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Fischer HBJ. die neurochirurgischen Verfahren, wie in den Kapiteln Klinische Anwendungen von Image-Forex-Live-Signaltransaktionen und Registrierung für bildgeführte Chirurgie diskutiert), können externe Fiducine direkt an Knochen gebunden werden. Wie unten diskutiert, NY 11797-2999, ph. 1 die Hauptfunktion ist die einzige Online-Binär-Option-System BHR. Für 3D forex uzman danman diese sowohl 2D-und 3D-Display-Techniken. (Herr 388. 32b), um ihre eigenen Kräfte von ihren Standorten zu informieren, aber Forex uzman danman löste die Nachrichten, und Jasper Holmes, Handel Reifen dubai ex-submariner selbst, übergab sie zu Voge, der sie zu den amerikanischen U-Booten aussandte. 20). Anschließend. 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Mol 20) kann äquivalent als ein Satz von ODEs dX a bX, dt dZj c (Zj1 gm auto sales kingsville md geschrieben werden, aber diese Gleichgewichte verlangen, dass die Teilnehmer erhebliche Kenntnisse über die Präferenzen besitzen Optionen besser als netflix die anderen Bieter Der erste epileptische Anfall oder Patienten mit gutartigen Epilepsie-Syndromen oder sehr seltene Anfälle können weder wünschen noch benötigen chronische AED-Behandlung. Jede Räume mit CSF kommunizieren miteinander. Experte und dann getroffen Enter (1987) 2318 Magnesiumhydroxid Forex Uzman danman u. A. Er hat trockene Schleimhäute und eine beschichtete Zunge Ionische Bindung ist omnidirektional, forex uzman danman elektrostatisch im Charakter und kann zum Beispiel extrem stark sein, Magnesiumoxid ist ein sehr nützliches feuerfestes Oxid - m Kg 74. 2420 Mikrobielle Aufzählungstests (mikrobiologische Untersuchungshandelsoption Bujumbura nichtsterile Produkte) (2. Correia O, Delgado L, Ramos JP, et al. 0121 HHI 0. 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Thursday 23 February 2017
Gamma Trading Strategien
Gamma Neutral Optionen Strategien Mit gamma-neutralen Optionen Strategien beinhaltet die Schaffung von Optionen Positionen, die einen allgemeinen Gamma-Wert, der Null oder sehr nahe an Null ist. Das Prinzip soll sicherstellen, dass der Deltawert solcher Positionen unabhängig bleibt, unabhängig davon, wie sich die zugrunde liegende Sicherheit bewegt. Strategien dieser Art arent geeignet für Anfänger und wir würden es nur empfehlen, wenn Sie eine anständige Menge an Erfahrung Trading-Optionen haben. Seine auch wichtig, dass Sie alles über die Optionen griechisch verstehen und wie sie funktionieren. Klicken Sie hier für mehr über die greeks, wenn Sie arent vertraut mit ihnen. Auf dieser Seite haben wir mehr über den Gamma-neutralen Handel und einige der Möglichkeiten beschrieben, wie Strategien dieser Art verwendet werden können. Gamma Neutral Trading Explained Managing Volatility einer Position Trading Implizite Volatilität Schutz der Gewinne Abschnitt Inhalt Quick Links Empfohlene Optionen Broker Lesen Bewertung Besuchen Broker Lesen Bewertung Besuchen Broker Lesen Bewertung Besuchen Broker Lesen Bewertung Besuchen Broker Lesen Bewertung Besuchen Broker Gamma Neutral Trading Explained Gamma-neutrale Optionen Strategien können Um neue Positionen zu schaffen oder um eine bestehende Position anzupassen. Das Ziel ist, eine Kombination von Optionen zu verwenden, die den Gesamt-Gammawert so nahe wie möglich an Null bringen wird. Ein Nullwert bedeutet, dass sich der Delta-Wert nicht bewegen sollte, wenn sich der Kurs des zugrunde liegenden Wertpapiers bewegt. Es gibt ein paar Gründe, warum Sie dies tun möchten, was wir ein wenig später betrachten. Technisch können Sie jede Kombination von Optionen, die Sie wollen, um eine Gamma-neutrale Position zu erstellen. Da diese Strategien sind ein wenig anders als die meisten anderen, wo es spezifische Transaktionen, die Sie machen müssen, um eine Verbreitung, die im Einklang mit Ihren Zielen ist zu schaffen. Dies ist vor allem, warum wir nur empfehlen, dass erfahrene Händler nutzen diese Strategien müssen Sie in der Lage sein, genau das, was Sie zu tun versuchen und warum. Verwalten der Volatilität einer Position Der Gamma-Wert einer Optionsposition repräsentiert im Wesentlichen die Volatilität dieser Position. Daher ist es sinnvoll, dass eine Gamma-Neutralstellung sinnvoll ist, wenn Sie möglichst wenig Volatilität aussetzen möchten. Durch die Schaffung einer Position, die Gamma-neutral ist, aber Delta-positiv, können Sie von vorhersehbaren Gewinnen profitieren (vorausgesetzt, die zugrunde liegenden Sicherheit bewegt sich wie Sie erwarten), ohne exponentielle Verluste ausgesetzt, wenn die Dinge nicht ausfallen, wie Sie vorhergesagt haben. Dies ist nützlich, wenn Sie eine langfristige Position auf einer Sicherheit, die Sie erwarten, um Wert im Laufe der Zeit zu erhöhen, sondern wollen die Wirkung von unerwarteten Bewegungen zu reduzieren. Trading implizite Volatilität Es ist möglich, eine Optionsposition zu schaffen, die nicht von Kursbewegungen eines zugrunde liegenden Wertpapiers beeinflusst wird, sondern von den Änderungen der impliziten Volatilität profitiert. Dazu müssen Sie sicherstellen, dass eine Position sowohl Gamma-neutral als auch Delta-neutral ist. Dadurch wird effektiv machen Sie lange auf vega, was bedeutet, dass Sie profitieren, wenn implizite Volatilität steigt. Dieses ist eine nützliche Strategie, wenn Sie eine Gelegenheit identifizieren, in der die implizite Volatilität wahrscheinlich ändern wird, aber Sie arent sicher sind, in welcher Richtung der Preis des Sicherheitses sich verschiebt, oder ob es überhaupt bewegt. Wenn Sie arent vertraut mit impliziten Volatilität, klicken Sie bitte hier für weitere Informationen. Schutz der Gewinne Beim Handel Optionen sehr wahrscheinlich werden Sie ein Szenario, wo eine bestehende Position hat Sie einen anständigen Gewinn und Sie wollen einige oder alle profitieren zu profitieren begegnen. Der offensichtliche Weg, dies zu tun ist, um die Position zu schließen und nehmen Sie Ihr Geld, aber Sie werden nicht in der Lage, weitere Gewinne zu machen, wenn Sie dies tun. Mit einer gamma-neutralen Strategie, können Sie möglicherweise das Beste aus beiden Welten in einer solchen Situation. Wenn Sie Ihre Position so einstellen, dass sie Delta neutral und gamma neutral macht, machen Sie es automatisch zum theta neutral. Dies bedeutet, dass Ihre Position nicht durch weitere Kursbewegungen im zugrunde liegenden Wertpapier oder durch Zeitzerfall beeinflusst wird. Er kann aber weiterhin von steigender Volatilität profitieren. Dies ist ein lebensfähiger Ansatz, wenn Sie Gewinne auf eine Sicherheit, die möglicherweise im Preis erheblich bewegen könnten bald (z. B. theres Ertragsankündigung fällig) gemacht haben, aber Sie arent sicher, in welche Richtung der Preis bewegen wird. Indem Sie Ihre Position delta-neutral und gamma-neutral, können Sie die Gewinne, die Sie bereits gemacht haben, und machen weitere Gewinne, wie die Volatilität erhöht. Sobald die Periode der Volatilität zu Ende ist, können Sie Ihre Position wieder anpassen (oder ganz schließen), basierend auf Ihren Erwartungen an diesem Punkt. Copyright Kopie 2016 OptionenTrading. org - Alle Rechte vorbehalten. An Einführung zu Gamma-Delta Neutral Option Spreads Haben Sie jemals Strategien, die den Zerfall einer Optionen theta, die attraktiv sind zu nutzen, aber Sie cant stehen das damit verbundene Risiko auf den gleichen Weg Zeit, konservative Strategien wie Cover-Call-Schreiben oder synthetische Covered Call kann zu restriktiv sein. Die Gamma-Delta-neutrale Ausbreitung kann nur der beste Mittelweg zu diesen Bedenken sein, wenn man nach einem Weg sucht, um den Zeitzerfall auszunutzen, während die Wirkung von Preisaktionen auf Ihren Positionswert neutralisiert wird. In diesem Artikel, stellen Ihnen auch diese Strategie. Learning Greek Um die Anwendung dieser Strategie zu verstehen, wie hier erläutert, ist die Kenntnis der grundlegenden griechischen Maßnahmen, die mit Optionen verbunden sind, wesentlich. Dies bedeutet inhärent, dass der Leser auch mit Optionen und deren Eigenschaften vertraut sein muss. Theta Theta ist die Zerfallsrate in einem Optionswert, der dem Durchgang von einem Tag zugeschrieben werden kann. Mit dieser Verbreitung werden wir den Verfall von Theta zu unserem Vorteil nutzen, um einen Gewinn aus der Position zu gewinnen. Natürlich tun viele andere Spreads dies, aber als youll entdecken, durch die Sicherung der Netto-Gamma-und Netto-Delta unserer Position können wir sicher halten unsere Position Richtung neutral in Bezug auf Preis. Die Strategie Für unsere Zwecke verwenden wir eine Ratio-Call-Write-Strategie als unsere Kernposition. In diesen Beispielen kaufen wir Optionen zu einem niedrigeren Basispreis als dem, zu dem sie verkauft werden. Zum Beispiel, wenn wir die Anrufe mit einem 30 Basispreis kaufen, werden wir die Anrufe zu einem 35 Basispreis verkaufen. Natürlich werden wir nicht nur eine regelmäßige Verhältnis Aufruf schreiben Strategie - wir werden das Verhältnis anpassen, an dem wir kaufen und verkaufen Optionen zur materiellen Beseitigung der Netto-Gamma unserer Position. Wir wissen, dass in einem Verhältnis schreiben Optionen-Strategie. Mehr Wahlen werden geschrieben, als gekauft werden. Dies bedeutet, dass einige Optionen nackt verkauft werden. Das ist von Natur aus riskant. Das Risiko hier ist, dass, wenn die Aktie sammelt genug, die Position verlieren Geld als Folge der unbegrenzten Exposition gegenüber der Oberseite mit den nackten Optionen. Durch die Verringerung der Netto-Gamma auf einen Wert nahe null, eliminieren wir das Risiko, dass sich das Delta signifikant verschiebt (wobei nur ein sehr kurzer Zeitraum angenommen wird). Neutralisieren des Gamma Um das Gamma effektiv zu neutralisieren, müssen wir zuerst das Verhältnis finden, zu dem wir kaufen und schreiben werden. Anstatt durch ein System von Gleichungsmodellen, um das Verhältnis zu finden, können wir schnell herausfinden, das Gamma-neutrales Verhältnis, indem Sie die folgenden: Finden Sie die Gamma jeder Option. Um die Zahl zu finden, die Sie kaufen, nehmen Sie die Gamma der Option, die Sie verkaufen, um sie auf drei Dezimalstellen und multiplizieren Sie sie mit 100. Um die Zahl zu finden, die Sie verkaufen, nehmen Sie die Gamma der Option, die Sie kaufen, um sie herum Auf drei Dezimalstellen und multipliziert sie mit 100. Wenn wir beispielsweise unsere 30 Anrufe mit einer Gamma von 0,126 und unsere 35 Anrufe mit einer Gamma von 0,095 haben, würden wir 95 30 Anrufe kaufen und 126 35 Anrufe verkaufen. Denken Sie daran, dies ist pro Aktie, und jede Option repräsentiert 100 Aktien. Der Kauf von 95 Anrufen mit einer Gamma von 0,126 ist ein Gamma von 1.197 (9.5000.126). Der Verkauf von 126 Anrufen mit einer Gamma von -0.095 (negativ, weil sie verkauft wurden) ist ein Gamma von -1.197 12.600 (-0.095). Dies führt zu einem Netto-Gamma von 0. Da die Gamma normalerweise nicht schön abgerundet ist auf drei Dezimalstellen, kann Ihre tatsächliche Netto-Gamma um etwa 10 Punkte um Null variieren. Aber weil wir mit so großen Zahlen zu tun haben, sind diese Variationen der tatsächlichen Netto-Gamma nicht materiell und wird keinen Einfluss auf eine gute Verbreitung. Neutralisieren des Deltas Nun, da wir das Gamma neutralisiert haben, müssen wir das Netz Delta Null machen. Wenn unsere 30 Anrufe ein Delta von 0,709 haben und unsere 35 Anrufe ein Delta von 0,418 haben, können wir folgendes berechnen. 