdifferenzen und dem Preis einer Währung. Beachten Sie, wie die Blips auf den Charts sind etwa Spiegelbilder. Die Grafik zeigt uns, dass die Fünf-Jahres-Rendite zwischen der AUD und dem USD (dargestellt durch die blaue Linie) zwischen 1989 und 1998 sank. Gleichzeitig fiel dies mit einem breiten Sell-off des australischen Dollars gegen die US Dollar. Als die Renditeverbreitung im Sommer 2000 wieder anstieg, folgte der AUDUSD einige Monate später mit einem ähnlichen Aufstieg. Die 2,5 Ausbreitung der AUD über den USD in den nächsten drei Jahren entspricht einem 37 Anstieg der AUDUSD. Jene Händler, die es geschafft haben, in diesen Handel zu gelangen, genossen nicht nur die beträchtliche Kapitalwerbung. Sondern auch die annualisierte Zinsdifferenz verdient. Dieser Zusammenhang zwischen Zinsdifferenzen und Währungsraten ist für den AUDUSD nicht eindeutig, die gleiche Art von Muster kann in zahlreichen Währungen wie dem USDCAD, NZDUSD und dem GBPUSD gesehen werden. Das nächste Beispiel nimmt einen Blick auf die Zinsdifferenz von Neuseeland und U. S. Fünf-Jahres-Anleihen gegenüber dem NZDUSD. Die Grafik bietet ein noch besseres Beispiel für Bond Spreads als führender Indikator. Der Zinssatz verbreitete sich im Frühjahr 1999, während der NZDUSD erst über ein Jahr später ausfiel. Ebenso begann die Renditeausbreitung im Jahr 2000 stetig zu steigen, doch die NZDUSD begann erst im Frühjahr 2001 zu steigen. Die Geschichte zeigt, dass die Zinsdifferenz zwischen Neuseeland und den USA schließlich von der Währung gespiegelt wird Paar. Wenn die Zinsdifferenz zwischen Neuseeland und den USA weiter sinken würde, dann könnte man erwarten, dass die NZDUSD auch auf die Spitze kommt. Weitere Beurteilungsfaktoren Die Spreads der Fünf - und 10-jährigen Anleiherenditen können zur Vorhersage von Währungsbewegungen genutzt werden. Die Faustregel ist, dass, wenn die Rendite verbreitet sich zugunsten einer bestimmten Währung erweitert, dann wird diese Währung dazu neigen, gegen andere Währungen zu schätzen. Aber auch wenn Währungsbewegungen durch tatsächliche Zinsänderungen beeinflusst werden, sind sie auch von der Verschiebung der wirtschaftlichen Bewertung oder von einer Zentralbank betroffen, um die Zinssätze zu erhöhen oder zu senken. Die folgende Tabelle zeigt diesen Punkt. Nach Abbildung 3 führen Verschiebungen in der ökonomischen Bewertung der Federal Reserve zu scharfen Bewegungen im US-Dollar. Im Jahr 1998, als die Fed von einem Ausblick auf die wirtschaftliche Verschärfung (dh die Fed beabsichtigte, die Zinsen zu erhöhen) zu einem neutralen Ausblick verlagert, fiel der Dollar sogar noch bevor die Fed die Zinsen bewegte (beachten Sie, dass am 5. Juli 1998 die blaue Linie stürzt Vor dem roten). Eine ähnliche Bewegung des Dollars wurde gesehen, als die Fed von einem neutralen zu einer verschärfenden Vorspannung Ende 1999 wechselte, und wieder, als sie 2001 zu einer leichteren Geldpolitik zog. Tatsächlich, sobald die Fed begann, die Geldpolitik zu sperren und die Sätze zu senken , Reagierte der Dollar mit einem scharfen Sell-off. Bei der Verwendung von Zinssätzen, um Währungen vorhersagen wird nicht funktionieren Trotz der verschiedenen Szenarien, in denen diese Strategie für die Prognose von Währungsbewegungen tendiert zu arbeiten, ist es sicherlich nicht der Heilige Gral, um Geld in den Devisenmärkten zu machen. Es gibt eine Reihe von anderen Szenarien und Fehler, die Händler machen können, die dazu führen können, dass diese Strategie fehlschlägt. Die beiden häufigsten sind Ungeduld und übermäßige Hebelwirkung. Wie in den obigen Beispielen gezeigt, fördern diese Beziehungen eine langfristige Strategie. Der Ausfall der Währungen darf erst nach einem Jahr erfolgen, nachdem die Zinsdifferenzen ausgeglichen sind. Wenn ein Händler sich nicht auf einen Zeithorizont von mindestens sechs bis zwölf Monaten begeben kann, kann der Erfolg dieser Strategie deutlich abnehmen. Händler, die zu viel Hebel nutzen, können auch für die Breite dieser Strategie schlecht geeignet sein. Da Zinsdifferenzen eher klein sind, neigen die Händler dazu, die Hebelwirkung zu erhöhen, um die Zinsrendite zu erhöhen. Zum Beispiel, wenn ein Trader verwendet 10-mal Hebel auf eine Ausbeute Differenz von 2, würde es effektiv eine jährliche Rate von 2 in 20, und der Effekt würde mit zusätzlichen Hebelwirkung erhöhen. Allerdings kann eine übermäßige Hebelwirkung vorzeitig einen Investor aus einem langfristigen Handel treten, weil er oder sie nicht in der Lage ist, kurzfristige Schwankungen auf dem Markt zu bewältigen. Zwar gibt es Risiken für die Verwendung von Anleihenspreads zur Prognose von Währungsbewegungen, eine ordnungsgemäße Diversifizierung und eine enge Aufmerksamkeit auf das Risikoumfeld wird die Rendite verbessern. Diese Strategie hat seit vielen Jahren gearbeitet und kann noch arbeiten, aber festzustellen, welche Währungen sind die aufstrebenden High Yielders im Vergleich zu welchen Währungen sind die aufstrebenden niedrigen Yielders können sich mit time. Bond Trading 201: Wie man die Zinssatz Kurve Bond Trading 201: Curve Trading Wie Trader Veränderungen in der Form der Renditekurve ausnutzen Im Bondhandel 102 haben wir diskutiert, wie professionelle Bond-Trader auf Erwartungen von Zinsänderungen handeln (als Ausländer bezeichnet). Bond-Händler handeln auch auf der Grundlage der erwarteten Änderungen der Zinsstrukturkurve. Änderungen in der Form der Zinsstrukturkurve ändern den relativen Preis der durch die Kurve dargestellten Anleihen. Angenommen, Sie haben eine steil nach oben abfallende Renditekurve Wie die folgende: Zinskurve Auf dieser Kurve ergibt sich der 2-Jahres-Wert von 0,86 und der 30-Jährige ergibt 4,50 - eine Spread von 3,64. Dies kann dazu führen, dass ein Händler zu spüren, dass die 30-jährige war billig, relativ zu den 2-jährigen. Wenn dieser Händler erwartete, dass die Renditekurve flach würde, könnte er gleichzeitig lange gehen (kaufen) die 30-jährige und verkaufen kurz die 2-jährige. Warum würde der Trader zwei gleichzeitige Trades ausführen, anstatt einfach den 30-jährigen Kauf zu kaufen oder den 2-Jährigen zu verkürzen. Weil wenn die Renditekurve sich abschwächt und die Spread zwischen dem 2-Jahres - und dem 30-Jährigen reduziert, könnte dies das Ergebnis sein Der Preis des 2-Jahres-Sinkens (Erhöhung der Rendite) oder der Preis der 30-jährigen Steigerung (Abnahme der Rendite) oder eine Kombination der beiden. Für den Händler zu profitieren von nur lange die 30-jährige, würden sie wetten, dass die Abflachung der Kurve wird das Ergebnis des Preises der 30-jährigen steigen werden. Ähnlich, wenn die kurz die 2-jährige sie wetten, dass der Preis des 2-Jahres wird sinken. Wenn sie beide Positionen einnehmen, müssen sie nicht wissen, in welcher Weise die Zinssätze sich bewegen werden, um einen Gewinn zu erzielen. Solche Trades sind marktneutral in dem Sinne, dass sie nicht abhängig vom Markt nach oben oder unten sind, um einen Gewinn zu erzielen. In diesem und in den nachfolgenden Lektionen werden wir untersuchen, wie professionelle Bond-Händler Veränderungen in der Form der Zinsstrukturkurve vorwegnehmen und diese Erwartungen handeln. Also, was ist die treibende Kraft, die die Form der Zinsstrukturkurve bestimmt Wie sich herausstellt, bestimmt die Geldpolitik der Federal Reserve als Reaktion auf den Konjunkturzyklus die Form der Zinsstrukturkurve sowie die allgemeinen Zinsniveaus. Manche Händler werden ökonomische Indikatoren nutzen, um dem Konjunkturzyklus zu folgen und versuchen, die gefüllte Politik zu antizipieren, aber der Konjunkturzyklus ist sehr schwer zu folgen, während die Fed über ihre politischen Entscheidungen sehr transparent ist, so dass die meisten Händler der Fed folgen. Denken Sie zurück zu unserer Diskussion in Bond Trading 102: Prognose Zinssätze. Dort haben wir festgestellt, dass, wenn die Fed die Höhe der gefüllten Funds-Rate festlegt, es direkt beeinflusst kurzfristige Raten, aber hat weniger Auswirkungen auf die weiter hinaus gehen Sie auf die Zinsstruktur Kurve. Aus diesem Grund haben die Änderungen der Futtermittelquoten die Tendenz, die Form der Zinsstrukturkurve zu verändern. Wenn die Fed erhöht die Fed-Rate Rate kurzfristige Zinsen neigen dazu, mehr als langfristige Zinsen zu erhöhen, so Abflachen der Zinsstrukturkurve. Eine Abflachungskurve bedeutet, dass sich die Spreads zwischen kurzfristigen Treasuries und langfristigen Schatzkammern verengen. In diesem Umfeld werden Händler längerfristige Schatzkammern und kurzfristig kürzere Schatzkammern kaufen. Eine invertierte Zinsstrukturkurve ist das Ergebnis der Fed, die kurzfristige Zinssätze auf sehr hohe Niveaus drückt, aber Investoren werden erwartet, dass diese hohen Raten bald gesenkt werden. Eine umgekehrte Zinsstrukturkurve ist oft ein Hinweis darauf, dass die Wirtschaft in eine Rezession fährt. Wenn die Fed die Fed-Funds-Rate senkt, neigt die Renditekurve dazu, sich zu vertiefen, und die Händler werden dazu neigen, das kurze Ende zu kaufen und das lange Ende der Kurve zu schließen. Eine steil positiv abgeschrägte Kurve ergibt sich aus der Fed, die niedrige kurzfristige Zinsen beibehält, aber die Anleger erwarten, dass die Raten steigen. Dies geschieht in der Regel gegen Ende einer Rezession und ist oft ein Hinweis darauf, dass sich die Wirtschaft umdreht. Wie Trader strategische Kurvenhandels etablieren Professionelle Bond-Trader strukturieren ihre strategischen Renditekurven-Trades als marktneutral1 (auch als neutral neutral bezeichnet), da sie nur Änderungen der relativen Renditen entlang der Kurve erfassen wollen und nicht Änderungen des allgemeinen Zinsniveaus . Da längere Fälligkeitsanleihen kostensensibler sind als kürzere Laufzeitanleihen, gehen die Trader nicht lange und kurz gleich gleich kurzfristige Anleihen und langfristige Anleihen, sie gewichten die Positionen auf der Grundlage der relativen Höhe der Preisempfindlichkeit der beiden Schatzkammern . Diese Gewichtung der Positionen wird als Hedge-Verhältnis bezeichnet. Wie in den Schuldeninstrumenten 102 in der Diskussion über Dauer und Konvexität hervorgehoben wurde, ändert sich die Preisempfindlichkeit von Anleihen mit dem Zinsniveau. Bond-Händler, wird daher nicht halten die Hedge-Verhältnis konstant über die Lebensdauer des Handels, sondern wird dynamisch anpassen die Hedge-Verhältnis, wie die Renditen der Anleihen ändern. Während es verschiedene Möglichkeiten gibt, die Preisempfindlichkeit einer Bindung zu messen, verwenden die meisten Händler die Maßnahme DV01. Die die Preisänderung misst, die eine Anleihe mit einer 1 Basispunktänderung der Zinssätze erleben wird. Zum Beispiel, wenn der DV01 einer 2-jährigen Anleihe 0,0217 ist und der DV01 eines 30-jährigen 0,1563 beträgt, wäre das Hedge-Verhältnis 0,15630.0217 oder 7.2028 bis 1. Für jede 1.000.000 Position nimmt der Trader die 30 - er würde eine Gegenposition von 7.203.000 im 2-jährigen nehmen. Wenn sich die Zinssätze ändern, würde der Händler die DV01 jeder Anleihe neu berechnen und die Positionen entsprechend anpassen. Flache oder invertierte Zinskurven bieten Anleihehändlern mit einzigartigen strategischen Kurvenhandelschancen, da sie nicht sehr oft angetroffen werden und in der Regel nicht lange dauern. Sie treten normalerweise in der Nähe von Geschäftszyklusspitzen auf, wenn die Fed die gefüllte Funds Rate auf einem signifikant hohen Niveau hält. Wenn die Geldquoten ungewöhnlich hoch sind, erwarten die Anleger am längeren Ende der Kurve nicht, dass diese hohen Raten langfristig herrschen, so dass die Erträge am langen Ende nicht so stark ansteigen. Händler werden dies durch kurzfristige Verlängerung und lange kürzere Laufzeiten ausnutzen. Eine weitere Chance, die sich nicht sehr oft vorstellt, tritt in Zeiten extremer Wirtschaftskrise auf, wenn die Finanzmärkte erhebliche Sell-Offs erleben. In diesen Perioden werden die Anleger ihre Eigenkapital - und niedrigeren bewerteten Schuldtitel verkaufen und kurzfristige Schatztitel kaufen. Dieses Phänomen wird als Flug-zu-Qualität bezeichnet. Kurzfristige Treasury-Preise schießen auf, was zu einer Erhöhung der Zinsstrukturkurve führt, die besonders deutlich im sehr kurzen Ende der Kurve steht. Händler werden oft kurz verkaufen die kurzfristigen Schatzkammern, während Käufer Schatzkammern weiter auf der Kurve. Das Risiko mit diesem Handel ist, dass es schwer ist zu beurteilen, wie lange es dauert, bis Renditeaufschläge sich auf normalere Ebenen einstellen können. Faktoren, die den P amp L von Strategic Curve Trades beeinflussen Änderungen an den relativen Renditen der Anleihen in einem strategischen Kurve Handel sind nicht der einzige entscheidende Faktor für einen gewerblichen Gewinn oder Verlust. Der Händler erhält den Coupon Interesse an der Anleihe, dass sie lange sind, aber müssen die Coupon Zinsen auf die Anleihe zahlen, die sie geliehen, um kurz zu verkaufen. Wenn die Zinserträge aus der Long-Position größer sind als die Einkünfte, die an der Short-Position gezahlt werden, wird der Gewinn erhöht, wenn die gezahlten Zinsen das Ergebnis übersteigen, wird der Gewinn reduziert oder der Verlust erhöht. Wenn ein Trader lang das kurze Ende der Kurve geht und das lange Ende kurz ist, reicht der Erlös des Kurzschlusses nicht aus, um die Long-Position zu decken, so dass der Trader Geld für den Erwerb der Long-Position ausleihen muss. In diesem Fall müssen die Kosten des Tragens in die Pampl des Handels aufgenommen werden. Diese Trades, die Kreditaufnahme benötigen, um Cash-Defizit zwischen dem Kauf und Leerverkäufe zu finanzieren, sollen negativ tragen. Während Trades, die kurze Verkaufserlöse haben, die den Kaufbetrag übersteigen, sollen positiv tragen. Positiver Trage fügt dem PampL hinzu, weil das überschüssige Bargeld Zinsen verdienen kann. Advanced Strategic Curve Trades Professionelle Bond-Trader haben auch Strategien, um mit wahrgenommenen Anomalien der Rendite Kurve Form umzugehen. Wenn ein Händler einen ungewöhnlichen konvexen Buckel in einem Abschnitt der Kurve sieht, gibt es eine Strategie, um eine Wette zu machen, die der Buckel ausflachen wird. Zum Beispiel, wenn es einen Höcker zwischen dem 2-jährigen und dem 10-jährigen gibt, wird der Trader eine Dauer neutrale Short-Position in der 3-Jahres-und 10-Jahres-und kauft eine Schatzkammer in der Mitte des Bereichs der gleichen Dauer. In diesem Beispiel würde das 7-Jährige tun. Wenn die Anomalie ein konkaves Dip in der Kurve war, könnte der Trader die kurz - und langfristige Anleihe kaufen und kurz die Zwischenstufe verkaufen, aber dieser Handel würde einen negativen Tragen mit sich bringen, so dass der Trader einen starken Glauben haben müsste, dass die Anomalie würde Korrigiert werden und dass die Korrektur eine erhebliche Veränderung der relativen Preise verursachen würde. 1 Während die Händler diese Geschäfte als marktneutral bezeichnen, sind sie nicht wirklich 100 neutral.
Uk Mt4 Forex Broker Bewertungen
Top UK UK Forex Broker Bewertungen - 2017 In Großbritannien ist die Financial Services Authority (FSA) die einzige Regulierungsbehörde, die die Operationen von Finanzdienstleistern überwacht. Brokerage Häuser, Börsen und anderen Finanzdienstleistungsmarkt alle fallen unter FSA Zuständigkeit. Allerdings, wenn es um die Regulierung im Zusammenhang mit Verkauf, Management und Umgang mit Investitionen, sowie die Behandlung von Kunden kommt, ist es die Financial Conduct Authority, (FCA), die die wichtigsten Watchdog ist. UK-basierte Händler können sich registrieren und mit jedem Broker handeln. Da das Vereinigte Königreich jedoch Mitglied der Europäischen Union ist, bietet der Handel mit einem EU-lizenzierten und regulierten Makler Sicherheit und Sicherheit. UK Forex Broker sollten immer FSA reguliert werden. Wir empfehlen, dass alle Händler die richtige Forschung in die vielen Forex Broker vor der Registrierung mit einem von ihnen. Wir haben diese Suche so einfach wie möglich gemacht, indem wir eine Liste der Top Forex Broker in Großbritannien für Sie zur Auswahl bieten. Weve überprüft sie alle und haben die Top-Forex-Broker mit einer Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung ihrer Kunden mit der bestmöglichen Trading-Erfahrung ausgewählt. Die Märkte werden von Safecap Investments Limited betrieben, einem von der Cyprus Securities and Exchange Commission (CySEC) unter der Nummer 09208 und dem Financial Services Board (FSB) in Südafrika als autorisierten Financial Services Provider unter der Nr . 43906. Markets war der Empfänger der London Investor Show Forex Best Customer Service 2012 Award, und die Global Banking Finance Review Best Broker in Customer Service Europe 2012 Award, zusätzlich zu zahlreichen anderen Auszeichnungen in den vergangenen Jahren. AvaTrade gehört zu den Top-Forex-Brokern der Welt mit Büros in New York, Dublin, Sydney, Mailand, Tokio und anderen Orten. Es wird von der Zentralbank von Irland geregelt und lizenziert von MiFID in der Europäischen Union sowie von mehreren anderen Genehmigungsstellen. Zu den AvaTrades-Funktionen gehören unter anderem eine Auswahl an Plattformen, ein Demokonto, eine Ava-Debitkarte für alle Live-Kontoinhaber, der Zugriff auf Trading Central Charting-Tools für Einzahler von über 1000 und kostenlose Abhebungen. FXCM Holdings, LLC wurde als einer der am schnellsten wachsenden Unternehmen von Inc. 500 Liste der America Fastest Growing Companies drei Jahre in Folge (2004-2006) gelistet. FXCM Holdings, LLC hat seinen Hauptsitz in New York mit Büros auf der ganzen Welt, darunter U. K. Japan, Hongkong, Frankreich, Italien und Australien und ist in jedem von ihnen reguliert und lizenziert. FXCM hat über 165.000 handelbare Konten auf seinen Plattformen und einen monatlichen Durchschnitt von über 250 Milliarden im Handelsvolumen. Siehe Rezension von FXCM bei DailyForex. UFX, gegründet 2007, ist einer der führenden Broker in der Forex-Industrie. Im Jahr 2011 wurde UFX in der Europäischen Union, MIFID, reguliert und im Jahr 2013 erhielt es zusätzliche Anerkennung von Belizes International Financial Services Commission für seine hohen ethischen Standards, Kundenschutz und Sicherheit der Fonds. UFX ist ein gut geerdeter Forex Broker. Die Plattform ist benutzerfreundlich und die Features sind zahlreich. UFX kann auf Facebook zugegriffen werden und es gibt oft interessante Promotionen, die durch diesen Social Media Veranstaltungsort angeboten werden. IG Markets mit Sitz in London UK ist Teil der IG Group Holdings Plc, einer globalen Organisation, die 1974 gegründet wurde, als sie als IG-Index begannen und damit einen innovativen Weg für Privatanleger bieten, über den Goldpreis zu spekulieren. Sie sind seit 2003 online und betreuen derzeit in 16 Ländern Niederlassungen mit fast 140.000 aktiven Kunden weltweit. IG ist von der Financial Conduct Authority (FCA) und Asic in Australien zugelassen und reguliert und gilt als einer der führenden Anbieter von CFDs und Financial Spread Wetten weltweit sowie UKs größter Retail Forex Provider. Haftungsausschluss: DailyForex haftet nicht für Verluste oder Schäden, die sich aus der Vertrauenswürdigkeit der auf dieser Website enthaltenen Informationen ergeben, einschließlich Marktnachrichten, Analysen, Handelssignalen und Forex Broker Reviews. Die auf dieser Website enthaltenen Daten sind nicht unbedingt in Echtzeit und nicht korrekt, und Analysen sind die Meinungen des Autors und stellen nicht die Empfehlungen von DailyForex oder seinen Mitarbeitern dar. Der Währungshandel auf Marge ist mit hohem Risiko verbunden und eignet sich nicht für alle Anleger. Als Leveraged Produktverluste sind in der Lage, ursprüngliche Einlagen zu überschreiten und Kapital ist gefährdet. Vor der Entscheidung, Forex oder ein anderes Finanzinstrument zu handeln, sollten Sie sorgfältig Ihre Anlageziele, Erfahrungsstand und Risikobereitschaft berücksichtigen. Wir arbeiten hart, um Ihnen wertvolle Informationen über alle Makler zu geben, die wir überprüfen. Um Ihnen diesen kostenlosen Service zur Verfügung zu stellen, erhalten wir Werbegebühren von Brokern, darunter auch einige der in unserer Rangliste aufgeführten und auf dieser Seite. Während wir alles tun, um sicherzustellen, dass alle unsere Daten aktuell sind, empfehlen wir Ihnen, unsere Informationen direkt mit dem Makler zu überprüfen. Haftungsausschluss: DailyForex haftet nicht für Verluste oder Schäden, die sich aus der Vertrauenswürdigkeit der auf dieser Website enthaltenen Informationen ergeben, einschließlich Marktnachrichten, Analysen, Handelssignalen und Forex Broker Reviews. Die auf dieser Website enthaltenen Daten sind nicht unbedingt in Echtzeit und nicht korrekt, und Analysen sind die Meinungen des Autors und stellen nicht die Empfehlungen von DailyForex oder seinen Mitarbeitern dar. Der Währungshandel auf Marge ist mit hohem Risiko verbunden und eignet sich nicht für alle Anleger. Als Leveraged Produktverluste sind in der Lage, ursprüngliche Einlagen zu überschreiten und Kapital ist gefährdet. Vor der Entscheidung, Forex oder ein anderes Finanzinstrument zu handeln, sollten Sie sorgfältig Ihre Anlageziele, Erfahrungsstand und Risikobereitschaft berücksichtigen. Wir arbeiten hart, um Ihnen wertvolle Informationen über alle Makler zu geben, die wir überprüfen. Um Ihnen diesen kostenlosen Service zur Verfügung zu stellen, erhalten wir Werbegebühren von Brokern, darunter auch einige der in unserer Rangliste aufgeführten und auf dieser Seite. Während wir unser Möglichstes tun, um sicherzustellen, dass alle unsere Daten up-to-date sind, empfehlen wir Ihnen, unsere Informationen mit dem Makler direkt zu überprüfen. Top Rated Forex Broker - 2017 Mit Hunderten von Forex Broker zur Auswahl, Auswahl der richtigen kann Sei anspruchsvoll und zeitaufwendig. Um den Prozess zu erleichtern, haben wir getestet und überprüft Dutzende der Top Forex Broker und kompiliert unsere Ergebnisse in gründliche Forex Broker Bewertungen. Aber dont nur unser Wort für sie jeden Forex Broker Bewertung enthält auch Feedback von echten Händlern, so dass Sie eine komfortable, informierte Entscheidung treffen können. Bei der Erforschung der besten Online-Forex-Broker gibt es viele Aspekte zu berücksichtigen. Regulierte Broker sind sicherlich die sicherste und aus diesem Grund allein empfehlen wir nur regulierten Unternehmen als unsere Top-Forex-Broker. Doch unter denen mit Regulierung youll wollen auch ihre Spreads, Hebel und Asset-Angebote zu betrachten. Sie können dies schnell und einfach durch das Lesen unserer Forex Broker Bewertungen und Überprüfung unserer Forex Broker Bewertungen. Aber nehmen Sie nicht unser Wort für sie allein wir ermutigen Sie, ein paar unserer Top-Forex-Broker mit ihren kostenlosen Demo-Konten auszuprobieren, so dass Sie ganz sicher sein können, dass Sie den besten Forex Broker für Ihre spezifischen Bedürfnisse gewählt haben. Die Märkte werden von Safecap Investments Limited betrieben, einem von der Cyprus Securities and Exchange Commission (CySEC) unter der Nummer 09208 und dem Financial Services Board (FSB) in Südafrika als autorisierten Financial Services Provider unter der Nr . 43906. Markets war der Empfänger der London Investor Show Forex Best Customer Service 2012 Award, und die Global Banking Finance Review Best Broker in Customer Service Europe 2012 Award, zusätzlich zu zahlreichen anderen Auszeichnungen in den vergangenen Jahren. AvaTrade gehört zu den Top-Forex-Brokern der Welt mit Büros in New York, Dublin, Sydney, Mailand, Tokio und anderen Orten. Es wird von der Zentralbank von Irland geregelt und lizenziert von MiFID in der Europäischen Union sowie von mehreren anderen Genehmigungsstellen. Zu den AvaTrades-Funktionen gehören unter anderem eine Auswahl an Plattformen, ein Demokonto, eine Ava-Debitkarte für alle Live-Kontoinhaber, der Zugriff auf Trading Central Charting-Tools für Einzahler von über 1000 und kostenlose Abhebungen. FXCM Holdings, LLC wurde als einer der am schnellsten wachsenden Unternehmen von Inc. 500 Liste der America Fastest Growing Companies drei Jahre in Folge (2004-2006) gelistet. FXCM Holdings, LLC hat seinen Hauptsitz in New York mit Büros auf der ganzen Welt, darunter U. K. Japan, Hongkong, Frankreich, Italien und Australien und ist in jedem von ihnen reguliert und lizenziert. FXCM hat über 165.000 handelbare Konten auf seinen Plattformen und einen monatlichen Durchschnitt von über 250 Milliarden im Handelsvolumen. Siehe Rezension von FXCM bei DailyForex. UFX, gegründet 2007, ist einer der führenden Broker in der Forex-Industrie. Im Jahr 2011 wurde UFX in der Europäischen Union, MIFID, reguliert und im Jahr 2013 erhielt es zusätzliche Anerkennung von Belizes International Financial Services Commission für seine hohen ethischen Standards, Kundenschutz und Sicherheit der Fonds. UFX ist ein gut geerdeter Forex Broker. Die Plattform ist benutzerfreundlich und die Features sind zahlreich. UFX kann auf Facebook zugegriffen werden und es gibt oft interessante Promotionen, die durch diesen Social Media Veranstaltungsort angeboten werden. Trade360 CrowdTrading ist ein zypriotischer Broker mit Sitz in Zypern und reguliert von CySec (Zypern Securities and Exchange Commission). Zypern ist ein reglementierter und bekannter Domizil für Makler. Sie werden auch durch die MiFID-Verordnung abgedeckt. Trade360 steht unter ständiger Prüfung und Überprüfung. Pepperstone, gegründet 2010, ist ein australischer ECN-Broker. Es wurde 2010 gegründet und wird von ASIC reguliert. Pepperstone ist ein idealer No-Desk-Broker, der alle Tradesorten beherbergt. Die Broker-Website widerspricht