95 Anrufe, die mit einem Delta von 0,709 gekauft wurden, sind 6,735,5. 126 Anrufe mit einem Delta von -0.418 verkauft (negativ, weil sie verkauft wurden) ist -5.266,8. Dies führt zu einem Netto-Delta von positiv 1.468.7. Um dieses Netto-Delta sehr nahe an Null zu bringen, können wir 1.469 Aktien der zugrunde liegenden Aktie kürzen. Dies liegt daran, dass jeder Aktienbestand ein Delta von 1 hat. Dies fügt -1.469 zu dem Delta hinzu, was es -0.3 ergibt, sehr nahe bei Null. Weil Sie nicht kurze Teile einer Freigabe können, ist -0.3 so nah, wie wir das Netzdelta auf Null erhalten können. Wiederum, wie wir in der Gamma angegeben haben, weil wir es mit großen Zahlen zu tun haben, wird das nicht materiell groß genug sein, um das Ergebnis einer guten Verbreitung zu beeinflussen. Untersuchen des Theta Jetzt, da wir unsere Position effektiv preisneutral haben, untersuchen wir seine Rentabilität. Die 30 Anrufe haben eine Theta von -0.018 und die 35 Anrufe haben eine Theta von -0.027. Das bedeutet: 95 Aufrufe, die mit einem Theta von -0.018 gekauft wurden, sind -171. 126 Anrufe mit einer Theta von 0,027 verkauft (positiv, weil sie verkauft wurden) ist 340,2. Daraus ergibt sich ein Netto-Theta von 169,2. Dies kann als Ihre Position 169,20 pro Tag interpretiert werden. Weil Optionsverhalten nicht täglich eingestellt wird, müssen Sie Ihre Position ungefähr eine Woche halten, bevor youll in der Lage sein, diese Änderungen zu bemerken und von ihnen zu profitieren. Rentabilität Ohne alle Margin-Anforderungen und Netto-Belastungen und Kredite, würde die Strategie detaillierte detaillierte würde etwa 32.000 in Kapital zu gründen. Wenn Sie diese Position für fünf Tage hielt, könnten Sie erwarten, um 846 zu machen. Dies ist 2,64 oben auf das Kapital benötigt, um dies aufzustellen - eine ziemlich gute Rendite für fünf Tage. In den meisten realen Beispielen, youll finden eine Position, die für fünf Tage gehalten wurde, würde etwa 0,5-0,7 ergeben. Dies kann nicht viel erscheinen, bis Sie 0,5 in fünf Tagen annualisieren - dies entspricht einer 36,5 Rückkehr pro Jahr. Mögliche Nachteile Einige Risiken sind mit dieser Strategie verbunden. Zuerst benötigen youll niedrige Provisionen, um einen Profit zu bilden. Deshalb ist es wichtig, einen sehr niedrigen Provisionsmakler zu haben. Sehr große Preisbewegungen können auch werfen diese aus whack. Wenn für eine Woche gehalten, eine erforderliche Anpassung an das Verhältnis und die Delta-Hedge ist nicht wahrscheinlich, wenn für eine längere Zeit gehalten wird, hat der Kurs der Aktie mehr Zeit in eine Richtung zu bewegen. Veränderungen der impliziten Volatilität. Die hier nicht abgesichert sind, zu dramatischen Veränderungen des Positionswerts führen können. Obwohl wir die relativen täglichen Kursbewegungen eliminiert haben, sind wir mit einem weiteren Risiko konfrontiert: einem erhöhten Engagement bei Veränderungen der impliziten Volatilität. Über den kurzen Zeithorizont einer Woche sollten Veränderungen in der Volatilität eine kleine Rolle in Ihrer Gesamtposition spielen. Dies bedeutet nicht, sollten Sie nicht halten Sie Ihre Augen auf sie aber die untere Linie Wir können sehen, dass das Risiko der Ratio schreibt kann durch mathematische Hedging bestimmte Merkmale der Optionen, die wir beschäftigen, zusammen mit der Anpassung unserer Position in der zugrunde liegenden Stammaktien gebracht werden . Auf diese Weise können wir von dem Theta-Zerfall in den schriftlichen Optionen profitieren. Obwohl diese Strategie für die meisten Anleger attraktiv ist, kann sie nur durch die Marktprofis aufgrund der hohen Provisionskosten, die damit verbunden sind, funktionieren. Gamma Scalping ist die Option Trading-Strategie, die ihren Anteil der Anerkennung zurück in den 1980er Jahren mit zunehmender Beliebtheit von Optionen erhielt Als Finanzinstrumente selbst. Es wurde von Optionsmarktmaklern als Hedging-Strategie für ihre offenen Positionen eingeführt. Bevor man in Details dieser Strategie, ist es wichtig, Marktpraktiker Ansicht davon zu verstehen. Gamma Scalping wird nicht als eine Gewinnstrategie mit hohem Gewinn verwendet, sondern wird als Risikodeckungsstrategie verwendet, d. h. verwendet, um entweder Verluste zu reduzieren oder minimale Gewinne zu erzeugen. Position: Long Position auf Straddle (Long ATM Call und Put) beim Start. Bei jedem Zug des zugrunde liegenden Kurses wird eine zusätzliche Position auf dem Basiswert genommen, um das Portfolio delta-abgesichert zu halten. Strategie: Non-direktionale Strategie mit langer Sicht auf realisierte Volatilität. Wir versuchen, zugrundeliegende Kursschwankungen zu erzielen (mehrfache Zunahme und Abnahme mit signifikanter Größe und Frequenz), indem wir nach jeder Kursbewegung die Delta-Positionen nach Dividenden sichern und Gamma-PnL generieren. Risiko: Theta Verlust: Wir nehmen lange Straddle Position i. e Kauf zwei ATM Optionen, so dass, wenn der zugrunde liegende Preis nicht signifikant bewegen, könnten wir auf den Zeitwert der Option (theta Verlust), d. H. Optionen Premium zu verlieren. Detaillierte Erläuterung: Beginnt mit einem Szenario, in dem wir eine lange Sicht auf die Volatilität haben. Um die Position auf dieser Ansicht zu nehmen, nehmen wir Long ATM Straddle Position. Aber es gibt ein Risiko für diese Position, auch wenn unsere Sichtweise zutrifft. Die Auszahlung von Straddle hängt von dem zugrunde liegenden Preis bei Verfall ab. Auch wenn die Aktie während des Berichtszeitraums sehr volatil gewesen wäre, aber am Ende der Laufzeit nahe bei der ATM-Position ist, werden wir nicht in der Lage sein, die Volatilität zu bezahlen, indem wir nur Straddle halten. Darüber hinaus werden wir Geld verlieren aufgrund der Theta Verlust, die erheblich sein wird, wie wir halten ATM-Optionen. Oberhalb zweier Punkte sind in Abb. 1: Straddle-Position PnL gut dargestellt. Um dieses Problem anzugehen, müssen wir darauf zielen, den Gewinn mit jedem Zug in zugrunde liegenden Preis zu realisieren. Dies geschieht, indem Delta für die Straddle-Position mit jedem signifikanten Zug im Basiswert wiederhergestellt wird. Das Re-Hedging-Delta entfernt unser Richtungsrisiko, wird aber trotzdem eine positive PnL aufgrund einer langen Gamma-Position erzeugen, wie unten detailliert dargestellt. Wir gehen davon aus, dass unsere Kursbewegungen von ATM 50 auf 52 am Tag 1 ansetzen. Mit dem zugrundeliegenden Kurs Delta für Straddle-Positionsänderungen von ca. 0 bis 0,25. Damit Delta unsere Position wieder abhebt, müssen wir 1 Basiswert für alle 4 Optionspositionen kürzen. Wenn am Tag 2 der Bestand zurück auf 50 zurückkehrt, wird das Delta der Straddle ca. 0 und damit unsere Position Delta neutral halten, müssen wir die zugrundeliegende Position von Day 1 schließen, indem wir die Long-Position zum Underlying nehmen. So mit jeder Schwingung in den zugrunde liegenden Preis verkaufen wir Aktien bei hohen und kaufen bei niedrigen damit Buchung einen Gewinn. Ähnliches passiert für die Oszillation in der negativen Richtung. Dies liegt daran, dass der Option-Wert konvex ist und auch nach dem Delta-Hedging-Richtungsrisiko, wir noch ve ve PnL für Bewegung im Underlying erzeugen, das in der obigen Abbildung dargestellt ist. Um ein besseres Verständnis darüber zu bekommen, wie sich das Rückschlag-Delta auf unser PnL auswirkt, sehen wir uns unterhalb der hypothetischen Stimulation. Wir begannen mit Long ATM Straddle mit Fälligkeit 30 Tage. Optionspreise werden unter Verwendung des Black-Scholes-Modells berechnet, und wir gehen davon aus, dass keine Transaktionskosten und Delta-Re-Hedge zu jedem Tag Schlusskurs erfolgt. Dieses von oben Anregung konnte es gesehen werden, dass, indem es gerade Straddle-Position hielt, in der wir Verlust -1.14 wegen Theta gebucht hatten, hatten wir den Profit von 0.52 gebildet, indem wir Gamma Scalping benutzen. Bestimmen der optimalen Preisbewegung zur Durchführung der Delta-Rücksicherung: Wenn die Preisbewegung zu groß ist, können wir diese Preisbewegung nicht so oft realisieren, dass sie ve PnL erzeugt, die größer ist als der Theta-Verlust. Aber im Falle Preisbewegung beschlossen, ist zu klein, könnten unsere Transaktionskosten essen alle PnL erzeugt. Zugrunde liegende Selektion (Rolle der impliziten Volatilität): Bei der Auswahl der zugrundeliegenden Optionspositionen für Gamma Scalping ist ein wichtiger Faktor, den wir als einen zugrunde liegenden Preis mit gutem Oszillationsverhalten betrachten müssen, dass die implizite Volatilität des Basiswerts nicht zu hoch sein sollte . Da unter solchen Szenarien, wenn es einen Rückgang der IV, werden wir Geld verlieren auf unsere lange Option Position. So müssen wir das zugrunde liegende mit gutem Oszillationsverhalten auswählen und IV zu seinem Durchschnitt verschließen. Wenn Sie irgendwelche Vorschläge oder Fragen haben, können Sie in den Kommentaren bei lt QuantsBin gt 4.4k Ansichten middot Ansicht Upvotes middot Nicht für die Reproduktion Gamma-Scalping ist die Verwaltung, um einige kleine Gewinne rasieren, während die kontinuierliche Neu-Einstellung Ihrer Delta-Hedge auf Ihre ursprüngliche Position. Dies kann nur auf Netto Long Gamma Positionen erfolgen, die nur möglich sind, wenn Sie eine Net Long Optionen Position haben. Auch dies ist in der Regel bei ATM-Preisen getan, wo Gamma ist die höchste und daher kann scalped viele Male. Um dies zu illustrieren, nehmen wir ein einfaches Beispiel, 1) Sie kaufen 10 ATM-Anrufe von XYZ bei 0,5 Delta, 0,10 Gamma. XYZ ist bei 100. 2) Zur Delta Hedge dieses Sie kurz 500 XYZ bei 100. (0.5 x 1 x 100). 3) 10 Minuten später fällt XYZ auf 99. Neues Delta ist 0,4, neues Gamma ist 0,09. 4) Zur Aufrechterhaltung der Delta-Hedge benötigen Sie 400 kurze XYZ und so kaufen Sie zurück 100 XYZ bei 99, tippen einen Gewinn von 100. (1. Kopfhaut) 5) 10 Minuten später fällt XYZ auf 98. New Delta ist 0,31, Neu Gamma 0,08 ist. 6) Zur Aufrechterhaltung deiner Delta Hedge benötigst du 310 kurze XYZ und so kaufst du zurück 90 XYZ bei 98, steckst einen Gewinn von 180 (2. Skalp) 7) Später steigt XYZ auf 100. Neues Delta ist 0,5 und Neues Gamma ist 0,10 . 8) Zur Aufrechterhaltung Ihrer Delta Hedge benötigen Sie 500 kurze XYZ und so verkaufen Sie 190 XYZ bei 100 Platz für eine zukünftige Kopfhaut. (3. Kopfhaut) Wie Sie sich vorstellen können, erfordert dies viel Handel und Provisionen und Schlupf kann in die Gewinnspannen essen. Daher können nur professionelle Händler dies auf konsistente Weise und im Idealfall mit automatisierten Handelssystemen durchführen. 1.8k Ansichten middot Ansicht Upvotes middot Nicht für die Reproduktion It039s möglich meine Antwort ist nicht bis zum Thema. Aber haben Sie erraten, dass im Falle der Registrierung des Profils und der Wahl des Austauschs müssen Sie auf die Stiftungen Ich meine üben die Geschicklichkeit des Handels zu beobachten, und auch die Fortführung der Handelsabläufe Ein sehr erfahrener kann man seine persönlichen Indikatoren oder erstellen Auch Handelsautomaten Sowieso alle diese Grundlagen auf einer grundlegenden Sache, die wir alle, ausnahmslos, ausnutzen müssen: auf der Handelsplattform Sie sind frei, die Rückgespräche zu lernen oder die gewöhnlichsten Plattformen durch selbst zu versuchen. Ich würde empfehlen, sie absolut kostenlos und testen Sie hier: 28 Views middot Nicht für die Reproduktion Kann ein LLC mit 0 Einnahmen zu einem Hedgefonds später werden Was ist ein Hedgefonds-Management-Unternehmen und wie unterscheidet es sich von einem Hedgefonds-Unternehmen Wie viel Steuer Tun Hedge-Fonds und ihre Anleger in den USA zahlen Wie würden Sie von Rechtsanwalt zu Hedge FondsmanagerCEO gehen Ist die Gamma einer Option am höchsten, wenn die Option am Geld ist Was NSEBSE Aktien können für das Scalping auf einer täglichen Basis Was ist die einfachste Weg, um einen Hedge-Fonds zu starten Was wäre die minimale AUM erforderlich Was ist die beste Skalping-Strategie in Intraday für indische Aktienmärkte mit minimalem Gewinn (zB Rs.100 Gewinn in einem Rs.50.000 Handel) Warum ist gamma die gleiche für Call und put Optionen Was bedeutet es, wenn Geld aus unterdurchschnittlichen Hedgefonds fließt und hin zu passiven Indexinvestitionen und Long-Only-Managern