der spannenden Trading-Erfahrung, die in ihrer Handelsplattform liegt. Das Unternehmen hat seinen Sitz in Melbourne, Australien und hat Niederlassungen in Dallas, USA und Shanghai, China. Pepperstone wurde nominiert und gewann zahlreiche Auszeichnungen für Innovation und Exzellenz in Forex Brokerage. Es wurde das schnellste wachsende Unternehmen in Australien von BRW Magazine im Jahr 2014 verliehen und war der 2014 Gewinner des Gouverneurs von Victoria Export Awards. Plus500 Ltd befindet sich in London, Großbritannien. Es betreibt sein CFD-Geschäft über seine Tochtergesellschaften: Plus500UK Ltd, die von der Financial Conduct Authority (FCA) Plus500AU Pty Ltd zugelassen und reguliert wird, die von der australischen Securities and Investments Commission (ASIC) und der Plus500CY Ltd geregelt wird, die von Der Cyprus Securities and Exchange Commission (CySEC) sowie der Financial Conduct Authority (FCA). Plus500 ist auch an der Londoner Börse notiert. Ihr Kapital kann gefährdet sein TrioMarkets ist ein Forex Broker mit Sitz in Limassol, Zypern. Es wurde von drei Finanzfachleuten mit 15 Jahren Erfahrung auf den britischen und schweizerischen Finanzmärkten gegründet, die sich verpflichtet haben, ihr Wissen zu kombinieren, um das Beste in Online-Trading-Erfahrungen zu bringen. TrioMarkets ist ein eingetragenes Warenzeichen der EDR Financial Ltd. eine von CySec zugelassene und regulierte Investmentfirma und folgt den Richtlinien und Vorschriften der MiFID. TrioMarkets bietet ihren Kunden eine gerade durchgehende (STP) - Lösung, eine einzigartige Option, die die Geschwindigkeit der Transaktionen optimiert, indem sie jegliche Interventionen eines Deal Desk ausschließt. Aufträge werden automatisch eingegeben und zwischen den Parteien übertragen, ohne dass sie Informationen erhalten müssen. Ihre Aufträge werden automatisch an eine Vielzahl von Topnotch-Liquiditätsanbietern übertragen. IG Markets mit Sitz in London UK ist Teil der IG Group Holdings Plc, einer globalen Organisation, die 1974 gegründet wurde, als sie als IG-Index begannen und damit einen innovativen Weg für Privatanleger bieten, über den Goldpreis zu spekulieren. Sie sind seit 2003 online und betreuen derzeit in 16 Ländern Niederlassungen mit fast 140.000 aktiven Kunden weltweit. IG ist von der Financial Conduct Authority (FCA) und Asic in Australien zugelassen und reguliert und gilt als einer der führenden Anbieter von CFDs und Financial Spread Wetten weltweit sowie UKs größter Retail Forex Provider. EasyMarkets ist ein Online-Market Maker, der 2003 unter dem Handelsnamen easy-forex gegründet wurde. Im Dezember 2015 wurde es rebrandiert und bietet nun den Händlern den Zugang zu den globalen Märkten mit einer breiten Auswahl eines einfachen Handelskontos. EasyMarkets hat seinen Sitz in Limassol, Zypern, wird von CySec reguliert und ist in Europa von MiFid und in Australien von ASIC lizenziert. EasyMarkets unterhält Niederlassungen in London, Warschau, Shanghai und Sydney. Es verfügt über 1,5 Billionen Umsatz und über 100.000 aktive Händler. Auswählen der richtigen Forex Broker Forex ist einfach zu erlernen und Erfolg kann mit dem allerersten Handel kommen. Verstehen, wie die endgültige Analyse von Gewinn und Verlust konfiguriert ist, ist ein wichtiger erster Schritt im Forex-Handel und eine gewisse Menge an Forex-Training ist definitiv eine umsichtige Verpflichtung von allen Händlern, wenn Geld im Devisenhandel gemacht werden soll. Das Verständnis der technischen und grundlegenden Gründe für Währungspaare und wie sie sich auf Preisbewegungen sowie Kenntnisse und Vertrautheit mit Forex Indikatoren und Werkzeugen auswirken, führt zu einer erfolgreicheren Handelserfahrung. Forex ist nur einer von vielen Investitionsträgern ein Händler kann wählen und wie alle anderen Finanzinstrumente, beide Gewinne und Verluste sind Teil des Spiels. Eine der besten Möglichkeiten, um Ihre Chancen auf Erfolg in Forex zu steigern ist, um die Ins und Outs der Devisenhandel zu verstehen. Das Einrichten eines Demo - oder Praxis-Kontos kann die Möglichkeit bieten, den Handel auf einem Live-Konto zu tätigen, ohne Geld zu riskieren und die meisten Forex Broker bieten diese Funktion an. Was zu suchen bei der Auswahl eines Forex Broker Secured Money: Gefühl sicher mit einem Makler ist von großer Bedeutung für einen Händler und sollte vor dem Öffnen eines Handelskontos validiert werden. Die meisten Forex-Broker sind reguliert und werden von internationalen oder lokalen Regulierungsbehörden lizenziert, und dies beinhaltet, dass die Kunden Mittel vollständig von allen anderen Geldern getrennt werden. Kundenbetreuung: Händler müssen sich häufig mit einem Maklervertreter umklären oder zusätzliche Informationen kontaktieren. Kontaktinformationen sollten auf der Zielseite aufgeführt werden und sollten Telefonnummern und E-Mail-Adressen enthalten. Live Chat bietet sofortigen Kontakt mit einem Online-Vertreter und ist mit den meisten Brokern erhältlich. Kontotypen: Broker bieten ihren Kunden in der Regel eine Auswahl an verschiedenen Handelskonten. Konten können je nach dem Betrag des Geldes, das erforderlich ist, um das Konto zu eröffnen, feste oder schwimmende Spreads, unterschiedliche Hebel und mehr. Die Boni können auch von der Art des eröffneten Kontos abhängig sein. Anfangsgebühr: Einige Handelskonten können mit so wenig wie 1,00 geöffnet werden, während andere eine Mindesteinzahlung von 2500 verlangen. Makler neigen dazu, eine Auswahl von Konten zur Verfügung zu stellen und ihr Hauptunterschied kann der Betrag der ersten Einzahlung sein. Einlagen können in einer Vielzahl von verschiedenen Möglichkeiten gemacht werden, aber Kreditkarten und Bankdrähte sind die beliebtesten Methoden mit Online-Zahlungssysteme gewinnen Popularität. Gebühren und Gebühren: In den meisten Fällen gibt es keine Gebühren für die Eröffnung eines Kontos bei einem Makler. Einige Unternehmen haben eine Einzahlung oder eine Abhebungsgebühr, während viele keine Gebühren haben, wie alle. Bei der Entscheidung mit dem Forex-Broker, um ein Konto zu eröffnen, sollten Sie sorgfältig auf alle Gebühren und Gebühren und vor allem der Prozentsatz der Pips in Verluste und Gewinne enthalten, da dies das endgültige Ergebnis des Handels bestimmen kann. Leverages: Die meisten Broker boten den Händlern eine gewisse Hebelwirkung an, um ihnen zu ermöglichen, ihren Investitionsbetrag zu erhöhen. Diese unterscheiden sich von Makler zu Makler sowie von einem Konto zum anderen. Neue Händler, die gerade anfangen, sollten vermeiden, Hebelwirkung anfangs zu benutzen, da sie ihn mit erhöhtem Risiko einsetzen kann, wenn seine Trades in einem Verlust enden. Spreads: Spreads sind der Unterschied zwischen dem Kauf und Verkaufspreis und das ist, wo der Broker sein Geld verdient. Es ist wichtig zu prüfen, welche Art von Spread-fix oder floating-wird erhoben sowie die Menge der Ausbreitung mit der von mehreren Brokern zu vergleichen. Kostenlose Demo-Konto: Ein weiteres Merkmal, um in einem Forex-Broker zu suchen ist, ob die Option eines kostenlosen Demo-Konto zur Verfügung gestellt wird. Demo-Konten ermöglichen es Ihnen, Trades in einem echten Online-Konto zu machen, ohne Geld zu setzen. Broker bieten diese Option mit unterschiedlichen Zeitrahmen und verschiedenen Mengen von virtuellen Handelsfonds, aber auch für einen kurzen Zeitraum, die Verwendung eines Demo-Kontos bietet genügend Gelegenheit für Sie, um das Konzept der Forex Trading zu erfassen und lernen Sie die Ins und Outs der Währung Preisbewegungen Währung Paare angeboten: Die meisten Forex Broker bieten Handel in den wichtigsten Währungspaaren wie USDEUR oder JPYUSD. Andere Broker fügen hinzu, was als exotische Paare betrachtet wird, die Währungen von kleineren oder Entwicklungsländern sind. Noch andere bieten den Handel in bitcoins, eine cryptocurrency. Trading-Plattform: Die Forex Trading-Plattform angeboten für den Einsatz durch jeden Broker sollte auch ernsthaft in Betracht gezogen werden, bevor Sie entscheiden, ob ein Konto zu eröffnen oder nicht. Die Handelsplattform wird verwendet, um Aufträge zu vergeben, check out Forex News, führen technische Analyse, verwalten das Handelskonto und vieles mehr. Manchmal ist die Plattform eine Drittanbieteranwendung, aber in vielen Fällen ist es auch eine spezifische Anwendung, die vom Forex Broker erstellt, entworfen oder modifiziert wurde. Der Vergleich der in den verschiedenen Versionen der Basisplattform enthaltenen Funktionen und der höheren Upgrades ist notwendig, um zu beurteilen, ob die Plattform für Sie arbeitet oder nicht. Bildungsmaterialien: Je mehr du weißt, desto besser wird du sein. Einige Broker legen einen starken Fokus auf Bildung und bieten eine Vielzahl von verschiedenen Veranstaltungsorten wie Videos, Seminare, Webinare und vieles mehr. Die meisten Broker Webseiten Post dailysometimes Wochennews Updates und Analyse und viele bieten zusätzliche grundlegende Analyse, was geschieht in den Märkten. Ökonomische Kalender Liste der kommenden finanziellen Veranstaltungen auf der ganzen Welt und verschiedene Taschenrechner helfen Händler berechnen Margin Zinsen, Pips, Gewinne und vieles mehr. Boni und Promotions: Einige Broker finden Boni und Promotionen ein wichtiger Weg, um neue Kunden zu gewinnen und sie bieten ihnen großzügig. Willkommensboni oder Loyalitätsprämien sind üblich und können erheblich zu einem Traderkontostand hinzufügen. Es gibt einige Broker, die mit einzigartigen Promotionen wie Geldpreise, elektronische Geräte und sogar Autos oder Reisen kommen. In der Zusammenfassung In der heutigen schnelllebigen Welt kann Forex Trading in sehr kurzer Zeit große Gewinne bieten und es hat viele Investoren angezogen, die von anderen Handelsinstrumenten müde sind und Interesse an verschiedenen Finanzmärkten verloren haben. Aber lass es uns vorstellen, mit Hunderten von Brokern, die ihre Waren schlagen, die Entscheidung über den richtigen Makler kann anspruchsvoll und zeitaufwendig sein. Um den Prozess der Auswahl eines Forex-Brokers zu erleichtern, hat das Team bei Dailyforex Dutzende der am meisten bewerteten Forex Broker getestet und überprüft und wir haben unsere Ergebnisse in gründliche und ehrliche Forex Broker-Gutachten zusammengestellt. Wir sagen es wie es ist und die Wahrheit und nichts als die Wahrheit. Also, bevor Sie Ihre Auswahl und Registrierung für ein Konto, verbringen einige Zeit lesen unsere Forex Broker Bewertungen, so haben Sie die beste Chance, ein profitables Forex Trader. Haftungsausschluss: DailyForex haftet nicht für Verluste oder Schäden, die sich aus der Vertrauenswürdigkeit der auf dieser Website enthaltenen Informationen ergeben, einschließlich Marktnachrichten, Analysen, Handelssignalen und Forex Broker Reviews. Die auf dieser Website enthaltenen Daten sind nicht unbedingt in Echtzeit und nicht korrekt, und Analysen sind die Meinungen des Autors und stellen nicht die Empfehlungen von DailyForex oder seinen Mitarbeitern dar. Der Währungshandel auf Marge ist mit hohem Risiko verbunden und eignet sich nicht für alle Anleger. Als Leveraged Produktverluste sind in der Lage, ursprüngliche Einlagen zu überschreiten und Kapital ist gefährdet. Vor der Entscheidung, Forex oder ein anderes Finanzinstrument zu handeln, sollten Sie sorgfältig Ihre Anlageziele, Erfahrungsstand und Risikobereitschaft berücksichtigen. Wir arbeiten hart, um Ihnen wertvolle Informationen über alle Makler zu geben, die wir überprüfen. Um Ihnen diesen kostenlosen Service zur Verfügung zu stellen, erhalten wir Werbegebühren von Brokern, darunter auch einige der in unserer Rangliste aufgeführten und auf dieser Seite. Während wir alles tun, um sicherzustellen, dass alle unsere Daten aktuell sind, empfehlen wir Ihnen, unsere Informationen direkt mit dem Makler zu überprüfen. Haftungsausschluss: DailyForex haftet nicht für Verluste oder Schäden, die sich aus der Vertrauenswürdigkeit der auf dieser Website enthaltenen Informationen ergeben, einschließlich Marktnachrichten, Analysen, Handelssignalen und Forex Broker Reviews. Die auf dieser Website enthaltenen Daten sind nicht unbedingt in Echtzeit und nicht korrekt, und Analysen sind die Meinungen des Autors und stellen nicht die Empfehlungen von DailyForex oder seinen Mitarbeitern dar. Der Währungshandel auf Marge ist mit hohem Risiko verbunden und eignet sich nicht für alle Anleger. Als Leveraged Produktverluste sind in der Lage, ursprüngliche Einlagen zu überschreiten und Kapital ist gefährdet. Vor der Entscheidung, Forex oder ein anderes Finanzinstrument zu handeln, sollten Sie sorgfältig Ihre Anlageziele, Erfahrungsstand und Risikobereitschaft berücksichtigen. Wir arbeiten hart, um Ihnen wertvolle Informationen über alle Makler zu geben, die wir überprüfen. Um Ihnen diesen kostenlosen Service zur Verfügung zu stellen, erhalten wir Werbegebühren von Brokern, darunter auch einige der in unserer Rangliste aufgeführten und auf dieser Seite. Während wir unser Möglichstes tun, um sicherzustellen, dass alle unsere Daten up-to-date sind, empfehlen wir Ihnen, unsere Informationen mit dem Broker direkt zu überprüfen. Die Top 10 Forex Broker reguliert in Großbritannien (FXCM, GCAP) Im Januar 2015, Forex Broker Alpari UK beantragte die Insolvenz, nachdem die Schweizerischen Nationalbanken überrascht waren, den Stoß gegen den Euro aufzugeben. Die Veranstaltung legte den Fokus auf Forex Broker und ihre Regulierung, vor allem im Vereinigten Königreich. In diesem Artikel, gut überprüfen die führenden Forex Broker in Großbritannien und die Grundlagen, wie sie reguliert sind. Mit täglichem Handelsvolumen von über 5 Billionen pro Tag, der Devisenmarkt. Auch Forex oder FX genannt. Ist der weltweit größte Markt. Die Größe und tiefe Liquidität des Forex-Marktes. Zusammen mit 24-Stunden-Handel 5 Tage pro Woche, machen es eine ansprechende Wahl für Händler. (Für eine Schritt-für-Schritt-Anleitung auf alles, was Sie wissen müssen, auf Geldwechsel sehen Forex Walkthrough). Im Gegensatz zu Aktien und Rohstoffen hat der Devisenhandel jedoch keine zentrale Börse oder Clearing-Haus. Der Mangel an Transparenz im FX-Markt hat es anfällig für zahlreiche Fälle von Fehlverhalten und Manipulation. Im Vereinigten Königreich fungiert die Financial Conduct Authority (FCA) als Watchdog, um ein faires und ethisches Geschäftsverhalten zu gewährleisten. FCA-regulierte Forex-Broker müssen sich an eine Reihe von Industriestandards halten. Von besonderer Bedeutung ist die FCA-Anforderung, dass Firmen die Kundengelder getrennt von den Unternehmensmitteln halten. Diese getrennten Einlagen können nicht als Unternehmensvermögen verwendet werden, wenn die Maklerfirma insolvent wird. Die Veranstaltung im Januar 2015 mit der Schweizerischen Nationalbank (SNB) unterstreicht die Bedeutung der Verwendung eines Brokers, der von der FCA geregelt wird. Ganz unerwartete Ereignisse, die manchmal als schwarze Schwanereignisse bezeichnet werden, können jederzeit passieren und Chaos verursachen. Die Finanzmärkte wurden durch die schweizerische Entscheidung in den Aufruhr geworfen und eine Reihe von Forex-Brokern erlitten schwere Verluste bei einigen Konkurs. Zum Glück für die Kunden von Alpari UK wurde die Firma von der FCA reguliert. Die folgenden zehn FCA-regulierten Forex Broker sind in keiner bestimmten Reihenfolge auf der Grundlage von Faktoren wie Finanzstabilität, Ausführungsqualität und Handelsplattformen zur Verfügung gestellt. Bei der Auswahl unter ihnen könnte man die Präferenzen wie die verfügbaren Märkte, die Ausführungssoftware und die Wettbewerbsfähigkeit der Spreads berücksichtigen. (Verwandte 5 Tipps zur Auswahl eines Forex Brokers) OANDA: Die kanadische Devisengesellschaft bietet wettbewerbsfähige Spreads, so niedrig wie 1,2 Pips in EURUSD. Neben der im Jahr 2001 ins Leben gerufenen fxTrade-Plattform bietet Oanda MetaTrader 4. Interaktive Broker: Greenwich, Conn.-basierte Interactive Broker bieten direkten Zugriff auf Interbank-Forex-Anführungszeichen und betreiben eine Electronic Communication Network (ECN) Marktstruktur. City Index: Established in Großbritannien im Jahr 1983, City Index bietet Devisenhandel, zusammen mit CFDs und Spread Wetten. Die MetaTrader 4 Plattform ist mit zusätzlichen Tools und Funktionen erhältlich. FOREX: Im Besitz der Muttergesellschaft GAIN Capital (NYSE: GCAP). Seit 2001 ist FOREX ein erster Mover, um den Devisenmärkte an den Einzelhändler zu bringen. FXCM: Exchange gelistet FXCM (NYSE: FXCM) bietet ein No-Dealing-Desk-Modell zusammen mit wettbewerbsfähigen Spreads. Die Firma bietet Handel in einer Vielzahl von Währungen einschließlich der chinesischen Yuan. FxPro: Gegründet im Jahr 2006, ist London-basierte FXPro ein Online-Broker bietet Forex Trading zusammen mit CFDs. MetaTrader 4 und cTrader Handelsplattformen sind verfügbar. IG Markets: 1974 als Spread-Wett-Geschäft unter dem Namen IG Index gegründet. Die Firma bietet den Handel in Paaren einschließlich EURUSD, AUDUSD und USDJPY mit Spreads so niedrig wie 0,8 Pips. CMS Forex: Die proprietäre VT Trader-Plattform von CMS Forex angeboten können Sie direkt aus dem Diagramm handeln und bietet mehrere technische Indikatoren. ActivTrades: 2001 gegründet, bietet ActiveTrades den Devisenhandel in Mini - und Micro-Lots, ein vielfältiges Produktangebot und wettbewerbsfähige Spreads an. HY Markets: Im Geschäft seit 30 Jahren bietet HY Markets mehrere Handelsplattformen und eine Vielzahl von Handelsinstrumenten an. HY Markets eine Division der Henyep Group, ein globales Konglomerat mit einer Präsenz in 20 Ländern. Unter den führenden FCA-regulierten Forex Broker in Großbritannien, die Mehrheit sind eigentlich im Ausland basiert. In vielen Fällen bedeutet dies, dass sie auch von anderen Stellen wie der National Futures Association (NFA) in den Vereinigten Staaten reguliert werden. Während sich die Retail-Forex-Industrie weiterentwickelt und verbessert, müssen die Händler bei der Überprüfung, wo sie ihre Mittel für Investitionen platzieren, wachsam bleiben.
Die Mad For A 3 Jahres Gleit Durchschnitt Basierte Prognose
Gleitende durchschnittliche Vorhersage Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, damit das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es wie folgt aussehen soll. Prognoseberechnungsbeispiele A.1 Prognoseberechnungsmethoden Es sind zwölf Methoden zur Berechnung von Prognosen verfügbar. Die meisten dieser Methoden sorgen für eine begrenzte Benutzerkontrolle. Zum Beispiel könnte das Gewicht der letzten historischen Daten oder der Datumsbereich der in den Berechnungen verwendeten historischen Daten angegeben werden. Die folgenden Beispiele zeigen das Berechnungsverfahren für jede der verfügbaren Prognosemethoden, wobei ein identischer Satz historischer Daten vorliegt. Die folgenden Beispiele verwenden die gleichen Verkaufs - und Verkaufsdaten von 2004 und 2005, um eine Umsatzprognose von 2006 zu erzielen. Neben der Prognoseberechnung enthält jedes Beispiel eine simulierte Prognose für die Dauer von drei Monaten (Verarbeitungsoption 19 3), die dann für prozentuale Genauigkeit und mittlere Absolutabweichungsberechnungen verwendet wird (tatsächlicher Umsatz im Vergleich zur simulierten Prognose). A.2 Prognoseleistungsbewertungskriterien Abhängig von Ihrer Auswahl an Verarbeitungsoptionen und den in den Verkaufsdaten vorhandenen Trends und Mustern werden einige Prognosemethoden besser als andere für einen bestimmten historischen Datensatz durchgeführt. Eine für ein Produkt geeignete Vorhersagemethode ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Es ist auch unwahrscheinlich, dass eine Prognosemethode, die auf einer Stufe des Produktlebenszyklus gute Ergebnisse liefert, während des gesamten Lebenszyklus angemessen bleibt. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten. Dies sind mittlere Absolute Abweichung (MAD) und Prozent der Genauigkeit (POA). Beide dieser Leistungsbewertungsmethoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen vom Benutzer festgelegten Zeitraum. Diese Zeitspanne wird als Halteperiode oder Perioden am besten passt (PBF). Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche der Prognosemethoden bei der nächsten Prognoseprojektion verwendet werden sollen. Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch und kann von einer Prognoseerzeugung zur nächsten wechseln. Die beiden prognostizierten Leistungsbewertungsmethoden werden in den Seiten nach den Beispielen der zwölf Prognosemethoden gezeigt. A.3 Methode 1 - angegebener Prozentsatz über letztes Jahr Diese Methode multipliziert die Verkaufsdaten des Vorjahres mit einem vom Anwender angegebenen Faktor, zB 1,10 für 10 Zunahme oder 0,97 für 3 Abnahmen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus der benutzerdefinierten Anzahl von Zeiträumen zur Auswertung der Prognoseleistung (Verarbeitungsoption 19). A.4.1 Prognoseberechnung Umfang des Verkaufsverlaufs bei der Berechnung des Wachstumsfaktors (Verarbeitungsoption 2a) 3 in diesem Beispiel. Summe der letzten drei Monate des Jahres 2005: 114 119 137 370 Summe der gleichen drei Monate für das Vorjahr: 123 139 133 395 Der berechnete Faktor 370395 0.9367 Berechnen Sie die Prognosen: Januar 2005 Umsatz 128 0.9367 119.8036 oder ca. 120. Februar 2005 Umsatz 117 0.9367 109.5939 oder ca. 110. März 2005 Umsatz 115 0.9367 107.7205 oder ca. 108 A.4.2 Simulierte Prognoseberechnung Summe der drei Monate 2005 vor der Halteperiode (Juli, Aug, September): 129 140 131 400 Summe der gleichen drei Monate für die Vorjahr: 141 128 118 387 Der berechnete Faktor 400387 1.033591731 Berechnen der simulierten Prognose: Oktober 2004 Umsatz 123 1.033591731 127.13178 November 2004 Umsatz 139 1.033591731 143.66925 Dezember 2004 Umsatz 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408,26873 370 100 110.3429 A.4.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (127.13178 - 114 143.66925 - 119 137.4677- 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 Methode 3 - Letztes Jahr zu diesem Jahr Diese Methode Kopiert die Verkaufsdaten vom Vorjahr auf das nächste Jahr. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der für die Auswertung der Prognoseleistung festgelegten Zeiträume (Verarbeitungsoption 19). A.6.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Durchschnitt einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 4a) 3 in diesem Beispiel Für jeden Monat der Prognose durchschnittlich die letzten drei Monate Daten. Januar-Prognose: 114 119 137 370, 370 3 123.333 oder 123 Februar Prognose: 119 137 123 379, 379 3 126.333 oder 126 März Vorhersage: 137 123 126 379, 386 3 128.667 oder 129 A.6.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2005 Umsatz (129 140 131) 3 133.3333 November 2005 Umsatz (140 131 114) 3 128.3333 Dezember 2005 Umsatz (131 114 119) 3 121.3333 A.6.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Mittleres Absolut Abweichungsberechnung MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Methode 5 - Lineare Approximation Lineare Approximation berechnet einen Trend auf der Grundlage von zwei Erfolgsdaten. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Trendlinie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, da Langstreckenprognosen durch kleine Änderungen in nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Die Anzahl der Perioden, die in die Regression einbezogen werden (Verarbeitungsoption 5a), plus 1 plus die Anzahl der Zeiträume für die Bewertung der Prognoseleistung (Verarbeitungsoption 19). A.8.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in die Regression einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 6a) 3 in diesem Beispiel Für jeden Monat der Prognose fügen Sie die Zunahme oder Abnahme während der angegebenen Zeiträume vor der Halteperiode der vorherigen Periode hinzu. Durchschnitt der letzten drei Monate (114 119 137) 3 123.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht betrachtet (114 1) (119 2) (137 3) 763 Unterschied zwischen den Werten 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Verhältnis ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wert1 DifferenzRatio 232 11,5 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 123.3333 - 11.5 2 100.3333 Prognose (1 n) Wert1 Wert2 4 11.5 100.3333 146.333 oder 146 Prognose 5 11.5 100.3333 157.8333 oder 158 Prognose 6 11.5 100.3333 169.3333 Oder 169 A.8.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2004 Umsatz: Durchschnitt der letzten drei Monate (129 140 131) 3 133.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht (129 1) (140 2) (131 3) 802 Unterschied zwischen den Werte 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Verhältnis (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wert1 DifferenzRatio 22 1 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 133.3333 - 1 2 131.3333 Prognose (1 n) Wert1 Wert2 4 1 131.3333 135.3333 November 2004 Umsatz Durchschnitt der letzten drei Monate (140 131 114) 3 128.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewichtsbetrachtung (140 1) (131 2) (114 3) 744 Unterschied zwischen den Werten 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Wert1 UnterschiedRatio -25.99992 -12.9999 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Prognose 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Dezember 2004 Umsatz Durchschnitt der letzten drei Monate (131 114 119) 3 121.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht berücksichtigt (131 1) (114 2) (119 3) 716 Differenz zwischen den Werten 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Wert1 DifferenzRatio -11.99992 -5.9999 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Prognose 4 (- 5.9999) 133.3333 109.3333 A.8.