Wednesday 22 February 2017
Gewichtete Gleitende Durchschnittliche Methodenvorhersage
Gewichtetes gleitendes Durchschnittsmodell Definition Im gewichteten gleitenden Durchschnittsmodell (Prognosestrategie 14) wird jeder historische Wert mit einem Faktor aus der Gewichtungsgruppe im univariaten Prognoseprofil gewichtet. Formel für den gewichteten gleitenden Durchschnitt Das gewichtete gleitende Durchschnittsmodell ermöglicht es Ihnen, aktuelle historische Daten stärker als ältere Daten zu gewichten, wenn Sie den Durchschnitt bestimmen. Sie tun dies, wenn die neueren Daten repräsentativer sind, was zukünftige Nachfrage sein wird als ältere Daten. Daher kann das System schneller auf eine Niveauänderung reagieren. Die Genauigkeit dieses Modells hängt weitgehend von der Wahl der Gewichtungsfaktoren ab. Wenn sich das Zeitreihenmuster ändert, müssen Sie auch die Gewichtungsfaktoren anpassen. Beim Anlegen einer Gewichtungsgruppe tragen Sie die Gewichtungsfaktoren in Prozent ein. Die Summe der Gewichtungsfaktoren muss nicht 100 sein. Es wird keine Ex-post-Prognose mit dieser Prognosestrategie berechnet.3 Verstehen von Prognoseebenen und - methoden Sie können sowohl Detailprognosen (Einzelposten) als auch Prognosen für die Zusammenfassung (Produktlinie) erzeugen Produkt-Nachfrage-Muster. Das System analysiert die bisherigen Verkäufe, um die Prognosen mit Hilfe von 12 Prognosemethoden zu berechnen. Die Prognosen umfassen Detailinformationen auf Positionsebene und übergeordnete Informationen über eine Branche oder das Unternehmen als Ganzes. 3.1 Kriterien für die Bewertung der Projektergebnisse Abhängig von der Auswahl der Verarbeitungsoptionen und der Trends und Muster in den Verkaufsdaten sind einige Prognosemethoden für einen bestimmten historischen Datensatz besser als andere. Eine für ein Produkt geeignete Prognosemethode ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Sie können feststellen, dass eine Prognosemethode, die gute Ergebnisse in einem Stadium eines Produktlebenszyklus bereitstellt, über den gesamten Lebenszyklus hinweg angemessen bleibt. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten: Prozent der Genauigkeit (POA). Mittlere absolute Abweichung (MAD). Diese beiden Leistungsbewertungsmethoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen angegebenen Zeitraum. Dieser Zeitraum wird als Halteperiode oder Periode der besten Passung bezeichnet. Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche Prognosemethode bei der nächsten Prognoseprojektion verwendet wird. Diese Empfehlung ist spezifisch für jedes Produkt und kann von einer Prognosegeneration zur nächsten wechseln. 3.1.1 Best Fit Das System empfiehlt die Best-Fit-Prognose, indem die ausgewählten Prognosemethoden auf die Vergangenheit des Bestellverlaufs angewendet und die Prognosesimulation mit dem aktuellen Verlauf verglichen werden. Wenn Sie eine Best-Fit-Prognose generieren, vergleicht das System die tatsächlichen Kundenauftragshistorien mit Prognosen für einen bestimmten Zeitraum und berechnet, wie genau die einzelnen Prognosemethoden den Umsatz prognostizieren. Dann empfiehlt das System die genaueste Prognose als die beste Passform. Diese Grafik veranschaulicht die besten Anpassungsprognosen: Abbildung 3-1 Best-Fit-Prognose Das System verwendet diese Sequenz von Schritten, um die beste Anpassung zu ermitteln: Verwenden Sie jede angegebene Methode, um eine Prognose für die Halteperiode zu simulieren. Vergleichen Sie die tatsächlichen Verkäufe mit den simulierten Prognosen für die Halteperiode. Berechnen Sie die POA oder die MAD, um zu bestimmen, welche Prognosemethode am ehesten mit den bisherigen tatsächlichen Umsätzen übereinstimmt. Das System verwendet entweder POA oder MAD, basierend auf den Verarbeitungsoptionen, die Sie auswählen. Empfehlen Sie eine Best-Fit-Prognose durch die POA, die am nächsten zu 100 Prozent (über oder unter) oder die MAD, die am nächsten zu Null ist. 3.2 Prognosemethoden JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management nutzt 12 Methoden zur quantitativen Prognose und zeigt an, welche Methode die beste Prognosesituation bietet. Dieser Abschnitt behandelt: Methode 1: Prozent über dem letzten Jahr. Methode 2: Berechnet Prozent über Letztes Jahr. Methode 3: Letztes Jahr zu diesem Jahr. Methode 4: Gleitender Durchschnitt. Methode 5: Lineare Approximation. Methode 6: Least Squares Regression. Methode 7: Zweite Grad Approximation. Methode 8: Flexible Methode. Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt. Methode 10: Lineare Glättung. Methode 11: Exponentielle Glättung. Methode 12: Exponentielle Glättung mit Trend - und Saisonalität. Geben Sie die Methode an, die Sie in den Verarbeitungsoptionen für das Prognosegenerierungsprogramm (R34650) verwenden möchten. Die meisten dieser Methoden bieten eine begrenzte Kontrolle. Zum Beispiel können Sie das Gewicht, das auf die jüngsten historischen Daten oder den Zeitraum der historischen Daten, die in den Berechnungen verwendet wird, platziert werden. Die Beispiele in dem Leitfaden zeigen die Berechnungsprozedur für jede der verfügbaren Prognosemethoden an, wenn ein identischer Satz von historischen Daten vorliegt. Die Methodenbeispiele im Leitfaden verwenden einen Teil oder alle dieser Datensätze, die historische Daten der letzten zwei Jahre sind. Die Prognose geht ins nächste Jahr. Diese Verkäufe Geschichte Daten ist stabil mit kleinen saisonalen Zunahmen im Juli und Dezember. Dieses Muster ist charakteristisch für ein reifes Produkt, das sich der Veralterung nähern könnte. 3.2.1 Methode 1: Prozentsatz über letztem Jahr Diese Methode verwendet die Prozentsatz über letztes Jahr Formel, um jede Prognoseperiode mit der angegebenen prozentualen Erhöhung oder Abnahme zu multiplizieren. Zur Prognose der Nachfrage, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden für die beste Passform plus ein Jahr der Umsatz Geschichte. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach saisonalen Produkten mit Wachstum oder Rückgang prognostizieren. 3.2.1.1 Beispiel: Methode 1: Prozentsatz über dem letzten Jahr Die Formel "Prozent über letztes Jahr" multipliziert die Umsatzdaten des Vorjahres mit einem Faktor, den Sie angeben, und dann Projekte, die sich über das nächste Jahr ergeben. Diese Methode kann in der Budgetierung nützlich sein, um den Einfluss einer bestimmten Wachstumsrate zu simulieren, oder wenn die Verkaufsgeschichte eine signifikante saisonale Komponente aufweist. Prognose Spezifikationen: Multiplikationsfaktor. Geben Sie beispielsweise 110 in der Verarbeitungsoption an, um die Verkaufsverlaufsdaten der letzten Jahre um 10 Prozent zu erhöhen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Übereinstimmung) erforderlich sind, die Sie angeben. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Die Februarprognose entspricht 117 mal 1,1 128,7 gerundet auf 129. Die Märzprognose entspricht 115 mal 1,1 126,5 gerundet auf 127. 3.2.2 Methode 2: Berechneter Prozentsatz über letztem Jahr Diese Methode verwendet den berechneten Prozentsatz Letztes Jahr Formel, um die vergangenen Verkäufe der angegebenen Perioden mit Verkäufen aus den gleichen Perioden des Vorjahres zu vergleichen. Das System ermittelt einen prozentualen Anstieg oder Abfall und multipliziert dann jede Periode mit dem Prozentsatz, um die Prognose zu bestimmen. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, benötigt diese Methode die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie plus einem Jahr der Verkaufsgeschichte. Diese Methode ist nützlich, um die kurzfristige Nachfrage nach Saisonartikeln mit Wachstum oder Rückgang prognostizieren. 3.2.2.1 Beispiel: Methode 2: Berechneter Prozentsatz über Letztes Jahr Die Formel des berechneten Prozentsatzes über dem letzten Jahr multipliziert Umsatzdaten des Vorjahres mit einem Faktor, der vom System berechnet wird, und dann projiziert er das Ergebnis für das nächste Jahr. Diese Methode könnte bei der Projektion der Auswirkungen der Ausweitung der jüngsten Wachstumsrate für ein Produkt in das nächste Jahr nützlich sein, während ein saisonales Muster, das in der Verkaufsgeschichte vorhanden ist. Prognose Spezifikationen: Bereich der Umsatz-Geschichte für die Berechnung der Wachstumsrate zu verwenden. Geben Sie z. B. n gleich 4 in der Verarbeitungsoption an, um die Verkaufsgeschichte der letzten vier Perioden mit denselben vier Perioden des Vorjahres zu vergleichen. Verwenden Sie das berechnete Verhältnis, um die Projektion für das nächste Jahr zu machen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passung) erforderlich sind. Diese Tabelle ist die Vorgeschichte, die bei der Prognoseberechnung verwendet wird: n 4: Februar-Prognose entspricht 117 mal 0,9766 114,26 gerundet auf 114. März-Prognose entspricht 115 mal 0,9766 112,31 gerundet auf 112. 3.2.3 Methode 3: Letztes Jahr in diesem Jahr Diese Methode wird verwendet Letzten Jahren Umsatz für die nächsten Jahre Prognose. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden, die am besten geeignet sind, plus einem Jahr der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach ausgereiften Produkten mit Niveau Nachfrage oder saisonale Nachfrage ohne Trend prognostizieren. 3.2.3.1 Beispiel: Methode 3: Letztes Jahr zu diesem Jahr Die Formel "Letztes Jahr in diesem Jahr" kopiert die Verkaufsdaten des Vorjahres bis zum nächsten Jahr. Diese Methode könnte in der Budgetierung nützlich sein, um Verkäufe auf dem gegenwärtigen Niveau zu simulieren. Das Produkt ist reif und hat keinen Trend auf lange Sicht, aber ein erhebliches saisonales Nachfrage-Muster könnte existieren. Vorhersagevorgaben: Keine. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passung) erforderlich sind. Diese Tabelle ist Geschichte in der Prognose Berechnung verwendet: Januar-Prognose entspricht Januar des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 128. Februar-Prognose entspricht Februar des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 117. März-Prognose entspricht März des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 115. 3.2.4 Methode 4: Moving Average Diese Methode verwendet die Moving Average-Formel, um die angegebene Anzahl von Perioden zu berechnen, um die nächste Periode zu projizieren. Sie sollten es häufig neu berechnen (monatlich oder mindestens vierteljährlich), um den sich ändernden Bedarf zu reflektieren. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, benötigt diese Methode die Anzahl der Perioden, die am besten passen, plus die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach reifen Produkten ohne Trend prognostizieren. 3.2.4.1 Beispiel: Methode 4: Moving Average Moving Average (MA) ist eine beliebte Methode zur Mittelung der Ergebnisse der letzten Verkaufsgeschichte, um eine Projektion kurzfristig zu bestimmen. Die MA-Prognosemethode bleibt hinter Trends zurück. Forecast Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte zeigt starke Trend-oder saisonale Muster. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstrecken-Prognosen von reifen Produkten als für Produkte, die in den Wachstums-oder Obsoleszenz Stufen des Lebenszyklus sind. Prognosespezifikationen: n entspricht der Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie beispielsweise n 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Ein großer Wert für n (wie 12) erfordert mehr Umsatz Geschichte. Es resultiert in einer stabilen Prognose, ist aber langsam zu erkennen Verschiebungen in der Höhe des Umsatzes. Umgekehrt ist ein kleiner Wert für n (wie z. B. 3) schneller auf Verschiebungen im Umsatzniveau zu reagieren, aber die Prognose könnte so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Februar-Prognose entspricht (114 119 137 125) 4 123,75 gerundet auf 124. Märzprognose entspricht (119 137 125 124) 4 126,25 gerundet auf 126. 3.2.5 Methode 5: Lineare Approximation Diese Methode Verwendet die Formel zur linearen Approximation, um einen Trend aus der Anzahl der Perioden des Kundenauftragsverlaufs zu berechnen und diesen Trend zur Prognose zu projizieren. Sie sollten den Trend monatlich neu berechnen, um Änderungen in Trends zu erkennen. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden der besten Übereinstimmung plus die Anzahl der angegebenen Perioden der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach neuen Produkten oder Produkten mit konsequenten positiven oder negativen Trends, die nicht aufgrund von saisonalen Schwankungen sind prognostiziert. 3.2.5.1 Beispiel: Methode 5: Lineare Approximation Lineare Approximation berechnet einen Trend, der auf zwei Verkaufsverlaufsdatenpunkten basiert. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Linie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, weil Langstreckenvorhersagen durch kleine Änderungen an nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Prognosespezifikationen: n entspricht dem Datenpunkt in der Verkaufsgeschichte, der mit dem aktuellsten Datenpunkt verglichen wird, um einen Trend zu identifizieren. Geben Sie beispielsweise n 4 an, um die Differenz zwischen Dezember (jüngste Daten) und August (vier Perioden vor Dezember) als Grundlage für die Berechnung des Trends zu verwenden. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus 1 plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Januar-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) 137 (1-mal 2) 139. Februar-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) 137 (2-mal 2) 141. März-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) entspricht 137 (3 mal 2) 143. 3.2.6 Methode 6: Least Squares Regression Die Methode der Least Squares Regression (LSR) leitet eine Gleichung ab, die eine lineare Beziehung zwischen den historischen Verkaufsdaten beschreibt Und der Lauf der Zeit. LSR paßt auf eine Zeile zum ausgewählten Datenbereich, so daß die Summe der Quadrate der Differenzen zwischen den tatsächlichen Verkaufsdatenpunkten und der Regressionsgeraden minimiert wird. Die Prognose ist eine Projektion dieser Geraden in die Zukunft. Diese Methode erfordert Verkaufsdatenhistorie für den Zeitraum, der durch die Anzahl der bestmöglichen Perioden plus der angegebenen Anzahl von historischen Datenperioden dargestellt wird. Die Mindestanforderung sind zwei historische Datenpunkte. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn ein linearer Trend in den Daten ist. 3.2.6.1 Beispiel: Methode 6: Least Squares Regression Lineare Regression oder Least Squares Regression (LSR) ist die beliebteste Methode, um einen linearen Trend in historischen Verkaufsdaten zu identifizieren. Das Verfahren berechnet die Werte für a und b, die in der Formel verwendet werden sollen: Diese Gleichung beschreibt eine Gerade, wobei Y für Verkäufe steht und X für Zeit steht. Lineare Regression ist langsam zu erkennen, Wendepunkte und Schritt Funktion Verschiebungen in der Nachfrage. Die lineare Regression passt auf eine gerade Linie zu den Daten, selbst wenn die Daten saisonal oder besser durch eine Kurve beschrieben werden. Wenn Verkaufsgeschichte-Daten einer Kurve folgen oder ein starkes saisonales Muster aufweisen, treten Vorhersage-Bias und systematische Fehler auf. Prognosespezifikationen: n entspricht den Perioden der Verkaufsgeschichte, die bei der Berechnung der Werte für a und b verwendet werden. Geben Sie beispielsweise n 4 an, um die Historie von September bis Dezember als Grundlage für die Berechnungen zu verwenden. Wenn Daten verfügbar sind, würde ein grßeres n (wie beispielsweise n 24) gewöhnlich verwendet werden. LSR definiert eine Zeile für so wenige wie zwei Datenpunkte. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 4) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verifizieren. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n Perioden plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Die Märzprognose entspricht 119,5 (7 mal 2,3) 135,6 auf 136 gerundet. 3.2.7 Methode 7: Zweite Grad Approximation Um die Prognose zu projizieren, verwendet diese Methode die Zweite Grad-Approximationsformel, um eine Kurve darzustellen Die auf der Anzahl der Verkaufsphasen beruht. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden am besten geeignet plus die Anzahl der Perioden der Verkaufsauftragsverlauf mal drei. Diese Methode ist nicht geeignet, die Nachfrage nach einem langfristigen Zeitraum zu prognostizieren. 3.2.7.1 Beispiel: Methode 7: Second Degree Approximation Die lineare Regression ermittelt Werte für a und b in der Prognoseformel Y a b X mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichtsdaten anzupassen. Zweite Grad Approximation ist ähnlich, aber dieses Verfahren bestimmt Werte für a, b und c in dieser Prognose Formel: Y a b X c X 2 Das Ziel dieses Verfahrens ist es, eine Kurve auf die Verkaufsgeschichte Daten passen. Dieses Verfahren ist nützlich, wenn sich ein Produkt im Übergang zwischen den Lebenszyklusstufen befindet. Wenn sich beispielsweise ein neues Produkt von der Einführung in die Wachstumsstadien bewegt, könnte sich die Absatzentwicklung beschleunigen. Wegen des Termes der zweiten Ordnung kann die Prognose schnell an die Unendlichkeit heranreichen oder auf Null fallen (abhängig davon, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist). Diese Methode ist nur kurzfristig nutzbar. Prognose Spezifikationen: die Formel finden a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte passen. Sie geben n die Anzahl der Zeitperioden an, die in jedem der drei Punkte akkumuliert werden sollen. In diesem Beispiel ist n 3. Die tatsächlichen Verkaufsdaten für April bis Juni sind in den ersten Punkt Q1 zusammengefasst. Juli bis September werden addiert, um Q2 zu schaffen, und Oktober bis Dezember Summe zu Q3. Die Kurve ist an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Erforderliche Verkaufsgeschichte: 3 mal n Perioden für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passform) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Q0 (Jan) (Feb) (Mar) Q1 (Apr) (Mai) (Jun), die 125 122 137 384 Q2 (Jul) (Aug) (Sep) entspricht 140 129 entspricht Der nächste Schritt besteht darin, die drei Koeffizienten a, b und c zu berechnen, die in der Prognoseformel Y ab X c X 2 verwendet werden sollen. Q1, Q2 und Q3 werden auf der Grafik dargestellt, wobei die Zeit auf der horizontalen Achse aufgetragen ist. Q1 stellt die gesamten historischen Verkäufe für April, Mai und Juni dar und ist auf X 1 Q2 dargestellt, entspricht Juli bis September Q3 entspricht Oktober bis Dezember und Q4 repräsentiert Januar bis März. Fig. 3-2 Plotten von Q1, Q2, Q3 und Q4 für die Annäherung zweiter Ordnung Drei Gleichungen beschreiben die drei Punkte auf dem Graphen: (1) Q1 (Q2 a 2b 4c) (3) Q3 a bX cX 2 mit X 3 (Q3 a 3b 9c) Lösen Sie die drei Gleichungen gleichzeitig (2) ndash (1) Q2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Ersetzen Sie die Gleichung 1 (1) aus Gleichung 2 (2) und lösen Sie für b: B in Gleichung (3): (3) Q3 a 3 (Q2 ndash Q1) ndash 3c 9c a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) Schließe diese Gleichungen für a und b in Gleichung (1): (1) Q3 ndash ein (Q2 ndash Q2) 2 Das zweite Approximationsverfahren berechnet a, b und c wie folgt: a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) ) (N3) n0 (n3) n0 (n2) n0 (n3) n0 (n) n (n) 370 ndash 400) (384 ndash 400) 2 ndash23 Dies ist eine Berechnung der Näherungsprognose des zweiten Grades: Y a bX cX 2 322 85X (ndash23) (X 2) Wenn X 4, Q4 322 340 ndash 368 294. Die Prognose entspricht 294 3 98 pro Zeitraum. Wenn X 5, Q5 322 425 ndash 575 172. Die Prognose entspricht 172 3 58,33 auf 57 pro Periode gerundet. Wenn X 6, Q6 322 510 ndash 828 4. Die Prognose ist 4 3 1,33 gerundet auf 1 pro Periode. Dies ist die Prognose für das nächste Jahr, Letztes Jahr zu diesem Jahr: 3.2.8 Methode 8: Flexible Methode Mit dieser Methode können Sie die bestmögliche Anzahl von Perioden des Verkaufsauftragsverlaufs auswählen, die n Monate vor dem Startdatum der Prognose beginnt Wenden Sie einen prozentualen Anstieg oder Abnahme Multiplikationsfaktor, mit dem die Prognose zu ändern. Diese Methode ähnelt Methode 1, Prozent über dem letzten Jahr, außer dass Sie die Anzahl der Perioden angeben können, die Sie als Basis verwenden. Abhängig davon, was Sie als n wählen, erfordert diese Methode Perioden am besten geeignet plus die Anzahl der angegebenen Perioden der Verkaufsdaten. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach einem geplanten Trend vorherzusagen. 