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (135.33 102.33 109.33) (114 119 137) 100 93.78 A.8.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (135.33 - 114 102.33 - 119 109.33 - 137) 3 21.88 A.9 Methode 7 - Zweite Grad Approximation Lineare Regression bestimmt Werte für a und b in der Prognoseformel Y a bX mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichte Daten anzupassen. Zweite Grad Approximation ist ähnlich. Dieses Verfahren bestimmt jedoch Werte für a, b und c in der Prognoseformel Y a bX cX2 mit dem Ziel, eine Kurve an die Verkaufsverlaufsdaten anzupassen. Diese Methode kann nützlich sein, wenn ein Produkt im Übergang zwischen den Phasen eines Lebenszyklus ist. Zum Beispiel, wenn ein neues Produkt von der Einführung in Wachstumsstadien bewegt, kann sich die Umsatzentwicklung beschleunigen. Wegen des Termes zweiter Ordnung kann sich die Prognose schnell an die Unendlichkeit wenden oder auf Null fallen (je nachdem, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist). Daher ist diese Methode nur kurzfristig sinnvoll. Prognosevorgaben: Die Formeln finden a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte zu passen. Sie spezifizieren n in der Verarbeitungsoption 7a, die Anzahl der Zeitperioden der Daten, die sich in jedem der drei Punkte ansammeln. In diesem Beispiel n 3. Daher werden die tatsächlichen Verkaufsdaten für April bis Juni in den ersten Punkt, Q1 zusammengefasst. Juli bis September werden zusammen addiert, um Q2 zu schaffen, und Oktober bis Dezember Summe zu Q3. Die Kurve wird an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Erforderliche Verkaufsgeschichte: 3 n Perioden für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. Anzahl der zu berücksichtigenden Perioden (Verarbeitungsoption 7a) 3 in diesem Beispiel Verwenden Sie die vorherigen (3 n) Monate in dreimonatigen Blöcken: Q1 (Apr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Sep) 129 140 131 400 Q3 ( Der nächste Schritt beinhaltet die Berechnung der drei Koeffizienten a, b und c, die in der Prognoseformel Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (wobei X 1) abc (2) Q2 verwendet werden soll A bX cX2 (wobei X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (wobei X 3) a 3b 9c die drei Gleichungen gleichzeitig lösen, um b, a und c zu finden: Subtrahieren Sie Gleichung (1) aus Gleichung (2) Und lösen für b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Ersetzen Sie diese Gleichung für b in Gleichung (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Schließlich ersetzen Sie diese Gleichungen für a und b in Gleichung (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 Die zweite Grad Approximation Methode berechnet a, b und c wie folgt: a Q3 (Q & sub3; - Q & sub1;) (Q & sub3; - Q & sub1;) (Q & sub3; - Q & sub1;) (3) (3) 400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X (-23) X2 Januar bis März Vorhersage (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 pro Periode April bis Juni Vorhersage (X5): ( 322 425 - 575) 3 57.333 oder 57 pro Periode Juli bis September Vorhersage (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 oder 1 pro Periode Oktober bis Dezember (X7) (322 595 - 11273 -70 A.9.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober, November und Dezember 2004 Umsatz: Q1 (Jan - Mar) 360 Q2 (Apr - Jun) 384 Q3 (Jul - Sep) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) ) 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 A.9.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Mittelwert Absolute Abweichungsberechnung MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 Methode 8 - Flexible Methode Die Flexible Methode (Prozent über n Monate vorher) ähnelt Methode 1, Prozent über letztes Jahr. Beide Methoden vervielfachen Verkaufsdaten aus einem früheren Zeitraum durch einen vom Benutzer angegebenen Faktor, dann projektieren sie in die Zukunft. In der Percent Over Last Year Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum im Vorjahr. Die Flexible Methode fügt die Möglichkeit hinzu, einen anderen Zeitraum als denselben Zeitraum im letzten Jahr anzugeben, um als Grundlage für die Berechnungen zu verwenden. Multiplikationsfaktor Geben Sie zum Beispiel 1.15 in der Verarbeitungsoption 8b an, um die bisherigen Verkaufsverlaufsdaten um 15 zu erhöhen. Basisperiode. Beispielsweise wird n 3 die erste Prognose auf die Verkaufsdaten im Oktober 2005 stützen. Mindestverkaufsgeschichte: Der Benutzer spezifizierte die Anzahl der Perioden zurück zum Basiszeitraum sowie die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung erforderlich sind ( PBF). A.10.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Methode 9 - Gewichteter bewegter Durchschnitt Die Methode der gewichteten beweglichen Mittelwerte (WMA) ähnelt Methode 4, Moving Average (MA). Allerdings können Sie mit dem Weighted Moving Average den historischen Daten ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um kurzfristig eine Projektion zu erreichen. Neuere Daten werden in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugewiesen, so dass WMA besser auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes reagiert. Allerdings treten prognostizierte Vorurteile und systematische Fehler immer noch auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte starke Trend - oder Saisonmuster aufweist. Diese Methode funktioniert besser für kurzfristige Prognosen von reifen Produkten anstatt für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 9a an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in den nächsten Zeitraum zu verwenden. Ein großer Wert für n (z. B. 12) erfordert mehr Verkaufsgeschichte. Es führt zu einer stabilen Prognose, wird aber langsam zu einer Verschiebung des Umsatzniveaus kommen. Auf der anderen Seite wird ein kleiner Wert für n (wie z. B. 3) schneller auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes reagieren, aber die Prognose kann so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Das Gewicht, das jedem der historischen Datenperioden zugeordnet ist. Die zugeteilten Gewichte müssen auf 1,00 betragen. Zum Beispiel, wenn n 3, Gewichte von 0,6, 0,3 und 0,1 zuordnen, wobei die letzten Daten das größte Gewicht erhalten. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Methode 10 - Lineare Glättung Diese Methode ähnelt Methode 9, Weighted Moving Average (WMA). Jedoch wird anstelle der willkürlichen Zuordnung von Gewichten zu den historischen Daten eine Formel verwendet, um Gewichte zuzuordnen, die linear abfallen und auf 1,00 summieren. Die Methode berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um kurzfristig eine Projektion zu erreichen. Wie bei allen linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosetechniken zutreffend, treten prognostizierte Vorurteile und systematische Fehler auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte starke Trend - oder Saisonmuster aufweist. Diese Methode funktioniert besser für kurzfristige Prognosen von reifen Produkten anstatt für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Dies ist in der Verarbeitungsoption 10a angegeben. Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 10b an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in den nächsten Zeitraum zu verwenden. Das System ordnet die Gewichte automatisch den historischen Daten zu, die linear abfallen und auf 1,00 summieren. Zum Beispiel, wenn n 3, wird das System Gewichte von 0,5, 0,3333 und 0,1 zuweisen, wobei die letzten Daten das größte Gewicht erhalten. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. A.12.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Glättungsdurchschnitt einbezogen werden (Verarbeitungsoption 10a) 3 in diesem Beispiel Verhältnis für einen Zeitraum vor 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0,5 Verhältnis für zwei Perioden vorher 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0.3333 .. Verhältnis für drei Perioden vor 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0.1666 .. Januar-Prognose: 137 0,5 119 13 114 16 127,16 oder 127 Februar Vorhersage: 127 0,5 137 13 119 16 129 März-Prognose: 129 0,5 127 13 137 16 129,666 oder 130 A.12.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2004 Umsatz 129 16 140 26 131 36 133.6666 November 2004 Umsatz 140 16 131 26 114 36 124 Dezember 2004 Umsatz 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Methode 11 - Exponentielle Glättung Diese Methode ähnelt Methode 10, Lineare Glättung. Bei der linearen Glättung weist das System den historischen Daten, die linear abweichen, Gewichte zu. Bei der exponentiellen Glättung weist das System Gewichte auf, die exponentiell abklingen. Die exponentielle Glättungsvorhersagegleichung lautet: Prognose a (vorherige Istverkäufe) (1 - a) vorherige Prognose Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt des tatsächlichen Umsatzes aus der Vorperiode und der Prognose aus der Vorperiode. A ist das Gewicht auf den tatsächlichen Umsatz für die vorherige Periode angewendet. (1 - a) ist das Gewicht für die Vorhersage für die vorherige Periode angewendet. Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1 und liegen in der Regel zwischen 0,1 und 0,4. Die Summe der Gewichte beträgt 1,00. A (1 - a) 1 Sie sollten einen Wert für die Glättungskonstante, a. Wenn Sie keine Werte für die Glättungskonstante zuordnen, berechnet das System einen angenommenen Wert, der auf der Anzahl der in der Verarbeitungsoption 11a angegebenen Perioden der Verkaufshistorie basiert. A die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Größe des Umsatzes verwendet wird. Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1. n der Bereich der Verkaufsgeschichte Daten in die Berechnungen enthalten. Im Allgemeinen reicht ein Jahr der Verkaufsgeschichte Daten aus, um das allgemeine Umsatzniveau abzuschätzen. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 3) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die zur Überprüfung der Ergebnisse erforderlich sind. Eine exponentielle Glättung kann eine Prognose erzeugen, die auf so wenig wie einem historischen Datenpunkt basiert. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. A.13.1 Prognoseberechnung Die Anzahl der Perioden, die in den Glättungsdurchschnitt einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 11a) 3 und Alpha-Faktor (Verarbeitungsoption 11b) leer in diesem Beispiel ein Faktor für die ältesten Verkaufsdaten 2 (11) oder 1, wenn alpha angegeben ist Ein Faktor für die 2. ältesten Verkaufsdaten 2 (12) oder alpha, wenn alpha angegeben ist ein Faktor für die 3. ältesten Verkaufsdaten 2 (13) oder alpha, wenn alpha angegeben ist ein Faktor für die letzten Verkaufsdaten 2 (1n) , Oder alpha, wenn alpha angegeben ist November Sm. Durchschn. A (Oktober aktuell) (1 - a) Oktober Sm. Durchschn. 1 114 0 0 114 Dezember Sm. Durchschn. A (November Tatsächlich) (1 - a) November Sm. Durchschn. 23 119 13 114 117.3333 Januar Vorhersage a (Dezember aktuell) (1 - a) Dezember Sm. Durchschn. 24 137 24 117.3333 127.16665 oder 127 Februar Vorhersage Januar Vorhersage 127 März Vorhersage Januar Vorhersage 127 A.13.2 Simulierte Prognoseberechnung Juli 2004 Sm. Durchschn. 22 129 129 August Sm. Durchschn. 23 140 13 129 136.3333 September Sm. Durchschn. 24 131 24 136.3333 133.6666 Oktober 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 133.6666 August 2004 Sm. Durchschn. 22 140 140 September Sm. Durchschn. 23 131 13 140 134 Oktober Sm. Durchschn. 24 114 24 134 124 November 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 124 September 2004 Sm. Durchschn. 22 131 131 Oktober Sm. Durchschn. 23 114 13 131 119.6666 November Sm. Durchschn. 24 119 24 119.6666 119.3333 Dezember 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 119.3333 A.13.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Methode 12 - Exponentielle Glättung Mit Trend und Saisonalität Diese Methode ähnelt Methode 11, Exponentielle Glättung darin, dass ein geglätteter Durchschnitt berechnet wird. Allerdings enthält das Verfahren 12 auch einen Begriff in der Prognosegleichung, um einen geglätteten Trend zu berechnen. Die Prognose setzt sich aus einer geglätteten gemittelten gemittelten für einen linearen Trend zusammen. Wenn in der Verarbeitungsoption angegeben, wird die Prognose auch für Saisonalität angepasst. A die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Größe des Umsatzes verwendet wird. Gültige Werte für Alpha-Bereich von 0 bis 1. b Die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für die Trendkomponente der Prognose verwendet wird. Gültige Werte für Beta-Bereich von 0 bis 1. Ob ein saisonaler Index auf die Prognose a und b angewendet wird, sind unabhängig voneinander. Sie müssen nicht zu 1.0 hinzufügen. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: zwei Jahre plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. Methode 12 verwendet zwei exponentielle Glättungsgleichungen und einen einfachen Durchschnitt, um einen geglätteten Durchschnitt, einen geglätteten Trend und einen einfachen durchschnittlichen saisonalen Faktor zu berechnen. A.14.1 Prognoseberechnung A) Ein exponentiell geglätteter Durchschnitt MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Auswertung der Prognosen Sie können Prognosemethoden auswählen, um bis zu zwölf Prognosen für jedes Produkt zu generieren. Jede Prognosemethode wird wahrscheinlich eine etwas andere Projektion schaffen. Wenn Tausende von Produkten prognostiziert werden, ist es unpraktisch, eine subjektive Entscheidung zu treffen, welche der Prognosen in Ihren Plänen für jedes der Produkte verwendet werden soll. Das System wertet automatisch die Leistung für jede der von Ihnen ausgewählten Prognosemethoden aus und für jede der prognostizierten Produkte. Sie können zwischen zwei Leistungskriterien, Mean Absolute Deviation (MAD) und Prozent der Genauigkeit (POA) wählen. MAD ist ein Maß für Prognosefehler. POA ist ein Maß für die Prognose-Bias. Beide dieser Leistungsbewertungsverfahren erfordern tatsächliche Verkaufsgeschichte Daten für einen Benutzer bestimmten Zeitraum. Diese Periode der jüngsten Geschichte wird als Halteperiode oder Perioden am besten fit (PBF) bezeichnet. Um die Leistung einer Prognosemethode zu messen, verwenden Sie die Prognoseformeln, um eine Prognose für die historische Holdout-Periode zu simulieren. Es werden in der Regel Unterschiede zwischen den tatsächlichen Verkaufsdaten und der simulierten Prognose für den Haltezeitraum bestehen. Wenn mehrere Prognosemethoden ausgewählt werden, tritt dieser Vorgang für jede Methode auf. Mehrere Prognosen werden für den Haltezeitraum berechnet und verglichen mit der bekannten Verkaufsgeschichte für denselben Zeitraum. Die Vorhersagemethode, die die beste Übereinstimmung (beste Passform) zwischen der Prognose und dem tatsächlichen Verkauf während des Haltezeitraums herstellt, wird für die Verwendung in Ihren Plänen empfohlen. Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch und kann von einer Prognoseerzeugung zur nächsten wechseln. A.16 Mittlere Absolute Abweichung (MAD) MAD ist der Mittelwert (oder Durchschnitt) der Absolutwerte (oder Größe) der Abweichungen (oder Fehler) zwischen Ist - und Prognosedaten. MAD ist ein Maß für die durchschnittliche Größe der zu erwartenden Fehler, bei einer Prognosemethode und Datenhistorie. Da bei der Berechnung absolute Werte verwendet werden, werden bei positiven Fehlern keine negativen Fehler ausgelöst. Beim Vergleich mehrerer Prognosemethoden hat sich derjenige mit dem kleinsten MAD als zuverlässig für dieses Produkt für diesen Holdout-Zeitraum erwiesen. Wenn die Prognose unvoreingenommen ist und Fehler normal verteilt sind, gibt es eine einfache mathematische Beziehung zwischen MAD und zwei anderen gemeinsamen Maßnahmen der Verteilung, Standardabweichung und Mean Squared Error: A.16.1 Prozent der Genauigkeit (POA) Prozent der Genauigkeit (POA) ist Ein Maß für die Prognose-Bias. Wenn die Prognosen konsequent zu hoch sind, sammeln sich Vorräte und Inventurkosten. Wenn die Prognosen konsequent zwei niedrig sind, werden die Vorräte verbraucht und der Kundendienst sinkt. Eine Prognose, die 10 Einheiten zu niedrig ist, dann 8 Einheiten zu hoch, dann 2 Einheiten zu hoch, wäre eine unvoreingenommene Prognose. Der positive Fehler von 10 wird durch Negativfehler von 8 und 2 abgebrochen. Fehler Tatsächlich - Prognose Wenn ein Produkt im Inventar gespeichert werden kann und wenn die Prognose unvoreingenommen ist, kann eine kleine Menge an Sicherheitsbestand verwendet werden, um die Fehler zu puffern. In dieser Situation ist es nicht so wichtig, Prognosefehler zu beseitigen, da es darum geht, unvoreingenommene Prognosen zu erzeugen. Doch in der Dienstleistungsbranche wäre die obige Situation als drei Fehler zu betrachten. Der Dienst würde in der ersten Periode unterbesetzt sein, dann überbesetzt für die nächsten zwei Perioden. In den Diensten ist die Größenordnung der Prognosefehler in der Regel wichtiger als die Vorhersage. Die Summation über die Holdout-Periode ermöglicht positive Fehler, um negative Fehler zu annullieren. Wenn die Summe der tatsächlichen Verkäufe die Summe der Prognoseverkäufe übersteigt, ist das Verhältnis größer als 100. Natürlich ist es unmöglich, mehr als 100 genau zu sein. Wenn eine Prognose unvoreingenommen ist, wird das POA-Verhältnis 100 sein. Daher ist es wünschenswerter, 95 genau zu sein, als 110 genau zu sein. Die POA-Kriterien wählen die Prognosemethode, die ein POA-Verhältnis hat, das am nächsten zu 100 liegt. Scripting auf dieser Seite verbessert die Inhaltsnavigation, ändert aber den Inhalt nicht in irgendeiner Weise.3 Verständnis von Prognoseebenen und - methoden Sie können sowohl Detail - (Einzelposten-) Prognosen generieren Und Zusammenfassung (Produktlinie) Prognosen, die Produktnachfragemuster widerspiegeln. Das System analysiert die bisherigen Verkäufe, um die Prognosen mit 12 Prognosemethoden zu berechnen. Die Prognosen beinhalten Detailinformationen auf der Positionsebene und übergeordnete Informationen über eine Zweigniederlassung oder das Unternehmen als Ganzes. 3.1 Prognoseleistungsbewertungskriterien Abhängig von der Auswahl der Verarbeitungsoptionen und von Trends und Mustern in den Verkaufsdaten sind einige Prognosemethoden besser als andere für einen gegebenen historischen Datensatz. Eine für ein Produkt geeignete Vorhersagemethode ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Sie könnten feststellen, dass eine Prognosemethode, die auf einer Stufe eines Produktlebenszyklus gute Ergebnisse liefert, während des gesamten Lebenszyklus angemessen bleibt. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten: Prozent der Genauigkeit (POA). Mittlere absolute Abweichung (MAD). Beide dieser Bewertungsbewertungsmethoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen Zeitraum, den Sie angeben. Dieser Zeitraum wird als Haltezeit oder Periode der besten Passung bezeichnet. The data in this period is used as the basis for recommending which forecasting method to use in making the next forecast projection. This recommendation is specific to each product and can change from one forecast generation to the next. 3.1.1 Best Fit The system recommends the best fit forecast by applying the selected forecasting methods to past sales order history and comparing the forecast simulation to the actual history. When you generate a best fit forecast, the system compares actual sales order histories to forecasts for a specific time period and computes how accurately each different forecasting method predicted sales. Then the system recommends the most accurate forecast as the best fit. This graphic illustrates best fit forecasts: Figure 3-1 Best fit forecast The system uses this sequence of steps to determine the best fit: Use each specified method to simulate a forecast for the holdout period. Compare actual sales to the simulated forecasts for the holdout period. Calculate the POA or the MAD to determine which forecasting method most closely matches the past actual sales. The system uses either POA or MAD, based on the processing options that you select. Recommend a best fit forecast by the POA that is closest to 100 percent (over or under) or the MAD that is closest to zero. 3.2 Forecasting Methods JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management uses 12 methods for quantitative forecasting and indicates which method provides the best fit for the forecasting situation. This section discusses: Method 1: Percent Over Last Year. Method 2: Calculated Percent Over Last Year. Method 3: Last Year to This Year. Method 4: Moving Average. Method 5: Linear Approximation. Method 6: Least Squares Regression. Method 7: Second Degree Approximation. Method 8: Flexible Method. Method 9: Weighted Moving Average. Method 10: Linear Smoothing. Method 11: Exponential Smoothing. Method 12: Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. Specify the method that you want to use in the processing options for the Forecast Generation program (R34650). Most of these methods provide limited control. For example, the weight placed on recent historical data or the date range of historical data that is used in the calculations can be specified by you. The examples in the guide indicate the calculation procedure for each of the available forecasting methods, given an identical set of historical data. The method examples in the guide use part or all of these data sets, which is historical data from the past two years. The forecast projection goes into next year. This sales history data is stable with small seasonal increases in July and December. This pattern is characteristic of a mature product that might be approaching obsolescence. 3.2.1 Method 1: Percent Over Last Year This method uses the Percent Over Last Year formula to multiply each forecast period by the specified percentage increase or decrease. To forecast demand, this method requires the number of periods for the best fit plus one year of sales history. This method is useful to forecast demand for seasonal items with growth or decline. 3.2.1.1 Example: Method 1: Percent Over Last Year The Percent Over Last Year formula multiplies sales data from the previous year by a factor you specify and then projects that result over the next year. This method might be useful in budgeting to simulate the affect of a specified growth rate or when sales history has a significant seasonal component. Forecast specifications: Multiplication factor. For example, specify 110 in the processing option to increase the previous years sales history data by 10 percent. Required sales history: One year for calculating the forecast, plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance (periods of best fit) that you specify. This table is history used in the forecast calculation: February forecast equals 117 times 1.1 128.7 rounded to 129. March forecast equals 115 times 1.1 126.5 rounded to 127. 3.2.2 Method 2: Calculated Percent Over Last Year This method uses the Calculated Percent Over Last Year formula to compare the past sales of specified periods to sales from the same periods of the previous year. The system determines a percentage increase or decrease, and then multiplies each period by the percentage to determine the forecast. To forecast demand, this method requires the number of periods of sales order history plus one year of sales history. This method is useful to forecast short term demand for seasonal items with growth or decline. 3.2.2.1 Example: Method 2: Calculated Percent Over Last Year The Calculated Percent Over Last Year formula multiplies sales data from the previous year by a factor that is calculated by the system, and then it projects that result for the next year. This method might be useful in projecting the affect of extending the recent growth rate for a product into the next year while preserving a seasonal pattern that is present in sales history. Forecast specifications: Range of sales history to use in calculating the rate of growth. For example, specify n equals 4 in the processing option to compare sales history for the most recent four periods to those same four periods of the previous year. Use the calculated ratio to make the projection for the next year. Required sales history: One year for calculating the forecast plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance (periods of best fit). This table is history used in the forecast calculation, given n 4: February forecast equals 117 times 0.9766 114.26 rounded to 114. March forecast equals 115 times 0.9766 112.31 rounded to 112. 3.2.3 Method 3: Last Year to This Year This method uses last years sales for the next years forecast. To forecast demand, this method requires the number of periods best fit plus one year of sales order history. This method is useful to forecast demand for mature products with level demand or seasonal demand without a trend. 3.2.3.1 Example: Method 3: Last Year to This Year The Last Year to This Year formula copies sales data from the previous year to the next year. This method might be useful in budgeting to simulate sales at the present level. The product is mature and has no trend over the long run, but a significant seasonal demand pattern might exist. Forecast specifications: None. Required sales history: One year for calculating the forecast plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance (periods of best fit). This table is history used in the forecast calculation: January forecast equals January of last year with a forecast value of 128. February forecast equals February of last year with a forecast value of 117. March forecast equals March of last year with a forecast value of 115. 