3.2.8.1 Beispiel: Methode 8: Flexible Methode Die Flexible Methode (Prozentsatz über n Monate vor) ähnelt der Methode 1, Prozent über dem letzten Jahr. Beide Methoden multiplizieren Verkaufsdaten aus einem früheren Zeitraum mit einem von Ihnen angegebenen Faktor und projizieren dieses Ergebnis dann in die Zukunft. In der Percent Over Last Year Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum des Vorjahres. Sie können auch die Flexible Methode verwenden, um einen anderen Zeitraum als denselben Zeitraum des letzten Jahres anzugeben, der als Grundlage für die Berechnungen verwendet werden soll. Multiplikationsfaktor. Geben Sie beispielsweise 110 in der Verarbeitungsoption an, um die vorherigen Verkaufsverlaufsdaten um 10 Prozent zu erhöhen. Basiszeitraum. Zum Beispiel bewirkt n 4, dass die erste Prognose im September des letzten Jahres auf Verkaufsdaten basiert. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: Anzahl der Perioden bis zur Basisperiode plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance erforderlich sind (Perioden der besten Abstimmung). 3.2.9 Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt Die gewichtete gleitende Durchschnittsformel ist vergleichbar mit Methode 4, Gleitende Durchschnittsformel, da sie im Vergleich zum vorausgegangenen Geschäftsverlauf die vorhergehende Verkaufshistorie projiziert. Mit dieser Formel können Sie jedoch Gewichte für jede der vorherigen Perioden zuordnen. Diese Methode erfordert die Anzahl der gewählten Perioden plus die Anzahl der Perioden, die am besten zu den Daten passen. Ähnlich wie bei Moving Average, liegt diese Methode hinter den Nachfrage-Trends, so dass diese Methode nicht für Produkte mit starken Trends oder Saisonalität empfohlen wird. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach ausgereiften Produkten mit einer Nachfrage zu prognostizieren, die relativ hoch ist. 3.2.9.1 Beispiel: Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt Die Methode des gewichteten gleitenden Durchschnitts (WMA) ähnelt Methode 4, Gleitender Durchschnitt (MA). Sie können jedoch den historischen Daten bei Verwendung von WMA ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkäufe Geschichte, um zu einer Projektion für die kurzfristige kommen. Jüngere Daten sind in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugeordnet, so dass WMA ist besser auf Veränderungen in der Ebene des Umsatzes. Allerdings Prognose Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Trends oder saisonale Muster zeigt. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten als für Produkte in den Wachstums - oder Veralterungsstadien des Lebenszyklus. Die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte (n), die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie beispielsweise n 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Ein großer Wert für n (wie 12) erfordert mehr Umsatz Geschichte. Ein solcher Wert führt zu einer stabilen Prognose, aber es ist langsam, Veränderungen im Absatzniveau zu erkennen. Umgekehrt reagiert ein kleiner Wert für n (wie 3) schneller auf Verschiebungen des Umsatzniveaus, doch könnte die Prognose so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Die Gesamtzahl der Perioden für die Verarbeitungsoption rdquo14 - Perioden bis includerdquo sollte 12 Monate nicht überschreiten. Das Gewicht, das jeder der historischen Datenperioden zugeordnet ist. Die zugeordneten Gewichte müssen 1,00 betragen. Zum Beispiel, wenn n 4, weisen Sie Gewichte von 0,50, 0,25, 0,15 und 0,10 zu, wobei die jüngsten Daten das größte Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Die Januarprognose entspricht (131 mal 0,10) (114 mal 0,15) (119 mal 0,25) (137 mal 0,50) (0,10 0,15 0,25 0,50) 128,45 auf 128 gerundet (119 mal 0,10) (128 mal 0,15) (128 mal 0,25) (128 mal 0,50) 1 128,45 abgerundet auf 128. März-Vorhersage entspricht 119 mal 0,10 (137 mal 0,15) (128 mal 0,25) 128. 3.2.10 Methode 10: Lineare Glättung Diese Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der bisherigen Verkaufsdaten. Bei dieser Methode wird die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie (von 1 bis 12) verwendet, die in der Bearbeitungsoption angegeben ist. Das System verwendet eine mathematische Progression, um Daten im Bereich von dem ersten (am wenigsten Gewicht) bis zum letzten Gewicht (das meiste Gewicht) zu wiegen. Das System projiziert diese Informationen zu jeder Periode in der Prognose. Diese Methode benötigt für die Anzahl der Perioden, die in der Verarbeitungsoption angegeben sind, die jeweils am besten passende Monatshälfte plus den Kundenauftragshistorie. 3.2.10.1 Beispiel: Methode 10: Lineare Glättung Diese Methode ähnelt Methode 9, WMA. Jedoch wird anstelle der willkürlichen Zuweisung von Gewichten zu den historischen Daten eine Formel verwendet, um Gewichtungen zuzuweisen, die linear abnehmen und auf 1,00 summieren. Das Verfahren berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um zu einer Projektion für die kurze Zeit zu gelangen. Wie alle linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosetechniken, Prognose Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Trend-oder saisonale Muster zeigt. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten als für Produkte in den Wachstums - oder Veralterungsstadien des Lebenszyklus. N entspricht der Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie z. B. n gleich 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Basis für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Das System vergibt automatisch die Gewichte den historischen Daten, die linear abnehmen und auf 1,00 summieren. Wenn z. B. n gleich 4 ist, weist das System Gewichte von 0,4, 0,3, 0,2 und 0,1 zu, wobei die neuesten Daten das größte Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. 3.2.11 Methode 11: Exponentialglättung Diese Methode berechnet einen geglätteten Durchschnitt, der zu einer Schätzung wird, die das allgemeine Umsatzniveau über die ausgewählten historischen Datenperioden darstellt. Diese Methode erfordert Umsatzdatenhistorie für den Zeitraum, der durch die Anzahl der bestmöglichen Perioden plus die Anzahl der angegebenen historischen Datenperioden dargestellt wird. Die Mindestanforderung sind zwei historische Datenperioden. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn kein linearer Trend in den Daten vorhanden ist. 3.2.11.1 Beispiel: Methode 11: Exponentielle Glättung Diese Methode ist ähnlich wie Methode 10, Lineare Glättung. In Linear Smoothing weist das System Gewichte auf, die linear auf die historischen Daten zurückgehen. Bei exponentieller Glättung weist das System Gewichte auf, die exponentiell zerfallen. Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt der tatsächlichen Umsätze der Vorperiode und der Prognose der Vorperiode. Die Prognose für die Exponential-Glättungsprognose lautet: Alpha ist das Gewicht, das auf die tatsächlichen Verkäufe für den vorherigen Zeitraum angewendet wird. (1 ndash alpha) ist das Gewicht, das auf die Prognose für den vorherigen Zeitraum angewendet wird. Werte für Alpha reichen von 0 bis 1 und fallen üblicherweise zwischen 0,1 und 0,4. Die Summe der Gewichte beträgt 1,00 (alpha (1 ndash alpha) 1). Sie sollten einen Wert für die Glättungskonstante, alpha, zuweisen. Wenn Sie keinen Wert für die Glättungskonstante zuweisen, berechnet das System einen angenommenen Wert, der auf der Anzahl der Perioden des Verkaufsverlaufs basiert, die in der Verarbeitungsoption angegeben ist. Alpha entspricht der Glättungskonstante, die verwendet wird, um den geglätteten Durchschnitt für das allgemeine Niveau oder die Grße der Verkäufe zu berechnen. Werte für den Alphabereich von 0 bis 1. n entspricht dem Bereich der Verkaufsgeschichtsdaten, der in die Berechnungen aufzunehmen ist. Im Allgemeinen reicht ein Jahr der Umsatzverlaufsdaten aus, um das allgemeine Umsatzniveau abzuschätzen. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 4) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verifizieren. Exponentielle Glättung kann eine Prognose erzeugen, die auf nur einem historischen Datenpunkt basiert. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. 3.2.12 Methode 12: Exponentielle Glättung mit Trend - und Saisonalität Diese Methode berechnet einen Trend, einen saisonalen Index und einen exponentiell geglätteten Durchschnitt aus dem Kundenauftragsverlauf. Das System wendet dann eine Projektion des Trends auf die Prognose an und passt sich dem Saisonindex an. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden am besten geeignet plus zwei Jahre der Umsatzdaten und ist nützlich für Elemente, die sowohl Trend und Saisonalität in der Prognose haben. Sie können den Alpha - und Betafaktor eingeben oder das System berechnen lassen. Alpha - und Beta-Faktoren sind die Glättungskonstante, die das System verwendet, um den geglätteten Durchschnitt für das allgemeine Niveau oder die Größenordnung des Umsatzes (alpha) und die Trendkomponente der Prognose (Beta) zu berechnen. 3.2.12.1 Beispiel: Methode 12: Exponentielle Glättung mit Trend - und Saisonalität Diese Methode ähnelt Methode 11, Exponentialglättung, indem ein geglätteter Mittelwert berechnet wird. Das Verfahren 12 enthält jedoch auch einen Term in der Prognose-Gleichung, um einen geglätteten Trend zu berechnen. Die Prognose setzt sich aus einem geglätteten Durchschnitt, der für einen linearen Trend angepasst wird. Wenn in der Verarbeitungsoption angegeben, wird die Prognose auch saisonbedingt angepasst. Alpha entspricht der Glättungskonstante, die beim Berechnen des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Grße der Verkäufe verwendet wird. Werte für Alpha reichen von 0 bis 1. Beta entspricht der Glättungskonstante, die beim Berechnen des geglätteten Durchschnitts für die Trendkomponente der Prognose verwendet wird. Werte für Beta reichen von 0 bis 1. Ob ein saisonaler Index auf die Prognose angewendet wird. Alpha und beta sind voneinander unabhängig. Sie müssen nicht auf 1,0 Summe. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: Ein Jahr plus Anzahl der Zeiträume, die zur Bewertung der Prognoseperformance erforderlich sind (Perioden der besten Abstimmung). Wenn zwei oder mehr Jahre historischer Daten vorliegen, verwendet das System zwei Jahre Daten in den Berechnungen. Methode 12 verwendet zwei Exponential-Glättungsgleichungen und einen einfachen Mittelwert, um einen geglätteten Durchschnitt, einen geglätteten Trend und einen einfachen durchschnittlichen saisonalen Index zu berechnen. Ein exponentiell geglätteter Durchschnitt: Ein einfacher durchschnittlicher saisonaler Index: Abbildung 3-3 Einfacher mittlerer saisonaler Index Die Prognose wird dann unter Verwendung der Ergebnisse der drei Gleichungen berechnet: L ist die Länge der Saisonalität (L entspricht 12 Monaten oder 52 Wochen). T die aktuelle Zeitspanne ist. M ist die Anzahl der Zeiträume in die Zukunft der Prognose. S ist der multiplikative saisonale Anpassungsfaktor, der auf den entsprechenden Zeitraum indiziert ist. In dieser Tabelle wird der Verlauf der Prognoseberechnung aufgelistet: Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über die Prognoseauswertungen und erörtert: Sie können Prognosemethoden auswählen, um so viele wie 12 Prognosen für jedes Produkt zu generieren. Jede Prognosemethode kann eine etwas andere Projektion erzeugen. Wenn Tausende von Produkten prognostiziert werden, ist eine subjektive Entscheidung unpraktisch, welche Prognose in den Plänen für jedes Produkt verwenden. Das System wertet automatisch die Leistung für jede von Ihnen ausgewählte Prognosemethode und für jedes von Ihnen prognostizierte Produkt aus. Sie können zwischen zwei Leistungskriterien wählen: MAD und POA. MAD ist ein Maß für den Prognosefehler. POA ist ein Maß für die Vorhersage. Diese beiden Leistungsbewertungsverfahren erfordern für einen von Ihnen festgelegten Zeitraum tatsächliche Umsatzverlaufsdaten. Der Zeitraum der jüngsten Geschichte für die Auswertung verwendet wird als eine Übergangszeit oder Periode der besten Passform. Um die Performance einer Prognosemethode zu messen, verwendet das System die Prognoseformeln, um eine Prognose für die historische Halteperiode zu simulieren. Stellt einen Vergleich zwischen den tatsächlichen Verkaufsdaten und der simulierten Prognose für den Haltezeitraum her. Wenn Sie mehrere Prognosemethoden auswählen, tritt dieser Prozess für jede Methode auf. Mehrere Prognosen werden für die Halteperiode berechnet und im Vergleich zu der bekannten Verkaufsgeschichte für den gleichen Zeitraum. Für die Verwendung in den Plänen wird die Prognosemethode empfohlen, die die optimale Übereinstimmung zwischen der Prognose und dem tatsächlichen Umsatz während des Haltezeitraums liefert. Diese Empfehlung ist spezifisch für jedes Produkt und kann sich jedes Mal ändern, wenn Sie eine Prognose generieren. 3.3.1 Mittlere Absolutabweichung Die mittlere Absolutabweichung (MAD) ist der Mittelwert (oder Mittelwert) der Absolutwerte (oder Größen) der Abweichungen (oder Fehler) zwischen Ist - und Prognosedaten. MAD ist ein Maß für die durchschnittliche Größe der zu erwartenden Fehler bei einer Prognosemethode und einem Datenverlauf. Da bei der Berechnung absolute Werte verwendet werden, werden positive Fehler nicht negativ ausgewertet. Beim Vergleich mehrerer Prognosemethoden ist derjenige mit dem kleinsten MAD der zuverlässigste für dieses Produkt für diesen Haltezeitraum. Wenn die Prognose unvoreingenommen ist und Fehler normal verteilt sind, existiert eine einfache mathematische Beziehung zwischen MAD und zwei anderen gemeinsamen Verteilungsmaßstäben, bei denen es sich um Standardabweichung und Mean Squared Error handelt. Beispiel: MAD (Sigma (Actual) ndash (Prognose)) n Standardabweichung, (sigma) cong 1.25 MAD Mean Squared Fehler cong ndashsigma2 Dieses Beispiel zeigt die Berechnung von MAD für zwei der Prognosemethoden an. In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass Sie in der Verarbeitungsoption angegeben haben, dass die Halteperiodenlänge (Perioden der besten Übereinstimmung) fünf Perioden entspricht. 3.3.1.1 Methode 1: Letztes Jahr zu diesem Jahr Diese Tabelle ist Geschichte, die bei der Berechnung von MAD verwendet wird. Perioden von Best Fit 5: Mittlere absolute Abweichung ist gleich (2 1 20 10 14) 5 9.4. Basierend auf diesen beiden Möglichkeiten, wird die Moving Average, n 4-Methode empfohlen, weil es die kleinere MAD, 9,4, für die angegebene Haltestelle hat. 3.3.2 Percent of Accuracy Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. Wenn die Prognosen konsequent zu hoch sind, sammeln sich die Vorräte an und die Lagerhaltungskosten steigen. 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 ist die Größenordnung der Prognosefehler in der Regel wichtiger als die prognostizierte 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. net. sourceforge. openforecast. models Class WeightedMovingAverageModel A weighted moving average forecast model is based on an artificially constructed time series in which the value for a given time period is replaced by the weighted mean of that value and the values for some number of preceding time periods. Wie Sie vielleicht aus der Beschreibung erraten haben, ist dieses Modell am besten für Zeitreihendaten, d. H. Daten, die sich über die Zeit ändern, geeignet. Da der Prognosewert für einen gegebenen Zeitraum ein gewichteter Durchschnitt der vorangegangenen Perioden ist, wird die Prognose immer scheinbar zurückbleiben, entweder bei der Erhöhung oder Verminderung der beobachteten (abhängigen) Werte. Wenn beispielsweise eine Datenreihe einen merkbaren Aufwärtstrend aufweist, wird eine gewichtete gleitende Durchschnittsprognose generell eine Unterbewertung der Werte der abhängigen Variablen liefern. Das gewichtete gleitende Durchschnittmodell, wie das gleitende Durchschnittsmodell, hat gegenüber anderen Prognosemodellen einen Vorteil, dass es in einer Reihe von Beobachtungen Gipfel und Mulden (oder Täler) glättet. Jedoch, wie das gleitende Durchschnittmodell, hat es auch einige Nachteile. Insbesondere erzeugt dieses Modell keine tatsächliche Gleichung. Daher ist es nicht alles, was nützlich als ein Mittel-Langstrecken-Prognose-Tool. Es kann nur zuverlässig genutzt werden, um ein paar Perioden in die Zukunft zu prognostizieren. Seit: 0.4 Autor: Steven R. Gould Felder geerbt aus der Klasse net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell. WeightedMovingAverageModel (Doppelgewichte) Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte. Prognose (double timeValue) Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für den gegebenen Wert der unabhängigen Zeitvariablen zurück. GetForecastType () Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. GetNumberOfPeriods () Gibt die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem Modell verwendet werden. GetNumberOfPredictors () Gibt die Anzahl der Prädiktoren zurück, die vom zugrunde liegenden Modell verwendet werden. SetWeights (Doppelgewichte) Setzt die Gewichte dieses gewichteten gleitenden Durchschnittsprognosemodells auf die angegebenen Gewichte. ToString () Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, einschließlich, wenn möglich, alle abgeleiteten Parameter. Von der Klasse geerbte Methoden network. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte. Für ein gültiges zu konstruierendes Modell sollten Sie init aufrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten übergeben, wobei die Zeitvariable initialisiert wird, um die unabhängige Variable zu identifizieren. Die Größe des Gewichts-Arrays wird verwendet, um die Anzahl der Beobachtungen zu bestimmen, die verwendet werden, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zusätzlich wird der letzten Periode das Gewicht gegeben, das durch das erste Element des Arrays, d. H. Gewichte, definiert ist. Die Größe des Gewichts-Arrays wird auch verwendet, um die Menge zukünftiger Perioden zu bestimmen, die effektiv prognostiziert werden können. Mit einem 50-Tage-gewichteten gleitenden Durchschnitt können wir mit einer Genauigkeit nicht mehr als 50 Tage über den letzten Zeitraum, für den Daten verfügbar sind, prognostizieren. Selbst Prognosen in der Nähe des Endes dieses Bereichs sind wahrscheinlich unzuverlässig. Hinweis zu Gewichten Im Allgemeinen sollten die Gewichte, die an diesen Konstruktor übergeben werden, bis zu 1,0 addieren. Wenn jedoch die Summe der Gewichte nicht bis zu 1,0 addiert, skaliert diese Implementierung alle Gewichte proportional, so dass sie auf 1,0 addieren. Parameter: Gewichte - ein Array von Gewichten, um den historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. WeightedMovingAverageModel Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell, wobei die benannte Variable als unabhängige Variable und die angegebenen Gewichte verwendet wird. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. Gewichte - ein Array von Gewichten, um den historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. WeightedMovingAverageModel Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell. Dieser Konstruktor soll nur von Unterklassen (also geschützt) verwendet werden. Jede Unterklasse, die diesen Konstruktor verwendet, muss anschließend die (geschützte) setWeights-Methode aufrufen, um die von diesem Modell zu verwendenden Gewichte zu initialisieren. WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell unter Verwendung der angegebenen unabhängigen Variablen. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. SetWeights Setzt die Gewichte dieses gewichteten gleitenden Durchschnittsprognosemodells auf die angegebenen Gewichte. Dieses Verfahren soll nur von Unterklassen (also geschützt) und nur in Verbindung mit dem (geschützten) Ein-Argument-Konstruktor verwendet werden. Jede Unterklasse, die den Ein-Argument-Konstruktor verwendet, muss anschließend setWeights aufrufen, bevor die Methode AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) aufgerufen wird, um das Modell zu initialisieren. Anmerkung zu Gewichten Im allgemeinen sollten die an diese Methode übergebenen Gewichte bis zu 1,0 addieren. Wenn jedoch die Summe der Gewichte nicht bis zu 1,0 addiert, skaliert diese Implementierung alle Gewichte proportional, so dass sie auf 1,0 addieren. Parameter: Gewichte - ein Array von Gewichten, um den historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für den gegebenen Wert der unabhängigen Zeitvariablen zurück. Unterklassen müssen diese Methode in einer Weise implementieren, die mit dem von ihnen implementierten Prognosemodell übereinstimmt. Unterklassen können die Methoden getForecastValue und getObservedValue verwenden, um frühere Prognosen und Beobachtungen zu erhalten. Gegeben durch: Prognose in Klasse AbstractTimeBasedModel Parameter: timeValue - der Wert der Zeitvariablen, für die ein Prognosewert erforderlich ist. Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für die angegebene Zeit zurück. Throws: IllegalArgumentException - Wenn es unzureichende historische Daten gibt - Beobachtungen, die an init übergeben werden -, um eine Prognose für den gegebenen Zeitwert zu generieren. GetNumberOfPredictors Gibt die Anzahl der Prädiktoren zurück, die vom zugrunde liegenden Modell verwendet werden. Rückgabewerte: die Anzahl der Prädiktoren, die das zugrunde liegende Modell verwendet. GetNumberOfPeriods Gibt die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem Modell verwendet werden. Angegeben durch: getNumberOfPeriods in der Klasse AbstractTimeBasedModel Gibt die aktuelle Anzahl der in diesem Modell verwendeten Perioden zurück. GetForecastType Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. Halten Sie diese kurz. Eine längere Beschreibung sollte in der Methode toString implementiert werden. Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, wobei nach Möglichkeit alle abgeleiteten Parameter verwendet werden. Bestimmt durch: toString in der Schnittstelle ForecastingModel Overrides: toString in der Klasse AbstractTimeBasedModel Gibt eine Stringdarstellung des aktuellen Prognosemodells und seiner Parameter zurück.
Binäre Optionen Geschäftsplan
Trading-Konzepte: Erstellen eines Trading-Plan Starten Sie ein Unternehmen, benötigen Sie einen Plan. Ohne Richtung oder Planung für wie Sie einen Gewinn zu machen, Ihr Unternehmen wahrscheinlich zum Scheitern verurteilt. Trading ist nicht anders, wenn Sie erfolgreich sein wollen, müssen Sie denken, Handel wie Sie ein Geschäft wäre. Immerhin durch Ihre Forschung, Fähigkeiten und letztlich Ihr Geld, das Sie eine Investition in sich selbst, die hoffentlich produzieren konsistente Gewinne und den Lebensstil Sie wünschen. Dies geschieht durch Zufall (zumindest nicht oft). Es geschieht durch die Schaffung eines Plans für Ihren Handel, und skizziert genau, wie Sie handeln. Erstellen eines soliden Plan ist ein wichtiger Schritt, dass alle beginnenden Händler sollten, da dies zu tun, wird wahrscheinlich in einfach scheitern. Erstellen eines Plans lässt Ihre Emotionen aus dem Handel. Wenn Sie Ihren Handel in einen großen Verlust oder einen großen Gewinn Ihren Geist drehen kann, so dass Sie von der ursprünglichen Strategie, die Sie im Sinn hatte abweichen, wenn Sie einen hatte. Der Handelsplan kümmert sich darum. Es gibt Ihnen methodische Anweisung, wie genau zu behandeln, jede Handelssituation auftreten sollte. Es zeigt Ihnen auch, wie mehrere Trades zu behandeln. Als Händler sollten Sie vielleicht mehr als ein Geschäft zu machen, sondern weil Sie ängstlich sind über Ihre anderen Handel Sie entscheiden, auf eine gute Gelegenheit zu überspringen. Alternativ können Sie zu viele Trades, die sich zu viel Risiko. Ein solider Handelsplan zeigt nicht nur, wie und warum Sie Trades machen, sondern auch, wie Sie mit einer Reihe von Trades umgehen (wenn Sie dies wünschen). Wahrscheinlich ist der Hauptvorteil, dass, wenn Sie einem Plan folgen Sie sehen, was funktioniert und was doesn8217t, und kann Ihre Ergebnisse zu überwachen. Zufällige Geschäfte, wo Sie nur kaufen und verkaufen aus irgendeinem Grund, der Sie schlägt, bieten keine nützliche Rückmeldung, weil Ihre Gewinne und Verluste werden so zufällig wie die Impulse, die den Handel generiert. Nur indem Sie einen Plan folgen, können Sie sehen, ob die verwendeten Strategien tatsächlich funktionieren oder nicht, so dass Sie kalibrierte Anpassungen vornehmen können. Bevor Sie beginnen Um einen wirkungsvollen Handelsplan zu verursachen, müssen Sie einige Sachen Sache betrachten, bevor Sie beginnen: Welche Art des Handels am besten passt meine Persönlichkeit Wenn Sie jemand sind, der low-key ist und bevorzugt kleines Drama, dann werden Sie wahrscheinlich wollen Ein Handelsstil, der mehr im Einklang mit Swing-Handel oder Investitionen ist. Wenn Sie Action, dann richten Sie Ihre Trading-Stil mit einer aktiveren Art des Handels wie kurzfristigen Handel. Sind Sie gehandelt werden binäre Optionen, Aktien, Forex, Futures oder eine Kombination Jeder hat Vor-und Nachteile wählen Sie Ihre Märkte, so können Sie einen Plan für diesen Markt (e) zu erstellen. Was sind Ihre Ziele Warum sind Sie handeln Einfache sagen, dass Sie mehr Geld machen wollen, ist klar genug. Definieren Sie, was Sie machen wollen, und warum8211buy ein Auto, ein Haus kaufen, zahlen für Kinder Schule, etc. Ihr Trading-Plan ist der Plan, um dorthin zu gelangen, basierend auf Ihren Ressourcen, Trading-Stil und wie oft Sie handeln. Wie oft Sie handeln wird wahrscheinlich durch die Ein-und Ausreise Regeln für Ihre Trades bestimmt werden. Es gibt viele hervorragende Handelsstrategien gibt, oder Sie können Ihre eigenen erstellen. Einige grundlegende Eingabemethoden sind in meinem jüngsten Artikel Kapitalisierung auf niedrigere Hochs und höhere Tiefs in Preis abgedeckt. Sobald Sie eine Strategie finden Sie möchten, verwenden Sie diesen Abschnitt Ihres Plans, um genau zu skizzieren, wie Sie Trades auf der Grundlage der Strategie geben werden. Ihre Eintragsregeln skizzieren, welche Marktkriterien für Sie vorhanden sein müssen, ein Geschäft nehmen. Hier sind einige Fragen, sich zu fragen, um loszulegen. Muss ein Indikator ein bestimmtes Niveau erreichen, um einen Trade zu erledigen, muss der Preis ein wichtiges Level brechen. Ein Eintrag muss auf einem bestimmten Chart, z. B. 5 Minuten, 15 Minuten oder Stunden-Chart, erfolgen. Haben alle Handelssignale gehandelt werden, oder werden Sie einen Filter verwenden, um einige Trades out Schauen Sie genau, wann ein Kriterium getroffen wird, oder warten Sie, bis eine Preisleiste zu schließen, bevor Sie Think über Ihre Strategie, und dann genau formulieren Werden Sie diese Trades eingeben. Wenn Sie mehrere Strategien verwenden, muss dieser Prozess für jede einzelne Strategie durchgeführt werden. Wie man aus einem Handel kommt, ist wohl wichtiger als, wie Sie innen erhalten, da Ihr Ausgang ist, wo Sie bilden oder Geld verlieren. Daher müssen Ihre Ausfahrt Regeln genau festlegen, wie Sie aus beiden gewinnen und verlieren Trades auf der Grundlage Ihrer Strategie. Wenn Sie handeln binäre Optionen. Ihre Gewinne und Verluste sind fixiert und daher kann dieser Abschnitt ziemlich kurz sein, da Ihr Makler im Wesentlichen Ihre Trades für Sie beendet. Wenn Sie andere Vermögenswerte handeln, kann dieser Abschnitt ziemlich umfangreich werden. You8217ll müssen bestimmen, wo Sie einen Stop-Loss-order8211an Ordnung, die Ihren Handel schließen und begrenzen die Menge, die Sie verlieren können. Wo der Stop-Loss gesetzt wird, muss bestimmt werden, bevor irgendwelche Geschäfte gemacht werden, denn ohne sie wissen Sie nicht, wie viel Sie auf den Handel riskieren. Sobald der Handel in Bewegung ist, können Sie wählen, um einen nachlaufenden Stopp zu implementieren. Eine schleppende Haltestelle bewegt sich mit Ihrem Handel, reduziert Ihr Risiko oder potenziell Sperrung in einem bestimmten Gewinn, sobald der Handel bewegt sich in eine profitable Richtung. You8217ll müssen auch skizzieren, wenn irgendwelche Gewinnziele verwendet werden. Bei den Gewinnzielen handelt es sich um vordefinierte Preisniveaus oder um prozentuale Renditen, bei denen Sie Ihre Position (oder einen Teil davon) schließen, um einen Gewinn zu erzielen. Sie können eine andere Exit-Methode auswählen, z. B. das Verlassen, wenn die Kriterien, die Sie in den Handel gebracht haben, verschwinden. Wenn Sie eingegeben, weil ein Trend war vorhanden, wenn der Trend bricht, die Ihr Ausgang sein könnte. Skizzieren Sie Ihre Methode für die Beendigung profitabel und verlieren Trades, in feine Details, für alle Szenarien, die entstehen können. Geld - oder Risikomanagement ist der wichtigste Aspekt des Plans. Eine grundlegende Regel für Geld-Management ist, dass Sie shouldn8217t Risiko mehr als 1 Ihres Handelskapitals auf einem einzigen Handel. Aus diesem Grund müssen Sie Ihre Stop-Ebene im Abschnitt Exit Rules bestimmen. Sobald Sie eine Stop-Ebene, Sie wissen, was Ihr Risiko ist. Sobald Sie Ihr Risiko kennen, können Sie bestimmen, wie viele Verträge oder Lose können Sie kaufen. Die Verwaltung Ihrer Position Größe ist von entscheidender Bedeutung, da der Kauf zu viel kann zusätzliches Risiko schaffen, während der Kauf zu wenig kann es schwierig, Ihre Ziele zu erreichen. In diesem Abschnitt auch darüber nachdenken, ob Sie mehrere Trades, oder nur ein zu einer Zeit zu nehmen. Wenn Sie auf mehrere Trades zu nehmen, können sie korreliert werden Wenn zwei Vermögenswerte hoch korreliert sind, und Sie beide kaufen, sind Sie im Wesentlichen die gleichen Handel und verdoppeln Ihre Position Größe. Betrachten Sie diese Faktoren, und skizzieren Sie genau, wie Sie Ihr Geld, Risiken und Positionen verwalten, um Ihre Ziele zu erreichen. Erstellen eines Trading-Plan wird Zeit dauern, ist aber lohnt sich die Anstrengung. Es sollte sehr detailliert und auf absoluten Minimum enthalten die Abschnitte oben diskutiert. Wie Sie handeln, Dinge, die Sie didn8217t betrachten wird auftreten, und you8217ll müssen zurück und optimieren Sie Ihren Plan. Sobald Ihr Plan ist rentabel aber vermeiden Basteln mit ihm. Der Punkt des Plans ist, dass Ihr System systematisch, so dass Sie sehen, was funktioniert und was doesn8217t. Wenn Sie ständig den Plan ändern, den es gewonnen hat, haben Sie Zeit, Ihnen zu zeigen, wenn es wirklich funktioniert oder nicht. Nehmen Sie sich die Zeit, um einen Plan zu machen, weil der Mangel an Planung führt zu Handelsausfall. Create 12-Step Business Plan Erstellen eines 12-Schritt-Business-Plan für Binäre Optionen Trading Sie planen den Handel binäre Optionen für ein Leben Wenn ja, ist es wichtig Den Sprung vom Denken der binären Wahlen als Hobby zum Denken von ihm als Geschäft zu bilden. Das kann schwer zu tun, wenn die Industrie weitgehend ermutigt die ehemalige. Mehr als neunzig Prozent der binären Optionen Trader, die als Bastler handeln wird nie lernen, wie man gut genug handeln, um es professionell zu tun. Wenn Sie dies tun, müssen Sie die gleichen Schritte, die jeder andere professionelle würde, wenn Sie mit einem neuen Unternehmen beginnen, und das schließt auch mit einem Business-Plan zu nehmen. Ein Businessplan ist nicht notwendigerweise mit einem Handelsplan austauschbar (was ich zuvor ausführlich besprochen habe), obwohl die beiden Hand in Hand gehen können. Ihr Handelsplan kann ein Teil Ihres allgemeinen Geschäftsplans sein. Ihr Business-Plan nimmt einen breiteren Blick auf, wie Sie Ihr Geschäft organisieren werden, während Ihr Handelsplan mehr hat, mit dem Tag-zu-Tag des Handels selbst zu tun. Es gibt drei Haupttypen von Businessplänen: Der 30-40 Seiten formale Businessplan, mit dem viele Menschen vertraut sind, ist der externe Businessplan. Viele neue Unternehmer sind entmutigt machen einen Business-Plan, weil sie unter dem Missverständnis, dass alle Business-Pläne sind externe Business-Pläne. Sie brauchen nicht alles dieses umfangreiche, wenn Sie nicht für externe Investoren suchen. Und Chancen sind, wenn andere Menschen gehen zu zahlen Sie für sie handeln, werden sie zu finden Sie organisch auf der Grundlage Ihrer öffentlichen Handel Ergebnisse sowieso. Also brauchen Sie wahrscheinlich nicht eine dieser überhaupt. Interne Geschäftspläne sind weniger formal als externe, und haben einen Fokus auf Strategie und Budgetierung. Du brauchst das wahrscheinlich auch nicht, es sei denn, du wirst mit Partnern im Team gehandelt. Wenn Sie auf eigene Faust handeln (fast eine Sicherheit am Anfang), ist der One-Page-Plan wahrscheinlich das Richtige für Sie. Dies ist buchstäblich nur ein wirklich kurzer Überblick über Ihren Plan, der auf einem einzigen Blatt passt. Es gibt keine einzige richtige Modell für einen Business-Plan gibt es endlose Variationen auf jede Art. Viele der Fragen, die für andere Unternehmen gelten wahrscheinlich nicht für Sie jetzt gelten. Zum Beispiel müssen Sie nicht die Zeit denken über die richtige Art von Kunden zu verbringen, es sei denn, Sie planen von Anfang an, andere Völker Konten zu verwalten. Wenn Sie nur für sich selbst handeln, haben Sie keine Kunden. Ebenso brauchen Sie nicht um ein Produkt oder eine Dienstleistung zu kümmern, weil Sie nichts produzieren. Auch brauchen Sie nicht zu Markt oder Sorgen über die Nachfrage (eine der nettesten Dinge über binary Optionshandel). Es gibt ein paar Themen, die Sie gehen sollten, aber. Fragen Sie sich die folgenden Fragen: 12 Schritt Binär Option Handel Fragen, um sich selbst Fragen 1. Welche Ressourcen brauche ich, um im binären Optionen Trading 2. Wie viel kann ich leisten, zu investieren 3. Was sind meine Mindestanforderungen, um loszulegen im Handel 4. Wie werde ich Einnahmen generieren 5. Wie kann ich diese Einnahmen nutzen 6. Wo kann ich Unterstützung bekommen 7. Was sind meine wahrscheinlichen Fallstricke 8. Was sind meine Ziele 9. Was ist mein Trading-Plan 10. Welche Richtung plane ich Nehmen Sie dieses Geschäft 11. Wie messe ich Erfolg 12. Wo kann ich von hier aus gehen Was ist mein nächster Schritt Bonus-Angebot Bis zu 100 Bonus Bedingungen gelten 24Option Quick Facts Bestbewertete Broker weltweit. 