3.2.4 Method 4: Moving Average This method uses the Moving Average formula to average the specified number of periods to project the next period. You should recalculate it often (monthly, or at least quarterly) to reflect changing demand level. To forecast demand, this method requires the number of periods best fit plus the number of periods of sales order history. This method is useful to forecast demand for mature products without a trend. 3.2.4.1 Example: Method 4: Moving Average Moving Average (MA) is a popular method for averaging the results of recent sales history to determine a projection for the short term. The MA forecast method lags behind trends. Forecast bias and systematic errors occur when the product sales history exhibits strong trend or seasonal patterns. This method works better for short range forecasts of mature products than for products that are in the growth or obsolescence stages of the life cycle. Forecast specifications: n equals the number of periods of sales history to use in the forecast calculation. For example, specify n 4 in the processing option to use the most recent four periods as the basis for the projection into the next time period. A large value for n (such as 12) requires more sales history. It results in a stable forecast, but is slow to recognize shifts in the level of sales. Conversely, a small value for n (such as 3) is quicker to respond to shifts in the level of sales, but the forecast might fluctuate so widely that production cannot respond to the variations. Required sales history: n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance (periods of best fit). This table is history used in the forecast calculation: February forecast equals (114 119 137 125) 4 123.75 rounded to 124. March forecast equals (119 137 125 124) 4 126.25 rounded to 126. 3.2.5 Method 5: Linear Approximation This method uses the Linear Approximation formula to compute a trend from the number of periods of sales order history and to project this trend to the forecast. You should recalculate the trend monthly to detect changes in trends. This method requires the number of periods of best fit plus the number of specified periods of sales order history. This method is useful to forecast demand for new products, or products with consistent positive or negative trends that are not due to seasonal fluctuations. 3.2.5.1 Example: Method 5: Linear Approximation Linear Approximation calculates a trend that is based upon two sales history data points. Those two points define a straight trend line that is projected into the future. Use this method with caution because long range forecasts are leveraged by small changes in just two data points. Forecast specifications: n equals the data point in sales history that is compared to the most recent data point to identify a trend. For example, specify n 4 to use the difference between December (most recent data) and August (four periods before December) as the basis for calculating the trend. Minimum required sales history: n plus 1 plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance (periods of best fit). This table is history used in the forecast calculation: January forecast December of past year 1 (Trend) which equals 137 (1 times 2) 139. February forecast December of past year 1 (Trend) which equals 137 (2 times 2) 141. March forecast December of past year 1 (Trend) which equals 137 (3 times 2) 143. 3.2.6 Method 6: Least Squares Regression The Least Squares Regression (LSR) method derives an equation describing a straight line relationship between the historical sales data and the passage of time. LSR fits a line to the selected range of data so that the sum of the squares of the differences between the actual sales data points and the regression line are minimized. The forecast is a projection of this straight line into the future. This method requires sales data history for the period that is represented by the number of periods best fit plus the specified number of historical data periods. The minimum requirement is two historical data points. This method is useful to forecast demand when a linear trend is in the data. 3.2.6.1 Example: Method 6: Least Squares Regression Linear Regression, or Least Squares Regression (LSR), is the most popular method for identifying a linear trend in historical sales data. The method calculates the values for a and b to be used in the formula: This equation describes a straight line, where Y represents sales and X represents time. Linear regression is slow to recognize turning points and step function shifts in demand. Linear regression fits a straight line to the data, even when the data is seasonal or better described by a curve. When sales history data follows a curve or has a strong seasonal pattern, forecast bias and systematic errors occur. Forecast specifications: n equals the periods of sales history that will be used in calculating the values for a and b. For example, specify n 4 to use the history from September through December as the basis for the calculations. When data is available, a larger n (such as n 24) would ordinarily be used. LSR defines a line for as few as two data points. For this example, a small value for n (n 4) was chosen to reduce the manual calculations that are required to verify the results. Minimum required sales history: n periods plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance (periods of best fit). This table is history used in the forecast calculation: March forecast equals 119.5 (7 times 2.3) 135.6 rounded to 136. 3.2.7 Method 7: Second Degree Approximation To project the forecast, this method uses the Second Degree Approximation formula to plot a curve that is based on the number of periods of sales history. This method requires the number of periods best fit plus the number of periods of sales order history times three. This method is not useful to forecast demand for a long-term period. 3.2.7.1 Example: Method 7: Second Degree Approximation Linear Regression determines values for a and b in the forecast formula Y a b X with the objective of fitting a straight line to the sales history data. Second Degree Approximation is similar, but this method determines values for a, b, and c in the this forecast formula: Y a b X c X 2 The objective of this method is to fit a curve to the sales history data. This method is useful when a product is in the transition between life cycle stages. For example, when a new product moves from introduction to growth stages, the sales trend might accelerate. Because of the second order term, the forecast can quickly approach infinity or drop to zero (depending on whether coefficient c is positive or negative). This method is useful only in the short term. Forecast specifications: the formula find a, b, and c to fit a curve to exactly three points. You specify n, the number of time periods of data to accumulate into each of the three points. In this example, n 3. Actual sales data for April through June is combined into the first point, Q1. July through September are added together to create Q2, and October through December sum to Q3. The curve is fitted to the three values Q1, Q2, and Q3. Required sales history: 3 times n periods for calculating the forecast plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance (periods of best fit). This table is history used in the forecast calculation: Q0 (Jan) (Feb) (Mar) Q1 (Apr) (May) (Jun) which equals 125 122 137 384 Q2 (Jul) (Aug) (Sep) which equals 140 129 131 400 Q3 (Oct) (Nov) (Dec) which equals 114 119 137 370 The next step involves calculating the three coefficients a, b, and c to be used in the forecasting formula Y a b X c X 2 . Q1, Q2, and Q3 are presented on the graphic, where time is plotted on the horizontal axis. Q1 represents total historical sales for April, May, and June and is plotted at X 1 Q2 corresponds to July through September Q3 corresponds to October through December and Q4 represents January through March. This graphic illustrates the plotting of Q1, Q2, Q3, and Q4 for second degree approximation: Figure 3-2 Plotting Q1, Q2, Q3, and Q4 for second degree approximation Three equations describe the three points on the graph: (1) Q1 a bX cX 2 where X 1(Q1 a b c) (2) Q2 a bX cX 2 where X 2(Q2 a 2b 4c) (3) Q3 a bX cX 2 where X 3(Q3 a 3b 9c) Solve the three equations simultaneously to find b, a, and c: Subtract equation 1 (1) from equation 2 (2) and solve for b: (2) ndash (1) Q2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Substitute this equation for b into equation (3): (3) Q3 a 3(Q2 ndash Q1) ndash 3c 9c a Q3 ndash 3(Q2 ndash Q1) Finally, substitute these equations for a and b into equation (1): (1)Q3 ndash 3(Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) ndash 3c c Q1 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) 2 The Second Degree Approximation method calculates a, b, and c as follows: a Q3 ndash 3(Q2 ndash Q1) 370 ndash 3(400 ndash 384) 370 ndash 3(16) 322 b (Q2 ndash Q1) ndash3c (400 ndash 384) ndash (3 times ndash23) 16 69 85 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) 2 (370 ndash 400) (384 ndash 400) 2 ndash23 This is a calculation of second degree approximation forecast: Y a bX cX 2 322 85X (ndash23) (X 2 ) When X 4, Q4 322 340 ndash 368 294. The forecast equals 294 3 98 per period. When X 5, Q5 322 425 ndash 575 172. The forecast equals 172 3 58.33 rounded to 57 per period. When X 6, Q6 322 510 ndash 828 4. The forecast equals 4 3 1.33 rounded to 1 per period. This is the forecast for next year, Last Year to This Year: 3.2.8 Method 8: Flexible Method This method enables you to select the best fit number of periods of sales order history that starts n months before the forecast start date, and to apply a percentage increase or decrease multiplication factor with which to modify the forecast. This method is similar to Method 1, Percent Over Last Year, except that you can specify the number of periods that you use as the base. Depending on what you select as n, this method requires periods best fit plus the number of periods of sales data that is indicated. This method is useful to forecast demand for a planned trend. 3.2.8.1 Example: Method 8: Flexible Method The Flexible Method (Percent Over n Months Prior) is similar to Method 1, Percent Over Last Year. Both methods multiply sales data from a previous time period by a factor specified by you, and then project that result into the future. In the Percent Over Last Year method, the projection is based on data from the same time period in the previous year. You can also use the Flexible Method to specify a time period, other than the same period in the last year, to use as the basis for the calculations. Multiplication factor. For example, specify 110 in the processing option to increase previous sales history data by 10 percent. Base period. For example, n 4 causes the first forecast to be based on sales data in September of last year. Minimum required sales history: the number of periods back to the base period plus the number of time periods that is required for evaluating the forecast performance (periods of best fit). This table is history used in the forecast calculation: 3.2.9 Method 9: Weighted Moving Average The Weighted Moving Average formula is similar to Method 4, Moving Average formula, because it averages the previous months sales history to project the next months sales history. However, with this formula you can assign weights for each of the prior periods. This method requires the number of weighted periods selected plus the number of periods best fit data. Similar to Moving Average, this method lags behind demand trends, so this method is not recommended for products with strong trends or seasonality. This method is useful to forecast demand for mature products with demand that is relatively level. 