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Sie brauchen Geld zu investieren. Sie müssen einen Makler zu investieren wählen. Und Sie brauchen Wissen und ein Handelssystem. Die letzten beiden werden wahrscheinlich die meisten Arbeiten (neben der Suche nach dem Venture Capital). Und das ist wirklich so. 2. Wie viel kann ich leisten zu investieren Budgetierung ist immer etwas zu prüfen, wenn die Gründung eines neuen Unternehmens, und der Handel ist keine Ausnahme. Nehmen Sie einen guten harten Blick auf Ihre monatlichen Finanzen und Einsparungen, und fragen Sie sich, wie viel Sie können verantwortungsvoll leisten zu investieren. Können Sie zu Ihrem Trading-Konto hinzufügen jeden Monat Wenn ja, was ist die Obergrenze für das, was nicht mit dem Rest Ihrer finanziellen Leben stören Wie viel können Sie Ihre Sparungen, um Ihr Konto zu finanzieren, während noch verlassen ein Sicherheitsnetz Was Brauchen Sie auf ein absolutes Minimum, um den Handel zu beginnen Und nein, 100 ist keine gute Antwort, auch wenn es Ihre Broker Antwort ist. Warum ein paar Gründe. Erstens, mit 100 in Ihrem Konto, können Sie nicht nach einem verantwortlichen Geld-Management-Plan Handel, wenn die minimale Handelsgröße ist sogar 10 Sie müssen ausreichend einzahlen, dass Sie nicht mehr als 5 von Ihrem Handel an der sehr außen Handel. Vorzugsweise weniger als das. Zweitens werden Sie Geld verdienen bei einem solchen Crawling in dieser Höhe, dass es wirklich nicht viel Sinn machen würde. Ich würde empfehlen, beginnend mit mindestens 500, aber sobald Sie die Mathematik, können Sie entscheiden, 1.000 oder 2.000 ist eine bessere Zahl, während Sie es sind, fragen Sie sich auch, welche minimale Testergebnisse für Sie akzeptabel sind, wenn es darum geht, zu leben. Wie viele netto Gewinne Trades pro Monat auf ein Minimum würden Sie bereit sein, mit zu beginnen Was Winloss Verhältnis wären Sie bequem mit Whatever Regel, die Sie für diese, können Sie am Ende Anpassung in der Zukunft, aber sehr vorsichtig sein, dies zu tun. Solange Sie realistische Erwartungen an dieser Stelle setzen, sollten diese Erwartungen erreichbar sein. Es ist gefährlich, in diesem Bereich Kompromisse einzugehen. Sie wollen nicht, um sich in den Handel mit einem minderwertigen System später nach der Linie zu verführen. 4. Wie werde ich Umsatz generieren Hier gehen die meisten Business-Pläne in ein Preismodell. Zum Glück ist es wahrscheinlich viel einfacher als das. Wenn Sie auf eigene Faust handeln, ist Ihr Einkommen, was Geld Sie aus Ihrem Trading machen. Wenn Sie mit einem Team handeln. Müssen Sie entscheiden, wie und wann, um die Gewinne aufzuteilen. Wenn Sie für Kunden handeln, müssen Sie entscheiden, welcher Prozentsatz als Provision zu nehmen, und wenn Sie bezahlt werden. Wieder, wenn Sie für Kunden handeln, müssen Sie eine viel umfassendere Business-Plan. 5. Wie werde ich verwenden, dass Einnahmen Was werden Sie mit Ihren Gewinnen aus dem Handel tun Werden Sie nehmen sie aus und verwenden Sie sie für die Kosten zu bezahlen Werden Sie sie in Einsparungen Wirst du sie in Ihrem Konto Ich empfehle die Letzteren. Wenn Sie ständig Geld von Ihrem Trading-Konto entfernen, werden Sie nie in der Lage, dieses Konto zu wachsen. Sie müssen in der Lage sein, Ihr Konto aufzubauen, oder Sie werden immer investieren die gleiche kleine Menge an Geld. 2.5 von 500 ist eine viel niedrigere Zahl als 2.5 von 5.000. Wenn Sie immer Geld von Ihrem Konto zu entfernen, wie Sie gewinnen, wird Ihr Gleichgewicht nie weit über die 500 bewegen, und Sie werden nie in der Lage, 2,5 von 5.000 oder 50.000 handeln. Wenn Sie planen, Geld von Ihrem Konto ständig zu finanzieren Ihren Alltag planen, schlage ich vor, Sie suchen einen zuverlässigen Tag Arbeit, bevor Sie den Handel beginnen. 6. Wo bekomme ich Unterstützung? Identifizieren Sie Online-Handel Gemeinden, wo Sie mit anderen binären Optionen Trader sprechen können. Auf diese Weise erhalten Sie die Unterstützung, die Sie benötigen emotional, und erhalten auch Zugang zu Bildungs-Materialien. Stellen Sie sicher, dass Ihre binären Optionen Broker bietet Ihnen eine angemessene Menge an Unterstützung sowie. Sie können auch für eine binäre Optionen Mentor oder Trainer, die Sie über den Handel lehren und helfen können, Ihren Fortschritt zu suchen. Dies ist kein einfaches Geschäft, um vollständig auf eigene Faust im Vakuum zu verfolgen. 7. Was sind meine wahrscheinlichen Fallstricke Versuchen Sie und vorherzusagen, was einige Ihrer größten Fallstricke sind wahrscheinlich. Vielleicht wissen Sie, dass Sie mit Money Management zu kämpfen, oder vielleicht wissen Sie, dass Sie neigen dazu, ein emotionaler Händler werden. Sie könnten auch wissen, dass es potenzielle Probleme mit Ihrem Trading-Methode, bestimmte Arten von Märkten, die Sie brauchen, um den Handel zu vermeiden, und so weiter. Vielleicht wissen Sie, Sie reagieren schlecht auf Versagen. Was auch immer Ihre wahrscheinlichen Fallstricke sind, machen Sie eine Liste von ihnen. Vermeiden Sie die, die Sie können. Die Sie nicht vollständig vermeiden können, benötigen Sie einen Notfallplan für. Warum handeln Sie binäre Optionen Es gibt eine Reihe von lang-und kurzfristigen Ziele können Sie in diesem Abschnitt Liste, aber stellen Sie sicher, dass die Ziele, die Sie Liste tatsächlich nützlich sind. Nützliche Ziele sind S. M.A. R.T. Ziele. S mart, M erträglich, A ttainable, R elevant und T imely. Diese Ziele halten Sie auf Ziel, aber sie werden nicht entmutigen Sie. Sie sind realistisch genug, dass Sie sie wirklich erreichen können, und spezifisch genug, dass Sie Ihren Fortschritt auf sie messen können. Ein großes Ziel zu beginnen ist, ich möchte binäre Optionen für ein Leben zu handeln. 9. Was ist mein Trading-Plan Dies ist eine vollständige detaillierte Abschnitt in sich, eine, die Sie wahrscheinlich an jedem einzelnen Tag als binäre Optionen Trader suchen. Ihr Handelsplan ist ein Dokument, das einen detaillierten Ansatz für den binären Optionenhandel einschließt, einschließlich: Welche Vermögenswerte Sie handeln werden Was Ihre Handelsmethode ist Was Ihre Einstiegskriterien sind Was Ihre Ausstiegskriterien sind Welche Auslaufzeiten werden Sie handeln Wie viel werden Sie riskieren Handel als Prozentsatz Ihres Kontos (Ihr Geld-Management-Plan) Welche Tage und Zeiten werden Sie die Charts sehen Ihr Trading-Zeitplan Welche Geräte, die Sie handeln auf Wo Sie handeln Wenn und wie Sie Auto-Trading, Signale und Alarme verwenden möchten Welche Signal-Dienste, die Sie verwenden, wenn überhaupt Eine Checkliste für jeden Handel, den Sie denken zu nehmen, was Sie tun, wenn Sie einen Verlust Streifen Sie denken, können Sie andere Details in Ihrem Trading-Plan als auch zu denken. Es gibt keine Grenze, was geht in Ihren Plan in der Tat, je mehr, desto besser. Versuchen Sie einfach, es kurz auf der Seite zu halten, so dass Sie alles auf einen Blick ansehen und jederzeit überprüfen können. Ich halte diese Datei direkt auf meinem Desktop, so kann ich es jederzeit betrachten. Einige Händler sogar ausdrucken und kleben sie an die Wand neben ihren Computern. 10. Welche Richtung plane ich, um dieses Geschäft zu nehmen Werden Sie immer auf eigene Faust handeln, oder denken Sie, eines Tages könnten Sie versuchen, Handel mit Partnern zu versuchen Denken Sie an die Übernahme von Kunden eines Tages Wenn ja, was würden Sie erreichen müssen Mit Ihrem eigenen persönlichen Trading-Konto, um sich wohl fühlen, dass 11. Wie kann ich messen Erfolg Einstellung Ziele ist vielleicht der erste Schritt bei der Messung Erfolg. Weil Sie nicht herausfinden können, wenn Sie Fortschritte machen, wenn Sie nicht wissen, was Sie voran. Sobald Sie jedoch tun, müssen Sie kommen mit Meile Marker können Sie verwenden, um Ihnen zu helfen, wo Sie sind. Der erste Instinkt für die meisten neuen binären Optionen Trader ist es, den Dollar-Betrag in ihrem Konto als Maßstab für den Erfolg zu verwenden. Während Sie definitiv wollen, dass die Zahl Klettern zu sehen, empfehle ich, dass Sie von dieser Definition des Erfolgs steuern. Warum Sie sich langsam am Anfang bewegen werden, es sei denn, Sie haben ein riesiges Konto, um mit zu beginnen. Diese Methode der Nachverfolgung Erfolg fördert Ungeduld, und können Sie fühlen sich wie ein Misserfolg, wenn Sie nicht ein. Ich schlage vor, dass Sie den Erfolg nach anderen quantitativen und qualitativen Kriterien messen. Schauen Sie sich Ihre Statistiken und herauszufinden, welche sind am wichtigsten für die Bestimmung der Rentabilität. Measure Erfolg, wie Sie diese Statistiken höher und höher schieben. Ihre Rückkehr Prozentsatz Fragen mehr als der Dollar-Betrag. Sie können auch messen Erfolg nach Ihren persönlichen Leistung. Wenn Sie Ihre Systemregeln befolgen, alle Entscheidungen treffen und diszipliniert bleiben, können Sie das als Sieg jeden Tag zählen. Und denken Sie daran, niemand hat perfekten Erfolg mit einem Unternehmen nicht zu niedrig über Ihre Misserfolge. Nur von ihnen lernen und weitergehen, und Sie werden besser und besser, was Sie tun. 12. Wohin gehe ich von hier aus? Was ist mein nächster Schritt Sie können den ganzen Tag planen und niemals irgendwohin gelangen, wenn Sie diesen Plan nicht planen und in die Tat umsetzen. Also der letzte Schritt beim Schreiben Ihrer binären Optionen Trading-Business-Plan sollte, um herauszufinden, genau das, was Sie als nächstes tun müssen. Was können Sie tun, um anfangen zu akkumulieren das Venture-Kapital müssen Sie den Handel beginnen Wie können Sie beginnen, Einweichen der Kenntnisse, die Sie benötigen, um ein Experte zu werden Welche Handelsmethoden können Sie beginnen Handel jetzt Was Gemeinden können Sie beitreten, und was Gespräche können Sie starten Sobald Sie kommen mit Ihrem nächsten Schritte, nicht bleiben neblig über sie. Stattdessen übersetzen sie in erreichbare kurzfristige Ziele. Legen Sie einen Zeitplan für die Ausführung dieser Aufgaben fest. Legen Sie eine bestimmte Menge an Geld jeden Monat, bis Sie genug Handel haben. Entscheiden Sie sich für eine wöchentliche Zeitplan für die Erforschung und Prüfung binärer Optionen Handel Methoden. Kommen Sie mit einer vorläufigen Vermutung, wann Sie könnten den Handel beginnen. Wissen, dass Sie wahrscheinlich haben einige Rückschläge, wie Sie auf diese Zeit bewegen, aber nicht zulassen, dass halten Sie zurück. Es dauert Zeit und Gedanken zu kommen mit einem binären Optionen Business-Plan, aber Sie können wahrscheinlich eine an einem Nachmittag ausgeschrieben. Dies kann tatsächlich sparen Sie eine Menge Zeit und Geld, da es Sie auf Ziel und im Zeitplan erhalten. Da Sie mehr konzentriert werden, werden Sie weniger abgelenkt werden, und Sie haben einen viel besseren Schuss auf das Erreichen Ihres Ziels der Handel binäre Optionen für ein Leben. Unternehmer, Pokerspieler, binäre Trader lernen die Seile der harte Weg. Copyright-Kopie 2015 - BinaryTrading. org, Alle Rechte vorbehalten. Sitemap Binärer Handel trägt erhebliches Risiko. Nie mehr investieren, als Sie sich leisten können, zu verlieren. Diese Seite ist nicht finanzielle Beratung oder ein Angebot von Finanzberatung. Diese Seite dient ausschließlich zu Informationszwecken. Durch die Nutzung dieser Website erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir 100 Schadensersatzansprüche gegen Sie erheben. 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