3.2.9.1 Example: Method 9: Weighted Moving Average The Weighted Moving Average (WMA) method is similar to Method 4, Moving Average (MA). However, you can assign unequal weights to the historical data when using WMA. The method calculates a weighted average of recent sales history to arrive at a projection for the short term. More recent data is usually assigned a greater weight than older data, so WMA is more responsive to shifts in the level of sales. However, forecast bias and systematic errors occur when the product sales history exhibits strong trends or seasonal patterns. This method works better for short range forecasts of mature products than for products in the growth or obsolescence stages of the life cycle. The number of periods of sales history (n) to use in the forecast calculation. For example, specify n 4 in the processing option to use the most recent four periods as the basis for the projection into the next time period. A large value for n (such as 12) requires more sales history. Such a value results in a stable forecast, but it is slow to recognize shifts in the level of sales. Conversely, a small value for n (such as 3) responds more quickly to shifts in the level of sales, but the forecast might fluctuate so widely that production cannot respond to the variations. The total number of periods for the processing option rdquo14 - periods to includerdquo should not exceed 12 months. The weight that is assigned to each of the historical data periods. The assigned weights must total 1.00. For example, when n 4, assign weights of 0.50, 0.25, 0.15, and 0.10 with the most recent data receiving the greatest weight. Minimum required sales history: n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance (periods of best fit). This table is history used in the forecast calculation: January forecast equals (131 times 0.10) (114 times 0.15) (119 times 0.25) (137 times 0.50) (0.10 0.15 0.25 0.50) 128.45 rounded to 128. February forecast equals (114 times 0.10) (119 times 0.15) (137 times 0.25) (128 times 0.50) 1 127.5 rounded to 128. March forecast equals (119 times 0.10) (137 times 0.15) (128 times 0.25) (128 times 0.50) 1 128.45 rounded to 128. 3.2.10 Method 10: Linear Smoothing This method calculates a weighted average of past sales data. In the calculation, this method uses the number of periods of sales order history (from 1 to 12) that is indicated in the processing option. The system uses a mathematical progression to weigh data in the range from the first (least weight) to the final (most weight). Then the system projects this information to each period in the forecast. This method requires the months best fit plus the sales order history for the number of periods that are specified in the processing option. 3.2.10.1 Example: Method 10: Linear Smoothing This method is similar to Method 9, WMA. However, instead of arbitrarily assigning weights to the historical data, a formula is used to assign weights that decline linearly and sum to 1.00. The method then calculates a weighted average of recent sales history to arrive at a projection for the short term. Like all linear moving average forecasting techniques, forecast bias and systematic errors occur when the product sales history exhibits strong trend or seasonal patterns. This method works better for short range forecasts of mature products than for products in the growth or obsolescence stages of the life cycle. n equals the number of periods of sales history to use in the forecast calculation. For example, specify n equals 4 in the processing option to use the most recent four periods as the basis for the projection into the next time period. The system automatically assigns the weights to the historical data that decline linearly and sum to 1.00. For example, when n equals 4, the system assigns weights of 0.4, 0.3, 0.2, and 0.1, with the most recent data receiving the greatest weight. Minimum required sales history: n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance (periods of best fit). This table is history used in the forecast calculation: 3.2.11 Method 11: Exponential Smoothing This method calculates a smoothed average, which becomes an estimate representing the general level of sales over the selected historical data periods. This method requires sales data history for the time period that is represented by the number of periods best fit plus the number of historical data periods that are specified. The minimum requirement is two historical data periods. This method is useful to forecast demand when no linear trend is in the data. 3.2.11.1 Example: Method 11: Exponential Smoothing This method is similar to Method 10, Linear Smoothing. In Linear Smoothing, the system assigns weights that decline linearly to the historical data. In Exponential Smoothing, the system assigns weights that exponentially decay. The equation for Exponential Smoothing forecasting is: Forecast alpha (Previous Actual Sales) (1 ndashalpha) (Previous Forecast) The forecast is a weighted average of the actual sales from the previous period and the forecast from the previous period. Alpha is the weight that is applied to the actual sales for the previous period. (1 ndash alpha) is the weight that is applied to the forecast for the previous period. Values for alpha range from 0 to 1 and usually fall between 0.1 and 0.4. The sum of the weights is 1.00 (alpha (1 ndash alpha) 1). You should assign a value for the smoothing constant, alpha. If you do not assign a value for the smoothing constant, the system calculates an assumed value that is based on the number of periods of sales history that is specified in the processing option. alpha equals the smoothing constant that is used to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1. n equals the range of sales history data to include in the calculations. Generally, one year of sales history data is sufficient to estimate the general level of sales. For this example, a small value for n (n 4) was chosen to reduce the manual calculations that are required to verify the results. Exponential Smoothing can generate a forecast that is based on as little as one historical data point. Minimum required sales history: n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance (periods of best fit). This table is history used in the forecast calculation: 3.2.12 Method 12: Exponential Smoothing with Trend and Seasonality This method calculates a trend, a seasonal index, and an exponentially smoothed average from the sales order history. The system then applies a projection of the trend to the forecast and adjusts for the seasonal index. This method requires the number of periods best fit plus two years of sales data, and is useful for items that have both trend and seasonality in the forecast. You can enter the alpha and beta factor, or have the system calculate them. Alpha and beta factors are the smoothing constant that the system uses to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales (alpha) and the trend component of the forecast (beta). 3.2.12.1 Example: Method 12: Exponential Smoothing with Trend and Seasonality This method is similar to Method 11, Exponential Smoothing, in that a smoothed average is calculated. However, Method 12 also includes a term in the forecasting equation to calculate a smoothed trend. The forecast is composed of a smoothed average that is adjusted for a linear trend. When specified in the processing option, the forecast is also adjusted for seasonality. Alpha equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1. Beta equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast. Values for beta range from 0 to 1. Whether a seasonal index is applied to the forecast. Alpha and beta are independent of one another. They do not have to sum to 1.0. Minimum required sales history: One year plus the number of time periods that are required to evaluate the forecast performance (periods of best fit). When two or more years of historical data is available, the system uses two years of data in the calculations. Method 12 uses two Exponential Smoothing equations and one simple average to calculate a smoothed average, a smoothed trend, and a simple average seasonal index. An exponentially smoothed average: An exponentially smoothed trend: A simple average seasonal index: Figure 3-3 Simple Average Seasonal Index The forecast is then calculated by using the results of the three equations: L is the length of seasonality (L equals 12 months or 52 weeks). t is the current time period. m is the number of time periods into the future of the forecast. S is the multiplicative seasonal adjustment factor that is indexed to the appropriate time period. This table lists history used in the forecast calculation: This section provides an overview of Forecast Evaluations and discusses: You can select forecasting methods to generate as many as 12 forecasts for each product. Each forecasting method might create a slightly different projection. When thousands of products are forecast, a subjective decision is impractical regarding which forecast to use in the plans for each product. The system automatically evaluates performance for each forecasting method that you select and for each product that you forecast. You can select between two performance criteria: MAD and POA. MAD is a measure of forecast error. POA is a measure of forecast bias. Both of these performance evaluation techniques require actual sales history data for a period specified by you. The period of recent history used for evaluation is called a holdout period or period of best fit. To measure the performance of a forecasting method, the system: Uses the forecast formulas to simulate a forecast for the historical holdout period. Makes a comparison between the actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When you select multiple forecast methods, this same process occurs for each method. Multiple forecasts are calculated for the holdout period and compared to the known sales history for that same period. The forecasting method that produces the best match (best fit) between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in the plans. This recommendation is specific to each product and might change each time that you generate a forecast. 3.3.1 Mean Absolute Deviation Mean Absolute Deviation (MAD) is the mean (or average) of the absolute values (or magnitude) of the deviations (or errors) between actual and forecast data. MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history. Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors. When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MAD is the most reliable for that product for that holdout period. When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and Mean Squared Error. For example: MAD (Sigma (Actual) ndash (Forecast)) n Standard Deviation, (sigma) cong 1.25 MAD Mean Squared Error cong ndashsigma2 This example indicates the calculation of MAD for two of the forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.1.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: Mean Absolute Deviation equals (2 1 20 10 14) 5 9.4. Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9.4, for the given holdout period. 3.3.2 Percent of Accuracy Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. When forecasts are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise. When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines. A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast. The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. (Error) (Actual) ndash (Forecast) When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors. In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts. However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors. The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods. In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA (SigmaForecast sales during holdout period) (SigmaActual sales during holdout period) times 100 percent The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors. When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent. Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate. When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent. A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate. The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.2.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: 3.4.2 Forecast Accuracy These statistical laws govern forecast accuracy: A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the forecast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast. 3.4.3 Forecast Considerations You should not rely exclusively on past data to forecast future demands. These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast: New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts: Leading economic indicators. 3.4.4 Forecasting Process You use the Refresh Actuals program (R3465) to copy data from the Sales Order History File table (F42119), the Sales Order Detail File table (F4211), or both, into either the Forecast File table (F3460) or the Forecast Summary File table (F3400), depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.